全国地理距离空间权重矩阵(原始数据,四川+重庆)

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反距离空间权重矩阵

反距离空间权重矩阵

反距离空间权重矩阵反距离空间权重矩阵:一种新型的空间分析方法空间分析是地理信息系统(GIS)中的重要分析方法之一,它可以帮助我们更好地理解和利用地理空间数据。

在空间分析中,空间权重矩阵是一个非常重要的概念,它可以用来描述空间上的相邻关系和距离关系。

而反距离空间权重矩阵则是一种新型的空间权重矩阵,它在空间分析中具有很大的潜力。

什么是空间权重矩阵?空间权重矩阵是一种描述空间上相邻关系和距离关系的矩阵。

在空间分析中,我们通常会将空间上的点、线、面等要素表示为一个空间对象,然后根据它们之间的相邻关系和距离关系来构建空间权重矩阵。

空间权重矩阵可以用来描述空间上的相互作用、空间自相关性等空间特征。

空间权重矩阵有很多种类型,常见的有邻接矩阵、距离矩阵、k近邻矩阵等。

不同类型的空间权重矩阵适用于不同的空间分析问题。

反距离空间权重矩阵是一种新型的空间权重矩阵,它是根据空间上的距离关系来构建的。

与传统的距离矩阵不同的是,反距离空间权重矩阵是根据距离的倒数来计算权重的。

也就是说,距离越近的空间对象之间的权重越大,距离越远的空间对象之间的权重越小。

反距离空间权重矩阵的计算公式如下:$$w_{ij}=\frac{1}{d_{ij}^p}$$其中,$w_{ij}$表示空间对象$i$和$j$之间的权重,$d_{ij}$表示空间对象$i$和$j$之间的距离,$p$为指数,通常取值为2。

反距离空间权重矩阵的优点反距离空间权重矩阵具有以下几个优点:1. 考虑了距离的影响传统的空间权重矩阵通常只考虑了空间对象之间的相邻关系,而没有考虑它们之间的距离关系。

