資源整理。接上篇舅世，論文凄硼。
Paper:
不考慮運輸時間的暴露估計可能低估了與交通有關(guān)的空氣污染的風險，但沒有直接研究確切的貢獻匠楚。我們在兩個城市的動脈血管硬化和空氣污染群體的多民族研究中進行了為期兩周的監(jiān)測巍膘，包括新的車內(nèi)取樣。參與者大部分時間都呆在室內(nèi)芋簿，平均只有4.4％的時間（63分鐘/天）在車內(nèi)峡懈。平均環(huán)境源NO2濃度在室內(nèi)為5.1ppb，在駕駛期間為32.3ppb与斤。平均而言肪康，室內(nèi)暴露貢獻了69％荚恶，車內(nèi)暴露貢獻了24％的參與者環(huán)境源NO2暴露。對于車內(nèi)最高四分位數(shù)（≥1.3小時/天）的參與者磷支，室內(nèi)和車內(nèi)貢獻分別為60％和31％谒撼。結(jié)合滲透的室內(nèi)和測量的車內(nèi)NO2產(chǎn)生的暴露估計平均比僅使用室外濃度低5.6 ppb。盡管室外和室內(nèi)的二氧化氮濃度高于室內(nèi)雾狈，但室內(nèi)微環(huán)境在這一老年人口中占環(huán)境源暴露的比例最大廓潜。車內(nèi)曝光對于駕駛最多的參與者以及居住在室外空氣污染較低地區(qū)的參與者來說更具影響力。未能描述這些微環(huán)境中的暴露可能會導致流行病學研究中的暴露錯誤分類善榛。定量化車內(nèi)微環(huán)境對個體暴露的影響辩蛋，是一個比較有補充意義的微觀研究。
了解居民和游客的行為對于旅游研究移盆，城市規(guī)劃和當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要堪澎。然而，大多數(shù)現(xiàn)有的研究將游客視為一個群體味滞，同時忽略了游客和居民亞群之間的流動模式的差異樱蛤。在本研究中，我們分析了本地Twitter用戶和訪問者Twitter用戶的流動模式剑鞍，從流量網(wǎng)絡(luò)和用戶活動的均勻度分布昨凡。結(jié)果表明，短距離運動不僅是居民的主要活動類型蚁署，也是游客的主要活動類型便脊。此外，縣內(nèi)運動是所有Twitter用戶群的主要運動類型光戈。此外哪痰，Twitter用戶的中心性指數(shù)重建了核心 - 邊緣結(jié)構(gòu)，中心性指數(shù)與人口規(guī)模之間存在一定的關(guān)系久妆。此外晌杰，不同空間尺度下的均勻度指數(shù)的空間分布顯示出清晰的“T”形核心 - 外圍結(jié)構(gòu)。但是筷弦，我們需要綜合多個開放的大數(shù)據(jù)來改進研究肋演，并在未來的工作中以更精細的空間尺度進行分析，例如人口普查區(qū)烂琴，人口普查區(qū)或街道水平爹殊。利用Twitter對用戶的移動模式進行分析，基于的方式應(yīng)當是復雜網(wǎng)絡(luò)分析的思路奸绷，可以說典型時空行為地理學與大數(shù)據(jù)的研究典范梗夸。
重金屬污染是一個全球性的生態(tài)安全問題，特別是在農(nóng)作物中号醉，它直接威脅著區(qū)域生態(tài)安全和人類健康反症。本研究利用遺傳算法（GA）優(yōu)化的反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辛块，根據(jù)影響因素預(yù)測水稻籽粒中鎘（Cd）的濃度。作為一種智能信息處理系統(tǒng)惰帽，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過自身的訓練學習土壤 - 作物系統(tǒng)中Cd運動的規(guī)律，并利用土壤特性高精度地預(yù)測土壤中Cd的濃度父虑「眯铮總土壤Cd濃度，粘土含量士嚎，Ni濃度呜魄，陽離子交換量（CEC），有機質(zhì)（OM）和pH值具有重要影響莱衩，選擇水稻籽粒中Cd濃度的相互作用作為基于Pearson's的預(yù)測模型的輸入因子爵嗅。相關(guān)分析和GeoDetector。通過使用遺傳算法優(yōu)化初始權(quán)重笨蚁，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元回歸分析相比睹晒，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度最優(yōu)。根據(jù)模型預(yù)測的谷物中Cd濃度括细，可以快速評估人體暴露和健康風險伪很，及時采取措施減少Cd從土壤向食物鏈的轉(zhuǎn)移。利用相關(guān)分析奋单、地理探測器锉试、遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合土壤相關(guān)指標預(yù)測水稻的重金屬污染±辣簦可以較好評估水稻的重金屬污染呆盖。基于多種空間統(tǒng)計算法與數(shù)學優(yōu)化算法在空間預(yù)測制圖上的研究贷笛。
