基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

居民购物出行时空特征及影响因素研究——基于中国时间利用调查

在市场经济日趋成熟、购物需求日益多样的今天,掌握居民购物出行规律,对合理布局商业空间、科学规划交通路网和提升公民个人福利具有积极意义。本文基于全国29个省份174个地级行政区30591位受访者的主要和次要活动时间利用调查数据,通过GIS空间分析对居民购物活动参与率、购物持续时间和由购物产生的交通出行时间进行系统分析后,构建离散选择模型探讨居民购物出行活动的影响因素。研究发现：农村和西部地区居民购物参与率较低,但持续时间较长;城镇和东部沿海地区居民的购物参与率较高,但持续时间较短;农村地区及青海、内蒙古、重庆、云南等地的城镇居民交通出行时间较长。居民购物出行受到居民个体属性、居民家庭属性以及区位条件因素综合影响,且购物参与率与持续时间在某些群体呈现一定互斥。最后,从基础设施建设、购物中心规划布局等方面提出城乡空间布局与交通发展优化的对策建议。     

东北地区唐代渤海古城遗址空间格局及影响因素分析

运用ArcGIS软件及空间分析等方法,研究了东北地区234座唐朝渤海国古城遗址分布特征,探讨了古城遗址空间格局与自然条件的关系。通过对234座古城址进行分析,发现唐朝渤海国古城址主要集中在4个集聚区,即图们江?鸭绿江流域集聚区（A）、牡丹江流域集聚区（B）、松花江?辽河流域集聚区（C）、穆棱河流域集聚区（D）。其中图们江?鸭绿江流域集聚区是最主要的遗址分布区,位于研究区的南部,占遗址总量的47.43%。研究区渤海国古代城址呈北疏南密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候环境之下,水热条件等自然因素成为影响城址的主要因素,而政治、经济、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和分布起重要导向作用。     

甘肃北部短时强降水中尺度特征及物理量配置

利用甘肃北部27个国家级自动气象站及635个区域气象站降水资料,结合常规高空、地面和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）再分析物理量场资料,选取了2016—2019年5—9月104个典型短时强降水个例,对甘肃北部短时强降水天气发生发展的环境条件进行了中尺度综合分析,揭示了区域内短时强降水的一些特征和规律。结果表明：（1） 甘肃北部短时强降水集中出现在6—8月,短时强降水的强度多为10~20 mm。（2） 甘肃北部短时强降水天气的典型特征,分为副高边缘型、低压槽型、西北气流型和河套阻高型4种流型。（3） 通过分析不同天气形势、不同类别、不同物理量参数间的联系与区别,总结出各类短时强降水天气的环流特征和物理量要素指标和阈值。（4） 地面辐合线（冷锋）是甘肃北部触发强对流天气的关键系统,地面辐合线（冷锋）的分析对短时临近预报至关重要。（5） 低空偏南风急流（显著流线）在110°E左右北上及在37°N左右产生辐合是判断甘肃北部能否产生短时强降水的重要依据。并对2020年短时强降水预报效果进行检验,预报准确率达63.6%,说明建立的短时强降水预报指标预报能力较强,为提高短时强降水预报预警能力提供了一种新途径。     

新疆非物质文化遗产的空间分布及其影响因素

基于国家级和自治区级非物质文化遗产（简称非遗）资源空间数据,集成相关自然地理环境和社会经济文化数据,采用最邻近分析、核密度估计和全局空间自相关分析,研究新疆非遗的空间分布规律和集聚特征,采用地理探测器模型深入探究影响新疆非遗空间分布的自然因素、经济因素和社会文化因素。结果表明：新疆非遗空间分布呈现北多南少的特征,主要集中在喀什、伊犁、塔城、巴州和乌鲁木齐等地（市、州）;新疆非遗在空间上具有明显的集聚特征,不同类型非遗的集聚程度也有差异,在空间上形成了乌鲁木齐-吐鲁番-库尔勒为核心的一级组团、伊宁和喀什为核心的二级组团以及以塔城、哈密和阿克苏为中心的若干三级组团。新疆非遗空间分布受自然因素、经济因素、社会文化因素的综合影响：社会文化因素（0.5494）>经济因素（0.4597）>自然因素（0.2285）。自然因素和经济因素、社会文化因素的协同效应对非遗空间分布的影响更明显。     

鄱阳湖沙地沉积物粒度特征及其影响因素北大核心CSCD

鄱阳湖沙地是亚热带湿润区典型风沙化土地,土地沙化问题严峻。鄱阳湖沙地研究多在小范围开展,研究意义有限,应在多处进行沙地粒度比对研究。选取庐山市、都昌县、永修县和南昌市新建区等沙地样品57个,分析其粒度特征。结果表明:(1)鄱阳湖沙地主要由中沙、细沙和粗沙组成,三者总含量超90%;Mz均值为1.79Φ,分选较差,呈正偏和尖锐分布;(2)鄱阳湖沙地不同土地类型沉积物表层(0-5 cm)与20-40 cm深度粒度特征存在一定差异,固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘和河滩表层比20-40 cm深度粒径大,但流动沙丘和湿地草滩表层分选优于20-40 cm深度;湿地草滩和河滩优势粒级含量和粒度参数有别于沙丘;(3)鄱阳湖沙地固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘为风成沉积;河滩以河流作用为主,风蚀为辅;湿地草滩是在风力和水动力共同作用下形成的。鄱阳湖沙地沿盛行风向从南到北S、SK、K依次减小,风沙运动多以两跳一悬式为主,以就地起沙为主,河滩湖滩作为补充。     

