华北地区强震时空相关性特征分析

通过提出时空比例系数fts，从而引入时空距离这一概念，并因此将地震事件的时空属性耦合在一起．借助时空距离概念，对华北地区公元1500年以来的强震对进行了时空相关性分析．结果表明，当fts取10km/a时，强震对沿时空距离轴大致分为两类:时空距离小于140km的强震对彼此具有一定成因关系；而相距280km以上的强震则为互相独立的地震事件．该特征可为华北地区强震迁移规律的总结以及趋势预测提供参考．      

京津冀地区不透水表面覆盖率的时空演变及其对植被的影响

基于不透水表面和MODIS增强型植被指数（EVI）数据,辅以分段线性回归、趋势分析等方法,定量分析2000—2018年京津冀不透水表面覆盖率（ISP）的时空演变及其对植被的影响。结果表明：① 京津冀ISP呈显著增加的趋势,增速为0.024%/a（P<0.01）。分阶段来看,2000—2010年和2011—2018年ISP均呈显著增加趋势,增速分别为0.019%/a（P<0.01）和0.037%/a（P<0.01）,后一阶段的增速快于前一阶段;② 空间上,ISP快速增加的区域主要位于城市和近郊,缓慢增加和增加的区域主要位于主城区和农村;③ 从不同ISP区域ΔEVI的时间变化趋势来看,城区、近郊和远郊的ΔEVI均呈显著下降趋势（P<0.05）的地市分别有6个、6个和3个。主城区的ΔEVI呈显著增加趋势的地市有3个（P<0.05）。从EVI的空间变化趋势来看,显著增加的区域主要位于北京、天津等市的主城区,显著减少的区域主要位于北京、天津、石家庄等地市的近郊和远郊;④ 从EVI随ISP的空间变化趋势看,所有地市EVI随ISP的增加均呈显著减小的趋势（P<0.01）。减小趋势最大和最小的地市分别为秦皇岛和张家口,其下降速率为-0.0081/a和-0.0043/a。从时间变化来看,京津冀的EVI与ISP呈显著负相关,其相关系数为-0.4912。研究结果可为中国城市快速扩张过程中的植被变化提供理论参考和科学实践。     

宋词中情感的时空特征分析

宋词是文学地理学研究的重要组成部分,其中的意境尤是其灵魂。“意”为词中的情感,而“境”则是其中的环境。传统的研究方法多从文学鉴赏的角度进行定性分析,缺乏对宋词意境整体的定量研究。本文通过提取所选宋词的创作时间、创作地或描述地及词人情感信息等时空数据,建立了相关的地理时空数据库,并利用制图和空间分析方法研究了宋代词人整体的情感特征在时间和空间上的动态变化,同时挖掘其变化的成因。研究表明：①宋代词人整体情感的时间变化与宋代国势发展基本吻合,随着国家的兴衰而变化;②词人情感在不同时段的空间分布有所不同。地理环境等因素造成了不同词人地方感的空间差异,而历史事件引发的民族情感,又促成了宋朝词人整体地方感的形成和变化。本文通过对不同词人的情感进行定量化处理,将以往对个体地方感的研究,整合为对整个群体地方感的研究,将小尺度上的个性转化为文人群体对整个家国的地方感,为文化地理学“学科树”中不同尺度转换的研究提供了新的思路,同时也为情感地理学中诗词意境的定量研究提供了新的借鉴。     

北京五环线两个土壤包气带中Hg和As累积层位的研究与分析--警惕北京地下的"化学定时炸弹"

通过对不同深度土壤中Hg和As含量的测试、污染状况的分析与调查,了解Hg和As元素在不同深度土壤中的累积层位、垂直迁移过程,进而探索Hg和As元素的转移可能对环境造成的潜在危害(即形成"化学定时炸弹"的可能性).对北京东南郊南苑土壤钻孔剖面研究发现,在深度为13.66～16.00 m之间的土壤层,pH剧烈变化,As元素含量明显增高,初步判断该层位是污染物的主要累积层位.     

