福建省县域经济差异成因空间统计分析

基于空间计量经济学原理,利用免费软件GeoDa,以福建省为例,对其县域经济发展差异进行空间自相关检验;并根据检验结果,利用空间计量经济回归模型对县域经济发展差异成因进行空间回归分析.结果表明:福建省各县域的经济发展存在明显正的空间自相关性,即具有较高产出的县域和较高产出的县域相靠近,较低产出的县域和较低产出的县域相邻;影响福建省县域经济发展差异的主要因素有农村商品化经济的发展程度、经济结构、资本的投入、工业化水平等.     

基于GWR模型的中国NDVI与气候因子的相关分析

在ArcGIS支撑下, 基于1982-2010年8 km分辨率的AVHRR NDVI及气温和降水数据, 应用最小二乘法和地理加权回归方法, 构建中国NDVI与气候因子的地理加权回归模型, 定量分析中国NDVI与气温和降水的相互关系, 获取各个回归参数的空间格局, 并将模拟结果与全局性回归结果进行对比。结果表明, 与线性回归模型相比, 地理加权回归模型的拟合效果显著提高, 拟合优度从0.3提高到0.6。气候因子对NDVI的影响具有空间异质性: 从北到南, 气候因子对NDVI的影响逐渐减小; 西北内陆等干旱荒漠地带, 气候因子对NDVI的影响较大。对中国大部分地区而言, 气温对NDVI的影响超过降水。各区NDVI与主导气候因子发生作用的特征尺度不同。     

地理加权回归分析空间数据的空间非平稳性

空间数据一般具有空间非平稳性的特征,用一般线性回归模型来拟合空间数据,其分析结果不能全面反映空间数据的真实特征．地理加权回归模型是一种相对简单而又有效的探测空间非平稳性的新方法,属于局域空间分析模型．它允许不同的地理空间存在不同的空间关系,其结果是局域而不是全域的参数估计,因此能够探测到空间数据的空间非平稳性．以银行不良贷款原因分析为实例来验证空间数据的空间非平稳性．     

Estimation of crop water requirement based on principal component analysis and geographically weighted regression

In this study the principal component analysis (PCA) and geographically weighted regression (GWR) are combined to estimate the spatial distribution of water requirement of the winter wheat in North China while the effect of the macroand micro-topographic as well as the meteorological factors on the crop water requirement is taking into account. The spatial distribution characteristic of the water requirement of the winter wheat in North China and its formation are analyzed based on the spatial variation of the main affecting factors and the regression coefficients. The findings reveal that the collinearity can be effectively removed when PCA is applied to process all of the affecting factors. The regression coefficients of GWR displayed a strong variability in space, which can better explain the spatial differences of the effect of the affecting factors on the crop water requirement. The evaluation index of the proposed method in this study is more efficient than the widely used Kriging method. Besides, it could clearly show the effect of those affecting factors in different spatial locations on the crop water requirement and provide more detailed information on the region where those factors suddenly change. To sum up, it is of great reference significance for the estimation of the regional crop water requirement.     

城市景观格局与地表温度的定量关系分析

热岛效应是典型的城市气候现象,它的形成及强度与土地利用类型、景观格局等诸多因素有关.本文基于深圳市2010年遥感影像,采用线性光谱混合模型提取土地利用/覆盖等信息,利用最小二乘法和地理加权回归方法分别分析城市景观格局对地表温度的影响.结果表明:深圳市地表温度介于22.28~41.34℃之间,从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显.地理加权回归模型可以有效处理回归分析中空间非平稳性现象,能更好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系.植被格局指数对地表温度的空间分布解释率较高,其中归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)对地表温度的解释率最高,分别达88%、90%.不透水面面积、破碎度、邻近度,植被优势种种类、密度、空间分布以及垂直水平生长情况等共同影响深圳市的地表温度.在城市建设实践中,避免不透水面连片集中,降低其邻近度,同时尽可能增加城市的绿地面积,提高NDVI和LAI数值,是缓解城市热岛效应的有效手段.     

