The Geography of the Mathematics Research Collaboration Graph

Social networks have become a hot topic for research in the last decade or so. I study one such network in considerable detail: the graph of research collaborations among mathematicians. This graph displays many of the characteristics that various authors have found common to social networks in general. My “geographical” analysis includes the size of this graph, the distribution of the degrees of its vertices, its connectivity, the distances between its vertices, and its clustering coefficient. I also discuss the playful concept of Erd?s numbers. Las redes sociales se han convertido en un tema de gran interés de investigación durante la última década más o menos. El autor analiza una de esas redes a detalle: el grafo de las colaboraciones de investigación entre matemáticos. Este grafo muestra muchas de las características comunes que varios autores han encontrado en redes sociales en general. El análisis “geográfico” incluye el tamaño de este grafo, la distribución de los grados de sus vértices, su conectividad, las distancias entre sus vértices, y su coeficiente de concentración o clustering. El estudio también trata el concepto lúdico de los números de Erdos. 社会网络已成为近十年来研究的热点。作者详尽地研究了数学家间研究合作图。该图显示了不同作者间常拥有一般社会网络共有的许多特性。本文的地理分析包括图的大小、顶点的分布度与连结性,不同边之间的距离以及聚类指数。同时还讨论了有趣的Erd?s 数的概念。     

The Community Structure of Research and Development Cooperation in Europe: Evidence from a Social Network Perspective

The focus of this article is on precompetitive research and development (R&D) cooperation across Europe, as captured by R&D joint ventures funded by the European Commission in the time period 1998–2002, within the Fifth Framework Programme. The cooperations in this program give rise to a bipartite network with 72,745 network edges between 25,839 actors (representing organizations that include firms, universities, research organizations, and public agencies) and 9,490 R&D projects. Participating actors are linked only through joint projects. In this article, we describe a community‐identification problem based on the concept of modularity, use the recently introduced label‐propagation algorithm to identify communities in the network and differentiate the identified communities by developing community‐specific profiles with social network analysis and geographic visualization techniques. We expect the results to enrich our picture of the European Research Area (ERA) by providing new insights into the global and local structures of R&D cooperation across Europe. Este artículo se centra en la cooperación en investigación precompetitiva y desarrollo (I + D) en toda Europa tal y como se manifiesta en iniciativas conjuntas de I + D financiadas por la Comisión Europea durante el periodo 1998–2002, dentro del Quinto Programa Marco (5PM). La cooperación en este programa dio lugar a una red bipartita con 72.745 conexiones entre los 25.839 agentes (representando organizaciones que incluyen empresas, universidades, organizaciones de investigación y organismos públicos), y 9.490 proyectos de I + D. Los agentes participantes están vinculados sólo a través de proyectos conjuntos. En este artículo describimos un problema de identificación comunitaria basado en el concepto de modularidad, usamos el recientemente introducido algoritmo de propagación de etiquetas, Label‐propagation Algorithm (LPA) para identificar las comunidades en la red, y diferenciamos las comunidades identificadas desarrollando perfiles específicos comunitarios mediante el análisis de redes sociales y técnicas de visualización geográfica. Esperamos que los resultados enriquezcan nuestra visión del Espacio Europeo de Investigación (European Research Area, ERA), aportando nuevas perspectivas sobre las estructuras globales y locales de cooperación en I + D en Europa. 本文关注1998–2002年间在第五框架计划（FP5）下由研究与发展联合基金支持的欧盟研发计划中的竞争前欧洲研发合作。该项目合作形成一个在25839个参与者（执行组织,包括企业,大学,研究机构级公共部门）和9490个项目间拥有72745条边的双向网络,参与者仅仅通过合作项目连接。本文描述了基于模块化的社团识别问题。利用最近发展的标签传递算法（LPA）对网络群体进行识别,利用社会网络分析和地理可视化方法构建了群体专属的描述,区分识别出不同研发群体的资料。希望上述结果可以提供欧洲范围内研发合作的全局和局部结构的新视角,从而丰富欧洲研究区（ERA）的图景。     

Assessing Quality of Spatial Models Using the Structural Similarity Index and Posterior Predictive Checks

Model assessment is one of the most important aspects of statistical analysis. In geographical analysis, models represent spatial processes, where variability in mapped output results from uncertainty in parameter estimates. Slight spatial misalignments can cause inflated error scores when comparing maps of observed and predicted variables using traditional error metrics at the level of individual spatial units. We conceptualize spatial model assessment as a continuous value map comparison problem and employ methods from image analysis to score model outputs. The structural similarity index, a measure that attempts to replicate the human visual system using a local region approach, is used as an exploratory map comparison statistic. The measure is implemented within a Bayesian spatial modeling framework as a discrepancy measure in a posterior predictive check of model fit. Results are reported for simulation studies representing a variety of spatial processes in a spatial and space–time context. A case study of rainfall mapping in Sri Lanka demonstrates the proposed methodology applied to assessment of Bayesian kriging interpolations. Both simulation studies as well as the case study demonstrate that the approach reveals hidden spatial structure not uncovered by traditional methods. The spatially sensitive assessment methodology provides a diagnostic tool to support spatial modeling and analysis. La evaluación de modelos es uno de los aspectos más importantes de análisis estadístico. En el análisis geográfico, los modelos representan procesos espaciales en los que la variabilidad en los outputs es el resultado de la incertidumbre en los parámetros estimados. Leves desajustes espaciales pueden inflar los valores de error en la comparación entre los mapas de las observaciones y los mapas de las predicciones de las variables si es que se usan medidas tradicionales de medición de error al nivel de unidades espaciales individuales. Los autores conceptualizan la evaluación de modelos espaciales como un problema de comparación mapas de valor continuo y emplea métodos de análisis de imágenes para cuantificar los resultados del modelo. Se utiliza el índice de similitud estructural (SSIM), una medida que intenta replicar el sistema visual humano utilizando un enfoque de región local, como técnica de exploratoria comparación estadística de mapas. El índice es implementado dentro de un marco de modelización espacial bayesiano como medida de discrepancia en la comprobación posterior de predicción del desempeño del modelo. Los resultados se presentan para varios casos de simulación que representan una serie de procesos espaciales en un contexto espacio‐temporal y espacial. Un estudio de caso de mapeo de lluvias en Sri Lanka sirve como demostración de la metodología propuesta y su aplicación a la evaluación de las interpolaciones tipo krigeage (kriging) bayesianas. Tanto los estudios de simulación, así como el estudio de caso demuestran que el enfoque propuesto revela la estructura espacial oculta no evidenciada por métodos tradicionales. La metodología de evaluación espacialmente sensible que se presenta en este artículo proporciona una herramienta de diagnóstico para apoyar la elaboración de modelos y análisis espacial. 模型评估是统计分析中最为重要的内容之一。在地理分析中用模型表达空间过程,参数估计的不确定性会导致地图输出结果的可变性。当采用传统误差指标度量,在个体空间单位水平上进行观测和预测变量的地图比较时,微小的空间错位就可能导致误差的倍增。为此,本文通过将空间模型评估指标概念化为一个连续值图比较问题,并利用图像分析方法来评定模型输出。一种尝试以局域方法仿制人类视觉系统的度量指标——结构相似指数(SSIM),被用作为探索性地图的比较统计量。在贝叶斯空间模型框架下实现其量算,并将其作为一个偏差度量应用于模型拟合的后预测校验。仿真研究的结果显示出空间及时空环境下多类空间过程。以斯里兰卡降雨过程图为案例,展示了上述方法对贝叶斯克里格插值的准确性评估。仿真研究与实证结果均证明本文提出的方法可揭示以往传统方法掩盖的空间结构特征,空间敏感性评价为本研究的空间建模和分析提供了一个诊断工具。     

