大规模航运数据下“一带一路”国家和地区贸易网络分析

在“一带一路”沿线的65个国家中,46个国家拥有登记在案的港口,同时海上航运贸易占国际贸易总量的75%以上。为了充分了解“一带一路”沿线国家和地区航运贸易情况,评估国家、区域之间贸易往来关系,本文选取了2016年“一带一路”国家和地区船舶历史运动轨迹,首先基于规则判定的方法挖掘船舶停港事件,并以港口为主要节点,港口间货运往来事件为连接形成“一带一路”国际航运贸易网络。在此基础上,对贸易网络进行如下网络结构分析：① “一带一路”贸易网络基本属性统计,包括网络连通性、度分布、平均最短路径;② 网络节点中心度计算,主要采用Eigenvector Centrality评估分析贸易网中节点中心度;③ 结合社会网络挖掘中社区挖掘的概念,使用Fast Unfolding算法对贸易网络进行社区发现。可以看出,“一带一路”沿线国家和地区贸易往来错综复杂,港口之间呈现小世界网络特性;土耳其、俄罗斯、中国等国的港口影响力靠前;并且形成五大贸易社区,这些社区的分布和地理位置分布基本吻合,但仍然有部分国家受特殊贸易行为的影响,所属社区有所打破区域限制。本文旨在通过航运大数据构建贸易网络,在网络分析基础上,更好地评价节点影响力,更清晰地分析贸易网络结构,为“一带一路”战略更好地实施提供帮助。     

上市公司与客户联系视角下的中国城际网络结构时空演化研究

企业间的联系是城市联系的重要组成部分,加强对基于企业间联系的城市功能网络分析对丰富城市网络理论研究具有重要意义。采用2010—2020年上市公司与其前五大客户间的贸易关系数据构建了中国城市网络,基于企业间的贸易联系视角分析城市网络时空演变特征。研究表明：(1) 2010—2020年间城市网络规模呈现先升后降的特征,整体网络密度较低,位于0.014～0.018之间;网络重心呈现“S”形空间轨迹变化和整体向南移动的趋势,网络总体空间结构由沿海向“T”形结构转变;(2)网络流量集中于少数节点城市,资金进出量前20城市总额占资金总流量的71.9%,北京、上海是网络的绝对核心,杭州、武汉、深圳、广州等省会或副省级城市承担着区域中心的功能,佛山、齐齐哈尔、南通等制造业发达城市是重要节点;(3)五大城市群中珠江三角洲网络密度最高,位于0.324～0.334之间,长江三角洲贸易总流量最高,为783.5亿元,长江中游城市群和成渝城市群网络发育相对滞后;(4)新冠疫情对整体网络的贸易流量和网络结构产生了明显影响,网络社团进一步分化重组,广州—深圳社团明显增强,上海社团明显减弱。研究结果对推动国内大循环和统...     

近30 a中国上空臭氧总量时空变化遥感监测分析

本文对近30 a以来中国上空臭氧总量的时空动态变化特征进行遥感监测与分析。结果表明,中国上空的臭氧总量在持续下降,下降速度低于全球臭氧总量下降速度,而与北半球下降速度基本一致,略低于北半球下降速度。中国臭氧总量每年平均减少0.11%,大约下降0.36 DU,但2000年后中国臭氧总量下降的速度有所减缓,尤其是2005年以来,中国臭氧总量呈上升趋势,这与全球的臭氧总量变化趋势相同。中国臭氧总量的季节变化呈正弦曲线变化,最大和最小值分别出现在3月和10月,平均值大约分别为333.36 DU和284.54 DU。中国臭氧总量季节变化在纬度方向上不明显,而在经度方向上变化较大,同纬度地区臭氧总量,东部地区的大于西部地区的,南北方地区臭氧总量季节变化几乎呈相反的趋势。     

