DEM空间分辨率对毒气扩散模型模拟结果的影响分析

突发性毒气泄漏事故的频繁发生对市民的安全造成了极大威胁,有必要对常见毒气泄漏事故发生后的成灾模型进行探讨,以便从理论上指导应急部门实施应急救援行动。本文在研究和分析典型毒气泄漏扩散模型的基础之上,引入地形因子对原有毒气泄漏扩散模型进行改进,使之适应三维地形下的危化品气体扩散模拟,并将模型与GIS集成可视化,分析比较了模型修正前后气体扩散浓度的分布情况。在此基础上,进一步分析了DEM空间分辨率对毒气扩散浓度的分布影响,发现DEM空间分辨率对毒气浓度分布区域有一定影响,并分析了其影响原因。结果表明,加入地形因子的高斯烟羽模型比之前没有考虑地形因子的高斯模型计算要更加精确,更贴近现实状况;同时,DEM分辨率对改进后的高斯烟羽模型的模拟影响较大,选择适当分辨率的DEM能帮助应急部门在短时间内模拟出真实可靠的浓度分布区域,对毒气泄漏事故的应急有一定的实际参考价值和指导意义。     

基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法

降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明：在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型;在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性;SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准...     

多色彩高空间分辨率遥感影像矢量边缘信息提取算法与应用

相对单波段灰度影像而言,多波段高空间分辨率遥感影像中可用于边缘检测的光谱信息更加丰富。鉴于Canny算子在灰度图像边缘检测中的优越性能,本文利用输出融合策略对其适用于高空间分辨率遥感影像矢量边缘检测作了改进。基于可视化开发平台VC++.NET,编程实现了福州市航拍的高空间分辨率遥感影像红绿蓝三个标准波段在RGB、IHS、Y IQ、YUV、C IELUV色彩空间中对各种地物矢量边缘信息的有效提取。对高空间分辨率遥感影像矢量边缘各分量的分析认为,由于波谱范围差异的影响,在上述色彩空间中不同地物类型边缘检测时响应程度具有显著的不同。本文研究结果表明,该算法参数设置和色彩空间选择对高空间分辨率遥感影像矢量边缘信息提取有较大的影响。     

中国省域新型城镇化与城乡融合发展的时空格局及其影响因素

新型城镇化与城乡融合发展是构建国内国际双循环新发展格局的重要内容。基于2001～2020年中国31个省级面板数据,运用耦合协调度模型和面板回归模型,定量分析中国新型城镇化与城乡融合耦合协调发展的时空格局及其影响因素。结果表明:①中国省域新型城镇化指数总体呈显著上升趋势,东部地区新型城镇化指数最高,中部地区次之,西部地区最低; 中国省域城乡融合发展指数呈波动变化,略有下降,东部地区城乡融合发展水平高于中部和西部地区; ②31个省(自治区、直辖市)新型城镇化与城乡融合耦合协调发展水平不断提升,耦合协调度呈现“初级协调→中级协调→良好协调”的发展态势,空间上表现为东高西低的格局; 相对发展阶段呈现“新型城镇化滞后→同步发展→城乡融合发展滞后”的演变态势,东部地区处于城乡融合发展滞后状态,中部和西部地区逐步迈向同步发展状态; ③经济发展水平、政府能力、科技投入、教育投入对于耦合协调发展具有正向促进作用,产业结构高级度具有抑制作用,经济发展水平、科技投入和教育投入的影响作用具有显著的地区异质性。     

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。     

降雨数据空间分辨率在城市流域洪峰变化分析中的影响

在气候变化和城市化背景下,城市暴雨的局部特征愈发明显,而降雨监测和预报数据空间分辨率难以满足空间分布描述要求,造成城市洪涝模拟和预测结果存在不确定性。本文选择深圳市城区的3个流域,基于118场实测降雨数据,通过逐步增大网格尺寸以达到降低降雨空间分辨率的效果,同时以流域边界作为限制,保证流域内面平均雨量不变,然后将不同空间分辨率的降雨数据分别作为城市洪涝模型的输入条件,对流域出口断面的洪水过程进行模拟计算,每场降雨得到6种不同空间分辨率下的洪峰流量。结合降雨中心、流域几何中心等空间特征参数,分析降雨空间分辨率对流域洪峰的影响。研究结果表明,针对118场实测降雨,随着降雨数据空间分辨率逐渐降低,3个流域的出口断面的洪峰变化幅度逐渐增大;如果忽略了流域内部降雨数据的空间分布差异,洪峰变化幅度和方向与降雨中心和流域几何中心的空间关系具有相关性,降雨中心在流域几何中心上游方向的距离越大,洪峰降低的幅度越大。本文基于3个城市流域得到了相似的研究结论,研究方法可为城市流域洪涝模拟提供借鉴,研究结果可为河道洪水风险评价提供参考。     

