城市空间形态与特征的定量分析——以重庆市主城区为例

本文梳理了城市空间形态研究的理论与方法,系统分析了城市空间形态研究的趋势。鉴此,构建了城市形态定量化研究的测度指标体系,并以RS和GIS技术制定了城市形态定量化分析方法框架,对重庆市主城区空间形态进行了系统的定量分析。在城市用地扩展的时空特征上采用了面积增长量、城市用地扩展速度、扩展强度,及各方位用地扩展强度等指标;在城市外部空间形态特征方面采用了紧凑度、分形维数和形状指数等指标。结果表明:主城区空间形态演变受其重大事件影响较大,呈"突变"和"整合"相结合的演化过程;重庆市主城区空间扩展呈现明显的阶段性,以集约式和内涵式扩展为主;由于受主城区扩展的各向异性影响,主城区扩展以北向和西向扩展为主。本研究为城市空间形态的定量分析提供了参考。     

闽南金三角地区城市扩展及其驱动分析——以漳州市主城区为例

城市空间扩展是衡量城市化进程的重要指标。本文以闽南金三角地区的福建省漳州市主城区作为研究区,选取2000、2006和2013年的Landsat遥感影像,利用IBI建筑指数分别提取了3个年份的建筑用地信息,然后对其变化进行GIS分析。结果表明,13 a间漳州市主城区面积净增13.69 km²,净增面积为2000年的66.9%。主城区主要沿交通主干道往西北方向呈带状和面状扩展。缓冲区分析表明,道路对主城区扩展起到很大的引导和促进作用。综合社会经济数据可知,主城区的城市扩展历程与第二产业的发展密切相关,属工业导向型的城市扩展模式。另外,城市人口的增加也起到了一定的促进作用,不同区位人口增长速率的差异,对城市扩展的方向也产生了一定的引导作用。     

闽南金三角地区城市扩展及其驱动分析——以漳州市主城区为例

城市空间扩展是衡量城市化进程的重要指标。本文以闽南金三角地区的福建省漳州市主城区作为研究区,选取2000、2006和2013年的Landsat遥感影像,利用IBI建筑指数分别提取了3个年份的建筑用地信息,然后对其变化进行GIS分析。结果表明,13 a间漳州市主城区面积净增13.69 km2,净增面积为2000年的66.9%。主城区主要沿交通主干道往西北方向呈带状和面状扩展。缓冲区分析表明,道路对主城区扩展起到很大的引导和促进作用。综合社会经济数据可知,主城区的城市扩展历程与第二产业的发展密切相关,属工业导向型的城市扩展模式。另外,城市人口的增加也起到了一定的促进作用,不同区位人口增长速率的差异,对城市扩展的方向也产生了一定的引导作用。     

基于GridMet模型的浙江省温湿指数空间分布及地形影响分析

温湿指数是气候舒适度评价模型之一,通过温度与湿度的组合反映人体与周围环境的热量交换,本文利用2003-2018年浙江省及其周边71个气象站点月平均气温、地面水汽压数据,以及MODIS水汽产品,基于GridMet模型模拟了浙江省各月温湿指数空间分布（100 m×100 m）,分析了浙江省温湿指数随地形因子（海拔、坡度、坡向）变化的特征;讨论了各地形因子对温湿指数空间分布的影响程度。结果表明：① 海拔、坡度、坡向3个地形因子中,1月温湿指数随坡向的变化最大,7月最小;② 同坡向上,坡度变化对1月温湿指数影响较大,而海拔变化则是对7月影响最大;③ 南坡1月温湿指数随海拔和坡度增加均略为增加,南坡其他月份及北坡各月均为随海拔和坡度增加温湿指数减小;④ 北坡相对于南坡而言,海拔和坡度对温湿指数的影响更为明显。浙江大部分山区由于地形影响,夏季较为“舒适”,适宜建立避暑消夏的旅游项目。     

黄土高原地形因子间关联性的神经网络分析

不同的地形因子从不同侧面反映地面的起伏特征或空间变异,各因子之间所存在的相互关联、相互制约、相互影响的特征,在很大程度上揭示了地形发育与空间变异的内在本质。本文以黄土高原丘陵沟壑区的1∶10000和1∶50000两种比例尺的15个实验样区为样本,应用BP神经网络模型,探讨不同比例尺的地形定量因子与地面坡度之间的关联特征及其变化规律。实验结果表明:①利用神经网络分析方法可以有效定量评价地形因子间的关联性;②该研究方法有助于地学分析中DEM尺度的选择,地形因子的确定及其相关关系的量化。     

