分形定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法与实验

遥感影像观测尺度是遥感信息提取研究的重要内容之一,也是遥感信息提取的焦点。以往,遥感影像尺度特征的分析大多基于地统计学,其主要体现遥感影像中的线性特征,而实质上遥感影像中既存在线性特征,又存在非线性特征。因此,在深入剖析遥感影像尺度效应及分形特征机理的基础上,本文探讨了分形理论定量选择遥感影像最佳空间分辨率（也称最佳像元观测尺度）的方法。以IKONOS全色影像的建筑用地、耕地、林地为研究对象,分别使用FBM、DBM、TPM 3种分形维数计算模型,实现了3种地物在不同空间分辨率下分形维数的计算。实验结果表明,每种地物的分形维数是随空间分辨率的增大,总体呈下降趋势,且在某些特征空间分辨率上会出现拐点。从遥感影像尺度效应分析可知,遥感影像空间格局随尺度的不同,其内部结构也不同。且随着尺度的增大,很多细节将会被忽略,影像的粗糙度也随着降低。而分形维数是目前为止描述对象自相似性和不规则度的唯一基本量化值,其直观上与物体表面的粗糙程度相吻合。因此,这些拐点对应的分形维数对地物的最佳空间分辨率的选择具有一定指示意义。通过本文研究可知,使用分形理论方法研究遥感影像最佳空间分辨率（或最佳像元观测尺度）,打破以往观测尺度方法研究范畴,从不同角度去分析遥感影像观测尺度问题对GIS研究与地学应用具有一定的理论和指导意义。     

基于WRF和统计方法的气温空间尺度分析

WRF模式作为一个中尺度气候模式,其分辨率从几米到几千公里,其自身的双向嵌套特征也为进行动力尺度下推提供了有力条件。本文利用WRF模式和传统的统计方法对研究区的气温进行尺度下推。首先,通过动力下推得到不同分辨率下的气温空间分布,并选取15个气象站点进行点对点验证,为了更明显观察不同尺度间的差异,对不同尺度的输出与ANUSPLIN插值结果进行比对,结果显示动力尺度下推中,分辨率越高模拟效果越好。其次,我们采用传统的统计下推方法,从27km下推到3km分辨率,并与WRF和ANUSPLIN插值在该尺度的结果进行对比分析,结果显示统计下推结果的趋势与动力下推的插值结果是一致的,但具有明显的马赛克效果,通过分析认为,这与统计方法的尺度下推只考虑高程信息的变化对气温的影响,而未考虑其他因素有关,如若在下推时加入更多的变量,如对温度有较大影响的坡度、坡向、土地覆被类型等因素,综合分析不同尺度之间的关系,会使下推结果有所改善。     

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规模报酬递增与京津冀都市区经济增长

借助Verdoorn法则,并将其拓展至区域经济研究框架,以京津冀都市区为研究区域,将其经济增长过程分为1995～2000年、2000～2007年及1995～2007年3个时段,采用Spa-tial Durbin Model和空间贝叶斯异方差回归模型将空间自相关和空间异质性纳入传统Ver-doorn法则的经验估计中,得到...     

顾及空间尺度效应的城市土地利用变化精细化模拟

城市土地利用变化模拟是优化土地资源配置的科学依据,提高其精细化程度和可靠性有助于准确把握城市用地发展趋势,对城市土地资源精准调控具有重要意义。基于宏观遥感分类的土地利用变化模拟,难以在街区尺度上揭示城市用地社会功能变化及精细化模拟中空间尺度效应来源和作用机理。本文联合遥感影像和POI数据识别出城市土地利用精细化特征,运用响应面法率定土地利用精细化模拟的最优空间尺度组合,在此基础上,利用CA-Markov模型开展了未来土地利用变化的精细化模拟。以武汉市中心城区为应用案例,研究结果表明：基于POI 的城市土地利用精细化识别方法,可以深度解析城市建设用地的社会功能,极大改善了传统基于遥感的土地覆被宏观解译效果;研究区土地利用变化元胞自动机精细化模拟的最优空间尺度组合是30 m元胞、7×7邻域以及冯诺依曼邻域类型,采用最优空间尺度组合能够提高土地利用变化精细化模拟的可靠性。响应面试验设计结果可有效识别精细化模拟过程中空间尺度效应的主要来源,并区分其对模拟精度的影响程度与正负效应;预计到2025年,研究区建设用地范围将继续向周边扩张,各类型用地之间互为交织,土地利用空间格局将呈更加破碎化趋势。     

