基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究

经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。     

基于手机信令数据的上海市不同住宅区居民就业空间研究

上海市住宅区地域分布广,住房属性、就业环境与交通环境各异,就业活动空间呈现不同的组织与分布模式。利用2014年手机信令数据识别上海市移动手机用户的居住地和工作地,选取253个典型住宅区为分析样本,将样本住宅区居民就业地核密度分布、通勤距离—概率分布等可视化方法结合就业地特征量化因子,以综合归纳上海市住宅区就业空间分布模式,分析影响因子及形成机制。研究揭示了上海市住宅区就业空间的几类典型模式,包括单中心、带状、双中心、多中心或分散,以及模式间的过渡类型。在就业空间影响因子方面,就业中心分布与轨道交通线路是主导因子,影响就业空间模式的整体分布;居住区类型特征是次要因子,导致局部就业空间模式变异。研究结论可为上海市空间结构优化布局、产业空间调整、轨道交通建设及住房建设提供参考。     

地理教学中地学可视化空间图示法的应用

在地理教学中引入地学可视化的空间图示法对地理现象的讲解与空间显示,综合了多感官交互能力的可视化表达来观察、思考地学问题,兼顾了地学研究对象的时空特征和属性特征,呈现具有动态性、多尺度和多属性的空间形态表达,为课堂教学的开展创造了良好的环境和氛围;同时,对较为抽象的知识点进行空间场景的呈现,不仅减缓了教学的难度,也为学生更加快速理解和掌握知识提供了便捷途径。     

洛阳地区史前聚落遗址空间形态研究

史前聚落与聚落之间按照一定的社会组织原则,在空间上近距离相聚而形成的各种聚落群聚形态,不仅是当时人类一种普遍生活方式的反映,而且还为窥探和研究史前社会的历史演变提供了一个视窗与平台。以中原核心地区洛阳地区(以洛阳盆地为主)为例,作为史前聚落群聚形态和社会演变的代表与典范展开研究。以仰韶文化时期与龙山文化时期的洛阳盆地为研究重点,基于GIS技术对该地区已发现的史前聚落遗址的数量、规模、空间分布、空间相互关系、以及与地形、地貌的空间关联等进行可视化的表达分析,并充分挖掘空间及属性信息,揭示"聚落群"与"聚落群团"的组织形态特点,辅助分析该地区聚落形态和社会演变规律,为史前文明进程的研究提供空间分析支撑。     

旅游研究中的问卷调查法应用规范

问卷调查法是旅游研究的重要手段与方法,然而在实际研究中,应用问卷调查法往往存在规范性不足的问题。本文以国内四大核心期刊的468篇涉及问卷调查法的旅游研究论文为研究样本,通过对问卷调查研究中的问卷设计、样本代表性、统计分析等方面的梳理分析,发现问卷调查法在旅游研究中的应用存在如下问题和不足：①问卷设计规范意识不强,缺乏对问卷设计的理论基础和问卷的试测与修正的必要描述;②样本的代表性不明,缺乏对抽样方法、问卷回收率、样本规模确定的必要说明;③问卷数据统计分析方法的选择与调查目的不匹配,缺乏对数据信度与效度的检验。本文据此及相关文献归纳总结,提出了旅游研究中问卷调查法的应用规范。     

地名地理实体数据库的构建与应用

地名是一类具有特殊性的地理信息数据。通过地名地理数据库可为各种社会、经济部门属性信息进行基于位置的服务,借助GIS软件提供的查询、可视化及空间分析等作为辅助决策的手段,可极大地方便应用。本文介绍了地名地理实体数据库的构建及基于该数据库的应用实例。     

地理信息可视化中的二元方法论

作为一种方法论的探索,以二元分析为基本方法,初步探讨和形成了地理信息可视化二元概念模型 ,力求构建一个简单的、易于被人们理解和接受的地理信息可视化理论框架。文章首先从地理学、语言学、哲学等方面阐述了二元方法论的理论基础,然后以符号语言学为范式,从地理信息可视化的所指与能指两个方面展开,阐述地理信息可视化二元方法论的主要内容;最后得出结论。研究表明:①地理信息具有二元性,它包括时间与空间二元 、瞬时与历时二元、空间几何与空间属性二元、定性与定量二元;②地图设计也具有二元性,它们是地图整体样式与个体符号二元、符号外观与内在二元、形状与尺寸二元、色彩与纹理二元。     

城市内部居住环境评价的空间分析——以佳木斯市为例

对城市内部居住环境质量进行定量研究是目前城市研究的热点之一。运用GIS、网格计算和空间数据自相关模型结合的方法对佳木斯市进行实证研究。利用ArcMap平台将研究区域划分成若干相同大小元胞(cell),以元胞为单位进行各种统计运算。以居住环境满意度调查问卷数据为基础建立属性数据库,并与元胞建立拓扑关系生成空间—属性一体化数据库,作为评价的基础,分别对居住环境的主要构成因子:利便环境、周边环境、文化环境进行了评价。通过空间自相关模型对评价单元之间的内在联系进行了探索性分析,发现居住环境是在空间分布形态上相应地表现出整体上的趋同性和局部的差异性。并从空间相关联的角度出发,对研究区域提出了空间布局和规划的方案。     

