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ISSN: 2333-9721

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基于GIS对城市热岛效应的探究及驱动因素分析——以大连市中心城区为例
Research on Urban Heat Island Effect Based on GIS and Analysis of Driving Factors—A Case Study of the Central Urban Area of Dalian  [PDF]
苏展
Geographical Science Research (GSER) , 2026, DOI: 10.12677/gser.2026.152019
Abstract: 太阳辐射对城市热环境有重要的影响。下垫面坚硬、建筑密集等特点，使其不仅具有直射和散射的短波辐射，而且还具有强烈的反射和长波辐射。城市辐射场是由各种不同类型的辐射场组成的。城市辐射环境对建筑得、失热量有很大的影响，从而对建筑能耗有很大的影响；另外，它还会对户外环境下的人体热舒适状况有很大的影响。城市辐射是城市环境保护和建筑节能的一个重要课题。本项目拟对城市下垫面对户外辐射和热环境的影响进行系统研究。采用大连市中心城区2013~2022年5期Landsat系列影像，结合地表温度、土地利用分类情况和地理加权回归模型等，探讨影响城市地表温度因素的空间异质性的分析，进而为下一步城市化建设提出有效建议。研究结果表明：① 研究区热环境呈不断上升趋势，由2013年的22.57℃上升至2022年的31.77℃，其中2019~2022年间升温幅度最大；② 研究区的土地利用分类中，建设用地逐年增加，导致城市地表温度始终居高不下而且逐年增长，城市绿地有所改善但并不明显。其对城市地表温度变化的相关性最强；③ LST与其驱动因素的GWR分析结果表明，总体而言，NDVI和和土地利用分类与LST存在明显的空间相关性，即绿色植被越多，地表温度越低；建筑物覆盖程度越高，地表温度越高。而DEM与街道至海岸线的距离与LST的关系存在明显的空间异质性，需要结合其他的因素进一步做出综合考量。
Solar radiation has a significant impact on the urban thermal environment. The characteristics of the hard underlying surface and dense buildings not only provide direct and scattered short wave radiation, but also strong reflection and long wave radiation. The urban radiation environment has a significant impact on the heat gain and loss of buildings, thus having a significant impact on building energy consumption; In addition, it also has a significant impact on the thermal comfort of the human body in outdoor environments. Urban radiation is an important issue in urban environmental protection and building energy conservation. This project aims to conduct a systematic study on the impact of urban underlying surfaces on outdoor radiation and thermal environment. Using five Landsat series images in the central urban area of Dalian from 2013 to 2022, combined with the land surface temperature, land use classification and geographical weighted regression model, this paper discusses the analysis of spatial heterogeneity of factors affecting urban surface temperature, and then puts forward effective suggestions for the next step of urbanization. The research results indicate that: ① The thermal environment in the study area is showing a continuous upward trend, rising from 22.57？C in 2013 to 31.77？C in 2022, with the largest increase in temperature between 2019 and 2022; ② In the land use classification of the research area, construction land has been increasing year by year, resulting in consistently high and increasing urban surface temperature. Urban green space has improved but is not significant. It has the strongest correlation with changes in urban surface temperature; ③ The GWR analysis results of LST and its driving factors indicate that overall, there is a
2018~2021年中国食源性疾病地理分布及影响因素分析
Analysis on the Geographical Distribution and Influencing Factors of Foodborne Diseases in China, 2018~2021  [PDF]
杨钰隆, 曾庆
Statistics and Applications (SA) , 2024, DOI: 10.12677/sa.2024.132030
Abstract: 目的：分析2018~2021年中国内地食源性疾病的时空分布特征，为预防和控制提供相应的理论依据。方法：基于2018~2021年《中国卫生健康统计年鉴》，采用空间自相关分析、时空扫描等方法，研究中国内地居民食源性疾病的空间分布格局及其变化。结果：国内内地报告的食源性疾病在2.71~3.24/10万。全局空间自相关分析结果显示仅2020年食源性疾病发病率存在空间自相关。时空扫描结果显示在2018~2021期间有三个时空聚集区。公共卫生间建设数量、气温对食源性疾病呈正相关；居民个人食品支出、健康支出对食源性疾病呈现负相关。地理加权回归(Geographic Weighted Regression, GWR)模型能够更好地解释模型效果。结论：对食源性疾病采用空间聚集性分析能够较好地探测出食源性疾病的聚集点。对开展有关防控措施提供依据。
Objective: To analyze the spatial-temporal distribution characteristics of foodborne diseases in mainland of China from 2018 to 2021, and provide a theoretical basis for the prevention and control of foodborne diseases. Methods: Based on the China Health and Wellness Statistical Yearbook from 2018 to 2021, spatial autocorrelation analysis and space-time scanning were used to study the spatial distribution pattern of foodborne illnesses and their changes in mainland China residents. Results: The reported foodborne diseases in China ranged from 2.71 per 100,000 to 3.24 per 100,000. The results of global spatial autocorrelation analysis showed that only the incidence of foodborne diseases in 2020 had spatial autocorrelation. The space-time scanning results showed that there were three spatial-temporal clusters from 2018 to 2021. The temperature has an impact on the increase in foodborne diseases. The number of public toilets and temperature were positively correlated with foodborne diseases. Personal food expenditure and health expenditure were negatively correlated with foodborne diseases. The geographic weighted regression (GWR) model could better explain the model effect. Conclusion: Spatial clustering analysis could better detect the clustering points of foodborne diseases, which can provide evidence for prevention and control measures.
