可达性研究动态及测算模型修订

可达性在地理、交通、经济、规划等学科领域的应用日益广泛,但其概念和测算方法仍在不断的探讨之中。通过考察可达性的概念及其有关的研究动态,将可达性定义为空间网络中其他节点的某种流量借助某种交通方式抵达目标节点的难易程度。对5种主要的可达性模型进行比较,将交通站点通勤频次引入基于加权最短旅行时间的可达性模型,提出一个修订的可达性测算模型。运用全国168个地级及以上城市2011年的数据,对未修订和修订的可达性模型的测算结果进行分析对比,修订的可达性模型更能真实地反映可达性信息。     

数字地形分析应用适配性知识的案例表达与推理方法

数字地形分析(Digital Terrain Analysis, DTA)在应用时依赖于建模知识,尤其是关于所建的应用模型是否与研究区特点、数据等条件相适配的知识(称为“应用适配性知识”);由于这类知识难以形式化表达,现有的数字地形分析工具对此类知识缺乏利用,从而导致普通用户在应用数字地形分析时建模困难。针对该问题,设计了一套数字地形分析领域应用适配性知识的案例表达与相应的推理方法。以美国32个河网提取案例为例,通过交叉验证,初步表明案例及其推理应用方法适合于数字地形分析领域应用适配性知识的形式化表达与应用,该方法通过与建模环境的集成,可大幅降低数字地形分析应用建模难度。     

基于机器学习的登革热时空扩散预测模型对比分析

BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型是机器学习领域常用的三种预测方法,但在登革热预测方面鲜有人涉及。本文以广州市主城区登革热预测为例,对比BP神经网络、GA-BP神经网络及SVR模型在登革热时空预测上的作用,比较三种模型在登革热时空动态预测中的优劣性。研究表明,1从模型预测效果上看,SVR模型稳定,预测效果显著优于BP及GA-BP模型;2从模型性能上看,GA-BP模型优于BP及SVR模型; 3SVR与GA-BP模型在登革热预测上切实可行。     

A cost path and network analysis methodology to calculate distances along a complex river network in the Peruvian Amazon

Distance is a key variable in explicating environmental, social, and economic conditions and in defining spatial and temporal patterns. Prior research has primarily focused on using simple to complex algorithms for calculating distances along road networks. In contrast, few algorithms are available for distance calculations along fluvial networks which are often more erratic, divergent and transient than road networks. Fluvial transportation is relied upon worldwide, particularly in developing regions, where communities use river networks for transportation, access to natural resources and for trade and commerce. This paper presents a methodology developed for mapping complex fluvial networks for travel distance analysis. The methodology was applied in four major river basins in western Amazonia over some 35,000 km of river length and incorporating 919 communities as origins/destinations. A cost path and network analysis methodology was created using vector and raster datasets in a Geographic Information System (GIS) to assess interactions among communities and the distances traveled by river to reach district capitals, major urban centres and marketplaces. An accuracy assessment using distance values calculated from a previous study using a different methodological approach in the region as well as Google Earth Pro, found a high degree of concordance for distance calculations. Our methodology creates a very flexible approach for complex river systems that can be use to calculate river distances in an adaptive and efficient manner and that can be use in other regions of the world where rural communities must rely on rivers for transportation.     

Spatial patterns of retail activity and street network structure in new and traditional Israeli cities

The association between spatial patterns of retail activity and the spatial configuration of street networks was examined by means of the space syntax methodology in eight Israeli cities that represent two city types, characterized by different planning approaches and urban growth: (i) new towns, which were established according to a comprehensive city plan and modern planning concepts of “tree-like” hierarchical street networks and “neighborhood units”; (ii) older cities, where street networks and the spatial patterns of retail activity were formed incrementally during their growth. Unlike in older cities, retail activity in new towns concentrates in relatively less-accessible and intermediate locations. This is indicated by a weak correlation between retail activity and the street network’s Integration and Choice centrality measures. The comparison between Israeli cities illustrates the influence of urban growth and planning approaches on the formation of retail activity and its interaction with the structure of the street network.     

