利用GRACE及气象数据评估GLDAS水文模型在青藏高原的适用性

以青藏高原地区为研究背景，以评估水文模型在该区的影响因素、改善条件及其整体适应性为研究目标，利用GRACE重力卫星对比水文模型模拟的陆地水变化，以及地面气象实测数据对比降雨与温度两项重要指标，采用相关与误差分析法评价水文模型输入参数，将其作为模型预测数据与实际观测数据进行对比分析。结果表明，GLDAS/Noah各项指标与GRACE更为相近，降雨与气温数据除夏冬两季存在幅值差异外，整体上周年幅值与相位都存在较高NSE系数，表明GLDAS模型的降雨及气温输入参数与地面观测数据有较高的一致性。     

山东省地理国情信息综合统计分析技术与实现

地理国情统计分析工作是地理国情数据向地理国情信息、地理国情知识乃至决策智慧转化与提升的重要方法与技术手段。鉴于地理国情综合统计是一项计算密集型、知识密集型、学科交叉的复合型工作,难度大、牵涉面广,目前省级尺度工作开展需进行多项关键技术研究与攻关。该研究从基于指标模型自由组合及统计分析范围自由选择的地理国情信息统计分析计算、基于一致性哈希高容错性算法实现地理数据的高效运算、基于统计知识库的统计分析专题地图快速精细化制图模式、基于归一化方法实现统计分析主题指标分级评估体系等4个方面关键技术入手,创新性的完成山东省地理国情信息综合统计分析工作,取得了软件系统、指标模型、报告、专题图等多项成果。成果在多个政府部门与科研机构得到应用,为部门、科研机构相关处室业务整合与统筹规划,宏观数据对比分析,量化决策向大数据决策转变等提供有力技术支撑和可靠依据。     

湖南地区加权平均温度的影响因素分析及建模

利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站连续3 a（2012～2014年）的观测数据，以数值积分法计算的大气加权平均温度（Tm）作为参考值，分析Tm与地面气温Ts、水汽压es及大气压Ps之间的相关性，并基于最小二乘原理建立湖南地区多因子Tm模型。研究结果表明，Tm与地面温度Ts和水汽压es呈正相关性，与大气压Ps呈负相关；Bevis模型的Tm偏差主要分布在0～4 K之间，存在一定的系统偏差，而基于Ts单因子的Tm模型偏差主要分布在-2~3 K之间；双因子与三因子精度相当，但均优于单因子模型。总体而言，基于地面气温Ts和水汽压es的双因子Tm模型的精度优于基于Ts的单因子模型，更优于Bevis模型，适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。     

省级主体功能区划的交通优势度的分析与应用——以河北省为例

交通是联系地理空间和社会经济活动的纽带.在我国主体功能区划评价中,交通优势度是其中一项重要指标.本文利用最新的基础地理数据及相关统计资料,以河北省147个县域为基本评价单元,进行了GIS空间分析.其构建了河北省交通优势度评价模型,运用层次分析法确定了交通网络密度、交通干线影响度、区位优势度三个因子的权重:0.267、0...     

顾及多因子影响的中国西部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国西部地区地形起伏较大等情况,分析大气加权平均温度（T_m）与测站高程、地面温度的关系,利用2014～2016年探空数据,在Bevis模型基础上建立一种与地面温度、高程和季节变化有关的新T_m模型。以2017年探空数据为参考值,对新模型进行精度分析,并与广泛使用的Bevis模型和GPT2w模型进行精度比较。结果表明,以探空数据为参考值,新模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.08 K和3.89 K,相比Bevis模型、GPT2w-5模型和GPT2w-1模型,其精度（RMS值）分别提高14.3%、20.6%和9.3%。此外,将新T_m模型用于GNSS水汽计算,其水汽计算理论RMS误差和相对误差分别为0.22 mm和1.43%,新模型在中国西部地区的GNSS水汽探测中具有重要的应用价值。     

基于微博数据的中国人群气温感知时空分异特征及影响因素分析

极端气温事件发生频率的增加对人群的健康带来了很大的影响,深入理解人群对气温变化的感知特征有助于提高应对极端气温事件的预警、适应和管理水平。针对传统调查数据在样本量和覆盖度等方面的不足,本文使用基于微博的社交媒体数据来研究人群对气温感知的定量特征。研究通过建立气温关注度、敏感性和耐受性等指标,调查了中国2017年31个城市的人群对气温感知的空间格局变化与局部变异性,分析了不同季节和不同群体对气温感知的差异性与影响因素。分析结 果表明：人群对气温的感知表现出显著的纬度梯度规律性,纬度每下降1°,人群平均的热耐受性增强0.42 ^oC,冷耐受性降低0.31 ^oC,冷敏感性增强0.51;人群对气温的感知在不同季节、不同群体之间也表现出显著的差异性,反季的异常气温更易引起人群对于气温变化的关注,青少年与女性群体对冷更为敏感;气温感知特征的区域差异性与气候分区紧密相关,温带地区的人群比热带显示出更强的热耐受性,而热带地区的人群具有更显著的气温敏感性。本文研究结果可以为理解大尺度上人群对气温变化感知的基本特征和分异规律提供新的规律发现与证据支持。     

