长江流域土地利用结构及其空间自相关分析

按照中国科学院资源环境分类系统,将WESTDC_Land_Cover_Products2.0数据集重分类为耕地、林地、草地、水域、城乡建设用地和其它未利用土地等6类,借助GIS平台研究了长江流域土地利用数量结构特点及其空间自相关特征。结果表明,长江流域的主要土地利用类型为林地、耕地和草地,三者占流域总面积的90%以上,而水域、城乡建设用地和其它未利用土地所占比例较小。各省市之间土地利用结构差异较大,与一定的空间格局相联系,并形成了土地利用结构特征不同的4个大的区域。各土地利用类型比重属性值相似的省市在长江流域全局空间内聚集分布、空间邻接,呈极显著的全局空间正自相关。其中耕地、林地、草地、城乡建设用地和其它未利用土地分布特征的空间正自相关极显著,水域分布特征的空间正自相关显著,但各种土地利用类型空间分布的重心、格局、空间自相关构成及回归机制不同。各种土地利用类型空间分布的局部空间自相关为高高(H-H)聚集或低低(L-L)聚集,高值为低值所包围或低值为高值所包围的空间孤立点(Spatial Outlier)不显著。研究表明各种土地利用类型在长江流域的空间分布具有明显的聚集性和区域特征。     

Nonparametric spatial covariance functions: Estimation and testing

Spatial autocorrelation techniques are commonly used to describe genetic and ecological patterns. To improve statistical inference about spatial covariance, we propose a continuous nonparametric estimator of the covariance function in place of the spatial correlogram. The spline correlogram is an adaptation of a recent development in spatial statistics and is a generalization of the commonly used correlogram. We propose a bootstrap algorithm to erect a confidence envelope around the entire covariance function. The meaning of this envelope is discussed. Not all functions that can be drawn inside the envelope are candidate covariance functions, as they may not be positive semidefinite. However, covariance functions that do not fit, are not supported by the data. A direct estimate of the L₀ spatial correlation length with associated confidence interval is offered and its interpretation is discussed. The spline correlogram is found to have high precision when applied to synthetic data. For illustration, the method is applied to electrophoretic data of an alpine grass (Poa alpina).     

基于空间自相关的安徽省市域发展空间格局研究

选取具有一定跨度的典型年份人均GDP统计数据,采用空间自相关方法分析了安徽省市级单元的经济发展分布空间特征和规律。结果表明,全省Moran’s I指数为0.11,经济上存在较弱的正空间自相关,经济发展呈多种类型,市域间有差异,呈现局部经济区化的雏形。根据人均GDP指标,结合空间自相关系数,将安徽省市域经济发展模式分为5类:集聚发展型、极核发展型、集中贫困型、贫困核型、一般发展型,并对其成因进行了分析。     

农村居民食品安全消费态度异质性及监管路径

当前,我国农村食品安全现状不容乐观,农村居民对于食品安全消费普遍持担忧态度。相对于多主体监管的城市而言,农村食品安全问题既突出又复杂,农村食品安全消费风险的区域差异性,以及农村居民对于食品安全消费担忧度的异质性,使得食品安全监管政策缺乏必要的地区针对性,有些政策甚至在部分农村食品安全消费监管中无所适从,从而难以达到预期效果。现有研究大都是以整体的宏观数据为研究对象,并未将空间微观因素考虑在内,弱化了区域间存在的客观差异,同时也忽略了地区间的相互传导。本文基于我国20个省份500个自然村的农村居民食品安全消费实证调研数据,在引入空间地理分析概念的基础上,采用空间相关性检验的全局Moran’I指数与局部Moran’I自相关指数,对农村居民食品安全消费态度进行深入分析,旨在为各省市农村食品安全态度差异性分析提供有力支撑。研究结果表明:我国农村居民整体食品安全消费态度呈现出一定的普遍性和差异性,并在空间上呈现出集聚现象,主要的热点省份为山东、河南、湖北、江西、安徽五省,说明在治理食品安全的问题上存在着地区紧迫性和针对性,应有重点的针对相关热点城市进行与当地社会、文化、经济状况相适宜的治理措施。接下来,基于实证结果分析造成各区域农村居民食品安全态度差异的影响因素。最后,针对各区域不同现实情况,文章有针对性的提出了对策建议。主要包括:政府必须正视自己的责任,实施切实有效的治理措施;必须抓住问题的主要矛盾与次要矛盾;必须切实落实"因地制宜"政策,针对不同地区的具体情况实施有针对性的治理措施等。     

