福建省晋江市城市热岛强度时空变化特征分析     

王可心  陈粲  包云轩  吕青  奴开 《热带气象学报》2019,35(6):852-864

利用传统的气象站法, 结合空间统计学方法(普通克里金插值法), 对福建省晋江市2010—2014年40个自动气象站逐小时温度资料加以计算处理, 分析了晋江市年、季、昼夜热岛强度时空变化规律。(1)晋江市年、季、昼夜热岛强度都呈带状分布, 等值线呈西南-东北走向, 年、季、昼夜变化趋势显著, 北部热岛强度高于南部。五年间热岛强度持续增强, 但增幅不大, 增速放缓。(2)城市化水平的提高, 会导致热岛强度高值出现季节提前, 故旅游区秋冬季热岛强度高于春夏季, 中心城区和产业经济区夏秋季热岛强度高于冬春季。(3)晋江市热岛效应昼夜空间分布格局差异性大, 夜间热岛强度显著高于白天, 最低值出现在14—16时, 中心城区和产业经济区最低值出现时间较旅游区略推迟, 三个功能区的最高值均出现在凌晨。   相似文献   

基于空间数据引擎构建GIS应用     

刘宏建  牛德力  周蓉 《测绘与空间地理信息》2006,29(2):119-121

以利用空间数据引擎构建GIS应用为主要研究内容,从体系结构、核心技术、工作流程等方面对该技术做了详细介绍,又以MapInfo Spatialware为例,给出了基于MapInfo Spatialware构建GIS应用的解决方案。  相似文献   

近十五年国内外城乡互动发展研究述评   总被引：27，自引：2，他引：25  

段娟  文余源  鲁奇 《地理科学进展》2006,25(4):118-128

城乡互动发展是通过资本、劳动力、物质、信息等社会经济要素在城乡空间的双向流动而 形成的一种空间关联的地域关系。在构建社会主义新农村与和谐社会的进程中, 开展城乡互动发 展的理论和实证研究, 有利于拓宽地理学的研究体系, 为新一轮的区域规划和城乡规划提供新的 研究架构; 有利于城市和乡村的共同发展和区域空间结构的整体优化。文章从内涵、内在机理和 驱动因素、模式、实现途径等方面总结了近十五年来国内外学者对城乡互动发展研究的主要成 果, 指出当前的研究大多倾向于定性化和静态层面的研究, 定量化研究和不同时空尺度的动态研 究还较为欠缺。因此, 加强城乡互动发展内在机理的系统解读、加强城乡互动发展时空演变机制 和规律的研究、深入开展我国不同类型区域城乡互动发展的模式和优化对策的研究将是该领域 亟待深入探讨的几大问题。  相似文献   

城市人口分布空间自相关的功率谱分析   总被引：13，自引：0，他引：13  

陈彦光  刘继生 《地球科学进展》2006,21(1):1-9

从理论上可以证明标准的城市人口密度负指数距离衰减模型本质上是一种空间相关函数,基于这种思想对Clark模型进行Fourier变换,可以导出城市人口密度的幂次频谱分布,且功率谱指数理应为β=2±。负指数与幂指数的这种变换关系暗示了城市地理系统简单与复杂的辩证关系。借助中国杭州市4年的人口普查资料转换的平均人口密度分布数据对上述推论进行检验,发现β渐进式趋近于2但并不约等于2。将β值进一步换算为人口过程的分维D和Hurst指数H,结果表明：城市人口具有长程负相关作用,但这种空间作用显示明确的局域化倾向。目前的城市形态演化模拟几乎无一例外地引入了长程作用,根据杭州人口分布的局域化特征,有关地理长程作用的假设和应用有必要重新探讨。  相似文献   

地学信息图谱时空维的诠释与应用     

陈燕  齐清文  杨桂山 《地球科学进展》2006,21(1):10-13

地学信息图谱所研究的地理空间规律和地理过程均具有一定的区域相似性, 故其在空间和时间上具有一定的区域特征,因此对地学信息图谱的研究均有空间和时间尺度方面的范畴。尺度是研究客体或过程的空间维和时间维。根据研究性质、研究对象的空间规模等方面的不同,地学信息图谱的空间尺度可分为大尺度、中尺度和小尺度;按研究的时间尺度不同,地学信息图谱的时间尺度可分为长时间尺度、中等尺度和短时间尺度。地学信息图谱的时空维是指地学信息图谱数据源的时空维或地学信息图谱可以表达的时空维,不同的时空维表达不同的特征和内容。  相似文献   

海啸灾害后印度尼西亚班达阿齐市的土地覆盖变化与海岸带区域规划     

Ernan Rustiadi  Dyah R. Panuju  B.H. Trisasongko  Ruchyat Deni Djakapermana 《地球科学进展》2006,21(2):192-200

