我国入境游客消费水平空间结构及影响因素

通过全局Moran′s I指数、局部Moran′s I指数和Moran散点图研究了中国31个省、自治区和直辖市(不含港澳台地区)间入境游客消费水平的空间集聚性和邻近省域间的空间溢出效应;建立了空间计量模型,研究了星级酒店业、景区游览业、旅游购物业、娱乐业、邮电业等对入境游客消费水平的影响。结果显示:我国入境游客消费水平存在正向的空间自相关性,且邻近省域间存在显著的空间溢出效应;入境游客消费水平的低低聚集区占比较大,广泛分布于西部地区,高高聚集区主要分布在东部沿海地区,呈现不合理的两极化分布;星级酒店业、旅游购物业、娱乐业对提高入境游客消费水平有正向的推动作用;而景区游览业和邮电业在我国入境旅游市场发展中存在着亟待解决的问题,需要加大对入境过夜游客在相关业态消费市场的开发。     

昆嵛山腮扁叶蜂幼虫空间自相关研究

运用全局Moran’s Ⅰ和局部Moran’s Ⅰ方法对昆嵛山腮扁叶蜂幼虫空间分布的自相关性进行了研究。结果表明：昆嵛山腮扁叶蜂幼虫在样地的分布具有一定的空间自相关性,但未达到显著的程度,没有形成特定的空间分布格局;局部空间自相关分析结果显示也没有局部空间聚集现象。由于样地环境比较单一,因此只考虑昆嵛山腮扁叶蜂易感林木的空间自相关对昆嵛山腮扁叶蜂空间自相关的影响。用相关性分析昆嵛山腮扁叶蜂全局Moran’s Ⅰ值和易感林木全局Moran’s Ⅰ值的相关性可知,昆嵛山腮扁叶蜂全局空间自相关性受易感林木全局空间自相关性显著影响。     

Moran’s I指数与DEM 网格大小关系的研究

数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)作为真实地形的一种数字化模拟,网格间存在着某种空间自相关性.Moran’s I是一种常见的空间自相关程度量化指标.为了研究Moran’s I与DEM网格大小之间的关系,文章在分辨率为30 m×30 m的DEM上随机选取了35个采样点.又以每个采样点为中心,选取n×n(n=3,5,7,…,25)大小的DEM网格,计算并记录对应于每个网格的Moran’s I指数值,绘出各采样点的Moran’s I指数值随n变化的曲线.研究发现:大多数采样点的Moran’s I曲线呈现出一致的变化趋势;同时发现少数采样点的Moran’s I曲线出现局部的变化异常.对这些异常进行分析后发现,Moran’s I值随n变化的趋势与DEM网格高程值的离散程度(地形)有关.     

探究四川省PM_(2.5)污染的空间分布

为探究四川省21个市州PM_(2.5)污染的空间分布,有效地利用数据、减少信息损失,将各市州的地理距离与经济变量相关性相结合,构建地理-经济变动空间权重矩阵来刻画各市州之间的相互影响程度,并采用一种改进的Moran’s I指数分析四川省PM_(2.5)污染的空间分布情况,绘制Moran散点图、局部Moran’s I指数集聚图等将PM_(2.5)污染直观地呈现.结果表明:从整体看,四川省PM_(2.5)污染呈现空间正相关性,高污染地区与高污染地区聚集;从局部看,成都平原城市群、川南城市群和少部分川东北城市群的城市PM_(2.5)污染情况较严重,且呈现空间聚集状态,而在攀西城市群、3个少数民族自治州以及少部分川东北城市群的城市自身的PM_(2.5)污染较轻,但周围城市污染较为严重,呈现PM_(2.5)污染空间负相关性.     

基于ESDA的国内旅游流规模时空差异分析

1997—2011年时间序列上国内各地区旅游流规模时空差异的分析结果显示:国内旅游流规模区域间的绝对差异逐渐扩大,相对差异呈现出缓慢下降、波动发展和快速下降3个发展阶段.各年份国内旅游流规模全局Moran’s I值均为正值,国内旅游流规模分布存在着一定的空间集聚性,Moran散点图显示的各年份区域旅游流规模空间分布特征没有太大差异.LISA聚集图和局部Moran’s I分析表明,随着时间的变动,逐渐形成了以山东、江苏和安徽为核心的发达国内旅游业聚集区,而新疆和甘肃一直处于冷点区域,四川和海南则一直为HL和LH的显著代表区域.     

