江苏省商业网点的空间分布特征及其区域差异因素

以江苏省商业网点POI（兴趣点）数据为基础,结合经济社会统计数据,分别对批发零售业、住宿业和餐饮业三种业态类型,运用标准差椭圆、核密度、最近邻指数以及多元线性回归等分析方法,探讨不同发展水平、发展阶段城市商业网点的空间分布模式和业态结构特征,并揭示其区域差异的影响因素。研究发现：江苏省商业网点总体上具有西北走向分布态势,呈现相对集中分布格局,表现出在长江以南地区集聚和在地级城市中心城区密集布局的特征;不同业态类型网点空间分布具有差异,批发零售业网点的空间集聚特征最显著,住宿业网点的分布相对均衡;各市商业业态结构呈现出批发零售业和餐饮业网点数量为主,以及批发零售业销售额独大的特征;地区生产总值、人口规模、居民人均可支配收入、城市综合可达性以及第三次产业产值比重是影响商业网点分布的重要因素,不同因素对商业网点分布的影响程度差异性较大,居民消费能力和地区发展水平是江苏省商业网点分布差异的主要驱动力。     

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。     

基于多源数据的惠州商品住宅房价分布及影响因素研究

我国商品房价格近年来不断上涨,促使房价变动的因素以及它们的影响程度日益变成社会热点。以惠州市商品房价格为研究对象,利用GIS的空间分析和可视化功能,结合各种可获得的数据,通过对商品房平均售价进行反距离权重插值和空间自相关分析,并结合地理加权回归分析,对影响房价分布的因素进行探究,结果显示:①惠州市房价总体上呈现出多中心分布的特点,商品房价格从这些峰值中心向周围递减;②惠州市的房价呈现空间上集聚分布的模式,商品房住宅价格空间分异是地理区位、城市规划、环境景观与房屋属性等各种因素综合作用的结果;③影响惠州市商品房价的因素主要是商圈距离、公园或广场距离、物业费等因素。     

基于微博数据的中国人群气温感知时空分异特征及影响因素分析

极端气温事件发生频率的增加对人群的健康带来了很大的影响,深入理解人群对气温变化的感知特征有助于提高应对极端气温事件的预警、适应和管理水平。针对传统调查数据在样本量和覆盖度等方面的不足,本文使用基于微博的社交媒体数据来研究人群对气温感知的定量特征。研究通过建立气温关注度、敏感性和耐受性等指标,调查了中国2017年31个城市的人群对气温感知的空间格局变化与局部变异性,分析了不同季节和不同群体对气温感知的差异性与影响因素。分析结果表明：人群对气温的感知表现出显著的纬度梯度规律性,纬度每下降1°,人群平均的热耐受性增强0.42oC,冷耐受性降低0.31oC,冷敏感性增强0.51;人群对气温的感知在不同季节、不同群体之间也表现出显著的差异性,反季的异常气温更易引起人群对于气温变化的关注,青少年与女性群体对冷更为敏感;气温感知特征的区域差异性与气候分区紧密相关,温带地区的人群比热带显示出更强的热耐受性,而热带地区的人群具有更显著的气温敏感性。本文研究结果可以为理解大尺度上人群对气温变化感知的基本特征和分异规律提供新的规律发现与证据支持。     

深圳市都市型滨水空间活力影响因素分析

城市滨水空间作为重要的城市公共空间,是体现城市活力与形象的重要载体。然而,目前研究主要侧重于单一类型的滨水空间活力的影响因素研究,缺乏对不同类型滨水空间活力的差异影响因素及各影响因素间的交互作用研究,难以对城市不同类型滨水空间的精细化管理提供指导。基于此现状,本文拟以深圳市为例,以百度热力图人口数据作为滨水空间活力的表征,整合多源地理数据,利用地理探测器模型,探寻不同类型下滨水建成环境与活力之间的交互关系,结合地理加权回归分析进一步识别活力的驱动因素。研究结果表明：(1)各类滨水空间活力驱动因素存在较大差异,滨河空间中区位及可达性因子为主要驱动因子,q值高达0.757、0.720,滨湖空间区位、人口密度、滨水绿地率以及交通可达性因子活力的解释力更强,其中区位q值为0.807,海滨空间活力的驱动因子包括：区位、道路可达性以及建筑与水面的高宽比因子,q值分别为0.774、0.694和0.499;(2)任意2个影响因子共同作用的解释力并非均大于单独作用结果,与以往研究不同,研究显示功能混合度因子及滨水绿地率因子与其他因子的交互作用,对于滨水空间影响力提升最为显著;(3)活力影响因素空间差异大...     

