空间变系数模型的局部线性BGWR估计

针对空间变系数回归模型,通过空间加权距离构造权重矩阵,基于多元线性回归模型的贝叶斯统计推断,得到了该模型的局部线性BGWR估计方法.通过此方法推导出回归系数的后验分布,采用Gibbs抽样得到回归系数的逐点估计.将所得结果通过绘制曲面图、计算偏差均值和标准差均值与LeSage的BGWR模型估计结果进行对比,进一步说明估计方法的有效性.

空间变系数模型的局部非线性BGWR估计

基于空间变系数模型的局部非线性GWR拟合方法的基础上,给出了空间变系数模型的局部非线性BGWR拟合方法。通过Gibbs抽样得到模型参数在各个地理位置处的估计值。同时,设计模拟实验,通过可视化形式,将该方法与局部非线性GWR估计方法作对比,显示出局部非线性BGWR方法的精确性。

中国各地区PM2.5影响因素的空间差异特征分析

基于空间变系数模型,采用局部线性BGWR拟合方法,分别从经济、人口和环境的角度,选取9个指标,对2016年中国各地区PM2.5浓度的空间差异性及其影响因素进行探究.结果表明:降水、天气、森林覆盖率、对外开放水平、污染治理和地区生产总值与PM2.5浓度显著负相关;单位GDP能耗、产业结构和城镇化率与PM2.5浓度显著正相关.其中,天气因素和城镇化率的影响程度较其他因素更为显著.最后,提出人口空间合理布局、产业结构优化升级等建议,旨在成功实现PM2.5污染控制和减排.