太行山区遥感卫星反演降雨产品降尺度研究

高时空分辨率降雨数据的获取对陆地水循环研究至关重要。遥感卫星反演降水产品虽然能有效再现降雨的空间格局,但存在空间分辨率较低的问题。以植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和海拔高度为自变量,通过构建太行山区GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)的时滞地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1 km分辨率GPM降水数据。研究结果表明：利用植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型能够有效地对太行山月尺度GPM降雨数据进行尺度下延,在提高GPM数据空间分辨率的同时保留了原始数据的观测精度。考虑NDVI的时滞性提高了地理加权回归模型的降尺度效果,相对于多元线性回归模型和不考虑NDVI时滞效应的地理加权回归模型,时滞地理加权回归模型的降尺度结果与站点实测数据的确定性系数更高,RMSE更低。冬季降雨与第二年春季植被NDVI的关系较为密切,虽然采用第二年春季的NDVI作为解释变量构建降尺度模型能有效地提高冬季降雨的降尺度效果,但基于植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型更加适用于植被生长季GPM降雨数据的降尺度研究。     

基于GWR模型的陕西秦巴山区TRMM降水数据降尺度研究

应用TRMM降水数据,进行国内典型区域降尺度相关研究,可弥补应用气象站点数据研究带来的局限。以陕西秦巴山区为研究区,基于TRMM降水数据和NDVI数据,应用GWR模型和比例指数,获得GWR年、月降尺度数据并进行检验,最后分析地形对降尺度结果的影响。结果表明：获得的1 km分辨率的GWR降尺度降水数据,具有较强的细节表现能力;降尺度数据与实测降水数据年尺度上相关系数为0.88,月为0.93,相关性较好;与TRMM原始数据对比,降尺度结果降水值略小,整体低估降水;区内秦岭山地GWR降尺度结果精度变化幅度最小,相似地形条件下,海拔越高,GWR降尺度结果表现越好;采用GWR模型进行秦巴山区TRMM降水数据的降尺度研究,具有较强的适用性。     

基于地理加权回归模型的典型山地卫星反演降水产品降尺度研究

降水是陆地水循环的关键变量,高分辨率降水数据的获取是准确模拟陆地水循环过程的前提。虽然卫星反演降水产品具有较强的空间代表性和连续性,但其空间分辨率较低的问题限制了它的应用。以太行山、横断山和喀斯特山区为研究对象,基于降水与高程(DEM)、植被指数(NDVI)之间存在较好相关关系的假设,构建了GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)与高程、植被指数的地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1km分辨率GPM降水数据。研究结果表明:地理加权回归模型能有效地提高GPM数据的空间分辨率。降尺度后,GPM数据精度在太行山和横断山区略有提高。年尺度上,相比于原始GPM数据,太行山和横断山区降尺度数据站点实测数据的确定系数分别提高了0.06和0.08,RMSE分别降低了0.45%和3.89%,MAE分别降低了0.16%和1.70%;月尺度上,太行山区67%的月份,横断山区83%的月份GPM产品降尺度后更加接近于站点实测数据。喀斯特地区GPM数据降尺度后精度略有下降,降尺度后,年尺度的降雨数据与实测数据的RMSE和MAE分别增加了10.00%和8.00%,R^2降低了0.06,月尺度上仅8月和9月降尺度后的精度更高。降雨与地形和NDVI的关系较弱是喀斯特地区降尺度效果较差的主要原因。     

基于多种高分辨率卫星数据的TRMM降水数据降尺度研究——以内蒙古地区为例

利用内蒙古地区2001~2010年42个站点实测降水数据作为“真值”,采用LOO（Leave-One-Out）交叉验证、多元逐步回归等方法,构建TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）降水数据与地形及气候等要素之间的多元回归关系,在此基础上,利用回归值+残差值的方法,获得空间分辨率为1 km×1 km的TRMM年降水数据,并对降尺度TRMM数据进行精度检验。研究表明：① TRMM数据可用于区域年降水量估计,且与实测年降水量呈显著线性关系;② 通过建立不同年份、不同空间分辨率TRMM数据与其它遥感数据的多元统计模型,研究发现在中尺度下TRMM与观测年降水数据拟合效果较好,且在空间分辨率为0.50°×0.50°时的拟合效果最好;③ 降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力,确定性系数、标准误差和偏差均有明显改善,表明降尺度算法在将TRMM降水数据空间分辨率提高到1 km×1 km的同时,并能提高降水数据的精度。     

