Spatial-Temporal Features of Wuhan Urban Agglomeration Regional Development Pattern—Based on DMSP/OLS Night Light Data

Based on the night light data, urban area data, and economic data of Wuhan Urban Agglomeration from 2009 to 2015, we use spatial correlation dimension, spatial self-correlation analysis and weighted standard deviation ellipse to identify the general characteristics and dynamic evolution characteristics of urban spatial pattern and economic disparity pattern. The research results prove that: between 2009 and 2013, Wuhan Urban Agglomeration expanded gradually from northwest to southeast and presented the dynamic evolution features of “along the river and the road”. The spatial structure is obvious, forming the pattern of “core-periphery”. The development of Wuhan Urban Agglomeration has obvious imbalance in economic geography space, presenting the development tendency of “One prominent, stronger in the west and weaker in the east”. The contract within Wuhan Urban Agglomeration is gradually decreased. Wuhan city and its surrounding areas have stronger economic growth strength as well as the cities along The Yangtze River. However, the relative development rate of Wuhan city area is still far higher than other cities and counties.

城市休闲产业聚类模式APM算法模型开发与校验

城市休闲相关产业的高质量发展对当前我国城市消费升级以及人居环境质量提升具有重要现实意义。但是,现有研究未能精准地捕捉海量广域分布的城市休闲产业的基本空间分布规律与结构,而已有的空间聚类算法较多适用于城市用地分析,未能很好地适用于离散分布的城市休闲产业研究。为此,文章基于空间兴趣点数据,开发距离通达值及空间集群中心点等算法,构建城市休闲旅游产业聚类模式空间算法模型(APM)。在以广州为例的研究中,APM模型捕捉出3170个以500 m步行生活圈为范围的城市休闲产业集群,校验了APM模型的科学性与应用价值。整体上,APM算法可以较好地捕捉城市休闲业态集群的空间结构,清晰识别城市休闲产业空间冷、热点分布的基本结构,由其捕捉行程的聚类边界与实际道路和建筑走向、水系边界、区域范围等重合度高,聚类集群符合实际情况,具备可信度与有效性。该研究是休闲产业集聚机制研究的一次方法创新,在算法精度、实际应用、可视化效率上均做出了创新性推进。与Fishnet方法相比,可以更科学精准地识别城市内部多个休闲消费商圈的边界,实现了高效率的城市休闲产业集群捕捉;与同位模型相比,可以呈现多类别的城市休闲业态结构,突破了现有研究只能捕捉两类业态组团的局限。

常压储罐底板腐蚀的多源数据评价

为提高储罐检验效率和腐蚀评价准确性,通过某油田公司管辖储罐的损伤模式识别、在线声发射检测和开罐检验进行验证与评价,结果表明:罐体结构不合理易导致隔热层下腐蚀和土壤腐蚀,罐内部易发生微生物腐蚀和酸性(含硫)污水腐蚀;声发射检测可获取底板腐蚀状态和可能发生腐蚀的区域;空间数据扫描可间接获取因局部变形导致的腐蚀环境分布情况。因此,先通过声发射检测和空间数据扫描预判腐蚀损伤区域,可提高开罐检验效率和准确性。

基于Voronoi图的空间点事件统计聚类方法

挖掘地理空间数据中点事件聚集模式对于揭示流行疾病、犯罪分布热点区域及城市基础设施空间分布格局等具有重要意义。针对不同形状、密度和大小的显著空间点聚集模式的识别,目前以空间扫描统计为代表的方法虽然可以对空间点聚类的显著性进行统计推断,减少虚假聚类结果,但其主要用于识别球形或椭圆形状的聚簇,对于沿着街道或河道分布的任意形状、不同密度的显著空间点聚簇识别还存在局限。因此,本研究提出一种基于Voronoi图的空间点聚集模式统计挖掘方法。首先,采用Voronoi图来度量空间点分布的聚集性,将空间点聚类问题转化为热点区域探测问题;其次,结合局部Gi*统计量探测统计上显著的空间点聚簇;最后,通过模拟数据和真实犯罪事件数据进行实验与对比分析。结果表明:本方法能够有效探测任意形状的空间点聚类,并对空间点簇的显著性进行统计判别,识别显著的空间点簇,减少随机噪声点的干扰;聚类识别结果优于现有代表性方法,如DBSCAN算法、空间扫描统计方法等。

基于网格空间团的多级同位模式挖掘方法

针对传统的多级同位模式挖掘方法未考虑到实际数据分布的网格特性,且从全局到区域的多级模式挖掘框架会导致算法效率低下的问题,提出逆向挖掘多级同位模式的新框架.先挖掘区域同位模式,再由区域同位模式推导出全局同位模式,提出有效的剪枝策略提高挖掘效率.考虑真实数据集中数据分布的网格特性,定义实例间的网格邻近关系,提出网格空间团及计算网格空间团的新颖方法.在区域划分阶段,提出基于自适应网格密度峰值聚类的区域划分方法,基于2阶网格空间团的网格相似性来分配簇.在合成和实际数据集上进行大量的实验,验证了提出方法的有效性、高效性和可扩展性,在真实数据集上的剪枝率可以达到78%.