基于面板模型的海洋经济发展影响因素研究

从劳动力、资源、产业、科技以及环境5个方面总结了海洋经济的发展影响因素,利用我国11个沿海省市2006—2012年的面板数据进行实证分析。结果表明,我国海洋经济发展与就业情况、各省市货物吞吐量、海洋产业规模、海洋科研课题情况4个指标关系显著,与产业结构、治理工业废水项目投资也存在正相关关系。结合我国海洋经济发展的实际情况提出3点建议:(1)加大劳动力投入,扩大产业规模;(2)提高海洋科技实力,优化产业结构;(3)保护海洋生态环境,合理开发利用海洋资源。     

烟台市地质灾害发育现状及影响因素分析

2016年山东省开展各市地质灾害排查工作,烟台市作为地质灾害较发育区,是该次排查重点工作区之一。该文以现状调查为基础,查明了烟台市共发育471处地质灾害隐患点,地质灾害规模以小型为主,主要类型为崩塌、滑坡、泥石流、采空塌陷和岩溶塌陷,其中崩塌隐患点占地质灾害总数的68%,数量最多,其次为泥石流和采空塌陷,各占总数的15%和14%,滑坡数量最少,仅占总数的1%,并介绍了各类地质灾害分布特征。在此基础上,对地质灾害的主要影响因素——地形地貌、岩土体类型、地质构造、降水和人类工程活动等进行了分析。最后提出了在进行工程建设活动的同时重视其引发的地质灾害问题,以减少和预防其带来的次生地质灾害。     

浅析煤层瓦斯赋存的影响因素

煤层瓦斯是一种自生自储式天然气资源.煤层瓦斯赋存情况除与瓦斯生成量的多少有关外,主要的影响因素还包括煤田地质构造演化、井田地质构造、煤的变质程度、煤层埋深及上覆基岩厚度、煤层项底板岩性、水文地质条件等.     

哈萨克斯坦生态环境状况及影响因素的遥感分析

本文利用基于TM影像所解译的土地利用数据,评价了哈萨克斯坦2000年和2010年生态环境质量状况。结果表明,哈萨克斯坦各州生态环境质量水平差异较大,整体呈现东部各州生态环境质量较高、中西部各州生态环境质量较低的空间格局,且2000-2010年哈萨克斯坦生态环境质量总体呈现变差的趋势。以基于MODIS数据所提取的归一化植被指数、地表含水量、地表温度等自然要素,以人口、GDP等社会经济要素为自变量,以生态环境质量指数为因变量建立回归模型,回归分析表明哈萨克斯坦生态环境状况主要受自然因素特别是NDVI指数的影响,因而改善哈萨克斯坦生态环境质量可从提高植被覆盖度入手。     

基于地理探测器的中国中部城市土地绿色利用效率时空演变及影响因素研究

中部崛起战略后,中国中部六省（湖北省、湖南省、安徽省、山西省、江西省和河南省）经济快速发展,建成区面积不断扩张,不仅威胁粮食安全,更加剧资源环境约束。在此背景下,本文采用2007—2018年中部六省80个地级市面板数据,并运用Malmquist-Luerberger指数、重心模型、空间计量模型和地理探测器模型分析中部六省80个地级市土地绿色利用效率时演变、重心移动轨迹变化及其影响因素情况。结果表明：① 2007—2018年中部六省土地绿色利用效率增长是靠技术进步“单轨驱动”的。② 城市土地绿色利用效率值表现出明显的空间分异特征,且重心总体向东北方向移动。③ 中部六省各地级市之间土地绿色利用效率存在空间依赖性和空间溢出效应。④ 除城市建设用地面积外,城镇化率、产业结构高级化水平、经济发展水平、外商直接投资额均正向影响中部六省80个地级市土地绿色利用效率。其中,各个影响因素对土地绿色利用效率的影响从强到弱依次为产业结构高级化水平、外商直接投资额、建设用地面积、城镇化率、经济发展水平。     

基于GIS和空间句法浅析街道空间环境对街道活力的影响

"线"状街道空间承担交通功能的同时"面"状街道空间则是人活动交往的场所,也是体现街道活力的地方,目前随着城市化的加快街道活力逐渐降低。本论文从街道空间环境入手,结合GIS(Geographic Information System)和空间句法知识,利用ArcGIS软件,以德州市商业街—太平街和常兴路中段为例,对比分析街道空间的街道纵深分布、周边用地布局、交通可达性、空间开放性及邻街店铺,得出街道空间环境对街道活力的影响,从而为保持街道活力,提高城市功能提供支持。     

