城市道路交通事故时空分布模式分析

为分析城市道路交通事故的时空分布模式,本文基于网络空间线性最邻近指数和Knox时空检验方法,对武汉市青山区道路交通事故的热点路段分布以及时空交互模式进行检验。实验结果表明,城市道路交通事故在空间和时空层面均呈现显著聚集分布。事故热点主要分布在主干道和道路交叉口等人流量大和路网密集的区域,显著性时空交互现象发生于近时空区域内。本文结果可为交通事故防控、交通设施优化提供理论参考。     

2014～2015年杭州市入室盗窃犯罪时空分布分析

基于2014年1月至2015年6月的入室盗窃案件资料,分析了杭州市八区入室盗窃犯罪的犯罪率、犯罪密度以及时间、空间分布规律。结果表明,若以时间为依据,以周内变化分析,周一至周五犯罪案件数趋于平稳,周六周日则有所下降;以月份变化分析,2月份犯罪案件数最低,5月份犯罪案件数最高。以空间为依据,则全区核密度热点主要分布在下城区石桥街道、拱墅区大关街道、西湖区翠苑街道以及萧山区城厢街道;局部热点区域通过实地验证发现入室盗窃主要受人流量、房屋类型和门禁防盗系统等因素影响较大。     

中国上市公司的时空变化及机制研究

针对在中国地区发展不均衡的态势下,上市公司分布格局时空演变问题,该文对2009—2017年中国大陆各省上市公司的数量和总资产采用Local Moran’s I指数与Getis-Ord Gi*统计量进行研究,分析了中国大陆上市公司的空间分布格局和时间演变趋势,总结出中国上市公司相关指标的高值聚集和高低聚集分布格局、热点区域及其经济辐射能力。并且以北京、上海和广东为热点区域典型代表,从上市公司产业结构和区域经济发展两方面对时空变化机制的成因进行深入探讨。     

公共地图服务中访问热点区域的时空规律挖掘

公共地图服务的普及是人们步入数字生活、建设智慧城市的重要一步。如何准确地探测群体用户访问行为的时空聚集访问模式,将网络虚拟空间访问行为映射为现实世界行为,是提升公共地图服务和推动智慧城市建设的关键所在。探寻了群体用户访问公共地图服务产生的热点聚集区域的时间及空间规律,基于海量用户访问日志记录,结合分组分析、时间序列统计分析和时空三维图可视化方法,挖掘得出公共地图服务热点区域具有明显的以星期为单位的周期自相似特征,多数热点区域在周期内连续出现;基于箱形图和频率密度图的统计方法,分析得到热点区域间距在空间上呈“小间距多,大间距少”的聚集分布形态,且在不同的图层中热点区域间距分布迥异。公共地图服务用户访问时空规律揭示了用户行为意图,可将人类活动数字化,促进智慧城市建设中人地关系的发展。     

近邻指数的城管案件全局分布模式分析

城市管理案件量化分析是城市管理水平提升的技术支撑。针对城市管理典型案件(街面秩序、市容环境及宣传广告),该文提出了一种热点探测流程和方法,并分析城市管理案件全局分布模式。针对传统量化研究的权重确定未考虑研究对象空间分布的问题,该文提出了基于城管案件近邻指数的权重确定方法,并以此为基础开展城管案件的全局分布模式研究。实验结果表明:3种典型城市管理案件呈显著的聚集分布,并且热点区域符合实验区的实证考察;近邻指数作为权重指标具有客观性、计算高效性,合理反映了城管案件的空间分布。     

基于GIS的上海市盗窃案件时空分析

利用上海市2006—2009年的盗窃案件数据,基于ArcGIS及Excel软件,运用描述性统计、核密度估计等方法,分析了上海市盗窃案件的空间分布、时间分布,以及时空分布规律。研究表明:空间上,上海市盗窃案件密度在中心城区最高,向周边区域衰减,并在远郊某些地区出现孤立热点;时间上,以时、日、月为尺度的盗窃案件分布表现出各自的周期规律;2006—2009年,盗窃案件数持续上升的区域主要是在郊区,持续下降的区域主要是在市区。研究成果能为犯罪预防以及案件侦破提供依据。     

时空聚类的犯罪属性识别方法

针对警方侦办案件的过程中不易识别和定性犯罪案件属性情况的问题,该文以美国波特兰市为研究区域,尝试借助纳克斯检验法寻找2012年3月1日—2017年2月28日波特兰市入室盗窃案的时空发生特征,并借此验证相同时间内波特兰市1 203起疑似盗窃案件作为真实发生案件的概率。结果表明:所有1 203件疑似案件中共有644起真实发生的概率较高,其中225起真实性概率约为73%,419起真实性概率约为38%。同时,发生概率为73%的疑似案件在空间集聚上同波特兰市入室盗窃案的空间聚类相吻合。验证表明,该方法对于排除疑似点的验证具有一定精度,但在疑似点真实发生率的识别上精度稍显不足。     