TRMM降水数据的空间降尺度方法研究

以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对TsHARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。     

TRMM降水数据的空间降尺度方法研究北大核心CSCD

以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对Ts HARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

中国降水未来情景的降尺度模拟

基于长时间序列(1964～2007年)的全国降水观测数据, 结合经纬度数据以及DEM、 坡向、坡度等系列地形特征数据, 利用空间统计方法, 在构建年平均降水降尺度模型的基础 上, 运用高精度曲面建模(HASM)方法对经过降尺度分析的HadCM3的A1Fi、A2a和B2a 三种情景T1～T4时段的全国未来平均降水进行高精度曲面模拟。模拟结果显示, 在T1～T4 时段内, A1Fi、A2a和B2a三种情景的全国平均降水均呈持续增加趋势。其中, 平均降水在 A1Fi情景中增加速度最快, B2a情景中增加速度最慢;A1Fi和A2a两种情景的平均降水均呈 加速增加趋势, 而B2a情景的平均降水则呈减速增加趋势。模拟结果表明, 本文构建的降尺 度模拟方法可以有效地实现IPCC GCM 的低分辨率的降水情景数据降尺度转换成高分辨率的 降水数据。     

江西省人口老龄化县域差异及其影响因素

人口老龄化是当代中国三大人口问题之一,受到政府和社会的广泛关注。利用探索性空间数据分析江西省人口老龄化的县域时空差异,通过地理加权回归(GWR)模型深入探讨江西省人口老龄化的影响因素。结果表明:(1)2000—2010年江西省人口老龄化系数显著提高,由6.29%提高到7.76%,由成年型社会转变为老年型社会;(2)2000—2010年江西省人口老龄化县域空间差异逐渐扩大,保持较强的正相关,全局指数分别为0.443,0.176,热点集聚显著但逐渐减弱,冷点区扩大;(3)不同因素对县域人口老龄化影响有所差异,人均GDP、城镇化、万人医生数等指标促进了人口老龄化,人口自然增长率及教育占财政支出等指标抑制了人口老龄化。     

2001-2010年石羊河流域上游TRMM降水资料的降尺度研究

在地形比较复杂的石羊河流域上游,基于2001-2010年TRMM3B43降水数据和1 km空间分辨率DEM数据,采用回归方程+残差法的插值方法,对石羊河流域上游10年平均TRMM3B43和2001、2007年两个典型干、湿年份的TRMM3B43数据分别进行降尺度操作,将空间分辨率由原来的0.25°×0.25°提高为1 km×1 km。利用研究区34个雨量站的观测数据作为"真实值",对2001-2010年的TRMM3B43和降尺度结果进行精度检验,结果表明:TRMM3B43降水数据整体上具有一定的可信度,但比地面站点观测的降水量偏小;TRMM3B43经过降尺度之后,数据在空间分辨率和精度方面都有一定程度的提高,其中10年平均TRMM3B43降尺度结果的精度要高于2001年(干旱),而2001年的降尺度结果精度又高于2007年(湿润);就单个雨量站而言,位于西部高海拔区域的站点的降尺度结果精度较高,而位于东部低海拔区域的站点的降尺度结果精度较低。     

住房价格空间格局及其影响因素的多尺度效应——以福州中心城区为例

基于2021年福州中心城区3 386个商品房住宅小区住房价格等数据,运用空间统计和多尺度地理加权回归,分析住房价格空间分布特征及其影响因素的作用尺度。结果表明：1）福州中心城区住房价格在东西和南北方向为倒“U”型曲线,东西向对称,南北向差异较大。空间格局呈“一主两副”的多中心模式,住房价格高的小区呈现“倾闽江、倾重点学区、倾商场、倾医院和倾生态资源”的特征。2）住房价格因素对空间异质性的影响明显,拥有专属带宽,楼龄、商场、小学等级是作用尺度趋近街道的局部因素,容积率、医院是作用尺度趋近区级行政区的局部因素,地铁站、长途汽车站、大学是作用尺度趋近福州中心城区的全局因素。3）住房价格显著影响因素的作用强度从大到小依次为小学等级、楼龄、长途汽车站、商场、容积率、大学、医院及地铁站。其中,小学等级、长途汽车站、容积率、医院与住房价格呈正相关,楼龄、商场、大学、地铁站与住房价格呈负相关。     