赣南地区水稻-根系土系统中硒含量影响因素分析

硒是人体必需微量元素之一,而水稻作为我国第一大主粮,其硒含量的高低与人体健康关系密切,因此研究水稻-根系土体系中硒含量的影响因素,可为富硒地区水稻种植及开发富硒农业提供科学理论依据。以赣南为研究区,采集138组水稻籽实及配套根系土样品进行了测试分析,探究赣南地区土壤理化条件对硒在水稻及其根系土中的实际影响效应,对富硒水稻及土壤进行质量综合评价,并构建富硒水稻地球化学适生模型。结果表明:赣南地区水稻根系土Se平均质量分数为0.29mg/kg,Se水平主要为足硒水平,富硒土壤仅占14.5%;有效硒(Sebio)质量分数平均为46.0μg/kg,占总硒质量分数的16.44%;水稻的Se平均质量分数为0.05mg/kg,无重金属元素超标的安全富硒水稻率达到45%,富硒水稻对Cd,Zn,Cu的生物富集能力较强。相关分析表明,根系土中Se质量分数与TFe2O3,MnO,MgO,有机碳(Corg)质量分数呈极显著正相关,与主要重金属元素存在一定程度的伴生关系。水稻Se质量分数与根系土Se,Sebio,SiO2质量分数和pH值呈极显著正相关,与Al2O3,有机碳(Corg)质量分数呈极显著负相关。单项污染指数表明研究区根系土中重金属元素基本属于清洁和尚清洁水平,Cd,Pb,As,Hg,Cu存在一些样品超标,其中Cd超标率最高;内梅罗综合污染指数表征77.0%的样品属于安全等级;富硒土壤综合评估显示研究区主要为良级富硒土壤,优级富硒土壤仅占8.7%。通过最佳子集回归分析最终选取了根系土总Se、有机质、pH值为自变量构建富硒水稻地球化学适生模型,拟合的模型可以解释水稻中Se30.6%的变异。     

使用支持向量机识别地震类型的影响因素分析

对山东地区2006~2017年3种地震事件--天然地震、爆破及塌陷的波形记录进行小波变换,对提取出的香农熵特征采用支持向量机LIBSVM方法进行分类识别,并设计一系列实验研究影响最终分类效果的因素。结果表明,5种影响因素--信号窗长度、小波分解方式、小波基类型、向量机算法类型、向量机核函数类型均对地震类型的分类识别结果产生一定的影响;识别率最高的3组处理方式均采用了2 000 s信号窗长度+db7小波基+υ-SVC算法的组合方式。所得的识别率较高的几种影响因素组合,在未来可应用于地震类型的实时识别,进一步提高地震类型的识别率和触发准确率。     

南京市住宅价格影响因素分析

住宅价格影响因素的研究对于购房者购买住房及政府制定相关政策具有重要影响。然而,目前对于住宅价格问题的研究大多从宏观角度进行,而从微观角度入手的相对较少。此外,对住宅价格的研究通常需要建立多元回归方程,但这样会造成多重共线性问题,导致伪回归,不能准确地分析各因素对住宅价格的影响。针对该问题,本文从微观角度出发,运用定量与定性相结合的方法,建立特征价格模型,并且选择逐步回归法对其进行修正,将其中显著性不强、经济意义不明显的变量逐步剔除,从而更准确地探究影响住宅价格的主要因素。本文以南京市住宅价格为实验数据,并初步选择12个影响因素对该方法进行验证。结果表明,该方法能够有效地剔除二级商业中心、建筑类型、生活配套设施3个显著性不强的影响因素,保留重点学校等9个影响较大的因素。本文方法更为精准地分析了住宅价格的影响因素,为购房者购买住房及政府制定相关政策提供了一定的理论基础。     

