基于聚类分析的北京市空气质量时空分布研究

对北京市空气质量时空分布的研究已比较丰富,但仍缺少对北京市不同区域大气污染物变化相似性的研究.在分析北京市2018年空气污染物时空分布特征的基础上,得出污染物浓度在空间上呈现出北低南高的趋势,自然因素是造成该趋势的主要原因.分别从污染物浓度值和空气质量等级天数2个角度对北京市的大气监测站点进行聚类分析,根据2种聚类结果...     

京郊民俗旅游经济发展水平空间格局演化研究

以北京市为例,构建民俗旅游发展水平的综合评价体系,采用主成分分析法计算得出民俗旅游发展水平综合指数,分析了京郊民俗旅游经济发展水平空间格局的演化特征及其影响因素。结果表明:京郊民俗旅游经济发展水平整体在逐步提升,空间差距不断缩小;不同民俗旅游发展水平的区县数量结构由"树棒型"变为"纺锤体"型;高水平及低水平区县均呈现出由"斑块"离散分布发展到"连片"状相对集中分布的特征,且聚集程度越来越强,分别集中于北部和南部。资源禀赋、政策环境和区位条件是影响民俗旅游经济发展水平空间格局演化的重要因素。     

大数据视角下的城市“三生”空间识别及分布特征研究——以乌鲁木齐市中心城区为例

基于2020年乌鲁木齐市POI数据,采用ArcGIS空间分析方法,通过构建"影响力—空间面积"权重模型定量识别了城市"三生"空间,并解析其分布特征。结果表明:①乌鲁木齐市城市"三生"空间分布格局与城市功能分区相符合。②"三生"空间分布呈现"大分散、小集中"的特征,各区分布不均衡,总体上形成"生活空间较强凝聚、生产空间相对集中、生态空间均匀分散"的格局。③生活空间呈"西北—东南"走势,呈现内部连片、外围组团状分布特征;生产空间呈现"东西两翼"的空间格局,沿交通干线布局,向产业区集聚;生态空间呈点状分布,"中心—外围"差异明显。     

沈阳市大型连锁超市空间布局及影响因素研究

运用核密度估计和空间分布均衡度相关分析方法,分析了沈阳市大型连锁超市的空间分布和集聚特征,引入多元回归分析法进一步探析了其空间分异的影响因素和各因子的重要程度。结果表明,沈阳市大型连锁超市整体上呈现出"北多南少"的空间差异分布;核密度空间分布总体表现为二环内区域大面积组团状的核分布与二环以外地区小面积的零星核分布并存;在研究区域内呈现空间集聚分布特征,但在各个市辖区内分布不均衡;空间分异主要受等级公路密度、人口密度、城镇居民人均可支配收入、家庭户户数等因素的影响。     

长三角地区三省一市传统村落空间分布特征及影响因素

以长三角地区三省一市的1074个国家级传统村落为研究对象,采用GIS空间分析和数理统计分析等方法,从整体和省市域层面分析传统村落的空间分布特征及其影响因素。结果表明:①长三角地区传统村落空间分布整体上呈凝聚型,但省域、市域尺度层面上则呈相对集聚的不均衡分布,省域层面上传统村落主要集中于皖南—浙西,市域层面上则主要分布于安徽省的黄山市、宣城市和浙江省的丽水市、金华市、台州市、衢州市。②自然地理、历史文化、交通和经济发展水平是长三角地区传统村落空间分布的主要影响因素。     

鲁南经济带国土空间格局演变特征与驱动力分析

探究国土空间时空格局演变特征及其驱动因素对于实现国土空间资源高效配置和促进国土空间高质量发展具有重要意义。以鲁南经济带为研究对象,围绕时空演变和空间格局对国土空间格局演变特征展开分析,并运用地理探测器探究其驱动因素。结果表明：(1)2000—2020年,不同国土空间类型间动态变化差异明显,且综合动态度由东西失衡向全域均衡转变。(2)空间分布特征上,鲁南经济带国土空间变化整体分布较为均衡;在2005—2010年间各类型国土空间转换活跃。(3)空间格局演变特征上,各国土空间面积变化呈空间集聚特征,这一特征在2010—2020年相对减弱;各国土空间类型间变化关系以负相关为主,但相关系数绝对值明显降低。(4)驱动力方面,研究区国土空间面积变化受到自然、人口、经济等因素的共同作用,自然环境变化是基础性条件,人口和经济发展是主要驱动力,政策因素也发挥重要作用。     

