基于空间分析方法的中国区域差异研究

利用中国1952~2000年各省区的人口、土地利用和人均GDP等数据,采用空间分析方法对中国区域社会经济发展差异问题进行了实证研究。对中国大陆的几何中心、可利用土地、人口和GDP总量的空间中心计算表明,空间中心统计是一种简单有效刻画要素空间分布的方法。通过对中国各省区人均GDP的空间自相关系数Moran's I的计算,表明中国社会经济发展主要指标存在强烈的空间自相关,空间分析方法不失为一种深入理解区域经济格局及其变化的重要和有益的方法。对不同年度的Moran's I和Local Moran I的分析也揭示了中国区域经济格局的时空变化规律。     

武夷山风景名胜区游客区域分布的空间自相关分析

利用空间自相关分析方法对武夷山风景名胜区游客区域空间分布进行分析.根据全局空间自相关指数(Global Moran′s I)及Z值,国内各客源地到武夷山风景名胜区的游客量的区域分布在整体上不存在显著的全局空间自相关,表现为随机格局;局部空间自相关指数(Local Moran's I)的计算结果表明大多数客源地与其邻近客源地游客量分布之间呈现随机分布的格局,只在极少数城市间存在显著的局部空间自相关,呈现聚集或离散的空间格局.     

基于入境旅游收入的河南省市域旅游经济空间分异研究

以河南省市域入境旅游创汇收入为测度指标,采用Arc GIS-EDSA空间分析法,探索2000,2005,2009,2014年河南省市域旅游经济在空间上的分异。结果表明:河南省市域旅游经济的全局空间关联类型在4个年份中都为正的空间自相关;在局域空间关联类型研究中,郑州市和焦作市2005,2009,2014年在地理空间上为显著的H-H区,其他类型的空间关联类型在地理空间上的分布较为离散;通过Jenks自然断裂点法得到郑州市、洛阳市和焦作市在地理空间上显现出大范围的连续的高水平的旅游经济区,而豫东南、豫中和豫北旅游经济发展水平较低,河南省市域旅游经济空间分异较为典型。     

我国工业技术创新空间关联的时空演化及影响因素 ——基于规模以上工业企业数据的分析

为研究未来区域工业如何实现技术创新全局提升和平衡发展,运用修正的引力模型构建2011—2016年工业技术创新的空间关联网络,并结合社会网络分析方法和二次指派程序实证分析工业技术创新空间关联网络的时空演化及影响因素。结果表明:中国工业技术创新呈现出明显的、繁杂的、多变的空间关联网络结构。经济水平地区差异、对外开放程度地区差异、地理邻接关系对工业技术创新空间关联性具有正向影响,人力资本水平地区差异、环境规制地区差异对其有负向影响。     

中原城市群空间结构与空间关联研究

从中原城市群的空间结构角度出发,计算了中原城市群的中心城市吸引力的分维数和空间结构的关联维数,分析了其分形结构特征;从空间关联的角度出发,通过威尔逊模型、空间关联模型对中原城市群的空间联系进行研究,计算了各城市的交通吸引强度、人口吸引强度;采用空间自相关模型的全局Moran I指数、局部G*统计分析各城市的空间关联程度、发展趋势和空间要素在各城市的集聚特征.研究得出中原城市群目前的空间结构和空间关联特征,对中原城市群进行内部资源整合、调整空间结构、提高整体竞争力具有重要意义.     

基于空间自相关的中国省际人口迁移模式与机制分析

人口迁移具有空间指向性,表现为迁入地和迁出地在地域上呈现一定的空间集聚特征。然而,大部分针对我国人口迁移进行分析和建模的研究忽视了这一空间指向性及其影响。该文利用全国第五次人口普查省际人口迁移数据和相关资料,以空间自相关分析为基础,对1995-2000年我国省际人口迁移的空间模式与动力机制进行了初步分析。首先,运用全局空间自相关统计量(Moran′s I)对人口迁移流中的空间自相关程度进行了测度,发现研究期间我国省际人口迁移的空间指向性明显:从一个区域出发(或抵达一个区域)的人口迁移流均受到周边地区人口迁移的影响。为了进一步研究这种空间指向性对人口迁移规模的影响,分别采用重力模型(仅用距离变量捕捉人口迁移过程中的距离衰减效应)和空间OD模型(采用因变量空间滞后的不同形式对迁移流的空间指向性加以考虑)研究中国省际人口迁移的动力机制,对比两种模型的估计结果发现:1)空间OD模型在参数估计和模型拟合等方面均优于传统的重力模型;在选取相同解释变量的情况下,空间OD模型的残差平方和仅为传统重力模型的47%,模型拟合指标AIC值也大大缩小。2)在对中国人口迁移动力机制的定量分析中,如果不考虑人口迁移流之间的空间自相关(空间指向性)现象,会导致对社会、经济等变量作用和距离衰减效应的过高估计。     

