空间自相关支撑下的地类分布模式一致性评价

空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数（Moran’s I）计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰（Moran）散点图和空间关联的局部指标（local indicators of spatial association,LISA）集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。     

核密度法的南京苏果超市分布热点探测

针对超市经营者进行选址优化和空间配置问题,该文以南京市主城区内苏果超市为例,利用平面核密度方法,对城市内零售超市的空间结构与分布模式进行分析,系统地研究不同类型超市的空间分布特征并进行热点区域的探测。研究表明,热点区域的探测结果符合商业网点分布的一般规律,南京主城区内不同类型苏果超市的空间分布表现出较大的空间区域分异:购物广场的热点分布于中心城区外围的次一级中心,社区店和标准超市的热点分布于居住区,便利店的热点大多分布于人口密集区域。     

签到数据的城市热点分布特征与成因

针对当前面向城市热点空间分布特征与成因的研究缺乏考虑时效性和全面性的问题,该文提出了一种基于签到数据的城市热点探测方法,精准、便捷地探测到8种业态类型的城市热点,并在此基础上运用点模式分析和地理探测器等方法,对各业态类型城市热点的空间分布特征及其影响因素展开研究。研究结果表明:各业态类型的城市热点具有不同空间范围下的集聚性特征,且在空间分布上表现出明显的差异性;业态类型、GDP、人口规模、土地价格以及交通通达性是影响城市热点空间分布的重要因素,且同类因素对不同业态类型的城市热点的影响力不同。     

顾及道路网约束的商业设施空间点模式分析

基于社交网络点评数据, 考虑到城市的路网结构特征, 采用道路网约束下的核密度估计方法研究城市商业设施的空间分布模式。同时, 结合商业设施的顾客光临次数和评分对核密度估计进行加权, 发现了城市商业设施顾客光临和顾客满意度在空间上的差异性, 即在部分路段商业设施的分布、顾客光临分布以及顾客满意度分布不匹配。为了分析这种空间差异性, 针对城市的路网结构特征以及社交网络点评数据特征, 提出了道路网约束下的G统计量作为指标的空间自相关分析方法, 通过量化分析发现了高值聚集和低值聚集的路段, 反映了顾客光临和顾客满意度在空间上的分布模式, 揭示了顾客满意度高或低的商业设施在空间上的聚集分布。这些分析结果为城市规划、商业设施布局、选址问题等提供了定量化的参考依据。     

银行网点与商服用地基准地价的空间耦合性分析——基于青岛市中心城区的实证研究

以青岛市中心城区645家银行网点数据和同区域商服用地基准地价数据为研究对象,通过平均最近邻分析方法得到银行网点的总体分布特征,通过核密度估计方法识别了银行网点的空间分布模式和集聚特征,通过双变量全局和局部空间自相关分析方法探究了银行网点在分布上与商服用地基准地价的空间耦合性特征。结果表明:商业银行网点分布特征趋于地理集中,且与城市商业活跃区域分布高度吻合;银行网点分布与商服用地基准地价存在着明显的空间正相关现象。总体来看,通过分析商业银行网点分布模式可以揭示城市商业空间格局特征,对基于典型地理数据探究城市空间格局具有一定的学术意义。     

不同遥感影像的城市热岛空间分布特征分析

针对传统的地面观测方式很难全面掌握城市地面热岛的空间分布情况的问题,该文将HJ-1B卫星热红外图像代表的亮温图和采用HJ-1B卫星反演的温度图像正规化,利用量化等级体系对同一地区的亮温分布图和温度分布图进行划分,提出并采用间隙度指数对不同影像的高温区进行空间分布进行评价。实验结果表明:基于热红外影像的城市热岛空间分布比基于热红外影像反演的温度图的热岛空间分布更为集中,为研究不同影像之间的城市热岛空间分布提供了一种评价方法。     

