The p‐Compact‐regions Problem

The p‐compact‐regions problem involves the search for an aggregation of n atomic spatial units into p‐compact, contiguous regions. This article reports our efforts in designing a heuristic framework—MERGE (memory‐based randomized greedy and edge reassignment)—to solve this problem through phases of dealing, randomized greedy, and edge reassignment. This MERGE heuristic is able to memorize (ME of MERGE) the potential best moves toward an optimal solution at each phase of the procedure such that the search efficiency can be greatly improved. A dealing phase grows seeded regions into a viable size. A randomized greedy (RG of MERGE) approach completes the regions' growth and generates a feasible set of p‐regions. The edge‐reassigning local search (E of MERGE) fine‐tunes the results toward better objectives. In addition, a normalized moment of inertia (NMI) is introduced as the method of choice in computing the compactness of each region. We discuss in detail how MERGE works and how this new compactness measure can be seamlessly integrated into different phases of the proposed regionalization procedure. The performance of MERGE is evaluated through the use of both a small and a large p‐compact‐regions problem motivated by modeling the regional economy of Southern California. We expect this work to contribute to the regionalization theory and practice literature. Theoretically, we formulate a new model for the family of p‐compact‐regions problems. The novel NMI introduced in the model provides an accurate, robust, and efficient measure of compactness, which is a key objective for p‐compact‐regions problems. Practically, we developed the MERGE heuristic, proven to be effective and efficient in solving this nonlinear optimization problem to near optimality. El problema de regiones compactas tipo p (p‐compact regions) consiste en la búsqueda de la agregación de n unidades espaciales atómicas que produzca regiones contiguas de tipo p‐compacto. Este artículo reporta los esfuerzos de los autores en el diseño de un marco heurístico MERGE (memory‐based randomized greedy and edge‐reassignment) el cual resuelve este problema a través de las fases de la negociación (dealing), codicia aleatorizada (randomized greedy), y la reasignación de bordes (edge reassignment). El heurístico MERGE es capaz de memorizar ( ME de MERGE) los mejo)res desplazamientos posibles hacia una solución óptima en cada fase del procedimiento de tal manera que la eficiencia de la búsqueda puede ser mejorada en gran medida. La fase de negociación crea regiones “sembradas” aleatoriamente y las hace crecer en diferentes tamaños . El componente de codicia aleatorio (RG de MERGE) completa la fase de crecimiento de las regiones y genera un conjunto factible de regiones tipo p. La reasignación de bordes se realiza vía una búsqueda local (E de MERGE) que afina los resultados con el fin the alcanzar los objetivos. Además, el enfoque propuesto aquí utiliza el momento de inercia normalizado (normalized momento of inertia‐NMI) como método para el cálculo de la compacidad de cada región. El artículo discute en detalle el funcionamiento de MERGE y cómo esta nueva medida compacidad puede integrarse perfectamente en las diferentes fases del procedimiento de regionalización propuesto. Para ilustrar y evaluar el desempeño de MERGE, el metodo es aplicado a dos problemas de p‐compact regions, uno grande y uno pequeño, basados en el modelado de la economía regional del sur de California. Los autores esperan que este trabajo contribuya a la literatura teórica y práctica de la regionalización. En términos teóricos, se formula un nuevo modelo de la familia de problemas de p‐compact regions. El NMI equipa al modelo con una novedosa forma de obtener una medida exacta, robusta y eficiente de compacidad, que es un objetivo clave para los problemas región compacta tipo p. En términos prácticos, se desarrolla MERGE, un procedimiento heurístico que ha demostrado ser eficaz y eficiente en la solución de este problema de optimización no lineal de manera casi óptima. p紧凑区域问题包含寻找一种聚集方法,将n个不可分割的空间单元集合成p紧凑的邻近区域。本文阐述了一种启发式架构MERGE(基于记忆的随机贪婪和边界再赋值算法),通过处理、随机贪婪和边界再分配这几个阶段解决p紧凑问题。MERGE启发式框架能存储 处理过程每个阶段中,向一个最优解的潜在最佳移动方式,从而可极大地提升搜索效率。一个处理阶段可将种子区域生长到可行大小。而一个随机贪婪阶段能完成区域增长并生成p区域的可行集。在边界再分配的局部搜索阶段对结果进行微调以达到更好的目标。此外,引入标准化的惯性矩作为每个区域紧凑度计算的选择方法。本文详细讨论了MERGE的工作原理,以及这种新的紧凑度测算方法如何能无缝地整合到所提出的区域化流程的不同阶段。通过在南部加州区域经济建模中一小一大两个p紧凑区域问题的应用,对MERGE的性能进行评估,期望该工作能够对区域化理论和实践作出贡献。理论上,提出了可解决p紧凑区域这类问题的新模型。在模型中引入新颖的标准化惯性矩这一精确的、鲁棒的和有效的紧凑度度量方法,是解决p紧凑区域问题的关键目标;实践上,本文发展了MERGE启发式框架,并证明了它在解决这种非线性优化问题近优性的有效性和高效性。     

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。     

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。     

Geographic Factors Affecting the Presence of Transhipment Services in Regional Maritime Container Markets

