物流模式空间地理数据的共享交换

空间地理数据共享平台是数字城市建设最为基础也是当前最热的建设内容,而基于数据的共享交换是其中的关键性组成部分。本文在比较了物流与空间地理数据共享交换的异同点后,将物流的相关概念引入到空间地理数据共享交换平台的建设中,把抽象的问题具体化,并在分析了其中的关键点后,阐述了该模式共享交换平台的设计框架。     

多值图像的自适应空间索引结构研究

提出一种适于多值图像层次表示的自适应空间索引结构，讨论了该索引结构的构造及检索算法。文中所列试验及分析表明，新提出的数据结构提高了多值图像的空间存贮与检索效率。     

应用多种测量软件对地图后期处理

随着电子地图的出现和各种测量软件的开发，地形图实现了美观化和统一化。而各种测绘软件提供的开放性，也使我们可以在不同的测绘软件中对地形图加以编辑和修改，充分利用各个测绘软件的优势。本文结合实际工作经验，针对具体工作中遇到的一些问题，利用各种测绘软件的结合，使一些问题得到解决，并使图形更趋于美观化。     

关于泛珠三角物流现状及构建泛珠三角物流圈的思考

区域物流业的合作日益受到关注,也成为构建泛珠三角经济圈的主要内容之一。对泛珠三角区域物流业发展现状进行定性及定量的分析,得出区域交通网络发达、港口优势明显、市场需求广阔、物流企业众多以及省区间差异较大等结论;在此基础上,从背景、现状及展望等3方面对构建泛珠三角物流圈进行探讨,以期为区域的经济发展与合作提供参考。     

复杂河网水沙数学模型研究

根据节点水沙平衡和能量衔接条件,在单一河道水沙数学模型的基础上,建立了可以适用于一般河网体系水沙数值计算的数学模型,并采用荆江-洞庭湖的相关资料进行了验证。结果表明,模型的计算值与实测值吻合较好,说明对荆江-洞庭湖区域复杂边界条件的处理是合适的,所建模型具有较好的适用性。     

河网水流数值模拟方法研究

讨论了河网概化的一般原则,并在分析单一河段水流数学模型的基础上,建立了可以适用于一般河网体系水流数值计算的数学模型,并采用荆江—洞庭湖的相关资料进行了验证.结果表明,模型的计算值与实测值吻合较好,说明该模型具有较好的适用性.     

国际物流格局中的东北亚区域经济一体化

区域经济一体化需要国际贸易(物流)的支撑。世界产业结构的演替为东北亚区域产业结构演替方向提供了借鉴和方向性启示；但东北亚区域物流在国际物流格局中的地位决定了东北亚区域合作仍处于初级阶段。通过影响东北亚区域一体化的因素分析，提出加速东北亚区域经济一体化的几个关键：图们江地区一体化、跨境交通走廊以及区域内的节点城市与口岸等的建设。     

我国物流业发展与布局的特点及对策探讨

目前物流是世界各国经济发展的一个热点和新增长点 ,我国也开始日益重视物流产业的发展。本文作者在简述国内外物流产业发展背景的基础上 ,详细地探讨了国内外物流理论研究与物流业发展的水平和历史进程 ,分析了我国目前物流业发展的具体特点 (包括存在问题、发展现状和与国外的差距等方面 ) ,并同时从总体格局、东中西部差距、南北方差异、城乡差异和发展趋势等五个方面具体讨论了我国物流产业的布局现状和分布特征。最后针对我国物流业发展的特点和布局现状 ,提出了我国物流业进一步发展的具体措施与建议。     

"流空间"视角的电子商务快递物流网络结构研究 ——以珠三角城市群为例

基于“流空间”视角研究电子商务快递物流网络,以中国智能物流骨干网络大数据作为物流“流”数据,综合社会网络分析法和GIS空间分析,以珠三角城市群为案例探究电商快递物流网络空间结构特征,并利用QAP回归方法探究影响网络形成的因素。结果表明:珠三角电商快递物流网络结构存在空间非均衡特征,联系方向偏中心指向,中东部县区间联系更为密切,形成“穗莞深”物流轴线。东莞市,广州市增城区、荔湾区、白云区,深圳市南山区、龙岗区等为主要的快递物流对外辐射节点;江门市新会区、台山市,惠州市惠城区、惠东县等为主要的快递物流接收节点。珠三角城市群电商快递物流网络形成主要受人均可支配收入和社会消费品零售总额影响,人口因素已不构成其发展优势;网络形成在一定程度上克服了距离因素的负作用力。     

宁波市港口物流企业空间格局及区位选择

以宁波市为例,基于港口物流企业空间数据,运用冷热点分析和泊松回归等方法,研究宁波市港口物流企业空间分布特征及影响因素。结果发现：① 宁波市港口物流企业呈现向心集聚性,圈层分布格局明显。中心商务区和临港工业区是集聚热点区域;②港口物流企业集聚特征明显但整体集聚程度下降,表现出在中心商务区和临港工业区持续集聚和沿主干道路向外围区域蔓延扩散两大趋势;③不同类型港口物流企业的区位选择有明显差异：货代型物流企业主要分布在中心商务区,仓储型物流企业主要临港分布,运输型企业选择临近沿交通干道布局,综合型物流企业的分布没有明显的区位倾向;④ 政策因素、土地价格、城乡差异、临近港口、经济潜力和工业结构都不同程度地影响港口物流企业的空间分布,而交通便利没有表现出相关性。