澳门海洋空间资源利用研究——澳门的填海造地工程

澳门原系海中孤岛,由于利用了自然条件,进行填海造地工程,使孤岛相连,土地面积扩大,城市发展,交通改善,经济增长,成为利用海洋空间资源的典型地区。文章论述了澳门有利于填海工程实施的自然条件,海洋空间利用的发展过程,及填海造地工程的巨大作用和深远意义。     

城市空间框架数据研究

该文基于地理空间概念和地理信息数字化表达与共享的特点,探讨了框架数据的作用、确定原则,推导出城市空间框架数据体系,即建立城市直接空间参照体系和间接空间参照体系。后者中,基于地块的多尺度无缝不规则网格是整合城市社会经济数据的关键,也是当前城市空间数据基础设施框架数据体系建设中的薄弱环节。     

基于上市公司网络的长三角城市网络空间结构研究

公司内部网络研究是当前城市经济网络研究的重要内容.本文利用2005、2010年长三角A股上市公司企业网络数据库,运用社会网络分析方法、位序—规模分析法等,分析了2005、2010年长三角城市网络空间结构演变及其主要影响因素.研究发现:①长三角上市公司总部沿沪宁—沪杭—杭甬Z字形轴线集聚,从一主(上海)二副(杭州、南京)三中心向一主(上海)三副(杭州、苏州、南京)四中心空间结构演变;苏州超过南京成为第三大企业总部集聚中心.②长三角城市网络核心—边缘结构整体延续,Z字形轴线城市维持核心地位,具备强大的网络权力与威望.③长三角城市网络除等级扩散、邻近扩散等特征之外.还具有明显的行政地域性.主要体现在省会南京、杭州分别成为江苏、浙江省内外上市公司子公司的重要据点;尤其是南京凭借省会优势,中心度仍然高于总部职能较强的苏州.④在长三角经济一体化背景下,跨行政地域性的联系有所加强,特别是上海、苏南向苏中、苏北的扩散明显;浙西南仍是网络相对封闭、孤立的地带,中心度相对较低.⑤行政等级和区划,市场容量等是长三角城市网络空间结构的主要影响因素,而到上海高速公路时间距离、劳动力成本和土地成本的影响在统计上未通过显著性检验.     

北京市人口密度空间分布及其尺度特性研究

利用北京市第六次人口普查数据,在对人口统计数据进行空间化处理的基础上,分析了城市人口密度分布的统计特征及其空间自相关性,充分证明了北京市人口密度分布具有非常强烈的空间自相关性,并已经凸显出城市人口密度多核心分布模型的特征;在对人口统计数据进行格网化处理的基础上,分析了6种不同尺度下北京市人口密度空间分布的统计学特性和空间自相关性,证明了北京市人口密度的空间分布具有尺度特性;本文进一步对尺度特性影响下的人口密度空间分布特性空间自相关性进行了对比研究,从而揭示出空间自相关性与尺度变化间的规律。     

“数字海底”系统建模中的关键技术研究

基于“数字海底”系统的理论基础研究和在海底科学应用中的具体实践,提出了“数字海底”的涵义、系统组成和体系结构,对空间数据管理技术、基于XML的WebGIS空间数据表达技术、复杂海底三维建模技术、多源信息的一体化集成显示技术、虚拟现实技术等“数字海底”系统建模中的关键技术进行了探讨,为从事海底资源研究和开发的人员提供各个层次的参考或帮助.     

Incorporating Spatial Dependence in Predictive Vegetation Models: Residual Interpolation Methods*

Predictive vegetation modeling can be used statistically to relate the distribution of vegetation across a landscape as a function of important environmental variables. Often these models are developed without considering the spatial pattern that is inherent in biogeographical data, resulting from either biotic processes or missing or misspecified environmental variables. Including spatial dependence explicitly in a predictive model can be an efficient way to improve model accuracy with the available data. In this study, model residuals were interpolated and added to model predictions, and the resulting prediction accuracies were assessed. Adding kriged residuals improved model accuracy more often than adding simulated residuals, although some alliances showed no improvement or worse accuracy when residuals were added. In general, the prediction accuracies that were not increased by adding kriged residuals were either rare in the sample or had high nonspatial model accuracy. Regression interpolation methods can be an important addition to current tools used in predictive vegetation models as they allow observations that are predicted well by environmental variables to be left alone, while adjusting over‐ and underpredicted observations based on local factors.     