The presence of transhipment services in a region has previously been analyzed relative to ports and shippers with no consideration to the geographical factors of the sea basin serving the region. We hypothesize that attributes related to basin morphology also should be considered, as the processes involved in the maritime container freight market are comparable to processes in other transport markets. We show that transhipment services are relevant in those regions with closed sea basins. This article addresses the following issues: the traditional analytic methods used to determine, directly or indirectly, the presence of transhipment services; the role of transhipment in some geographic regions by estimating the rate of transhipment relative to throughput for each region; and the estimation of a statistical model that can determine the presence of transhipment by means of aggregate variables related to the morphology of a sea basin serving each region and to the socioeconomic characteristics of the region served. La presencia de servicios de transbordo en una región ha sido analizada en relación a los puertos y cargadores, sin considerar los factores geográficos de las cuencas marítimas al servicio de una región. Nuestra hipótesis es que los atributos relacionados a la morfología de las cuencas también deberían tomarse en cuenta, ya que los procesos involucrados en el mercado de contenedores de carga marítima son comparables a los procesos de otros mercados de transporte. Mostramos que los servicios de transbordo son relevantes en aquellas regiones con cuencas marítimas cerradas. El presente artículo aborda los siguientes temas: los métodos analíticos tradicionales generalmente usados para determinar, directa o indirectamente, la presencia de servicios de transbordo; el rol del transbordo en algunas regiones geográficas, a partir de la estimación de las tasas de transbordo relativas a su rendimiento (throughput) en cada región; y la estimación de un modelo estadístico que pueda determinar la presencia de transbordo a partir de variables agregadas relacionadas a la morfología de la cuenca marítima al servicio de cada región, y a las características socioeconómicas de cada región. 区域海运转运服务的分析已经将港口和航运商纳入研究范畴,但忽视了区域海洋盆地地理因素的影响。由于参与海运集装箱货运市场的过程与其他运输市场的过程具有可比性,因而本文认为和海盆形态有关的属性也应考虑在内。研究结果显示,转运服务与那些靠近海盆的区域具有相关性。本文将重点对以下问题进行阐述：过去经常用来直接或间接判断转运服务的传统分析方法;通过估计一个地区相对于自身吞吐量的转运率来判断部分地理区域在转运服务中的角色;通过区域海盆形态和社会经济属性相关的综合变量,构建能够判别转运服务的统计模型.     

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。     

A Unified Model for Dispersing Facilities

One of the important classes of facility dispersion problems involves the location of a number of facilities where the intent is to place them as far apart from each other as possible. Four basic forms of the p‐facility dispersion problem appear in the literature. Erkut and Neuman present a classification system for these four classic constructs. More recently, Curtin and Church expanded upon this framework by the introduction of “multiple types” of facilities, where the dispersion distances between specific types are weighted differently. This article explores another basic assumption found in all four classic models (including the multitype facility constructs of Curtin and Church): that dispersion is accounted for in terms of either distance to the closest facility or distances to all facilities (from a given facility), whether applied to a single type of facility or across a set of facility types. In reality, however, measuring dispersion in terms of whether neighboring facilities to a given facility are dispersed rather than whether all facilities are dispersed away from the given facility often makes more sense. To account for this intermediate measure of dispersion, we propose a construct called partial‐sum dispersion. We propose four “partial‐sum” dispersion problem forms and show that these are generalized forms of the classic set of four models codified by Erkut and Neuman. Further, we present a unifying model that is a generalized form of all four partial‐sum models as well as a generalized form of the original four classic model constructs. Finally, we present computational experience with the general model and conclude with a few examples and suggestions for future research. Una de las clases importantes dentro de los problemas de dispersión de instalaciones de servicios/infraestructura es el caso en el que la localización de un número de instalaciones debe cumplir la condición de maximizar la distancia entre cada par. La literatura especializada cita cuatro formas básicas del problema de dispersión llamados tipo p‐instalación (p‐facility) (Shier 1977; Luna y Chaudhry 1984; Kuby 1987; Erkut y Neuman, 1991). Erkut y Neuman (1991) presentan un sistema de clasificación para estas cuatro formas clásicas. Recientemente, Curtin e Iglesia (2006) ampliaron este marco metodológico al incorporar múltiples tipos de instalaciones, permitiendo que las distancias de dispersión entre diferentes tipos específicos de instalaciones sean ponderadas de manera diferente. El artículo presente explora otro supuesto básico que se encuentra en los cuatro modelos clásicos (y las modifcaciones para acomodar instalaciones multi‐tipo de Curtin e Iglesia): la dispersión es cuantificada en términos de la distancia entre una instalación dada y la instalación más cercana, o entre una instalación dada y la totalidad de las instalaciones. Este supuesto se mantiene si las distancias son aplicadas a un solo tipo de instalación o a múltiples tipos de instalaciones. Sin embargo, en realidad, tiene más sentido medir la dispersión en relación a las instalaciones vecinas, en vez de en relación a la totalidad las instalaciones. Para incorporar esta realidad a un nuevo tipo de medida intermedia de dispersión, se propone una medida llamada dispersión de suma parcial (partial‐sum dispersion). Proponemos cuatro tipos de problemas de dispersión de tipo parcial‐sum y demostramos que éstas son formas generalizadas de los cuatro modelos clásicos presentados por Erkut y Neuman (1991). Además, se presenta un modelo unificado que es una forma generalizada de los cuatro modelos tipo partial‐sum, así como una forma generalizada de las cuatro tipos en el modelo clásico. Por último, se presenta los resultados de pruebas computacionales usando el modelo general y se concluye con algunos ejemplos y sugerencias para investigaciones futuras. 设施分散问题中重要的一类是大量设施的布局,其意图是将它们在空间上尽可能离得更远。目前文献中主要讨论了4种基本形式(Shier 1977; Moon and Chaudhry 1984; Kuby 1987; Erkut and Neuman 1991)。Erkut and Neuman (1991)提出了这4种经典结构的一种分类系统。Curtin and Church (2006)引入设施“多种类型”对上述分类框架进行拓展,在特定类别之间的分散距离的权重存在不同。本文探索了在4种经典模型中所发现的另一种基本假设（包含Curtin and Church的多种类型设施结构）：无论是在单一类型设施或包括多种类型设施中,分散度在解释某一给定设施到最近设施的距离或到所有设施的距离方面都是合理的。然而,在现实中设施分散度度量方面,测量某一给定设施的邻近设施的分散度特征相比于测量给定设施的所有其他设施的散布特征通常更有意义。为解释这种分散度的中间度量,本文提出了一种称为“局部和整体”的结构,包括4种分散问题形式,它们是Erkut and Neuman 4种传统类型的广义形式。本文进而提出了一个统一模型,即所有 “局部和整体”模型和经典类型结构一种广义形式。最后,对统一模型进行了计算检验,并基于几个实证进行了总结,还提出了未来的研究建议。     

