基于互补相关理论的塔里木河流域实际蒸散发时空变化及影响因素分析

基于1961-2013年塔里木河流域26个气象站逐日观测资料及阿克苏河流域与和田河流域水文站逐日径流资料,采用基于互补相关理论的平流-干旱（advection-aridity,AA）模型,计算并分析塔里木河流域实际蒸散发（ETa）时空变化特征,研究ETa与下垫面供水及气象要素的关系,探讨塔里木河流域ETa变化的可能原因。结果表明：（1）ETa与潜在蒸散发（ETp）呈现良好的互补关系,AA模型能够用来估算塔里木河流域的ETa。（2）塔里木河流域多年平均ETa为252.0mm·a^-1,1961-2013年呈现先增后减（以1996年为转折）、总体增加（11.1mm·（10a）^-1）的趋势。ETa在1990s最高,1980s次之,随后为2000s、1960s、1970s。各季节ETa大小为：夏季> 春季> 秋季> 冬季。（3）塔里木河流域ETa在源区较高,流域中部和东南部较低;流域大部分地区ETa呈显著的增加趋势。（4）1961-2013年,流域ETa的增加主要由下垫面供水条件（径流和降水）以及实际水汽压的增加引起;1997年后ETa的减少是由径流和实际水汽压的减少所致。     

基于时间序列聚类方法分析北京出租车出行量的时空特征

受城市资源配置、区域功能分化的影响,城市中居民的出行往往呈现出特定的模式和规律,而这种出行模式的背后反映出城市的功能结构。城市车辆GPS导航的广泛使用,以及车辆轨迹数据的大量获取,为分析城市居民出行模式及理解城市功能结构提供了数据支撑。本文以道路分割城市得到的地块为研究单元,利用北京市一个月的出租车轨迹数据,对北京居民的出行模式及城市功能格局进行分析。在轨迹数据分析中,本文从轨迹数据中提取每个地块的出行量时间序列信息,然后采用结合时间序列距离度量和时间序列自身相关性的聚类方法,对出行量时间序列数据进行聚类分析,从而研究乘客出行的时空分布特征,最后结合北京市POI数据,探讨了不同区域乘客出行规律和区域功能类型的相互关系。结果表明,出租车出行量时间序列模式在工作日和周末间存在明显差异。此外,工作日的2个出行高峰与通常的通勤早晚高峰不同。由出行量所得的区域聚类结构,除具有重要交通枢纽功能的地块外,总体上以市中心为圆心大致呈同心圆分布,且距离市中心越远出行量越小。研究结果对于分析北京市居民出行行为、辅助城市交通规划具有一定的意义。     

1960—2012年内蒙古降水集中度和降水集中期时空变化

利用内蒙古46个气象台站1960-2012年逐日降水数据,以表征降水年内分配非均匀特征的降水集中度(PCD)和降水集中期(PCP)指标,分析了内蒙古降水年内时间分配特征及变化趋势。结果表明:(1)近53 a内蒙古PCD平均值为0.70,呈显著减少趋势。PCP平均值为194.65°,呈不显著的提前趋势。(2)PCD高值区在阿拉善高原、锡林郭勒高原东部、呼伦贝尔高平原、大兴安岭以东地区,低值区在大兴安岭北部、乌兰察布高原、鄂尔多斯高原。全区PCP则以192°等值线为界,表现出西晚东早的空间分异格局。(3)PCD普遍呈下降趋势,以呼伦贝尔高平原、乌兰察布高原减小趋势最显著。PCP也以提前趋势为主,贺兰山、乌兰布和沙漠一线以东地区为主要的PCP提前区。(4)各站PCD与年降水量均为正相关,通过显著性检验的站点占到了60.8％。PCP与降水量的相关系数较小,显著相关的地区仅占到全区的34.7％。     

移动对象多种运动参数在轨迹分类的应用

轨迹分类是以训练轨迹的特征来预测未知轨迹的类标签,可进行可疑车辆识别、非法渔船检测和交通模式检测等重要应用。当前大多数轨迹分类方法只考虑速度和加速度这2个运动参数,且只利用简单的统计量（如均值、中值、最大值）,不能充分挖掘轨迹的潜在特点,导致分类精度不高。针对该问题,本文在总结相关文献的基础上,提出一种基于移动对象运动特征的轨迹分类方法。针对速度、加速度、曲率、方向和转角这5个运动参数,利用偏度系数、峰度系数、变异系数和时间序列分析其中的自相关系数等,提取有区分力的全局运动特征;并从分割后的子轨迹中提取局部运动特征。对于方向和转角,引入方向统计学对其运动特征进行精确计算。实验表明本方法在船舶、野生动物和飓风数据集的分类精度达到了100%、80%和71.43%,实验验证了本方法构建的运动特征,在不同数据集下有效可行。     

