多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式

城市关系网络化是城市体系结构发展的重要趋势,不同要素流空间网络下的城市体系在空间组织上不尽相同,依托单一要素对网络进行表征的结果具有明显的局限性。本文基于企业联系、科研合作、人口迁徙和引力模拟四类要素网络,从城市节点、路径联系、社区特征等角度剖析多重流空间视角下中国城市网络的外部空间特征与差异,并探究城市间联系的内在模式规律。结果表明：(1)多维数据源视角下构建的多重城市网络在空间组织上表现出相似稳定性和多元差异性的统一。(2)一定程度上依赖于基础设施运转的人流、物流等网络受到地理距离的约束较大,相邻地区的小团体特征明显,社区结构较强;而资金流、信息流等实体性较弱的要素则突破了这种地理限制,发生联系的重点在于目标城市对于要素流的吸引力,社区结构较弱。(3)目前全国城市联系形态上具有层级性和扁平化的双重特征,据此本文基于“管道-蜂鸣”模型提出“社区蜂鸣-守门员-区域管道”城市空间组织模式,这一模式对于阐述中国的城市联系特征具有较好的适用性,可在全国识别出10个核心守门员城市和8个类型区。     

地缘环境研究的理念及议程与路径

地缘环境研究已经成为当前国内地缘政治研究的重点方向,汇聚了国内地缘政治研究力量,推动了国内地缘政治学科的复兴。本文在总结分析国内外地缘政治、地缘环境相关研究最新发展和趋势的基础上,集中探讨了地缘环境研究的理念、议程与路径。地缘环境研究理念是以多元地缘体间互动实践为中心,将地缘环境理解为多元地缘体互动实践的“信息”或称决策信息集,也是多元地缘体互动的结果。因此,地缘体行动决策既有在完备信息下的决策,也有在不完备信息下的决策,甚至还有在不能甄别信息真假情况下的决策。在此新理念下,地缘环境研究大致包括地缘环境要素解析（本底、关联、结构3类要素）、地缘环境时空过程与机制表达和地缘环境支撑体系设计三大研究议程。为了整合不同领域、不同尺度和多元行为体,论文以缅北冲突为例展现了地缘环境研究的三大路径,即跨领域互动、跨尺度耦合和多元地缘体博弈。在当今百年变局的复杂形势下,明晰地缘环境研究的理念、议程与路径,对准确、科学分析当前复杂局势和提出中国应对策略等具有重要的理论价值和现实意义。     

阿拉善地区土壤盐渍化的遥感反演及分布特征

土壤盐渍化是威胁干旱区土地的重要环境问题。利用遥感技术对土壤盐渍化进行动态监测,分析土壤盐度水平与空间分布,有利于掌握土壤盐渍化现状,为土地资源可持续利用提供理论依据。现有研究多在田间尺度,随着土壤环境问题涉及的范围越来越大,区域斑块信息的提取已无法满足宏观地模拟和展示整体土壤环境的空间分布。以阿拉善地区为例,结合遥感光谱指数与实测土壤盐分数据,运用偏最小二乘回归（PLSR）方法,构建区域尺度范围的土壤盐渍化反演模型,实现大面积地区土壤盐度的精准模拟和定量监测。结果表明,构建的模型验证精度达到0.8788,达到极显著水平,预测结果与实际情况相符,可以较准确地模拟研究区土壤盐渍化状况。受地形、气候、景观类型、农业活动以及土地管理等因素的综合影响,阿拉善地区约20%的区域土壤呈现出不同程度的盐渍化,其中黑河下游河岸带、雅布赖山西侧及贺兰山西侧冲积扇土壤盐渍化程度最为严重。本研究可为大面积区域土壤盐分状况的快速监测及遥感定量反演提供可行的方法,同时为该区域不同程度盐渍化土壤的治理和土地利用管理提供依据。     