时空立方体的抢劫案件时空特征挖掘与分析

针对抢劫犯罪发生的时空模式等相关问题,提出了基于时空立方体模型的时空特征探索方法。该方法既能从时空维度挖掘犯罪事件的特征,又以时空立方体方法宏观展示其热点时空分布,有助于城市治安辅助决策。文章以美国费城的抢劫犯罪案件为研究数据,实验结果表明,该方法能够较全面地揭示抢劫犯罪案件在时间、空间及时空分布特征:①抢劫犯罪案件存在明显的时间和空间聚类特性;②从空间分布分析,抢劫事件多分布于西费城以及费城北区;③从时序分析,1月和12月为抢劫犯罪的高发时段;以日为尺度,抢劫犯罪多发生在夜晚,这与犯罪学相关规律一致;④从时空规律分析,随着时间的推移,热点以费城北区为中心逐渐向周围扩散。本研究能为警力巡查调度、案件预测等提供辅助决策,并可推广应用到其他领域。     

社交网络视角的南京市房价时空特征分析

针对住房价格随时间的演化,该文利用社交网络数据——新浪微博兴趣点数据,并结合住房价格数据,基于核密度分析、热点分析、GWR(地理加权回归)等方法分析了南京市房价的时空变化特征及其影响因素.结果表明:南京市住房价格自2007年迄今为止主要呈上涨趋势,但各区涨幅不同.核密度分析结果表明,POI签到数据密度高的区域也是高房价聚集的区域,并且具有较高的活动频率,说明POI签到数据的集聚程度与住房价格关系密切.热点分析结果表明,POI签到数据所显示的热点区域同时也是住房价格高的区域,说明POI热点分布与房价存在较大相关性.整合了大型社交网络与住房价格数据,揭示了南京市房价时空变化规律,可为房价调控政策的制定提供理论依据.     

兰州市城市治安时空特征分析

治安问题防治是保障城市社会安全与稳定的重要环节。本文以兰州市主城区2014年警情数据为数据来源,选择发案率高且具有代表性的盗窃、两抢(抢劫类和抢夺类)、扒窃及诈骗4类案件为研究对象,运用空间面模式和空间点模式的GIS分析方法,分析了兰州市公共安全空间结构。结果表明:1)研究时段内,案发率呈季节性变化,夏秋季节案发率比较稳定,而冬春季节案发率变化幅度较大。2)4类案件总体在街道上表现为空间聚集分布。从区际尺度来看,城关区治安形势最为严峻;从街道尺度来看,张掖路、火车站等是案发"热点"区域;从案发点分布来看,西关十字、火车站等地属于犯罪"热点"。针对上述情况,宜加强热点附近的警力部署,加大巡逻力度,保障城市公共安全。     

石家庄市新冠肺炎疫情演变特征及时空聚集性分析

传染病的时空分布特征一直以来都是研究者关注的焦点,地理信息系统(Geographic Information Systems,GIS)为研究疾病传播的时空信息规律提供了有力的技术支撑。本文基于GIS的空间自相关分析、热点聚集分析等方法研究2021年初河北省石家庄市新冠肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)确诊感染人数情况及疫情的空间分布规律。研究发现,此疫情总持续时间44 d,总病例数869例;在区县尺度此次疫情确诊病例不存在明显的空间自相关性,而小区/村级尺度具有显著的空间自相关特征Moran′s I指数为0.35(p=0.0001,z=10.5);热点分析结果发现在区县尺度只存在于藁城区热点区域,小区/村级尺度的热点主要集中在藁城区小果庄村及其周边村庄。由此可见,有效的应急防控措施使本次疫情并未出现大规模扩散。     

基于微博签到的成都市夜经济分布特征研究

以成都市为研究区,采用Python爬虫工具,试图识别成都市夜经济的时空分布规律与特征,为优化成都市的夜经济发展提出参考.研究表明成都市的夜经济在空间上总体呈现出"中心聚集,连片扩展,多点分布"的四级空间格局,不同级别的热点区域的夜经济场所类型不同,在时间上呈现出周末活跃度最高,工作日活跃度低的总体特征.在此基础上,进一步对比研究成都市本地居民和游客的夜间消费的时空差异.研究发现本地居民参与夜经济的区域较为集中,主要集中在二环以内区域,且活跃时间较短,主要集中在18时至次日2时.外地游客参与夜经济的区域较为分散,主要分布在学校、景区、交通站点区域,且活跃时间略晚于本地居民.基于以上研究结果,提出了成都市夜经济进一步发展的对策和建议.     

