一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究

传统的区域经济发展收敛性研究方法往往忽略空间和时间因素对区域经济发展收敛性的影响,导致分析结果存在偏差,使得区域经济发展收敛半衰期与实际差距过大。因此,应开展基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究。首先,选取区域经济发展变量,对选取的变量利用时空地理加权回归模型进行处理,然后,建立经济发展收敛函数,计量区域经济发展收敛性。实验结果显示:与区域经济发展收敛性回归分析方法和区域经济发展收敛性空间计量经济学研究方法相比,基于时空地理加权回归模型的区域经济发展收敛性研究方法对区域经济发展的收敛半衰期计量结果更准确,与实际的40年一致,具有更好的应用价值。

基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性——以桂林市主城区为例

基于桂林市2022年10月二手房价格数据,结合多尺度地理加权回归(multi-scale geographically weighted regression,MGWR)模型,分析不同尺度下城市住宅价格影响因素的空间异质性。结果表明:(1)桂林市住宅价格呈显著空间自相关,局部空间自相关结果表明,桂林市住宅价格空间呈显著的集聚分布,以“高-高”和“低-低”集聚为主,“高-低”和“低-高”集聚范围较小;(2)相较于普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,MGWR模型的R2更高,能更准确地测度变量对住宅价格的影响程度和空间差异性;(3)住宅房龄、教育医疗和商务设施为全局变量,绿化率、公共交通设施、铁路设施配套、生活配套和旅游景点的空间异质性处于中等水平,对外交通设施的空间异质性较大,在局部范围内对住宅价格有显著影响且差异明显;(4)住宅房龄、生活配套和旅游景点对住宅价格具有负向影响,教育医疗和商务配套对住宅价格具有正向影响,其余变量在不同空间区位上对住宅价格表现出抑制或增值作用。

基于地理加权回归的吉林省微波土壤水分降尺度研究

微波遥感是土壤水分监测的重要手段,但微波遥感土壤水分产品的空间分辨率较低,难以满足区域尺度的应用需求。使用地理加权回归模型,以1 km MODIS产品的遥感地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)作为辅助数据,将空间分辨率为9 km的SMAP被动微波土壤水分数据降尺度为1 km,利用吉林省地面实测土壤水分数据,对降尺度后的SMAP数据进行了精度验证。结果表明,该降尺度方法在吉林省适用性较好,降尺度结果与SMAP数据在空间分布上保持了较高的一致性,小幅度提高了SMAP数据的精度,显著提高了SMAP数据的空间细节和纹理特征。

基于地理加权回归模型的凉水自然保护区红松空间分布分析

依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示,对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔;通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现,GWR模型能够产生更为理想的模型残差,模型残差的空间相关性明显小于全局模型,因此,可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度;全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果,但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型,拟合结果更好;天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多,在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。

空间多观测样本的地理加权回归模型

地理加权回归(GWR)以及GWR改进模型无法处理空间点上多个观测样本的情况,本文对GWR进行了拓展,构建了一种可以处理多观测样本的地理加权回归模型(MRGWR)。MRGWR在估计回归系数时,充分利用了回归关系在邻近点上具有相似性的特点,对邻近空间点的观测样本施加不同权重。通过数值实验评估了MRGWR的估计性能,并与普通最小二乘回归和GWR模型进行了比较。采用MRGWR模型探究了物理海洋学中海洋中尺度涡旋热反馈问题,揭示了北太平洋中尺度海面净热通量异常对中尺度海面温度(SST)异常的响应关系。研究结果表明,中尺度海面净热通量异常对中尺度SST异常的响应关系存在显著的季节和空间变化。

异方差混合地理加权回归模型的正交投影估计

文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。

基于地理时空加权回归分析长江经济带区域氨气排放量变化与主要影响因素

以长江经济带为研究区域,基于地理时空加权回归模型,构建了氨气排放量变化的影响因素指标,分析了其时空演变特征,探讨了社会经济因素和自然环境因素与氨气排放量变化之间的关联。研究表明:(1)长江经济带地区的氨气排放量变化特征总体呈现“两头高、中间低”的分布格局,尤其以经济发达地区的氨气排放量变化最为显著。(2)长江流域带来的常年湿润以及温和的气候条件有利于氨气从土壤中挥发,使得自然环境带来的氨气排放量占据了相当的比重,而随着全球气温的上升,温度对氨气排放量的影响也在缓慢增强。(3)我国氨气排放依然以农业氨源为主要排放源,在农业大省如四川、湖南、江西等省份农业灌溉的氮肥施用对氨气排放量的影响依然明显,但是城镇化的扩张和社会经济的发展反映出在经济发达的地区和城市由于城市生活、生产对氨气排放的影响力也在潜移默化中增强。

