空间自相关的可塑性面积单元问题效应

可塑性面积单元问题(modifiable areal unit problem,MAUP) 效应是对空间数据分析结果产生不确定性影响的主要原因之一,在空间自相关分析中也不例外.本文分别利用网格模拟数据和中国人均GDP实例数据为数据源,以全局Moran's I 系数来探究空间自相关统计中的MAUP效应,分析结果表明,变量的空间自相关程度依赖于空间的粒度大小与单元的划分方法,但空间单元的变化与自相关性并不存在某种函数关系.因此,在进行空间自相关研究时必须选择合适的地理单元的粒度大小和分区.最后本文给出一种基于地统计内插方法来降低MAUP对空间自相关分析影响.     

社会经济统计数据空间化研究进展

社会经济统计数据通常是以各级行政区为单位的汇总数据,它虽然能反映统计单元之间的差异但却不能反映统计单元内部的异质性,在实际应用中,无法满足统计任意区域内的社会经济数据的需求,而社会经济统计数据空间化则是有效解决该问题的一条重要途径。本文对现有社会经济统计数据的空间化方法、社会经济统计数据空间化过程所依赖的辅助数据、现有主要的社会经济空间化数据产品进行了归纳总结,并从空间化方法的制约因素和改进方向、新型辅助数据的探索和多源辅助数据的综合利用、高时空分辨率和高精度数据产品研发3个方面展望了社会经济统计数据空间化的未来发展趋势。研究结果可为社会经济统计数据空间化方法的选择与改进、辅助数据的选择与综合利用、社会经济空间化数据产品的选择与改进提供参考。     

行政单元数据向网格单元转化的技术方法

数据网格化是图形绘制、科学计算和空间模型实现的基础工作。文章提出了空间数据从行政单元向网格单元转化的技术方法,在ARC／INFO软件的支持下,以人口数据为例,实现了这一方法。结果表明：利用网格单元表达社会、经济数据的空间分布,比用行政单元本身更接近于实际。如果提高网格单元的分辨率和行政单元数据的空间尺度,网格化的结果就会达到更加令人满意的效果。而且这种方法也可以用于其它统计单元数据(包括遥感数据)向网格单元的转化。     

基于遥感数据和POI数据的GDP空间化研究 ——以北京市为例

为了比较分析不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响,以北京市为例,基于土地利用数据对第一产业空间建模,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法对第二、三产业空间建模,将第一产业和第二、三产业进行格网叠加,并与辖区GDP统计数据进行误差分析。结果表明:借助土地利用数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据的GDP空间模拟结果与真实分布格局较为一致,而使用土地利用数据和夜间灯光数据进行GDP空间化模拟的精度明显降低。因此,将反映细节信息的POI数据加入到GDP空间化研究后,能够进一步扩展GDP空间化的数据源,提高GDP空间化模拟精度。基于土地利用数据、NPP/VIIRS夜光数据和POI数据可以实现较高精度的GDP空间化模拟。     

我国经济社会统计数据空间均匀程度分析

在经济社会数据应用中,以行政单元为空间统计对象的数据仍是目前最常用的数据.经济社会统计数据表示的是统计对象在空间区域上的一种平均状况.由于我国同级别行政区域的面积大小差别很大,统计区域内部差异也很明显,这导致同级别行政单元上的统计数据表现出的区域内部空间分布的真实性有很大差异,即数据表现出来的空间均匀程度有很大差异.这里以经济社会统计数据空间离散化分析为基础,利用GIS软件空间分析方法计算部分经济社会统计指标在不同省级行政单元上表现出来的空间均匀程度,用以说明不同经济社会统计指标表现出来的区域真实性,为相应数据的应用提供空间标尺参考.     

人口密度空间化的一种方法

人口密度空间化是地理学中一个重要的研究课题,但是传统方法直接生成的人口密度分布图具有不同区域间突变的缺点。该文中基于面积权重内插法与邻域平均法原理,以MapInfo为软件平台,在缺乏地形图、RS图片等资料的情况下,提出人口密度空间化的一种方法——网格单元面积权重内插法,并以丰县为研究区域进行例证。结果表明：该方法有效缓和了传统方法直接生成的人口密度图中的突变线,制作的人口密度Grid专题地图能够很好地反映人口密度的平均性,生成的人口密度三维可视化地图符合人口密度的空间分布特点。     

