模拟退火算法在江苏及邻区地震定位中的应用

使用模拟退火算法,以2019年4月6日江苏溧水M_L 3.3地震为典型震例,进行地震定位反演试算,确定适用于江苏及邻区地震定位的最佳初始温度、降温策略和扰动函数。设置初始温度为25,降温策略为T = 0.96T,选用效率较高的局部收敛加强型方法产生随机模型,对2019年江苏及周边地区105次M_L≥1.8地震进行重新定位,结果表明,76%的事件震中经、纬度定位误差绝对值在0.1°以内,但深度定位误差较大。鉴于该算法对P波到时信息及地震台站空间分布的依赖性,认为模拟退火算法在江苏及邻区陆地地震定位中效果较好,对于海域地震,则定位误差较大。     

电子地图业在卫星导航应用中的发展对策研究

本文分析了卫星导航应用中与地理信息产业相关的电子地图产业在国内外发展的现状与趋势,研究了新时期中国导航电子地图业的基本特征和作用,提出了电子地图产业的发展对策。     

全球区位论、非场所理论与襄樊都市区建设

依据全球区位论和非场所理论,运用定性定量相结合的方法,深入分析了襄樊都市区建设的背景、意义和现状条件,并在襄樊都市区中心城市建设,城市化进程和都市区的基本框架构筑,人流、物流和信息流快速通道建设,产业结构调整和企业竞争力培育,都市区内各县市协作以及经济社会环境持续发展等方面提出了相应的对策。     

基于快速行进迎风线性插值的微震定位算法研究

准确的微震定位方法是微震监测技术进行岩体稳定性分析的基础,而初至波走时计算方法是决定微震定位精度重要因素之一。引入一种由快速行进法(fast marching methods, FMM)与线性插值射线追踪法(LTI ray tracing)改进而来的线性插值算法,实现了在复杂岩体中相对准确的微震初至走时计算,并在均一速度模型和Marmousi模型中得到了验证。在此基础上,采用常微分方程数值算法中的单步高精度Runge-Kutta法,得到了震源点和传感器之间的射线路径,并在分层和带空洞的岩体模型中验证了其合理性。选取最小二乘法为目标函数,通过寻找目标函数值最小的方式来获得最优节点实现微震定位。在所建立的加入地下硐室的Marmousi岩体模型中,对于预设震源点的定位结果误差分别为1.41、1.00、2.83、1.41、1.41m,验证了所提方法在复杂岩体速度模型中能够实现较准确的微震定位,为进一步提高工程岩体的微震定位精度提供了新思路。     

基于引力搜索法的隧道围岩微震定位研究

针对目前深埋隧道围岩微震源定位难且精度不高等问题,采用启发式算法——引力搜索法（GSA）对隧道围岩微震源位置进行搜索,并将该算法与粒子群算法和单纯形法的搜索结果进行对比。发现在双速度模型和三速度模型下,引力搜索法相较于粒子群算法和单纯形法,都具有快速收敛、精度较高的优点,且与震源位置的距离能够控制在10 m以内。对双速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了83.71%,相对于粒子群算法提高了7.77%。对三速度模型,引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了70.67%,相对于粒子群算法提高了39.36%。可见,该方法为深埋隧道微围岩震源定位提供了一种新思路。     

