Comprehensive methods for measuring regional multidimensional development and their applications in China   总被引：3，自引：3，他引：0  

Yong Xu  Jian Duan  Xiaoren Xu 《地理学报(英文版)》2018,28(8):1182-1196

National and international research on regional development has matured from the use of single elements and indicators to the application of comprehensive multi-element and multi-indicator measures. We selected 12 indicators from six dimensions for analysis in this study, including income, consumption, education, population urbanization, traffic, and indoor living facilities. We then proposed the polyhedron method to comprehensively measure levels of regional multidimensional development. We also enhanced the polygon and vector sum methods to render them more suitable for studying the status of regional multidimensional development. Finally, we measured levels of regional multidimensional development at county, city, and provincial scales across China and analyzed spatial differences using the three methods above and the weighted sum method applied widely. The results of this study reveal the presence of remarkable regional differences at the county scale across China in terms of single and multidimensional levels of regional development. Analyses show that values of the regional multidimensional development index (RMDI) are high in eastern coastal areas, intermediate in the midlands and in northern border regions, and low in the southwest and in western border regions. Districts characterized by enhanced and the highest levels of this index are distributed in eastern coastal areas, including cities in central and western regions, as well as areas characterized by the development of energy and mineral resources. The regional distribution of reduced and the lowest levels of this index is consistent with concentrations of areas that have always been impoverished. Correlation analyses of the results generated by the four methods at provincial, city, and county scales show that all are equivalent in practical application and can be used to generate satisfactory measures for regional multidimensional development. Additional correlation analyses between RMDI values calculated using the polyhedron method and per capita gross domestic product (GDP) demonstrate that the latter is not a meaningful proxy for the level of regional multidimensional development.  相似文献   

县域农村贫困化空间分异及其影响因素——以陕西山阳县为例   总被引：11，自引：5，他引：6  

武鹏  李同昇  李卫民 《地理研究》2018,37(3):593-606

以国家扶贫开发重点县山阳县为研究区,通过空间自相关分析和分组分析方法探究山阳县农村贫困化的空间格局和类型;利用逐步回归、地理加权回归和地理探测器模型对山阳县农村贫困化影响因素进行分析,讨论影响因素效应水平的空间异质性及其交互作用。研究表明：① 山阳县农村贫困发生率具有较强的空间集聚性,形成6个热点集聚区和4个冷点集聚区;综合考虑农村贫困程度和空间连接性,将山阳县划分为低度贫困区、中度贫困区和高度贫困区。② 水网密度、到最近公路的距离、危房比例、农民人均可支配收入、外出务工人数比例、农户入社比例6个因素是山阳县农村贫困化的主要影响因素,各因素的影响效应具有空间异质性。③ 两因素交互作用要比单因素作用于贫困发生率时影响力更显著,各主要影响因素的交互作用类型有双因子增强型和非线性增强型两种。  相似文献   

基于GWR模型的中国区域旅行社业效率空间分异及动力机制分析   总被引：3，自引：3，他引：0  

胡宇娜  梅林  魏建国 《地理科学》2018,38(1):107-113

基于DEA模型对中国31个省域的旅行社业效率空间分异特征进行了分析,首次运用GWR模型探索交通、资本、人才、信息化和经济动力对区域旅行社业效率影响的空间差异。结果表明：旅行社业效率在空间上具有正相关性和集聚特征,空间格局从“川”字型向“山”字型转变。各动力因子的系数均存在空间非平稳性。资本和人才动力的回归系数在空间分布上从南向北依次递减;经济动力的分布趋势为从北向南依次递减;交通动力对中西部地区旅行社效率提升的促进作用显著于东部地区;信息化动力则在东部地区表现出较强的促进作用。  相似文献   

中国省际边界区县域经济格局及影响因素的空间异质性   总被引：3，自引：0，他引：3  

曹小曙  徐建斌 《地理学报》2018,73(6):1065-1075

通过构建省际边界区经济发展差异指数,结合空间自相关模型对省际边界区县域经济发展差异格局进行分析,并利用全局回归（OLS）模型和地理加权回归模型（GWR）对省际边界县域经济发展差异影响因素的空间异质性进行研究。结果表明,中国省际边界区县域经济发展具有显著的空间集聚性,边界经济发展差异较大的地区集中在蒙甘边界,蒙宁边界和陕蒙边界地区。政府宏观调控因子与西部地区县域经济发展差异呈负相关趋势,教育发展水平对县域经济发展差异影响呈现出贫困与发达地区二元分异,边界的紧凑度、地形起伏度、交通优势度与产业结构因子对县域经济发展差异指数呈现出正相关趋势。本文具体分析了在不同省际边界县域内,各影响因素对县域经济发展差异指数的影响程度差异和作用方向差异,为合理调控不同地区发展要素、缩小省际边界地区经济发展差异、制定不同省际边界县域发展策略提供科学依据。  相似文献   

