区域气溶胶光学厚度空间格局特征研究

为深入了解区域气溶胶的空间分布特征,采用地统计学中的Moran’s I系数、Moran散点图、LISA聚集图、双变量自相关分析等方法,分析了湖北省2003～2008年的气溶胶光学厚度的空间自相关性、自相关尺度、局部聚集特征以及气溶胶光学厚度与其部分影响因子的空间耦合规律。结果发现,湖北省气溶胶光学厚度具有很显著的空间自相关性,其自相关性尺度约为400km;全省具有高-高、低-低两类及多个聚集区,其中高值聚集区主要分布在武汉城市圈和江汉平原地区,低值聚集区主要位于鄂西山区,并且空间自相关程度与格局在时序上表现较为稳定,未发现巨大差异;高程和森林覆盖率与气溶胶光学厚度具有负空间自相关性,并且其空间...     

显著局部空间同位模式自动探测方法

局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。     

基于空间统计特征的河网结构分类

提出了基于特征因子进行空间数据库河网结构分类的方法和技术。探讨了各种类型河网的特征,阐述了对河网进行分类的因子及河网分类的方法和过程,描述了河网数据的有向图组织及其分类实验。     

长江流域水资源空间分配

针对当前水资源空间分配方法存在影响因素选择不全,权重设计主观性强,且难以适用于大尺度流域范围等问题,该文提出了一种面向长江流域的水资源空间分配模型。该模型选取了年均降雨量、地形坡度、地表植被覆盖和区域集水面积作为水资源分配的影响因子,利用相关性分析方法和AHP层次分析法优化了因子影响权重设计,实现了长江流域的水资源空间分配,并采用长江流域二级子流域的水资源量统计数据进行精度检验。实验结果揭示了长江流域水资源量在1km格网尺度的空间分布差异,表明了该文面向长江流域水资源空间分配模型的合理性和准确性。     

湖北省县域粮食单产影响因素的空间异质性研究

在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。     

Support Vector Machine for Spatial Variation

Large, multivariate geographic datasets have been used to characterize geographic space with the help of spatial data mining tools. In our study, we explore the sufficiency of the Support Vector Machine (SVM), a popular machine‐learning technique for unsupervised classification and clustering, to help recognize hidden patterns in a college admissions dataset. Our college admissions dataset holds over 10,000 students applying to an undisclosed university during one undisclosed year. Students are qualified almost exclusively by their standardized test scores and school records, and a known admissions decision is rendered based on these criteria. Given that the university has a number of political, social and geographic econometric factors in its admissions decisions, we use SVM to find implicit spatial patterns that may favor students from certain geographic regions. We first explore the characteristics of the applicants in the college admissions case study. Next, we explain the SVM technique and our unique ‘threshold line’ methodology for both discrete (regional) and continuous (k‐neighbors) space. We then analyze the results of the regional and k‐neighbor tests in order to respond to the methodological and geographic research questions.     

Spatial error correction and cointegration in nonstationary panel data: regional house prices in Israel

We “spatialize” residual-based panel cointegration tests for nonstationary spatial panel data in terms of a spatial error correction model (SpECM). Local panel cointegration arises when the data are cointegrated within spatial units but not between them. Spatial panel cointegration arises when the data are cointegrated through spatial lags between spatial units but not within them. Global panel cointegration arises when the data are cointegrated both within and between spatial units. Spatial error correction arises when error correction occurs within and between spatial units. We use nonstationary spatial panel data on the housing market in Israel to illustrate the methodology. We show that regional house prices in Israel are globally cointegrated in the long run and there is evidence of spatial error correction in the short run.     

多层次空间同位模式自适应挖掘方法

空间同位模式挖掘旨在从空间数据中发现频繁发生在邻近位置的事件集合,对于揭示地理现象间的共生规律具有重要价值。由于地理现象的空间异质特质,空间同位模式也存在区域性分异的特点,在不同空间层次上的分析结果各异。然而,现有方法仅从全局视角挖掘空间同位模式,发现局部空间同位模式依然是一个亟待解决的难题。为此,本文基于由整体到局部的思想,提出了一种多层次空间同位模式自适应挖掘方法。首先,从全局视角提取频繁的空间同位模式,将全局不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,通过对候选局部同位模式进行自适应聚类自动识别其局部分布区域,并在这些局部区域内度量候选模式的频繁程度;进而,提出了一种叠置推绎的方法,从频繁子模式的局部区域中进一步推绎获得超模式的局部分布区域,最终生成所有频繁的局部空间同位模式集合。通过试验分析与比较发现,本文方法不仅可以发现全局的空间同位模式,还能有效提取具有区域性分布特征的局部空间同位模式,可以从多个空间层次上反映地理事件间的共生规则。     