Spatial and Scale‐Dependent Controls on North American Pan‐Arctic Minimum River Discharge

Spatial patterns of minimum monthly river discharge in the North American Pan‐Arctic and its potential controls are explored with geographically weighted regression (GWR). Minimum discharge is indicative of soil water conditions; therefore, understanding spatial variability of its controls may provide insights into patterns of hydrologic change. Here, GWR models are applied to determine a suitable combination of independent variables selected from a set of eight variables. A model specification with annual mean river discharge, temperature at time of minimum discharge, and biome describes well the spatial patterns in minimum discharge. However, minimum discharge in larger watersheds is influenced more by temperature and biome distributions than it is in small basins, suggesting that scale is critical for understanding minimum river discharge. This study is the first to apply GWR to explore spatial variation in Pan‐Arctic hydrology. Factores de control espaciales y dependientes de escala en las descargas fluviales mínimas de ríos Pan‐Articos en Norteamérica. El artículo explora los patrones espaciales de caudales fluviales mínimos mensuales la región pan‐ártica de Norteamérica y sus posibles factores de control haciendo uso de una regresión ponderada geográficamente (geographically weigted regression‐GWR). Los caudales mínimos son indicadores de las condiciones del agua en el suelo, y por lo tanto el entendimiento de la variabilidad espacial de los factores que los controlan puede ayudar a comprender los patrones de cambio hidrológico. En el presente estudio, varios modelos de tipo GWR son aplicados para determinar una combinación adecuada de variables independientes seleccionadas a partir de un conjunto de ocho variables. El modelo que utiliza la media anual media de descarga fluvial, la temperatura en el momento de caudal mínimo, y el bioma, proporciona una buena descripción de los patrones espaciales en la descarga mínima. Sin embargo, en las cuencas hidrográficas grandes, la descarga mínima está más influenciada por la temperatura y la distribución de los biomas que en el caso de cuencas más pequeñas, lo que sugiere que la escala es fundamental para entender la descarga mínima fluvial. Este estudio es el primero en aplicar GWR para comprender la variación espacial en la hidrología de la región pan‐ártica. 基于GWR（地理加权回归模型）对北美泛北极地区月份最小河流流量的空间模式和潜在控制进行研究。最小流量暗示水土条件;因此,理解空间分异及控制可深刻理解水文变化的模式。GWR可从8个变量中提取一组独立变量的适当组合。通过年均河流流量、最小流量时的温度和生物群落,来描述最小下泄流量的空间格局。在大范围流域中,最小流量受到温度和生物群落分布的影响大于在小规模的流域,揭示出在河流最小流量分析中尺度是非常重要的。本文首次将GWR应用于泛北极水文空间异质性分析。     

A Spatiotemporal Analysis of Groundwater Level Changes in Relation to Urban Growth and Groundwater Recharge Potential for Waukesha County,Wisconsin

The main objective of this study was to analyze spatially and temporally groundwater level changes using geographic information systems and spatial analysis with respect to urban development, groundwater withdrawal, and groundwater recharge potential. The study focused on Waukesha County in southeastern Wisconsin, where urban development has been accelerating while groundwater has been declining over the last several decades. We analyzed data about groundwater withdrawal, groundwater level, land use/land cover, and precipitation utilizing correlation analysis, geographically weighted regression, land use change analysis, and map overlay. Our findings include the following: the extent of urban areas expanded faster in regions with high recharge potential than in those with low or moderate recharge potential; the correlation of urban growth with groundwater level is highly variable over time and space; and changes in groundwater level are strongly related to the spatial distribution of groundwater withdrawal. The study pinpointed the need to consider the spatial unevenness of groundwater withdrawal in understanding the changes in groundwater level and groundwater recharge potential for better management of groundwater resources. Un análisis espacio‐temporal de los cambios de nivel de aguas subterráneas en relación con el crecimiento urbano y de las aguas subterráneas de recarga para el Condado de Waukesha, Wisconsin El objetivo principal de este estudio es analizar espacial y temporalmente los cambios del nivel de aguas subterráneas utilizando sistemas de información geográfica (SIG) y análisis espacial con respecto al desarrollo urbano, la extracción de agua subterránea, y el potencial de recarga. El área de estudio es el condado de Waukesha, en el sureste de Wisconsin, donde el desarrollo urbano se ha acelerado mientras que las aguas subterráneas han disminuido en las últimas décadas. Se analizaron los datos sobre la extracción y nivel de aguas subterráneas, la cobertura vegetal/uso del suelo, y la precipitación utilizando un análisis de correlación, una regresión ponderada geográficamente (geographically weigted regression ‐GWR), un análisis de cambio de uso del suelo, y la superposición de mapas (map overlay). Los resultados muestran que: (1) la extensión de las zonas urbanas se incrementó más rápidamente en regiones con alto potencial de recarga que en áreas con potencial de recarga de bajo o moderado; (2) la correlación entre el crecimiento urbano y el nivel de aguas subterráneas es muy variable tanto temporal como espacialmente; y, (3) los cambios en el nivel de aguas subterráneas están fuertemente relacionados con la distribución espacial de las actividades de extracción del recurso. El estudio identificó la necesidad de considerar la irregularidad del patrón espacial de la extracción de aguas subterráneas con el fin de mejorar la comprensión de los cambios en el nivel y el potencial de recarga y así promover una mejor gestión de los recursos hídricos subterráneos. 本研究主要目的在于通过地理信息系统(GISs)和空间分析的时空视角,对城市发展的地下水水位变化,地下水开采和地下水潜在补给进行分析。本文研究区为威斯康星州东南部的沃基肖县,该区在过去近几十年里城市快速增长而地下水急剧减少。通过地下水开采、地下水水位、LUCC（土地利用/土地覆盖LULC）和降水的数据分析,采用方法包括相关分析、地理加权回归模型（GWR）、土地利用变化分析和地图叠加分析。研究结果包括：（1）高地下水补给的城市地域范围的扩大幅度快于中等或低补给地区;（2）城市增长与地下水水位的相关性在时间和空间上是高度变化的;（3）地下水开采的空间分布与地下水位的变化呈强相关。研究精确地指出,为更好管理地下水资源,在理解地下水位变化和地下水潜在补给时需考虑地下水开采的空间不均匀。     

