基于GIS与地理探测器的岩溶槽谷石漠化空间分布及驱动因素分析

岩溶区土地石漠化已成为中国西部继沙漠化和水土流失后的第三大生态问题,近年来岩溶槽谷区石漠化表现出增加趋势。通过获取槽谷区石漠化、岩性、坡度、海拔、降雨量、土地利用、人口密度和第一产业生产总值等数据,利用GIS空间分析功能和地理探测器模型,探讨了岩溶槽谷区石漠化空间分布特征及驱动因子。主要结论为：① 岩溶槽谷区总石漠化面积为21323.7 km ²,占研究区土地面积的8.3%,其中轻度、中度和重度石漠化面积分别是11894.8 km ²、8615.8 km ²和813.1 km ²,分别占石漠化面积的55.8%、40.4%和3.8%;② 从石漠化的空间分布来看,槽谷区石漠化主要发生在连续性灰岩中,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的22.1%、22.4%和1.9%;槽谷区石漠化主要发生在15°~25°的坡度范围,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的27.1%、18.2%和2.3%;从海拔来看,主要分布于400~800 m范围内,轻度、中度和重度石漠化面积分别为占槽谷区相应石漠化类型面积的24.9%、18.4%和0.2%;从土地利用类型来看,主要发生于山地旱地中;从人口密度来看,集中分布于100~200人/km ²中;从第一产业生产总值来看,集中分布于25亿~50亿元中;③ 地理探测器的因子探测器揭示了岩性（q = 0.58）、土地利用（q = 0.48）和坡度（q = 0.42）3个因子是槽谷区石漠化形成的主要驱动因子,交互式探测器进一步揭示了岩性与土地利用类型（q = 0.85）、坡度与土地利用类型的组合（q = 0.75）共同驱动槽谷区石漠化的形成。     

重庆市主体功能区识别的主导因素与空间稳定性约束机理

主体功能区规划已上升为国家制度和战略,对中国长期空间发展格局优化与再组织将发挥积极的引导和约束作用。从地域性角度出发,探寻主体功能区发生性(形成与演化)和反馈性(识别与规划)时空机理与规律是地理学具有时代意义的重要科学问题。以重庆市为例,通过国土空间开发条件综合评价,识别了主体功能区划分的适宜性空间格局。基于对西南山区发展约束条件的基本认识,提出了地域主体功能空间分异的主导性约束假设,设定地形和区位为原生性主导因素,验证了其与区划指标系统的定量关联性,以此为基础解析了主导因素约束机理并提出了地域主体功能区的空间稳定性机制。研究发现:①开发与保护适宜性识别结果的格局指向清晰。城市化适宜的区域主要集中于都市区和部分周边区县,区域副中心(万州和黔江)适宜性也相对较高。生态保护适宜的区域集中于渝东北秦巴山区及部分三峡库区区县,同时包括渝东南武陵山区所在区县。②地形和区位因子在本区域对主体功能区的识别与形成具有主导约束作用。回归分析显示,主体功能区划指标与地形因子相关性水平达到显著的超过70%,区位因子超过40%;两者综合后与区划标志变量(A、B指数)的相线性相关拟合度R2均超过0.8;地理探测器发现,地形和区位因子对区划指标的约束性分别有9个和7个达到0.05显著性水平,对A、B指数的解释度分别约为70%和60%,两者叠加后,约束水平全部达到显著,对A、B指数的解释度在90%左右。③空间稳定性机制表现为两个方面,其一是基于主导因素约束的稳定性传递机制,称为客观稳定性;其二是基于指标体系的局域相对性和算法的内部抵消机制,称为主观稳定性。两种机制的协同性验证了区划技术系统的地域适应性和科学性。     

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。     

A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements

Local place names are frequently used by residents living in a geographic region. Such place names may not be recorded in existing gazetteers, due to their vernacular nature, relative insignificance to a gazetteer covering a large area (e.g. the entire world), recent establishment (e.g. the name of a newly-opened shopping center) or other reasons. While not always recorded, local place names play important roles in many applications, from supporting public participation in urban planning to locating victims in disaster response. In this paper, we propose a computational framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements. We make use of those advertisements posted on local-oriented websites, such as Craigslist, where local place names are often mentioned. The proposed framework consists of two stages: natural language processing (NLP) and geospatial clustering. The NLP stage examines the textual content of housing advertisements and extracts place name candidates. The geospatial stage focuses on the coordinates associated with the extracted place name candidates and performs multiscale geospatial clustering to filter out the non-place names. We evaluate our framework by comparing its performance with those of six baselines. We also compare our result with four existing gazetteers to demonstrate the not-yet-recorded local place names discovered by our framework.     

