GBGWR模型在降水量空间分布模拟中的应用

近年来,我国大部分地区屡遭洪涝与干旱两种自然灾害侵袭,对重洪涝干旱区域进行空间插值具有重要的意义。针对传统地理加权回归（GWR）模型建模过程中模型识别和参数估计易受观测值异常点影响的问题,本文提出了一种基于吉布斯采样的贝叶斯地理加权回归（GBGWR）方法。运用基于吉布斯采样的马尔可夫链蒙特卡罗贝叶斯方法,估计地理加权回归模型参数,通过平滑函数降低观测值中异常点位数据,最后对湖南省1985-2015年35个观测站点的降水观测数据进行了空间分布模拟。试验结果表明,本文提出的方法相较于GWR模型性能提高了19.8%,相较于BGWR模型性能提高了8.2%,该方法可以有效降低异常值和"弱数据"对回归结果的影响,能够更加真实地模拟湖南省降水量的空间分布。     

南昌市二手房价格影响因子的空间异质性

以安居客网站爬取的2018年10月894个南昌市住宅小区二手房价格为研究对象,利用地理加权回归模型探讨了建筑特征、邻里特征、区位特征等方面各影响因子对住宅价格的作用差异.研究结果表明:1)地理加权回归(GWR)模型的拟合结果优于OLS模型,将回归系数结果空间可视化发现南昌市二手房价格影响因子具有空间异质性.2)不同因子...     

厦门市同安区、集美区、杏林区、海沧台商投资区征用集体土地房屋拆迁补偿安置暂行规定

第一条 为加强我市征用集体土地房屋拆迁管理,维护拆迁当事人的合法权益,保障建设项目的顺利进行,根据有关法律、法规的规定,结合厦门市实际情况,制定本规定。 第二条 在本市同安区、集美区、杏林区、海沧台商投资区征用集体土地实施房屋拆迁,并需要对被拆迁人补偿、安置的,适用本规定。 本规定所称房屋,是指在集体土地上经依法批建的房屋及其附属物。     

地理加权回归分析技术综述

空间数据关系中的异质性或非平稳性特征是近期空间统计或相关应用领域的研究热点之一,而局部空间统计分析技术的提出与发展是其关键环节。地理加权回归分析技术(geographically weighted regression,GWR)通过关于位置的局部加权回归分析模型求解,以随着空间位置不同而变化的参数估计结果,量化反映空间数据关系中的异质性或非平稳性特征。GWR技术已在众多领域内广泛应用,逐渐成为重要的空间关系异质性建模工具之一。针对GWR模型解算、结果解读、模型检验等基础技术环节进行了系统总结,分别分析回顾了其对应的相关研究进展以及应用过程中存在的问题。同时,系统梳理了近年来GWR技术的主要拓展与延伸,重点阐述了其在采用灵活的距离度量选择、参数的多尺度估计以及时空数据建模方面的GWR技术扩展研究。此外,还简要介绍了现有的主要GWR技术软件工具,以期为读者和用户提供相对全面的GWR技术信息参考与知识总结。     

时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟

高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C₀)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C₀与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C₀ 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。     

基于C5.0决策树的征收房屋价值评估模型研究

运用批量页面解析技术,依托互联网、政务网大数据,获取影响房价的各类因子指标。基于C5.0决策树分类模型,通过分析各类因子指标和房价的变化规则,构建征收房屋价值评估模型;通过将该评估方法和模型应用到武汉市某房屋征收项目的预评估和分户评估中,并与实际补偿方案进行比较,结果表明该模型具有较高的准确性,能够在实际的房屋征收评估中进行应用。     

基于GWR模型的北极滨海平原融冻湖表面温度空间分布模拟

通过分析北极滨海平原融冻湖泊形态和空间特征与湖泊表面温度之间的相关性,选取湖泊面积、形态紧凑系数、平均深度、与楚科齐海岸线距离,与波弗特海岸线距离、纬度等6个影响因素为参数,分别利用普通最小二乘线性回归(OLS)法和地理加权回归(GWR)法构建湖泊表面温度的空间分布模型,并采用主成分分析法消除变量共线性以降低模型估计误差方差。研究结果表明,与OLS模型相比,GWR模型显著提高了模型拟合度(确定系数R~2由0.648增至0.752)和精度(平均绝对误差从0.47K降至0.38K;均方根误差从0.62K降至0.44K),能更好地模拟融冻湖泊表面温度的空间分布,可为极地地区区域性气候变化的研究提供更为可靠的多因素预测模型和统计解释。     

住宅房地产价格评估的空间型BP神经网络模型

住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响。考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练。第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量。以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本。实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型。     

北京PM2.5浓度空间分布的贝叶斯地理加权回归模拟北大核心CSCD

针对地理加权回归(GWR)模型无法克服小样本数据下异常值影响的问题,该文利用贝叶斯地理加权回归(BGWR)模型对北京地区2016年10月1日至12月29日长达90d的PM2.5监测数据进行了浓度模拟。该方法通过加入贝叶斯先验信息,选取不同的平滑函数,在局部空间样本稀少的情况下,有效降低了异常值和"弱数据"对回归结果的影响,更加真实地反映了PM2.5浓度空间分布。实验结果表明,基于不同平滑函数的3种BGWR模型校正决定系数分别达到了0.799、0.801和0.867。平均比GWR模型提升了28%,比OLS模型提升了32%,证实了BGWR模型在模拟PM2.5浓度分布时具有更好的适用性。     

利用搜索引擎数据模拟疾病空间分布

互联网记录了人们的日常生活,对带有位置信息的搜索引擎数据进行分析和挖掘可以获得隐藏于其中的地理信息。本文通过分析中国各省流感月度发病数与相关关键词百度搜索指数之间的相关性,选取相关性较高关键词的百度指数作为解释变量,发病数作为因变量,在采用主成分分析法消除变量共线性后,分别使用普通最小二乘回归（OLS）、地理加权回归（GWR）及时空地理加权回归（GTWR）构建流感发病数的空间分布模型。模型的拟合度能够从OLS的0.737、GWR的0.915提高到GTWR的0.959,赤池信息准则（AIC）也表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。验证结果显示,GTWR模型能准确识别流感高发地区,将该方法与搜索引擎数据结合能较好地模拟流感空间分布,为空间流行病学的研究提供预测模型和统计解释。     

一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法

针对传统地理加权回归(GWR)在大数据量计算中存在的计算效率低、内存占用大、数据规模受限等问题,本文提出了快速并行地理加权回归(FPGWR)算法,基于英伟达CUDA架构实现了GWR的并行加速,将串行过程分解为并行的独立回归计算模块,同时优化了内存使用模型,提高了算法的运行速度。对比FPGWR和传统GWR在不同数量级模拟数据上和真实数据上的运行速度,结果显示,FPGWR能够支持更大规模的样本量计算并有效提升运行效率,数据量越大加速效果越显著。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素北大核心CSCD

针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素

针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。     

顾及空间非平稳特征的遥感干旱监测

遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。     

犯罪案件时空分布模型研究

以社区犯罪案件为主要对象,研究马鞍山市犯罪案件的空间分布特征。结合数据挖掘技术、GIS技术与数学建模,根据犯罪心理学和刑侦学相关理论,建立OLR、GWR和GTWR 3种犯罪地理目标模型,对犯罪活动进行模型拟合。通过对比研究发现,GTWR模型考虑了案件的时间与空间特征,相较于最小二乘回归与地理加权回归在时空平稳性、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差和模型拟合精度都得到了较好的效果。     

城镇地价的空间相关性研究

空间自相关(spatial autocorrelation)是指变量在空间上表现出一定的规律性,空间回归是考虑了空间相关性的回归技术。本文将空间自相关性理论应用于地价样点价格分析,发现地价分布规律,并通过地价样点和地价影响因素建立空间线性回归模型的方法估算土地的价值,改进了传统的回归估价方法,从而提高了地价评估的准确程度。     

湖南湘潭农村集体土地确权数据建库研究

从全国开展的国土资源管理中农村集体土地确权工作出发,着重介绍湖南省农村集体土地确权数据库建设的目的意义、技术路线、业务流程和质量控制,并以湖南某区域为例,探讨土地确权数据建库的整体工作思路、经验以及存在问题的处理办法,提出可供推广的农村集体土地确权数据库建设解决方案。     

国有土地上房屋征收与补偿条例

第一章总则第一条为了规范国有土地上房屋征收与补偿活动,维护公共利益,保障被征收房屋所有权人的合法权益,制定本条例。第二条为了公共利益的需要,征收国有土地上单位、个人的房屋,应当对被征收房屋所有权人（以下称被征收人）给予公平补偿。     

基于IGGⅢ的地理加权回归模型研究

针对离群值存在时地理加权回归模型拟合效果较差的问题,本文提出了基于IGGⅢ的地理加权回归方法。核心是采用IGGⅢ方案中的权函数计算权重矩阵,将权因子用于地理加权回归参数估计模型。利用模拟数据和真实数据与GWR、ACV-GWR进行对比试验,以MSE、MAE和R²作为指标对结果进行评价。模拟试验结果显示,IGGⅢ-GWR比GWR性能分别提升了51.14%、23.77%、28.4%,比ACV-GWR分别提升了49.96%、22.57%、27.1%;真实试验结果显示,IGGⅢ-GWR比GWR性能分别提升了12.65%、7.44%、0.37%,比ACV-GWR分别提升了11.85%、6.96%、0.34%。试验结果表明,基于IGGⅢ的地理加权回归可提高模型的抗差能力,拟合效果更好。     

电离层延迟对星载InSAR精度的影响

针对电离层对L、P等较长波段的星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)成像产生的相位延迟效应会造成InSAR精度下降的问题,建立电离层相位延迟模型,分析背景电离层TEC对不同波段SAR信号的距离和相位延迟,给出了TEC和SAR相位延迟之间的关系曲线;提出用沿电磁波传播斜距上的电子积分总量STEC来代替垂测TEC,采用简化射线描迹方法进行STEC估计,提高了TEC计算精度;通过仿真实验分析不同TEC分布模型对InSAR精度的影响。实验结果表明,因干涉测量中基线估计的补偿效应,使得成像范围内等量分布的TEC对测量精度无明显影响;成像范围内TEC值随空间位置不同而发生变化时,对InSAR的精度将产生较大影响,需要考虑电离层的校正。