遥感视角下的粤港澳大湾区城市化进程及其生态质量演变EI北大核心CSCD

城市化及其生态效应已成为生态文明建设的核心。本文以粤港澳大湾区(GBA)为研究区,以1987—2017年的Landsat系列影像和社会经济数据为主要数据源,综合遥感、景观生态学及GIS技术,揭示了大湾区尺度的城市扩张的时空特征、城市尺度的城市扩张异质性及协调度,厘清了粤港澳大湾区与其他3个世界著名湾区(纽约、旧金山和东京湾区)城市群演变差异;与此同时,构建了综合生态质量评价指数(CEEI)分析了大湾区城市扩张背景下的生态质量演变规律及其驱动力,并提出了湾区城市群规划及生态保护策略。     

基于时空大数据的粤港澳大湾区城镇群结构研究

粤港澳大湾区是中国重点建设的战略区域,其协同结构的有效认知是打造世界级湾区的核心研究内容。作为一种重要的城镇群发展模式,大湾区内部具有复杂的城镇协同关系,这一关系充分体现在城镇间的人群流动特性上,而跨城职住迁徙是区域人口流动的一种直观、稳定的表现,基于高精度跨城职住迁徙数据开展湾区协同结构的认知意义显著。文章在总结归纳国内外湾区协调发展研究、跨城职住综合应用研究的基础上,基于百度地图所识别的跨城职住时空大数据开展了粤港澳大湾区协同认知方法的研究与实践。研究构建了跨城职住交换网络,以统计单元为网络节点、以交换流量为连接权重,从加权连入连出度占比、加权中心度、迁徙平均距离3个方面认知跨城职住关系。研究进一步结合经济数据展开城镇群协同关系的聚类分析,将大湾区内各空间单元归纳为交流中心单元、优势单元及其特例、待发展单元、输出型单元、输入型单元6类。研究结果发现,当下粤港澳大湾区构建了广州—佛山、中山—珠海、深—莞—惠3处交换结构异质性组团,多中心发展结构明显。同时湾区协同不均衡的问题仍然存在,各类协同特征单元呈显著的圈层结构分布,东西岸城镇交换关系差异明显。最后,本文结合大湾区区域综合结构特征以及大湾区相关规划政策空间布局特征,阐述了大湾区内城镇群结构的发展状态、发展问题以及未来方向。指出未来粤港澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制优势,解决区域内东强西弱、周边滞后、核心北移等结构问题。梳理各类单元间的合作模式,强化协同网络中优势空间单元的贡献程度,巩固交流中心单元的参与程度,避免极核同周边形成单向的输入输出,充分利用广阔的湾区腹地促进区域功能的循环与互补,以期为粤港澳大湾区的协同发展提供支持。     

粤港澳大湾区建成区扩张时空特征分析

本文首先基于1992-2019年的夜间灯光数据(DMSP-OLS、NPP-VIIRS),参考粤港澳大湾区建成区面积数据,对比确定灯光阈值,提取出大湾区建成区边界;然后从扩张模式、扩张速度、扩张程度3个方面定量分析了大湾区建成区扩展时空特征;最后结合景观生态学方法分析了大湾区建成区扩展的时空格局特征。研究表明:①粤港澳大湾区城市群重心1992年位于东莞市内,2019年迁移至广州市,形成了以广州市为中心的珠三角地区发展核心区域;②整区扩展区域一体化,蔓延速度有所下降,蔓延程度增强,珠三角地区向周围城市的辐射能力不断增强;③城市扩展主要以珠三角地区为中心沿交通线呈倒"V"发展。     

粤港澳大湾区土地覆盖及景观格局时空变化分析

粤港澳大湾区已成为世界级城市群为目标的特大城市群。本文利用多期遥感数据,并结合景观格局指数研究大湾区2000—2020年的发展规律。结果表明:①大湾区主要的土地覆盖类型为林地、耕地与居住及建设用地,3种地类总占比多年来均在80%以上;②大湾区的居住及建设用地在20年间增长了115.21%,面积达到9 183.47 km²,是大湾区内面积增长最多、变化速率最快的用地类型;③大湾区内的景观格局破碎度、斑块密度不断降低,景观聚集度与景观丰富程度不断升高,区域景观格局分布状况日趋合理。     

粤港澳大湾区旅游景点可达性时空格局演变

粤港澳大湾区以打造成世界级城市群为目标,在大力发展区域经济的同时,也十分重视旅游业的发展.其中旅游景点可达性,是制约旅游经济区域平衡发展和可持续发展的一大难题.为促进粤港澳大湾区旅游交通的便捷程度,推进粤港澳大湾区旅游业一体化发展,本文以粤港澳大湾区为研究区,以研究区内的国家A级景区为研究单元,采用最短时间成本距离模型...     

