路网形态与住宅价格的多尺度空间关系研究——基于空间网络分析与多尺度地理加权回归模型

针对以往住宅价格影响因素分析中忽略城市路网形态参数的问题,该文基于空间网络分析,将不同搜索半径下道路接近度与穿行度纳入住宅价格特征变量,构建空间计量模型,探究成都市路网形态对住宅价格的驱动效应。结果表明:1)相比享乐回归模型和地理加权回归模型,多尺度地理加权回归模型揭示了不同变量的空间影响尺度,更适用于探究成都市路网形态对住宅价格的影响;2)路网的局部接近度、局部穿行度核心位于二环内,全局接近度核心主要分布在四环内,全局穿行度核心主要分布在交通干道上;3)不同搜索半径下对住宅价格具有显著驱动效应的接近度均为全局尺度变量,该效应在空间上相对平稳,而穿行度作为局部变量,其在空间上的影响尺度随搜索半径的变化而存在差异,具有一定的空间异质性,其中,路网接近度对住宅价格产生正向影响,其系数空间格局呈跨尺度相似特征,而穿行度产生负向影响,其系数空间格局呈跨尺度变异特征;4)各搜索半径下路网形态变量的差异可在一定程度上改变消费者对其他影响因素的偏好程度。     

Spatiotemporal data model for network time geographic analysis in the era of big data

There has been a resurgence of interest in time geography studies due to emerging spatiotemporal big data in urban environments. However, the rapid increase in the volume, diversity, and intensity of spatiotemporal data poses a significant challenge with respect to the representation and computation of time geographic entities and relations in road networks. To address this challenge, a spatiotemporal data model is proposed in this article. The proposed spatiotemporal data model is based on a compressed linear reference (CLR) technique to transform network time geographic entities in three-dimensional (3D) (x, y, t) space to two-dimensional (2D) CLR space. Using the proposed spatiotemporal data model, network time geographic entities can be stored and managed in classical spatial databases. Efficient spatial operations and index structures can be directly utilized to implement spatiotemporal operations and queries for network time geographic entities in CLR space. To validate the proposed spatiotemporal data model, a prototype system is developed using existing 2D GIS techniques. A case study is performed using large-scale datasets of space-time paths and prisms. The case study indicates that the proposed spatiotemporal data model is effective and efficient for storing, managing, and querying large-scale datasets of network time geographic entities.     

中国中心城市旅游出行的空间分布规律与结构图谱研究

通过全国338个地级及以上城市旅游出行大数据,应用基于O-D联系的ArcGIS空间分析和Gephi网络分析,深入挖掘旅游数字足迹所蕴涵的“位空间”与“流空间”信息,全景式解析中国旅游出行的空间分布规律与结构特征。研究显示,全国旅游出行的总体空间分布呈现出“菱形”空间架构。全国旅游出行的“核心-边缘”结构特征显著,国家主要中心城市及城市群在旅游出行方面拥有强大的辐射带动作用。依据旅游出行强度指标,并综合考虑地理区位、空间联系、职能定位等因素,将中心城市按旅游出行能力划分为国家综合中心、国家门户中心、区域中心、省域中心、地方中心5个等级体系,旅游出行的城市等级规模递增特征极其明显。大数据显示,全国旅游出行的适宜距离为600~2 000 km,最佳出行距离为1 200 km,人均旅游出行距离为1 060 km,不同等级中心城市旅游出行随着空间距离增加总体上呈现波动衰减特征。旅游联系网络分析显示,在区域尺度上,全国形成了以北京-天津、上海-杭州、广州-深圳、成都-重庆为核心的4个旅游社团联系网络,区域旅游出行“各自为政”,而大空间尺度上旅游出行是“全国一盘棋”。研究通过划分不同空间距离区段,对中心城市旅游出行分布规律及其社团结构进行多尺度、分层次的扫描式空间解构,从而实现更加精准和细致的空间刻画与结构图谱展现。     

A network Kernel Density Estimation for linear features in space–time analysis of big trace data