基于多源数据的青海东部城市群气候承载力评估与时空格局分析

为探索高原地区城市化与气候变化之间的相互作用机制。从气候承载力基本内涵出发,基于气候条件与人类活动相互作用关系,同时考虑气候资源和极端气候事件双重属性,本文识别并构建了包括气候天然容量、气候极端事件压力、城市气候压力以及城市协调发展能力四方面要素的气候承载力评估指标体系,以青海东部城市群为例,应用模型探讨了气候承载力的时空分布格局及变化规律。结果显示:从时间分布上来看,2001—2020年青海东部城市群气候承载力整体呈下降趋势,且因受到气候天然容量和极端气候事件压力的影响,波动幅度较大;从空间分布上来看,青海东部城市群低和较低气候承载力区主要集中于民和—乐都—西宁—湟中沿线大片区域,中气候承载力区零散分布于湟水谷地两岸区域,高承载力和较高承载力区则主要分布于该地区的西北部和东部北地区。研究结果提示本文建立的气候承载力评估指标体系对于青海东部城市群是合理可行的,可以描述城市群城市气候承载力在时空上的格局演变过程,可作为气候变化风险预警的依据。

基于改进列计算的空间并置模式挖掘方法

空间并置(co-location)模式挖掘旨在发现空间特征间的关联关系,是空间数据挖掘的重要研究方向。基于列计算的空间并置模式挖掘方法(CPM-Col算法)避开挖掘过程中最耗时的表实例生成操作,直接搜索模式的参与实例,成为当前高效的方法之一。然而,回溯法搜索参与实例仍是该方法的瓶颈,尤其在稠密数据和长模式下。为加速参与实例的搜索,充分利用CPM-Col算法搜索参与实例时得到的行实例,在不增加额外计算的前提下对CPM-Col算法进行两点改进。首先,将CPM-Col算法搜索到的行实例存储为部分表实例,利用子模式的部分表实例快速确定参与实例,避免了大量实例的回溯计算。其次,在CPM-Col算法获得一条行实例后,利用行实例的子团反作用于第一个特征,得到第一个特征的参与实例,避免了这些实例的回溯搜索。由此,提出了基于改进列计算的空间并置模式挖掘算法(CPM-iCol算法),并讨论了算法的复杂度、正确性和完备性。在合成数据和真实数据集上进行了实验,与经典的传统算法join-less和CPM-Col进行对比,CPM-iCol算法明显缩短了挖掘的时间,减少了回溯的次数。实验结果表明,该算法比CPM-Col具有更好的性能和可扩展性,特别在稠密数据集中效果更加明显。

中国区域科技成果转移能力评价及时空格局演化

为深入探究中国区域科技成果转移能力的时空演化特征,推动创新驱动发展战略实施,文章基于改进熵值法测度了2011—2021年区域科技成果转移能力,运用空间趋势面法和探索性空间数据分析法深层次探析了其时空格局演化。研究发现,中国区域科技成果转移能力整体水平不高且省份差异化明显,呈现出由西向东的“人”字型演化趋势、由北向南的倒“U”型演化趋势,在空间趋势面上呈现出“西低东高,北降南升”的空间分异特征,并在探索性空间上呈现出显著的全局和局部的正向空间集聚特征。最后,结合研究结论给出相应对策建议。

空间并置模式下的高成本户外广告选址方法

高成本户外广告的选址有助于最大化广告投放收益。本文提出一种基于空间并置的高成本广告选址方法(CLOS),引入加权参与度(WPI)解决稀少高成本广告相关模式丢失问题,定义模式显著水平将模式挖掘结果转化为广告推荐位置。研究将CLOS方法应用于武汉市主城区,采用12类POI共计86949条数据和2类户外广告共计7875条数据,在洪山区等5个训练区中挖掘出6种高成本广告-POI关联模式(HPCP),在验证区汉阳区中生成广告推荐位置以评价方法效果。结果表明,方法在验证区6.5%的面积范围内发现了75%的高成本广告,尤其适合与经济高度相关的应用场景。

国家历史文化名城住宿业空间布局研究——以漳州市为例

探究国家历史文化名城住宿业空间布局对历史文化名城高质量发展旅游业有重要现实意义。本研究基于漳州市住宿业POI数据,使用ArcGIS空间分析方法,对漳州市的住宿业空间分布特征进行探索,得出以下结论:(1)漳州市住宿业分布呈明显集中状态,且地区差异较大,各类住宿业集聚程度有明显差异;(2)集聚区呈团状分布,高密度集聚区与低密度区边界明显;(3)漳州市各类住宿业之间空间分布呈正相关;(4)漳州市住宿业与旅游资源和历史文化资源均有较强趋向性,但区域之间相关性不平衡。

