Analysis of city centrality based on entropy weight TOPSIS and population mobility:A case study of cities in the Yangtze River Economic Belt

Based on statistical data and population flow data for 2016,and using entropy weight TOPSIS and the obstacle degree model,the centrality of cities in the Yangtze River Economic Belt(YREB)together with the factors influencing centrality were measured.In addition,data for the population flow were used to analyze the relationships between cities and to verify centrality.The results showed that:(1)The pattern of centrality conforms closely to the pole-axis theory and the central geography theory.Two axes,corresponding to the Yangtze River and the Shanghai-Kunming railway line,interconnect cities of different classes.On the whole,the downstream cities have higher centrality,well-defined gradients and better development of city infrastructure compared with cities in the middle and upper reaches.(2)The economic scale and size of the population play a fundamental role in the centrality of cities,and other factors reflect differences due to different city classes.For most of the coastal cities or the capital cities in the central and western regions,factors that require long-term development such as industrial facilities,consumption,research and education provide the main competitive advantages.For cities that are lagging behind in development,transportation facilities,construction of infrastructure and fixed asset investment have become the main methods to achieve development and enhance competitiveness.(3)The mobility of city populations has a significant correlation with the centrality score,the correlation coefficients for the relationships between population mobility and centrality are all greater than 0.86(P<0.01).The population flow is mainly between high-class cities,or high-class and low-class cities,reflecting the high centrality and huge radiating effects of high-class cities.Furthermore,the cities in the YREB are closely linked to Guangdong and Beijing,reflecting the dominant economic status of Guangdong with its geographical proximity to the YREB and Beijing's enormous influence as the national political and cultural center,respectively.     

China’s rural revitalization and development: Theory,technology and management

Journal of Geographical Sciences - The urban-rural transformation from dichotomy to integration is a gradual process. Like rural areas in many countries, Chinese rural society is experiencing a...     

改进的最小曲率迭代法在重力剖面数据插值中的应用

基于将约束点也作为待解算结点的思想，对传统最小曲率迭代法进行改进。改进后的方法在待解算结点周围存在约束点时，避免了根据约束点与待解算结点之间的不同关系需要进行分类推导的复杂过程，同时也避免了因使用泰勒展开式进行分解造成的精度损失，提高了解算精度。     

关于我国海洋可再生能源产业化发展的思考

为推动我国海洋可再生能源产业发展,文章论述国内和国际海洋可再生能源开发利用在资源量、政策和技术等方面的发展现状,分析我国现阶段发展海洋可再生能源存在的主要问题,并提出未来我国海洋可再生能源产业化在顶层规划、关键核心技术、公共服务平台和标准体系建设、技术示范应用、成果转化以及国际合作等方面的发展建议,从而促进我国生态文明和海洋强国建设。     

北斗卫星类型间偏差快速改正分析

针对北斗卫星类型间偏差（ISTB）导致载波相位差分高精度定位（RTK）的整周模糊度无法固定问题，本文提出了改进ISTB快速改正方法，在观测量层面仅利用1组不同卫星类型的载波相位差分观测量即可实现ISTB估计与改正，实际应用中较传统方法更具普适性与简易性。该方法的测试结果表明，ISTB值由NH码调制不同引起，不同频点的ISTB值具有不一致性；此外，有无改正ISTB的北斗RTK性能对比反映了ISTB会严重降低整周模糊度固定与RTK定位性能。由此可知，本文方法能够保障现阶段北斗接收机更新换代过程中北斗RTK的高精度与高可靠性能。     

电离层局部格网降分辨率层析方法

网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。     

基于地理国情数据的城市扩张和生态格局分析——以武汉市为例

城市扩张是城镇化的主要特征，研究城市扩张规律对城市空间规划、高质量发展提供决策依据。本文以武汉市为研究区，以2015—2018年地理国情监测成果为主要数据源，通过数据整理与提取、计算城市扩张特征指数、提取城市格局变化、计算生态景观指数等处理，对研究区城市扩张和生态格局变化特征进行分析。研究结果表明：2015—2018年间，武汉市从快速扩张阶段逐渐减缓，紧凑度逐渐下降；中心城市扩张主要以种植土地破坏为代价；远城区快速扩张主要以林草面积减少为代价；在生态指数上，各生态景观类型破碎度均有下降，但水域面积保持良好。     

基于GIS的高校物流代理点选址研究

随着电子商务在社会生活中的广泛兴起,校园物流代理点也随之产生;物流代理点在很大程度上方便了师生快递领取,但由于高校物流代理点选址普遍存在随意性和不合理性,导致师生快递领取时浪费过多时间和精力。针对此问题,本研究结合GIS空间分析技术,通过对广西师范大学雁山校区学生宿舍、教学楼、食堂和道路分布数据的分析,利用缓冲区分析和叠置分析优选出物流代理点最佳分布区域,并对校园中现有的物流代理点分布合理性做出评价,进而给出合理的校园物流代理点选址区域建议,旨在为学校物流代理点科学选址及改善和提升校园人文品质提供合理建议,同时为物流企业规划选址及GIS空间分析应用提供参考。     

基于小波变换与神经网络的石羊河流域夏季地温预测模型研究

地温变化在气候反馈效应中起着重要作用， 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料， 采用小波分析结合BP（Back Propagation）神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型， 结果表明： 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳， 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87， 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中， 民勤地区地温预测效果最好， 预测值和观测值的相关系数达到0.91， 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8， 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好， 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66， 3 ℃以内的预报概率高于83%， 但预测值略低。其中， 武威地区日最低地温的预测效果最好， 预测值与观测值的相关系数为0.72， 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。