一种顾及人口迁徙特征的COVID-19疫情时空分布规律研究

新型冠状病毒的传播与人员流动情况密切相关,越是人口稠密、人员流动性强的地区,其疫情大规模暴发的风险越大。以江苏省为研究区,基于各地市卫健委公布的疫情数据和百度慧眼迁徙数据,使用时空分析方法,对江苏省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情进行了回顾,探讨了江苏省COVID-19疫情发生的时空规律,在此基础上发现病例较多城市的特点为人口基数大、人员流动性大;疫区人口迁徙和疫情扩散强相关;建议进行疫情防控大数据平台建设,及时追踪疫情发生、传播的路径和趋势,精准挖掘高危人群的活动轨迹,做到精准社区防控。     

基于多时相遥感影像的城市群扩张特征分析

基于遥感影像数据,对粤港澳大湾区的城市群扩张特征进行了对比分析,结果表明:广州、东莞和佛山3个地区的城市扩展面积最大,而澳门地区的城市建设用地比重增长幅度最快,达到36.74％;澳门地区城市扩张为快速,东莞、深圳、中山、珠海、佛山5个地区为中速,香港、惠州、江门、肇庆四个地区为缓慢,整个大湾区城市扩张属于低速;研究区的城市扩张以边缘模式为主,填充式和飞地式为辅,各扩张模式下均以占用林地和耕地为主.     

粤港澳大湾区红树林长时间序列遥感监测

随着遥感数据量的爆发式增长,对变化过程分析的精细化要求与本地算力不足之间的矛盾日益突出。GEE（Google Earth Engine）地理云平台的出现,解决了用户算力紧张的行业痛点。本文以粤港澳大湾区为研究区,在GEE的支持下,构建1987年—2020年年度湿地分类数据集,分析大湾区红树林的时间阶段性特征和空间扩张过程,结合连续长历时分析对变化时间点的准确识别,揭示了保护区设立与滩涂造林等工程在红树林保护与修复中的积极成效。主要结论有：（1）截止到2020年,大湾区共有红树林2174 ha,81%的红树林集中在深圳湾、淇澳岛和镇海湾;（2）大湾区的红树林经历了由平稳发展（1987年—2003年）到快速增长（2003年—2020年）的变化过程,其主要增量来源于镇海湾（40%）和淇澳岛（28%）;（3）淇澳岛和镇海湾的红树林仍处于快速增长期,但淇澳岛增速最快,从2002年至今面积翻了30倍,深圳湾则在早期的快速增长（1987年—2009年）后进入平稳期（2009年—2020年）;（4）由于保护区设立时间较早,深圳湾成为大湾区唯一一个形成稳定核心区的红树林分布区,镇海湾虽然拥有最大的红树林面积,但林道狭窄,景观破碎,生态系统反而更加脆弱;（5）设立自然保护区和滩涂造林都对红树林面积增长起到了积极作用。本研究为大湾区海岸带湿地生态系统保护与修复提供科学的证据支持,对沿海生态屏障建设具有一定的指导作用。     

粤港澳陆海统一似大地水准面模型构建与分析

采用75 251个重力点数据和221个GNSS水准资料,以SGG-UGM-2地球重力场模型作为参考重力场,由Stokes-Helmert凝集法计算了2′×2′格网粤港澳似大地水准面模型(模型2021),实现了陆海一体、覆盖粤港澳全域的高程基准统一。经精度检验及新旧模型差异分析,模型2021有效覆盖粤港澳全域及领海基线内海域,外符合精度从原有的±4.8 cm提升到±2.9 cm,其中,粤港澳大湾区模型精度达到了±1.8 cm,粤北山区、粤东沿海区域精度显著提升。     

高分辨率人口空气污染暴露GIS空间区划研究

集成大气污染扩散模型、GIS空间分析及人口动态制图模型(PDMM)实现了高空间分辨率空气污染浓度和人口空间分布模拟,通过构建人口空气污染暴露相对风险评价模型实现了人口空气污染暴露程度的空间格局划分.研究结果显示,空气污染浓度与人口空气污染暴露相对风险评价模型两种方法生成的人口空气污染暴露评估结果差异较大.研究结果揭示,前者在区域人口空气污染暴露评估中存在缺陷的同时(如无人居住的SO2高浓度区被误判为人口SO2污染暴露高风险区),也肯定了基于后者得到的人口空气污染暴露空间区划结果在区域空气污染暴露风险调控政策制定过程中的重要理论意义与实践价值.     

