热河生物群爬行类化石Monjurosuchus splendens中文译名讨论及其属种分类位置研究简史

Monjurosuchus splendens是辽宁西部热河生物群中最早被正式命名的爬行类化石,该属种名称在最初以英文发表的论文中并没有明确其含义,导致它的中文称谓有“文珠龙”（属名）、“荣耀满洲鳄”、“楔齿满洲鳄”等几种说法。本文认为属名（Monjurosuchus）应尊重最初命名者论文中的日文摘要表述的含义,称之为“满洲鳄”,而种名（splendens）的拉丁文并不是“楔齿”之义,应按其本义译为“华丽”,因而Monjurosuchus splendens的正确中文译名应为“华丽满洲鳄”。华丽满洲鳄的分类位置、以及其与辽宁西部另一爬行类化石“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”的关系长期以来亦存在着不同看法,直到20世纪末和21世纪初Monjurosuchus splendens作为有效属种名称被再次确认且被正确归入离龙目（Choristodera）。本文回顾了该属种研究历史及其分类位置的认识变化情况,支持将其归入离龙目（Choristodera）满洲鳄科（Monjurosuchidae）、而且“东方喙龙Rhynchosaurus orientalis”为华丽满洲鳄Monjurosuchus splendens的晚出同物异名这一观点。     

中国城市群空间结构的稳定性分析

应用中心地理论,引入中心性指数和分形网络维数等方法以及GIS格网化技术,按照交通原则,即K ＝4作为参照系,采用2004年基础数据,对由160个地级市和700多个县级市构成的28个城市群及其空间结构的稳定性进行了定量测度。结果显示：① 中心性指数越大的城市群,其空间结构稳定性越强;② 中心性指数越大,与中心地结构相似性程度越高,空间稳定性越强;③ 网络维数越大,城市群空间结构稳定性越强;④ 点列数越长的城市群空间结构稳定性越强;⑤ 依据中心性指数大小,可将中国城市群划分为单核分割型、单核偏离型、单核集中型、双核平衡型和双核偏离型共5大类型;⑥ 根据半升梯形模糊隶属度函数模拟结果,将中国城市群空间结构稳定性划分为强稳定型、较强稳定型、中等稳定型、弱稳定型和不稳定型共5个等级;⑦ 根据不同等级的城市群个数,认为中国城市群空间结构的稳定性相对较差。本文最后提出了技术应用、参数选择等方面存在的问题以及未来研究的重点。     

钻孔灌注桩常见问题分析与探讨

从对常见灌注桩的缺陷入手,找出造成缺陷的原因.在此基础上分别对影响成孔及灌注质量的有关因素进行了分析,并提出提高钻孔灌注桩质量的对策.     

合肥地震台地震速报接口软件

目前使用的地震速报软件SSB需要人工输入各种数据。本文介绍了合肥地震台技术人员开发的速报软件,该软件能直接从SSDP地震分析软件产生的独立地震事件的“详细结果”中读取数据,自动生成规范的大震速报文件。此外,通过外挂PCU数据传输程序,迅速将结果上报到国家地震台网中心,提高了大震速报的效率。     

旅游型城市公共空间特征及场所营造指向研究——以甘南藏族自治州夏河县为例

近年来,随着城镇化和旅游业的快速发展,加速了夏河县城市公共空间的更新建设,但也带来场所精神蜕变、识别性降低等一系列问题。在对夏河县进行社会调查、路网拓扑建模的基础上,采用模糊综合评价法、空间句法、核密度分析等方法对场所空间品质、空间活力进行系统地探析,进而对场所单元、丛拉商业文化场所等5处公共场所组团提出了具体的营建策略,并提出场所系统的营造应从构筑系统化的场所、坚持多组团多策略的营造原则、从多主体进行场所营造、营造高通达性的场所、以热点场所单元策动场所组团和场所系统的营造等视角出发营造一个高品质、高活力的场所系统。同时,期望能够为旅游型城市公共空间的场所营造提供一套可借鉴的公共空间评价方法和营造策略     

