基于MGWR模型的黄河流域GPM卫星降水数据降尺度研究

黄河流域地域广阔,但气象站点分布较少,导致气象资料短缺。卫星降水可以作为气象站点观测的重要补充,但其空间分辨率有限,导致其在区域研究中作用有限。以黄河流域作为研究区域,针对全球降水观测计划(GPM)卫星降水产品,以2002、2012年和2020年降水数据作为干旱年、标准年以及湿润年3个典型气候年份,在综合考虑归一化植被指数(NDVI)、数字高程模型(DEM)、坡度(Slope)、地表温度(LST)和风速(WDS)多种反映降水量空间分布特征的影响因子及其空间非平稳性特征的基础上,采用地理加权回归(GWR)模型、混合地理加权回归(MGWR)模型2种降尺度方法,得到了黄河流域1 km空间分辨率的降尺度降水数据,并进一步通过地面气象站点数据对降尺度结果进行验证。结果表明:(1)GPM年降水数据与地面气象站点观测数据在2002、2012年和2020年的黄河流域地区具有较高的相关性。(2)经MGWR模型降尺度的降水数据空间分辨率得到了显著提高,且在降水变化的空间细节表达方面较GWR模型更优。(3)在3个典型气候年份中,MGWR模型在降水量标准年中相对于GWR模型具有更高的准确性。研究结果能够为相关区域范围的降水降尺度研究提供宏观参考与借鉴,促进区域气候水文研究。

基于GWR模型降尺度模拟蒙古高原地区TRMM降水数据

以多年月平均NDVI值高于0.1为阈值,对蒙古高原进行“植被区”与“非植被区”的子区域划分。在分析“植被区”植被对降水响应时滞性和“非植被区”陆地表面温度不同数据值与降水量相关性的基础上,子区域分别构建了TRMM3B43降水数据与海拔、坡度、坡向数据、归一化植被指数(NDVI)/陆地表面温度(LST)数据的地理加权回归(GWR)模型,得到区内2006-2015年每年5-10月1km空间分辨率的月降水量降尺度模拟数据,并利用区内141个气象站点数据对降尺度模拟数据进行精度验证。结果表明:(1)蒙古高原“植被区”植被对降水响应存在时滞性,约为一个月;“非植被区”多数月份白天与夜晚陆地表面温度差(LST_D_N)与降水量的相关性最显著。(2)降尺度模拟数据与气象站点数据具有较好的一致性,月尺度相关系数为0.83,各站点相关系数介于0.42~0.98。(3)在生长季、月平均尺度上,降尺度模拟数据具有较高精度,其中9月和10月数据精度优于TRMM 3B43数据。降尺度模拟数据整体精度较高,加之对原始数据在50°N以上未覆盖地区的填补以及空间分辨率的提高,可为区内水循环变化、农牧业生产、干旱监测等研究提供重要的数据支撑。

基于GWR的矿产资源开采时空特征及影响因素探究

文章基于2011—2017年矿产资源开采数据,分析长江经济带矿产资源开采时空演变特征,并利用地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型探究矿产资源开采的影响因素及其作用程度。研究结果表明:2011年以来长江经济带矿产资源开采数量呈增长趋势,且开采以非金属矿产为主;长江经济带矿产资源开采空间差异逐渐增大,主要集聚区分布在上、中游地区,形成以贵州和江西为主要密度核心的连绵状空间分布;研究期内矿产资源开采活动主要在上、中游地区开展,开采重心位于贵州;矿产资源开采受到海拔高度、路网密度、地区生产总值等因素的影响显著,其效应具有明显空间异质性。研究结果可为矿产资源管理与利用提供参考。

基于GWR模型的我国基层诊疗量空间相关性分析及影响因素研究

目的:研究31省份的基层诊疗量空间分布及影响因素,为引导居民基层就诊和提升基层整体的诊疗服务利用提供依据。方法:首先运用全局空间自相关分析基层人均诊疗量是否存在空间聚集性;进一步用冷热点分析基层诊疗量空间聚集类型;最后采用地理回归模型(GWR)从空间角度研究基层诊疗量的影响因素,同时将GWR同OLS建模结果进行比较。结果:基层人均诊疗量呈现持续上涨的状态且省际差异较大,各省份Moran’sI>0,在空间分布上具有正相关;冷热点分析显示高值聚集区域是江浙沪地区向南北扩展的一带呈现高值聚集,黑龙江构成低值聚集区域。从空间分布影响因素来看,中东部受每千人技术人员数、各地卫生费用占GDP的比重及次均医疗费的影响,西部受人均GDP和城镇化率影响较大,同时GWR的拟合结果优于OLS。结论:各地区基层人均诊疗量存在空间聚集性,且存在明显的地区差异性,东、中、西部各具相应的分布特点和影响因素。因此可针对不同空间分布格局,采取差异化策略引导居民就诊,促进地区间的均衡发展。