MSCMO：基于数学形态学算子的尺度空间聚类方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度聚类方法 :首先将数据进行二值图像化处理 ,利用一次闭开运算去除噪声干扰后再利用逐步增大结构元素的闭运算构建尺度空间 ,图像内的连通单元集随着尺度上升不断融合 ,最终全部归并。将连通集覆盖下的点集归为一类 ,以上步骤就对应了一个多尺度层次聚类过程。本算法的一个最大优点是聚类个数事先无需设定 ,而被确定为跨越最多尺度 (具有最长尺度生存期 )的类别个数。此外 ,参数少、能够提取任意形状的类别、具有较强的抗噪声能力也是算法的优点。对自构建数据与地震数据的聚类实验验证了方法的有效性和实用性     

地球化学空间数据处理原理及软件系统

数据处理和成图技术在地球化学和找矿研究中是十分重要的。根据地球化学数据的总体和局域分布型式总结发展了数据预处理技术,二维空间地球化学数据处理应该包括数据预处理,结合分析并估值,数值滤波３个环节。上述研究思路在塔里木盆地油气化探研究中取得了明显效果。     

基于特征的时间序列聚类方法研究进展

时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组, 从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时, 传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响, 难以定义合适的相似性度量, 聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时, 聚类方法也难以实施。基于上述问题, 一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法, 不仅可以解决上述问题, 还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征, 综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展, 并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。     

北京对外交通枢纽乘客OD时空分布特征

对外交通枢纽对城市内部的客流交通有重大影响,研究其乘客在市内的OD分布对优化设计地面接驳线路、沿线站点等有重要意义。本文基于北京出租车GPS数据,选取具有代表性的3类对外交通枢纽（机场、火车站、汽车客运站）,采用标准差椭圆分析、核密度估计以及分时点统计等方法,研究了北京对外交通枢纽乘客OD时空分布特征。结果表明：（1）机场、火车站客流量远大于汽车客运站,其中首都国际机场与北京西站的对外出行客流量最大,南苑机场和北京北站的对外出行客流量较少;（2）机场乘客主要分布在四环以里大部分地区以及五环以里部分地区,时间上主要分布在除凌晨1-4时的各个时间段;火车站乘客主要分布在四环以里区域,时间上主要分布在6-21时;汽车客运站乘客主要分布在各客运站周边区域,时间上主要集中在6-17时;（3）北京南站与北京西站、北京站间的客流联系较多,可考虑开通北京南站与二者间的地面接驳专线。此外,抵离首都国际机场、南苑机场的乘客主要分布区域与新开通的机场往返市区的巴士线路站点较为一致,说明采用出租车数据进行乘客OD分析可为决策部门进行相关交通规划提供依据。     

基于 HBase 的面向语义单元的室内移动对象索引

随着室内定位技术的广泛应用,传感器记录了大量室内移动对象的位置数据,而索引技术作为移动对象数据分析的基础工作也得到越来越多的研究。已有索引技术多是针对室外空间的移动对象,不能支持室内移动对象数据的三维立体性、轨迹的复杂性、随机性等特点,这些索引技术也仅仅关注了移动对象的位置信息,忽略了语义信息,不能有效地支持室内移动对象的管理和分析,并且当面对海量的移动对象数据时,这些架构在传统关系型数据库上的索引都存在性能瓶颈问题。因此,本文提出了面向语义单元的移动对象表达模型,利用语义单元将室内移动对象的位置语义化,设计了SCoII （Semantic Cell Oriented Indoor moving objects Index）索引结构对室内移动对象的历史数据进行索引,能够有效支持语义粒度上的时空范围查询、移动对象语义轨迹查询。索引基于HBase实现,能够适应大规模的并发更新与查询,具有良好的规模扩展性,规避了大数据给传统数据库带来的性能瓶颈问题,实验证明其具有良好的更新和查询性能。该索引的实现方便了基于语义的室内移动对象分析和数据挖掘工作,为今后的分析工作奠定了基础。     

基于典型点的目的性采样设计方法及其在土壤制图中的应用

鉴于经典采样和空间采样存在的局限性,提出了一种旨在寻找典型点的目的性采样设计方法。该方法通过分析与目标地理要素空间分布具有协同变化关系的环境因子,提取地理要素空间变化的典型模式,进而在典型模式上布设样点,即可获得典型点,从而减少所需样本量。以位于黑龙江鹤山农场的2个研究区为例,分别选择土壤厚度和表层有机质2个土壤属性,通过对土壤属性空间变化的4个协同环境因子进行模糊c均值聚类,获得对应土壤属性空间变化模式的环境因子组合;根据其模糊隶属度结果设计典型点并进行采样,最后结合典型点的属性值与环境因子组合模糊隶属度结果,采用加权平均模型得到土壤属性空间分布图,反映了土壤属性随地形变化的连续性分布。基于独立野外验证点,选择了4个评价指标对所得属性图进行定量评价。结果表明：2个研究区验证点集的预测值和观测值一致性指数均较高,可见本研究提出的方法是一种有效的样点布设方法。研究还对在每一环境组合类设计不同数量典型点所得土壤属性制图结果的差异进行了讨论,认为典型点增多并不一定能提高土壤属性空间推测的精度。