乡村农户旅游适应效果、模式及其影响因素——以西安市和咸阳市17个案例村为例     

何旭  杨海娟  王晓雅 《地理研究》2019,38(9):2330-2345

乡村旅游地面临人地交互作用的剧烈变迁,内部要素适应社会-生态系统变化,趋利避害降低脆弱性具有重要现实意义。本文重新界定基于恢复力和脆弱性的农户适应性理论内涵,构建旅游开发适应力指标体系,以西安市和咸阳市17个不同类型的城郊型乡村旅游地为例,评价和分析农户旅游适应效果与空间差异规律,探讨和归纳适应行为与对策模式,建立BP神经网络辨别和揭示适应性影响因素与重要性关系。研究表明：① 西安市和咸阳市农户适应旅游开发综合效果呈现中等偏下水平的偏态分布趋势,分别处于旅游地生命周期快速发展阶段和探索起步阶段。② 乡村旅游地农户适应效果形成“圈层辐射、两翼包络、外围联动”的县域尺度空间分布格局;村域尺度圈层分化现象显著。③ 经营模式划分的旅游乡村农户适应效果股份制模式>“公司+农户”模式>“政府+公司+农户”模式>个体农庄模式>“农户+农户”模式;常年外出务工和农家乐经营是农户主要适应行为选择,季节性务工、本地上班以及农业生产是辅助适应行为选择,且适应行为组合方式表现为旅游专营型、旅游主导型、均衡兼营型、务工主导型和务农主导型五种适应对策模式。④ 旅游发展机会认知、技能培训机会、社会联结度、劳动力总量、政策知晓度、旅游就业人数、收入来源种类、生活主要能源、受教育程度、公共服务设施是农户主要旅游适应性影响因素。据此,提出后续社会-生态整合研究亟需突破方向和适应旅游开发的政策路径。  相似文献   

基于条件平差的卫星双向时间传递链路性能优化方法          下载免费PDF全文

王翔  宋会杰  王威雄  高喆  张继海  武文俊  董绍武 《天文学报》2020,61(3):25

卫星双向时间传递(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)是目前精度最高的时间传递方法之一,同时也是参与国际原子时计算的守时实验室之间比较原子时尺度的一种主要方法.提高TWSTFT链路的短期稳定度,降低周日效应对链路时间传递结果的影响,对优化TAI (International Atomic Time)的性能具有现实意义.提出了一种基于条件平差的TWSTFT链路性能优化方法,先依据TWSTFT链路测量噪声水平与谱分析结果建立TWSTFT链路性能优化网络(简称优化网络),再根据优化网络中各链路测量噪声分析结果设置权系数阵,建立条件平差模型.选取亚太地区的中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)-中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)卫星双向时间传递链路作为待优化链路,以NTSC、NIM以及德国联邦物理技术研究所(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)之间的TWSTFT链路组成优化网络,对优化网络的组网方法和条件平差模型进行实验验证.结果表明,平差后待优化链路短期稳定度得到了改善,同时其受周日效应的影响降低了约24.6%.使用该方法,能够有效提高待优化链路的时间传递性能.  相似文献   

基于MCR模型和DO指数的九江滨水城市生态安全网络构建   总被引：1，自引：1，他引：0  

戴璐  刘耀彬  黄开忠 《地理学报》2020,75(11):2459-2474

兼顾生态保护和经济增长的生态安全网络对引导滨水城市走可持续发展道路具有重要指导意义。本文以九江市为例,采用景观生态数据集和产业信息数据集,结合最小累积阻力模型（MCR）和连续空间的产业集聚测度指数（DO）构建了综合评价方法,分别对景观生态格局和经济生产空间进行分析,诊断二者的空间冲突确定战略节点并构建生态安全网络。结果表明：① 研究区包含重要生态源地29个,总面积为7323 km²;生态安全阻力高值区面积占39.69%,位于城市中部和东部连片区域,低值区则处于外围,且连通过渡区域较少,呈现空间上两极分化的“中心—外围”景观生态格局;② 经济生产空间临近水资源分布,呈现为小尺度集聚、大尺度分散的空间格局;主要产业集聚区的平均长度和数量均显示出重度污染行业>轻度污染行业>中度污染行业的空间关系;③ 识别出景观生态廊道总长685.57 km,选取了25个生态—经济战略节点,规划了18条总长424.53 km的重要绿带和26条总长662.46 km的一般绿带,共同构成了“蜂巢状”九江市生态安全网络格局。本文采用自然和经济条件相结合的综合分析视角,为生态安全格局的构建提供了多样化的实现途径。  相似文献   

