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地理国情分类区划是认知和分析地理国情的有效途径,是研究认识地理国情类型特征、组合及其演变趋势的区域差异和地理国情空间分异的基础。本文通过对地理国情普查的基本统计数据进行分析,制定了地理国情分类区划的指标体系;基于多维尺度分析和聚类分析,构建了地理国情分类区划模型。选择河南省地理国情普查数据,对其进行分类区划实验。通过对地理国情数据进行多维尺度分析,根据分析的可视化结果,可直观地确定地理国情的分类区划数,并将此设置为初始的聚类数;在此基础上进行k均值聚类,可实现河南省地理国情的分类区划,通过对各聚类簇中指标数据特征进行分析,并根据各聚类簇中心对区划各类型进行定义和解释,最后对聚类结果进行空间化表达。结果表明：河南省地理国情可划分为指标数据极值区、指标数据低值区、指标数据中值区和指标数据高值区4类,且根据空间集聚性分析,可判断分类区划的空间集聚效应显著,各区划类型间相互包容和渗透,集聚呈4条西南?东北的条状带。该项工作可为统筹地理国情与区域可持续发展,制定切实可行的区域发展政策提供科学依据。 相似文献
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黄土高原地区NDVI与气候因子空间尺度依存性及非平稳性研究 总被引：6，自引：3，他引：3
基于MODIS传感器的植被指数产品(MOD13Q1)及50年气候数据,通过地理加权回归与普通最小二乘回归模型对比,对中国黄土高原地区NDVI与气候因子间的空间尺度依存性及非平稳性进行研究,以期准确建立二者间关系.结果表明:① 研究区域内,NDVI与气候因子间存在很强的空间尺度依存关系,相同空间尺度下,年均降水较年均温对NDVI影响的波动性更大;② 与普通最小二乘回归模型相比,地理加权回归模型能够更准确地展现二者间关系;③气候因子对该地区NDVI的影响差异明显,降水存在直接正向影响,而温度的影响则较复杂;④ NDVI与气候因子间沿东北--西南的分布格局体现出区域内不同植被--气候区差异特征.二者间的异质情况还反映出除气候外,人类活动,地形等其他因素对NDVI的影响. 相似文献
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在CSG-BR三维模型的基础上提出一种基于对象的CSG-BR三维数据模型构建方法.将地理实体按照CSG-BR三维模型的要求进行抽象、分解和组织,并把最小地理实体的几何特征、属性信息等相关信息进行对象封装,用边界表示法和结构实体几何表示法组织地理空间对象信息,建立各对象之间的语义关系.利用VRML对OCSG-BR数据进行三维可视化,实现了复杂三维空间数据及其相互间复杂关系的集成组织和管理,为对象化三维模型构建提供一种新方法. 相似文献
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传染病多维度聚集性探测方法 总被引：5，自引：1，他引：4
及早发现异常健康事件的苗头是有效进行传染病早期预警的关键.现有的传染病聚集性探测仅限于时间、空间或时空维度,往往容易忽略病例个人情况从其他方面反映的信息,从而造成过度预警.论文结合蚁群聚类算法和Bayesian Gamma-Poisson 模型,提出一种全新的传染病多维度聚类探测技术.研究区麻疹爆发案例证明该技术在继承以往时空聚集性探测技术思想的基础上,考虑了病例的属性信息,能更为灵敏、准确地找出传染病聚集区域.此方法在实际工作中具有潜在的重要应用价值. 相似文献
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陕西省生态农业干旱区划研究 总被引：9，自引：2，他引：7
选取主要气候变量、地质土壤类型、水文、径流特征、地表植被类型及分布等10个影响陕西省生态农业干旱因子,利用K-Means Clustel‘Analysis(快速聚类法)和Hierarchical Cluster Analy-sis(分层聚类法)相结合的方法,对陕西省生态农业干旱区划进行研究,将陕西地区划分为8个生态农业干旱相似区,并对区划合理性进行了检验.分析表明:采用生态因子和干旱因子相结合的聚类分析方法能够较好地反映陕西省生态农业干旱实际情况,充分地体现"陕西省生态农业干旱"的空间分布特征,具有较强的科学性. 相似文献
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经济统计信息往往包含多维属性,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间来实现多维信息可视化,这有助于研究其内在空间分布规律。在评价线性方法 (PCA)、非线性方法 (NLM和SOFM),以及监督分类方法 (SVM)等四种降维方法的基础上,以2007年四川省区县尺度为研究单元,运用不同分类方法针对区县社会经济发展现状进行聚类(分类)处理,并对成果的差异性展开了深入讨论,主要结论如下:PCA虽然能在整体上揭示经济发展趋势,但结果与实际情况差异较大;NLM能很好地展现出四川经济发展的区域态势和核心区域,准确反映了四川经济发展现状;SOFM的分类结果与发展现状较吻合,但局部地区存在一定的错分情况,且不能进行类内目标的比较;SVM是监督分类,需要已知样本来训练分类过程,在样本的选择上存在较大的主观性,且最优参数的搜索过程较为复杂。本文对几种降维方法的比较,并在经济统计领域中的应用,可以为相关的空间多维信息降维研究提供参考。 相似文献
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经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。 相似文献