人口空间分布的异质性测量

基于数据异质性测量理论,提出了人口空间分布异质性测量的方法,即人口空间分布的相对异质性指数(GPD)。接着以江苏省为研究区域,采用GPD指标对江苏省2005年的人口空间分布的异质性进行了测度。结果表明:基于地级市行政单元的人口空间分布的异质性较小,而基于县级行政单元的人口空间分布的异质性较大;人口空间分布异质性大的地区主要分布在苏南地区,而异质性小的地区主要分布在江苏东北部。采用Moran散点图和Local Moran's I统计量对江苏省县级单元的人口密度分布的局域空间自相关进行分析,结果显示:人口空间分布的异质性与人口密度空间分布的聚集性特征密切相关,异质性大的地区一般出现在人口密度"低-高"或"高-低"聚集的地区,异质性小的地区一般出现在"低-低"或"高-高"聚集的地区。     

空间自相关的可塑性面积单元问题效应

可塑性面积单元问题(modifiable areal unit problem,MAUP) 效应是对空间数据分析结果产生不确定性影响的主要原因之一,在空间自相关分析中也不例外.本文分别利用网格模拟数据和中国人均GDP实例数据为数据源,以全局Moran's I 系数来探究空间自相关统计中的MAUP效应,分析结果表明,变量的空间自相关程度依赖于空间的粒度大小与单元的划分方法,但空间单元的变化与自相关性并不存在某种函数关系.因此,在进行空间自相关研究时必须选择合适的地理单元的粒度大小和分区.最后本文给出一种基于地统计内插方法来降低MAUP对空间自相关分析影响.     

广州市土地利用程度的空间自相关分析

分析了1990-2004年广州市土地利用结构的变化和基于Moran's I的土地利用程度空间自相关变化.广州市土地利用结构中,耕地和林地面积占较大比例,但是面积比例在减少;而建设用地和水域用地的面积比例较小,但有所增加.广州市土地利用程度呈高度的正全局空间自相关,各局部空间自相关类型呈同心圆分布,中间为高高集聚,外围为低低集聚,两者之间为非集聚和零散的高低、低高集聚,呈现出单中心结构.1995年以后,Moran's I有所下降,说明这种单中心结构在弱化.单中心结构的优点在于增强中心地区土地集约利用的空间集聚,但同时也说明外围土地利用程度较低地区的空间集聚性,中心和外围的土地利用存在空间不平衡.     

中国"互联网+"发展的空间关联网络及其影响因素——基于社会网络分析视角的实证研究

借助社会网络分析方法研究“互联网+”发展的空间关联网络特征,并利用QAP方法探究中国“互联网+”空间关联网络的影响因素。研究发现,“互联网+”发展的空间关联呈现显著网络特征,可划分为“净溢出”“经纪人”“主受益”以及“双向溢出”四大类型板块,并且板块内部具有较明显的“等级”属性。技术创新、基础设施、人力资本、市场发展、对外开放对“互联网+”发展的空间关联网络存在正向影响。地理距离对“互联网+”空间关联网络存在抑制作用,随着地理距离的不断增大,“互联网+”的知识溢出和流动效应逐步衰减。     

土地利用变化的多尺度空间自相关分析——以内蒙古翁牛特旗为例

用传统统计学方法模拟和解释土地利用变化的前提条件是研究分析的数据在统计上必须独立且均匀分布。但是空间数据相互之间通常具有依赖性 (即空间自相关),某一变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似或更为不同。由于经典线性回归方法未能抓住数据的空间自相关特征,而空间自相关包含一些有用的信息,为了克服这一缺点,利用Moran的I系数自相关图来描述研究区土地利用变化的空间自相关,并且建立了不仅考虑回归而且又考虑空间自相关的混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型)。研究得到：① 研究区土地利用变化模型中不但自变量之间而且因变量之间存在空间正自相关,这表明土地利用变化数据的空间自相关很强;② Moran的I系数随着尺度的变粗而减小,这是由于数据平均时的滤波特性和Moran的I系数对距离的非线性特征造成的;③ 经典线性回归模型的残差也表现出正相关,这表明标准的多元线性回归模型未能考虑土地利用数据所存在的空间依赖性;④ 混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 的残差未存在空间自相关,并且有更好的拟合度;⑤ 相对于经典线性回归模型,混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 对于存在空间自相关性的数据来说有着统计上的合理性,而经典线性回归模型未能考虑这些因素。     

