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。     

深圳市住宅用地价格影响因素空间差异化规律分析

影响因素是地价评估的核心和基础,深圳市目前还没有一套完整的影响因素体系,现有体系主观性较强,因此,制定一套合理的影响因素体系及分析其影响规律显得十分重要和迫切。采用了空间分析方法及特尔斐法,确定了住宅用地影响因素体系。运用地理加权回归模型(GWR模型)对体系中的11个影响因素进行分析,研究结果表明深圳市不同区域对相同影响因素的敏感性不一样,即影响程度不一样,深圳市住宅用地价格影响因素具有明显的差异化特征,为深圳市地价评估中选择估价因素、确定因素权重提供定量支撑。     

北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析

住宅价格空间分异性能体现社会空间异质性,理解当前住宅价格空间格局分异特征及影响因素对北京这类超大城市进行相关规划有重要意义.利用空间插值方法分析北京二手房住宅价格空间格局,采用地理加权回归模型分析住宅价格空间分布影响因素.结果发现:北京市住宅价格的空间分布呈现圈层结构,高值区集中在四环路内,低值区集中在六环路外,但城市...     

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。     

中国地级城市建成区蓝绿空间时空格局及其气候影响因素分析

蓝绿空间是城市生态安全的重要保障。本文通过谷歌地球引擎（GEE）提取2005、2010、2015与2020年的植被与水体指数数据,构建了包含272个地级城市建成区的蓝绿空间数据库。运用蓝绿空间覆盖率、300 m服务半径覆盖率、分维数与分离度4个指标分析其时空格局与演化模式,并进一步探讨其气候影响因素。结果表明：(1)地级城市建成区蓝绿空间整体呈现为“南高北低”的格局,且南方“西高东低”、北方“东高西低”,但环渤海地区为蓝绿空间覆盖率“洼地”;时间格局为“总体增长、局部降低”,华中地区呈下降趋势的城市最多;(2)就分区而言,西南地区城市建成区蓝绿空间覆盖率最高（平均高于65%）、分离度最低（平均低于0.60）,西北地区覆盖率分异较大,华北地区覆盖率最低（平均10%～30%）且分离度最高（平均约0.98）;(3)采用多尺度地理加权回归模型所得R2为0.85（校正R2为0.83）,其中,降水量对城市建成区蓝绿空间的影响最显著,降水量变化成正相关,气温则成负相关;整体上气候影响与比人为影响相当,但在某些时段间更大。     

县域尺度下湖南省碳排放空间分异特征与影响因素

开展县域尺度下的碳排放空间分异与影响因素研究,是助推实现县域等多尺度区域“双碳”目标的重要环节。以湖南省122个县(市、区)为研究对象,通过夜间灯光数据估算湖南省各区县的碳排放量,采用探索性空间数据分析方法刻画了县域碳排放时空格局,运用地理探测器和时空地理加权回归(GTWR)模型,从政策、经济、能源、社会和产业维度对县域碳排放空间分异与影响因素进行了定量研究。结果表明：(1)2012～2020年,湖南省县域碳排放总体呈减弱趋势,且差异较为明显,空间格局分布为北高南低,东西差距较小;(2)莫兰指数(Moran’s I)逐年下降,空间集聚特征较为显著,总体成正相关关系;(3)财政支出、人口规模、城镇化率、能源碳排放强度和农业发展水平是影响县域碳排放的主导因子;(4)通过时空地理加权回归模型对主导因子进行分析,发现同一指标对不同区县碳排放的影响存在显著的时空差异。     