空间功能视角下的公共服务对房价的影响——以成都市为例

房价的快速上涨和城市内部房价的巨大差异引起社会广泛关注,调控房价,防止局部区域房价过热势在必行。本文从城市空间功能的视角出发,以成都市2016年房价为例,基于地理探测器分析公共服务对房价的影响。结果表明：成都平均房价为8480元/m²,并从市中心沿交通环线和放射状干线同时向郊区递减,形成圈层加放射格局,总体上呈现西高东低、南高北低的特点。公共服务(主要包括医疗、金融和教育服务)对房价的影响以第三圈层和西南方最为显著,且高于城市层面上整体的影响。公共服务对房价的影响显著受不同区域的空间功能差异的影响,公共服务和空间功能差异会加剧房价的分异格局,并推动局部房价过热。因此,显著地受到在房价调控中,不仅要有传统的金融、经济政策,还要注重空间功能和公共服务的优化。     

生产性服务业发展的动力机制与空间效应研究进展

伴随着全球生产方式从“福特制”向“后福特制”的转变,生产性服务业逐渐取代制造业成为“后工业社会”区域经济增长和城市体系重构的主导产业。本文梳理了国内外相关文献,并结合国家自然科学基金青年项目“政治经济学视角下中国生产性服务业发展的多层级动力机制及其区域城市化效应”的研究成果,对已有理论及其在中国的适应性进行讨论。结论为：①中国生产性服务业在时空演变态势上既呈现出与西方发达国家同期发展阶段趋同的特征,也具有自身独特的发展路径;②转型期政府—市场、政府—企业、中央—地方等关系,决定了政府对经济的调控程度以及资金、土地和劳动力等要素市场的发育程度,形成了中国生产性服务业发展与西方国家不同的动力机制。③中国生产性服务业的增长和集聚促进了巨型城市区域的发展,改变了城市体系的组织模式,但有别于西方的是,中国生产性服务业的空间效应需考虑生产性服务业与制造业联系的影响。     

基于兴趣点（POI）大数据的东北城市空间结构分析

以东北三省36个城市为研究区,利用400余万条兴趣点行业分类大数据,采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制。研究发现,东北城市要素显著集聚,城市内部空间结构呈现集中团块型、分散组合型、线型、放射型特征以及多元复合类型;第二产业和房地产业呈现郊区化特征,各行业发展方向与东北大区域的经济轴线一致,多数行业尚未形成专业化功能区;第二产业与房地产业的离心发展对集中团块型城市的塑造作用不强,但对分散组合型城市空间结构的贡献较大。线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集。     

Use of Geospatial Data and Technology for Wilderness Search and Rescue by Nonprofit Organizations

Geospatial data and tools are key in locating lost or missing persons in as short a time as possible. In this study, we used a geographic information system (GIS) to analyze four years of search and rescue (SAR) mission data from Colorado to determine the appropriate use of GIS for volunteer-based SAR organizations with limited resources and GIS expertise. GIS can provide more sophisticated analyses of geospatial data than simple mapping technologies, but our findings indicated that complex spatial analysis might not be required on all missions, because the majority of missions were completed within six to ten hours. Instead, new technologies such as tablets with mapping software and online GIS systems that provide quick and easy access to up-to-date geospatial data such as imagery offer capabilities that could improve mission planning. Here we provide a framework in which SAR missions can apply geospatial technologies to aid with missions, identify critical “hotspots,” and enhance postanalysis and training. The work here is highly applicable for nonprofit SAR groups when deciding on what GIS technologies to consider for their areas.