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上海城市边缘区样带LUCC的生态效应分析 总被引：6，自引：4，他引：2
为分析城市化土地利用变化对区域生态效应的影响,根据相关社会经济统计数据和上海1987年、1995年、2003年3期Landsat5 TM遥感影像记录的土地利用/覆被数据,运用RS和GIS技术,以上海西南城市边缘区典型轴向城市化样带为例,采用生态足迹法分析该样带内人类的生态供给与需求;提出评价区域人类活动生态效应的新计算方法,得出区域生态效应综合指数与弹性指数的模型,并根据该模型计算出的指数,对样带区域总体及其中城乡区域在城市化过程中的生态效应进行比较与动态分析。结果表明:1)区域生态效应是区域人类活动生态正、负效应叠加后的综合效应;2)区域生态效应具有惯性,人类不合理开发所致的区域生态环境现状在相当一段时期内还将持续;3)20年来该样带城市化区域生态环境质量呈现骤减、缓减、恢复的过程;4)以土地利用为主要表征的城市化使城乡区域生态效应的性质和强度产生空间分异,城市边缘区的生态正、负效应正发生着新一轮平衡,且对整个样带生态系统发挥良性作用。 相似文献
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人类活动强度空间化是分析人类活动区域差异及其变化过程的基础,也是准确辨识土地变化驱动因素、合理调控人类活动的科学依据。当前人类活动强度研究多以数理方法对代用指标进行空间化,缺乏对人类活动机理过程的反映,也制约了人类活动强度空间异质性的展现。本文以青藏高原放牧活动为研究对象,在综合放牧喜好和草地管理策略的基础上,从放牧行为机理的角度,提出了区分放牧区与非放牧区的方法;以放牧密度衡量草地整体放牧压力,以放牧概率刻画放牧活动的空间差异,构建了区域放牧强度空间化模型。并以高原典型牧业县—泽库县为例,基于乡镇级牧业数据和自然地理基础信息进行了实证研究。结果表明：空间化结果较好反映了泽库县放牧强度的空间特征;直接指标的选取和客观的赋值方法提高了放牧强度空间化结果的准确性;比现有研究结果更能体现出县域内放牧强度的空间差异,且放牧强度变化过程与同期NDVI值变化具有较好的耦合性。本文为人类活动空间化方法研究提供了有益参考。 相似文献
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上海市人类活动对热环境的影响 总被引：13，自引：1，他引：12
随着城市规模不断扩张, 由城市热岛现象而导致的热环境问题不断凸现。城市热环境 的时空变化, 是下垫面改变、人为热释放和环境污染等人类活动因素相互交织作用的结果。 由于城市热环境影响因子的复杂性, 传统观测手段和统计方法在获取数据和分析人类活动对 热环境响应机制方面存在着局限性。而卫星遥感和GIS 技术为人类活动对城市热环境的影响 分析提供了技术支撑。选用Landsat ETM+ 影像, 以上海市外环内区域为研究靶区, 在探讨热 环境的空间格局基础上, 运用空间主成分分析方法替代传统的多准则判断(MCE) 方法, 分析 了人类活动对城市热环境的影响特征。结果发现, 对于上海主城区而言, 城市建筑与人口密 度、工业区布局、下垫面类型以及城市景观多样性四个因子是影响城市热环境空间格局的主 导因子; 四个因子的线性模型, 较好地模拟了热环境的空间变化, 定量揭示了上海城市人类活动对热环境的影响机制。 相似文献
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中国城市空间拓展研究动态 总被引：3，自引：1，他引：2
本文在总结了近年来中国城市空间拓展在形态与模式、空间拓展机制、空间拓展动态模拟、空间拓展环境效应等多方面所取得的丰硕成果和研究进展的基础上,提出现阶段中国城市空间拓展研究的主要特点是采用定量化的研究方法,筛选城市空间拓展的驱动因素,应用遥感和地理信息系统获得城市空间拓展准确信息,在此基础上构建模型对不同时空尺度的城市空间拓展过程加以模拟,并对城市空间拓展引起的生态环境效应加以分析,以此开展相关理论研究工作。针对目前研究工作特点和存在的不足,本文认为,今后中国城市空间拓展的主要发展方向应是借助日臻完善的研究手段和方法,深入开展城市空间拓展合理性评价,构建定量化动态模型,协调城市空间用地的增量布局与存量调整,并加强与国外城市空间拓展的比较研究。 相似文献
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我国经济社会统计数据空间均匀程度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
在经济社会数据应用中,以行政单元为空间统计对象的数据仍是目前最常用的数据.经济社会统计数据表示的是统计对象在空间区域上的一种平均状况.由于我国同级别行政区域的面积大小差别很大,统计区域内部差异也很明显,这导致同级别行政单元上的统计数据表现出的区域内部空间分布的真实性有很大差异,即数据表现出来的空间均匀程度有很大差异.这里以经济社会统计数据空间离散化分析为基础,利用GIS软件空间分析方法计算部分经济社会统计指标在不同省级行政单元上表现出来的空间均匀程度,用以说明不同经济社会统计指标表现出来的区域真实性,为相应数据的应用提供空间标尺参考. 相似文献
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社会经济统计数据空间化研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
社会经济统计数据通常是以各级行政区为单位的汇总数据,它虽然能反映统计单元之间的差异但却不能反映统计单元内部的异质性,在实际应用中,无法满足统计任意区域内的社会经济数据的需求,而社会经济统计数据空间化则是有效解决该问题的一条重要途径。本文对现有社会经济统计数据的空间化方法、社会经济统计数据空间化过程所依赖的辅助数据、现有主要的社会经济空间化数据产品进行了归纳总结,并从空间化方法的制约因素和改进方向、新型辅助数据的探索和多源辅助数据的综合利用、高时空分辨率和高精度数据产品研发3个方面展望了社会经济统计数据空间化的未来发展趋势。研究结果可为社会经济统计数据空间化方法的选择与改进、辅助数据的选择与综合利用、社会经济空间化数据产品的选择与改进提供参考。 相似文献