江苏省人口城乡结构差异的多尺度研究

利用"全国第四、五、六次人口普查"等数据,基于"多尺度"分析框架,综合运用总体差异测度指数(标准差、锡尔指数及其分解)、马尔可夫链、ESDA等方法,分析1990~2010年江苏省不同尺度人口城乡结构差异的时空动态演化。结果表明:(1)20a来,江苏省人口城乡结构无论绝对差异还是相对差异性在各尺度上均呈缩小趋势,且前10a大幅缩小、后10a缩小幅度减缓。相对差异值及其缩小程度排序均从大到小依次为县域、市域、区域。主要受地区发展基础、增长极的带动能力及范围、政府政策侧重以及人口迁移机制等多种因素差异性的影响。由于三大区域间通过人口流动、交通、产业、资源等的联动效应,因而三大区域间差异的缩小对全省差异缩小的贡献最大。(2)前10a人口城乡结构类型转移概率波动性大,后10a趋向稳定。苏南各市区存在高水平"俱乐部趋同"现象。(3)虽然从区域尺度上看,苏南、苏北两极分化有所缓和,但从县域小尺度上来看,苏北大部分县域与苏南不同县域之间的差距依然较大,这与实际相符合,因此小尺度的自相关分析更符合实际,且小尺度两极分化严重。县域尺度冷、热点地区具有典型的核心边缘结构、南北空间分异显著,涓滴效应逐渐显现,南北差异有所减小。最后提出在"两带一路"背景下针对不同尺度人口城乡结构合理发展的建议。     

河南省2014-2020年PM2.5浓度时空分布特征及气象成因分析

利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据,运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法,从时空分布特征上揭示河南省PM_2.5污染特征,并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM_2.5年均浓度为40～100μg/m³,总体呈递减趋势。PM_2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM_2.5污染空间分布存在显著自相关,污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现,热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁,冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM_2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关,其中,与气温相关性最高,相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时,PM_2.5浓度与相对湿度呈正相关;而在相对湿度超过90%之后,PM_2.5浓度下降至70μg/m³...     

陕西省PM2.5时空分布及影响因素区域差异研究

为了解陕西省PM_2.5分布特征及影响因素区域差异,基于陕西省2019年PM_2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、空间自相关分析法和地理探测器法对PM_2.5时空分异特征及驱动因素进行探究,以期为陕西省PM_2.5研究与治理提供可靠的科学依据。结果表明：陕西省PM_2.5污染呈“冬高夏低”、“中部高、南北低”的特点。陕西省PM_2.5浓度空间分布表现为极显著的空间正相关性,陕南部分县域为低低聚集区,关中地区渭南、西安、咸阳部分县域为高高聚集区。对陕西省PM_2.5浓度影响最大的是社会经济因子(0.328—0.548),陕北地区为GDP(0.932),关中地区为人口密度(0.936),陕南地区为相对湿度(0.710)。交互探测结果表明：陕西省主导交互因子为人口密度∩GDP,各种复杂的自然因素和人为活动因素耦合会大大加强对PM_2.5浓度的解释力。     

基于GIS的关中地区人口分布时空演变特征研究

随着经济社会的快速发展,陕西省关中地区的人口分布发生了明显的变化。采用空间自相关、不均衡指数、人口重心以及偏移—分享分析等方法,结合GIS技术对20世纪90年代以来关中地区人口分布的时空演变特征进行了分析。结果表明:①关中地区各区县人口密度差异显著,整体分布呈中间高、南北低的态势,即位于渭河平原区的区县人口密度较高,其他地区人口相对稀疏;②各地区人口分布存在显著的正的空间自相关,表现为西安市市辖区周围地区呈现高高集聚,而北部、西部和东部的周边区县则存在低低集聚;③关中地区人口分布不均衡状态明显,且人口不均衡指数有不断增大的趋势;④各地区人口偏移增长量差异显著,地区之间的偏移增长量不断增大,人口重心逐步向关中东南方向移动。     

中国1991～2018年突发环境事件时空特征及影响因素

探究我国近几十年突发环境事件的时空变化规律和影响因素,能提高突发环境事件风险监管的有效性和精准性.基于1991～2018年31省市的突发环境事件数据,运用空间自相关性和时空地理加权回归模型分析突发环境事件的空间依赖关系和影响因素作用的时空异质性.结果发现：(1)突发环境事件在1991～1994年和2001～2014年两个时间段内存在显著的空间正相关性,且空间集聚性在逐渐增强,即中国省域突发环境事件存在明显的空间依赖特征而并非完全随机状态.(2)突发环境事件存在着非均衡的发展格局,“低-低”类型的省份集中在西部和东北地区,数量增多后减少;而“高-高”类型的省份表现为由东部、南部向中西部转移,数量减少后增多.各省市突发环境事件在空间集聚中的作用不同且不断变化.(3)各影响因素对突发环境事件的作用在不同时期和不同省域具有明显的时空异质性.经济发展水平对突发环境事件的影响表现为“负-正-负”模式;产业结构对突发环境事件的影响表现为“负-正”模式;污染排放对突发环境事件的影响整体来看呈现“正-负-正”模式;环境信访对突发环境事件的发生多表现为正向影响;法制环境对突发环境事件的负向影响在逐渐减弱;...     

城市空间结构对城市热场的影响—— 以济南市夏季为例

建筑是城市空间结构的主要构成要素,其在空间上的立体拓展,不但改变着城市下垫面,也影响着城市空间的能量平衡和空气流动,进而对城市热场的分布产生影响.文章以济南市中心城区为研究区域,基于Landsat 8遥感影像数据,首先使用大气校正法反演城市地表温度,以此表示城市热场,并基于建筑、绿地和水体构建多维城市空间结构指标体系;...