深圳市都市型滨水空间活力影响因素分析

城市滨水空间作为重要的城市公共空间,是体现城市活力与形象的重要载体。然而,目前研究主要侧重于单一类型的滨水空间活力的影响因素研究,缺乏对不同类型滨水空间活力的差异影响因素及各影响因素间的交互作用研究,难以对城市不同类型滨水空间的精细化管理提供指导。基于此现状,本文拟以深圳市为例,以百度热力图人口数据作为滨水空间活力的表征,整合多源地理数据,利用地理探测器模型,探寻不同类型下滨水建成环境与活力之间的交互关系,结合地理加权回归分析进一步识别活力的驱动因素。研究结果表明：(1)各类滨水空间活力驱动因素存在较大差异,滨河空间中区位及可达性因子为主要驱动因子,q值高达0.757、0.720,滨湖空间区位、人口密度、滨水绿地率以及交通可达性因子活力的解释力更强,其中区位q值为0.807,海滨空间活力的驱动因子包括：区位、道路可达性以及建筑与水面的高宽比因子,q值分别为0.774、0.694和0.499;(2)任意2个影响因子共同作用的解释力并非均大于单独作用结果,与以往研究不同,研究显示功能混合度因子及滨水绿地率因子与其他因子的交互作用,对于滨水空间影响力提升最为显著;(3)活力影响因素空间差异大...     

基于GWR模型的房价空间影响因素研究——以海口市海甸岛为例

探究住宅价格空间分异原因及影响机制,对维护房地产市场稳定发展,提升城市规划和居住满意度有着重要意义.本文以海口市海甸岛为研究区,基于POI数据及商品住宅小区的房价数据,从内生因素、区位特征、邻里特征3个维度选取9个解释变量,构建GWR模型分析各变量对海甸岛房价的影响效应.研究表明房龄、重点学校及生活服务设施等因素对海甸...     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

基于地理神经网络加权回归的中国PM2.5浓度空间分布估算方法

中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM_2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM_2.5估算模型。然而,由于PM_2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM_2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归（OLR）和神经网络结合的地理神经网络加权回归（GNNWR）模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM_2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM_2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归（GWR）的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM_2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM_2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM_2.5浓度的局部空间变化和细节层次。     

低温对中国居民健康影响的空间差异性分析

全球变暖导致气象灾害频发,尤其是极端天气事件。极端温度对公共健康的影响已成为当今研究的热点问题之一。相比于发达国家,中国在该领域研究起步较晚。虽然已有出色的成果,但在以下3个方面还略显不足：① 大多数研究基于一个城市或几个城市,缺乏基于大量数据的区域尺度的研究;② 已有研究往往按地理因素或行政单位来划分区域,而忽视区域内部温度的异质性;③ 相比高温热浪,鲜少有研究关注低温冷害的影响。针对上述问题,本文收集了中国疾病预防控制中心2007-2012年全国127个站点的数据,利用分布式滞后非线性模型,探究了中国5个温度带温度与居民非意外死亡之间的暴露-反应曲线。在此基础上,定义当地温度分布1%处的温度为极端低温,根据温度-死亡风险曲线,计算了冷害造成的死亡风险。结果表明,不同温度带的温度-死亡关系曲线呈现U型或J型。极端低温对北亚热带影响最小,其相对风险为1.27（95%CI: 0.94-1.72）;对中亚热带影响最大,其相对风险为1.93（95%CI: 1.08-3.60）。随着温度带温度的升高,低温冷效应的影响呈现“M”型,这一特征与不同温度带经济发展有关。因此,不同地区的政府除了应着力提高地区经济发展外,还应根据地区特征,采取更积极有效的措施来应对低温冷害可能给当地公共健康造成的威胁。     

深圳市快递自提点的空间分布特征与影响因素

随着信息技术的发展,电子商务的盛行推动着快递行业的迅猛发展,快递自提点成为人们日常生活的重要场所,从而成为城市地理与物流地理的重要研究对象。本文基于2018年4月深圳市菜鸟驿站和中国邮政速递物流站点的POI数据,综合运用文本分析、数理统计、空间分析方法,解析深圳市快递自提点的空间分布特征和影响因素。研究发现：① 快递自提点依托类型多样：由市场主导的菜鸟驿站主要依托专业的快递公司、便利店等;由政府主导的邮政站点一般设于中国邮政的分支服务网点;② 快递自提点服务对象种类繁多,二者都主要以服务社区为主,企业、工业园、酒店等为辅;③ 快递自提点的区位选择一般靠近服务对象的出入口,80%的快递自提点分布在距其最近出入口200 m范围内,邮政站点更接近服务对象;④ 快递自提点的空间分布不均衡,呈现“中西部多,东部少”的特点,沿“东-西”走向集聚分布,为多核集聚模式;⑤ 快递自提点的空间格局是区域经济发展水平、人口分布、交通便捷程度、土地利用类型等多因素综合作用的结果,最后探索了快递自提点选址与分布的综合影响机制。     