道路排水是交通基礎(chǔ)設(shè)施中最相關(guān)的資產(chǎn)之一应又，因為它對交通管理和道路安全具有固有的影響。公路過濾排水管（HFD）乏苦，也稱為“法國排水管”丁频，是目前英國使用的主要排水系統(tǒng)，其整個7000公里的戰(zhàn)略公路網(wǎng)絡(luò)邑贴。盡管在整個國家都是一種廣泛使用的技術(shù)席里，但很少有關(guān)于它們的設(shè)計考慮及其隨后對其液壓性能的影響的研究已完成，這代表了該領(lǐng)域的一個空白拢驾。實驗室實驗已被證明是模擬雨水最佳管理實踐（BMPs）水力性能的可靠指標奖磁。除此之外，雨水管理工具（SMT）已被優(yōu)先選擇作為來自世界各地的從業(yè)者的BMP設(shè)計工具繁疤。在此背景下咖为，本研究旨在通過比較實驗室模擬和兩種廣泛使用的SMT（如美國環(huán)保署的雨水管理模型（SWMM）和MicroDrainage?）的結(jié)果來研究HFD的水力性能秕狰。統(tǒng)計分析應(yīng)用于模擬的一系列降雨情景，顯示在實驗室和使用SMT獲得的結(jié)果之間的高精度躁染，如Nash-Sutcliffe和R（2）系數(shù)的高值和低值以及根均值所示鸣哀。達到了方差（RMSE），驗證了SMT確定HFD水力性能的有效性吞彤。海綿城市的基礎(chǔ)性研究我衬，對于基礎(chǔ)設(shè)施排水能力的評估。
之前關(guān)于綠色空間暴露對健康影響的研究主要基于靜態(tài)背景單元饰恕，例如居民區(qū)和其他行政單位挠羔。他們傾向于忽略個體日常綠色空間暴露的時空動態(tài)以及特定活動類型（例如身體活動）的中介效應(yīng)。因此埋嵌，本研究考察了每個人的日常綠色空間暴露情況破加，同時考慮到人們的日常活動能力以及綠色空間暴露與健康之間的身體活動的中介作用雹嗦。具體而言范舀，使用在中國廣州收集的調(diào)查數(shù)據(jù)和高分辨率遙感圖像，描繪了工作日的個人活動空間了罪，并用于測量參與者的每日綠色空間暴露尿背。然后應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型來分析個體日常綠色空間暴露對健康的直接影響及其通過身體活動的中介變量的間接影響。結(jié)果表明捶惜，每日綠地暴露直接影響個體健康田藐，并通過身體活動間接影響參與者的健康狀況。關(guān)于總效應(yīng)吱七，每日綠色空間暴露有助于改善參與者的心理健康汽久，并有助于促進他們的社會健康。它還有助于改善參與者的身體健康踊餐，盡管程度較輕景醇。一般來說，每日綠色空間暴露越高吝岭，身體活動水平越高三痰，整體健康狀況（包括身體，心理和社會健康）越好窜管∩⒔伲考慮到人的日常活動造成的綠地暴露對健康影響幕帆。結(jié)果相對比較普適获搏，方法上應(yīng)用了SEM是一個兩點，同時結(jié)合行為地理學的研究失乾。
不僅在資本主義市場經(jīng)濟中常熙，而且在轉(zhuǎn)型國家纬乍，包括改革后的中國，都發(fā)現(xiàn)了社會空間差異裸卫。然而仿贬，大多數(shù)先前在中國城市中關(guān)于該主題的研究僅限于分區(qū)級的空間分辨率，并且更精細的尺度分析仍然很少墓贿。借鑒這一差距茧泪，本文采用包含豐富社會經(jīng)濟信息的北京旅游調(diào)查數(shù)據(jù)，對北京中心城區(qū)的社會空間變化進行了地塊級檢驗募壕。潛在類別分析和GIS可視化用于根據(jù)多種屬性將居民分層到不同的社會經(jīng)濟福利水平调炬，并分析其空間分布语盈。調(diào)查結(jié)果顯示舱馅，2005年至2010年間，北京的社會空間景觀在短短五年內(nèi)發(fā)生了巨大變化刀荒。 90％的街區(qū)顯示其居民的平均社會分層指數(shù)增加或減少超過10％代嗤。社會空間變化在很大程度上與中國經(jīng)濟和住房分配的市場改革有關(guān)，它不僅通過商業(yè)發(fā)展而且通過與公共部門的深刻互動發(fā)揮其影響缠借。關(guān)于中國社會空間分析的研究干毅，社會空間景觀在5年內(nèi)發(fā)生了劇烈變化。反映出當前中國城市化的快速進程泼返。
近年來硝逢，生活工作游戲（LWP）中心作為一個更全面的城市中心概況，引起了越來越多的關(guān)注绅喉。本文提出了一個直接的框架渠鸽，用于使用普遍存在的興趣點（POI）作為城市功能的代理變量來識別和評估LWP中心。該框架隨后適用于285個中國城市柴罐。結(jié)果顯示徽缚，2014年中國35個城市的多中心城市結(jié)構(gòu)從2009年的23個城市增加。中國城市LWP中心的時間演變可以更好地理解為三種類型的進化革屠，區(qū)別在于LWP中心的數(shù)量凿试，形態(tài)和位置。首先似芝，與2009年相比那婉，2014年出現(xiàn)了更多的多中心城市。其次党瓮，形態(tài)變化類型可以進一步分為“相對分散”吧恃，“相對濃度”和“絕對濃度”。第三麻诀，位置變化類型可以分為五種類型：位移痕寓，分裂傲醉，融合，新興和衰退呻率。在最后的實驗中硬毕，回歸結(jié)果表明，更大的人口和更大的道路交叉點密度顯著促成了LWP中心的形成礼仗。新的城市功能地域的分析吐咳，全國尺度的城市中心結(jié)構(gòu)分析。利用新的大數(shù)據(jù)進行識別和分析元践。
