資源整理。接上篇蹦掐，第二篇Paper。
Paper:
作為具有強(qiáng)大城市化的主要城市群榕栏，全球海灣地區(qū)很少被發(fā)現(xiàn)堪滨，并且在其城市擴(kuò)張的時(shí)空演變方面進(jìn)行了詳細(xì)比較胯陋。在這項(xiàng)工作中，應(yīng)用了一個(gè)框架來檢測和比較四個(gè)主要海灣地區(qū)的城市群的時(shí)空演變：美國的舊金山灣區(qū)和紐約灣區(qū)袱箱，日本的東京灣區(qū)和廣東省-中國香港-澳門（GHM）灣區(qū)遏乔。利用1987,1997,2007和2017年的Landsat影像，利用面向?qū)ο笾С窒蛄繖C(jī)（O-SVM）分類方法推導(dǎo)出4個(gè)城市海灣區(qū)域发笔，采用多尺度空間分析方法對(duì)景觀特征進(jìn)行檢測盟萨。和城市擴(kuò)張的增長類型。結(jié)果表明：（1）O-SVM分類方法在城市區(qū)域提取中具有較高的準(zhǔn)確性了讨，特別是對(duì)大尺度圖像進(jìn)行分類; （2）1987年至2017年舊金山灣區(qū)鸯旁，紐約灣區(qū)，東京灣區(qū)和GHM灣區(qū)的市區(qū)分別相應(yīng)年均增長1.60％量蕊，1.52％铺罢，1.18％和8.82％; （3）GHM灣區(qū)在四個(gè)海灣地區(qū)的擴(kuò)張面積和比例最大; （4）舊金山灣區(qū)和紐約灣區(qū)先后形成多核帶模型，東京灣區(qū)和GHM灣區(qū)分別形成多核扇形模型和三角形帶狀擴(kuò)張模式; （5）這些海灣地區(qū)的城市擴(kuò)張空間格局從邊遠(yuǎn)擴(kuò)張到邊緣擴(kuò)張和填充残炮，其中東京灣區(qū)和紐約灣區(qū)經(jīng)歷了最大的填充增長韭赘，舊金山灣區(qū)緊隨其后其后;所有人都領(lǐng)先于GHM灣區(qū)。這些結(jié)果將有助于這些海灣地區(qū)的理解和可持續(xù)發(fā)展势就∪埃基于Landsat影像長時(shí)間序列的城市群擴(kuò)張時(shí)空演變，幾個(gè)海灣城市群的對(duì)比研究苞冯，當(dāng)前世界范圍內(nèi)袖牙，海灣城市群幾乎都是經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)地區(qū)【顺總結(jié)了不同區(qū)域城市擴(kuò)張鞭达。方法學(xué)上，O-SVM結(jié)合景觀的分析方法也是一個(gè)比較有意思的點(diǎn)。
遙感數(shù)據(jù)廣泛用于許多生態(tài)應(yīng)用畴蹭。最近由歐洲空間局（ESA）發(fā)射的Sentinel-2衛(wèi)星（S2 A和B）在免費(fèi)提供的遙感光學(xué)數(shù)據(jù)中提供了目前最佳的重訪時(shí)間坦仍，空間和光譜分辨率。在這項(xiàng)研究中叨襟，我們探索了S2增強(qiáng)光譜和空間分辨率的潛力繁扎，以解釋和預(yù)測小鼠在農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)邊界棲息地的豐度和分布。我們比較了來自S2和Landsat 8（L8）圖像的不同植被和水指數(shù)的預(yù)測能力糊闽。我們的分析顯示梳玫，小鼠豐度的最佳預(yù)測因子是L8衍生的增強(qiáng)植被指數(shù)（EVI）。然而右犹，基于S2的指數(shù)優(yōu)于從L8波段計(jì)算的指數(shù)汽纠，用于同時(shí)估計(jì)小鼠捕獲和小鼠分布模型的指數(shù)。此外傀履，包括S2紅邊帶的指數(shù)是整體中兩種最常見嚙齒動(dòng)物物種分布的最佳預(yù)測因子。當(dāng)選擇傳感器和植被變量以包含在更復(fù)雜的模型中時(shí)莉炉，本研究的結(jié)果可用作指導(dǎo)钓账，旨在預(yù)測各種媒介傳播疾病的分布和風(fēng)險(xiǎn)，尤其是其他農(nóng)業(yè)景觀中的嚙齒動(dòng)物絮宁“鹉海基于Sentinel-2衛(wèi)星來預(yù)測相關(guān)的植被和水體指數(shù)，從而用于小鼠的物種分布模型估計(jì)绍昂。將遙感指數(shù)和物種分布模型連接起來啦粹，同時(shí)未來的研究有可能針對(duì)這些物種分布模型，預(yù)測物種作為媒介傳播疾病的分布和風(fēng)險(xiǎn)窘游。Sentinel-2衛(wèi)星將在未來的研究中大放異彩唠椭。
隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長和城市化，中國的長江三角洲地區(qū)經(jīng)歷了嚴(yán)重的空氣污染挑戰(zhàn)忍饰。在這項(xiàng)研究中贪嫂，我們分析了2014-2016年長三角地區(qū)的空氣污染特征及其與排放和氣象的關(guān)系。近年來艾蓝，除O3外力崇，所有空氣污染物的濃度均下降。在空間上赢织，長江三角洲地區(qū)的PM2.5亮靴，PM10，SO2和CO濃度較高于置，而中部YRD地區(qū)的NO2和O3濃度較高茧吊。根據(jù)未達(dá)標(biāo)天數(shù)（即空氣質(zhì)量指數(shù)大于100的天數(shù)），PM2.5是長三角地區(qū)空氣污染的最大貢獻(xiàn)者，其次是O3饱狂，PM10和NO2曹步。然而，顆粒物污染逐漸減少休讳，而O3污染惡化讲婚。氣象條件主要影響污染物濃度的日常變化。 PM2.5濃度與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)俊柔，而O3濃度與溫度呈正相關(guān)筹麸，與相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)。近年來空氣質(zhì)量的改善主要?dú)w功于減排雏婶。 2014 - 2016年物赶，長三角地區(qū)PM2.5，PM10留晚，SO2酵紫，NOx，CO错维，NH3和揮發(fā)性有機(jī)化合物（VOC）排放分別減少26.3％奖地，29.2％，32.4％赋焕，8.1％参歹，15.9％，4.5 ％和0.3％隆判。區(qū)域運(yùn)輸也造成了空氣污染犬庇。在區(qū)域霧霾時(shí)期，華北和華東地區(qū)的污染物加劇了長三角地區(qū)的污染侨嘀。我們的研究結(jié)果表明臭挽，減排和區(qū)域聯(lián)合預(yù)防和控制有助于改善長三角地區(qū)的空氣質(zhì)量。長三角區(qū)域空氣污染物的研究及與氣象咬腕、VOC排放的關(guān)系埋哟，結(jié)論上看比較平淡。
淡水資源具有很高的社會(huì)相關(guān)性郎汪，了解其過去的變化對(duì)于當(dāng)前和未來氣候變化背景下的水資源管理至關(guān)重要赤赊。該研究引入了1902年至2014年期間全球網(wǎng)格化的徑流月度重建。原位流量觀測用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法煞赢，該算法根據(jù)大氣再分析中的前期降水和溫度預(yù)測月徑流量抛计。通過交叉驗(yàn)證評(píng)估這種重建的準(zhǔn)確性，并與大型河流流域的獨(dú)立放電觀測結(jié)果進(jìn)行比較照筑。與13個(gè)最先進(jìn)的全球水文模型徑流模擬的集合相比吹截，所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)集在流量觀測方面平均更好地達(dá)成一致瘦陈。我們估計(jì)全球長期平均徑流量為37419km3每年，與先前的評(píng)估一致波俄。在數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限的地區(qū)晨逝，重建的時(shí)間覆蓋范圍提供了前所未有的徑流變異特征，使其成為大規(guī)模水文氣候過程研究懦铺，水資源評(píng)估以及評(píng)估和改進(jìn)現(xiàn)有資源的理想候選者捉貌。水文模型。本文最后以示例應(yīng)用為例冬念，促進(jìn)了解全球淡水動(dòng)力學(xué)趁窃，年際變率，干旱傳播以及徑流對(duì)大氣遙相關(guān)的響應(yīng)急前。 GRUN數(shù)據(jù)集可從ETHZ Research Collection獲得醒陆，網(wǎng)址為https://doi.org/10.3929/ethz-b-000324386（Ghiggi等，2019）裆针。全球網(wǎng)格化徑流數(shù)據(jù)刨摩，水資源或者水安全相關(guān)數(shù)據(jù)在當(dāng)前也是很重要的生態(tài)問題∈蓝郑基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和再分析資料的徑流月度重建數(shù)據(jù)將為區(qū)域水資源評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)澡刹。
非甲烷揮發(fā)性有機(jī)化合物（NMVOC）是重要的臭氧和二次有機(jī)氣溶膠前體另假，在對(duì)流層化學(xué)中起著重要作用。在這項(xiàng)工作中怕犁，我們使用自下而上的排放清單框架估算了1990 - 2017年中國人為來源的NMVOC總排放量边篮，并調(diào)查了趨勢(shì)背后的主要驅(qū)動(dòng)因素。我們發(fā)現(xiàn)奏甫，由于活動(dòng)率的急劇增長和缺乏有效的控制措施戈轿，中國的人為NMVOC排放量自1990年以來不斷增加。我們估計(jì)阵子，中國的人為NMVOC排放量從1990年的9.76 Tg增加到2017年的28.5 Tg思杯，主要是由于工業(yè)部門和溶劑使用的持續(xù)增長。與此同時(shí)挠进，住宅和運(yùn)輸行業(yè)的排放量在2005年后下降色乾，部分抵消了總排放量的增加。在1990 - 2017年期間领突，烷烴暖璧，烯烴，炔烴君旦，芳烴澎办，含氧VOC（OVOC）和其他物種的基于質(zhì)量的排放分別增加了274％嘲碱，88％，4％局蚀，387％麦锯，91％和231％。隨著NMVOC總排放量的增長琅绅，相應(yīng)的臭氧形成潛力（OFP）從1990年的38.2 Tg-O3增加到2017年的99.7 Tg-O3扶欣。