基于CEEMDAN的多时间尺度的北京市PM2.5浓度影响因素研究

研究PM_2.5浓度的主要影响因素,对提升北京市空气质量具有重要意义。与以往仅限于原始时间尺度的研究不同,本文基于CEEMDAN方法考察了多时间尺度下年平均风速、城市绿化、人口密度、产业结构和能源强度对北京市PM_2.5浓度波动的影响,并与原始时间尺度的主导因素进行对比。研究发现：原始尺度的北京市PM_2.5浓度影响因素是不同时间尺度内影响因素合力作用结果,不同时间尺度下影响因素不同。城市绿化、人口密度、产业结构和能源强度在多时间尺度中起到短期增强波动的作用,城市绿化和产业结构是贯穿于各个时间尺度的具有趋势性,决定北京市PM_2.5浓度基本走势的影响因素。     

Logistic回归模型在北京市空气质量等级预测中的应用

针对空气质量等级的分类变量,选取北京市对空气质量有影响的污染指标,确定其权重,代入具体的空气等级数据,运用Logistic回归模型进行分析,得到北京市Logistic回归模型。通过对得出的模型进行检验,对比准确率,得出二分类Logistic回归方法适合建立空气质量等级预测模型。     

深圳市空气污染物时空分布特征

依据深圳市国家环境空气质量自动监测站2019年全年的SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃逐小时监测数据及对应空气质量指数(AQI)，分析了深圳市空气质量的时间变化和空间分布特征，并研究了社会经济因素和人为活动对污染物浓度的影响，旨在梳理深圳市空气质量状况及主要空气污染物变化规律，为环境管理提供技术参考。     

2022年持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件分析

对2022年8月6～28日持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件进行分析，可为该地区今后根据气象条件进行夏季臭氧污染防治提供相关的理论依据。利用地面臭氧和气象要素观测数据计算该时期各要素平均值，并与2019～2021年同期进行比较，得出以下结果：(1)2022年分析时段四川盆地的平均臭氧浓度和臭氧污染日数高于2019～2021年同期，各区域分布趋势为成都平原>川南>川东北；(2)同时期地面气温和辐射空间上呈东高西低特征，2022年为历年峰值，降水和相对湿度空间上呈西高东低特征，2022年为历年谷值，气象条件分布能较好的与臭氧实况分布相对应；(3)2022年分析时段地面气温和辐射的区域分布趋势为川南>川东北>成都平原，累积降水量和相对湿度的区域分布趋势为川南<川东北<成都平原，与臭氧污染分布趋势略有差异，这可能是因为气象条件是臭氧污染发生的重要影响因素之一，但不是唯一影响因素，臭氧污染的发生还受前体物排放等因素影响。对典型臭氧污染过程及气象条件进行分析，有助于为区域臭氧污染防治提供科学依据，同时为其他地区进行相关研究提供借鉴作用。     

游客对空气质量感知的情感分析——基于双向LSTM模型

空气质量是影响旅游目的地发展的重要因素,游客目的地选择、旅游体验和重游意愿等与其关系紧密。获取2013年1月至2019年7月游客在携程网发布的259个国内5A级景区空气质量的13,069条评论,通过双向LSTM模型进行情感分析,借助Gephi、Vosviewer分析其共现网络图,并依托扎根理论诊断影响游客对景区空气质量感知的因素。结果发现:①游客对我国旅游目的地空气质量感知情感值正面极性显著,时间上呈稳中有升的趋势,空间上"南高北低"格局明显。②高情感值景区与景区类型相关,低情感值景区则受地理位置影响。③共现网络图谱和扎根理论分析均得出自然环境、身体健康和服务设施是影响情感值的主要因素。     

国家级旅游度假区空间分布特征及影响因素研究

科学研究国家级旅游度假区的空间结构及影响因素对促进我国度假旅游产业布局、推动度假旅游高质量发展以及形成国际影响力具有重要意义。以国家级旅游度假区为研究对象,运用最邻近指数、不均衡指数、核密度分析等方法对其空间分布特征进行分析,并采用地理探测器、叠加分析法和缓冲区分析法进一步探讨其主要影响因素。结果表明：(1)整体分布上,国家级旅游度假区呈现“东南多西北少”的凝聚型空间分布格局;从省域尺度来看,国家级旅游度假区空间分布不均衡,集中分布在浙江、江苏、山东、四川、云南和江西等省份。(2)密度特征上,国家级旅游度假区密度分布差异较大,呈现出1个高密度核心区、1个次密度核心区以及1条倒“Y”字形核心带。(3)影响因素上,国家级旅游度假区空间分布受经济产业、社会政治、自然地理和旅游资源等因素的综合影响,其中经济产业因素和旅游资源因素的影响作用尤为显著。     

甘肃省红色文化景观空间分布特征研究

红色文化景观是红色文化的有机组成部分,是开展红色文化旅游的重要载体。通过对《甘肃省志》数据的分析和革命史的梳理,整理得出甘肃省现存红色文化景观资源相关资料,并依托空间分布模型和ArcGIS10.6平台对样本数据的空间分布类型特征、集中性特征、均衡性特征和密度特征进行分析,梳理其空间分布的影响因素。结果表明:①甘肃省红色文化景观属于凝聚型分布,区域空间分布均衡性较低,市州差异大。②高密度分布区域为陇中城市群凝聚区和陇东凝聚区。③影响其空间分布的因素主要是历史背景和地形地势。     