西安曲江新区移民群体的地方意义建构与检验

处于变革时代的移民群体正经历着“回不去的乡村,融不进的城市”的挑战,构建地方意义以促进移民群体更好地适应迁入地,成为流动性视角下地方研究的基础性与迫切性课题。本文引介地方意义的概念,在系统梳理相关文献的基础上,选择西安曲江新区为案例地,借由理论建构和实证检验的逻辑思路,对曲江新区移民群体的地方意义展开实证探讨。研究发现:移民群体地方意义的探索性理论模型包括自我认同、人地互动、人际互动和综合互动4个维度,互动过程发生在由自然、社会关系与价值构成的关系性地理架构之上;本文开发的移民群体地方意义测量量表,包含4个维度共计20个问项,经过探索性因子分析和验证性因子分析,验证了所建构模型的稳定性和适切性。此外,本文还对地方意义的实质、识别与形成的特点展开了讨论。本研究充实并完善了“地方”及“地方意义”的概念体系结构,部分回应了移民与人地关系研究的理论延伸与发展需要。     

中文村名俗称与规范名称的匹配算法

随着数字化的发展,越来越多的应用要求通过采用自然语言文字描述直接找到对应的详细的地址信息,并能够在空间位置上进行显示,即地名地址匹配空间化过程。然而,现今在地名的规范化角度还存在着很多问题,在乡镇或街道办及以上的行政等级的命名中都已基本规范统一,但是在村庄级的命名中还有待进一步的完善。所以本文通过对国内外文献研究,规范村名命名规律,匹配算法研究进一步加深中文村名俗称与规范名称的匹配算法的研究。     

广州城市居民地方依恋测度与机理

“地方依恋”问题涉及地理学、心理学、社会学、城市学等多个学科,已经成为中国快速城市化时期亟待解决的重要问题。伴随大城市内部空间的剧烈重构,城市居民对其居住空间的地方依恋也在不断变化,需要进行深入研究。本文选取广州23个典型社区,通过量表测度居民的地方依恋,并采用结构方程模型等计量方法,探索社区信任、社区满意度等要素对居民地方依恋的作用机理。同时,系统对比了居民对于不同空间尺度的地方依恋,如社区尺度和城市尺度,并对本地居民和外来移民两组人群的地方依恋及其差异进行了系统研究。研究发现：① 城市居民的社区依恋程度高于城市依恋程度;② 本地居民的社区依恋和城市依恋程度均明显高于外来移民;③ 城市居民的社区依恋同时受到社区信任和社区满意度的直接影响,但两者需通过社区依恋的中介效应间接影响居民的城市依恋;④ 社区信任与社区满意度对外来移民的社区依恋和城市依恋均具有显著作用,但对本地居民的城市依恋作用较弱。基于实证结果,本文认为,相同因素对于不同尺度的地方依恋作用机理存在差异,不同人群的地方依恋机理亦有不同,地方依恋同时具有尺度差异性和群体差异性。     

节点-场所模型及其应用的研究进展与展望

系统梳理了节点-场所模型及其应用的相关研究成果,发现已有研究主要集中在利用模型分析枢纽地区节点与场所发展特点、探究枢纽地区类型特点、预测枢纽地区发展潜力等方面。基于高速交通网和互联网的快速发展,提出未来节点-场所模型应用研究的重点方向：开展不同类型交通枢纽地区节点功能和场所功能的协同作用研究,探索旅游地空间节点功能和场所功能的平衡发展路径,探究不同要素流网络中节点城市的节点和场所协同发展,揭示节点-场所模型视域下地域空间演化的特征与规律,构建跨学科多元化的研究方法体系。通过加强节点-场所模型的应用研究,有利于优化地域空间结构,提升地域空间功能,丰富地域空间发展的理论研究,对制定地域空间发展规划具有重要启示。     

A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements

Local place names are frequently used by residents living in a geographic region. Such place names may not be recorded in existing gazetteers, due to their vernacular nature, relative insignificance to a gazetteer covering a large area (e.g. the entire world), recent establishment (e.g. the name of a newly-opened shopping center) or other reasons. While not always recorded, local place names play important roles in many applications, from supporting public participation in urban planning to locating victims in disaster response. In this paper, we propose a computational framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements. We make use of those advertisements posted on local-oriented websites, such as Craigslist, where local place names are often mentioned. The proposed framework consists of two stages: natural language processing (NLP) and geospatial clustering. The NLP stage examines the textual content of housing advertisements and extracts place name candidates. The geospatial stage focuses on the coordinates associated with the extracted place name candidates and performs multiscale geospatial clustering to filter out the non-place names. We evaluate our framework by comparing its performance with those of six baselines. We also compare our result with four existing gazetteers to demonstrate the not-yet-recorded local place names discovered by our framework.