我們估計(jì)芳烴占OFP總量的最大份額（43％），其次由烯烴（37％）和OVOC（10％）組成奉件。中國的NMVOC排放增長主要受到2000年以前運(yùn)輸部門的推動(dòng)宵蛀，而工業(yè)部門和溶劑使用在2000 - 2010年期間主導(dǎo)了排放增長。 2010年以后县貌，盡管工業(yè)部門和溶劑使用的排放量持續(xù)增長术陶，但對(duì)住宅爐灶運(yùn)輸和燃料轉(zhuǎn)換的嚴(yán)格控制措施已經(jīng)成功地減緩了增長趨勢(shì)，特別是自2013年中國實(shí)施清潔空氣行動(dòng)以來煤痕。 2013 - 2017年中國空氣污染物的其他標(biāo)準(zhǔn)（如二氧化硫梧宫，氮氧化物和初級(jí)PM）大排放減少，NMVOC排放和OFP相對(duì)平緩的趨勢(shì)表明缺乏有效的控制措施摆碉，這可能有助于增加在同一時(shí)期的臭氧塘匣。鑒于它們對(duì)排放和OFP的高貢獻(xiàn)，應(yīng)制定針對(duì)溶劑使用和工業(yè)來源的定制控制措施巷帝，并應(yīng)設(shè)計(jì)協(xié)同控制策略以同時(shí)減輕PM2.5和臭氧污染忌卤。討論NMVOC排放造成的空氣污染問題，整體來說NMVOC是一個(gè)很重要的空氣污染源來源楞泼，但是2013年的污染控制標(biāo)準(zhǔn)提出后驰徊，PM，二氧化硫堕阔，氮氧化物排放減少較多棍厂，但是未來臭氧可能將在一段時(shí)間內(nèi)成為空氣污染的主要污染物。
港口的貨物處理能力是港口規(guī)模最基本超陆，最重要的指標(biāo)牺弹。該研究基于DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和面板模型，試圖利用衛(wèi)星遙感估算中國28個(gè)沿海港口的貨物處理能力时呀。該研究證實(shí)张漂，DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)與港口貨物處理能力之間存在非常密切的關(guān)聯(lián)〗髂龋基于這種相關(guān)性鹃锈，建立了面板數(shù)據(jù)模型，用于基于遙感的港口和港口群規(guī)模貨物處理能力估算瞧预。測試結(jié)果證實(shí)屎债，夜間燈光數(shù)據(jù)可用于準(zhǔn)確估算中國港口的貨物處理能力仅政，特別是長江三角洲港口集團(tuán)，珠江三角洲港口集團(tuán)盆驹，東南沿海港口集團(tuán)和西南沿海港口集團(tuán)所擁有的貨物處理能力圆丹。巨大的貨物處理能力。該模型的高精度表明躯喇，遙感分析方法可以在一定程度上彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不足辫封，有助于科學(xué)分析沿海港口的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，為港口決策提供有力依據(jù)廉丽。開發(fā)倦微，更重要的是為長期缺乏貨物處理能力統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的地區(qū)提供了一種方便的估算方法。用夜間燈光影像估算港口吞吐量正压，夜間燈光遙感影像本身在社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)上就有很好的相關(guān)性欣福，用于港口評(píng)估也是非常有意思的研究。
中國高水平的空氣污染可能導(dǎo)致城市人口報(bào)告低水平的幸福焦履。為了測試這一說法拓劝，我們根據(jù)中國最大的微博平臺(tái)新浪微博上2.1億條地理標(biāo)記推文內(nèi)容的情緒構(gòu)建了每日城市級(jí)表達(dá)幸福指標(biāo)，并研究了其相對(duì)于每日當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量指數(shù)的動(dòng)態(tài)和PM2.5濃度（直徑等于或小于2.5微米的細(xì)顆粒物嘉裤，是中國城市中最突出的空氣污染物）郑临。利用2014年144個(gè)中國城市的逐日數(shù)據(jù)，我們結(jié)果表示屑宠，平均來說厢洞，PM2.5濃度（或空氣質(zhì)量指數(shù)）的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差增加與幸福指數(shù)的0.043（或0.046）標(biāo)準(zhǔn)差減少相關(guān)聯(lián)。人們?cè)谥苣┑浞睿偃蘸蜆O端天氣條件下遭受更多的不愉快躺翻。女性和最干凈，最臟的城市居民表達(dá)的幸福感對(duì)空氣污染更為敏感秋柄。社交媒體數(shù)據(jù)為中國政府提供了關(guān)于生活質(zhì)量提高的實(shí)時(shí)反饋意見获枝。發(fā)表于Nature Human Behaviour的一篇雄文蠢正，最近有多個(gè)媒體已經(jīng)報(bào)道過骇笔。非常不錯(cuò)的研究，基于社交媒體地理學(xué)與空氣污染的相關(guān)研究嚣崭。典型的地理大數(shù)據(jù)和空氣污染方面的案例研究笨触。