网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化——以COVID-19疫情为例

2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。     

政府严控期我国地级市COVID-19疫情的时空集聚、演变及自相关效应研究

突发性重大公共传染性疫情在地级城市层面政府严格防控时期的时空演变特征能够有效反应我国综合应急防控能力。基于中国2020年1月24日—3月5日312个城市的COVID-19累计确诊数、现有确诊数、治愈数等统计数据,采用ESDA、优化的热点分析、空间马尔科夫链、空间面板数据模型等方法分析了政府严控期COVID-19疫情在312个城市的时空变化特征。研究发现：① 全国COVID-19现存确诊数经历了“快速增长扩散、基本控制、逐渐下降、局部地区完全控制”的变化特征并在2月17日达到峰值,上升期的日均增长率为17.5%,下降期的日均下降率为5.1%,绝大部分城市的疫情变化特征与全国总体情况类似;② 春运期间的人口流动性高是导致疫情快速扩张的主要原因,武汉“封城”之前14 d的百度迁徙强度指数与部分城市的累计确诊数显著相关;③ 优化的热点分析方法识别出疫情热点的空间分布具有固定性且主要分布于以武汉为中心、半径约350 km范围内的36个城市,未识别出具有统计显著性的疫情冷点城市;④ 对各城市现有确诊人数的马尔科夫链转移概率矩阵分析结果显示,各种类型维持现状的概率大于0.85,向下转移的平均概率明显高于向上转移的概率,在不同空间滞后类型的影响下各类型转移概率发生明显变化;⑤ 空间面板数据模型估计结果显示312个城市的现存确诊数具有显著的空间和时间自相关性。本研究从地级市层面多角度分析了政府严控期间COVID-19疫情的时空变化特征,疫情防控重点在于降低其时空自相关效应,为我国当前及未来应对突发性重大公共传染性疫情提供决策参考。     

新冠肺炎疫情政策干预下群体虚拟轨迹时空模式差异性研究

轨迹时空模式的研究,对于突发公共安全事件监测及政策制定评估具有重要意义。目前大量的研究仅分析了物理轨迹时空模式变化,尚缺乏从群体虚拟轨迹的视角,分析其与物理轨迹的关联性和差异性。因此,本研究选取美国10个大型样本城市作为研究对象,以OSM网络地图作为虚拟空间,利用地图瓦片访问频率构建群体虚拟轨迹,与物理轨迹对比分析居家令干预政策实施前后时空分布、时空衰减和空间要素偏好的变化。结果表明：(1)城市中群体虚拟轨迹访问频率具有一致的中心边缘空间结构,但新冠肺炎疫情导致城市中心吸引力明显减弱;干预政策实施后,群体虚拟轨迹不同空间要素访问频率相比疫情前平均下降67.84%,且不同空间要素同步下降,仅在部分区域中对医疗设施的访问频率增加,谷歌移动指数代表的物理轨迹平均下降48.05%,仅居住场所增长22.15%。(2)物理轨迹访问频率变化与干预政策时间一致,然而虚拟空间中群体提前一周左右已经进入居家管制的活动模式。研究成果表明群体虚拟轨迹相比物理轨迹对于干预政策响应时间更早、时空衰减更大,为突发公共安全事件监测及政策制定评估提供了新途径。     

2004-2013年间中国登革热疫情时空变化分析

通过对登革热疫情分布及时空变化的分析,发现该病的分布和流行规律,将有助于登革热防控工作的开展。本文以2004-2013年间传染病网络直报系统的全国地市级登革热逐月发病率资料为基础,就发病率、涉及地市以及与输入性病例之间的关系,进行空间统计学分析。结果表明:中国登革热发病率的对数值与国外输入性病例数呈显著相关(r=0.669,p<0.05);登革热输入性病例地市(有输入性病例的地市)数量与登革热本地病例地市(有登革热本地病例的地市)数量呈显著线性相关(r=0.939,p<0.05);疫情整体呈稳步递增的趋势,且发病率重心不稳定,从东南沿海(广东、福建)逐步向内陆和西南地区(云南边界)迁移,显示登革热可能流行范围正在扩大;中国登革热疫情呈现波动性非随机空间分布,其高聚集区主要分布在广东的珠江三角洲、韩江三角洲,以及西南边境的云南德宏傣族景颇族自治州和西双版纳傣族自治州。中国登革热疫情是由输入性病例引起的本地流行,因此,加强入境人员(特别是来自东南亚疫区)的健康教育,尤其在输入性病例输入高风险时间段(7-10月),对控制登革热疫情有重要意义。     

