基于地理加权回归的中心城区共享单车出行特征及影响因素研究——以广州为例

移动信息通讯技术的发展和全面渗透融入社会生活,导致高度压缩的时间、空间和距离,重塑了城市居民行为活动模式。共享单车作为"互联网+共享"的新型出行方式改善了居民的出行方式。但既有成果对共享单车的研究尚不充分。使用摩拜单车1周的骑行数据,剖析广州中心城区共享单车出行轨迹的时空间分布特征,基于地理加权回归方法进一步探究建成环境的功能密度因素对共享单车出行的影响及程度。研究发现,共享单车在工作日和休息日的出行均具有明显的早晚高峰特征。公共交通站点POI密度、功能混合度、机动车道密度等因素的边际作用表现出显著的空间不稳定性。研究能为共享单车企业提升运营水平和政府优化慢行交通环境提供参考。     

广州市主城区共享单车骑行目的地时空特征与影响因素

已有共享单车骑行影响因素研究主要关注起点,大多忽略目的地,在探讨其影响因素的时间差异及交互作用方面较少。以广州市主城区为例,引入地理探测器,精细分析目的地分布影响因素的时间差异,并进行交互探测。研究发现：① 早高峰到达量大于晚高峰,早高峰目的地多分布在CBD,信息产业园和职住平衡地区,晚高峰多分布在地铁3号线体育西至华师站沿线和高密度住宅区。② 服务设施类是影响最显著的类别,其次是交通可达、土地利用和自然环境类别,其中影响力较大的因子依次是住宅、餐饮、公司、购物设施分布、路网密度、距地铁站口距离和POI多样性。③ 各因子影响力存在明显时间差异,所有建成环境因子在早晚高峰时段影响力均大于其他时段,其中公司企业分布因子的影响力在早高峰时段迅速增强。④ 因子间均为双因子增强关系,其中服务设施分布类别中因子交互作用最显著,服务设施分布与交通可达类别的因子交互作用次之。     

城市建成环境对共享单车出行影响的时空特征——以深圳市为例

以深圳市为例,利用共享单车OD等多源数据,从工作日、休息日多时段分析共享单车出行时空特征,并构建基于客观物质空间、主观感知体验的建成环境“5Ds”指标,运用多尺度地理加权回归模型（MGWR）解析不同建成环境对共享单车出行流量影响的时空异质效应。研究表明：1）时间上,工作日和休息日早、晚高峰的共享单车出行流量较其他时段整体显著,且休息日较工作日的峰值时段具有滞后性;空间上,各峰值时段的出行流量高值区域呈“多核集聚、带状延伸”的分异格局;2）各建成环境要素对共享单车出行流量影响的时段差异显著。就业设施密度、围合度及人口密度在各时段均具有高解释度,其影响力整体呈全局显著特征,其余变量则在不同时段存在局部显著效应;3）各时段影响较为显著的变量在空间作用尺度上存在分异。就业设施密度与围合度的影响力在各时段的空间变化最为稳定,街道绿视率与人口密度在不同时段呈现差异化的空间分布特征。     

基于地理加权回归的漫湾库区景观破碎化及影响因子分析

应用地理加权回归模型分析漫湾库区景观破碎化指数——有效筛网大小与相关因子之间的空间关系。选取的解释变量分别是距道路的距离、距乡村的距离、距河流的距离、坡度。结果表明：大坝修建后4种解释变量与有效筛网大小呈现较显著的正相关性。与线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高。1974~1988年,有效筛网大小对各影响因子最敏感的区域面积呈现显著的时空变化这为确定水电站建设及其他因素对景观破碎化影响的大小,并进一步改善库区景观破碎化的现状提供了依据。     

基于地理加权回归的吉林省人口城镇化动力机制分析

以吉林省各县域(市辖区)为基本单元,借助第六次人口普查和统计年鉴的相关数据,结合地理加权回归模型和空间自相关分析方法,讨论人口城镇化水平和国有动力、非国有动力、农业动力及外向动力等因素的空间相关关系,并以此解释人口城镇化分县域(市辖区)差异的影响因素。结果表明:国有动力对吉林省人口城镇化的影响作用最大,影响强度由中北部向西南、东南两个方向递减;农业动力和非国有动力分居二、三位,但差别不明显。其中农业动力的影响强度由西北向东南方向递减,非国有动力的影响强度由东南向西北递减;外向动力对人口城镇化的影响力较弱,影响强度各地区差别较大。吉林省人口城镇化未来发展应重视非国有动力的影响和农村现代化的作用;关注人口城镇化动力多元化,考虑实现错位发展和个性化发展。     