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在分析经济统计数据时空特征的基础上,研究经济统计时空分析的瓶颈问题——统计数据在时序上的不可比性,并提出了有效解决方案。对其中的核心问题即空间统计基准问题,设计了两种统一空间统计基准的方法——基于矢量统计对象的交并运算方法和基于栅格统计数据的自定义统计区方法,有效地解决了经济统计时空分析的瓶颈问题。运用该经济统计时空分析解决方案,设计了一个基于ArcObjects的经济统计时空分析模块,提供了多种时序分析方法。 相似文献
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规划情景约束下的城市土地利用空间格局模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
以上海市为例,采用遥感与GIS技术,基于遥感影像及土地利用现状和社会经济统计数据,构建Dyna-CLUE模型模拟土地资源利用规模在土地利用规划政策情景约束下的空间格局,旨在为城市化进程中的土地利用规划实施,特别是土地利用宏观需求的空间配置提供技术思路。结果表明:遥感、GIS和Dyna-CLUE模型的集成应用,可从地理空间上定量刻画土地变化的驱动力,是模拟政策情景约束条件下土地资源空间分配问题的有效手段。 相似文献
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区域尺度蒸散发遥感估算——反演与数据同化研究进展 总被引：3，自引：0，他引：3
遥感技术近年来在估算区域尺度蒸散发中应用广泛。不同方法在驱动数据、模型机理和适用范围往往存在很大差别。鉴于此,阐述了基于传统方法空间尺度扩展的遥感模型,经验统计公式,特征空间法,单源、双源垂向能量平衡余项法等几类的遥感蒸散发反演方法,简要介绍了三温模型、非参数化模型、半经验模型、集成模型等常用模型。同时,分析了遥感数据同化实现连续估算区域蒸散发的主要思路,综述了基于能量平衡和基于复杂过程模型的数据同化的原理、方法演进及常用同化算法等。最后,探讨了各类区域蒸散发遥感方法的优劣、展望了模型机理完善、不确定性研究、结果验证等与蒸散发直接反演和数据同化相关的研究方向。 相似文献
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空间数据挖掘的地理案例推理方法及试验 总被引：2，自引：0，他引：2
从空间数据挖掘的角度谈地理案例推理方法,认为地理案例推理是面向问题的一种空间数据挖掘方法。针对这一思想进行了基于地理案例的空间数据挖掘具体算法介绍。首先在明确地理案例具体定义的基础上,给出了面向问题的空间数据挖掘地理案例界定和组织方法;其次,鉴于地理空间的自然地带性和区域分异性规律的影响,深入探讨了地理案例自身或其间所可能存在的相互依赖和相互制约关系,并给出了采用粗糙集方法进行地理案例内蕴空间关系的定量挖掘方法;第三,针对地理案例表达时考虑的空间特征和空间关系的不同,给出了三种状况下的空间相似性计算模型;最后,以土地利用这一典型的地学现象为例,给出具体实例,一方面进行土地利用问题的定量分析与推测;另一方面,通过实例展示地理案例推理方法在地学问题求解以及空间数据定量分析上的特点和优势。 相似文献
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针对甘肃省县域经济发展差异突出的问题,通过构建新经济地理学视角下的区域经济发展差异分析框架,提出了影响区域经济发展差异的相关因素;运用空间探索性数据分析方法分析甘肃县域经济的空间差异分布与集聚情况;通过引入空间矩阵对甘肃省县域经济发展差异进行空间计量分析。结果表明:甘肃省县域经济发展水平具有明显的空间差异性和空间正相关性;相对市场规模、知识存量、产业份额、城镇化水平、贸易自由度及资本投入均是导致县域经济发展差异的重要因素;基于新经济地理学理论的区域经济发展差异分析框架可以解释县域经济发展差异的成因。 相似文献
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基于多智能体模型与建筑物信息的高空间分辨率人口分布模拟 总被引：3，自引：1，他引：2
自上而下的人口分布模拟模型自动化程度较低,难以分析人口分布成因,且因精细尺度的人口样本较难获取而不太适用于高空间分辨率人口分布模拟。提出了一种基于多智能体模型和建筑物信息的高空间分辨率人口分布模拟模型。首先利用建筑物三维分布数据提取住宅建筑,构建智能体人口分布模拟模型的环境;然后基于统计、调研数据定义智能体属性,确定智能体居住选择行为规则;最后以泰日社区为例进行了居住人口分布仿真模拟。研究结果表明,基于建筑物信息的人口分布多智能体模型,可以获取每栋建筑物上的人口,改进了当前高分辨率人口模拟主要只模拟小区或者居委会人口的不足;多智能体模型具有较高的自动化程度,不仅能获得较好的模拟结果,而且可在一定程度上从微观机理解释宏观居住分布模式,是对传统统计模型的有益补充。 相似文献
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采用实地调查、统计年鉴资料和区域差异分析等方法,对区域GDP总量、财政收入和居民生活水平,以及三次产业结构作比较分析。结果显示,广东区域发展失衡、经济水平悬殊、产业结构不协调、环境压力加大;在此基础上,通过产业和劳动力的空间双转移形式,带来工业产值增长的经济效应,扩大人口就业的社会效应,减轻环境压力的生态效应,达到经济要素结合的空间效应,但仍存在以行政力量和政区为主导与框架、市场调控乏力,转移空间狭小、劳动者素质偏低等问题。就此提出建立合理的产业地域分工体系、提升和协调四大经济区水平与区域关系,扩大双转移范围,发挥华侨、港澳作用,加强劳力培训等改进与完善双转移的对策和措施。 相似文献
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Qiliang Liu Wenkai Liu Min Deng Yaolin Liu 《International journal of geographical information science》2019,33(9):1718-1738
