基于地价监测信息的地价预测模型研究

实现对地价的全面监测、分析和预测,有助于城市基准地价的快速更新和政府对土地资源的宏观控制。过去的地价预警预报模型研究主要存在两点不足：一是没有建立科学完善的数学模型,也没有用多种数学模型相互验证预测结论;二是没有充分利用现有的信息,如地价监测体系的信息,致使预测地价水平与城市实际地价水平、预测走势与实际变化有偏差。该文利用地价监测体系的信息,建立马尔可夫链地价预测模型,并与时间序列模型、空间分布预测模型的预测结果相比较。马尔可夫链地价预测模型是概率分布式预测模型,适用于对地价变化进行科学的概率预测,预测结果与实际情况吻合较好。     

新疆棉花热量指数的灰色预测方法

GM(1,1)是开展时间序列环境要素变化趋势预测的有效方法之一。通过对新疆不同棉区棉花热量指数的分析,建立了热量指数时间变化趋势的GM(1,1)预测模型,各模型的平均回代精度都在90%以上,试报精度比回代精度要低,但也能满足实际使用要求,可以应用该模型的预测结果指导农业生产。     

灰色系统预测模型的修正研究——以芜湖市耕地为例

针对GM(1,1)模型预测的不足,对其进行修正得到修正模型,并利用芜湖市耕地变化进行实例验证和应用。结果表明:1)应用灰色预测的修正模型对耕地变化进行预测比直接应用灰色预测模型更精确;2)分段建模和建立灰色—马尔柯夫模型是从两个不同的角度对GM(1,1)模型进行修正,但两者可以相互结合,使预测结果更准确。3)建立灰色—马尔柯夫模型可以避免其他多种影响因素,更具科学性和实用性。     

基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测

为提高耕地保有量预测精度,将灰色预测GM(1,1)模型、动力预测模型、BP网络预测模型和加权支持向量回归机预测模型相结合,建立了基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测模型,并将其用于温州市耕地保有量预测。结果表明,该模型比任一单一预测模型精度更高,可用于耕地保有量预测。     

基于图结构的城市道路短时交通流量时空预测模型

准确、实时的城市短时交通流量预测可为驾驶员提供实时的道路状况预警,是城市智能交通系统发展的重点之一.考虑交通流量数据的时空特征,该文提出一种基于注意力机制的GC-GRU时空预测模型(STGCGRU),模型输入根据交通流量时间特性划分为邻近片段、日周期片段、周周期片段3类,以嵌入图卷积(GC)计算的门控循环单元(GRU)作为基本单元搭建Encoder-Decoder模型框架.其中,GC用以捕捉城市道路图中的空间特征,GRU用以捕捉交通流量时序特征,注意力机制用以调节交通流量的趋势变动性.基于北京市出租车GPS轨迹数据集的实验结果表明,该模型适用于短时交通流量预测,预测精度随预测时长减少而升高;未添加周期性信息模型的预测精度优于常规基准模型,添加周期性信息后预测精度提升,并优于添加周期性信息的DeepST模型.对比不同交通情况,该模型可捕捉易堵路段交通流量的趋势变动性,晚高峰时期预测精度更高,但对交通流量的突增突减不敏感.     

基于统计与动力相结合的南极夏季海冰跨季节预测

选取美国国家环境预测中心气候预测系统(CFS)第二版预测的南大洋(40^oS—80^oS)夏季海温、海洋性大陆地区(100^oE—130^oE,10^oN—15^oS)春季海温以及南半球热带外(20^oS—90^oS)春季海平面气压3个预测因子,利用奇异值分析的方法提取相关信息,采用回归模型对南极夏季海冰场进行预测。从该模式对1983—2018年南极夏季海冰密集度异常值的回报效果看,模型的预测技巧较CFS原始预测有显著的提高。对单格点上预测与实测的时间相关系数提高到0.76;从交叉检验的结果来看,预测技巧较CFS同样有显著提高;从对南极海冰范围的预测来看,该模型的预测效果最好,明显优于CFS原始预测和持续性预测。这些结果表明,该模型具有较高的预测性能。     