Structural Determinism in the Interlocking World City Network

Taylor's interlocking specification of the world city network has offered researchers a theoretically informed way to measure the world city network using readily available firm location data. However, the number and size of firms that are viewed as linking cities to one another impose a form of structural determinism on the world city network. Specifically, when a relatively small number of firms is used to define a network among a relatively large set of cities, or when only larger firms are used, this approach is unable to reveal a wide range of structures features that may actually be present in the world city network it is intended to measure. Through a series of examples, I demonstrate how specific features of firm location data predetermine the structure, number and size of cliques, and density of world city networks derived using the interlocking approach. Concluding comments discuss the implications of this structural determinism by focusing on the case of the commonly used Globalization and World Cities data set 11, offer some suggestions concerning how the interlocking approach can be employed while avoiding structural determinism, and identify some alternative approaches to mapping the world city network. El modelo interconexión cerrada (interlocking) de la red mundial de ciudades (world city network) desarrollado por Taylor (2001) ha proporcionado a los investigadores un marco teórico para medir dicha red con datos fácilmente disponibles acerca de la localización de empresas. Sin embargo, el número y tamaño de las empresas que son consideradas como ‘vinculadoras’ (de ciudades) imponen una forma de determinismo estructural sobre la red. En concreto, cuando un número relativamente pequeño de firmas es utilizado para definir la red entre un conjunto relativamente grande de ciudades, o, cuando sólo se utilizan las empresas más grandes, este enfoque (interlocking) no es capaz de identificar o medir una amplia gama de características estructurales presentes potencialmente en la red de ciudades mundiales. A través de una serie de ejemplos, el autor demuestra cómo varias características específicas de los datos de localización de las empresas predeterminan la estructura, número y tamaño de los cliques y la densidad de las redes de ciudades mundiales resultantes de la aplicación de modelos de interlocking. Luego el autor presenta las implicancias del determinismo estructural mencionado, centrándose en el caso la base de datos de uso común GaWC # 11. Finalmente el articulo ofrece algunas sugerencias sobre cómo el enfoque de interlocking puede ser empleado sin caer en un determinismo estructural, y se identifican algunos enfoques alternativos para el mapeo de la red mundial de ciudades. 泰勒（2001）采用相对容易获得的公司地理位置数据提出的世界城市网络连锁度量方法,为研究者提供了一种理论途径。然而,将公司的数量和规模视为城市之间的联接是一种强加的世界城市网络结构决定论形式。特别是当用数量相对较少的公司或仅用大公司的数量来定义相对较大的城市网络集时,该方法不能揭示目前实际情况中大范围世界城市网络需要度量的结构特征。通过一系列的案例分析,本文显示了公司区位数据的特有特征预先决定了集团的结构、数量和规模,以及由泰勒的连锁方法推导出世界城市网络的密度。最后,通过曾被广泛采用的GaWC（全球化和世界城市）数据集的11个城市公司数据讨论了结构决定方法的应用,并就应用该方法如何避免结构决定论提出一些建议,进而识别一些可选用的方法来绘制世界城市网络图。     

Assessing Activity Pattern Similarity with Multidimensional Sequence Alignment Based on a Multiobjective Optimization Evolutionary Algorithm

Due to the complexity and multidimensional characteristics of human activities, assessing the similarity of human activity patterns and classifying individuals with similar patterns remains highly challenging. This article presents a new and unique methodology for evaluating the similarity among individual activity patterns. It conceptualizes multidimensional sequence alignment as a multiobjective optimization problem and solves this problem with an evolutionary algorithm (EA). The study utilizes sequence alignment to code multiple facets of human activities into multidimensional sequences and to treat similarity assessment as a multiobjective optimization problem that aims to minimize the alignment cost for all dimensions simultaneously. A multiobjective optimization evolutionary algorithm is used to generate a diverse set of optimal or near‐optimal alignment solutions. Evolutionary operators are specifically designed for this problem, and a local search method is also incorporated to improve the search ability of the algorithm. We demonstrate the effectiveness of our method by comparing it with a popular existing method called ClustalG using a set of 50 sequences. The results indicate that our method outperforms the existing method for most of our selected cases. The multiobjective EA presented in this article provides an effective approach for assessing activity pattern similarity and a foundation for identifying distinctive groups of individuals with similar activity patterns. Debido a la complejidad y el carácter multidimensional de las actividades humanas, la evaluación de la similitud de los patrones de la actividad humana y la clasificación de individuos con patrones similares sigue siendo una tarea muy difícil. Este artículo presenta una metodología novedosa y única para evaluar la similitud entre los patrones de actividad individual. Se conceptualiza el método de alineación de secuencias multidimensionales (Multidimensional Sequence Alignment‐MDSA) como un problema de optimización multiobjetivo y se resuelve mediante un algoritmo evolutivo (evolutionary algorithm‐EA). El estudio utiliza la alineación de secuencias para codificar múltiples facetas de las actividades humanas en secuencias multidimensionales y para tratar la evaluación de similitud como un problema de optimización multiobjetivo que tiene como objetivo reducir al mínimo el coste de alineación para todas las dimensiones simultáneamente . Los autores utilizan algoritmo evolutivo de optimización multiobjetivo (multiobjective optimization evolutionary algorithm‐MOEA) para generar un conjunto diverso de soluciones de alineación óptimas o casi óptimas. Los operadores evolutivos del algoritmo están diseñados específicamente para este problema, al cual se le incorpora un método de búsqueda local para mejorar su desempeño. Los autores demuestran la eficacia del método propuesto mediante su comparación al método existente ClustalG haciendo uso de un conjunto de 50 secuencias. Los resultados indican que el método propuesto supera a los métodos existentes para la mayoría de casos seleccionados. La EA multiobjetivo presentado en este artículo proporciona un método eficaz para evaluar similitudes del patrón de actividad y constituye un componente fundamental para la identificación de grupos distintivos de personas con patrones de actividad similares. 由于人类活动的复杂性和多维度特性,人类活动模式的相似性评估和基于相似模式的个体分类仍具有较高的挑战性。本文提出了一种新型的、独特的方法来评估个体活动模式的相似性。该研究利用序列比对将人类活动的多个方面编码成多维序列,并将活动模式相似性评估作为一个多目标优化问题,其目的是使所有维度的比对成本同时最低。多目标最优进化算法被用于生成一组不同的最优或接近最优的比对解决方案。为此特别设计了进化算子,并集成一种局部搜索方法提高了算法的整体搜索能力。为验证该方法的有效性,本文以50对序列作为实验,并与常用的ClustalG方法进行了对比。研究结果表明,该方法在多数选取案例中性能优于ClustalG方法。因此,本文提出的多目标进化（EA）算法为个体活动模式相似性评估提供了一种有效方法,也为具有相似活动模式个体中特定群体识别奠定了基础。     