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。     

Using Simulated Data to Examine the Determinants of Acute Hospital Demand at the Small Area Level

The aim of this article is to establish whether spatial variation exists in acute hospital utilization in Ireland and, if it does, to identify the microlevel factors influencing this variation. First, an alignment process is used to calibrate the acute inpatient attendance and nights spent in hospital variables produced by a spatial microsimulation model at both the national and the subnational levels. Comparing the results of the national and subnational alignment allows us to examine whether spatial variation exists. Second, after establishing that hospital utilization displays a significant spatial pattern, we use a nationally representative survey to determine which individual‐level factors significantly affect inpatient attendance and the number of nights spent in hospitals. Using the calibrated data from the aforementioned spatial microsimulation model, we examine whether the spatial patterns of those variables found to influence hospital utilization match the spatial pattern of actual hospital utilization rates at the small area, electoral division level. That is, are the individuals/areas with the highest demand for acute hospital services utilizing acute hospital services? Finally, the results of this research are discussed in relation to both the national and international literature. El objetivo de este artículo es determinar si existe variación espacial en la utilización aguda y urgente (acute) de hospitales en Irlanda, y de ser así, identificar los factores microeconómicos que influyen en esta variación. En primer lugar, se utiliza un proceso de alineación para calibrar las variables de concurrencia (asistencia) de pacientes hospitalizados con casos agudos y de noches de estancia en el hospital, producidas por un modelo microsimulación espacial, tanto para niveles nacionales como subnacionales. Comparar los resultados de alineación de los niveles nacionales y subnacionales nos permite examinar si existe variación espacial. En segundo lugar, después de establecer que la utilización de hospitales muestra un patrón espacial significativo, empleamos una encuesta (un censo) nacional representativa para determinar qué factores a nivel individual afectan significativamente la concurrencia de pacientes hospitalizados y el número de noches de estancia en los hospitales. Al usar los datos calibrados del ya mencionado modelo de microsimulación espacial, analizamos si los patrones espaciales de esas variables que influyen en la utilización de hospitales concuerdan con el patrón espacial de las tasas reales (existentes) de utilización hospitalaria al nivel de las áreas pequeñas de división electoral (DE). En otras palabras, ¿Son las/los individuos/áreas con la mayor demanda de casos agudos de servicios de hospitalización las/los que están utilizados los servicios de hospitalización aguda? Finalmente, los resultados de esta investigación se analizan (discuten) en relación a la literatura especializada nacional e internacional. 本文的研究目的在于通过建立模型以检验爱尔兰急症医院的利用是否存在空间分异。如果存在空间分异,则识别影响其空间分异的微观尺度的驱动因子。首先,在国家和地方两个尺度,通过空间微观模型对所要构建模型的求诊人数及他们花费的夜间数进行校正和调整,并通过对比国家与地方两个尺度的校准结果,来检验其是否存在空间分异。其次,通过建立的模型检验出急诊医院的利用具有显著的空间模式,利用一份具有全国代表性的调查以确定哪些个体层面因素显著影响着求诊人数与在医院花费的夜间数。利用上述空间微观模拟模型检测影响医院利用的那些变量的空间模式,与实际的医院利用率的空间模式在被划分的小区域尺度上是否匹配。也就是说,这些对急症医院服务具有最大需求的个体或区域是否真正实际在使用着这些服务。最后,将本文结果与国内和国际文献进行了相关探讨。.     