基于巡回的北京市居民出行时空间决策的社区分异

国内以往关于城市空间结构与居民出行行为之间关系的研究主要建立在出行角度的分析之上,以巡回作为基本单元,从出行决策视角探讨居民出行时空间决策社区分异的研究尚少见报导。利用2007年北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,构建基于巡回的出行时空间决策概念模型,并采用嵌套Logit对北京市居民工作日出行时空间决策的社区分异进行探讨。结果表明:居民巡回类型决策的社区分异较为显著,但会随出行目的变化而发生较大变化;巡回中主要活动起始时间决策的社区分异并不显著,但起始时间与活动类型存在较强的内在联系;出行距离及交通方式决策的社区分异较为显著,对单位社区及政策性住房社区应给予更多的研究和关注。     

基于双效机制的时空数据模型研究

地理特征对象是时空数据组织的基本单元,而事件是导致时空数据发生变化的根本原因。在分析、借鉴前人的时空数据管理方法的基础上,通过分析事件驱动的特征对象数据存储与管理机制,提出了一种基于特征和事件双效机制的TG IS时空数据模型。同时结合土地利用的时空数据特点,设计了基于该模型的时空数据的快速索引机制和时空数据库。实际运行表明基于该模型的TG IS系统设计方案能高效、快速、全面地实现时空数据的存储、管理和分析。     

GIS时空数据模型在城市地下管线数据库中的应用

城市地下管线信息的动态增加、变更、废弃等导致了地下管线信息管理与信息系统开发的复杂性与难度。本文针对管线信息的时空特性,给出了一个图形与属性一体化存储的面向对象的GIS时空数据模型,很好地解决了城市地下管线数据的动态更新、历史信息管理、现状查询分析等难题,并对数据库的设计进行了较详细的描述。该模式对大中城市综合地下管线系统的建设具有很好的借鉴和指导意义。     

河南省县域就地城镇化时空演变与影响机理研究

中国的就地城镇化被视为城乡界限淡化条件下人类聚落系统发生重大改变的证据之一。已有文献大多局限在城乡二元分析框架内,本文基于城乡界限淡化的背景建立县域就地城镇化模型,对河南省108个县市2006—2016年就地城镇化水平的整体格局、空间聚类和热点区域演化进行分析。研究结果显示：① 河南省大多数县市就地城镇化水平有了明显提升,但大部分县市仍处低水平发展阶段,就地城镇化水平相对差异呈扩大趋势。② 河南省就地城镇化空间演化特征明显,“L”形豫北-豫东板块就地城镇化先行区凸显,豫西整体城镇化水平虽低但发展后劲足,连片发展态势明显。③ 河南省县域就地城镇化全局自相关性十分显著,空间聚集倾向和空间近邻效应日益显现,但仅出现了小范围的高聚类区和低聚类区。④ 河南省县域就地城镇化的热点区、冷点区分布格局变化较大,但次冷区和次热区基本保持稳定状态。⑤ 基于极大似然估计的实证检验结果表明,基础设施建设水平、城镇就业规模、人口规模和财政支出水平等是影响河南省县域就地城镇化水平的重要因素。基于上述研究结论,本文提出应从加快推进户籍制度和就业创业制度改革、完善农业土地流转和征地补偿制度、加快城乡结合部新型农村社区建设等方面提升就地城镇化建设质量和水平。     

山东省基础教育师资配置的时空格局与影响因素

以师生比为衡量指标,采用标准差、变异系数及探索性空间数据分析等方法对2000—2019年山东省基础教育阶段师资配置的时空格局与影响因素进行分析。结果表明:2000—2019年山东省小学师生比呈平缓波动趋势,中学师生比总体呈现上升趋势,且具有明显阶段性特征。山东省小学师生比空间过程呈现由“极核式”向“条带式”演变特征,高值区具有明显中心外围的圈层结构特征,鲁西南、鲁西北及鲁东南形成了低水平塌陷区;中学师生比空间上呈现不均衡向均衡迈进的趋势,高值区由多核心演变为单核心结构,低值区连片分布于鲁西南、鲁中、鲁东南及鲁北地区,且呈现半环带状圈层结构特征。山东省中小学师生比存在显著的空间俱乐部趋同特征,高值先导区以山东半岛为主,低值陷阱区分布于鲁西南和鲁北部分地区。教育政策与制度、人口结构变动、区域发展不均衡、空间近邻效应是基础教育师资配置差异的重要原因。     

中东地区恐怖主义指数时空演变及其影响因素的时空异质性

恐怖主义指数是评判恐怖主义风险的重要指标,剖析中东地区恐怖主义指数时空演变及其影响因素的时空异质性,对推理与解析恐怖主义发展趋势及其成因的时空分异具有重要意义。基于GTD数据库,计算恐怖主义指数,对中东地区各国恐怖主义风险进行量化评估,并结合统计指标进一步分析该地区恐怖主义指数的时空演变特征,采用OLS、GWR和GTWR模型解析诸多因素对该地区恐怖主义指数的作用模式。研究表明：（1）1995年至2016年期间,中东地区大部分国家恐怖主义风险逐步提高,且恐怖主义风险表现出一定的空间扩散趋势。（2）相比于OLS模型及GWR模型,GTWR模型解释度及拟合效果均明显增高,说明时空效应对各类因素均存在一定的影响,即各影响因素对中东地区恐怖主义指数均表现为时空非平稳作用模式。（3）通过综合分析各模型回归结果,民族宗教因素为导致中东地区恐怖主义指数发生时空变化的主导因素。