Evaluating Polygon Overlay to Support Spatial Optimization Coverage Modeling

Minimizing costs and maximizing coverage are important goals in many planning contexts. These goals often necessitate an abstraction of a continuous demand region, resulting in potential errors when applying traditional coverage models. To reduce coverage errors caused by spatial abstraction, a number of spatial representation schemes have been proposed and applied. A new representation scheme using polygon overlay recently received much attention because potentially it can eliminate representation errors in coverage modeling. However, this overlay‐based approach is computationally challenging in terms of both the generation of demand units and the complexity of the resulting coverage model. This article investigates the operational and computational challenges of polygon overlay for delineating continuous demand in coverage models, an issue that has yet to be fully explored. We present a theoretical evaluation of the computational complexity associated with representation using polygon overlay in coverage modeling. Evaluations of two study regions provide empirical support for the computational complexity analysis. The analysis results provide insight regarding expected problem size and computational requirements if polygon overlay is relied upon to delineate demand unit boundaries in coverage modeling. La minimización de costos y la maximización de la cobertura espacial son objetivos importantes en muchos contextos de planificación. Estas metas a menudo requieren una abstracción de una región continua de demanda , dando lugar a posibles errores en la aplicación de modelos de cobertura tradicionales. Para reducir los errores de cobertura provocadas por la abstracción, la comunidad académica ha propuesto y aplicado una serie de esquemas de representación espacial. Recientemente un nuevo esquema de representación que utiliza la superposición de polígonos ha recibido mucha atención porque potencialmente puede eliminar los errores de representación en el modelado de la cobertura. Sin embargo, este enfoque es computacionalmente difícil, tanto en términos de la generación de unidades de demanda, como en la complejidad del modelo de cobertura resultante. Este artículo investiga los retos operacionales y de cómputo de la superposición de polígonos para delinear la región continua de demanda en los modelos de cobertura, un problema que aún no se ha explorado a fondo. Se presenta una evaluación teórica de la complejidad computacional asociada a la representación mediante superposición de polígonos en el modelado de cobertura espacial. Se presentan evaluaciones de dos regiones de estudio como apoyo empírico para el análisis de la complejidad computacional. Los resultados del análisis proporcionan información sobre el tamaño del problema esperado y los requerimientos computacionales en los casos en que el método de superposición de polígonos es usado para delinear límites de la región de demanda para el modelado de cobertura espacial 最小成本和最大区域覆盖是许多规划情境研究中的重要目标。实现这些目标通常需要对连续需求区域进行抽象,而这又会导致在应用传统覆盖模型时出现潜在误差。为减小由空间抽象引起的覆盖误差,已提出了一系列空间表达方案并得到应用。一种新型的利用多边形覆盖的表达方案,因其或可消除覆盖建模过程的表达误差,近来得到较多的关注。然而,这种基于覆盖的方法在需求单元生成与覆盖模型结果复杂性等方面面临着计算挑战。本文提出了一种在覆盖建模中采用多边形叠加表征的计算复杂度的理论评估方法。两个研究区域的评估为计算复杂度分析提供了经验支撑,如果在覆盖建模中多边形叠加依赖于描述需求单元边界时,该分析结果有助于深入考察预期问题规模大小及计算需求。     

Geographically Weighted Quantile Regression (GWQR): An Application to U.S. Mortality Data

In recent years, techniques have been developed to explore spatial nonstationarity and to model the entire distribution of a regressand. The former is mainly addressed by geographically weighted regression (GWR), and the latter by quantile regression (QR). However, little attention has been paid to combining these analytical techniques. The goal of this article is to fill this gap by introducing geographically weighted quantile regression (GWQR). This study briefly reviews GWR and QR, respectively, and then outlines their synergy and a new approach, GWQR. The estimations of GWQR parameters and their standard errors, the cross‐validation bandwidth selection criterion, and the nonstationarity test are discussed. We apply GWQR to U.S. county data as an example, with mortality as the dependent variable and five social determinants as explanatory covariates. Maps summarize analytic results at the 5, 25, 50, 75, and 95 percentiles. We found that the associations between mortality and determinants vary not only spatially, but also simultaneously across the distribution of mortality. These new findings provide insights into the mortality literature, and are relevant to public policy and health promotion. Our GWQR approach bridges two important statistical approaches, and facilitates spatial quantile‐based statistical analyses. En los últimos años se han desarrollado diversas técnicas para explorar tanto la heterocedasticidad (o no estacionariedad) espacial, así como para modelar toda la distribución de una variable dependiente. El primer tema ha sido abordado principalmente por la regresión ponderada geográficamente (Geographically Weighted Regression ‐GWR), y el segundo por la regresión por cuantiles (Quantile Regression‐QR). La combinación de ambas técnicas analíticas, sin embargo, ha recibido mucho menos atención. El objetivo de este artículo es llenar dicho vacío mediante la propuesta de una regresión geográficamente ponderada por cuantiles (Geographically Weighted Quantile Regression‐ GWQR). Los autores resumen brevemente las técnicas GWR y QR respectivamente, y luego esbozan sus propiedades sinérgicas. Luego presentan la nueva técnica propuesta: GWQR. Los autores abordan los temas de las estimaciones de los parámetros GWQR y sus errores estándar, el criterio de selección del ancho de banda de la validación cruzada (cross‐validation bandwidth), y la prueba heterocedasticidad espacial. Como ejemplo se aplica GWQR a datos de la tasa de mortalidad como variable dependiente y cinco determinantes sociales como variables independientes para los condados de los Estados Unidos. Los patrones espaciales se presentan en mapas con los resultados del análisis para los percentiles 5, 25, 50, 75, y 95. Los resultados muestran que las asociaciones entre la mortalidad y sus factores determinantes no sólo varían espacialmente, sino también de forma simultánea a través de la distribución de la tasa de mortalidad. Estos nuevos hallazgos coinciden con la literatura de los estudios de mortalidad, y son relevantes para aplicaciones de política pública y promoción de la salud. El enfoque GWQR representa un puente conceptual y metodológico entre dos enfoques estadísticos importantes a la vez que hace más factible el análisis estadístico espacial por cuantiles. 近年来,可用于探讨空间非平稳性和模拟回归变数分布的技术得到发展。前者主要用地理加权回归方法（GWR）处理,后者采用分位数回归（QR）处理。然而对这些分析技术的结合使用却很少关注。本文试图通过提出地理加权分位数回归（GWQR）来填补这一空白。在分别简要回顾了GWR和QR方法的基础上,基于两个方法的协同应用提出了GWQR新方法,进而讨论了GWQR的参数估计、标准误差、带宽选择标准的交叉验证和非平稳性检验。本文将死亡率作为因变量及五个社会因子作为解释变量,进行了美国县域单元的案例研究,绘制了0.05、0.25、0.5、0.75和0.95不同百分位点的分析结果图。研究发现,死亡人数不仅与解释变量的空间分布相关,同时也与其地理分布相关。这些新发现不仅可促进对死亡率相关成果的深入分析,同时也与公共政策和健康促进有关。GWQR方法架构了QR和GWR两种重要统计方法之间的纽带,也促进了基于分位数的空间统计分析方法的发展。     