粤港珠三角区域空气污染的空间自相关分析

选取2012年1月—12月粤港珠三角区域15个空气污染监测网络子站监测的数据,根据各个区域的空气污染数据进行空间自相关研究。在研究时段内,全局Moran's I结果表明:在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粤港珠三角区域15个监测站的空气污染指数的全局Moran’s I为负值,即存在负空间自相关。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,15个监测区域的空气污染指数的全局Moran’s I为正值。但Z(I)检验统计量的结果来看这种空间格局不显著。故空间分布呈现随机分布。     

基于ESDA的国内旅游流规模时空差异分析

1997-2011年时间序列上国内各地区旅游流规模时空差异的分析结果显示：国内旅游流规模区域间的绝对差异逐渐扩大，相对差异呈现出缓慢下降、波动发展和快速下降3个发展阶段。各年份国内旅游流规模全局Moran’s I值均为正值，国内旅游流规模分布存在着一定的空间集聚性， Moran散点图显示的各年份区域旅游流规模空间分布特征没有太大差异。 LISA聚集图和局部Moran’s I分析表明，随着时间的变动，逐渐形成了以山东、江苏和安徽为核心的发达国内旅游业聚集区，而新疆和甘肃一直处于冷点区域，四川和海南则一直为HL和LH的显著代表区域。     

中国区域绿色发展绩效测度研究

从绿色经济发展、绿色环境状况、政府扶持力度3个方面构建中国区域绿色发展绩效测度指标体系,采取主成分分析法对2012—2016年中国285个地区的绿色发展绩效进行综合评价,并运用自然断裂点法和Moran’s I指数法对中国区域绿色发展绩效的时空演变特征进行分析。结果表明,中国绿色发展绩效较高的地区主要集中在环渤海地区、山东半岛、长三角和珠三角等经济较为发达的城市群地区,以及生态环境相对较好的欠发达地区,在空间分布上大致呈现从东向西绿色发展绩效逐渐降低的特征。Moran’s I指数测算结果表明,中国区域的绿色发展绩效在空间上呈现一定的集聚效应。根据对中国区域绿色发展的绩效测度分析,提出了因地制宜制定政策,推进区域绿色联动的对策建议。     

宁夏区域经济空间差异的ESDA-GIS研究

基于ESDA全局和局部空间自相关分析,在ARCGIS软件和Geo DA空间统计分析软件的支持下,利用宁夏回族自治区2008年的县域人均GDP数据,对宁夏县域经济之间的总体和局部空间差异进行了实证分析。结果表明:全局Moran’s I指数为0.7426,在空间上相关性很强,且与经济发展水平有很大的关系,在空间上经济水平差不多的地区空间上分布较集中,并在此基础上绘制了局域Moran’s I散点图和LISA集聚图。     

耕地破碎化与区域贫困空间格局及耦合协调发展研究——以百色市田阳县贫困村为例

鉴于精准化理念是精准扶贫思想的核心要义,本文以较小的评价单元村级为研究单位,使研究结果更为精细。在构建耕地破碎化及区域贫困评价体系基础上,利用空间相关性模型进行空间分异分析,绘制耕地破碎化-区域贫困散点图进行相关性分析,借鉴物理容量概念与容量耦合系数模型,建立耕地破碎化与区域贫困耦合关联评价体系,引入耦合协调度模型,对百色市田阳县52个贫困村2015年耕地破碎化与区域贫困空间格局及两子系统的耦合协调发展进行实证分析。结果表明:(1)区域贫困与耕地破碎化空间分布规律有差异;耕地破碎化程度总体较高,空间分异东部耕地破碎化较严重,西部耕地破碎化较轻微,耕地破碎化Moran’s I指数为0.210,空间正相关,存在集聚现象;区域贫困程度空间分异东部与西部的区域贫困程度较高,中部地区贫困度较低,区域贫困程度未通过Moran’s I指数检验,空间集聚现象不显著。(2)耕地破碎化与区域贫困具有一定空间相关性,大部分行政村散点落在耕地破碎化-区域贫困散点图的Ⅳ-Ⅰ与Ⅴ-Ⅰ区域内,其耕地破碎化程度较高但区域贫困度较低,耕作条件相对滞后。(3)耕地破碎化与区域贫困耦合协调发展类型从高度协调(Ⅰ)到临界失调(Ⅵ)跨越六个等级。耦合协调发展度Moran’s I指数为0.129,空间正相关性,存在集聚现象。