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简单、复杂与地理分布模型的选择 总被引：6，自引：3，他引：3
地理分布的数学建模是空间分析的基本途径之一,但空间维度建模素为科学研究的难题。由于数学新方法的发展和复杂性研究的兴起,地理空间建模的一些传统困难有望解决。本文通过两类地理分布的对比分析,论述地理建模的关键在于简单分布的特征尺度和复杂分布的标度。地理分布包括空间分布和规模分布,其本质均为概率分布和广义的数学空间分布,而概率分布可以分为简单分布和复杂分布。简单分布具有特征尺度,平均值有效,概率结构清楚;复杂分布没有特征尺度,平均值无效,概率结构不明确。对于简单分布,应该采用有尺度分布函数开展尺度分析;对于复杂分布,理当采用无尺度分布函数开展标度分析。分形几何学、异速生长理论和无尺度网络理论都是复杂系统分析的定量方法,这些方法的综合集成,可望为地理分布建模和地理系统的空间分析提供有效的数理工具。 相似文献
10.
引入湖泊经纬度、海拔、湖水温度、湖水pH值以及湖水Na+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、 SO42-、CO32-、HCO3-浓度等13个基本变量作为聚类指标,构建了自组织特征映射（SOFM）网络,对巴丹吉林沙漠南部共计105个常年积水湖泊进行了非线性聚类,并与基于类平均法的线性聚类分析结果作对比,得到两种聚类分析方法的结果大体一致,即以雅布赖山北东—南西走向断裂带为界,湖泊呈较明显的二聚类分布,断裂带北部的湖泊聚集一类,接近断裂带以及断裂带南部的湖泊聚为一类,这与实地考察结果相互印证。对聚类结果进行判别后发现,SOFM网络的聚类结果更为准确可靠,其在识别地理现象微小差异方面更具优势。而根据断裂带两侧不同类型湖泊的分布,可以推断巴丹吉林沙漠南部湖泊群地下水源补给空间上的非同源性,以及地下岩层组分和结构上的空间差异性。 相似文献
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Traditional spatial clustering methods have the disadvantage of “hardware division”, and can not describe the physical characteristics of spatial entity effectively. In view of the above, this paper sets forth a general multi-dimensional cloud model, which describes the characteristics of spatial objects more reasonably according to the idea of non-homogeneous and non-symmetry. Based on infrastructures’ classification and demarcation in Zhanjiang, a detailed interpretation of clustering results is made from the spatial distribution of membership degree of clustering, the comparative study of Fuzzy C-means and a coupled analysis of residential land prices. General multi-dimensional cloud model reflects the integrated characteristics of spatial objects better, reveals the spatial distribution of potential information, and realizes spatial division more accurately in complex circumstances. However, due to the complexity of spatial interactions between geographical entities, the generation of cloud model is a specific and challenging task. 相似文献
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Traditional spatial clustering methods have the disadvantage of “hardware division“, and can not describe the physical characteristics
of spatial entity effectively. In view of the above, this paper sets forth a general multi-dimensional cloud model, which
describes the characteristics of spatial objects more reasonably according to the idea of non-homogeneous and non-symmetry.