GIS支持的常州市区域经济空间集聚特征研究

以常州市为研究区域，运用特尔菲法选择反映区域经济社会发展的基本分析变量，通过主成分分析将其简化为概括性因子，然后采用GIS与统计软件动态集成的方法对其进行空间相关性分析，探讨常州市区域经济社会发展的空间集聚特征。     

基于多源空间数据的中国生态环境综合评价与分析

利用多种来源的不同专题空间数据，通过建立生态环境背景指标体系，采用空间叠加分析方法，实现了大范围的生态环境状况的综合评价，通过计算生态环境背景指数，以数值方式比较全面，系统地反映了我国生态环境背景的整体特点以及区域差异，可以直接进行全国生态环境背景状况的区域对比研究和主要影响因素分析，而且为进一步开展时间序列动态变化监测，以及开展针对区域特点的深入研究提供支持。     

河南省县级行政区划空间形态特征分析与优化

研究行政区划边界的空间形态特征,对研究区域历史,优化区域结构,提高经济水平都具有重要的理论和实际意义。利用分形维数、放射状指数和紧凑度3种定量测度方法,对河南省县级行政区划空间形态特征进行计算和分析,结合河南省社会经济发展数据研究发现,目前部分县级行政区划空间形态存在边界复杂程度高、行政中心边缘化和空间聚集性低等限制区域协调发展的问题。文中研究的方法可以为改善区划空间形态,优化区划边界形状和管理开发区域空间提供决策依据。     

Mapping the Spatial and Temporal Pattern of Day-Night Temperature Difference in Greece from MODIS Imagery

The regional temporal and spatial multi-temporal land surface temperature (LST) MODIS dataset and elevation data are used to compute the day and night temperature variation in Greece in 2008. Clustering was applied and eight cluster centroids captured the temporal pattern of near-diurnal temperature (01:30 a.m. and 01:30 p.m.) variability while elevation statistics were computed per cluster. The spatial distribution of the clusters indicate that mean elevation, elevation variability, proximity to the sea, and the major inland water bodies were the key factors controlling the near-diurnal LST variability in Greece.     

Spatial Analysis of Terrain-Impacted Photosynthetic Active Radiation (PAR) Using MODIS Data

This paper presents the spatial distribution of photosynthetic active radiation (PAR) using an atmospheric radiative transfer model under terrain impacts. The potential of the model for improved understanding of PAR impacts on ecosystem dynamics is demonstrated with the aid of MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) data, using the Haihe Plain of China as a case study. Various types of MODIS data were aggregated in support of the modeling work at the regional scale. Findings clearly indicate that terrain factors do affect the estimation of instantaneous PAR significantly. Different relationships between PAR and elevation may be classified based on positive correlation, negative correlation, and no correlation. In addition, while there are different relations between PAR and slope, there is no significant correlation between PAR and aspect.     

A Non-geographical Application of Spatial Information Systems in Pupillometry

Spatial analysis and spatial information systems have great potential in many non‐geographic domains. This paper presents an example of the utility of spatial analysis in a non‐geographic domain. A technique of pupillometry using digital infrared video loosely coupled with a Spatial Information System and a spreadsheet is developed to accurately quantify pupil dilation magnitude and constriction onset latency for participants of different cognitive ability and under different cognitive loads. Spatio‐temporal pupil dynamics of participants are recorded using digital infrared video. The pupil to iris area ratio is calculated for over 470,000 temporally sequenced de‐interlaced video fields by automatic feature extraction using a combination of threshold analysis, spatial smoothing and areal filtering. Pupil dilation magnitudes and constriction onset latencies are calculated through post‐processing in a spreadsheet. The study identifies inadequacies in current spatial analytical techniques for automatic feature extraction not necessarily evident in geographic applications. Issues impeding the employment of spatial analysis in non‐geographic domains including the lack of a generic spatial referencing system are identified and discussed.     