2004年12月26日,由于欧亚板块的碰撞,40年以来最大的地震灾害发生在印度洋。地震诱发的海啸影响到Nangroe Aceh Darussalam省的许多城市,包括省会城市班达阿齐。在这地区共有超过12万人死亡,100万人无家可归。基于遥感数据的分析表明,有12万亩的土地受到了灾害。在班达阿齐市,鱼塘、住宅用地和保护区的变化是这一地区最显著的土地利用/覆盖变化,受灾前后这些用地类型的面积相应的变化了61.5%、57.8% 和77.6%。目前,印度尼西亚中央政府正在计划一个新的海岸带土地利用规划,在原来密集的海岸带建立一个缓冲区（约距海岸带2 km）。政府已经要求许多海岸带的社区代表与非政府组织参与到决策的过程中。 为了选择并采取最佳的土地利用方式,海啸灾害后的海岸带规划应该包括一些重要的基本要素。本研究主要关注作为该省社会经济活动中心的班达阿齐市。检测了由于海啸灾害造成的土地利用/覆盖变化（包括物理破坏）,特别是农业用地和居住区用地的变化,并且分析了受灾村落的不同类型及灾害对社会经济活动造成的影响。此外,还为政府以及当地居民在灾后的规划中选择更为可持续的空间布局方案提出了建议。  相似文献   

磁尾爆发性整体流与亚暴的关系   总被引：2，自引：2，他引：0       下载免费PDF全文

马玉端  曹晋滨  周国成  刘振兴  H. Reme  I. Dandouras 《地球物理学报》2006,49(3):609-615

利用星簇Cluster的三颗卫星(C1, C3和C4)在2001年和2002年的数据,研究磁尾爆发性整体流（BBF, Bursty Bulk Flow）事件及其与亚暴的关系. 三颗卫星可以同时观测到同一次BBF事件, 有时只有一颗或两颗观测到BBF,其原因有:（1）等离子体整体流的速度峰值满足BBF选取原则中的峰值要求, 但卫星的运行轨道不满足;（2）卫星处于所要求的区域内,等离子体整体流的速度峰值不满足;（3）中性片的复杂结构及其运动使得选取条件不能同时满足;（4）BBF空间分布高度局域化. 统计研究结果表明：单颗卫星观测存在局限性, C1、C3和C4卫星独立观测到BBF的持续总时间分别占它们联合观测到的5507%、7748%和5552%; 大部分亚暴爆发期间都能观测到BBF, 甚至在一次亚暴爆发期间观测到多次BBF; 少数亚暴爆发期间没有观测到BBF.  相似文献   

数字城市:智能城市的初级阶段   总被引：1，自引：0，他引：1  

史文勇  李琦 《地学前缘》2006,13(3):99-103

针对国内外数字城市研究和建设中的主要问题,介绍了全球化进程中正在兴起和汇聚的新技术———物联网与传感器网络、空间信息网格等为数字城市的演进提供的可行性。提出数字城市的发展必然导向智能城市,并将数字城市作为智能城市的初级阶段进行重新诠释;提出为了适应数字城市向智能城市进化,数字城市系统的构建必须满足开放性、易拓展性、可重用性、可动态适应的智能性等特征。  相似文献   

浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应   总被引：3，自引：1，他引：2  

陈晓艳  徐冬  黄睿  胡小海  黄震方  张郴 《地理科学进展》2020,39(9):1512-1521

论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。  相似文献   

Wall-to-wall spatial prediction of growing stock volume based on Italian National Forest Inventory plots and remotely sensed data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Spatial predictions of forest variables are required for supporting modern national and sub-national forest planning strategies, especially in the framework of a climate change scenario. Nowadays methods for constructing wall-to-wall maps and calculating small-area estimates of forest parameters are becoming essential components of most advanced National Forest Inventory (NFI) programs. Such methods are based on the assumption of a relationship between the forest variables and predictor variables that are available for the entire forest area. Many commonly used predictors are based on data obtained from active or passive remote sensing technologies. Italy has almost 40% of its land area covered by forests. Because of the great diversity of Italian forests with respect to composition, structure and management and underlying climatic, morphological and soil conditions, a relevant question is whether methods successfully used in less complex temperate and boreal forests may be applied successfully at country level in Italy.For a study area of more than 48,657 km² in central Italy of which 43% is covered by forest, the study presents the results of a test regarding wall-to-wall, spatially explicit estimation of forest growing stock volume (GSV) based on field measurement of 1350 plots during the last Italian NFI. For the same area, we used potential predictor variables that are available across the whole of Italy: cloud-free mosaics of multispectral optical satellite imagery (Landsat 5 TM), microwave sensor data (JAXA PALSAR), a canopy height model (CHM) from satellite LiDAR, and auxiliary variables from climate, temperature and precipitation maps, soil maps, and a digital terrain model.Two non-parametric (random forests and k-NN) and two parametric (multiple linear regression and geographically weighted regression) prediction methods were tested to produce wall-to-wall map of growing stock volume at 23-m resolution. Pixel level predictions were used to produce small-area, province-level model-assisted estimates. The performances of all the methods were compared in terms of percent root mean-square error using a leave-one-out procedure and an independent dataset was used for validation. Results were comparable to those available for other ecological regions using similar predictors, but random forests produced the most accurate results with a pixel level R² = 0.69 and RMSE_% = 37.2% against the independent validation dataset. Model-assisted estimates were more precise than the original design-based estimates provided by the NFI.  相似文献