Based on infrastructures’ classification and demarcation in Zhanjiang, a detailed interpretation of clustering results is
made from the spatial distribution of membership degree of clustering, the comparative study of Fuzzy C-means and a coupled
analysis of residential land prices. General multi-dimensional cloud model reflects the integrated characteristics of spatial
objects better, reveals the spatial distribution of potential information, and realizes spatial division more accurately in
complex circumstances. However, due to the complexity of spatial interactions between geographical entities, the generation
of cloud model is a specific and challenging task. 相似文献
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《地理学报(英文版)》2010,(5)
Traditional spatial clustering methods have the disadvantage of "hardware division",and can not describe the physical characteristics of spatial entity effectively.In view of the above,this paper sets forth a general multi-dimensional cloud model,which describes the characteristics of spatial objects more reasonably according to the idea of non-homogeneous and non-symmetry.Based on infrastructures' classification and demarcation in Zhanjiang,a detailed interpretation of clustering results is made from the spatial distribution of membership degree of clustering,the comparative study of Fuzzy C-means and a coupled analysis of residential land prices.General multi-dimensional cloud model reflects the integrated characteristics of spatial objects better,reveals the spatial distribution of potential information,and realizes spatial division more accurately in complex circumstances.However,due to the complexity of spatial interactions between geographical entities,the generation of cloud model is a specific and challenging task. 相似文献
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基于空间聚类分析的福建省各县市经济发展水平研究 总被引：2，自引：0，他引：2
将空间坐标和属性特征有机地结合起来,给出空间距离的定义,提出位置与属性一体化的空间聚类方法——基于空间距离的K-均值聚类法,利用M atlab编写其算法程序。同时以福建省各县市经济发展水平的类型划分作为研究实例,首先选取反映社会经济发展水平的8项指标,并利用G IS技术提取各县市的重心位置坐标,再利用该空间聚类算法将福建省各县市的经济发展水平聚类为5类,结果表明此算法能够综合考虑空间位置邻近性和属性特征相似性的聚类要求,对福建区域可持续发展有一定的指导意义。 相似文献
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产业集群对技术创新的影响——以电子信息产业为例 总被引：7，自引：3，他引：4
国内外理论界对产业集群和技术创新的关系存在重要争议。以电子信息产业为例,采用统计年鉴、企业调查问卷和深度访谈的数据,运用定量和定性相结合的方法,探索电子信息产业集群对技术创新的推动作用。研究表明,在中国目前的社会经济背景下,单纯的产业集聚对技术创新的推动作用尚不明显。案例研究显示,地理邻近性和企业之间频繁的联系并没有促进相互信任和技术创新。由于知识盗取的现象严重,很多企业并不愿意与本地其他企业建立基于知识和技术方面的联系。大多数被调查的企业都只涉及并不需要复杂知识的"边缘"创新,缺乏寻求外部合作的动力。因此,需要超越目前的集群理论,把更多的研究重点放在特定区域和制度环境下的"企业"个体上,而非企业之间的联系。 相似文献
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One feature discovered in the study of complex networks is community structure, in which vertices are gathered into several groups where more edges exist within groups than between groups. Many approaches have been developed for identifying communities; these approaches essentially segment networks based on topological structure or the attribute similarity of vertices, while few approaches consider the spatial character of the networks. Many complex networks are spatially constrained such that the vertices and edges are embedded in space. In geographical space, nearer objects are more related than distant objects. Thus, the relations among vertices are defined not only by the links connecting them but also by the distance between them. In this article, we propose a geo-distance-based method of detecting communities in spatially constrained networks to identify communities that are both highly topologically connected and spatially clustered. The algorithm is based on the fast modularity maximisation (CNM) algorithm. First, we modify the modularity to geo-modularity Qgeo by introducing an edge weight that is the inverse of the geographic distance to the power of n. Then, we propose the concept of a spatial clustering coefficient as a measure of clustering of the network to determine the power value n of the distance. The algorithm is tested with China air transport network and BrightKite social network data-sets. The segmentation of the China air transport network is similar to the seven economic regions of China. The segmentation of the BrightKite social network shows the regionality of social groups and identifies the dynamic social groups that reflect users’ location changes. The algorithm is useful in exploring the interaction and clustering properties of geographical phenomena and providing timely location-based services for a group of people. 相似文献
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基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态 总被引：3，自引：0，他引：3
能源是国民经济发展的重要支撑,便捷准确地获取能源消费时空动态信息,对于合理制定能源政策具有重要意义。基于DMSP/OLS 夜间灯光数据和能源统计数据之间的定量关联,在地级市尺度上模拟了中国1995-2009 年能源消费的空间格局,并采用空间自相关分析探讨其时空动态特征。研究表明：基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国各地市能源消费具有一定的可行性,该数据能够比较可靠地反映能源消费的时空动态;1995-2009 年中国大多数地市的能源消费量较低,中低强度能源消费区土地面积占全国72.66%,高能源消费强度区集中分布在中国东部地区;中国能源消费量存在显著的空间集聚性（历年Moran’s I 指数都大于0.4）,全国地级市能源消费“高-高”聚集和“低-低”聚集现象明显。 相似文献
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地理空间中的空间关系表达和推理 总被引：7，自引：2，他引：5
针对地理空间中的应用,归纳了在空间关系的表达与推理中不同于人工智能领域研究的一些特点:在人工智能领域,更注重建立形式化的推理系统;而在地理信息科学中,则需更关注地理空间的特点以及地物的地理语义。该文基于地理空间和地理现象的本质且顾及地理空间认知,总结了地理空间中空间关系表达和推理的特点,具体包括空间的有限性、地球的球面特征、地物的地理语义、地物形状的复杂性、面状地物、特殊的空间关系、空间关系的层次性与尺度相应原则、不确定性、三维与时态特性九方面;进而介绍了地理空间关系表达的两个应用,即地理信息检索和基于对象的图像分析。该文的探讨可为地理信息科学中的相关研究提供方向性指导。 相似文献