基于空间数据库的山东城镇发展水平的空间统计分析

基于GIS空间数据库,对山东省108个城镇的综合发展水平进行了空间统计分析。首先选用了反映城市综合发展水平的14项指标,并进行了主成分分析,得出反映城镇综合发展水平的综合指标,并分析了山东省各城镇的综合发展水平与分布状况。然后利用该综合指标,对各个城镇进行了空间统计分析,通过计算全局空间自相关指标,分析认为山东省各城镇综合发展水平总体上未呈现空间相关关系;通过计算局部空间自相关指标,分析认为山东省68.5%的城镇分布存在非相似空间集聚特征。     

基于GIS的武汉市道路密度空间分异特征

以武汉市行政区和街道为研究单元,以道路密度为主要指标,通过GIS的叠加分析、空间插值分析等空间分析功能,同时结合全局自相关和局部自相关分析,对武汉市道路密度的空间分布差异进行研究。结果表明,汉口道路最为稠密,武昌最低,道路集中分布在硚口区、江汉区和江岸区的东南缘。武汉市道路密度全局Moran's I=0.418 2,空间集聚特征显著;局部Moran散点图显示其道路空间差异性和集聚性明显。道路网呈现出3条主结构线:一条在汉口沿汉江、长江分布,呈片状连续分布;一条在武昌西北部沿长江沿岸呈串珠状分布;一条在武昌区南部,呈小片状间断分布。武汉道路密度与人口分布有高度的正相关关系,但与各区的GDP水平关系并不明显。     

基于GIS的海南省人口空间分布模式统计分析

在GIS平台上利用空间自相关统计分析方法对海南省人口的全局和局部空间差异的特征、分布形态与变化趋势进行初步的探索分析,从根本上改变了传统的统计分析观念,改善了统计分析方法与方式。研究的结果显示,海南省人口分布呈现显著的空间相关性,且表现为从中部山区逐渐向周边沿海区域扩展的环带状聚集模式。根据这一结论提出几点促进海南省未来人口与经济可持续发展的建议。     

多尺度人口增长的空间统计分析

以全国第5、6次人口普查的数据为基准,在GIS环境下采用空间统计的方法探讨我国近10年来人口增长的空间分布特征及规律。以Ripley's K的变体函数L(d)分析获得的不同空间尺度下人口增长的集聚/离散的空间分布模式为依据,选择合理的距离尺度进行全局自相关分析和局部自相关分析。     

基于居民地分类的人口统计数据空间化研究

以福州市为研究单元,利用高精度的居民地数据,结合GIS空间分析法对人口统计数据进行空间化处理。首先分析了各相关指标与人口居住密度的相关程度,然后根据居民地面积百分比对居民地进行重新分级,再对人口空间化进行计算,最后对进一步研究方向进行了展望。     

基于多种空间权重矩阵的区域经济空间自相关分析——以河南省为例

在空间统计分析的应用中,空间权重矩阵的设定对空间自相关的分析结果有较大的影响。通过构建基于邻接关系和空间距离的两大类共计14组空间权重矩阵,以河南省县域经济为研究对象,计算全局和局部两种空间自相关指数,研究空间权重矩阵对区域经济空间自相关分析的影响。结果表明:1)一阶车矩阵比二阶车矩阵能更好地度量河南省县域经济的空间分布,表明河南省县域经济的空间自相关性主要发生在边界直接相邻的区域之间,空间依赖效应从邻域不断向外辐射的现象不明显。2)合理应用空间距离矩阵的关键是能够正确设定阈值距离d,当40 km<d<50 km时,河南省县域经济呈现显著的空间自相关性。3)由郑州市以及围绕郑州的环形区域共同构成了河南省唯一的大面积高GDP值聚集区域,省会城市的经济外溢现象明显;豫东北的鹤壁市和新乡市为低GDP值聚集区域。     

基于ESDA-GIS的土地集约利用空间分异研究——以陕西为例

本文采用层次分析法构建了土地集约利用评价指标体系,并确定了各指标权重;运用功效函数法计算了土地集约利用度(LIUI);依据探索性空间数据分析(ESDA)原理,在GEODA支持下计算了全局空间自相关Moran Ⅰ指数与LocalMoran Ⅰ指数,分别检验土地集约利用度的全局空间相关性和局部空间相关性;最后在ARCGIS支持下绘制了陕西省土地集约利用度空间分异图与土地集约利用度LISA图,揭示了LIUI的空间分异。     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的北京市GDP空间化方法