基于GIS的北京市治安案件空间特征分析

为了有效地在复杂城市环境中预防犯罪,本文基于地理信息系统空间统计方法和环境犯罪学原理,对北京市几类典型治安案件的空间分布特征进行了研究。研究结果发现,基于区域面的治安案件空间分布具有不均衡的特点,特别是按街道分布的治安案件热点区域集中在二环以外;具体的治安案件热点区域主要集中在中关村商务区、六里桥和木樨园客运站等少数地段;空间区位分析结果则证明了诈骗与扒窃类治安案件在二环以内的区域比例异常偏高,而抢劫与盗窃案件则主要分布在二环以外区域。     

复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析

借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征,进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互.结果显示:节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同,其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异.城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象,并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征.     

无障碍设施空间布局核密度热点探测和空间自相关分析——以北京市核心区室外公共空间为例

城市无障碍设施在区域空间中往往呈现聚集分布的特征，通常利用核密度估计方法分析总体空间分布形态，研究区域空间分布的数量差异，探测分布热点；同时通过分析无障碍设施空间自相关性特征，反映无障碍设施服务的聚集特点。将空间分析方法引入到无障碍环境评估当中，可以优化无障碍环境发展空间。结果表明，北京市核心区无障碍设施总体呈现出“多核分布”的态势。无障碍设施的总体分布存在空间差异性，局部无障碍设施空间分布存在聚集特性。     

河南省高速交通网通达性时空特征及演化规律

针对河南省高速公路建设对城市通达性影响问题,该文通过定义时间阈值,设计了基于人口加权时间距离倒数的通达性指数,在4个时间断面上,研究河南省高速交通网络中通达性时空特征及演化规律,时间距离倒数有效减小了多路径时间距离对分析结果的数字影响。结果表明,随着河南高速交通网络的拓展,城市通达性水平得到了显著的提升,空间收敛显著,边缘城市的提升始终高于中心区域城市;高速公路通车里程增长率与通达性水平的改善存在非协调现象;城市通达性的空间聚集现象震荡走弱,聚集区域减少;城市通达性空间分布变化规律和城市化人口变化规律逐渐趋于协调。     

Knox时空交互检验空间阈值确定方法

Knox检验是一种常用的城市犯罪时空交互模式分析方法,但其阈值需要人为指定,这种主观的阈值确定方法存在一定随意性,因此需探索更为合理的阈值确定方法。提出利用点对平均最邻近距离作为Knox检验空间阈值的确定方法,并通过城市入室盗窃、盗窃电动车和扒窃3类事件进行实验验证。结果表明,与常见的几种阈值确定方法相比,所提方法检测出了最大数量的显著性交互事件对数,能更加充分地了解事件的真实时空交互模式,为基于Knox检验的事件时空聚集模式分析提供了一种有效的空间阈值确定手段。     

微博签到数据的时空热点挖掘——以北京为例

对社交媒体位置服务大数据进行时空数据挖掘能为城市规划、商业决策、用户行为分析等应用提供决策依据。基于新浪微博签到点数据,应用Knox指数进行时空交互性检验,确定合适的时空分析尺度,并利用时空重排扫描统计方法分别在短时间尺度(时)和长时间尺度(天)下挖掘时空热点。结果表明:短时间尺度(时)和长时间尺度(天)的签到点都具有随着空间距离的增大,时空交互性逐渐增强的趋势;短时间尺度下的时空热点区域主要分布在主城区,覆盖半径集中在2~6km、时间集中在11:00—17:00,热点持续时长约为3~5h;长时间尺度下的时空热点主要集中在主城区,少量均匀分布在城外,覆盖半径集中在5~6km,时间集中在2016-02-07—2016-02-13,热点持续时长约为3~6d。     

长江中游城市群土地生态安全评价及时空格局分析

土地生态安全是衡量区域经济社会和资源环境可持续发展的重要指标。本文采用DPSIR模型构建了长江中游城市群土地生态安全评价指标体系,运用熵权TOPSIS法对区域内2006-2016年土地生态安全进行定量评价,并运用GIS技术分析其时空分布规律,最后通过空间自相关分析揭示其空间关联性。结果表明:2006-2016年,长江中游城市群土地生态安全逐步提升,由较不安全转变为临界安全,空间上呈现"南高北低"的格局。长江中游城市群土地生态安全内部存在显著的空间正相关且随着时间推移相关性减弱。鄱阳湖城市群东南部区域呈现高值聚集,武汉周边城市呈现低值聚集,武汉与周边城市土地生态安全存在两极化现象。     

基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。