空间分布的测度

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计量地理学第三章

计量地理学第三章

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这里所指的图形与通常所说的几何图形、函数图形是完 全不同的。 它是反映由若干个点和连接这些点中的某些“点对”的连 线所组成的图形。 不按比例尺画,线段不代表真正的长度,点和线条的位置 有随意性。 研究图的理论称为图论,回路、树、割集是图论的基本概 念。 网络图论又称为网络拓扑学,是应用图论以研究网络的几 何结构及其连接关系,对网络进行分析。
• ⑵对于任何指定位置的离散程度 确定一个位置作为地理现象分布的中心,比如城市中心、农 作物分布中心、交通中心等,然后研究点状分布的上述现 象,并确定对中心的离散程度。 这在研究工作中是经常遇到的,因为许多地理现象往往并不 是分布现象的几何中心或中项中心。 从任意选择的中心出发去衡量离散程度,应用起来比较灵活。 它也包括选择几何中心或中项中心。 这种方法对考察城市公用设施的分布状况、服务行业的分布 状况等十分有效
2、线状分布类型Biblioteka • 属于这一类型的地理要素如河流、给排水 系统、高速公路、输油输气管、台风路径、 雪线等。 • 这类地理要素的每一项都以直线、曲线或 不规则线表示在图上。
3、离散区域分布类型
这是一种不连续的面状分布,例如行政区,不同类型的作物 分布区等。两个相邻区域之间,不是同类地理系统,因此 是不连续的。 区域两边有质量上的或性质上的差别,但各类现象均有一定 的面积。 离散区域分布与点状分布之间是可以互相转换的。 在小比例尺图上表示为点状分布的现象,如居民点,在大比 例尺上则可以是区域分布的。 农作物、工业企业等也都有这种分布状态的特点。 因此是用区域分布还是用点状分布来测度和表示,必须 视分析问题 的性质和要求。
4、连续的区域分布
连续的区域分布是空间上连续的点状分布,比 如温度、雨量、人口等等。在图上往往可以划出 等值线,例如温度、雨量、人口密度等值线等。 地形也可以理解为连续区域分布的,它的等值线就 是等高线。 此外地下水埋深、矿化度、环境的有害物质浓度也 常呈现连续的区域分布,也可以画出等值线。

城市系统工程学重点

城市系统工程学重点

城市系统⼯程学重点1.城市规划与系统⼯程学1.系统的定义:系统是由若⼲相互作⽤和相互依赖的组成部分结合⽽成,具有特定功能的有机整体。

2.构成系统的三个必要条件:(1)两个以上的要素;(2)不同的要素之间必然存在相互作⽤和相互依赖;(3)由于要素间的相互作⽤,使系统作为⼀个整体具有特定功能。

3.系统的属/特性:(1)整体性(集合性)(2)相关性(3)层次性(4)⽬的性和功能(5)环境适应性4.系统⼯程学属于⼯程技术类。

学科性质:系统⼯程学是⼀门现代化的组织管理技术,是特殊的⼯程技术,是跨越多学科的边缘科学。

主要特点:研究的对象⼴泛,包括⼈类社会、⽣态环境、⾃然现象和组织管理等。

是⼀门跨学科的边缘学科,横跨数学、计算机和某些应⽤学科。

在处理复杂的⼤系统时,常采⽤定性分析和定量分析相结合的⽅法。

步骤:(1)摆明问题(2)⽬标选择(3)系统设计(4)系统分析(5)系统的评价和优选(6)决策(7)实施5.数据类型:(1)空间数据(2)属性数据:数量标志数据:间隔尺度数据⽐例尺度数据品质标志数据:有序数据⼆元数据名义尺度数据6.反映⼀般⽔平的指标:50-60平均值、中位数、众数众数可有多个,也可以没有,⽽均值、中位数只有⼀个。

7.反映离散⽔平的指标:极差:指所有数据中最⼤值与最⼩值之差,计算公式为离差:指每⼀个数据与平均值的差,计算公式为离差平⽅和:它从总体上衡量⼀组数据与平均值的离散程度2.空间分布的测度1.空间分布类型:(1)点状分布:表⽰要素是标在地图上的离散的点⼦。

虽然有⼀定的⾯积,但在研究其系统分布时,将其简化为⼀个点。

eg. 城市商业⽹点分布;⼯业企业的分布。

(2)线状分布:这类要素的每⼀项都以直线、曲线或不规则线表⽰在图上。

虽然有⼀定的宽度,但在研究其系统分布时,将它简化为⼀条线。

eg. 道路⽹、给排⽔系统、输电线路、输油输⽓管。

(3)离散的区域分布:是⼀种不连续的⾯状分布。

与点状分布之间可以互相转换,⼩⽐例尺图上点状分布在⼤⽐例尺图上则可以是区域分布。

关中平原城市群收缩空间分布及状况评估——基于县级行政单位数据的测度计算

关中平原城市群收缩空间分布及状况评估——基于县级行政单位数据的测度计算

第 38 卷 ,第 1 期2021 年02 月15 日国土资源科技管理Vol. 38,No.1Feb. 15,2021 Scientific and Technological Management of Land and Resources关中平原城市群收缩空间分布及状况评估——基于县级行政单位数据的测度计算罗福周,戴晓霏(西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055)摘 要:城市化进程中,受经济衰退、全球化、产业结构变化、郊区化等各种复杂因素的影响,欧美发达国家很多城市出现了不同程度的收缩,而中国不少城市近年来也出现了收缩迹象。

选取2008—2017年10年的数据,对关中平原城市群91个区县的常住人口、户籍人口、就业人口、人均GDP和常住户籍人口比进行计算,发现分别有35.16%、41.75%、47.25%、8.79%、46.15%的区县出现不同程度收缩,综合各测度结果后共有38个区县出现收缩,占比达42.22%,且大部分集中于西安市周围。

同时,对比国务院公布的资源型城市名单中,发现有63.64%的资源型城市出现较大程度的收缩。

研究结果有助于初步了解关中平原城市群整体收缩格局,对于城市规划以及产业结构等政策的制定具有重要的参考作用,以促进区域协调可持续发展。

关键字:城市收缩;人口;空间格局;关中平原城市群中图分类号:F299.27 文献标志码:A 文章编号:1009-4210-(2021)01-072-14 Assessment of Shrinking Spatial Distribution and Status of GuanzhongPlain Urban Agglomeration: Measurement Calculation Based onCounty-level Administrative Unit DataLUO Fu-zhou,DAI Xiao-fei(School of Management,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an 710055,China) Abstract : In the process of urbanization,due to various factors such as economic recession,globalization,changes in industrial structure and suburbanization,many cities of developed countries in Europe and the United States contracted to varying degrees,and many cities in China also showed signs of contraction in recent years. This paper selected the data of 10 years from 2008 to 2017,and calculated the permanent收稿日期:2020-11-04;改回日期:2020-11-30基金项目:国家自然科学基金项目(71974155)作者简介:罗福周(1963—),男,教授,从事工程经济与管理研究。

《计量地理学》课程笔记

《计量地理学》课程笔记

《计量地理学》课程笔记第一章绪论一、计量地理学的产生1. 背景- 地理学的传统研究方法主要是定性的描述和分析,但随着科学技术的进步,地理学家们开始寻求更精确、更系统的分析方法。

- 第二次世界大战后,计算机技术的迅速发展以及大量地理数据的积累为地理学的定量研究提供了可能。

2. 起源- 20世纪50年代,美国地理学家沃尔德华·克里斯塔勒(Walter Christaller)和威廉·阿瑟·刘易斯(William Arthur Lewis)等人的工作标志着计量地理学的诞生。