离散格网下的COVID-19隔离与收治人为防控措施模型

随着新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情在全世界的暴发,与疫情相关的研究不断增加,但目前的研究更多关注的是预测分析方面,与疫情防控措施有关的研究基本停留在统计学层面,且模型参数缺乏时空演变描述。为此,引入离散格网的粒度和边界虚实线分别描述物理隔离措施的松紧程度及相邻空间的联通性和隔离性,以病床收治能力与格网之间的空间自相关性为基础设计了离散格网下的医疗收治模型,进而利用LSEIR(logistic-susceptible-exposed-infected-removed)传染病模型构建了离散格网下的物理隔离与医疗收治人为防控措施模型,该模型为分析和评估物理隔离与医疗收治人为防控措施对疫情传播和防控的影响提供了一种有效的方法。分别以美国、德国、西班牙和英国的疫情初期数据模拟了中国武汉市COVID-19疫情的原始传播态势,通过对武汉地区疫情数据的实验分析可以得到,物理隔离措施对降低感染人群峰值、提前峰值拐点以及缩短疫情的持续时间有非常明显的作用;医疗收治措施在疫情初期可有效降低感染人群峰值,而对峰值拐点的提前和疫情持续时间的缩短没有较大影响;该模型能够从定量和定性两个角度实现物理隔离和医疗收治措施对疫情影响的量化分析与评估,具有较高的合理性和正确性。     

温州市新型冠状病毒肺炎时空分布格局演化分析

本文首先结合社交媒体信息和温州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）发展态势，获取疫情传播先验知识，进一步采用DBSCAN自适应聚类算法，分析温州市COVID-19时空分布格局与演化规律。结果表明：①温州市COVID-19易在20~59岁的青壮年人群，以及商业服务人员、农民和工人人群间传播；②我国针对人口流动采取的系列措施能够有效遏制疫情进一步蔓延，使得温州市聚类空间簇数量在时间上呈现先增加后减小的趋势；③温州市鹿城区银泰商贸附近、乐清市南部和瑞安市西部具有疫情扩散高风险，后期需增强防控力度。本文细粒度地分析了温州市疫情时空演化过程，能够更好地辅助温州市政府部门更精细地部署疫情防控措施。     

融合多源时空数据的城市火灾危险性评估

城市层面的火灾风险评估主要包括火灾危险性、危害性及救援能力等方面。本文选取火灾危险性评估进行针对性研究，在大数据思维的指导下，以相关关系代替因果关系，采用多源数据对评估指标权重、分值进行率定，得出福州市城区火灾危险性时空分布图。首先利用高德地图API对消防历史出警记录进行地址解析，将近万条火灾出警地址空间落点，获得福州市历史火灾空间分布；然后综合城市用地性质现状、用地开发性质、人口分布热力图等多源异构数据，探索其与历史火灾空间分布的相关性；最后以福州城区为例，初步实现具有充分数理支撑的火灾危险性评估方法，形成火灾危险性动态评估成果，为城市消防规划等提供支撑和依据。     

集成多源地理大数据感知城市空间分异格局

多源地理大数据为地理现象的分布格局、相互作用及动态演化提供了前所未有的社会感知手段。城市是人类活动最为集中的区域,产生了多种地理大数据,并支持对于城市空间的理解。城市内部的分异格局是城市研究和规划所要面对的重要议题,社会感知数据提供了从"人-地-静-动"4个维度刻画城市分异格局的途径。梳理了不同类型大数据对于表达这4个维度特征的支持,并借鉴"生态位"模型,通过一个实例研究展示了集成多源数据量化城市空间分异特征的应用,最后讨论了相关的理论问题。     