神农架林区植被分布与地形的关系研究

神农架林区是我国物种多样性最为丰富的地区之一,地形地貌复杂,对植被分布影响巨大。本文利用该地区2007年数字高程数据、2007年植被分布图以及2017年野外实地调查数据,基于最大熵模型和空间分析理论,从植被类型和种群两个角度研究该地区不同尺度植被空间分布的地形特征,分别量化植被类型和种群空间分布的地形范围,得到植被类型与地形因子关系模型、植被种群与地形因子关系模型。结果表明:①神农架林区影响植被空间分布的地形因子不同,其中影响针叶林分布的最重要的地形因子是高程和高程变异系数,影响阔叶林分布的是高程和坡向,影响灌丛分布的是坡向变率和坡向,影响草丛分布的较为分散;②典型植被种群分布的地形范围和植被类型的基本一致,其中90%针叶林分布在高程1600~2600 m间,典型种群巴山冷杉和华山松主要分布在高程1700~3200 m和1700~2200 m;85%的阔叶林分布在高程1000~2000 m间,典型种群青冈类和鹅耳枥主要分布在高程1200~2200 m间;95%的灌丛分布在坡向变率0~40°间,典型种群杜鹃和蔷薇主要分布在坡向变率小于40°的范围,但相应的关系模型存在差异,植被类型与地形因子为高斯模型,典型种群与地形因子关系模型相对复杂,不同种群的分布模式不同;③虽然坡度常作为数字地形的重要因子,但本文研究发现该地区坡度对植被类型和种群分布的影响不明显。研究结果可为神农架林区植被保护和恢复,以及植被规划和管理提供基础参考。     

生态约束性城市扩展模型构建与应用分析——以南宁市区为例

以生态安全理论与方法为基础,地理信息系统（G IS）和元胞自动机（CA）为技术支持,集成宏观的生态经济学Tietenberg资源分配模型和微观的GEOMOD模型,构建一种生态约束性城市扩展优化模型（Ecological Re-straintUrban Expansion Model,ERUEM）,进行了广西南宁市2005～2020年城市空间扩展情景模拟研究。通过Tietenberg模型完成未来各个时段内城市用地数量的最优分配;从满足局部土地生态适宜性、土地利用继承性和邻域影响的角度,利用GEOMOD模型结合城市用地生态适宜性评价,完成城市用地的空间分配,最终实现城市空间扩展优化模拟。模拟结果表明,该模型在生态安全约束下,南宁城市空间扩展主要占用农村居民地、工矿用地、未利用土地和园地,减少对林地、水田和旱地的占用,增加和保育了城市生态系统服务功能,优化了城市空间的扩展;该模型方法可为南宁市土地利用规划和城市规划管理提供参考依据。     

基于RS与GIS的喀斯特地区农村居民点空间分布研究——以广西隆安县为例

文章应用RS技术提取隆安县遥感影像中居民点信息,借助GIS的空间分析功能对居民点数据与坡度、土壤、水系、交通以及城镇集聚效应等5个影响因子进行空间分析,分析喀斯特地区农村居民点分布与坡度、土壤、水体、道路和城镇集聚等影响因子的关联性。     

LibPQ的PostgreSQL空间几何对象的实现方法

利用PostgreSQL数据库管理系统所提供的访问接口LibPQ,实现了一种访问及操作空间几何对象的方法。该方法通过在客户端继承空间几何对象,并在自定义空间几何对象基础模型之上扩展的自定义空间数据模型。同时,充分利用自定义的扩展空间数据模型实现空间操作,进行GIS软件平台的研发。     

近三十年来昆明市建成区扩展遥感监测与分析

以遥感影像为数据源,借助GIS技术提取了6个时期的昆明市建成区扩展及对周边土地占用的信息.在此基础上,利用扩展弹性系数、分形维数等方法分析了昆明市1974～2004年建成区扩展的时空特征、土地利用类型演变过程,以及与人口增长之间的协调关系,并应用相关分析和主成分分析方法,对影响昆明市建成区扩展的社会经济因素进行分析.结果表明:30年来昆明市建成区扩展了3.07倍,1974～1988年的14年间,仅增加了13.36km²,而1988～2004年的16年,增加了144.07km².其增长速度与市区人口增长速度相比,有时超前有时滞后.建成区是以老城区为核心沿东北、西南、东南三个方向呈“星形”扩展.其扩展占用的土地主要是耕地.自然因素对建成区的扩展形态起着限制作用,社会经济因素是建成区扩展的内在推动力,政策和规划对建成区扩展起着引导和促进作用.     

耦合元胞和斑块尺度分层驱动机制的城镇扩展CA模拟

面向新时代国土空间规划的要求,城镇用地扩展与农业空间、生态空间的关系面临新的挑战,而城镇用地扩展模拟可为制定国土空间规划政策提供科学支持。城镇建设用地斑块的空间特征,是城镇用地扩展的重要影响因素,且与元胞层面处于不同层级,因此分层级耦合元胞与斑块的空间特征,能够提升模拟的精度和科学性。以上海大都市圈为例,本文构建一种兼顾城镇建设用地空间网络结构和变量层级关系的CA模型(Spatial Network-Hierarchical Generalized Linear-Cellular Automata, SN-HGLM-CA)。首先通过城镇建设用地空间网络模型提取斑块的空间特征,再利用分层广义线性模型考虑变量间的层级关系,得到城镇用地扩展的适宜性概率,继而嵌入元胞自动机模型中进行城镇用地扩展的模拟。本研究得到以下研究结论：(1)基于城镇建设用地斑块构建的空间网络模型,对于识别城镇建设用地的空间重要性特征和挖掘其扩展规律具有重要意义;(2) HGLM模型能够揭示城镇建设用地扩展中元胞和斑块的层级性关系,有助于提高CA模型的科学性和模拟精度;(3)基于SN-HGLM-CA模型的城镇用地扩展模拟...     

