深度学习在高中区域地理主题复习中的应用——以“青藏地区青稞种植”为例

本文在探析深度学习核心特征和高中区域地理主题复习特性的基础上,提出基于深度学习的高中区域地理主题复习路径,即“进行区域比较,激发积极思维—激活已有旧知,验证猜想—综合分析、建构区域新知—转变时空尺度、迁移应用新知”,并以“青藏地区青稞种植”为典型案例加以应用,最后设计评价量表和研究性学习作业评价学生的学习过程。     

赋予学习意义的“青藏地区”教学

正引导和促进学生学习的着重点是帮助学生形成积极的学习态度,对学习产生正向的情感、态度和价值观。在教学实践中,教师如何引导学生对学习产生积极的态度呢?人本主义学习观认为,学习的本质是意义学习。所谓"意义学习"就是能够看到所学习的内容和自己之间的关系,看到了两者之间的关系,也就意味着为所学习的内容赋予了情感、态度和价值观。初中地理人教版八年级下册第九章安排了区域地理"青藏地区"的学习。在这一章中有两节内容,分别     

基于随机森林模型的西藏人口分布格局及影响因素

在乡镇尺度下厘清人口分布格局及其影响因素与区域差异,对在生态脆弱区制定可持续发展政策具有重大指导意义。基于2010年西藏自治区的乡镇尺度人口普查数据,提取人口密度和空间因子,利用空间统计方法分析了人口分布的疏密特征和集聚特征,对比运用多元线性回归方法和随机森林回归方法探索该地区人口分布的影响因素及其区域差异。结果表明：① 西藏乡镇人口密度在空间上表现出极强的非均衡性,其总体趋势是东南高西北低,高密度区与大江大河及主要交通干线具有较强的空间耦合性;② 大致以波绒乡（聂拉木县）—岗尼乡（安多县）为西藏的人口分界线,人口集聚的“核心—边缘”特征明显;③ 多元线性回归方法中,人造地表指数对人口分布的影响程度最大,随后依次为夜间灯光指数和路网密度;④ 利用随机森林方法进行的人口密度预测比多元线性回归方法精度高,可以用来对影响因子的重要性进行排序;排序在前六位的影响因子由高到低依次为夜间灯光指数、人造地表指数、路网密度、工业总产值、GDP和多年平均气温,它们与人口密度均呈正相关关系;地形地貌要素中以海拔和坡度的贡献率最大且与人口密度均呈负相关关系;⑤ 西藏人口分布格局的影响因素及其相互作用呈现出明显的区域差异特征,河谷是西藏地区人口的集聚区,主要分布在拉萨河谷、年楚河谷以及三江河谷;⑥ 通过随机森林回归分析,可以利用概念模型来表达人口分布影响因素,将主导因素概括为土地利用结构、道路通达度及城镇化水平。     

基于随机森林模型的东北地区收缩城市分布格局及影响因素研究

基于2005-2009年、2010-2014年、2015-2019年和2005-2019年人口变化数据,判定东北地区收缩城市,分析其空间分布格局,并对比运用多元线性回归方法和随机森林回归方法探索东北地区收缩城市形成的影响因素及其影响作用.结果 表明:①空间上,东北地区的收缩城市主要分布在以长白山、三江平原、小兴安岭和大...     

地理加权回归在区域土地利用格局模拟中的应用——以常州市孟河镇为例

以江苏省常州市新北区孟河镇为研究区,在土地利用格局模拟的回归建模中考虑驱动因子对土地利用格局影响的空间不稳定性,实现基于地理加权的回归分析模型,并与基于全局最小二乘法(OLS)的Logistic回归模型进行比较。研究结果表明,运用地理加权回归(GWR)的建模方法,不但可以获得更好的拟合优度和更高的拟合准确率,而且可以获得各驱动因子对土地利用格局影响的空间分异特征。同时,研究结果也可以为孟河镇及其类似地区的土地利用规划决策提供科学依据。     

基于GWR模型的道路网络对森林碳密度干扰的地理变异

以闽江上游地区为例,在分析三明市2007—2016年森林碳密度时空动态的基础上,采用常规的以及改进后的道路网络测度指标,应用缓冲区分析方法和地理加权回归（Geographically Weighted Regression,GWR）模型,从线上和面上分别探讨道路网络对森林碳密度干扰的地理变异规律。结果表明：① 碳密度受到道路网络的较大影响,路网影响域内外碳密度的大小排序为：路网影响域内＜整个研究区＜路网影响域外;多条道路影响域重叠区的碳密度(26.330 Mg/hm²)明显低于单条道路影响域的碳密度(37.406 Mg/hm²);不同等级道路影响域的碳密度由大到小依次为县道＞高速＞省道＞其它道路＞国道＞乡道。道路网络对2007—2016年碳密度的降低也有明显影响。② GWR模型的分析结果表明,路网对碳密度的影响程度随着样点的变化而变化,具有“空间非平稳性”。碳密度随着路网密度的增加而降低,而随着离道路距离的增加而增加。③ 研究区西北部和中部,GWR的回归系数及相关系数均较大,表明这2个区域道路对碳密度影响大且解释力皆较强。     