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。     

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。     

The Spatial Extent of Criminogenic Places: A Changepoint Regression of Violence around Bars

Crime scientists have long known that crime clusters near certain places such as drinking establishments, although the spatial parameters of that clustering are less established. This article proposes a methodology to estimate a distance beyond which there is significantly less evidence of a correlation between locations and concentrations of crime. The technique uses changepoints derived from a segmented regression applied to spatial buffers emanating from around particular crime‐generating land uses. Geographic information system techniques are used to create a series of buffers to determine the density of crime around sites. A changepoint Poisson regression of the buffer midpoints is used to estimate the distance beyond which crime densities do not appear to decline significantly with increasing distance. A case study of violent crime around 1,282 bars in Philadelphia, Pennsylvania, for 2008 reveals that violence is highly clustered within 25.9 m (85 feet) then dissipates rapidly, a pattern that is not replicated using control sites (fire stations). This is an estimate of the spatial extent of violence around bars, and the technique could be used to estimate the extent of other crimes around a variety of crime‐generating locations. Expertos en el estudio del crimen saben desde hace tiempo que los delitos violentos se concentran cerca de algunos lugares tales como establecimientos de bebidas, aunque los parámetros espaciales de dichas aglomeraciones son menos conocidos. Este artículo propone una metodología para estimar la distancia máxima a partir de la cual hay significativamente menos evidencia de una correlación entre puntos de interés y las aglomeraciones de crimen. La técnica empleada utiliza puntos de cambio (changepoints) derivados de una regresión segmentada (segmented regression) aplicada a las zonas de amortiguamiento (buffers) generadas en torno a usos del suelo particulares asociados a delincuencia. Técnicas SIG (Sistema de Información Geográfica) son utilizadas para crear una serie de buffers y determinar la densidad de delitos en torno a la ubicación de cada establecimiento (bar). Una regresión Poisson de tipo changepoint de los puntos medios de los buffers es empleada para estimar la distancia a partir de la cual las densidades del crimen no disminuyen significativamente con la distancia. Un estudio de caso de los delitos violentos en torno a 1.282 bares en Filadelfia, Pennsylvania en 2008 revela que la violencia está muy concentrada dentro de un radio de 25.9 m (85 pies) y luego se disipa rápidamente, un patrón que no se replica cuando el análisis es aplicado a sitios de control (estaciones de bomberos). El resultado es una estimación de la extensión espacial de la violencia alrededor de bares y la conclusión que la técnica podría ser utilizada para estimar la extensión de otros delitos en torno a una gran variedad de lugares asociados con la generación de la delincuencia. 犯罪学家早已明晰犯罪集聚于某些特定区域（如酒吧）的周围,尽管较少地构建这类聚集的空间参数。本文提出了一种方法可估算在一定距离之外,区位与犯罪集聚程度间相关性呈显著减少的证据。将从分段回归中获得的变异点应用于犯罪发生地的空间缓冲区。地理信息系统（GIS）技术用于产生一系列缓冲区以确定地点周围的犯罪密度。缓冲区中点的变异点泊松回归用于估算超出犯罪密度区不呈现随距离增加而显著衰退的距离。本文以宾夕法尼亚州费城1282个酒吧周围暴力犯罪为案例进行研究,揭示出2008年暴力犯罪集聚于25.9m的范围内,并在该距离之外的迅速消失,而当控制点选为消防站时该格局不再出现。实验表明,这是一种估算酒吧暴力犯罪空间范围的方法,并且该技术可用于估算不同类型犯罪产生地的距离范围。     

Regional Coverage Maximization: A New Model to Account Implicitly for Complementary Coverage

Achieving the greatest coverage using limited resources has long been a concern for regional planners. Since the 1970s, a variety of models have been studied and relied upon. Finding ways to best represent geographical space remains a challenge to many researchers. Solutions suggested by models vary greatly with different space representation schemes. For example, in the past, points have been widely adopted to represent spatial demand for coverage. However, this simple abstraction of geographical space could bring about inaccuracies and uncertainties, and often compromises its solution quality. Considering that demand can be area based, which is beyond points, objects of different shapes have been proposed as an alternative for representation. With advances in geographic information systems (GISs), the new representation scheme using objects has recently received much attention. Compared with the straightforward point‐based abstraction, spatial object representation poses considerable challenges to both model formulation and computation capability. This article revisits model development for the problem of regional coverage maximization and proposes a new formulation where coverage of spatial demand is implicitly modeled. Model testing is conducted through an application to warning siren siting in Dublin, Ohio, which has been studied by other researchers. Results demonstrate the effectiveness of the new model when compared with the existing models. Uno de los objetivos comunes en la planificación regional es lograr la máxima cobertura de un servicio con recursos limitados. Desde la década de los 70s se vienen utilizado una serie de modelos conocidos. Sin embargo, la representación adecuada del espacio geográfico de dichos modelos sigue siendo un problemática para muchos investigadores. Las soluciones derivadas de los modelos varían considerablemente de acuerdo a los diferentes esquemas de representación utilizados. El uso de puntos por ejemplo, ha sido ampliamente utilizado en el pasado como esquema de representación espacial de la demanda a ser cubierta por el servicio. Sin embargo, esta simple abstracción del espacio geográfico puede provocar imprecisiones e incertidumbres que a menudo afectan la calidad de la solución matemática del modelo. En contraste, si la demanda se define como un área que abarca una extensión que va más allá de los puntos es posible proponer—como lo han hecho varios recientemente‐ el uso de objetos espaciales (de formas variadas) como una alternativa sensata de representación. Con los avances en los sistemas de información geográfica (SIG), este nuevo esquema de representación ‐que usa objetos especiales‐ han recibido considerable atención. En contraste con esquemas sencillos como el basado en puntos, la representación de objetos espaciales presenta varios desafíos en cuanto a la formulación y computación del modelo. El presente artículo reseña el desarrollo del modelamiento del problema de máxima cobertura regional (problem of regional coverage maximization) y propone una nueva formulación en la cual la cobertura de la demanda en el espacio es modelada de manera implícita. La evaluación del modelo se realiza a través de una aplicación que usa datos de la ubicación sirenas de alarma en Dublín, Ohio. Los resultados demuestran la eficacia del nuevo modelo en comparación con los modelos existentes. 利用有限资源实现最大覆盖一直广受区域规划者关注。自20世纪70年代以来,发展了大量针对这一问题的模型研究。寻找最佳的地理空间表达方式仍是研究者面临的一大挑战。不同模型对于不同的空间表达模式变化很大。比如过去空间覆盖需求多采用点集表达。然而,这种简单的地理空间抽象方法可能会引起不精确性和不确定性,通常也会导致解决方案质量下降。考虑到需求可能是基于区域而非基于点,不同形状的对象已经被当作空间表达可替代的方式。随着GIS技术的进步,基于对象空间表达的新方案近来备受关注。较之于直接基于点的空间抽象,空间对象表达在模型的形式化表达和计算性能上均面临相当大的挑战。本文回顾了区域最大覆盖问题模型研究的发展历程,提出了一个新的蕴含空间覆盖建模需求的模型。以曾被诸多学者研究过的俄亥俄州都柏林的报警器选址问题为例对模型进行检验,结果显示新模型较现有模型更为有效。     