利用区域人群流动和新兴交通数据支持疫情防控

在传染病疫情早期,对出现疫情的地区进行及时管控、防止疫情跨区域传播,对于减少感染量、减轻疫区应对和救治压力、保障疫情期间社会经济平稳具有重要意义。防止疫情跨区域传播的前提是掌握现有病例在区域中的当前空间分布和预期空间分布。目前常用的人群流动数据仅能提供人群的长期驻留地点,而不能提供短期驻留地或者乘坐的交通工具信息,其对流动人群实际带来的疫情传播风险分布表征有一定的局限性。因此,有必要引入电子地图路径规划、列车班次数据等详尽的互联网交通数据,将人群的实际路径纳入对区域疫情分布的考量中。基于人群流动和交通信息,提出了使用时序分析和路径推断的区域疫情风险扩散分析和交通管制支持框架,以期提高应对传染病疫情的区域空间治理能力。在历史人群流动与现有病例分布的基础上,引入公路、铁路路径参数来推断流动人群对途经地区疫情的影响,以疫情初期的病例分布、人群流动和交通情况为例,对该方法进行了分析验证。结果表明,引入路径途经点参数能够明显提高利用人群流动数据拟合疫情空间分布的准确性。     

全球变化大数据的科学认知与云共享平台

本文是国家重点研发计划"全球变化及应对"专项之"全球变化大数据的科学认知与云共享平台"项目介绍。针对中国全球变化数据"数据海量、信息缺乏、知识难觅"的困局,项目力图通过联合中国对地观测领域、大气科学领域、气候变化研究领域的优势力量,建成具有中国特色的全球变化大数据共享平台,践行破除信息数据"深藏闺中"的壁垒。该平台将集大数据快速汇聚、大尺度产品快速生成、不确定性分析、大数据驱动的全球变化敏感因子认知于一体,一方面为中国全球变化研究提供中国区域最好的全球变化大数据集,另一方面为在国际相关活动中,掌握全球变化问题的主导权,发出中国的倡议与声音提供应有的支持。     

Spatial-temporal modeling of initial COVID-19 diffusion: The cases of the Chinese Mainland and Conterminous United States

COVID-19 outbreaks in China in late December 2019, then in the United States (US) in early 2020. In the initial wave of diffusion, the virus respectively took 14 and 33 days to spread across the provinces/states in the Chinese mainland and the coterminous US, during which there are 43％ and 70％ zero entries in the space-time series for China and US respectively, indicating a zero-inflated count process. A logistic growth curve as a function of the number of days since the first case appeared in each of these countries accurately portrays the national aggregate per capita rates of infection for both. This paper presents two space-time model specifications, one based upon the generalized linear mixed model, and the other upon Moran eigenvector space-time filtering, to describe the spread of COVID-19 in the initial 19 and 58 days across the Chinese mainland and the coterminous US, respectively. Results from these case studies show both models shed new light on the role of spatial structures in COVID-19 diffusion, models that can forecast new cases in subsequent days. A principal finding is that describing the spatio- temporal diffusion of COVID-19 benefits from including a hierarchical structural component to supplement the commonly employed contagion component.     

北京市新冠肺炎疫情信息平台的设计与实现

基于SuperMap iServer平台和天地图底图服务,建立北京市新冠肺炎疫情信息平台,通过将疫情信息细化到街道、乡、镇级别,实现了北京市疫情中高风险地区图、各区无新增病例分布图、各区累计本地确诊病例分布图、确诊病例市场分布图和核酸检测机构分布图等五类专题的查询和展示。通过建立每日更新的机制,及时向社会公众发布疫情信息,为疫情防控决策提供了参考和支持。     

基于GeoRaster的多源遥感数据存储研究

遥感数据源极大丰富,影像文件格式多样,组织方式也较复杂,如何采用统一的接口实现异构多源海量遥感数据的存储是一大难题。本文以多源遥感数据的存储为研究对象,在研究Oracle GeoRaster数据模型的基础上,设计了扩展的基于GeoRaster的多源遥感影像存储模型,利用java JAI与GDAL相结合,实现了多源多格式遥感影像数据的统一存储。     

面向重大公共卫生事件的位置服务技术——以COVID-19疫情为例

2020年初暴发的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情给全球人民生命安全和经济发展带来了严重影响。位置服务以庞大的地理空间信息数据库为依托,能向服务对象提供与地理信息相关的便捷、实时、精准的综合性服务,可很好地运用于紧急救灾、大流量人员追踪、复杂环境下的现场人员管控等事件中。事实证明,位置服务的优势特性在2020年春中国COVID-19疫情防控中起到了非常重要的作用。从北斗车联网平台、基于泛在定位的基础服务、时空大数据分析与疫情防控、智能导航机器人参与抗疫等多个方面阐述了中国COVID-19疫情下的位置服务应用。通过对这些应用及技术手段的分析总结,深化位置服务技术的内涵,可以为今后重大公共卫生事件的应急处置提供解决方案。