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41.
在中国制度差异显著与目前区域发展不平衡不充分的现实下,经济地理学与制度相结合的研究显得尤为必要。通过系统地梳理经济地理学与制度的关系发现,经济地理学与制度在历史上存在先分离后融合的情况,并且目前经济地理学与制度研究结合态势不容乐观,制度研究在本体论、方法论、时间维度、空间尺度、研究方法等方面仍然存在不足。通过文献梳理与理论分析,认为经济地理学的制度理论应基于演化经济地理学进行建构,并提出了建构的方向:1)以系统论、层级观为指导,注重构建制度的层级结构;2)以反还原论为基础,寻求方法论的突破;3)借助演化的思想与路径依赖理论,强调时间在制度系统中的作用;4)加强对各空间尺度的制度研究;5)注重工具方法的借鉴与创新。 相似文献
42.
针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007-2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明:本文解算的地心运动在Tx、Ty和Tz方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;Ty和Tz方向长期变化趋势较Tx更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在Tx和Ty方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。 相似文献
43.
食物系统认知进展及其地理学研究范式探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
食物关系国计民生,中国食物系统面临诸多挑战,耕地资源趋减、环境压力临界、农业劳动力流失、消费需求快速转型等对食物系统功能提出更高要求,地理学的综合性和系统性思维为应对这些问题提供了有效的工具和视角。尽管食物系统得到世界银行、联合国粮农组织以及其他国际各方的高度关注,但目前国内对食物系统的研究却严重不足。论文对食物系统的认知进展进行了深入分析,归纳了食物系统的概念认知历程、类型、特征,梳理出食物系统的研究脉络,包括从“概念”存在到“方法”存在、从线性认知到系统认知、从经济活动到食物景观、从现象描述到时空嵌入等,以此凝练出食物系统的核心内涵与认知进展;在科学哲学范式、人地关系范式、空间范式和系统科学范式指导下,论文遵从“格局—结构—过程—机理”由表及里的研究脉络,进一步探讨了食物系统的时空格局、要素结构、演化过程和发展机理,尝试构建了食物系统的地理学研究范式,研究结论旨在为推动食物系统视角基础研究和实践应用提供参考和借鉴。 相似文献
44.
合理构建PM2.5浓度预测模型是科学、准确地预测PM2.5浓度变化的关键。传统PM2.5预测EEMD-GRNN模型具有较好的预测精度,但是存在过于关注研究数据本身而忽略其物理意义的不足。本研究基于南京市2014-2017年PM2.5浓度时间序列数据,分析PM2.5浓度多尺度变化特征及其对气象因子和大气污染因子的尺度响应,基于时间尺度重构进行EEMD-GRNN模型的改进与实证研究。南京市样本数据PM2.5浓度变化表现为明显的天际尺度和月际尺度,从重构尺度(天际、月际)构建GRNN模型更具有现实意义;同时,PM2.5对PM10、NO2、O3、RH、MinT等因子存在多尺度响应效应,以其作为GRNN模型中的输入变量更具有时间序列上的解释意义。改进后的EEMD-GRNN模型具有更高的PM2.5浓度预测精度,MAE、MAPE、RMSE和R2分别为6.17、18.41%、8.32和0.95,而传统EEMD-GRNN模型的模型有效性检验结果分别为8.37、27.56%、11.56、0.91。对于高浓度天(PM2.5浓度大于100 μg/m3)的预测,改进模型更是全面优于传统EEMD-GRNN模型,MAPE为12.02%,相较于传统模型提高了9.03%。 相似文献
45.
46.
基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。 相似文献
47.
Statistical analysis and forecasts of long-term sandbank evolution at Great Yarmouth, UK 总被引:4,自引:1,他引:3
Dominic E. Reeve Jos M. Horrillo-Caraballo Vanesa Magar 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2008,79(3):387-399
A data-driven model has been developed to analyse the long-term evolution of a sandbank system and to make ensemble predictions in a period of 8 years. The method uses a combination of empirical orthogonal function (EOF) analysis, (to define spatial and temporal patterns of variability), jack-knife resampling, (to generate an ensemble of EOFs), a causal auto-regression technique, (to extrapolate the temporal eigenfunctions), and straightforward statistical analysis of the resulting ensemble of predictions to determine a ‘forecast’ and associated uncertainty. The methodology has been applied to a very demanding site which includes a curved shoreline and a group of mobile nearshore sandbanks. The site is on the eastern coast of the UK and includes the Great Yarmouth sandbanks and neighbouring shoreline. A sequence of 33 high quality historical survey charts reaching back to 1848 have been used to analyse the patterns and to predict morphological evolution of the sandbank system. The forecasts demonstrate an improved skill relative to an assumption of persistence, but suffer in locations where there are propagating features in the morphology that are not well-described by EOFs. 相似文献
48.
Robert E. Reed David A. Dickey JoAnn M. Burkholder Carol A. Kinder Cavell Brownie 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2008
Water level time series records from the Neuse and Pamlico River Estuaries were statistically compared to local and distant wind field data, water level records within the Pamlico Sound and also coastal ocean sites to determine the relative contribution of each time series to water levels in the Neuse and Pamlico Estuaries. The objectives of this study were to examine these time series data using various statistical methods (i.e. autoregressive, empirical orthogonal function analysis (EOF), exploratory data analysis (EDA)) to determine short- and long-time-scale variability, and to develop predictive statistical models that can be used to estimate past water level fluctuations in both the Neuse Estuary (NE) and Pamlico Estuary (PE). Short- and long-time-scale similarities were observed in all time series of estuarine, Pamlico Sound and subtidal coastal ocean water level and wind component data, due to events (nor'easters, fronts and tropical systems) and seasonality. Empirical orthogonal function analyses revealed a strong coastal ocean and wind field contribution to water level in the NE and PE. Approximately 95% of the variation was captured in the first two EOF components for water level data from the NE, sound and coastal ocean, and 70% for the PE, sound and coastal ocean. Spectral density plots revealed strong diurnal signals in both wind and water level data, and a strong cross correlation and coherency between the NE water level and the North/South wind component. There was good agreement between data and predictions using autoregressive statistical models for the NE (R2 = 0.92) and PE (R2 = 0.76). These methods also revealed significant autoregressive lags for the NE (days 1 and 3) and for the PE (days 1, 2 and 3). Significant departures from predictions are attributed to local meteorological and hydrological events. The autoregressive techniques showed significant predictive improvement over ordinary least squares methods. The results are considered within the context of providing long time-scale hindcast data for the two estuaries, and the importance of these data for multidisciplinary researchers and managers. 相似文献
49.
50.