网络地震灾情信息智能处理模型与地震烈度判定方法研究

破坏性地震发生之后,丰富的地震灾情信息和准确的地震烈度图是地震应急救援工作的基础。伴随着互联网的迅速发展,互联网已经成为地震灾情信息获取的一种重要渠道。本文通过构建网络地震灾情信息智能处理模型,将互联网上非结构化的灾情信息转化成结构化的灾情信息。并将网络地震灾情信息与地震烈度相结合,进行地震烈度判定,从而对地震应急期的烈度快速评定结果进行修正拟合。     

中心地理论创新与发展的基本视角和框架

中心地理论是城市地理学揭示规律、解决问题的重要方法之一。面对时代发展、社会转型、技术进步及其带来的城市与区域巨变, 中心地理论需要创新发展。首先, 突破中心地理论的严苛假设、忽视系统动态性和自然-人文要素综合性的固有缺陷, 拓宽其普适性。其次, 以动态的和联系的眼光审视中心地系统外部条件、内部要素和组织形式与机制变化, 从中发现理论创新的视角。包括人口再分布, 城市体系重组, 全球产业网络兴起等宏观背景变化的视角;现代交通条件、信息技术发展、技术革新、体制变革等影响要素和机制变化的视角;全球城市网络形成, 城市带、群、链迅速聚合, 底层中心地重构等中心地系统组织形式新变革的视角;RS、GIS和现代统计手段应用的视角。再次, 中心地理论创新与发展有必要从“肢解”阶段进入到整体完善过程, 构建创新与发展的基本框架:①以指导实际应用, 形成理论和研究范式为创新和发展的目标;②以中心性测度新模型、严苛条件缓和、动态中心地系统、中心地系统畸变模式、中心地扩散域的空间嵌套等为创新和发展的核心内容;③突破自然-人文耦合要素对中心地系统影响机理及模型化表达, 现代中心地系统空间图景, 动态开放的现代中心地系统建设等重点问题。     

基于ArcGIS的国家台网地震速报地名查询辅助系统设计与实现

基于国家台网地震速报的实际工作需求,针对国家台网在全球地震速报中缺乏专门的地名查询系统,通过对国家台网实时、人机交互处理子系统和全国速报信息交换平台(EQIM系统)的相关协议和数据接口进行研究,并结合地震速报相关规定中对地名的要求,基于地理信息系统Arc GIS提供的Arc GIS Engine(AE)组件技术,采用Visual.Net开发平台和COM组件技术,来实现获取地震地名信息的功能,开发设计一套用于国家台网地震速报的地名查询辅助系统,希望可以有效提高国家台网地震速报的效率和准确度。     

A conceptual model to integrate the regional context in landscape policy,management and contribution to rural development: Literature review and European case study evidence

Agri-environmental policies and planning influence agricultural landscape management, and thus the capacity to deliver landscape services and to contribute to rural viability. Numerous models and frameworks have been developed to improve comprehension of the mechanisms and interrelationships between policies, landscape and socio-economic values and benefits. As social-ecological systems, landscapes are closely depending from the socio-institutional and territorial context of the specific rural locality. The paper proposes an enhanced framework for assessing these mechanisms by acknowledging the critical role of the regional macro-environment. A literature review and the revisiting of evidence from eight European case studies are applied to establish a comprehensive understanding and exemplification of the links between the policies, landscape, ecosystem services and value flows. Results highlight the need for integrative, inter- and transdisciplinary research approaches. Efficient landscape policies require enhanced regional embeddedness and targeting, acknowledgement of user demands and the capability of regional community and governance structures for policy implementation and natural capital valorisation.     

数字柳州地理空间框架应用推广探索与实践

地理空间框架是数字城市乃至智慧城市建设的重要基础,其应用推广的好坏关系到系统能否长效运行,是重中之重。本文以数字柳州地理空间框架为例,分析应用推广的现状与存在的问题,探索应用推广的模式,总结应用推广的内容与方法,并结合柳州实际情况进行了实践,搭建了教育学区专题应用、存量房价格认证服务平台、人口电子地图管理系统、三维土地供应系统,并与数字化城市管理系统实现了对接,同时在公众网搭建了地理信息公众服务系统。     

科学合理、规范有序、持续发展——大力推进上海市浅层地热能开发利用

浅层地热能是绿色环保可再生清洁能源,其开发利用对建设资源节约型、环境友好型社会具有重要意义。介绍了上海开展浅层地热能的科研工作与开发应用成功实践,探讨了产业化发展中应重视和加强的技术和管理等方面的主要关键问题。     