- 我国计量地理学的发展始于20世纪70年代末,随着改革开放的推进,引入了西方的计量地理学理论和方法。

3. 产生原因- 地理学研究的内在需求:为了更深入地理解地理现象的规律性和内在联系,需要定量化的研究方法。

- 数学与统计学的发展:为地理学提供了新的工具和方法,如回归分析、聚类分析等。

- 计算机技术的应用:使得复杂的数据处理和模型运算成为可能。

二、计量地理学的研究对象和内容1. 研究对象- 地理空间分布:研究地理现象在空间上的分布特征和规律。

- 地理现象的变化:分析地理现象随时间的变化趋势和周期性。

- 地理要素关系:探讨不同地理要素之间的相互作用和影响。

2. 研究内容- 地理数据的采集与处理:包括数据收集、清洗、转换和存储等。

- 地理现象的定量描述:使用数学模型和统计方法对地理现象进行描述。

- 地理模型的构建与应用:建立地理现象的数学模型,用于预测和决策支持。

- 地理空间分析:研究地理现象的空间格局、空间过程和空间关系。

三、计量地理学的研究方法1. 数学方法- 概率论:用于描述和推断地理现象的不确定性。

- 数理统计:用于数据分析、假设检验和模型建立。

- 线性代数:用于处理地理数据的矩阵运算。

- 微积分:用于分析地理现象的变化率和累积量。

2. 统计方法- 描述性统计:对数据进行总结和可视化。

- 推断性统计:从样本数据推断总体特征。

空间分布的测度和时间序列分析

空间分布的测度和时间序列分析

空间分布的测度和时间序列分析空间分布的测度是指对于一定范围内的空间内部物体或现象的数量或属性进行量化和描述的方法。

它包括了多个指标和方法,常用的有点模式分析、距离分析、空间自相关等。

时间序列分析则是对时间序列数据进行研究和分析的一种方法。

点模式分析是一种常用的空间分布测度方法。

它通过对空间中的点数据进行统计分析,揭示出点分布的规律性。

常用的方法有点密度分析、Ripley函数分析等。

点密度分析通过计算单位面积或单位体积内点的数量来量化点的分布密度。

Ripley函数分析则是通过计算点周围一定范围内其他点的数量来描述点的聚集情况。

距离分析是对空间分布的测度方法之一,它通过计算不同点之间的距离来揭示点的分布特征。

距离分析可分为欧氏距离、曼哈顿距离、最短路径距离等。

通过计算不同点之间的距离,可以揭示出空间中点的分布规律和聚集程度。

时间序列分析是对时间序列数据进行研究和分析的一种方法。

时间序列数据是按时间顺序排列的一系列观测值。

通过时间序列分析,可以揭示出时间序列数据中的规律性和趋势,为未来的预测和决策提供依据。

时间序列分析常用的方法包括平稳性检验、自相关分析、滑动平均、指数平滑法、ARMA模型等。

平稳性检验是判断时间序列数据是否具有平稳性的方法,平稳性是进行时间序列分析的基础条件。

自相关分析是计算时间序列数据的相关性,包括自相关系数和偏自相关系数。

滑动平均和指数平滑法是对时间序列数据进行平滑处理的方法,可以减少噪声和波动。

ARMA模型则是一种常用的时间序列模型,基于自回归和移动平均过程来对时间序列数据进行描述和预测。

综上所述,空间分布的测度和时间序列分析是描述和研究空间内部物体和现象的数量或属性以及时间序列数据的一种方法。

通过这两种分析方法,可以揭示出空间和时间的规律和特征,为相关研究提供依据和指导。

空间分析的主要方法

空间分析的主要方法

空间分析的主要方法空间分析是地理信息科学中的重要内容之一,它是通过对地理现象的空间分布、空间关联和空间变化进行定量和定性分析,以揭示地理现象的内在规律和特征。

空间分析的主要方法包括地图分析、空间统计分析、空间模型分析和地理信息系统分析等。

下面将对这些方法进行详细介绍。

地图分析是空间分析的基础,通过地图的制作和解读,可以直观地表现地理现象的空间分布特征。

地图分析主要包括地图要素的识别、地图要素之间的空间关系分析和地图要素的数量化分析。

在地图要素的识别中,需要对地图上的各种地理要素进行识别和提取,包括地形、水系、土地利用、交通等要素。

在地图要素之间的空间关系分析中,需要研究地图要素之间的相对位置、距离和方向关系,以揭示它们之间的空间联系。

在地图要素的数量化分析中,需要对地图上的各种地理要素进行数量化描述和统计分析,以揭示它们的空间分布规律和特征。

空间统计分析是通过统计方法对地理现象的空间分布特征进行分析。

空间统计分析主要包括空间集聚分析、空间自相关分析和空间插值分析。

在空间集聚分析中,需要对地理现象的空间分布进行集聚程度的测度和分析,以揭示其集聚规律和特征。

在空间自相关分析中,需要对地理现象的空间相关性进行检验和分析,以揭示其空间相关性的程度和方向。

在空间插值分析中,需要对地理现象在空间上的分布进行插值估计和预测,以揭示其空间分布的连续性和变化趋势。

空间模型分析是通过建立数学模型对地理现象的空间关系进行模拟和预测。

空间模型分析主要包括空间回归模型、地理加权回归模型和空间自回归模型等。

在空间回归模型中,需要对地理现象的空间关系进行回归分析和模型建立,以揭示其影响因素和作用机制。

在地理加权回归模型中,需要对地理现象的空间关系进行加权回归分析和模型建立,以考虑其空间异质性和空间非独立性。

在空间自回归模型中,需要考虑地理现象的空间自相关性和空间依赖性,以建立相应的自回归模型和进行模拟预测。

地理信息系统分析是通过地理信息系统对地理现象的空间数据进行存储、管理、处理和分析。

四川省经济高质量发展水平测度及时空分布

四川省经济高质量发展水平测度及时空分布

区域经济Һ㊀四川省经济高质量发展水平测度及时空分布赵㊀静摘㊀要:新时代中国特色社会主义建设要求高质量的发展ꎮ本文结合四川省区域特点ꎬ以新发展理念为依据构建了经济活力㊁开放水平㊁创新效率㊁绿色发展㊁人民生活㊁社会和谐6个维度23个指标的四川省经济高质量发展测评指标体系ꎬ结合熵值法和层次分析法确定各指标权重ꎬ测度分析2014~2018年四川省经济高质量发展水平ꎮ分析表明:五年来四川经济高质量发展水平没有明显的提升ꎬ发展水平呈现以成都平原为中心向四周逐渐降低的圈层扩散空间特征ꎬ高质量发展地区少ꎬ空间溢出效应不足以覆盖大部分省域ꎮ人民生活㊁开放水平㊁创新效率三个方面是高质量发展的主要制约因素ꎮ关键词:高质量发展ꎻ指标体系ꎻ时空分布中图分类号:F127㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1008-4428(2020)25-0047-03一㊁引言党的十九大报告做出了中国特色社会主义进入新时代的重要判断ꎬ新时代我国的主要矛盾转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾ꎬ这就要求我国各地区改变 以量为胜 的旧发展模式ꎬ探索高质量发展路径ꎬ以经济的高质量发展成果满足人民的新需要ꎮ2018年6月30日发布的«中共四川省委关于全面推动高质量发展的决定»对未来四川高质量发展提出了要求ꎬ也指明了方向ꎮ和高速度发展追求数量和规模相比ꎬ高质量发展更注重的是质量和效益ꎬ寻求的是经济社会的健康持续发展ꎮ当前四川省的发展还面临区域经济发展不平衡㊁部分地区发展模式粗放㊁生态保护压力艰巨等问题ꎬ面对当前发展的实际情况和发展的新目标ꎬ需要对省内各市(州)的经济高质量发展水平进行测度分析以准确把握高质量发展水平现状ꎬ进而探索实现高质量发展的路径ꎮ二㊁研究现状自十九大报告指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段ꎬ国内就涌现了许多关于高质量发展的研究ꎬ主要包括定性阐述高质量发展的时代背景和现实困境㊁内涵ꎬ以及高质量发展的实现路径ꎬ也有不少学者对于测度经济高质量发展的指标体系进行了有益探索ꎬ部分学者在构建指标体系的基础上对我国区域高质量发展进行了测度分析ꎮ在评价指标的构建逻辑上ꎬ现有研究大体可分为三类ꎬ第一类是以高质量发展的内涵和我国主要矛盾为基础ꎬ通过解读高质量发展内涵和主要矛盾以选择指标体系的维度和指标ꎬ例如李金昌等基于高质量发展的内涵和当前我国主要矛盾ꎬ从经济活力㊁创新效率㊁绿色发展㊁人民生活㊁社会和谐五个维度构建了高质量发展评价指标体系ꎮ第二类是从五大新发展理念入手ꎬ构建与五大理念相契合的指标体系ꎮ例如张玲从创新㊁协调㊁绿色㊁开放㊁共享的新发展理念出发ꎬ构建了评估山东省高质量发展的指标体系ꎬ通过测度分析发现山东省高质量发展指标区域差异较大ꎬ发展不平衡ꎬ高质量发展水平不高ꎬ未来还有很大发展空间ꎮ第三类是考虑特定经济体㊁领域的特征ꎬ如资源型城市㊁制造业的特殊情况ꎬ在此基础上选择评价指标ꎬ例如张震和刘雪梦从城市经济高质量发展的构成要素为落脚点ꎬ以经济高质量发展的动力㊁新型产业结构㊁基础设施㊁协调性㊁开放性㊁绿色发展㊁共享性七个方面为基础ꎬ测度分析2016年我国副省级城市经济高质量发展水平ꎬ发现发展水平有待提升ꎬ区域差异明显ꎻ发展动力㊁绿色发展水平较高ꎬ开放性和共享性发展滞后ꎮ这三类构建逻辑并不是完全独立的ꎬ现实中ꎬ我国主要矛盾要求必须推动高质量发展ꎬ而新发展理念体现高质量发展的内涵ꎬ同时也是推动高质量发展的指导原则ꎬ因此许多学者通过综合考虑来构建评价指标体系ꎬ例如孟祥兰和邢茂源考虑供给侧改革的现实背景ꎬ结合高质量发展内涵和新发展理念从经济发展㊁创新发展㊁绿色发展㊁协调发展㊁民生发展五个方面测度了湖北省地市的高质量发展水平ꎬ通过分析指出:湖北高质量发展存在地区和领域发展不平衡不充分的问题ꎮ总的来说ꎬ现有关于高质量发展的研究都是基于我国社会主义建设新时代的国情ꎬ通过深刻学习和领会国家相关大政方针ꎬ结合地区实际情况做具体的分析研究ꎬ未来对于高质量发展的研究可能会更为具体ꎬ更具针对性和实操性ꎮ高质量发展研究的目的是为了使我国实现更好的发展ꎬ因此ꎬ对地区进行高质量发展现状的评价有利于有的放矢探索高质量发展路径ꎬ是具有现实意义的ꎮ三㊁指标体系及指标权重(一)指标体系本文在理解高质量发展内涵的基础上ꎬ考虑四川省实际情况ꎬ以五大新发展理念为主要依据ꎬ参考李金昌等㊁鲁邦克等的做法ꎬ构建四川省高质量发展指标测评体系ꎮ从6个维度ꎬ通过具体23个指标来测度四川省各市(州)经济高质量发展水平ꎬ具体如表1所示ꎮ表1 四川省高质量发展水平评价指标体系维度评价指标指标解释权重经济活力民营经济增加值占比+民营经济增加值/GDP0.03503泰尔指数-计算得ꎬ反映产业结构合理性0.04173社会消费品零售总额占比+社会消费品零售总额/GDP0.04013GDP增长速度+0.04243城镇化率+人口城镇化率0.03984开放水平外资依赖程度+实际利用外资/GDP0.04033外贸依存度+进出口总额/GDP0.04833创新效率资本生产率+GDP/全社会固定资产投资0.05223劳动生产率+GDP/从业人数0.05023R&D人员折合全时人员+0.04773科技支出比重+科技支出/政府财政支出0.05073亩均GDP+GDP/占地面积0.03563绿色发展建成区绿化覆盖率+绿化面积/建成区面积0.04013人均环保支出强度+人均环保支出/人均GDP0.04223单位地区生产总值能耗指数0.04893人民生活人均教育支出+政府财政教育支出/人口数0.04793人均医疗支出+政府财政医疗支出/人口数0.04263城镇基本养老保险参保人数+0.03703医疗机构床位数+0.0423374续表维度评价指标指标解释权重社会和谐城镇登记失业率-0.04043城乡收入比-城镇居民人均可支配收入/乡村居民人均可支配收入0.04993城乡消费比-城镇居民人均消费支出/乡村居民人均消费支出0.04163经济波动率-人均GDP的(本年增长率-上年增长率)/上年增长率0.04243㊀注: + 代表正向指标ꎬ - 代表负向指标ꎬ数据来源:«四川省统计年鉴»㊁四川省各市(州)统计公报㊁«中国城市统计年鉴»ꎬ通过Max-min标准化法对数据进行处理ꎮ(二)指标权重的确定确定指标权重的方法分为两大类ꎻ主观赋权法和客观赋权法ꎬ主观赋权法依赖于决策主体的专业知识和判断ꎬ客观赋权法依据样本数据自身的特性ꎬ主客观赋权法的原理不同ꎬ优点各异ꎬ需对主客观权重进行组合ꎬ运用主观赋权法中的层次分析法(AHP)ꎬ借助YAHHP软件确定主观权重ꎬ通过客观赋权法中的熵权法计算客观权重ꎮ权重组合方式借鉴汤凯和许锦锦的相关处理方法ꎬ取两种权重的算术平均数ꎬ即认为主客观赋权在组合确权重地位相同ꎮ各指标具体权重值见表1ꎮ四㊁四川省经济高质量发展水平测度结果分析(一)高质量发展水平总体特征描述依据各指标数据的标准化后值和组合权重计算出2014~2018年四川省21个市(州)的经济高质量发展水平得分(表2)ꎬ四川省经济高质量发展水平整体平均值为0.4054ꎬ最高值为2018年ꎬ均值达0.4250ꎬ2017年均值最低ꎬ为0.3916ꎮ整体来看2014~2017年高质量发展水平测算结果较平稳ꎬ均值在0.4上下小幅波动ꎬ2018年均值有了相对较大幅度的增加ꎬ达到0.4250ꎬ各类促进高质量发展的措施初见成效ꎮ从高质量发展水平分数的收敛性来看ꎬ2014~2018年得分的方差分别为0.1166㊁0.1178㊁0.1198㊁0.1192㊁0.1267ꎬ呈微弱增加趋势ꎬ可见市(州)间的高质量发展差距有所扩大ꎬ发展不均衡情况未改变ꎮ成都㊁攀枝花㊁德阳五年来高质量发展水平得分都排在前三位ꎮ五年均值排名4至10位的自贡等地区得分较为接近ꎬ高质量发展差距较小ꎮ排名落后的主要集中在山区和少数民族自治州ꎬ如巴中市㊁甘孜藏族自治州ꎮ表2㊀四川省经济高质量发展测度结果市(州)年份20142015201620172018均值排名成都市0.66070.67400.70800.67010.71460.68551自贡市0.46680.46270.47550.46660.51800.47794攀枝花市0.65270.66470.61390.63770.65380.64462泸州市0.39360.40020.40130.35060.41640.392411德阳市0.51030.50150.50790.58570.54480.53003绵阳市0.46720.44850.45650.43410.48670.45866广元市0.27160.30080.31060.31690.32070.304118遂宁市0.36490.40000.35900.32570.36110.362112内江市0.31170.33800.36060.32250.37620.341814乐山市0.42410.45480.44030.41620.46720.44059南充市0.30990.31580.31670.30700.33620.317117眉山市0.44780.40020.41870.39220.45310.422410宜宾市0.43890.47070.46310.44260.49740.46255广安市0.32990.33400.35840.35100.37460.349613达州市0.29050.30040.30520.26820.31150.295219雅安市0.42650.48930.43390.42650.49780.45487巴中市0.23730.24010.21630.23760.23390.233020资阳市0.46330.43840.48420.40240.48420.45458阿坝藏族羌族自治州0.32560.35040.34430.30460.29820.324616续表市(州)年份20142015201620172018均值排名甘孜藏族自治州0.24930.21780.20140.26240.21500.229221凉山彝族自治州0.33140.34520.31590.30320.36370.331915均值0.39880.40700.40440.39160.42500.4054㊀数据来源:根据«四川省统计年鉴»和各市州统计公报相关数据计算获得ꎮ从6个维度的得分来看ꎬ如图1所示ꎬ经济活力㊁绿色发展㊁社会和谐三个维度的均值较高ꎬ5年来基本保持在0.4以上ꎬ人民生活㊁开放水平㊁创新效率得分较低ꎬ各年均值都在0.3以下ꎬ说明这三个维度的发展水平相对不高ꎬ即民生㊁对外开放程度㊁科技创新和生产效率将是未来四川省促进高质量发展的主要方面ꎮ图1㊀2014~2018年四川省高质量发展各维度均值(二)高质量发展时空演变1.