基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析

从短期气候预测的实际出发,针对月尺度的气温分县预测,使用逐步回归和主成分分析（即经验正交函数）的统计降尺度方法,利用地面观测站的气温资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心的大尺度气候变量（NCEP/NCAR）和国家气候中心月动力延伸预报模式资料（DERF）,对1982-2015年陕西省96个县区的1月和7月气温进行预测,建立统计降尺度模型,并采用交叉检验方法检验模型的预测效果,表明基于经验正交函数和逐步回归的统计降尺度方法在陕西省1月和7月气温的预测中是合理可用的。全省96个县区1月份预测值与观测值距平符号一致率大于60%达到了50个县区,7月份大于60%达到了60个县区。预测值可以较好的预测出气温变化趋势,但预测值变化幅度明显小于观测值。     

中国大陆省域人均CO2排放影响因素的空间异质性研究

以中国大陆30个省区为研究对象,基于2013～2019年各省区人均CO2排放及相关影响因素数据,运用多尺度地理加权回归方法,分析中国省域人均CO2排放影响因素的空间异质性.结果表明:(1)人均CO2排放影响因素的空间作用尺度不同.能源强度的空间作用尺度是所有因素中最小的,其空间作用尺度为45.而第三产业增加值与第二产业...     

流动人口购房意愿影响因素的空间异质性——基于MGWR模型的研究

基于2016年中国流动人口动态监测数据,运用多尺度地理加权回归模型对流动人口流入地购房意愿影响因素的空间异质性进行分析。研究发现：① 中国流动人口在流入地城市的购房意愿整体偏低,尤其在流动人口聚集的东南沿海地区,流动人口购房意愿最低。② 多尺度地理加权回归（multi-scale geographically weighted regression,MGWR）模型能识别出不同因素对购房意愿的影响具有空间尺度差异,其中户口类型、流动范围、流动次数等显著变量对不同区域流动人口购房意愿的影响存在明显的区域差异。③ 各影响因素呈现显著的空间分异格局,其中婚姻状况、户口类型、职业类型、房价、公共服务等因素对东南地区购房意愿的影响较大,收入、流动次数、已购住房、随迁子女等因素对东北地区购房意愿的影响更大,西北地区平均受教育年限和拥有住房公积金对流动人口购房意愿的正向促进作用显著,而跨省流动的负向影响由西北向中部地区梯度递减。     

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。     

新疆农村贫困化空间分布及影响因素探究——以荒地镇为例

在国家大力推进精准扶贫的政策背景下,分析不同地区贫困成因的差异性具有重要意义。本文以新疆维吾尔自治区莎车县荒地镇为研究区,通过地理探测器和地理加权回归模型探究该区贫困人口和状态的空间分布及其影响因素,研究结果表明：1)荒地镇农村贫困化呈现一定范围内集聚分布的特征,镇域中部和北部地区的贫困发生率明显高于其周边地区,中部的贫困地区由中心向四周扩散,北部的贫困发生率低于中部。2)导致贫困的主要因素包括距主干道距离、人口密度和男性人口所占比例。3)距离主干道的距离与贫困发生率呈现出明显的正向相关的关系,距离镇中心的距离与贫困发生率呈现出一定的负相关关系,人口密度与贫困发生率呈现出明显的负相关关系。4)依据不同地区贫困形成的主导因素,贫困地区可以划分为道路制约型和人口制约型,其中道路制约性主要分布在荒地镇的东南地区,而人口制约性主要分布在北部地区。针对不同成因的农村贫困,本文提出应该采用不同策略的扶贫措施。     

人口密度的空间降尺度分析与模拟——以贵州猫跳河流域为例

人口调查统计以行政区划为基本单元,数据精度不能满足较高分辨率的空间结构分析,也难以在地理综合研究中与自然地理要素数据相匹配.因此,人口密度空间化成为地理学的重要研究方向之一.本文基于贵州省猫跳河流域的乡镇人口数据,采用GIS空间分析技术与统计学方法,分析了人口密度与空间因子的关系;并采用多元回归的方法建立了人口密度数据...