结合空间相关性的城市热点路段提取方法

城市机动车的数量急剧增加给城市带来了严重的交通拥堵问题。为了缓解城市交通压力,本文提出一种城市热点路段的提取方法。该方法首先结合出租车轨迹数据,依据拓扑邻接的规则建立了空间权重矩阵;然后对各个路段交通量的全局相关性进行分析,并通过局部相关统计量提取了城市交通热点路段,对工作日不同时段内的交通热点路段分布进行了分析;最后通过VISSIM软件对已提取的热点路段进行仿真,得到待验证路段的热点路段隶属程度为0.512,从而表明该算法能够有效地提取城市交通的热点路段。     

基于道路核密度的城市中心识别方法

道路网空间分布模式识别对制图综合、空间数据多尺度表达及空间数据匹配具有重要意义。城市中心是道路网语义模式的研究内容之一,通常位于道路网分布的密集区。针对现有方法存在的问题,提出一种基于道路核密度的城市几何中心识别方法。首先根据核密度估计得到道路线的连续密度分布表面;接着根据核密度统计值提取初始中心,将初始中心分为全局中心、局部中心和伪中心3类,通过面积阈值和包含关系去除伪中心;最后计算各中心区的中心力指标,并据此划分全局中心和局部中心。长春市和西安市道路网的实验结果表明,该方法识别的城市中心能够反映城市空间格局的整体特征和局部特征,与规划中心的对比结果验证了该方法的有效性。     

基于优化密度峰值聚类算法的城市公共设施热点分布研究

研究城市公共设施的热点分布,对把握当前城市发展现状具有重要意义.针对传统算法的相关研究存在参数设定受人为因素影响较大的问题,本文采用优化的密度峰值聚类算法进行热点选取和聚类分析,在原算法的基础上,利用指数隶属函数计算局部密度并自动生成阈值,削弱了参数选取对结果的影响和反复调整参数带来的不便,结合决策图和簇中心权值进行热点的选取,提高了聚类结果的准确性.以郑州市辖区教育培训机构分布热点为例进行实验分析,结果表明,基于该算法的热点分布分析能够快速掌握设施的分布模式和聚集程度,为调整发展思路、优化设施布局提供决策支持.     

流空间邻近关系约束下的流行病分布空间异常探测方法

针对现有流行病空间异常探测方法在全面探测多因素导致的潜在空间异常方面的局限性,本文提出一种流空间邻近约束关系下的流行病分布空间异常探测方法.首先,基于地理探测器识别与传播中心人群流出强度因素具有显著关联关系的疫情专题属性;然后,基于流空间邻近关系度量自适应构建流空间权重矩阵;最后,构造疫情属性空间局部变化梯度变量刻画空间单元疫情态势特征,提出改进的全局和局部莫兰指数(Moran's I)实现流空间疫情分布模式的统计判别与局部空间异常区域探测.新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的实例,验证了本文方法相比现有欧氏空间异常探测方法,能够有效识别疫情发展过程中除人群跨区域流动之外的多类潜在因素导致的疫情分布空间异常区域,有助于支持对疫情分阶段的分区分级精准防控.     

基于多距离空间聚类的城市建筑景观时空分异研究

以大连市中山区6个街道建筑信息为数据基础,选取建筑景观指标,基于ArcGIS空间统计与多距离空间聚类分析方法研究了各街道10年间建筑景观空间格局分异特征。结果表明：从2003-2013年,各街道建筑景观逐渐由水平向垂直空间扩展,其中青泥洼桥街道、人民路街道及海军广场街道城市建筑景观变化明显突出;2003年4种类型建筑物在尺度为928.68 m时,空间分布上均呈聚集状态,当大于928.68 m时,超高层建筑空间聚集程度降低。到2013年,高层建筑物随尺度的增加聚集程度逐渐减低,低层、多层和超高层建筑在空间分布上均呈一定的聚集状态。     

