基于GWR模型的中国区域旅行社业效率空间分异及动力机制分析

基于DEA模型对中国31个省域的旅行社业效率空间分异特征进行了分析,首次运用GWR模型探索交通、资本、人才、信息化和经济动力对区域旅行社业效率影响的空间差异。结果表明：旅行社业效率在空间上具有正相关性和集聚特征,空间格局从“川”字型向“山”字型转变。各动力因子的系数均存在空间非平稳性。资本和人才动力的回归系数在空间分布上从南向北依次递减;经济动力的分布趋势为从北向南依次递减;交通动力对中西部地区旅行社效率提升的促进作用显著于东部地区;信息化动力则在东部地区表现出较强的促进作用。     

俄罗斯东部区域经济发展差异研究

区域差异历来是国内外学者关注的热点问题,区域差异长期扩大、过分悬殊,会产生严重的负面影响;而处于转轨时期的俄罗斯,由于各种矛盾导致经济发展缓慢、区域差异不断扩大。针对俄罗斯东部地区人口分布特点,利用超越对数计量模型深入分析后发现,俄罗斯东部地区科技贡献率都较低,经济增长主要是依靠劳动力和物质资本的投入,并且劳动力对经济贡献率远高出物质资本的贡献率。要转化优势、加快经济增长,就必须把自然资源与科技创新和劳动力发展等结合起来,提高人力与物质资本的直接产出弹性和外溢弹性,是俄罗斯东部、乃至整个俄联邦增强经济实力,在国际贸易中争取最大利益的重要途径之一。     

近20年京津唐地区不透水面变化的遥感监测

不透水面是衡量城市化程度的重要指标之一,对京津唐城市群的不透水面进行深入研究,可以量化城市群扩张过程及其影响,对该区域多城市协调发展及规划布局具有重要意义。本文结合高分辨遥感影像、生长季及落叶季的Landsat TM遥感影像和夜间灯光数据等,采用分类和回归树（Classification and rRegression Tree, CART）算法,构建了适于京津唐地区不透水面盖度提取的技术方案,获取了京津唐地区1995-2016年共5期地表不透水面盖度专题信息,并分析了地表不透水面的时空演变规律,结论为：① 适于京津唐地区不透水面盖度提取的CART算法的最佳输入变量组合为：生长季和落叶季的Landsat TM图像以及对应的夜间灯光数据;其次为生长季Landsat TM遥感图像和夜间灯光数据组合方案。利用该组合方案,ISP估算输出结果的交叉验证精度R值可以达到约0.85,可以满足地表不透水面纵向对比分析的需要。② 从地表不透水面总面积数量值来看,1995-2016年京津唐主体城市区域整体上呈增长趋势,其中2011-2016年地表不透水面积增加愈加明显;③ 从地表不透水面盖度值的高低来看,1995-2016年京津唐中、高盖度不透水面的占比都是在不断增长的,低盖度不透水面占比存在少量下降现象,且京、津、唐3城市的主体城区各阶段变化差异较大,反映出了各城市扩张具有各自不同的时空演变特征。     

A Statistical Analysis of Trends for Warm and Cold Spells in Uppsala by Means of Counts

Statistical studies of extremes are of interest in the climatic sciences, in particular trends of periods of unusually warm or cold weather, which could be labelled warm and cold spells, respectively. We study the yearly number of spells in Uppsala, Sweden which from a data‐analytic point of view truly are counts, and employ theory and methods from the field of regression models for counts. A possible trend for the period 1840–2012 was investigated. The trend for warm spells is positive and demonstrated to be larger in magnitude compared with the one for cold spells, and is found to be statistically significant. The methodology could be extended to analyse other climate indicators.     

