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基于2003—2020年京津冀城市群数据，利用耦合协调度、空间杜宾和时空地理加权回归模型，探究城市群减污降碳协同效应的时空特征及其影响因素的异质性。结果表明：“十五”“十一五”期间京津冀城市群碳排放量快速增长，进入“十二五”后增速放缓；大气污染物排放在“十二五”达到峰值，“十三五”减排效果显著；研究期内，减污降碳耦合协调水平展现出三阶段波动式上升的特点，分别为缓慢上升、徘徊探索和稳步增长阶段；能源消费强度和能源消费总量是影响城市减污降碳耦合协调水平的直接核心因素，城镇化率、实际人均GDP、产业结构、实际利用外资金额和科学技术支出占比等通过影响能源消费而作用于减污降碳耦合协调水平，且各因素均展现出时空异质性特征。最后，从推动区域减污降碳协同控制、强化重点城市和重点行业差异化协同减排策略、推动能源结构调整、注重绿色技术创新和绿色金融支持等方面提出优化对策。

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京津冀城市群 空间效应 异质性 耦合协调度 减污降碳

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大规模的城镇化导致了城市不断扩张,给生态系统造成了巨大的压力.以京津冀地区为例,分析了 2000-2020年间京津冀地区城镇化与生态系统服务的变化以及二者间的关系,并探讨了这种关系在栅格尺度、县域尺度、市域尺度上的尺度效应以及变化规律.利用InVEST模型对所选取的4项生态系统服务指标进行量化,并运用皮尔逊相关性分析和地理加权回归来检验其与4项城镇化指标间的关系.研究结果表明(1)随着京津冀地区城镇化的发展除碳储量下降了 0.8％外其余生态系统服务均有所提升,其中生境质量增加0.8％、水分产量增加了 68％、土壤保持能力增长了 35.7％而粮食产量增长近三倍.(2)生态系统服务与城镇化间存在显著相关性(P＜0.01),且相关性在县域尺度上最为显著.其中产水量与4项城镇化指标均呈现正相关,粮食产量、碳储量、土壤保持量及生境质量均与4项城镇化指标均呈现负相关.(3)地理加权回归结果表明,城镇化指标与生态系统服务仅在县域尺度上拟合度较好且具有明显的聚集趋势,其中城市用地占比与碳储量、粮食产量全域拟合度最高分别为0.42与0.63.在针对生态系统服务的管理上不同区域需要制定不同的政策,同时需要对尺度进行适当的动态调整.文章明确了城镇化对生态系统服务的影响,并强调了城镇化及生态系统服务关系间的尺度效应,为京津冀地区生态系统管理提供了参考.

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京津冀 生态系统服务 城镇化指标 地理加权回归 空间分布格局 InVEST模型

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【目的】研究建成环境对网约车出行需求的影响。【方法】以成都为例，采用不同尺度规则网格与交通分区两种方法，将研究范围划分为8种空间单元，针对每一种空间单元，利用多尺度地理加权回归（MGWR）模型进行回归分析，确定最优空间分析单元，根据最优带宽将建成环境影响因素划分为局部、区域和全局变量，分析各建成环境变量影响程度的空间异质性和尺度差异，探讨建成环境与网约车需求量之间的关系。【结果】1 100 m网格为最佳的空间单元划分尺度，在该划分尺度下，早晚高峰网约车需求回归模型决定系数R2分别为94.5%和96.7%；不同建成环境影响因素的空间尺度差异较大，且局部系数具有空间异质性，在早晚高峰不同时段变化较大。【结论】最佳空间分析单元可为预测网约车交通需求的交通分区提供参考，在针对不同区位进行客流需求调整时，空间异质性结果为制定更加合理的建成环境及更新策略提供决策依据。

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多尺度地理加权回归 城市交通 空间异质性 建成环境 网约车

