企业投融资视角下福建省数字产业发展时空演化

数字经济是构建现代化经济体系的重要引擎。企业投资是拉动数字经济增长的重要因素。数字经济产业的发展决策,亟需洞察相关企业投融资的结构性特征及其时空演化模式。本文以“数字中国”的思想源头和实践起点——福建省为研究案例,基于2000—2021年的数字经济企业投融资数据,采用复杂网络分析和负二项回归模型等方法,以地级市为基本研究单元,探究了福建省数字经济企业投融资的空间特征及影响因素,结果表明：① 福建省数字经济企业的投融资规模呈增长趋势,投资来源由以非数字经济企业为主转变为以数字经济企业为主;② 省外投资占比逐步提升,省外投资由2000年的8.56亿元增长至2021年的288.08亿元,占比由11.59%增长至31.06%,融资金额在福建省内“东高西低”的空间分布格局愈发明显;③福州市始终是企业投资首选的福建省内城市,而随着时间的推移,厦门、泉州等枢纽中心不断浮现,集聚形成以其为核心的福厦泉走廊;④ 投融资影响因素中,政策和信息化发展环境对数字经济企业投融资联系具有显著促进作用,地理距离对数字产业投融资联系的影响日益弱化。最后,研究结合福建省数字产业发展的时空演化特征及其影响要素,提出政策建议,以期为“数字福建”建设和福建省数字经济的持续健康发展提供科学支撑。     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

城市暴雨积水模拟方法分析及研究

在总结目前常用城市暴雨积水模拟方法的基础上,从水体由高到低的运动机理着手,将基于数字地形分析技术的路径算法引入城市暴雨积水模拟,并考虑到管网汇流及城市地形因素,给出数据修正与算法改进的具体方法。     

3维地理信息Web服务集成研究

随着空间信息技术和网络技术的发展,地理信息系统(GIS)也在不断地从2维世界走向3维世界,从GIS应用走向GIS服务。在此基础上,本文提出了3DGIS Web服务,并设计了基于SOA的3DGIS Web服务多层体系结构、3DGIS Web服务的数据源和API框架,论述了3DGIS Web服务和现有的2维GIS Web服务集成需要解决的关键技术问题。     

近年来地理信息系统的技术走向

本文从 GIS传统的定义和基本功能出发 ,论述了近年来 GIS的技术走向 ,并描述了计算机技术和信息技术的发展对 GIS的影响。     

水稻种植环境综合适宜性评价方法研究

开展特定区域水稻种植产业布局是科学制定区域农业种植产业规划的重要内容,而水稻种植适宜性评价是水稻种植产业布局的前提。本文以中国好粮油示范县——福建省浦城县为研究区,基于层次分析模型构建土壤条件、立地条件、灌排条件、气候条件和机械耕作条件5大类共21个指标的水稻种植适宜性评价体系,利用地学模型、回归模型和空间插值等方法计算、模拟评价指标空间分布数据,形成5 m×5 m分辨率的评价指标栅格数据集,基于经验指数法建立适宜度指数模型,开展精细尺度下的水稻种植环境综合适宜性评价。利用实测样点水稻产量与水稻种植环境综合适宜度指数进行分析,发现二者呈显著正相关,验证了本研究评价工作的正确性和可行性。最后利用K-means属性聚类法识别研究区水稻种植多维环境适宜性的空间模式。结果表明：① 研究区水稻种植高度适宜、较适宜、中度适宜耕地面积占全县耕地面积的84.4%,次适宜耕地仅占15.6%,耕地整体适宜性较高;② Ⅰ类集聚区水稻种植综合适宜性和各类指标适宜性均较高;Ⅱ类集聚区水稻种植综合适宜性较高,但灌排条件适宜性很低;Ⅲ类集聚区水稻种植综合适宜性较高,但立地、土壤条件适宜性较低;Ⅳ类集聚区水稻种植综合适宜性较低,灌排条件适宜性最低。本研究可为水稻种植适宜性评价提供方法借鉴,并为浦城县更合理科学地开展农业种植规划提供依据。     

基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。     

浦东新区地籍管理信息系统的体系结构及设计特色

地籍信息是城市信息系统的重要组成部分,地籍管理信息系统是数字城市的核心应用系统之一.为了便于进行房地产的统一管理,上海浦东新区建设局利用GIS技术进行地籍管理信息系统的建设和开发,介绍了该系统的建设背景以及系统的体系结构及其设计特色.     

一种识别共享单车潮汐点的时空模型和基于KNN-LightGBM的租还需求预测方法

随着互联网租赁自行车(共享单车)的兴起，“共享单车+地铁”“共享单车+公交”已成为城市通勤的主要接驳方式，但共享单车的“潮汐效应”也成为共享单车管理和资源调配的“痛点”和“难点”。因此，发现共享单车的“潮汐规律”，准确预测共享单车停车区(电子围栏)的租还需求，对于共享单车的有序规范发展，优化用车体验和环境等具有重要意义。本文首先基于共享单车订单数据和“电子围栏”空间数据，提出一种识别共享单车潮汐点的时空模型并分析其潮汐性时空特征。该模型将潮汐点定义为短时间内因大量共享单车租或还从而导致无车可租或无车位可停的电子围栏，然后根据电子围栏在某时间段的状态进行分类，并赋予不同的缺车/缺停指数。结果显示该模型能够精准识别特定时段出现的潮汐点。随后，基于共享单车订单、城市信息点(POI)、道路、人口、土地利用、气温、风速等时空数据，并考虑局部范围内的电子围栏相关性，构建KNNLightGBM模型来预测共享单车租还需求：(1)利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行特征提取；(2)利用KNN(K Nearest Neighbors)算法计算局部范围内电子...     

基于手机信令数据的城市小活动空间人群空间分布特征

小活动空间人群是指日常活动范围较小的居民群体,他们对城市公共资源的需求主要集中在家庭位置附近的区域,分析其活动的时空规律特征,有助于更好地实现城市公共资源的均等化和精准化配置。然而目前研究中对此类人群关注较少,为此,本文提出一种基于手机信令数据的小活动空间人群识别及其空间分布的研究方法。首先识别用户家庭位置和停留点位置,构建基家最大距离指标,度量用户以家庭位置为中心的活动空间范围,并据此筛选小活动空间人群;其次根据用户与家庭位置间的距离信息构建“时间-距离”框架下的用户轨迹,在此基础上构建基于面积的轨迹相似性方法;然后利用逐级合并的层次聚类算法,根据用户轨迹的相似性对其进行聚类,挖掘小活动空间人群中典型活动模式;最后根据用户的家庭位置,进一步分析不同活动模式人群的时空分布特征。本文以上海市手机信令数据为例对该方法进行了测试,结果表明：① “时间-距离”框架下构建的基于面积的轨迹相似性方法,可反映用户基于家庭位置进行活动的时空特征,而逐级合并的层次聚类算法对典型活动模式挖掘的效率有明显提高,有助于研究城市居民的移动模式;② 上海市小活动空间人群分布呈现出圈层结构,主要分布在中心城区,郊区的工厂和大学城以及各区的商业中心附近,在郊区过渡区相对较少。本文提出的方法能够用于分析城市小活动空间人群的时空分布特征,可以为目前各大城市提出建设社区生活圈的决策提供方法支撑。