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2.
3.
在城镇化进程中,城市与近郊之间通过职住、货运、游憩等活动产生越来越紧密的交互联系,对于这些交互联系的准确识别和定量刻画,是理解城乡空间关系的重要手段,也能为城市的资源有效配置与合理规划提供重要的现状信息。本文通过对全北京在一日之内的手机信令数据所反映的人群移动轨迹的深入分析,融合城市的POI信息形成顾及人类活动时空信息的空间交互类型推断。以北京市为例,对城市中心与近郊之间远距离的强交互进行定性、定量和定位的探索。本文发现了北京市多尺度下空间交互模式和距离衰减规律,判断了城乡异常交互类型,对比了城乡之间和城市内部的交互模式的异同,以及基于交互类型视角提取了城乡异常交互的空间特征。研究认为,基于手机信令数据,利用停留点提取和高斯核密度估计的空间交互类型推断有效地发现了北京市周末的远距离出行类型特点,提取了其空间交互强度和空间特征,揭示了基于人类活动的北京市周末城乡交互模式。 相似文献
4.
作为在中国社会经济发展中承担重要角色,同时也是目前数量最多、经济比重最大的一类资源型城市,煤炭资源型城市由于煤炭的开发和利用正面临着多种经济、社会和生态问题,亟需进行发展方式转型.以中国的国情,区域转型往往是通过决策者所实施的一系列引导或调控政策来实现.而政策制定的前提是对区域问题的本质及产生机理的充分认识,其关键在于对多种政策效用及其影响的系统评估.目前,基于要素耦合和系统视角的系统动力学模型,已被广泛用于区域转型策略研究中,在揭示复杂问题本质方面具有显著优势,但其在评估和指导具体调控政策方面尚有待深化.为此,本研究在构建煤炭资源型城市系统动力学模型基础上,提出了多适应性情景系统动力学模型(Multiple Adaptive Scenarios system Dynamic model,MASD).MASD的优势在于构建了多个政策变量并根据政策变量的阈值生成适应性管理情景,通过改良政策情景设置方法弥补了以往系统动力学模型在政策效应评估方面的不足,从而为区域转型决策提供了更有效的研究工具.研究选择了内蒙古自治区鄂尔多斯市为案例区,运用MASD模型分析了吨煤工业耗水量、水循环利用效率、人均居民生活用水、城市建设用地扩张速率和人口承载力管理等调控政策的系统影响.研究发现,煤炭资源型城市社会经济发展存在一般性规律,即依次经历自然增长、加速增长、波动性稳定增长、衰退和再平衡等发展阶段;同时,不同调控政策在系统发展的不同阶段起主导作用.据此,研究提出了"先动态识别阶段,后划定主导政策"的资源型城市转型管理策略.根据研究区社会经济现状判断,鄂尔多斯市正处于加速增长到波动稳定的过渡阶段,最优转型策略是发展节水型工业,并依据承载力来调控城镇人口规模,引导区域的转型与可持续发展 相似文献
5.
目前,地理空间数据面临着由于数据量膨胀和计算量高速增长而引起算法效率低的问题,采用"分而治之"的数据分组策略提高运算效率已成为研究的热点。面向分布不均匀的线数据,本文提出了基于密度的线数据分组算法(简称LGAD)。首先,算法通过查找高密度区提取样本线段,保证了分组算法的起点落到高密区;其次,考虑线空间拓扑关系的复杂性,引用水平、垂直和夹角距离度量线段间距离,创建样本线段与其他线段的距离矩阵;最后,以距离矩阵和最优选择方法实现数据负载均衡分组。实验结果显示,对数据分组和分组后数据进行线段聚类的2个过程中,该算法体现了较好的时间优势,与串行计算相比,在分组数为2-12 时,平均比率达4.3,提高了应用的响应速度,具有较好的实际意义。 相似文献
6.
随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树(Number-K Dimension Tree)数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化(数据量和数据空间范围变化)的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。 相似文献
7.
本文以SOA开放式架构与OGC标准规范,提出了极地海冰-海洋参数遥感反演模型分布式共享服务体系。服务体系以"模型服务"为核心,探讨了模型服务接口和模型服务的互操作问题。为了简化极地海冰-海洋参数遥感反演模型的分布式共享过程,提出了极地海冰-海洋参数遥感反演模型共享服务平台的概念。共享服务平台处于模型与模型应用客户端之间,可以实现两者之间的数据转化和功能协同,以及实现模型算法与其他功能的分离,使模型开发者可以专注于模型算法的设计和实现。最后,以海冰密集度遥感反演模型和冰间湖识别模型为例,实现了极地海冰-海洋参数遥感反演模型分布式共享方法。 相似文献
8.
鉴于仅依赖光谱特征或纹理特征的传统溢油检测算法的信息检测精度较低的问题,本文提出了一种新的光学遥感数据的谱纹海面溢油检测方法。谱是光学遥感数据的油膜敏感波段图像,纹是利用灰度共生矩阵计算获得的图像纹理特征,将这些特征相结合,引入支持向量机方法(Support Vector Machine,SVM),建立谱纹海面溢油检测模型。本文以2006年渤海溢油事故为例,利用中等分辨率成像光谱仪MODIS的光学遥感数据对溢油进行检测,MODIS的第2波段为油膜敏感波段,所以,第2波段图像即为选取的谱特征,经过对各个纹理特征的分析得到,均值、对比和相关3个特征量可作为溢油提取的纹理特征。检测结果的总体精度达91.23%。试验结果表明,将MODIS图像的光谱特征和纹理特征相结合,可有效地对渤海海洋油膜信息进行检测,并具有很强的抑制噪声能力。 相似文献
9.
基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示:① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。 相似文献
10.
基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应 总被引:2,自引:1,他引:2
随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段(8—9时、18—19时),市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。 相似文献