夜光遥感支持下的城市人口核密度空间化及自相关分析

基于福建省福州市鼓楼区街道社区人口统计数据、夜光遥感影像、Landsat8影像,融合核密度与回归方程,绘制30 m栅格空间分辨率的人口密度图并进行空间自相关分析。方法:① 采用核密度方法对69个社区人口计算生成人口密度分布图。建立786个居民小区点的人口密度与夜光遥感的常规QQ分位图,检测出人口密度存在较大的误差区域:五凤街道和洪山镇。② 建立人口密度与夜光遥感、Landsat8线性分解的不可渗透表面影像之间的二元二次回归方程,修正两个区域的人口密度误差。③ 采用高/低聚类分析、热点分析、聚类和异常值分析,得到鼓楼区人口高聚类属性,显示了鼓楼区最大商业圈区域与人口密度最大居民点区域,展示了人口聚类的空间局部差异性格局。结果:① 研究中所采用的人口空间化技术融合了2种空间化方法:核密度与回归方程。生成30 m栅格空间分辨率的人口密度图。② 鼓楼区人口密度均值分为3种类型:11 000、25 000和50 000人/ km²,人口密度分布近似正态分布。③ 当鼓楼区人口密度均值大于33 000人/ km²,不可渗透表面灰度值与人口密度相关性更强。反之,夜光亮度值与人口密度相关性更强。     

中国艾滋病空间格局和时空演化分析

探索艾滋病疫情的空间格局和时空演化特征,发现其分布和流行规律,对促进艾滋病防控工作具有重要意义。本文基于1997—2016年中国艾滋病省级发病率资料,利用空间自相关技术探测艾滋病疫情的空间格局,并使用重心轨迹迁移算法进行时空演化分析。结果表明：中国艾滋病疫情在省级尺度上具有较强的空间依赖性。1997—2016年,中国艾滋病疫情的全局空间关联程度从弱变强,而且存在进一步强化的趋势;疫情总体呈现“南重北轻,中部过渡”的空间格局,可将中国艾滋病发病率在局部发生空间自相关的区域划分为以内蒙为代表的北方疫情冷点片区和以广西为代表的南方疫情热点片区;中国艾滋病疫情的总体流行程度不断加深,且具有明显的地域差异性,在空间上表现为非均衡增长。因此,今后的艾滋防控工作必须在传统预防手段的基础上注重疫情扩散的时空规律,重点加强对疫情热点区域和高风险传播方向的管控,以达到区域协同、精准防控的目的。     

基于空间自相关的区域经济极化结构演化研究——以江苏省为例

从空间自相关视角厘清经济发展水平较高和较低地区的空间组织关系演化规律对区域经济健康发展具有重要意义。在界定集极、孤极和外围等概念基础上,运用地统计分析方法,按两级三区和三级五区结构体系分别构建江苏省全局和局部经济空间极化结构,分析其演化过程,结果显示：①全局空间集极范围不断扩大,孤极数量减少,逐渐形成南集极北孤极、南极北外的空间结构,其间空间自相关作用逐渐增强,区位是极化动因;② 局部空间演化走势不尽相同：沿江和沿京杭运河地区经济空间极化结构逐渐升级,而沿东陇海和沿海地区却相对恶化。因此认为当前江苏省全局空间中南北显著分化和局部空间相背演化现象值得关注。     

长江经济带空气质量指数的时空特征及驱动因素分析 ——基于贝叶斯空间计量模型的实证

基于2015年长江经济带126个城市空气质量监测数据,首先利用探索性空间数据分析方法揭示了空气质量指数（AQI）的时空演变特征,然后采用贝叶斯空间滞后模型探讨了长江经济带空气质量指数的社会经济驱动因素。研究结果表明：① 长江经济带年AQI在空间上整体具有东高西低,长江以北高长江以南低的分布特点,具有明显的空间集聚特征。空气污染严重的热点地区主要集中长三角城市群的江苏省、浙北地区、皖北大部分地区以及上海市。空气质量较好的冷点地区则主要集中在云南省、四川的攀枝花以及贵州的大部分地区。② 长江经济带AQI在季节上呈现冬春高、夏秋低的季节变化趋势。总体而言,四季的高值集聚主要分布在鄂皖苏,低值集聚主要分布在云贵地区。③ 贝叶斯空间滞后模型回归结果显示,长江经济带空气质量存在显著的空间溢出效应。此外,模型结果证实了“环境库兹涅兹曲线”假说;FDI回归系数为正,支持了“污染避难所”假说;人口密度、公路客运量均是导致空气污染加剧的重要因素,而第三产业比重和建成区绿化覆盖率增加有利于长江经济带空气质量的改善。     