温湿度对我国中老年人风湿性疾病影响的性别差异——基于GWR模型的空间分析

目的从空间视角分析我国男女性中老年人风湿性疾病的流行现状及其与温湿度的关系,为风湿性疾病的综合防治提供参考。方法基于2018年中国健康与养老追踪调查中28个省45岁及以上中老年人风湿性疾病患病数据和中国统计年鉴中气候数据,通过全局莫兰指数分析男女性风湿性疾病的空间聚集性,LISA聚类图分析聚集类型。再与普通最小二乘法(OLS)比较,探索地理加权回归模型(GWR)在温湿度对我国中老年人风湿性疾病影响的性别差异分析中的适用性。结果共纳入18686(男8946人,女9740人)名中老年人,各省女性年龄标化患病率(13.97%~58.42%)均高于男性(6.48%~43.48%)。省域尺度的男女性年龄标化患病率、平均温度和平均相对湿度的全局莫兰指数分别为:0.567(P=0.001)、0.522(P=0.001)、0.518(P=0.001)和0.715(P=0.001)。男性年龄标化患病率的聚集模式有高-高、低-低和高-低,女性有高-高、低-低和低-高。GWR结果显示,省域尺度的R2(男0.64~0.77,女0.64~0.79)均大于OLS模型(男0.39,女0.33),标准化偏回归系数[平均温度(男-0.89~-0.77,女-1.33~-1.02),平均相对湿度(男0.33~0.50,女0.47~0.76)]绝对值均呈现由东部到西部递增趋势。结论我国男女性中老年人年龄标化风湿性疾病患病率存在空间聚集性和异质性,GWR模型更好地揭示了温湿度对女性风湿性疾病的影响大于男性,且这种影响在空间上均呈现由东部向西部递增的趋势。生活在寒冷、潮湿地区的中老年人尤其是女性,应采取预防风湿性疾病的措施。

基于GWR的建成环境对公共自行车出行模式的影响分析

为分析建成环境对公共自行车出行模式的影响,文章结合公共自行车运营数据和建成环境数据,以公共自行车站点为中心建立缓冲区并提取缓冲区内兴趣点(point of interest,POI),在考虑POI规模的基础上划分站点类型;根据站点类型对出行起讫点(origin-destination,OD)分类,以OD类型确定公共自行车出行模式,使用地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,分析建成环境对公共自行车出行模式的影响;以昆明市为例进行实证分析。结果表明:昆明市公共自行车出行模式可划分为16种,OD皆为住宅主导型和公司(企业)主导型站点的出行模式约占69.26%;建成环境对不同出行模式的影响效应存在差异;土地利用混合度是公共自行车出行模式的主要影响因素。研究结果可为公共自行车布局优化及运营管理提供参考。

基于GWR模型的海河流域地下水储量降尺度研究

利用GRACE重力卫星数据联合GLDAS数据反演可得到地下水储量变化,能够在大尺度范围监测研究区域内的地下水储量变化,但得到的数据空间分辨率仅有0.25°,在小尺度范围内难以应用。基于GRACE陆地水储量及GLDAS浅层地表水储量与降水、NDVI之间的空间关系,提出一种基于地理加权回归模型(GWR模型)的地下水储量变化的降尺度方法,将地下水储量空间分辨率降尺度到1 km。结果表明,GWR模型降尺度方法成功应用于海河流域地区,降尺度后的地下水储量数据变化与46个验证点实测地下水位数据的相关系数均大于0.6,模拟结果合理可靠。进而利用降尺度结果分析了海河流域与北京平原的地下水储量的时空变化特征,结果与现有数据高度吻合,表明基于GWR模型的降尺度方法能有效提高地下水储量变化数据的空间分辨率。