地圖閱讀是一項(xiàng)視覺任務(wù)，可以在個(gè)人和不同特征的地圖之間產(chǎn)生很大差異雹舀。諸如在地圖上查看信息的位置芦劣，時(shí)間，長度和順序等方面可以揭示地圖設(shè)計(jì)過程和更好地理解地圖用戶的認(rèn)知過程的有價(jià)值的見解说榆。與靜態(tài)地圖相反虚吟，在文獻(xiàn)中報(bào)告了許多眼動(dòng)追蹤研究寸认，但是在交互式地圖上跟蹤和分析視覺注意力的既定方法仍然缺失。在本文中串慰，我們提出了一個(gè)名為FeaturEyeTrack的框架偏塞，該框架允許在與數(shù)字交互式地圖交互期間自動(dòng)記錄已檢查的制圖特征以及鼠標(biāo)輸入。特別是邦鲫，F(xiàn)eaturEyeTrack的新穎之處在于凝視與當(dāng)前地圖可視化的矢量模型的匹配灸叼，因此能夠進(jìn)行非常詳細(xì)的分析而無需手動(dòng)注釋。此外庆捺，我們通過交互式制圖網(wǎng)絡(luò)地圖上的案例研究古今，證明了這種方法在手工作業(yè)，細(xì)節(jié)水平和有效性方面的優(yōu)勢(shì)滔以，與最先進(jìn)的方法相比捉腥。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院眼動(dòng)追蹤實(shí)驗(yàn)室的成果，關(guān)注人們?cè)诘貓D閱讀方面的感觀研究醉者。在人機(jī)交互時(shí)代一個(gè)更人性化但狭，也更多針對(duì)人設(shè)計(jì)的地圖研究。
人類活動(dòng)的急劇增加嚴(yán)重威脅著支撐人類福祉的生物多樣性和生命支持服務(wù)撬即。保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)（ES）的重點(diǎn)更加突出立磁，使人們的利益和生物多樣性保護(hù)更加一致。在這項(xiàng)研究中剥槐，我們使用物種豐富度作為生物多樣性的替代物唱歧，并繪制了東非的關(guān)鍵ES，其目的是評(píng)估生物多樣性與ES之間的空間一致性粒竖，并評(píng)估當(dāng)前保護(hù)區(qū)（PAs）生物多樣性和ESs網(wǎng)絡(luò)的代表性颅崩。結(jié)果表明，保護(hù)區(qū)很好地代表了物種豐富度和調(diào)節(jié)服務(wù)蕊苗，但在提供服務(wù)方面的代表性不足碱屁。 PA網(wǎng)絡(luò)占東非陸地面積的10.96％梢莽，占脊椎動(dòng)物和植物物種保護(hù)優(yōu)先級(jí)的20.62-26.37％。它包括超過16.23％的三個(gè)監(jiān)管服務(wù)的優(yōu)先領(lǐng)域，但分別只有6.17％和5.22％的作物和畜牧業(yè)生產(chǎn)诡蜓。物種豐富度和調(diào)節(jié)服務(wù)之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性和高度重疊休吠，尤其是碳儲(chǔ)存薪夕，水產(chǎn)量和植物宋彼。因此，我們認(rèn)為造锅，為保護(hù)生物多樣性而采取的行動(dòng)也將保護(hù)某些ES撼唾，這反過來將為保護(hù)生物多樣性創(chuàng)造新的激勵(lì)和資金來源「缥担總體而言倒谷，我們的結(jié)果具有廣泛的政策影響蛛蒙，可用于優(yōu)化東非生物多樣性和多種ES的保護(hù)戰(zhàn)略。傅伯杰院士團(tuán)隊(duì)的研究渤愁，針對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的探究宇驾，生物多樣性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的關(guān)系。從結(jié)果上看猴伶，結(jié)論是二者相互促進(jìn)课舍，另外是針對(duì)非洲地區(qū)的研究。
10.Capturing Spatiotemporal Dynamics in Computational Modeling/在計(jì)算建模中捕獲時(shí)空動(dòng)態(tài)變化
我們生活在一個(gè)充滿活力的世界中他挎，包括在自然環(huán)境以及人類社會(huì)中不同位置的不同類型的變化◇菸玻現(xiàn)代傳感技術(shù)，位置感知技術(shù)和移動(dòng)技術(shù)使得以高空間和時(shí)間粒度以及可承受的成本收集時(shí)空跟蹤數(shù)據(jù)變得可行办桨。結(jié)合強(qiáng)大的信息和通信技術(shù)筹淫，我們現(xiàn)在擁有更好的數(shù)據(jù)和計(jì)算平臺(tái)，可以進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)的計(jì)算建模呢撞。研究人員試圖更好地了解各種時(shí)空動(dòng)態(tài)损姜，以預(yù)測或甚至控制某些現(xiàn)象的未來變化。