香坊老工业区搬迁改造监测分析     

李晶晶  罗研  张滨 《测绘与空间地理信息》2020,(2):182-184,188

利用地理信息技术及遥感监测方法,监测香坊老工业区搬迁改造试点进展情况,主要针对搬迁改造过程中地表覆盖、用地性质、空气质量变化情况,开展综合统计分析,客观评价香坊老工业搬迁改造实施成效。  相似文献   

海南省连片贫困地区农户致贫风险分析   总被引：4，自引：1，他引：3  

张金萍  宋伟  林丹  余珍鑫  李庭筠  罗邱戈  程叶青 《地理科学》2020,40(4):608-616

农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。  相似文献   

东北三省全面振兴的社会经济支撑能力评估     

马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873

在解析支撑能力和东北问题特点的基础上，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法，以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现：各地市社会经济支撑能力差异显著，哈大沿线核心城市的支撑能力较强，西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重，对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破，而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖，并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   

情境教学的课堂评价与教学改进研究——以“资源枯竭型城市的发展方向”为例     

马巍  王民 《地理教学》2020,(4):11-13,29

情境教学是培养学生核心素养的重要教学方法,本文提出了情境教学的课堂评价原则:情境具有真实性、情境与教学目标具有关联性、情境应划分水平。同时提出从情境的结构和关系、解决情境中的问题所涉及地理要素的数量及其关联程度两个角度分别对情境水平进行划分,并结合“资源枯竭型城市的发展方向”课例,提出目前情境教学中存在的问题及教学改进建议。  相似文献   

干旱区地表温度和热岛效应演变研究——以宁夏沿黄城市带为例          下载免费PDF全文

孙灏  马立茹  蔡创创  黄涛  吕林涛  阮琳  陈伟 《干旱区地理》2020,43(3):694-705

宁夏沿黄城市带位于宁夏东北部，不仅是干旱地区地理研究的重点区域，也是宁夏经济发展的核心区域。基于2000—2018年的MODIS地表温度、土地覆盖类型以及植被覆盖率数据，通过计算热岛比例指数 (URI)，利用Mann-Kendall非参数检验及Sen’s斜率估计法，对宁夏沿黄城市带近20 a白天和夜间的地表温度（LST）和热岛效应时间变化进行分析。结果表明：（1） 近20 a来，宁夏沿黄城市带大部分地区[WTBX]LST变化不显著，但在植被覆盖率增加区域，白天LST显著减小而夜间LST显著上升；植被覆盖率减小区域与之相反；夜间LST[WTBZ]变化幅度强于白天。（2） 宁夏沿黄城市带的热岛效应通常在白天较弱、在夜间较强；白天和夜间时刻的城市热岛效应在一年内呈现不同的季节变化特点,白天春冬较强，夜间夏季较强；过去近20 a，宁夏沿黄城市带白天热岛效应呈现稍微减弱趋势，夜间热岛效应呈现稍微增强趋势，但变化趋势均不显著。（3） 从植被覆盖率和地物类型两个影响因素的研究表明，植被覆盖率是影响地表温度变化的重要因素，城建区与郊区主要地物温差的改变是城市热岛强度变化的重要原因。从长时间序列变化的角度详细分析干旱区城市热岛的特征和变化原因，可为干旱区城市热岛带来的环境问题治理提供参考，也为研究干旱区热岛提供了借鉴。  相似文献   

基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择     

边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源，从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择，并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性；2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响；3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   

2000年来中国边境城市对外贸易位序-规模分布及其影响因素     

杨鑫  彭飞  张琦琦  胡伟 《世界地理研究》2020,29(6):1102-1112

全球化背景下对外贸易活动是特定地域外向联系强度的重要表现，是边境城市区域功能的重要组成部分。运用位序-规模法则、分形理论及核密度等方法，以中国边境各城市的进出口贸易额为主要指标，剖析了中国边境地区对外贸易的规模分布特征及其影响因素。结果发现：①不同阶段的中国边境对外贸易位序-规模特征明显，位序结构内部城市次序变化较大；②位序-规模分布的无标度区变化显著，在18年内出现了4段分形表现，外贸活动的规模波动性、区域化特征明显；③影响因素表现为经济地理禀赋约束下核心城市支配效应明显、邻接地缘环境影响显著、政策导向与口岸推动、内部竞争反推空间结构协调演化四个方面；④不平衡性、集聚性在中国边境地区外贸活动中凸显，空间分布呈现为“核心-边缘”结构，当前国家层级应重点支持对外贸易优势城市，省级尺度协调域内城市对外贸易层次组织与区间联系。  相似文献   

基于细分行业的安徽省创新型企业集聚研究     

白如山  胡森林  庄良  刘岩  刘恺恺  黄鹏娜 《世界地理研究》2020,29(6):1190-1201

创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量，其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库，采用核密度估计和地理探测器等方法，对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主，并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅；（2）创新型企业空间集聚的不均衡特征显著，呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征，且合肥、芜湖是两个重要集聚区；不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异，可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。（3）创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要，但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中，产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素，但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。  相似文献   

A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing     

Peng Yue  Fan Gao  Boyi Shangguan  Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274

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   

Geological Control of Fold Structure on Gas Occurrence and Its Implication for Coalbed Gas Outburst: Case Study in the Qinan Coal Mine,Huaibei Coalfield,China     

Zhang  Kaizhong  Wang  Liang  Cheng  Yuanping  Li  Wei  Kan  Jin  Tu  Qingyi  Jiang  Jingyu 《Natural Resources Research》2020,29(2):1375-1395

  相似文献