导读:本文包含了空间关联指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:绿色空间,标准化植被指数,建成环境,体力活动
空间关联指数论文文献综述
孙佩锦,陆伟[1]（2019）在《城市绿色空间与居民体力活动和体重指数的关联性研究——以大连市为例》一文中研究指出绿色空间与体力活动的关联是环境与健康研究的重要部分。探索丘陵地势环境中不同尺度下的绿色空间与体力活动以及健康结果的关联。绿色空间通过标准化植被指数与公园可达性度量。体力活动指标应用国际体力活动问卷获取。健康指标包括心理和生理层面以及自我报告的健康状态。通过回归模型和曲线拟合探索绿色空间对结果的影响,并以社会环境为调节变量,控制人口特征。结果显示公园可达性与超重或体力活动无关。在400m和800m尺度下的植被指数与总步行负相关。在1200m和1600m两个尺度的植被指数与交通性步行负相关。1200m尺度的植被指数与中强度运动有正向关联。所有尺度下植被指数与地形坡度高度关联,但是只有400m尺度的坡度与体重指数负向关联。得益于地势优势的绿色空间还有待于进一步通过改善环境与基础设施来促进体力活动从而提供健康效益。(本文来源于《南方建筑》期刊2019年03期）
陈长清,艾克热木·阿布拉[2]（2019）在《基于Moran's I指数的新疆地区用水效率的空间关联分析》一文中研究指出木文以2016年新疆各地区的万元增加值用水量为研究对象,运用Moran's l指数对新疆地区用水效率全局和局部空间差异性演变特征进行了研究。研究表明,2016年新疆各地州的用水的Moran'sI=0.347353,新疆各地区的用水效率局部聚集化效应明显,尤其是用水效率的高值区域和低值区域集聚特征十分显着,南疆的阿克苏地区和喀什地区处于高-高地区,吐鲁番地区处于低-低地区,南北差异比较明显。建议完善水权制度,改善水利基础条件,加强水管理,提高利用效率。(本文来源于《现代商业》期刊2019年15期）
孙玮,陈燕,孙全亮[3]（2015）在《东北城市群专利资源布局的空间关联性——基于Moran指数的解释》一文中研究指出在明确专利资源内涵和价值属性的基础上,分析了1992-2012年间专利资源在东北36个地级以上城市的空间分布格局及空间关联性,结果显示,东北各城市专利资源存量差异巨大,整体呈"东南强西北弱"的分布格局;增速相对较为均衡,呈现"沿海边界快、内陆慢"的分布格局。同时,东北各城市专利资源的空间布局表现出很强的地域固化性,多数城市专利资源基础薄弱。城市间空间联系松散,尚未形成专利的有效集聚。上述分布格局对东北加快落实创新驱动发展战略,主动适应新常态带来了负面影响。(本文来源于《科技和产业》期刊2015年12期）
屈永慧,张学雷,任圆圆,赵斐斐[4]（2014）在《土壤空间分布多样性与景观指数的关联分析》一文中研究指出选取河南省中部典型样区为研究对象,利用仙农熵变形公式计算了1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km叁种网格尺度下的土壤空间分布多样性,运用GIS技术和灰色理论探讨了多样性指数与景观指数之间的关联性,综合评价了研究区的土壤类型空间分布格局,研究表明:平均斑块形状指数大多小于2.0,说明土属斑块形状相对比较规则,受人为干扰的程度比较高;同一土属的空间分布多样性指数在不同网格尺度下具有相似的分异规律,其中空间分布相对比较均匀的土壤是黄砂潮褐土(多样性指数为:0.790);景观分离度指数与土壤空间分布多样性之间存在一定的负相关关系,相关系数为R2=0.866;平均斑块面积指数与空间分布多样性指数之间的回归方程为y=0.099ln(x)+0.644,R2=0.625;面积指数与土壤空间分布多样性之间存在明显的正相关关系,相关系数R2=0.865。(本文来源于《土壤通报》期刊2014年06期）