雖然眾所周知韭脊，街道空間的質(zhì)量在促進城市活力方面起著至關(guān)重要的作用，但對于如何大規(guī)模地量化它仍然沒有達成共識单旁。最近出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集街景圖片揭示了克服先前限制的可能性沪羔，從而提出了研究范式的轉(zhuǎn)變。利用這一優(yōu)勢象浑，本文探索了一種新的視覺質(zhì)量評價方法和大面積街道空間變異識別方法蔫饰。通常代表北京歷史街區(qū)的胡同被選中進行實證研究。在實驗部分愉豺，我們捕捉涵蓋所有胡同的多年騰訊街景圖片篓吁，并進行物理和感知視覺質(zhì)量評估。利用機器學習分割方法SegNet蚪拦，街道墻體連續(xù)性和橫截面比例的二維分析杖剪，結(jié)合綠化，開放性驰贷，圍護的三維成分計算盛嘿，自動實現(xiàn)街道空間的物理視覺質(zhì)量;通過五個方面的保持意愿評分來評估街道空間的感知視覺質(zhì)量”ス叮基于所識別的物理空間變化來評估質(zhì)量的變化孩擂。結(jié)果表明，胡同的視覺質(zhì)量不盡如人意箱熬，而歷史保護區(qū)的一些再生項目則更好类垦。大多數(shù)胡同都缺乏視覺綠色，相對更連續(xù)城须，但橫截面比率較低蚤认。主干道附近的胡同見證了機動化的增加趨勢。物理和感知質(zhì)量之間的差異表明了自動計算方法的可行性和局限性糕伐。在最近的3 - 4年中砰琢，胡同不到2.5％得到改善，主要是美化緩慢∨闫基于街景地圖的街道空間分析训唱，定量化城市街道空間質(zhì)量，從而反應(yīng)城市活力的新興研究方法和數(shù)據(jù)挚冤。
高斯分解已被用于從ICESat（冰况增，云和陸地高度衛(wèi)星）上的衛(wèi)星激光雷達GLAS（地球科學激光高度計系統(tǒng)）的波形中提取地形高程。常見的假設(shè)是提取的高斯峰之一训挡，尤其是最低峰澳骤，對應(yīng)于地面。然而澜薄，由于來自地形和上方傾斜區(qū)域上方的物體的信號變寬为肮，高斯分解通常是復雜的。量化和理解高斯峰與地面高程之間的對應(yīng)關(guān)系是一個關(guān)鍵而緊迫的研究課題肤京。本研究使用~2000 km2機載激光雷達數(shù)據(jù)來評估北卡羅萊納州山區(qū)森林地區(qū)地形高程估算的最低兩個GLAS高斯峰颊艳。機載激光雷達數(shù)據(jù)不僅用于提取地面高程，還用于提取地形和冠層特征蟆沫，如坡度和冠層高度籽暇∥轮危基于對總共約500個GLAS數(shù)據(jù)的分析饭庞，發(fā)現(xiàn)（1）最低峰值傾向于低估地面高程;地形陡度（坡度）和冠層高度與低估的相關(guān)性最高;（2）第二個到最低峰值平均更接近山地森林地區(qū)的地面高度，（3）最低峰值中最強的峰值對于開闊地帶和山地森林地區(qū)熬荆，兩個最接近地面舟山。預(yù)計該評估將闡明未來的算法改進和/或更好地使用GLAS產(chǎn)品進行地形高程估計。利用機載激光雷達數(shù)據(jù)評估GLAS生成的DEM卤恳，為實現(xiàn)兩種LiDAR數(shù)據(jù)融合提供基礎(chǔ)累盗。
森林提供必要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，占全球陸地碳的45％左右突琳。對全球森林碳的數(shù)量和空間分布的估計建立在假設(shè)區(qū)域或國家尺度的異速生長準確捕獲廣泛的植物大小的生長形式的基礎(chǔ)上若债。異速生長是艱苦創(chuàng)造的：樹木必須在幾個月內(nèi)切割，干燥和稱重拆融。這個瓶頸使得大多數(shù)方程的樣本量較小蠢琳，沒有大樹（> 50 cm），其中可能含有超過40％的地上碳镜豹。地面激光掃描（TLS）可以通過非破壞性生物量估算潛在地增加異速生長方程的范圍和樣本大小傲须，并且必須在此背景下進行評估。我們在弗吉尼亞州弗蘭特皇家森林地區(qū)的熱帶森林科學中心 - 森林全球地球觀測站（CTFS-ForestGEO）地塊部署了TLS趟脂，并重建了329棵直徑達123厘米的樹木泰讽。三維樹模型是22個局部異速生長關(guān)系的基礎(chǔ)，用于與Jenkins等人進行比較。 （2003）和Chojnacky等已卸。 （2014）方程式佛玄。總體而言累澡，與等效的國家方程相比翎嫡，TLS異速生長具有更低的RMSE并且預(yù)測更高的樹級生物量。我們評估了整個站點范圍的異速生長永乌，以確定樣本量和直徑范圍不足的誤差惑申。異速生長方程沒有穩(wěn)定到一致的參數(shù)集，直到達到100-200個樣本并且排除大樹嚴重限制了預(yù)測準確性翅雏。這項工作意味著當前的生物量方程可能不充分圈驼，并強調(diào)TLS干模型作為非破壞性異速生長方程開發(fā)的適當方法，用于更新異速生長和減少景觀水平生物量估算的不確定性望几。比較了激光雷達估算生物量和破壞性樹木構(gòu)建異速生長模型的精度绩脆，從而評估TLS模型如何降低估算的不確定性。
11.Risk factors spatial-temporal detection for dengue fever in Guangzhou/廣州市登革熱危險因素的時空檢測
