基于GIS技术的人口空间展布方法

充分利用居民地对人口分布的指示作用,同时考虑居民地性质、规模对人口分布的影响,提出了一种基于"居民地重分类"的人口空间展布方法。首先根据居民地性质、规模等对居民地进行重分类,然后再根据统计方法求得各居民点类型的居住密度,从而获得人口的空间分布。以湖北省40多个县市作为研究区,采用该方法进行了实验,取得了较好的效果。     

汶川县居民地要素空间分布特征分析

文章运用GIS空间分析技术,以四川省汶川县为研究区域,对居民地的空间分布特征及其影响因素进行分析.研究结果表明:汶川县居民地大体呈条带状分布,具有强烈的低海拔取向,其分布的优势地形区段为海拔2000m以下,居民地分布具有明显的沿河分布特征;在乡镇层面上汶川县居民地呈现一定的集聚分布特征,主要分布在海拔较低的水磨镇、漩口镇及县城所在地威州镇.研究成果可为汶川县居民地的整治规划提供参考.     

基于空间分析的徐州市居民点分布模式研究

居民点空间分布的研究是聚落地理学的主要内容之一,运用空间分析的方法研究居民点的分布能更准确地刻画出其空间分布的本质规律。本文根据2004年TM遥感图像和城市地图得到徐州市城乡居民点空间分布的信息,继而运用样方分析(QA)法、最近邻距离指数(NNI)、K(d)函数、热点探测技术(NNH)研究了徐州市居民点空间分布格局与模式。结果显示:徐州市居民点的空间分布具有明显的空间依赖性,总体上呈现出集聚分布的特点;随着研究尺度的变大,居民点空间分布的集聚性指数也增大;居民点空间分布的热点区域在微观尺度上具有空间随机性、在中观尺度上具有轴带延伸性、宏观尺度上具有面状集中性的特点。     

基于1:50 000地形要素数据的居民地分级方法研究

为满足用户多样化的需求,需要基于1:50000地形要素数据构建标准分级产品.由于该数据中的居民地数据本身不含级别信息,因此提出基于Voronoi图的应用开方根规律的居民地分级方法,该疗法可以保证分级后居民地的空间分布特征与原始数据一致,准确反映居民地分布的疏密对比与聚集状态,能够为基于1:50000地形要素数据的标准分级数据产品的设计加工提供较好的基础.     

基于GIS的小流域水土流失遥感定量监测研究

以三峡库区典型小流域为研究区域，通过遥感和野外调查进行信息采集．建立了流域环境数据库；在GIS支持下，根据修正通用土壤流失方程（RUSLE）模型对数据库实施运算操作，探讨了流域内土壤侵蚀强度的空间分布规律，并估算了小流域水土流失量。     

路网约束下的点群状居民地选取方法

点群状居民地的空间分布与路网结构相互影响。提出了一种路网约束下的点群状居民地选取方法。首先以路段为单元构建道路Voronoi图来划分区域,在合并面积过小的区域后对点群状居民地进行分区;然后计算每个区域中点的权值并进行选取;最后对间距小于冲突距离阈值的密集点群进行处理。将该方法用于点群状居民地的实例数据进行验证,结果表明该方法能有效保持点群状居民地的空间分布特征和密度对比。     

基于GIS的渭河流域居民点空间分布特征研究

研究利用ArcGIS的空间分析功能,对渭河流域的海拔、坡度、坡向、道路、水系及其与居民点空间分布规律的关系进行了定量分析,揭示了自然因素对本区居民的影响程度,对乡村规划和农村居民点建设具有重要的借鉴意义.     

基于RS和GIS的吉林地区土地利用变化研究

土地利用变化研究有助于区域可持续发展和生态平衡的维持。基于RS和GIS软件平台,对吉林地区近10年来的土地利用类型进行解译,计算10年内土地利用的动态度和转移矩阵,分析不同土地利用类型的变化、转移及空间分布规律。结果表明:居民地和旱田面积呈增加趋势,水体和林地面积趋于稳定,水田面积大幅度减少;居民地增加最显著的位置集中在吉林市及其周围地区,而旱田和林地变化主要集中在离居民地较近的山坡处。     

地图上居民地空间信息的特征度量法

地图的基本功能之一是载负和传输空间信息。地图空间信息量是衡量地图上空间要素及其关系与要素空间分布状况复杂程度的定量描述指标,可为制图综合和质量评价提供依据。本文以地图上居民地空间信息度量为研究对象,从地图空间信息的本质特征出发,结合空间信息认知的层次性特点,将居民地空间特征划分为三个层次,并相应地将其空间信息构成划分为：元素层次居民地面要素的几何形态信息、邻域层次相邻居民地的空间关系信息、整体层次居民地的聚群结构信息。进而,分别建立三个层次空间特征的定量描述指标,在此基础上建立基于空间特征的几何形态信息、分布关系信息和聚群结构信息度量方法。最后,通过试验分析验证了所提方法的合理性和优越性。     

基于遥感的城乡人口分布模拟——以松原市为例

利用遥感数据模拟基于居民地的人口空间分布,须解决两大难题：①居民地类型、面积、位置的精确获取;②居民地类型、面积与人口数量间的关系。本文根据地理意义和数学意义,对经典的城市人口-面积异速生长模型进行扩展,推导出城乡人口-面积统一模型。进而以松原市为例,以1∶5万地形图为辅助数据,建立居民地分类体系,利用ETM影像提取居民地信息,在以上模型的基础上采用“城乡人口分割”算法模拟城乡人口的空间分布。本研究方法可为中尺度人口分布的理论与应用研究借鉴。     