基于ESDA-GIS的青海省区域经济差异研究

以青海省43个县(市、区)及3个行政委员会和一个乡(格尔木市的飞地)为基本空间单元,以2006年青海省县域人均GDP等经济数据及人口数据为属性数据,在AreView、ARCGIS等GIS软件和GeoDA空间统计分析软件的支持下,利用空间自相关分析理论,对青海省县域经济之间空间差异进行了实证分析.表明:(1)青海省2006年经济重心与人口重心及几何中心均有较大偏移,GDP及人均GDP重心也有较大偏移;(2)总体上青海省2006年经济空间差异较大,Moran'sⅠ指数为0.5 138,空间自相关特性明显,经济发展水平相似的地区在空间上集中分布;(3)目前,青海省城市与区域相互作用类型属离散型和聚集型,而扩散型及均衡型尚未出现.青南广大地区属离散型,海西地区主要是由资源要素禀赋导致集聚型,海东地区特别是西宁市由于较好的自然条件、优越的空间区位、便利的交通及较完善的基础设施而产生较强的集聚效应,海东其它广大地区Moran's Ⅰ指数均较低(包括西宁市的两个市辖县),充分说明海东地区城市的扩散作用尚未显现,特别是省会城市西宁市对周围县域经济的拉动作用也不明显.     

内蒙古经济发展与开发程度空间匹配研究

从经济发展与开发程度空间匹配的视角出发,运用空间自相关方法,分析2001、2005、2011年内蒙古县域单元的人均GDP和区域开发程度(RDD)指数空间分布特征,借助改造后的波士顿矩阵划分县域单元的空间匹配类型,并进一步分析影响各类型单元发展的驱动力。结果表明:(1)内蒙古县域经济发展与开发程度均呈现东西部空间分异显著的特征;(2)县域单元经济发展与开发程度在空间上不完全匹配,区域开发集聚效应在时间上滞后于经济发展水平;(3)改造后的波士顿矩阵可划分县域空间匹配类型单元为热匹配型、开发主导型、经济主导型和冷匹配型四类,并分析了各匹配类型单元的特点;(4)资源禀赋、路径依赖和资本逐利性等对各类匹配单元的发展和空间分布影响深刻。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的省域GDP统计数据空间化方法——以广西壮族自治区为例

针对省域小尺度资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,以DMSP/OLS夜间灯光数据为依据,采用GIS与SPSS相结合的方法,分析广西生产总值、第一产业、第二产业、#工业和第三产业分别与夜间灯光指数的相关性,构建广西2010年GDP统计数据的空间化模型,并制作广西1km*1km GDP密度专题图。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光数据与省域GDP的空间分布相关性明显,相关系数为0.9755。估算得到的GDP密度能够完整地反映广西GDP宏观分布现状,可为今后经济决策和产值估算提供一定的依据。     

社会经济数据空间化研究进展

由于传统的社会经济数据在地学研究和使用中存在着数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化等问题,因而需要对社会经济数据进行空间化,使其满足科学研究的需求。国内外社会经济数据空间化的研究主要集中在人口数据空间化和GDP数据空间化两方面,而其他社会经济数据空间化的研究尚不多见。经过数十年的发展,国内学者提出了至少10余种社会经济数据空间化模型。该文按照其思想及方法的不同将其归为空间插值法、土地利用/土地覆被影响模型、多源数据融合法及遥感反演法四类,分别对其做了详细介绍,并评述了各种方法的优缺点;指出了今后对社会经济数据空间化结果应用的两个方向:用于分析社会经济数据对生态交错带时空变化的影响和根据社会经济数据空间化的结果进行土地利用历史重建。     

基于格网的甘肃省生态经济分区研究

在讨论以往生态经济分区研究方法与理论的基础上,提出了新的研究思路--基于网格的生态经济分区。利用GIS格网技术和相关统计软件,从甘肃省生态与经济两大系统耦合发展的历程分析入手,选取2010年甘肃省的26个生态经济指标,以6 km×6 km的规则格网,将整个甘肃省分为12 243个研究单元。经过分析比较,甘肃省被分为4个生态经济区即西北干旱区(Ⅰ)、陇中冷温带半湿润区(Ⅱ)、甘南高寒带湿润区(Ⅲ)、陇南暖温带湿润区(Ⅳ)和21个生态经济亚区。结合DEM,进一步对研究区进行分区,以期为促进形成甘肃省可持续发展格局提供科学依据。研究表明,格网技术提高了分区的精度和速度,是进行生态经济分区的有效方式之一。     

基于RS和GIS的区域人类活动强度空间模拟

人类活动强度的定量化和空间化是研究人类活动对生态环境影响的重点和难点,传统的统计方法难以实现空间定量化,而忽略社会经济统计数据的空间模拟方法获得的人类活动强度也存在缺陷。文中基于遥感、交通、地形和统计数据,探讨了综合应用统计、遥感和GIS方法模拟区域人类活动强度的方法,并应用该方法对衡阳盆地人类活动强度进行了模拟。定性分析结果表明,该方法能够较准确地获取区域人类活动强度空间分布。     