而反距离空间权重矩阵则考虑了距离的影响,更加准确地描述了空间对象之间的相互作用。

2. 能够反映空间异质性空间异质性是指空间上不同区域的特征不同。

传统的空间权重矩阵通常只考虑了空间对象之间的相邻关系,而没有考虑它们所处的空间环境。

而反距离空间权重矩阵则能够反映空间异质性,更加准确地描述了空间对象之间的相互作用。

反距离空间权重矩阵和反距离平方

反距离空间权重矩阵和反距离平方

反距离空间权重矩阵和反距离平方反距离空间权重矩阵和反距离平方是统计学中常用的一种空间插值技术。

在地理信息系统(GIS)和空间统计学中被广泛应用,为研究地理现象提供了数据支持。

本文将详细介绍反距离空间权重矩阵和反距离平方的概念、应用和局限性。

一、反距离空间权重矩阵在反距离空间权重矩阵(IDW)中,被插值位置的值是由邻近点的权重加权平均得出的。

权重通常由一个距离函数定义,其中距离越远的点,权重越小。

常用的距离函数包括欧几里得距离和曼哈顿距离等。

IDW方法通常可以适用于任何数据类型,包括连续型、离散型和二元型数据。

该方法的显著优点是简单易懂、易于实现。

在某些情况下,IDW可以在不需要统计方法的前提下产生不错的预测值。

不过,该方法需要注意的是,IDW方法在场景不均等或存在无噪声空隙的情况下可能会有所限制。

这时候使用克里金(Kriging)等其他的插值方法可能会更加理想。

二、反距离平方在反距离平方(IDS)方法中,与IDW类似,被插值位置的值由最近邻点加权平均计算得出。

但是,IDs方法在权重和距离的计算上做了一个改进。

权重和距离的计算由公式1定义:权重 = 1/距离^2与IDW不同的是,为了使较远的点对结果的影响更小,IDs方法采用了距离的平方。

即距离越远的点,其权重得到快速衰减。

IDS方法保证了这种特性,因此在处理存在空间相关性和分析强度的数据上是具有优势的。

IDS方法适用于连续型数据以及不存在空隙和噪声的情况。

在离群点存在的场景中,它可能会引入误差并且面对传动中的加权噪声时它并不是最好的选择。

IDS和IDW的差异在于,IDS方法的权重与距离的平方成反比,而IDW方法仅与距离成反比。

这意味着,IDS方法中,由于权重计算的改进,点之间的作用将更具深度。

在执行均匀插值之前,数据必须先经过空间统计分析。

如果数据满足平稳假设,即在空间上x,y位置的值具有相同的参数(例如期望和方差),则IDS方法可以用来填充不均匀数据。

西部陆海新通道对区域产业创新的影响研究

西部陆海新通道对区域产业创新的影响研究

西部陆海新通道对区域产业创新的影响研究夏惟怡 曹梅英 王立新 唐红祥摘 要:产业创新以技术创新为基础,形成产业核心竞争力,是国家创新的核心。

基于2010—2019年西部陆海新通道沿线地区的数据,运用中介效应模型与空间计量模型,实证分析西部陆海新通道对区域产业创新的影响效应及作用机制。

研究发现,西部陆海新通道的开通促进了沿线地区的产业创新,推动了区域要素流动与聚集,改善了区域创新环境,创新环境起着部分中介变量的作用;西部陆海新通道建设与沿线地区创新要素相互作用推动了区域产业创新,并对周边地区产生了空间溢出效应;西部陆海新通道沿线地区的外商投资少,其所产生的技术溢出效应对区域产业创新无显著影响。

基于此,应加快完善西部陆海新通道沿线地区综合立体交通网络,提升西部陆海新通道通行能力和衔接水平,改善沿线地区的创新环境,重视人才引进与培养,大力引进外资与发展外向型经济,以此促进西部新通道沿线地区的产业创新发展。

关键词:西部陆海新通道;产业创新;创新环境;空间溢出效应DOI:10.3773/j.issn.1006-4885.2023.04.103中图分类号: F061.5 文献标识码:A 文章编码:1002-9753(2023)04-0103-151 引 言西部陆海新通道原名为“南向通道”,为2017年8月重庆、广西、贵州、甘肃4省(区)市协议打造的纵贯西部腹地的战略通道,随后西部各省与海南、广东湛江陆续加入该协议。

2019年8月国家发改委出台了《西部陆海新通道总体规划》,西部陆海新通道上升为国家战略。

西部陆海新通道是西部地区各省(区)市利用铁路、海运、公路等运输方式,经广西北部湾港出海的骨干通道。

西部陆海新通道作为重要的交通基础设施,对于改善西部地区的交通状况,缩短西部地区出海距离发挥着重要作用(唐红祥等,2022[1])。

党的二十大报告提出“加快建设西部陆海新通道”,这充分体现了西部陆海新通道在构建新发展格局中的战略地位和重要作用。

空间权重矩阵构建

空间权重矩阵构建

空间权重矩阵构建1. 任务介绍空间权重矩阵构建是一种用于描述地理空间数据间关系的方法。

它可以用来量化空间上的相似性、距离或连接性,并帮助我们理解和解释地理现象。

空间权重矩阵在地理信息科学、城市规划、环境科学等领域都有广泛的应用。

本文将详细介绍空间权重矩阵构建的步骤、常用的构建方法和应用场景,并提供相应的代码示例。

2. 空间权重矩阵的定义与概念空间权重矩阵是一种由权重值构成的二元方阵,用于描述地理空间中不同地点之间的关系。

在空间权重矩阵中,每个行对应一个地理单元(例如点、线或面),每个列对应于与该地理单元相邻的其他地理单元。

矩阵中的元素表示从一个地理单元到另一个地理单元的权重,可以是距离、联系强度或其他相似性指标。

空间权重矩阵可以是对称矩阵(地理单元A与地理单元B的权重相等于地理单元B 与地理单元A的权重)或非对称矩阵。

常见的空间权重矩阵类型包括:二进制权重矩阵(表示地理单元之间的连接关系)、距离权重矩阵(表示地理单元之间的距离关系)和相似性权重矩阵(表示地理单元之间的相似性关系)。