利用贝叶斯时空模型分析山东省手足口病时空变化及影响因素

手足口病是一种常见的传染病,多见于5岁以下儿童。近年来,中国手足口病发病人数逐年上升,疾病疫情也越来越受到公共卫生部门与社会大众的关注。虽然已有不少手足口病相关的研究,但对其时空变化及影响因素驱动效应的研究仍然较少。本文采用贝叶斯时空模型,对2008年山东省手足口病高发时间段（5-8月）的发病时空演变特征进行系统分析,并探究影响手足口病发病风险的气象因素。结果表明：① 空间上不同区县的手足口病发病风险存在一定差异,且区县间的发病风险随时间变化趋势也各不相同;② 5月和6月手足口病发病风险明显高于整个研究阶段（5-8月）平均发病风险;③ 对手足口病发病风险影响较大的气象因素依次是：周平均温度、平均风速和平均气压。本文针对山东省手足口病时空演化特征及气象影响因素的研究,能为高发时间段内手足口病的区域化防控提供科学依据。     

SARS与COVID-19时空传播差异性及影响因素分析

SARS和COVID-19的暴发对我国公众健康、社会经济等造成了严重影响,为揭示呼吸道烈性传染病的时空传播的共性规律和差异特征及背后原因,运用时空统计方法,系统分析并对比了SARS与COVID-19的时空传播差异性特征,并结合病毒本身传播特性及交通、温度等因子进行原因分析。研究表明：① 时间序列上,SARS从发病初始到结束经历了2个阶段,即上升期-平缓期,COVID-19经历了3个阶段,即上升期-急剧上升期-缓升期。② 空间传播模式上,COVID-19传播强度及传播范围大于SARS,且COVID-19的整体连通性较大,各省份与病毒暴发地的联系更为紧密;SARS和COVID-19的传播都存在明显的空间聚集性特征;二者均以邻近传播、远距离飞跃式为主,且SARS存在中次级传播中心,COVID-19扩散中心未发生转移。③ 空间传播方向上,SARS以北京市、香港特别行政区、广东省为中心,空间传播方向性更强,COVID-19仅以湖北省为中心向外扩散。④ 空间传播速度上,SARS各省份首例病例传播时间跨度较大,COVID-19各个省份首例病例传播时间大致以胡焕庸线为分界线,呈现出“东快西慢”的现象,传播时间跨度较短。⑤ R0是造成SARS和COVID-19空间传播范围与空间传播速度差异的主要原因;SARS和COVID-19病毒温度适宜性有所差异,但在温度接近的区域均发生了空间聚集性传播和邻近区域传播;除病毒本身传播能力、温度影响外,交通是影响SARS和COVID-19空间远距离飞跃式传播的主要原因,二者空间传播速度均与路网密度呈负相关关系。     

山东省绿色发展效率时空演化及影响因素分析

运用基于非期望产出的SBM模型,对2007—2017年山东省17地市绿色发展效率进行测度,分析其时空演化特征,进一步构建Tobit模型探究其影响因素。研究表明:2007—2017年山东省各地市间绿色发展效率变化趋势呈现地域差异,东部地区效率提升快于中西部地区,且存在个别地市绿色发展效率下降与个别地市绿色发展效率上升并存的趋势特征。山东省绿色发展效率存在明显的空间分异性,且存在高效率区向东发展,低效率区转向中西部的演化特征。山东省绿色发展效率与经济发展水平之间存在U型曲线关系,且现阶段经济发展水平及城镇化水平对绿色发展具有显著的负向影响,产业结构、对外开放程度及科技创新对绿色发展效率具有显著的正向驱动作用。推动产业结构优化升级,以创新驱动发展,推动更高层次的对外开放是山东省绿色发展提升的重要途径。     