基于空间模型的白河林业局天然红松分布
王,烁,李凤日,赵颖慧,甄,贞
北京林业大学学报 , 2015, DOI: 10.13332/j.1000-1522.20150105
Abstract: 根据长白山地区白河林业局的772块固定标准地调查数据,分别建立以最小二乘法为基础的全局模型(Logistic和Poisson)和以地理加权回归模型(GWR)为基础的局域模型(GWLR和GWPR)来预估该局天然红松的分布情况。结果表明:天然红松分布受坡度和小班内树木平均胸径的影响最为显著,主要分布在东部和西南部地区,在北部的部分地区也有分布,但数量相对较少。通过比较全局模型和局域模型的AIC值和模型残差的空间相关性指数发现:GWR模型的AIC值明显小于全局模型,并且能够产生更为理想的模型残差,即模型残差的空间相关性明显减小,因此,GWR模型可以有效解决样地间空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度。本研究将为大区域森林经营中的天然红松分布及其株数估测提供理论依据。
地区间贸易流量的产业—空间模型构建与应用
刘卫东,刘红光,范晓梅,陈杰,唐志鹏
地理学报 , 2012, DOI: 10.11821/xb201202001
Abstract: 通过深入剖析区域间经济联系的经济地理学理论基础,考虑到同业影响因子,重新构建引力模型,并引入空间滞后因子,利用地理加权回归方法建立了估算区域间贸易流量的产业—空间统计模型,并在中国30个省区投入产出表的基础上,以省区间农业、化工、通信电子3个产业贸易流量的估算为例对上述方法进行了说明。结果表明①空间统计模型的应用可以显著提高区域间贸易流量的估算可靠性；②随着空间权函数中带宽的缩小,贸易流量显得更加集中。因此,带宽在一定程度上反映了地理活动的空间集聚程度,不同行业应选取不同带宽；③不同行业有不同的同业影响机制和贸易特征,农业输出地以中部地区为主,目的地以沿海地区为主,具有一定的同业竞争关系,而化工、通信行业的产业流动主要发生在东部地区内部,具有很强的同业合作关系。
空间异质性与区域房地产价格波动的差异——基于地理加权回归的实证研究
龙莹
中央财经大学学报 , 2010,
Abstract: ？本文从空间计量经济学理论出发，基于2003~2007年我国各省市自治区数据，采用地理加权回归模型（GWR）分析我房价波动的成因，并从区域差异的角度分析了各地区房价波动的空间异质性。实证结果表明：人均可支配收入和土地交易价格对全国的房价影响较为显著；东部地区居民人均可支配收入的提高成为推动房价上涨的一个重要因素，而经济发展相对较慢的中西部地区的房价更多的依赖于当地经济水平的提高，并且一般物价水平的上升也成为推动中西部地区房价上升的一个重要因素。
基于地理加权回归的山区人口分布影响因素实证研究——以贵州省毕节地区为例
张耀军,任正委
人口研究 , 2012,
Abstract: ？山区人口分布受多种经济、社会等非空间因素的影响外,还与不同区域的地理分布有密切关系。文章以贵州省毕节地区为例,以乡镇区域为研究单元,运用地理加权回归(gwr)分析方法,兼与全局普通二乘法(ols)方法进行比较,研究人口密度和经济、社会、自然等因素的空间相关关系。研究表明,社会经济因素对毕节山区人口分布的影响大于自然环境因素的影响;海拔对毕节山区人口分布的影响不如坡度的影响显著;综合经济实力、城镇化水平、交通条件和地形条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈反相关,而医疗条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈正相关。因此,"加强城镇建设、鼓励人口聚集,加强生态移民工作、保护资源环境"是未来毕节地区相关政策的基础。
基于地理加权模型的我国冬季PM2.5遥感估算方法研究
环境科学学报 , 2016,