ABSTRACT

Kernel Density Estimation (KDE) is an important approach to analyse spatial distribution of point features and linear features over 2-D planar space. Some network-based KDE methods have been developed in recent years, which focus on estimating density distribution of point events over 1-D network space. However, the existing KDE methods are not appropriate for analysing the distribution characteristics of certain kind of features or events, such as traffic jams, queue at intersections and taxi carrying passenger events. These events occur and distribute in 1-D road network space, and present a continuous linear distribution along network. This paper presents a novel Network Kernel Density Estimation method for Linear features (NKDE-L) to analyse the space–time distribution characteristics of linear features over 1-D network space. We first analyse the density distribution of each linear feature along networks, then estimate the density distribution for the whole network space in terms of the network distance and network topology. In the case study, we apply the NKDE-L to analyse the space–time dynamics of taxis’ pick-up events, with real road network and taxi trace data in Wuhan. Taxis’ pick-up events are defined and extracted as linear events (LE) in this paper. We first conduct a space–time statistics of pick-up LE in different temporal granularities. Then we analyse the space–time density distribution of the pick-up events in the road network using the NKDE-L, and uncover some dynamic patterns of people’s activities and traffic condition. In addition, we compare the NKDE-L with quadrat method and planar KDE. The comparison results prove the advantages of the NKDE-L in analysing spatial distribution patterns of linear features in network space.     

Editorial

Abstract

With the increase in volume of spatial data now available, more effective ways must be found of storing and processing these data. This paper presents a compacted version of the linear quadtree and a spatially-referenced index method that can significantly reduce the storage requirements of a set of images and the time taken to process spatial queries. The index acts as a high-level summary of a regular-sized portion of the underlying image and so can be used to avoid examining areas of the image where none of the required features is present. Some example results are given. A method for the optimization of spatial searches is presented which takes into account the area and distribution of features within an image. Finally, a method for directly associating the edges of features with the individual nodes of a quadtree is reported. This is important since the edges of objects are no longer explicitly present in linear quadtrees and so must be recalculated when they are required for part of a query. Recalculation of object edges or boundaries is expensive; it is best, therefore, to perform the operation once only, and then save the results.     

广州市社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性

通过构建社区出行低碳指数（CTLCI）模型,对广州市社区出行低碳指数的空间格局及其差异特征进行了分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型对社区出行低碳指数的影响因素以及其间关系的空间异质性进行了研究。结果表明,广州市社区出行低碳指数由中心城区向外逐渐递增,呈明显的圈层结构。内圈层的社区出行低碳指数内部差异最小,中间过渡圈层的最大。社区人口密度对社区出行低碳指数的影响以正向作用为主,公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数的影响以负向作用为主,且它们的影响作用具有空间异质性。具体指出了在不同地域空间内社区人口密度、公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数在影响程度和作用方向上的差异,为减少广州城市交通碳排放、针对不同空间制定有效的低碳政策和构建低碳城市空间结构提供了科学依据。     

广州市零售商业中心的居民消费时空行为及其机制

居民消费行为的空间选择及其影响因素是地理学的重点关注领域,已有研究对行为中时间选择、时空关系及内在机制的研究相对缺乏。为揭示居民消费时空行为形成的影响因素以及各因素内在相互作用机制,基于2016年广州城市居民消费行为调查数据,分析消费者到大型商业中心内消费的时空特征,构建结构方程模型,探讨消费时空行为影响因素和作用机制。研究表明：居民在商业中心的消费行为存在明显的时空差异。在影响路径方面,消费者社会经济属性通过影响消费偏好导致消费时空行为的差异,商业空间属性既可以直接影响消费时空行为,也可以通过影响消费偏好而间接对其施加影响,消费偏好既可以直接影响消费时空行为,又是消费者社会经济属性和商业空间属性影响消费时空行为的中间变量。在显著性因素方面,年龄、家庭结构、在广州居住时间、就业状况、家庭月收入等消费者社会经济属性变量会显著影响消费时空行为,各个商业空间属性变量都在不同程度上影响消费行为在时间和空间上的差异,仅有出行交通方式、出行花费时间2个消费偏好变量会显著影响消费者消费时空间行为。本文结论可以加深对商业中心内消费时空行为影响因素及其作用机制的理解,并为商业网点规划调整、商业中心转型升级提供建议。     

A comprehensive framework for studying diffusion patterns of imported dengue with individual-based movement data

ABSTRACT

International communication and global cooperation have greatly accelerated the worldwide spread of dengue fever, increasing the impact of imported cases on dengue outbreaks in non-naturally endemic areas. Existing studies mostly focus on describing the quantitative relationship between imported cases and local transmission but ignore the space-time diffusion mode of imported cases under the influence of individual mobility. In this paper, we propose a comprehensive framework at a fine scale to establish the disease transmission network and a mathematical model, which constructs ‘source-sink’ links between the imported and indigenous cases on a regular grid with a spatial resolution of 1 km to explore the diffusion pattern and spatiotemporal heterogeneity of imported cases. An application to Guangzhou, China, reveals the main flow and transmission path of imported cases under the influence of human movement and identifies the spatiotemporal distribution of transmission speed according to the time lag of each source-sink link. In addition, we demonstrate that using individual-based movement data and socio-economic factors to study human mobility and imported cases can help to understand the driving forces of dengue spread. Our research provides a comprehensive framework for the analysis of early dengue transmission patterns with benefits to similar urban applications.     