Spatially simplified scatterplots for large raster datasets

Abstract

Scatterplots are essential tools for data exploration. However, this tool poorly scales with data-size, with overplotting and excessive delay being the main problems. Generalization methods in the attribute domain focus on visual manipulations, but do not take into account the inherent nature of information redundancy in most geographic data. These methods may also result in alterations of statistical properties of data. Recent developments in spatial statistics, particularly the formulation of effective sample size and the fast approximation of the eigenvalues of a spatial weights matrix, make it possible to assess the information content of a georeferenced data-set, which can serve as the basis for resampling such data. Experiments with both simulated data and actual remotely sensed data show that an equivalent scatterplot consisting of point clouds and fitted lines can be produced from a small subset extracted from a parent georeferenced data-set through spatial resampling. The spatially simplified data subset also maintains key statistical properties as well as the geographic coverage of the original data.     

An efficient optimum interpolation scheme for objective analysis over Indian region

In the optimum interpolation scheme, the weights for the observations are computed by solving a set of linear equations for every grid point. As the number of observations increases particularly over data-rich regions, the matrix dimension increases and the computer time required to solve these equations to determine weights increases considerably. In order to reduce the computer time for computing the weights, Tanguay and Robert suggested schemes in which the gaussian function representing the autocorrelation function has been approximated by a second-order and also by a fourth-order Taylor series expansion. This resulted in the solution of matrices of order 4 or 9 respectively to obtain weighting functions irrespective of the number of observations used in the analysis. In the present study, the analyses of mean sea level pressure and geopotential height at 700 mbar level have been carried out for five days using the above two schemes and the regular OI scheme. The analyses are found to be similar in all the three cases suggesting that a lot of computer time could be saved without sacrificing the analysis accuracy by using the modified scheme in which the second-order approximation is utilized.     

新疆人口分布与经济发展不一致性时空演变分析

利用人口分布与经济发展的不一致性指数和空间自相关模型,从时空角度出发,对1993,2003,2014年新疆人口分布与经济发展的不一致性现象的空间分布及地域关联性进行分析。结果表明:1 1993—2014年新疆人口分布与经济发展呈现严重的不平衡,二者之间存在错位现象,人口集聚高于经济集聚成为主要特征。人口的空间分布与区域经济之间关系有所协调,但仍具有不均衡性。2新疆人口经济不一致性地域分异明显,各类型区在空间分布上存在集聚性。3新疆人口分布与经济发展的不一致性存在正的、显著的空间自相关性,且这种相关性有增强的趋势。局部空间自相关分析下,全疆人口分布与经济发展的不一致性从东到西形成了"低-低""不显著""高-高"平行分布的集聚格局,且"低-低"与"高-高"的分布格局具有背向性,新疆人口经济不一致性的现状正在逐步改善。     

中国创新能力时空格局演变及其影响因素

创新驱动是经济发展新常态下中国发展的必然选择。本文选取2000-2014年中国30个省(市、区)的创新能力相关数据构建面板数据集,运用线性加权综合法、变异系数、基尼系数、空间自相关、NICH指数分析等方法,结合GIS空间分析软件和SPSS数据分析软件,探究中国创新能力时空格局演变及其影响因素。研究表明：①2000-2014年中国创新能力逐年提升,从2000年的0.199提升至2014年的1.775。其中知识创新能力和技术创新能力提升速度较快,而政府支撑和服务能力以及创新基础环境提升较缓慢。②创新能力区域差异由“大差距低水平”向“小差距高水平”转变,高水平和增长较快的区域主要集中在东部沿海地区,西南和西北各省(市、区)创新能力较弱且增长较慢。③区域物质资本集聚、区域智力资本集聚、区域创新环境、全球化知识溢出等是影响中国创新能力时空格局特征的主要因素。     

中国粮食供需的区域格局研究

粮食安全问题在世界范围内一直被高度关注。本文主要以中国333个地级市为基本研究单元,在粮食供需现状分析的基础上,借助GIS和Geoda空间分析工具,从区域的空间差异和时空变化两个角度,建立粮食供需模型,研究中国粮食供需的结构特征和空间分布规律。结果表明：① 2012年中国粮食供需结构为净余粮,仅有约52%的地级市能通过粮食生产保障基本粮食需求。② 粮食供需的空间分布具有区域差异性,基本呈现西缺粮东余粮,南缺粮北余粮的特点;③ 在省域和地级市两种空间单元尺度上,粮食供需有一定的规律,表现出明显相关性,呈集聚状态。④ 2008-2012年,中国的净余粮量增加,高余粮和高缺粮是主要的变化类型,其中高余粮区对余粮量增长的贡献率达到75.24%。