地震灾害情景下产业空间网络风险评估——以日本丰田汽车为例

以日本东南海地震为情景,以日本丰田汽车及其关联企业为例,基于工厂个体数据及其部件供应的拓扑和空间网络,模拟灾害风险在产业网络中扩散转移过程,建立直接损失与间接功能损失的评估模型,为产业空间网络风险评估提供新的思路和方法借鉴。结果表明：在东南海地震情景下,丰田汽车约48.1%的工厂将直接受损,其中生产设施损失约5587亿日元,厂房建筑损失约1980亿日元。由于关键工厂受损,将间接导致整个产业网络中断。在最长37日恢复情景下,将造成约9230亿日元的间接功能损失。地震灾害对丰田汽车产业网络影响显著,有必要采取有效措施进行减灾降险。     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

基于全球—地方视角的创新网络研究进展

全球化、创新驱动是新时代的重要特征之一,创新网络成为经济地理学者关注的热点领域之一。在评述现有创新网络研究成果的基础上,本文界定了全球—地方创新网络的内涵和特征,论述了其类型、结构、作用机理和分析方法,并得出结论：全球创新网络与地方创新网络是不可分割的有机体,地方创新网络是全球创新网络的子系统,知识流是创新网络各主体之间联系的重要纽带,行业协会、技术联盟与成员之间的多次协商是全球—地方创新网络的重要组织方式,而网络知识测量方法则能较好地实现定性分析结论与统计计算结论的融合,能较好地刻画、模拟全球—地方创新网络的形态、结构、演变和机理。从服务国家建设和推动中国创新地理学发展的目标出发,有必要开展基于中国国情和视角的全球—地方创新网络机理与区域经济增长之间互动关系的研究,启动不同产业领域的全球—地方创新网络的比较分析,检验网络知识测量方法的可靠性和准确性。     

北京市风险投资的空间分布与合作网络研究

国内外有关风险投资(VC)空间集聚的研究大多基于国家层面,本文基于北京市VC机构的位置和联合投资信息,运用本文空间分析与社会网络分析技术,研究VC机构的空间集聚和合作网络。空间分析发现,VC机构主要集聚在CBD、金融街、中关村三大核心区;在时间尺度上呈现分散—集聚—再分散的趋势。其中,国资机构主要集聚于金融街,外资机构主要落户于CBD,且以私募基金(PE)类机构为主;中关村则依托高新技术成为创新型企业的融资区。叠加合作网络后进一步发现,城市尺度下的VC机构合作并不受地理区位限制,并且各个VC集聚区之间关系颇为紧密。按“中心度”到“边缘—核心”的递推分析表明,外资机构在北京市风险投资合作网络中具有突出地位,其对联合投资的偏好主导了网络的形态。国资虽占据了部分网络节点但核心地位不够突出,而本土民营机构虽然数量较大但在网络中多处于半边缘位置。     

基于SNA的新型集中社区公共空间网络结构优化

公共空间并非“存在即合理”。公共空间网络结构效率折射出社会网络的重构能力、社会资本的建构强度、社会秩序的重塑能力。新型集中社区作为近年大量涌现的新型居住形态,正面临社会关系重构的巨大压力。本文运用社会学的网络分析法研究公共空间网络,并对苏州新型集中社区D的公共空间网络结构进行实证分析,其结论为：公共空间网络的关联度为0.216、中心势0.358、小世界值1.978,表明空间网络整体关联度不足,呈现出破碎化的特征;商业空间整合效应的发挥受到业态配置的影响;居民社会属性对空间网络结构特征造成一定影响。最后,基于“社会—空间”互动逻辑,以社会网络重构为导向,从集中安置模式、公共空间网络优化2个层面,提出新型集中社区有待进一步研究的方向,以期为当前及未来的集中社区规划建设和公共空间整体优化提供科学合理的依据。