AutoLogistic 方法在土地利用格局模拟中的应用 —— 以张家界市永定区为例

土地利用/ 土地覆被变化(LUCC) 是当前研究全球变化的重要内容, 而区域土地利用 格局模拟是LUCC 研究的核心内容之一。以张家界市永定区为研究单元, 根据由2005 年土地 利用现状图和数字高程模型数据源得到的土地利用、地形、河流以及道路等空间数据, 对区 域土地利用类型空间格局的空间自相关性特征进行了建模研究, 并通过在传统Logistic 模型 中引入描述空间自相关性的成份, 实现了能够考虑自相关性因素的回归分析模型 (AutoLogistic 模型), 同时应用该模型对区域土地利用格局进行了模拟和分析。结果显示, 通 过与没有考虑空间自相关性的回归模型(传统Logistic 模型) 相比较, 该模型显示了更好的拟 合优度和更高的拟合准确率(耕地、林地、建设用地及未利用地的ROC 值分别从0.851、 0.913、0.877 和0.852 提高到0.893、0.940、0.907 和0.863)。研究结果说明了基于 AutoLogistic 方法的土地利用格局的相关性建模在一定意义上是合理的。同时研究结果也可以 为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。     

中国能源消费碳排放的空间计量分析(英文)

Based on energy consumption data of each region in China from 1997 to 2009 and using ArcGIS9.3 and GeoDA9.5 as technical support,this paper made a preliminary study on the changing trend of spatial pattern at regional level of carbon emissions from energy con-sumption,spatial autocorrelation analysis of carbon emissions,spatial regression analysis between carbon emissions and their influencing factors.The analyzed results are shown as follows.(1) Carbon emissions from energy consumption increased more than 148% from 1997 to 2009 but the spatial pattern of high and low emission regions did not change greatly.(2) The global spatial autocorrelation of carbon emissions from energy consumption in-creased from 1997 to 2009,the spatial autocorrelation analysis showed that there exists a "polarization" phenomenon,the centre of "High-High" agglomeration did not change greatly but expanded currently,the centre of "Low-Low" agglomeration also did not change greatly but narrowed currently.(3) The spatial regression analysis showed that carbon emissions from energy consumption has a close relationship with GDP and population,R-squared rate of the spatial regression between carbon emissions and GDP is higher than that between carbon emissions and population.The contribution of population to carbon emissions in-creased but the contribution of GDP decreased from 1997 to 2009.The carbon emissions spillover effect was aggravated from 1997 to 2009 due to both the increase of GDP and population,so GDP and population were the two main factors which had strengthened the spatial autocorrelation of carbon emissions.     

Estimating the spatial pattern of human-caused forest fires using a generalized linear mixed model with spatial autocorrelation in South Korea

Most forest fires in Korea are spatially concentrated in certain areas and are highly related to human activities. These site-specific characteristics of forest fires are analyzed by spatial regression analysis using the R-module generalized linear mixed model (GLMM), which can consider spatial autocorrelation. We examined the quantitative effect of topology, human accessibility, and forest cover without and with spatial autocorrelation. Under the assumption that slope, elevation, aspect, population density, distance from road, and forest cover are related to forest fire occurrence, the explanatory variables of each of these factors were prepared using a Geographic Information System-based process. First, we tried to test the influence of fixed effects on the occurrence of forest fires using a generalized linear model (GLM) with Poisson distribution. In addition, the overdispersion of the response data was also detected, and variogram analysis was performed using the standardized residuals of GLM. Second, GLMM was applied to consider the obvious residual autocorrelation structure. The fitted models were validated and compared using the multiple correlation and root mean square error (RMSE). Results showed that slope, elevation, aspect index, population density, and distance from road were significant factors capable of explaining the forest fire occurrence. Positive spatial autocorrelation was estimated up to a distance of 32 km. The kriging predictions based on GLMM were smoother than those of the GLM. Finally, a forest fire occurrence map was prepared using the results from both models. The fire risk decreases with increasing distance to areas with high population densities, and increasing elevation showed a suppressing effect on fire occurrence. Both variables are in accordance with the significance tests.     