表示時(shí)空動(dòng)態(tài)的簡單方法是通過將時(shí)間（t）添加到每個(gè)特征的空間維度（x殊霞，y摧阅，z）。然而绷蹲，現(xiàn)實(shí)世界中的時(shí)空動(dòng)態(tài)比描述特征在給定時(shí)間的位置的（x棒卷，y，z祝钢，t）的簡單表示更復(fù)雜比规。本文介紹了為時(shí)空動(dòng)態(tài)計(jì)算建模提供基礎(chǔ)的選定概念，計(jì)算建模方法和示例應(yīng)用程序拦英。我們還指出了為什么時(shí)空動(dòng)態(tài)研究對(duì)地理信息系統(tǒng)（GIS）和地理信息科學(xué)（GIScience）很重要蜒什，特別是從時(shí)間GIS的角度來看。蕭世倫老師和葉信岳老師編寫的書籍疤估，關(guān)于時(shí)空動(dòng)態(tài)建模方面的介紹灾常。
我們?yōu)?43個(gè)城市提供了人為二氧化碳（CO2）排放的全球數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集以CDP（187個(gè)城市做裙，少數(shù)發(fā)展中國家）岗憋，波恩地方氣候行動(dòng)和報(bào)告中心（73個(gè)城市肃晚，主要是發(fā)展中國家）的數(shù)據(jù)和北京大學(xué)（中國83個(gè)城市）收集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)锚贱。 CDP數(shù)據(jù)由城市自行報(bào)告，我們應(yīng)用質(zhì)量控制程序关串，記錄了排放類型和使用的報(bào)告方法拧廊，并對(duì)二氧化碳排放量與其他溫室氣體排放量進(jìn)行了修正监徘。此外，從其他數(shù)據(jù)集（例如社會(huì)經(jīng)濟(jì)和交通指數(shù)）或計(jì)算（氣候指數(shù)吧碾，城市面積擴(kuò)展）收集一組對(duì)二氧化碳排放具有直接或潛在間接影響的輔助數(shù)據(jù)凰盔，然后與排放數(shù)據(jù)相結(jié)合。我們對(duì)獨(dú)立數(shù)據(jù)集應(yīng)用了多個(gè)質(zhì)量控制和驗(yàn)證比較倦春。這里提供的數(shù)據(jù)集并不是全面的户敬，也不是一般城市的代表性樣本，因?yàn)槌鞘械倪x擇是基于自我報(bào)告而不是設(shè)計(jì)的抽樣程序睁本。發(fā)表于Scientific Data的一篇數(shù)據(jù)論文尿庐，全球343個(gè)城市的人為二氧化碳排放數(shù)據(jù)。類似于眾包數(shù)據(jù)呢堰，也對(duì)比了精度抄瑟。可以用于城市研究分析枉疼。
我們?cè)?013-14和2014-15冬季在美國印第安納波利斯及其周邊的高塔采樣點(diǎn)提供了空氣中CO摩爾分?jǐn)?shù)和CO穩(wěn)定同位素（δ13CO和δC18O）的測量結(jié)果。位于城市上風(fēng)的塔用于定量去除背景CO信號(hào)骂维，允許對(duì)城市CO源進(jìn)行第一次明確的同位素表征惹资，得到13CO為-27.7±0.5‰VPDB和C18O為17.7±1.1‰VSMOW 。我們使用塔同位素測量航闺，有限交通研究的結(jié)果以及大氣反應(yīng)率來檢查不同來源對(duì)印第安納波利斯CO預(yù)算的貢獻(xiàn)布轿。我們的結(jié)果與先前的研究結(jié)果一致，即交通排放是主要來源来颤，這表明印第安納波利斯冬季全部CO排放量的貢獻(xiàn)率為96％或更高汰扭。我們的結(jié)果也與假設(shè)一致，即沒有功能催化系統(tǒng)的一小部分車輛的排放主導(dǎo)印第安納波利斯CO預(yù)算福铅÷苊基于塔同位素分析一氧化碳排放來源，尤其是交通排放方面的滑黔。大氣污染排放的源解析工作笆包。
城市是二氧化碳排放的集中區(qū)域，已成為減緩行動(dòng)政策的焦點(diǎn)略荡。然而庵佣，適合于隨時(shí)間評(píng)估城市排放的大氣測量網(wǎng)絡(luò)是稀缺的。在這里汛兜，我們提供了一個(gè)獨(dú)特的長期（十年）記錄巴粪，來自猶他州大都市鹽湖谷的五個(gè)地點(diǎn)的CO2摩爾分?jǐn)?shù)。我們研究了當(dāng)?shù)嘏欧藕蜌庀髼l件導(dǎo)致的“過剩”CO2背景條件肛根。我們將二氧化碳趨勢(shì)歸因于排放的變化辫塌，因?yàn)槲覀儧]有發(fā)現(xiàn)大氣混合代理的長期趨勢(shì)。城市類型出現(xiàn)了三種截然不同的二氧化碳趨勢(shì)：住宅工業(yè)現(xiàn)場的負(fù)面趨勢(shì)派哲，郊區(qū)快速增長所包圍的場地的積極趨勢(shì)臼氨，以及已建成，住宅和商業(yè)城市核心的多個(gè)場所的相對(duì)恒定的二氧化碳排放時(shí)間芭届。