基于多源大数据的武汉城市圈城际通勤分布及影响因素研究

在区域一体化背景下,随着区域交通基础设施完善和中心城市功能集聚,城际通勤现象越来越普遍,多源大数据为相关研究提供了有效的数据支撑。以武汉城市圈32个区县到武汉市中央活动区的城际通勤量为研究对象,基于多源大数据结合地理加权回归模型探究城际通勤量的空间分布特征及影响因素。结果表明:①城际通勤量具有空间自相关性,在区县尺度呈现出从武汉市邻近区域向外衰减的分布特征,在乡镇/街道尺度呈分散点状分布特征。②地理加权回归模型相比于多元线性回归模型拟合能力更佳,社会经济、土地利用和交通通达水平三类特征因素能够有效解释城际通勤量分布,其中人口规模和人工地表覆盖面积都与城际通勤量呈正相关,人民生活水平越高跨城通勤者越少,区域可达性的提升能使节点之间的城际通勤量增加。③各因素对城际通勤量的影响具有空间差异特征,常住人口总量对武汉市邻近区域影响较强,人均GDP(Gross Domestic Product,国内生产总值)的负向影响强度由东部向西部递减,人工地表覆盖面积的影响强度由西部往东部递减,公路可达性比列车可达性的影响更显著。     

学科科研产出主题与空间分布规律研究 ——以地理学与测绘学为例

为探究学科领域科研产出的主题与空间分布规律,发掘科研产出主题社群分布与空间聚集的影响因素,基于中国知网下自然地理学与测绘学分类核心期刊,选择2000—2019年的题录数据,分别提取关键词与机构信息,对其主题与空间分布情况进行可视化展示,探索其分布规律.结果显示:学科内形成了4个彼此区别但内部联系密切的研究社群,主题间的融合与分化并存;空间分布呈现明显的不平衡现象,存在显著的空间聚集与自相关性.     

岳阳市城市公共服务设施空间分布格局研究

城市公共服务设施是影响居民生活质量的重要因素之一。利用GIS空间分析方法(如圈层分析、核密度估计、多距离空间聚类分析等)分析城市公共服务设施的空间分布格局特征,对区域公共服务设施的布局和服务区位选择有着重要作用。研究通过收集地理国情监测、基础测绘、地名普查和土地利用总体规划等相关数据和资料,对岳阳市中心城区2011-2018年城市公共服务设施变化和2018年城市公共服务设施空间分布格局进行研究。结果表明:从空间分布和数量变化来看,岳阳市中心城区城市公共服务设施与房屋建筑的空间分布具有较高相关性,设施数量总体上由中心向外围呈圈层式发展递减趋势,其他公共服务设施数量变化较大;从空间聚集情况来看,各类公共服务设施密度呈中心区域集聚,高密度区沿道路组团式分布的空间特征,聚集尺度和聚集强度差异明显,学校聚集尺度最大,但强度相对较小,其他公共服务设施聚集强度最大。研究成果可为区域城市规划提供参考依据。     

基于普查和手机定位数据的乡镇尺度人口空间化方法研究

人口在空间上的实际分布是人口地理学研究的基础和热点问题。目前全球不同尺度的人口空间化数据产品因生产方法、数据源等有较大差异,空间化产品的一致性存在较大差异,尤其是共性需求集中的1 km数据产品。本文以京津冀地区为研究区,基于2000年乡镇尺度的人口普查数据和可开放获得的手机定位数据,利用光影投射法计算人口分布权重,结合面积权重法和指数平滑法得到京津冀地区1 km分辨率的人口空间化结果PJ2000。该产品较好地反映了京津冀人口实际分布细节特征。经精度评定,PJ2000人口空间化的总体精度为90%,人口空间化相对误差小于0.5的乡镇（街道）数约占87%,PJ2000与2000年乡镇街道人口统计数据pop2000的相关系数r高达0.95。结果证明,结合乡镇尺度人口统计数据和手机定位数据等多源数据所构建的人口空间化模型,所获1 km分辨率人口密度数据集精度得到显著提高。     

武汉市中心城区住宅价格空间分布格局及其影响因素研究

利用网页爬虫技术从安居客网站抓取了武汉市中心城区2016年7月共3 188个小区的平均房价数据。运用GIS空间分析方法和GWR模型对武汉市中心城区房价空间分布模式及其影响因素进行探讨。研究发现武汉市中心城区的房价具有聚类分布特征;新盘房价与片区位置(汉口、武昌、汉阳)、环线位置(内环、二环、中环)、距湖泊距离、距商圈距离、小区附近学校个数显著相关;楚河汉街商圈对二手房房价的影响力度高于其他商圈,东湖和沙湖对二手房房价的影响效应也很显著。     