论城市化的空间工具效应

人类发展从要素范式向系统范式转变将是必然趋势,不得不从"空间中的生产"转变为"空间的生产",以一个个规制性功效空间的构建规范现代社会,发挥着空间治理的作用,调控着人与自然的关系。城市和国家是人类进行空间治理最基本的两类功效空间范式,直接决定着相应社会系统的政治、经济行为,以及空间福利状态。城市是人类自行营造的物质空间和空间使役系统,是在时间、空间、物质、能量、信息、资本的有效整合下人类建构生存系统的一种基本空间范式,承载着复杂的政治、经济、文化与环境功能,形成了经济资本、政治生活、权力运作等交织在一起的具有多元意义的社会空间,发挥着空间管理与治理、规范空间行为、提供持续福利等功效。     

城市居民快递自提行为空间研究——以南京市城区菜鸟驿站为例

近年来,随着网络信息技术和快递业的发展,自提空间在我国出现,并逐步被政府纳入各级规划与社区服务基础设施之中。本文主要从居民行为的视角出发,通过问卷调查和GIS、SPSS软件分析,以南京城区菜鸟驿站为例,对居民行为的空间特点与城市快递自提空间布局的关系进行了探讨,以期为自提服务设施的科学布点提供参考和建议。通过研究发现,自提空间布局与居民的社会属性、居住、就业、出行等行为密切相关。同时,由于居民行为偏好的差异,不同类型的空间环境对自提空间的需求也不尽相同。     

空间分析研究进展

空间分析从地理空间的视角描述和分析问题,是地理学日益受关注的研究手段与方法,已引起其他相关学科的重视。该文阐述了空间分析的概念、内容、分类与定义,沿着1960s以来空间分析的发展脉络,分为3个阶段:1960s对空间数据的分析和空间自相关的测度,1970s-1980s空间统计学的迅速发展时期,1990s到本世纪初,空间分析与GIS和智能计算相互结合产生巨大的应用潜力,计算密集型的特点明显。结合各阶段典型的、具有代表性的文献资料,阐述不同时期的主要特点与成就,最后总结了空间分析的发展趋势和相关问题。     

Place matters in sports: effects of the length of championship series on winning probabilities for the team with home field advantage

In this paper, I address the question of how the length of championship series between two teams can affect the probability that a team wins the series. The geographical element of the question enters through consideration of ‘home-field advantage’. This refers to the fact that in championship series, one of the teams has the benefit of one additional game that is scheduled to be played at home. This, coupled with the fact that teams typically have a higher likelihood of winning at home, leads to an interesting and surprisingly complex relationship between the length of a series and the probability of winning that series. Conclusions include the facts that (1) when the team with home-field advantage has a relatively small probability of winning away from home, it will fare relatively better in shorter series, and (2) the probability of winning a series can first become lower, but then become higher, as one progresses from 1-game series to 3-, 5- and 7-game series.     

自然地理要素空间插值的几个问题

资源管理、灾害管理、生态环境治理以及全球变化研究的需要强化了部分自然地理要素空间插值研究的重要性。这些要素空间插值的核心是建立充分逼近要素空间分布特征的函数方程。对于给定的区域与要素样本值 ,插值函数可以有多种模型形式。各类模型的精度受其理论基础、模型算法、时空尺度效应、样本数据属性等因素的综合影响。通过对国际主要插值研究成果进行分析 ,文章认为各类模型插值精度的差异缘于模型对插值要素空间变异性与空间相关性的反映 ,具体应用中 ,只有对已知样本数据进行变异性与相关性分析才能选出适当的插值方法。     

Detecting arbitrarily shaped clusters using ant colony optimization

In the map of geo-referenced population and cases, the detection of the most likely cluster (MLC), which is made up of many connected polygons (e.g., the boundaries of census tracts), may face two difficulties. One is the irregularity of the shape of the cluster and the other is the heterogeneity of the cluster. A heterogeneous cluster is referred to as the cluster containing depression links (a polygon is a depression link if it satisfies two conditions: (1) the ratio between the case number and the population in the polygon is below the average ratio of the whole map; (2) the removal of the polygon will disconnect the cluster). Previous studies have successfully solved the problem of detecting arbitrarily shaped clusters not containing depression links. However, for a heterogeneous cluster, existing methods may generate mistakes, for example, missing some parts of the cluster. In this article, a spatial scanning method based on the ant colony optimization (AntScan) is proposed to improve the detection power. If a polygon can be simplified as a node, the research area consisting of many polygons then can be seen as a graph. So the detection of the MLC can be seen as the search of the best subgraph (with the largest likelihood value) in the graph. The comparison between AntScan, GAScan (the spatial scan method based on the genetic optimization), and SAScan (the spatial scan method based on the simulated annealing optimization) indicates that (1) the performance of GAScan and SAScan is significantly influenced by the parameter of the fraction value (the maximum allowed size of the detected cluster), which can only be estimated by multiple trials, while no such parameter is needed in AntScan; (2) AntScan shows superior power over GAScan and SAScan in detecting heterogeneous clusters. The case study on esophageal cancer in North China demonstrates that the cluster identified by AntScan has the larger likelihood value than that detected by SAScan and covers all high-risk regions of esophageal cancer whereas SAScan misses some high-risk regions (the region in the southwest of Shandong province, eastern China) due to the existence of a depression link.     