基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析

高精度、动态、空间化的人口数据是科学核算城市资源环境压力、促进人口合理调控的重要参考依据。研究首先以2012和2017年北京市常住人口统计信息为基础,融合夜间灯光、土地利用、道路网络等数据,依据用地类型、VANUI指数对街道分割成的区域进行分类和分级,并在此基础上构建人口空间化模型,制备2期100 m格网尺度的人口空间化数据。验证表明,模型误差在10%以内;与已有成果对比分析发现,人口空间化数据整体与局部精度均有提升。最后,基于该数据分析北京市人口分布的时空动态变化特征,揭示其影响因素。结果表明:① 格网单元上的人口平均数量在-2542~190之间变化,以-500~500人为主。② 2期人口空间分布均呈“内密外疏”格局,且减少人口主要聚集于城六区,2012—2017年间减少近21万人;③ 首都功能核心区减少人口最为显著,减少量占城六区减少量的62%;④ 二三环间减少人口最多,共减少近11万人,减少量占城六区减少量的52%;⑤ 与城六区接壤的城郊街道,人口呈现增加趋势,可能形成新的人口聚集区。北京市人口时空变化特征与首都功能定位、产业升级转型、人口疏解政策实施等因素密切相关,该研究可为北京市未来人口空间合理布局与人口疏解政策完善提供定量化的科学依据。     

基于村镇尺度的建设用地变化时空特征分析——以浙江省安吉县为例

基于村域和镇域微观尺度,使用探索性空间数据分析方法和建设用地扩展差异指数对安吉县2009—2017年的建设用地时空变化特征进行分析。结果表明:全县建设用地呈现持续粗放扩张态势,人口增长速率远低于建设用地扩张速度,内部结构不合理,农村居民点用地扩张是其主导形式,对建设用地增长的年均贡献率为55.56%。从空间分布格局来看,村域尺度上建设用地总量具有显著的空间溢出效应,"高高"集聚区域分布在经济发达的中心城区和工业基础较好的石龙村、独山头村以及晓墅村,"低低"集聚区域主要沿西部及南部山区丘陵的边缘地带分布,"高低"热点区域集中在北部工业园区的高禹村和张芝村周围,"低高"冷点区域围绕中心城区"高高"区域的四周分布。从建设用地扩展差异来看,乡镇尺度上的扩展速度具有明显的"北快、中高、南低"的区域分异总体特征,同一阶段区域之间扩展速度不平衡性突出,不同阶段区域内部扩展速度不充分性显著。村域尺度上,快速发展和高速发展的区域集中在中心城区和北部工业园区且集聚效果不断增强,建设用地数量呈现下降的区域逐渐向西南山区的村域集聚,城乡二元结构特征明显。     

重庆市新型冠状病毒肺炎流行时空特征及其与人群活动性的关系

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现：① 重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数（R_t）初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;② 疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③ 人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为：每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期（7 d）后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道（乡镇）人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。     

基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型——以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例

已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉“封城”前夕,已有500多 万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕 （2020年1月24日）之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示：① 春节时段湖北省各地级市农村地 区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;② 区县尺 度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构：第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为 重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人 群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。     

基于NDVI的三峡大坝岸边植被时空特征分析

三峡工程建设对生态系统中植被的破坏很明显,尤其是岸边带附近。本文基于多时相遥感图像,采用NDVI序列计算植被覆盖度,通过比较三峡大坝蓄水前后1978、1999、2006年3个时期坝区9月份岸边3km缓冲区的植被覆盖度特征、动态变化,描述了研究区各年份植被覆盖分布以及近30年的植被覆盖变化特征;同时,从面积角度定量,采用分级分析了变化大小,并应用统计学的非参数Wilcoxon秩和检验方法对不同时期、不同土地利用类型的覆盖度样本进行了检验,得到如下结论:近30年间,三峡大坝岸边带植被覆盖变化显著,1978～1999年时间段,由于大坝工程建设植被破坏程度较高,有植被覆盖的区域面积下降了3.31km²;1999年至2006年时间段,在有8km²的淹没区情况下,有植被覆盖的区域仅下降1.57km²,说明植被恢复较明显。近30年间,三峡大坝植被覆盖度整体上有增加的趋势。     

基于残差神经网络改进的密集人群计数方法

为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点（即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征）,同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。     

