浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应

论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。     

SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用

以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。     

气候变化下基于物种与植物耦联机制的小白额雁(Anser erythropus)潜在生境及适宜性研究--以长江流域中下游为例

气候变化和人类活动通过改变物种生境而影响物种多样性。小白额雁是长江流域中下游的一种具有较高生态价值的食草型濒危候鸟,受气候变化和人类活动威胁。本文以小白额雁为代表性物种,定量分析了气候变化对长江流域中下游候鸟潜在生境及适宜性空间分布格局的影响。采用Maxent模型模拟了当前情景和全球环流模型(GCMs)气候场景下小白额雁潜在生境及其适宜性分布。研究结果表明,小白额雁分布特征与其栖息地周边植物分布呈显著相关关系;运用Maxent模型模拟小白额雁六种主要食源植物的分布特征,并将其结果作为环境变量,将显著改善小白额雁潜在生境及其适宜性模型的模拟性能;在两种典型浓度情景(RCP 2.6和RCP8.5)下,2070年小白额雁潜在生境适宜性面积将下降。为应对气候变化对小白额雁的影响,应采取更加合理的管理措施和保护政策,包括调整保护区的大小、形状和用途。     

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。     

数字正射影像结合LiDAR数据在山区测绘中的应用

随着信息化社会的到来,现代水利测绘已经由传统测绘向信息化测绘发展,无人机技术应用于测绘行业推进了信息化测绘进程。本文探讨了如何有效利用无人机技术解决测绘领域在山区遇到的问题。固定翼无人机能及时获取地面数字正射影像数据,捕获裸露地面的平面和高程,但是无法获取植被覆盖下的地表高程信息,因此,本文通过机载激光雷达获取植被覆盖下的LiDAR点云数据;将二者数据相结合,再通过EPS软件生成三维地表模型,可以快速获取任何测区地物和地形数据,不仅提高了工作效率,还降低了外业劳动强度。     

最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。     

加权总体最小二乘的效率优化算法

加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。     

加权混合估计中权值的确定方法

综合了大地测量中各种异方差多源观测模型和联合平差方法,说明了混合估计方法可以用于测量数据融合,平衡附加信息和样本信息对参数估计的影响。通过求取权值使参数估计的协方差阵的迹最小的方法,给出了一个权的最优选择方法。本文扩展了已有的加权混合估计方法,使得新方法中的权不受验前单位权方差的限制,能有效应用于大地测量数据处理。