基于大数据的成都武侯区餐饮业空间格局分析

随着城市发展迈入存量开发阶段,在物质工程不断开展的同时,人民福祉如何增进的问题还存在许多值得探索与研究的地方。文章基于POI数据,首先分析了成都市武侯区的餐饮空间数量与分布情况;然后基于15分钟生活圈视角,分析餐饮空间的可达性,从而对成都市武侯区餐饮业空间格局的完善与提高居民生活水平提出相应的改进策略。

基于Spark的城市生活设施空间格局分析--以重庆主城区为例

城市生活设施分布差异研究及空间格局分析具有区分城市功能区、指导城市规划的作用,然而随着GIS和IT产业的发展以及空间数据规模的扩大,传统的空间数据管理、存储、计算方法已不能满足大规模数据量下一系列城市生活设施空间分析的需要.为了处理日益增长的空间数据,创建一个基于大数据技术的高性能空间数据处理计算框架就显得十分必要.基于此,结合Hadoop集群中资源调度模块及分布式存储模块,以GeoMesa为中间层检索存储在HBase分布式数据库中的大规模空间数据,并借助第三方分布式GIS计算引擎,实现对ApacheSpark大数据计算框架向空间维度的拓展,构建出基于Spark的分布式空间数据存储计算框架,并利用重庆市主城区POI数据对重庆市主城区生活设施空间分布及生活设施空间配套进行了分析.分析结果表明,重庆主城区各类生活设施在各个区交界处、两江交汇周围地区呈现出多个区域聚集的分布特征.热点区域以渝中区为中心并向周边区扩散,形成多中心分布的空间分布格局.发展趋势为东北到西南向,其中各类生活设施彼此融合,相互关联程度较高.城市总体空间配套情况较为完善,城市化水平比较高。城市生活设施空间格局研究为重庆市城市规划、建设、决策提供了理论支撑和指导.

基于高分辨率数据的农村居民点分布格局及影响因素研究

[目的]剖析高分辨率视角下西南农村居民点大区域分布特征,探讨不同因素对农村居民点空间分布的影响,为农村居民点空间发展提供科学依据。[方法]针对当前研究中“区域性规律”和“内部精细结构”难以兼顾的不足,基于高分辨率农村居民点数据,采用核密度、空间热点探测、可达性分析和地理探测器等方法,从全域和斑块尺度研究了广西农村居民点空间分布特征,进一步分析自然因素、区位因素和社会经济因素对农村居民点空间分布的影响。[结果](1)研究区农村居民点整体分布呈显著集聚型,以小规模、低密度、复杂形状为主要分布特征。全省农村居民点平均密度为5.59个/km^(2),规模和形状均呈现显著高值聚集特征。(2)农村居民点分布具有显著分异性,随着高程和坡度的增加,以及耕地、道路和水域可达性的减小,农村居民点总面积、规模和密度呈现递减趋势。不同地质背景居民点空间分布差异较大,喀斯特区农村居民点分布总面积少但规模较大,形状更复杂、密度更低。(3)自然、区位和社会经济等不同因素对农村居民点分布的影响具有明显的差异性,社会经济因素对农村居民点分布总面积具有较强的“决定力”,区位因素特别是耕地与道路对农村居民点分布规模和形状具有主导作用,而对农村居民点分布密度影响最重要的是自然因素。[结论]广西农村居民点空间分布地域差异性显著,不同因子对农村居民点产生显著效果。

基于POI数据的四川省旅游资源空间分布特征及影响因素研究

研究基于GIS空间分析技术,以四川省旅游资源POI等地理信息数据作为研究对象,通过核密度算法、标准差椭圆、空间自相关等空间分析方法来识别各类旅游资源的空间分布特征,并从自然和人文两大因素探究分布格局形成的影响因素。结果显示:(1)四川省各类旅游资源空间集聚分布特征明显并表现出由中心向四周递减的层级趋势,总体呈现东多西少的分布格局,主要分布于成都市、德阳市、雅安市。(2)各类型旅游资源空间分布方向与景点类型分布特征吻合,现代人文类旅游资源的方向性和向心性均不明显,其余4类旅游资源的方向性和向心性均有不同程度的集聚特征。(3)各地市旅游资源分布的冷热点区域空间差异明显,生物景观类旅游资源分布较为均匀,地文景观类旅游资源在市域内热点区域最多,水域风光和现代人文景观类旅游资源的冷热点在地区分布特征上具有相似性。(4)从自然条件和社会经济条件两方面分析其影响因素,其中地形、水文是影响四川省各类旅游景区分布的内在决定力量,而社会经济水平、交通条件和人口是影响旅游景区开发建设的重要外在推力。