3. 空间权重矩阵的构建方法3.1 二进制权重矩阵二进制权重矩阵用于描述地理单元之间的连接关系。

常见的构建方法有:邻近法、k近邻法和径向基函数法。

•邻近法:对于每个地理单元,找出其附近的邻居地理单元,如果两个地理单元之间存在连接,就在权重矩阵中将相应位置的元素设为1,否则为0。

•k近邻法:对于每个地理单元,找出与其距离最近的k个地理单元,将这k 个地理单元与目标地理单元之间的连接设为1,其他位置设为0。

这种方法可以通过调节k值来控制连接的紧密程度。

•径向基函数法:通过定义一个函数(如高斯函数)来计算地理单元之间的连接权重。

函数的取值基于地理单元之间的距离,距离越近权重越大,距离越远权重越小。

3.2 距离权重矩阵距离权重矩阵用于描述地理单元之间的距离关系。

常见的构建方法有:欧氏距离、曼哈顿距离和最短路径距离。

•欧氏距离:计算两个地理单元之间的直线距离。

空间权重矩阵设置标准和方法的比较研究

空间权重矩阵设置标准和方法的比较研究

57第1卷 第2期空间权重矩阵设置标准和方法的比较研究*陈 靖,魏良庆(重庆科创职业学院,重庆 402160)摘要:本文对空间权重矩阵中常用的几种设置标准和方法进行了讨论和分析,包括邻接权重、基于距离的权重、基于距离方程的权重和非地理权重等,对每种设置方法的优缺点以及存在的问题进行了点评,并指出了在使用这些权重设置方法时应该注意的问题及解决方法。

关键词:空间权重矩阵;邻接权重;基于距离的权重中图分类号: P208 文献标识码:A 文章编号:2096-6164(2019)02-0057-031 空间权重-基础概念空间权重是空间经济分析中十分重要的概念,空间计量分析的先驱Anselin和Rey等在2014对空间权重进行了详细的讨论。

作为任何具有空间依赖性的横截面分析中的关键组成部分,尤其是在构建一些空间变量时,例如空间滞后变量和空间平滑率等,空间权重是必不可少的基本元素。

1.1 空间权重的概念形式上,权重将观测值之间的相邻结构表示为n×n矩阵W,矩阵的元素Wij称为空间权重。

当I和J是邻居时,空间权重Wij为非零,否则为零。

根据惯例,排除了自邻域关系,即W的对角元素为零,Wii=0。

在最简单的形式中,空间权重矩阵将相邻关系的存在表示为二元关系,权重为1和0。

在形式上,每个空间单元在矩阵中用行i 表示,而潜在邻居用列j 表示,j≠i 。

空间单元i与其对应列j之间存在的空间邻接关系表示为1。

1.2 空间权重的标准化大多数情况下,空间权重分析采用所谓的行标准化形式。

行标准化采用给定权重Wij(例如,二进制零一权重),并将它们除以行和:因此,行标准权重的每个行和等于1。

此外,所有权重的之和等于观测总数N。

在空间分析中,人们创造出了多种形式的空间权重,包括邻接权重、距离权重等,也包括一些经济权重。

以下本文主要对在空间分析中最常用的一些空间权重设置方法进行讨论。

2 邻接权重2.1 邻接的概念所谓邻接是指两个空间单元共享一个非零长度的公共边界。

【国家自然科学基金】_地理距离_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

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高含沙异重流 驱动力 风沙土 鞘翅目 青钱柳 需求指数 雷氏按蚊 集约 隶属度 阿拉干 问卷调查 长程作用 长江流域 长江三角洲白山羊 长江三角洲 锌冶炼 销售市场 链路质量 银行服务渠道 钙华沉积 鉴定 野生芥菜类油菜 重金属 重庆市 邻域分析 遥感影像分类 遗传结构:遗传多样性 遗传变异 通行成本 通用电压崩溃指标 通勤距离 通勤 适宜性评价 追溯 近红外光谱 边缘区 输水堤防 输水 辐射域 转移矩阵 转移密度 车辆路径 路由协议 路由 路径时间距离 距离隔离 距离 购物行为 购物出行 贝叶斯 设施区位 认知率 角度 角倍蚜
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科研热词 遗传多样性 rapd 遗传分化 中国 gis 胡杨 空间分异 生态输水 塔里木河下游 地理种群 地理信息系统 遗传距离 遗传多态性 遗传变异 认知地图 网站信息流 空间聚类 空间结构 空间插值 空间可达性 种群分化 状态数 无线传感器网络 数字高程模型 微卫星dna 微卫星 徐州 导引作用 地理位置 土壤 土地利用 可达性 变形 协调性 分类 出游距离 农牧交错区 偏离度 优化度 人流 人文地理学 二维回归 issr arcview 龙须菜(gracilaria 黄曲条跳甲 黄山风景区 鲁棒区域定位 高山姬鼠 高光谱遥感图像 高光谱遥感 马氏珠母贝

