基于轨迹数据的多层网络动态社区提取与时空变化分析

相比于其余部分空间实体，动态社区本质上是彼此之间通过群体移动紧密连接的一系列地理实体的集合，具有生命周期特征。然而目前对于动态社区的时空变化分析仍缺少系统的研究方法。对此，本文首先基于群体出行，对时空交互复杂系统进行网络建模；第二，提取网络中的动态社区，其本质上是由于城市功能活动场所和社会资源分布不均匀、群体出行行为的规律性和多样性导致的动态人地交互而产生的动态城市空间组织；第三，融合景观生态学理论，构建动态社区时空变化模型，分析社区时空变化聚类模式，形成社区提取—动态变化—聚类分析方法框架；最后，以武汉市三环内区域为例应用该方法框架。结果表明：(1)基于群体出行活动提取的社区与武汉市现有行政区划具有相似性与差异性，其更能反映以人为中心的城市动态空间组织；(2)社区表现出明显的“形成—扩张—稳定—收缩—消亡”的生命周期规律；(3)不同社区时空变化规律具有差异性，通过聚类，其可以被分为短时社区、中时社区与长时社区，且每类社区具有稳定、鞍形、波动等一种或多种形态模式特征，对于城市动态规划管理具有重要意义。本文突破了传统静态社区分析方法的局限性，有助于推动网络动态特征的探索，加深对动态人地交...     

基于随机森林算法与供需关系的养老设施选址研究

针对当前老龄化社会所带来的养老设施供给不足与供给不均衡问题，以滨城区为研究区，以精细化人口数据、养老设施数据为基础，分析格网单元的老龄化程度和养老服务压力，以POI数据与随机森林算法分别对主城区和乡镇区域构建选址模型，并进行空间选址预测；顾及老龄化程度和养老服务压力对选址结果进行等级划分。结果表明，主城区选址模型的正确率为89.83%,乡镇的选址模型正确率为90.72%;主导主城区和乡镇选址的指标不同，老年人口是影响主城区选址的主要因素，基础设施是影响乡镇选址的主要因素。在初步预测结果的基础上，将选址结果划分为一级需求适宜区、二级需求适宜区，为养老服务设施选址决策提供科学依据。     

基于AI的多组学分析方法鉴别新型冠状病毒感染和社区获得性肺炎的价值

目的：旨在评估基于影像组学特征和常规临床信息（包括临床症状及临床检验数据）的多组学模型在区分新型冠状病毒感染（COVID-19）和社区获得性肺炎（CAP）方面的分类性能。方法：收集奥密克戎（Omicron）变异株引起的COVID-19确诊患者和其他病毒感染引起的CAP确诊患者临床及胸部CT影像资料，基于数据集构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型，通过受试者工作特性曲线（ROC）分析评估每个模型的分类性能。结果：选择8个影像组学特征和7个临床特征来构建影像组学模型、临床特征模型、多组学模型。在测试集中，影像组学模型受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.759，临床特征模型AUC为0.853，多组学模型AUC为0.9。结论：基于AI的多组学分析方法构建的多组学模型分类性能高于影像组学模型和临床特征模型，对COVID-19和CAP的鉴别诊断具有可行性。     

面向精细化导航的城市道路网末梢扩展

城市道路网数据通常面向市政社区间主体道路采集得到。由于缺乏对社区内部细小分支通道的描述表达，导致居民出行、物流配送产生“最后一公里”的导航盲区问题。针对该问题，本研究尝试将城市社区建筑物间通道融入道路体系中，设计了通过德洛内(Delaunay)三角网支持下的邻近分析与骨架线提取对道路网末梢分支进行扩展的方法。试验案例分析表明扩展后的城市道路体系能够保障导航起始点到达建筑物门栋进口，有利于解决道路导航的最后一公里盲区问题。     

广州市不同类型犯罪受害经历与犯罪恐惧感的相关性研究

选取广州市74个典型社区，通过入户调查的方式共计发放1 568份调查问卷进行研究。结果表明：具有犯罪受害经历的被访者犯罪恐惧感高于无犯罪受害经历的被访者；在选取的12项犯罪经历相关指标中，有5项指标与犯罪恐惧感之间具有显著正相关关系，按照比值比从大到小分别为自身经历的扒窃和入室盗窃、亲朋好友在公交地铁和其它公共场所犯罪受害、社区内发生的扒窃见闻，其余7项指标不显著；个体属性方面，仅教育水平与犯罪恐惧感之间具有显著的负相关关系，性别、年龄、婚姻状态和家庭收入的影响不显著。此外，不同社区类型对被访者犯罪恐惧感的影响存在差异。     

城市内部居住迁移前后的社区环境变化及其影响因素——以北京市为例

居住迁移是人文地理学研究的重要议题。不过，现有研究主要关注居住迁移的格局和影响因素，较少考察居住迁移的后果，尤其是城市内部居住迁移前后的社区环境变化。研究基于北京市一项居民居住迁移的追踪调查，采用统计检验及探索性因子分析等方法分析了居民个体微观层面在迁居前后的社区综合设施可达性、可步行性、区位、主观感知的社区环境特征的变化情况，并运用二元Logistic回归模型考察了居住迁移前后居民社区环境变化的影响因素。研究发现，绝大多数居民在居住迁移后社区环境有所改善，相关变化受到生命历程事件、住房调整、迁居原因及家庭和个人社会经济属性不同程度的影响。