基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析

居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高,然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路,无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景,该文提出了基于空间设计网络分析（spatial design network analysis,sDNA）的多尺度地理加权回归模型（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）,考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响,对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析,结果表明：该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型,有更好的回归效果,拟合优度R²分别提高0.087和0.113。最后,借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围,拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。     

空间异质性视角下常规公交客流影响因素

常规公交出行是城市客运体系重要的组成部分,其出行强度明显受城市建成环境的影响作用。以往建模方法未考虑影响因素之间的多尺度空间异质性问题,研究结果均存在一定局限性。以青岛市主城区为研究对象,首先基于公交GPS与IC卡数据提取常规公交客流为研究的因变量,并通过网络地图开放平台获取14个指标作为自变量;其次,通过探索性空间数据分析探究303个研究单元的常规公交客流空间演化特征;最后,分别构建地理加权回归与多尺度地理加权回归模型量化分析建成环境变量对常规公交客流影响的空间异质性。研究结果表明：与地理加权回归模型相比,多尺度地理加权回归模型的对回归结果的解释性更强;学校密度、医院密度、公交线路密度和停车场密度正向影响早晚高峰公交客流量,购物密度、土地利用混合度、距公交站点距离对早晚高峰的常规公交客流均有显著负向影响;公交线路密度、学校密度具有明显的空间异质性,对常规公交客流的影响程度整体上呈现由南向北扩散性递减的趋势。     

中国大陆城市建成环境与共享单车配置的关系

共享单车是一种绿色健康灵活的交通出行方式,给城市居民提供便捷出行服务的同时也造成了资源浪费和配置错位等问题。当前该领域的研究主要侧重于建成环境与共享单车的互动关系,集中对某些城市和区域的出行需求与共享单车相关性进行分析,对国家层面建成环境与共享单车配置的研究相对较少。以中国大陆275个城市为研究样本,利用多元回归分析对中国大陆城市建成环境与共享单车配置之间的关系进行了测算,在此基础上利用地理加权回归(GWR)模型分析了建成环境各变量对共享单车配置影响的空间异质性。结果显示:①建成环境与共享单车配置之间存在相关性,零售业服务人数、道路密度对共享单车配置数量产生正向影响,收入水平与城市化区域面积对共享单车配置数量产生负向影响。②建成环境对共享单车配置数量的影响存在显著的空间异质性。从东部到西部,零售业服务人数、道路密度对共享单车配置的正向影响与收入水平的负向影响皆在增强;城市化区域面积对共享单车配置的影响在大部分城市区域呈负向作用,整体呈现以中部地区为核心向外负向作用逐渐减弱的圈层结构。     

基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明：时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对三种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。     

建成环境对网约车出行需求影响机制研究

【目的】研究建成环境对网约车出行需求的影响。【方法】以成都为例,采用不同尺度规则网格与交通分区两种方法,将研究范围划分为8种空间单元,针对每一种空间单元,利用多尺度地理加权回归（MGWR）模型进行回归分析,确定最优空间分析单元,根据最优带宽将建成环境影响因素划分为局部、区域和全局变量,分析各建成环境变量影响程度的空间异质性和尺度差异,探讨建成环境与网约车需求量之间的关系。【结果】1 100 m网格为最佳的空间单元划分尺度,在该划分尺度下,早晚高峰网约车需求回归模型决定系数R2分别为94.5%和96.7%;不同建成环境影响因素的空间尺度差异较大,且局部系数具有空间异质性,在早晚高峰不同时段变化较大。【结论】最佳空间分析单元可为预测网约车交通需求的交通分区提供参考,在针对不同区位进行客流需求调整时,空间异质性结果为制定更加合理的建成环境及更新策略提供决策依据。     

城市消防警情的空间异质性及影响因素

城市消防警情主要分为火警和非火警(抢险救援和社会救助),目前对火警的研究相对较多，而对救援救助警情的研究相对较少。该文采用探索性空间数据分析(ESDA),定量研究了城市消防警情的空间差异和集聚程度，确定了影响消防警情的社会因素，构建了多尺度地理加权回归(MGWR)模型，将其应用到城市消防警情的实证研究中，并采用多元线性回归、地理加权回归模型(GWR)进行了对比分析。研究结果表明：火警和救援救助在所研究城市都呈现出一定程度的空间聚集，老城区为火警的热点区域，而救援救助的热点分布相对更广。MGWR模型相较于传统的多元线性回归和经典的GWR模型有着更好的效果，在火警、救援救助和总警情中拟合优度均超过了0.8,且其残差平方和、修正后的Akaike信息准则(AICc)数值最低。通过GWR模型和MGWR模型的带宽对比分析发现，不同社会因素对消防警情的影响存在空间异质性。该研究还发现救援救助与火警在该城市的空间分布及影响因素的空间异质性上具有显著差异。在未来的消防工作中，考虑救援救助对整体警情的影响具有重要意义。     

吐鲁番葡萄沟社区居民旅游业参与积极性空间分异研究

利用2014—2016年新疆吐鲁番葡萄沟实地调研及问卷数据,对葡萄沟4个社区居民旅游业参与积极性与不同影响因子进行相关性分析,并引入地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型分析其空间分异。结果表明:葡萄沟社区居民旅游业参与积极性与家庭年收入、户主年龄这两个因素相关性最大;居民旅游业参与积极性的分布呈现出空间聚集特征,存在明显的局域空间相关性;4个社区居民旅游业参与积极性均不相同,表现出一定的空间分异。     

