基于Voronoi图的高密度城区停车场空间布局分析——以广州市海珠区为例

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。     

1995-2010年山东省粮食单产变化空间分异及均衡增产潜力

以县域为基本空间单元,采用GIS 空间分析和ESDA方法,对山东省1995-2010 年间县域粮食单产空间格局变化进行了分析,在此基础上,结合全国农业生态区划,分析山东省粮食均衡增产潜力。结果表明:① 山东省县域粮食单产水平之间的差异整体上呈现出先增大后减小的趋势。鲁北和鲁西北平原农业生产基础差,单产增长速度最快;鲁西南平原农业生产基础差,单产增长速度较慢;鲁中南丘陵和山东半岛农业生产基础好,单产增长速度较慢;② 县域粮食单产变化的Global Moran's I 值为0.5708,表明单产变化的区域分布并非完全随机,而是表现出明显的空间集聚特征,4 种集聚类型中,“H-H”类型区和“L-L”类型区占主导,“H-H”类型区主要分布在鲁北和鲁西北平原,“L-L”类型区主要分布在鲁西南平原、鲁中南丘陵和山东半岛;③ 全省可划分为4 个一级、9 个二级均衡增产类型区,粮食单产增产潜力鲁北和鲁西北平原>鲁中南丘陵>山东半岛>鲁西南平原;总产量增产潜力约为9.50×10⁶ t,其中鲁中南丘陵>鲁北和鲁西北平原>鲁西南平原>山东半岛。     

社会网络视角下长三角城市旅游经济空间差异

以长三角16个城市为例,通过修正后的引力模型构建旅游经济联系网络,运用社会网络分析方法对网络进行定量分析,进一步对长三角旅游经济空间差异的原因进行分析。长三角城市旅游经济联系网络的密度为0.533,规模为128,直径为3,网络密度处于中等水平。上海（舟山、台州）在中心度指数、权力指数、结构洞水平、核心度等指标上得分处于优势（劣势）地位,位于整个网络的核心（边缘）。空间自相关分析表明,各城市旅游业空间聚类态势与网络特征呈现出很强的正相关性,各城市在网络中相对位置的优劣,对城市旅游经济的发展将产生重大影响。社会网络分析方法能够揭示区域旅游经济发展差异的内部机理,为研究区域旅游空间差异提供新的视角。     

长江中游经济带区域经济差异及其时空演变特征

以长江中游经济带的鄱阳湖生态经济区、皖江城市带、武汉城市圈、长株潭城市群各地级市为研究单元,以1995-2011年常住人口总数、总GDP和人均GDP为测度指标,采用标准差、变异系数、泰尔指数、空间自相关等方法,在ArcGIS及GeoDA等软件的支持下,从时空角度分析了研究区域经济差异及其演变特征。结果表明：从时间演变特征看,长江中游经济带总体发展水平不断上升,绝对经济差异在不断扩大,且这种扩大趋势从2000年后逐步增强;相对经济差异不显著,4个经济区中1995-2003年武汉城市圈经济相对发展最快,鄱阳湖生态经济区发展最慢,2003-2011年皖江城市带发展最快,武汉城市圈发展速度有所下降;各经济区内部经济差异不断扩大,其中武汉城市圈内部经济差异最大。从空间演变特征看,区域内经济发展的空间差异逐渐加大,空间集聚趋势越来越弱,扩散效应逐渐增强,高水平发展的城市出现极化现象,中心城市的辐射带动作用不强。交通区位、区域政策、中心城市的联动、资源禀赋与产业结构是引起区域经济差异的主要原因。     

山东省人口空间分布格局的多尺度分析

人口空间分布具有一定的尺度依赖性,从不同尺度上对人口空间分布格局进行分析,可以更确切、真实地揭示人口的空间分布规律,为制定区域发展规划、灾害评价、环境保护等提供科学依据。本文以山东省为研究区,运用空间自相关方法和统计相关分析方法,比较市级、县级、1 km三个尺度上人口分布的空间自相关性及其与环境—经济因子的统计相关性,试图探讨不同尺度下人口的空间分布模式及影响(指示)因素,从不同尺度揭示人口的空间分布格局特征。结果表明:①从不同尺度对人口的空间分布格局进行分析,可以得到从宏观到微观不同详细程度的信息。从市级尺度分析,可以得到山东省整体的人口空间分布特征;从县级尺度分析,可以得到山东省各市内部的人口空间分布特征;从1 km尺度分析,可以得到山东省各县内部的人口空间分布特征。②不同尺度上,人口的空间分布格局特征不同。市级和县级尺度上,人口分布受环境—经济因子的影响表现出与一些因子显著相关,而受空间集聚的作用较小;1 km尺度上,人口分布与环境—经济因子的相关性较小,而主要受空间集聚的作用,在县内部,人口往往集中分布于某一区域,呈现出典型的集聚分布模式。     