登革熱（DF）自1978年在廣東省出現(xiàn)以來一直是中國日益增長的公共衛(wèi)生問題橄抹。在中國大陸爆發(fā)登革熱疫區(qū)的所有地區(qū)中靴迫，廣州市受影響最大。本研究旨在調(diào)查2006年至2014年中國廣州登革病毒（DENV）傳播的潛在危險因素楼誓。風險因素對DENV傳播的影響通過使用新型時空方法計算的q值來確定玉锌， GeoDetector模型∨备考慮了氣候和社會經(jīng)濟因素主守。分析了每個因素對DF發(fā)生率的影響以及兩個因素的相互作用。結(jié)果表明榄融，前一個月降雨天數(shù)具有最高的決定能力参淫，q值為0.898（P <0.01）;與溫度和降水有關(guān)的其他因子的q值約為0.38-0.50。綜合Pearson相關(guān)分析愧杯，發(fā)現(xiàn)廣州DF發(fā)病率與所考慮的氣候因素之間存在非線性關(guān)聯(lián)涎才。與其個體效應(yīng)相比，所考慮的不同變量的耦合影響得到了增強力九。此外耍铜，該市越來越多的游客與DF的發(fā)病率高有關(guān)。本研究表明，一個月的降雨天數(shù)對下一個月的DF發(fā)病率有很大影響;溫度和降水對廣州DF發(fā)生率有非線性影響;來到這個城市的國內(nèi)和海外游客都增加了DENV傳播的風險。這些發(fā)現(xiàn)可用于DENV傳播的風險評估捎废，預(yù)測DF爆發(fā)和實施預(yù)防性DF減少策略。登革熱的疾病歸因分析程储，登革熱在這幾年健康地理分析當中分析的較多蹭沛，因為從蚊蟲傳播等角度較為容易與地理環(huán)境關(guān)聯(lián)。
12.Responses of PM2.5 pollution to urbanization in China/PM2.5污染對中國城市化的響應(yīng)
快速的城市化和經(jīng)濟發(fā)展給中國帶來了嚴重的環(huán)境污染負擔章鲤。本研究探討了1998年至2016年中國PM2.5濃度的時空特征摊灭，通過構(gòu)建環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）模型，研究了其與城市化和其他社會經(jīng)濟因素的關(guān)系败徊，包括工業(yè)帚呼，減排投資和清潔能源消耗。使用廣義加性模型（GAM）解釋其對城市化和這些因素的反應(yīng)皱蹦。結(jié)果表明煤杀，研究期間大多數(shù)省份PM2.5污染情況普遍惡化。 PM2.5-城市化關(guān)系在整個中國和中東部地區(qū)批準了倒U型EKC模式沪哺，但在東部發(fā)達地區(qū)呈現(xiàn)出N型EKC模式沈自。工業(yè)及其與城市化的相互作用推動了PM2.5濃度的增加。城市化與減排投資和清潔能源消費的相互作用對全國PM2.5濃度產(chǎn)生了負面影響辜妓，但對各地區(qū)的影響不同枯途。 GAM的結(jié)果進一步證實了PM2.5濃度隨著城市化和工業(yè)的增加而增加，但增強減排投資和清潔能源消耗可以扭轉(zhuǎn)增長趨勢籍滴。主要研究結(jié)果和政策影響有助于成功制定政策酪夷，旨在成功減少PM2.5污染。長時間尺度的PM2.5污染與城市化研究孽惰，基于EKC晚岭、GAM做了分析，PM2.5濃度隨城市化和工業(yè)增加而增加灰瞻。
城市中心內(nèi)綠色空間的存在已被公認為城市景觀的重要組成部分腥例。植被提供了多種好處辅甥，包括節(jié)能酝润，改善空氣質(zhì)量，減少噪音污染璃弄，降低環(huán)境溫度和心理恢復要销。證據(jù)還表明，人口稠密地區(qū)的植被數(shù)量（稱為“綠度”）也可以作為鄰里相對財富的指標夏块。 “灰綠色鴻溝”疏咐，具有主導灰色和綠色空間的建成區(qū)域之間的對比，被視為城市可持續(xù)管理和城市發(fā)展規(guī)劃的代理指標脐供。因此浑塞，對監(jiān)測城市綠化的持續(xù)和持續(xù)評估對于監(jiān)測聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標11的進展至關(guān)重要。來自Landsat數(shù)據(jù)檔案的多時間綠色信息的可用性以及來自全球人類住區(qū)層城市中心數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)（GHSL）倡議政己，提供了一個獨特的視角來量化和分析全球10,323個城市中心的綠色變化酌壕。在本研究中，我們評估了GHSL城市中心數(shù)據(jù)庫描述的所有城市中心建筑區(qū)域內(nèi)外的綠色差異÷央梗考慮到1990年果港，2000年和2014年期間建成區(qū)域的變化，我們還分析了綠地數(shù)量隨時間的變化糊昙。結(jié)果顯示辛掠，大多數(shù)城市1990年至2014年間綠化程度有增加的總體趨勢。在32個世界大城市的大多數(shù)地區(qū)也觀察到了綠化的影響释牺。我們得出結(jié)論萝衩，使用簡單而有效的方法利用開放和免費的全球數(shù)據(jù)，可以提供有關(guān)城市綠色及其隨時間變化的定量信息没咙。這些信息直接關(guān)系到城市規(guī)劃者和決策者減輕城市相關(guān)的環(huán)境和社會影響欠气。基于Google Earth Engine長時間尺度分析了城市綠色空間的研究镜撩，并且對于監(jiān)測SDGs11有重要意義预柒，是一個非常不錯的研究。
