面向对象技术在城市配电网GIS数据库中的应用

针对当前城市配电网基础数据管理的现状,本文阐述了利用面向对象与关系数据库技术设计城市配电网基础数据库的重要性,重点讨论了城市配电网GIS数据库的基本模型,包括数据库基本构架、编码方案、属性数据与空间数据、系统对象模型向数据库基本模型的映射,为构建城市配电网GIS应用平台及实现企业级的数据共享提供了基础。     

1992-2015年中亚五国土地覆盖与蒸散发变化

1991年苏联解体,中亚五国独立使得土地覆盖与蒸散发格局发生深刻变化。以中亚五国为研究区,采用欧空局气候变化项目（CCI）土地覆盖和全球陆地数据同化系统（GLDAS）蒸散发数据,分析1992-2015年土地覆盖与蒸散发时空变化特征,进一步研究耕地蒸散耗水特征。结果表明：① 中亚五国土地覆盖变化具有阶段性特征,耕地扩张引起土地覆盖格局变化。1992-2003年耕地快速增加（1.1万km ²/a）,林地和草地大幅减少。2003-2015年耕地增速趋缓（0.3万km ²/a）,林地和草地有一定恢复,裸地和水体持续减少,城镇用地持续增长。耕地共增加12.3万km ²,林地和草地分别减少4.0万km ²和2.3万km ²,且集中于哈萨克斯坦中北部。裸地减少3.5万km ²,集中于哈萨克斯坦西南部,水体减少3.1万km ²,集中在咸海湖泊。乌兹别克斯坦耕地减少、裸地增加,吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦土地覆盖变化幅度较小;② 中亚五国蒸散发变化与土地覆盖格局基本一致。蒸散发总体呈增加态势（6 mm/a）,1992-2003年快速增加（11.3 mm/a）,2003-2015年缓慢上升（2.4 mm/a）。中亚五国年蒸散发达到276.8 mm,东南部的吉尔吉斯斯坦（347.3 mm）和塔吉克斯坦（302.9 mm）最高,中北部的哈萨克斯坦（297.9 mm）次之,西南部的乌兹别克斯坦（211.0 mm）和土库曼斯坦（150.0 mm）最低;③ 中亚五国蒸散耗水结构受耕地面积大小的影响。中亚五国耕地蒸散耗水的贡献由24.7%增至27.9%,土库曼斯坦耕地蒸散耗水仅占本国的11%,其他国家均超过25%。草地、林地和裸地的蒸散耗水贡献降低,但哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦仍以草地和林地蒸散耗水为主（≥ 50%）,土库曼斯坦（61.3%）和乌兹别克斯坦（46.4%）的裸地蒸散耗水占绝对优势。本文明确了中亚五国土地覆盖连续动态变化过程,细化各国土地覆盖与蒸散发特征及差异,增强对土地覆盖与蒸散发现状的认识,可为水土资源管理和生态环境保护提供数据参考。     

300 BC-1900 AD无定河流域城镇时空格局演变

通过分析和整理从战国中晚期（约300 BC）至清末（约1900 AD）无定河流域历代县级及以上城址的位置、兴废年代数据,结合行政区划沿革、经济社会发展、政权更迭等资料,分析流域城镇格局的时空演变过程。研究表明：① 受气候周期性波动影响,无定河流域城镇的兴起与衰废具有明显的周期性特征,城镇几何中心的移动轨迹具有明显的“西北—东南”向潮汐性运动特征;② 城址存续年限普遍较短,具有明显的阶段性特征,流域内曾存在过4个阶段性中心城镇,中心城镇移动的方向和过程与城镇几何中心的潮汐性移动过程趋势一致;③ 流域城镇空间格局可分为3种类型,即秦汉与隋唐时期的沿河流谷地分布,宋、明两代的沿边境线与长城分布,以及元、清两代集中于流域下游分布。流域城镇未来的发展布局应重视气候变化对城镇分布的长期影响,关注区域环境的脆弱性,合理安排城镇体系发展规模与布局。     

中国企业R&D国际化:时空格局与区位选择影响因素

基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明：研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异：① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。     

