关注⬆️ 设为星标🌟
澳大利亚科廷大学和成都理工大学联合培养博士生
胡蛟
，与导师科廷大学
宋泳泽
、成都理工大学
张廷斌
教授在国际一区期刊
International Journal of Geographical Information Science (IJGIS)
发表论文
“
A local indicator of stratified power
” (
局域分层影响力
)
。
论文解决了空间分层异质性的局域效应及其空间可视化问题
。
文章指出，空间分层异质性模型在大尺度研究中容易受到局部效应的影响。为此，文章通过引入局部分层解释力指标来解决局部效应的影响。该模型被成功应用于一项冰川厚度变化局部决定因素的案例研究中，结果展现出良好的适用性和有效性。
摘要：
空间分层异质性模型通过决定力（
PD
）指标衡量空间关联，已广泛应用于多个领域。然而，局部效应对空间分层异质性模型的影响尚缺乏充分研究，而这可能显著影响大尺度研究中
PD
值的准确性。本文提出了一种
局域分层影响力（
LISP
）模型
，用于分析空间异质性的局部效应，并揭示
PD
值在空间上的变化特征。
LISP
被应用于一项探索冰川厚度变化局部决定因素的案例研究中，结果表明，
LISP
模型能够有效揭示不同因子
PD
值在空间上的变化状况，避免了全局空间分层异质性模型在大尺度研究中
PD
值的低估或高估现象。
LISP
为探索局部空间关联及识别局部决定因子提供了一种可靠的方法框架，具有广泛的应用潜力和前景。
论文引用：
Jiao Hu, Yongze Song, Tingbin, Zhang. A local indicator of stratified power (2024).
International Journal of Geographical Information Science.
https://doi.org/10.1080/13658816.2024.2437811
模型介绍：
LISP
模型主要由两部分构成，（
1
）使用半变异函数确定最优局部范围；（
2
）基于全局空间分层异质性模型及其改进模型探索地理变量的局部决定因素和局部交互作用。
局域分层影响力LISP模型
具体而言，（
1
）：对于任意两个点之间的距离，首先使用半变异函数计算经验半方差值，然后使用统计模型拟合经验半方差值和距离的关系，最后确定最优局部范围。（
2
）每个点最优距离范围内的观测值被作为空间分层异质性模型及其改进模型的输入数据，每个位置均能计算得到一个
PD
值。
空间单个解释变量对冰川厚度变化决定力及其显著性的空间分布
空间交互解释变量对冰川厚度变化决定力及其显著性(a)与单个变量对全变量空间交互的贡献(b)的空间分布
从单个解释变量和交互解释变量两个角度分别对比了
LISP
模型和基于全局的空间分层异质性模型。结果表明
LISP
模型可以有效避免局部效应对传统空间分层异质性模型
PD
值的高估和低估现象。
LISP
模型和基于全局的空间分层异质性模型的对比
关于作者
胡蛟：
https://www.researchgate.net/profile/Jiao-Hu-8
宋泳泽：
https://yongzesong.com/