PM2.5污染是一個由多種自然和社會經(jīng)濟因素引起的環(huán)境問題袁梗，在中國大陸存在顯著的空間差異宜鸯。然而，自然和社會經(jīng)濟因素的決定因素及其對PM2.5污染的交互影響仍不清楚遮怜。在該研究中淋袖，GeogDetector方法用于量化PM2.5與潛在因子之間的非線性關(guān)聯(lián)。本研究發(fā)現(xiàn)锯梁，包括生態(tài)環(huán)境和氣候在內(nèi)的自然因素對社會經(jīng)濟因素的影響更大即碗，氣候是影響PM2.5污染的主要因素（q = 0.56）。在六個影響因素的所有相互作用中陌凳，工業(yè)和氣候的相互作用影響最大（q = 0.66）剥懒。兩個公認的主要污染區(qū)是西北地區(qū)的塔里木盆地和東部平原地區(qū);前者主要受暖溫帶干旱氣候和沙漠的影響，后者主要受暖溫帶半濕潤氣候和多種社會經(jīng)濟因素的影響合敦。該研究結(jié)果解釋了PM2.5污染的影響機制初橘，這有助于制定更具體的政策，旨在成功實現(xiàn)PM2.5污染控制和減排充岛。利用地理探測器分析PM2.5污染的自然和社會經(jīng)濟影響因素保檐，氣候以及工業(yè)影響較大。當然在整個中國來看是這樣子崔梗，而在東西部是否存在差異還值得進一步深入研究夜只。
15.Determinants and identification of the northern boundary of China’s tropical zone/中國熱帶北界的決定因素和識別
季風氣候特征的影響使中國的熱帶地區(qū)與世界其他地區(qū)的熱帶地區(qū)不同。因此蒜魄，中國熱帶地區(qū)北界的位置一直是中國綜合物理區(qū)劃研究中最具爭議的問題之一扔亥。本文介紹了中國熱帶地區(qū)北部邊界研究的發(fā)展情況爪膊，不同學者根據(jù)不同的區(qū)域化目標，指標和方法劃分了界限砸王，存在很大差異推盛。主要的意見分歧存在于對地帶性植被，農(nóng)業(yè)植被類型谦铃，種植制度耘成，熱帶土壤類型和熱帶特征的不同理解中。在這項研究中驹闰，我們應(yīng)用了測量空間分層異質(zhì)性的GeoDetector模型瘪菌，以驗證由六位主要學者劃定的熱帶地區(qū)的北部邊界。結(jié)果表明嘹朗，任梅娥劃定的高緯度邊界的平均q-統(tǒng)計值最大（q = 0.37）师妙，這表明，在競爭對手的觀點中屹培，它最能反映中國熱帶和亞熱帶地區(qū)的區(qū)域差異默穴。但它不一定適合指導熱帶農(nóng)業(yè)的發(fā)展。鄭都線和余先芳在低緯度雷州半島周圍線的q統(tǒng)計量的平均值較小褪秀，分別為0.10和0.08蓄诽，表明區(qū)域差異小于任梅娥邊界。在全球氣候變化的背景下媒吗，氣候本身正在波動中發(fā)生變化仑氛。因此，值得我們進一步研究的是闸英，熱帶地區(qū)的北部邊界是否應(yīng)該不是固定線锯岖，而是應(yīng)該在一定范圍內(nèi)波動以反映這些變化。利用地理探測器探測中國熱帶北界的識別與決定因素甫何。事實上地理分區(qū)或者叫分異在過去一直較為不被重視出吹，主要原因可能是因為有較強的主觀性，利用地理探測器可以進行定量化這方面的研究沛豌。因此值得關(guān)注趋箩。
運輸部門占瑞士年度能源需求總量的36％。 如果運輸部門通電加派，則需要大量額外的電力生產(chǎn)能力。 光伏（PV）能源是瑞士最具潛力的可再生能源跳芳。 然而芍锦，由于其產(chǎn)生的波動，目前尚不清楚PV如何為燃料電動汽車（EV）做出貢獻飞盆。 在這項工作中娄琉，我們分析了電動車輛所有者家庭的屋頂光伏能夠為覆蓋其車輛的能源需求做出多少貢獻次乓。 在我們的分析中，我們將時空PV屋頂模型與電動汽車的軌跡和汽車電池的傳感器信息相結(jié)合孽水。分析住宅屋頂光伏發(fā)電為電動汽車充電的潛力票腰。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究，會議poster女气。
小水體（1-10公頃）的水文監(jiān)測仍然很少杏慰，因為它們的數(shù)量有限且數(shù)量眾多，無法準確評估其農(nóng)業(yè)潛力或其在流域水文學中的累積影響炼鞠。 Landsat圖像顯示了其支持小型水體測繪的潛力缘滥，但其有限的表面積，植被生長和快速洪水動態(tài)對長期地表水監(jiān)測的影響仍未得到量化谒主。這里開發(fā)了一種半自動化方法朝扼，用于評估和優(yōu)化多傳感器Landsat時間序列的潛力，以監(jiān)測這些小型水體中的地表水位和平均水可用性霎肯。突尼斯中部Merguellil集水區(qū)內(nèi)7個小型水庫的廣泛水文場數(shù)據(jù)（1999-2014）和SPOT圖像用于校準該方法并探索其極限擎颖。改進的歸一化差異水指數(shù)（MNDWI）顯示在六個常用的水檢測指數(shù)中，以在高洪水和低洪水期間提供高的總體準確度和閾值穩(wěn)定性观游，導致平均表面積誤差低于15％肠仪。該方法應(yīng)用于1999 - 2014年的546 Landsat 5,7和8圖像，重現(xiàn)了高技能（R2= 0.9）和9300m2的平均均方根誤差（RMSE）的小湖泊的地表水位變化备典。