基于银行网点布局的河南省金融网络格局及结构特征

以河南省126个县域(市区)为研究单元,运用2014年银行业的12 369个网点数据,借鉴连锁型网络模型,运用复杂网络分析工具和空间分析软件对河南省金融网络进行综合测度与结构分析。研究发现:1从金融连接度看,郑州是河南省的金融核心,洛阳是次金融核心;2金融核心具有较高的金融联系度和较强的对外金融联系,同时银行网点在空间上的布局并不完全遵循传统地理空间的行政等级制度;3在实体基础设施网络和银行网点虚拟网络共同作用下,河南省金融网络表现出了等级化和网络化的双重特征;4金融网络中,郑州—洛阳的金融连接度最高,金融连接度存在着一定程度的极化现象,并在空间上呈现出"一体两翼"的格局,且豫北的金融聚集现象较豫南明显;5河南省金融网络拓扑结构图具有较大的集聚系数和较小的平均最短路径,同时度分布在对数坐标中呈现幂律分布,说明整个网络同时具有复杂网络中的小世界网络和无标度网络结构特征。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

干旱区大尺度土壤盐度信息环境建模——以新疆天山南北中低海拔冲积平原为例

区域空间信息有助于决策者针对特定潜在和既定的土壤盐渍化区域制定改良和优化政策,以避免灌区水土资源的不合理配置和干旱区土地生态系统持续性退化。然而现存区域尺度土壤盐度数据以矢量方式留存,多边形内部土壤属性无空间变异性,缺乏实时更新,对当下实际指导作用具有一定的局限性。随着人类活动的加剧,土壤及其结构性退化正加速危害土壤质量和健康。对此,急需更新或升级,用于刻画干旱区生态系统中土壤盐度数据,以辅助制定相关政策,减缓土壤盐渍化的危害。针对此问题,本文基于代表性等级的采样设计方法（Integrative Hierarchical Sampling Strategy, IHSS）,获取少量典型样点,结合土壤—环境推理模型（soil land inference model, SoLIM）,尝试推理区域尺度土壤盐分含量信息。研究以新疆天山南北中低海拔冲积平原为案例,仅以23个代表性样本,推理陆表（0~10 cm）土壤盐分含量,源自3个典型绿洲94个野外样本的验证数据显示,依据评判标准,预测结果与实际情况较为相符,与线性回归模型相比,具备处理土壤与环境变量之间非线性关系的SoLIM,推理精度更高。所以,研究认为模糊隶属度加权平均的方法（IHSS-SoLIM）可以通过较小的建模点得到更好的预测效果,可作为区域尺度土壤盐度推理的备选方案。     

蒙特卡洛模型在现代黄河三角洲浅层沉积物压实速率模拟中的应用

在进行黄河三角洲浅层沉积物固结压实研究中,过去传统的方法通常基于钻孔和剖面,进行局部计算分析。为克服钻孔分布不均的局限性需研究整个现代黄河三角洲地区浅层沉积物的压实沉降特征,基于1987年黄河三角洲地区综合工程地质勘察获取的钻孔资料,采用了数学地质中的蒙特卡洛方法,结合土力学的分层总和法对整个现代黄河三角洲浅层沉积物的压实速率进行模拟,并分析了压实模拟的具体影响因素。结果表明当前浅层沉积物的90%累积概率(P90)的压实速率变化范围为0.18~9.07 mm/a,影响模拟沉积层的压实速率主要因素为沉积物的初始孔隙比、压缩系数和平均沉积速率,上述要素均与压实速率呈显著正相关,软土层应是浅沉积地层压实沉降的主要贡献层。提出按照时间序列分别对不同流路时期叶瓣进行模拟,更符合现代黄河三角洲地区的沉积环境和历史,并对比23个地面沉降水准监测数据,定量分离了浅层沉积物固结压实分量,其约占沉降总量的13%。     

Boussinesq相位解析的海岸水动力学数学模型研究进展

由于在平衡计算效率和精度上具有优势,Boussinesq相位解析数学模型研究不断取得突破,已成为波浪和水流精细化模拟的较优解析方式,为海岸工程、环境、地质等问题提供了实用和高效的研究手段。本文对已有Boussinesq类模型的研究进行了评述,深入探讨其重要发展、实际应用和理论瓶颈,从高阶非静压修正、GPU准三维高性能算法编译、波浪破碎和泥沙运移沉积等4个方面提出未来可能的科学突破方向。     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

城市全空间三维模型数据一体化集成管理关键技术及应用

随着城市三维地质信息系统及其应用的快速发展,对地学数据的可视化表达精度的需求变得越来越高,但地质调查数据常具有多源、多维、海量、多专题、多尺度和多时态等特征,而三维数据存储、组织与管理己成为制约其发展的重要因素。因此如何高效管理并有效利用这些复杂且海量的地质数据去解决各种复杂的地质问题服务社会,成为了城市地质信息科学领域研究的热门方向。基于武汉市多要素城市地质调查全空间一张图的构建过程,从多源三维模型一体化融合管理与分布式存储、轻量级全空间三维模型构建、多源异构海量三维数据快速渲染和浏览器端三维模型分析及专业应用4个方面系统地探索了城市地质调查全空间一张图系统建设过程中的关键技术,并进行了应用实践。研究结果实现了城市级大规模高精度三维地质模型的高效集成,提高了多要素城市地质调查成果可视化的表达效果,为三维地质模型的应用奠定了坚实的基础。     

数值模拟在沂水铁矿区地下水环境影响评价中的应用

地下水数值模拟在矿区地下水环境评价中应用较少,通过对山东沂水铁矿矿区进行水文地质详细勘察,建立了尾矿库及矿区地下水水流及水质数学模型,预测和评价了该矿建设实施过程中对地下水环境可能造成的直接影响和间接危害。结论为矿山建设阶段和运行阶段正常情况下,尾矿区水位水质变化对地下水环境没有明显的影响,非正常情况或者事故状态下,预测污染因子在泄漏点附近一定范围出现超标现象;采矿区矿井排水对当地浅层地下水位影响较大。针对这种影响和危害提出防治措施,为沂水铁矿建设项目选址决策、工程设计和环境管理提供科学依据。     

ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础。利用1958—2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数（SPI）,并建立了SPI序列自回归移动平均模型（ARIMA）、长短时记忆神经网络模型（LSTM）和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数R²对所有预测模型的有效性进行判定。结果表明：ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值。     

基于STIRPAT模型分析C02控制下上海城市发展模式

随着经济的快速发展,中国CO2排放量不断增加,研究中国各大城市采取何种发展模式.减缓CO2的排放量,成为当前研究热点.利用STIRPAT模型,定量分析了CO2排放量与人口、富裕度、城市化水平和技术进步之间的关系,并经岭回归拟合发现人口数量、人均GDP、城市化水平和技术进步每发生1%的变化,将引起CO2排放总量相应发生0.618%、(0.178+0.0091nA)%、0.816%和0.264%的变化.在上述研究的基础上,以上海市为例,通过设置10种不同的发展情景,分析了在何种情景下最有利于减缓CO2的排放.结果表明,当经济、人口保持中速增长,城市化率进程放缓而节能减排技术取得较大进步时,上海市最有利于减缓CO2排放最,此时上海市2010年、2015年和2020年C02排放量分别为17053.57万t、19286.64万t和20885.69万t.