Continuous‐Time Modeling with Spatial Dependence

(Spatial) panel data are routinely modeled in discrete time (DT). However, compelling arguments exist for continuous‐time (CT) modeling of (spatial) panel data. Particularly, most social processes evolve in CT, so that statistical analysis in DT is an oversimplification, gives an incomplete representation of reality, and may lead to misinterpretation of estimation results. The most compelling reason for a CT approach is that, in contrast to DT modeling, it allows adequate modeling of dynamic adjustment processes. This article introduces spatial dependence in a CT modeling framework. We propose a nonlinear structural equation model (SEM) with latent variables for estimation of the exact discrete model (EDM), which links CT model parameters to DT observations. The use of a SEM with latent variables enables a specification that accounts for measurement errors in the variables, leading to a reduction of attenuation bias (i.e., disattenuation). The SEM‐CT model with spatial dependence developed here is the first dynamic SEM with spatial dependence. A simple regional labor market model for Germany, comprising changes in unemployment and population as endogenous state variables, and changes in regional average wages and in the structure of the manufacturing sector as exogenous input variables, illustrates this spatial econometric SEM‐CT framework. El modelamiento de datos panel espaciales se realiza habitualmente utilizando una conceptualización del tiempo discreto (TD). Sin embargo, existen argumentos de peso para conceptualizar el tiempo de manera continua (TC). En concreto, la mayoría de procesos sociales se desarrolla en TC, por lo que el análisis estadístico en DT trae como consecuencia una simplificación excesiva de los procesos, da una representación incompleta de la realidad, y puede conducir a una interpretación errónea de los resultados de la estimación. La razón más convincente para el uso de un enfoque CT es que a diferencia de modelos DT, una conceptualización CT permite el modelado adecuado de los procesos de ajuste dinámico (dynamic adjustment). Este artículo incorpora la dependencia espacial en un marco de modelamiento con CT. Los autores proponen un modelo de ecuaciones estructurales no lineal (nonlinear structural equation model ‐SEM) con variables latentes para la estimación del modelo discreto exacto (exact discrete model‐EDM), que vincula los parámetros del modelo CT a las observaciones de DT. El uso de un SEM con variables latentes permite una especificación que da cuenta de los errores de medición en las variables, dando lugar a una reducción del sesgo de atenuación (es decir, “desatenuacion”). El modelo SEM‐CT con dependencia espacial desarrollado en el presente estudio es el primer SEM dinámico con dependencia espacial. Para ilustrar el marco conceptual SEM‐CT los autores presentan un modelo simple del mercado laboral regional de Alemania. El modelo está compuesto por los cambios en el desempleo y la población como variables endógenas de estado, y los cambios en los salarios regionales promedio y en la estructura del sector manufacturero como variables de entrada exógenas. （空间）面板数据通常基于离散时间（DT）进行建模。然而更令人信服的观点是基于连续时间（CT）进行（空间）面板数据建模。特别是多数社会过程均在连续时间中演化,基于离散时间的统计分析可能过度简化,使得对现实状况的表达不完备,并可能导致对估计结果的错误解释。相比于离散时间（DT）建模,连续时间（CT）建模最具说服力的原因在于在建模过程中允许足够多的动态调整。本文介绍了CT模型框架中的空间依赖性。把CT模型参数链接到DT观察值中,我们提出了用于估计精确离散模型（EDM）的包含潜变量的非线性结构方程模型（SEM）。包含潜在变量的SEM提供了变量测量误差的计算方案,使得衰减偏差（如反衰减性）减小。本文了提出的空间相关SEM‐CT模型是第一个动态空间相关的SEM模型,并以德国一个简单的区域劳动力市场模型为例,以失业和人口构成变化为内生状态变量,以区域平均工资和制造业结构部门变化为外生输入变量,阐述了该空间计量SEM‐ CT模型的框架。     

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。     

Spatial Patterns of March and September Streamflow Trends in Pacific Northwest Streams, 1958–2008

