赣南地热水形成条件分析与赣县区地热水勘查靶区圈定

为巩固脱贫攻坚成果,迈向乡村振兴,赣县人民梦寐以求在赣县探测到地热水资源.本文探讨了赣南山地隆起区构造裂隙地热水形成规律,分析了江西赣南地区地热水形成的条件:①燕山-喜山期岩浆侵入、热液活动是热供给来源;②红层盆地中巨厚的白垩系是储热盖层;③元古代至早古生代浅变质岩分布区岩石受多期次构造运动作用,裂隙发育、岩体破碎,有...     

黄连素对Aβ25-35诱导的星形胶质细胞的细胞因子及氧化应激的影响

目的：探讨黄连素对β-淀粉样蛋白25-35（Aβ25-35）诱导的大鼠星形胶质细胞的细胞因子及氧化应激的影响。方法：培养第3代的大鼠星形胶质细胞,将其分为空白对照组、模型组、多奈哌齐组,以及黄连素低、高剂量组,分别加入相应药物培养24 h后,模型组和各药物组再加入Aβ₂₅-35。检测各组IL-1β、IL-6、TNF-α mRNA的表达及SOD、MDA水平。结果：Aβ₂₅-35浓度为20 μmol/L时星形胶质细胞增殖率最高;与空白组比较,模型组的IL-1β、IL-6、TNF-α蛋白分泌及其mRNA表达增多,伴随着MDA水平上升,SOD水平下降;与模型组比较,各药物组的IL-1β、IL-6、TNF-α蛋白分泌及其mRNA表达减少,伴随着MDA水平下降,SOD水平上升,尤以黄连素高剂量组疗效最好。结论：黄连素可降低Aβ₂₅-35诱导的大鼠星形胶质细胞的炎性细胞因子,并减少氧化应激。     

广东汕头湾表层沉积物重金属含量分布及风险评价

汕头湾地处汕头东部,是珠三角经济区和海峡西岸经济区重要的海上交通枢纽。因受周边城镇、养殖区排污等影响,汕头湾的海洋环境已受污染,生态健康问题不容忽视。沉积物中重金属是反映区域环境质量的重要因子,本研究通过测定汕头湾海域29个表层沉积物样品中重金属Zn、Cu、Cr、Cd、Pb、Hg、As含量,分析了各元素的平面分布特征,并运用主成分分析法(PCA)、地累积指数法和潜在生态风险指数法对该区域沉积物中重金属的来源及潜在生态风险进行了探讨。结果表明:汕头湾海域表层沉积物的金属含量变化范围为CZn(15. 3～280. 4 mg/kg)、CCu(2. 0～84. 6mg/kg)、CCr(3. 0～130. 8 mg/kg)、CCd(0. 05～1. 07 mg/kg)、CPb(12. 97～39. 31 mg/kg)、CHg(0. 008～0. 171 mg/kg)、CAs(1. 60～16. 50 mg/kg),榕江入海口处为重金属元素的高值区,在拦沙堤的两侧,元素Zn、Cu、Cr、Cd的含量差别较大。相关性分析和主成分分析结果显示,重金属具有相同污染来源,工业废水和城市排污等人类活动输入是主要途径,其分布特征受有机碳、硫化物及细粒级组分等环境因子的影响。地累积指数法和潜在生态风险指数法的结果表明,在榕江入海口附近区域,重金属表现出强的生态风险,而拦沙堤东侧海域为轻微生态风险,Hg、Cu、Cd是主要污染元素。     

基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应

随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。     

中国城市标度律及标度因子时空特征

城市标度律刻画了城市系统中城市要素与人口数量之间的规模缩放关系,但标度律在中国城市系统中的适用性和意义尚不明确。本文采用中国275个地级及以上城市数据,探究不同城市要素与人口规模的标度关系,并从时空维度探究标度因子的时空演化规律。结果表明：作为典型的快速城市化发展中国家,中国城市发展符合标度律,且呈现出与发达国家不同的特征：中国城市人口集聚带来的经济产出集聚效应显著,而土地利用、基础设施与公共服务的规模经济效应还有待增强。部分基础设施、生活设施要素与人口规模呈超线性或线性关系,与预期的次线性相悖,基础教育、医疗等要素的标度因子则远低于发达国家的次线性阈值,反映了公共资源向大城市聚集、不同规模城市发展不平衡等快速城镇化进程中城市系统的独特性。标度因子的区域分异反映城市发展协调程度差异,其中东北地区不同规模城市差异最为显著。主要城市要素标度因子随时间的变化表明,中国大城市的经济产出集聚效应在2009年最为显著,而后略有下降;中国大城市土地扩张总体上自2000年以来持续加速,2008年以后仍维持在较高水平,管控城市特别是大城市的外延式扩张、提高土地利用效率具有紧迫性。中国城市标度律研究有助于认知快速城市化地区城市系统特征和演化规律,为实现区域协调发展与落实新型城镇化发展战略提供支持。     

