1978年以来广州市居民职住地选择行为时空特征与影响因素的代际差异

1978年以来,中国体制改革重塑了个体日常时空行为及其在生命过程中的活动轨迹,但鲜有文献解析长时间序列下不同代际群体对职住政策调整做出的响应及其代际差异。基于时间地理学视角与代际差异理论,将广州市微观个体职住地变动历程与代际问题相结合,利用问卷调查分析1988年和1998年居民职住制度改革前后,不同代际居民职住地变迁行为时空特征及其影响因素的结构性差异。结果发现：① 在居住地和就业地变迁方向方面,各代际居民住房迁出地主要集中于老城区,就业地变迁围绕两个城市中心,形成由老城核心地域向内城、近郊扩散的变迁过程。② 职住地距离变化方面,居民平均职住距离由1988年之前的4.91 km增至1998年之后的6.46 km,20世纪90年代出生居民（简称90后,下同）的职住分离度大于其他群体。③ 在职住地变迁率方面,住房商品化和就业社会化极大地增加了居民职住地选择自由度,60后和70后在1998年之后的迁居率分别为113.16%与112.33%,就业地变迁率分别为148.68%与197.26%,二者都远高于住房改革前的比例。④ 驻留时长方面,职住自由化使得驻留时长明显缩短。60后变化最为明显,该群体在一个居住地的居住时长由1988年以前的14.43年缩至1998年以后的5.43年,就业地驻留时长由12.43年降至3.95年;80后与90后在1998年以后的职住地驻留时长明显较短,70后相对较长。⑤ 能力、组合及权威制约中的房价、婚姻状况、学历、福利分房及下岗等因素对职住地变迁表现出明显代际差异,因子女上学及同事关系等组合制约对就业地变迁无显著群体差别。     

中国企业R&D国际化:时空格局与区位选择影响因素

基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明：研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异：① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。     

高光谱图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法

波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。     

Location choices of Chinese enterprises in Southeast Asia: The role of overseas Chinese networks

Journal of Geographical Sciences - With the implementation of the “Going out” strategy and the Belt and Road Initiative, China’s investments have become increasingly influential...     

基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进,即在原有基础上加入对平差模型的整体检验,计算统计量的相关系数,通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明,该算法能够准确定位多维粗差,有效改善粗差定位转移的现象,且粗差估值结果比较可靠。     

基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘

人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。     

新世纪版《国家普通地图集》的内容策划与结构设计

新世纪版《国家普通地图集》是国家科技基础性工作专项《国家大地图集》系列编研项目之一,它以相对平衡的程度详细表示了水系、地貌、居民地、交通、境界、土质植被等基础地理要素的空间分布。为了适应生态文明建设和新型城镇化发展的要求,增设了地表覆盖图组和城市图组,构建了普通地图集的新型结构模式,本文主要对地图集的编研理论与内容策划、选题原则与顾及因素、结构设计与图幅编排进行了探讨和研究。     

辽宁省海洋服务新业态培育与法律保障研究

海洋服务业已成为海洋经济发展的重要引擎,"十三五"时期是辽宁省海洋经济加快转型升级的关键期,要求培育新动能、发展新模式。因此,培育海洋服务新业态对辽宁省海洋经济发展具有重要意义。文章针对辽宁海洋服务业发展滞后,规模偏小、区域发展不平衡,同质化严重、科技含量低,层次相对低下、与其他产业融合不足,资源整合较差等问题,提出培育海洋服务新业态重要路径为:积极发展四大产业,提高经济规模总量;优化产业区域布局,形成错位发展;提高科技含量,提升海洋服务业层次;促进海洋服务业与其他行业融合协调,提升资源整合度。法律保障措施为:完善法规体系、严格项目审批、提高执法水平、健全应急管理。