广州市零售业态空间分异影响因素识别与驱动力研究

以广州市47 026个零售业网点为基本数据,通过梳理零售业空间分异的机制,构建包含人口密度、商务条件、公共交通便利性、业态丰富度与租金条件5个影响因子的零售业态空间分异影响因素评价体系,通过信息熵、核密度函数与空间回归模型分析零售业态的空间分异影响因素,对比不同城市圈层区位与不同零售业态集聚分异的因素差异。结果表明：① 需求、区位、竞争与成本构成了广州市零售业态空间分异的主要驱动力,同时,零售的景观分异也由于业态异质性与城市的空间异质性而存在驱动力分异;② 5个影响因素强度格局圈层差异明显,城市内圈层人口集聚度高,具备更好的公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度,同时也承受更高的地租;③ 人口密度是零售空间分异的核心要素,公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度对零售的集聚也有正向驱动作用,租金的影响较弱;不同圈层区位的零售空间分布与不同类型业态的空间分异的主要影响因素各不相同。     

柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素

中国是世界汽车生产大国,产销量已连续9年蝉联世界第一,然而有关汽车产业的研究更多集中在区域尺度,对城市尺度的研究相对较少。本文以柳州市为案例,利用工商注册企业数据和核密度估计、负二项回归模型等方法分析了柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素。结果表明：① 汽车制造业企业主要集中在河西、洛维、河东、阳和等城市组团,企业集聚范围逐步向东、向西扩散,其中向东扩散以柳东新区为主,向西扩散以河西高新技术产业开发区为主;② 汽车制造业企业在距离市中心0~11 km显著集聚,空间集聚强度呈现先增加后减小的趋势;③ 土地价格、交通条件、地方化经济、政策是影响汽车制造业企业区位选择和空间格局的重要因素;同时,汽车制造业JIT（Justin Time）生产方式也具有重要影响。在此基础上,提出汽车制造业企业区位选择和空间格局形成的循环累积机制、区位临近机制、价格传导机制。     

南京市住宅价格影响因素分析

住宅价格影响因素的研究对于购房者购买住房及政府制定相关政策具有重要影响。然而,目前对于住宅价格问题的研究大多从宏观角度进行,而从微观角度入手的相对较少。此外,对住宅价格的研究通常需要建立多元回归方程,但这样会造成多重共线性问题,导致伪回归,不能准确地分析各因素对住宅价格的影响。针对该问题,本文从微观角度出发,运用定量与定性相结合的方法,建立特征价格模型,并且选择逐步回归法对其进行修正,将其中显著性不强、经济意义不明显的变量逐步剔除,从而更准确地探究影响住宅价格的主要因素。本文以南京市住宅价格为实验数据,并初步选择12个影响因素对该方法进行验证。结果表明,该方法能够有效地剔除二级商业中心、建筑类型、生活配套设施3个显著性不强的影响因素,保留重点学校等9个影响较大的因素。本文方法更为精准地分析了住宅价格的影响因素,为购房者购买住房及政府制定相关政策提供了一定的理论基础。     