Exploratory Analysis of Polygons Distributed with Overlap

Spatial analysis often treats a set of polygons distributed with overlap in a region. Daily variation of the market area of a supermarket is represented by a set of overlapping polygons in geographic information systems and analyzed to grasp consumers' purchase behavior. The distribution of ethnic groups is also represented as a set of polygons, and relations among these polygons are discussed in cultural geography. To assist the exploratory analysis of polygons, this article proposes a new method of analyzing the relations among polygons. The method permits us to understand the entire structure of the relations among polygons and to detect local spatial patterns in these relations. The Hasse diagram and its extension are introduced to describe the topological structure of polygons. These tools are effective especially for describing hierarchical relations among polygons. The extension of the Hasse diagram also provides a means of classifying polygons, which is useful for discussing similarities and differences among them. The method is employed to analyze the results of an experiment in environmental psychology. Discussion focuses on technical soundness of and empirical findings obtained with the method. En análisis espacial, es común representar y analizar conjuntos de polígonos con traslapes en una región. La variación diaria de la zona de mercado de un supermercado, por ejemplo, es representada por medio de un conjunto de polígonos traslapados en un Sistema de Información Geográfico (GIS), el cual es analizado para comprender el comportamiento de compra de consumidores. La distribución de los grupos étnicos también es representada como un conjunto de polígonos, mientras que las relaciones entre dichos polígonos es abordado con conceptos de geografía cultural. Para apoyar al análisis exploratorio de los polígonos como éstos, los autores proponen un nuevo método de análisis de las relaciones entre polígonos. El método permite comprender toda la estructura de las relaciones entre polígonos y detectar patrones espaciales locales en estas relaciones. Los autores utilizan el diagrama de Hasse y proponen ciertas ampliaciones al método para describir la estructura topológica de polígonos. Estas herramientas son efectivas especialmente para la descripción de las relaciones jerárquicas entre los polígonos. La ampliación del diagrama de Hasse también proporciona un método para clasificar polígonos que es útil para tratar de similitudes y diferencias entre ellos. El método propuesto es empleado para analizar los resultados de un experimento en psicología ambiental. La discusión se centra en la solidez técnica y en los resultados empíricos obtenidos con el método. 空间分析通常将同个区域的一组多边形分布的图层进行叠加。在GIS系统中对一组超市市场区日常变化的多边形进行叠加分析可掌握消费者的购买行为。种族分布同样可由一组多边形表征,并可在文化地理学框架下进行这些多边形要素间的相关性分析。为支持多边形的探索性分析,本文提出了一种用于分析多边形间关系的新方法。该方法有助于理解多边形间关系的整体结构,并可探测局部空间格局。Hasse图及其扩展用于描述多边形的拓扑结构,对描述图层的层次关系尤为有效。Hasse图的扩展也提供了多边形分类的手段,这对于讨论它们之间的异同性是十分有效。最后,将该方法用于环境心理学试验结果的分析,讨论主要侧重于技术的合理性分析及从该方法得到的经验认识。     

Evaluation of a Spatial Relationship by the Concept of Intrinsic Spatial Distance

We propose the concept of intrinsic spatial distance (ISD) for the study of a spatial relationship between any two points in space. ISD is a distance measure that takes into account the separation of two points with respect to their physical and attribute closeness. We construct an algorithm to implement this concept as an ISD measurement. Based on the ISD concept, two points in space are related through a transitional path linking one to the other. As an ISD measurement decreases, the spatial relationship between two points becomes increasingly stronger. We argue theoretically and demonstrate empirically that the ISD concept is not predisposed in favor of the first law of geography, but directly considers variance of nearness in physical distance and attribute distance to derive the extent to which two points are spatially associated. Specifically, in single attribute cases, the information uncovered by an ISD measurement is more elaborate than that revealed by Moran's I, local Moran's I, and a semivariogram, giving a meticulous account of relatedness in both local and global contexts. The ISD concept is also sufficiently general to be used to study multiple attributes of relationships. Proponemos el concepto de distancia espacial intrínseca (intrinsic spatial distance ‐ISD) para el estudio de la relación espacial entre dos puntos en el espacio. La ISD es una medición de distancia que tiene en cuenta la separación de dos puntos con respecto a su cercanía física y de atributo. Construimos un algoritmo para aplicar este concepto y crear una medición ISD. De acuerdo con en el concepto ISD, dos puntos en el espacio están relacionadas a través de un camino de transición que los vincula uno al otro. A medida que la medición ISD disminuye, la relación espacial entre dos puntos se refuerza. Argumentamos teóricamente y demostramos empíricamente que el concepto ISD no está predispuesto a favor de la primera ley de la geografía (de Tobler), pero considera directamente la varianza de la cercanía de la distancia física y la distancia del valor del atributo para derivar una medición que cuantifica el grado en el que dos puntos están asociados espacialmente. En concreto, en los casos de atributos individuales, la información revelada por una medición ISD es más sofisticada que la que proporcionada por el índice de Moran, el índice de Moran local, y el semivariograma, pues da cuanta minuciosa de la relación espacial y de atributo en contextos locales y globales. El concepto de ISD también es lo suficientemente general para ser usado en el estudio de relaciones entre múltiples atributos. 本文提出了内蕴空间距离(ISD)来研究空间中任意两点之间的空间关系。ISD是考虑空间上分离的两点各自物理和属性接近度的一种距离度量。通过构造一个算法将该概念转变为ISD可度量方式。基于ISD概念,空间上的两点通过连接两者迁移路径相关联。当ISD度量减小时,两点之间空间关系变得越来越强。理论论证和实例演示表明ISD概念并不倾向于符合地理学第一定律,但直接考虑两点间物理距离和属性距离临近性的变化可以推导两点在空间上的联系程度。特别是在单一属性案例中,相比于Moran’s I,局部Moran’s I和半方差图,ISD度量揭示了全局与局部环境中详尽的空间相关信息。同时,ISD概念在研究多属性的空间关系中也是足够通用的。     

A Hierarchical Flow Capturing Location Problem with Demand Attraction Based on Facility Size,and Its Lagrangian Relaxation Solution Method

This article presents a hierarchical flow capturing location problem (HFCLP) and proposes an effective Lagrangian heuristic solution method. The original flow capturing location problem (FCLP) aims to locate a given number of facilities on a network to maximize the total flow that can be serviced at facilities along their preplanned routes, such as daily commute to work. We extend the original model to allow a decision maker to select the size of facilities among m different size alternatives. Larger facilities are assumed to be more attractive and, therefore, can attract more customers, but they cost more to construct than smaller ones. Customers deviate from their preplanned routes to access a facility's service when the size of the facility is sufficiently large. The degree of deviation from the original path is measured by the additional distance customers have to go to access facilities, and the acceptable deviation distance becomes larger as the size of a facility increases. This article presents a new problem in which the number of facilities of each size and their locations are simultaneously determined so as to capture as much flow as possible within the total budget available for locating all facilities. We present an integer programming formulation of the problem and devise a Lagrangian relaxation solution method. The proposed algorithm is tested using road networks with 300 and 500 nodes. The results show that the method produces high‐quality solutions in a fairly short time. Este artículo presenta un problema de localización de captura de flujo jerárquico (hierarchical flow capturing location problem‐HFCLP) y propone un método heurístico eficiente de tipo Lagrange (lagrangian). En su formulación original el HFLCP tiene como objetivo localizar un número determinado de instalaciones en una red con el fin de maximizar el flujo total que puede ser atendido por las instalaciones existentes a lo largo de rutas preestablecidas, como en el caso por ejemplo, de los desplazamientos diarios del lugar de residencia al de trabajo. Los autores amplían el modelo original para permitir que el tomador de decisiones seleccione el tamaño de las instalaciones entre “m” alternativas. Se asume que las instalaciones más grandes son más atractivas que las más pequeñas y, por lo tanto, pueden atraer a más clientes, pero a la vez, son también más costosas de construir. Los clientes se desvían de su ruta preestablecida para acceder al servicio de una instalación cuando el tamaño de la instalación es lo suficientemente grande. El grado de desviación de las rutas se mide por la distancia adicional que los clientes viajan para acceder a las instalaciones. La distancia de desviación aceptable se hace más grande en relación al tamaño de la instalación. En este artículo se presenta un nuevo modelo para el HFLCP en el que el número de las instalaciones de cada tamaño y su ubicación son determinadas simultáneamente con el fin de capturar la mayor cantidad de flujo dentro del presupuesto total disponible para la localización de todas las instalaciones. Los autores presentan una formulación de programación entera (integer programming) del HFCLP e implementan un método que relaja la solución lagrangiana. El algoritmo propuesto es evaluado utilizando redes viales con 300 y 500 nodos. Los resultados muestran que el nuevo método produce soluciones de alta calidad y en tiempos de computación relativamente cortos. 本文介绍了一种分层的截流选址问题 (HFCLP),提出了一个有效的拉格朗日启发式解决方法。最初的截流选址问题(FCLP)目标是在网络上布局给定数量的设施使总流量最大,使按预定路线的行进流可以获得最大的服务,如每日的工作通勤。本文对原始模型进行扩展,让决策者可在不同的设施规模选择方案中进行规模选择。假设更大规模设施具有更大的吸引力,因此也能够吸引更多的客户,但同时也需要更多的建造成本。当设施规模足够大时,消费者会选择偏离预定路径而进入该设施的服务范围。对原始路径的偏离程度可通过用户进入该设施所增加的额外距离度量。可接受的偏差距离随着设施规模增大而增大。本文提出了在总预算确定条件下,同步确定不同规模设施数量及其位置以实现截取最大流量的新问题,并给出了该问题的整数规划方法,设计了拉格朗日松弛解法。通过300和500个节点的网络测试,结果显示该算法可在相当短时间内获得高质量的解决方案。     