對(duì)不同地點(diǎn)的大氣足跡內(nèi)的人口進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)储矩，影響觀測到的二氧化碳的人口增長大致相等，這意味著與二氧化碳排放的非線性關(guān)系：經(jīng)歷郊區(qū)發(fā)展的農(nóng)村地區(qū)人口增長與排放增加有關(guān)褂乍，而發(fā)達(dá)城市的人口增長核心與穩(wěn)定的排放有關(guān)椰苟。四個(gè)最先進(jìn)的全球規(guī)模排放清單也與整個(gè)城市的人口密度呈非線性關(guān)系;然而，與我們的觀察結(jié)果相反树叽，隨著時(shí)間的推移舆蝴，它們都具有幾乎恒定的排放。我們的研究結(jié)果表明题诵，城市二氧化碳排放的年代際尺度變化可通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)檢測到洁仗，并構(gòu)成評(píng)估排放清單和城市碳循環(huán)研究的有效方法。發(fā)表于PNAS的一篇文章性锭，長期城市二氧化碳觀測數(shù)據(jù)顯示出了對(duì)應(yīng)的二氧化碳年際變化赠潦，城市是當(dāng)前減緩氣候變化和低碳發(fā)展的核心，長期觀測也是定量研究城市草冈，為政策提供科學(xué)依據(jù)的關(guān)鍵之一她奥。這一塊將成為未來城市研究的重要一點(diǎn)。
PM2.5與氣象因子之間的相互作用在空氣污染分析中起著至關(guān)重要的作用怎棱。然而哩俭，之前研究PM2.5濃度與氣象條件之間關(guān)系的研究主要局限于某個(gè)城市或地區(qū)，而且整個(gè)中國的相關(guān)性仍不清楚拳恋》沧剩空間和季節(jié)變化是否退出值得進(jìn)一步研究。本研究調(diào)查了2013年2月至2014年11月中國74個(gè)主要城市PM2.5濃度與氣象因子之間的關(guān)系谬运，為季節(jié)隙赁，年份，城市和區(qū)域尺度連續(xù)22個(gè)月梆暖，空間和季節(jié)變化進(jìn)行了分析伞访。氣象因素是相對(duì)濕度（RH），溫度（TEM）轰驳，風(fēng)速（WS）和大氣壓（PS）厚掷。我們發(fā)現(xiàn)它們與PM2.5的關(guān)系的空間和季節(jié)變化確實(shí)存在弟灼。在空間上，RH與華北和烏魯木齊的PM2.5濃度呈正相關(guān)蝗肪，但在中國其他地區(qū)，這種關(guān)系變?yōu)樨?fù)面蠕趁。 WS與海南島的PM2.5呈負(fù)相關(guān)薛闪。 PS與東北和中南地區(qū)的PM2.5濃度呈顯著正相關(guān)，而在其他地區(qū)則相關(guān)性較弱俺陋。季節(jié)性地豁延，冬季和春季PM2.5濃度與RH之間的正相關(guān)性較強(qiáng)。透射電鏡在秋季與PM2.5呈負(fù)相關(guān)關(guān)系腊状，冬季相反诱咏。 PS在秋季與PM2.5的相關(guān)性高于其他季節(jié)。我們的研究從空間和季節(jié)變化的角度研究了PM2.5與氣象因子之間的關(guān)系缴挖，PM2.5與氣象因子之間關(guān)系的結(jié)論比以前更加全面和精確袋狞。全國尺度上的PM2.5和氣象數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)研究，研究其時(shí)空變異性映屋，主要給全國尺度上的PM2.5氣象數(shù)據(jù)建模研究提供了一些研究基礎(chǔ)苟鸯。
鑒于全球變暖的背景和極端氣候事件頻率的增加，科學(xué)家棚点，政府和公眾對(duì)干旱發(fā)生及其影響提出了擔(dān)憂早处，特別是在干旱和半干旱地區(qū)。本文基于12年衛(wèi)星干旱嚴(yán)重程度指數(shù)（DSI）數(shù)據(jù)瘫析，確定了中國北方地區(qū)森林和草原地區(qū)的干旱狀況砌梆。通過探索其與DSI的相關(guān)性，還研究了干旱對(duì)旱地植被在碳利用效率（CUE）和水分利用效率（WUE）方面的影響贬循。結(jié)果表明咸包，49.90％的森林和草地在此期間呈現(xiàn)干燥趨勢(shì)。最嚴(yán)重的干旱發(fā)生在2001年杖虾∷呷澹總的來說，研究區(qū)域的大多數(shù)森林在12年期間經(jīng)歷了接近正常和潮濕的條件亏掀。然而忱反，2006年后草原經(jīng)歷了廣泛干旱。森林CUE值顯示從2000年到2011年波動(dòng)增加滤愕，而草地CUE在此期間保持穩(wěn)定温算。相比之下，由于凈初級(jí)生產(chǎn)力（NPP）和蒸發(fā)蒸騰（ET）的增加间影，森林和草原地區(qū)的WUE增加注竿。與草地面積相比，森林面積的CUE和WUE值對(duì)干旱更敏感。相關(guān)性分析表明巩割，與CUE和WUE顯著相關(guān)的DSI面積分別為17.24和10.37％的植被區(qū)域裙顽。總體而言宣谈，旱地森林的碳和水使用受干旱的影響大于干旱草原愈犹。研究旱地森林的碳水使用效率。事實(shí)上這二者存在較大的相互作用闻丑，并且容易造成不同的植被生長狀況漩怎，事實(shí)上在面對(duì)這樣的研究，需要系統(tǒng)綜合考慮二者的相互作用嗦嗡，當(dāng)前的研究似乎對(duì)這一塊涉及較少勋锤。