为了分析像素级社会经济活动的空间分布状况,以Landsat8和NPP-VIIRS夜间灯光影像为数据源,分别对北京市第一产业和第二、三产业GDP进行空间化操作。利用分类回归树(classification and regression tree,CART)算法,通过Landsat8影像生成北京市的土地利用图,在分析第一产业GDP与土地利用类型面积相关性的基础上,构建了第一产业GDP与耕地面积的线性回归模型。建立了5种灯光指标与第二、三产业GDP的数学关系,通过相关性和回归分析确定第二、三产业GDP与综合灯光指数呈明显的幂函数关系。根据以上2种模型分别生成对应2类产业的像素级GDP密度图,再分别对其进行线性纠正并求和后制作出北京市500 m格网尺寸的GDP密度图。误差分析发现,第一产业GDP、第二、三产业GDP和GDP总量与实际统计值的平均相对误差分别为0.86%,0.61%和1.37%。结果表明,结合土地利用数据的NPP-VIIRS夜间灯光GDP空间化方法可以精确估算北京市GDP产值,反映北京市经济空间分布特征。     

基于ArcGIS的空间自相关分析模块的开发与应用

针对目前GIS的空间分析能力,利用ArcObjects开发了空间自相关分析模块。模块包括空间权值矩阵建立、全局空间自相关分析、局部空间自相关分析三方面的功能,并可以嵌入到ArcGIS系统中。论文介绍了空间自相关分析的基本概念、空间自相关分析模块的设计与开发,并演示了模块的应用。     

城市商业服务设施吸引力的空间相关性分析

利用武汉市出租车轨迹数据,根据服务设施的空间可达性,采用加权两步移动搜寻法计算服务设施的吸引力大小,并通过计算全局自相关指标分析服务设施吸引力在整体上的空间聚集特征,在此基础上分析服务设施吸引力的局部空间相关性。实验结果表明,武汉市服务设施吸引力整体上呈现显著的空间聚集特征,在商业繁华中心地带服务设施吸引力具有局部自相关性。     

多层次空间同位模式自适应挖掘方法

空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。     

基于Geoda 095i区域经济增长率的空间统计分析研究

空间统计分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系。本文利用空间分析的相关知识,通过对河南省各辖市2006年第一季度GDP增长速度及其相关因素的分析,发现该时期内河南省各辖市GDP增长率水平的空间分布并非表现出完全随机性,而是表现出空间相似值之间的空间聚集。基于对Moran散点图的分析和空间滞后回归模型的回归分析,得出空间统计分析对于分析区域经济发展的空间结构形态以及政策制定具有参考价值。     

基于空间自相关的农民纯收入地域差异及空间格局演化

本文基于空间自相关分析法,利用1990年和2010年全国农民人均纯收入数据,分析了我国农民人均纯收入的空间分布及动态发展过程。结果表明:1990年和2010年农民人均纯收入全局相关指数分别为0.352和0.543,呈现明显的全局空间集聚现象。通过局部自相关指数计算发现,相比1990年,2010年农民人均纯收入分布的局部空间集聚现象发生了显著变化,具体表现为农民收入水平较低的"盲点区"范围在不断扩大。     

安徽县域城镇化空间集聚特征及其影响因素分析

针对当前县域尺度城镇化研究不足,以及传统数理统计模型无法描述城镇化空间集聚特征的薄弱点,从空间自相关视角来探讨县域尺度城镇化空间集聚特征。基于人口、经济、空间及社会4个维度构建县域城镇化体系,运用投影寻踪模型测度县域尺度城镇化,较科学地评价县域城镇化水平;采用空间自相关模型分析县域城镇化空间集聚,并解释其影响因素,实现了对县域城镇化空间集聚规律有效揭示。研究结果表明:安徽县域城镇化水平呈上升态势,存在"南高北低"区域分异;县域城镇化具有显著全局空间集聚,局部H-H区集聚"合-芜-马",L-L区集聚皖北地区;地理区位条件、交通网络改善、中心城市作用及发展政策倾向是影响安徽县域城镇化空间集聚主要因素。     