基于多源数据的夜间经济集聚空间分布格局研究——以昆明市主城区为例

研究夜间经济集聚空间格局特征,有助于优化经济空间布局、塑造城市特色、发展城市旅游。昆明市是我国与南亚、东南亚等国家进行经济、社会交流的重要门户,本文结合昆明主城区夜间经济POI数据、夜间灯光数据,基于空间发展方向与发展强度,分析夜间经济集聚空间的分布格局,并通过业态分布格局挖掘夜间经济集聚空间的类型特征,进而从空间格局优化、片区特色挖掘、基础设施改善、营业模式拓展等方面提出优化建议,以供参考。

基于时空地理加权协同区位商的犯罪时空关联模式研究

犯罪是典型的时空事件数据,各类犯罪事件在时空上存在相互影响和相互关联的关系。为挖掘不同犯罪事件的时空关联,利用时空地理加权协同区位商模型,分析了英国曼彻斯特各个城市犯罪时空关联模式的总体特征和局域空间关联。结果表明,在全局特征上,各城区同类犯罪在时空上均表现出不同程度的聚集模式,不同类犯罪之间的相互时空关联关系存在显著差异;在局部特征上,自行车盗窃和抢劫在各城区分布模式的时空异质性较小,而毒品和个人盗窃在各城区的时空异质性较大。研究成果有助于治安管理部门重点监控犯罪行为和合理部署警力资源。

基于夜光遥感数据的都市圈时空格局变化研究——以贵阳都市圈为例

基于可见光红外成像辐射(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)年度夜光遥感数据,分别对贵阳都市圈内的夜光遥感总量、建成区面积及重心位置变化进行了研究。研究结果显示,在2012—2021年期间,贵阳都市圈的夜光总量规模和建成区面积都有了一定的增长,其中以贵阳市区域的增长幅度最大,和其他区域进一步拉大了差距;同时,区域内的经济活动空间格局呈“东北—西南”分布,重心点位于贵阳市辖区附近,并逐渐向南方向移动。

新疆历史地名数据提取及其空间分析

为揭示历史地名在区域历史环境、人类活动和人地关系中的现实价值,推动历史地名服务于第三次新疆科考,本文以新疆历史地名为源,通过地图收集和相关文献整理,将地图进行矢量化配准和信息提取,并进行野外调查验证,制作地名点数据集与变化专题图,揭示地名点的空间分布及演变特征。结果表明:新疆历史地名变化存在着明显的空间分布差异性和不均衡性,新疆中部和西部地名变化区域分布密集,尤其是在天山北坡片区南部、塔里木河流域西部和额尔齐斯河流域西部。地名点变化的密集度以各个行政区域为中心,沿天山、昆仑山、伊犁河谷等自然地貌向四周逐渐降低。地名点变化呈现一定的空间分布规律。其中,围绕塔里木盆地和准噶尔盆地的两大环状地带是地名变化热点区域,表现出西部变化多、东部变化少;地名点变化较大的区域是天山山脉南北两侧,这与开发建设有直接关系。

基于众源地理空间数据的重庆市中心城区餐饮空间模式分析

通过对重庆市中心城区内的餐饮店铺的空间位置和人均消费等相关信息进行收集,结合路网密度、POI活力指数,从个人体验、品牌效应、消费指数、便利程度、活力指数、大众点评、香农指标(餐饮店铺的丰富度和均匀度进行评价分析)等7个一级指标,14个二级指标,多维度构建了重庆市餐饮业综合评价指标体系,利用餐饮业综合评价指标体系对重庆市中心城区内餐饮业的空间形态进行聚类分析,深入研究分析了重庆市中心城区餐饮业的空间分布模式。

粤港澳大湾区金融服务业POI空间格局及其形成机制研究——基于地理探测器的方法

作为高级生产性服务业,金融服务业往往趋向高等级城市CBD集聚分布,是强化中心城市经济职能与推动城市经济高质量发展的战略性产业。基于粤港澳大湾区金融服务业机构POI数据及各城市统计年鉴,运用区位熵、核密度、标准差椭圆和空间自相关等分析方法,多角度研究大湾区金融服务业集聚空间格局,并借助地理探测器模型探索其形成机制,结果发现:粤港澳大湾区金融服务业历年集聚态势趋于平稳,城市间集聚水平存在明显差异;金融服务业呈现高度集聚于城市CBD的微观空间结构以及由广州、深圳、香港地区三地向外扩散的多中心、多层级的宏观布局特征,且四类细分行业空间集聚特征显著;金融服务业集聚空间格局的形成受多种因素的影响,科技创新能力、信息流动水平以及人力资源数量是影响粤港澳大湾区金融服务业空间聚集的主要因素。