四川高质量发展的空间分布格局及演化为了更好地比较分析四川省各市(州)高质量发展的格局ꎬ选取固定标准法将21个市(州)划分为四类:高质量地区(得分ȡ1.5ˑ均值)㊁中高质量地区(均值ɤ得分<1.5ˑ均值)㊁中低质量地区(0.3ɤ得分<均值)㊁低质量地区(均值<0.3)ꎬ对2014~2018年四川高质量发展情况进行分类ꎬ具体结果如表3所示ꎮ表3㊀四川省高质量发展水平空间分布格局类别2014年2015年2016年2017年2018年高质量成都㊁攀枝花成都㊁攀枝花成都㊁攀枝花成都㊁攀枝花成都㊁攀枝花中高质量雅安㊁资阳㊁眉山㊁宜宾㊁乐山㊁绵阳㊁德阳㊁自贡宜宾㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁自贡㊁绵阳㊁德阳自贡㊁德阳㊁绵阳㊁乐山㊁眉山㊁宜宾㊁雅安㊁资阳绵阳㊁自贡㊁乐山㊁宜宾㊁雅安㊁德阳自贡㊁德阳㊁绵阳㊁眉山㊁宜宾㊁乐山㊁雅安㊁资阳中低质量广安㊁南充㊁内江㊁遂宁㊁泸州㊁阿坝州㊁凉山州眉山㊁遂宁㊁广元㊁泸州㊁达州㊁凉山州㊁南充㊁内江㊁广安㊁阿坝州遂宁㊁广元㊁泸州㊁内江㊁南充㊁广安㊁达州㊁阿坝州㊁凉山州眉山㊁资阳㊁遂宁㊁广元㊁泸州㊁内江㊁南充㊁广安㊁阿坝州㊁凉山州遂宁㊁广元㊁泸州㊁南充㊁内江㊁广安㊁达州㊁凉山州低质量广元㊁甘孜州㊁巴中㊁达州甘孜州㊁巴中甘孜州㊁巴中甘孜州㊁巴中甘孜州㊁巴中㊁阿坝州㊀㊀从表3中可以看出ꎬ2014~2018年高质量的地区只有成都和攀枝花ꎮ中高质量地区围绕着成都片状分布ꎬ其中德阳㊁绵阳㊁雅安㊁乐山㊁自贡和宜宾6个地区5年间一直保持中高质量ꎬ眉山在2015年㊁2017年为中低质量ꎬ资阳在2017年为中低质量ꎮ中低质量地区连接中高质量地区和低质量地区ꎬ广元和达州的发展水平在提升ꎬ从2014年的低质量发展为2018年的中低质量ꎬ阿坝藏族自治州发展水平在2018年从中低质量下降为低质量ꎬ南充㊁遂宁㊁内江㊁泸州㊁凉山彝族自治州5年来一直为中低质量ꎮ低质量地区集中在西北部的甘孜藏族自治州和东部的巴中市ꎮ总体来看ꎬ四川省高质量发展水平的空间布局有以下特征:一是四类发展水平的地区分布大致呈现环状的圈层扩散特点ꎬ以成都高质量地区为中心ꎬ发展水平中高质量㊁中低质量㊁低质量地区依次分布ꎬ这与四川的地貌有很大关系ꎬ中心平原地带发展基础好ꎬ周边山区地带发展基础差ꎮ二是高质量地区少ꎬ仅有成都和攀枝花ꎬ地区发展的集聚和扩散效应84区域经济Һ㊀在这两个地区周边较明显ꎬ在其外围形成中高质量圈层ꎬ在其距离较远的区域ꎬ增长极的辐射带动作用微乎其微ꎮ此外ꎬ大部分地区为中高㊁中低质量ꎬ这表明四川整体的高质量发展水平有很大发展空间ꎬ周边山区㊁少数民族自治地区的发展还很不足ꎮ2.四川高质量发展的空间集聚特征(1)整体空间分布模式全局莫兰指数(globalMoran sI)反映整个研究区域的空间相关程度ꎮ取值范围一般为[-1ꎬ1]ꎬI值为正值且显著(P<0.05)时ꎬ表明区域间考察值具有正空间相关性ꎬ呈现空间集聚特征ꎻ若I为负值且显著ꎬ则表明区域间考察值存在负空间相关性ꎬ显示出空间离散特征ꎮ使用ArcGIS对计算得到的四川各市州2014~2018年高质量水平得分的全局莫兰指数(globalMoran sI)做显著性检验ꎬ检验结果如表4所示ꎮ表1㊀2014~2018年四川全局莫兰指数年份20142015201620172018Moran sI0.10540.12180.26590.26910.3011Z(I)10.16113.88213.39215.65915.731P(I)0.00010.0000.0000.00010.0001㊀㊀从上表可见ꎬ全局莫兰指数为正且P值都小于0.05ꎬ即I值显著ꎬ说明四川发展水平相似的地区在空间上呈现集聚分布ꎬ即较高质量发展与较低质量发展的地区在空间上集聚分布ꎻ随着时间的推移ꎬ全局莫兰指数不断增大ꎬ说明集聚效应在增强ꎬ四川各地区间的联系更为紧密ꎮ(2)局域空间分布模式全局分析只能描述四川高质量发展总体的空间关联性ꎬ不能反映具体地区间局部的空间集聚程度和变化趋势ꎬ所以进一步使用ArcGIS从局部分析相邻地区高质量发展水平的联系情况ꎬ具体结果见表5ꎮ表5㊀四川高质量发展空间集聚分布表区域20142015201620172018H-H成都㊁德阳成都㊁德阳成都㊁德阳成都㊁德阳成都㊁德阳L-H绵阳㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁眉山㊁宜宾㊁凉山州绵阳㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁自贡㊁凉山州绵阳㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁眉山㊁宜宾㊁凉山州绵阳㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁凉山州绵阳㊁资阳㊁雅安㊁乐山㊁眉山㊁宜宾㊁凉山州L-L南充㊁广元㊁巴中㊁达州㊁泸州㊁内江㊁阿坝州㊁南充㊁广元㊁巴中㊁泸州㊁内江㊁阿坝州南充㊁广元㊁巴中㊁泸州㊁内江㊁阿坝州南充㊁广元㊁巴中㊁泸州㊁内江㊁阿坝州南充㊁巴中㊁达州㊁内江㊁阿坝州H-L攀枝花㊁自贡攀枝花㊁宜宾攀枝花㊁自贡攀枝花㊁自贡㊁宜宾攀枝花㊁自贡㊀注:局部莫兰指数不显著的市州未在表中列示ꎮH-H集聚:代表发展质量较高水平地区的聚集ꎬ且发展水平区域差异较小ꎬ五年里只有成都和其邻近的德阳两个地区ꎬ是成都平原上的小片集中区域ꎬ得益于自然条件的优越ꎬ以及省会城市的政治效应和长久领先发展积累的人才㊁技术㊁声誉基础ꎮL-H集聚:此区域是较高水平向较低水平地区的过渡区ꎬ主要分布在H-H集聚区外围ꎬ五年来变化很小ꎬ基本分布在成都㊁德阳的邻近地区ꎮL-L集聚:此区域是低发展水平的集聚区ꎬ主要分布于东部片区和北部的阿坝州ꎮ样本期内几乎无变化ꎬ表明近五年这些地区的发展水平没有得到改善ꎬ这些地区大部分位于山区ꎬ交通不便ꎬ发展基础差ꎬ此外ꎬ周边缺乏高质量发展地区ꎬ区域溢出和集聚效应不显著ꎮH-L集聚:此区域表现为自身高质量发展水平较高的攀枝花㊁自贡㊁宜宾ꎬ周边却分布着凉山州㊁泸州等低质量发展地区ꎬ这些较高发展水平的地区对周边低水平地区的辐射带动作用不明显ꎬ可能源于地形上的相对割裂ꎮ五㊁结论本文基于中国特色社会主义新时代的特征ꎬ理解经济高质量发展的内涵和四川省的具体情况构建了四川省高质量发展评价指标体系ꎬ综合主客观赋权法确定指标权重并测算2014~2018年四川21个市(州)的经济高质量发展水平得分ꎮ利用ArcGIS发展空间分布情况进行分析ꎮ分析结果表明ꎬ一是从整体来看ꎬ目前四川大部分地区经济高质量发展水平呈现以成都平原为中心向四周逐渐降低的圈层扩散空间特征ꎮ近年来ꎬ高质量发展水平总体来看没有大的变化ꎬ仅部分市(州)有发展水平提升的微弱趋势ꎮ二是高质量发展地区少ꎬ仅成都和攀枝花ꎬ四川大部分地区不仅外部缺乏区域增长极的带动ꎬ且内部自身发展动力不足ꎮ三是四川高质量发展存在显著的空间正相关ꎬ五年来高 高集聚均为成都和德阳ꎮ绝大部分地区为低 高集聚和低 低集聚ꎬ低 高集聚连片集中于成都平原及周边地区ꎬ低 低集聚主要在东部和北部ꎮ四是人民生活㊁开放水平㊁创新效率三个维度的相对滞后发展是制约四川高质量发展水平提高的主要因素ꎮ参考文献:[1]余泳泽ꎬ胡山.中国经济高质量发展的现实困境与基本路径:文献综述[J].宏观质量研究ꎬ2018ꎬ6(4):1-17. [2]周文ꎬ李思思.高质量发展的政治经济学阐释[J].政治经济学评论ꎬ2019ꎬ10(4):43-60.[3]任平ꎬ刘经伟.高质量绿色发展的理论内涵㊁评价标准与实现路径[J].内蒙古社会科学(汉文版)ꎬ2019ꎬ40(6):123-131ꎬ213.[4]赵剑波ꎬ史丹ꎬ邓洲.高质量发展的内涵研究[J].经济与管理研究ꎬ2019ꎬ40(11):15-31.[5]史丹.从三个层面理解高质量发展的内涵[N].经济日报ꎬ2019-09-09(14).[6]周小亮ꎬ吴洋宏.经济高质量发展的历史逻辑及其实现路径:以总量生产函数分析为视角[J].东南学术ꎬ2019(6):137-146.[7]吕城伦.高质量发展逻辑与实现路径[N].中国经济时报ꎬ2019-05-13(005).[8]张玲.五大发展理念视角下山东省高质量发展评估研究[J].经营与管理ꎬ2019(11):88-93.[9]孟祥兰ꎬ邢茂源.供给侧改革背景下湖北高质量发展综合评价研究:基于加权因子分析法的实证研究[J].数理统计与管理ꎬ2019ꎬ38(4):675-687.[10]张震ꎬ刘雪梦.新时代我国15个副省级城市经济高质量发展评价体系构建与测度[J].经济问题探索ꎬ2019(6):20-31ꎬ70.[11]鲁邦克ꎬ邢茂源ꎬ杨青龙.中国经济高质量发展水平的测度与时空差异分析[J].统计与决策ꎬ2019ꎬ35(21):113-117. [12]李金昌ꎬ史龙梅ꎬ徐蔼婷.高质量发展评价指标体系探讨[J].统计研究ꎬ2019ꎬ36(1):4-14.[13]干春晖ꎬ郑若谷ꎬ余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究ꎬ2011ꎬ46(5):4-16ꎬ31. [14]李刚ꎬ李建平ꎬ孙晓蕾ꎬ等.主客观权重的组合方式及其合理性研究[J].管理评论ꎬ2017ꎬ29(12):17-26ꎬ61. [15]汤凯ꎬ许锦锦. 一带一路 节点城市竞争力测评与优化[J].经济问题探索ꎬ2016(9):65-71.作者简介:赵静ꎬ女ꎬ甘肃白银人ꎬ新疆财经大学经济学院硕士研究生ꎬ研究方向:区域经济㊁贸易经济ꎮ94。