北京宜居城市满意度空间特征

利用近万份的实地调查问卷,采用空间插值、空间相关性分析等空间分析方法,研究了北京市区宜居城市满意度的总体特征和空间自相关特性。结果表明,北京市区宜居城市满意度总体水平尚可,存在明显的空间自相关特性,并且空间自相关性表现出较强的尺度变化特点,而反映满意度的不同子指标的尺度也各有特点。对宜居城市满意度的空间差异性研究表明,满意度总体由城市中心向郊区递减,在交通节点附近存在满意度的"洼地"区域,同时,一些特殊区域的存在,也使北京宜居城市满意度的空间分布更加复杂。     

长江水系沉积物重金属含量空间分布特征研究——空间自相关与分形方法

所研究的１１种重金属元素在长江水系沉积物中均有较显著的空间相关性;沉积物细粒中含量金属含量空间自相关性好于沉积物原样,正相关尺度达５００ｋｍ左右,与空间分布斑块大小对应,研究区沉积物重金属含量空间分布分形存在于约１０００ｋｍ以内,分维数处于２．７６～２．９５之间,分维数的大小与空间自相关指标大小大各元素间的变化趋势相反,表明这两种指标具有一致性,多数元素在ＮＷ－ＳＥ向和ＮＥ－ＳＷ向相关性较好,与变     

基于Moran统计量的空间自相关理论发展和方法改进

本文旨在发展基于Moran指数的空间自相关分析理论和方法。首先,利用线性代数知识对基于Moran统计量的空间自相关过程的数学表示进行规范化整理;其次,基于变换中的不变性思想给出Moran指数的理论解释;第三,对空间权重矩阵的数理性质、建设方法和应用范围提出新的见解。总结并发展了Moran指数的三种计算方法——三步求值法、矩阵标度法和回归分析法,将空间权重矩阵划分为四种基本类型——局域关联型、准局域关联型、准长程关联型和长程关联型。以河南省鹤壁市乡镇体系为实证对象,以本文改进的理论和方法为依据,提供了一个空间自相关分析的简明案例。     

广州市中心城区餐饮店空间分异与机制差异研究——基于传统店与外卖店的对比

O2O模式（Online to Offline）使餐饮店经营模式与空间分布发生巨大变化,餐饮店空间分布现象与机制成为研究热点。本文将餐饮店分为仅提供堂食服务的传统店和同时提供堂食与餐饮配送服务的外卖店,利用核密度、双变量空间自相关、半变异函数、标准差椭圆、空间计量模型等方法,分析广州市中心城区传统店与外卖店的空间分异与机制。研究发现：① 2020年传统店主要集聚于自荔湾区多宝街道东至天河区石牌街道;外卖店呈多中心分布,以天河区天河南街道、冼村街道、海珠区江南中街道和赤岗街道为核心;二者在越秀区中部、天河区西南部、车陂街道、海珠区西北部等有多处高高集聚区。② 两种餐饮店空间分异较明显,易受随机性因子影响;外卖店较少分布在越秀区和荔湾区,整体分布范围较小,仅有很弱的空间自相关性,更多呈零散分布特征。③ 餐饮店空间分布受人口密度和餐饮店集聚的正作用;但受教育程度、路网密度、邻近高等院校、公交站、商圈等因素能提高外卖店比例,外卖店有更高店铺付租能力,更邻近地铁站和低经济密度地区,传统店则与其相反。     

基于市场潜能的城市经济增长空间格局及溢出效应

基于新经济地理学理论,定量分析中国285个地级市的市场潜能及其空间格局,并根据其强度划分为3个等级市场潜能区,运用探索性空间数据分析工具,揭示其空间相关性随地理距离的变化规律。引入市场潜能变量作为测度经济增长溢出效应的指标,建立空间计量模型测度中国经济增长的空间溢出效应及其范围,结果显示：① 中国市场潜能空间分布呈“中心-外围”结构,具有从沿海向内陆阶梯状递减的趋势;② 市场潜能的空间自相关性随距离增加先上升后下降,市场潜能的强度不同,其空间自相关范围也有所差异;③ 经济增长溢出效应强度随距离增加呈“∽”型趋势变化,中国地级市经济增长的有效溢出范围为200 km以内,市场潜能越高,经济活动空间集聚性越强,溢出范围越大。