面向社区生活圈构建的郊区居民社区依赖性研究——以上海市为例

在郊区化和社区生活圈构建的背景下,提高郊区居民日常生活对社区空间的依赖性对于缓解城市发展压力、提高居民生活质量和满意度有重要意义。论文将功能性依赖和情感性依赖2个维度相结合,构建研究框架,将居民的社区依赖性划分为社区依赖、社区依靠、社区认同和社区排斥4种类型。以上海市为案例地区开展实证研究,基于2017年郊区居民行为调查的一手数据,分析居民功能性依赖和情感性依赖的基本特征及其群体间差异,并利用多项Logistics回归模型,研究社区空间特征对社区依赖性的影响。对不同群体和不同社区特征下社区依赖性的模式进行总结,以期为郊区社区生活圈规划提供研究依据。研究结果表明：不同群体的社区依赖性特征存在显著差异,小汽车拥有情况对于功能性依赖和情感性依赖的作用方向相反;社区设施密度主要影响居民对社区的功能性依赖;社区绿地率对功能性依赖和情感性依赖都有显著的积极影响;居民对社区的主观评价主要影响情感性依赖。社区生活圈的规划应改善社区环境质量,合理配置绿地、开敞空间和休闲设施,提高社区商业设施等级和质量,同时也要注重加强社会环境的建设。     

A method for finding a least-cost wide path in raster space

Given a grid of cells each having an associated cost value, a raster version of the least-cost path problem seeks a sequence of cells connecting two specified cells such that its total accumulated cost is minimized. Identifying least-cost paths is one of the most basic functions of raster-based geographic information systems. Existing algorithms are useful if the path width is assumed to be zero or negligible compared to the cell size. This assumption, however, may not be valid in many real-world applications ranging from wildlife corridor planning to highway alignment. This paper presents a method to solve a raster-based least-cost path problem whose solution is a path having a specified width in terms of Euclidean distance (rather than by number of cells). Assuming that all cell values are positive, it does so by transforming the given grid into a graph such that each node represents a neighborhood of a certain form determined by the specified path width, and each arc represents a possible transition from one neighborhood to another. An existing shortest path algorithm is then applied to the graph. This method is highly efficient, as the number of nodes in the transformed graph is not more than the number of cells in the given grid and decreases with the specified path width. However, a shortcoming of this method is the possibility of generating a self-intersecting path which occurs only when the given grid has an extremely skewed distribution of cost values.     

《中国人口地图集》的编制特点

本文叙述了《中国人口地图集》的编制特点。图集主要使用了准确的详细的1982年第三次人口普查资料,并用计算机制图技术完成了人口数据的提取、处理、人口指标值计算、统计分析、制图分级和图形输出。在文中同时对图集的自动编制过程作了简要说明。     

Characterization of neighborhood sensitivity of an irregular cellular automata model of urban growth

The neighborhood definition, which determines the influence on a cell from its nearby cells within a localized region, plays a critical role in the performance of a cellular automaton (CA) model. Raster CA models use a cellular grid to represent geographic space, and are sensitive to the cell size and neighborhood configuration. However, the sensitivity of vector-based CAs, an alternative to the raster-based counterpart, to neighborhood type and size remains uninvestigated. The present article reports the results of a detailed sensitivity analysis of an irregular CA model of urban land use dynamics. The model uses parcel data at the cadastral scale to represent geographic space, and was implemented to simulate urban growth in Central Texas, USA. Thirty neighborhood configurations defined by types and sizes were considered in order to examine the variability in the model outcome. Results from accuracy assessments and landscape metrics confirmed the model’s sensitivity to neighborhood configurations. Furthermore, the centroid intercepted neighborhood with a buffer of 120 m produced the most accurate simulation result. This neighborhood produced scattered development while the centroid extent-wide neighborhood resulted in a clustered development predominantly near the city center.     

北太平洋海面温度的年变化型及区划

本文用主成分分析方法,根据1949—1987年北太平洋286个格点的月平均海面温度资料,求得北太平洋海面温度的12种年变化型。讨论了前三种年变化型(占总方差的95%)的特点。分别计算了前三种年变化型对各格点的贡献率,再根据贡献率的空间分布图,将北太平洋海面温度分成八个区域,每个区域海温都有各自的统计特征。     

GIS中矢量多边形网格化问题研究

在实际的GIS空间分析过程中,为了更加简便快捷的实现某些特定的空间分析功能,常常需要将不规则的矢量多边形区域转化为规则的格网区域。该文介绍了矢量多边形网格化的四类算法：中心点归属法、面积占优法、重要性法和面积内插法。其中面积内插法又可分为面积权重内插法、基于表面模型的面积内插法和基于统计模型的面积内插法。同时介绍了各类算法的实现思想,并比较了其优劣及应用范围,认为基于表面模型的面积内插法是一种比较理想且极具发展前景的矢量多边形网格化方法。     

多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。