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。     

乔木林丧失的时空变化及驱动力分析

【目的】乔木林是森林生态系统的主体,对调节气候、保持水土等生态功能起着决定性作用。本研究的主要目的是了解乔木林丧失时空变化趋势,并探索乔木林丧失驱动因子。【方法】以我国30省市自治区为研究对象,基于Sen+Mann-Kendall显著性检验法和标准差椭圆法(SDE),从时间和空间两个维度分析2005—2018年乔木林丧失的动态变化;借助探索性回归分析法筛选乔木林(树高>5 m)丧失的主要驱动因子,在此基础上,利用地理加权回归(GWR)模型探讨乔木林丧失驱动因子作用的时空分异格局。【结果】①2005—2018年全国乔木林丧失面积呈现上升趋势,丧失量年均增加412.451 km²;②2005—2018年乔木林丧失重心迁移路径不规则变化且丧失严重区域向南部集聚;③乔木林丧失率与人均GDP主要呈负相关关系;与城镇居民人均可支配收入正相关区域明显扩大但影响降低;与城镇化率主要表现为正相关关系且影响程度有所下降;与道路密度则主要表现为负相关关系,其对乔木林丧失的负面影响并不明显。【结论】在我国森林资源整体持续向好的背景下,乔木林的丧失存在明显的区域差异特征,东北林区及三北防护林工程实施区域的乔木丧失量较小并呈现显著减弱趋势,而东南林区,如湖南、江西、广东、广西等省区的乔木林丧失量较大且仍然呈现较显著增加的趋势。     

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.     

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。     

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。     

快速城镇化地区耕地景观生态安全格局演变特征及其驱动机制

【目的】探索快速城镇化地区耕地景观生态安全格局演变特征及其驱动机制新方法和新思路,为实施 “18亿亩耕地红线”保护政策提供科学依据。【方法】以江苏扬州耕地景观为对象,运用Fragstas 4.2软件和ArcGIS 10.2软件模拟计算扬州耕地景观安全格局时空演变特征;基于统计年鉴数据,运用地理探测器筛选出主导影响因素,并结合地理加权回归软件分析出影响因素之间的空间差异。【结果】扬州市耕地景观生态安全以市中心周边地区向西北方向逐年降低;社会经济影响因子解释度明显高于自然影响因子;各个主导社会经济因素对扬州市耕地景观生态安全格局的影响存在显著的空间差异。【结论】通过GIS空间模拟、地理探测器筛选和地理加权回归模型分析相结合的方法,可以科学准确地模拟分析出快速城镇化地区耕地景观生态安全格局时空演变特征及其驱动机制和空间差异。     

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.     

洞庭湖生态经济区“三生空间”转型的生态环境效应及其驱动因素

采用土地利用遥感数据,运用三生空间动态度、三生空间转移矩阵、生态环境质量指数和三生空间转型生态贡献率分析1990—2020年洞庭湖生态经济区“三生空间”时空格局演变及“三生空间”用地转型下的生态环境效应;运用地理探测器和地理加权回归模型对驱动因素及其作用进行全局与局部效应分析。结果表明：1990—2020年洞庭湖生态经济区“三生空间”演变呈现生活、生态空间不断增加,生产空间不断减少的特征。洞庭湖生态经济区生态环境质量呈现出东西部高、中部北部低的U形空间分布格局;1990—2020年洞庭湖生态经济区生态环境质量指数由0.513 983升为0.515 311;农业生产和农村生活空间转变为水域和林地生态空间是生态环境质量改善的主要原因。从空间的全局驱动效应和局部驱动效应来看,海拔、坡度、人口密度、距水域距离和生态保护工程是生态环境质量格局的主导因素,其因子交互作用均是双因子增强,并且空间差异作用显著。研究结果可为洞庭湖生态经济区合理开发国土空间,制定生态环境保护政策提供参考。     

基于GWR模型的福建县域人口老龄化影响因素分析

本文运用地理加权回归（GWR）模型,从社会经济发展的微观角度,选取1990、2000和2010年3个时间点,对影响福建县域人口老龄化的因素及其空间变异特征进行探究.结果表明：各驱动因素对不同地区人口老龄化的影响程度和方向各不相同,但在空间上按一定方向具有一定的规律性的分化.总体而言,医疗卫生对人口老龄化具有推动作用;教育水平、交通条件对人口老龄化起抑制效果;相较其他因素,城镇化水平、产业结构水平等因素对人口老龄化的影响既有抑制也有推动,是未来调控地区老龄化进程的有力杠杆.