深圳产业演进规律及空间分布格局

根据1979—2012年深圳企业数据,以ADF方法进行单位根检验,发现企业时序变量为1阶单整序列,继而进行协整检验和Granger检验,结合VAR和VEC模型计量结果,探讨了深圳第二产业和第三产业企业在演进过程中的长期均衡关系、短期因果关系和动态冲击影响,并基于企业区位熵法对产业演进结果的空间表现形态进行了分析,发现深圳产业发展过程中存在协整关系,第三产业企业增长是第二产业企业出现的Granger原因,脉冲响应函数反映两者相互的动态影响,产业协同演进结果空间分布上存在着分异现象。在研究结果的基础上提出相应的政策建议,以期促进城市产业合理演进。     

珠江河口区盐度变化周期特征分析——以磨刀门水道为例

珠江河口区具有三江汇流、八门入海的复杂河网,水动力条件存在多种不确定性,加之河口区水资源系统受快速城市化、河口挖沙与河道整治、上游水利工程调度、海平面上升等多重因素影响,盐水入侵现象异常复杂。选取磨刀门水道广昌站近10年来（2001―2011年）枯水期逐日及逐时盐度序列,应用小波分析方法,研究了珠江河口区―磨刀门水道盐度序列多时间尺度周期特征。研究结果表明：磨刀门水道盐度变化周期特征与潮汐周期特征一致,存在明显的日周期（24.6 h）、半月周期（14.8 d）及不明显的半日周期（12.3 h）、月周期（30 d）。     

深圳企业GIS空间分布格局研究

针对深圳市城市内部企业空间分布相关研究较少、城市产业空间结构规划缺少相关参考的问题,该文基于2012年数字城市数据,采用区域密度模型和地统计学GIS分析方法,从整体模型、方向变异性等方面展开对深圳企业空间分布格局的研究。结果表明:整体上深圳企业分布密度基本呈现从市中心向外递减的规律,在同一数据来源下运用圈层距离采样法能提高企业区域密度模型拟合精度;同时计算结果显示:相比人口分布,深圳企业空间分布更符合克拉卡模型,通过半异函数揭示出深圳企业对周边地区亦产生影响力。     

基于粗糙集的缺失数据循环搜索重建算法

提出了一种基于粗糙集理论的缺失数据循环搜索重建算法,分析了算法的复杂性,并选择一个典型数据集进行了缺失数据重建的实验。结果表明,该算法不但能较为准确地重建缺失数据,在控制噪声引入方面也有较好的表现。     

制造业与生产性服务业聚集及空间可分性研究——以深圳市为例

制造业和生产性服务业各自具有聚集特性,同时生产性服务业可不受制于空间约束,通过信息通信和交通运输使得与制造业在空间上具有可分性。现有产业空间可分性研究主要以定性分析为主,缺乏有效的测度指标。本文利用全局和局域Moran指数及其双变量变体,结合Moran散点图和LISA图,对深圳市的制造业和生产性服务业企业空间关联格局进行定量分析。研究表明,深圳市生产性服务业与制造业空间自相关性明显,且两者具有空间可分性,这为合理进行制造业和生产性服务业的空间规划布局提供了新思路。     

深圳服装业空间演化及影响因素分析

基于服装企业点状数据,采用核密度、标准差椭圆、热点探测和Ripley's K函数相结合的点模式空间分析方法,对比研究了1995、2000、2005和2010年深圳服装企业空间分布特征,进而利用负二项回归模型检验主要区位的影响因素,结果表明：深圳服装业随时间演变,核密度高值区域日渐明朗,整体呈现集中分布态势,标准差椭圆面积有所收缩,热点区域在扩大,西部热点区倾向北移,中部热点区得到进一步强化,集聚特征呈现“先增后减”趋势,集聚范围逐年扩大;负二项回归结果表明：产业集聚、区域协作和制度因素对服装业空间演化有着显著影响,其中产业集聚和制度因素影响逐渐加强,而区域协作在城市产业发展中寻求着空间动态平衡。深圳服装业空间演化惯性效应突出,因企业对集聚经济内在需求和区位环境等外部需求产生的路径依赖,约束了产业后续空间演化的各项特征。     

基于PCA-SOM的深圳产业空间结构

利用深圳市企业空间分布数据,以街道为基本空间单元,运用主成分分析提取因子达到产业变量降维和抽象目的,在此基础上构建SOM神经网络进行聚类分析,通过PCA-SOM耦合模型实现了对城市内部产业空间分类和结构描述。研究表明:街道的产业功能可以通过提取各产业企业分布数据的主成分因子来表征;PCA-SOM耦合模型将深圳产业空间划分为六种类型区,分类结果与实际吻合;深圳城市产业结构存在空间分异,有别于传统城市的同心环形模式,深圳城市中心区位于地理空间的底部,以集聚型现代服务业为中心、整体呈扇型辐射,并具有明显的路径依赖特征;深圳东部分区产业功能现状仍不明朗,需要对该区域做进一步的空间结构规划和政策支持,以形成多中心的产业辐射模式。