道路网约束下的城市事件空间点模式分析

为对城市管理的资源分配提供有效的决策支持,基于道路网约束下的核密度估计和K函数方法,对城市事件的一阶和二阶空间分布特性进行分析,并与平面空间点模式分析结果进行对比。实验结果表明,相比平面空间点模式分析方法,道路网约束下的核密度估计提取的"热点"路段可直观地体现事件沿道路网的分布情况,而道路网约束下的K函数能真实地反映出事件在不同空间尺度下的聚集程度。

空间点模式分析中离散趋势的描述研究及应用

目的探讨空间点模式分析中描述离散趋势的统计指标的计算方法及应用价值。方法借鉴经典统计学中描述离散趋势的统计指标思想和犯罪学中犯罪事件的描述性分析方法,提出了空间点模式分析中描述离散趋势的常用统计指标,并以2001～2006年安徽省池州市贵池区的急性血吸虫病例为例,介绍其应用价值。结果获得了空间点模式分析中描述离散趋势的常用统计指标的计算方法、应用条件及应用价值。结论空间点模式分析中描述离散趋势的统计指标可以作为经典统计学统计描述的有利补充,二者结合能更完整地描述空间数据。

基于空间点模式分析的地震空间分布集中趋势特性

地震序列的时空相关性在地震运动趋势分析中发挥着基础性的作用。时空相关性的一个最直接作用是一个强震发生以后促使一定空间区域甚至全球范围的地震群的发生。该文借助现有空间点模式分析方法,通过均数中心,加权均数中心,几何均数中心和调和均数中心函数,尝试探索一种空间相关性方法来描述强震与其震后临近的非强震之间的相关性与趋势特性。该文研究工作中,相关性和趋势特性的物理基础是在地理学第一定律的背景下讨论的——任何事物之间时空相关。均数中心函数方法应用于中国境内地区。结果显示,中国境内强震震后的余震群并非以强震为均数中心均匀分布,其均数中心与强震空间位置存在明显偏移特征。

空间点模式分析中的边缘效应及2种校正方法的模拟比较

目的根据边缘效应的概念,介绍2种校正方法并进行模拟比较,为正确进行空间点模式分析提供指导。方法首先介绍K函数和边缘效应的概念及缓冲区校正法和加权校正法的基本原理,然后分别采用Matern阻抑点过程、Poisson随机点过程和Neyman-Scott聚集点过程在单位正方形区域内模拟产生三种分布模式,点过程的密度分别取10,100,500和1000,选择K函数作为评价指标进行模拟比较。结果当点过程的密度较低时,边缘效应的影响很小,分析时可以不进行校正;当点过程的密度较高时,边缘效应的影响较大,必须进行校正,如果研究尺度较小,加权校正法与缓冲区校正法的效果相近,均较好,当研究尺度较大时加权校正法优于缓冲区校正法。结论加权校正法的效果较好,可以在空间点模式分析中应用。

存量房交易空间位置数据获取与空间点模式分析——基于R语言及武汉地区数据

以2016年某月存量房交易数据为例,通过使用公共地理编码服务,清理和规范化地址数据并获得空间参照数据。以整理后的数据为基础,利用R交互式编程环境,以核密度分析和六边形分析两种方法,对存量房交易数据进行空间点模式分析。结果表明,利用地理编码服务获取的数据能够满足空间分析需要;在R语言环境中可以方便快速地完成空间数据获取、分析和展示的全过程,极大提高了空间分析效率;武汉市存量房交易密度大体上呈环线分布,汉口比武昌热,汉口存在一个密集交易中心,武昌则呈现多点开花的态势。

基于点模式分析的地质灾害集聚特征及空间热点研究

以保山市隆阳区为研究区,选取滑坡、泥石流和不稳定斜坡3种典型地质灾害类型为对象,综合运用GIS技术与多种空间点模式分析方法对地质灾害的集聚特征进行定量分析,并划定其空间集聚热点区域.研究结果表明:隆阳区内滑坡、泥石流和不稳定斜坡灾害均呈显著的空间集聚特征,且集聚程度和规模随观测尺度的变化而变化;各地质灾害的空间集聚特征差异明显,形成了不同的空间集聚模式;不同地质灾害类型在空间热点分布上差异与共生现象并存.管理者在灾害治理工作中需采用区别治理与统一治理相结合的综合治理方案.