基于GWR的特大山地城市热力景观及其影响因素研究——以重庆市南岸区为例

以重庆市南岸区为例,基于TM遥感影像反演的地表温度数据,提出以等温斑块为研究载体的城市热环境中的热力景观格局及与自然因素的关系研究方法,以期为城市热环境的相关研究提供一种思路。结果表明:南岸区共形成2204块热力图斑,热力斑块平均面积为0.12 km^(2),平均周长为3.33 km,地表温度高值区域热力等级由中心向外递减,地表温度低值区域热力等级由外向内递增;南岸区热力景观在数量、形状与结构上的表征指数在空间上具有正相关关系,且高值与低值聚集现象明显,PD、LSI指数的聚集情况较为一致,AI指数的高值与低值聚集区域与PD、LSI在空间上呈现相反态势;基于GWR的拟合结果表明,在绿度越低、湿度越小、越为平坦的区域热力景观越为密集,在绿度越高、湿度越大、越为平坦及干度越大的区域热力景观形状越为复杂,在绿度越低、湿度越小、越为平坦及干度越大的区域热力景观分布越集中。研究结果为改善城市热环境以及提高城市居住适宜度提供依据,也对等温斑块应用于城市热环境热力景观格局进行探索,为以后类似研究提供参考。

基于GWR的酒店与风景名胜POI空间依存性研究——以青岛市为例

以青岛市7区3市为研究对象,采用核密度估计、空间自相关、OLS模型与GWR模型等方法,分析青岛市酒店与风景名胜POI的空间集聚特征,并进一步探究酒店与风景名胜POI空间依存性。结果表明:1) 酒店在空间上呈现大核心集聚、小核心分散的集聚模式,风景名胜POI在空间上呈现多核心集聚模式,酒店与风景名胜POI空间集聚区域重合度较高,表现出一定空间依存性;2) 青岛市酒店与风景名胜POI存在空间依存性且具有地区差异性,其中市南区与市北区酒店与风景名胜POI空间依存性最高;3) 不同类型风景名胜POI与酒店空间依存程度不同。公园小类POI、广场小类POI、寺庙教堂小类POI以及旧址纪念堂小类POI与酒店在空间依存关系上基本呈正相关,而旅游景点小类POI和风景名胜小类POI与酒店在空间关系上基本呈负相关。研究结果对未来酒店区位选址与城市旅游业合理布局有着重要意义。

基于GWR模型的城市住宅地价的时空演变研究——以江苏省为例

江苏省地价总体变化特征分析的基础上,构建城市住宅地价的GWR模型,对1997、2005和2008年3个时间点的江苏省城市住宅地价影响因素的空间变异特征进行了探究,揭示了各因素因子对住宅地价的影响程度和区域差异,丰富和发展了城市地价影响因素时空变化规律的理论研究。研究结果表明:①距中心城市距离对住宅地价的影响呈负相关,3年回归系数绝对值的平均值逐渐增大且高值分布区域逐渐扩大;②GDP与住宅地价呈正相关,GDP对住宅地价影响最大地区逐渐北移,且高值区域逐渐减小;③城镇化率与住宅地价呈正相关,从空间看,沿江地区是苏南、苏中两大经济板块的纽带,对住宅地价影响变大,从时间看,城镇化率对住宅地价的影响逐步减小;④对外交通状况对住宅地价贡献为正,南部地区回归系数较高,向北系数逐渐减小,从时间角度看,其影响程度逐步增大;⑤从业人口数量对住宅地价的贡献为正,南部地区回归系数较高,向北回归系数绝对值逐渐减小,从业人口数量对苏南影响比苏北大;⑥房地产投资总额北部地区回归系数较高,向南系数逐渐减小,苏北房地产投资总额对住宅地价影响高于苏南地区。

都市新区住宅地价空间异质性驱动因素研究——基于空间扩展模型和GWR模型的对比

以南京市江宁区为例,基于2004~2011年住宅用地出让数据,利用空间扩展模型和GWR模型对都市新区住宅地价空间异质性及其驱动因素进行研究。结果表明:1空间扩展模型与GWR模型分别可解释采样区63%、61%的住宅地价变化,较全局回归模型(47%)有显著提升,更有利于研究土地市场的空间异质性。2空间扩展模型可有效表征各解释变量及其交互项对住宅地价作用的空间结构总体趋势,其拟合效果相对较优。GWR模型则在局部参数估计方面存在优势,借助GIS可将各变量的地价作用模式可视化,从而比空间扩展模型更能有效刻画住宅地价影响因素的空间非平稳性特征,各因素对地价的平均边际贡献排序为水域>地铁>大学园区>CBD>商业网点>医院,且商业网点、医院系数值具有方向差异性。3距地铁站点、水域、大学园区以及CBD的距离是研究区住宅地价的关键驱动因素,各自存在特有的地价空间作用模式,可为研究区住宅土地市场细分提供科学依据。

