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。     

“软−硬”关系框架下城市型目的地出入境旅游响应路径——基于1997―2019年中国香港特区数据的组态分析

选取1997―2019年中国香港特区数据,使用定性比较分析（QCA）方法对出入境旅游流产生路径的前因条件以及结果条件进行分析,研究结果表明：① 在路径数量上,虽持续简化,但是仍然具有复杂性;② 在核心条件中,所有的单因素均不构成影响的核心条件,中国香港出入境旅游流路径受到多因素组合作用;③ 在前因条件中,“软?硬”关系影响存在差异,硬实力关系对高出入境旅游流起主导作用,软实力关系则对非高出入境旅游流作用较大;④ 在路径国家（地区）中,高和非高出入境旅游流存在显著地区差异;⑤ 在时间层面上,阶段1与阶段2、阶段3路径差异较大,表明时间节点的分割事件对中国香港出入境旅游的影响不同。     

居民购物出行时空特征及影响因素研究——基于中国时间利用调查

在市场经济日趋成熟、购物需求日益多样的今天,掌握居民购物出行规律,对合理布局商业空间、科学规划交通路网和提升公民个人福利具有积极意义。本文基于全国29个省份174个地级行政区30591位受访者的主要和次要活动时间利用调查数据,通过GIS空间分析对居民购物活动参与率、购物持续时间和由购物产生的交通出行时间进行系统分析后,构建离散选择模型探讨居民购物出行活动的影响因素。研究发现：农村和西部地区居民购物参与率较低,但持续时间较长;城镇和东部沿海地区居民的购物参与率较高,但持续时间较短;农村地区及青海、内蒙古、重庆、云南等地的城镇居民交通出行时间较长。居民购物出行受到居民个体属性、居民家庭属性以及区位条件因素综合影响,且购物参与率与持续时间在某些群体呈现一定互斥。最后,从基础设施建设、购物中心规划布局等方面提出城乡空间布局与交通发展优化的对策建议。     

新疆非物质文化遗产的空间分布及其影响因素

基于国家级和自治区级非物质文化遗产（简称非遗）资源空间数据,集成相关自然地理环境和社会经济文化数据,采用最邻近分析、核密度估计和全局空间自相关分析,研究新疆非遗的空间分布规律和集聚特征,采用地理探测器模型深入探究影响新疆非遗空间分布的自然因素、经济因素和社会文化因素。结果表明：新疆非遗空间分布呈现北多南少的特征,主要集中在喀什、伊犁、塔城、巴州和乌鲁木齐等地（市、州）;新疆非遗在空间上具有明显的集聚特征,不同类型非遗的集聚程度也有差异,在空间上形成了乌鲁木齐-吐鲁番-库尔勒为核心的一级组团、伊宁和喀什为核心的二级组团以及以塔城、哈密和阿克苏为中心的若干三级组团。新疆非遗空间分布受自然因素、经济因素、社会文化因素的综合影响：社会文化因素（0.5494）>经济因素（0.4597）>自然因素（0.2285）。自然因素和经济因素、社会文化因素的协同效应对非遗空间分布的影响更明显。     

鄱阳湖沙地沉积物粒度特征及其影响因素北大核心CSCD

鄱阳湖沙地是亚热带湿润区典型风沙化土地,土地沙化问题严峻。鄱阳湖沙地研究多在小范围开展,研究意义有限,应在多处进行沙地粒度比对研究。选取庐山市、都昌县、永修县和南昌市新建区等沙地样品57个,分析其粒度特征。结果表明:(1)鄱阳湖沙地主要由中沙、细沙和粗沙组成,三者总含量超90%;Mz均值为1.79Φ,分选较差,呈正偏和尖锐分布;(2)鄱阳湖沙地不同土地类型沉积物表层(0-5 cm)与20-40 cm深度粒度特征存在一定差异,固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘和河滩表层比20-40 cm深度粒径大,但流动沙丘和湿地草滩表层分选优于20-40 cm深度;湿地草滩和河滩优势粒级含量和粒度参数有别于沙丘;(3)鄱阳湖沙地固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘为风成沉积;河滩以河流作用为主,风蚀为辅;湿地草滩是在风力和水动力共同作用下形成的。鄱阳湖沙地沿盛行风向从南到北S、SK、K依次减小,风沙运动多以两跳一悬式为主,以就地起沙为主,河滩湖滩作为补充。     

中国旅游科技创新的时空结构、重心轨迹及其影响因素研究

旅游产业是充满众多科技创新与成果转化的社会经济部门。以我国旅游产业相关发明专利、旅游收入、风景名胜区、高校学生数等为分析依据,基于地理集中指数、动态变动指数、空间重心模型和灰色关联分析等方法,对各省区2006—2017年旅游科技创新的时空结构、重心轨迹及其影响因素等进行实证研究。结果表明：时间上,我国旅游科技创新整体上呈波动上升的发展态势,2013年后地理集中度指数开始持续下降;空间上,旅游科技创新在我国呈东高西低、南高北低的分布格局。此外,旅游科技创新的空间重心位于我国华东地区,并呈先由北向南、再由东向西的移动轨迹。最后,科技创新产出、旅游经济水平、科技经费投入、经济宏观环境、科技创新服务、旅游资源禀赋等要素指标均对我国旅游科技创新产生一定影响,但影响程度具有差异。     