基于GWR模型的中国5A级旅游景区空间异质性分析

随着5A级景区“退出机制”的实施,各地方政府越来越重视5A级景区的可持续发展.为了探讨中国5A级景区的时空演变特征及其影响因素的空间异质性,选取2007年、2011年、2015年全国5A级景区为研究对象,综合运用了空间自相关、空间回归模型、最邻近指数和地理集中指数等方法,结果显示：1) 中国5A级景区呈凝聚型分布,集中程度逐渐增强;2) 5A级景区在空间上的分布存在较强的依赖性,并非随机分布,2007年中国5A级景区的空间聚类整体上存在差异性,而2011年、2015年空间聚类的差异减小,但空间集聚态势加强;3) GWR模型要优于OLS模型,从全域视角,A级景区资源和公共交通密度对中国第一批5A级景区的分布具有显著的影响,随后公共交通密度的影响减弱,文化资源的开发程度影响增强.从局部视角,公共交通密度、文化资源的开发程度、自然生态环境以及A级景区资源在空间上均具有显著的异质性.     

中国城市生活垃圾排放及其影响因素的时空变化研究

城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)研究了经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的影响,并且将两种模型进行了比较.研究结果表明：1) 除东北地区外,其他地区各城市的生活垃圾排放量有了很大增长,其中东部地区的城市增长最为明显,并且经济越发达人口越多的城市表现出更强的生活垃圾排放增长趋势,各城市的生活垃圾排放差异性不断扩大.2) OLS模型的回归结果表明经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的促进作用增强,并且城市人口规模是促进城市生活垃圾排放的最重要因素,其次是产业结构、城市化水平、经济发展.3) GWR模型在解释城市生活垃圾排放的影响因素方面要优于OLS模型,并且GWR模型的回归结果表明各因素对城市生活垃圾排放的影响具有显著的空间差异性,并随时间发生了变化.根据研究结果和各城市的经济社会发展现状,对各城市提出了控制城市生活垃圾排放增长的针对性建议.     

基于地理加权回归的福建省公路通车里程数研究

以福建省67个市县为研究对象,选取农民人均可支配收入、工业总产值、社会消费品零售总额为研究指标,构建地理加权回归(GWR)模型,并结合ArcGIS10.0和GeoDA等软件,对福建省各市县的公路通车里程数的空间分布趋势、局部空间自相关和主要驱动因素进行了分析研究。结果表明,农民人均可支配收入、工业总产值、社会消费品零售总额对公路通车里程数的影响程度在各市县地区存在差异,呈现了空间非平稳性。各市县的公路通车里程数,除了受地方政策等因素的影响外,确实还与所处的地理环境有关,总体上存在较为显著的空间相关性。     

广州市二手住宅价格的空间分异格局及影响机制

采用普通克里金插值法、空间趋势分析法和局部莫兰指数法,揭示广州市2020年二手住宅价格空间分异格局;在综合考虑建筑特征、邻里特征、区位特征和教育特征等影响因素的基础上,构建地理加权回归模型(GWR),可视化探究各影响因素对二手住宅价格的作用机制。研究发现:广州市二手住宅价格在东西方向和南北方向上均呈现“倒U型”的趋势分布,在整体空间分布上呈现“中心高,周边低”的特点,并在房价水平上表现出较高的空间聚类程度和关联程度。各影响因素对住房价格的影响作用呈现显著的空间差异性,其中,商场和小学对住宅价格的作用表现出商业资源和教育资源服务的局域性;而且,教育资源对住宅价格的空间影响差异程度受政策变化的影响。此外,GWR模型中部分住宅价格样本点的拟合效果不足与局部区域集中的资源优势相关。     

我国城镇居民收入与消费的半参数空间计量分析

本文利用半参数空间回归模型分析了我国2009年31个省市的居民收入与消费的关系,并将分析结果与普通线性回归模型、空间滞后回归模型和空间误差自回归模型的分析结果做了对比.结果表明半参数空间回归模型可以更好地刻画空间效应.     

