乌鲁木齐及周边地区新冠疫情前后背景噪声分析

选取2019年1月至2022年12月乌鲁木齐及周边地区14个测震台站垂直分量波形记录,通过计算PSD（功率谱密度）和PDF（概率密度函数）,统计不同频段功率谱密度分布情况,对比乌鲁木齐及周边地区疫情前后背景噪声变化特征,并结合大数据探讨人口迁徙与背景噪声变化的相关性。同时计算了疫情前后研究区最小完备震级（Mc）,对比分析其地震监测能力变化特征。结果表明：研究区地震背景噪声水平受疫情影响出现不同程度的下降,高频段（1～35 Hz）最大下降幅度为36.6 dB,部分台站长周期频段下降突出,这是人类活动间接影响的;上述变化与人口迁徙大数据变化呈现了极大的正相关。此外在疫情封闭期间,地震监测能力并没有明显的提高,但部分台站获得更为清晰的震相记录。     

不忘初心勇担使命 砥砺前行迎“疫”冲锋

在新型冠状病毒肺炎疫情的冲击下,全国人民迎来了一个颇为特殊的2020年春节。生命重于泰山,疫情就是命令,防控就是责任,为打赢这场疫情防控阻击战,春节期间北京市启动了对在2003年防治SARS战役中起到举足轻重作用的北京小汤山医院的修缮扩建工作。北京市勘察设计研究院负责提供地基基础核验、基槽开挖等岩土工程咨询服务。     

疫情防控中测绘地理信息影响力分析

本文通过舆情大数据对我国及美国使用的8款疫情地理信息应用程序进行疫情防控、疫情地理信息应用之间的关系分析,形成了3方面的认识：①测绘地理信息在疫情防控中具有比较重要的作用;②与美国约翰斯·霍普金斯大学疫情地图相比,我国的疫情地图网站、APP应用程序等仍是获取国内疫情地理信息的主要渠道;③由企业提供的疫情地理信息应用比由政府部门提供的疫情地理信息应用影响广、应用深。     

COVID-19疫情防控中的中国公众舆情时空演变特征

COVID-19疫情是全球面临的重大公共卫生危机。客观认识疫情期间的公众舆情响应和区域差异,对于提高重大公共卫生事件的政策调控和科学治理具有现实意义。本文以新浪微博为数据源,基于潜在狄利克雷分配主题模型和随机森林算法构建了主题抽取和分类模型,识别微博文本中的13个舆情话题,并从数量、空间、时间、内容等方面分析了2020年1月9日—3月10日在湖北省、京津冀、长三角、珠三角、成渝等城市群及沿边口岸等重点区域分布特点。结果表明：中国公众的响应总体是理性和积极的,但各舆情话题在区域内部的空间分布差异明显。各区域热点分布中,京津冀以首都北京为中心,长三角以上海为中心,辅以南京、杭州等热点,珠三角以广州、深圳为两核,湖北省以武汉为中心。建议应持续加强重点区域的疫情舆情关注和因地制宜的差异化精准响应。     

新形势下防震减灾科普宣传的对策建议——以云南省地震局疫情防控期间防震减灾科普宣传实践为例

疫情防控在未来一段时期内可能会成为常态,防震减灾科普宣传面临新形势,有了新要求,迎接新挑战。本文以云南省地震局在疫情防控期间开展防震减灾科普宣传实践为例,总结经验、分析问题,提出了抓住全媒体时代发展契机,谋求合作形成宣传合力,找准需求提升引力,形成规范、扩大推广,把握好线下科普集中发力宣传的契机和方式等新形势下优化防震减灾科普宣传的对策建议。     

