基于出租车GPS数据的贵阳市交通状态空间自相关分析

城市交通状态具有时空性,自身又具有空间自相关特征。分析城市交通状态空间自相关特性,对交通管制、居民出行行为以及城市道路基础设施建设具有重要意义。基于贵阳市中心城区出租车GPS空间数据库,划分交通小区并计算各交通小区平均行程速度和空间自相关Moran’s I指数,对贵阳市中心城区交通状态的空间自相关性和演化特征进行分析。结果表明:1)全局时空Moran’s I指数形成良好的空间相关性,存在一定的空间聚集性,且随时间的推移空间自相关性呈波动式变化,工作日与休息日分时段时空Moran’s I指数变化态势明显,交通状态表现为时空集聚性强;2)局部时空Moran’s I指数高高聚集与低低聚集模式在空间上维持良好的稳定机制,高高聚集呈现城市外围区域指向性特征,低低聚集呈现城市核心区指向性特征;3)工作日与休息日早晚高峰时段各种类型区分布格局保持高度共轭协同,仅有小部分区域出现异质情况;4)时空Moran’s I指数时空聚集区域在空间上表现出由弱聚集向强聚集,再向弱聚集状态转变。在高峰时段表现为强聚集趋势,在非高峰时段聚集程度较弱。     

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.     

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。     

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。     

基于空间计量模型的省域城镇化水平与旅游业发展实证分析

运用Moran’s I指数和空间关联局域指标测算中国省域城镇化发展的空间自相关性和局部集聚空间格局演变,在此基础上基于空间计量经济学研究视角建立城镇化发展与旅游业发展的空间计量模型,研究旅游业发展对城镇化发展的影响.结果表明:中国省域城镇化发展呈现明显的全局和局部空间自相关性,空间集聚特征较为明显;运用空间计量模型分析显示省域城镇化空间溢出效应能够显著促进邻近省域城镇化发展;省域旅游业发展有助于省域城镇化发展,呈现显著正向促进作用.     

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。     

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。     

北部湾城市群旅游规模时空格局演化与影响因素研究

城市旅游总人次和旅游总收入是城市旅游规模的主要构成单元,分析城市旅游规模时空分布能够更全面地反映区域内城市旅游发展格局的变化特征。本研究利用北部湾城市群10个城市2010-2018年的旅游总人次和总收入的数据资料,基于熵权TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法归一化计算旅游规模指数,通过变异系数、全局自相关莫兰指数I(Global Moran’s I)、引力模型定量分析各个城市的时空差异和空间联系强度,利用地理探测器分析空间分异影响因素。结果显示：(1)北部湾城市群旅游规模指数整体上“西强东弱”,2010年、2013年和2015年城市旅游规模在空间上呈负相关、离散分布,2018年呈正相关、趋向聚集;(2)城市群旅游规模和内部联系强度整体上明显提升,形成以南宁为核心、北海为次核心、湛江为边缘核心的基本格局;(3)2010年排名前5位的影响因子是旅行社数量、铁路客运量、第三产业比重、人均GDP和高质量旅游资源数量,2018年排名前5的影响因子是城市交通密度、水路客运量、铁路客运量...     

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。     

中国工业基地城市群PM2.5时空分布特征及相关性分析

为研究2014年中国四大工业基地25个主要城市的空气质量污染情况,对25个城市2014年1月~2015年2月的数据进行SPSS聚类分析,研究其整体分布情况,并应用统计学和GIS软件分析其主要城市大气颗粒物的污染分布特征,同时利用SPSS软件对大气污染物PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3和PM_(2.5)做相关性分析。结果表明:(1)25个城市PM_(2.5)年均质量浓度在32.94~100.23μg·m~(-3)之间,其中分布在40~70μg·m~(-3)之间的城市相对集中,占所有城市的68%,仅3个城市的PM_(2.5)年均质量浓度小于35μg·m~(-3);(2)PM_(2.5)季节变化特征大体表现为冬季秋季春季夏季,重度污染主要集中在12月和1月;(3)从空间分布上看,京津唐污染水平高于其他三个工业基地,珠三角污染水平最低;(4)四大工业基地城市群PM_(2.5)的浓度与PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度存在显著相关性。由于温度、气候等原因,在珠三角和长三角O3与PM_(2.5)呈正相关,而在京津唐和辽中南工业基地则呈负相关。     

福州市城区不同粒径颗粒物污染特征

利用福州市国控监测站点2013年4月-2017年3月PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度监测数据,对福州市不同粒径颗粒物污染特征进行研究.结果表明:时间变化方面,福州市空气质量整体较好,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈逐年下降趋势;PM_(2.5)、PM_(10)、PM_(2.5)/PM_(10)时间变化规律具有一致性:呈现冬季>春季>秋季>夏季的季节性特征;春季、夏季和秋季工作日浓度均高于周末的浓度,存在周末效应,冬季周末浓度则显著高于工作日浓度;日变化呈明显的双峰型变化趋势.空间变化方面,PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化表现为工业区>市区>清洁区,清洁区PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,其次是市区、工业区.相关分析结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)存在显著相关性,且相关性明显受季节影响,夏季相关性最高.城市颗粒物与气态污染物(SO_2、NO_2)复合性较强.     

