西北贫困地区乡村类型识别与振兴途径研究

乡村振兴战略是新时期我国推进城乡融合发展的重要举措。贫困地区既是脱贫攻坚的主战场,又是乡村振兴的重点区域。如何科学识别村落类型,分类推进典型区域乡村振兴发展,对于破解农村发展不平衡不充分问题具有重要的现实意义。本文解析了乡村地域系统发展理论,阐释了城乡融合发展理论,剖析了村域空间结构格局演变和城乡要素结构功能优化重组;构建了西北干旱贫困地区乡村振兴村落类型识别体系,从乡村主体、产业发展、人居环境、资源禀赋4个子系统进行逐级分类判断,识别乡村主导类型,结合专家征询分析与村落特征,将乡村振兴村落类型识别为集聚提升类、三产融合类、城郊融合类、特色保护类、搬迁撤并类,结合不同乡村振兴模式提出了相应地发展路径,以期为乡村振兴提供理论依据与决策参考。     

张家界旅游企业空间成长对城镇空间形态的影响

运用核密度估计法和标准差椭圆分析法,分析张家界旅游企业空间成长特征及演化过程;选取紧凑度指标,结合城镇空间均衡分布椭圆,分析张家界城镇空间形态演化过程;通过比较不同阶段旅游企业椭圆和城镇空间椭圆的重合面积,剖析旅游企业空间成长对城镇空间形态的影响程度。研究发现：① 张家界旅游企业空间成长过程和特征为：由出现期的“一核多极点”逐渐演变为生成期的“核心-边缘”,最后在发展期形成一个高集聚中心和三个次中心联动的“组团扩展型”格局;② 张家界建成区面积呈现增长态势,城镇空间不断扩展,建成区用地紧凑度逐渐下降;③ 不同阶段,张家界旅游企业空间成长对城镇空间形态的影响程度有一定的差异性,整体呈现出逐渐增强的趋势。研究结论对于重新认识旅游对城镇化建设的作用具有重要的现实意义。     

辽宁省城市人居环境系统耦合协调度时空格局演变及驱动力研究

人居环境系统内部的耦合协调是保证人居环境均衡发展的基础。基于“人类-居住-支撑-自然-社会”5个子系统,构建人居环境系统耦合协调发展评价指标体系,将2个系统间的容量耦合模型扩展运用到人居环境5个子系统中,综合熵值法、GIS空间分析以及地理探测器对辽宁省2005~2016年人居环境系统耦合协调度的时空演化特征与驱动力进行探讨,阐述人居环境系统内部协调性。研究表明:①2005~2016年辽宁省人居环境系统内部的耦合度与耦合协调度整体呈缓慢浮动上升趋势;②辽宁省人居环境耦合协调度呈分散格局,并且呈现从中间向两侧递减的“屋脊”式格局和“双核结构”;东西方向上,空间演变趋势由倒U型逐渐向一字型演变,南北方向上由斜线型向“L”型演变。③全省出现了中耦合低协调区、中耦合过渡协调区、高耦合低协调区、高耦合过渡协调区、高耦合高协调区5种类型区。④空间分异驱动力主要包括人的需求、经济发展、住房、互联网发展等。     

临沂市地质灾害现状及易发程度分区评价

2016年,临沂市地质灾害排查共查明了391处地质灾害隐患点,主要类型为崩塌、滑坡、泥石流、采空塌陷和岩溶塌陷,崩塌数量最多,其次为采空塌陷和岩溶塌陷。地质灾害规模以小型为主。该文详细介绍了临沂市地质环境背景条件,各类地质灾害发育现状及分布特征。在此基础上,采用"地质灾害综合危险性指数法"进行地质灾害易发性评价,运用栅格数据处理方法将临沂市划分成1350个面积相等的单元,对影响地质灾害发育的地质条件、地形地貌条件、气候植被条件、地质灾害隐患点、地质灾害规模、分布密度、活动频次和险情等要素进行量化,根据实际情况对地质灾害易发程度分级进行定性修正,将临沂市地质灾害易发程度划分为高易发区、中易发区、低易发区及不易发区4个区。预测了地质灾害发展趋势,划分了地质灾害防治分区,建议完善地质灾害预警预报系统,为临沂市应急管理局的地质灾害应急救援提供地质灾害基础背景资料。     

