基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

数字经济对中国经济高质量发展的空间效应与影响路径

数字经济已成为推动经济高质量发展和共同富裕的重要抓手。本文梳理数字经济对中国经济高质量发展的影响机制,并构建了创业与创新两条传导路径。基于2011—2018年中国287个地级及以上城市的面板数据集,从时空两个维度对数字经济与经济高质量发展的演变特征进行分析,并运用空间杜宾模型和中介效应模型对其影响过程、机理与空间异质性进行实证检验。结果表明：① 2011—2018年间,中国数字经济和经济高质量发展水平呈现整体提升趋势,但两者均存在明显的时空差异特征。② 数字经济水平的提高有助于本地经济高质量发展,而对邻近地区经济高质量发展没有表现出显著的积极影响,即存在一定的数字隔离。③ 在东部、中部和东北地区,数字经济对经济高质量发展具有显著的积极作用,且在东部地区的影响效果最为明显。数字经济对不同类型城市经济高质量发展的影响程度大致呈现从特大城市到中小城市依次递减的趋势。④ 中介效应模型的结果验证了创业和创新水平是数字经济推动经济高质量发展的中介变量,但同时这种传导效应存在明显的空间异质性。     

城市韧性对旅游经济的空间溢出效应研究——以长三角城市群为例

城市为旅游发展提供支撑,其韧性水平对区域旅游发展具有重要的影响。论文利用长三角城市群各地区2004—2018年的面板数据,在定量测算城市韧性的基础上,借助空间面板杜宾模型揭示城市韧性对旅游经济的空间溢出效应。结果显示：长三角各地区城市韧性水平空间差异显著,但总体上韧性水平呈现上升趋势。城市韧性与旅游经济之间存在较强的空间相关性,城市韧性对旅游经济具有显著的空间溢出效应(ρ=0.444,P<0.01)。其中,城市经济韧性和城市生态韧性对旅游经济具有正向溢出效应,城市社会韧性和城市工程韧性对旅游经济具有负向溢出效应。未来城市旅游发展需要关注城市韧性水平,注重城市韧性的空间溢出效应,避免虹吸效应,同时还需要加强长三角城市群区域间交流合作,促进旅游经济高质量发展。     

基于LSTM神经网络的青藏高原月降水量预测

青藏高原的降水量预测不仅为该地区水资源合理规划利用提供依据,同时对中国及周边国家气候变化研究有着重要的意义。论文利用1990—2016年青藏高原降水量数据,采用长短期记忆神经网络（LSTM）对青藏高原月降水量进行预测,主要包括：① 使用青藏高原86个测站1990—2013年的月降水资料,预测各个测站2014—2016年的月降水量,并与传统的RNN、NAR、SSA和ARIMA预测模型相比,平均决定系数R²分别提高了0.07、0.15、0.13和0.36,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）表现更低;② 分析了降水量预测精度的空间分布特征,将各模型的R²在青藏高原地区内插值,分析R²的空间分布特征,发现所有模型降雨稀少的干旱地区和降雨多的湿润地区R²较低,在气候稳定、降水规律性明显的地区R²较高,且LSTM模型R²≥0.6的空间范围远大于传统模型;③ 分析了不同预测长度对各模型预测精度的影响,发现所有模型会随着预测长度增加而预测精度降低,但在不同的预测长度下LSTM预测的RMSE值都低于其他模型。     

Carrying Capacity of Marine Region in Liaoning Province

Carrying capacity is one of important studies on coordinating development of population,resources,and environment.At present,the researches on it mainly concentrate on the carrying capacity for population and economy,such as the water resources carrying capacity,the land resources carrying capacity,the environment carrying capacity,etc.Based on the related theories and methods,this paper creatively proposed the concept and meaning of carrying capacity of marine region,and formed the appraisal system.According to the developing situation of marine economy of Liaoning Province in recent years,and by employing the method of the state space,this paper also measured the carrying capacity and carrying state of marine region and discussed the sustainable problems of marine economy of Liaoning.The research results show that the carrying state of marine region of Liaoning is in the state of overloading at present,but taking a favorable turn.     

