Statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: A case study of Babol city,Iran

The urban heat island is considered as one of the most important climate change phenomena in urban areas, which can result in remarkable negative effects on flora, concentration of pollutants, air quality, energy and water consumption, human health, ecological and economic impacts, and even on global warming. The variation analysis of the surface urban heat island intensity (SUHII) is important for understanding the effect of urbanization and urban planning. The objective of this study was to present a new strategy based on the Shannon’s entropy and Pearson chi-square statistic to investigate the spatial and temporal variations of the SUHII. In this study, Landsat TM, ETM+, OLI and TIRS images, MODIS products, meteorological data, topographic and population maps of the Babol city, Iran, from 1985 to 2017, and air temperature data recorded by ground recorder devices in 2017 were used. First, Single-Channel algorithm was used to estimate land surface temperature (LST), and the maximum likelihood classifier was employed to classify Landsat images. Then, based on LST maps, surface urban heat island ratio index was employed to calculate the SUHII. Further, several statistical methods, such as the degree-of-freedom, degree-of-sprawl and degree-of-goodness, were used to analyse the SUHII variation along different geographic directions and in various time periods. Finally, correlation between various parameters such as air temperature, SUHII, population variation and degree-of-goodness index values were investigated. The results indicated that the SUHII value increased by 24% in Babol over different time periods. The correlation coefficient yielded 0.82 between the values of the difference between the mean air temperature of the urban and suburbs and the SUHII values for the geographic directions. Furthermore, the correlation coefficient between the population variation and the degree-of-goodness index values reached 0.8. The results suggested that the SUHII variation of Babol city had a high degree-of-freedom, high degree-of-sprawl and negative degree-of-goodness.     

雾霾的影响因子分析及其区域相关性研究

成都、重庆作为中国西南地区快速发展的城市,是雾霾频发的区域,研究其雾霾因子联系以及区域空间分布特征及其规律,对于城市发展、创建绿色城市具有重要意义。通过分析2016年12月~2017年2月的PM2.5等污染物浓度数据可知:①成渝地区雾霾产生的高峰期在1月,并以成都、重庆为中心向四周减弱;②在时间分布上,成都和重庆的雾霾污染物浓度呈协同变化趋势,说明两地雾霾在区域上相互影响,协同作用;③在气象因素中,两地的湿度和风速对雾霾集聚、转移和扩散具有重要作用;④两地的位置和地形特征是其雾霾具有相关性的重要因素,因此只有两地同时防治雾霾,才能达到最好的效果。根据不同地域特征,积极改进生产结构,采取相应措施,才是治理雾霾的根本所在。     

时空大数据在空间优化中的应用

空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。     

郯庐断裂带苏皖段及邻区b值时空特征研究

采用郯庐断裂带苏皖段及邻区近50 a的地震数据,在定量分析区域最小完备震级Mc和推导b值计算的极大似然法基础上,重点研究G-R关系,尤其是b值时空分布演化特征,并依据b值指示意义进行5级以上地震关联性和断裂带影响区域的构造应力分布状况分析.结果显示,依据b值的时间分布特征,研究区中强地震发生时段与中短期b值下降时段关联...     

一种基于正交频分复用的高速水声通信技术的研究

OFDM(正交频分复用)是一种适合于在多径衰落和受限带宽信道中进行高速传输的技术。论文把OFDM技术应用于高速水声通信中,设计了一套基于OFDM的高速水声通信系统,阐述了OFDM水声通信系统中同步和信道估计的方法。海上试验证明了系统的有效性。     

1998-2002年中国地表太阳辐射的时空变化分析

地表太阳辐射是陆气能量交换过程中重要的物理参数和生态参数,利用卫星数据反演地表太阳辐射对于全面认识地表太阳辐射空间差异性和年际变化特征具有重要的意义。本文利用GMS-5静止气象卫星数据反演了中国区域1998-2002年地表太阳辐射值,在此基础上分析了我国地表太阳辐射的时空分布特征。结果表明:(1)青藏高原的地表太阳辐射最大,川黔地区最小,都位于北纬22^~35°这一带除川黔地区外,地表太阳辐射从东向西增强,西部随纬度升高而减小,东部以长江流域最小,向南北增加,西南最大,北部次之,至东北地区随纬度升高而减小(2)各月地表太阳辐射量分布复杂,最小值都出现在12月,但最大值出现时间受雨季影响很大,珠江、长江一带主要在雨季过后的7月,华北、东北和青藏高原主要出现在雨季前的6月及5月,西南地区则在季风雨季前的4-5月(3)5年来东部沿海地区地表太阳辐射增加了13.71%(+4.37W/m²·a),西藏高原地区地表太阳辐射减少了9.31%(-3.47W/m²·a),全国地表太阳辐射平均减少了0.84%(-0.27W/m²·a)。     

基于时空特征分析技术的烤烟GIS系统

本文分析了烤烟信息系统对烤烟种植、生产和销售的重要作用,构建系统的必要性和应用需求,并在.NET框架下,利用ArcEngine和ArcSDE,以C/S结构实现该系统。介绍了系统的结构和功能:包括地图服务、烤烟信息查询统计和烤烟地理信息时空分析和决策支持。同时,讨论了实现该系统的关键技术,包括时空数据库、时空序列的烤烟时空事件分析模型、Web服务等。时空数据包括业务数据和行政区数据两类,对于行政区,除了需要记录行政区的生命周期外,还需记录行政区变更事件,通过行政区变更事件表查询行政区撤消、合并等事件后的业务数据,进而实现时空分析。系统的实现对促进烤烟生产信息化有重积极意义。     

基于NS2的TCPW性能改进算法研究

TCP Westwood(TCPW)和Vegas都是基于测量的TCP New-Reno增强算法。TCPW针对ACK流直接估算可用带宽,在慢启动和线性递增部分依然采用传统Reno的盲目递增的机制,导致发送端较为频繁的重传。对这几种算法原理进行分析阐述,并提出1种改进方法,更精确的测量估计带宽,通过网络仿真工具NS2进行验证,明显去除TCP全局同步现象,增强网络性能。     

利用被动示踪物模拟对黑潮入侵南海的数值研究

由于缺少观测数据和对黑潮水准确定义,很难识别出从太平洋入侵到南海的黑潮水团。本文基于一个经过观测验证的三维模式MITgcm,利用被动示踪物标记黑潮水,研究了入侵南海的黑潮水的时空变化。研究表明,在冬季,黑潮水入侵的范围最广,几乎占据了18°N-23°N和114°E-121°E的区域;并有一个分支进入台湾海峡;黑潮入侵的范围随深度增加逐渐减小。在夏季,黑潮水被限制在118°E以东,且没有分支进入台湾海峡;入侵的范围从海面到约205米是增大的,之后随深度增加逐渐减小。通过分析从2003年到2012年黑潮入侵的年际变化,与厄尔尼诺年和正常年相比,冬季黑潮入侵后向台湾海峡的分支在拉尼娜年是最弱的,这可能与中国大陆东南方向的风应力旋度有关。通过吕宋海峡的黑潮入侵通量（KIT）是西向的,其年平均值约为-3.86×10⁶ m³/s,大于吕宋海峡通量（LST,约-3.15×10⁶ m³/s）。250米以上的KIT约占了全深度通量的60-80%。此外,从2003年到2012年KIT与Niño 3.4指数的相关系数到达0.41,小于LST与Niño 3.4指数的相关系数0.78。