中国南部地区大气加权平均温度模型精化研究

针对中国南部地区地势西高东低、沿海与内陆存在差异等情况,分析中国南部地区T_m与地面温度、测站高度、季节变化以及纬度的关系,利用中国南部地区19个探空站2015~2017年的探空数据,在Bevis公式的基础上建立只考虑地面温度的线性模型（T_m-SC1模型）和与地面温度、高程、季节变化以及纬度有关的新T_m模型（T_m-SC2模型）。以2018年的探空数据为参考值,对T_m-SC1模型和T_m-SC2模型进行精度验证,并与广泛使用的Bevis公式和GPT3模型进行精度比较。结果表明,T_m-SC1模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为0.76 K和2.57 K,相比Bevis模型和GPT3模型,其精度（RMS值）分别提高13.8%和2.2%;T_m-SC2模型的年均偏差和均方根误差（RMS）分别为-0.10 K和1.64 K,相比Bevis模型和GPT3模型其精度（RMS值）分别提高44.9%和37.6%。T_m-SC2模型用于GNSS水汽计算导致的理论RMS误差和相对误差分别为0.16 mm和0.43%。因此,T_m-SC2模型更适用于中国南部地区的GNSS水汽探测以及气象研究。     

全国极端气温事件的空间关联模式挖掘研究

根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则(支持度阈值6%,置信度阈值95%),而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。     

全球系统广播电离层模型精度分析

分析北斗电离层模型与GPS Klobuchar和NeQuickG模型的差异,并以IGS分析中心全球格网电离层模型为参考值,将北斗电离层模型与其他全球电离层模型进行精度比对。结果表明,BDGIM模型显著优于其他3种模型,具有良好的全球电离层综合修正能力,尤其在中国及周边区域其修正百分比达77.01%。     

基于多因子及泰勒级数的滑坡变形预测模型研究

将滑坡的变形看作时间、月降雨量、气温的函数,使用泰勒级数建立它们的函数关系,并将泰勒级数展开至二次项,建立卡尔曼滤波模型,用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,卡尔曼滤波模型的拟合效果和预测效果良好,可用于土质滑坡变形的短期预测预报。     

北京市城市形态与热岛强度关系的日夜对比研究

近年来城市热岛效应日益严重,深入理解城市形态与热岛强度的复杂关系对缓解热岛效应意义重大。然而当前城市形态与热岛强度关系研究多聚焦于日间,研究结果也仅适用于日间热环境改善。针对此问题,以北京五环内区域为研究区,以街区为基本分析单元,基于经典的最小二乘回归、地理加权回归和新兴的多尺度地理加权回归模型分析了城市形态与热岛强度关系的日夜差异。主要得出以下结论:①北京五环内的热岛强度空间分布格局在日间和夜间两时段差异显著,影响热岛强度的城市形态指标类别在两时段也不尽相同;②无论在日间还是夜间,多尺度地理加权回归模型性能均最优,其次为地理加权回归和最小二乘回归,表明城市形态与热岛强度关系具有明显的空间非平稳性,各形态指标对热岛效应的影响存在明显的尺度差异;③各形态指标的带宽在夜间更小,表明城市形态与热岛强度关系的空间非平稳性在夜间更强。基于以上研究结果,建议城市规划人员在开展以减缓热岛效应为导向的城市形态优化工作时,应更加注重时间针对性和空间针对性,从而制定出“因时段制宜”和“因街区制宜”的热岛减缓策略。     

基于手机信令数据的武汉市人口迁入成因研究

随着城市化的进程不断推进,中国人口迁移和流动速度明显加快。物联网和大数据的兴起使对于人口迁移的探索有了可尝试的新数据源。联通智慧足迹通过收集2019年1—6月的手机信令数据,分析得出带有家乡地标签的武汉市常住人口数据,以此为因变量,以2018年中国城市统计年鉴数据中选取的部分字段为自变量,通过GIS分析工具建立线性回归模型和地理加权回归模型,对武汉市外来人口来源以及迁入成因进行分析。研究表明:①在选取的多个影响因素中,在岗职工平均收入、人均义务教育专任教师数和地方一般公共预算支出与人口迁移的相关关系较为显著。②在全国范围内这些因素对各地级市的影响存在明显的空间异质性。③影响范围集中于中部地区,包括省域范围内的孝感、黄冈、荆州等地区,以及省域范围以外的信阳、六安等地区。     