與已發(fā)表的全球水資源數(shù)據(jù)集的比較顯示异旧，同一湖泊的平均RMSE為21800平方米（+ 134％），并突出了量身定制的MNDWI方法的價值提佣，以改善小湖泊的水文監(jiān)測并減少洪水植被的遺漏錯誤吮蛹。由于混合像素的比例和影響較大，相對誤差的增加限制了Landsat（標準化RMSE = 27％）的地表水監(jiān)測低于3ha拌屏。 2003年之后ETM +上的云和掃描線校正器故障的干擾也使操作圖像的數(shù)量減少了51％潮针，從而降低了洪水急劇下降的湖泊的性能。將Landsat觀測與10米pansharpened Sentinel-2圖像相結(jié)合倚喂，進一步將RMSE降低至5200平方米每篷，顯示2015年后小型水體中地表水監(jiān)測的機會增加。
歐洲的電網(wǎng)擴展正在全面展開端圈，因此焦读，市民對地線而不是架空線的需求正在穩(wěn)步增長。在這種情況下經(jīng)常使用的關(guān)鍵詞是部分地下布線舱权，因為瑞士法律強迫電網(wǎng)規(guī)劃者不僅建議架空線路矗晃，而且還建議在計劃新的輸電線路時部分地下布線。但是宴倍，哪里可以找到適合部分地下布線的區(qū)域张症？地理信息系統(tǒng)與多目標決策分析相結(jié)合仓技，為確定最佳傳輸線路徑提供了既定工具。然而俗他，到目前為止使用的方法在規(guī)劃組合架空或地下傳輸線時并未提供令人滿意的解決方案脖捻。因此，我們提出了一種程序方法兆衅，通過確定每個部分的最佳路徑來顛倒規(guī)劃過程地沮。準確性1.確定有利于構(gòu)建接地電纜的高應(yīng)力水平區(qū)域。 2.圍繞這些區(qū)域的邊界涯保，確定適合建造過渡建筑的地方诉濒。 3.在兩個最佳放置的過渡建筑物之間，計算接地電纜的最佳路徑夕春。 4.在過渡建筑物與起點和終點之間未荒，計算架空線的最佳路徑。 5.計算兩種方法之間的成本和影響的差異及志。 6.在協(xié)商有關(guān)高壓力區(qū)域的可能傳輸線路徑時使用此信息片排。我們將利用這種新穎的方法來增強我們的3D決策支持系統(tǒng)（3D DSS），增加一個選項速侈，不僅可以計算架空線路率寡，還可以計算接地線纜。通過使?jié)撛诘牡孛骐娎|走廊可見倚搬，電網(wǎng)規(guī)劃人員和受影響的公民可以從更透明的規(guī)劃程序和更多替代方案中獲益冶共。利用GIS和多目標決策分析優(yōu)化輸電線路。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究每界。會議poster捅僵。
機器學習和基于云計算的創(chuàng)新與歷史遙感和現(xiàn)場數(shù)據(jù)相結(jié)合，為牧場生態(tài)系統(tǒng)提供了第一個中等分辨率趴樱，年度百分比的植物功能類型覆蓋圖馒闷，以有效和高效地應(yīng)對生物多樣性保護所面臨的緊迫挑戰(zhàn)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)我們利用歷史上的Landsat衛(wèi)星記錄叁征，網(wǎng)格化氣象纳账，非生物陸地表面數(shù)據(jù)以及隨機森林模型中的30,000多個田間地塊來預(yù)測年度雜草和草，多年生雜草和草航揉，灌木和裸地的每像素百分比覆蓋率塞祈。美國西部從1984年到2017年。使用三個獨立的地塊水平測量集合驗證結(jié)果帅涂，結(jié)果地圖顯示土地覆蓋變化以響應(yīng)氣候议薪，干擾和管理的變化。這些地圖將在每年年底每年更新媳友，為擴大和改善牧場保護斯议，監(jiān)測和管理提供了令人興奮的機會。這些數(shù)據(jù)為時間保真度醇锚，空間分辨率和地理范圍的前所未有的融合打開了科學研究的新大門哼御。基于機器學習焊唬、云計算恋昼、歷史遙感數(shù)據(jù)和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，獲取了中等分辨率每年植被功能型百分比的覆蓋圖赶促。在多源遙感融合實現(xiàn)對地監(jiān)測上有很大的改進液肌，但是由于該研究研究區(qū)在美國，因此同類研究在中國的可復制性可能較低鸥滨，因為美國的牧場較大嗦哆，而中國并沒有如此大面積的牧場。
作為減少地表徑流的環(huán)境友好措施老速，低影響發(fā)展（LID）已成功應(yīng)用于城市地區(qū)。然而凸主，由于土地價格高昂以及高度城市化地區(qū)LID建設(shè)的額外費用橘券，房地產(chǎn)開發(fā)商不愿意進行LID開發(fā)。建筑面積比/容積率（FAR）是指“建筑物總建筑面積與建造土地面積的比例”卿吐。增加FAR表明開發(fā)商可以建造更高的建筑物并賺取更多的錢旁舰。通過授予FAR，開發(fā)人員可能愿意練習LID構(gòu)建但两。在這項研究中鬓梅，選擇一個新的住宅區(qū)作為案例研究，以分析LID實踐實現(xiàn)的徑流減少目標與授予FAR促進LID建設(shè)的激勵之間的權(quán)衡谨湘。城市雨水處理和分析綜合系統(tǒng)（SUSTAIN）模型用于模擬各種LID設(shè)計下的徑流減少绽快，然后推導出Pareto最優(yōu)解，以實現(xiàn)基于成本效率的城市徑流減少目標紧阔。結(jié)果表明坊罢，最大地表徑流減少量為20.5％。在極端情景下擅耽，政府可以選擇FAR為0.028,0.038和0.047活孩，開發(fā)商獲得的凈收益分別為0 CNY，100萬元和200萬元乖仇。結(jié)果提供了與授予FAR相關(guān)的LID建設(shè)指南憾儒，該指南支持激勵政策制定询兴，以促進高度城市化地區(qū)的LID實踐。分析LID起趾、FAR以及Pareto最優(yōu)解提出給予成本效率的城市徑流減少目標诗舰，這樣可以指導具體的城市建設(shè)，非常不錯的一個海綿城市的研究训裆。
