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自古以来,蝗灾与水灾、旱灾并称为中国农业社会的三大自然灾害。基于史料文献收集了明清时期安徽历史蝗灾记录,通过构建10 a尺度上的蝗灾频次序列和1 a尺度上的蝗灾县次序列,在县域尺度上绘制了蝗灾指数分布图,探讨了蝗灾演化时空动态过程。通过引入饥荒、米价以及疫灾序列分析了蝗灾对社会的影响以及古代社会对蝗灾的响应过程。结果表明:明清时期安徽境内共发生181次蝗灾,每3.2次/10 a,累计653个受灾县次,平均3.6县/a;安徽地区发生了5次大蝗灾事件,这与同时期的干旱密切相关;安徽长江以北地区的蝗灾指数高于南部山区,地形、水旱灾害以及人类活动等因素是影响蝗灾指数分布差异的主要原因。蝗灾对社会产生了复杂深远的影响,是引发饥荒的重要因素,并间接导致瘟疫现象。蝗灾大范围出现后导致短期内米价暴涨,增加社会不稳定性。政府的捕蝗救灾的方式与能力直接影响群众的生存状况,是保障社会稳定的重要机制。综合看来,蝗灾会对农业子系统、经济子系统、社会子系统和技术子系统产生多重影响。 相似文献
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拐卖儿童犯罪给受害者带来身心创伤、给家庭带来巨大悲痛和长期困扰,已成为社会和学界关注的焦点问题。该领域犯罪地理学视角的研究兴起较晚,且主要侧重宏观整体分析,当前亟需聚焦高发源地和重点人群作精细解析。为此,论文针对中国拐卖犯罪重灾源区四川省,综合运用数理统计、空间分析、文本分析、案例分析等方法探究四川省拐卖儿童犯罪的时空演变过程与影响因素。研究发现:① 数量上,被拐男童明显多于女童,被拐儿童主要来自乡村,虽呈现1~6岁和14~17岁的“双峰”型特征,但整体趋向低龄化。② 时间上,犯罪年际分布大致呈倒“V”型波动态势,高发期为1981—2000年;犯罪年内分布集中于夏半年,周内分布周末高发,日期分布每月1日的被拐儿童数量最多。③ 空间上,存在一个被拐高发区和多个被拐次高发区;县域尺度上的犯罪格局呈现“高—高”和“低—低”聚集;随着时间的变化,拐出热点区不断向南部和东部蔓延;宏观贩运路径上,向中东部地区分散拐入,华北和华南是重点拐入的“南北两汇”。④ 对1981—2000年犯罪高发期的原因解析发现,受教育水平与城乡收入差距是影响拐卖儿童犯罪的主导因素。 相似文献
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目的研究应用多层螺旋CT(MSCT)进行体部γ刀定位的CT扫描技术.材料与方法应用美国GE公司生产的Light speed plus多层螺旋CT(4层)对306例胸部占位患者、141例腹部占位患者行γ刀定位增强扫描,对比剂的用量为1.2ml/kg,注射流率为2.5mL/s~2.8mL/s,通过CT扫描所得图像制定治疗计划.结果 CT增强扫描图像可以清晰显示病灶的大小、形态,标志点清楚,靶点确定均一次到位,组织对比度和空间分辨率较高.结论应用多层螺旋CT进行体部γ刀定位,采用合适的扫描方案及造影技术能获得较为满意的定位扫描图像,是一种安全有效的定位方法. 相似文献
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拐卖儿童犯罪屡禁不止,备受社会和学界关注。地理学视角下的已有研究多注重宏观区域定量分析,缺少基于寻亲成功案例聚焦被拐儿童的微观定性分析,尤其对被拐儿童记忆空间与记忆地图的探究不足。文章基于从“宝贝回家”公益平台提取的典型案例,综合运用文本分析、认知地图分析、案例分析等方法,探索寻亲成功的被拐儿童记忆地图模式及其影响因素。结果表明:1)被拐儿童记忆内容由地方性知识、家庭性知识和个体性知识3部分构成。其中,地方性知识包括儿童家乡的自然物理环境与社会文化环境要素;家庭性知识包括儿童原生家庭成员信息、亲缘关系等要素;个体性知识包括儿童自身体貌特征、失踪时穿着等要素。2)被拐儿童记忆空间形成于其日常活动空间,是地理空间与人文情感的结合;随着儿童年龄增长和时代变迁,儿童记忆空间要素产生变化,形成不同阶段不同时代的独特个体记忆,儿童生活环境的变化易塑造混合复杂的记忆空间。3)被拐儿童记忆地图根据其记忆内容及记忆要素类型分为多要素混合式记忆地图(依托多种感官、多要素定位家乡区域)、空间化布局式记忆地图(即手绘完整地图,具有空间性和尺度性)、单要素主导式记忆地图(即以地标和地名为关键要素)3种模式。4)儿童对其日常活动中频繁接触的场所会留下较为深刻印象,家乡环境中独特形状的道路、水域更易使儿童产生记忆,成为寻亲过程中的重要促进因素;地名、方言、习俗组合与地名、地标组合成为寻亲成功的关键要素组合。 相似文献
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拐卖犯罪的时间跨度长、社会危害性高,会对受害者造成一生的记忆创伤。未成年人作为弱势群体,极易受到拐卖犯罪的侵害。早前拐卖的相关研究主要集中在法学和社会学领域,基于地理学视角的研究起步较晚,且缺少针对犯罪高发区云南省的研究。为此,文章基于公益平台“宝贝回家”网站的数据资料,运用数理统计、空间分析等方法,从未成年受害群体视角探究云南省拐卖犯罪的时空格局及影响因素。研究发现:1)来自乡村的被拐未成年人占总体的77%,从乡村拐入乡村的拐卖数量最多;同时,被拐未成年人整体趋于低龄化,呈现较强的低龄男童偏好以及大龄女童偏好。2)1958—2019年云南省拐卖未成年人数量在时间上呈现“倒V型”波动特征,高发期为1994—2005年,其时间演变受特殊历史事件、国家政策和打拐活动等的影响。3)空间上,云南省东部犯罪总量较高,扩散速率较快,其中曲靖、昆明、昭通为热点区域;县域尺度上,官渡区、昭阳区、盘龙区、西山区、五华区、镇雄县、宣威市的被拐未成年人数量占总数的49.5%;同时,过半案件发生在居住场所附近,封闭式公共场所附近案件发生量最少。4)影响因素上,自然因子对拐卖犯罪的影响力度最小,人口因子对犯罪快速增长期影响显著,社会和经济因子对犯罪高发期和低发期的作用显著。 相似文献
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多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据(Point of Interest, POI)基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。 相似文献
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