《表2 京津冀主要城市夜间灯光面积异速生长的标度系数矩阵 (1992—2013年) Tab.2 Scaling exponent matrix of urban nighttime light are

《表2 京津冀主要城市夜间灯光面积异速生长的标度系数矩阵 (1992—2013年) Tab.2 Scaling exponent matrix of urban nighttime light are   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《基于灯光数据的京津冀城市多标度异速分析》


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注:为简明起见,表中只给出基于夜间灯光面积的京津冀地区地级及以上城市之间的异速标度系数,反映不同城市两两之间的相对增长率。表3同。

通过提取的原始数据揭示的京津冀城镇演化信息比较有限,下面借助MSA方法开展相对深入的时空演化分析。为便于对城市异速生长指数的理解,首先以北京、天津和石家庄为例,根据式(5)图解其异速生长关系(图3),得到的标度指数反映22 a来两两城市之间相对增长的快慢。初步试验效果较好,可以开展系统分析。根据多标度异速分析方法,首先分别基于城镇灯光面积和指数求得各城市的标度系数矩阵(SEM)(表2、表3) ,反映两两城市之间的相对增长率。进一步计算其相对异速生长指数(ASI)、相对增长率(RRG)和绝对发展指数(Qc)及其指数模型的拟合系数(R2),如表4所示。计算结果表明,京津冀地区主要城市之间基本服从异速生长关系。对于夜间灯光面积这一测度,模型最大特征根λmax=32.53,标度一致性指数SCR=0.04<0.1;各城市之间异速标度关系的相关系数最小值为0.61,最大值接近于1,平均相关系数R*=0.93,大于临界值0.54。对于夜间灯光指数,λmax=32.98,SCR=0.03<0.1;相关系数在0.62~1之间,平均相关系数R*=0.94>0.54。可见,无论是基于灯光面积还是灯光指数测度,在0.01的显著性水平下检验均通过,模型具有较高的置信度。