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      基于地理格局的水地標空間分析

      2021-08-30 05:48:16張仁貢
      水電站機電技術 2021年8期
      關鍵詞:標的格局熱點

      金 晶,張仁貢

      (浙江禹貢信息科技有限公司,浙江 杭州 310000)

      0 引言

      隨著社會經濟的不斷發(fā)展,各地城市規(guī)劃和建設愈加重視文化內涵,打造文化地標的活動也十分興盛[1]。文化地標既是城市文化和精神的載體,也是城市文化塑造的參與方。從某種意義來說,文化地標的建設狀況直接決定了城市文化的建設效果,影響城市精神的輻射范圍和深度,也具有塑造城市之魂的功能和使命[2-4]。中國的城市歷史文化沉淀厚實,地標的形成多伴有文學的流傳,如《滕王閣序》、《金陵覽古詩》、《臺城懷古》等。傳統(tǒng)GIS中,對于地標的研究多以空間位置的形式,而并非空間坐標,這是因為日常生活中,往往對于坐標串很難理解描述的空間位置,通常則采用比較熟知的參照物或者地名地址,描述相應地標的位置,更容易讓人們接受和理解[5-8]。如從全局定性空間位置角度描述地標的空間位置,確保其空間關系的準確性;將定性位認為是目標對象與其他特征的相對參照位置,通過未知特征與已知特征之間建立空間關系來描述。水地標是指一定規(guī)模水域為依托,具有文化內涵的水工程、水景觀、水聚落,能體現城市或地區(qū)的精神風貌和特質[9-10]。以江蘇省為例,全省4A級景區(qū)180多家,其中具有水資源的景區(qū)占比超過50%;省級以上的旅游度假區(qū)52家中,依托湖泊、江河、海洋等建設的多達40家,充分體現了江蘇的特色。就研究對象來看,國內的研究多著重于城市地標、地理標志產品等[1,3,9];從研究方法角度來說,對于空間格局的研究,多從空間位置格局、聚集程度分析等來探索其空間集聚性[2-3],因而,對于水地標的空間格局研究還較少,同時,受限于數據獲取的困難性,對于水地標的空間格局研究仍處于一定的瓶頸期。

      隨著移動互聯網技術的發(fā)展,出現了志愿者地理信息,以公眾參與為主要形式給城市建設等所需地理信息難以及時、有效更新提供了新的方式,國內的如微博、微信,國外的如推特、Foursquare等,但正是由于公眾參與度較高,因而數據的數量急劇增加,但如何抽取出有效信息成為有待解決的難題。本文從GIS空間分析視角出發(fā),依托空間數據及互聯網開放數據,基于熱點分析等空間分析方法,探索江蘇省水地標分布格局,明晰水地標分布集聚及受歡迎程度,為水地標的打造和完善提供空間決策支撐。

      1 水地標空間格局分析方法

      水地標空間格局分析過程主要包括4個步驟,如圖1所示。

      圖1 水地標空間格局分析過程

      (1)數據收集部分,分為基礎地理信息數據、擴展地理數據兩類,其中基礎地理信息數據涵蓋了行政區(qū)劃、水系等數據,擴展地理數據主要包括水地標基本數據、互聯網開放大數據;

      (2)GIS數據處理部分,主要包括數據清洗、數據抽取、數據轉換、數據整合4方面,通過對搜集的數據進行4方面的操作,形成坐標投影統(tǒng)一、屬性類型單一、標識編碼唯一的可操作水地標相關數據;

      (3)GIS空間分析部分,針對水地標的分布特性,通過空間分布、熱點分析2個維度,依賴GIS空間分析方法,建立水地標空間格局的分析指標并計算成果。

      (4)空間格局成果匯總與整理。

      1.1 空間序化方法

      對于帶地名/位置基因的信息數據,首先需要識別萃取出地名地址信息,依賴地名地址引擎匹配,建立含有地名標識的切分序列與邏輯組合關系,開展基于分詞、本體和詞語相似性的多種匹配,提出局部模糊匹配后的歧義消除方法,實現高效、精準、實用的地名地址匹配。在進行數據預處理的基礎上,進行屬性掛接,最后整理入庫,空間序化圖如圖2所示。