基于土壤水分和气象要素的林火预报研究——以广东省为例

基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测。结果表明：逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20%。其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高（两者相关系数为0.476）。此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性。研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考。     

水文时间序列解析-集成预测模型研究

为了克服实际工作中常规预测模型的弊端,本文提出了水文序列解析- 集成预测模型(Prediction Model based on Segregation and Aggregation of Hydrological Time Series, PMSAHTS),通过分离水文序列中的趋势信号和周 期信号得到消除了人类活动影响的序列纯随机信号,然后通过随机因子预测预报方法(如BP 神经网络)使用这些 随机信号进行训练和仿真预测,将预测结果与趋势、周期预测结果重新集成,得到水文序列的预测值。将该模型应 用到和田子项目区进行年内月平均蒸发量的预测,结果表明,PMSAHTS 模型达到了水文情报预报规范的合格要 求,可以用于实际预测。     

基于CA-Markov和Geomod模型橡胶林变化预测比较

近年来,学者们发展了一系列的模型对土地利用/覆盖变化进行预测模拟研究,CA-Markov和Geomod模型是其中应用较为广泛的两种模型。分别利用CA-Markov和Geomod模型模拟云南景洪地区2010年橡胶林LUCC状况,旨在通过两种模型的模拟对比,探讨两种模型的差异和优劣,选取一种更加合理、可靠的模型来对该地区橡胶林变化趋势进行预测分析。利用1995年、2003年、2010年3个时期的影像进行解译,将1995年和2003年的解译结果利用两种模型预测2010年景洪地区内橡胶林分布格局,并且运用2010年ALOS影像解译的橡胶林空间分布结果图来检验模型的预测模拟结果。研究发现:1.两个模型模拟结果人工目视检验差异明显,Geomod模型的预测模拟结果与影像分类的结果更加接近;2.两个模型ROC分析精度较高,都大于0.65,且AUC值基本一致;3.利用模糊矩阵精度检验结果表明,Geomod模型从栅格象元的数量、匹配的准确性以及总体精度高于CA-Markov模型的预测模拟结果。     

灰色～周期外延组合模型在吉兰太盐湖卤水动态预测中的应用

本文利用灰色预测和周期外延预测模型的优点,提出了灰色预测与周期外延预测相结合的灰色～周期外延组合模型,对吉兰太盐湖卤水的动态变化进行了模拟,结果可靠,该模型可广泛应用地下水动态预测和其它序列预测。     

基于出租车经验路径的城市可达性计算方法

可达性计算中,始发地-目的地(Origin-Destination, 简称OD)间的路径规划是一个很重要的问题。传统基于最短路径算法的路径规划存在与现实不符的可能,因此考虑出租车载客的经验路径,更符合现实的出行。本文基于潜能模型,综合考虑了人口分布、交通路网特征,兴趣点分布等因素,提出了城市可达性的计算方法,其中OD间行程时间采用出租车经验路径行程时间。然后以广州市中心城区为研究区域,进行网格划分,不同的网格分别作为OD;并采用一个月的广州出租车GPS数据,从中提取大量的载客经验路径,建立出租车经验路径数据库,将OD间的经验路径行程时间计算出来,最后完成了广州中心城区的可达性计算和分析。结果表明,广州中心城区可达性符合典型的势能分布,城市可达性在中心区最高,然后逐步向郊区递减。该结果验证了城市可达性计算方法具有较好的实用性和可计算性。     

Improving the throughput of transportation networks with a time-optimization routing strategy

Traffic congestion, a common and complicated phenomenon in urban transportation systems, is attracting increasing attention from researchers in Geographical Information Science (GIS) and other fields. In this study, we illustrate a general mechanism that reveals the relationship between travel time and dynamic traffic conditions. We measure a vehicle’s travel time to its destination along any path, where the travel time is calculated based on the path length and on the real-time traffic volume and transport capacity of each road segment on the path. On the basis of this measurement, we present a simple dynamic routing strategy that allows each vehicle to dynamically choose the path to its destination while imposing the minimum travel time. The application of our routing algorithm to the Chengdu street network, Barabási–Albert scale-free network and Erdös–Rényi random network shows that the proposed strategy remarkably improves network throughput and balances traffic load distribution. Our findings suggest that mining the time mechanism of network transport is important to explore efficient time-optimization routing algorithms to enhance the transport capacity of urban street networks and other kinds of networks.     