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物     

刘懿兰  黄晓霞  李红旮  柳泽  陈崇  王新歌 《地球信息科学学报》2019,21(2):259-268

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   

基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

闻斌  周旋  种劲松  石立坚  叶小敏 《海洋学报》2018,40(6):29-39

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星，搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式，具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率，在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心（NSIDC）海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集，分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性，建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度，本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析，SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14；与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18，这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。  相似文献   

“海上丝绸之路”沿线重要港口竞争力评价   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨忍  牟乃夏  彭澎  刘希亮  张恒才  陆锋 《地球信息科学学报》2018,20(5):623-631

“海上丝绸之路”是促进亚欧和亚非互联互通的重要通道,对其沿线重要港口的竞争力研究,可以为海上丝绸之路的建设提供参考。本文综合考虑港口的自然条件、腹地环境、基础设施、服务水平、政府廉洁度,及其在航运网络中的地位差别等因素,运用熵权-层次分析法对沿线51个国家的99个重要港口的竞争力进行评价。结果表明,① 港口综合竞争力空间分布呈明显的区域化特征,且与国家经济发展水平显著相关,地中海地区港口竞争力普遍较强,亚洲次之,非洲最弱。② 港口的网络地位对竞争力的影响最大,竞争力强的港口多位于重要水域的战略通道,网络地位高,辐射范围广。③ 我国投资的部分沿线港口综合竞争力与成熟港口之间还存在一定差距,但是具备较大的竞争力提升空间。  相似文献   

渤海海峡跨海通道建设对城市经济联系的影响分析          下载免费PDF全文

狄乾斌  马洁 《海洋开发与管理》2018,35(3):102-108

渤海海峡跨海通道建设将极大改变环渤海乃至整个东部沿海的交通格局,势必对其目标城市大连、烟台带来直接的经济影响,同时也会对辽东半岛、山东半岛乃至东北、华北和华东不同尺度地区的经济联系产生深远影响。文章选取山东省17个和辽宁省14个地级市的地区的生产总值、城市人口以及城市间的最短时间距离等指标,测度渤海海峡跨海通道建成前后,对山东、辽宁两省区域城市经济联系的影响。研究表明:渤海海峡跨海通道建成后,对大连、烟台间的经济联系强度有显著提高,各城市经济联系度的平均增幅明显不同;同时,受距离衰减规律的影响,两省的城市分别以大连、烟台为中心,根据距离远近及城市自身发展程度分为4个层次,经济联系强度由内向外逐层次减弱;从整体上看,渤海通道的建设对带动两省城市之间的经济联系度都有大幅度提升。  相似文献   

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算     

余果  付东洋  刘大召  刘贝  廖珊  王立安  张小龙 《海洋科学》2018,42(9):73-80

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。  相似文献   

Detecting regional dominant movement patterns in trajectory data with a convolutional neural network     

Can Yang  Győző Gidófalvi 《International journal of geographical information science》2020,34(5):996-1021

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MARC: a robust method for multiple-aspect trajectory classification via space,time, and semantic embeddings     

Lucas May Petry  Camila Leite Da Silva  Andrea Esuli  Chiara Renso  Vania Bogorny 《International journal of geographical information science》2020,34(7):1428-1450

ABSTRACT

The increasing popularity of Location-Based Social Networks (LBSNs) and the semantic enrichment of mobility data in several contexts in the last years has led to the generation of large volumes of trajectory data. In contrast to GPS-based trajectories, LBSN and context-aware trajectories are more complex data, having several semantic textual dimensions besides space and time, which may reveal interesting mobility patterns. For instance, people may visit different places or perform different activities depending on the weather conditions. These new semantically rich data, known as multiple-aspect trajectories, pose new challenges in trajectory classification, which is the problem that we address in this paper. Existing methods for trajectory classification cannot deal with the complexity of heterogeneous data dimensions or the sequential aspect that characterizes movement. In this paper we propose MARC, an approach based on attribute embedding and Recurrent Neural Networks (RNNs) for classifying multiple-aspect trajectories, that tackles all trajectory properties: space, time, semantics, and sequence. We highlight that MARC exhibits good performance especially when trajectories are described by several textual/categorical attributes. Experiments performed over four publicly available datasets considering the Trajectory-User Linking (TUL) problem show that MARC outperformed all competitors, with respect to accuracy, precision, recall, and F1-score.  相似文献