中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系,对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据,利用社会网络分析法,从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素,研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低;省域内部信息联系强度高于跨区域联系,信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高,热点区主要集中在东部沿海三大城市群;中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市,但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显,并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征;核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素,网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用,共同促进信息网络结构优化重组。     

基于多元要素流的珠三角城市群功能联系与空间格局分析

以珠三角城市群9个地级市为研究对象,结合当前热点网络开放大数据,对珠三角城市群内各城市的经济流、交通流、人口流和信息流的联系强度和作用方向进行测算与评价。借助赋值法分别对四种要素流的总量进行打分,以各城市的综合得分作为空间层级划分依据,提出关于“点—线—面”的空间互动格局,进而探索珠三角城市群未来的发展规划。研究结果表明：①从各要素流的联系强度上看,城市间的等级划分具有较高的重合度,说明四种要素流彼此之间相互联系、相互作用。从各要素流的作用方向上看,广州和深圳多作为区域内其它城市的首位空间联系城市,说明各要素流通常指向经济发展水平较高、通达性较好的城市。②从整体来看,珠三角城市群内部功能互动表现极度不平衡,一是中心城市占据了要素流强度的绝大部分,其余城市仅占据极小部分流量,两极分化严重;二是东西两岸发展不平衡,东岸发展水平明显要强于西岸发展水平。③广州、深圳、东莞和佛山等城市虽然在区域内起到了一定的辐射和带动作用,但是针对江门、肇庆等周边城市的辐射和带动强度仍有待提升,说明还需进一步优化珠三角城市群功能分工与产业布局,推进区域经济一体化。     

中国民营上市企业总部空间格局及影响因素

民营企业是拉动中国经济发展的重要力量,分析民营上市企业总部的空间格局及影响因素,对了解民营企业发展现状,促进中国经济可持续发展具有重要意义。通过分析2008—2017年中国民营上市企业数据,研究发现：①以长三角为代表的华东地区是中国民营上市企业主要集聚区,但所占比重在下降,而以京津冀为代表的华北地区近年来发展较快,全国民营上市企业重心略向北移动。②中国民营上市企业以第二产业为主,第三产业占比呈上升趋势,但远低于第二产业,第三产业热点城市明显较少,空间集聚性也较弱;第一产业占比很少,仅在1%左右。③中国民营上市企业第二产业和第三产业存在向长三角、珠三角和京津冀经济圈的大城市聚集的趋势。④社会消费品零售总额和GDP是影响中国民营上市企业营业收入的主要因素,相对于第二产业,第三产业的主要影响因素更为多变。     

东北地区水稻扩张的海拔优势区间分析

及时掌握水稻的时空分布信息,对调整和优化农业生产结构至关重要。论文利用综合考虑植被物候和地表水变化的水稻自动制图方法,结合海拔、地表水体因素开展2001—2017年东北地区水稻分布的时空演变研究。通过889个地面调研点位对水稻分类结果验证,总体精度达90.66%,Kappa系数为0.8128。研究表明:① 21世纪初,东北地区水稻种植面积呈先略减后持续增加的趋势,2017年水稻种植面积达2001年的2.13倍。其中,水稻扩张面积的60%分布在三江平原,30%分布在松嫩平原,下辽河平原仅占不足5%。水稻扩张的海拔优势区间在200 m范围内,随着海拔的上升水稻扩张与地表水关系越来越密切。② 三江平原内,水稻扩张幅度在海拔30~70 m范围内逐渐增加,使优势区间从相对高度70 m缩减至40 m内,也使得分布优势逐渐趋向于距地表水体较远的区域。而松嫩平原和下辽河平原水稻种植分布的海拔优势区间始终分别保持在相对高度100 m、40 m内。③ 三江平原水稻的集中分布和急剧扩张,使水稻分布优势逐渐趋向于距地表水体远的区域,这将对地下水带来更大的压力;而松嫩平原水稻分布受地表水体影响较大,分布优势随着距地表水体距离的增加而减小。研究可为农业部门评估水资源承载力、保障农业可持续发展提供数据支撑及理论参考。     

第三空间还是无限场景:新零售的区位选择与影响因素研究

随着互联网、人工智能等技术的渗透,新零售这一城市新兴商业业态的发展对区位产生了差异化的选择。论文以星巴克和瑞幸咖啡为例,采用空间最邻近指数、核密度分析,比较上海传统零售与新零售在空间布局上的不同特征,并采用空间计量模型,进一步探究两者在区位选择因素上的差异。结果显示:①瑞幸和星巴克门店的空间布局在市域尺度上均具有明显的中心指向,但也存在差异。作为新零售的代表,瑞幸在城市各圈层的分布更为均质,不如传统零售星巴克强调城市中心区位。②传统零售与新零售具有相似性和差异性布局特征,全局而言,瑞幸的聚集程度高于星巴克。而在城市的中心区域,传统零售呈现单中心集聚特征,新零售则呈现多中心分散特征,远不如传统零售聚集。③新零售与传统零售的选址因素存在较大的差异。传统零售星巴克与商场密度有高度显著的相关性,具有商业中心偏好,而影响瑞幸咖啡选址最重要的因素是写字楼密度,且商场租金对其呈负向影响,新零售瑞幸咖啡对商务办公区域的偏好超过商业中心。     

Post-earthquake economic resilience and recovery efficiency in the border areas of the Tibetan Plateau: A case study of areas affected by the Wenchuan Ms 8.0 Earthquake in Sichuan,China in 2008

Journal of Geographical Sciences - The border areas of the Tibetan Plateau and the neighboring mountainous areas have a high incidence of earthquakes with a magnitude greater than Ms 5.0, as well...     

基于GIS的盐城国家级自然保护区生态安全评价（英文）

本研究利用遥感和GIS技术,分析盐城自然保护区1983–2018年的景观格局变化,建立了基于区域自然-社会-经济复合生态系统安全格局的评价指标体系,分析了生态安全变化的空间特征和成因。结果表明,1983–2018年由于人类活动加剧,研究区内景观格局变化强烈,从以自然景观为主发展到自然景观与人工景观并存。在整体生态安全方面,目前保护区的生态安全状况不容乐观,从保护区丹顶鹤的生存状态看,保护区总体上还是适宜丹顶鹤栖息的,但由于人类活动的增加以及政策的调整,丹顶鹤的栖息地呈现破碎化并向核心区和缓冲区等局部区域聚集。我们应从管理、政策制定以及当地居民的环境保护意识上增加宣传和投入,并相应减少保护区内人类活动的强度。     

Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。