空间分布的测度和时间序列

空间分布的测度和时间序列

年代 城镇数 d1(km)
R
1953
151
160.31
1963
210
95.96
1973
271
83.79
1978
302
81.02
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第三章 空间分布的测度和时间序列
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§1 空间分布的测度
邻近指数练习
解:1.计算各年的理论随机分布的平均距离。
1953:de
1 n
1
126 (km)
对于一个固定地域来说,点的空间分布随时间而 变化,亦可通过R尺度分析去判断其空间分布比 原先的是更凝集还是更趋于分散,并且定量的表 达出其凝集或分散的程度。
R的数值一般在0.33-1.67之间。
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第三章 空间分布的测度和时间序列
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§1 空间分布的测度
邻近指数练习
我国1953年5万人口以上的城镇数为151个,至 1978年发展到302个,见下表。根据计算, 各年5 万人口以上城镇的最邻近平均距离如表所示。试计 算点状分布的R指标,并作简要的地理解释。
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§1 空间分布的测度
二、点状分布的测度
y
2 中心位置及其测度
平均中心(分布重心)
作x,y轴;
确定每一点的坐标;
计算坐标均值。
x
1 n
Hale Waihona Puke n i 1xi ,y
1 n
n i 1
yi
x
O
Pi (xi , yi ), i 1,2, , n
P (x, y) 即为平均中心。
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第三章 空间分布的测度和时间序列