基于地理加权特征价格法的上海外环内住宅租金分布成因分析

城市住宅租金具有经济与社会双重性质,既反映房地产的市场供需关系以及价格决定机制,也反映了居民的住房需求满足情况和解决方式。建立以特征价格法为基础的空间自回归模型,探索影响上海住宅租金空间分布的驱动因素。通过Web数据抓取获得上海2012年12月至2013年1月的住宅租金样本数据,根据特征价格法将影响住宅租金的9个因素归纳为区位特征、邻里特征、整体特征三大类,利用双模型(普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR))双形态分析对比。结果表明:市中心辐射对上海住宅租金的影响呈现"东强西弱"的格局,地铁站点对城市中心的租金影响较弱,对近郊的租金影响较大,而内环内租金对就业可达性最为敏感。优质教育和医疗资源的空间分布不均衡,前者受限于学区划分和户籍政策,对租金的影响以内环线为界呈内低外高;而后者虽不受户籍限制,但服务范围狭小,对浦西的影响较大。浦东租户对小区环境及小区竣工年限支付意愿更高。     

中国高技术产业创新效率影响因素的空间异质效应—基于地理加权回归模型的实证研究

首先借助超越对数生产函数形式的多产出随机前沿模型估算出2008年~2013年中国30个省域高技术产业创新效率,继而基于地理加权回归模型(GWR)研究了企业规模、市场结构、政府投入及研发支出结构对创新效率的影响。结果表明:中国30个省域高技术产业创新效率存在空间正自相关性;企业规模、市场结构及研发支出结构对创新效率产生正向影响,而政府投入阻碍了高技术产业创新效率;各影响因素对高技术产业创新效率的影响均具有空间异质性特征,且随着时间的推移稳定存在。最后提出相关政策建议。     

基于地理加权回归的中国灰水足迹人文驱动因素分析

根据Hoekstra和Chapgain提出的污染物吸纳理论,估算了2012年全国31个省（区、市）的灰水足迹,采用空间自相关分析方法探讨了2012年中国灰水足迹的空间分布特征,通过构建基于地理加权回归的STIRPAT模型,测算了人口和富裕等人文因素对灰水足迹的影响。结果表明：中国灰水足迹存在较强的空间正相关性和空间分布不均衡性;人文因素对水资源环境的威胁大小排序,依次为城市化率、人口数量、产业结构和富裕程度,其中,城市化率、人口数量、农业比重和人均GDP每提高1%,分别引起灰水足迹增加1.03%、0.85%、0.63%和0.52%;人文因素对灰水足迹的影响存在空间差异,人口对灰水足迹的影响由北向南逐步加大,富裕对灰水足迹的影响由西向东逐渐减小,农业和城市化对灰水足迹的影响由南向北逐步增大;在现有样本范围内,计算结果有条件地支持环境Kuznets曲线。     

波士顿共享单车出行与街区建成环境的关系研究——基于广义可加混合模型

共享单车作为低碳环保的交通出行方式，在全球许多城市得到了快速发展。但已有共享单车与建成环境的关系研究较少关注街区空间尺度及形态因素，且忽略了影响因素的非线性作用。基于波士顿共享单车出行数据，分析共享单车出行的时空特征；运用广义可加混合模型，解析骑行量与街区建成环境的关系。结果表明：(1)波士顿共享单车骑行量由中心区向城市外围呈圈层梯度递减趋势，骑行距离具有3km集中骑行圈与6km极限骑行圈特征；(2)周末、天气、温度等时变因素会显著影响单车使用；(3)骑行量与街区总人口数、路网密度和地铁接入性显著正相关，与街区路网方向熵、平均路段长度分别呈L形、倒U形的非线性关系。最后，从可骑行社区构建、TOD慢行系统建设以及精准化共享单车投放等方面，阐述了研究对我国城市的启示。     

广州市社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性

通过构建社区出行低碳指数（CTLCI）模型,对广州市社区出行低碳指数的空间格局及其差异特征进行了分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型对社区出行低碳指数的影响因素以及其间关系的空间异质性进行了研究。结果表明,广州市社区出行低碳指数由中心城区向外逐渐递增,呈明显的圈层结构。内圈层的社区出行低碳指数内部差异最小,中间过渡圈层的最大。社区人口密度对社区出行低碳指数的影响以正向作用为主,公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数的影响以负向作用为主,且它们的影响作用具有空间异质性。具体指出了在不同地域空间内社区人口密度、公共交通供给水平和路网密集程度对社区出行低碳指数在影响程度和作用方向上的差异,为减少广州城市交通碳排放、针对不同空间制定有效的低碳政策和构建低碳城市空间结构提供了科学依据。     