法国诺曼底地震分布的点模式分析

提出了分析稀疏震中分布的一种新的数学方法。此方法主要是用于评价地震震中分布的线性特征是否显著,从而进一步识别地震断层。将该方法用于合成数据集和旧金山湾地震数据的试验表明,其识别能力还是较好的。如果把该方法应用于实际数据,必须结合地质信息,以此消除人为影响。本文应用该方法分析了西诺曼底地区的震中分布,并由稀疏震中追踪主要的构造方向。

基于空间点模式分析的古城空间分布及演化模式——以山西省新石器至清时期古城为例

研究古城遗址的空间分布格局对于历史地理学与环境考古学具有重要意义。本文使用空间分布模式中的函数选取山西省来研究古城分布规律。用L函数初步判断山西省古城分布的聚集情况,分析古城遗址在何种尺度上聚集,运用核密度估计法,分析不同历史时期的古城分布热点,并研究得出其迁移情况。

基于空间点模式分析的疾病分布状态的量化指标研究

目的从空间点模式分析的角度探讨疾病分布状态的量化指标，为疾病的预防控制提供新的统计学方法。方法基于病例间的距离系统地总结了空间点模式分析中反映疾病分布状态的定量统计指标——G函数、F函数、J函数和K函数。在介绍其基本原理的基础上，研究距离取0到3000m，间隔为50m，使用4个指标对贵池区的急性血吸虫病病例资料进行分析，并在SaTScan软件中用空间移动扫描圆形窗口法进行分析验证。结果贵池区6年共发生83例急性血吸虫病病例，空间点模式分布图显示病例主要分布在长江和秋浦河附近。获得了4个定量统计指标的计算方法，用其对上述急性血吸虫病资料分析发现病例分布具有空间聚集性（G函数和K函数位于95％可信区间的上方，F函数和．J函数位于95％可信区间的下方），与空间移动扫描圆形窗口法的结果一致，后者并发现1个最可能的聚集区域，圆心坐标为（30．65N，117．44E），圆半径为2．69km，相对危险度为12．78（对数似然比=32．80，P=0．0001）。结论量化统计指标的应用不仅解决了传统标点地图不能量化分析的缺点，而且为深入的空间聚集性分析提供了理论依据。

基于空间点模式分析的急性血吸虫病流行特征探讨

急性血吸虫病（急血）病例数是评价一个地区是否达到相关控制标准的重要内容，但由于该病例数相对较少，其敏感性日趋减弱，本文结合空间点模式分析技术从流行病学的角度描述了安徽省池州市贵池区2001—2006年急血病例的三间分布情况。

基于点模式分析的旅游资源空间结构与开发利用——以海南岛为例

旅游资源是旅游业发展的基础,也是区域旅游空间竞争的支撑。旅游业的发展取决于旅游资源的利用程度,研究其空间结构对其开发利用具有重要的指导意义。基于旅游资源的大样本数据,从旅游资源的多类型、多层次、多组合的特点出发,提出了旅游资源空间结构分析的框架和方法。以海南岛为例,运用点模式分析方法描述海南岛旅游资源的空间结构,识别旅游资源开发区,并提出旅游资源开发建议。研究结果如下:(1)海南岛旅游资源空间结构尺度规模为30.5 km,各类旅游资源分布差异显著。(2)基于旅游资源空间结构结果分析,确定旅游资源开发区,包括三级旅游中心热点区、“一横三纵”旅游带和四个旅游组合区。(3)通过分析海南岛旅游资源开发区的分布特征,发现旅游资源开发区跨界特征明显。为了充分发挥旅游资源的空间组合和叠加效应,建议从单一、孤立的开发转变为区域间的整合开发。在省域尺度上,基于大样本量点数据来描述旅游资源的空间结构特征相对准确。点模式分析方法不仅可以准确描述旅游资源的空间结构,还可以为其他面向空间规划的区域空间分析提供参考。研究结果为区域旅游资源空间规划提供了科学依据,对区域旅游发展具有现实意义。

黄土丘陵沟壑区农村居民点分布模式空间统计分析——以甘谷县为例

根据2008年SPOT遥感影像得到甘谷县农村居民点空间分布信息,继而运用样方分析法、最近邻距离指数、K函数、热点探测技术研究了甘谷县农村居民点空间分布格局与模式。结果显示:甘谷县农村居民点的空间分布具有明显的空间依赖性,总体上呈现出轻微集聚分布的特点;随着研究尺度的变大,居民点空间分布的集聚性指数也增大;居民点空间分布的热点区域在微观尺度上具有空间随机性、在中观尺度上具有边界集中性、宏观尺度上具有面状集中性的特点。

基于点模式的海盗活动空间演变分析——以索马里海域海盗为例

为了能够更加直观清晰地分析海盗活动空间变化规律,更好的反映海上安全治理的效果,本文引入空间点模式分析方法来探究海盗袭击区域空间演变过程。文章分别运用标准差椭圆、多距离聚类分析、核密度估计等方法分别从海盗活动区域整体特征、集聚模式以及海盗活动热点地区进行研究,并根据不同时间数据对比海盗活动空间变化特点。最后以索马里海域海盗为实例进行分析,具体得出该海域海盗活动空间变化特点,以定量分析的方法为未来进行海盗治理工作以及防控策略奠定理论基础。

