空间多维经济统计数据的降维方法——以四川省经济统计数据为例

经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。     

中国城镇化进程中的空间集聚、机理及其科学问题

构建科学合理的城镇化空间格局,是推进新型城镇化的内在要求,对提升城镇化质量和推动城镇化健康发展具有重要意义。基于统计数据和地理信息技术,深刻揭示了中国城镇化进程中的空间集聚态势及其造成的突出矛盾,从理论视角综合考察了城镇化进程中的空间集聚形成机理,并简要探讨了优化城镇化空间格局的政策建议。研究表明,改革开放以来中国城镇化进程中的空间集聚态势十分明显,人口、资源、要素和产业大规模向东部沿海地区集聚,并在空间上形成了若干个城市和人口密集区。造成这种空间集聚态势的因素是多方面的,自然本底条件和资源禀赋的地带性差异起到基础性作用,国家发展战略的东部偏向及资源要素的空间集聚效应是外部条件,而更深层次的基本动力源于区域之间日益拉大的发展差距。应该看到,改革开放以来中国人口与产业向东部地区集聚具有一定的历史必然性,但二者的空间集聚未能协同一致,由此导致两个“不协调”,即人口分布与产业及就业岗位分布的不协调及人口、经济分布与资源环境承载能力的不协调。这两个“不协调”造成了数以亿计的“两栖”农民工跨区域迁移、能源与大宗商品的跨区域流动、局部地区资源环境面临巨大压力、不稳定因素和社会矛盾日益激化等突出问题。要构建高效、均衡、安全的城镇化空间格局,其本质就是要实现区域协调发展,即不单纯要强调人的繁荣,还要强调地域的繁荣。“产业西进”和“人口东移”是优化中国城镇化空间格局和形态的战略重点。     

北京市森林生态安全情景模拟与优化调控研究

在界定森林生态安全内涵的基础上,构建森林生态安全综合评价指标体系,建立基于SD模型的森林生态安全情景分析和调控模型,设计了林业政策扶持型、社会经济中速发展型、环境管理强化型、森林-社会经济-环境协调发展型等4种发展情景,并对各情景下的森林生态安全状况进行了仿真和动态评价分析。研究表明：初始状态中（即情景0）,2000-2020年北京市森林生态安全综合评估值（FES）呈波动上升趋势,2013年达到最佳状态为0.527,但到2020年小幅下降到0.519,森林生态系统安全状况改善并不明显。与情景0相比,情景1~4均不同程度地提升了北京市森林生态安全水平,到2020年FES分别达到0.541,0.525,0.559和0.604,且森林资源的数量和质量也均有不同程度地改善。4种调控方案的模拟结果显示,北京市森林生态安全受林业政策实施、森林资源禀赋、社会经济发展和环境治理等因素的综合影响。只有保持森林资源的生产力和持续活力,注重维护森林生态环境的稳定健康,兼顾引导社会经济有序发展（即情景4）,北京市森林生态安全才会显著改善。