时空可达性视角下公共服务设施对住宅价格的影响——基于多尺度地理加权回归(MGWR)的研究

城市住宅价格由多种因素共同作用决定。住宅的建筑特性能够决定其基本价值,但不同的区位条件也会使住宅价格产生差异。区位差异带来的交通、教育、医疗、休闲娱乐等服务的不同,会影响居住便利性,从而影响住宅价格。因此,研究到达公共服务设施的便利程度对住宅价格的影响,能够揭示住宅价格波动的内在规律,为城市规划和政策制定提供依据。文章研究了南京市6个老城区和2个新城区住宅价格的空间分异特征及其影响因素。通过收集2024年1月各小区的平均住宅价格,运用克里金插值法分析住宅价格的空间特征,再用网络分析法计算住宅到各类公共服务设施的最短时间,将住宅属性和通行时间成本纳入MGWR模型来探究公共服务设施可达性对房价空间分布的影响。研究结果表明:(1)南京市住宅价格由市中心向郊区递减,呈现圈层状分布,峰值出现在鼓楼区、玄武区和建邺区;(2)住宅容积率、小区绿化率、到达最近公园、公交车站、购物中心、火车站和三级甲等医院的时间对住宅价格有显著影响;(3)相同因素在不同城市空间对住宅价格的影响存在差异。

基于迪氏指数分解与地理加权回归的长三角碳排放研究

温室气体的排放在一定程度上阻碍了中国经济的可持续发展,研究碳排放的空间特征与影响因素对于“双碳”目标的实现有重要意义。文章基于迪氏指数分解法与地理加权回归模型,研究长三角城市群的碳排放空间分布特征与影响因素,以期为长三角实现高质量发展提供参考。研究结果表明,长三角城市群的碳排放量呈现西北沿海地区高于东南沿海地区高于未沿海地区的空间特征,主要受人口规模、经济发展、能源消费结构、能源消费强度的影响,碳排放量的增速与城市的经济、工业、人口等密切相关,减少使用化石能源能有效降低碳排放。

基于时空地理加权回归模型的南宁历史城区活力影响因素研究

本文以南宁历史城区为研究对象,通过基于多源数据的定量测度方法,描述活力时空变化特征,筛选活力影响因素指标,并构建时空地理加权回归模型,从时间和空间两个维度讨论指标对历史城区活力的影响。回归模型结果显示:街道环境、功能业态和交通可达性对历史城区活力的影响有时空异质性。可步行性、餐饮、文化休闲和生活住宿密度与历史城区活力呈正相关。餐饮、生活住宿、购物、医疗保健密度和距公交站点距离对工作日的活力影响程度更为显著,而在周末,可步行性、天空视率、绿视率和行政办公密度对活力的影响程度更强。最后提出了提升历史城区活力的规划设计启示。

中国代际流动形成机制的空间异质性——基于地理加权回归模型的实证研究

本文以中国综合社会调查(CGSS)多年度数据中的73个样本城市为例,分析中国代际流动形成机制的空间异质性。通过构建代际地位关联度来表示代际流动水平,利用地理加权回归模型(GWR)探索各社会结构因素在不同地区对代际流动的影响差异,发现我国代际流动形成机制具有明显的空间异质性。具体而言:第一,工业化水平、收入差距、社会福利水平是影响代际流动的主要因素,但在不同城市中,上述因素的影响程度,甚至影响方向会发生变化;第二,决定不同地区代际流动水平的主导因素各不相同,必须因地制宜,采取针对性的空间治理举措。

武汉市主城区建成环境对街道活力影响的时空特征----基于多尺度地理加权回归

探究建成环境对街道活力的影响效应是城市公共空间品质提升的关键。文章以武汉市主城区为例,首先基于人口热力数据测度多时段街道活力,其次利用街景数据、POI数据及OSM路网数据构建基于宏观街区构成和微观街道特质的多维度建成环境指标体系,最后引入多尺度地理加权回归模型探讨不同建成环境对街道活力影响的时空差异。结果表明:(1)时间上,武汉市主城区内中高活力街道在9:00-18:00间整体占比最多。空间上,街道活力在各时段整体呈“东核西带、多点聚集”分布。(2)基于宏观街区构成的二维建成环境对街道活力的影响整体较微观三维街道建成环境更为明显。(3)各建成环境要素对街道活力影响的时空异质性显著。距娱乐休闲设施最近距离和围合度对街道活力的影响整体具有稳健的时空变化特征,接近度、功能混合度、功能设施密度和天空开敞度次之,距综合商场最近距离、街道高宽比和交通安全设施占比则表现了明显的时空局部显著效应。