基于GWR的矿产资源开采时空特征及影响因素探究

文章基于2011—2017年矿产资源开采数据，分析长江经济带矿产资源开采时空演变特征，并利用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)模型探究矿产资源开采的影响因素及其作用程度。研究结果表明：2011年以来长江经济带矿产资源开采数量呈增长趋势，且开采以非金属矿产为主；长江经济带矿产资源开采空间差异逐渐增大，主要集聚区分布在上、中游地区，形成以贵州和江西为主要密度核心的连绵状空间分布；研究期内矿产资源开采活动主要在上、中游地区开展，开采重心位于贵州；矿产资源开采受到海拔高度、路网密度、地区生产总值等因素的影响显著，其效应具有明显空间异质性。研究结果可为矿产资源管理与利用提供参考。     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。     

Influence of Spatial Features on Land and Housing Prices

The analysis of hidden spatial features is crucial for the improvement of hedonic regression models for analyzing the structure of land and housing prices. If critical variables representing the influence of spatial features are omitted in the models, the residuals and the coefficients estimated usually exhibit some kind of spatial pattern. Hence, exploration of the relationship between the spatial patterns and the spatial features essentially leads to the discovery of omitted variables. The analyses in this paper were based on two exploratory approaches: one on the residual of a global regression model and the other on the geographically weighted regression (GWR) technique. In the GWR model, the regression coefficients are allowed to differ by location so more spatial patterns can be revealed. Comparison of the two approaches shows that they play supplementary roles for the detection of lot-associated variables and area-associated variables.     

基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计

提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。     

空间异质模型在城市扩展模拟中的应用与评估

以南京江宁区为例，基于遥感影像及其他数据，利用空间扩展模型和地理加权逻辑回归模型对研究区1999-2010年间的城镇用地扩展的影响因素进行有效检验与分析，探索其空间异质性特征.结果表明：1) 空间扩展模型与地理加权逻辑模型分别可解释研究区历史时期57%和64%的城镇用地转变，二者的解释能力在logistic模型基础上 (51%) 得到显著提升，有力地辩驳了全局回归模型的系数稳定性假设；2) 较之于空间扩展模型，地理加权逻辑回归模型更能有效刻画城市增长影响因素的空间非平稳性特征，更能够适用于研究区的城镇用地扩展模拟研究；3) 邻近变量中的DIS2INDU，DIS2ORD及DIS2CENT，邻域变量中的DENURBAN以及政策变量中的DENLANDP是研究区城镇用地扩展的关键驱动因素.     

地理加权回归模型的平稳性检验

利用最小二乘估计理论,给出了在地理加权回归模型(GWR模型)中回归关系的全局平稳性检验方法和各回归系数随空间位置变化的平稳性检验方法.     

基于地理加权回归模型的土壤有机碳密度影响因子分析

 为深入探讨土壤碳库的空间变异特征、准确评价区域碳库的影响机制,选择内蒙古自治区赤峰市敖汉旗黄花甸子流域为研究对象,基于研究区的实地采样数据,结合遥感与地理信息系统技术,采用地理加权回归模型对土壤有机碳密度及其影响因子进行拟合,探求不同环境因子对土壤有机碳密度影响的空间变异特性。结果表明,研究区土壤有机碳密度在1.91~16.63 kg/m²范围内变化,其平均密度为7.42 kg/m²;各影响因子对土壤有机碳密度的影响程度由高到低依次为海拔 >坡度 >归一化植被指数(NDVI)>与道路或村庄最短距离(DIST);各因子对土壤有机碳的影响随空间位置的变化存在明显的差异,其中海拔、坡度与土壤有机碳密度呈现负相关,而NDVI、DIST 与土壤有机碳密度呈现正相关。     

中国建设用地利用强度时空演化及其驱动机制分析

以中国4个五年发展战略的截止年份为时间节点, 基于径向函数(RBF)神经网络模型测度2000, 2005, 2010和2015年中国337个市级行政单元(不含港澳台地区)建设用地的利用强度, 并利用探索性空间数据分析模型(ESDA)分析其时空演变格局, 运用地理加权回归模型(GWR)分析中国建设用地利用强度时空分异的主要驱动因素。结果表明: 1) 2000—2015年, 中国建设用地利用强度整体上呈上升趋势, 且空间差异显著, 高强度的利用水平集中在环渤海经济区、各大沿海城市和省会城市; 2) 中国建设用地利用强度呈现空间自相关性, 且全局分异格局与冷热点分布格局及空间异质性的态势基本上吻合; 3) 中国建设用地利用强度的空间格局演变主要受经济发展水平、产业结构、城市化水平以及政府经济调控4 种因素影响, 影响程度的排序为城市化水平<产业结构<经济发展水平<政府经济调控。     

基于空间计量分析的浙江省区域创新产出研究

以浙江省69个县级行政区作为基本研究单元,以发明专利授权数和新产品产值作为衡量创新产出的评价指标,运用空间自相关、NICH指数、地理加权回归等方法分析浙江省2007年—2019年创新产出的空间分异特征及其影响因素.结果表明：2007年—2019年,浙江省创新产出空间集聚特征显著,高创新产出区的分布与浙江省大湾区“一环、一带、一通道”的总体格局基本吻合;浙江省各县域创新产出存在高值集聚和低值集聚现象,杭州市区及其周围县区、宁波市区及其周围县区以及绍兴市区为热点区域,冷点区域集中分布在浙西南与浙西的山地丘陵地带;由地理加权回归分析发现,技术溢出和空间区位对浙江省区域创新产出具有显著正向影响,产业升级、政府政策和创新投入对创新产出的影响呈现正负差异性,而经济基础对创新产出的影响总体呈负向关系,仅在极少数县域为正相关.     

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。