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。     

Location choices of Chinese enterprises in Southeast Asia: The role of overseas Chinese networks

Journal of Geographical Sciences - With the implementation of the “Going out” strategy and the Belt and Road Initiative, China’s investments have become increasingly influential...     

基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进,即在原有基础上加入对平差模型的整体检验,计算统计量的相关系数,通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明,该算法能够准确定位多维粗差,有效改善粗差定位转移的现象,且粗差估值结果比较可靠。     

基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘

人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。     

A high-precision heuristic model to detect home and work locations from smart card data

Smart card-automated fare collection systems now routinely record large volumes of data comprising the origins and destinations of travelers. Processing and analyzing these data open new opportunities in urban modeling and travel behavior research. This study seeks to develop an accurate framework for the study of urban mobility from smart card data by developing a heuristic primary location model to identify the home and work locations. The model uses journey counts as an indicator of usage regularity, visit-frequency to identify activity locations for regular commuters, and stay-time for the classification of work and home locations and activities. London is taken as a case study, and the model results were validated against survey data from the London Travel Demand Survey and volunteer survey. Results demonstrate that the proposed model is able to detect meaningful home and work places with high precision. This study offers a new and cost-effective approach to travel behavior and demand research.     

Impact of different sampling rates on precise point positioning performance using online processing service

In this study, the effect of different sampling rates (i.e. observation recording interval) on the Precise Point Positioning (PPP) solutions in terms of accurac...     

空间选址关键因素及其建模研究

影响空间选址的因素错综复杂,本文在对以往一些研究成果进行综合分析的基础上,提出了空间选址的三大影响因素:容量、区位特征和作用范围,并进行了空间选址的建模研究,建立了三个基本模型(容量因素影响模型、区位特征因素影响模型、作用范围因素影响模型)和空间选址的评估模型,并结合应用实例对该模型进行了初步的验证。     

GPS精密星历的轨道内插方法比较

在高精度的GPS测量数据处理过程中,获取高精度卫星轨道是重要的环节,内插是获取任意历元的精密轨道信息的重要手段,对拉格朗日插值法、牛顿插值法、Neville逐次线性内插法和切比雪夫插值法的效果做了细致的比较,并在此基础上进一步探讨了短时间外推的效果。     

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亚像素定位的关键问题研究

分析了控制点标志的选择与设计,采用了图像处理、Hough变换、角点与直线高精度定位算子等方法,实现了中南大学近景摄影测量二维控制场1 350个人工标志点的自动识别和亚像素定位,仿真图检测平均精度达到±0.05像素。