基于GWR模型的南京市住宅地价影响因素及其边际价格作用研究

研究目的:以南京市为例,探索城市住宅地价影响因素及其边际作用空间变化性及各因素边际作用大小空间分布状况,为城市土地科学管理提供帮助。研究方法:地理加权回归模型(GWR)。研究结果:(1)地铁站点、商业网点、水景观、绿地公园对住宅地均价的边际影响能力的空间变化性强,高等学校、医院等其他因素边际作用的空间变化性较弱;(2)容积率住宅地价边际增值能力高于其他因素,各因素在具体不同地块上边际作用能力高低不同。研究结论:GWR模型可以改进传统空间回归方法,可对城市地价影响因素边际价格作用空间变化性进行良好的估计;住宅土地价格对快速交通、商服条件及自然景观因素较为敏感,反映主城区人们对住宅便捷性及休憩性呈强偏好;容积率边际增值能力空间变化弱与土地的住宅性用途有关,但容积率始终是边际增值能力最高的因素;GIS良好的输出图像可视化技术能够指导相关部门调控具体地块的主要规划因素,促进城市土地科学管理。

基于GWR模型的青藏高原地区TRMM数据降尺度研究

青藏高原地区复杂的气候环境与地形构造给水文气象数据观测造成了很大的困扰,缺少有效的高时空分辨率观测数据成为区域气象预报与预测的重要阻碍。以2001—2015年间热带降雨测量卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)降水产品为基础,使用1 km空间分辨率增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)空间数据,基于地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型实现TRMM产品的降尺度计算,并以地面站点实测数据对降尺度结果在年、月尺度上进行结果检验与对比分析。研究结果表明:TRMM产品在降尺度处理前后的空间分布特征整体上趋于一致,但降尺度后的结果精度明显高于原始TRMM产品;2001—2015年间各年TRMM产品降尺度后的降水量与实测降水量的相关系数R 2均高于原始TRMM降水量,均方根误差和平均绝对偏差分别平均降低了21.652 mm和16.379 mm;2001—2015年间TRMM产品原始降水量准确率相对较低,在使用时需进一步进行修正,经过降尺度处理的TRMM降水量与实测降水量的拟合程度有显著性提高,除6月、8月和11月外,其他月份R 2均达到了0.65以上,表现出较好的一致性和适用性。

基于GWR模型的中国NDVI与气候因子的相关分析

在ArcGIS支撑下,基于1982—2010年8 km分辨率的AVHRR NDVI及气温和降水数据,应用最小二乘法和地理加权回归方法,构建中国NDVI与气候因子的地理加权回归模型,定量分析中国NDVI与气温和降水的相互关系,获取各个回归参数的空间格局,并将模拟结果与全局性回归结果进行对比。结果表明,与线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高,拟合优度从0.3提高到0.6。气候因子对NDVI的影响具有空间异质性:从北到南,气候因子对NDVI的影响逐渐减小;西北内陆等干旱荒漠地带,气候因子对NDVI的影响较大。对中国大部分地区而言,气温对NDVI的影响超过降水。各区NDVI与主导气候因子发生作用的特征尺度不同。

山西省县域经济发展影响因素的空间异质性研究——基于地理加权回归(GWR)模型

县域经济是国民经济的基石,在整个国民经济体系中占有重要地位。山西省作为我国重要的能源重化工基地,分析其县域经济发展影响因素具有重要意义,然而不同县域经济发展影响因素存在较大的空间异质性。采用地理加权回归(GWR)模型,对山西省107个县域单元进行分析,结果表明山西省不同县域经济发展影响因素存在较大差别,为山西省县域经济发展提出针对性的政策建议提供依据,对其县域经济统筹发展具有重要意义。

土地供应政策对房价影响的GWR模型分析

运用地理加权回归(GWR)模型,以全国31个省级行政区为对象,探索土地供应政策对房价的影响机制,以及各影响因素在空间上的作用大小和空间分布状况,为土地政策参与房地产调控提供理论支持和帮助。研究表明:其他条件不变的前提下,土地供应量和结构对房价具有显著的负效应,且存在显著的空间变异;土地供给量系数的绝对值有从东北和华北向西南递减的趋势,而保障房供给系数的绝对值有从南方向东北和西北递减的趋势;基本经济层面上的人均地区生产总值和就业人口占总人口比重对房价具有显著的正向关系,城市人均住房建筑面积与房价存在显著的负向关系,且三个变量均存在显著的空间变异。研究的结论是:GWR模型可以改进传统的回归方法,可对房价影响因素的空间变化性进行良好的估计;东北地区增加土地供给量相对于西南地区来讲对房价的负向影响更大,南方保障房供给相对于北方来讲对房价的负向影响更大;完善土地供应政策,实行差别化调控是今后抑制房价过快上涨的应有之义。