警用地理信息系统内涵、外延及其与相关学科关系探讨

针对地理信息系统在公安行业应用中存在多个名称相近及中英文简称混用问题,本文采用文献研究与统计相结合的方法,分析了警用地理信息系统在不同发展阶段名称使用上的变化,厘清了不同名称使用的历史背景和语义环境,论述了概念、内涵与外延,并对其与相关学科的关系进行了探讨。     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。     

利用多元线性回归模型重构中国九大流域陆地水储量变化北大核心CSCD

GRACE与GRACE-FO任务间的数据空缺导致无法连续监测陆地水储量变化。基于此,本文采用多元线性回归模型,以GRACE/GRACE-FO陆地水储量变化数据为参考值,以降水、气温和模型模拟的陆地水储量数据为预测参数,采用3种不同策略重构中国九大流域2002-04~2021-12连续的陆地水储量变化。结果表明,基于去趋势项和去季节项信号重构策略的重构结果略优于去趋势项信号重构策略,且两者结果均优于整体信号重构策略,在人类活动或冰川融化频繁的流域(如海滦河、长江、西南诸河和内陆河流域)这种优势更为明显。此外,重构结果的性能也受GRACE/GRACE-FO数据信噪比和预测参数与GRACE/GRCAE-FO数据的相关性影响。     

森林脑炎时空分布特征和环境影响因素分析

森林脑炎作为一种蜱传自然疫源性疾病,其空间分布与环境关系密切,探索其时空分布模式与环境因子对其影响机制对于掌握和预测森林脑炎的发病风险区域具有重要意义。本文以我国东北疫源区（黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区）为研究区,通过统计分析和空间自相关分析探究了2005—2015年森林脑炎时空分布特征,进而运用地理探测器模型探讨森林脑炎空间分布影响因素及其指示作用。结果表明：① 研究区内森林脑炎发病率在2005—2015年有明显的增长趋势和季节性发病特征,且其发病率具有较强的空间集聚模式,主要有2个大的热点集聚区;② 从整个研究区来看,植被类型、土地利用、年均气温、土壤类型、5—8月均气温、坡度、高程和年均降雨量是森林脑炎发病率空间流行的主要环境影响因素;③ 对于所筛选的环境指示因子而言,各指示因子对森林脑炎发病风险的影响程度存在差异,即各因子的各类型（范围）内,森林脑炎发病率不同;各指示因子两两之间的相互作用对森林脑炎的发病风险具有显著增强效应。研究结果可为研究区及全国森林脑炎疫情的有效控制提供科学依据和决策支持。     

古地图复原与校正方法实验研究

在中国古代地图绘制中,计里画方和山水形象画法是2个显著特色。然而,由于没有数学基础或没有明确的数学基础,使得地图定位精度大大降低,给古地图的处理和地理配准工作带来很大困难。本文将古地图的定位基准现状,分为完全没有地理参考、有部分地理参考和有较精确地理参考进行分析,从资料选取、预处理、辐射校正和图面信息复原角度探讨古地图的修复方法,并以部分近代地图为例进行地图拼接实验。最后,针对不同定位基准类型的古地图,分别采用特征点校正、分块（网格）匹配和相对位置转移等方法,完成古地图与现代地图的地理匹配,研究了计里画方地图与不同地理参考系、投影之间的数理关系。在古地图数字化、编辑、纠正和配准的基础上,尝试研究和建立校正后的古地图和现代地图的数理关系,探究古代舆图坐标基准和坐标体系与现代地图系统的关系,为建立古今坐标体系对照的数理关系打下基础。     

空间拓扑关系若干问题研究现状的评析

空间拓扑关系是G IS研究中的基础性问题。其对空间数据的存储与表达、空间查询分析与实际应用等都具有重要的意义。从空间拓扑关系认知与语义、空间拓扑关系形式化表达、空间拓扑关系推理、时空拓扑关系表达几个方面介绍拓扑关系的研究现状,特别对空间拓扑关系形式化表达,一直是国内外G IS研究的一个热点,存在交叉、区域连接演算、二维字符串等模型;讨论了拓扑关系最新的研究方向,针对当前模型无法表达复杂的点、线、面间拓扑关系的突出问题;探讨了复杂空间拓扑关系描述研究的思路,根据实际中地理目标的不确定性和模糊性特点,介绍了不确定对象的拓扑关系表达的一些研究动向。     

基于TOPSIS的GNSS数据质量评估方法研究

在当前数据质量评估指标（多路径效应、数据完整率、周跳以及信噪比等）基础上增加数据有效率指标,首次提出利用多指标综合评价方法对全球iGMAS、MGEX、IGS等观测站的GPS数据进行数据质量分析,建立了TOPSIS综合评价模型,并将该模型综合评价结果与各指标进行Pearson相关分析,综合评价结果与数据完整率和数据有效率指标呈强相关;并采用静态PPP结果与该综合评价结果进行相关分析,亦呈显著相关。     

网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现：① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R ²高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。