基于地理加权回归的省域碳排放影响因素研究

碳减排已经成为新时代生态文明建设亟待解决的问题,碳排放量与地域空间位置密切相关,为更好地促进碳减排、碳达峰,碳排放影响因素的区域性差异以及趋势分析已成为碳减排分析的焦点。通过地理加权回归方法研究我国30个省(区、市)2007—2017年的人口因素、能源消费、城镇化建设发展对碳排放量的影响,进而揭示碳排放量与区域社会经济发展的关系。结果表明,碳排放量的空间聚集性较强,各影响因素的空间分布格局差异较大,其中电力消费总量和化石能源消费总量的增加对碳排放量的正向影响作用最大,人口规模对碳排放量也有一定的正向促进作用,城市公共汽电车辆和主要建材消耗总量对碳排放量的影响作用并不显著,均呈不稳定的正负相关关系。我国碳减排应调整能源消费结构,进一步提高清洁能源技术创新,将城镇化建设与碳减排分阶段融合,加大绿色消费、绿色建筑和绿色出行的支持力度。

地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法

作为一种经典局部加权最小二乘方法,地理加权回归建模一直受样本空间稀疏及预测变量局部共线性等因素困扰,导致建模结果不确定性呈现空间异质。通过协方差传播定律构建后验标准差精度评价指标,本文提出了一种地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法,并基于地表PM 2.5浓度遥感制图实例开展了验证。试验结果表明:不确定性约束后,不同参数下地理加权回归模型的拟合精度、基于样本/站点/区域的十折交叉验证精度均有改善;局部共线性导致的模型回归系数符号偏差问题得到了改正;模型预测结果奇异值及负值能被有效甄别,有效提升了地表PM 2.5浓度制图结果的可靠性。该不确定性度量与约束方法可有效保证地理加权回归模型估算结果的稳定性和有效性。

区域地理加权回归分析方法

地理加权回归方法是建立在“临近相关”假设前提下的一种有效探测空间连续异质性方法,但地理空间中存在“临近异质”的空间离散情况。地理加权回归算法无法充分拟合这种非线性特征,导致其在解算离散异质性时面临区域临界处拟合不充分的问题,影响了模型的准确性和可靠性。本文提出区域地理加权回归分析方法,通过构建区域空间权重计算策略有效筛选观测点,修正空间核函数,构建区域空间权重,实现空间权重的优化。以武汉市住宅销售价格为例,从区域影响因子有效性、模型性能及模型拟合效果3个角度进行分析。结果表明,区域影响因子的引入,对固定型带宽和调整型带宽下的模型精度均有显著提升;从武汉城区住宅销售价格实例看,受教育因素影响的区域影响因子对模型精度提升最好;同时在固定型带宽下模型R2提升21.84%,MSE提升37.09%。说明在考虑区域影响因素后,模型的精度得到了提高,证明了方法的有效性。

基于时空地理加权回归模型的中国肺结核发病情况及影响因素研究

背景现有针对肺结核发病影响因素的研究大多是独立的时间或空间回归分析,研究结果存在局限性。目的探索中国肺结核分布的时间和空间异质性,并分析肺结核发病情况与气象和空气质量因素在时间和空间上的相关关系,为制订相应结核病防控措施提供科学参考。方法使用2016—2018年全国分地区肺结核分月统计数据,将肺结核发病率作为因变量,将气象和空气质量因素作为自变量,在预先进行多重共线性和空间自相关检验后,分别构建普通最小二乘(OLS)模型、地理加权回归(GWR)模型、时空地理加权回归(GTWR)模型,评估并比较模型优度,选取最优模型以描述肺结核发病情况。分别绘制各变量拟合系数的核密度分布图和时空分布图,以描述拟合系数的时空特异性。结果我国肺结核总发病率在逐年下降,且空间分布较为集中。GTWR模型的R2值均比OLS和GWR模型要高,同时GTWR模型的修正后的赤池信息量(AICc)值均比OLS和GWR模型要小,表明GTWR模型能更好地解释自变量对肺结核发病情况的影响。各变量核密度图结果显示,风速的增加对大多数城市的肺结核发病呈现显著的保护作用;湿度及空气污染物浓度的增加将显著增加肺结核发病率,且在不同城市的影响程度不同。结论气象和空气质量因素对肺结核发病情况具有显著影响,且该影响存在时空特异性,对于不同地区的不同影响因素,应制订针对性的疾病预防措施。