多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例

普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。     

城市KTV娱乐休闲场所空间分布及扩散规律研究

随着服务业的发展和文化产业的不断推进,城市文化娱乐休闲服务业成为城市经济和社会发展的重要标志和推动力。本文以地理空间实体数据和商业统计数据为基础,以GIS 的空间数据可视化和统计分析方法,研究典型城市娱乐休闲服务业KTV在中国大陆地区的行业发展、空间分布及空间扩散特征。研究表明,KTV在全国发展迅速、分布广泛,在宏、中、微观的全国、省域和市域尺度下,其空间分布分别表现出空间区域分异、等级差异、面状均衡和中心集聚等特征,并与区域经济、人口、文化等因素有一定的相关性。各种类型KTV在空间扩散上具有由东向西,由中心向周边扩散的特点,其中连锁类KTV扩散具有社会经济现象地理扩散规律,主要表现为空间等级扩散和接触扩散特征。     

OSDS注册用户空间分布特征及影响因素分析

本文以2005年以来中国科学院遥感与数字地球研究所开放式空间数据共享网站（OSDS）平台的注册用户为研究对象,利用最近邻层次空间聚类方法和地理探测器模型,对各省注册用户量的空间分布特征和差异影响因素进行了分析。分析结果表明,整体上用户空间分布很不均衡,主要集中在东部发达地区和几个在测绘和地理信息科学领域卓有建树的地区,信息、科研和教育是主要影响因素,经济、网络和测绘的单因素影响力较低,而与主要影响因素结合的交互影响得到了提升。因此,多因素共同制约着用户群的空间分布格局和区域不均衡性。应用地理探测器能从宏观上把握遥感学者群体的空间分布特征及其影响因素,其分析结果能够指导数据提供者更有针对性地为用户提供服务,也可为遥感产业调整和空间布局优化提供依据。     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。     

时空统计学在贫困研究中的应用及展望

消除贫困是人类社会的共同目标.贫困分布具有明显的空间特征,同时呈现出空间异质性和空间相关性.时空统计学以时空分析为优势,在贫困的时空分布及形成机制研究中发挥了重要作用.本文综述了不同时期我国贫困分布的空间特征、贫困数据的空间类型和特征以及贫困时空分布的影响因素,并总结了时空统计学方法在贫困空间研究中的4类应用,包括:探...     

结合“珞珈一号”夜间灯光与城市功能分区的广州市碳排放空间分布模拟及其影响因素分析

合理模拟城市内部的碳排放空间分布情况,是制定清晰明确的碳减排政策的重要前提。由于以往相关研究所用数据分辨率较低,且未考虑行业差异,因此所得结果较难精细地反映碳排放空间分布特征。为解决以上不足,本文提出一种更为合理的碳排放空间分布模拟方法。首先利用时间序列法预测2019年广州市各行业碳排放量;然后结合“珞珈一号”夜间灯光及城市功能分区数据,在精细尺度下实现分行业的碳排放空间化;在此基础上进行空间自相关分析,揭示广州市碳排放空间分布规律;最后采用随机森林模型分析影响广州市分行业碳排放的社会经济驱动因素。结果表明：① 广州市碳排放量在2011年后呈缓慢增长趋势,2019年碳排放量达83.12百万吨,其主要贡献来源为交通行业;② 与常用的ODIAC（1 km）、EDGAR（10 km）碳排放产品及基于NPP-VIIRS的碳排放空间化结果（500 m）相比,结合高分辨率（130 m）夜间灯光数据以及城市功能分区实现的碳排放空间化结果可以在更精细的尺度上呈现区域内部的空间碳排放差异;③ 广州市碳排放呈显著的全局空间正相关,形成了以第二和第三产业集中区域为依托的高高聚集区;④ 广州市2019年第二产业碳排放的主要影响因素是一般公共预算收入、第二产业GDP、一般公共预算支出、固定资产投资额;第三产业碳排放的主要影响因素是社会消费品零售额、第三产业GDP、各个行政区总GDP以及人口数量。综上,本研究从城市内部行业结构差异出发,结合高分辨率的夜间灯光数据,展现区域内部的碳排放分布格局,所得结果将有利于相关部门制定精准的碳减排和产业优化升级策略。     

北京市人口密度空间分布及其尺度特性研究

利用北京市第六次人口普查数据,在对人口统计数据进行空间化处理的基础上,分析了城市人口密度分布的统计特征及其空间自相关性,充分证明了北京市人口密度分布具有非常强烈的空间自相关性,并已经凸显出城市人口密度多核心分布模型的特征;在对人口统计数据进行格网化处理的基础上,分析了6种不同尺度下北京市人口密度空间分布的统计学特性和空间自相关性,证明了北京市人口密度的空间分布具有尺度特性;本文进一步对尺度特性影响下的人口密度空间分布特性空间自相关性进行了对比研究,从而揭示出空间自相关性与尺度变化间的规律。     