沈抚“同城区”生态空间遥感自动识别及动态检测研究

以辽宁省沈抚新城区为研究对象,选择2006、2010及2014年Landsat影像为数据源,利用面向对象方法提取城市生态空间信息,并对研究区内的景观格局动态特征和多方向变化特征进行了相关计算和分析。结果表明:1)多方向变化分析研究区南部城市增长最多,沈抚新城发展中抚顺区域推进较快,不断向沈阳方向发展;2)绿地整体的增加和城市建筑增加呈显著正相关,沈抚新城生态空间结构逐渐靠拢,并向着规划中的打造浑河景观带的目标努力;3)2006~2014年期间,平均斑块面积和最大斑块指数呈增加趋势,散布与并列指数和蔓延度指数逐年递减,说明沈抚同城化过程中景观具有均衡性和规划性。     

Spatial pattern analysis of fire events in Central India – A case study

The impact of fires on environment can have adverse effects. To fully understand the synoptic behaviour of fire events, information on the spatial distributions and their pattern are highly important. In this study, we used 9-year (1997–2005) integrated fire count datasets derived from Along Track Scanning Radiometer (ATSR) satellite to geographically map the distribution of fire events in the Madhya Pradesh state, central India. We then used robust spatial metrics to test the spatial pattern of fire events against the hypothesis of complete spatial randomness (CSR). Specifically, we used the index of dispersion, Green's index, in addition to nearest neighbour statistic for testing CSR. Also, quantification of clustering is carried out using Ripley's K-function. To spatially map the fire events, we used Kernel density estimation that relies on bi-variate probability density functions. Results from using different spatial pattern metrics and nearest neighbour statistics suggested relatively high clustering of fire events in the study area. In addition, results from Ripley's K-function suggested the fire events to be clustered at a lag-distance of ～60 mile radius. By converting original fire ignition locations that are based on historical records to continuous density surfaces, the probability of fire events could be mapped effectively using kernel density estimation. As each fire event is the result of certain spatial process including biophysical and anthropogenic attributes, results from this study can provide useful information on fire management at a local district level. Also, the analysis presented in this study illustrates how spatial patterns in the point datasets can be quantified using different dispersion indices, clustering and density estimation techniques.     

顾及三生空间交互特征的城市空间宜居性评价——以武汉市为例

本文从三生空间功能角度出发,融合多源地理数据建立了三生空间分类指标体系,并进一步顾及空间交互特征,建立了城市空间宜居性评价体系。以武汉市为例,对武汉市中心城区的三生空间格局进行了识别,并对该区域的宜居水平进行了评价分析。结果表明：①武汉市中心城区三生空间的总体配置不均匀,空间上呈现出生活空间中心聚集、生产空间四周分散、生态空间范围大但数量较少的分布格局;②武汉市三生空间混合度较低,大部分城市空间功能类型单一;③受邻近空间的影响,武汉市中心城区中,宜居度较高的区域集中在中心城区的边缘地带。     

Network Density Estimation: A GIS Approach for Analysing Point Patterns in a Network Space

Human activities and more generally the phenomena related to human behaviour take place in a network‐constrained subset of the geographical space. These phenomena can be expressed as locations having their positions configured by a road network, as address points with street numbers. Although these events are considered as points on a network, point pattern analysis and the techniques implemented in a GIS environment generally consider events as taking place in a uniform space, with distance expressed as Euclidean and over a homogeneous and isotropic space. Network‐spatial analysis has developed as a research agenda where the attention is drawn towards point pattern analytical techniques applied to a space constrained by a road network. Little attention has been put on first order properties of a point pattern (i.e. density) in a network space, while mainly second order analysis such as nearest neighbour and K‐functions have been implemented for network configurations of the geographical space. In this article, a method for examining clusters of human‐related events on a network, called Network Density Estimation (NDE), is implemented using spatial statistical tools and GIS packages. The method is presented and compared to conventional first order spatial analytical techniques such as Kernel Density Estimation (KDE). Network Density Estimation is tested using the locations of a sample of central, urban activities associated with bank and insurance company branches in the central areas of two midsize European cities, Trieste (Italy) and Swindon (UK).     

