2015—2020年辽东湾海冰冰情时空特征及其影响因素

受冬季强寒潮侵袭,辽东湾会出现大范围结冰现象。为了分析2015—2020年辽东湾海冰冰情的变化规律与影响因素,本文选取Sentinel-1A/B数据开展辽东湾海冰监测。首先,采用巴氏距离选择最优纹理特征组合,再利用最大似然方法实现海冰分类;然后,根据上述海冰分类结果,分析海冰冰情等级、海冰外缘线、海冰面积、海冰类型和海冰结冰概率等冰情特征的变化规律;最后,研究海水深度、海温、气温和风速与海冰冰情的关系。主要结论如下：① 采用不同纹理特征组合方法和本文方法对2020年2月1日Sentinel-1B影像进行实验,结果表明本文方法的总体分类精度和Kappa系数分别为93.16%和0.85,分类精度最高。② 11月末到12月海冰类型以初生冰为主,间有灰冰;1月到2月中上旬以灰冰为主,间有初生冰和白冰;2月下旬到3月上旬的海冰类型以灰冰和初生冰为主。辽东湾内部结冰概率存在差异,北部沿岸结冰概率高于南部,东部结冰概率高于西部。辽东湾海冰冰情受海水深度、海温和气温影响明显,受风速影响较小。     

流空间视角下中国城市群网络结构特征比较——基于铁路客运班次的分析

铁路客流是城市群内经济社会联系的重要反映,也是区域流空间的关键体现。本文依据流空间理论,采用复杂网络方法和2018年中国铁路班次OD数据,从全国尺度分析城市群社区结构特征,并从城市群尺度比较分析了5个主要城市群的空间结构、规模结构和网络节点结构。结果显示,从铁路客运班次联系来看,城市组团片区与国家规划方案中的城市群在范围上存在一定的空间错位。5个主要城市群具有不同的局部特征：① 长江三角洲城市群呈网络状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为局部节点的枢纽作用与规模的匹配性有待提高;② 珠江三角洲城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系相对薄弱;③ 京津冀城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为存在边缘化的节点;④ 长江中游城市群呈组团状的空间形态和相对分散的规模分布,主要问题为内部结构较为松散;⑤ 成渝城市群呈哑铃状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系薄弱。随着区域一体化进程,需要根据不同城市群网络结构发展阶段的差异,补足城市群内和城市群间的联系短板,促进规模位序结构与网络结构的耦合协调,推动建设层次分明、枢纽协作、网络化发展的客运服务网络,支撑城市群一体化发展。     

北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析

住宅价格空间分异性能体现社会空间异质性,理解当前住宅价格空间格局分异特征及影响因素对北京这类超大城市进行相关规划有重要意义.利用空间插值方法分析北京二手房住宅价格空间格局,采用地理加权回归模型分析住宅价格空间分布影响因素.结果发现:北京市住宅价格的空间分布呈现圈层结构,高值区集中在四环路内,低值区集中在六环路外,但城市...     

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。     

亚像元制图适应性分析与评价——以天津市津南区和北京市海淀区土地覆被制图为例

亚像元制图作为一种降尺度分类方法,可利用低分辨率影像获取高分辨率分类图。本文旨在探讨亚像元制图的降尺度分类结果与高分辨率影像分类精度和分类特征上的一致性。实验以天津市津南区和北京市海淀区为研究区,分别对中空间分辨率影像（TM或HJ）进行亚像元制图和对高空间分辨率影像（ALOS或ZY）进行硬分类得到相同空间分辨率的分类结果,从绝对精度、相对精度、空间结构和空间格局上,对2幅分类结果进行分析和评价。实验结果显示：（1）分类精度上,TM和HJ影像的亚像元制图结果,以地面验证样本为参考的绝对总体精度分别为84%和82%,以高分辨率影像（ALOS和ZY影像）硬分类结果,为参考的相对总体精度分别为82%和77%;（2）分类特征上,中空间分辨率影像亚像元制图结果的空间相关性较强、斑块数量较少、聚集度较高,但与高分辨率影像分类结果的总体结构相似,各类别的面积比例基本一致。因此,亚像元制图结果在分类精度和分类特征上与高空间分辨率影像分类结果具有较强的一致性,在缺少高分辨率土地覆被制图时,可将亚像元制图获取的降尺度分类图作为替代数据。     

