城市空间结构对城市热环境时空异质性分布影响研究EI北大核心CSCD

城市热岛效应,即城区温度高于周边农村的现象,对社会、经济、环境和人类健康等产生诸多负面影响,全面探究影响城市热环境的驱动机制对于城市可持续发展有着重要意义。论文以吉林省长春市为例,综合利用多源遥感、气象站点、无人机测温、统计资料等数据,构建长春市城市精细化三维空间结构数据集和三维热环境数据库;使用定性与定量结合的方法,通过空间分析、三维模拟、统计分析等手段系统探讨了城市空间三维结构对于城市热环境时空异质性分布的影响;主要内容如下。     

基于GIS的城市人口空间分布模型与应用——以长春市区为例

本文主要研究城市人口空间分布模型在长春市区的应用,目的在于模拟长春市区人口的空间分布情况。本文参考前人研究的基于城镇面积的城市人口密度系数模型,同时考虑交通网对城市人口分布的影响,提出适合长春市区人口空间分布的模型,生成100m(100m网格的人口数据空间分布图。为验证该模型的准确性,将建模所得数据与人口统计数据以街道为单位进行对比,发现模拟结果与调查数据基本相符。     

江苏省人口分布的时空动态分析

为了探寻江苏省人口分布的时空动态特征以提供人口动态管理的决策依据,该文以2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查数据为基础,应用GIS空间分析功能结合人口地理学方法,对江苏省两次普查的人口分布特征进行分析。结果表明,江苏省人口空间分布不均,存在着苏南、苏中、苏北以及市县之间的差异;人口空间分布不均衡的趋势不断增强,市域与县域人口分布特征存在差异,人口分布呈现出由苏北向苏南转移的特点。     

遥感地表温度产品时空融合方法研究综述EI北大核心CSCD

受传感器性能的制约,利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率,而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势,获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品,从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入,地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性,而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区,对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结,系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用,并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别;最后,基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性,总结了该领域所面临的主要挑战,并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。     

GNSS-R潮位监测抗差估计EI北大核心CSCD

针对GNSS-R反演潮位过程中,由测站天线相位中心与潮位基准面高度的不确定性造成的误差,本文提出了基于抗差估计的优化方法。通过确定观测值的最优权重,削弱水面高度粗差反演值,求解高精度测站高度,进而提高GNSS-R反演潮位的精度。基于HNLC、SC02、TDAM、TPW2这4个IGS GNSS连续运行跟踪站的数据,进行潮位反演试验,结果表明,与传统反演方法相比,本文方法计算所得测站高度分别提升了1.01、1.31、16.2、1.22 cm,反演潮位的均方根误差分别降低了26.7%、34.4%、84%、31.6%。同时,还证明了本文方法求解出的自潮位基准面起算的测站高度,可应用于后续无验潮站或验潮站数据中断情况下潮位的反演。     

武汉市人口增长与空间分布格局演变

为揭示城镇化背景下武汉市人口时序增长趋势和人口空间分布格局演变特征,本文基于1990年第四次、2000年第五次、2010年第六次全国人口普查和2014年武汉市人口普查数据,运用统计学原理和GIS空间分析方法,分析了武汉市人口增长的时空变化规律;应用人口密度空间分布的数学模型,得到武汉市人口空间分布格局的演变趋势。人口增长研究表明:1990年以后,武汉市人口数量迅速增长,总体上形成了中心聚集、外围扩散的空间发展格局。空间分布研究表明:1)武汉市的人口密度分布更加符合Clark模型,主城区Smeed模型拟合效果更好。近25年来,武汉市城镇化进程迅速,人口向主城区聚集。随着时间发展,主城区逐步呈现初级阶段的郊区化。2)武汉市主城区人口空间分布已经出现多中心化的趋势,并且已经有两个街道发育成为人口次中心。研究结果可为武汉市人口相关决策的制定和城市结构调整提供参考依据,有助于认识我国中部崛起城市的发展规律,为其他城市的发展和规划提供参考和借鉴。     

精细地图融合手机信令的城市人口时空分布特征研究

针对城市人口时空分布研究中缺乏以精细地图数据为支撑的地理分析方法、不能真实反映人类活动目的等问题,提出了一种精细地图融合手机信令的方法。该方法以地图为智能底板,基于信令轨迹中的基站位置与精细地块的类型,通过空间计算和时间推理得到手机用户在每个时段的驻留地块以及驻留时长,建立基于精细地块的人口空间化模型;识别每个地块中的职住人口和短期到访人口,再汇总得到任意目标区域的实际服务人口总量及人群结构,分时段研究人口流动和聚集变化特征。经过验证,该方法提升了人口时空分布研究结果的真实性和实用性,弥补了手机基站定位与用户实际位置存在偏差且无法准确识别居民行为规律的不足,为城市人口精细化管理、重点区域人流监测与安全保障、优化公共资源配置等提供可靠的决策支撑。     

顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法EI北大核心CSCD

点状要素注记自动配置问题是数据可视化研究的难点之一。稠密型点状要素注记之间往往存在着较大的相关性和冲突性,从而导致注记效率低下及配置结果不合理的问题。本文通过充分挖掘稠密型点状要素的空间分布特征和注记相关性,提出了一种顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法。首先,充分挖掘点要素的局部空间分布特征和注记间的相关性构建注记关联度模型;其次,利用基于注记关联度模型的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行描述和分析,将单一数据集划分为若干个独立的子数据集,以消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;最后,利用点要素的局部空间分布特征和注记相关性构建基于增序注记关联度模型的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置的近似最优解。试验结果表明:在5%~40%注记密度下的点要素注记配置,新算法较传统元启发式算法的求解效率提高10.41%~28.92%,注记质量评价函数值下降5.5~35.9,有效提升了点要素注记配置的效率和质量。     

人群时空行为与城市昼夜人口空间集聚分析——以武汉市为例

城市是人口和资源在时空上的聚集,昼夜人群空间集聚是其中最基本、最主要、最频繁的人口时空变化模式,是理解城市复杂演变的基础微观机制。由于缺乏先进的技术手段,往往无法真实地记录和量测城市人口的个体流动与整体趋势,人们对城市昼夜人口空间集聚的了解仍然十分有限。本文基于城市人群时间地理特征,从城市大数据中挖掘并模拟城市人群的社会时空行为,在此基础上计算并分析城市昼夜人口集聚时空分布。对武汉市主城区的昼夜人口集聚分析表明：(1)人口密度与分布面积具有幂律关系,符合Clark模型;(2)傅里叶变换可有效地揭示人口分布空间变化的主方向和延伸程度;(3)中心城区夜间人口较白天人口分布更为集聚,研究区昼夜间人口流动主要以城区内部流动为主。归纳出城市昼夜人口集聚差异具有5种模式：交通线、三明治、光晕、椒盐和单体模式,这些模式与城市演化及空间格局有密切关系,其中交通线模式是研究区人口昼夜差异最大的一种模式。     

基于地统计的江苏省人口分布的最优估计研究

为了寻求一种人口分布的最优估计模型,提高人口分布的拟合效果,文章以2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查数据为基础,以ArcGIS强大的空间分析功能为依托,采用不同的地统计分析模型对江苏省两次普查的人口密度数据进行探索性数据分析,并从中选择最优模型进行克里格插值。结果表明,两次普查间江苏省人口分布整体格局变化不大,但呈现出各地区的整体密度不断增大、空间分布"两极分化"、人口分布重心逐渐南移等特征。     

多智能体的城市精细尺度人口估算模型

针对传统人口空间化模型普适性较差,且数据处理较依赖人工操作等缺陷,该文提出了一种基于多智能体模型从微观个体的居住选择入手,在以往学者研究的基础上同时考虑居民居住建筑的内、外部环境因素模拟人口居住空间分布。创新性地以人口智能体为中心,结合GIS利用地理国情数据、POI兴趣点数据、夜间灯光数据、遥感影像数据来模拟居住环境,将心理学和经济学观点引入到智能体对居住地选择的决策行为中,结果表明,基于建筑物内、外部环境的多智能体人口空间分布模型,可以获取高空间分辨率的人口分布情况,且更接近于实际人口分布。     

基于城市布局要素的人口数据空间化研究

人口信息只有通过基础地理空间信息这座桥梁实现空间分布化以后,才能与其他社会经济信息融合贯通,更准确地反演客观现实的过去、模拟现在和预测未来。本文通过建立包括建筑条件、交通条件、公共服务设施条件、就业条件、环境条件、限制条件等内容的城市空间布局要素因子库,并对各因子与人均住宅建筑面积的相关性进行分析,以其归一化相关系数作为定量分析的权重系数,最终实现北京市现状人口以居住用地为单元的空间分布,是研究人口空间单元分布规律和实现现状人口空间化分布的一种尝试。     

时空数据挖掘综述

本文系统阐述了数据挖掘、空间数据挖掘、时空数据挖掘的发展历程,接着介绍了数据挖掘的相关概念,给出空间数据挖掘和传统知识发现的异同;然后对空间数据挖掘的基本方法与技术进行综述,在总结当前研究成果的基础上,阐述了空间、时空数据挖掘面临的难题;最后探讨了时空数据挖掘的发展方向和研究热点。     

Estimation of a continuous spatio-temporal population model

In this paper we propose a continuous spatio-temporal model that describes population change in a region in terms of population growth, migration drift towards regions with better economic or climate conditions, and population diffusion from more populated to less populated areas. Finite-differences are used to approximate the space and time derivatives. The model is estimated by using population data from the US census corresponding to the period 1790–1910. People tend to migrate from east to west, and to relocate towards regions with lower precipitation levels and more abundant coal and iron resources. Also population growth tends to be larger in zones with higher precipitation levels and higher temperatures.     

城市防空人口疏散网络模型研究

人口疏散是现代城市防空的基础工程,是一个庞大的系统工程。本文从地理网络的视角,并根据人口疏散网络建模的思想,对疏散网络元素进行了系统分析,构建了疏散网络的概念模型;利用动态分段技术下的结点—弧段模型对网络元素进行了逻辑表达分析,在此基础上设计了疏散网络的逻辑模型。