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随着城镇化水平的提高、城镇化进程的发展,城市生态系统逐渐变得脆弱不堪,增强城市生态韧性水平对城市发展起关键性作用。以韧性的核心内涵为基础评估城市生态韧性水平,探究城市防范化解生态风险能力在空间上的差异,从而制定分区生态治理制度,是提升城市防范化解生态风险能力的有效办法。从抵抗力、适应力和恢复力三方面构建了城市生态韧性水平空间评估模型,以2020年北京市通州区行政边界、土地利用、重点排污单位、人口等数据为例,评估了2020年北京市通州区生态韧性空间格局,并利用空间自相关模型对其分区生态治理进行研究。最后利用地理加权回归分析模型(Geographical weighted regression,GWR)进行驱动力分析,探讨社会经济层面对城市生态韧性水平空间的影响,并提出建设性建议。主要得到以下结论:(1)在空间结构上,通州区生态韧性低值区域最多,占比为52.80%,主要分布于通州区北部、东北部、中部偏西及东南部;高值区域最少,占比0.83%,零星分布于偏西部地区和偏南部地区。通州区由于缺乏相对适宜的整体规划和统筹安排,使城市生态系统的循环体系受到了负面影响,从而导致东南地区抵抗力弱。同时,近年来降水点的南移使得大量水资源在城市热岛效应的作用下流失,通州区东南部及通州大运河沿线区域内恢复力呈现出大范围低值水平。(2)通州区中心偏西北地区为副中心的核心地带,呈现低韧性水平-高排污企业密度的集聚分布情况,且生态韧性低值区域主要集聚于新华街、中仓街、玉桥街等区域,说明这些区域的环境生态风险防范化解能力比较低,需要因地制宜地对生态危机做出可持续的分区生态治理,增强区域对生态风险的调节能力。(3)结合GWR模型的驱动力分析,城市生态韧性水平主要被城市功能多样性驱动,且城市功能多样性越强,城市生态韧性水平越低,在通州区西北部的城市副中心负向影响最为显著。研究结果为城市生态韧性水平发展优化提供了理论依据,为促进国土空间合理利用和有效保护发挥积极作用。

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韧性城市 人本视角 空间自相关分析 城市生态韧性水平 分区生态治理

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借助非合意产出超效率SBM模型，测得2010—2019年中国30个省份生态效率，在对生态效率与绿色信贷空间趋同特征进行分析的基础上，运用地理加权回归模型分阶段研判了绿色信贷对生态效率影响的时空异质性特征。研究发现：全国整体生态效率缓慢上升，东部生态效率高于全国平均水平；东北、中、西部地区生态效率值低于全国平均水平，但彼此差距较小。绿色信贷对生态效率的影响由2010—2014年间的轻微抑制转变为2015—2019年间的显著促进，绿色信贷对生态效率高值地区的作用效果更强。城镇化水平、产业结构、技术水平对生态效率均呈改善作用；现阶段绿色信贷对生态效率的作用效果弱于城镇化与产业结构，呈现“西强东弱”的空间分异。

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生态效率 绿色信贷 GWR模型 时空异质性

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在确定共享单车客流最佳空间单元集计方法后，进行城市建成环境对共享单车还车量的影响程度分析。以厦门岛为例，将共享单车还车位置数据进行集计得出的空间单元还车量作为因变量，计算各空间单元的建成环境指标作为自变量，利用最小二乘法、地理加权回归、多尺度地理加权回归模型，针对8种空间单元划分方法进行回归分析，确定拟合优度最佳的空间单元划分方法，并分析建成环境变量影响程度的空间异质性。研究结果表明：(1)采用交通分区进行还车量集计的多尺度地理加权回归模型拟合优度最佳；(2)公司企业兴趣点密度、建筑密度、交叉口数量和共享单车电子围栏数量与还车量呈正相关；空间封闭度、科研教育兴趣点密度、至最近地铁站距离和兴趣点多样性与还车量呈负相关；最近公交站距离在西南部呈负相关，在西北、北部和东北部呈正相关。研究思路和方法为提高共享单车还车量预测模型精度提供了参考，建成环境变量影响程度的空间异质性结果为不同区位提出差异化的建成环境更新策略提供了科学依据。

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建成环境 交通工程 共享单车出行需求量 样本集计方法 空间异质性