新冠肺炎疫情政策干预下群体虚拟轨迹时空模式差异性研究

轨迹时空模式的研究,对于突发公共安全事件监测及政策制定评估具有重要意义。目前大量的研究仅分析了物理轨迹时空模式变化,尚缺乏从群体虚拟轨迹的视角,分析其与物理轨迹的关联性和差异性。因此,本研究选取美国10个大型样本城市作为研究对象,以OSM网络地图作为虚拟空间,利用地图瓦片访问频率构建群体虚拟轨迹,与物理轨迹对比分析居家令干预政策实施前后时空分布、时空衰减和空间要素偏好的变化。结果表明：(1)城市中群体虚拟轨迹访问频率具有一致的中心边缘空间结构,但新冠肺炎疫情导致城市中心吸引力明显减弱;干预政策实施后,群体虚拟轨迹不同空间要素访问频率相比疫情前平均下降67.84%,且不同空间要素同步下降,仅在部分区域中对医疗设施的访问频率增加,谷歌移动指数代表的物理轨迹平均下降48.05%,仅居住场所增长22.15%。(2)物理轨迹访问频率变化与干预政策时间一致,然而虚拟空间中群体提前一周左右已经进入居家管制的活动模式。研究成果表明群体虚拟轨迹相比物理轨迹对于干预政策响应时间更早、时空衰减更大,为突发公共安全事件监测及政策制定评估提供了新途径。     

“南方数码杯”2020年“决胜全面小康,决战脱贫攻坚”暨“抗击新冠肺炎疫情”--优秀测绘工程论文评选揭晓

由北京测绘学会主办,《北京测绘》编辑部承办的“南方数码杯”2020年“决胜全面小康,决战脱贫攻坚”暨“抗击新冠肺炎疫情”优秀测绘工程论文评选日前揭晓。2020年12月26日在北京中裕世纪大酒店举办的北京测绘学会2020年学术年会上,北京测绘学会副理事长、国家基础地理信息中心副主任赵勇宣布获奖名单。本次获奖的9篇论文已全部分别在本年度《北京测绘》第6期“抗击新冠肺炎疫情优秀测绘工程”和第11期“决胜全面小康,决战脱贫攻坚”优秀测绘工程论文专栏登出。编辑部祝贺获奖者取得优异成绩,并希望获奖者再接再厉。     

在特殊疫情背景下《城市地理资讯学》MOOC课程教学实施效果分析

在新冠肺炎疫情期间,线上教学大规模开展,相关线上教学问题逐渐成为研究热点。传统的测绘地理类课程的教学方式主要是上课时以老师传授知识为主,课后以学生完成作业为辅的方式进行。但是,这种教学方式比较单一,并且在科学化考核和促进学生学习主动性等方面存在诸多问题。然而,线上网络课程是通过互联网以电子设备为教学平台,具有不受教学时空限制、教学方法灵活多样和丰富学生的学习方式等优点。因此,对《城市地理资讯学》MOOC(massive online open courses)课程实施效果进行分析,为其他测绘地理类网络课程设计提供优化思路,同时为无法进行面授教学的特殊时期提供一种有效的教学方案。     

基于新闻数据的新冠疫情事件下“全球-中国”国际关系变化分析方法

在新冠疫情的冲击下,国际关系错综复杂、瞬息万变,不稳定性不确定性剧增。全面及时地分析“全球-中国”国际关系变化特征,对于中国的外交发展规划具有重要的参考价值。复杂的国际关系可以分解为一系列事件单元,新闻数据中蕴含了时间、地点、人物、事物等关键信息,是构建事件的最直接、最全面的信息来源。本文以GDELT（Global Database of Events, Language, and Tone）新闻事件数据库为数据源,基于“全球-中国”的视角,利用2020年1—5月全球疫情相关新闻数据,研究新冠疫情事件背景下的国际关系的变化。本文首先以事件数量、事件强度值和事件被提及数作为关键变量,提出了国际关系的分类表达和计算模型,解决了国际关系表达模糊和难以计算的问题。然后从时空可视化角度展示疫情下国际关系的变化特征,并结合疫情期间的国际重要事件,进一步分析引起国际关系变化的原因。研究表明,采用本文方法能精确掌握新冠疫情下“全球—中国”国际关系的发展程度,发现“全球-中国”国际关系的变化规律和变化原因,具有重要的应用价值。本文的研究可以为大数据时代的国际关系研究提供一个新的视角,同时也为新闻数据的分析提供参考。     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。