关联视角下兰州市生产性服务业与制造业空间分布及区位选择比较

基于微观企业数据从关联性视角对兰州市生产性服务业与制造业空间分布特征和模式进行分析,进而探讨其区位选择因素的异同。研究表明：① 生产性服务业与制造业的空间布局均呈现出以主城区为主体、外围局部地区为补充的“中心-外围”空间格局,但生产性服务业集聚区主要集中在河谷地带的主城区,制造业集聚区则呈现出明显的郊区化趋势,二者在空间上存在关联的同时又具有一定的可分性。② 生产性服务业形成了以城市中心区和郊区国家级新区及卫星城镇为多元空间载体的“紧凑型-中心性”模式,制造业则形成了以国家级新区和产业园区为空间载体的“离散型-郊区化”模式。③ 生产性服务业与制造业企业的区位选择需在产业环境、要素禀赋以及政策导向方面进行权衡,生产性服务业企业较为关注区域整体发展氛围,制造业企业则更注重自然因素、区位历史和产业政策的影响。④ 传统型生产性服务业企业区位选择受到地方化经济、区位资源禀赋的影响最为显著,现代型和高端型生产性服务业企业则更容易受到政策的导引从而形成空间集聚;劳动密集型制造业企业主要依附在劳动力资源较为丰富且交通便利的地区,资本密集型制造业企业倾向于具有产业政策优势及土地成本优势的开发区和新区布局,技术密集型制造业企业受成本要素的制约较小且更加注重集聚经济的外部效用。     

顾及时间效应的周围人口与视频监控对街头抢劫者作案地选择的影响研究

作案地选择是犯罪地理学的研究主题,但以往研究侧重考虑建成环境和社会环境的影响,缺乏研究周围人口与视频监控的作用。为弥补这一不足,论文以中国ZG市为例,利用离散空间选择模型,检验周围人口和视频监控对街头抢劫者作案地选择的影响,并尝试验证其时间效应。结果表明：① 周围人口与视频监控对街头抢劫者作案地选择均存在显著负影响,但两者的作用强度有所差异,即它们均能抑制街头抢劫的发生,但周围人口的监护作用大于视频监控的威慑作用;② 在周内日变化上,周围人口和视频监控的监护作用具有时间平稳性;但在日内时变化上,周围人口的影响呈现出时间波动性,而视频监控的影响却保持时间稳定特性。研究结果对警务防控和犯罪研究具有重要的参考意义,如：① 开展社会治安视频监控系统防控效果的实验评估,并对其布设位置进行动态优化与调整;② 在城市规划或城市更新时安排适量的混合功能用地,以在规划或管理上加强对周围人口的适度调节;③ 未来时间效应研究应重点关注日变化规律。     

情境驱动的室内位置地图动态表达

室内位置地图可以根据用户的"位置"及环境变化,动态地表达位置服务信息,是实现室内位置个性化和精准化服务的重要平台。重点研究情境驱动下室内位置地图的动态表达。在分析室内位置地图特征的基础上,提出影响室内位置地图表达的情境类型;设计地图表达图层及构成要素,提出情境驱动的室内位置地图表达过程与技术方法;给出商场购物活动中不同情境条件下地图动态表达的应用示例。     

位置地图的空间认知研究

作为信息时代实现位置服务的重要基础,位置地图交互性强、使用方便,并且能实时、应景地向用户提供位置关联信息,因而比传统的电子地图更能满足用户的位置服务需求。文中分析位置地图的特点和服务模式,并基于地图空间认知理论,提出位置地图的空间认知过程,最后探讨位置地图的认知设计原则,为基于位置地图的位置服务中空间信息的认知与表达提供理论依据。     

Multi‐scale approach to mining significant spatial co‐location patterns

Spatial co‐location pattern mining aims to discover a collection of Boolean spatial features, which are frequently located in close geographic proximity to each other. Existing methods for identifying spatial co‐location patterns usually require users to specify two thresholds, i.e. the prevalence threshold for measuring the prevalence of candidate co‐location patterns and distance threshold to search the spatial co‐location patterns. However, these two thresholds are difficult to determine in practice, and improper thresholds may lead to the misidentification of useful patterns and the incorrect reporting of meaningless patterns. The multi‐scale approach proposed in this study overcomes this limitation. Initially, the prevalence of candidate co‐location patterns is measured statistically by using a significance test, and a non‐parametric model is developed to construct the null distribution of features with the consideration of spatial auto‐correlation. Next, the spatial co‐location patterns are explored at multi‐scales instead of single scale (or distance threshold) discovery. The validity of the co‐location patterns is evaluated based on the concept of lifetime. Experiments on both synthetic and ecological datasets show that spatial co‐location patterns are discovered correctly and completely by using the proposed method; on the other hand, the subjectivity in discovery of spatial co‐location patterns is reduced significantly.