1980—2015年风蚀影响下中国北方土壤有机质与养分流失时空特征

中国北方干旱/半干旱区是全球主要的沙尘源区之一,风蚀造成的沙尘排放可导致大量的土壤有机质（SOM）与养分流失,并通过传输与沉降过程对其进行空间再分配,对空气质量、气候变化、植被生长及生物地球化学过程等具有重要影响。本文利用WRF/Chem（Weather Research Forecasting with Chemistry）v3.7.1大气化学传输模型,对1980—2015年间中国北方沙尘排放及其引起的SOM、全氮（TN）与全磷（TP）的时空变化过程进行了精细化模拟,探究了中国北方风蚀引起的SOM、TN与TP养分流失的时空变化特征。结果表明：① 1980—2015年来平均每年约有66.59 Tg的沙尘颗粒排放至大气;② 沙尘排放具有较大的时空差异,沙尘排放源区主要集中在新疆东部、内蒙古西部的巴丹吉林沙漠和腾格里沙漠等地区;③ 每年因沙尘排放引起的SOM、TN和TP流失量分别约为0.07 Tg、0.004 Tg和0.005 Tg;④ 1980—2015年间中国北方沙尘排放及其引起的SOM、TN与TP的流失量具有较强的年际波动,未呈现显著的趋势性变化特征。本研究对于认知风蚀在碳循环与养分循环过程中的作用,以及对深入了解中国北方的土地退化机理具有重要意义。     

东北三省城市土地利用效益评价及耦合协调关系研究

在阐述城市土地利用效益系统耦合协调性内涵及其交互作用机理的基础上,构建综合评价指标体系,运用均方差决策法、耦合协调度模型,对东北三省2003~2015年城市土地利用综合效益及其主成分间耦合协调关系进行测度,并分析其时空演化过程。研究认为：① 城市土地利用综合效益表现出随时间“先升后降”的特征,区内三省间差异明显,中心和门户城市长期处于较高水平。② 城市土地利用经济效益亦存在“先升后降”的时序变化特征,空间上表现为“南高北低”,低值区范围缩减明显;社会效益差异不显著,在南北方向上表现出“凸”字型分布特征;区域生态环境效益整体较高,高值区由集中趋向分散。③ 城市土地利用经济、社会、生态环境效益间耦合协调关系在各时间节点均表现为失调,且以中度失调为主,但中心城市和门户城市的三效益耦合协调关系相对较好,向协调方向发展,哈长与辽中南城市群地区协调性优于其他区域,吉林省与辽宁省东部的部分城市协调关系趋向恶化。④ 城市土地利用效益间关系失调主要受复合因素的作用,经济效益滞后是制约土地利用效益耦合协调关系提升的主因,生态环境效益滞后不是限制土地利用效益耦合协调性提升的主要因素。     

GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析

21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。     

Statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: A case study of Babol city,Iran

The urban heat island is considered as one of the most important climate change phenomena in urban areas, which can result in remarkable negative effects on flora, concentration of pollutants, air quality, energy and water consumption, human health, ecological and economic impacts, and even on global warming. The variation analysis of the surface urban heat island intensity (SUHII) is important for understanding the effect of urbanization and urban planning. The objective of this study was to present a new strategy based on the Shannon’s entropy and Pearson chi-square statistic to investigate the spatial and temporal variations of the SUHII. In this study, Landsat TM, ETM+, OLI and TIRS images, MODIS products, meteorological data, topographic and population maps of the Babol city, Iran, from 1985 to 2017, and air temperature data recorded by ground recorder devices in 2017 were used. First, Single-Channel algorithm was used to estimate land surface temperature (LST), and the maximum likelihood classifier was employed to classify Landsat images. Then, based on LST maps, surface urban heat island ratio index was employed to calculate the SUHII. Further, several statistical methods, such as the degree-of-freedom, degree-of-sprawl and degree-of-goodness, were used to analyse the SUHII variation along different geographic directions and in various time periods. Finally, correlation between various parameters such as air temperature, SUHII, population variation and degree-of-goodness index values were investigated. The results indicated that the SUHII value increased by 24% in Babol over different time periods. The correlation coefficient yielded 0.82 between the values of the difference between the mean air temperature of the urban and suburbs and the SUHII values for the geographic directions. Furthermore, the correlation coefficient between the population variation and the degree-of-goodness index values reached 0.8. The results suggested that the SUHII variation of Babol city had a high degree-of-freedom, high degree-of-sprawl and negative degree-of-goodness.     

雾霾的影响因子分析及其区域相关性研究

成都、重庆作为中国西南地区快速发展的城市,是雾霾频发的区域,研究其雾霾因子联系以及区域空间分布特征及其规律,对于城市发展、创建绿色城市具有重要意义。通过分析2016年12月~2017年2月的PM2.5等污染物浓度数据可知:①成渝地区雾霾产生的高峰期在1月,并以成都、重庆为中心向四周减弱;②在时间分布上,成都和重庆的雾霾污染物浓度呈协同变化趋势,说明两地雾霾在区域上相互影响,协同作用;③在气象因素中,两地的湿度和风速对雾霾集聚、转移和扩散具有重要作用;④两地的位置和地形特征是其雾霾具有相关性的重要因素,因此只有两地同时防治雾霾,才能达到最好的效果。根据不同地域特征,积极改进生产结构,采取相应措施,才是治理雾霾的根本所在。     

时空大数据在空间优化中的应用

空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。