上海外高桥港区停泊船聚类分析与异常检测

停泊船空间分布规律挖掘,在海事监管、港口管理和航运公司船队管理方面有着重要意义。现有研究主要针对船舶停泊点进行空间聚类以识别码头和锚地,缺乏对码头、锚地内船舶停泊特征分析,及码头和锚地外的异常停船的检测。因此,利用海量船舶自动识别系统（AIS）数据探索船舶停泊规律显得很有必要,且具备可行性。根据海况设定停泊速度阈值和停泊位置变化量阈值,建立停船判定模型。按港区、船型筛选,获取2016年1至11月外高桥港区集装箱船停泊记录。根据类中心点密度和聚类数量,设定邻域半径（ε）和邻域密度（MinPts）,采用密度聚类（DBSCAN）算法对船舶停泊点进行密度聚类,并将聚类结果与外高桥港区码头、锚地分布图进行比较,生成可疑停船列表。对比船舶历史轨迹,明确可疑停船列表中船舶真实停泊记录,筛选出异常停船。研究发现,2016年1至11月外高桥港区船舶异常停泊点位于圆圆沙锚地至吴淞口锚地间的南港水道和江亚南沙锚地附近的南港水道航段。船舶停泊前、后位置变化幅度小,而速度变化幅度大,推测船舶突发故障是其异常停泊的原因。海事主管部门（MSA）可根据船舶水上移动通信业务识别码（MMSI）快速锁定航运公司,加强岸上船舶安全管理。船舶停泊位置和时间能够记录船舶发生故障地点及其持续时间,为船队管理提供重要依据。     

中国2005-2016年地质灾害的时空变化及影响因素分析

基于中国地质环境监测院发布的《全国地质灾害通报》,本文从时空分布及影响因素2个方面,对2005-2016年的地质灾害发生类型变化、空间分布、成因、损失和避让情况进行了统计分析。分析结果表明：① 滑坡与崩塌是主要的地质灾害类型,分别占地质灾害总数的70%与10%左右,地质灾害总数、滑坡与崩塌均呈明显减少趋势;② 在空间分布上,地质灾害主要分布在湖南省和四川省,它们也是直接经济损失最大省份,四川省同时为死亡失踪人数最多的省份;③ 自然因素造成的地质灾害从96.6%降低到92.0%,人为因素造成的地质灾害则呈整体增加趋势,通过回归方程,每年平均增加量约为0.5%;④ 地质灾害造成的死亡、失踪和受伤的总人数逐渐递减,每年约减少75人左右;特大型地质灾害占总数的0.5%,却造成人员伤亡总数的25.7%和直接经济损失总量的47.7%;⑤ 避免的地质灾害与经济损失占地质灾害总数与直接经济损失总量的百分比,分别从2005年的2.8%与9.3%提高到2016年的6.9%与22.4%。通过回归方程,避免地质灾害数目与避免经济损失的百分比每年增长为0.7%与1.5%左右。通过对中国地质灾害的长时间动态监测结果进行分析,说明中国的防灾减灾工作取得了明显进展。     

1979—2019年武汉市重点水体多要素协同的时空演变特征

城市发展对水体多方面要素产生了巨大影响,尤其是对水资源丰富的城市,迫切需要开展相关监测研究。研究以武汉市为例,通过梳理国内外相关研究以及武汉水体保护政策,提出融合水体面积、水质、水体景观、滨水区生态环境4个方面要素的分析技术路线以更为全面的反映城市尺度的水体时空演变特征,具体的,利用随机森林模型基于1979—2019年遥感影像获取武汉67个重点水体信息,并以此获取水体面积和水体景观的变化特征;同时,通过梳理多年水质监测数据分析水质变化特征;另外,基于遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index, RSEI）分析滨水区生态环境变化;最后,采用多尺度地理加权回归模型（Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR）对重点水体面积变化的影响因素研究,希冀为政府制定差异化的水体保护政策提供科学支撑,并为其他地区水体的多要素分析提供有益借鉴。结果表明：① 武汉市水体面积呈下降趋势,水体总面积、重点水体面积分别减少10.75%及13.12%,中心城区及郊区水体变化存在显著差异;② 水体景观呈退化趋势,周长面积分维数、平均斑块面积、聚合指数及结合指数分别减少了6.43%,79.35%,1.55%及10.94%;③ 重点水体水质总体呈恶化趋势,其中江河及水库多数常年为III类及以上水体,中心城区湖泊多为V类及以下水体,郊区湖泊多为IV类及V类水体;④ 中心城区及郊区滨水区遥感生态指数（RSEI）分析表明滨水区生态环境呈恢复态势,其中中心城区滨水区平均RSEI增长了14.29%;⑤ MGWR分析表明,自然气象因素中,相对湿度的增加对江夏区湖泊恢复影响更为显著,降水对水面较小的水体恢复影响更为显著;社会经济因素中,各行政区GDP的增加有助于水体恢复,对中心城区、黄陂及新洲的水体保护影响更为显著;滨水缓冲区内不透水面占比（IS）的增加导致大多数水体面积的减少,然而,对于少数重点修复水体,IS增加是受相关保护政策影响,IS增加有助于这些水体恢复。     