中国民宿网络关注时空特征及影响因素研究

网络搜索体现了人们对某种事物或现象的现实关注与潜在需求情况,是游客潜在出游行为的一种前兆。对民宿网络关注时空分布特征的研究,可以明确我国民宿需求的时空分布规律,为优化我国民宿行业发展空间布局提供理论参考。基于2015—2019年中国大陆31个省域空间单元的民宿网络搜索数据,使用赫芬达尔指数、季节性集中指数、周内分布偏度指数、地理集中指数、变差系数、首位度等指标,对中国民宿网络关注度的时空分布特征进行分析。研究发现：（1）中国民宿网络关注度在2015—2019年呈现明显的波动趋势,季节性分布差异明显,网络关注度在假日前期会出现显“前兆”效应;（2）中国民宿网络关注度存在地域不均衡性,空间分布上呈现“东部-中部-西部”依次递减的整体趋势,2015—2019年民宿网络关注度的区域集聚程度在降低,区域间差异在缩小;（3）气候的舒适性和闲暇时间是影响民宿网络关注度时间分布的主要因素,客源地的经济发展水平、居民购买力、人口规模、互联网发达程度、受教育程度和民宿业发展水平均会对民宿网络关注度的空间分布产生影响。     

海南自贸港与泛南海国家的地缘经济关系演变及其影响因素

泛南海经济圈是全球经济要素最活跃的地区之一。加强海南自贸港与周边国家的地缘经济联系有利于推进海南自贸港的建设,提升区域经贸合作层次与水平。本文基于贸易、投资、产业、金融等方面的综合考虑,构建地缘经济关系指标体系,并通过熵值法和灰色关联法探究海南自贸港与泛南海国家的地缘经济关系演变及其影响因素。研究发现：（1）2005—2019年,海南自贸港与泛南海国家的地缘经济关系一直相对较弱,且未出现显著提升。其中,贸易联系相对紧密,投资、产业、金融联系有待进一步加强。（2）2005—2019年,海南自贸港与泛南海国家地缘经济关系的时空格局变动明显,缅甸、新加坡波动幅度较大。总体来看,海南自贸港与新加坡、越南、文莱、印尼的经济联系最强,与老挝、印度、孟加拉国、斯里兰卡的经济联系最弱。（3）市场是海南自贸港地缘经济关系的首要影响因素,成本约束对地缘经济具有一定影响,而生产要素的影响相对有限。     

中国人口死亡率空间格局演变及其影响因素

人口死亡率是人口转型关键因素之一,而人口转型又关系着地区社会经济发展质量。以2000—2015年粗死亡率数据为基础,通过变异系数、趋势分析和空间自相关分析中国人口死亡率空间格局差异及演变态势,并结合偏最小二乘回归定量分析人口死亡率影响因素。结果发现：（1）中国人口死亡率大致呈西北、东北和东南低,中部及西南高态势,且各时段人口死亡率降低省份高于增长省份;（2）中国各省死亡率变异系数差异悬殊,且在空间趋势中东西方向呈现两端低中间高、南北方向由两端低中间高向北低南高转变;（3）人口死亡率全局空间集聚程度不断减弱,区域差异缩小,且局部空间上以高-高和低-低聚集为主;（4）人口老龄化是人口死亡率提升的主要推动因子,其次分别为工业废水排放总量、突发环境事件次数和气候条件等。人均生产总值对人口死亡率起主要抑制作用,其次分别为每千人口床位数、每十万人口大学平均在校生数、人均用水量和空气质量。农作物受灾面积合计对人口死亡率在不同年份作用力不一致。     

镇域综合发展水平评价及影响因素——基于江苏省抽样乡镇调查数据的分析

以江苏省109个抽样乡镇为例,构建镇域综合发展水平评价指标体系,测度2017年镇域综合发展水平,并基于多元线性回归模型探讨其影响因素。结果表明:(1)案例乡镇的综合发展水平差异较大。从人口规模看,镇域综合发展水平随着镇域人口规模的增长而显著增加;从地理区域看,镇域综合发展水平由高到低依次为苏南、苏中、苏北;从行政类型看,镇域综合发展水平由高到低依次为全国重点镇、一般镇、乡。镇域增长潜力发挥不足是镇域发展水平的短板,经济发展水平差距对镇域发展水平差异的贡献较大。(2)政府财政支出、工业化水平对镇域发展差异有显著影响,而农业现代化、本地市场因素、不同行政类别和高新技术产业尚未成为驱动案例区镇域发展的显性因素。