基于网络分析的城市影响区和城市群空间范围识别

以不打破行政界线为前提,利用Huff模型,基于矢量数据,采用最短交通路网距离和城市综合规模值来综合测算腹地与中心城市之间的势能,根据势能确定腹地县域的归属,对全国地级及以上城市的空间影响范围进行识别,并和基于改进场强模型的城市影响腹地范围界定结果进行对比。以全国发育较成熟的15个城市群为对象,综合测定城市群的影响范围,并与城市群规划中的空间范围进行对比,提出城市群空间范围调整建议。并以长株潭城市群为例,通过社会网络分析方法,综合分析测定城市群的空间影响范围。研究结果可为城市(群)规划提供科学依据和方法参考。     

A linear tessellation model to identify spatial pattern in urban street networks

Street patterns reflect the distribution characteristics of a street network and affect the urban structure and human behavior. The recognition of street patterns has been a topic of interest for decades. In this study, a linear tessellation model is proposed to identify the spatial patterns in street networks. The street segments are broken into consecutive linear units with equal length. We define five focal operations using neighborhood analysis to extract the geometric and topological characteristics of each linear unit for the purpose of grid-pattern recognition. These are then classified by Support Vector Machine, and the result is optimized based on Gestalt principles. The experimental results demonstrate that our method is effective for mining grid patterns in a street network.     

1985-2015年中国省际人口迁移网络特征

随着中国城市经济的发展以及城镇化的快速推进,人口迁移的空间格局发生了重大变化。本文基于1985-2015年全国省际人口迁移矩阵数据,运用社会网络分析方法,探讨中国省际人口迁移网络的整体特征以及每个节点在网络中的地位作用。研究结论为：①省际人口迁移网络密度经历了1985-2000年的缓慢下降、2000-2015年持续上升的过程,与西北、西南和中部主要人口迁出地向东部经济发达地区的集中性迁移成为发展主流密切相关。②人口迁移网络的内向中心势明显大于外向中心势,说明人口迁入地相对集中,人口迁出地相对分散。③省际人口迁移网络可分为东北—华北人口联动区、中原—长三角人口联动区、中南—华南人口联动区、西南人口联动区、西北人口联动区5个子群。其中,中原—长三角人口联动区是群内和群间联系最紧密的区域;中南—华南人口联动区是全国人口累计迁移量最高的区域;东北—华北人口联动区内部联系较强,对外仅与西北人口联动区联系较强。④基于中心性分析以及核心—边缘结构划分,各省(市、区)对于人口迁移网络的贡献意义不同,广东、北京具有全局控制意义,江苏、陕西、四川、浙江基本处于核心节点序列,上海、天津、内蒙古、福建核心作用逐渐增强,河南、湖北、河北、新疆核心作用出现下降,全国人口迁移路径总体向北偏移。     

Tower-Based Greenhouse Gas Measurement Network Design——The National Institute of Standards and Technology North East Corridor Testbed

The North–East Corridor(NEC) Testbed project is the 3rd of three NIST(National Institute of Standards and Technology) greenhouse gas emissions testbeds designed to advance greenhouse gas measurements capabilities. A design approach for a dense observing network combined with atmospheric inversion methodologies is described. The Advanced Research Weather Research and Forecasting Model with the Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport model were used to derive the sensitivity of hypothetical observations to surface greenhouse gas emissions(footprints). Unlike other network design algorithms, an iterative selection algorithm, based on a k-means clustering method, was applied to minimize the similarities between the temporal response of each site and maximize sensitivity to the urban emissions contribution. Once a network was selected, a synthetic inversion Bayesian Kalman filter was used to evaluate observing system performance. We present the performances of various measurement network configurations consisting of differing numbers of towers and tower locations. Results show that an overly spatially compact network has decreased spatial coverage, as the spatial information added per site is then suboptimal as to cover the largest possible area, whilst networks dispersed too broadly lose capabilities of constraining flux uncertainties. In addition, we explore the possibility of using a very high density network of lower cost and performance sensors characterized by larger uncertainties and temporal drift. Analysis convergence is faster with a large number of observing locations, reducing the response time of the filter. Larger uncertainties in the observations implies lower values of uncertainty reduction. On the other hand, the drift is a bias in nature, which is added to the observations and,therefore, biasing the retrieved fluxes.     

矩阵半张量积方法在逻辑网络和相关系统中的应用综述

本文介绍了近期关于逻辑网络及其应用的一些最近的结果,包括逻辑网络的背景、矩阵半张量积（STP）的新矩阵乘积的理论、逻辑网络的一些基本研究以及一些当前的重要工作.特别介绍了逻辑网络的一些基本问题,比如可控性、可观性、稳定性、镇定、同步、最优控制以及扰动解耦等.由于在处理逻辑网络问题方面具有很大的潜力和优势,STP方法被海内外很多学者关注并将其用于相关问题的研究.目前,一些新的领域被广泛研究,包括牵引控制、函数扰动、系统解耦、输出追踪、符号动力学等.本文主要对基于STP方法研究逻辑网络以及STP方法的其他相关应用进行了综述.     