“一带一路”成员国居民健康状况的时空统计分析

健康是影响不同国家和地区发展的关键因素,全面了解“一带一路”成员国的居民健康状况,是探讨“一带一路”成员国之间健康医疗合作的重要基础。本文选择了4个代表性的健康状况指标（出生期望寿命、总生育率、过早非传染性疾病死亡率和结核病发病率）,利用Moran's I指数、Getis-Ord G指数对“一带一路”135个成员国的健康状况进行时空统计,分析了健康状况的空间相关性和空间分布模式,研究了健康状况的时空格局。研究发现：① 2000—2016年“一带一路”大部分成员国的各项健康状况指标均朝着改善和优化方向发展;健康状况指标均呈现显著的正空间自相关性;② 总体而言,在“一带一路”成员国中,欧洲国家的居民健康状况最好;南北美洲和大洋洲国家的居民健康状况良好;亚洲国家的居民健康状况总体良好,但东南亚部分国家的结核病发病率较高;非洲国家的居民健康状况虽有明显改善,但仍处于较低状态。因此,“一带一路”成员国应进一步加强健康医疗合作,共同推动健康丝绸之路的发展。     

武汉市中心城区住宅价格空间分布格局及其影响因素研究

利用网页爬虫技术从安居客网站抓取了武汉市中心城区2016年7月共3 188个小区的平均房价数据。运用GIS空间分析方法和GWR模型对武汉市中心城区房价空间分布模式及其影响因素进行探讨。研究发现武汉市中心城区的房价具有聚类分布特征;新盘房价与片区位置(汉口、武昌、汉阳)、环线位置(内环、二环、中环)、距湖泊距离、距商圈距离、小区附近学校个数显著相关;楚河汉街商圈对二手房房价的影响力度高于其他商圈,东湖和沙湖对二手房房价的影响效应也很显著。     

顾及空间异质性的出租载客与公交客流回归分析

出租车一直以来被看作公共交通的补充,但是以往研究多侧重于出租客流与公交客流的独立研究,对于二者的关联关系分析没有足够得到关注。预测出租车载客热点区域不仅能够实时的了解城市交通热点区域,还能够很好地指引出租车司机,帮助出租车司机快速寻客。出租车载客热点常发生在人流密集并且交通出行需求较高的区域,公交乘客IC卡数据能够实时的反映城市中的交通需求。因此,本文使用厦门岛出租车GPS轨迹数据与公共交通运输系统运营数据,利用核密度估计法和地理加权回归模型分析了早晚高峰时段出租车载客与公交上下车（OD）客流之间的时空分布关系。研究发现,出租乘客O点的核密度值在空间上存在分布不均衡性,聚集特征明显。在同一区域,公交乘客O点和公交乘客D点对出租乘客O点所产生的影响刚好相反;在不同区域,城市功能类型复杂的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生负的影响,在城市功能类型单一的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生正的影响,公交乘客D点则刚好相反。与普通线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高,早晚高峰拟合优度分别从0.13和0.11提升到了0.59和0.53。研究结果可为出租车载客数量的预测提供相关依据。     

长江经济带城乡一体化对能源效率的空间效应分析

城乡一体化作为新的经济增长动能,是建设高效的能源经济体系、平衡经济社会发展与生态环境保护的关键性途径。因此城乡一体化对能源效率的效应分析成为促进经济社会可持续发展的重要课题。本文以长江经济带各省市为研究对象,采用DEA测度了考虑非期望产出的能源效率值,并分析其时空上的分异特征,通过构建经济、社会和基础设施3个维度的综合指标体系评价城乡一体化水平,以此为基础运用Moran's I指数确定了能源效率、城乡一体化水平及其他影响因素的空间相关性,最后运用混合地理加权回归估计城乡一体化及3个控制变量的回归参数值并作空间效应分析。得出结论:① 从空间相关性分析来看,长江经济带的城乡一体化发展水平对能源效率具有正向作用,同时经济发展水平和产业结构也对能源效率有正向影响,而技术进步则在一定条件下与能源效率呈负相关关系;② 从回归系数的估计值来看,城乡一体化对能源效率的影响程度要小于技术进步和产业结构,而经济发展水平对能源效率的影响程度最小;③ 城乡一体化水平对能源效率的正向影响程度随着能源效率的上升呈现出先上升后下降的趋势,并且其影响在空间分布上自东向西呈现出递增的特征;④ 长江经济带的能源效率呈现显著的空间相关性和空间异质性。基于此,对长江经济带推进城乡一体化进程中的能源效率提升具有重要意义。