Abstract: 为了分析冬季我国区域范围内近地面PM2.5质量浓度时空分布特征,根据卫星遥感反演PM2.5质量浓度的基本原理,综合考虑我国不同地区的PM2.5污染特征的空间差异性,基于卫星遥感、气象模式资料及同期地面观测的PM2.5质量浓度数据采用地理加权模型进行回归分析,研究构建了我国区域范围内近地面PM2.5遥感反演模型.结果表明:在冬季暗像元反演AOD算法受限制的情况下,深蓝算法产品可以一定程度上弥补暗像元算法的不足,将二者有效融合能同时提高AOD产品的精度和空间覆盖度;利用地理加权回归模型进行全国区域PM2.5遥感估算,既能体现全国PM2.5时空分布的全局变化特性,又能从局部体现全国PM2.5组分、污染程度及垂直分布结构特征的空间差异特性,基于地理加权回归模型的PM2.5遥感反演结果(R2=0.7)明显优于多元线性回归模型(R2=0.56);2013年12月-2014年2月份全国PM2.5空间分布呈现明显的区域特征,PM2.5浓度较高的地方主要分布在华北南部、长三角中部和北部、华中东部及四川东部等地,西部和北部地区PM2.5污染相对较轻;从时间变化来看,全国冬季12月份PM2.5污染最重,1月份次之,2月份相对最低.这可为全国PM2.5区域联防联控提供有力的信息支撑
微观空间因素对街头抢劫影响的空间异质性——以DP半岛为例
周素红, 姜超, 柳林,徐冲
- , 2017, DOI: 10.11821/dlyj201712018
Abstract: 摘要： 在快速城镇化的背景下,日益严重的城市犯罪问题已经严重影响了城市的安定与繁荣,深入研究城市犯罪的空间影响因素对于未来城市安全发展具有重要意义。以H市DP半岛上2006-2011年发生的373起街头抢劫案件为研究对象,通过将研究区域网格划分为233个样本单元,以核密度处理方式将原始案件点转化为每个格网单元的犯罪强度（密度）作为因变量,结合“日常活动理论”与“理性选择理论”选取微观空间因素作为自变量,最终采用地理加权回归模型分析微观空间因素对街头抢劫案件发生强度的空间异质性现象。研究表明：公交站点个数变量、交叉口个数变量、土地利用混合程度变量与最近出岛口距离变量,对街头抢劫发生的影响程度存在空间异质性现象,尤其是公交站点个数变量在GWR模型中表现出随空间位置的不同呈现显著的正负两种影响效果。警务部门可以参照该结果针对不同局部区域的高影响微观空间因素进行重点防控,提高警务效率,从而更有效地防范和抑制街头抢劫犯罪的发生。
中国湿地变化的驱动力分析
- , 2016, DOI: 10.11834/jrs.20164210
Abstract: 在全球气候变化及中国社会经济迅速发展的背景下,为了解中国湿地分布的时空动态特征及演化规律,以4期(1978年、1990年、2000年、2008年)中国湿地遥感制图数据和3期(1990年、2000年、2005年)土地利用数据为基础,同时考虑到对湿地变化的影响程度和数据的可获取性,选取12个影响因子(平均温度、平均湿度、累计降水量、人口数量、地区生产总值、农林牧渔产值、耕地面积、粮食产量、有效灌溉面积、水库库容量、除涝面积、治碱面积)研究1978年-2008年这30年间中国湿地变化的驱动机制。考虑到地理现象的空间非平稳性,本文采用地理加权回归的方法分析驱动因子对湿地变化的影响作用。地理加权回归作为一种局部线性回归方法,能够直观地反映湿地驱动因子对湿地作用的地域差异。结果表明:不同类型的湿地变化的主要影响因素不同,内陆湿地与温度、降水以及农业耕作灌溉等密切相关;人工湿地与经济发展水平和水利设施兴建密切相关;滨海湿地与农林牧渔产业和人口等密切相关。同一类型湿地变化的主要影响因素随着时间推移也有所变化,并且影响程度在地域上也存在较为明显的南北和东西差异。本次研究结果基本反映了1978年-2008年中国湿地变化的特征规律
东北地区旅游经济影响因素时空特征研究
- , 2018, DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2018.06.013
Abstract: 从中观层面以东北地区41个市域为分析单元,选择东北振兴战略实施以来2004、2009和2015年截面数据,采用ESDA法分析旅游经济发展的空间关联特征,运用OLS和GWR模型分析旅游经济和旅游产业因子、消费因子、投资因子之间的关系,以此挖掘旅游经济影响因素的时空结构信息。结果表明：① 旅游经济发展呈显著空间正相关,相关性逐渐增大;② OLS回归结果表明,旅游产业因子对旅游经济发展的影响强度最大,在旅游产业发展中始终起基础性决定作用,其次为消费因子和投资因子,后两者差别不大;③ GWR回归结果显示,模型3 a拟合优度均比OLS有所提高,回归系数均为正值,但分布规律不同;旅游产业因子回归系数高值区经历了西南部-中南部-东北部转移,向外围圈层递减;消费因子回归系数高值区由东北部向东南部转移,向外围逐渐递减;投资因子回归系数高值区则由东北部-中南部-东北部转移,向外围逐渐递减
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