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。     

工业集聚对区域大气污染影响溢出效应的空间计量分析

利用2004—2013年我国省级工业部门的数据,对工业发展的空间相关性进行检验,通过计算我国工业发展的Moran’s I指数,确定了工业发展呈现显著空间相关性.并在此基础上,通过2013年省级截面数据建立SLM,SEM空间计量模型,检验了工业集聚对大气污染影响的空间溢出效应.研究认为:1当某地区的工业企业经济规模和工业企业产业结构提升时,周边区域的大气污染问题会更加严重;2工业企业技术水平提高有助于改善周边地区的大气污染问题.     

上海城区PM_(2.5)精细化空间分布插值方法研究

PM_(2.5)是我国大中型城市的主要污染物之一,已成为多学科领域的研究热点.基于监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布情况,以上海市中心为研究区,引入土地利用回归(LUR)模型模拟PM_(2.5)质量浓度的高分辨率空间分布情况.双变量相关分析表明,与PM_(2.5)质量浓度分布相关性最强的地理变量分别是国控点2 000 m缓冲区内的道路长度、2 500 m缓冲区内的建筑面积、2 500 m缓冲区内的绿地面积、500 m缓冲区内的水体面积以及人口密度.基于以上变量,用多元线性回归分析建立PM_(2.5)质量浓度空间分布的LUR模型.在研究区内建立1 km×1 km格网,用LUR模型模拟各格网交点的PM_(2.5)质量浓度,再通过空间插值分析得到上海市PM_(2.5)质量浓度的空间分布模拟图.结果表明,PM_(2.5)模拟质量浓度存在明显的空间梯度差异,整体呈现西部高东部低的格局,并由人口密集区域向四周递减.人类活动是影响PM_(2.5)质量浓度分布的主要原因,模拟结果与实际情况相符.     

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。     

福建县域人口与经济空间分布关系及变化

基于福建省各县(市、区)2005年和2014年的人口和GDP数据,运用地理集中度指数、不一致性指数和探索性空间数据分析等方法,对福建省人口与经济的空间分布及变化进行分析。结果表明:福建人口与经济的空间分布整体上均呈东南高西北低的地理格局,并有围绕沿海中心城市集聚的趋势;县域人口与经济分布关系空间分异明显,总体上不断趋向于协调,表现为人口分布与经济发展不一致的县域逐渐向人口经济协调发展型转变;从人口与经济的动态关联上看,Moran’s I由2005年的0.422降为2014年0.374,表明不一致性指数较高(较低)县域在空间上集聚程度减弱,但人口与经济不一致性仍存在显著的正相关关系,并以"高-高"型集聚区域分布为主。     

武汉市大气污染特征及变化趋势

以2013—2015年武汉市大气污染物特征及变化趋势为研究对象,对大气污染物综合指数和各污染物单项指数进行分析.其主要结论是:大气污染冬季的污染状况比夏季严重,其中空气质量2013年优于2015年,2014年最差;根据各污染物单项指数,确定颗粒物(PM_(2.5))为大气污染的主要因子;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度冬季大于夏季,O_3的浓度夏季大于冬季;根据各污染物之间相关性及气象因素的分析,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO之间均成正相关关系,其中PM_(2.5)与CO的相关性为0.901(P0.01),接近1,说明CO对PM_(2.5)的形成有直接作用;污染物与气象因素的相关性分析,几种污染物与气压、降水量、气温有明显的相关性;根据聚类分析,大气污染变化趋势与季节有关,季节变化特征为夏季春秋季冬季.     

区域经济差异常用测度方法与评价——以河南省为例

在整理1992—2012年间研究区域经济差异的580篇核心期刊文献的基础上,统计出研究区域经济差异的几种常用测度方法:变异系数、Theil指数、标准差、基尼系数和空间自相关分析,把这几种测度方法分为非空间测度方法和空间测度方法两大类.同时,分析了这些测度方法在构造上的差异,然后通过不同测度方法测度了1999—2011年河南省县域经济差异演变轨迹.研究认为:非空间测度方法的结果表明,在探究区域经济差异变化机制时,应以长期的变化趋势作为分析的基础;Global Moran’s I,Moran散点图和Local Moran’s I三种空间测度方法相结合可以用来研究区域经济总体空间差异、局部空间差异的演变以及经济发展的局部空间格局变化.最后,从理论和实际应用两方面探讨了不同测度方法的适用范围及其在测度区域经济差异中的优势和局限.     

上海市大气环境中PM_(2.5)/PM_(10)时空分布特征

针对上海市颗粒物的污染和防治问题,利用2014年4月14日—2015年3月24日10个国控监测点的PM2.5和PM10小时数据及对应的气象因素资料,以PM2.5质量浓度占PM10质量浓度的比例为研究对象,使用聚类分析和相关性分析PM_(2.5)/PM_(10)的时空分布特征.结果表明:P2.5和PM10的季节高低为冬春秋夏,PM_(2.5)/PM_(10)的季节分布在不同区域存在差异性.PM_(2.5)/PM_(10)的日变化呈现双峰型趋势,峰值出现在05:00和14:00左右,上午PM_(2.5)/PM_(10)高于下午.颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)具有明显的"周末效应",这与车辆通行政策与人类作息时间变动相关.在空间分布上,颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)均表现为背景站浦西站浦东站.