城市网络的一种算法及其实证比较

城市网络链接是考察区域空间组织的重要途径,基于高级生产性服务业(APS)的城市网络算法分析更是国际上该领域方法论研究的热点。本文以区域空间和企业层级为视角,在新近出现的分区核心算法的基础上提出了在全计算过程中对单一公司进行网络分析的改进方法,实现了网络分析中地理和层级的特征表达,同时规避了原算法中公司—城市的二模网络数据合并为城市—城市的一模网络数据所导致的信息损失,并以此实现了社会网络统计工具在这一算法的拓展应用。实证研究中,运用该算法对中国两大典型城市区域——长三角、珠三角的25个城市进行了网络检验,结果表明:与连锁模型算法相比,改进后的分区核心算法不但呈现出明显的层级特征和地理空间特征,并且邻近性、中间性、出度、入度等统计量得以运用,拓宽了生产性服务业城市网络的研究视野;另一方面,也发现,由于理论模型假说的演绎分析决定了城市网络的实际形态,因此,后续的生产性服务业城市网络研究的一个创新途径即在于多类型城市流的实证归纳。     

义马市：矿山开发先缴复垦保证金

日前,义马市国土资源局成立工作领导小组,要求矿山开采前必须缴纳复垦保证金;同时规定,复垦方案没通过审查不予批准开采。 针对土地复垦缺乏保障问题,该局要求做好土地复垦保证金足额缴纳工作,为土地复垦提供资金保障。     

Numerical analysis and centrifuge modeling of shallow foundations

The influence of non-coaxial constitutive model on predictions of dense sand behavior is investigated in this paper. The non-coaxial model with strain softening plasticity is applied into finite-element program ABAQUS, which is first used to predict the stress-strain behavior and the non-coaxial characteristic between the orientations of the principal stress and principal plastic strain rate in simple shear tests. The model is also used to predict load settlement responses and bearing capacity factors of shallow foundations. A series of centrifuge tests for shallow foundations on saturated dense sand are performed under drained conditions and the test results are compared with the corresponding numerical results. Various footing dimensions, depths of embedment, and footing shapes are considered in these tests. In view of the load settlement relationships, the stiffness of the load-displacement curves is significantly affected by the non-coaxial model compared with those predicted by the coaxial model, and a lower value of non-coaxial modulus gives a softer response. Considering the soil behavior at failure, the coaxial model predictions of bearing capacity factors are more advanced than those of centrifuge test results and the non-coaxial model results;besides, the non-coaxial model gives better predictions. The non-coaxial model predictions are closer to those of the centrifuge results when a proper non-coaxial plastic modulus is chosen.     

2012年秋季白脊管藤壶在江苏如东互花米草盐沼向附着及分布

互花米草Spartina alterniflora自1979年引入至今,已在我国海岸带大范围扩张并对盐沼湿地生态系统产生了很大影响.本研究以附着生物藤壶为例,研究了互花米草扩张对附着生物的影响.通过对5个断面共28个样方的米草植株、附着藤壶以及藤壶在互花米草上的最大附着高度调查,获得结果如下:藤壶在互花米草滩上的附着范围位于潮沟两侧,且呈宽度约为5 m的带状分布;潮沟规模越大,其向陆方向的延伸范围越宽;每个站位藤壶附着的相对最大高度都位于同一水平.附着藤壶均为白脊管藤壶Fistulobalanus albicostatus,平均干重237±69g·m-2,大部分藤壶直径在2～10mm之间.互花米草的平均干重为981±81g·m-2,潮沟附近互花米草高壮但密度较小,远离潮沟互花米草矮小但密度较大.分析表明,互花米草为藤壶提供了附着基质,并影响藤壶在潮间带的平面分布格局(尽管藤壶的生态位保持不变).影响白脊管藤壶分布特征的原因主要是海水浸没时间的差异;负地形的浸没时间更有利于藤壶的附着和生存;另外潮沟较高的潮水流速除了利于白脊管藤壶幼体的附着外,还可以通过水流的涨、落为其带来充足的食物.     

遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用

海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。     

3S技术在辽宁省海岛地名普查中的应用

3S技术因具有快速、准确、实时的导航定位、对地实测和强大的空间信息加工、处理和分析能力,在国防、气象、灾害监测与环境保护、能源、交通、土地资源勘察等领域得以广泛应用。辽宁省海岛地名普查首次采用了3S技术,实现了海岛地名信息和海岛地理基础数据调查与管理的一体化,达到了海岛地理实体、数据信息、外业调查照片的一致性,建立了海岛地名信息系统。详细介绍了辽宁省海岛地名调查中,3S技术在数字化、导航定位和信息识别、提取、勘测、分析、处理以及数据集成等环节中的应用。     

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法EI北大核心CSCD

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。