Distribution of the Sum of Distances to the First and Second Nearest Facilities

This article presents a derivation of the distribution of the sum of the distances to the first and second nearest facilities. Facilities are represented as points configured in regular and random patterns, and distance is measured as the Euclidean and rectilinear distances on a continuous plane. The sum of the distances represents the service level of facility location when customers are serviced by the first and second nearest facilities. Thus, the distribution of the sum is useful for facility location problems with nonclosest facility service. The distribution of the sum of road network distances also is calculated to evaluate the efficiency of actual facility locations. Este artículo presenta una derivación de la distribución de la suma de las distancias a la primera y segunda instalación más cercana. Las instalaciones son presentadas como puntos en configuraciones espaciales regulares y aleatorias, y la distancias son medidas usando el método euclidiano y el rectilínea sobre un plano continuo. La suma de las distancias representa el nivel de servicio en cada punto, en los casos en los que los clientes son atendidos en la instalación primera y segunda más cercana. El uso de la distribución de la suma de distancias es útil para resolver problemas de localización para casos en los que los clientes son atendidos por las instalaciones de servicios que nos son las más cercanas. Como demostración se calcula la distribución de la suma de las distancias de una red de carreteras para evaluar la eficiencia de la localización de instalaciones en un caso del mundo real. 本文讨论了一种最邻近距离总和与次邻近设施距离总和分布情况的推导方法。具体设施以规则和随机两种模式的点状要素来表示,距离采用连续平面中的欧氏及直线距离测度。距离之和反映了最邻近及次邻近设施为用户提供该设施区位的服务水平。因此,距离和的分布在无最邻近设施服务的设施选址问题中具有参考价值。路网距离和的分布也可计算用于现有设施区位的效率评估。     

Food Inflation in the European Union: Distribution Analysis and Spatial Effects

In the European Union (EU), homogenous inflation forces are expected to prevail because of increased economic integration, especially after the creation of a single currency area. This expectation is directly related to the issue of inflation convergence, which has gained increasing attention by both academics and policy makers in Europe. Although the examination of core inflation is of great importance for macroeconomic policy, the role of disaggregate inflation indices, and especially food inflation, has also been emphasized in the literature. However, the issue of food inflation convergence has been largely ignored to date in empirical studies. This study explores the evolving distribution of food inflation rates in the EU‐25 member states using distribution dynamics analysis and covering the period from January 1997 to March 2011. This analysis assumes that each country represents an independent observation, providing unique information that can be used to estimate the transition dynamics of inflation. We show that spatial autocorrelation prevails inside the EU‐25, and, therefore, the independency assumption is violated. To ensure spatial independence, the Getis spatial filter is implemented prior to a distribution dynamics analysis. The results of this analysis confirm the existence of convergence trends, which are even clearer after the spatial filtering procedure, indicating, on the one hand, the influence of spatial effects on food inflation and, on the other hand, the effectiveness of the Getis spatial filtering technique. En la Unión Europea (UE), se espera que las fuerzas de inflación homogéneas prevalezcan debido a la mayor integración económica, sobre todo después de la creación de la zona de moneda única. Esta expectativa se relaciona directamente con el tema de la convergencia de la inflación, que ha ganado cada vez más atención por parte de los investigadores académicos y los decisores políticos europeos. Aunque el análisis de la inflación subyacente es de gran importancia para la política macroeconómica, el papel de los índices de inflación a niveles desagregados, sobre todo en el caso de la inflación de alimentos, ha sido un tema enfatizado por la literatura especializada. Sin embargo, la cuestión de la convergencia de la inflación de alimentos carece hasta la fecha de estudios empíricos. El artículo presente estudia la evolución de la distribución de las tasas de inflación de alimentos en los estados miembros de la UE‐25, utilizando el método de análisis de la dinámica de distribución (distribution dynamic analysis) y abarca el período comprendido entre enero de 1997 a marzo de 2011. Este análisis supone que cada país representa una observación independiente que proporciona información única que se puede utilizada para estimar la dinámica de transición inflacionaria. El presente estudio demuestra que la autocorrelación espacial prevalece dentro de los estados UE‐ 25, y por lo tanto la hipótesis de independencia estadística de las observaciones es violada. Para garantizar la independencia espacial, el método de filtrado espacial Getis (Getis Spatial Filter) es implementado antes de proceder con el análisis de la dinámica de distribución. Los resultados del análisis confirman la existencia de las tendencias de convergencia, que son aún más claras después de la aplicación del filtrado espacial. Estos resultados evidencian por un lado, la influencia de los efectos espaciales en la inflación de alimentos, y por otro lado, la eficacia de la técnica de filtrado espacial de Getis. 在欧盟中,由于区域经济一体化进程的推进,同质商品的通货膨胀盛行,特别是单一货币区域建立后,该趋势更为明显。这种演化态势和通货膨胀的收敛问题直接相关,已经引起了欧洲学术界和政策制定者的关注。虽然核心通胀的检测对宏观经济政策十分重要,但是分解通胀指数的作用,尤其是本文所强调的食品通胀也有文献中提及。然而,食品通胀的收敛问题却在实证研究中很大程度上被忽视。本文利用分布动力学方法对欧盟25国1997年1月至2011年3月的食品通胀率的演化分布进行分析。假设每个国家代表一个独立的观察个体并提供唯一的信息,可用于估计通胀的转变动态,研究发现空间自相关在欧盟25国中普遍存在,因此独立假设不成立。为了保证空间独立性,在进行分布动力学分析之前,先使用Getis空间滤波技术进行处理。分析结果证实了收敛趋势的存在,且该趋势在空间滤波程序处理后更为明显。它一方面显示出食品通胀空间效应的影响,另一方面表现出Getis空间滤波技术的有效性。     

Spatial Distribution of Trees and Landscapes of the Past: A Mixed Spatially Correlated Multinomial Logit Model Approach for the Analysis of the Public Land Survey Data