OSDS注册用户空间分布特征及影响因素分析

本文以2005年以来中国科学院遥感与数字地球研究所开放式空间数据共享网站（OSDS）平台的注册用户为研究对象,利用最近邻层次空间聚类方法和地理探测器模型,对各省注册用户量的空间分布特征和差异影响因素进行了分析。分析结果表明,整体上用户空间分布很不均衡,主要集中在东部发达地区和几个在测绘和地理信息科学领域卓有建树的地区,信息、科研和教育是主要影响因素,经济、网络和测绘的单因素影响力较低,而与主要影响因素结合的交互影响得到了提升。因此,多因素共同制约着用户群的空间分布格局和区域不均衡性。应用地理探测器能从宏观上把握遥感学者群体的空间分布特征及其影响因素,其分析结果能够指导数据提供者更有针对性地为用户提供服务,也可为遥感产业调整和空间布局优化提供依据。     

1990—2020年中国能源开采和加工场地多源数据综合制图与时空变化分析

由于当前缺乏有效的能源开采和加工场地精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,全国尺度的能源开采和加工场地时空分布规律的认识仍显不足。本研究基于高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、网络爬虫数据、OSM地图数据和环境专题数据等信息,发展了基于多源数据融合和专家知识参与获取的能源开采和加工场地遥感识别和精细化制图的技术方法,研发了1990、2000、2010和2020年共4期的中国能源开采和加工场地分布数据产品及2010—2020年场地植被恢复信息数据产品,作为中国土地利用/覆盖变化数据的组成部分（CLUD-Mining）。CLUD-Mining具有较高的质量和可靠性,数据产品平均精度为91.75%;中国能源开采和加工场地开发建设的面积呈现先增长后减少的发展趋势,1990—2010年,面积增长速度从55.22 km²/a上升到95.51 km²/a,而2010—2020年呈现负增长,平均每年减少27.28 km²;此外,2010—2020年场地植被恢复面积达746.76 km²,主要集中在华北区和西南区;中国能源开采和加工场地分布格局逐渐由东部地区向西部地区转移。本研究对提升中国能源开采和加工场地时空分布特征的认识具有重要意义,可为场地污染治理和生态修复提供重要的数据基础。     

结合“珞珈一号”夜间灯光与城市功能分区的广州市碳排放空间分布模拟及其影响因素分析

合理模拟城市内部的碳排放空间分布情况,是制定清晰明确的碳减排政策的重要前提。由于以往相关研究所用数据分辨率较低,且未考虑行业差异,因此所得结果较难精细地反映碳排放空间分布特征。为解决以上不足,本文提出一种更为合理的碳排放空间分布模拟方法。首先利用时间序列法预测2019年广州市各行业碳排放量;然后结合“珞珈一号”夜间灯光及城市功能分区数据,在精细尺度下实现分行业的碳排放空间化;在此基础上进行空间自相关分析,揭示广州市碳排放空间分布规律;最后采用随机森林模型分析影响广州市分行业碳排放的社会经济驱动因素。结果表明：① 广州市碳排放量在2011年后呈缓慢增长趋势,2019年碳排放量达83.12百万吨,其主要贡献来源为交通行业;② 与常用的ODIAC（1 km）、EDGAR（10 km）碳排放产品及基于NPP-VIIRS的碳排放空间化结果（500 m）相比,结合高分辨率（130 m）夜间灯光数据以及城市功能分区实现的碳排放空间化结果可以在更精细的尺度上呈现区域内部的空间碳排放差异;③ 广州市碳排放呈显著的全局空间正相关,形成了以第二和第三产业集中区域为依托的高高聚集区;④ 广州市2019年第二产业碳排放的主要影响因素是一般公共预算收入、第二产业GDP、一般公共预算支出、固定资产投资额;第三产业碳排放的主要影响因素是社会消费品零售额、第三产业GDP、各个行政区总GDP以及人口数量。综上,本研究从城市内部行业结构差异出发,结合高分辨率的夜间灯光数据,展现区域内部的碳排放分布格局,所得结果将有利于相关部门制定精准的碳减排和产业优化升级策略。     