本研究估算了中國省級環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）的關(guān)系眶根。我們采用經(jīng)驗方法對1994 - 2010年中國29個省份的三種工業(yè)污染物 - 二氧化硫排放，廢水排放和固體廢物產(chǎn)生進行了測試边琉。我們使用地理加權(quán)回歸（GWR）方法属百，其中模型可以適合數(shù)據(jù)中的每個空間位置，通過距回歸點的距離函數(shù)對所有觀察值進行加權(quán)变姨。因此族扰，考慮到空間異質(zhì)性，可以通過這種方法區(qū)域特定地分析EKC關(guān)系钳恕，而不是描述整個檢查區(qū)域的平均關(guān)系别伏。我們還研究了空間分層異質(zhì)性，以驗證和比較影響區(qū)域污染的風險因素與統(tǒng)計模型忧额。本研究發(fā)現(xiàn)厘肮，旨在考慮空間異質(zhì)性的GWR模型優(yōu)于OLS模型;它更有效地解釋了中國環(huán)境績效與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。結(jié)果表明EKC關(guān)系存在顯著變化睦番。這種空間模式表明了針對具體省份的政策制定类茂，以實現(xiàn)這些省份的均衡增長。GWR用于分析EKC托嚣，將空間統(tǒng)計與環(huán)境問題結(jié)合起來巩检。
22.Dating Ancient Paintings of Mogao Grottoes Using Deeply Learnt Visual Codes/用深度學習的視覺編碼約會莫高窟古代繪畫
文化遺產(chǎn)是世界各國人民的財富。文化遺產(chǎn)的保護和傳承有利于人類文明的進步示启。在中國西北部兢哭，有一個世界遺產(chǎn) - 莫高窟（Mogao Grottoes） - 有大量的壁畫，展示了中國古代的歷史文化夫嗓。為了研究這些歷史文化迟螺，一個關(guān)鍵的程序是迄今為止的壁畫，即確定它們被創(chuàng)造的時代舍咖。到目前為止矩父，莫高窟的大多數(shù)壁畫都是通過直接參考壁畫文本或歷史文獻來標注的。然而排霉，由于缺乏參考資料窍株，一些人仍然沒有創(chuàng)造時代。考慮到壁畫的繪畫風格在歷史上的變化球订，繪畫風格可以通過繪畫數(shù)據(jù)來學習和量化后裸，我們將壁畫的問題制定為繪畫風格分類的問題。事實上辙售，繪畫風格不僅可以用顏色或曲率來表達轻抱，還可以用一些未知的形式表達 - 未被觀察到的形式飞涂。為此旦部，除了復雜的顏色和形狀描述符之外，還設(shè)計了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來編碼隱式繪圖樣式较店。從194個不同的石窟中收集了3860幅壁畫士八，并用確定的創(chuàng)作時代標簽來訓練分類模型并建立約會方法。在實驗中梁呈，擬議的方法適用于以前有爭議的七幅壁畫婚度，而令人興奮的是新結(jié)果則得到了敦煌專家的認可。遙感考古與圖像識別的結(jié)合官卡。
本研究試圖描述和比較市中心和周邊國家森林公園PM2.5和PM10濃度的垂直分布蝗茁。使用2016年4月22日至2017年1月24日在南京（中國）的便攜式顆粒采樣器進行對比測量。發(fā)現(xiàn)顆粒濃度與森林公園的高度呈負相關(guān)寻咒。大多數(shù)時間在市中心也發(fā)現(xiàn)了相同但較輕微的現(xiàn)象哮翘，然而，在采樣時間的大部分時間毛秘，在路邊高大的樹木（25米）的高度處觀察到峰值而不是在地面高度饭寺。在100米處，森林公園的顆粒濃度下降了約30％叫挟，市中心僅發(fā)現(xiàn)20％的衰減艰匙。在假設(shè)路邊樹木可以限制顆粒的垂直擴散的情況下進行無人駕駛飛行器（UAV）測量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)抹恳，截斷樹木可分別減少道路上PM2.5和PM10濃度的24％和26％员凝。顆粒濃度與五個氣象參數(shù)（溫度，相對濕度奋献，氣壓健霹，太陽能和降水）之間的相關(guān)性分析表明，市中心的相關(guān)性高于森林公園秽荞。溫度和相對濕度都有助于不同高度下顆粒濃度的變化骤公。這項工作有助于更好地了解城市地區(qū)的顆粒動態(tài)特征，對評估高層建筑的室內(nèi)空氣質(zhì)量具有重要意義扬跋。城市森林公園對于PM2.5等空氣污染的消納污染作用的實證研究阶捆。