Urban Expansion and Spatiotemporal Relationships with Driving Factors Revealed by Geographically Weighted Logistic Regression

Urbanization improves our lives but also threatens human health and sustainable development. Revealing the spatiotemporal pattern of urban expansion and spatiotemporal relationships with driving forces, especially in terms of the ubiquitous and fast growing small city, is a crucial prerequisite to solving these problems and realizing sustainable development. Kunshan, China was used as a case study here. Eleven variables from four aspects covering physical, socioeconomic, accessibility and neighborhood were selected, and logistic regression and geographically weighted logistic regression modeling were employed to explore spatiotemporal relationships from 1991-2014. Results reveal that urban expansion in Kunshan shows an accelerating tendency with annual expansion from 2000-2014 four times higher than for 1991-2000. More importantly, the annual expansion rate of Kunshan of 28.42% in 2000-2014 is higher than that of a large city. Urban expansion and related factors have spatiotemporal varying relationships. From a global perspective, the closer to a city, town, main road and the higher the GDP, the more likely a region will undergo urbanization. Interestingly, the effect of population on urban expansion is decreasing, especially in developed areas, and the effect of distance to lake is enhanced. From a local perspective, the magnitude and even the sign of the coefficients vary across the study area. However, the range of the coefficient of GWLR is around that of the corresponding variable in LR, and the sign of most variables in GWLR is consistent with that of corresponding variables in LR. GWLR surpasses LR with the same explanatory variables in revealing regional differences and improving model reliability. Based on these findings, more attention should be given to small cities in China. Promoting the connotation of city culture and public services to realize New-type Urbanization and regional diversity policy in order to manage urban expansion scientifically are also recommended.     

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。     

广州市居民网络购物频率的影响因素及其空间差异

基于广州市居民网络购物行为调查问卷和电子地图兴趣点(POI)数据,从全市和不同区位2个空间尺度,运用有序多分类Logistic回归模型探讨了个人社会经济属性、商品特征、空间环境及物流快递4类因素对居民网购频率的影响。研究发现:①影响因素在不同空间尺度和不同区位产生作用的因子个数、作用强度和作用方向存在差异。影响因子数量在全市域范围最多,远郊区最少。各因子总体上在近郊区和全市域作用强度大,在远郊区最弱。退货服务重要性在近郊区和中心区作用方向相反;②部分空间环境因子对网购频率有影响,城市化水平、商业中心可达性在全市域范围有影响,居住地城市化水平越高、离商业中心距离越近的居民网购频率越高,支持了创新扩散假说。快递点数量在中心区有影响,居住地快递点数量越多的居民网购频率越高。其它空间环境因子没有显著影响。③个人社会经济属性因素对网购频率影响较大,性别、年龄是最重要的影响因子,其次是学历、职业,月收入影响最小。商品特征、快递物流因素各因子在不同区域对网购频率产生较大影响。     

基于居民通勤行为分析的城市空间解读--以广州市典型街区为案例

行为研究是近年来人文地理研究中颇受关注的领域之一,对微观行为进行宏观归纳,进而解释人地关系是提升其理论价值的重要方向之一。GIS的应用在很大程度上解决了研究手段上的瓶颈问题。本文将GIS与传统的研究方法相结合,构建基于智能图的微观行为调查方法体系,并利用GIS实现微观行为及空间感知的宏观空间模拟,探讨基于城市居民通勤行为分析的空间解读方法。同时,将该方法运用于广州市,选择具有典型意义的街区进行研究。通过调查,获取典型街区实体空间信息、被调查者社会属性、通勤行为空间和对通勤沿路相关实体要素的感知等信息,进行分析与模拟。一方面,分析认为,居民通勤行为空间在很大程度上反映实体空间的现状及其演化,同时,与社会空间有一定的关系;另一方面,以调查获取的数据为实验基础,利用GIS进行基于个体对实体空间感知的宏观效果模拟实验,该方法能较好地解读实体空间的特征和存在的主要问题,并具有一定的可拓展性。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的湘鄂赣省际交界区县域经济空间格局及影响因素

