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多重假设检验是限制局部空间关联模式分析的关键问题。基于错误发现率的多重假设检验校正方法在统计学等领域得到了广泛的重视，然而这些方法在空间分析领域的应用尚缺乏具体的验证。为此，本文比较分析了当前9种代表性的基于错误发现率(FDR)的多重假设检验校正方法在局部空间关联模式分析中的应用效果。分析结果表明，由于局部空间关联特有的依赖性，这些方法均不能将错误发现率控制在预设水平。同时，不同纠正方法的检验结果之间存在着显著差异，且这些方法对不同局部关联指标的影响程度不同。最后，通过显著性检验分析，给出关于不同多重检验纠正方法选取的一些建议。