居民购物出行时空特征及影响因素研究——基于中国时间利用调查

在市场经济日趋成熟、购物需求日益多样的今天,掌握居民购物出行规律,对合理布局商业空间、科学规划交通路网和提升公民个人福利具有积极意义。本文基于全国29个省份174个地级行政区30591位受访者的主要和次要活动时间利用调查数据,通过GIS空间分析对居民购物活动参与率、购物持续时间和由购物产生的交通出行时间进行系统分析后,构建离散选择模型探讨居民购物出行活动的影响因素。研究发现：农村和西部地区居民购物参与率较低,但持续时间较长;城镇和东部沿海地区居民的购物参与率较高,但持续时间较短;农村地区及青海、内蒙古、重庆、云南等地的城镇居民交通出行时间较长。居民购物出行受到居民个体属性、居民家庭属性以及区位条件因素综合影响,且购物参与率与持续时间在某些群体呈现一定互斥。最后,从基础设施建设、购物中心规划布局等方面提出城乡空间布局与交通发展优化的对策建议。     

个体出行情景下上海中心城区地铁可达性研究

地铁是城市内重要的公共交通方式,对缓解交通压力、提高居民出行便捷度起到重要作用。个体通过地铁前往城市内不同地点的能力受个体前往地铁站的能力和地铁站间的通行能力影响。基于此,该文综合考虑个体可达性与地方可达性,提出评价个体到达区域内不同地点能力的指标——个体区域出行可达性,即从某点出发就近进入某类交通网络节点,通过该交通网络到达该网络所有节点的最短时间均值,可结合最短旅行时间及加权平均旅行时间计算得到,以尽可能精细地评价在节点分布足以代表区域的情形下个体到达整个区域的能力,并计算了上海中环以内城区地铁出行的个体区域出行可达性。结果表明:受线网结构和自然地物分布的影响,个体在上海中心城区通过地铁前往不同地点的能力由最中心地区向外波动下降,部分特殊地区和线网稀疏区个体出行能力较差,浦西地区的可达性情况明显好于浦东地区。     

基于居民通勤行为的私家车对居住空间影响研究——以大连市为例

私家车的出现改变了交通结构,增强了空间可达性,从而影响居住空间的格局和规模。以大连市为例,基于居住-就业之间的通勤行为研究私家车对居住空间扩展的作用,通过居民的社会属性、通勤行为和心理偏好等信息,利用GIS技术进行模拟和分析。结果表明,居民购车情况与居住-就业空间分布情况有一定的相关性。由于城市扩展区居住-就业的不均衡性,通勤不便是城市边缘区居民的主要问题,私家车增强了通勤的便利性,在距城市中心5km以外,私家车随居住空间的扩展而增多,并通过循环与累计效应使城市的整体规模扩大。同时,通过计量模型计算,在1990~2004年,影响居住空间扩展的诸多因子中,私家车的贡献率平均达到2.14%。     