“西北地区和青藏地区”的教学构思

一、教学思想1.充分运用比较法,深刻体会两区域的区域优势和地理差异;2.培养学生读图、析图和用图的能力;3.挖掘教材内容并结合实际进行因地制宜观和可持续发展观的情感教育。二、以探求各自然地理要素之间的联系为突     

基于随机森林模型的咸潮预报

在候选预报因子的基础上,通过Pearson相关系数和重要度指数分别确定了主要预报因子及其滞后期,进而利用确定滞后期的预报因子建立基于随机森林的咸潮预报模型,并应用于磨刀门水道大涌口站的枯水期咸潮预报。结果发现：通过相关系数确定的主要预报因子与含氯度之间存在1~3 d不等的滞后期;考虑预报因子滞后作用的随机森林模型,其预报结果不仅能很好地满足咸潮预报的精度要求,而且明显优于未考虑预报因子滞后作用的随机森林模型,即考虑预报因子的滞后作用能显著提高模型的拟合效果。此外,与传统的马尔科夫链相比,随机森林模型的预报结果不仅精度更高,而且在中长期预报上更有优势。     

基于地理加权回归的吉林省人口城镇化动力机制分析

以吉林省各县域(市辖区)为基本单元,借助第六次人口普查和统计年鉴的相关数据,结合地理加权回归模型和空间自相关分析方法,讨论人口城镇化水平和国有动力、非国有动力、农业动力及外向动力等因素的空间相关关系,并以此解释人口城镇化分县域(市辖区)差异的影响因素。结果表明:国有动力对吉林省人口城镇化的影响作用最大,影响强度由中北部向西南、东南两个方向递减;农业动力和非国有动力分居二、三位,但差别不明显。其中农业动力的影响强度由西北向东南方向递减,非国有动力的影响强度由东南向西北递减;外向动力对人口城镇化的影响力较弱,影响强度各地区差别较大。吉林省人口城镇化未来发展应重视非国有动力的影响和农村现代化的作用;关注人口城镇化动力多元化,考虑实现错位发展和个性化发展。     

土地资源市场化与产业结构升级——基于非线性因果关系和时空地理加权模型的考察

基于2000—2018年中国内地除西藏以外的30个省份的面板数据,采用非线性格兰杰因果检验和时空地理加权模型,分析土地资源市场化、产业结构升级两者之间的影响机理与关系。结果表明:土地资源市场化、产业结构升级之间存在互为因果的非线性关系,两者之间相互促进且呈现出显著的区域分化和时空异质性。基础设施和人力资本对两者产生了显著的正向时空异质影响,经济发展和对外开放对两者则产生了显著的负向时空异质影响。因此,地方政府需要加快产业结构升级、推进土地市场化改革、加强土地资源的区域合作,以实现地区土地资源市场化和产业结构升级的协同发展。     

基于随机森林和时空核密度方法的不同周期犯罪热点预测对比

犯罪预测对于制定警务策略、实施犯罪防控具有重要意义。机器学习和核密度是2类主流犯罪热点预测方法,然而目前还鲜有研究对这2类方法在不同时间周期下的犯罪预测效果进行系统比较,本文试图对此进行补充。本文以2013-2016年5月的公共盗窃犯罪历史数据作为输入,分别对比了在接下来2周、1个月、2个月、3个月4个不同时间周期随机森林方法与基于时空邻近性的核密度方法的犯罪热点预测效果,结果发现：在各时间周期上,随机森林分类热点预测方法的面积和案件量命中率均比时空核密度方法准确性高;并且2种方法均能有效地识别犯罪热点中的高发区域,其中在较小范围较短时间内随机森林识别热点中的高发区效率更高,而在较大范围较长时间周期上时空核密度方法识别高发区更优。     

基于随机森林模型的黄河流域城市建设用地结构时空演化及其驱动机制研究

城市是区域人口、产业等要素集聚的主要空间载体,系统揭示黄河流域城市建设用地结构演化及其驱动机制对于深入推进黄河流域生态保护和高质量发展战略落实具有重要意义。基于黄河流域2007—2019年城市建设用地数据,论文运用信息熵模型分析了黄河流域城市建设用地结构的时空演化特征,并用随机森林模型探讨其驱动机制。结果表明：(1) 2007—2019年,黄河流域城市建设用地面积快速增长,年均增速达5.34%,但城市建设用地结构信息熵不断降低,经历了“高位无序—相对稳定—低位有序”的变化过程;(2)黄河上、中、下游城市建设用地规模增速依次加大,年均增速分别达到3.91%、5.06%、6.22%;中游地区城市建设用地结构信息熵下降最多,上游地区和下游地区降幅相近;(3)黄河流域各类建设用地主要配置在省会及经济发达城市;黄河流域城市用地结构信息熵存在空间异质性,省会城市及经济发达城市建设用地结构信息熵存在降低趋势,而欠发达城市的信息熵逐步增大;(4)城市用地规模和城市人口规模对城市建设用地结构演化的作用最强,产业结构升级和财政支出规模的作用强度次之,经济发展水平和政策支持力度的作用较小,上中下游影响因子的...     