中国区域创新能力的空间计量经济研究

中国区域创新能力的空间计量经济研究

基金 项 目 :国 家社 会 科 学 基 金 项 目—— “ 和谐 社 会 的微 观 经 济 理 论 研 究 ” 项 目编 号 :7 J 0 7 项 目负 责人 : 勇健 ) 果 之一 。 ( 0B Y1 ; 蒲 成
作者 简 介 :石 沛 , 庆 大 学 经 济 与 工 商 管理 学 院硕 士研 究 生 , 究 方 向 : 融 市 场 与 证 券 投 资 ; 勇 健 , 济学 博 士 , 庆 大 学 经 济 与 工 商 重 研 金 蒲 经 重
模 型上 依 赖 于 区域 决 策 能 力 、 费 资 源 和 政 策 导 经 向 J 。另外 , 域 创 新 活 动还 具 有 系 统 的特 点 J 区 , 创 新 能力不仅 与创 新 主 体 的 直接 创 新 活 动有 关 , 而 且 与 区域 的社会 经济 环 境 、 主体 间 的 网络 关 系等 因 素 相关 。P r rSen从 基 础 设 施 角 度 对 国家 创 新 ot 、tr e 能力影 响 因素 的研 究 结 果 表 明 , 创新 基 础 设施 的完
由于难 以获得 直接 测度 创 新 环境 的指标 , 文 本
入 ( D) 人力资本 投入 ( C 、 R 、 H ) 累积知 识存 量 ( A 、 E )
知识 流 动 能 力 ( L) 金 融 规 模 ( S 、 度 变 量 K 、 F )制 ( ) 对 外开放 程度 ( P 。建立双对 数模 型如下 : MI 、 O )
会对 区域创新 能力 产 生一 定影 响 。为周 全 起见 , 本 文采用 利用外 资总额 。
2 2 理论模 型和数 据 .
论并 提 出更 具针对性 的政 策建议 。
2 空 间计 量 模 型 与 方 法
2 1 指标体 系设计 .

漫谈空间权重矩阵W

漫谈空间权重矩阵W

漫谈空间权重矩阵W一、什么是空间权重矩阵顾名思义,空间权重矩阵是一个反映个体在空间中相互依赖关系的矩阵,那为什么又叫权重呢?乍一看似乎有点困惑,但是细细想来其实也很自然,首先我们来看矩阵的形式:其中Wij(i,j=1,2,...,n)表示空间中第i个个体对空间中第j个个体的影响程度,考虑空间个体i的度量Yi,为了使问题更加直观,假设Y是我们关注的地区经济发展水平GDP,则Yi就是我地区i的GDP,我们已经知道,空间相关性的存在使得某一地区的经济发展受到其他地区的影响,即地区i的经济发展与其余个n-1个地区相关,表述为:为了更进一步描述上式,我们可以简单的假设这种函数关系是线性函数,也即其余n-1个地区与地区i之间线性相关,如下所示:那么,新的问题来了,每个地区对地区i的影响程度是否相等?也就是说线性函数的系数是否相等呢?答案是否定的,试想安徽省和江苏省、浙江省、河南省、湖北省和江西省相邻,其中浙江省和江苏省的经济较为发达,经济实力雄厚,与安徽省之间的经济往来和互动越频繁,对其溢出作用越显著;相反江西省、河南省或者湖北省本身经济实力与安徽省可能差距并不明显,故对安徽省经济的促进作用并不强,因此江苏省和浙江省对安徽省GDP的系数应该大于其余省份。

进一步思考,如何将空间依赖强弱引入到上述关系中?我们不仅仅想要考察各地区的变量回归,更想从空间相关性角度考察这种回归关系,因此,空间权重矩阵很好的解决了这一问题,既然Wij是区域i 对区域j的空间影响程度,那么当然可以将上述回归系数换成空间权重矩阵的元素Wij,如下所示:不同系数大小不同,代表的就是不同地区对地区i的影响权重大小,提起权重我们总是认为权重之和为1更好理解,因此一个建议的做法是将空间权重矩阵W进行行标准化,这样便可得到每一行和为1,具体应用中更直观易懂。

此外,需要特别注意的是,通常我们认为一个地区对其自身不产生空间影响,即空间权重矩阵对角线元素Wii=0(i=1,2,...,n)。

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