广州地铁站点交通流特征与居民地铁出行的人群分异

基于广州地铁交通流的始发地（Origin）—目的地（Destination）（OD分析）,运用出行成本（距离/时间）、集中出行距离区间等指标对地铁站点交通流特征及居民地铁出行的人群分异进行刻画。结果表明：1）地铁站点随出行距离增加的乘客累积比例呈“S”型曲线变化,广州地铁站点的平均出行成本约为14.04 km（20.48 min）,并由中心向外逐层增加约4 km（5 min）和13 km（10 min）,周末平均出行成本略高于工作日。2）广州地铁出行的集中距离区间为8.55~26.61 km,在该出行距离范围内的乘客量占总数的71.88%;周末出行集中距离区间宽度变窄,但乘客量的集中比例却有所下降。3）社会弱势群体如女性、老年人、固定上下班的大学以上学历人群、办事人员、商服人员等是地铁潜在客流的主要构成群体;不同人群的地铁平均出行距离出现分化,其中出行需求小、出行能力偏弱的群体平均出行距离较短,出行需求大的群体平均出行距离普遍较长;除个别人群外站点集中出行距离区间相对差异不大。     

基于路网相关性的分布式增量交通流大数据预测方法

针对城市道路拥堵问题的日益加剧的问题,智能化城市交通管理平台是缓解拥堵问题的有效方法,利用交通流大数据预测结果进行交通诱导,能够指导用户调整出行方案,有效缓解交通压力。研究了交通流大数据的分布式增量聚合方法,对海量交通流数据进行清洗统计,为交通流预测提供数据基础,基于交通流在路网中上下游路段的相关性分析,利用路口转弯率多阶分配将该相关性量化,构建基于路网相关性的空间权重矩阵,完成对于STARIMA模型的改进。通过应用试验证明,该方法能更准确的进行交通流预测,为交通诱导信息发布提供依据。     

Intelligent Transportation Systems and Travel Behavior in Connecticut

In the past decade, there has been significant investment in Intelligent Transportation Systems (ITS) technologies that provide information to both en‐route and pre‐trip travelers. However, there is no definitive evidence that en‐route travelers actually use the information and alter their travel patterns. Previous research employed surveys that relied on motorists' written or spoken responses to questions involving travel information and hypothetical roadway scenarios. This research examines travel behavior on freeways equipped with ITS technologies in Connecticut using collected real‐time traffic count data from the diversionary roadways. Results find that more travel is occurring on the diversionary routes during periods of variable message sign (VMS) messages than during equivalent periods having no messages, indicating a motorist travel response to these messages.     

研学旅游服务能力评价体系构建与实证研究

研学旅游是进行体验式教育和研究性学习的教育旅游活动,在国家政策和市场需求的共同作用下蓬勃发展。本研究根据《研学旅行服务规范》构建了包括讲解及教育、交通、食宿、医疗及救助等服务要素的研学旅游服务能力综合评价体系,采用云模型评价方法对黄山、绍兴、安阳、绵阳和桂林五个首批中国研学旅游目的地城市进行实证对比与分析。结果表明：（1）讲解及教育是影响研学旅游服务能力最为关键的服务要素;（2）五地研学旅游服务能力评价结果为：黄山市和安阳市为高,绍兴市和桂林市为中,绵阳市为低,各地需根据各自发展现状及特点改善各项服务以综合提升研学旅游服务能力;（3）初步构建的评价体系可结合云模型方法对地方研学旅游服务能力进行综合评价。本研究为研学旅游的服务能力评价及产业发展提供科学参考。     

北京城市街区尺度对居民交通评价的影响

居民交通出行质量是影响城市宜居性和可持续发展的重大问题,国内越来越多的地理和规划学者开始关注城市建成环境对交通出行方式的影响,尤其是街区尺度成为相关政策的重点,但细化讨论建成环境对居民交通感知的研究尚不多见。本文以北京为例,结合街区尺度等建成环境客观数据与居民交通评价调查主观数据,采用有序多分类逻辑模型探讨街区尺度特征对居民主观交通便捷性评价和交通安全性评价的影响。研究表明：小街区的模式下交叉路口多,易于设置公交站点,有利于提高居民交通便捷性评价,并且避免了大马路带来的交通隐患,对居民的交通安全性评价也有提升作用;容积率、区位、公交站点等对交通评价具有促进作用。最后分析表明,交通评价还与居民自身属性有关,交通建设需充分考虑不同居民的需求及其分布特征。本文的结论可为推行街区制提供理论支持。