基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法

在去马赛克问题中,为了精确插值倾斜边缘并提高结果图像的整体质量,提出一种基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法.针对Bayer格式的颜色滤波阵列,插值绿色平面时,对于红蓝通道信息不全的问题,采用同通道邻近像素值近似代替,综合考虑3个通道的梯度,运用倾斜方向的边缘检测算子,将倾斜边缘分为不同方向的边缘分别插值.在插值完成后,利用深度卷积神经网络,进一步训练插值结果.在标准的IMAX数据集上,与目前流行的算法相比,本文算法视觉上更接近原图,具有更高的峰值信噪比和更短的运行时间.     

全球整车及其零部件贸易格局演化特征

以汽车产业为例,采用中心性、E-I指数和核心-边缘模型等网络分析方法,分析2003~2013年间,全球整车及零部件贸易在全球化和区域化力量共同作用下的演化特征。结果显示：① 整车贸易和零部件贸易的全球化程度和区域化程度均有所提高,但贸易全球化特征相对更明显;② 整车贸易网络核心一直为德、日、美3国,零部件贸易网络核心则由美、日变为中、德;亚洲汽车零部件贸易网络以中国为核心迅速发展,欧洲汽车零部件贸易网络重心向东欧和南欧转移明显;③ 发动机系统组件贸易向以德国为首的欧洲国家集中,电子电器组件贸易向以中国为中心的东亚地区集中,附加值低的轮胎和内胎组件贸易向中国、印度、巴西等新兴市场分散。     

基于航空客流的中国城市对外联系网络结构与演化

改革开放以来,经济全球化和快速城市化促进了中国城市外向型联系的发展,改变了中国城市对外联系的空间格局。越来越复杂化的城市空间分布和组织规律需要一个全新的、综合的网络视角来考察。航空运输是当前城市间相互联系的重要物质基础,体现了城市间的直接关系,是研究城市网络的合适工具。本文以中国城市对外的航空客运联系作为衡量城市关系的指标,借鉴社会网络分析中的2-模网络概念构建了中国城市对外联系网络,并对网络的结构特征和演化规律进行了分析。研究结果表明,中国城市对外联系网络存在北京-上海-广州的三中心结构。中心城市以外,西部城市上升势头迅猛,体现了网络多元化发展的趋势。此外,中国城市对外联系的主要对象逐渐从东南亚向东亚转移,并呈现出以首尔为核心的网络结构。同时,中国城市对外联系扩张以强化区域内部联系为主,洲际联系发展滞后。     

地理空间元数据关联网络的构建

利用资源描述框架（RDF）设计地理空间元数据关联模型,根据地理空间元数据之间的语义关系和语义相关度的计算,以构建以元数据为节点、元数据之间的语义关系为边、语义相关度为权重的关联网络。在这一网络中,一个节点是一个地理空间元数据的资源描述图,包含属性特征（数据来源、空间特征、时间特征、内容）及其关系特征（元数据之间的语义关系、语义相关度）。实验及其分析表明,地理空间元数据关联网络可以有效地支持地理空间数据语义关联检索、推荐等应用,这与传统的基于关键词的元数据检索方式相比,具有更高的准确度。     

春运人口流动透视的转型期中国城市网络结构

基于春运人口流动大数据,选取对外联系度、优势流、城市位序-规模分析等方法对转型期中国城市网络特征进行分析。结果显示：① 城市网络层级结构中蕴藏着位序-规模规律,但与理想的帕累托分布有所区别,城市规模彼此差异相对较小;② 空间距离与城市等级在城市网络联系中发挥支配性作用,保证了城市网络的层级性与有序性;③ 中国城市网络核心联系呈现“两横三纵”特征,该特征与铁路大动脉的空间分布高度吻合;④ 东部地区城市网络联系更加密切,而西北、西南地区则相对稀疏,基本上以“胡焕庸线”为界,而“兰新线”是突破这一限制的潜在力量;⑤ 中国东北地区未形成明显的区域性中心,城市联系形成带状网络;⑥ 华北与华南地区的“灯下黑”现象值得警惕,缓解这一问题的可行办法是核心城市功能的对外疏散,加强核心城市与周边城市之间的联系;⑦ 带状区域发展或许将成为未来中国区域经济发展的流行模式和中坚力量。总体上看,针对于揭示转型期中国城市网络结构特征,春运人口流动数据具有一定的研究价值,是城市与人口研究领域一个值得深入挖掘的重要数据源。