对完善国土空间规划编制内容与编制体系的再思考

国土空间规划是现代国家为应对发展环境变化而对国土空间进行的优化调整。近年来国内外发展环境发生了深刻变化,呈现全球经济短链化和区域化、生产制造智能化和数字化、社会发展低碳化和绿色化、人口老龄化和少子化等趋势,对中国经济社会发展和国土空间开发保护产生了系统性的深刻影响。国土空间规划必须及时应对：一方面,需要构建国土空间开发保护新格局,协调经济社会发展与国土空间开发相适应,促进人与自然和谐共生,提高经济发展质量和人民生活品质;另一方面,需要进一步完善国土空间规划编制体系,增强国土空间总体规划的战略性,发挥专项规划的专业性,提高详细规划的人本性,编制实施跨区域的国土空间规划,不断完善国土空间治理的体制机制,全面提升国土空间治理能力和治理体系现代化水平。     

地理空间分布整体统计研究进展

利用统计学方法研究社会经济与自然等要素的地理空间分布在最近几十年来已引起许多学者的关注.地理空间分布的整体性就像它的局部性一样,是空间统计分析的主要对象.本文目的是综述各种地理空间分布整体性特征的统计研究进展.在这里,地理空间分布的整体性特征是指它在二维空间上的中心和方位以及它自身的地理范围、空间密集度和形状.文中介绍了对这些整体性特征进行统计描述、预测和估计的方法.已有近20个空间统计指标用于描述社会经济和自然地理空间分布的各种整体性特征,分析和预测它们的时空演化过程.如空间移动、扩张、加密、旋转,并确定不同空间分布的相关关系.文中探讨了地理空间分布整体统计目前存在的主要科学问题.如空间独立性假设、空间随机抽样、时空过程分析(包括时空稳态随机过程1、空间统计描述方法和空间分布函数等.     

泛型聚类排序3DR树批量构建算法

提出一种新的泛型3DR树批量构建算法,其核心思想是通过三维空间聚类和空间排序操作,使得在空间位置上邻近的空间对象在R树中处于尽量邻近的叶节点上,从而减少这些空间对象之间的交叠范围.对于给定的三维空间对象集合,首先依照其中心点进行距离相关性聚类,分为K类;对每类空间对象集进行3个分量方向上的扫描排序,再对每类的中心位置进行扫描排序;最后采用倒序批量构树方法构建R树.该算法比已有的R树构建算法有更高的时间和空间效率.     

A statistical test on the local effects of spatially structured variance

Spatial variance is an important characteristic of spatial random variables. It describes local deviations from average global conditions and is thus a proxy for spatial heterogeneity. Investigating instability in spatial variance is a useful way of detecting spatial boundaries, analysing the internal structure of spatial clusters and revealing simultaneously acting geographic phenomena. Recently, a corresponding test statistic called ‘Local Spatial Heteroscedasticity’ (LOSH) has been proposed. This test allows locally heterogeneous regions to be mapped and investigated by comparing them with the global average mean deviation in a data set. While this test is useful in stationary conditions, its value is limited in a global heterogeneous state. There is a risk that local structures might be overlooked and wrong inferences drawn. In this paper, we introduce a test that takes account of global spatial heterogeneity in assessing local spatial effects. The proposed measure, which we call ‘Local Spatial Dispersion’ (LSD), adapts LOSH to local conditions by omitting global information beyond the range of the local neighbourhood and by keeping the related inferential procedure at a local level. Thereby, the local neighbourhoods might be small and cause small-sample issues. In the view of this, we recommend an empirical Bayesian technique to increase the data that is available for resampling by employing empirical prior knowledge. The usefulness of this approach is demonstrated by applying it to a Light Detection and Ranging-derived data set with height differences and by making a comparison with LOSH. Our results show that LSD is uncorrelated with non-spatial variance as well as local spatial autocorrelation. It thus discloses patterns that would be missed by LOSH or indicators of spatial autocorrelation. Furthermore, the empirical outcomes suggest that interpreting LOSH and LSD together is of greater value than interpreting each of the measures individually. In the given example, local interactions can be statistically detected between variance and spatial patterns in the presence of global structuring, and thus reveal details that might otherwise be overlooked.     

空间外部性、空间依赖与空间外溢之辨析

空间外部性、空间依赖和空间外溢是用来解释区域经济增长空间效应作用机制的3个重要概念,也是用来分析区域经济增长的空间效应时的3个重要分析工具。目前,对于这3个概念应该如何定位还存在着一定的争论,在使用范围以及适用情况上缺乏统一性。根据相关文献对这3个概念的内涵进行比较,总结了它们的计量测度方法,试图对以往的研究内容做出梳理并补充,进而为研究它们对区域经济增长的作用机制打下基础。