Public Land Survey (PLS) data have been widely used in landscape studies of forest and woodlands in the pre‐ and early‐European‐settled Midwestern and Western United States. We aim to reconstruct presettlement forest vegetation at a finer spatial resolution than available from the PLS data using environmental covariates (slope, aspect, geology, and soil type) and the spatially correlated structure of witness tree data. To accommodate various data obtained from multiple sources while explicitly taking into account their spatial structures, we adopt a mixed spatially correlated multinomial logit model within the framework of a generalized linear mixed model. The application of the proposed model is illustrated using the three most abundant tree taxa from PLS data in the Arbuckle Mountains of south‐central Oklahoma. To assess the influence of each source of information on the spatial prediction, we considered four variant multinomial/spatial models and evaluated their relative predictive power using a validation technique. The probabilistic information about the spatial distribution of tree species obtained from different models reveals the need to integrate information about witness tree data as well as environmental covariates, and the nature of tree species; that is, a tendency to cluster in space to share environmental conditions in the reconstruction of the presettlement forest vegetation surface. Los datos sobre el uso y cobertura de tierras del Public Land Survey (PLS) han sido utilizados ampliamente en estudios de paisaje de bosques y de bosques históricos para periodo previo al asentamiento de migrantes europeos en el medio oeste y oeste de los Estados Unidos. Nuestro objetivo es reconstruir la vegetación forestal previa al asentamiento europeo a una resolución espacial más fina que la disponible actualmente en base a datos del PLS, usando covariables ambientales (pendiente, orientación, geología y tipo de suelo) y la estructura de correlación espacial de los datos de los árboles testigos. Para dar cabida a los diversos datos obtenidos de fuentes múltiples, y a la vez teniendo en cuenta explícitamente sus estructuras espaciales, adoptamos un modelo logit multinomial espacial mixto dentro del marco de los modelos mixtos lineales generalizados (GLMM). La aplicación del modelo propuesto es ilustrada con los tres tipos más abundantes de árboles según los datos del PLS para las montañas de Arbuckle en el centro‐sur de Oklahoma, EEUU. Para evaluar la influencia de cada fuente de información sobre la predicción espacial, se consideraron cuatro variantes de los modelos multinomial y espaciales. El poder predictivo de dichos modelos fue evaluado en relación con una técnica de validación. La información probabilística acerca de la distribución espacial de las especies de árboles obtenidos a partir de los diferentes modelos revela que para la reconstrucción de la superficie de la vegetación forestal histórica, es necesario integrar la información sobre los datos de árboles testigos así como las covariables ambientales y la naturaleza de las especies de árboles: es decir, la tendencia de los arboles a agruparse en el espacio para compartir las mismas condiciones ambientales. 公共土地调查(PLS)数据在欧洲人定居美国中西部和西部地区之前以及早期的森林和林地景观研究中得到广泛应用。本文旨在利用环境协变量（坡度、坡向、地貌和土地类型）证据树数据的空间关联结构,重建比PLS数据中更有效的更精细空间分辨率的前殖民期森林植被。为集成多种来源的各类数据,并明确地考虑数据间的空间结构,本文在广义线性混合模型(GLMM)框架下提出了混合空间关联多项Logit模型。以俄克拉荷马州中南部的阿尔布克尔山脉为研究区,提取PLS数据中三种最丰富的树种对模型进行验证。为估计每种信息来源对模型空间预测准确性的影响,本文考虑了4种变异的多项/空间模型并运用验证技术评估它们的相对预测能力。从不同模型获得的树种空间分布的概率信息表明,需要对证据树数据、环境协变量和树种自然属性信息进行集成,也就是说,在重建前殖民期森林植被曲面时,空间上的集聚趋势共享了环境条件。     

Do Spatial Interdependencies Matter in Italian Regional Specialization?

This article summarizes and evaluates the effects of spatial interdependencies in Italian regional specialization over the period 1995–2006. First, we perform an exploratory spatial data analysis (ESDA), and then we estimate a spatial panel data model built according to the new economic geography theory. ESDA reveals positive spatial interdependence overall and detects hot spots in the north and cold spots in the south for all sectors, but agriculture shows the reverse. Similarly, an econometric investigation furnishes evidence of the presence of spillover effects, implying that the determinants of the specialization of a region influence its neighbors' specialization. Este artículo resume y evalúa los efectos de las interdependencias espaciales en la especialización regional italiana durante el período 1995–2006. En primer lugar, se realiza un análisis exploratorio de datos espaciales (Exploratory Spatial Data Analysis‐ESDA), y luego se estima un modelo de datos de panel espacial construido de acuerdo a la teoría de la nueva geografía económica (New Economic Geography‐NEG). ESDA revela la interdependencia espacial positiva global en los datos y detecta zonas de concentración de incidencia alta (hot spots) en los el norte y zonas concentración de incidencia baja o nula (cold spots) en el sur para todos los sectores económicos excepto el caso de la agricultura. Del mismo modo el estudio realiza un análisis econométrico que demuestra la presencia de efectos de desbordamiento espacial (spillovers), lo cual implica que los factores determinantes de la especialización de una región influyen en la especialización de sus vecinos. 本文对1995‐2006年间意大利区域专业化的空间依赖性效果进行了总结和评价。首先进行了探索性空间数据分析（ESDA）,然后对根据新经济地理理论构建的一种空间面板数据模型进行了评价。ESDA揭示了全局的正向空间相互依赖性及北部热点区和南部冷点区的分布特征,但农业的分布特征却相反。同样地,一项计量经济调查提供了溢出效应存在的证据,同时表明了区域专业化的决定因素影响其邻近区域的专业化。     

Exposing Unobserved Spatial Similarity: Evidence from German School Choice Data

In a spatial context, flexible substitution patterns play an important role when modeling individual choice behavior. Issues of correlation may arise if two or more alternatives of a selected choice set share characteristics that cannot be observed by a modeler. Multivariate extreme value (MEV) models provide the possibility to relax the property of constant substitution imposed by the multinomial logit (MNL) model through its independence of irrelevant alternatives (IIA) property. Existing approaches in school network planning often do not account for substitution patterns, nor do they take free school choice into consideration. In this article, we briefly operationalize a closed‐form discrete choice model (generalized nested logit [GNL] model) from utility maximization to account for spatial correlation. Moreover, we show that very simple and restrictive models are usually not adequate in a spatial choice context. In contrast, the GNL is still computationally convenient and obtains a very flexible structure of substitution patterns among choice alternatives. Roughly speaking, this flexibility is achieved by allocating alternatives that are located close to each other into nests. A given alternative may belong to several nests. Therefore, we specify a more general discrete choice model. Furthermore, the data and the model specification for the school choice problem are presented. The analysis of free school choice in the city of Dresden, Germany, confirms the influence of most of the exogenous variables reported in the literature. The estimation results generally indicate the applicability of MEV models in a spatial context and the importance of spatial correlation in school choice modeling. Therefore, we suggest the use of more flexible and complex models than standard logit models in particular. En un contexto espacial, los patrones sustitución flexible juegan un papel importante en el modelamiento del comportamiento de las decisiones individuales. Varios problemas de correlación pueden presentarse si dos o más alternativas de elección comparten características no observables por el modelador. Los modelos de valor extremo (multivariate extreme value‐MEV) ofrecen la posibilidad de relajar la propiedad de sustitución constante (constant substitution) presente en los modelos logit multinomiales (multinomial logit‐MNL), a través de su propiedad de independencia de alternativas irrelevantes (Independence of irrelevant alternatives property ‐IIA). A menudo, los enfoques existentes en la planificación de redes escolares no toman en consideración los patrones de sustitución y de libre elección de escuela. En este artículo, los autores presentan brevemente el funcionamiento de un modelo de elección discreta (discrete choice model) para la maximización de utilidad o modelo logit anidado generalizado (generalized nested logit model‐GNL) para dar cuenta de la autocorrelación espacial. Los autores sostienen que modelos demasiado simples y restrictivos no suelen ser adecuados en un contexto de elección espacial. En contraste el modelo GNL es conveniente en términos de su computación y obtiene una estructura muy flexible de los patrones de sustitución entre las alternativas de elección. En términos generales, esta flexibilidad se logra mediante la asignación (o anidación) de las alternativas cercanas en el espacio (una alternativa puede pertenecer a varios nidos). Por lo tanto, los autores presentan un modelo de elección discreta más general. El estudio presenta además datos y la especificación del modelo para un caso de elección de escuela concreto: el análisis de libre elección de escuela en la ciudad de Dresden, Alemania. El análisis confirma la influencia de la mayoría de las variables exógenas presentes en la literatura. Los resultados de la estimación demuestran en términos generales la aplicabilidad de los modelos MEV en un contexto espacial y la importancia de la autocorrelación espacial en el modelado de elección de escuela. Los autores concluyen sugiriendo el uso de modelos más flexibles y complejos que los modelos utilizados habitualmente, en particular los modelos logit estándar. 从空间视角看,灵活的替代模式在个人行为选择建模中发挥着重要作用。当存在两个或两个以上备选方案集具有共性且无法被建模者观察到时,就可能出现相关性问题。多元极值模型（MEV）通过不相关的替代属性（IIA）实现了对多元logit模型（MNL）中常数限制的松弛替代。现有校园网络规划方法通常无法解释替代模式,而且没有考虑到自由择校因素。本文简要地建立一个封闭离散选择模型（广义嵌套（GNL）模型）,从效用最大化角度来解释空间相关性。此外分析还表明,非常简单的约束模型通常不具有足够的空间选择情境。相比之下,GNL模型计算便捷,且可以在各选择方案中获得非常灵活的替代模式。大致而言,这种灵活性大体是通过与住处位置距离上彼此靠近的替代选择分配而获得,一个给定的选择可能属于不同的住处。因此,我们给出了一个更一般的离散选择模型。此外,还给出了针对择校问题的数据和模型设定。基于德国德累斯顿市自由择校分析,证实了已有研究中多数外生变量的影响。估计结果证实了MEV模型在空间分析中的适用性以及择校模型中空间相关的重要性,并建议使用更加灵活和复杂的模型而不是标准的logit模型。     