比例射线移位算法的改进及其应用

点状要素群移位的比例射线算法能够较好地保持移位后点群的空间分布模式。文中从农村居民地群移位的实际要求出发,对比例射线移位算法进行了改进:首先考虑居民地面积的不同大小对移位的影响;其次,设计比例射线移位的迭代方法;最后对于非常邻近的居民地群的移位,采用"微小"移位方法。通过实验验所改进的算法是有效的。     

顾及城乡差异的大区域人口密度估算——以山东省为例

现有大区域人口密度估算结果大多是在千米级尺度上,仅能宏观地反映城乡人口分布的范围,无法准确地刻画城乡人口空间分布的细节特征。本文将首套30m全球地表覆盖数据(GlobeLand30)引入城乡人口密度估算中,基于实现城乡划分的GlobeLand30人造地表数据,在城镇区域运用夜间灯光强度与人口的相关性将城镇人口细划到30m尺度上来估算城镇人口密度;在乡村区域引入样方估算的方法修正乡村居民地面积以估算乡村人口密度。以山东省为试验区的研究表明,本文方法无论在城乡居民地刻画还是人口空间分布的表达上均优于参考数据,所使用的GlobeLand30的全球性也保证了该方法推广的可行性。     

基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

砒砂岩区沟边线变迁遥感调查及影响因素分析

纳林川布尔洞流域位于黄河中游砒砂岩分布区,由于砒砂岩抗侵蚀能力差,而且当地夏季降雨集中,导致砒砂岩发生严重的水土流失,侵蚀沟边线持续不断地后退.本文运用高分辨遥感及GIS方法对当地砒砂岩侵蚀沟边线的蚀退距离进行了计算,并对蚀退影响因素进行了综合分析.     

利用轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征

介绍了利用出租车轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征的过程,包括利用数理统计的方法对出租车上下客事件基于时间进行特征分析;给出了一种融合核密度估计(KDE)与兴趣点(POI)分类的密度聚类算法,实现了出租车上下客热点区域的挖掘以及居民出行活动规律与城市功能区之间关系的发现.?研究表明:居民的出行活动特征在"工-休"日之...     

北京地区居民时空行为的大数据分析

信息技术的快速发展带来了"大数据"时代的到来,使得城市时空行为研究面临变革。传统的城市时空行为研究方法并不能涵盖居民空间移动的复杂性和工作生活的移动性。随着智能手机的普及,微博也成为人们日常生活中常用的社交网络。本文通过获取新浪微博的签到数据,应用GIS软件分析北京地区居民行为的时空间关系。研究发现:工作日的热点要比周末集中很多,上下班高峰期多条地铁线路客流量较大,北京地区办公地区比居住地更加集中。     

Linking remotely sensed Urban Green Space (UGS) distribution patterns and Socio-Economic Status (SES) - A multi-scale probabilistic analysis based in Mumbai,India

Urban Green Spaces (UGS) offer social and environmental benefits that enhance quality of life of the residents. However, due to the underlying social and economic disparities, different sections of urban population have disproportionate level of access to UGS. The environmental inequity owing to the varied UGS distribution poses a challenge to urban planners in efficient resource allocation. This study attempts to counter this challenge using a novel remote sensing-based approach. The variations in UGS distribution (in terms of quantity, quality and accessibility) across the neighbourhoods in Mumbai vis-à-vis the socio-economic status (SES) of neighbourhood residents are assessed using remote sensing-based indicators. Further, as these indicators are susceptible to the effect of changing scales, a multi-scale approach is adopted to study the potential variations in the relationship between SES and spatial metrics of UGS with spatial resolution. The neighbourhood SES was assessed using the newly developed Socio-Economic Status Index (SESI) and the neighbourhoods were classified into multiple SES categories. The UGS were extracted from remotely sensed data using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and their spatial distribution aspects were characterized using indicators at neighbourhood level. The variations in indicators of UGS distribution in the neighbourhoods belonging to different SES categories were analysed using a logistic regression model. The results showed that, while quantity of UGS is not statistically associated with neighbourhoods SES, the quality and accessibility aspects of UGS share a statistically significant relation with SES. Also, this relation was found to vary significantly with spatial resolutions. Further, it was found that the neighbourhoods with higher SES in Mumbai have a better access to green spaces, indicating spatial inequities in UGS distribution in Mumbai. This study has important implications for planning equitable green spaces in cities that are currently in urbanization transition.     

不同医疗资源空间配置及影响因素的地理探测——以贵阳主城区为例

医疗资源空间配置关系居民的健康福祉,以往研究更多关注医院,忽略了药店、诊所等社会卫生资源的系统配置。本文以贵阳市主城区为例,实地调查各级医疗机构、民间医疗、药店等不同医药类型体系,运用核密度、地理探测器等空间分析工具,探究引起城市医疗资源空间配置差异性的因素。结果表明,贵阳市主城区医药卫生服务空间布局呈内密外疏的特点,形成整体上“一心一带多点”的空间结构。其中,“一心一带”呈现了公立医疗资源,尤其是不同等级（三级、二级）的公立医院在空间分布上的等级性;“多点”则体现在社区医院、诊所及药店在空间上的均衡性。医疗资源空间配置整体受居住用地、道路密度、人口密度等因素影响明显,但不同类型医疗资源的影响因素存在差异。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤。利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法。同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式。最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤.利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法.同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式.最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识.