六盘水市土壤侵蚀时空特征及影响因素分析

六盘水市是我国生态地位极其重要,水土流失又较为严重的城市。近些年,六盘水市实施了一系列生态工程,为了定量分析六盘水市土壤侵蚀状况及其影响因素,本文基于RUSLE模型,利用降雨数据、遥感影像数据、土地利用数据等,对贵州省六盘水市1990-2015年土壤侵蚀模数和土壤侵蚀量进行定量模拟,分析其时空动态变化,利用地理探测器定量分析影响因素,并进行空间相关性分析,结果表明： ① 六盘水市土壤侵蚀以微度和中度侵蚀为主。土壤侵蚀严重地区主要分布在北盘江流域与南盘江流域交界处以及喀斯特山地地区,煤矿开采使植被覆盖等抑制土壤侵蚀因子减少作用,使局部地区土壤侵蚀程度加剧。② 1990-2010年平均土壤侵蚀模数整体为下降趋势,2010-2015年为上升趋势。其中2000年平均土壤侵蚀模数最大,2010年平均土壤侵蚀模数最小。该变化由降雨可蚀性因子和植被覆盖度因子综合影响所致。③ 植被覆盖度因子和多年平均降雨量因子是影响区域土壤侵蚀空间分布的重要因素。未利用土地、植被覆盖度小于0.3、坡度在25°以上和降雨量在1543~1593 mm之间的地区为高风险侵蚀区域。④ 植被覆盖度与土壤侵蚀在空间上全部呈负相关性,降雨因子与土壤侵蚀在空间上存在负相关性和正相关性。⑤ 土壤侵蚀改善区域大多分布在生态工程区域内,生态工程建设能够改善土壤侵蚀情况,不同生态工程保护侧重点不同导致土壤侵蚀改善程度不同。退耕还林还草工程对六盘水市土壤侵蚀的改善具有重要意义,六盘水市更宜退耕还林。     

城市海量手机用户停留时空分异分析——以深圳市为例

识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。     

顾及时空对象空间相互作用的疫情风险评估建模与应用

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019,COVID-19）在全球的传播仍在持续,根据COVID-19在国内早期的扩散特征,从地理学角度出发,构建了一种顾及时空对象空间相互作用机制的疫情风险评估模型,模型在参照时空对象空间相互作用迁移型传导模式的基础上,重点考虑了疫情传播的时空过程、并兼顾空间依赖及空间异质性因素,实现了疫情风险城际传播的关联性、动态性分析。在实证研究阶段,基于该模型对武汉及其主要影响城市在2020年1月上旬到4月上旬的疫情风险及动态演变进行了评估,通过与基于城市对象自身属性计算得到的实时疫情风险指数及其空间分布进行比较,验证了基于时空对象的空间相互作用模型在疫情风险评估方面的有效性。结果表明：① 模型能兼顾疫情传播的空间依赖及空间异质性特征,体现疫情风险的城际传播过程,为疫情传染风险评估及相关空间问题的研究提供了一种新的视角和方法;② 来自源对象的输入性疫情风险与对象间的空间相互作用强度存在显著正相关性,因此在疫情防控中要结合空间相互作用的主要影响因素进行综合决策。     

面向全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型描述框架

全空间信息系统是一种面向从微观到宏观的动态复杂世界的空间信息系统,其理论基础是多粒度时空对象数据模型。为了确定多粒度时空对象数据模型的具体内容,需要确定描述多粒度时空对象特征的基本框架;为了开展多粒度时空对象的实际建模,需要明确多粒度时空对象数据模型的建模过程。为此,本文首先从数据模型、数据管理、可视化、空间分析和实际应用5个方面,分析了全空间信息系统与传统GIS的联系与区别,从空间范畴、动态变化、复杂关系、认知与行为、可视化技术、时空大数据分析6个方面,分析了传统GIS空间数据模型存在的不足;在此基础上,提出了多粒度时空对象的多粒度、多类型、多形态、多参照系、多元关联、多维动态、多能自主7个特点,确定了由时空参照、空间位置、空间形态、组成结构、关联关系、认知能力、行为能力和属性特征8项内容构成的多粒度时空对象数据模型描述框架;最后在分析了传统GIS空间数据模型建模过程的基础上,提出了多粒度时空对象数据模型的建模过程和思路。     

高分辨率η坐标模式对四川降水个例对比数值试验

在原η坐标模式基础上,利用1995年8月23日和1998年4月28日四川西部两次强降水过程为例,通过改变水平分辨率和具有不同分辨率的地形资料,以及固定边界、单向影响嵌套边界,进行了一些数值试验。结果表明:(1)较低水平分辨率的η模式,采用较高分辨率的地形资料不一定能改善预报结果;(2)具有较高水平分辨率,并引入较高分辨率的地形资料,以及单向嵌套侧边界的η模式,对预报结果有较明显的改进     

京津冀地区植被时空动态及定量归因

作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明：①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子（解释力39.4%）,土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显（q=58.2%）;③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。     

