基于多源数据的惠州商品住宅房价分布及影响因素研究

我国商品房价格近年来不断上涨,促使房价变动的因素以及它们的影响程度日益变成社会热点。以惠州市商品房价格为研究对象,利用GIS的空间分析和可视化功能,结合各种可获得的数据,通过对商品房平均售价进行反距离权重插值和空间自相关分析,并结合地理加权回归分析,对影响房价分布的因素进行探究,结果显示:①惠州市房价总体上呈现出多中心分布的特点,商品房价格从这些峰值中心向周围递减;②惠州市的房价呈现空间上集聚分布的模式,商品房住宅价格空间分异是地理区位、城市规划、环境景观与房屋属性等各种因素综合作用的结果;③影响惠州市商品房价的因素主要是商圈距离、公园或广场距离、物业费等因素。     

基于百度指数的生态文明关注度时空分析

网络搜索数据作为一种地理标记信息源被广泛用于揭示社会经济和国家城市研究领域的时空模式。在生态文明概念逐渐深入人心的社会背景下,公众对其关注程度随时间变化并呈现出空间异质性,研究这种时空动态可为中国生态文明建设提供参考。采用百度指数数据,运用向量自回归模型(VAR),误差修正模型(VEC),脉冲响应函数以及面板数据模型对中国31省市生态文明关注度的时空特征、区域性差异及其影响因素进行研究。研究结果表明各省市的生态文明关注度差异明显,大部分省市对国家生态文明政策的响应及其变化趋势相似,而地区人口规模、发展水平、互联网普及率、森林覆盖率、雾霾污染程度等因素对生态文明关注度有显著的积极影响,水资源、受教育程度与性别等因素对其无显著影响。     

基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法

采用GRNN（Generalized Regression Neural Network）和RF（Random Forest）2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则（Minimization of the Mean of the Shortest Distances）抽稀为8种不同采样密度的样本（分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本）,分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。     

基于探空数据的对流层延迟模型精度评估

采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。     

北京地区温度预报对心脑血管疾病的健康影响及经济效益评估

研究证实不适温度能增加人群因心脑血管疾病死亡,但温度预报在不适温度-死亡暴露反应关系中的调节作用及经济价值尚未见报道。本研究以北京观象台（No.54511）的监测数据和北京市逐日心脑血管疾病死亡数据为依据,对2006—2016年北京市气象台对公众发布温度预报数据进行准确性检验,利用分布滞后模型构建了准确预报、高估和低估时温度与北京市心脑血管疾病死亡的暴露反应关系,并以主观预估为基准评估了温度预报的健康效应,最后运用调整后的人力资本法估算了温度预报在减少心脑血管疾病健康风险方面的经济价值。结果发现：2006—2016年,北京市气象台发布的白天最高气温准确率明显提升,以偏差不超过2℃为划分依据的准确率由60%提升至84%;暴露反应关系的研究表明准确预报时不适温度所造成的最大单日相对风险有所降低;基于人们将依据前一日实际温度形成主观预估温度的假设发现,主观预估的准确率基本保持稳定;根据温度预报和主观预估的差异,识别出北京市温度预报所减少的心脑血管疾病单日最大超额死亡人数呈上升趋势,每年减少114—457人;经济学评估发现北京市温度预报对心脑血管疾病健康影响的经济收益由2006年的1.21亿元...     

基于动态化简的多源数据相似性评估

随着空间数据获取手段和途径的丰富,多源数据的差异性对数据更新的影响一直备受关注。本文提出一种基于动态化简的多源空间数据相似性评估方法。首先,将多个来源数据分别与参考数据用传统方法进行匹配;其次,利用加入动态化简的匹配方法对多源数据重新匹配;最后,分析上述两次匹配结果的差异,从数据匹配的角度出发,通过整体一致性和数据详细程度评估对数据匹配质量进行对比,根据获取的评估结果实现更新数据的选择。通过实验和分析,验证了本文方法的科学性和可操作性。     

国土资源部办公厅关于印发《矿产资源开发利用水平调查评估试点工作办法》的通知

黑龙江、浙江、江西、山东、河南、湖南、宁夏省（区）国土资源厅,中国地质调查局,中国国土资源经济研究院、国土资源部油气资源战略研究中心。中国石油天然气集团公司、中国石油化工集团公司、中国海洋石油总公司： 为做好矿产资源开发利用水平调查评估试点工作．根据中共中央、国务院《生态文明体制改革总体方案》（中发[2015]25号）和《矿产资源开发利用水平调查评估制度工作方案》（国土资发[2016]195号）有关要求,研究制定了《矿产资源开发利用水平调查评估试点工作办法》．现印发执行。     

基于网格数据的地震应急响应系统设计与实现

以山西省公里网格人口、经济、房屋数据为基础,从系统架构、技术路线实现、数据库设计、功能模块及算法、系统工作流程、产出结果内容结构等方面阐述了地震应急响应系统的设计与实现。以2016年山西省运城市盐湖区Ms4.4级地震为例,进行地震触发,评估速度较快、精度较高、预评估灾情的空间分异性明显。     

天地图野外数据采集系统设计与实现

针对传统的地质灾害危险性评估野外调查效率不高和采集数据的正确性较低的问题,提出采用天地图API(Android版)提供的地理信息服务接口、结合Android开发和SQLite数据库技术构建地质灾害危险性评估野外数据采集系统。采用天地图提供的数据服务,解决纸质地图比例尺固定和幅面大小限制的问题,实现野外底图不同级别缩放和无限制的底图范围;基于天地图的功能服务,实现实时定位、经济合理的线路规划以及调查点的分布;采用规范化的电子记录模式,解决室外纸质记录的随意性、室内入库的效率和准确性问题,实现数据的采集与编辑。应用测试表明,有效提高了评估工作效率和质量。     

一种相关观测的Partial EIV模型求解方法

Partial errors-in-variables(Partial-EIV)模型作为EIV模型的扩展形式,其构造方式更有规律,解算方法更为简便,能有效应用于实际情况。针对已有Partial EIV模型方法未考虑观测向量和系数矩阵存在相关性这一情况,通过提取观测向量和系数矩阵组成的增广矩阵中非重复出现的随机元素,构建更具一般适用性的Partial EIV模型,在该模型的基础上,将特殊假定条件扩展到不限定观测数据相关性的一般情况,详细推导了观测向量和系数矩阵元素相关且不等精度情况下的加权总体最小二乘方法,通过算例试验,并与目前已有的解决EIV模型相关观测情况下的方法进行了比较分析,研究表明本文方法可以提高计算效率,更具一般性,特别是对于观测向量和系数矩阵中存在常数元素和重复元素的情况。