基于多尺度地理加权回归模型的中西太平洋围网鲣渔获率环境影响机制研究

鲣(Katsuwonus pelamis)是中西太平洋金枪鱼围网捕捞的重要资源,其资源分布受环境影响明显。为探索环境对鲣渔获率影响的空间异质性特征,利用中西太平洋渔业委员会(Western and Central Pacific Fisheries Commission,WCPFC)所公布的2005—2019年中西太平洋金枪鱼围网综合的1°×1°渔业及海洋环境数据,对标准化后的环境因子及渔获率选用多尺度地理加权回归(Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR)方法进行研究。结果表明:1)与传统广义加性模型(Generalized Additive Model,GAM)相比,考虑环境影响空间异质性问题的地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)和MGWR拟合优度(R^(2))有明显提升,校正后拟合优度(Adjusted R^(2))分别为0.273、0.846和0.871,且拟合结果的空间分布形态更符合真实情况。2)各环境因子对鲣资源分布存在显著的空间非平稳性影响。各海洋环境因子对鲣渔获率分布影响的空间异质性程度(各环境变量变异系数大小)依次为水下55 m东西向海流速度(Sea water X velocity at 55 m depth,U55)>海表面温度(Sea surface temperature,SST)>净初级生产力(Net primary productivity,NPP)>100 m盐度(Sea water salinity at 100 m depth,S100)>55 m南北向海流速度(Sea water Y velocity at 55 m depth,V55)。3)各环境因子的影响存在明显尺度效应差异,NPP的作用尺度为44,其次为S100和U55(均为48),SST的为54,V55为全局尺度。4)总体上,S100、NPP、SST、V55和U55对鲣渔获率正向影响比例依次为73.5%、64.8%、66.8%、80.8%和32.3%;其中S100、NPP和SST对鲣渔获率空间分布的影响相似,具体表现为东西向差异,170°E以西主要为正向影响,170°E以东为负向影响;U55为负向影响为主的因子。

利用随机森林和地理加权回归的黄河源GIMMS_(3g)NDVI降尺度方法

针对现有AVHRR、SPOTVGT、MODIS产品难以构建长时序、高时空分辨率NDVI数据集的问题,提出了利用随机森林和地理加权回归模型对GIMMS_(3g) NDVI进行降尺度的方法。基于“关系尺度不变”假设,从不同空间分辨率和数据源角度将其空间分辨率从8 km提高至250 m,并利用MODIS数据进行精度评价。结果表明:降尺度数据的空间分辨率有较大提升,能真实反映源区内NDVI空间分布特征;降尺度数据与MODIS数据具有较好的一致性,除500 m分辨率下的RF降尺度外,其他降尺度结果的绝对误差≤0.1的比例达到70%;东南部高植被覆盖区的降尺度效果要优于西北部;RF模型在体现局部细节纹理特征方面更具优势;解释变量的不同组合会影响降尺度的精度;降尺度模型尺度的改变对RF模型降尺度结果影响较大。

基于3种地理加权回归方法的安徽省土壤pH空间预测制图对比研究

基于安徽省140个采样点的土壤pH数据,综合考虑土壤、地形、气候、生物等因子对土壤pH的影响,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)、主成分地理加权回归(Principal Component Geographically Weighted Regression,PCA-GWR)和混合地理加权回归(Mixed Geographically Weighted Regression,M-GWR)3种模型对安徽省土壤pH空间分布进行建模预测,揭示环境因子对土壤pH的影响在空间上的差异,最后以多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)为基准比较3种GWR模型的精度。研究表明:①安徽省土壤pH具有空间异质性,且集聚特征明显。②3种GWR模型中M-GWR模型略优,GWR、PCA-GWR和M-GWR的建模集调整后决定系数(Radj 2)分别为0.59、0.62和0.63;对比MLR模型,3种GWR模型的Radj 2分别提升了23%、31%和35%。M-GWR生成的预测图在空间上过渡平滑,建模效果稳定,其预测结果表明安徽省淮河以北地区多为碱性土壤,长江以南多为中性或酸性土壤,符合“南酸北碱”特征。③GWR及其改进模型可以有效地预测土壤pH属性,反映环境因子在不同空间位置上对土壤pH的影响程度,而M-GWR兼具变量作用的全局性和和局部性,进而提升了模型解释能力,为大区域数字土壤制图提供了重要的参考方法。