基于机器学习的南京市旅游地个性及其文化景观表征

旅游地具有物质和精神双重属性。鉴于旅游地精神属性在量化表达和测量方面的困难,以往旅游地研究较少涉及。旅游地个性概念的提出为旅游地精神属性研究打开了思路。由于开展时间不长,当前旅游地个性研究大多基于营销学中的品牌个性研究思路展开,缺乏对地方适用性的考量,且尚未深入到对个性表征形式及表征机制的探讨。基于此,从地理学视角出发,选取城市旅游地作为研究对象,着眼地方特性,系统构建城市旅游地个性量表,在此基础上,开展针对案例地城市南京的个性测量和分析,并以城市文化景观作为表征媒介,深入探究城市旅游地个性的景观表征形式及表征机制。研究发现：城市旅游地个性主要包含态度、气质、性格、能力四大特征;城市文化景观是城市旅游地个性的重要表征媒介,包含现代空间景观、传统空间景观、生态景观、生活景观、社会景观五大维度;以上景观维度及其所辖景观元素在表征城市旅游地个性方面发挥不同作用。研究过程及结论为包括旅游地在内的地方精神属性研究提供了一种概念框架和方法体系,是对精神层面人地关系认识上的丰富。机器学习这一智能化探索型数据分析手段的运用为处理地理学中普遍存在的高维非线性噪声数据提供了有力的方法支撑。     

Modeling urban expansion by using variable weights logistic cellular automata: a case study of Nanjing,China

Simulation models based on cellular automata (CA) are widely used for understanding and simulating complex urban expansion process. Among these models, logistic CA (LCA) is commonly adopted. However, the performance of LCA models is often limited because the fixed coefficients obtained from binary logistic regression do not reflect the spatiotemporal heterogeneity of transition rules. Therefore, we propose a variable weights LCA (VW-LCA) model with dynamic transition rules. The regression coefficients in this VW-LCA model are based on VW by incorporating a genetic algorithm in a conventional LCA. The VW-LCA model and the conventional LCA model were both used to simulate urban expansion in Nanjing, China. The models were calibrated with data for the period 2000–2007 and validated for the period 2007–2013. The results showed that the VW-LCA model performed better than the LCA model in terms of both visual inspection and key indicators. For example, kappa, accuracy of urban land and figure of merit for the simulation results of 2013 increased by 3.26%, 2.96% and 4.44%, respectively. The VW-LCA model performs relatively better compared with other improved LCA models that are suggested in literature.     

RECONSTRUCTION OF THE NATURAL ENVIRONMENT DURING THE LIFE SPAN OF NANJING HOMO ERECTUS

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Cretaceous amber inclusions of Spain and Myanmar demonstrate early diversification and wide dispersal of Cephenniitae (Coleoptera: Staphylinidae: Scydmaeninae)

The taxonomic status of previously misplaced species of an ant-like stone beetle from Spanish amber (Albian) is clarified. Specimens of Kachinus magnificus (originally placed as incertae sedis within Scydmaenitae) were re-examined and their characters were found different from those of the type species of Kachinus from Myanmar amber. Consequently, Archeutheia gen. nov. is proposed to accommodate the Spanish species, resulting in Archeutheia magnifica comb. nov. Moreover, in a comprehensive phylogenetic analysis Archeutheia was placed as a sister group to extant Eutheia, within the tribe Eutheiini of Cephenniitae. A specimen of an undetermined genus from Myanmar amber clearly belonging in Cephenniini is also recorded. Both taxa represent the first definite Cretaceous Cephenniitae, a supertribe whose recent members are distributed on all continents but are especially diverse in the Oriental and East Palaearctic regions. This finding demonstrates a diversification of two presently most species-rich tribes of Cephenniitae already in Early Cretaceous. Archeutheia is strikingly similar to the extant species of Eutheia and Veraphis, showing male dimorphic characters (modified protrochanters) and antennal cavities characteristic of Palaearctic Eutheiini. This fact suggests a long morphological stability in the supertribe. A previously proposed hypothesis of an early presence of the Cephenniitae in the Northern Hemisphere is for the first time supported by the fossil record, and the palaeolocalities (western Europe and Southeast Asia) demonstrate a wide distribution of Cephenniitae in the Cretaceous and an early split of its ancestral lineage.     