城市规划系统工程学

城市规划系统工程学

(0,0)
(12,7)
(6,3)
(9,2)
(9,4)
(5,6)
(8,6)
(8,7)
(10,8)
(14,6)
(15,4)
(13,3)
(12,1)
=(5+8+8+9+6+9+10+12+12+13+14+15)/12=10.08
=(2+3+4+6+6+7+1+3+4+6+7+8)/12=4.75
中项中心
(6)决策
(7)实施
七、建立模型
1、什么是模型
所谓模型是对于系统本质,主要特征的描述、模仿和抽象,用于某种特定的用途(目的),以方便的形式向决策人提供必要的知识。 模型既反映原型,也不等于原型。
七、建立模型
2、模型的分类
实物模型:
非实物模型:数学模型 逻辑模型 自然科学中的一切公式、定理都是某种原型的模型。 比如:F=ma
系统
环境
输入
输出
3、对系统的描述
3)系统的行为 系统的各种活动以及周围的影响,称为系统的行为。它是一系列输入与输出活动的集合。
城市系统
区域环境
输入
输出
3、对系统的描述
4)系统的功能 系统与外部环境相互作用的能力,功能是系统对外部的影响。是系统对环境的作用和输出。
4、系统的分类
每个系统分解成若干个子系统,子系统可以层层分解,分解为更小的子系统,最后层次是元素。元素是完成系统功能的最小单元。
3、对系统的描述
小区规划的规划对象系统

3-第三章空间分布的测度

3-第三章空间分布的测度

r
1
r11 点 r21 号 ri1 rn1
顺序号 2 …j…
r12 r22 ri 2 rn 2 ...r13 ... ...r23 ... ...ri 3 ... ...rn 3 ...
p
r1 p r2 p rip rnp
第j级临近平均距离
从城市的纬向分布看, 我国城市以北纬30—40度间最为集中,其间 共有城市150个,约占全国城市总数的43.6%, 集中了我国60%的超大城市(人口300万以 上),70%的特大城市,51%的大城市, 62.7%的中等城市,以及67.5%的小城市。 据计算,在这一区间内大约平均每一纬度分 布有15个城市,城市间平均南北垂直距离仅 约6公里;
城市空间演变具有明显的阶段性
c图——扩散阶段 对应于工业结构高度化阶段,中心城市的 轴向扩散带动中小城市发展,点轴系统形 成。 d图成熟阶段(高级均衡阶段) 对应于信息化与产业高技术化发展阶段, 区域生产力向均衡化发展,空间结构网络 化,形成点——轴——网络系统,整个区 域成为一个发达的城市化区域。
空 间 的 表 示 方 法
地 理 事 物
分 布
类 型
举例:城市空间分布类型
城市空间分布发展演变模式
城市空间演变具有明显的阶段性
a图——离散阶段(低水平均衡阶段) 对应于自给自足式,以农业为主体的阶段, 以小城镇发展为主,缺少大中城市,没有 核心结构,构不成等级系统。 b图——极化阶段 对应于工业化兴起、工业迅速增长并成为 主导产业的阶段,中心城市强化。
从地理事物点分布的最邻近距离的变化看出地理 事物发展和变化的过程。
如下表为全国和各大区域平均邻近距离变化情况
年份

生态学常用指标分析2

生态学常用指标分析2

function commsame=commsame(x1,x2) 2. a=0;b=0;c=0;d=0; 3. if length(x1)==length(x2) 4. for i=1:length(x1), 5. if x1(i)*x2(i)>0 a=a+1; 6. elseif x1(i)==0 & x2(i)~=0 b=b+1; 7. elseif x1(i)~=0 & x2(i)==0 c=c+1; 8. elseif x1(i)==0 & x2(i)==0 d=d+1; end 9. i=i+1; end 10. elseif printf('数据输入不完整!'); return; 11. end 12. s1=a/(a+b+c); cs=2*a/(2*a+b+c); 13. c1=(a+d)/length(x1); sb=(sqrt(a*d)+a)/(a+b+c+sqrt(a*d)); 14. co=a/(sqrt(a+b)*sqrt(a+c)); 15. cd=(a*d-b*c)/(sqrt((a+b)*(c+d)*(a+c)*(b+d))); 16. fprintf('群落相似系数为S1=%d,Cs=%d,C1=%d,Sb=%d, Co=%d,Cd=%d',s1,cs,c1,sb,co,cd);
1.
群落多样性量度
Simpson指数 D=[N(N-1)]/∑[Ni(Ni-1)] Ni为每种类型个体数,N=∑Ni。
从具有N个个体S种的样方中随即抽出两个个体不再 放回,此两个个体属于相同种的概率大小。

空间分布的测度和时间序列分析

空间分布的测度和时间序列分析

空间分布的测度和时间序列分析简介空间分布的测度和时间序列分析是地理信息系统(GIS)和数据分析领域中的两个重要主题。

空间分布的测度是用于研究地理实体在空间上的分布模式和特征的方法。

时间序列分析是用于研究相同地理实体在不同时间点上的变化模式和趋势的方法。

本文将介绍空间分布的测度和时间序列分析的基本概念、方法和应用。

我们将讨论常用的空间分布测度方法,如空间自相关分析和空间集聚分析,以及常用的时间序列分析方法,如时间趋势分析和季节性分析。

空间自相关分析空间自相关分析是用于研究地理实体在空间上的相关性和聚集性的方法。

它可以帮助我们了解地理现象的空间分布模式,发现空间集聚的区域和空间自相关的程度。

常用的空间自相关分析方法包括Moran’s I指数和Geary’s C指数。

Moran’s I指数用于衡量地理实体之间的空间相关性的程度,取值范围为-1到1,其中1表示完全空间正相关,-1表示完全空间负相关,0表示完全随机分布。

Geary’s C指数是Moran’s I指数的一种变体,它用于衡量地理实体之间的空间聚集性。

空间集聚分析是用于研究地理实体在空间上的聚集性和非聚集性的方法。

它可以帮助我们发现空间聚集的区域和聚集的程度,从而更好地理解地理现象的分布模式。

常用的空间集聚分析方法包括点模式分析和区域模式分析。

点模式分析是通过研究地理实体的点的分布模式来进行的,常用的方法包括Ripley’s K函数和Clark-Evans聚集指数。

区域模式分析是通过研究地理实体所在的区域的分布模式来进行的,常用的方法包括Getis-Ord G 指数和ANSEL统计量。

时间趋势分析时间趋势分析是用于研究地理实体在不同时间点上的变化模式和趋势的方法。

它可以帮助我们发现地理现象的时间演变规律,预测未来的趋势和变化。

常用的时间趋势分析方法包括回归分析和移动平均法。

回归分析可以用来建立地理现象与时间的关系模型,通过回归方程来预测未来的值。

近邻点指数法测度澜沧江流域居民地空间分布类型

近邻点指数法测度澜沧江流域居民地空间分布类型

32 测绘通报2007 年第10 期文章编号:049420911 (2007) 010******** 中图分类号: P208 文献标识码:B 近邻点指数法测度澜沧江流域居民地空间分布类型刘平, 刘纪平, 赵荣, 冯亮(中国测绘科学研究院,北京100039)Determination of Lancang River Ba sin’s Residential Distribution Typeby Adjacent2point Index MethodL IU Ping , L IU Ji2ping , ZHAO Rong , FEN G Liang摘要:居民地分布情况间接地映射着区域的经济发展与城市布局,为研究居民点的分布特征,采用聚落地理学的邻点指数方法测度。