社交媒体影响下城市休闲空间分布新特征:基于小红书打卡地与POI的对比分析

移动信息通信技术与社交媒体对日常生活的嵌入日益加深,影响了居民休闲活动区位选择,但就其影响的空间规律性特征认识相对欠缺。研究基于对比的视角,选取大连市小红书休闲打卡点位数据与同类别休闲POI数据,从集中度与集群度2个维度、在主城区与行政街道两个尺度上,采用核密度估计、热点分析、DBSCAN等空间分析方法测度对比两类休闲空间的分布特征,并据此提出初步的机制解析。研究发现：(1)休闲打卡地大多分布于城市核心区内,但分布范围更小、核心数量更少;(2)在宏观尺度上,休闲打卡地呈现出更低的集中度（差值约3%）与集群度（平均差值约18%）,分布具有明显的“均质化散布”特征,在街道尺度上分布趋势相同,但在不同街道2类指标的差值大小存在显著不同;(3)休闲打卡地的热点集聚区范围更小,就其分布位置而言,在宏观与街道尺度上分别有85%与77%的休闲打卡地热点集聚区位于全量休闲空间热点集聚区内,少量休闲打卡地特有的热点集聚区主要分布于历史街区以及滨海岸线等城市特色风貌区;(4)根据街道内指标高低,休闲打卡地的分布模式可以总结为“原中心集群型”、“原中心散布型”、“新中心散布型”以及“无中心散布型”4类,不同...     

气象因素影响下中国手足口病时空演化特征研究

近年来,手足口病在我国感染者的数量仍然呈现逐渐增加的趋势,对公共健康造成很大的威胁,也对疾病防控提出严峻的挑战。为探讨气象因素（气温、降水）对我国手足口病（Hand Foot and Mouth Disease, HFMD）发病的时空影响特征及规律,本文以我国手足口病疫情平发年2017年为例,利用分地区、分月份疫情数据,采用地理探测器、空间自相关等分析方法分析各地气象（气温、降水）因素对手足口病发病影响及其时空分异。结果表明：① 在时间上,2017年我国各地中心城市手足口病发病有明显的季节差异,年内有单峰发病模式和双峰（高低峰、双高峰）发病模式,且2017年2、4、12月各地中心城市手足口病发病率有显著的空间相关;② 在空间上,2017年我国各省、市手足口病发病在空间上表现为东南各省市发病率高,西北各省市发病率低的特点,并随降水量由东南向西北呈现递减趋势;③ 2017年省、自治区、直辖市和地级市手足口病爆发热点时段（4—8月）时空演化分析,先由东南各省向西北各省蔓延,后又表现为由西向东退缩;④ 2017年我国各地中心城市手足口病月发病率分别与年均降水量、年均温,呈二次函数关系（R²=0.6623）和指数函数关系（R²=0.6469）;⑤ 气温和降水对手足口病交互作用结果表现为双因子非线性增强,气温和降水的交互作用对手足口病传播的影响更为显著。气象因素对我国手足口病发病存在影响,我国手足口病发病在时间和空间上均存在显著差异,分析结果在宏观尺度上可为我国手足口病防控提供参考。     

街道路网形态对太原市城区旅游资源空间分布影响研究

以太原市城区旅游资源为研究对象,采用核密度分析法、平均最近邻指数、标准差椭圆和空间句法模型,分别从旅游资源空间分布特征和街道路网形态对旅游资源分布的影响,研究旅游资源分布规律。结果表明:①太原市城区旅游资源呈单核集聚分布,分布方向为“东北-西南”走向,与街道路网方向相似。②不同类型旅游资源空间分布类型、方向和核心具有差异性。其中自然景观类旅游资源呈多核心均匀态势,分布方向为“西北-东南”向模式。③不同尺度下,无论对于整合度还是选择度,全局性路网核心与局部性路网核心在分布形态上呈现出延续性和相似性的特征。④相同尺度下,与整合度相比,太原市城区街道路网穿行能力核心呈现外扩型的分布特征。⑤太原市城区旅游资源空间分布一定程度上依赖于街道路网形态。休闲娱乐类旅游资源高度依赖路网结构,其中受路网整合度的影响大于选择度的影响;人文景观类对街道路网依赖性一般;自然景观类旅游资源与街道路网相关性较低,几乎不受城市街道路网的影响。     