本文利用不同的統(tǒng)計(jì)模型侥祭，Landsat 8遙感得到的地表溫度（LST）和1 m的土地利用數(shù)據(jù)叁执，探討了北京奧林匹克區(qū)城市熱島（UHI）的城市土地利用決定因素。高分辨率圖像矮冬。通過不同大小的網(wǎng)格捕獲數(shù)據(jù)徒恋。空間回歸對(duì)于捕獲相鄰效應(yīng)是必要的欢伏，特別是當(dāng)網(wǎng)格單元很小時(shí)入挣。草，樹木硝拧，水體和陰影對(duì)LST都有顯著和負(fù)面影響径筏，而建筑物，道路和其他不透水表面都具有顯著和積極的影響障陶。結(jié)果還表明草滋恬，樹木和水具有顯著的非線性和相互作用效應(yīng)，特別是當(dāng)網(wǎng)格單元尺寸較斜Ь俊（60m-90m）時(shí)恢氯。發(fā)現(xiàn)樹木是LST最重要的預(yù)測因子。當(dāng)網(wǎng)格小于180米時(shí)鼓寺，間接影響大于直接影響勋拟，而較大網(wǎng)格則相反。由于其強(qiáng)大的性能（R方范圍從0.839到0.970）妈候，這些模型可用于預(yù)測土地利用變化對(duì)UHI的影響敢靡，并可用作城市規(guī)劃的工具。最后苦银，廣泛的不確定性和靈敏度分析表明啸胧，模型在輸入數(shù)據(jù)精度和估計(jì)系數(shù)精度方面都非掣险荆可靠。研究地表溫度與土地利用關(guān)系的尺度效應(yīng)纺念，多尺度多網(wǎng)格分析贝椿。有一些比較有意思的結(jié)論。并且考慮了直接和間接作用陷谱。
清華大學(xué)宮鵬老師團(tuán)隊(duì)最近很火的成果烙博，關(guān)于全球10m尺度的土地覆被圖。利用原來30m分辨率的樣本轉(zhuǎn)移到Sentinel 2衛(wèi)星上叭首，利用隨機(jī)森林制作的10m尺度土地覆被圖习勤，發(fā)表的文章形式是短評(píng)踪栋。在當(dāng)前GEE火熱的研究背景下焙格，10m的土地覆被圖也是提供精細(xì)化城市研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)∫亩迹可以說是研究者的福音眷唉。
精細(xì)分辨率人口分布映射對(duì)于許多目的是必要的，由于隱私囤官，聚合過的人口普查數(shù)據(jù)無法滿足這些目的冬阳。許多方法利用與人口密度相關(guān)的輔助數(shù)據(jù)，例如夜間燈光圖像和土地利用党饮，將人口從人口普查重新分配到更精細(xì)的單位肝陪。然而，在先前的人口建模研究中使用的大多數(shù)輔助數(shù)據(jù)都是環(huán)境數(shù)據(jù)刑顺，這些數(shù)據(jù)只能提供有限的能力來幫助人口重新分配氯窍。具有地理信息的社會(huì)傳感數(shù)據(jù)，例如興趣點(diǎn)（POI）蹲堂，正在成為城市研究的一種新型輔助數(shù)據(jù)狼讨。這項(xiàng)研究作為一項(xiàng)新生嘗試，將POI和多傳感器遙感數(shù)據(jù)結(jié)合到新的輔助數(shù)據(jù)中柒竞，以幫助中國浙江省以250米的分辨率從人口普查到網(wǎng)格單元重新分配人口政供。通過將它們與WorldPop進(jìn)行比較來評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明朽基，我們的方法重新分配了比WorldPop更少錯(cuò)誤的人口布隔，特別是在人口密度的極端情況下。在這項(xiàng)研究中開發(fā)的方法 - 將POI與多傳感器遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合稼虎，將人口重新分配到更精細(xì)的空間單位 - 在大數(shù)據(jù)時(shí)代具有相當(dāng)大的潛力执泰，大數(shù)據(jù)社會(huì)傳感數(shù)據(jù)越來越多地被收集并變得可用。新興的POI數(shù)據(jù)結(jié)合到人口制圖當(dāng)中的一個(gè)研究范例渡蜻，事實(shí)上大約在去年還前年柳林老師團(tuán)隊(duì)也有篇類似的中文成果术吝，是基于30 m分辨率和隨機(jī)森林的人口制圖计济。當(dāng)然未來的新興大數(shù)據(jù)用于更多的人口制圖可能是未來的一個(gè)重要大數(shù)據(jù)應(yīng)用，也值得關(guān)注排苍。