The discovery of spatial clusters formed by proximal spatial units with similar non-spatial attribute values plays an important role in spatial data analysis. Although several spatial contiguity-constrained clustering methods are currently available, almost all of them discover clusters in a geographical dataset, even though the dataset has no natural clustering structure. Statistically evaluating the significance of the degree of homogeneity within a single spatial cluster is difficult. To overcome this limitation, this study develops a permutation test approach Specifically, the homogeneity of a spatial cluster is measured based on the local variance and cluster member permutation, and two-stage permutation tests are developed to determine the significance of the degree of homogeneity within each spatial cluster. The proposed permutation tests can be integrated into the existing spatial clustering algorithms to detect homogeneous spatial clusters. The proposed tests are compared with four existing tests (i.e., Park’s test, the contiguity-constrained nonparametric analysis of variance (COCOPAN) method, spatial scan statistic, and q-statistic) using two simulated and two meteorological datasets. The comparison shows that the proposed two-stage permutation tests are more effective to identify homogeneous spatial clusters and to determine homogeneous clustering structures in practical applications. 相似文献
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Javier Roca-Pardiñas Tomás R. Cotos-Yáñez Rubén Pérez-Álvarez 《International journal of geographical information science》2017,31(4):676-693
We propose a method to evaluate the existence of spatial variability in the covariance structure in a geographically weighted principal components analysis (GWPCA). The method, that is extensive to locally weighted principal components analysis, is based on performing a statistical hypothesis test using the eigenvectors of the PCA scores covariance matrix. The application of the method to simulated data shows that it has a greater statistical power than the current statistical test that uses the eigenvalues of the raw data covariance matrix. Finally, the method was applied to a real problem whose objective is to find spatial distribution patterns in a set of soil pollutants. The results show the utility of GWPCA versus PCA. 相似文献
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Georges G. Cravins 《The Professional geographer》2013,65(1):138-141
The spatial correlation, or colocation, of two or more variables is a fundamental issue in geographical analysis but has received much less attention than the spatial correlation of values within a single variable, or autocorrelation. A recent paper by Leslie and Kronenfeld (2011) contributes to spatial correlation analysis in its development of a colocation statistic for categorical data that is interpreted in the same way as a location quotient, a frequently used measure in human geography and other branches of regional analysis. Geographically weighted colocation measures for categorical data are further developed in this article by generalizing Leslie and Kronenfeld's global measure as well as specifying a local counterpart for each global statistic using two different types of spatial filters: fixed and adaptive. These geographically weighted colocation quotients are applied to the spatial distribution of housing types to demonstrate their utility and interpretation. 相似文献