      圖2 空間序化

      1.2 熱點分析

      基于已有的空間數據,利用空間熱點分析工具進行水地標的空間分析,運用探索性空間數據分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)中的空間冷熱點分析進行建成區(qū)空間聚類分析,發(fā)現相同空間特征的地區(qū)集聚,探索空間發(fā)展的異常峰值,用以揭示水地標分布的異質性,發(fā)現哪些地區(qū)的農場處于熱點區(qū)域,哪些地區(qū)的農場相對“受冷”,分布較少。

      空間冷熱點檢測是通過監(jiān)測空間數據的總體模式和趨勢進行熱點評估。當高值與低值同時聚類時,它們傾向于彼此相互抵消,如果低值與高值同時聚類時測量空間聚類,則使用空間自相關工具。

      標準化后處理的公式為:

      式中,Xj為樣本,Wij為研究對象i、j之間的空間鄰接矩陣,反映了空間單元的鄰近關系。E(Gi*(d))和Var(Gi*(d))分別是Gi*(d)的數學期望值和方差。如果Z(Gi*(d))為正,且顯著,表明位置i周圍的相對較高,屬高值空間集聚,即熱點區(qū),反之,如果Z(Gi*(d))為負且顯著,表明位置i周圍的相對較低,屬低值空間集聚,即冷點區(qū)。

      2 數據搜集

      (1)水地標數據

      2017年,江蘇省正式公布了40個最美水地標(數據來源:江蘇省文化和旅游廳http://wlt.jiangsu.gov.cn/art/2017/11/29/art_73168_8138440.html),其 中包括了18個國家級A級景區(qū)和7個省級以上旅游度假區(qū)。

      根據正式公開的數據(40個最美水地標),進行空間序化,如1.1節(jié)方法所示,最后整理入庫。

      (2)微博簽到數據

      微博簽到數據即利用微博開放的API借口,獲取其公開的數據,具體流程如圖3所示。

      圖3 微博簽到數據獲取

      首先依托微博開放的API接口,選擇合適的編程語言進行調用,本次搜集選用Python語言,其次,通過獲取OAuth2.0授權,得到身份認證,由于微博開放接口在一定周期內限定訪問請求次數,因而使用代理IP,每次請求http都隨即獲取一個token,并且設定定時任務更改IP,再次,通過需求設置相應的參數,利用“place/nearby/pois”獲取POI信息,將返回的POI數據進行存儲,對這些返回的數據進行清洗,剔除無效信息,最后,將清洗后數據進行整理并存儲入庫。

      3 案例分析

      3.1 水地標統(tǒng)計

      江蘇省水資源豐富,從區(qū)域視角來說,江蘇是全國唯一同時有大江、大河、大湖、大運河的省份,為了凸顯“水韻江蘇”的特色,江蘇省水利廳、省文化廳、省旅游局于2017年共同評選出40個“江蘇最美水地標”,按水文化內涵,可分為水工程、水景觀、水聚落。

      從圖4可以看出,①南京、蘇州、揚州、淮安的水工程在全省排在前列,均為2個,常州、南通兩市沒有水工程入選;②蘇州、泰州、常州三市的水景觀均為2個,為全省最多,連云港沒有水景觀入選;③除了南京、泰州、鹽城,其余10個設區(qū)市各有1個水聚落入選。

      圖4 江蘇省最美水地標各設區(qū)市統(tǒng)計

      在已有數據的基礎上,利用地名地址匹配引擎,通過空間序化、數據預處理、屬性掛接等處理,完成水地標數據的空間化,并進行空間分布的可視化展示,如圖5所示。

      圖5 江蘇省水地標空間分布

      從水地標空間分布圖來看,全省的水地標以江(長江)、湖(太湖、邵伯湖、洪澤湖、潘安湖、玄武湖等)、海(黃海)、河(濠河、望虞河等)為依托,形成了具有江蘇特色的水地標空間分布。

