GPS用于地面沉降观测时间的探讨

通过分析已有监测数据,对比相同观测条件下不同观测时长的数据解算结果,验证了监测时长对监测结果的影响,提出了有利于地面沉降监测的最优观测时长,为制定下一步的监测工作方案提供参考。     

20世纪90年代中国城市效率的时空变化

尝试采用DEA测评中国202个地级及其以上城市的效率,进而探索中国城市效率在1990~2000年间的时空变化,结果发现：目前中国城市效率较低,而且呈现与三大地带经济发展格局和城市行政等级相一致的空间格局。另外,进一步把城市效率分解为规模效率、利用效率和纯技术效率,发现中国城市的利用效率和纯技术效率普遍较高,但规模效率是影响中国城市效率空间格局和时空变化的主要因素;正是由于规模效率在1990~2000年的下降抵消了利用效率、纯技术效率上升所带来的影响,造成目前中国城市效率普遍较低。因此,从规模效率的角度看中国城市目前还具有很大的发展潜力。     

基于城市夜间灯光数据的中美两国城市位序规模分布对比

工业革命以来,人类开启了大规模的城市化进程。城市随着交通和通讯技术的发展不断突破原有的规模限制,城市规模不断变大。以人口为指标的城市规模分布服从齐普夫法则。不同城市化发展阶段,其城市位序规模分布存在差异。城市夜间灯光数据一般可用来衡量城市的经济活动、建成区面积、人口密度、发展水平等。本文以同源的城市夜间灯光数据代表城市规模,在国家尺度和省州尺度研究中美两国城市规模位序分布,并比较其异同。研究表明,在国家尺度,2013-2016年间,中美两国城市规模均变得集聚,而中国城市规模分布比美国更为分散,齐普夫指数相差约0.1。在省州尺度,不同省州的城市规模分布存在差异,中国和美国分别有44%和84%的省份或州的齐普夫指数大于1,中国城市规模分布分散型省份占一半以上,而美国的集中型的州则占有84%,总体而言,中国城市的规模分布更为分散。中美两国高位序城市实际值远低于拟合值,理论上仍然具备很大的发展潜力。中国高位序城市需要进一步提高城市经济活动的聚集程度,使得城市规模体系更趋完善与成熟。     

夜间灯光数据在不同尺度对社会经济活动的预测

以广东省为研究范围,采用双对数线性回归模型、香农信息熵模型和差别指数模型,从21个尺度分析NPP-VIIRS夜间灯光数据与经济普查数据中的企业数、企业从业人员数、营利收入以及资产总值的相关性。结果显示:①夜间灯光数据对经济活动的预测精度随尺度的增大而提升,在预测能力上,城市尺度高于镇街尺度,镇街尺度高于500 m网格尺度。②在更为精细的19个网格尺度分析中发现,1 km网格尺度出现预测精度的显著提升,在10 km网格尺度预测精度提升相对较高并达到了0.69,在35 km网格尺度预测精度开始趋于稳定,不再随着网格尺度显著增长。③在0.5～50 km网格尺度之间,网格尺度越精细,产业类型越呈现单一和不均衡分布的发展特征。随着网格尺度的增加,研究区内的产业类型越趋于多样化和均衡分布的发展特征。     

基于遥感解译的中国农房空间分布特征分析

中国农房分布研究是乡村振兴的基础性工作之一。本文利用Mask R-CNN深度学习框架,采用亚米级遥感影像,基于中国各省农房的人文地理特征,分省训练出适用于本地的农房遥感解译模型,共识别1484个县的1.54亿栋农房,总建筑面积达298.2亿m²,创建出以单体农房为基础的多尺度中国农房数据库。本文分别以县域、镇域和聚落为单元进行农房密度分析：县域单元的农房密度呈现“东密西疏”的分布特征,与胡焕庸线揭示的人口分布格局相符;镇域单元的农房密度沿三大地形阶梯自西向东递增,分布从集中走向平均,与农业区划的农业生产力、地形地貌特征高度耦合;聚落单元的农房分布则呈现“南密北疏”特征形态,与气候条件、地形地貌、人均耕地等相关联。中国农房数据库的建设将为“可计算的”乡村研究奠定基础。