以澜沧江流域为例,对流域不同类型居民地以及流域所涉及不同地区的居民地的分布特征进行分析研究。

关键词:居民地;密度;分布类型一、引言地理现象有的以分离的实体呈点状存在,诸如矿点或城镇、乡村或人口等的离散现象。

点状地理现象的空间分布类型可能是均匀的、集中的( 凝聚型) ,也有可能是随机的。

为了研究居民点的分布特征,采用离散程度或集中程度指数(邻点指数) 方法测度。

它是以随机分布的状况作为一种标准去衡量实际点的点状分布的测度方法。

二、密度分析需要对地图表象进行分布密度分析的情况很多,评定密度使用三个形态量测标志:1 . 点状客体的密度。

计算式为: w = N / A , 式中N 为物体总数, A 为区域面积。

这是一个相对指标,此概念还可以引申到在特定区域内一切能看作点的客体的密度的量测, 例如人口密度这样的地图表象的范围。

2 . 线状客体的密度。

用单位面积内线的总长度来量测, 其计算式为: C0 = ∑l i/ A = L / A 。

这里所说的线指的是, 地面某种客体或现象的特定线, 例如, 分水线、谷地线、断裂线、锋线等。

如果地面切割深度密度指的是谷地网的密度, 即单位面积内的谷地长度, 仍用上式计算, 而它的倒数I = 1/ C0 , 标志着谷底间的平均距离。

第三章空间分布的测度和时间序列

第三章空间分布的测度和时间序列

5 v3
3 11
6 v7
则修改其T标号为:
22 4
9
T (v2 ) min T (v2 ), P(v1) W12 min ,0 9 9
v4 3
v6
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第三章 空间分布的测度和时间序列
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§1 空间分布的测度
T (v2 ) min T (v2 ), P(v1) W12 min ,0 9 9 T (v3 ) min T (v3 ), P(v1) W13 min ,0 7 7 T (v4 ) min T (v4 ), P(v1) W14 min ,0 2 2 ②在所有的T标号中,T(v4)最小,于是令P(v4)=2。
第二步: S=2,I=4,T={2,3,5,6,7}
①v4刚得到P标号,故考察v4。(v4,v3),(v4,v6)∈A 且v3、v6是T标号点,则修改其T标号为:
T (v3 ) min T (v3 ), P(v4 ) W43 min 7,2 4 6 T (v6 ) min T (v6 ), P(v4 ) W46 min ,2 3 5 ②在所有的T标号中,T(v6)最小,于是令P(v6)=5。
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第三章 空间分布的测度和时间序列
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§1 空间分布的测度
三、线状分布的测度-网络
例:求图中最短有向路径及其长度
开始,P(v1)=0,T(vj)=+∞,(j=2,3,…,7)。
第一步:S=1,I=1,T={2,3,4,5,6,7} v2 5
v5
①(v1,v2),(v1,v3),(v1,v4)∈A 9 且v2、v3、v4是T标号点, v1 7
dn2
d

城市居住空间形态测度与评价

城市居住空间形态测度与评价

城市居住空间形态测度与评价城市空间结构和居住空间格局是城市形态学研究和城市地理学研究的集中体现。

城市居住空间形态的研究在理解城市规划管理方面是非常有必要性的。

城市居住空间在不同的空间尺度和维度上所表现出来的形态特征,给城市建模带来了重大的挑战。

城市居住空间格局研究探索城市居住空间的空间结构和分布格局,根据城市居住空间的局部开发模式和整体空间格局展示城市扩张、土地利用变化的自然规律。

城市居住形态学研究基于城市居住空间的社会特征、经济特征、物质建筑特征等的城市格局,反映城市居住空间的物质空间要素与城市社会文化要素和生态要素的耦合关系和时空演变规律。

本文主要致力于武汉市居住空间三维测度和地域空间分异研究。

第一章主要阐述了选题意义和选题背景、国内外综述、研究区、研究思路和技术路线。

第二章对居住空间形态与空间分异研究的理论及本文选用的空间分析技术方法作了详细的阐述。

第三章探索居住空间分异特征。

第四章详述城市居住空间形态的变化及影响因子分析的相关内容。

针对高层住宅建筑的空间分布格局,分析城市居住空间分异特征。

本章的模型比较分析则是为下文的三维空间模拟提供最优空间模型。

第五章主要进行基于多因子评价的居住空间控制分区的研究。

第六章阐述本文的主要结论、创新点、研究不足与展望。

根据本文的实证研究,具有以下成果和贡献。

(1)构建特征值指标体系来刻画居住空间形态本文综合运用多种空间分析技术,结合应用空间分析技术和空间回归模拟方法,并对这些方法进行了一定的改进和创新。

在运用空间分析技术刻画空间形态时,不仅仅选取多类特征值空间指标,还基于影响因子的外部作用进行空间分异特征分析,将指标与形态的分异特征和空间变化准确对应,从多尺度多维度完整地刻画了的居住空间形态。

特征值指标体系主要利用一系列的空间指标来衡量居住空间的极值特征、均值特征、起伏特征、容量特征、密度特征和结构特征,同时,选取合适的计算方法和趋势面插值方法,形象地刻画居住空间形态。

人文地理学 第二章_人文地理学基本概念与研究方法

人文地理学 第二章_人文地理学基本概念与研究方法

空间 地方 距离 区域 尺度 时间 联ace)是由人或物占据的部分地理空间。地方,特别是地方感,是 70年代人本主义地理学区别于实证主义地理学家的主要概念之一。 概念的理解 阿格纽(Agnew,1987)将地方的含义分解为三个层次: 地方――是地球表面上的某个地点; 地方 区位,被抽象为相互关联的空间中的点,其特征和地位通常由更大尺度下 运行的社会和经济活动确定。
空间 地方 距离 区域 尺度 时间 联系 扩散
一、空间
空间的哲学意义: 空间的哲学意义: 康德将空间看作是某种先验的东西,即人的理性的产物,它赋予我 们的世界经验以形式。 海德格尔并不是将空间看作一种纯粹的主观形式。空间的揭示与发 现只有在与现实事物相遇的时候才是可能的。空间既不是客观的, 也不是主观的,而是在我们“在世(being-in-the-world)”的 行为中被发现。
当目的地具有很强的实用性和吸引力时,从出发点到 目的地间的认知距离会短于实际距离;反之亦然; 美观或是实用性强的地点如公园、邮局、图书馆、购 物中心的距离比实际的距离感觉近,而那些不吸引人 的地方如停车场、快速路交叉口等地则比实际的感觉 要远; 人在外出时对从家到目的地与从目的地到家会产生不 同的距离感。
渡海的航船发现了地理空间 太空旅行发现了宇宙空间 显微镜发现了原子空间 法律、建筑和机构帮助我们创造了社会空间 魔法和仪式揭示了祭典的空间
一旦这些空间被揭示出来,它们就反过来建构我们的行为。 赛博空间由世界范围内的计算机硬件和软件揭示了一个虚拟的纬度 ,它既超越于我们的日常生活世界之上,又与我们的日常生活世界 互相交织。
集聚度
反映地理现象在空间上分布的集中或离散程度。城市地区VS农村 地区
模式
有些地理现象的分布具有明显的规则,或者可以说具有明显的几 何特征,这便是反映空间分布特征的模式(pattern)。城市空间 结构,棋盘式、同心环状