Optimal Weights for Focused Tests of Clustering Using the Local Moran Statistic

Local spatial statistics measure and test for spatial association for a variable or variables of interest in a geographic neighborhood surrounding a predefined location. Most applications adopt a single scale of analysis but give little attention to the scale of the process generating the data. Alternatively, when the researcher is uncertain about the process scale, local statistics may examine a number of scales. In these cases, it is important to include a correction for multiple testing when evaluating the statistical significance of each local statistic, something that is rarely done. Consequently, local statistics are more likely to identify significant relationships, even when no meaningful spatial association exists. In this article, we develop a methodology for the local Moran statistic that provides both an empirical estimate of the spatial scale of association and an assessment of the significance of the statistic for that scale. The key idea is to test a number of possible choices for the statistic's weight matrix and then account for the multiple testing associated with the number of weight matrices examined. Unlike previous research, our statistic avoids the use of simulation to determine statistical significance in the presence of multiple testing. To test the validity of our approach, we constructed a numerical example to assess the statistic's performance and conducted an empirical study using leukemia data from central New York state. The developed statistic addresses the need for the empirical determination of weights and spatial scale. The test therefore addresses the common weakness of many applications, where weights are defined exogenously, with little or no thought given to either the definition or its implications. Los indicadores locales (local spatial statistics) evalúan la asociación espacial de una o varias variables de interés dada un área predefinida y sus áreas vecinas. La mayoría de dichas medidas utilizan una escala única de análisis y prestan poca atención a la escala del proceso de generación de los datos. En los casos en los que el investigador no está seguro de la escala del proceso, las los indicadores locales pueden ser evaluados a varias escalas. En dichos casos, cuando se hace la evaluación de la significancia estadística de cada indicador local, es importante incorporar una corrección para pruebas múltiples (multiple tests), un ajuste que raramente se realiza en la gran mayoría de estudios. Debido al problema de pruebas múltiples, los indicadores locales son más propensos a identificar relaciones significativas, incluso cuando no existe asociación espacial significativa alguna. En este artículo los autores desarrollan una metodología que produce un índice local de Moran que proporciona tanto una estimación empírica de la escala espacial de la asociación así como una evaluación de la importancia del indicador para dicha escala. La idea clave es poner a prueba una serie de opciones posibles para la definición de la matriz de pesos espaciales (spatial weight matrix) del índice y luego tomar en cuenta las pruebas múltiples asociadas con el número de matrices de peso examinadas. A diferencia de métodos anteriores, el indicador local propuesto evita el uso de simulaciones para determinar la significancia estadística con pruebas múltiples. Para probar la validez del enfoque propuesto, se construyó un ejemplo numérico con el fin de evaluar el desempeño del nuevo índice y se llevó a cabo un estudio comparativo a partir de datos del centro de leucemia del estado de Nueva York. El índice desarrollado responde a la necesidad de definir las ponderaciones (pesos) empíricamente y la escala espacial. De esta forma el método propuesto supera limitaciones comúnmente halladas de muchas aplicaciones en las cuales los pesos son definidos exógenamente, con poca o ninguna atención a su definición o su implicancias. 局部空间统计量可用于度量和检验预定地理区域周围邻域的空间关联。大多数情况下仅采用单一尺度的分析而较少关注数据生成过程的尺度。而当其过程尺度无法确定时,局部统计量却可能检测出多个尺度。在这些案例中,对单个局部统计量统计显著性评估建立多重检验的修正是重要的,而这却鲜有实施。因此,即使存在无意义的空间关联时,局部统计也更可能识别出显著的相关性。 本文发展了一种基于局部Moran统计的方法,提供了空间尺度关联性的经验估计以及对该尺度下统计显著性的评估。其核心思想是测试统计权重矩阵的可能选择,然后考虑与权重矩阵检验数量数目相关的多重检验。与以往研究不同,该方法在多重检验情况中避免了采用模拟来确定统计显著性。为检验其有效性,采用了数值案例来评估其统计性能,并基于纽约州中部的血癌数据进行比较研究。该方法解决了权重和空间尺度确定经验估计的需求,通过验证也相应地解决了很多应用中的普遍弱点,即权重被定义成外生变量,而很少或根本没有考虑其定义或含义。     

Which Birds of a Feather Flock Together? Clustering and Avoidance Patterns of Similar Retail Outlets

A key factor in a retailer's location decision is whether to avoid direct competitors or to join them in a cluster. A review of theoretical research provides reasons why some types of stores should locate together while others should avoid one another. Although application of the theory is straightforward for some store types, the somewhat stylized theory is ambiguous for many store types. Empirical work, which could reduce this ambiguity, faces methodological difficulties and is very limited. Few store types have been studied, and findings often are inconsistent. First, we address this problem by assessing the degree of avoidance or clustering of 54 different store types in two cities using a rich, intuitive measure that avoids common methodological difficulties encountered in previous research. We find both theoretically expected and unexpected location behavior, as well as some surprisingly complex location patterns. Second, we explore two unexpected and intriguing configurations. Finally, we discuss our results and propose further research opportunities. Un factor clave para determinar la ubicación de un local de ventas es decidir si se evitará establecerlo junto a la competencia directa o, más bien, conviene agruparse junto a ella. Si se revisa la investigación teórica del tema, encontramos motivos por los que a algunos tipos de tiendas deberían estar juntos, mientras que otros deberían evitarse completamente. Si bien la aplicación de la teoría es directa y simple para algunas clases de tiendas, en muchos otros casos, esta teoría ‐relativamente estilizada ‐, se vuelve algo ambigua. Por su parte, el trabajo empírico, que podría reducir esta ambigüedad, se enfrenta a problemas metodológicos y es muy limitado. Son pocos los casos de tipos de tiendas que se han estudiado, y los resultados son, a menudo, inconsistentes. En el presente trabajo, en primer lugar, nos referimos a este problema, evaluando el nivel de evasión o agrupamiento de 54 diferentes tipos de tiendas, en dos ciudades. Para ello utilizamos una nutrida medición intuitiva, que sortea las dificultades metodológicas de anteriores investigaciones. De este modo, encontramos tanto comportamientos de ubicación esperados como inesperados para la teoría. En segundo lugar, exploramos el caso de dos interesante configuraciones inesperadas. Finalmente, discutimos los resultados y proponemos nuevas oportunidades de investigación en el tema. 零售区位确定的一个重要因素在于是否能避免直接竞争或加入集聚。理论研究综述分析了某些类型商店应集聚分布而其他商店分布应趋于分散的原因。虽然可直接将现有理论应用于某些类型商店的研究,但程式化的理论模式在解释许多类型商店的区位选择时却模糊不清。实证工作可降低模糊性,但操作方法比较困难且应用非常有限,因为通常只有少数类型商店被用于实证分析,且其结果时常不一致。为避免这些问题,我们首先采用一种丰富、直观的方法来评估两个案例城市中54种不同商店类型的集聚度或分散度,发现了理论预期与不可预期的区位行为以及一些令人惊讶的复杂区位模式。然后,我们进一步探讨了两种不可预期的和有趣的区位配置模式。最后,讨论了本文的研究结果并给出了后续研究展望。     

