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贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。 相似文献
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In this paper, we compare and contrast a Bayesian spatially varying coefficient process (SVCP) model with a geographically
weighted regression (GWR) model for the estimation of the potentially spatially varying regression effects of alcohol outlets
and illegal drug activity on violent crime in Houston, Texas. In addition, we focus on the inherent coefficient shrinkage
properties of the Bayesian SVCP model as a way to address increased coefficient variance that follows from collinearity in
GWR models. We outline the advantages of the Bayesian model in terms of reducing inflated coefficient variance, enhanced model
flexibility, and more formal measuring of model uncertainty for prediction. We find spatially varying effects for alcohol
outlets and drug violations, but the amount of variation depends on the type of model used. For the Bayesian model, this variation
is controllable through the amount of prior influence placed on the variance of the coefficients. For example, the spatial
pattern of coefficients is similar for the GWR and Bayesian models when a relatively large prior variance is used in the Bayesian
model.
相似文献
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为研究中国流感发病率的时空分布规律及区域地理环境因素对流感发病的影响,通过统计分析得到中国流感发病的时间规律以及运用空间自相关分析法得到中国流感发病的空间分布特点;应用地理探测器模型、Spearman相关分析得到与流感发病相关的区域地理环境因素;根据各区域地理环境因素和流感发病率所构建的GWR模型,得到局部回归系数在中国范围内的分布特征。结果显示：以12月、1月为代表的冬季和以3月为代表的春季在同年表现出流感高发的特征。夏季流感高发的地区集中在华南、华中地区,冬季则集中在华北、西北地区。降水量对流感的发病率影响呈现出较为明显的区域特征。中国的高纬度地区,平均气温与流感的发病率呈现负相关;低纬度地区,呈现正相关。日照时数对流感发病的影响在总体上表现为负相关。平均相对湿度与流感发病率的关系在中国的西北部地区表现为明显的负相关,而在东南部地区表现为明显正相关。 相似文献
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以闽江上游地区为例,在分析三明市2007—2016年森林碳密度时空动态的基础上,采用常规的以及改进后的道路网络测度指标,应用缓冲区分析方法和地理加权回归（Geographically Weighted Regression,GWR）模型,从线上和面上分别探讨道路网络对森林碳密度干扰的地理变异规律。结果表明：① 碳密度受到道路网络的较大影响,路网影响域内外碳密度的大小排序为：路网影响域内＜整个研究区＜路网影响域外;多条道路影响域重叠区的碳密度(26.330 Mg/hm2)明显低于单条道路影响域的碳密度(37.406 Mg/hm2);不同等级道路影响域的碳密度由大到小依次为县道＞高速＞省道＞其它道路＞国道＞乡道。道路网络对2007—2016年碳密度的降低也有明显影响。② GWR模型的分析结果表明,路网对碳密度的影响程度随着样点的变化而变化,具有“空间非平稳性”。碳密度随着路网密度的增加而降低,而随着离道路距离的增加而增加。③ 研究区西北部和中部,GWR的回归系数及相关系数均较大,表明这2个区域道路对碳密度影响大且解释力皆较强。 相似文献
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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
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
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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
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
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60 a来塔里木河流域耕地面积净增100×104 hm2,在流域内部形成众多生态环境安全问题。通过选取水资源生态环境指数、社会生态环境指数和生态环境压力指数,运用ESDA空间分析方法和GWR模型对塔里木河流域35 a间土地开发与生态时空演变特征和空间响应关系进行研究,构建"土地开发-生态风险预警"模型,得出以下结论：1980-2015年克孜勒苏州和喀什地区生态等级正向转移比例较大,有84.86%的比例由较低等级（I）正向转移为低等级（Ⅱ）;和田地区的克里雅河流域,阿克苏北部区域以及塔里木河末端且末县等级退化严重,负向转移比例23.46%。和田、阿克苏、喀什地区每增加1.0×104 hm2未利用地开垦规模,综合生态环境分值下降0.60到0.35,而克孜勒苏州则上升1.3~2.1;上游喀什与中游阿克苏两地区每1.0×104 hm2生态退耕,每年将分别化解32.06×104 t和15.60×104 t化肥污染压力。阿克苏地区与巴音郭楞州土地开发生态风险达到环境资源承载力指数的75%以上,预警程度超过Ⅱ级,而克孜勒苏州土地开发处于生态安全范围。每1.0×104 hm2未利用土地开发,全流域风险指数增长均值为0.003 4,下游巴音郭楞州在增加15×104~20×104 hm2耕地后,生态风险将逼近并超过环境预警界限,上游克孜勒苏州将在15 a之后进入中度警告阶段。 相似文献
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在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。 相似文献
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The real estate market has long provided an active application area for spatial–temporal modeling and analysis and it is well known that house prices tend to be not only spatially but also temporally correlated. In the spatial dimension, nearby properties tend to have similar values because they share similar characteristics, but house prices tend to vary over space due to differences in these characteristics. In the temporal dimension, current house prices tend to be based on property values from previous years and in the spatial–temporal dimension, the properties on which current prices are based tend to be in close spatial proximity. To date, however, most research on house prices has adopted either a spatial perspective or a temporal one; relatively little effort has been devoted to situations where both spatial and temporal effects coexist. Using ten years of house price data in Fife, Scotland (2003–2012), this research applies a mixed model approach, semiparametric geographically weighted regression (GWR), to explore, model, and analyze the spatiotemporal variations in the relationships between house prices and associated determinants. The study demonstrates that the mixed modeling technique provides better results than standard approaches to predicting house prices by accounting for spatiotemporal relationships at both global and local scales. 相似文献