水电站库区土地利用景观空间分异特征

利用高空间分辨率Quick Bird影像解译了玛尔挡水电站库区的土地利用类型,并分析了土地利用景观随高程、坡度、坡向的空间分异特征。结果表明：土地利用景观格局的空间分异特征符合当地自然规律和社会经济规律。分析区域土地利用景观格局的空间分异特征,有利于掌握水电开发的区域生态环境背景,有助于项目的科学论证和工程建设的顺利实施。     

Monitoring Residual Spatial Patterns using Bayesian Hierarchical Spatial Modelling for Exploring Unknown Risk Factors

This article studies Bayesian hierarchical spatial modelling that monitors the changes of residual spatial pattern (structure) of the outcome variable for exploring unknown risk factors in small‐area analysis. Spatially structured random effects (SRE) and unstructured random effects (URE) terms added to the conventional logistic regression model take into account overdispersion and residual spatial structure, which if unaccounted for could cause incorrect identification of risk factors. Mapping and/or calculating the ratio of random effects that are spatially‐structured monitor the extent of residual spatial structure. The monitoring provides insights into identification of unknown covariates that have similar spatial structures to those of SRE. Adding such covariates to the model has the potential to diminish the residual spatial structure, until possibly all or most of the spatial structure can be explained. Risk factors identified are the added covariates that have statistically significant regression coefficients. We apply the methods to the analysis of domestic burglaries in Cambridgeshire, England. Small‐area analysis of crime where data often display apparent spatial structure would particularly benefit from the methodologies. We discuss the methodologies, their relevancy in our analysis of domestic burglaries, their limitations, and possible paths for future research.     

深圳市土地利用结构时空分析

基于2009年与2014年深圳市土地利用变更数据,分析其土地利用结构特征及其空间布局,有利于实现区域土地合理开发和可持续利用。运用多种指标及模型从土地利用的综合程度、组合类型和各地类区位意义3个方面来分析深圳市10区土地利用结构的时空变化特征。结果表明:研究区交通用地、城镇工矿用地、耕地面积有所增加,但总体变化不大,趋势放缓,各区之间存在一定差异;组合类型上表现为整体功能较弱、类型数少,各区组合多包含城镇及工矿用地与林地,分布集中连片,主导着深圳市土地利用变化趋势;程度变化上,整体综合指数较高并有所增加,表明利用程度高且处于持续发展中,但各区之间程度高低不一;区位意义在各区域地类上表现也不尽相同且变化不大。结论:研究区域土地供需矛盾仍十分突出,人多地少态势明显,区域间土地利用结构存在明显分异规律,区域发展协调性不够,利用布局有待优化。     

浅析城市空间数据分发

城市空间数据分发已经成为数字区域建设亟待解决的关键问题,本文对城市空间数据分发关键技术、数据流程、分发业务流程进行了探讨,简要介绍了城市空间数据分发体系包括的基础系统内容。     

澜沧江流域居民点空间分布格局及影响因素研究

居民点空间分布是区域自然、社会、经济以及历史发展的综合反映,影响着区域经济发展的规模、方向以及发展的可能性。区域自然环境是居民点形成和发展的基础,社会经济因素也对居民点的分布产生重要影响。基于澜沧江流域数字高程模型(DEM)提取坡度、坡向和地形起伏度,结合1∶5万地名数据库的居民点及国家1∶25万基础地理信息数据库的河流、道路信息,研究了澜沧江流域居民点的空间分布格局,并对澜沧江流域居民点分布的影响因素进行定量了分析。研究结果显示,海拔、坡度、坡向、地形起伏度对居民点的分布有显著影响,居民点倾向于分布在海拔较低、坡度和起伏度较小、东南坡向的地区,各级居民点沿河流、道路分布明显。另外,较高级别的居民点更趋向于分布在自然条件较好的区域。研究结果可为澜沧江流域综合开发和生态环境保护提供科学依据。     

长江中下游地区自然灾害社会脆弱性及其影响因素研究

面对日益严峻的气候变化形势,开展区域社会脆弱性的研究有利于更好地应对极端气候事件及相关灾害。为研究长江中下游地区社会脆弱性的空间分布及其社会经济文化驱动因素,参考So VI模型的指标体系选取36个指标对我国长江中下游的65个研究单元进行评价,采用因子分析法得到社会脆弱性的7个主要影响因子,据此得到最终的社会脆弱性指数及其分布。结果表明:长江中下游各地社会脆弱性差异明显,总体上呈现西高东低的态势。