基于移动式监测的道路PM2.5浓度精细化时空模拟

作为主要的大气污染指标,PM_2.5浓度常来源于固定环境监测站点的监测与遥感影像数据,但时空精度普遍不足,难以揭示微尺度下城市内部PM_2.5时空分布情况。本文利用移动式监测方法,选择典型工作日(2017年11月27日),对广州市主城区道路以1 s和1 m为时空粒度进行PM_2.5浓度数据采集,并以早、晚出行高峰时段为对象,通过机器学习方法模拟道路PM_2.5精细化时空分布格局。结果表明,主城区早高峰道路PM_2.5浓度值相近的平均范围为24 m,晚高峰为15 m,PM_2.5浓度存在微尺度的时空异质性。利用多层感知器(MLP)构建的早、晚高峰PM_2.5浓度模型,拟合度分别达到0.70和0.68,明显优于传统的普通最小二乘法(OLS)线性回归模型。模型揭示出早高峰主城区全路网PM_2.5平均浓度为30.19μg/m3,晚高峰达到44.55μg/m3,部分高达94.82μg/m3,且“西高东低”的分布特征显著。本文提出的PM     

广东省旅游产业广域空间集聚分布特征及其影响因素分析

产业的空间集聚是区域经济发展的必经阶段。选择旅游产业在广域空间的集聚现象进行研究,针对已有研究在地理学方法使用上的不足,以A级景区、旅行社、星级酒店作为旅游产业的核心组成,采用最近邻指数、核密度估计、缓冲区分析,对旅游产业在案例区域的集聚分布程度、集聚分布特征及集聚影响因素进行分析和揭示,研究发现:案例空间总体呈现明显的旅游产业集聚;A级景区、旅行社和星级酒店的集聚形态呈现不同演化特征,表现出点状、组团状等不同集聚分布特征;城市自身基础和区位条件影响着旅游核心企业的布局和选址;区位综合价值对集聚分布有主要影响。     

特大城市空间形态差异对交通网络效率的影响

以交通网络出行迂回作为交通网络效率分析的切入点,选取形状指数、紧凑度作为空间形态分析指标,对特大城市空间形态布局进行类型划分,并挖掘各城市交通网络效率空间分布差异特征,基于多元回归模型剖析中国各特大城市空间形态布局与交通网络效率之间的影响关系。研究表明：① 5种类型城市交通效率高低分布差异明显,紧凑圆形城市边缘区交通网络效率较低,而非紧凑带形交通效率低的区域多分布于城市核心区,紧凑方形城市交通网络效率高地区分布较为集中,而非紧凑方形交通效率低的地区分布较为分散,紧凑带形城市面积越小则交通效率越高。② 就城市空间布局与交通网络效率影响关系而言,随着城市形状指数的增大,城市交通迂回值未进一步增大,说明城市形态布局接近圆形均匀分布时,其城市交通网络效率较高;随着城市紧凑度值的增加,城市交通迂回程度值亦不断增加,说明城市形态布局程度越紧密,反而其交通网络效率越低,当城市形态布局紧密程度适中时,交通网络效率水平较高。     

广州城市道路网的社会分异——基于轨迹大数据的出行分布性别差异

社会空间分异是人文地理学研究的重要议题,以往研究主要聚焦基于居住地和活动地的分异现象,缺乏对道路网社会空间分异的关注。本文以广州市中心区域为例,结合日常活动空间理论和空间分析方法,基于手机轨迹大数据,研究不同性别群体日常出行的城市道路网社会空间分异现象及其影响因素。结果显示：基于性别差异的城市道路网社会隔离指数高于居住地、低于就业地,在14:00—15:00时段达到峰值;不同性别群体在路网中的分布总体呈现不均衡的集聚特点,其中女性集聚程度更高;不同性别群体的出行分布和分异受到路网周边建成环境因素的影响;物流运输业就业密度的提高、小学数量的增多或道路等级的提高都会显著提高男性相对出行量,而社会服务业就业密度的提高、菜市场数量或公交站点数量的增多以及到市中心距离的减少都会显著提高女性相对出行量,这些与个体家庭和职业分工的性别差异有一定的关系。本文通过理论假设和实证分析,验证了家庭和职业的分工决策是影响道路网出行分布性别分异的深层次原因,也是解释社会空间分异的重要理论视角。研究结果有助于认识和挖掘基于城市道路网的社会分异现象及其影响机制,并为完善道路网络及周围设施的布局与建设提供借鉴。     