中国地级城市建成区蓝绿空间时空格局及其气候影响因素分析

蓝绿空间是城市生态安全的重要保障。本文通过谷歌地球引擎（GEE）提取2005、2010、2015与2020年的植被与水体指数数据,构建了包含272个地级城市建成区的蓝绿空间数据库。运用蓝绿空间覆盖率、300 m服务半径覆盖率、分维数与分离度4个指标分析其时空格局与演化模式,并进一步探讨其气候影响因素。结果表明：(1)地级城市建成区蓝绿空间整体呈现为“南高北低”的格局,且南方“西高东低”、北方“东高西低”,但环渤海地区为蓝绿空间覆盖率“洼地”;时间格局为“总体增长、局部降低”,华中地区呈下降趋势的城市最多;(2)就分区而言,西南地区城市建成区蓝绿空间覆盖率最高（平均高于65%）、分离度最低（平均低于0.60）,西北地区覆盖率分异较大,华北地区覆盖率最低（平均10%～30%）且分离度最高（平均约0.98）;(3)采用多尺度地理加权回归模型所得R2为0.85（校正R2为0.83）,其中,降水量对城市建成区蓝绿空间的影响最显著,降水量变化成正相关,气温则成负相关;整体上气候影响与比人为影响相当,但在某些时段间更大。     

黄河流域山东段县域绿色发展效率时空分异及影响因素研究

基于DEASBM模型,运用空间自相关分析和地理探测器软件研究黄河流域山东段县域绿色发展效率的时空分异特征及影响因素。结果表明：2010—2020年黄河流域山东段整体绿色发展效率呈现下降趋势,从最优下降至中等。从时序特征来看,黄河流域山东段县域绿色发展效率变化差异显著,可分为持续降低、持续增长、稳定不变、先升后降、先降后升5种变化类型。从空间分布来看,2010年县域绿色发展效率空间分布呈随机态势,2015年和2020年空间集聚特征较为显著。高—高集聚区与热点区分布具有一致性,低—低集聚区与冷点区分布具有一致性,均主要分布在济南都市圈,且面积不断增大,济南市都市圈县域间绿色发展效率高低分化显著。黄河流域山东段县域绿色发展效率影响因子交互作用呈非线性增强效应。     

基于多源异构数据的胶东经济圈旅游资源供需匹配时空特征

有效识别旅游资源供需空间匹配特征是提升旅游资源利用效率、优化旅游资源空间布局、推进旅游高质量发展的关键所在。随着空间信息技术的迭代更新,多源数据为旅游资源供需空间匹配及其交互关系拓展了新的研究视角,其中POI和数字足迹的挖掘为旅游资源供需匹配的研究提供了有力的数据支持。本研究选取山东省胶东经济圈为研究区域,基于高德地图、同程网和马蜂窝网络游记平台等多源数据渠道,获取2016—2021年胶东经济圈旅游资源的POI数据和旅游流的“O-D”数据,在此基础上运用核密度估计和复杂网络分析分别识别二者的空间结构特征,并进一步结合空间匹配测算模型探索胶东经济圈旅游资源供需匹配的时空演化规律。研究表明：(1)胶东经济圈旅游资源供给呈“康乐游憩类、公共休闲类、观赏科普类、宗教祭祀类”梯度递减的数量结构特征,以及“整体聚集、局部分散”的空间分布特征;(2)旅游流在时间上节假日效应和季相性特征明显,在空间上“陆海”差异显著,其中疫情发生前表现出由海岸向陆域扩散的态势,后疫情常态化下旅游流渐有复苏迹象;在类型结构上,康乐游憩类和公共休闲类成为旅游需求的主导类型;(3)旅游资源供需匹配关系的空间结构可划分为供需...     

青海湖流域植被盖度时空变化研究

高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明：① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。