广州市地表水环境溶解氧时空分布特征分析

为了解广州市地表水环境溶解氧情况,结合广州市2020年40个地表水监测断面溶解氧数据,采用Origin和Excel软件统计分析了广州市中心城区、郊区和及近海区溶解氧时空分布特征。结果表明：(1)溶解氧空间分布特征（即水体溶解氧含量）：中心城区<郊区<近海区;(2)广州市各区溶解氧主要在7月、8月和9月偏低;(3)溶解氧影响因素复杂,受温度、氨氮、上游来水和潮汐等影响。因此,为保障考核断面水质达标,广州市应重点关注第三季度、中心城区考核断面地表水环境溶解氧含量变化影响。     

基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例

以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。     

湖南省森林公园空间分布特征及其影响因素分析

基于GIS的空间分析功能,运用最邻近比率、地理集中指数、核密度、可达性、缓冲区分析等方法,对湖南省的森林公园空间分布特征及其影响因素进行分析。结果表明:湖南省森林公园的空间分布类型为集聚型,在空间分布上具有不均衡性特点;空间分布密度呈"点状集中,点带状分布"特点;空间可达性具有明显的交通指向性特点;空间分布数量随着与市中心距离的增加呈先增后减态势。主要影响因素包括植被覆盖、河流、湖泊等自然因素和人口数量、交通条件等社会经济因素。     

2015-2020年昌吉市PM_(2.5)污染时空分布特征

以新疆"乌—昌—石"重点城市之一的昌吉市作为研究对象,收集2015～2020年昌吉市空气质量自动监测站点的PM_(2.5)浓度数据,分析昌吉市PM_(2.5)浓度的年变化、季节变化、月、日以及小时变化特征及其变化规律。结果表明:近6年来昌吉市PM_(2.5)浓度均超过二级标准限值浓度,且PM_(2.5)平均浓度整体呈上升趋势;不同季节PM_(2.5)浓度呈春夏季低、秋冬季高的特点;受冬季气象条件和采暖期影响,PM_(2.5)浓度在11月至次年3月相对较高,4～10月相对较低;PM_(2.5) 24小时浓度在不同月份呈现不同的日变化规律。PM_(2.5)浓度时空分布与气象条件、采暖季、汽车尾气、工业排放等因素有关,且是影响空气质量等级和优良天数的主要因素。研究结果可为昌吉市PM_(2.5)污染防治提供参考。     

近20年来乌鲁木齐空气质量时空变化趋势分析

基于2001～2018年乌鲁木齐市空气质量监测数据及2014～2018年各监测站点的数据,采用主成分分析法、BFAST趋势分析法、及反距离权重插值法对乌鲁木齐市空气质量进行时空分析。结果表明:乌鲁木齐市空气质量在2012年前呈升高降低交替的趋势,2012年煤改气后呈急速下降的趋势;污染物以PM_(2.5),SO_2,CO为主,方差累计贡献率达到85.37%;由BFAST对AQI时间序列进行分解与识别发现,周期为1年且AQI呈现两头高中间低的双峰型特征,6～8月为U型谷底,趋势上呈现逐年递减的趋势。由空气质量空间分布得出AQI高值区仍然聚集在新疆农科院农场和米东区环保局,低值区则集中在收费所与监测站且由北向南呈逐渐递减的趋势;变化速率最快的为铁路局,改善最好的是米东区环保局,空间插值与主成分分析结果一致。     

福州新区生活性服务业空间集聚特征及影响因素研究

以福州新区生活性服务业网点设施为研究对象,采用核密度分析、平均最近邻法、Ripley′s K函数等方法,分析其空间集聚特征和空间分布影响因素。结果表明:福州新区生活性服务业整体上呈"核心集聚,边缘分散"的空间集聚特征,各类服务业表现出明显空间尺度依赖性;在社会经济、交通区位、政府政策等因素的作用下,福州新区生活性服务业空间分布呈现出较明显的"虹吸效应"。     

云贵川非物质文化遗产与传统村落空间分布格局及影响因素

基于核密度、空间重心模型、空间错位指数和地理探测器等方法,系统分析了云贵川非物质文化遗产(非遗)和传统村落的空间分布格局,包括空间分布密度和空间错位的程度、强度与类型,并探讨了影响其空间分布的因素。结果显示：(1)非遗和传统村落的空间分布结构分别为“两核一带多点”和“北疏、南密、中空”;(2)两者的总体空间错位特征明显,各州市在空间错位的程度、强度和类型上均具有差异性;(3)非遗和传统村落的空间分布都受到地形地貌和河流水系等自然环境因素的影响,在社会经济影响因素上,非遗空间分布的主要影响因素是文化和经济发展,传统村落空间分布的主要影响因素是人口和文化。