A New Method of Adaptive Zoning for Spatial Interaction Models

Spatial interaction models commonly use discrete zones to represent locations. The computational requirements of the models normally arise with the square of the number of zones or worse. For computationally intensive models, such as land use–transport interaction models and activity‐based models for city regions, this dependency of zone size is a long‐standing problem that has not disappeared even with increasing computation speed in PCs—it still forces modelers to compromise on the spatial resolution and extent of model coverage as well as on the rigor and depth of model‐based analysis. This article introduces a new type of discrete zone system, with the objective of reducing the time for estimating and applying spatial interaction models while maintaining their accuracy. The premise of the new system is that the appropriate size of destination zones depends on the distance to their origin zone: at short distances, spatial accuracy is important and destination zones must be small; at longer distances, knowing the precise location becomes less important and zones can be larger. The new method defines a specific zone map for every origin zone; each origin zone becomes the focus of its own map, surrounded by small zones nearby and large zones farther away. We present the theoretical formulation of the new method and test it with a model of commuting in England. The results of the new method are equivalent to those of the conventional model, despite reducing the number of zone pairs by 96% and the computation time by 70%. Los modelos de interacción espacial suelen utilizar zonas discretas para representar áreas o puntos de interés. Los requisitos computacionales de estos modelos normalmente aumentan a razón del número de zonas elevadas al cuadrado o más. Para modelos computacionalmente intensivos como los modelos de interacción entre uso de suelo y transporte y los modelos basados en actividades para ciudades‐región, el impacto del tamaño de la zona es un problema persistente no superado aun. Esta limitación persiste a pesar de los grandes avances en la velocidad de procesamiento en computadoras, pues obliga a los modeladores a hacer concesiones entre la resolución espacial y la extensión que abarca el modelo, así como en el rigor y profundidad del análisis. En este artículo se presenta un nuevo tipo de sistema de zonas discretas que: a) tienen como objetivo reducir el tiempo de estimación de la aplicación de modelos de interacción espacial; y b) al mismo tiempo mantienen su nivel de precisión. La premisa que gobierna este nuevo sistema es que el tamaño apropiado de las zonas de destino depende de la distancia a su zona de origen: a distancias cortas, la precisión espacial es importante y las zonas de destino deben ser pequeño; a distancias mas largas, conocer la ubicación precisa es progresivamente menos importante y las zonas pueden ser mayores. El nuevo método define un mapa específico de zonas para cada zona de origen; cada zona de origen se convierte en el foco de su propio mapa, rodeada de zonas cercanas pequeñas y zonas grandes a mayor distancia. El estudio presenta la formulación teórica del nuevo método y su demostración vía un modelo de desplazamientos residencia‐trabajo en Inglaterra. Los resultados del nuevo método son equivalentes a las del modelo convencional, a pesar de reducir del número de pares de zonas en un 96% y el tiempo de cálculo en un 70%. 空间相互作用模型通常采用离散区域代表区位。模型的计算量往往与区域数量呈平方甚至更高阶增长。对于可计算的精细模型,如土地利用‐交通相互作用模型和基于行为的城市区域模型,区域尺度的依赖性是长期存在的问题,即使计算机的计算速度增加,该问题仍无法消除。因此,建模者需在模型空间分辨率和覆盖范围以及模型分析的严谨性和深度上做出权衡。本文介绍了一种新型的离散分区系统,目的在于减少空间相互作用模型估算和计算时间,同时维持其精度。新系统的前提是目标区域的适当尺度取决于与初始区域的距离：在短距离范围内,空间精确性是重要的,且目标区域必须是小的;在更远距离上,位置精度的重要性降低,目标区域可以变大。该方法为每个初始区域制定了具体的尺度地图。每个初始区域成为其自身地图的中心,被近邻的小区域和更远距离的大区域所包围。本文给出了新方法的理论公式,并以英格兰地区的通勤模型进行检验。结果显示,尽管区域对的数量减少了96%,计算时间缩短了70%,但新方法的计算结果等效于常规模型。     

A New Spatial Optimization Perspective on the Delineation of Metropolitan and Micropolitan Statistical Areas

The current method for delineating U.S. metropolitan and micropolitan statistical areas (collectively referred to as core‐based statistical areas—CBSAs) is to cluster counties based on the strength of commuting interactions between outlying areas and urban cores. The social and economic integration of a metropolitan or a micropolitan statistical area is operationalized using what we believe is an outdated, monocentric perspective on functional spatial structure: one that fixates solely on inward and reverse commuting. We propose a new spatial optimization model for delineating CBSAs that can better account for polycentric urban structure by considering all intercounty commuting linkages. Our model seeks to find the boundaries that maximize the containment of entire webs of intra‐CBSA intercounty commuting. We apply the proposed method to delineate alternative sets of metropolitan and micropolitan statistical areas for comparison with the federal government's currently defined (2010 Office of Management and Budget [OMB] standards) official CBSAs. El método actual para delimitar áreas estadísticas micropolitanas y metropolitana en los Estados Unidos (denomidado genéricamente áreas estadísticos nucleares o core‐statistical areas‐ CBSA) consiste en agrupar condados en base a la fuerza de las interacciones de los desplazamientos residencia‐trabajo entre las zonas periféricas y los núcleos urbanos. La integración social y económica de un área estadística metro y micro politana se pone en operación usando un enfoque funcional que los autores consideran obsoleto que se basa en una estructura espacial urbana monocéntrica. Dicho enfoque se limita únicamente a los desplazamientos hacia el interior y de vuelta. Los autores proponen un nuevo modelo de optimización espacial para delinear CBSAs que respresenta mejor una estructura urbana policéntrica que considera todos los desplazamientos entre condados. El modelo busca encontrar los límites que maximizan la inclusión de redes enteras de desplazamientos intra CBSA y entre condados. El método propuesto es aplicado para delinear conjuntos alternativos de áreas estadísticas metropolitanas y micropolitanas y es comparado con los límites oficiales actuales de CBSA proporcionados por gobierno federal (de acuerdo a los lineamientos de la Oficina de Administración y Presupuesto u Office of Management Budget‐OMB) en 2010). 目前用于描述美国大都市区与居住区统计区域（共同地被称为基于核心的统计区域—CBSAs）的方法,主要是基于边远地区和城市核心区间的相互作用强度对郡县进行聚类。大都市区或居住区统计区域社会与经济一体化的运作方式,采用的是一种功能空间结构上落伍的单中心视角,即仅关注内部交换或反向交换。本文提出了一种新的空间优化模型用于描述CBSAs,将所有内部通勤联系考虑在内,能更好地解释多中心城市结构。该模型力图发现能最大化包含内部CBSA通勤联系网的边界。最后,将该模型应用于大都市区和居住区的统计区域描述,并与联邦政府目前定义的官方CBSAs（管理与预算 [OMB]标准2010办公室）进行了对比研究。