三峡库区万州主城区第四系堆积层厚度的估算方法及应用

堆积层厚度是区域地质灾害体稳定性预测及定量评估不可或缺的基础数据,传统的空间插值方法制图效率低,精度也较差。以三峡库区万州主城区为研究对象,通过分析区内第四系堆积层厚度标志得出各标志因子,根据已知厚度区域的特点提取堆积层厚度与其标志因子之间的关系,建立了基于随机森林算法的堆积层厚度模型,最后将该模型应用于整个区域估算出堆积层厚度的空间分布。特征点的预测值与实测值的比较结果表明:模型整体的误差变异小,预测的准确度较高,预测结果具有较高的可信度。      

定南县岭北矿区植被覆盖与地形因子关系分析

以岭北稀土矿区植被退化的环境为研究背景,数据选择1990、1999、2008、2013四年30 m分辨率LandsatTM数据,利用像元二分模型估算研究区植被覆盖度;利用DEM数据获取研究区的坡度及坡向地形因子,并对不同地形因子进行定量评价。分析定南县岭北矿区植被覆盖度与不同地形因子条件的相关性,及不同地形因子条件下植被覆盖的分布特点。研究结果表明:植被覆盖度受高程、坡度影响较大,其中在高程400 m到500 m,坡度6°~15°区域内植被覆盖度较其他区域高,坡向影响主要表现在阳坡阴坡上,阴坡植被覆盖度普遍比阳坡高。研究结果能够快速、客观地反映稀土矿区植被的状况,为南方稀土矿区环境的治理和监测提供有效科学依据。     

基于时空Logistic回归模型的漳州城市扩展预测分析

本文提出一种以时空Logistic回归模型来预测城市扩展的新方法。其首先在传统Logistic回归模型中加入空间自相关结构构建空间Logistic回归模型,然后,利用漳州市区近20年(1989-2009年)的数据,建立不同时期城市扩展模拟的多个子空间Logistic回归模型M1,再采用一次平滑指数法综合处理这些时间序列...     

空间数据引擎关键技术与应用分析

地理特征相关信息的一体化存储与访问是GIS软件平台研发的关键技术。在扩展关系数据模型的支持下,利用成熟的商用扩展关系型数据库管理系统存储和管理海量空间数据,是发展大型GIS平台空间数据库管理系统行之有效的技术方法。本文对几种典型的空间数据库管理平台ArcSDE、OracleSpatial、InformixSpatialDataBlade、DB2SpatialExtender和MySQLSpatialExtensions从存储模型、进程管理方案、空间查询和索引以及数据缓存技术等方面进行了分析。     

基于犯罪大数据的城市基层警务设施评价与选址研究

城市基层警务设施普遍存在布局不科学的问题,主要是因为传统的布局方法仅依赖人口总量和警务经验,无法准确掌握大量犯罪发生的热点区域,包括空间位置和集聚程度。以北京市主城区为例,使用“热点—风险空间—千人指标”三视角为分析框架,挖掘法院刑事判决书文本以获取犯罪空间大数据并识别热点作为核心因子,结合商业中心和居住人口分布两大警力需求因子,利用两步移动搜索法综合评价北京市五环内巡逻警务站设施现状服务水平,并运用网络分析和综合评价为新增站点的选址和优化提出建议。     

川地区地震灾害的地形因子分析

选取极灾区北川县为研究区,利用数字高程模型（DEM）提取地形因子进行地形信息的定量分析。研究结果显示：坡度40°～50°、坡度变率在18°-30°、地形起伏度为50-70m,甚至更大的地区极易发生地震灾害。     

多年平均气温空间化BP神经网络模型的模拟分析

气温数据空间化是插补无站地区温度、使气温数据便于综合分析的重要技术手段.理想情况下,气温的空间化分布受经度、纬度和海拔高度的影响,呈现规律性的空间分布态势.但是,各种微观因子如坡度、坡向、地形起伏、地表覆被等的存在,在一定程度上扰乱并弱化了这种规律性的分布态势.本文基于Matlab平台,利用BP神经网络研究了多年平均气...     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。     

近20年烟台主城区土地利用变化特征与驱动分析

以TM影像为基本数据源,结合土地利用现状图和土地详查数据,分析了烟台主城区1992年以来土地利用空间扩张特征与机制,以能够更好地对城市进行科学规划控制,促进城市经济协调发展。通过对1992年及2013年TM遥感影像进行处理分析,结合烟台市的社会经济统计数据,得出结论：烟台市1992年到2013年城市空间扩张向西面及沿海方向发展;城市建筑用地面积增加较多,耕地和水域面积则呈减小趋势。影响城市土地利用空间扩张的驱动因子主要是经济发展、人口增长、产业结构、交通发展及国家政策等,其中经济发展和人口增长是促进烟台城市土地利用空间扩张的主要因素。