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Xiaojing Yao Liujia Chen Congcong Wen Liang Yang Tianhe Chi 《International journal of geographical information science》2018,32(5):980-1005
Spatial co-location pattern mining is employed to identify a group of spatial types whose instances are frequently located in spatial proximity. Current co-location mining methods have two limitations: (1) it is difficult to set an appropriate proximity threshold to identify close instances in an unknown region, and (2) such methods neglect the effects of the distance values between instances and long-distance instance effects on pattern significance. This paper proposes a novel maximal co-location algorithm to address these problems. To remove the first constraint, the algorithm uses Voronoi diagrams to extract the most related instance pairs of different types and their normalized distances, from which two distance-separating parameters are adaptively extracted using a statistical method. To remove the second constraint, the algorithm employs a reward-based verification based on distance-separating parameters to identify the prevalent patterns. Our experiments with both synthetic data and real data from Beijing, China, demonstrate that the algorithm can identify many interesting patterns that are neglected by traditional co-location methods. 相似文献
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One of the uses of geostatistical conditional simulation is as a tool in assessing the spatial uncertainty of inputs to the
Monte Carlo method of system uncertainty analysis. Because the number of experimental data in practical applications is limited,
the geostatistical parameters used in the simulation are themselves uncertain. The inference of these parameters by maximum
likelihood allows for an easy assessment of this estimation uncertainty which, in turn, may be included in the conditional
simulation procedure. A case study based on transmissivity data is presented to show the methodology whereby both model selection
and parameter inference are solved by maximum likelihood. 相似文献
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基于夜光遥感影像与百度POI数据的中国城市群空间范围识别方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出基于夜间灯光遥感影像、电子地图兴趣点和社会经济统计数据等,以经济地理学中的“点-轴”理论为基础,以“点-轴集聚区”的识别为核心,利用迭代自组织聚类、聚合分析、指标阈值筛选等方法,识别中国城市群及其空间范围的技术方法。通过该方法识别出中国14个城市群,其中8个城市群的空间范围与规划范围接近;与规划范围不一致的则表现为三种情况,分别揭示出规划中需要考虑的不同问题。研究结果表明,本文提出的方法能突破行政边界限制,科学反映城市群辐射范围,客观反映城市之间的社会经济联系强度,并基于“现状-动态”视角有利于深入发掘潜在的城市群对象。研究结果可以为城市群规划和管理提供参考。 相似文献