深圳市快递自提点的空间分布特征与影响因素

随着信息技术的发展,电子商务的盛行推动着快递行业的迅猛发展,快递自提点成为人们日常生活的重要场所,从而成为城市地理与物流地理的重要研究对象。本文基于2018年4月深圳市菜鸟驿站和中国邮政速递物流站点的POI数据,综合运用文本分析、数理统计、空间分析方法,解析深圳市快递自提点的空间分布特征和影响因素。研究发现：① 快递自提点依托类型多样：由市场主导的菜鸟驿站主要依托专业的快递公司、便利店等;由政府主导的邮政站点一般设于中国邮政的分支服务网点;② 快递自提点服务对象种类繁多,二者都主要以服务社区为主,企业、工业园、酒店等为辅;③ 快递自提点的区位选择一般靠近服务对象的出入口,80%的快递自提点分布在距其最近出入口200 m范围内,邮政站点更接近服务对象;④ 快递自提点的空间分布不均衡,呈现“中西部多,东部少”的特点,沿“东-西”走向集聚分布,为多核集聚模式;⑤ 快递自提点的空间格局是区域经济发展水平、人口分布、交通便捷程度、土地利用类型等多因素综合作用的结果,最后探索了快递自提点选址与分布的综合影响机制。     

“十三五”时期黄河流域PM2.5时空分布规律及多尺度社会经济影响机制分析

黄河流域生态保护与高质量发展是我国新时代的重大战略任务。探究黄河流域PM_2.5浓度的时空变化趋势,并分析其社会经济影响因素,对该地区的大气污染防治和实现高质量发展具有重要意义。本文采用时间序列趋势估计、空间自相关分析、地理探测器和地理加权回归方法,揭示了“十三五”时期年黄河流域不同尺度（全流域以及61个地级市）PM_2.5浓度值和变化趋势的时空分异特征,定量探究了社会经济因素对PM_2.5浓度的影响机制及其时空过程。结果表明：① 在“十三五”时期,黄河流域的PM_2.5污染情况整体好转,其浓度呈波动下降的趋势,平均每年下降约4.2 μg/m³,彰显了我国大气污染防治攻坚战取得的重要成效;② 山东、河南、山西和陕西的PM_2.5浓度值较高,但山东、河南改善速度较快,山西和陕西改善速度较慢;③ 以目前的改善速率推算,在黄河流域61个地级市中,54个市将能够完成“十四五”规划中PM_2.5浓度下降10%的目标,而咸阳、西安、榆林、太原、临汾、运城、晋城7市将难以完成;④ 人口密度、工业企业数、土地利用强度是导致黄河流域PM_2.5浓度升高的主要社会经济因素,其解释力均达到50%以上;⑤ 从2015—2019年,土地利用程度指数和人口密度的主要影响区域均转移至黄河流域中部地区,建议山西、陕西、内蒙古应作为下一阶段治理工作关注的重点区域;⑥ 促进与环境承载力相协调的城乡发展、控制工业规模并提高其环保水平,是进一步治理黄河流域大气污染的重要策略。     

沈阳市城市功能区分布与人口活动研究

从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例,根据核密度估计原理,基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况,通过解读多时相百度热力图数据,探索工作日和周末城区人口时空分布规律,即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系,建立多元线性回归模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式,大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散,面积较大,早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关,其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子;教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热度的主要影响因子。     

人口区划及其在人口空间化中的GIS分析应用——以山东省为例

对基于土地利用/土地覆盖类型的人口空间化方法,进行人口区划的GIS分析应用是一有效技术途径。本文在全国一级区划基础上,通过数理统计分析提取二级区划各影响因子,建立二级区划指标,进而利用空间分析技术进行人口空间化的二级分区。同时以农村居民地、城镇居民地和耕地数据建立人口空间化模型,在GIS的支持下实现山东省2000年人口统计数据空间化。并通过对比基于一级人口区划和二级人口区划的人口空间化数据,选取郯城县进行结果精度检验。验证结果表明二级人口区划后的人口空间化数据在数值精度和空间精度上都有明显提高。     