基于多源数据的城市建设用地扩张时空特征分析——以佛山市顺德区为例

随着我国城市化进程的加快，城市建设用地规模进一步增加，同时带来交通拥堵、环境污染、绿地减少、城市热岛等城市问题。本文综合利用2015年地理国情普查数据、2011和2013年遥感数据，通过建立城市扩张强度指数，运用统计分析、空间聚类等方法，确定了顺德区建设用地在过去4年间年均增长率为1.8%，其中新城区的年均增长率超过14%；此外还发现主城区的扩展模式主要为填充式扩展，其中大良街道和勒流街道主要为工业园区的扩展，伦教街道主要为中央公园的扩展，容桂街道主要为物流园的扩展。     

Network Density and the Delimitation of Urban Areas

This paper examines network analysis for urban areas. The research is focused on the problem of definition and visualisation of network geography and network spaces at different scales. The urban scale of analysis is examined and different spatial indices are considered. The built environment of the city is considered as a reference environment for a road network density index. The latter is implemented in order to study the spatial interactions between network phenomena and spaces and to provide further elements for the analysis of urban shape. The study is focused in particular on understanding spatial patterns drawn by networks and in helping with the delimitation of city centres. Different approaches are used to obtain the two indices: a grid–based analysis and a spatial density estimator based on Kernel Density Estimation. The two methodologies are analysed and compared using point data for the urban road network junctions and street numbers as house location identifiers in the Trieste (Italy) Municipality area. The density analysis is also used on road network junctions' data for the city of Swindon (UK) in order to test the methodology on a different urban area.     

城市公共交通覆盖度空间统计分析研究

为了合理分析城市公共交通发展现状并对其发展提供可参考的依据,本文利用地理信息系统空间分析和统计方法,在确立多个评价指标的基础上,对城市公共交通覆盖度情况进行不同角度、不同方面的评价。以沈阳市内部分区域为研究对象,提取研究区域基础地理数据,结合人口数据以及公共交通线网缓冲区,选取城市主次干道为边界划分分析单元,将人口密度与道路数据相结合,将评价体系与数据进行对比分析。根据评价指标,得到研究范围内城市公交资源的分布状况。实验结果表明,该方法能够较好地分析城市公共交通分布特征,为城市交通规划设计提供思路。     

基于街景图像的福州城区主要道路绿视率研究

道路的视觉感知是衡量城市绿化景观功能的重要途径,绿视率被认为是评价城市绿色空间的重要指标.本文根据植物对太阳光吸收和反射波谱特性,对应街景图像中红、绿、蓝三分量的特点,提取植被信息,从而计算绿视率.以福州市城区(鼓楼区、仓山区、台江区、晋安区)主要道路作为研究对象,计算每个观测点的绿视率和道路的平均绿视率,分析道路绿视...     

多源数据支持下的城市生态环境评价及其与人类活动的关系

探究城市生态环境与人类活动的关系,是目前城市化进程中的重要研究内容。结合多源数据,提出了采用兴趣点（point of interest,POI）、开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）道路网、住宅区数据构建人类活动指标（住宅区可步行测度指数、街道活力指数、城市功能混合度指数）和利用遥感影像构建城市生态环境指标（遥感生态指数）的方法。并结合多项式回归（polynomial regression,PLR）、随机森林回归（random forest regression,RFR）、极限梯度提升回归（extreme gradient boosting regression,XGB）、支持向量回归机（support vector regression machine,SVR）等机器学习模型,对城市生态环境与人类活动指标进行回归分析。以中国江西省南昌市为例开展实例研究,结果显示:（1）人类活动的3项指标均呈现中心高,向四周逐渐递减的趋势,而城市生态环境指标则表现出相反的态势。（2）在探究城市生态环境与人类活动关系的研究中,XGB的效果最好。（3）街道活力指数、城市功能混合度指数与城市生态环境的相关性更强,住宅区可步行测度指数与城市生态环境的相关性更差。（4）在人类活动影响较小的区域,城市生态环境会受到其他因素的干扰导致预测结果精度不高,而在人类活动强烈的区域预测精度较高。