Summer streamflow is a vital water resource for municipal and domestic water supplies, irrigation, salmonid habitat, recreation, and water‐related ecosystem services in the Pacific Northwest (PNW) in the United States. This study detects significant negative trends in September absolute streamflow in a majority of 68 stream‐gauging stations located on unregulated streams in the PNW from 1958 to 2008. The proportion of March streamflow to annual streamflow increases in most stations over 1,000 m elevation, with a baseflow index of less than 50, while absolute March streamflow does not increase in most stations. The declining trends of September absolute streamflow are strongly associated with seven‐day low flow, January–March maximum temperature trends, and the size of the basin (19–7,260 km²), while the increasing trends of the fraction of March streamflow are associated with elevation, April 1 snow water equivalent, March precipitation, center timing of streamflow, and October–December minimum temperature trends. Compared with ordinary least squares (OLS) estimated regression models, spatial error regression and geographically weighted regression (GWR) models effectively remove spatial autocorrelation in residuals. The GWR model results show spatial gradients of local R ² values with consistently higher local R ² values in the northern Cascades. This finding illustrates that different hydrologic landscape factors, such as geology and seasonal distribution of precipitation, also influence streamflow trends in the PNW. In addition, our spatial analysis model results show that considering various geographic factors help clarify the dynamics of streamflow trends over a large geographical area, supporting a spatial analysis approach over aspatial OLS‐estimated regression models for predicting streamflow trends. Results indicate that transitional rain–snow surface water‐dominated basins are likely to have reduced summer streamflow under warming scenarios. Consequently, a better understanding of the relationships among summer streamflow, precipitation, snowmelt, elevation, and geology can help water managers predict the response of regional summer streamflow to global warming. Patrones espaciales de las tendencias de los caudales de marzo y septiembre en el Pacífico Noroccidental. Los caudales (streamflows) de verano son recursos hídricos vitales para el abastecimiento de agua municipal y domestico así como para el riego agrícola, el hábitat de los salmónidos, la recreación, y para varios servicios de los ecosistemas en el Pacífico Noroccidental (Pacific Nortwest‐PNW) de los Estados Unidos. Este estudio identifica tendencias negativas considerables en los caudales absolutos de septiembre en la mayoría de las 68 estaciones de medición situadas en ríos y arroyos no regulares del PNW entre 1958 y 2008. La proporción del caudal de marzo con respecto al caudal anual aumenta en la mayoría de las estaciones situadas a más de 1000 metros de altitud, que tienen un índice de caudal base (base flow index‐BFI) de menos de 50, pero se mantiene estable en el resto (la mayoría) de las estaciones. Las tendencias decrecientes de los caudales absolutos de septiembre están fuertemente asociadas con el caudal mínimo para siete días (seven‐day low), con las tendencias de temperatura máxima entre enero y marzo, y con el tamaño de la cuenca (19‐7,260 km2). Las tendencias crecientes de la proporción del caudal total correspondiente a marzo están asociadas con la elevación, con un equivalente a agua de la nieve de abril (one April snow wáter equivalent ‐SWE), con la precipitación de marzo, el center timing (TC) de los caudales, y con las tendencias de temperatura mínima entre octubre y diciembre. En comparación con los estimados de modelos de regresión de tipo mínimos cuadrados ordinarios (ordinary least squares‐OLS), los modelos de regresión de error espacial (spatial error regression‐SER) y de regresión ponderada geográficamente (geographically weighted regression‐GWR) eliminan eficazmente la autocorrelación espacial en los residuos. Los resultados del modelo GWR producen mapas con gradientes espaciales donde los valores de los R² locales son consistentemente más altos en las cascadas del norte. Este resultado pone de manifiesto que diferentes factores hidrológicos del paisaje, tales como la geología y la distribución estacional de la precipitación, también influyen en las tendencias de los caudales en el PNW. Adicionalmente, los resultados del modelo de análisis espacial muestran que la inclusión de diversos factores geográficos ayuda a aclarar la dinámica de las tendencias de los caudales en un área geográfica grande, corroborando la mayor utilidad de modelos con enfoque de espacial sobre modelos. Los resultados indican también que en cuencas transicionales (entre lluvia y nieve) donde predominan las aguas superficiales existe una probabilidad más alta de reducccion de caudal de verano en el contexto de escenarios de calentamiento. En consecuencia, una mejor comprensión de las relaciones entre caudal de verano, la precipitación, el derretimiento de nieve, la elevación y la geología puede ayudar a los gestores del agua a predecir la respuesta de los caudales de verano en un escenario de calentamiento global. 夏季径流是美国太平洋西北部地区(PNW)市政与居民水供应、灌溉、鱼类栖息、娱乐及水相关生态系统服务的重要来源。本研究通过1958–2008年PNW地区68个地理位置上未调节的径流测量站分析揭示出九月绝对径流量与该地区水来源呈显著的负相关趋势。三月径流占年际径流量的比例在大多数海拔超过1000米的地区是增加的,然而大多数地区基本径流指数（BFI）少于50,表明三月绝对径流量在多数地区并没有增加。九月绝对径流量的下滑趋势与年均为期7天的低流量,1月–3月最大温度趋势及流域面积（19–7,260 km²）呈强相关性,而三月绝对径流量微量增加的趋势则与海拔高度,四月一日的雪水当量（SWE）,三月降水,径流中心时序（CT）和十月至十二月最小温度趋势相关。与OLS(普通最小二乘法估计)回归模型相比,空间滞后回归（SER）和地理加权回归模型（GWR）能有效剔除空间自相关的残差而更有效。GWR结果显示局部R²值在空间上渐变梯度,并且在北美洲喀斯喀特山脉（Cascade）：北部地区高于其他地区。该发现表明不同水文景观因子,如地质、降水的季节分布,也会对PNW的径流趋势产生影响。另外,我们的空间分析模型结果显示,考虑多种地理因素可解析大面积的地理区域中径流量空间分布趋势的动力机制, 为预测径流趋势提供一种优于OLS空间估计回归模型的空间分析方法。结果表明气候变暖背景下,季节性降水、地表水主导的流域极可能减少夏季径流量。因此,更好地理解夏季径流量与降水、融雪水、海拔和地质的关系,可帮助水资源管理者预测区域夏季径流对全球变暖的响应。     

Geoadditive Models for Regional Count Data: An Application to Industrial Location

