明清京杭大运河数字沙盘：整合气候、粮价、人口数据，模拟漕运衰退的经济影响，空间分辨率≤1km2，时间精度至月，模拟时段1415 - 1901年 🆔 ID: 365669 ✅ 可用
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采用ArcGIS Pro 3.1与Python 3.9构建数字沙盘，集成多源数据，数据融合误差≤3% 🆔 ID: 365670 ✅ 可用
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运用ENVI 5.6处理历史气候数据（1415 - 1901），包括降水、气温，空间插值精度≤0.5℃（气温）、≤50mm（降水） 🆔 ID: 365671 ✅ 可用
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整合清代粮价数据（1644 - 1901），涵盖全国主要府州，数据缺失率≤5%，价格波动分析采用HP滤波法 🆔 ID: 365672 ✅ 可用
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引入Markov链模型模拟人口迁移（1415 - 1901），预测精度≥82%，人口数据分辨率至县级 🆔 ID: 365673 ✅ 可用
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构建漕运网络拓扑模型，节点包括码头、闸口，边表示河道，网络连通性≥90%，节点数≥1200个 🆔 ID: 365674 ✅ 可用
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运用系统动力学模型模拟漕运衰退对经济的影响，变量包括粮价、人口、商业税收，模拟步长为月 🆔 ID: 365675 ✅ 可用
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通过空间自相关分析（Moran's I = 0.72）验证漕运衰退与粮价波动的空间关联，显著性p < 0.01 🆔 ID: 365676 ✅ 可用
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量化漕运衰退对沿线城市人口增长的影响，人口增长率下降≥1.5%/年的城市占比≥38% 🆔 ID: 365677 ✅ 可用
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分析气候因子（降水、气温）对漕运效率的影响，相关系数分别为 - 0.68（降水）、0.71（气温） 🆔 ID: 365678 ✅ 可用
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采用多元线性回归模型分析粮价波动与漕运量的关系，模型解释率R2 ≥ 0.81 🆔 ID: 365679 ✅ 可用
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模拟漕运衰退情景下，沿线地区商业税收下降幅度≥25%的区域占比≥42% 🆔 ID: 365680 ✅ 可用
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运用缓冲区分析（半径10km）量化漕运码头周边人口密度变化，密度下降≥15%的码头占比≥33% 🆔 ID: 365681 ✅ 可用
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通过时间序列分析（ARIMA模型）预测漕运衰退后粮价的长期趋势，预测准确率≥80% 🆔 ID: 365682 ✅ 可用
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构建经济影响评估指标体系，包括GDP增长率、就业率，指标权重采用AHP法确定 🆔 ID: 365683 ✅ 可用
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量化漕运衰退对农业灌溉用水分配的影响，灌溉用水占比变化≥10%的区域占比≥28% 🆔 ID: 365684 ✅ 可用
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运用空间插值法（Kriging）重建历史粮价空间分布，空间误差≤0.3元/石 🆔 ID: 365685 ✅ 可用
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分析漕运衰退与区域间贸易量的相关性，相关系数为 - 0.74，显著性p < 0.01 🆔 ID: 365686 ✅ 可用
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采用系统聚类分析（欧氏距离）对沿线地区经济影响类型进行分类，聚类数≥5类，聚类效果良好（轮廓系数≥0.6） 🆔 ID: 365687 ✅ 可用
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模拟漕运衰退情景下，人口向非漕运依赖型产业转移的比例≥12%的区域占比≥31% 🆔 ID: 365688 ✅ 可用
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通过敏感性分析确定影响漕运衰退经济影响的关键因子，排序前3位的因子累计贡献率≥72% 🆔 ID: 365689 ✅ 可用
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运用网络分析法评估漕运网络节点的重要性，中心性指标（度中心性、介数中心性）排名前20的节点占比≥35% 🆔 ID: 365690 ✅ 可用
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量化漕运衰退对沿线地区城市化进程的影响，城市化率增速下降≥0.8%/年的区域占比≥45% 🆔 ID: 365691 ✅ 可用
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采用空间杜宾模型分析漕运衰退对周边地区经济的溢出效应，空间滞后系数≥0.65 🆔 ID: 365692 ✅ 可用
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分析气候异常（干旱、洪涝）年份漕运衰退的经济损失，平均损失占当年GDP比重≥3.2% 🆔 ID: 365693 ✅ 可用
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构建漕运衰退经济影响的动态模拟模型，模拟周期为年，模拟时长≥486年，模型稳定性≥90% 🆔 ID: 365694 ✅ 可用
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运用地理加权回归（GWR）分析漕运衰退对不同地区粮价影响的差异，局部R2 ≥ 0.75 🆔 ID: 365695 ✅ 可用
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量化漕运衰退对沿线地区手工业发展的影响，手工业产值占比下降≥8%的区域占比≥37% 🆔 ID: 365696 ✅ 可用
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通过模拟不同漕运衰退情景（轻度、中度、重度），经济影响程度差异显著（F值≥12.5，p < 0.01） 🆔 ID: 365697 ✅ 可用
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运用箱线图分析漕运衰退前后沿线地区经济指标（粮价、人口、商业税收）的分布变化，中位数变化显著（p < 0.05） 🆔 ID: 365698 ✅ 可用
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