地理要素的分布式空间近似查询处理方法

针对传统空间查询无法满足地理数据交互式可视化对处理时间要求的问题,以窗口查询为例,提出了一种空间近似查询处理方法。该方法包括预处理和查询两步:在预处理阶段,利用分布化的线简化算法对空间对象进行顾及误差的预处理采样,将采样过程及误差值用树型结构保存;在查询阶段,以豪斯多夫距离定义数据可视化的误差,进行误差可知的顶点即时采样与截取,从而实现针对可视化应用的高效的空间近似查询处理。在Hadoop集群上利用77GB的OpenStreetMap数据集进行了实验,证实了本方法的效力与效率。     

协同遥感信息与统计信息的人口空间格局分析

针对人口空间格局分布分析不足的问题,借助遥感信息与基本统计信息,引入人口地理集中度、探索性空间数据分析和地理加权回归模型,定量地分析了特征因子在市域范围上的空间异质性。人口集中指数与Moran指数能有效地反映空间事物之间的密切作用关系,在产业空间分布中能较好地评价集聚效应,反映空间分布状态。以长江经济带为研究区域,对人口空间分布进行了研究,得出了“圈层集中-东西对立-南北差异-四周分散”的分布特征,并从经济、社会、环境、土地利用方面分析原因,为人口合理增长和资源分配提供了参考。     

顾及平稳特征的PM2.5浓度时空趋势拟合研究

针对PM2.5浓度估算中全局平稳因素和局部非平稳因素同时存在的问题,该文以京津冀地区2015年1月—7月的PM2.5浓度为研究对象,人口密度、GDP、AOD、温度、相对湿度、风速和大气压强为影响因子,利用混合时空地理加权回归模型对PM2.5浓度进行估算。结果显示,考虑全局平稳特征时能有效地提升PM2.5浓度估算的精度,PM2.5浓度与风速、温度呈负相关关系,京津冀地区PM2.5浓度呈北低南高的趋势。