水资源约束下的河西走廊城市经济脆弱性时空演变及其影响因素

城市经济脆弱性作为当前脆弱性研究中的重要领域,为人-地系统耦合研究提供了新的视角,并为城市可持续健康发展提供有益的决策支持和管理方法。依据城市经济脆弱性内涵,基于暴露度、敏感性、适应能力构建了城市经济脆弱性评价指标体系,运用熵权TOPSIS法评价河西走廊地区及区域内五市的城市经济脆弱性,并采用障碍度模型识别影响区域城市经济脆弱性变化的因素。结果显示：（1）2006—2015年,河西走廊地区城市经济脆弱性呈现出先曲折下降（2006—2011年）再波动上升趋势（2012—2015年）;（2）河西走廊地区的城市经济脆弱性具有明显的空间特征,经历了东西高、中部低到整体较高的演变过程;（3）阻碍河西走廊地区城市经济脆弱性降低的障碍因子由适应能力逐步转变为暴露度。针对河西走廊地区各市主要障碍因子,提出针对性优化措施。     

Pricing Weather Derivatives Index based on Temperature: The Case of Bahir Dar,Ethiopia

In this paper we present a stochastic model for daily average temperature to calculate the temperature indices upon which temperature-based derivatives are written. We propose a seasonal mean and volatility model that describes the daily average temperature behavior using the mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck process. We also use higher order continuous-time autoregressive process with lag 3 for modeling the time evolution of the temperatures after removing trend and seasonality. Our model is fitted to 11 years of data recorded, in the period 1 January 2005 to 31 December 2015, Bahir Dar, Ethiopia, obtained from Ethiopia National Meteorological Services Agency. The analytical approximation formulas are used to price heating degree days (HDD) and cooling degree days (CDD) futures. The suggested model is analytically tractable for derivation of explicit prices for CDD and HDD futures and option. The price of the CDD future is calculated, using analytical approximation formulas. Numerical examples are presented to indicate the accuracy of the method. The results show that our model performs better to predict CDD indices.     

西南大西洋阿根廷滑柔鱼资源时空分布研究

通过了解西南大西洋阿根廷滑柔鱼(Illexargentinus)资源丰度年间变化规律,从而对阿根廷滑柔鱼的资源可持续开发与管理打下基础。作者根据2012～2017年西南大西洋阿根廷滑柔鱼生产统计数据,利用灰色关联评价等数理方法对西南大西洋资源渔场的时空分布特征进行了分析。结果表明,2012～2017年间西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔场重心主要在经度上分布于58°W～63°W海域,纬度主要集中在41°～44°S、47°～48°S两个区域,高平均网次产量(10 t/网)的海域主要在57°W～67°W、41°S～42°S和57°W～67°W、44°S～50°S海域。灰色关联度表明:6年间,以2015年滑柔鱼资源状况最好,其次是2014年,2012年最差,2013年、2016年和2017年处于中间水平。利用灰色关联分析的阿根廷滑柔鱼资源丰度变化趋势可用于其资源的可持续开发与管理。     

基于GridMet模型的浙江省温湿指数空间分布及地形影响分析

温湿指数是气候舒适度评价模型之一,通过温度与湿度的组合反映人体与周围环境的热量交换,本文利用2003-2018年浙江省及其周边71个气象站点月平均气温、地面水汽压数据,以及MODIS水汽产品,基于GridMet模型模拟了浙江省各月温湿指数空间分布（100 m×100 m）,分析了浙江省温湿指数随地形因子（海拔、坡度、坡向）变化的特征;讨论了各地形因子对温湿指数空间分布的影响程度。结果表明：① 海拔、坡度、坡向3个地形因子中,1月温湿指数随坡向的变化最大,7月最小;② 同坡向上,坡度变化对1月温湿指数影响较大,而海拔变化则是对7月影响最大;③ 南坡1月温湿指数随海拔和坡度增加均略为增加,南坡其他月份及北坡各月均为随海拔和坡度增加温湿指数减小;④ 北坡相对于南坡而言,海拔和坡度对温湿指数的影响更为明显。浙江大部分山区由于地形影响,夏季较为“舒适”,适宜建立避暑消夏的旅游项目。     

高分辨率遥感影像配准与变化检测一体化处理

为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。     

Building a model-based personalised recommendation approach for tourist attractions from geotagged social media data

When travelling, people are accustomed to taking and uploading photos on social media websites, which has led to the accumulation of huge numbers of geotagged photos. Combined with multisource information (e.g. weather, transportation, or textual information), these geotagged photos could help us in constructing user preference profiles at a high level of detail. Therefore, using these geotagged photos, we built a personalised recommendation system to provide attraction recommendations that match a user's preferences. Specifically, we retrieved a geotagged photo collection from the public API for Flickr (Flickr.com) and fetched a large amount of other contextual information to rebuild a user's travel history. We then created a model-based recommendation method with a two-stage architecture that consists of candidate generation (the matching process) and candidate ranking. In the matching process, we used a support vector machine model that was modified for multiclass classification to generate the candidate list. In addition, we used a gradient boosting regression tree to score each candidate and rerank the list. Finally, we evaluated our recommendation results with respect to accuracy and ranking ability. Compared with widely used memory-based methods, our proposed method performs significantly better in the cold-start situation and when mining ‘long-tail’ data.