基于随机森林的山西省柳林县黄土滑坡空间敏感性评价

基于随机森林模型,以GF-6影像和ALOS DEM数据为基本信息源,结合高程,地形起伏度及地形湿度等11项因子,对山西省柳林县进行滑坡敏感性空间区划。模型精度评价表明：随机森林模型精度为0.75,支持向量机模型精度为0.7,表明随机森林更适合柳林县的滑坡敏感性评价。指标重要性分析结果表明：高程、坡度、距道路距离以及距河流距离,是影响柳林县滑坡发育的主要因素。敏感性空间区划结果表明：高度敏感区约占柳林县总面积的28%,主要分布在三川河流域的南北边界及邻近区域内,其中贾家垣乡分布面积最广。从时间成本、训练难度、稳定度以及精确度考虑,随机森林模型更适合滑坡敏感性评价这类非线性计算问题。     

基于随机森林模型的干旱绿洲区张掖盆地地下水水质评价

为合理准确评价地下水水质,建立了基于随机森林（RF）模型的地下水水质评价模型,并根据张掖盆地81个地下水采样点的pH值、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、Na⁺、NH₄⁺含量及总硬度的监测数据,对研究区的地下水水质进行了综合评价。结果表明：盆地地下水水质主要为Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类水,其中甘州区地下水埋藏较深,水体不容易受到来自地面的污染,水质较好,大多数地方为Ⅱ类水;临泽县和高台县地下水埋藏较浅,水质较差,大多数地方为Ⅲ类水,尤其高台县的水位最浅,再加上地处河段下游,污染更为严重,部分地区达到Ⅳ类。根据指标的重要性度量发现影响研究区域地下水水质的主要因子是NO₃^-含量;其次是NH₄⁺、SO₄^2-、Na⁺、Cl^-含量及总硬度、pH值。为验证模型的有效性,将地下水水质评价结果与基于支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）的地下水水质综合评价模型模拟结果进行对比,3个模型均能很好地评价研究区地下水水质,但RF模型的评价结果更为准确。     

中东地区恐怖主义指数时空演变及其影响因素的时空异质性

恐怖主义指数是评判恐怖主义风险的重要指标,剖析中东地区恐怖主义指数时空演变及其影响因素的时空异质性,对推理与解析恐怖主义发展趋势及其成因的时空分异具有重要意义。基于GTD数据库,计算恐怖主义指数,对中东地区各国恐怖主义风险进行量化评估,并结合统计指标进一步分析该地区恐怖主义指数的时空演变特征,采用OLS、GWR和GTWR模型解析诸多因素对该地区恐怖主义指数的作用模式。研究表明：（1）1995年至2016年期间,中东地区大部分国家恐怖主义风险逐步提高,且恐怖主义风险表现出一定的空间扩散趋势。（2）相比于OLS模型及GWR模型,GTWR模型解释度及拟合效果均明显增高,说明时空效应对各类因素均存在一定的影响,即各影响因素对中东地区恐怖主义指数均表现为时空非平稳作用模式。（3）通过综合分析各模型回归结果,民族宗教因素为导致中东地区恐怖主义指数发生时空变化的主导因素。     

基于地理加权回归的漫湾库区景观破碎化及影响因子分析

应用地理加权回归模型分析漫湾库区景观破碎化指数——有效筛网大小与相关因子之间的空间关系。选取的解释变量分别是距道路的距离、距乡村的距离、距河流的距离、坡度。结果表明：大坝修建后4种解释变量与有效筛网大小呈现较显著的正相关性。与线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高。1974~1988年,有效筛网大小对各影响因子最敏感的区域面积呈现显著的时空变化这为确定水电站建设及其他因素对景观破碎化影响的大小,并进一步改善库区景观破碎化的现状提供了依据。     

基于随机森林模型的中国流动人口社会融合空间差异及影响因素

基于2017年流动人口动态监测数据,采用探索性空间数据分析和随机森林回归方法,分析中国289个地级及以上城市流动人口社会融合的空间分异及影响因素.结果 表明:①中国城市流动人口社会融合整体水平较低,空间分布地带性特征不明显;特大、超大城市流动人口社会融合分别以较低、中等水平为主,省会城市、直辖市流动人口社会融合分别以较低、中等水平为主,其余城市多数为中等水平;城市社会融合空间分布格局表现为以峰值为中心向外圈层递减和以低值为中心向外圈层递增的特征.②随机森林模型的拟合度和回归精度比多元线性回归更高,能够更好地解释流动人口社会融合的非线性影响机制.③个人教育水平、家属是否随同、流入城市经济结构、流动人口的户口类型、流入城市公共设施以及流动人口在流入地居留时间依次为六大重要影响因子,它们对流动人口社会融合的作用呈现复杂性和非线性.④需要根据影响因子在不同阈值内的作用方式,有针对性地对流动人口及流入城市进行管理和调控.