地理探測器模型（GDM）可用于評(píng)估潛在環(huán)境因素與響應(yīng)變量之間的親和力沦寂。如果輸入的環(huán)境因素是連續(xù)的，則應(yīng)用GDM的第一步是使用適當(dāng)?shù)碾x散化方法將連續(xù)變量離散化為類別層淘衙。許多一維離散化方法已被任意地應(yīng)用于GDM传藏，但未能獲得最佳的環(huán)境因素層，導(dǎo)致模型輸出不準(zhǔn)確彤守。在本文中毯侦，我們提出基于縮放的離散化方法（SBDM）作為一種新的離散化方法，可用于獲得GDM的最優(yōu)層具垫。 SBDM通過放大和縮小過程將決定因素的功率作為標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)來獲得最佳離散化侈离。該軟件通過兩個(gè)案例研究進(jìn)行了測試：（1）通過SBDM對(duì)河道的距離進(jìn)行離散化，以揭示河流對(duì)毛烏素沙地（中國北部）沙地覆蓋率的影響筝蚕。與先驗(yàn)知識(shí)離散化方法的結(jié)果相比卦碾，SBDM獲得了更準(zhǔn)確的河流對(duì)沙覆蓋率影響的信息。 （2）利用SBDM對(duì)七個(gè)環(huán)境因子進(jìn)行離散化起宽，以檢測這些因素與中國西北地區(qū)新疆NDVI空間格局之間的潛在聯(lián)系洲胖。然后我們將來自SBDM的q值與來自四種常用的一維離散化方法的值進(jìn)行比較，證明了對(duì)于所有考慮因素坯沪，SBDM獲得比其他方法更大的q值绿映。總的來說腐晾，SBDM為數(shù)據(jù)離散化提供了一種新方法叉弦，可以準(zhǔn)確地揭示控制因素和響應(yīng)變量之間的關(guān)系。地理探測器環(huán)境因素離散化方法的研究赴魁，這是對(duì)地理探測器進(jìn)一步應(yīng)用的重要探究卸奉，筆者在2018年R語言會(huì)議的報(bào)告上也提過該模型的不確定性，其中就包括這個(gè)部分颖御，因此榄棵，離散化方式對(duì)于結(jié)果的影響是很大的，其次如何選擇合適的離散化方式也將成為一個(gè)未來研究的重點(diǎn)潘拱。當(dāng)然這篇文章提供了一個(gè)樣例方法疹鳄，值得關(guān)注。
手足口猜瘛（HFMD）是一種高度傳染性的病毒感染瘪弓，實(shí)時(shí)預(yù)測手足口病的爆發(fā)將有助于及時(shí)實(shí)施適當(dāng)?shù)目刂拼胧Ｍㄟ^整合易感暴露感染恢復(fù)（SEIR）模型和集合卡爾曼濾波（EnKF）同化方法禽最，我們開發(fā)了一個(gè)積分室和同化過濾集成模型腺怯，用于手足口病的實(shí)時(shí)預(yù)測袱饭。當(dāng)應(yīng)用于中國北京2008-11年收集的手足口病暴發(fā)數(shù)據(jù)時(shí)，我們的模型成功預(yù)測了峰值實(shí)際到達(dá)前三周爆發(fā)的高峰期呛占，預(yù)計(jì)最大感染率為85％或更高虑乖。率。此外晾虑，顯性病毒類型腸病毒71（EV-71）和柯薩奇病毒A16（CV-A16）可能解釋觀察到的HFMD傳播和恢復(fù)的不同模式疹味。這項(xiàng)研究的結(jié)果可用于告知負(fù)責(zé)公共衛(wèi)生管理的機(jī)構(gòu)在手足口病爆發(fā)季節(jié)期間為疾病控制工作量身定制的策略。關(guān)于傳染病的疫情預(yù)測帜篇，探究疾病爆發(fā)的過程以及峰值對(duì)于控制疾病有很大好處糙捺，這是一個(gè)很值得繼續(xù)研究的主題。
本研究使用來自喀麥隆國家土壤剖面數(shù)據(jù)匯編的點(diǎn)數(shù)據(jù)以及代表土壤形成因子的一組協(xié)變量來評(píng)估SoilGrids作為預(yù)測因子笙隙。 為喀麥隆土壤數(shù)據(jù)庫（Camsadat 0.1）的準(zhǔn)備工作付出了很多努力洪灯。 我們?cè)跇?biāo)準(zhǔn)的GlobalSoilMap深度預(yù)測了測試區(qū)域（喀麥隆北部地區(qū)）250m分辨率的土壤有機(jī)碳和粘土含量。 隨機(jī)森林回歸提供了適合R2的模型逃沿，最高可達(dá)0.59婴渡。 包含SoilGrids作為額外的協(xié)變量可以略微改善預(yù)測幻锁，R2高達(dá)0.61凯亮。喀麥隆地區(qū)土壤數(shù)字制圖哄尔，基于SoilGrids（一套國際土壤數(shù)據(jù)）和國家土壤剖面數(shù)據(jù)假消，基于隨機(jī)森林的方法。該成果是在2017年莫斯科舉行的世界土壤會(huì)議上的報(bào)告岭接。
22.A Spatiotemporal Analysis of Schistosomiasis in Hunan Province, China/中國湖南省血吸蟲病的時(shí)空分析
根據(jù)最近在縣鄉(xiāng)一級(jí)收集的年度寄生蟲學(xué)數(shù)據(jù)富拗，本文提出了一個(gè)地理信息系統(tǒng)環(huán)境下湖南省2001?2015年血吸蟲病傳播風(fēng)險(xiǎn)的多尺度時(shí)空分析。 研究表明鸣戴，2001年后啃沪，湖南省日本血吸蟲感染的發(fā)病率和患病率均有所下降≌空間自相關(guān)分析表明创千，日本血吸蟲感染的空間聚類存在，隨著時(shí)間的推移入偷，空間聚類呈增長趨勢(shì)追驴。 確定高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域（熱點(diǎn)）有助于找到未來實(shí)施控制戰(zhàn)略的優(yōu)先領(lǐng)域。 該研究表明了空間尺度在公共衛(wèi)生研究中的重要性疏之。研究了血吸蟲病的時(shí)空分布殿雪，尤其是多尺度下的研究，尺度效應(yīng)在健康地理領(lǐng)域同樣不可忽視锋爪。