袁冬梅,魏后凯,于斌[5]（2012）在《中国地区经济差距与产业布局的空间关联性——基于Moran指数的解释》一文中研究指出本文在对地区差距进行产业分解的基础上,运用空间统计的Moran指数分析方法,分析了1997-2008年间我国31省区市制造业和服务业空间集聚的结构特征与变化趋势。研究发现,东部与中西部制造业和服务业空间集聚呈现出明显的两极化发展趋势,且在极化区域内通过集聚的路径依赖与累积循环机制,影响地区差距的演变。尽管以上海为中心形成的强强集聚区产生了正向增长极效应,但这不足以短期内完全打破两极化发展的分化现象。与以往研究不同的是,本文考虑到了制造业和服务业融合发展的事实与趋势,发现服务业对地区差距的贡献日益强化并可能成长为主导因素。因此,从长远发展看,要缩小地区差距,应加快东部地区产业转型升级,强化叁大增长极的辐射效应;同时,应充分发挥中西部地区优势,优化投资环境,培育强势产业,积极加强与东部地区的产业分工合作,培育形成一批新的增长极。(本文来源于《中国软科学》期刊2012年12期）
吴拥政[6]（2010）在《区域经济增长空间关联性的纵向变化与横向差异实证分析——基于省级、地级数据和空间统计Moran’s I指数方法》一文中研究指出基于Moran's I指数的空间自相关性测度可以作为经济活动空间关联性的统计分析方法。运用省级、地级的经济增长数据进行实证分析,结果表明:改革开放叁十年来,中国省级市区经济增长指标的Moran's I指数表现了明显的变化阶段性。在加入WTO过渡期,中国地级市区经济增长指标的Moran's I指数既表现了一定的纵向变化,又表现了明显的横向差异。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2010年04期）
李志建,郑新奇,吕利娜,周旋[7]（2009）在《基于邻接指数的空间关联规则挖掘方法研究》一文中研究指出在空间关联规则挖掘中一般是采用遍历算法进行,导致对海量数据计算效率的降低。目前,空间数据挖掘模型多采用空间邻接矩阵来表达空间关联权重,大多情况下没有考虑邻接关系的实际量化的结果。文中在分析了空间实体分布的各种相邻关系基础上,采用邻接指数的方式来测算空间相关程度,并在此基础上采用改进的Apriori算法,通过自编程序加以实现。以北京市昌平区土地利用类型的空间分布关系为样例数据进行了试算。结果表明,计算效率有较大提高,并挖掘出一些潜在的土地利用类型间的共生关系。(本文来源于《测绘科学》期刊2009年06期）
空间关联指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
木文以2016年新疆各地区的万元增加值用水量为研究对象,运用Moran's l指数对新疆地区用水效率全局和局部空间差异性演变特征进行了研究。研究表明,2016年新疆各地州的用水的Moran'sI=0.347353,新疆各地区的用水效率局部聚集化效应明显,尤其是用水效率的高值区域和低值区域集聚特征十分显着,南疆的阿克苏地区和喀什地区处于高-高地区,吐鲁番地区处于低-低地区,南北差异比较明显。建议完善水权制度,改善水利基础条件,加强水管理,提高利用效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间关联指数论文参考文献
[1].孙佩锦,陆伟.城市绿色空间与居民体力活动和体重指数的关联性研究——以大连市为例[J].南方建筑.2019
[2].陈长清,艾克热木·阿布拉.基于Moran'sI指数的新疆地区用水效率的空间关联分析[J].现代商业.2019
[3].孙玮,陈燕,孙全亮.东北城市群专利资源布局的空间关联性——基于Moran指数的解释[J].科技和产业.2015
[4].屈永慧,张学雷,任圆圆,赵斐斐.土壤空间分布多样性与景观指数的关联分析[J].土壤通报.2014
[5].袁冬梅,魏后凯,于斌.中国地区经济差距与产业布局的空间关联性——基于Moran指数的解释[J].中国软科学.2012
[6].吴拥政.区域经济增长空间关联性的纵向变化与横向差异实证分析——基于省级、地级数据和空间统计Moran’sI指数方法[J].经济研究导刊.2010
[7].李志建,郑新奇,吕利娜,周旋.基于邻接指数的空间关联规则挖掘方法研究[J].测绘科学.2009