空间分布的测度

空间分布的测度

CI=区域面积/区域最小外接圆面积 (0<CI<1)
• 当区域为圆形时,CI=1,为最紧凑形状;CI越小表示区域 形状越不紧凑,越分散,当CI->0时,则趋于一条直线,最 不紧凑。
• 英国学者利用CI研究Ruddington建成区的演变,计算出该区 1770年的CI为0.36,1963年时为0.43,表明该城区有集中紧凑 发展的趋势。
Dran
1 N 2 A
(N 点数,A 研究区的面积)
7
例:
Dran 1 N 2 A
邻点数:0,1,2,3,·,8,9 · ·
频数:6,4,0,0,·,3,8 · · 平均邻点数:
6 4 8 M 0 1 9 4.76 21 21 21
i 1 i 1
n
n
其中:di是城市中心到第i地段或小区中心的距离,n为小区域 地段数;
I i2 为 放射状指数=A / 2 I dxay 其中:A为建成区面积,
2 i
距离平方。
14
紧凑度指数(CI,Compaction Index)
城市中许多要素的分布常具有一定的区域界线,测度其区 域面积比较容易,但测度其形状却困难得多,这里介绍几种 紧凑度指数。 1)1964,Cole提出如下公式:
边界分布测度主要用来量化和分析区域和城市的空间形态和发 展规模,进而在时间序列上研究城市的动态发展、演化规律。
16
13

A As 标准面积指数(normative area ratio) A As
其中:A为建成区面积,As为与建成区面积相等的等边三角形; 和 是集合运算中的交和并。
放射状指数(radial shape index)有两种公式:
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RANDOM
CLUSTERED
最临近平均距离和邻近指数nearest neighbor distance and nearest neighbor index(NNI)
最临近距离:设在某一地理区分布n 个点,以任意
一点i为基准点,测定从i点到其他各点的距离,记作 dih≤dib。其中dib为第i点到区域边界的最短距离。若 测得i点到其他各点的距离中有p个满足上述条件, 则按照由小到大的顺序排列为:
平均中心
X
i 1 wixi
n
i 1 wi
n
Y
20个居住区设立一个商业中心,这20个居住区的人 口和位置已经确定。我们所希望选择的商业中心地点便利于所 有居民,就是使居住区人数和居住区到中心的距离乘积的总和 达到最小。这样,全体居民华在购物时间上的时间总和最省。
二、点状分布的测度(Point Pattern Analysis)
如何确定点状地物分布的特征?(hot spots,
如犯罪发生地点) 1. 点状地物空间分布的测度 点状地物空间分布有三种模式: 均等(离散)(uniform, dispersed ) 随机(random ) 凝聚(clumped)

2. 中心位置及其测度
中项中心:它是两条相互垂直的直线的交点。
这两条垂直线一般取南北向和东西向,每条直 线把点状分布的点个数二等分。
例如:一个甘蔗产区,以一个点表示1000亩种植面积, 如图所示。
中项中心总是偏向分布点密度较大的一侧,选择这样的中心, 可以使中心与多数分布点之间取得较好的联系。寻找中项中 心的过程比较简便,因此.应用也较广。

达西和顿在比较点型分析的顺序法和区域法时指 出,当点的分布为随机型或者均匀型时,常用区 域法进行测度;当点的分布为凝集时,用顺序法 进行测度。
例:21个地理要素值构成的点状分布
各点坐标(南西端为原点) 单位:km
1(3.5,5.8); 8(1.7,2.3) ;15(3.7,2.9) 2(0.8,4.6);9(3.8,3.7);16(4.7,4.2) 3(1.3,4.8);10(4.7,3.9);17(2.8,1.8) 4(2.6,4.1);11(0.9,2.9);18(3.9,1.9)
0.9
平均距离 km
0.604
0.883
2.315
如何根据最临近距离判断点的三种分布类型呢?clark 和evans 于1954年提出了邻近指数来研究植物种群的空间分布。
A 为区域面积;n为区域内点的个数 NNI=Observed Aver. Dist / Expected Aver. Dist For random pattern, NNI = 1 For clustered pattern, NNI = 0 For dispersed pattern, NNI = 2.149
2.83 1.06 1.02
1.10 0.99 2.30
1.51 1.64 2.33
2.39 2.98 4.04
4
5
1.14
3.22
10
11
3.20
1.08
15
16
2.38
3.58
20
21
3.00
3.01
注:从点6到边界的距离为1.5km
用顺序法得到的距离资料
顺序号i 点序号 i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.54(3) 0.54(2) 0.30(7) 0.30(10) 0.99(8) 0.30(4) 0.67(13) 0.81(15) 0.30(5) 1 2 … 15 到边界的 距离(km) 0.2 0.8 1.2 1.9 0.3 1.5 2.2 2.2 1.2 0.3
11 12 0.82(13)
0.9 1.7
13
14 15 16 17 18 19 20 21 合计 点数
0.67(8)
0.57(17) 0.81(19) 0.57(14) 0.67(14)
2.5
1.8 1.3 0.3 1.8 1.2 1.5 0.8
0.81(20) 9.67 16 10.60 12 4.63 2
第三章 空间分布的测度
引言:
地理事物存在于空间和时间之中,对地理事
物的空间分布和时间序列的描述和测度,是 分析地理问题和表示其研究结果的基础。 地理学研究地理事物的空间分布,首先要确 定地理事物的区位类型。
四种空间分布类型组合示意图

一、空间分布的类型
点状分布类型:均等,随机,凝集 线状分布类型:分支;回路;区划 面状分布类型:离散;连续
例1.我国1953年5万人口以上的城镇数有
151个,1963、1973、1978年分别发展到210 个、271个和302个。根据计算,1953年5万 人口以上城镇的平均最邻近距离为160.31公 里,1963、1973、1978年分别为95.96, 83.79,81.02公里。试计算点分布模型的R指 标,并作简要的地理解释。
5(4.7,4.2);12(1.7,2.3);19(4.5,1.1)
6(1.5,3.8);13(2.5,2.5);20(1.5,0.8) 7(2.6,3.8);14(3.2,2.2);21(2.3,0.9)
从基点6到其它20点的距离
点的序 号 1 2 3 距离 点的序 号 7 8 9 距离 点的序 号 12 13 14 距离 点的序 号 17 18 19 距离
di1 di 2 di3 dij ( j 1,2, p)
最临近平均距离的大小,反映点在空间的分布特征。
最临近距离越小,说明点在空间分布越密集,反之, 越离散。
最临近距离的求法
顺序法:最邻近平均距离 、第二级平均
距离、第j级平均距离 区域法: 以14点到其他点的距离

3. 离散程度的测度Represents the standard deviation of the distance of each point from the mean center
对平均中心(中项中心)的离散程度

平均中心 中项中心
对任意指定中心的离散程度
d
(x
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