线性加权回归模型的高原山地区域降水空间插值研究

在山地和高原区域,地形对降水影响比较显著。常规空间插值方法通常不考虑地形要素,插值精度有限。考虑到降水量与高程存在较强的相关关系,采用局部线性加权回归模型预测山地和高原区域的降水分布。推导了回归计算公式,并在ArcGIS 9.0中编程实现算法。选取美国德克萨斯州西北部地区进行局部线性加权回归空间插值,并与普通Kriging、倒距离加权法比较。误差分析表明:在地形复杂的地区,线性加权回归模型比传统方法有优势。     

Modeling of spatial distributions of farmland density and its temporal change using geographically weighted regression model

This study used spatial autoregression（SAR） model and geographically weighted regression（GWR） model to model the spatial patterns of farmland density and its temporal change in Gucheng County,Hubei Province,China in 1999 and 2009,and discussed the difference between global and local spatial autocorrelations in terms of spatial heterogeneity and non-stationarity. Results showed that strong spatial positive correlations existed in the spatial distributions of farmland density,its temporal change and the driving factors,and the coefficients of spatial autocorrelations decreased as the spatial lag distance increased. SAR models revealed the global spatial relations between dependent and independent variables,while the GWR model showed the spatially varying fitting degree and local weighting coefficients of driving factors and farmland indices（i.e.,farmland density and temporal change）. The GWR model has smooth process when constructing the farmland spatial model. The coefficients of GWR model can show the accurate influence degrees of different driving factors on the farmland at different geographical locations. The performance indices of GWR model showed that GWR model produced more accurate simulation results than other models at different times,and the improvement precision of GWR model was obvious. The global and local farmland models used in this study showed different characteristics in the spatial distributions of farmland indices at different scales,which may provide the theoretical basis for farmland protection from the influence of different driving factors.     

利用三元组稀疏矩阵技术改进HASM算法——以全球平均气温模拟为例

 采用预处理共轭梯度法(PCG)进行求解的高精度曲面建模(HASM)算法的计算过程需要大量矩阵计算,采用稀疏矩阵方式可以压缩存储空间。三元组稀疏矩阵存储是较为传统的稀疏矩阵存储结构,这种存储结构的稀疏矩阵技术已被广泛使用。根据HASM-PCG的特点,本文通过改进三元组稀疏矩阵的部分计算方式,调整HASM-PCG算法中的部分计算顺序,从而舍弃部分不需要存储的非零元素,提高了计算效率。根据全球1998-2008年的近3000个气象观测台站的气温观测数据,以及全球DEM数据,对20世纪末至21世纪初的11年来5、6、7、8月份的全球平均气温进行数字模拟。数值结果表明,采用改进的三元组稀疏矩阵技术有效地提高了HASM方法的模拟效率。     

DEM栅格单元异质性对地形湿度指数提取的影响分析

 地形湿度指数可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况,是静态土壤含水量的最常用指标,具有明确的物理意义。但是,由于DEM本身的结构特点,其提取的地形湿度指数具有尺度依赖性。本文主要探讨因DEM水平分辨率不同而导致的DEM栅格单元异质性,对地形湿度指数提取的影响。以厦门市地貌类型比较复杂的西源溪流域为实验区,使用1 ∶1万等高线生成的2.5m和20m分辨率DEM数据,分别提取地形湿度指数并计算栅格单元地形异质性指数,分析DEM栅格单元异质性指数与地形湿度指数之间的关系。研究表明,基于高程标准差、地势起伏度、景观破碎度和多样性的栅格单元异质性指数与地形湿度指数偏差之间均存在显著的负相关性,这4个异质性指数对地形湿度指数差值的对数回归模拟效果良好且显著有效。这对低分辨率DEM提取地形湿度指数的误差纠正,以及描述区域土壤含水量等地形湿度指数的应用研究具有积极意义。     

人口数据空间化表达与应用

人口数据空间化是“数字地球”的重要研究内容。本文在介绍人口空间分布研究的基础上,从人口分布影响因子、土地利用等空间数据的应用、构建间接的人口指标、人口数据空间化建模以及城市人口数据空间化五个方面,回顾了人口数据空间化研究的最新进展,并简要阐述了面插值的概念及其对人口数据空间化研究的意义。在总结前人相关研究的基础上,本文以福建省为研究区,在栅格数据模型的支持下,通过多源信息融合,从乡镇行政区划的尺度上对人口数据空间化模拟进行了尝试。     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。