民宿空间分布的集聚模式与影响因素研究——基于杭州、湖州、恩施的比较

近年来,民宿依托其个性化的服务以及温馨的住宿体验发展起来并走向成熟,其在空间上的集聚也推动着民宿产业向集群化和专业化发展。论文选取浙江省杭州市、湖州市和湖北省恩施州3个典型区域作为研究对象,基于途家网的民宿数据,运用全局自相关统计量和局域Getis-Ord G_i ^*指数分析三地民宿的集聚模式,并从区位、交通、旅游资源和区域品牌4个方面分析其影响因素。研究发现：① 杭州、湖州、恩施民宿空间分布均出现集聚状态,其中杭州最大的热点区域以市中心为圆心向周围扩散,杭州民宿是依托城市区位的集聚模式;湖州民宿的热点区域远离市中心且以莫干山为中心向四周扩散,湖州民宿是依托区域品牌的集聚模式;恩施民宿的热点区域由3个较小的热点区域构成,且均与恩施著名景点相连接,恩施民宿是依托自然景点的集聚模式。② 区位是城市民宿集聚的基础;区域品牌是民宿集聚的助推器;旅游资源是民宿集聚的早期动力;道路交通是民宿集聚和向外扩张的保障。研究结果为民宿的选址、空间优化布局和资源合理化配置提供有益的参考。     

基于多因子的震区建筑物空间分布变化分析

研究地震发生前后震区建筑物空间分布的变化规律,可以为震后居民区规划提供科学依据。本文选择汶川地区作为案例区域,采用不同年份的Landsat遥感影像对建筑物信息进行提取,结合高程、水系、道路、行政区划、坡向等影响因子对汶川境内建筑物空间分布进行综合分析。结果表明:汶川地区建筑物空间分布具有明显的沿河、沿道路、低海拔区位取向分布的特性;建筑物面积与距水系距离的关系逐渐减弱;建筑物空间分布在乡镇层面上出现两个高聚集区,分别为海拔较低的威州镇、映秀等乡镇。     

助磨剂的试验研究

在磨矿中加入助磨剂是有效提高磨矿效率的一个重要途径，但在我国的研究还很少。对吉林某金矿的磨矿进行了助磨剂的试验研究，试验表明：在选定的条件下，选用二氧化锰、乙醇作为助磨剂可以使磨矿时间由120min缩短到90min左右，磨矿效率提高20%左右，而且环境污染小。本试验对其它矿山的磨矿作业也有很大的参考价值。     

饱和黄土孔压增长模式与液化机理试验研究

通过室内饱和原状黄土液化试验研究，探讨了孔压增长规律，并从微观结构角度研究了黄土液化机理。研究结果表明：未湿陷饱和黄土结构是一种介稳结构，在地震作用下，介稳结构遭到破坏，塌发和剪缩共同作用造成黄土较大的收缩体积应变并引起孔隙水压力迅速上升。提出的修正A型曲线方程可以用来拟合孔压曲线，拟合参数β隐含了动应力的大小对孔压增长的贡献，而体应变v则反映了湿陷分量对孔压的影响，两者不同组合决定曲线形态丰满程度。液体机理较为合理地解释了塔吉克和海原黄土在近乎平坦的缓坡上形成的泥流。     

秦山核电站厂址地震动加速度时程预测研究

本文研究了建立设计地震震源模型和用理论地震学方法预测基岩场地震震加速度的技术途径，预测了四相设计地震事件在秦山核电站厂址的加速度时程和反应谱，文中根据对地质和历史地震资料的研究，确定不同性质的设计地震事件，建立设计地震震源和工作区介质的确定性模型，针对未来地震的不可完全预见性，以及对地球介质和震源性质现有认识的局限性，文中发展了确定性和随机性组合的综合分析方法，在用确定的介质模型和设计震源计算地震     

用气象卫星资料监测冬麦长势和估测产量的研究

利用１９９２、１９９３年的气象卫星资料，分析植被指数与甘肃省冬麦区３３个县市冬麦产量的关系，发现绿峰植被指数与产量存在极好的相关性。另外，从预测产量的角度和预报时限要求出发，可用４月中下旬累积植被指数预测冬麦产量，并给出了预报方程。     

粤西大降坪黄铁矿床硫、铅同位素组成初步研究

大降坪黄铁矿床是产于云开隆起中段偏北震旦系海相碎屑岩-细碎屑岩中的层状硫化物矿床,矿床成因和海底喷气热水沉积作用有关,局部经受了后期热液的叠加改造。黄铁矿的δ~(34)S值在-25.55‰—+21.07‰之间,与矿石及黄铁矿中的有机碳含量呈反比。从条带状细粒黄铁矿到块状粗粒黄铁矿,亦即从南到北,硫同位素组成从富轻硫变为富重硫。条带状矿石的铅同位素组成与矿体围岩一致,为富放射成因上地壳源铅,块状矿石铅同位素组成较均一,三组铅同位素比值较条带状矿石略低,为原始沉积的矿石铅与热液带来基底混合岩铅的混合铅。     

有限断层破裂时空过程反演结果误差的随机加权估计

针对非线性方法对有限断层破裂时空过程反演中存在的不唯一性问题,应用随机加权方法对反演结果进行误差估计．通过数值模型计算,定量揭示了滑动量、滑动角、破裂时间及上升时间在断层面上的分辨率值分布．应用随机加权方法对台湾海峡地震及缅中边境地震的误差估计结果表明,对应两次地震破裂中心位置上的参数分辨率值最高,结果最可靠,而在边缘子断层处滑动量与上升时间的分辨率值较低．      

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.