河西走廊草地荒漠化动态及驱动因素

草地荒漠化是河西走廊面临的主要生态问题。探究河西走廊草地荒漠化的现状与变化,是维持地区生态安全、确保经济社会健康稳定发展的关键。本研究以2009、2014、2019年全国荒漠化监测数据为基础,结合同时期的气象和年鉴数据,利用趋势分析、灰色关联及结构方程模型等方法,分析了河西走廊草地荒漠化的动态变化规律,在此基础上,量化了驱动草地荒漠化的因素。结果表明：（1）河西走廊草地荒漠化威胁持续存在,2019年,荒漠化草地面积为371.93万hm²,占河西走廊草地总面积的43.7%,荒漠化程度以中度为主,占比为65.58%。（2）2009—2019年,荒漠化草地面积减少134.68万hm²,草地荒漠化得到有效遏制。根据草地荒漠化程度综合性评价指数,除金昌市外,酒泉市、嘉峪关市、张掖市和武威市草地荒漠化呈逆转趋势。（3）驱动草地荒漠化动态变化的各类因素中,年降水量增加有助于荒漠化逆转,年均气温、农作物播种面积、大牲畜存栏数、常住人口数与草地荒漠化呈正相关,其中常住人口数通过影响农作物播种面积间接导致草地荒漠化加剧。     

地理学视角下旅游安全事故成因研究

学界对旅游安全事故成因的分析主要借鉴安全管理学,旅游活动的地理时空特殊性未受到充分重视,已有相关研究偏宏观定量测度,深度案例研究较少。从旅游场地特征、惯常非足迹环境和流动性三个因素入手,对2009—2019年共84起赴泰游客安全事故进行时空场景特征解析,为旅游安全事故防控提供了来自地理学的补充解释。研究发现：第一,旅游安全事故的类型与危害程度受到目的地客观地理环境特征的高度影响,而并非是单纯的管理问题。泰国夏季多暴雨的气候特征与多山地的地形特征显著影响了涉水旅游活动以及水陆交通活动,导致船艇交通事故、山区车祸与沙滩溺亡事故高发。第二,旅游目的地中存在的惯常非足迹环境场所容易触发安全事故,如：公路、沙滩泳场、酒店、便利店等。由于中泰社会与文化差异较大,惯常非足迹环境容易导致游客产生风险认知偏差,进而提高了行为决策的出错率,从而增加了安全风险。第三,空间流动性越高的场所,安全事故发生的概率越高,如交通道路和海域航线等地。本文的贡献在于揭示了地理环境复杂性对旅游安全管理与主体风险认知偏差的影响。     

中国旅游科技创新的时空结构、重心轨迹及其影响因素研究

旅游产业是充满众多科技创新与成果转化的社会经济部门。以我国旅游产业相关发明专利、旅游收入、风景名胜区、高校学生数等为分析依据,基于地理集中指数、动态变动指数、空间重心模型和灰色关联分析等方法,对各省区2006—2017年旅游科技创新的时空结构、重心轨迹及其影响因素等进行实证研究。结果表明：时间上,我国旅游科技创新整体上呈波动上升的发展态势,2013年后地理集中度指数开始持续下降;空间上,旅游科技创新在我国呈东高西低、南高北低的分布格局。此外,旅游科技创新的空间重心位于我国华东地区,并呈先由北向南、再由东向西的移动轨迹。最后,科技创新产出、旅游经济水平、科技经费投入、经济宏观环境、科技创新服务、旅游资源禀赋等要素指标均对我国旅游科技创新产生一定影响,但影响程度具有差异。     

中国民宿网络关注时空特征及影响因素研究

网络搜索体现了人们对某种事物或现象的现实关注与潜在需求情况,是游客潜在出游行为的一种前兆。对民宿网络关注时空分布特征的研究,可以明确我国民宿需求的时空分布规律,为优化我国民宿行业发展空间布局提供理论参考。基于2015—2019年中国大陆31个省域空间单元的民宿网络搜索数据,使用赫芬达尔指数、季节性集中指数、周内分布偏度指数、地理集中指数、变差系数、首位度等指标,对中国民宿网络关注度的时空分布特征进行分析。研究发现：（1）中国民宿网络关注度在2015—2019年呈现明显的波动趋势,季节性分布差异明显,网络关注度在假日前期会出现显“前兆”效应;（2）中国民宿网络关注度存在地域不均衡性,空间分布上呈现“东部-中部-西部”依次递减的整体趋势,2015—2019年民宿网络关注度的区域集聚程度在降低,区域间差异在缩小;（3）气候的舒适性和闲暇时间是影响民宿网络关注度时间分布的主要因素,客源地的经济发展水平、居民购买力、人口规模、互联网发达程度、受教育程度和民宿业发展水平均会对民宿网络关注度的空间分布产生影响。