京津冀协同治理的回顾与前瞻

京津冀区域治理是伴随三地协作发展的进程,从政府层面的管制转向各利益主体协调治理,从自上而下的竞争合作转向上下结合的协同合作的一系列有效应对举措。经过30多年的努力,学界和政府部门已经形成了较为丰富的京津冀区域治理研究成果。通过梳理自1984年以来相关区域的研究,尝试从时空维度厘清京津冀区域治理的研究脉络及其变化,剖析目前京津冀区域治理所涉及的治理模式、协调体系、以及形成的发展策略,为改进和提高京津冀区域治理效果提供参考。京津冀协同治理过程是学术界与政府的互动融合过程,其中政府的作用居主导地位。未来将在治理主体、治理机制、治理效果评价和文化、医疗、养老等领域的协调发展方面得到深化和细化。     

海岸带及其调查技术进展

海岸带是重要海陆过渡带地貌单元与区域,兼受海陆动力双重作用与影响,包括不同类型的沉积相,经历复杂的动力沉积、地貌演变及灾变过程。海岸带调查涉及学科交叉融合,调查要素相对独立与内容多学科交叉并存。我国曾分别于1960年、1981年和2003年组织开展过全国海岸带综合调查工作,调查获取了大量丰硕成果。当前海岸带调查与研究过程中亦暴露出一些亟需突破问题,包括:1)海岸带存在大范围"盲区",浅水易陷、礁石养殖等区域难以到达,成为海岸带数据"空白区"、调查"禁区";2)我国海岸带观测平台数量少、分布零散,未形成综合有效观测网,导致长时间序列、多源准同步调查数据缺乏,难以准确把握海岸带变化规律,破解资源环境有关问题;3)海岸带数据获取智能化程度低,严重阻碍制约有关对策及时有效性;4)海岸带不同学科协同调查、交叉融合研究模式尚未建立,不能及时发现海岸带科学问题。今后海岸带调查将在海岸带高分辨率过程数据、全覆盖无死角实时动态数据获取技术,长时间序列综合数据采集平台建设,陆海空全天候立体化数据采集传输及快速智能决策,以及海岸带多学科交叉攻关研究等方面取得突破。     

基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

山东省海岛多元协同治理困境及对策探析

为应对海岛开发利用的热潮和海岛环境恶化的趋势,加快构建海岛多元治理体制,有力支撑海岛治理决策,文章关注山东省海岛治理现状,采用多元协同治理理论进行系统评价,诊断其中存在的问题,并结合国外先进经验,有针对性地探究科学合理的治理对策。研究结果表明:山东省是海洋大省,共有海岛589个,主要分布于黄、渤海附近海域;目前山东省海岛治理存在主体范围过窄、权责界限混乱、政策法制不健全以及社会力量总体参与积极性不高等问题;针对政府职能转变不彻底、缺乏多元共建长效机制和非政府主体参与海岛治理意识不强等方面存在的不足,亟须明确海岛治理多元主体的角色定位和探索海岛多元协同治理的现实路径,即培育海岛多元协同治理的价值理念、明晰海岛多元协同治理的权责范围、健全海岛多元协同治理规范和优化海岛多元协同治理机制,从而真正形成政府主导、社会组织有效协助和公众积极主动参与的海岛多元协同治理新局面。     

“串珠成链”的粤港澳大湾区发展路径

为促进粤港澳大湾区的发展,提高其国际综合竞争力,文章在分析粤港澳大湾区发展条件的基础上,针对面临的问题,提出发展建议。研究结果表明:丰富的自然资源、集聚的城市经济和众多的渔港渔村为粤港澳大湾区的发展提供优越条件,但该区域发展面临资源要素分散和生态环境压力大等问题;对此,应树立"串珠成链"的发展思路,打造粤港澳大湾区6条重要发展链,即依托高(快)速铁路的"城镇链"、依托高(快)速公路的"产业链"、依托互联网的"创新链"、依托航道网络的"物流链"、依托滨海公路的"旅游链"和依托生态廊道的"生态链"。     

一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法

面向空间平台构建星地一体化的空间信息网络近年来成为信息网络建设的热点。传统的信息网络建设趋于流量驱动,以满足节点间的通信需求为主。空间信息网络的建设更着重于以应用业务中的任务为向导,牵引从通信资源到计算、存储资源的优化重组与协同服务。如何在应用任务与有限网络资源间形成联动机制,有效解决星上遥感数据存储、处理与传输能力受限的问题,是实现空间信息网络高效数据处理的关键技术问题。针对遥感数据星地协同处理的机制,在任务驱动的空间信息网络体系架构基础上,提出一种面向空间信息网络的星地协同计算迁移方法,建立了计算迁移的优化模型,提出了计算迁移的实现技术,通过案例仿真结果与分析,验证了该方法的可行性。     

一种基于ArcGIS的地名地址内外业一体化采集方法

利用ArcGIS的工程模板技术、GPS定位、数据库编辑追踪、空间赋值,根据时间进行要素与照片匹配等功能,开发了相关辅助程序。此技术路线大大降低了项目所需各类成本,提高了地名地址数据获取及处理的效率。     

湿地资源调查更新若干问题探讨

对古浪县第二次全国湿地资源调查的技术、结果进行了系统分析,探索了研究区内湿地资源调查更新的方法,通过"天空地"协同和"互联网+"的调查更新技术全面更新研究区内湿地资源调查数据库,以全面掌握湿地资源状况。研究结果:1)古浪县第二次湿地资源调查范围内的非湿地类型面积达4 615.35 hm2,占全县第二次湿地调查总面积的59.31%。2)变更后县域内湿地资源总面积4 131.54 hm2,以河流水面、内陆滩涂、水库水面、沟渠为主要用地类型,较第二次调查湿地面积净减少3 650.25 hm2。3)"天空地"协同遥感监测技术为湿地资源变更监测提供高精度多源数据,保证了调查、监测的精度和准确性。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。