空间面群目标几何相似度计算模型

本文针对空间面群目标提出了一种几何相似度计算模型。首先,利用拓扑关系概念领域图定义了面群之间的拓扑关系相似度;然后,对不同类型的面状目标选用合适的"降维"方法处理为"线群"目标,利用方向均值定义线群之间的方向关系即面群目标的方向相似度,以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离关系即面群目标的距离相似度。最后,结合面群的长度和平均长度、面积和平均面积,面密度及紧致度,建立了面群目标几何相似度计算模型,以对面群目标相似度进行整体度量。该模型综合考虑了空间面群目标的几何特征和空间关系特征,并对其作了适当的权重分配。从时间邻近度和尺度邻近度角度,本文设计了2个实验,结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观空间认知。     

北京城市人口空间分布特征的GIS分析

城市人口空间分布特征分析是城市化影响下的局地尺度人类-环境(Human-Environment)相互作用研究的一个重要内容.本研究以第五次人口普查数据,采用GIS网格计算方法,模拟北京市2000年人口空间分布,并从宏观、微观、中观3个不同层次分析其空间分布与变异特征.研究表明,从宏观角度分析,各环路间人口密度具有较大的...     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。     

基于道路结构特征识别的城市交通状态空间自相关分析

 城市道路交通状态具有空间自相关特征。路段交通状态的变化会很快影响到邻近路段,导致一定空间范围内路段的交通状态发生改变。揭示城市交通状态的空间自相关特征,对交通规划、交通控制与诱导具有重要意义。然而,受到城市路网空间结构和道路拓扑特征的影响,城市道路交通状态的空间自相关并非各向同性,也并非均匀地向上下游扩散,而是有选择性地集中在部分邻近路段上。因此,仅考虑路段地理空间下的上下游邻近性,难以全面度量路段间交通状态的相互影响,识别出交通状态空间相关性强的道路集合。本文借鉴复杂网络分析方法,定量化分析了城市路网的模块化与层次性特征,利用城市路段在空间上的聚集特征和路段在网络中拓扑角色的差异,提出了一种新的交通状态自相关路段邻近性判别规则,即空间邻近且拓扑等价规则,以此规则实现交通状态空间相关路段聚类过程,更好地揭示城市路段之间的交通状态空间相关性。     

空间权重矩阵的生成方法分析与实验

区域空间动力学过程 (例如疾病传播、区域社会经济可持续发展等 )所涉及的数据样本和状态变量都是以区域多边形形式存在的。区域群发展在空间上的此起彼伏和相互影响则是通过区域之间相互联系得以实现的 ,空间权重矩阵用以传载这一作用过程。因此 ,构建区域空间连接权重矩阵是建立区域空间动力学方程的核心问题之一。本文分析了空间权重矩阵的不同生成方法 ,并对空间权重矩阵的一种形式.     

顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法

人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤 波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。     

土地利用格局空间关联分析--以浙江省桐庐县为例

空间关联是地理空间现象和空间过程的本质特征。土地利用数据存在空间依赖关系,研究土地利用空间关联特征,对于理解区域土地利用格局的形成具有重要意义,也可为加强土地规划管理和促进土地可持续发展提供参考依据。本文以浙江省桐庐县为研究区,以空间统计学理论为支撑,结合GIS技术方法,通过构建距离标准和邻接标准的空间权重矩阵,从全局空间自相关和基于空间不平稳性的局部空间自相关两个角度对桐庐县土地利用格局进行多尺度空间关联分析。结果表明,桐庐县各种土地利用类型均存在不同程度的空间自相关性,且空间自相关性与空间尺度密切相关,同时,桐庐县土地利用表现出空间不平稳性,既有局部的空间集聚,也因存在少量空间异质性而呈现局部离散格局。     

基于拓扑与形态特征的城市道路交通状态空间自相关分析

城市道路交通状态具有空间自相关特征。某一道路交通状态的变化会对其周边道路产生影响,故把握道路交通状态的空间自相关性是提高交通规划、交通预测水平的基础。然而,城市道路交通状态又具有空间异质性,即道路交通状态的影响扩散并非各向同性,其使得道路交通状态空间自相关性的度量更为复杂,因此仅从地理空间下道路之间的邻近关系出发进行分析有失偏颇。同时,城市道路具有拓扑结构特征和几何形态特征,二者对于交通状态自相关性的影响和制约,却未引起足够重视。本文从城市道路的拓扑结构特征和几何形态特征出发,提出了一种新的交通状态空间自相关路段识别规则,即基于交通状态变化的路段空间识别规则,通过拓扑社区发现方法刻画路段在空间上的聚集特征,同时,基于Stroke跟踪的几何形态概化来描述道路交通状态变化影响的空间异质性。结果表明,利用本文提出的识别规则产生的交通状态自相关路段集合,较仅考虑地理空间邻近或拓扑结构的识别规则更为合理,更好地揭示了城市道路交通状态的空间自相关特征。     

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。     

尺度对人口地图空间分异规律认知的影响

人口地图是人们认知人口分布规律的重要工具,而不同尺度的人口地图造成了读图者对于人口空间分布规律的认知差异。本文通过眼动跟踪的省、县（市）不同尺度下人口地图认知实验,选取注视点数、注视时间、正确个数等眼动参数,进行差异性显著检验,并结合热点透视图,从空间分异规律的角度进行分析。结果表明,不同尺度的人口地图对于读图者的认知影响显著,读图者对人口空间分布特征及人口数量进行认知时,县（市）级尺度人口地图提供了更丰富、直观的空间分布信息,利于读图者对于人口空间分异规律的把握,平均注视点数更小,平均注视时间更短,每道题回答正确的被试个数更多,认知效率更高。本研究揭示了尺度对人口地图的认知影响规律,为多尺度人口地图制图设计与表达提供理论实验参考。     

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。     

数据空间自相关性对关联规则的挖掘与实验分析

传统的空间关联规则挖掘,一般足使用属性关联规则的挖掘算法,对空间数据进行泛化处理,不考虑空间数据的空间自相关性,也没有考虑空间自相关与空间关联规则的关系.本文运用改进的Apriori算法对某一数据进行空间关联规则挖掘,并对同一数据进行空间自相关分析,比较两种方法反映的属性的相关性,探讨了数据的空间自相关性对空间关联规则...     

