为助力旅游业高质量发展,基于2020年昆明市旅游资源兴趣点(point of interest,POI)数据,综合采用最近邻指数、空间基尼系数、核密度分析、标准差椭圆和Pearson空间相关性等空间分析方法,对昆明市的空间格局特征和便利度进行研究.结果表...为助力旅游业高质量发展,基于2020年昆明市旅游资源兴趣点(point of interest,POI)数据,综合采用最近邻指数、空间基尼系数、核密度分析、标准差椭圆和Pearson空间相关性等空间分析方法,对昆明市的空间格局特征和便利度进行研究.结果表明:(1)昆明市旅游资源在空间分布上呈现明显的聚集状态,且分布极不均匀,总体表现出南多北少、南密北疏的特征;(2)5类旅游资源在空间分布上均以主城区为核心,呈现出明显的聚集状态,旅游资源分布方向以“南-北”为主,向心性较强,5类旅游资源分布中心重合度较高;(3)昆明市旅游资源整体与商业和交通的相关性较大,各类旅游资源与4类服务资源的匹配度不同;(4)昆明市旅游资源便利度呈现出“城区高、郊区低,南部连片、北部分散”的空间格局.展开更多
应用R语言rioja软件包的加权平均(Weighted Averaging,WA)和加权平均偏最小二乘(Weighted AveragingPartial Least Squares,WA-PLS)模型建立了长白山区泥炭藓泥炭地有壳变形虫与水位埋深(depth to water table,DWT)、pH和泥炭湿度的转...应用R语言rioja软件包的加权平均(Weighted Averaging,WA)和加权平均偏最小二乘(Weighted AveragingPartial Least Squares,WA-PLS)模型建立了长白山区泥炭藓泥炭地有壳变形虫与水位埋深(depth to water table,DWT)、pH和泥炭湿度的转换函数,为古环境定量重建奠定了基础,也提供了rioja软件包应用的实例和参考。结果表明水位埋深以WA-PLS模型最佳(预测均方根误差RMSEP为7.39 cm,R2=0.74);对于pH和泥炭湿度,WA-PLS第一分量和WA.inv都产生了最小的RMSEP和较高的R2值。pH的RMSEP为0.18,R2为0.72。泥炭湿度的RMSEP为1.95%,R2为0.62。如果泥炭剖面的有壳变形虫种类组成与本研究的训练样本集相同,水位埋深、pH和泥炭湿度可以分别以±7.39 cm、±0.18和±1.95%的平均误差进行重建。展开更多
文摘为助力旅游业高质量发展,基于2020年昆明市旅游资源兴趣点(point of interest,POI)数据,综合采用最近邻指数、空间基尼系数、核密度分析、标准差椭圆和Pearson空间相关性等空间分析方法,对昆明市的空间格局特征和便利度进行研究.结果表明:(1)昆明市旅游资源在空间分布上呈现明显的聚集状态,且分布极不均匀,总体表现出南多北少、南密北疏的特征;(2)5类旅游资源在空间分布上均以主城区为核心,呈现出明显的聚集状态,旅游资源分布方向以“南-北”为主,向心性较强,5类旅游资源分布中心重合度较高;(3)昆明市旅游资源整体与商业和交通的相关性较大,各类旅游资源与4类服务资源的匹配度不同;(4)昆明市旅游资源便利度呈现出“城区高、郊区低,南部连片、北部分散”的空间格局.
文摘应用R语言rioja软件包的加权平均(Weighted Averaging,WA)和加权平均偏最小二乘(Weighted AveragingPartial Least Squares,WA-PLS)模型建立了长白山区泥炭藓泥炭地有壳变形虫与水位埋深(depth to water table,DWT)、pH和泥炭湿度的转换函数,为古环境定量重建奠定了基础,也提供了rioja软件包应用的实例和参考。结果表明水位埋深以WA-PLS模型最佳(预测均方根误差RMSEP为7.39 cm,R2=0.74);对于pH和泥炭湿度,WA-PLS第一分量和WA.inv都产生了最小的RMSEP和较高的R2值。pH的RMSEP为0.18,R2为0.72。泥炭湿度的RMSEP为1.95%,R2为0.62。如果泥炭剖面的有壳变形虫种类组成与本研究的训练样本集相同,水位埋深、pH和泥炭湿度可以分别以±7.39 cm、±0.18和±1.95%的平均误差进行重建。