采用NPP/VIIRS夜间灯光数据表征经济发展水平,结合空间自相关分析方法对湘、鄂、赣省际交界区县域经济空间格局进行可视化分析,利用地理加权回归模型(GWR)分析相关影响因素的空间异质性。结果表明:湘鄂赣交界区县域经济存在明显的"金字塔"型等级特征,且低水平县(市)相对其他地区更靠近省界,边界效应特征表现突出;空间集聚性层次较低,具有"连片贫困"特征;热点地区大都位于湘、鄂、赣交界区外围地区,冷点地区位于广大的内部腹部地区,"内冷外热"两极分化的不平衡格局仍未能有效化解;劳动、资本、政府作用均具有积极作用,其中劳动投入与资本投入回归系数高值易集中于热点地区,低值则集中于冷点地区。政府作用影响效应一方面随着地区到中心城区距离的增加而依次递减,另一方面表现为省份间影响差异。交通水平与教育发展水平对经济发展差异影响呈现出正负两极分化特征。     

环境公正视角下广州市污染企业分布与区域人口社会特征的时空关系研究

环境公正研究关注人民生活质量的空间公正问题。从环境经济地理学的角度,本研究以广州市为研究对象,采用1995年、2004年、2013 年的工业企业数据和1990年、2000 年、2010 年的人口普查数据,运用空间可视化工具和多尺度地理加权回归模型等方法,分析了广州市污染企业的分布及其与区域人口社会特征关系的时空变化,然后探讨转型背景下中国城市污染企业分布的环境公正问题。研究发现,广州市污染企业空间分布经历由中心城区集聚向近郊区和边界地带集聚的过程,在城市产业空间重构与社会空间分异的共同作用下,污染企业空间分布的环境不公正问题由最初表现不明显转变为全市范围的阶层差异与企业污染负担之间关系,具有不同于西方环境不公正现象的特征和成因。     

基于GWR模型的中国区域旅行社业效率空间分异及动力机制分析

基于DEA模型对中国31个省域的旅行社业效率空间分异特征进行了分析,首次运用GWR模型探索交通、资本、人才、信息化和经济动力对区域旅行社业效率影响的空间差异。结果表明：旅行社业效率在空间上具有正相关性和集聚特征,空间格局从“川”字型向“山”字型转变。各动力因子的系数均存在空间非平稳性。资本和人才动力的回归系数在空间分布上从南向北依次递减;经济动力的分布趋势为从北向南依次递减;交通动力对中西部地区旅行社效率提升的促进作用显著于东部地区;信息化动力则在东部地区表现出较强的促进作用。     

邻避设施空间分布特征及其与周边住宅价格的关系——广州案例

随着中国城镇的快速发展以及市民环境意识的提高,由邻避设施引发的矛盾日益增多。合理规划邻避设施,是促进环境正义、推动社会和谐的重要课题。论文从“规划云平台”获取广州主城区邻避设施的地理信息数据,通过Python语句编码收集广州主城区小区平均房价数据,运用克里金插值法分析邻避设施的空间分布特征,构建多元线性回归模型和地理加权回归模型研究邻避设施与周边住宅价格的关系。研究发现,广州主城区邻避设施的布局与低收入住宅区的分布在空间上具有一致性,邻避设施主要分布在房价较低的住宅区周边;邻避设施对周边小区房价的影响与邻避设施的类型和所在区位相关,城市边缘区的邻避设施对房价造成了显著的负面影响,而城市中心良好的区位条件、基础设施与公共服务配套一定程度上抵消了邻避设施的负外部性;污名化类的邻避设施对房价的影响程度明显小于污染类、风险聚集类和心理不悦类邻避设施。本研究对有关城市邻避设施的科学规划布点具有一定的借鉴和指导意义。     

中国美丽乡村空间格局演变及其影响因素

以2014年、2017年、2020年对应的140、560、1216个美丽乡村为研究对象,运用GIS空间分析方法研究美丽乡村空间格局演变特征,采用地理探测器和多尺度地理加权回归探究美丽乡村空间格局的影响因素及其在空间上的分异。研究表明：① 美丽乡村空间分布的集聚性增强,主要集聚区呈现“带状-网状-面状”分布的演变趋势,热点区由沿海地带向内扩散。② 美丽乡村的空间分异是多因素共同作用的结果,但各影响因素对美丽乡村空间分异的解释度呈显著差异,其中非物质文化遗产、5A级景区、人口密度对美丽乡村空间分布的解释力最大。③ 主要影响因素对美丽乡村空间分布的影响作用存在空间差异,且局部不平衡性显著,正相关和负相关分析单元具有呈块状与带状的聚集特征。