基于灰色关联模型的南京市碳排放驱动因素研究

全球气候变暖已经成为不争的事实,人们逐渐认识到依靠大量能源消费的生产方式、不惜牺牲环境的经济增长模式、无节制大量消费的生活方式应该从根本上得到改变.城市作为工业、建筑、交通的载体,也是高能耗、高碳排放的主要源头,需要改变传统城市发展的模式来应对全球变暖的挑战,发展低碳城市被认为是未来最有希望的经济发展动力.首先采用IPCC能源转换模型对南京市碳排量进行测算,选取南京的人口数量、GDP、人均GDP、人口城市化率、产业结构多元化系数（ESD）、能源消费结构多元化系数（ESCD）和能源强度作为对比数列,以南京CO₂排放总量作为参考数列,运用灰色系统关联模型进行关联度计算并排序.结果显示,南京市碳排放量关联度从大到小依次为ESD、人口数量、城市化率、ECSD、能源强度、人均GDP、GDP,这与南京工业生产因化石能源的大量使用对城市碳排放量贡献占总排量一半以上的分析结果相吻合.最后详细分析各指标对南京建设低碳城市的影响,并提出对策建议.     

南京市图书零售业空间布局及其影响因素

以南京市图书零售业为研究对象,借助GIS空间分析方法,从城市空间的角度研究图书零售业空间布局结构及其影响因素。结果表明:南京市图书零售业存在中心聚集-外围分散、地区差异显著、道路沿线布局、与商业中心和学校布局高度相关等空间布局特征。在此基础上分析了地区发展水平、人口、交通、地价对南京市图书零售业空间布局的影响,并从图书零售业商圈、社区、校园导向3种空间布局模式视角提出了南京市图书零售业空间布局的优化建议。     

转型期城市居民公园游憩动机及其行为特征——以南京玄武湖公园为例

随着中国社会经济的发展及社会文化的转型,人们的日常游憩需求日益增强并呈现出多样化特征。公园作为城市公共游憩空间的重要组成部分,是城市居民日常休闲游憩活动的重要空间载体。深入分析和探讨城市居民的公园游憩动机及行为特征,对于城市公园开发、建设及管理具有重要意义。以南京大型综合性城市公园——玄武湖公园为例,依据问卷调查数据,研究城市居民公园游憩动机类型及其行为特征。研究结果显示:城市居民公园游憩动机主要包括个人爱好与交际、接近自然与放松、情感交流和消磨时间;在动机分析的基础上将公园游憩者分为接近自然类、休闲放松类、消遣爱好类和情感交流类4种类型;不同类型的公园游憩者在人口属性特征和游憩行为特征方面具有明显的不同。在此基础上提出以游憩者行为特征与偏好为导向的城市公园规划管理对策与建议。     

南京市居民网络购物行为特征——以书籍和衣服为例

随着信息通讯技术(ICT)的飞速发展,网络购物日益成为当今社会经济生活的重要组成部分,深刻影响了居民的购物消费行为和传统零售业的发展。不同国家、不同人群、不同商品类型的居民购物行为具有一定差异。本文在问卷调查的基础上,分析南京市居民网络购物行为特征,并区分不同商品类型的居民网购行为特征差异,对理解网络购物和实体购物相互作用关系及网购对于交通出行和城市零售业空间的影响具有重要意义。结果表明：居民网络购物行为是一个复杂的过程,不同类型商品、不同频率网购人群在社会经济属性、空间特征、网络使用及购物习惯、购物态度上有明显差异,其中不同频率网购衣服的人群在特征上的差异更为显著,体验型商品对网络购物这一新型购物方式的响应更为强烈。     

南京霾天颗粒物数浓度特征及其受气象条件影响分析

2013年12月,我国中东部地区爆发持续性霾污染过程。本研究利用空气动力学粒径谱仪和气溶胶粒径谱仪在线观测这次霾污染过程中13.6~20 000 nm颗粒物数浓度,结合气象参数和颗粒物化学组分对南京霾天颗粒物数浓度分布特征,及其与气象条件相关性进行分析。结果表明,霾天颗粒物主要分布在积聚模态,且500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度的增多是造成霾天能见度低的主要原因;随着相对湿度的增大,13.6~100 nm粒径段颗粒物数浓度逐渐降低,而大于100 nm颗粒物数浓度升高;500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度受相对湿度的影响尤为明显,并且这2个粒径段颗粒物受气态污染物(SO2,NOX)的二次转化影响较大。霾污染期间南京大气颗粒物主要来自南京东南和西北方向的污染源排放,颗粒物数浓度总体上与风速呈负相关关系;温度对颗粒物数浓度的影响主要集中在13.6~100 nm粒径段;边界层的高度与粒径100 nm颗粒物呈负相关性,边界层的抬升反而利于超细粒子的生成和增长;逆温层的强度对超细粒子的作用更为明显。