武陵山区植被净第一性生产力的时空格局及其与地形因子的关系

本研究旨在探讨2001-2010年武陵山区植被净第一性生产力(NPP)的时空变化格局及其与主要地形因子间的关系。利用MODIS MOD17A3数据、地形数据,以及土地覆盖等数据,基于回归分析和分级统计等方法,开展了武陵山区植被NPP的时空变化格局及其与高程和坡度2个基本地形因子间关系的研究。结果表明：(1)10年间武陵山区植被年NPP的平均值为590.72 gC·m^-2·yr^-1,森林、灌草和农田的NPP平均值分别为596.79 gC·m^-2·yr^-1、586.98 gC·m^-2·yr^-1和563.31 gC·m^-2·yr^-1;(2)2001-2010年武陵山区植被NPP总量的平均值为98.90 TgC·yr^-1,波动范围为92.79 ~ 106.99 TgC·yr^-1,从NPP年际变化的空间分布来看,武陵山区植被NPP的变化趋势整体上呈北增南减的格局;(3)分别以30 m和3°为高程和坡度的分级级差时,发现武陵山区平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先增加后缓慢下降的趋势,但在海拔高于1500 m及坡度大于50°的地区,平均植被NPP出现了较大波动,然而,在波动中均有随海拔和坡度的增加而先上升后再下降的趋势;(4)在地理区间尺度上,200~1000 m的高程段以及5~25°的坡度段内植被NPP的平均值较高,500 m以上的高程区间平均植被NPP依次递减,但50°以上的坡度区间平均植被NPP反而有所增加,这在一定程度上反映了坡度高于某一临界值后坡面侵蚀强度又有所下降的趋势。     

Effect of Temporal Resolution of NDVI on Potential Evapotranspiration Estimation and Hydrological Model Performance

Normalized difference vegetation index (NDVI) data, obtained from remote sensing information, are essential in the Shuttleworth-Wallace (S-W) model for estimation of evapotranspiration. In order to study the effect of temporal resolution of NDVI on potential evapotranspiration (PET) estimation and hydrological model performance, monthly and 10-day NDVI data set were used to estimate potential evapotranspiration from January 1985 to December 1987 in Huangnizhuang catchment, Anhui Province, China. The differences of the two calculation results were analyzed and used to drive the block-wise use of the TOPMODEL with the Muskingum-Cunge routing (BTOPMC) model to test the effect on model performance. The results show that both annual and monthly PETs estimated by 10-day NDVI are lower than those estimated by monthly NDVI. Annual PET from the vegetation root zone (PETr) lowers 9.77%-13.64% and monthly PETr lowers 3.28%-17.44% in the whole basin. PET from the vegetation interception (PETi) shows the same trend as PETr. In addition, temporal resolution of NDVI has more effect on PETr in summer and on PETi in winter. The correlation between PETr as estimated by 10-day NDVI and pan measurement (R2= 0.835) is better than that between monthly NDVI and pan measurement (R2 = 0.775). The two potential evapotranspiration estimates were used to drive the BTOPMC model and calibrate parameters, and model performance was found to be similar. In summary, the effect of temporal resolution of NDVI on potential evapotranspiration estimation is significant, but trivial on hydrological model performance.     

基于Shapefile的基态修正模型设计与实现

 本文通过对Shapefile文件进行扩展,使用改进的基态修正模型,构建了一种ArcGIS的时空数据模型,支持对时空变化过程的存储、分析和模拟,同时支持传统的GIS空间分析功能。本研究还设计和实现了一种基于多时态矢量数据集的时空数据变化过程发现和时空数据转换算法,此算法可以自动提取多个时态之间的变化过程,将多时态数据转换成基于Shapefile的时空数据模型存储。鉴于该数据模型,设计和实现了时空数据的快照恢复、变化查询、历史演化分析和数据更新方法,验证了模型的可应用性。     

空间目标匹配在“天地图·福建”道路数据融合中的应用

数据融合是"天地图·福建"建设的最重要内容之一,每年都会进行1次,其成果是"天地图·福建"电子地图等产品的主要数据源。由于道路数据来源比较多,不同来源的数据之间的变化需要人工提取,导致数据融合耗时费力。本文引入空间目标匹配来提取不同来源道路数据的变化信息,分别使用不同比例尺和相似比例尺的道路数据进行了两次实验,不同比例尺道路匹配精度达93.3%,相似比例尺道路匹配精度达99.4%。空间目标匹配能有效解决属性不一致性问题,提高道路数据融合的效率。