成都市体验性网络团购市场发展的空间特征

体验性网络团购模式正在对城市商业空间产生显著影响。以团购商品信息量作为基础数据,采用矢量数据符号法和空间插值法对成都市团购市场发展的空间特征进行分析。结果表明：餐饮、娱乐、生活和旅游酒店类团购信息在各商圈分布的集中化程度与摄影类相比较低。成都市中心区域的团购市场发展水平较高,形成了以春熙路商圈为核心的综合商业型热点区和以建设路商圈和双楠商圈为核心的生活服务型热点区。市场原则下团购市场发展的空间公平性较好的区域主要集中在成都市中心区域。团购市场发展的空间格局具有明显的区位特征,其空间发展的驱动力主要包括实体商业空间布局、消费者规模空间格局和区域可达性等;“时间距离”对团购市场区位特征产生的摩擦阻力已经超过空间距离。     

北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策

本文利用空间分析方法,对北京市长安街沿线的扒窃类案件的空间分布特征进行了研究。首先分析了长安街沿线的犯罪分布状况,发现该长安街沿线共存在3个异常明显的犯罪高发区域,分别对应于西单商业圈(A)、建国门路段(B)和大望路—四惠路段(C),通过将长安街沿线的常住人口与兴趣点(Point of Interest, POI)分布进行比较,发现案件与POI密度较高的区域存在较高的相关性。随后,利用核密度估计方法和时空热点矩阵方法分析了3个异常明显的案件高发区域内的犯罪活动时空分布模式,结果表明：高发区域A的犯罪高发时段为上午10时至下午18时,其中峰值出现在正午12时,犯罪活动主要集中在区域内的一些大型购物场所内;高发区域B和C的犯罪高发时间均为上午6时和下午18时前后,与早晚交通高峰时间比较一致,犯罪活动主要集中在区域内比较重要的公共交通站点附近。最后,根据长安街沿线案件高发区域内犯罪活动的时空规律性特征,提出了犯罪防控措施与建议。     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

基于拓扑关系的BIM室内封闭空间边界建筑要素搜索方法研究

BIM作为工程建设领域的热门新兴技术,包含建筑物全生命周期内的各种数字化信息,但其对要素间空间关系的描述限于建筑领域的专业性表达,以及建模过程中的预定义。基于BIM数据的几何-语义特点,提出一种自动化构建BIM建筑要素拓扑关系的方法,并以此为基础搜索室内封闭空间的边界建筑要素,得到以建筑要素为单元的室内空间划分;以整层建筑物空间作为实验数据,通过实验结果验证了算法的准确性,实现BIM室内三维空间分割,为基于BIM的空间分析提供数据支撑。     

中国经济增长与制度变迁的空间面板数据分析

以North的体制经济学为理论依据,将新古典经济学的Solow增长模型扩展为一个包含制度变量的计量经济学模型,并结合空间面板数据分析方法,使用1997—2005年中国省区的社会经济数据实证检验了经济制度环境对经济增长的影响。研究结果表明:该时期的制度变迁对中国的经济增长具有显著贡献力,证实了North的制度经济学理论假设。此外,空间面板数据的分析方法深入地揭示了省域经济活动之间存在的空间自相关性,即地区之间通过技术扩散、要素转移以及社会文化交流等在地理空间上发生相互影响。     

一种自然邻近关系查询的空间索引结构

自然邻近关系在空间数据库管理系统中具有十分重要的地位。为了克服Voronoi图受空间目标位置的影响,本文采用约束Delaunay三角网,针对在二维欧式空间中离散面目标的自然邻近关系查询问题。首先对离散面进行三角剖分,然后将代表相同邻近关系的三角形合并成一个union,进而建立面目标自然邻近关系表达结构-Unions Delaunay。通过与Unions Delaunay相结合建立空间索引结构-R-tree Gridfile来实现对空间目标自然邻居完备的候选集提取以及索引结构的更新。对比实验结果表明R-tree Gridfile索引结构能够有效支持空间目标的自然邻近关系查询。     

河南省城镇化空间差异研究

分别以地市和县(市)为单元,对河南省的城镇化空间差异进行了研究,发现中原城市群地区、三门峡以及豫北的安阳、鹤壁城镇化发展水平较高,而濮阳、南阳和黄海地区的城镇化发展水平较低。另外,从县域单元看,区域内部差异也较为明显:如中原城市群内部又可以从高到低分为三个圈层;一些重工业城市或资源型城市地区城镇化发展水平较高,而一些平原地区的传统农业区县(市)城镇化发展水平较低。基于此,提出了大力发展城市经济、增强城镇化的产业基础,实施重点突破、兼顾均衡发展,实施差异化发展、分区推进的城镇化发展策略。     

县域城乡融合评价及差异化发展路径——以浙江山区26县为例

基于综合评价法、变异系数法、耦合协调度模型、障碍度模型等方法,从要素层面开展1995—2020年浙江山区26县城乡融合水平评价及差异化路径研究。研究表明：(1)山区26县城乡融合发展综合水平稳定增长,且呈组团状分布格局。(2)山区26县各要素间协调互动作用逐步增强,耦合协调度以2008年和2018年两个时间点为分水岭,实现由濒临失调到勉强协调,再到初级协调的阶段式跨越;创新型要素内部、创新型要素与其他要素尚未形成良好的互馈效应。(3)城乡居民收入水平差距较大、技术要素辐射范围和深度不够、对区域城乡融合高质量发展带动作用不足是制约山区26县城乡融合发展的主要障碍因素。未来,可从强化要素流动与组合、促进产业转型升级、突破城乡融合发展障碍因素、加强区域密联4个方面探索县域城乡融合差异化路径,以实现城乡融合高质量发展。     

北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。