      3.2 水地標熱點分析

      (1)水地標熱點分析

      基于水地標空間數據,利用1.2節(jié)熱點分析方法,對水地標空間格局進行分析,結果如圖6所示。

      圖6 水地標熱點分析

      全省水地標的熱點主要形成了“一主兩副”的格局,其中,一主主要是指鎮(zhèn)江、揚州兩市的水地標形成了主要熱點,兩副是指無錫與蘇州交界、徐州市形成了次熱點,南京市也形成了相對較低的水地標集聚,由于距離的原因,與揚州、鎮(zhèn)江兩市的主熱點已集中連片。

      一方面,就水地標數量而言,揚州、鎮(zhèn)江兩市均居全省前列,其中,揚州4個,鎮(zhèn)江3個,另一方面,從空間分布角度來說,揚州、鎮(zhèn)江兩市的水地標在空間格局更為集聚,盡管蘇州的水地標數量為5個,但分布相對不集中,形成分布相對較散的格局。

      更進一步分析,從地形來看,水地標熱點集聚地主要是以江和湖為主,主熱點地區(qū)是依托高郵湖、長江的集聚,次熱點則依托潘安湖(徐州)、太湖,此外,洪澤湖周邊、南京長江段也有部分集聚,這也充分體現了江蘇以“水”為特色的省情。

      (2)水地標周邊簽到空間分析

      首先,針對獲取的微博數據(現勢性為2019年6月),提取水地標500 m范圍內的微博簽到數據(本研究將500 m范圍內的簽到數據認為是該水地標范圍內的有效活動范圍);其次,綜合考慮全省面積因素,創(chuàng)建1 km×1 km的格網;利用GIS空間分析(Overlay)功能,將簽到數據與格網數據進行掛接;再計算格網內簽到次數總數;最后統(tǒng)計水地標微博簽到數據排名,如圖7所示。

      圖7 全省水地標微博簽到統(tǒng)計

      從結果來看,玄武湖微博簽到數全省最多,超過了50 000次;前10排名中,南京的水地標占了3個,淮安、無錫2個,南通、揚州、鎮(zhèn)江各1個,這也反映了這些水地標相對于其他30個而言,更受到公眾的歡迎;就水地標分類來看,水工程3個,水景觀4個,水聚落3個,其中水工程3個為江都水利樞紐、三汊河河口閘、武定門節(jié)制閘,這三個水工程都部分對外開放,如江都水利樞紐作為南水北調東線工程的源頭,開放了比較知名的黃金大道,受到公眾的歡迎;三汊河河口閘有外秦淮河水利風景區(qū)以及南京水利展示館,武定門節(jié)制閘是蓄水調節(jié)的水利工程。而其他水聚落、水景觀都因為向公眾開放,因而微博簽到數較多。

      從本案例分析可以得出如下結果:

      ①全省的水地標以江(長江)、湖(太湖、邵伯湖、洪澤湖、潘安湖、玄武湖等)、海(黃海)、河(濠河、望虞河等)為依托,形成了具有江蘇特色的水地標空間分布。

      ②全省水地標形成了“一主兩副”的熱點格局,主要包括以鎮(zhèn)江、揚州兩市的水地標主熱點,和無錫與蘇州交界、徐州市形成了次熱點。

      ③依托微博簽到數據,玄武湖的微博簽到數據居全省之首,說明了受歡迎程度最高;此外,全省微博簽到排名前10的水地標中,水工程3個,水景觀4個,水聚落3個。

      4 結論

      水地標是人類活動和自然演變的合作產物,也代表了地域水文化的集聚。本文依托水地標數據、互聯網開放數據,利用GIS空間分析方法,分析江蘇水地標的空間格局分布。通過上述研究得出如下結論:

      ①針對非結構化帶地名基因的數據,GIS空間序化提供了從空間維度探索問題的有效途徑,讓數據更空間化且直觀。

      ②對于水地標等靜態(tài)空間分布的現象,構建監(jiān)測指標,GIS空間分析方法能從有效挖掘出空間規(guī)律。

      需要說明的是,本文獲取的簽到數據有一定的局限性,只能反應部分程度上的水地標受歡迎程度,未考慮到沒有智能手機或沒有用微博APP的用戶,在后續(xù)的研究中,需要加入其它的數據來源,進一步修正結果。

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