基于空间误差的道路交通事故影响因素分析

在考虑空间依赖性的基础上,分析影响城市道路交通事故数量的因素.将研究区域划分为若干面积相等的小区并对小区的交通事故数量及相关属性进行提取,以是否位于环路内、是否有快速路通过、小区内学校和大型医院数量等共11个变量作为影响交通事故的潜在因素,分别建立了交通事故数量的OLS模型、空间滞后模型和空间误差模型,并进行对比.结果表明,三类模型中考虑空间相关性的空间误差模型最优;有医院或学校的区域交通事故相对较多,且医院周边区域的交通事故量最多;大型客运站区域的交通事故量相对较少,这可能是由于大型客运站多位于城市外围所致.     

考虑宏微观建成环境的共享单车骑行影响因素分析

针对共享单车骑行影响因素分析中对微观建成环境因素探讨的不足，以北京市五环内及附近街道为研究对象，基于城市多源数据，从公共交通设施、土地利用、人口经济属性、空间设计及道路环境五方面提取宏微观建成环境因素，并构建全局回归模型(global Regression, GR)、地理加权回归模型 (geographically Weighted Regression, GWR)及多尺度地理加权回归模型 (multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR)，对共享单车骑行密度进行分析。研究结果表明：MGWR模型有更好的回归效果，调整拟合优度R2高达0.91；共享单车骑行密度空间上呈现“高-高”及“低-低”聚类两级分化现象；地铁站点密度为局部影响因素，公交线路密度及隔离护栏出现率为区域影响因素，其他建成环境变量为全局尺度；骑行密度显著影响因素的回归系数在空间上较为平稳，单一变量的空间影响关系均为正向或负向影响；微观建成环境中，绿视率、交通信号出现率为正向影响，色彩丰富性及路灯出现率为负向影响。     

城市住宅价格影响因素的空间非平稳性分析

应用住宅特征价格法,选取南京市2011年9月份住宅小区均价作为因变量,选取8个影响住宅价格的因素并量化作为自变量,进行地理加权回归(GWR).与传统的OLS估计相比较,GWR模型具有更好的拟合优度,同时得出具有显著性的各因素对住宅价格的影响在空间分布上是有差异的,并揭示了这种差异的特点.     

城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素

利用深圳市光明区网格化城市管理系统上报的电动自行车违规充电隐患数据, 采用空间热点分析和空间误差回归模型, 分析违规充电隐患的空间分布规律及其影响因素。结果表明, 用地类型、就业情况、生活设施和交通条件等城市空间要素与电动自行车违规充电行为有不同程度的相关性: 1) 电动自行车违规充电行为存在一定程度的空间自相关, 大多数违规充电行为集中在少数网格中, 案例区9.2%的网格囊括84.94%的总违规充电隐患数量; 2) 与出行需求和交通条件相关的变量对电动自行车违规充电行为具有正向刺激作用, 住宅用地比例、企业数量和道路密度等指标的标准化回归系数分别为0.09, 0.03和0.02; 3) 城市网格中公用设施、公用建筑用地比例以及到小学的距离与电动车违规充电行为负相关, 标准化相关系数为?0.02和 ?0.01; 4) 更高的公交站点覆盖率会减少电动自行车的使用行为, 相应地, 也导致违规充电行为减少。研究结果可以指导网格化管理中的巡查路线优化, 提升城市火灾隐患的事前感知和精细化防控能力。     

面向区域交通状态预测的时空集成模型

在智能交通系统中,交通状态预测发挥着至关重要的作用。针对现有的交通预测方法集中于中微观层面,且时间和空间维度单一的问题,提出了一种面向区域宏观交通状态预测的集成模型。该模型以交通指数为依据,在时间维度上采用时间序列预测方法获得时间预测结果,在空间维度上采用支持向量回归方法获得空间预测结果,并在集成模型中将两者的结果融合。在交通指数云图上的实验结果表明,与单一维度的时间或空间模型相比,该模型能显著提高预测精度。     

