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21.
在新时代城乡融合发展、乡村地域人地关系日益复杂的背景下,乡村空间重构成为乡村地理学研究的重要课题。西方“后生产主义”语境下,乡村空间研究开始出现消费转向、社会-文化转向和后现代转向,多功能、全球化乡村转型与空间重构研究成为西方乡村空间研究的热点;国内研究主要基于乡村地理学人地关系地域系统理论展开乡村空间重构过程—机理—调控研究以及微观视角下农户经济空间行为研究;当前,中国乡村空间重构呈现自上而下的政治经济学转型特征,具有中国特色的农村集体组织与政府、企业、个人等其他主体之间的空间-权力关系成为乡村空间重构的重要视角。政治经济地理学及“社会-空间”二元辩证法为乡村空间重构研究提供了很好的研究范式与研究方法,乡村空间重构研究应系统整合空间生产、主体能动性、土地资本化、社会关系网络、人地关系地域系统和农户地理等政治经济学、地理学理论,强化自然、经济、社会和文化等多要素相互作用及其空间响应机制研究,重点开展多要素多维度的乡村空间格局形成及演变规律研究、乡村社会空间再生产研究、能动性视角下乡村劳动力空间生产研究、政府政策制度与城乡空间治理体系创新研究。  相似文献   
22.
探讨不同区域地方政府干预对碳排放的影响差异,对于中国推进碳减排战略、协调区域经济社会发展具有重要意义。鉴于此,论文基于地方政府土地出让的视阈,以中国8大经济区为研究对象,有机耦合STIRPAT模型与CKC模型,构建形成STIRPAT拓展模型,并使用2007—2016年中国28个省(市、自治区)的工业面板数据,对比考察8大经济区政府土地出让干预对区域碳排放的影响差异。结果表明:不同经济区的地方政府土地出让干预对区域碳排放的影响存在显著差异。其中,同为CKC“倒N”型的北部沿海、南部沿海、长江中游经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响呈现出北部沿海经济区为负、南部沿海经济区为正、长江中游经济区无显著影响的差异效果;同为CKC“倒U”型的东北、西南和西北经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响,东北和西南经济区都显著为负,西北经济区未表现出显著影响;同为CKC“U”型的东部沿海和黄河中游经济区,其政府土地出让干预对碳排放也呈现出前者为负、后者为正的相反影响。研究结果可为制定碳减排差别化政策、协调区域可持续发展提供参考。  相似文献   
23.
王成  谢波 《地理科学进展》2020,39(9):1597-1606
城镇化与机动交通的快速发展,引发了城市土地利用与交通系统的重塑,导致城市交通安全问题日益严峻。为了优化土地利用布局并改善交通安全,需要从土地利用视角开展交通事故的驱动机理研究。国内外该方面研究形成了以交通流量和交通速度为主要中介因素联系土地利用与交通事故的经典理论框架,却忽略了源于土地利用并深刻影响交通安全的交通需求因素,导致缺乏“土地利用—交通需求—交通事故”完整路径链的研究。论文通过综述该领域文献,在归纳总结城市交通事故影响因素的基础上,揭示土地利用视角下交通事故的驱动机理并探讨未来研究方向。研究指出,土地利用的多维属性特征对交通事故具有重要影响,土地利用与交通系统的动态匹配关系及其对出行行为的影响是揭示交通事故驱动机理的关键突破口,对于构建交通安全导向的城市土地利用模式具有重要的理论与实践意义。  相似文献   
24.
南极因其独特的自然环境成为潜在、重要的微生物资源库,是产生新型生物活性物质和先导化合物菌株的潜在种源地,南极微生物正在成为创新药物研究新的重要资源。虽然近年来对南极微生物次级代谢产物的研究逐渐增加,但与温带和热带微生物研究相比仍处于初级阶段。对从南极普里兹湾海洋沉积物中获得的两株枝孢霉属真菌Cladosporium sp. NJF4和NJF6进行次级代谢产物分离及结构鉴定,获得20个化合物。化合物结构类型包括甾醇(1)、倍半萜类(7—8)、生物碱类(9—14)、二酮哌嗪(2—5、15—17)、芳香酸(6、18—19)等,其中倍半萜类(7—8)为首次从枝孢霉属真菌中分离得到,以上研究将为丰富南极微生物次级代谢产物库奠定一定的研究基础。  相似文献   
25.
