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221.
住房成本与通勤成本的空间互动关系——来自北京市场的微观证据及其宏观含义 总被引:6,自引:2,他引:4
住房成本和通勤成本是城市空间结构中两个相互关联的内生变量。居民在进行居住区位 选择时, 会在这两者之间进行权衡, 从而形成住房价格、建筑密度和通勤行为在空间上的变化规 律。本文回顾了通勤成本和住房成本间的理论均衡关系, 探讨了各种现实情况是如何影响这个理 论关系的; 并利用大规模调研所采集的北京市微观个体数据, 提供了这一互动关系的一些定量证 据; 最后从两个角度探讨了这种互动关系在城市管理的公共政策方面的宏观含义: 考虑通勤成本 后的住房支付能力评价, 以及就业与居住过度分离的社会效果分析。 相似文献
222.
遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述 总被引:8,自引:1,他引:7
端元选择是进行遥感影像混合像元分解的首要步骤,也是最关键的步骤,其直接影响混合像元分解的精度。该文对遥感影像混合像元分解中端元产生的特定背景、当前存在的端元选择途径和端元选择方法进行综述,并通过对当前端元选择方法的分析,提出了选择或构造端元选择方法应遵循的几个原则。 相似文献
223.
基于R树的分布式并行空间索引机制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高分布式并行计算环境下海量空间数据管理与并行化处理的效率,基于并行空间索引机制的研究,设计一种多层并行R树空间索引结构。该索引结构以高效率的并行空间数据划分策略为基础,以经典的并行计算方法论为依据,使其结构设计在保证能够获得较好的负载平衡性能的前提下,更适合于海量空间数据的并行化处理。以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过实验证明并行空间索引结构具有设计合理、性能高效的特点。 相似文献
224.
种群空间分布格局是植物种群自身生物学特性与环境因素相互作用的结果,一直是生态学研究的热点。采用群落学调查与点格局分析方法,研究了不同沙丘生境下斑块植被沙鞭(Psammochloa villosa)种群的空间分布格局。结果表明:(1)沙鞭种群在不同沙丘生境下均存在聚集分布格局,聚集尺度表现出先减小后增大趋势;(2)沙鞭种群在半固定沙丘中2—37 cm尺度正向偏离泊松聚块模型,95—168 cm尺度负向偏离泊松聚块模型;(3)沙鞭种群在流动沙丘和固定沙丘符合嵌套双聚块模型,在半流动沙丘0—50 cm尺度负向偏离嵌套双聚块模型,在半固定沙丘0—3、98—105、110—123 cm和130—168 cm尺度负向偏离嵌套双聚块模型。斑块状分布和种内种间竞争是沙鞭种群空间分布格局发生转变的关键,确保斑块内部个体高度聚集,牺牲斑块外围个体是沙鞭种群空间布局和资源占据的生态适应策略之一。 相似文献
225.
为探讨全球气候变化背景下多元线性混合模型(IsoSource)和贝叶斯混合模型(MixSIAR)解析宁夏河东沙地柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)水分利用策略差异及适用性,利用氢氧稳定同位素技术,结合直接对比法、IsoSource模型和MixSIAR模型对比分析不同坡度(6°、10°、16°和24°)样地柠条锦鸡儿在生长季不同时期对各潜在水源的利用率,并评估两种模型的植物水分溯源效果。结果表明:柠条锦鸡儿对不同土层深度土壤水的利用存在明显的季节性差异,生长季初期,随着坡度的增大,柠条锦鸡儿对中层土壤水的利用率呈现出先增大后减小的趋势;生长季中期,随坡度增大,柠条锦鸡儿主要水分来源由深层土壤转移至浅层土壤;生长季后期,柠条锦鸡儿主要水分来源随着坡度的增大由浅层土壤转移至深层土壤。基于直接对比法的定性判断结果,IsoSource模型和MixSIAR模型计算坡度6°、10°和16°样地柠条锦鸡儿主要水分来源利用率的适用性均较高;而Mix-SIAR模型计算坡度24°样地柠条锦鸡儿主要的水分来源以及其贡献率具有更高的可靠性。Iso-Source模型更适合解析较小坡度(6°和1... 相似文献
226.
提出一种利用面向对象多特征和改进的单类随机森林分类器(improved one-class random forest classifier,iOCRF)从多传感器遥感数据提取滑坡的新方法。从两时相高分辨率多光谱图像和中分辨率数字高程模型(DEM)数据中提取的图像对象多特征,来定量表达滑坡引起地表变化和滑坡区地形特征,利用iOCRF对所有特征图像进行分类以提取滑坡。据研究区两时相高分辨多光谱图像和30 m分辨率的ASTER全球DEM数据对提出的方法进行评价。结果表明,所提出方法的提取精度优于只利用部分特征提取和利用传统随机森林的提取精度;利用iOCRF计算不同特征的重要性,并分析不同特征对滑坡提取的贡献。 相似文献
227.
228.
229.
使用2017年9月至2021年3月国家级业务化运行的智能网格实况分析产品和欧洲中期天气预报中心全球模式(EC)产品,根据湖北省的地理分布特征构建6个分区,采用基于LightGBM机器学习算法建立的气温预报方法,生成湖北省0.05°×0.05°格点气温预报产品。利用2021年4—9月的预报产品和格点实况资料进行检验,结果表明:基于机器学习的气温预报方法(MLT)取得了较好的预报效果,其在0~72 h时效内优于中央气象台下发的气温精细化指导预报(SCMOC)和EC产品;MLT在山区的误差较平原大,但山区的订正幅度大于平原,日最高气温的订正幅度大于日最低气温的订正幅度;4—9月MLT、SCMOC、EC产品的平均绝对误差(MAE)日变化都呈现了白天偏高、夜间偏低、午后凸起的单峰特征,MLT的MAE值较SCMOC和EC产品的更低,并且在转折性天气中仍具有优势;站点检验与格点检验结论一致,基于格点建模的气温预报产品对站点预报同样得到了订正。机器学习在格点气温的模式订正方面可以作为一个行之有效的手段。 相似文献
230.