基于Ripley’sK函数的南京市ATM网点空间分布模式研究

运用Ripley’s K函数的相关理论,以南京市ATM网点为研究对象,分别从平面与网络空间两种视角,在中心城区范围与主城区范围两种空间尺度上,通过单变量K函数法分析ATM网点的分布模式,通过双变量K函数法分析ATM网点与地铁站点的空间关联情况,最后对计算结果进行评价与分析。研究表明,ATM网点在南京主城区与中心城区均呈现出较强的集聚状态;在一定的距离范围内,ATM网点与地铁站点之间也有较强的依赖关系。同时,对于沿着路网分布的地理空间点状对象而言,利用网络K函数法进行空间点模式分析比用平面K函数法更加符合实际情况。

空间分析方法在房地产市场研究中的应用——以北京市为例

基于北京市2003年普通住宅数据,利用空间分析中点模式分析、空间自相关分析和空间插值方法等,对北京市房地产,尤其是普通住宅的空间格局进行分析。研究表明,北京市房地产发展在空间上具有强烈的集聚特点,而房价的空间自相关特性也非常明显。空间分析方法提供了准确认识、评价和综合理解空间位置和空间相互作用的手段,为定量研究空间格局提供了支持。在房地产发展等社会经济现象研究中,空间分析方法强调了“位置”因素的重要性,是刻画房地产空间格局的理想工具。

空间分析中的集中趋势指标研究及应用

目的探讨空间分析中集中趋势统计指标的计算方法及应用价值。方法以频率统计学中集中趋势的统计指标为基础,借鉴犯罪学中犯罪事件的二维描述方法,系统地提出了空间分析中描述集中趋势的统计指标,并对实际资料进行分析,介绍其应用价值。结果得到了空间分析中描述集中趋势的常用统计指标的计算公式、应用条件及潜在的应用价值。结论空间分析中描述集中趋势的二维统计指标可以作为频率统计学统计描述的有利补充,二者的结合能更全面地描述空间数据。

基于GIS-SDA的居民点空间分布研究

空间数据分析(SDA)与GIS相结合是研究地理现象空间分布规律的重要方法。借助1994年和2004年两期RS图像,得到徐州市居民点空间分布数据,运用GIS-SDA方法研究徐州市1994年和2004年的居民点空间分布模式,并总结了11年间居民点空间分布的动态演变规律。通过最近邻距离分析(运用R统计量)得出徐州市居民点空间分布总体上呈现集聚趋势,且2004年的集聚程度比1994年低;通过计算居民点空间分布的K函数值,发现随着研究尺度的变化,1994年和2004年的居民点空间分布集聚程度均出现先增后降过程。运用核函数与泰森多边形法计算两个年份的居民点密度分布,核函数法能够从总体上反映徐州市居民点密度空间分布的地域差异,而泰森多边形法对居民点密度空间分布的细部差异较敏感。

我国东南沿海热带气旋登陆地点的空间模式分析

应用网络空间点模式分析方法中的最邻近分析方法以及集聚分析方法,对1949年至2006年我国东南沿海地区热带气旋登陆点进行了分析研究。结果表明:我国东南沿海地区热带气旋登陆点在空间上倾向于集聚分布。根据集聚分析的结果将我国东南沿海地区划分为五个区段,其中登陆频率最高的为广东省雷州半岛到阳江段。本研究中的分段方法与传统方法比较表明,传统的经验分类方法注重的是行政区界限,空间统计方法的分段统计意义明显,分段更加科学合理。

基于空间分析的徐州市居民点分布模式研究

居民点空间分布的研究是聚落地理学的主要内容之一,运用空间分析的方法研究居民点的分布能更准确地刻画出其空间分布的本质规律。本文根据2004年TM遥感图像和城市地图得到徐州市城乡居民点空间分布的信息,继而运用样方分析(QA)法、最近邻距离指数(NNI)、K(d)函数、热点探测技术(NNH)研究了徐州市居民点空间分布格局与模式。结果显示:徐州市居民点的空间分布具有明显的空间依赖性,总体上呈现出集聚分布的特点;随着研究尺度的变大,居民点空间分布的集聚性指数也增大;居民点空间分布的热点区域在微观尺度上具有空间随机性、在中观尺度上具有轴带延伸性、宏观尺度上具有面状集中性的特点。

郑州市餐饮业空间分布模式研究

基于郑州市餐饮点POI数据,运用密度分析、反距离权重插值、莫兰空间自相关等方法,研究分析郑州市餐饮业的空间分布状况,并探索影响餐饮业分布的因素。研究表明:郑州市餐饮点有很高的空间集聚性,在空间结构上类似于圈层式结构,以城市中心为高集聚区,向四周递减且整体上餐饮点朝西北方向分布;郑州市餐饮业高人均消费价格的商家分布在城市东部偏北地区,中部和西部的人均价格消费不高,餐饮商家的星级评价高低值分布较为均匀;餐饮点的数目与居民区面积和街道总面积比呈同峰同谷的特征,表明商家在选择餐馆位置会考虑居民区附近。同时,交通因素也是影响餐厅位置选择的重要因素之一。