居民地方感对区域旅游发展支持度影响——以九寨沟旅游核心社区为例

基于"地方感"、"期望理论"两个基本理论,从旅游核心社区居民地方感、旅游发展期望、旅游发展获益感知、旅游发展成本感知以及旅游发展支持度五个结构变量Ⅲ发,通过引入旅游发展期望值作为中介变量,构建居民地方感对旅游发展支持度内部影响机制的理论模型.以世界遗产地几寨沟为实证研究对象,通过验证性因子分析和三阶段结构方程模型的定量分析,校验理论模型中各结构因子、结构因子与其所含维度之间影响路径及其系数,定量测度了居民的旅游发展期望在居民地方感与旅游发展正反影响感知关联中的中介效用和影响机制,及对旅游发展支持度的潜在影响模式.研究结果表明:①居民地方感对居民旅游发展正反影响感知的作用存在差异,地方感对获益感知的作用远大于成本感知.②居民从旅游发展中感知获益有助于他们对当地旅游发展持更积极态度.而成本感知则会产生消极影响.③居民旅游发展期望中介效用的存在性和有效性,居民地方感通过发展期望,强化了对旅游发展影响感知及旅游支持度作用.④发展期望在居民旅游发展正反影响感知两结构模型中的中介效用存在强弱,在感知获益子结构模型的中介作用强于感知成本子模型.     

旅游目的地形象的空间认知过程与规律

旅游目的地形象的认知规律是形象定位及其传播策略的基础。从旅游目的地的地理空间属性出发 ,结合地理学关于地域空间的等级层次性和地域分异规律的基本观点 ,探讨了旅游者形成旅游目的地形象的基本空间过程和规律。认为旅游者对目的地的位置及其内涵等空间形象特征的认知 ,满足一种依据地域空间等级层次而展开的认知链过程 ,在此基础上 ,遵从旅游地形象认知的背景律、接近律、相似律及其形象替代等空间规律 ;而旅游者与目的地的距离 ,特别是感知距离以及旅游者所拥有的关于目的地的信息 ,分别对旅游地形象认知具有不同而复杂的修正作用 ;由于地域分异所形成的地方性 ,则成为旅游者对目的地形象之内容进行精确认知的基础 ,旅游者通过对旅游地的类型和地理文脉的认知 ,形成旅游地的类型形象和“地方性”形象     

黄河“八七”分水方案的适应性评价与提升策略

黄河"八七"分水方案是流域水资源管理的重要依据。颁布30余年来,黄河流域自然环境、经济社会等发生了显著变化,亟需科学认识分水方案对环境变化扰动的适应性。运用动力系统原理构建分水方案适应性的动力微分方程和综合评价模型,从敏感性、稳定性、抗力和恢复力4个方面建立包含20个指标的适应性评价指标体系,定量评价1999年以来分水方案的适应性,并采用HP（Hodrick-Prescott）滤波识别适应性变化趋势。结果表明:分水方案对环境变化的适应性良好,19年中63.2%的年份适应性值大于1;适应性先升后降,2005年达到峰值,之后逐渐降低,2014年起适应性值小于1,表现为不适应。分析影响分水方案适应性的主要因素,提出分水方案调整策略,为支撑流域水资源管理提供方向参考。     

Extracting and analyzing semantic relatedness between cities using news articles

News articles capture a variety of topics about our society. They reflect not only the socioeconomic activities that happened in our physical world, but also some of the cultures, human interests, and public concerns that exist only in the perceptions of people. Cities are frequently mentioned in news articles, and two or more cities may co-occur in the same article. Such co-occurrence often suggests certain relatedness between the mentioned cities, and the relatedness may be under different topics depending on the contents of the news articles. We consider the relatedness under different topics as semantic relatedness. By reading news articles, one can grasp the general semantic relatedness between cities; yet, given hundreds of thousands of news articles, it is very difficult, if not impossible, for anyone to manually read them. This paper proposes a computational framework which can ‘read’ a large number of news articles and extract the semantic relatedness between cities. This framework is based on a natural language processing model and employs a machine learning process to identify the main topics of news articles. We describe the overall structure of this framework and its individual modules, and then apply it to an experimental dataset with more than 500,000 news articles covering the top 100 US cities spanning a 10-year period. We perform exploratory visualizations of the extracted semantic relatedness under different topics and over multiple years. We also analyze the impact of geographic distance on semantic relatedness and find varied distance decay effects. The proposed framework can be used to support large-scale content analysis in city network research.