基于国家1:50000地形数据库的公路交通网络空间分布特征和趋势变化研究

为了获得全国公路交通网络空间分布特征和趋势变化,以国家1:50000地形数据库的公路交通数据(2012~2015年4个时间序列)为研究对象,利用空间自相关的统计方法对其展开分析研究。实验结果表明全国公路交通网络的空间分布具有显著的空间自相关性和聚类特征,同时其分布与区域经济指标存在空间显著正相关。     

中国城镇体系空间分布特征及其变化

城镇体系空间结构是人类活动区位选择的必然结果。通过对我国城镇密度、最邻近距离和空间自相关等定量研究,对我国城镇体系的空间结构进行了分析,从中发现中国城镇网络的密度在增大,东、中、西部发展的差距有进一步扩大趋势,城镇体系的空间联系有所加强。     

基于Voronoi图的高密度城区停车场空间布局分析——以广州市海珠区为例

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。     

Spatial Autocorrelation and Localization of Urban Development

A nonlinear analysis of urban evolution is made by using of spatial autocorrelation theory. A first-order nonlinear autoregression model based on Clark’s negative exponential model is proposed to show urban population density. The new method and model are applied to Hangzhou City, China, as an example. The average distance of population activities, the auto-correlation coefficient of urban population density, and the auto-regressive function values all show trends of gradual increase from 1964 to 2000, but there always is a sharp first-order cutoff in the partial auto- correlations. These results indicate that urban development is a process of localization. The discovery of urban locality is significant to improve the cellular-automata-based urban simulation of modeling spatial complexity.     

京津冀都市区经济增长空间分异的GIS分析

基于GIS技术和探索性空间数据分析(ESDA)方法,利用京津冀都市区1995-2007年人均GDP数据,对京津冀都市区经济发展水平、经济增长率及其和初始发展水平动态关系进行了深入的研究。研究表明:(1)京津冀都市区经济差异和空间集聚都呈逐步扩大趋势,空间依赖增强,经济差异和空间集聚呈较高的正相关关系,京津冀都市区经济发展水平空间集聚的增加,在一定程度上加大了经济差异。(2)京津冀都市区内部形成了两大空间集聚区,一个以北京、天津、唐山为核心的高经济发展水平的集聚区;另一个是以承德、张家口和保定为核心的低经济发展水平的集聚区。(3)初始经济发展水平局部空间自相关类型不同的区域,经济增长率与初始发展水平的动态关系不同,初始发展水平高的空间集聚区表现出明显的经济收敛性,而初始发展水平低的空间集聚区中的多数地区则有落入"恶性循环累积陷阱"的倾向。     

基于层次分析法的多尺度点群目标相似度计算

计算不同尺度下空间目标的相似性是GIS研究的热点问题之一。点群是地理空间群组目标的一种,研究其相似性可对空间群组目标的计算机制图结果进行评价。以往的理论研究主要从影响点群目标的单一因子出发,对影响点群目标的简单因子进行分析,并以此提出相应计算模型。为了研究点群目标在不同尺度下的相似性问题,本文在前人研究的基础上,整合了影响点群目标相似性的主要因子（包括拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度）,并分别提出拓扑相似度、方向相似度、分布范围相似度、距离相似度分布和密度相似度的计算模型,从整体上把握计算点群目标的相似性。通过层次分析法,赋予5种因子相应的权重,最后集成不同尺度下点群目标相似度的总体计算模型。经过计算验证,该方法能较准确地计算不同尺度下点群目标的相似程度,为制图综合质量做出评价。     

黄河流域人口预期寿命的时空演化及影响因素分析

健康人力资本对社会经济发展有重要的促进作用。以黄河流域71个地级行政单元为研究对象,利用变异系数、泰尔指数、空间自相关模型等方法,研究该流域人口预期寿命的时空演化特征,并根据地理探测器分析其影响因素。结果表明： ① 2000—2019年,黄河流域人口预期寿命均值由69.99岁提升至76.96岁,整体呈上升趋势,但长期低于我国人口预期寿命均值;② 人口预期寿命区域差异整体呈先增后降趋势,且地带间差异不断收敛,地带内差异与流域总体变化基本一致;③ 人口预期寿命存在明显空间集聚,但其空间自相关性不断减弱,且空间变化较大。具体而言,黄南藏族自治州、海南藏族自治州、甘南藏族自治州等藏区形成稳定性冷点区,山东省形成规模的稳定性热点区;④ 医疗卫生资源和自然条件对上游地区人口预期寿命影响最为显著;经济发展水平和环境污染对下游地区人口预期寿命解释力最强;教育水平是影响黄河流域各个地区人口预期寿命的重要因子。不同因子交互作用的解释力均高于单因子解释力,黄河流域人口预期寿命的空间差异是多因子共同作用的结果。