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析   总被引：9，自引：3，他引：6  

王海军  张彬  刘耀林  刘艳芳  徐姗  邓羽  赵雲泰  陈宇琛  洪松 《地理学报》2018,73(6):1076-1092

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。  相似文献   

甘肃省“五化”协同发展时空演变格局及影响因素分析          下载免费PDF全文

郑海松  石培基  康靖 《干旱区地理》2018,41(4):874-884

以2005年、2010年和2015年甘肃省87个县区、县级市及自治县的工业化、城镇化、信息化、农业现代化与绿色化（简称“五化”）为研究对象,利用空间自相关分析、地理加权回归分析等空间分析方法,结合构建的“五化”协同发展模型,对甘肃省“五化”协同发展的时空分异格局、时空演变趋势和影响因素进行研究分析,以期为甘肃省各市州科学的制定发展政策提供参考。结果表明：甘肃省“五化”协同发展格局具有明显的空间相关性且空间差异显著,协同水平呈现出明显的西北高、东南低分布格局;“五化”发展水平和综合水平较低,协同水平总体不高,以轻度失调、濒临失调和勉强协同为主,但总体上升幅度较大;“五化”协同发展的影响因素,按其影响力大小依次为：农村居民人均可支配收入 > 城乡居民可支配收入差 > 固定资产投资总额 > 财政支出 > 地形起伏度 > 城乡居民消费差 > 降水量。  相似文献   

变异函数模型参数的非线性加权总体最小二乘法     

赵英文  王乐洋  陈晓勇  鲁铁定 《测绘科学》2017,42(1)

针对球状模型和指数模型两种变异函数模型线性化后的系数矩阵具有非线性形式,系数矩阵元素含有随机误差等问题,该文使用非线性加权总体最小二乘法估计变异函数模型参数。以高程异常数据为例,利用变异函数值的点对数定权法和系数矩阵中距离值的方差-协方差传播律定权法迭代解算参数,并与最小二乘法,加权最小二乘法和非线性总体最小二乘法进行对比分析。实验结果表明:非线性加权总体最小二乘法能够得到更高精度的变异函数模型参数。  相似文献   

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合     

范菁  余维泽  吴炜  沈瑛 《遥感学报》2017,21(5):749-756

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。  相似文献   

改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨帆  赵增鹏  王小兵 《测绘与空间地理信息》2017,40(7)

基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。  相似文献   

Exploring spatially varying and scale-dependent relationships between soil contamination and landscape patterns using geographically weighted regression     

《Applied geography (Sevenoaks, England)》2017

Landscape pattern is an important determinant of soil contamination at multiple scales, and a proper understanding of their relationship is essential for alleviating soil contamination and making decisions for land planners. Both soil contamination and landscape patterns are heterogeneous across spaces and scale-dependent, but most studies were carried out on a single scale and used the conventional multivariate analyses (e.g. correlation analysis, ordinary least squared regression-OLS) that ignored the issue of spatial autocorrelation. To move forward, this paper examined spatially varying relationships between agricultural soil trace metal contamination and landscape patterns at three block scales (i.e. 5 km × 5  km, 10 km × 10 km, 15 km × 15 km) in the Pearl River Delta (PRD), south China, using geographically weighted regression (GWR). This paper found that GWR performed better than OLS in terms of increasing R square of the model, lowering Akaike Information Criterion values and reducing spatial autocorrelation. GWR results revealed great spatial variations in the relationships across scales, with an increasing explanatory power of the model from small to large block scales. Despite a few negative correlations, more positive correlations were found between soil contamination and different aspects of landscape patterns of water, urban land and the whole landscape (i.e. the proportion, mean patch area, the degree of landscape fragmentation, landscape-level structural complexity, aggregation/connectivity, road density and river density). Similarly, more negative correlations were found between soil contamination and landscape patterns of forest and the distance to the river and industry land (p < 0.05). Furthermore, most significant correlations between soil contamination and landscape variables occurred in the western PRD across scales, which could be explained by the prevailing wind, the distribution of pollutant sources and the pathway of trace metal inputs.  相似文献