Cleantech clusters: Transformational assemblages for a just,green economy or just business as usual?

The rhetorical zeal for green enterprise as a global fix for the tripartite challenges of economic recession, environmental degradation and social inequality is increasingly visible in state and non-state pronouncements around the globe under the banner of ‘The Green Economy’. In particular, many policy-facing statements call for transitions leading to a transformation in development practices. Yet there is little detail either in policy or research regarding the types of transitions needed and how they are to be initiated, nor agreement about what a transformed economy might look like. Despite this, there are emergent activities within the cleantech arena which are being heralded as actually existing examples of green economy activities. One means through which these activities are seeking to exert influence over development trajectories is by clustering both at the subnational and transnational level. While diverse in formation, many of these clusters are hybridised, involving actors from public, private and civil society sectors. Critiquing the efficacy of mainstream industrial cluster theory to analyse hybridised cleantech clustering, this paper presents a unique synthesis of current thought on multiscalar environmental governance and socio-spatial formations to explore the practices and potentialities of these hybridised cleantech clusters. Surveying the landscape of cleantech clustering and meta-clustering, before focusing in depth on one case study, the contribution of clustering to transitioning towards a transformed green economy is considered. Despite strong forces, both within and beyond cleantech clusters, for maintaining neoliberalised approaches to cleantech activity, it is concluded that for as long as cleantech clusters remain open and inclusive of actors proposing alternative pathways they do represent potential, albeit provisional, assemblages for transformation.     

知识经济条件下的高校图书馆文献信息服务

知识经济时代文献信息资源是知识创新的源泉，信息服务业成为知识经济的先导产业。以高校高科技产业为例，说明了高校图书馆要立足于知识经济社会，只有拓宽文献信息服务的内容，同时为教学、科研服务，发展高科技产业。并对知识经济时代的高校图书馆文献信息服务提出了一些建议。     

知识经济时代图书馆人力资源的开发与管理

在知识经济条件下，如何提高图书馆人力资源开发与管理的质量，调动广大图书工作者的积极性发挥他们的创造力，将直接影响到图书馆的发展和服务能力。     

一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法

针对传统指纹定位算法采集带标签训练数据成本高的问题,本文提出了一种基于流形正则化的半监督指纹定位算法。首先以流形假设为依据,利用批量输入的带标签数据与无标签数据之间的相似度构建图拉普拉斯算子;然后与极限学习机算法相结合,通过随机特征映射建立隐含层;最后在流形正则化框架下,求解隐含层和输出层之间的权值矩阵,从而建立位置估计模型。仿真结果表明,与INN、SVR、ELM 3种算法相比,该算法的训练和测试时间相对较短,且在带标签训练数据稀疏的前提下仍能保持较高的准确率与稳定性。     

红外卫星云图和相关向量机的有眼热带气旋客观定强模型

热带气旋TC(Tropical Cyclone)是全球影响最严重的自然灾害之一。TC强度和路径的准确预报,对于减轻其带来的灾害影响至关重要。本文基于静止红外卫星云图和相关向量机RVM(Relevance Vector Machine)构建有眼TC客观定强模型。首先,利用高斯平滑对红外卫星云图进行去噪;然后,利用基于测地活动轮廓GAC(Geodesic Active Contour)模型的偏微分方程PDE(Partial Differential Equation)法对有眼TC的眼壁进行分割,提取眼壁的亮温梯度信息,计算眼壁亮温梯度的最大值及梯度数据不同概率时的均值,从而构造与TC强度密切相关的特征因子;最后,利用RVM构建单特征因子、多特征因子与近地面最大中心风速的客观定强模型,研究不同特征维度对TC客观定强误差的影响。实验结果表明,在单特征因子的模型定强中,95%概率眼壁亮温梯度均值的定强误差最小,相比利用单特征因子所构建的定强模型,多特征因子的模型定强误差更小,即多特征因子中包含更多与TC强度相关的特征信息。在多特征因子的模型定强中,二特征因子优于三特征因子模型,说明应当合理选择特征因子维数,并非越多越好。本文所用RVM模型具有良好的高维非线性处理能力,能对TC强度进行有效估计。