江苏省人口空间格局演化特征

以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。     

顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择——以植被覆盖信息统计为例

统计格网尺度的不同会带来统计结果的差异,如何选择统计格网是地理国情信息统计的重要工作。本文提出了一种顾及空间自相关的地理国情信息统计格网尺度选择方法。采用地理国情普查数据,在50 m、60 m、70 m、80 m、90 m、100 m、250 m、500 m和1000 m几个尺度下,以植被覆盖信息统计为例,利用面积占优法和中心点归属法两种方法分别进行格网化,得到了不同尺度的植被格网数据;计算植被覆盖面积统计误差,分析不同尺度下植被覆盖信息的空间自相关的变化特征,并利用Moran’s I系数差值进行尺度选择,得到了植被覆盖信息统计格网的适宜尺度。以龙沙区和清涧县作为研究区域,结果表明,在地理国情植被覆盖信息统计时,不同地区的格网统计适宜尺度是不一样的,植被覆盖度中低的龙沙区的适宜尺度为100 m,而植被覆盖度高的清涧县的适宜尺度为250 m。     

不同空间权重定义下中国人口分布空间自相关特征分析

人口分布的研究对实现人口、环境、资源可持续管理具有深刻意义。相对于洛伦斯曲线、基尼系数等传统度量指标,运用空间自相关分析可以较好地表达人口分布的集聚现象,揭示人口格局的空间结构和空间相互作用。空间自相关测度的关键因素之一为空间权重矩阵。当前人口空间自相关特征测度多采用单一邻近关系定义空间权重矩阵,忽视了不同空间邻近关系对自相关特征分析结果的影响。本文根据距离阈值和邻接关系定义了八种空间权重,包括新定义的高铁两小时可达性空间权重。基于2010年《中国人口年鉴》统计资料,结合GeoDa软件测度了中国人口空间分布自相关特征并分析空间权重定义对自相关特征分析结果的影响。发现:(1)在不同空间邻近关系下,中国省域人口密度分布在全局自相关上均呈现空间正自相关,但其显著性水平有差异;(2)局部自相关分析结果Moran's I表现出明显的区域差异。     

Using autologistic spatial models to simulate the distribution of land-use patterns in Zhangjiajie, Hunan Province

Nowadays, spatial simulation on land use patterns is one of the key contents of LUCC. Modeling is an important tool for simulating land use patterns due to its ability to integrate measurements of changes in land cover and the associated drivers. The conventional regression model can only analyze the correlation between land use types and driving factors, but cannot depict the spatial autocorrelation characteristics. Land uses in Yongding County, which is located in the typical karst mountain areas in northwestern Hunan province, were investigated by means of modeling the spatial autocorrelation of land use types with the purpose of deriving better spatial land use patterns on the basis of terrain characteristics and infrastructural conditions. Through incorporating components describing the spatial autocorrelation into a conventional logistic model, we constructed a regression model (Autologistic model), and used this model to simulate and analyze the spatial land use patterns in Yongding County. According to the comparison with the conventional logistic model without considering the spatial autocorrelation, this model showed better goodness and higher accuracy of fitting. The distribution of arable land, wood land, built-up land and unused land yielded areas under the ROC curves (AUC) was improved to 0.893, 0.940, 0.907 and 0.863 respectively with the autologistic model. It is argued that the improved model based on autologistic method was reasonable to a certain extent. Meanwhile, these analysis results could provide valuable information for modeling future land use change scenarios with actual conditions of local and regional land use, and the probability maps of land use types obtained from this study could also support government decision-making on land use management for Yongding County and other similar areas.     

内蒙古贫困地区生态安全评价及空间格局分析

在压力-状态-响应(Pressure-State-Response, PSR)模型确立指标体系的基础上,采用灰色关联度分析和熵值赋权相结合的方法,测算出2012年内蒙古贫困地区生态安全综合,压力,状态和响应指数,对研究区生态安全状况进行综合评价;并利用地理空间分析方法和空间分析软件GeoDA对生态安全综合状况进行空间相关性分析,同时结合研究区自然地理特征和社会经济状况,对其生态安全空间格局特征及成因进行诊断性分析.研究发现:(1) 内蒙古贫困地区生态安全水平整体处于一般状态,等级布局具有大聚集,小分散的特点;(2) 生态安全状况分布并非完全随机性,而是表现出空间相似值之间的空间聚集,具有正相关性;(3) 生态安全等级分布状况呈现出区域分异的特点,总体表现为内蒙古西部和东部贫困地区处于一般状态,而中部贫困地区生态安全水平整体处于良好状态,区域内部生态安全水平具有明显的县域差异;(4) 生态安全水平较好的县域和生态安全处于一般水平的县域,压力,状态,响应指标方面差距明显,且影响因素各异.