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951.
边缘型旅游地的开发建设是中国旅游业转型升级时代面临的重要命题。随着区域经济一体化的推进和消费者消费理念的转变,一些边缘型旅游地开始逐渐成长为区域旅游发展的"潜力区",研究空间与研究意义日益凸显。以具有典型边缘性特征的宣城市为实证,从区位空间、旅游资源、旅游形象、旅游交通和旅游经济等角度剖析其多重边缘化特征,探讨边缘化形成的主要机制。地处省际交界区、地域特征典型性不足是边缘化形成的自然诱因,周边核心旅游地遮蔽效应显著是边缘化形成的空间致因,经济支撑能力薄弱是边缘化形成的经济制因,政策惠及偏少是边缘化形成的人为促因。边缘型旅游地应实施多元比附、突出个性差异、完善要素建设的发展路径。 相似文献
952.
随着新型城镇化建设成为了国家战略,各地政府掀起了智慧城市建设热潮。在智慧城市建设中,公共信息平台建设是不可或缺的重要基础环节。随着平台的深入运行,逐步积累了大量的城市数据。但是,数据资源中蕴含的知识远未得到充分挖掘和应用,致使数据爆炸但知识匮乏。因此,基于数据时空和专题属性,建立科学的城市数据体系是城市管理的迫切需求;同时,基于数据体系,揭示各类数据随时空变化规律,展现城市脉动发展情况是城市决策重要的依据,也是观察和诊治"城市病"的重要技术手段。我们以中新天津生态城所建成的大数据汇聚公共平台为依托,基于数据挖掘技术手段,针对环境、能源、交通脉动进行研究并取得初步成果,科学地揭示了"城市脉动"变化规律,使平台数据发挥最大价值。脉动分析结果以可视化手段表现,反映城市各项指标脉动变化特征。 相似文献
953.
954.
955.
Human residency is the spatial effect source on ecosystem and thus it should be studied and assessed. Supporting residency effect research, this study developed and applied procedures and a model to combine census and parcel data for the assessment. The case study is in Pocatello, Idaho, where revealing land service associated with flood control and locating/evaluating resident effect are needed. Methods include (1) data mining, (2) land service valuation, (3) data screening, (4) integration of census and parcel data, (5) data screening, and (5) analysis and modeling with R programing language and ArcMap. Results are, for land service assessment, land value per area unit in residence areas (LAND) along the concrete channel (for flood control) was less than that along the Portneuf River. Spatial responses under LAND to a source effect (either the concrete channel or the river) are the same. The applied methods helped locate and assess a variety of residency effects spatio-temporally. Results informed the human preferences under LAND and the effect distribution to support decision-making. Technically, using the parcels as a baseline provided comprehensive results with a fine resolution for the effect study, particularly as combined with the census data. This study suggests using a data screening and validation procedure besides the mining approach to minimize outcome uncertainty. 相似文献
956.
Located in the foothills of the Indian Himalaya, Rajaji National Park was established to protect and enhance the habitat of the Asian elephant (Elephas maximus) and tiger (Panthera tigris). In 2002 the Van Gujjars, indigenous forest pastoralists, were voluntarily resettled from the Chilla Range (an administrative unit of Rajaji National Park) to Gaindikhata, a nearby area where they were granted land for agriculture. In this study we used a variety of remote sensing approaches to identify changes in land cover associated with the resettlement. The methods comprise two main approaches. First, we used object-based image analysis (OBIA) to identify the pre-resettlement land cover classes of use areas (representing agricultural expansion and adjacent areas of grazing, and collection of fuelwood and fodder) and recovery areas (representing areas where settlements were removed, and the adjacent areas of resource use). Secondly, we used trend analysis to assess the gradual and abrupt changes in vegetation that took place in use and recovery areas. To conduct the trend analysis we used BFAST (Breaks For Additive Season and Trend), which separates seasonal variation from long-term trends, and identifies breaks that can be linked back to disturbances or land cover changes. We found that the OBIA classification yielded high average class accuracies, and we were able to make class distinctions that would have been difficult to make using a traditional pixel-based approach. Pre-resettlement, the recovery areas were classified as mixed forest and riparian vegetation. In contrast, the use areas were classified primarily as grass dominated, brush dominated, and plantation forest, and were located relatively far away from riparian areas. Following the resettlement, the trend analysis showed a sudden change in the seasonal variation of NDVI in areas converted to agriculture. Areas neighboring the new agricultural land experienced sudden decreases in NDVI, suggestive of disturbances, at a higher rate than the same land cover types elsewhere. At the same time, these neighboring areas experienced a gradual overall increase in NDVI which could be caused by an expansion of leafy invasive shrubs such as Lantana camara in areas heavily used for biomass collection. The recovery areas also experienced a gradual increase in NDVI as well as sudden breaks to this trend, but we lacked evidence to connect these changes to the resettlement. Our findings support the claim that the resettlement has shifted pressure from more ecologically valuable to less ecologically valuable land cover types, and suggest that to some degree resource use pressure has increased outside the park. The study employs a novel synthesis of OBIA and trend analysis that could be applied to land change studies more broadly. 相似文献
957.
《南极海洋生物资源养护公约》框架下的海洋保护区建设备受国际社会关注。2009年,南极海洋生物资源养护委员会建立了第一个海洋保护区,但2012年以来,罗斯海海洋保护区提案以及东南极海洋保护区代表体系提案却一直没有进展,其中涉及了南极条约体系解读与海洋保护区定义等法律争论、保护区建设与地缘政治控制以及排斥其他国家渔业活动等政治争论。研究表明,虽然委员会有权建立海洋保护区,以实现养护南极生物资源的目标,但两个提案一定程度上超越了委员会的职责范围;且这两个提案一定程度上都与提案国的南极领土主权以及渔业活动相关联,无法排除其他国家的政治关切;提案每年变化,也体现了政治妥协。因此,为真正实现按公约养护南极生物资源的目标,应切实解决相关的法律与政治关切,提高程序的透明度,扩大参与度,并认真实施对已建立的海洋保护区的研究与监测。 相似文献
958.
959.
针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明:① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。 相似文献
960.
由于当前缺乏有效的能源开采和加工场地精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,全国尺度的能源开采和加工场地时空分布规律的认识仍显不足。本研究基于高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、网络爬虫数据、OSM地图数据和环境专题数据等信息,发展了基于多源数据融合和专家知识参与获取的能源开采和加工场地遥感识别和精细化制图的技术方法,研发了1990、2000、2010和2020年共4期的中国能源开采和加工场地分布数据产品及2010—2020年场地植被恢复信息数据产品,作为中国土地利用/覆盖变化数据的组成部分(CLUD-Mining)。CLUD-Mining具有较高的质量和可靠性,数据产品平均精度为91.75%;中国能源开采和加工场地开发建设的面积呈现先增长后减少的发展趋势,1990—2010年,面积增长速度从55.22 km2/a上升到95.51 km2/a,而2010—2020年呈现负增长,平均每年减少27.28 km2;此外,2010—2020年场地植被恢复面积达746.76 km2,主要集中在华北区和西南区;中国能源开采和加工场地分布格局逐渐由东部地区向西部地区转移。本研究对提升中国能源开采和加工场地时空分布特征的认识具有重要意义,可为场地污染治理和生态修复提供重要的数据基础。 相似文献