Same space – different perspectives: comparative analysis of geographic context through sketch maps and spatial video geonarratives

ABSTRACT

The importance of including a contextual underpinning to the spatial analysis of social data is gaining traction in the spatial science community. The challenge, though, is how to capture these data in a rigorous manner that is translational. One method that has shown promise in achieving this aim is the spatial video geonarrative (SVG), and in this paper we pose questions that advance the science of geonarratives through a case study of criminal ex-offenders. Eleven ex-offenders provided sketch maps and SVGs identifying high-crime areas of their community. Wordmapper software was used to map and classify the SVG content; its spatial filter extension was used for hot spot mapping with statistical significance tested using Monte Carlo simulations. Then, each subject’s sketch map and SVG were compared. Results reveal that SVGs consistently produce finer spatial-scale data and more locations of relevance than the sketch maps. SVGs also provide explanation of spatial-temporal processes and causal mechanisms linked to specific places, which are not evident in the sketch maps. SVG can be a rigorous translational method for collecting data on the geographic context of many phenomena. Therefore, this paper makes an important advance in understanding how environmentally immersive methods contribute to the understanding of geographic context.     

对基础测绘"十四五"规划的若干思考

着眼于明确机构改革后基础测绘在自然资源管理业务格局中的职责定位、工作重点,以及如何按照新《测绘法》更好地履行"为经济建设、国防建设、社会发展和生态保护服务"的法定要求,分析了"十四五"基础测绘发展的基本形势,据此提出"十四五"规划工作的基本思路和主要遵循,明确了工作重点和相关措施,相关观点已经在"十四五"基础测绘规划编制工作中得到体现。     

兼顾志愿者地理信息的国家应急测绘公众服务平台设计

随着互联网技术的进步和新一代网络信息传播模式的深入发展,志愿者地理信息的研究和应用日益广泛,但由于其规范性和均一性方面的缺陷,在应急公共服务领域,志愿者信息的有效利用依旧是亟需突破的难题。本文将重点介绍国家应急测绘公众服务平台设计思路和总体架构,并结合志愿者地理信息特点,探讨该类信息在国家应急测绘公众服务平台建设中的处理流程和应用模式,力求在应急信息资源共享和服务平台共建方面进行新的尝试,为我国突发事件应急体系建设提供有益实践。     

一体化综合减灾智能服务系统研究

针对目前我国减灾服务重决策轻预警,减灾服务技术、系统、应用集成不够,尚缺乏完善的一体化综合减灾智能服务体系现状。该文从测绘地理信息视角,分析了室内外一体化应急定位、多源应急数据融合、灾害场景可视化、灾害模型分析服务等关键技术,构建了一体化综合减灾智能服务原型系统,并在国家基础地理信息中心和陕西省的相关应急部门进行了实际应用,实现了应急信息的一体化感知、定位、融合、分析、服务,为我国综合减灾决策分析提供了技术支撑。     

一种基于复合金字塔模型的三维模型数据组织方法

针对异构三维模型数据的统一组织和集成管理问题,本文以目前主流金字塔模型、三维场景瓦片的数据组织方法和地图服务规范等相关技术为基础,提出了一种基于复合金字塔模型的三维模型数据组织方法。该方法首先构建覆盖测区的地理格网模型,以此作为异构三维模型数据集成的空间框架。其次,建立三维模型数据与地理格网单元的映射关系,从而构建复合金字塔模型,实现异构三维模型数据的统一管理。最后,在数据结构上对现有数据格式进行扩展,设计了一种面向网络传输的数据格式储存三维模型数据,完成异构三维模型数据的一体化存储。试验结果表明,该方法能够实现异构三维模型数据统一组织与集成管理。     

大比例尺地理信息数据服务模式的研究

大比例尺地理信息数据由于详尽的数据内容和精准的位置信息,在城市经济社会发展中发挥着重要作用。然而由于传统的服务方式的限制,数据的使用效率并不高。地理空间框架数据结合GIS技术和网络技术,将大比例尺地理信息数据使用方式从线下转到线上,提高了数据使用效率。而本文提出的主动式地理信息服务模式是一种全新的地理信息服务模式,将大比例尺地理信息服务数据与用户业务数据深度融合,最大限度地满足用户的业务需求,将是地理信息服务模式未来的发展方向。