河北省县域农业机械化水平的分异格局及其影响因素

借助TOPSIS模型、空间探索性数据分析和地理加权回归模型等方法,系统分析河北省县域农业机械化水平的空间特征、关联水平及其影响因素,以期为因地制宜地推进农业机械化发展提供支撑。结果表明:1)2013年河北省县域农业机械化水平在空间上呈现明显的方向性和地形分布差异:中南部偏东平原地区的农业机械化水平较高,北部偏西地区次之,西部丘陵区发展滞后;2)县域农业机械化发展水平存在较强的空间自相关特性,区域趋同性比较明显,河北南部以高高集聚(HH)类型居多,北部以低低集聚(LL)类型居多;3)与OLS模型相比,GWR模型在揭示农业机械化水平空间非平稳性方面具有优势。在研究所选的自变量中,地形因子对县域农业机械化的影响较大且均为正向,耕地经营规模和种植结构对农业机械化水平的影响有正有负,但整体上为正。建议在高原县域采取适度增加耕地经营规模,调整作物种植比例等措施提升农业机械化发展水平,在平原县域通过改变其他经济因素来提高发展水平。     

GIS区域数据时空线性建模方法

GIS区域数据时空分析研究是指在区域对象空间拓扑结构保持不变的情况下,属性数据随时问变化的时空过程和时空格局的探测、建模和预测。其统计模型需要考虑时序相关性和空间关联性两方面因素,时空线性建模通常采取空间回归模型和时序回归模型相结合的方法。在现有区域时空线性模型的基础上,给出了多阶多元时空线性回归模型的一般形式,并针对一阶时空线性回归模型,研究了在回归参数不同限定条件下的模型特定形式及相互关系,分析了模型中权重矩阵的构建方法,提出了一种结合最小二乘和最大似然的模型参数估计双层迭代算法,并对模型的实际应用进行了分析.     

Quantitative exploration of the mechanisms behind the urban thermal environment in Beijing

The driving mechanism behind the formation of urban thermal environments is the result of a combination of factors.Beijing was chosen as the study area,and the technique of principal component analysis (PCA) was used.A spatial regression method was also applied for quantitative explanation of the thermal mechanism.Multiple Landsat thematic mapper images were used to quantify potential causing factors.Considering the eigenvalues of each factor and its relationship with land surface temperature,the first three principal components (PCs) are regarded as the main causative factors explaining the mechanism as independent variables.The first three PCs mainly reflect urban construction,road density and the normalized difference vegetation index (NDVI),respectively.Ordinary least squares,spatial lag and spatial error regression models were established separately for the relationships between the first three PCs and land surface temperature (LST).In the two spatial regression models,z-statistics for both the spatial lag parameter (ρ) and spatial residual parameter (λ) are significant,indicating the necessity of using spatial regression to replace the OLS regression model,as well as indicating that the spatial error regression model is superior to the spatial lag regression model.Overall,the normalized difference builtup index (NDBI) and road density are the most significant positive contributions to LST.     

混合地理加权回归模型的两种估计

混合地理加权回归模型系数特征是部分回归系数为未知常数,而其它回归系数为地理位置的未知函数.基于这一系数特征,给出反馈和两步估计两种简单有效的方法,对模型中的因变量做了估计.     

空间交互网络研究进展

 空间交互网络是人、商品和信息等在地点之间流动而形成的嵌入在空间中的有向流网络。典型的空间交互网络包括国际贸易网络、人口迁移网络、人群出行网络及电话通信网络等。理解和预测空间交互网络中的流量分布模式不仅是区域科学、交通科学、经济地理学等很多领域长期以来的一个重要研究主题,在城市和交通规划、疾病传播防控、商业服务等领域也具有广泛应用价值。本文在简要介绍引力模型、介入机会模型等经典空间交互模型的基础上,着重对近年来复杂系统研究领域在空间交互网络建模方面的研究成果进行介绍,包括辐射模型、人口权重机会模型及空间交互网络上的随机游走模型等,并且对空间交互网络研究中存在的挑战性问题进行探讨,包括个体多样性行为建模、群体空间交互决策行为实验、数据驱动的活动-出行行为研究等。