基于GWR模型的陕西秦巴山区TRMM降水数据降尺度研究

应用TRMM降水数据,进行国内典型区域降尺度相关研究,可弥补应用气象站点数据研究带来的局限。以陕西秦巴山区为研究区,基于TRMM降水数据和NDVI数据,应用GWR模型和比例指数,获得GWR年、月降尺度数据并进行检验,最后分析地形对降尺度结果的影响。结果表明:获得的1 km分辨率的GWR降尺度降水数据,具有较强的细节表现能力;降尺度数据与实测降水数据年尺度上相关系数为0.88,月为0.93,相关性较好;与TRMM原始数据对比,降尺度结果降水值略小,整体低估降水;区内秦岭山地GWR降尺度结果精度变化幅度最小,相似地形条件下,海拔越高,GWR降尺度结果表现越好;采用GWR模型进行秦巴山区TRMM降水数据的降尺度研究,具有较强的适用性。

福州市土壤铬含量高光谱预测的GWR模型研究

通过系统分析不同光谱分辨率和光谱变换对土壤铬高光谱预测模型的不确定性影响,筛选出最优的光谱分辨率及光谱变量进行土壤铬含量预测的地理权重回归(GWR)模型构建,利用该模型进行福州市土壤铬含量预测,并将预测结果与普通最小二乘法回归(OLS)结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤铬高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明:(1)在10 nm分辨率尺度下,以土壤全铬含量为因变量,反射率的二阶微分和反射率倒数的二阶微分为自变量构建的GWR模型对土壤铬预测的效果最好。GWR模型的R^2和调节R^2分别为0.821和0.716,较OLS模型分别提高了0.529和0.450,而AIC值为720.703,较OLS模型减少了22个单位,残差平方和仅为OLS模型的1/4,说明GWR模型的预测效果较OLS模型有了显著提高。(2)土壤铬预测模型的精度受光谱分辨率影响。对于OLS预测模型来说,3 nm分辨率的模型预测效果最好,而对于GWR预测模型来说,10nm分辨率的模型不仅预测效果最好,其相较于OLS模型的改善作用显著,为土壤铬含量GWR预测的最佳光谱分辨率。(3)光谱的一阶微分变换可以有效增强土壤铬的光谱特征,而其余的光谱变换对土壤铬的光谱特征则未起到增强作用,但可以很好地提高模型的预测效果。(4)研究得出土壤铬GWR模型预测的最佳光谱分辨率为10 nm,为EO-1 Hyperion影像的光谱分辨率,而且随着采样点的增加,GWR模型的预测效果趋于稳定,适合空间异质性大的区域尺度土壤铬预测。故该模型与高光谱影像结合,实现模型从实验室尺度向区域尺度的推广,为格网尺度土壤铬的空间预测提供可能。

基于GWR模型的中国生产性服务业空间差异的影响因素分析

利用GWR模型并结合相关理论分析我国生产性服务业发展的影响因素。结果发现:人力资本对生产性服务业的发展呈正相关作用,而2011年中西部地区其的贡献相对较低;创新能力对生产性服务业发展的贡献为正,但存在减小的趋势;城市化水平对生产性服务业的影响变化较大,由2005年和2008年的负相关转变为2011年的正相关;工业发展水平对生产性服务业的贡献为正,高值区存在由东向西转移的趋势;对外开放水平与生产性服务业呈明显的负相关;市场规模对生产性服务业发展的贡献为正,且有增强的趋势。

基于GWR模型的省域旅游影响因素空间差异分析

利用地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法,以中国31个省域为例,研究省域旅游影响因素的空间差异,估算出各个地区旅游影响因素的弹性系数。结果表明:经济发展水平和基础设施是影响中国大部分省域旅游发展最为重要的因素,经济发展水平变量弹性系数在东北、华东、华北、西北地区较大;基础设施则对华中、华南及西南地区旅游较大影响;人力资源变量在东北和华北地区起到了主导作用,而旅游上层设施在西北地区的拉动作用明显。最后提出,各个地区应该制定差异化的旅游政策做引导,从而使各个地区旅游发展越来越好,也有利于全国旅游水平总体提高。