空间权重矩阵对空间自相关的影响分析——以我国肾综合征出血热疾病为例

应用空间自相关统计方法,分析了2008年我国肾综合征出血热（HFRS）发病率的空间分布。采用多种权重度量计算了全局和局部两种相关性指数,分析了自相关数值对空间权重矩阵的依赖性。分析结果表明：①空间距离矩阵比空间邻接矩阵能更好地度量HFRS的空间分布;②使用空间距离矩阵时,当距离阈值500km〈δ〈800km时,全国发病率数据显示出显著的空间自相关性;③从局域上看,吉林省高值显著聚集,新疆、西藏、青海、广西和海南省自身低值被高值包围聚集显著。     

基于空间自相关的河南省城镇化水平空间格局研究

城镇化水平是衡量一个地区经济发展状况的重要指标。本文基于空间自相关分析方法,利用2007年河南省各市城镇化数据,分析了城镇化水平的空间分布规律。结果表明,河南省城镇化水平全局Moran’sI指数为0.299,达到显著正相关,呈现明显的全局空间集聚现象;其次,河南省城镇化水平分布的局部空间集聚现象亦十分显著。总体上,城镇化水平分布呈正关联的地市数量明显高于呈负关联的数量。根据计算结果,提出了促进河南省城镇化水平快速全面发展的对策和建议。     

地球化学的空间自相关异常信息提取方法

针对地球化学数据存在的空间分布相关性特征,该文提出了一种基于空间自相关统计的地球化学异常提取方法。以内蒙古浩布高矿床外围的土壤地球化学数据为例,通过对Sn、Cu元素地球化学数据在不同空间间隔上的全局自相关计算,测算其空间聚集的程度,选取聚集程度最高时的间隔距离作为局部空间自相关的参数,通过局部Moran’s I值研究元素的空间分布特征,分析空间聚类和异常值,从而提取地球化学异常。结果表明,局部空间自相关分析可以揭示Sn、Cu地球化学数据的空间分布特征,能够更好地提取地球化学弱缓异常,说明空间自相关是一种有效的地球化学异常识别方法。     

地球化学异常信息的空间自相关提取方法

针对地球化学数据存在的空间分布相关性特征,该文提出了一种基于空间自相关统计的地球化学异常提取方法。以内蒙古浩布高矿床外围的土壤地球化学数据为例,通过对Sn、Cu元素地球化学数据在不同空间间隔上的全局自相关计算,测算其空间聚集的程度,选取聚集程度最高时的间隔距离作为局部空间自相关的参数,通过局部Moran's I值研究元素的空间分布特征,分析空间聚类和异常值,从而提取地球化学异常。结果表明,局部空间自相关分析可以揭示Sn、Cu地球化学数据的空间分布特征,能够更好地提取地球化学弱缓异常,说明空间自相关是一种有效的地球化学异常识别方法。     

福建县域人口流动空间差异分析

针对当前国内对人口流动空间分布问题常采用的单一指标以及数理统计方法、忽略了空间效应、很难正确识别人口流动地域类型以及空间分布模式的问题,提出了一种以县域以人口净迁移率为横坐标和以人口总迁移率为纵坐标的复合指标法。首先对2010-2013年福建省85个县域的人口流动地域类型进行了测度和划分;随后,为进一步探索人口流动集聚程度,采用探索性空间数据分析方法进行了量化分析。结果表明:福建省县域人口流动空间分布差异显著;福建省县域人口流动的地理集聚特征显著且存在明显的正相关关系,并且"低-低"类型分布占据主要地位。研究结果为发现福建省县域人口流动空间模式,更好地为人口流动区域差异进行量化分析提供了强有力的支撑。     

甘肃省县域经济空间差异及其演化研究

以甘肃省县域人均GDP为测度指标,运用变异系数、锡尔系数和空间自相关等方法,结合Arc GIS 10.2及Geo DA软件对甘肃省2001~2013年县域经济的空间差异及演变过程进行研究。结果表明,在时间上甘肃县域经济的差异在逐年增大,2011年后呈现急剧增大的趋势;在空间上县域经济总体有显著的聚集态势,局部空间分析发现,甘肃省县域经济两极分化明显,河西地区经济发展水平较高,陇中和陇南的大部分县域经济发展水平较低;从分解分析来看,分区内部差异略大于分区之间差异,区域内部差异是构成差异的主要因素。