广州市零售业态空间分异影响因素识别与驱动力研究

以广州市47 026个零售业网点为基本数据,通过梳理零售业空间分异的机制,构建包含人口密度、商务条件、公共交通便利性、业态丰富度与租金条件5个影响因子的零售业态空间分异影响因素评价体系,通过信息熵、核密度函数与空间回归模型分析零售业态的空间分异影响因素,对比不同城市圈层区位与不同零售业态集聚分异的因素差异。结果表明：① 需求、区位、竞争与成本构成了广州市零售业态空间分异的主要驱动力,同时,零售的景观分异也由于业态异质性与城市的空间异质性而存在驱动力分异;② 5个影响因素强度格局圈层差异明显,城市内圈层人口集聚度高,具备更好的公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度,同时也承受更高的地租;③ 人口密度是零售空间分异的核心要素,公共交通便利性条件、商务条件与业态丰富度对零售的集聚也有正向驱动作用,租金的影响较弱;不同圈层区位的零售空间分布与不同类型业态的空间分异的主要影响因素各不相同。     

Regional Economic Efficiency and Its Influencing Factors of Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitans in China Based on a Heterogeneity Stochastic Frontier Model

Using a heterogeneity stochastic frontier model(HSFM),we empirically investigated the economic efficiency of Beijing-Tianjin-Hebei from 2003 to 2016 and its influencing factors.The key findings of the paper lie in:1)in Beijing-Tianjin-Hebei,the overall economic and technological efficiency tended to increase in a wavelike manner,economic growth slowed down,and there was an obvious imbalance in economic efficiency between the different districts,counties and cities;2)the heterogeneity stochastic frontier production functions(SFPFs)of Beijing,Tianjin and Hebei were different from each other,and investment was still an important impetus of economic growth in Beijing-Tianjin-Hebei;3)economic efficiency was positively correlated with economic agglomeration,human capital,industrial structure,infrastructure,the informatization level,and institutional factors,but negatively correlated with the government role and economic opening.The following policy suggestions are offered:1)to improve regional economic efficiency and reduce the economic gap in Beijing-Tianjin-Hebei,governments must reduce their intervention in economic activities,stimulate the potentials of labor and capital,optimize the structure of human resources,and foster new demographic incentives;2)governments must guide economic factors that are reasonable throughout Beijing-Tianjin-Hebei and strengthen infrastructure construction in underdeveloped regions,thus attaining sustainable economic development;3)governments must plan overall economic growth factors of Beijing-Tianjin-Hebei and promote reasonable economic factors(e.g.,labor,resources,and innovations)across different regions,thus attaining complementary advantages between Beijing,Tianjin,and Hebei.     

中国居民预期寿命及其影响因素的空间差异分析

良好的健康和人类福祉是联合国提出的可持续发展目标之一,提高人口预期寿命是迈向此目标的重要一步。由于中国城市在自然环境和社会发展方面有所差异,因此理解不同城市居民的预期寿命主要受何种因素的影响是制定城市公共卫生策略的关键。本研究基于2015年中国286个城市的有效数据,利用探索性回归、普通最小二乘回归、地理加权回归筛选与预期寿命最相关的影响因素并探索其空间差异,再通过二阶聚类将城市分类,以针对性地提出每类城市政策建议。结果显示：① 经济发展,教育条件和医疗设施条件对预期寿命有显著的积极影响,平均海拔和环境污染则具有负面影响;② 东南地区的经济发展对当地居民的预期寿命影响程度更大;东北和西南地区的医疗设施条件对其居民预期寿命促进程度更高;北部地区的教育条件对当地居民预期寿命影响比其他地区更高;平均海拔对西部地区居民预期寿命的影响最大;西北地区居民的预期寿命则更易受到环境污染带来的负面影响;③ 根据空间差异将城市分为3类,其居民预期寿命关键影响因素依次是经济发展和环境污染、教育条件、医疗设施,每类城市的城市管理者应重点关注不同因素来提升居民的预期寿命。     

柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素

中国是世界汽车生产大国,产销量已连续9年蝉联世界第一,然而有关汽车产业的研究更多集中在区域尺度,对城市尺度的研究相对较少。本文以柳州市为案例,利用工商注册企业数据和核密度估计、负二项回归模型等方法分析了柳州市汽车制造业企业的空间格局与影响因素。结果表明：① 汽车制造业企业主要集中在河西、洛维、河东、阳和等城市组团,企业集聚范围逐步向东、向西扩散,其中向东扩散以柳东新区为主,向西扩散以河西高新技术产业开发区为主;② 汽车制造业企业在距离市中心0~11 km显著集聚,空间集聚强度呈现先增加后减小的趋势;③ 土地价格、交通条件、地方化经济、政策是影响汽车制造业企业区位选择和空间格局的重要因素;同时,汽车制造业JIT（Justin Time）生产方式也具有重要影响。在此基础上,提出汽车制造业企业区位选择和空间格局形成的循环累积机制、区位临近机制、价格传导机制。