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中国省际人口迁移的多边效应机制分析 总被引：12，自引：6，他引：6
区际人口迁移不仅与迁出地和目的地的要素特征以及距离有关,而且还受到周边迁移流的影响.基于网络自相关理论,利用"六普"省际人口迁移数据和相关统计资料,在重力模型的基础上考虑迁移流之间可能存在的几种空间依赖形式,构建中国省际迁移流的空间OD模型,初步揭示区域经济社会等因素及其空间溢出效应对省际人口迁移的影响,并就区域要素变化对整个省际人口迁移系统产生的"连锁反应"进行了模拟.结果表明:① 中国省际迁移流之间存在显著的网络自相关效应.目的地和迁出地的自相关效应皆为正,导致迁入和迁出流的空间效仿行为;迁出地和目的地周边则出现负的自相关效应,导致迁移流的空间竞争行为;② 区域经济社会等因素通过网络空间关系对周边地区产生的多边溢出效应导致迁移流在空间上集聚.其中,距离衰减效应位居各要素之首,其溢出效应进一步加剧距离的摩擦作用;对目的地而言,区域工资水平和迁移存量超过GDP的影响并产生正的溢出效应,促进周边地区吸引更多的外来人口;对迁出地而言,人口规模和迁移存量产生正的溢出效应,推动周边地区人口外迁;③ 区域要素变化潜在地对整个省际人口迁移系统产生一系列"连锁反应",震荡中心及其周边区域的迁移流波动较大.江苏省GDP增长5%的模拟结果表明,江苏迁往全国其他省份的人口数量都有不同程度地减少,而其他省份入迁人口均有所增加.相对而言,江苏周边省份的迁入或迁出流受到的波动较大,偏远省份波及较小,这是传统的重力模型所无法解释的. 相似文献
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人类正从IT时代走向DT时代,诸多的技术手段使大数据处理技术能够从大规模数据中分析出相关模式或趋势,让我们对海量数据的价值挖掘充满了期待.当可视化呈现让大数据的潜力达到最大时,以往未被观察到的现象或趋势很容易被发现,用户能够快速地获得更多信息,发现他们所需要的价值.因此,如何最大化地呈现大数据中隐含的价值变得尤为关键.本文将重点研究空间大数据的可视化方法,充分发挥数据可视化的作用,帮助用户挖掘隐藏在空间大数据中的价值. 相似文献
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Fatih Gülgen 《国际地球制图》2017,32(3):322-333
Stream ordering is a technique for characterizing the constituent parts of a drainage network. Network analysis remains one of the most popular and persistent research and application areas in geographic information science. In this study, a new stream ordering approach based on geographic information systems tools and network analysis operations is proposed. The new method combines the concepts of modern network analysis operations, which mainly deal with derivations of the best route solution, and the previous stream ordering techniques. In this context, the method readily identifies the channel heads hierarchically in order to derive main stream channel and its tributaries, and assigns a unique order for each stream on the network. 相似文献
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为解决目前交通分配中存在的不确定性问题,基于Wardrop用户平衡原理,利用起讫点（OD,Origin Destination）估计方法和Beckman交通分配模型,建立了一种交通分配不确定性计算方法.该方法分别以不同置信水平下的OD估计结果的上下限为输入量,然后利用Frank-Wolf算法求解交通分配模型,得到不同置信水平下的路段流量区间,以此量化交通分配问题中的不确定性.以南京市区域路网为研究对象进行案例分析,并采用宽度流量比R和无效覆盖率（Kickoff Percentage,KP）对模型结果进行评价,结果表明该方法可以得到路段流量的置信区间,量化交通分配的不确定性. 相似文献