县域农村贫困化空间分异及其影响因素——以陕西山阳县为例

以国家扶贫开发重点县山阳县为研究区,通过空间自相关分析和分组分析方法探究山阳县农村贫困化的空间格局和类型;利用逐步回归、地理加权回归和地理探测器模型对山阳县农村贫困化影响因素进行分析,讨论影响因素效应水平的空间异质性及其交互作用。研究表明：① 山阳县农村贫困发生率具有较强的空间集聚性,形成6个热点集聚区和4个冷点集聚区;综合考虑农村贫困程度和空间连接性,将山阳县划分为低度贫困区、中度贫困区和高度贫困区。② 水网密度、到最近公路的距离、危房比例、农民人均可支配收入、外出务工人数比例、农户入社比例6个因素是山阳县农村贫困化的主要影响因素,各因素的影响效应具有空间异质性。③ 两因素交互作用要比单因素作用于贫困发生率时影响力更显著,各主要影响因素的交互作用类型有双因子增强型和非线性增强型两种。     

基于GWR模型的中国区域旅行社业效率空间分异及动力机制分析

基于DEA模型对中国31个省域的旅行社业效率空间分异特征进行了分析,首次运用GWR模型探索交通、资本、人才、信息化和经济动力对区域旅行社业效率影响的空间差异。结果表明：旅行社业效率在空间上具有正相关性和集聚特征,空间格局从“川”字型向“山”字型转变。各动力因子的系数均存在空间非平稳性。资本和人才动力的回归系数在空间分布上从南向北依次递减;经济动力的分布趋势为从北向南依次递减;交通动力对中西部地区旅行社效率提升的促进作用显著于东部地区;信息化动力则在东部地区表现出较强的促进作用。     

长三角地区产业转型的大气污染效应——基于空间溢出视角

The Yangtze River Delta(YRD) is a region in China with a serious contradiction between economic growth and environmental pollution. Exploring the spatiotemporal effects and influencing factors of air pollution in the region is highly important for formulating policies to promote the high-quality development of urban industries. This study uses the spatial Durbin model(SDM) to analyze the local direct and spatial spillover effects of industrial transformation on air pollution and quantifies the contribution of each factor. From 2008 to 2018, there was a significant spatial agglomeration of industrial sulfur dioxide emissions(ISDE) in the YRD, and every 1% increase in ISDE led to a synchronous increase of 0.603% in the ISDE in adjacent cities. The industrial scale index(ISCI) and industrial structure index(ISTI), as the core factors of industrial transformation, significantly affect the emissions of sulfur dioxide in the YRD, and the elastic coefficients are 0.677 and-0.368, respectively. The order of the direct effect of the explanatory variables on local ISDE is ISCI>ISTI>foreign direct investment(FDI)>enterprise technological innovation(ETI)>environmental regulation(ER)> per capita GDP(PGDP). Similarly, the order of the spatial spillover effect of all variables on ISDE in adjacent cities is ISCI>PGDP>FDI>ETI>ISTI>ER, and the coefficients of the ISCI and ISTI are 1.531 and 0.113, respectively. This study contributes to the existing research that verifies the environmental Kuznets curve in the YRD, denies the pollution heaven hypothesis, indicates the Porter hypothesis, and provides empirical evidence for the formation mechanism of regional environmental pollution from a spatial spillover perspective.     

深圳市新移民社会空间分异

基于第六次全国人口普査数据,通过计算分异指数、隔离指数和区位爛,分析了深圳这一典型移民城市的新移民社会空间格局及其分异状况,并采用线性回归模型深入探讨新移民空间分异的影响因素,在此基础上与广州市进行对比。研究表明:1)深圳的社会空间存在5类人口因子,出现精英阶层聚居区、工薪阶层聚居区、离退休人口聚居区、本地村镇人口聚居区和新移民聚居区5类社会阶层聚居区。2)新移民在空间分布总体上表现出“差序格局”:由关内(福田区、罗湖区、南山区和盐田区)到关外(宝安区、龙岗区、光明新区、龙华新区、坪山新区和大鹏新区),“省内新移民”减少而“省外新移民”增加。3)深圳新移民与本地常住人口的分异指数为0.47,隔离指数为0.64,与广州新移民的指数相比,深圳新移民的隔离程度较高。4)制度因素(户口属性)对深圳新移民聚居区的影响减弱,市场因素的作用正不断增强,符合“市场转型论”的假设。同时人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄结构和教育水平是影响新移民聚居的重要因素。5)对比广州市,广州新移民聚居同时受到制度因素和市场因素的双重影响,户籍制度影响依然具有一定的历史延续性,同时年龄结构与婚姻状况也具有显著影响。由此可见,新移民的空间分异及其影响机制具有异质性,深圳市作为改革开放的窗口,体现T中国社会主义市场转型对社会空间的影响效应。     