基于 MODIS 数据的吐鲁番盆地 2001—2017 年 植被变化及水热组合影响分析

中国西北干旱地区的气候变化及其对植被的影响一直备受关注。以地形特殊的吐鲁番盆 地为研究对象,利用实测气象站点数据、再分析气象格点数据以及 MODIS 卫星遥感植被指数,采用 趋势检验、线性回归、偏相关分析等方法,探究了该地区 2001—2017 年间的植被变化及其与水热组 合特征之间的关系。结果表明：（1）吐鲁番盆地降水量整体没有显著变化,但北部山区降水增长较 多,气温总体呈显著上升趋势,尤其是盆地底部中心区域增温较大。（2）全区域植被指数（NDVI）总 体呈极显著上升趋势,山区及中心区域 NDVI 增长率较大。（3）受水汽来源和日照时长的影响,吐鲁 番盆地周边山区高程 3 000 m 左右 NDVI 值最高,山区植被最好的坡向是西北坡。（4）吐鲁番盆地水 热组合复杂,水分条件是大部分地区植被生长的主要限制因素,降水与 NDVI 有较好的正相关,在 山区和荒漠区热量增加不利于植被生长,但中心区域受地下水和人类活动影响,水分的供给相对 稳定,热量增加利于植被生长。     

共享短租平台的概念发展、市场影响和空间交互关系研究综述

基于互联网技术的“共享经济”不仅在众多新兴市场上创造出了经济增长点,还通过潜移默化地改变大众消费行为,对城市经济和空间产生了巨大影响。正如以Airbnb为代表的共享短租平台在冲击了传统旅游住宿业与城市住房市场的同时,也引起了城市空间的变化。为了深入了解这一现象,论文首先概述了共享短租平台的发展背景、概念与现状,阐述它所带来的影响和因此引发的争论;接着探讨了共享短租平台(以Airbnb为例)与酒店业和住房市场的关系,以及其进一步商业化可能带来的影响与问题;最后,通过分析大量实践案例得出共享短租平台与城市空间存在双向互动关系,即城市空间中的社会经济与物质环境因子决定了共享短租平台房源的空间分布特征,而共享短租平台会以旅游绅士化、商业结构改变和城市设施负担加重的方式逐渐改变城市社会经济和物质环境空间。     

京津冀地区耕地利用转型时空分异及驱动机制

耕地利用转型代表耕地利用形态的趋势性变化。论文以京津冀地区157个县域空间为基本研究单元,从显性形态与隐性形态双重属性出发构建耕地利用形态指标体系,运用冷热点、空间变差函数等方法分析1990—2015年耕地利用形态变化的时空特征,在此基础上,利用空间误差模型(spatial error model, SEM)对耕地利用转型的驱动机制进行了定量分析。结果表明：① 京津冀地区耕地利用形态指数空间分布呈东南高、西北低的格局,与该地区地形分布格局基本一致,且因坝上高原特色农业发展形成独立高值区。② 京津冀地区耕地利用形态指数空间分异呈现逐渐缩小的趋势,显著热点区与显著冷点区分布相对稳定且面积不断缩小,耕地利用转型较为平稳。显性形态值普遍呈现先升高后降低趋势,隐性形态值则呈升高趋势,表明京津冀耕地出现空间收缩、功能优化式转型。③ 高程是影响京津冀地区耕地利用形态空间特征的主要自然环境因素,二三产业占比、地均固定资产投资与城镇化率等经济发展和城镇建设因素则是驱动1990—2015年京津冀地区耕地转型的主导因素,但不同时段、不同县域单元耕地转型动力机制存在差异,各驱动因子作用强度也不完全一致。     

多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

一种多层特征融合的道路场景实时分割方法

道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。