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针对共享单车骑行影响因素分析中对微观建成环境因素探讨的不足，以北京市五环内及附近街道为研究对象，基于城市多源数据，从公共交通设施、土地利用、人口经济属性、空间设计及道路环境5方面提取宏微观建成环境因素，并构建全局回归模型(global regression, GR)、地理加权回归模型(geographically weighted regression, GWR)及多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression, MGWR),对共享单车骑行密度进行分析。研究结果表明：MGWR模型有更好的回归效果，调整拟合优度R~2高达0.91;共享单车骑行密度空间上呈现“高-高”及“低-低”聚类两极分化现象；地铁站点密度为局部影响因素，公交线路密度及隔离护栏出现率为区域影响因素，其他建成环境变量为全局尺度；骑行密度显著影响因素的回归系数，在空间上较为平稳，单一变量的空间影响关系均为正向或负向影响；微观建成环境中，绿视率、交通信号出现率为正向影响，色彩丰富性及路灯出现率为负向影响。

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共享单车 街景图片 宏微观建成环境 影响尺度 多尺度地理加权回归

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随着城镇化水平的提高、城镇化进程的发展，城市生态系统逐渐变得脆弱不堪，增强城市生态韧性水平对城市发展起关键性作用。以韧性的核心内涵为基础评估城市生态韧性水平，探究城市防范化解生态风险能力在空间上的差异，从而制定分区生态治理制度，是提升城市防范化解生态风险能力的有效办法。从抵抗力、适应力和恢复力三方面构建了城市生态韧性水平空间评估模型，以2020年北京市通州区行政边界、土地利用、重点排污单位、人口等数据为例，评估了2020年北京市通州区生态韧性空间格局，并利用空间自相关模型对其分区生态治理进行研究。最后利用地理加权回归分析模型(Geographical weighted regression, GWR)进行驱动力分析，探讨社会经济层面对城市生态韧性水平空间的影响，并提出建设性建议。主要得到以下结论：(1)在空间结构上，通州区生态韧性低值区域最多，占比为52.80%,主要分布于通州区北部、东北部、中部偏西及东南部；高值区域最少，占比0.83%,零星分布于偏西部地区和偏南部地区。通州区由于缺乏相对适宜的整体规划和统筹安排，使城市生态系统的循环体系受到了负面影响，从而导致东南地区抵抗力弱。同时，近年来降水点的南移使得大量水资源在城市热岛效应的作用下流失，通州区东南部及通州大运河沿线区域内恢复力呈现出大范围低值水平。(2)通州区中心偏西北地区为副中心的核心地带，呈现低韧性水平-高排污企业密度的集聚分布情况，且生态韧性低值区域主要集聚于新华街、中仓街、玉桥街等区域，说明这些区域的环境生态风险防范化解能力比较低，需要因地制宜地对生态危机做出可持续的分区生态治理，增强区域对生态风险的调节能力。(3)结合GWR模型的驱动力分析，城市生态韧性水平主要被城市功能多样性驱动，且城市功能多样性越强，城市生态韧性水平越低，在通州区西北部的城市副中心负向影响最为显著。研究结果为城市生态韧性水平发展优化提供了理论依据，为促进国土空间合理利用和有效保护发挥积极作用。

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分区生态治理 空间自相关分析 城市生态韧性水平 人本视角 韧性城市

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当前，城市房价在多种因素的共同作用下呈现出空间异质性，这些因素的识别为调控房地产市场、促进城市政策的制定提供了参考。基于此，本文应用尺度自适应的混合地理加权回归方法，探讨了影响北京市房价的宏观和微观因素之间的空间关系。结果表明，影响北京市房价的常见因素有五个：成交房屋的面积、朝向、所在小区的绿化率、与医院的最近距离以及所在城区的GDP。同时，其他因素在不同尺度上与北京市房价呈现不同的空间异质性。本文旨在通过对北京市房价空间特征的识别，为城市规划政策的制定和北京住房市场的发展提供参考。

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尺度自适应的地理加权回归模型 房价 空间异质性

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以共享单车订单数据、空间地理数据以及公共交通刷卡数据等多源数据为基础,构建基于地理加权回归的需求影响模型.结果表明:共享单车订单的空间分布具有空间集聚效应;影响因素对共享单车需求的影响程度具有空间非稳态的特征,在大多数交通小区,居住用地、休闲娱乐、购物服务、科教服务、公交登降量、轨道登降量等因素与共享单车需求为正相关关系;办公用地、风景名胜与共享单车需求为负相关关系.本研究可为共享单车的投放规模确定和日常运营调度提供支撑.

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地理加权回归 共享单车 建成环境 需求分布 交通小区

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