标度律视角的城市效能测度及中国城市多维要素效能分析

"城市标度律"(urban scaling laws)揭示了城市系统中城市人口和城市要素间普遍存在的非线性规模缩放关系,但目前大多数城市评价忽视了这种关系,常使用人均指标比较不同规模的城市,这会导致评价结果偏差.为此,考虑城市人口和城市要素间的非线性规模缩放关系构建了要素效能指数,用以修正城市规模的影响,度量城市要素实...     

中国工业结对集聚和空间关联性分析

要推动形成优势互补高质量发展的区域经济布局,就需要从产业关联视角考察中国工业的空间格局.集聚是工业在空间的重要表现形式,通过把测度两两配对产业集聚的结对集聚指数和测度两两配对产业关联度的投入产出表相结合,首次构建集聚关联指数和关联集聚指数,以研究不同空间尺度下空间关联性的差异和出现差异的原因.通过整理中国工业企业数据库...     

Scale effects in food environment research: Implications from assessing socioeconomic dimensions of supermarket accessibility in an eight-county region of South Carolina

Choice of neighborhood scale affects associations between environmental attributes and health-related outcomes. This phenomenon, a part of the modifiable areal unit problem, has been described fully in geography but not as it relates to food environment research. Using two administrative-based geographic boundaries (census tracts and block groups), supermarket geographic measures (density, cumulative opportunity and distance to nearest) were created to examine differences by scale and associations between three common U.S. Census–based socioeconomic status (SES) characteristics (median household income, percentage of population living below poverty and percentage of population with at least a high school education) and a summary neighborhood SES z-score in an eight-county region of South Carolina. General linear mixed-models were used. Overall, both supermarket density and cumulative opportunity were higher when using census tract boundaries compared to block groups. In analytic models, higher median household income was significantly associated with lower neighborhood supermarket density and lower cumulative opportunity using either the census tract or block group boundaries, and neighborhood poverty was positively associated with supermarket density and cumulative opportunity. Both median household income and percent high school education were positively associated with distance to nearest supermarket using either boundary definition, whereas neighborhood poverty had an inverse association. Findings from this study support the premise that supermarket measures can differ by choice of geographic scale and can influence associations between measures. Researchers should consider the most appropriate geographic scale carefully when conducting food environment studies.     

Primordial non-Gaussianity from LAMOST surveys

The primordial non-Gaussianity (PNG) in the matter density perturbation is a very powerful probe of the physics of the very early Universe. The local PNG can induce a distinct scale-dependent bias on the large scale structure distribution of galaxies and quasars, which could be used for constraining it. We study the detection limits of PNG from the surveys of the LAMOST telescope. The cases of the main galaxy survey, the luminous red galaxy (LRG) survey, and the quasar survey of dif- ferent magnitude limits...     

金融危机下国家大规模投资政策模拟

构建了一个中国多区域可计算一般均衡模型(MReCGE-C),利用该模型分析了我国应对国际金融危机的大规模投资政策。MReCGE-C根据城乡属性和年龄结构对居民进行了分组,放松了要素流动的限制,使劳动力和资本可以同时跨区域跨部门流动,并设计了一种基于居民终生效用的区域均衡机制,通过区域差距变量可以调控和测度区域差距。最后利用MReCGE-C模型针对国家大规模投资计划下的3种典型投资方案进行了模拟。结果发现在等量新增投资下,针对中部地区投资方案的GDP增长率高于针对中西部和全国投资方案的GDP增长率,同时针对中部地区投资方案对于城乡就业的拉动也要优于其余两种投资方案,而且可以实现缩小区域差距的目标。综合比较,目前国家大规模投资的优势应该指向中部地区。