Evaluation of an empirical orthogonal function–based method to downscale soil moisture patterns based on topographical attributes

Soil moisture influences many hydrologic applications including agriculture, land management and flood prediction. Most remote‐sensing methods that estimate soil moisture produce coarse resolution patterns, so methods are required to downscale such patterns to the resolutions required by these applications (e.g. 10‐ to 30‐m grid cells). At such resolutions, topography is known to affect soil moisture patterns. Although methods have been proposed to downscale soil moisture based on topography, they usually require the availability of past high‐resolution soil moisture patterns from the application region. The objective of this article is to determine whether a single topographic‐based downscaling method can be used at multiple locations without relying on detailed local observations. The evaluated downscaling method is developed on the basis of empirical orthogonal function (EOF) analysis of space–time soil moisture data at a reference catchment. The most important EOFs are then estimated from topographic attributes, and the associated expansion coefficients are estimated on the basis of the spatial‐average soil moisture. To test the portability of this EOF‐based method, it is developed separately using four data sets (Tarrawarra, Tarrawarra 2, Cache la Poudre and Satellite Station), and the relationships that are derived from these data sets to estimate the EOFs and expansion coefficients are compared. In addition, each of these downscaling methods is applied not only for the catchment where it was developed but also to the other three catchments. The results suggest that the EOF downscaling method performs well for the location where it is developed, but its performance degrades when applied to other catchments. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

几种全球加权平均温度模型的精度验证与分析

利用IGRA提供的全球593个无线电探空站2014年的探空资料,对Bevis 经验公式、GTm-Ⅱ和GTm-Ⅲ模型进行精度验证,对各模型随纬度、季节的变化规律进行分析研究。结果表明,在全球范围内,GTm-Ⅲ模型的总体精度（MAE=3.26 K, RMS=4.10 K）要优于另外两个模型;3种模型的精度在中低纬度地区较高,高纬度地区较低;Bevis公式和GTm-Ⅱ模型的精度在南北半球具有不对称性;各模型精度的季节性变化规律基本一致,模型的RMS在不同季节相差2~3 K。     

转型期广州市居民职住模式的群体差异及其影响因素

职住关系是城市研究领域重要的议题之一。体制改革后中国社会分层结构特殊,检验不同阶层居民在职住地选择偏好的差异,有助于理解居民职住格局形成的内部机制。利用广州市入户问卷调查、建成环境和人口普查等数据,采用两步聚类和多项logistic回归,对广州市居民进行阶层划分,对比居民职住模式的群体差异及其影响因素。结果表明：职住决策时,体制外工薪阶层追求低生活成本,受职住地建成环境影响显著;体制内阶层习惯于传统单位制下社会关系密切的社区,受邻里环境影响显著,还受个人属性影响;无固定工作者决策自由和平衡程度高,受少量建成环境因素影响。研究有助于了解居民职住格局形成的制度性机制,为优化居民职住格局提供思路。     

城市创意产业空间动态集聚演化的计算与可视优化方法

基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。     

返乡农民工旅游就业认知与意愿的实证研究

运用贵州省马岭河景区周边3个乡镇返乡农民工的调查数据及Logistic回归模型,对农民工旅游就业意愿及其影响因素进行了计量经济分析。研究表明,农民工旅游就业的意愿受到其年龄、文化程度、婚姻状况、务工时间、务工月收入、对当地旅游发展的认同度、对旅游就业的认知以及旅游地相关就业政策的满意度等多种因素的影响。基于实证研究结果,就如何通过正确引导和解决返乡农民工的后续就业问题提出了相应的理论思考和政策建议。     

Regionalization of unit hydrograph Parameters: 2. Uncertainty analysis

Hydrologic model parameters obtained from regional regression equations are subject to uncertainty. Consequently, hydrologic model outputs based on the stochastic parameters are random. This paper presents a systematic analysis of uncertainty associated with the two parameters, N and K, in Nash's IUH model from different regional regression equations. The uncertainty features associated with N and K are further incorporated to assess the uncertainty of the resulting IUH. Numerical results indicate that uncertainty of N and K from the regional regression equations are too significant to be ignored.