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人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法（BMA）为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型综合方法（MC3）进行模型抽样,以后验模型概率为权重计算相应变量的迁出地、迁入地和网络效应等,定量分析不确定性背景下省际人口迁移影响因素和空间机制。结果表明：① BMA模型估计结果更为稳健可靠。与单一模型相比,BMA中变量效应估计的90%可信区间明显缩小,不确定性程度显著降低,结果更为精确;② 区域经济社会发展对省际迁移至关重要。经模型空间抽样后,迁出地人口规模和GDP、迁入地教育水平和迁移存量等的变量后验包含概率大于90%;③ 网络效应在省际迁移过程中不可忽视。所有变量的网络效应占总体效应的40%以上,其中工资、城镇化率、教育和迁移存量等的网络效应（绝对值）大于各自的迁出地和迁入地效应;④ 若不考虑迁移建模中的不确定性,绝大多数区域经济社会变量对省际迁移的影响会被高估。 相似文献
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基于出租车用户出行的功能区识别 总被引：1，自引：0，他引：1
出租车数据作为城市大数据重要来源,其上车行为和下车行为直接反映城市人群出行行为特征,帮助城市规划者发现城市人群出行规律和城市功能结构。但是出租车数据隐含多维度信息,一维或者二维模型不足以表达和挖掘其蕴含的多维信息,因此本文选择可以承载多维数据的张量模型对出租车OD（上车/下车）数据进行时空模式挖掘。本文将北京六环区域划分为500 m×500 m格网,采用北京市2012年11月1-16日的出租车OD数据,分别构建O点和D点张量,利用张量分解模型从日尺度、时段尺度揭示出租车用户出行时间模式,同时获取不同时段对应的出租车用户出行空间模式,并推测空间模式包含的语义属性。本文结合城市兴趣点（Point of Interest, POI）数据,提高空间模式语义属性推测的准确性,识别出租车用户出行功能区。结果表明：出租车用户出行时间符合工作日和休息日的早高峰、日间、晚高峰以及夜间模式;对应8种时间模式,出租车用户出行包含8种空间模式,每一种空间模式都是对应时间模式下的上下车热点区域,因此空间模式的变化表明城市人群在不同的时间点,到达不同的场所,进行不同的活动,间接表达空间功能的动态变化;区域的功能不是单一静态的,而是随着时间在不断地变化,是不同时段功能的组合。本文揭示出租车OD数据中隐含的出租车用户出行模式和空间功能动态变化,对利用人类行为时空模式研究区域空间功能结构具有科学参考价值。 相似文献
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基于货运车辆GPS数据的交通调查技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GPS轨迹点与道路网络拓扑数据,利用GIS技术进行OD点和交通通道的调查研究。利用货运车辆GPS轨迹数据,分析轨迹点的时间、速度及其空间分布特征,实验并确定合理的阈值过滤出点簇,生成OD点;用轨迹点捕获含有拓扑关系的临近路段,通过最短路径算法生成货运车辆沿道路的线型轨迹,最终获得完整的货运车辆出行通道调查数据。与传统交通调查方法相比,该方法的组织实施环节大大减少,调查数据和成果更加客观可靠,是一种通过信息技术进行交通调查研究的全新尝试。 相似文献
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基于完善的交通规划理论和模型,以某市为例,借助RS技术的空间数据获取能力和GIS技术的空间分析能力,综合考虑最短出行距离、最短出行时间以及网络节点人口密度3个因素,研究分析某市的道路交通可达性,并对现有的道路交通网络进行评价,为未来城市道路交通规划以及城市建设提供科学可靠的参考依据。 相似文献
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由于重力场精化、大气探测、海洋测高等科学研究的需要,低轨卫星得到了迅速发展。精密轨道确定是低轨卫星科学任务顺利完成的前提。本文系统分析了基于星载GPS接收机双频P码非差观测值的低轨卫星定轨方法的原理及数学模型,并用CHAMP卫星的实测观测值对各种定轨方法进行了验算,以分析研究各种不同定轨方法的定轨精度。结果表明简化的动力学定轨精度较高,定轨精度在2dm左右;动力学定轨结果最差,在几m左右;而几何法及简化几何法定轨精度相当,约1m左右,定轨精度介于动力学及简化动力学定轨精度之间。 相似文献