We propose a geoadditive negative binomial model (Geo‐NB‐GAM) for regional count data that allows us to address simultaneously some important methodological issues, such as spatial clustering, nonlinearities, and overdispersion. This model is applied to the study of location determinants of inward greenfield investments that occurred during 2003–2007 in 249 European regions. After presenting the data set and showing the presence of overdispersion and spatial clustering, we review the theoretical framework that motivates the choice of the location determinants included in the empirical model, and we highlight some reasons why the relationship between some of the covariates and the dependent variable might be nonlinear. The subsequent section first describes the solutions proposed by previous literature to tackle spatial clustering, nonlinearities, and overdispersion, and then presents the Geo‐NB‐GAM. The empirical analysis shows the good performance of Geo‐NB‐GAM. Notably, the inclusion of a geoadditive component (a smooth spatial trend surface) permits us to control for spatial unobserved heterogeneity that induces spatial clustering. Allowing for nonlinearities reveals, in keeping with theoretical predictions, that the positive effect of agglomeration economies fades as the density of economic activities reaches some threshold value. However, no matter how dense the economic activity becomes, our results suggest that congestion costs never overcome positive agglomeration externalities. Nuestra propuesta se basa en un modelo geoaditivo binomial (Geo‐NB‐GAM) para datos de recuento regionales (regional count data) que nos permitan abordar simultáneamente distintos temas metodológicos importantes como la concentración espacial (clustering), no linealidades y sobre‐dispersión. Este modelo es aplicado al estudio de determinantes de localización de nuevas inversiones de tipo greenfield internas (inward greenfield investments) que se dieron entre 2003 y 2007, en 249 regiones europeas. Luego de presentar el conjunto de datos y de mostrar la presencia de sobre‐dispersión y agrupación (concentración) espacial, examinamos el marco teórico que motiva los determinantes de localización incluidos en el modelo empírico, y resaltamos algunas de las razones por las que las relaciones entre ciertas co‐variables y la variable dependiente podrían ser no lineales. La sección subsiguiente comienza con descripción de las soluciones propuestas por la literatura anterior para abordar la concentración espacial, no linealidades, y sobre‐dispersión, para luego presentar el Geo‐NB‐GAM. El análisis empírico muestra el buen desempeño del Geo‐NB‐GAM. Particularmente, la inclusión del componente geo‐aditivo (una superficie de tendencia espacial suavizada) nos permite controlar heterogeneidades espaciales no observadas que inducen a la concentración espacial. Al permitir no linealidades se revela ‐continuando con las predicciones teóricas‐ que el efecto positivo de las economías de aglomeración se desvanece a medida que la densidad de las actividades económicas alcanza un umbral de valor. Sin embargo, sin importar cuán densa llegue a ser la actividad económica, nuestros resultados sugieren que los costes de congestión nunca superan las externalidades de aglomeración positivas. 本文提出了一种应用于区域统计数据的负二项式地理加性模型,它能够同时处理包括空间聚类、非线性和过度离散等多种重要的方法论问题。将该模型应用于2003‐2007年的249个欧洲案例区,探讨其内部绿地投资的区位因子。在揭示了数据集样本分布具有过度离散与空间聚类特征后,我们对所构建的关于区位驱动因子的实证模型进行了核查,以确定是否遗漏重要变量,并高亮显示为何有些变量与因变量的关系可能是非线性的。本文后续部分首先描述了已有文献在解决空间聚类、非线性与过度离散等情景下的解决方案,并简要介绍了本文的Geo‐NB‐GAM模型。实证分析表明,该模型具有良好的模拟效果,尤其是地理加性成分（一种平滑的空间趋势面）在处理包括空间聚类在内的未被关注的空间异质性。非线性模型揭示出集聚经济的正向效应,随着经济活动密度阈值呈衰减趋势,这一点和理论预测是一致的。然而,本文结果显示无论经济活动的密度呈现何种变化,正向集聚的外部效应仍大于拥挤成本。.     

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。     

Nonparametric Estimation of the Spatial Connectivity Matrix Using Spatial Panel Data

We use moments from the covariance matrix for spatial panel data to estimate the parameters of the spatial autoregression model, including the spatial connectivity matrix W. In the unrestricted spatial autoregression model, the parameters are underidentified by one when W is symmetric. We show that a special case exists in which W is asymmetric and its parameters are exactly identified. If the panel data are stationary and ergodic, spatially and temporally, the estimates of W and the spatial autoregression coefficients are consistent. Spatial panel data for house prices in Israel are used to illustrate this methodology. Los autores usan momentos de una matriz de covarianza para datos panel espaciales para estimar los parámetros del modelo de autoregresión espacial (spatial autoregressive model), incluyendo la matriz de conectividad (o de ponderación) espacial W. En el modelo de autoregresión espacial sin restricciones, los parámetros están sub‐identificados por un valor de uno en los casos que la matriz W es simétrica. Los autores demuestran que existe un caso especial en el cual la matriz W es asimétrica y sus parámetros tienen cálculo exacto. Si los datos panel son estacionarios y ergódicos, espacial y temporalmente, los estimados de W y el coeficiente de autoregresión espacial son consistentes. Para ilustrar la metodología propuesta, los autores usan datos‐panel espaciales de precios de vivienda en Israel. 本文通过采用空间面板数据的协方差矩阵对包含空间相关矩阵W的空间自回归模型进行参数的矩估计。在无约束空间自回归模型中,W是对称矩阵时,参数可由其估计得到。本文展示了一种W是对称矩阵且其参数能够被精确估计的特殊情况。如果面板数据在时间与空间特征上具有平稳性和遍历性,那么W和空间自回归参数的估计是一致的。最后,针对以色列住房价格的空间面板数据采用此方法进行实证研究。