京津唐地区细菌性痢疾社会经济影响时空分析

细菌性痢疾是常见疾病,也是备受关注的公共健康问题。近年来,京津唐地区的细菌性痢疾发病率相对较高。本文首先分析了2012年京津唐地区细菌性痢疾的季节性和人群特征;其次,使用热点分析模型,探索了京津唐地区细菌性痢疾发病率的时空聚集性;最后,运用地理探测器模型研究了细菌性痢疾的发生和社会经济因素之间的量化关系。结果表明：① 细菌性痢疾发病的峰值时间是8月;发病率最高的年龄段是0-9岁,其次是80岁以上;农民群体发病率最高,其次是散居儿童。② 京津唐地区细菌性痢疾在空间和时间上都存在聚集性。空间上,细菌性痢疾发病率的高聚集区主要分布于北京市的房山区及门头沟区和天津市的滨海新区,低聚集区主要分布于唐山市的滦县,时间上,细菌性痢疾发病率的高聚集区在12个月均有发生,低聚集区主要发生在1-4月以及6月。③ 影响细菌性痢疾发病率空间分布的主要社会经济因素为农村人口占总人口的比例、人口密度和各区县的人均GDP,它们的解释力分别为61%,37%和20%,并且发现它们的交互作用都大于独自影响的作用。本研究通过对京津唐地区细菌性痢疾发病情况的人群特征、时空特征以及影响因素的分析,为本地区细菌性痢疾的预防和控制提供理论依据。     

基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析

高精度、动态、空间化的人口数据是科学核算城市资源环境压力、促进人口合理调控的重要参考依据。研究首先以2012和2017年北京市常住人口统计信息为基础,融合夜间灯光、土地利用、道路网络等数据,依据用地类型、VANUI指数对街道分割成的区域进行分类和分级,并在此基础上构建人口空间化模型,制备2期100 m格网尺度的人口空间化数据。验证表明,模型误差在10%以内;与已有成果对比分析发现,人口空间化数据整体与局部精度均有提升。最后,基于该数据分析北京市人口分布的时空动态变化特征,揭示其影响因素。结果表明:① 格网单元上的人口平均数量在-2542~190之间变化,以-500~500人为主。② 2期人口空间分布均呈“内密外疏”格局,且减少人口主要聚集于城六区,2012—2017年间减少近21万人;③ 首都功能核心区减少人口最为显著,减少量占城六区减少量的62%;④ 二三环间减少人口最多,共减少近11万人,减少量占城六区减少量的52%;⑤ 与城六区接壤的城郊街道,人口呈现增加趋势,可能形成新的人口聚集区。北京市人口时空变化特征与首都功能定位、产业升级转型、人口疏解政策实施等因素密切相关,该研究可为北京市未来人口空间合理布局与人口疏解政策完善提供定量化的科学依据。     

2005—2018年北京市外来人口迁移特征与影响因素分析

外来人口是大型或超大型城市人口结构的重要组成部分,研究特定城市外来人口的迁移特征及其影响因素不仅有助于从迁入地视角发现以特定城市为目标的人口迁移规律,对新城镇化背景下的城市化建设与发展也具有重要的现实意义。本文以北京市为例,通过收集2005—2018年的公安机关外来人口登记数据,对外来人口在不同年份的市级迁出地空间分布格局进行了研究,并利用空间回归模型对人口迁移的影响因素进行了分析,得到如下发现：① 北京市外来人口的迁出地在市级尺度下表现出明显的空间聚集效应,且聚集效应逐年增强;外来人口迁出地空间分布基本稳定,热点迁出地分布主要集中在河北-天津和河南省南部-湖北省北部2个主要聚集簇中;② 影响人口向北京迁移的主要变量为各迁出地的人口规模、交通时间、人均收入、高等教育水平、人口密度等,其中人口规模和人均收入对人口迁移的影响较为稳定,而高等教育水平和人口密度的影响分别从2010年和2014年后才开始显现,交通时间对人口迁移的障碍性作用虽然有所下降,但对人口迁移的影响变化不大;③ 空间误差项持续显著,表明迁出地的人口迁出量可能受相邻地市的社会文化等其他变量的影响。     

基于百度指数的天猫双十一关注度空间分布格局及影响因素研究

对网络购物活动背后的关注行为进行分析,将有助于把握短期的、全民性的消费行为.基于百度指数大数据获取2019年天猫双十一的网络关注度,利用空间自相关分析发掘天猫双十一关注度的空间分布特征,并多元线性回归和随机森林回归探寻双十一关注度的影响因素和影响机制.结果表明:双十一关注度具有明显的首位特征和长尾特征,并且在地理空间上呈现出明显的集聚态势,高低值区分别分布于东部和西部,且有明显的界限;影响因素探寻方面,随机森林回归结果表明信息层面和消费层面的影响因素对于双十一关注度的贡献较大,但宏观尺度和中观尺度的影响因素重要性不尽相同,在宏观尺度上潜在的消费行为依赖于信息,而在中观尺度上消费能力则更具影响力.     

基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局

基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。