吉林省人口老龄化时空分异特征及成因

本文基于地理信息软件ArcGIS 10.1,选取老年人口系数为人口老龄化指标,运用人口重心模型、空间自相关和半变异函数等分析方法,对吉林省第四次、第五次、第六次人口普查数据进行分析,探讨1990-2010年吉林省人口老龄化时空分异特征,并采用多元线性回归方法解释其形成原因。研究结果表明：①吉林省各县市人口老龄化差异明显,进程加快,重心由西北向东南方向移动,但移动速度减缓;②吉林省人口老龄化存在正的空间自相关性,在空间的集聚呈现先弱后强的变化趋势;③人口老龄化高—高区向东部集聚,低—低区向西部集聚的趋势比较明显;④总体上吉林省人口老龄化空间的结构化分异较为明显,随机性因子引起的空间异质性程度较弱,人口老龄化的空间差异主要体现在东—西方向上;⑤出生率始终是影响吉林省人口老龄化的主要因素,迁出率对人口老龄化发展起关键作用,人均GDP年对人口老龄化呈负相关,城市化率对人口老龄化的推动作用愈发显著。     

Aggregating the conceptualization of movement data better captures real world and simulated animal–environment relationships

ABSTRACT

Habitat selection analysis is a widely applied statistical framework used in spatial ecology. Many of the methods used to generate movement and couple it with the environment are strongly integrated within GIScience. The choice of movement conceptualisation and environmental space can potentially have long-lasting implications on the spatial statistics used to infer movement–environment relationships. The aim of this study was to explore how systematically altering the conceptualisation of movement, environmental space and temporal resolution affects the results of habitat selection analyses using both real-world case studies and a virtual ecologist approach. Model performance and coefficient estimates did not differ between the finest conceptualisations of movement (e.g. vector and move), while substantial differences were found for the more aggregated representations (e.g. segment and area). Only segments modelled the expected movement–environment relationship with increasing linear feature resistance in the virtual ecologist approach and altering the temporal resolution identified inversions in the movement–environment relationship for vectors and moves. The results suggest that spatial statistics employed to investigate movement–environment relationships should advance beyond conceptualising movement as the (relatively) static conceptualisation of vectors and moves and replace these with (more) dynamic aggregations of longer-lasting movement processes such as segments and areal representations.     

环渤海地区海洋经济增长质量空间溢出效应研究

海洋经济向质量效益型转变是建设海洋强国的新要求。通过构建海洋经济?地理距离空间权重矩阵对2000—2014年环渤海地区17个沿海地级市海洋经济增长质量主体的空间交互作用及空间效应进行研究;借助空间计量模型对海洋经济增长质量空间效应影响因素进行甄别。研究表明：① 环渤海地区海洋经济增长质量主体呈显著空间相关性,存在空间交互作用;② 海洋经济增长质量存在空间溢出的正反馈效应。影响因素中对环渤海地区海洋经济增长质量的直接贡献强度排序为：海洋环境>海洋产业>海洋人才>海洋资本>海洋科技,对其他地区溢出效应影响的排序为：海洋基建>海洋人才>海洋资本。研究为环渤海地区海洋政策制定提供一定参考依据。     

基于VRML_ArcGIS的虚拟旅游景观设计与实现

虚拟旅游系统是利用三维GIS、虚拟现实与网络等技术构建的面向旅游业的网络虚拟现实系统平台。在整个虚拟旅游系统构建中,最基础也是最重要的部分是虚拟旅游景观的实现,它关系着虚拟景观的展示效果、显示速度以及空间分析、情景模拟等各项功能的实现。本文基于虚拟旅游景观的特点及实现难点,使用ArcGIS和3DSMax分别建立具有不同形态特征的虚拟地面模型和虚拟地物模型,将所有模型转换为VRML文件格式并进行优化,不仅有效融合了虚拟地面模型和虚拟地物模型,并且兼顾了模型的逼真度和显示速度。本文提出了一套虚拟旅游景观的设计方案、关键技术,并通过圆明园遗址公园虚拟旅游景观的实现,验证了其可行性。本研究对于虚拟旅游的发展具有积极的参考意义,对于我国众多旅游景区虚拟旅游系统的研发具有技术的应用性和可推广性。