以FeCl3?6H2O、NiCl2?6H2O、MgCl2?6H2O为原料,以NaOH为沉淀剂采用水热法合成了镁镍铁水滑石 (MgNiFe-LDH),通过X射线衍射 (XRD)、傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 和扫描电镜 (SEM) 分析了MgNiFe-LDH结构及形貌,探讨了不同陈化时间和水热温度对MgNiFe-LDH合成的影响。将制得的MgNiFe-LDH添加至聚丙烯 (PP) 中,制备MgNiFe-LDH/PP复合材料,通过对材料的加速老化测其力学性能,研究了添加MgNiFe-LDH前后材料力学性能的差异。研究结果表明,当Mg2+:Ni2+:Fe3+=2:1:1,反应温度为140℃、陈化时间为24 h时,合成的MgNiFe-LDH为片状,形貌较为规整,颗粒粒径约为2μm;经加速老化后,填充MgNiFe-LDH 复合材料的抗老化性能优于纯PP,当MgNiFe-LDH的填充量为6 wt% 复合材料拉伸强度不变,可明显提高PP的抗老化性能。  相似文献   
26.
在柴达木盆地尕斯库勒盐湖区,通过对芦苇、赖草、海韭菜、无脉苔草、洽草、盐地风毛菊、羊齿天门冬、小花棘豆和白刺9种盐生植物生长区土壤容重、含水量、全盐量、pH值、全氮、速效钾、速效磷进行测试分析,研究其对盐渍化土壤的改良效果。试验结果表明:9种盐生植物均可降低土壤容重、全盐量和pH值,提高土壤含水量,其平均全盐量较裸地降低了3.79%~85.40%,平均降低幅度为44.99%,小花棘豆降低土壤容重相对较为显著(17.39%),无脉苔草相对较差(1.37%);盐地风毛菊降低土壤pH值的能力相对较强(5.11%),羊齿天门冬相对较弱;赖草提高土壤含水量相对较为显著(26.05%),白刺相对较差(1.85%)。9种盐生植物可不同程度增加土壤全氮含量,且随取样深度增加全氮含量呈逐渐降低的变化趋势;9种盐生植物坡面地表以下垂直方向0~20 cm土体速效磷含量表现出增加趋势,其中在地表以下20~50 cm位置速效磷含量增加相对较为显著,土体速效磷含量增加的程度由大至小依次为:小花棘豆、赖草、无脉苔草、海韭菜、白刺、羊齿天门冬、芦苇、洽草和盐地风毛菊。研究结果对于利用盐生植物防治土壤盐渍化,以及进一步提高土壤可持续利用有实际价值。  相似文献   
27.
通过种子沉积法制备出Fe_3O_4/Mg(OH)_2复合材料并进行XRD、SEM测试分析。探究了氨水的浓度与加入速度、搅拌速度及等因素对磁性复合材料形貌的影响。氨水浓度与注入速度的降低,对氢氧化镁基体形貌的影响是相同的,但要使合成磁性复合材料形貌和四氧化三铁粒子在氢氧化镁中分散性均匀,应控制氨水浓度(ω=2.5%)或加入速度在一个合理的较低值。  相似文献   
28.
在槽式太阳能热发电领域,硝酸镁基熔盐逐渐引起关注。通过六水硝酸镁煅烧法制备无水硝酸镁,采用拉曼、DSC与XRD表征脱水产物,系统研究了环境压力、脱水温度与时间对六水硝酸镁脱水和水解的影响。结果表明,六水硝酸镁在煅烧过程中水解为碱式硝酸镁Mg_3(OH)_4(NO_3)_2,在水溶液中进一步分解为Mg(OH)_2。随着煅烧温度和时间的增加,脱水产物中的含水量逐渐减少,同时水解产物Mg_3(OH)_4(NO_3)_2含量逐渐增加。真空环境下煅烧,可显著降低硝酸镁的水解反应。六水硝酸镁在真空环境下230℃煅烧1.5 h,所制备的无水硝酸镁中水解产物含量为3.63%。制备的硝酸镁可进一步用于硝酸镁基熔盐的研究。  相似文献   
29.
Zhou  Kan  Liu  Baoyin  Fan  Jie 《地理学报(英文版)》2020,30(8):1363-1381
Journal of Geographical Sciences - The border areas of the Tibetan Plateau and the neighboring mountainous areas have a high incidence of earthquakes with a magnitude greater than Ms 5.0, as well...  相似文献   
30.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
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