DYNAMIC VARIATIONS OF WATER QUALITY IN TAIHU LAKE AND MULTIVARIATE ANALYSIS OF ITS INFLUENTIAL FACTORS

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网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究

饮食地理文化作为地域文化中最具地方特色的重要元素,在现代人口大规模流动背景下呈现出全新的多样化局面,而基于传统认知的“南甜北咸”的地域分异已然不能代表中国现代食甜分布的空间特征。因此,本文采用网络爬虫技术,获取我国大陆31个省会城市共计约2000万条美食消费数据,从传统类菜品、主食类菜品、饮料类和甜品类菜品4个方面计算城市食甜度,在ArcGIS、MySQL软件支持下,借助GIS空间分析和数理统计方法探究我国现代食甜习惯的空间分布特征,分析影响食甜分布的因素。研究发现：① 中国食甜在空间分布上存在显著的地域分异特征,聚类分析评价参数R ²高达0.88,现代食甜习惯总体呈现“东高北中,西微内低”的包围式格局;② 从整体抑或局部角度,在1%显著性水平上莫兰指数均为正,中国食甜分布呈现显著的空间正相关关系,形成特色鲜明的3个地理集聚区,即以苏浙沪闽为主的东南沿海高甜集聚区,以渝黔川为主的西南内陆低甜集聚区和以陕宁为主的西北内陆低甜集聚区;③ 构建了中国现代食甜习惯分布影响因素模型,其拟合精度为0.82,分析结果显示降水、湿度、气温等气象要素及地理位置是影响现代我国食甜空间分布的重要因素。     

融合多源空间数据的城镇人口分布估算

精细尺度的城镇人口空间分布是分析人类-资源-环境相互关系的重要指标。本文提出了一种融合地理空间大数据和高分辨率遥感数据估计精细尺度城镇人口分布的方法。通过对比各指标与人口相关性,选取R2>0.7的建筑面积、到道路距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI指数、幼儿园、公园、小学、加油站、医院、公交车站、长途汽车站作为影响人口分布的变量因子。结合城市功能区数据确定人口分布区域,利用随机森林模型对宁波市2018年人口数据进行了500 m格网空间化,从而得出宁波市城镇人口空间分布图。最后,基于随机森林模型的变量因子重要性分析宁波市人口空间分布的影响因素。研究结果表明,本文所提出的城镇人口分布模型在街道尺度的估算精度为81.2%,平均相对误差MRE为0.29、RMSE为3279.89;网格级别的MRE为17.16,RMSE为1149.9,因此模型能精确地反演城镇内部街道人口分布信息。通过对变量因子重要性进行比较,发现建筑面积重要性约为0.22,对宁波市人口估算影响最大;到道路的距离、夜间灯光强度、商服中心、EAHSI（Elevation-Adjusted Human Settlement Index）、幼儿园、公园对宁波市人口估算具有重要作用。本文在格网级别进行的人口分布精度验证对于研究城市精细人口分布具有重大意义。