隨著全世界嚴重的交通問題不斷增加，已經(jīng)開展了各種類型的研究，特別是交通模擬洒试，以調(diào)查這一問題倍奢。基于活動的交通仿真模型垒棋，例如MATSim（多智能體傳輸模擬）卒煞，旨在識別時間和空間活動的最佳組合。還有必要檢查基于通勤的交通模擬叼架。這種模擬的重點是通過調(diào)整出發(fā)時間畔裕，旅行模式或旅行路線來優(yōu)化旅行時間，以向公眾提供旅行建議乖订。本文使用新開發(fā)的模擬工具檢查高峰時段地鐵用戶的最佳出發(fā)時間扮饶。確定了用于識別相對最佳出發(fā)時間的策略。這項研究調(diào)查了中國深圳的103,637名代理人（乘客）乍构，并報告了他們的平均出發(fā)時間甜无，旅行時間和旅行效用，以及每次迭代中遲到和錯過地鐵旅行的人員代理人數(shù)哥遮。結(jié)果表明岂丘，隨著迭代次數(shù)的增加，這些人員的平均旅行時間減少了大約4分鐘眠饮。此外奥帘，最近的平均出發(fā)時間在上班時沒有遲到的風險大約是8:04，最早的平均出發(fā)時間在下班時沒有丟失地鐵出行的風險大約是17:50君仆。利用Agent Model的交通行為模擬仿真研究翩概。
25.Decarbonizing China’s Urban Agglomerations/中國城市群的脫碳
中國的城市群對中國與能源相關(guān)的二氧化碳排放貢獻了64％，因此在決定氣候變化的未來方面起著至關(guān)重要的作用返咱。關(guān)于城市能源消耗和二氧化碳排放的信息很少;因此钥庇，我們采用DMSP/OLS夜間光圖像進行時空建模。我們的調(diào)查結(jié)果顯示咖摹，這種集聚實際上在二零零五年至二零一三年間评姨，二氧化碳排放強度顯著下降 - 由0.43萬元/千元降至0.20萬元/千元，平均每年下降4.34％萤晴。盡管中國西部的二氧化碳強度仍然非常高吐句，但過去幾十年來全國的二氧化碳強度趨同。使用面板回歸模型店读，我們分析了由于經(jīng)濟增長嗦枢，人口，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)屯断，人口密度和城市化特征等社會經(jīng)濟變量的區(qū)域差異導致的二氧化碳排放強度下降的差異文虏。阻礙二氧化碳強度下降的因素是持續(xù)的工業(yè)化侣诺，這需要重工業(yè)，基礎(chǔ)設(shè)施投資和住房存量的增加氧秘。利用夜間燈光和面板回歸分析工業(yè)化對碳排放強度的影響年鸳。
26.Why Topology Matters in Predicting Human Activities/為什么拓撲在預(yù)測人類活動方面至關(guān)重要
通過底層街道的拓撲關(guān)系（注意：整條街道而不是街道區(qū)域）可以更好地理解地理空間，這使我們能夠看到比連接良好的街道更少連接的街道的縮放或分形或生活結(jié)構(gòu)。正是這種潛在的縮放結(jié)構(gòu)使得人類活動可以預(yù)測，盡管是集體而非個人的移動行為梧喷。這種拓撲分析尚未在文獻中得到應(yīng)有的重視，因為許多研究人員繼續(xù)依賴分段分析來預(yù)測人類活動目木。基于分段分析的方法基本上是幾何的，側(cè)重于位置，長度和方向的幾何細節(jié)畦幢，并且不能揭示縮放屬性，這意味著它們不能用于人類活動預(yù)測缆蝉。我們使用倫敦街道和推文位置數(shù)據(jù)進行了一系列案例研究，基于相關(guān)概念瘦真，如自然街道和自然街道段（或簡稱街道段）刊头，軸線和軸線段（或簡稱線段） 。我們發(fā)現(xiàn)诸尽，自然街道是人類活動或交通預(yù)測方面的最佳代表原杂，其次是軸線，并且街道段和線段都不具有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和推文位置之間的良好相關(guān)性您机。這些發(fā)現(xiàn)表明穿肄，基于軸線的空間句法或一般拓撲分析的工作原理與個人的旅行行為或人類概念化距離或空間的方式無關(guān)。相反际看，它是街道的基礎(chǔ)擴展層次結(jié)構(gòu) - 許多連接最少咸产，連接最少，連接最少和連接最多的一些 - 使人類活動可預(yù)測仲闽。分析了拓撲對于人類活動的影響脑溢，這一點在簡雅各布斯的書里已經(jīng)提到，如何提升城市活力赖欣，街區(qū)的結(jié)構(gòu)也是很關(guān)鍵的屑彻。
本研究運用Kulldorff的空間掃描統(tǒng)計數(shù)據(jù)，比較了中國江漢平原血吸蟲病空間聚類的變化顶吮。 2007年至2012年社牲，Geodetector軟件被用于檢測血吸蟲病的環(huán)境決定因素。2007年最可能的空間聚類覆蓋了江漢平原的中北部悴了，而2008年至2012年觀察到的則是朝南搏恤，覆蓋范圍擴大汗菜。通常在不同時期的相同區(qū)域，然而在精確位置有一些變化挑社。此外陨界，2007年期間比其他任何時期更容易聚集。我們發(fā)現(xiàn)溫度痛阻，土地利用和土壤類型是與人類感染率相關(guān)的最關(guān)鍵因素菌瘪。此外，2009年土地利用和土壤類型對血吸蟲病的流行影響最大阱当，而2007年這種影響很小俏扩。溫度對血吸蟲病患病率的影響在2010年達到最大值，而在2008年弊添，這種影響很小录淡。在這兩個因素對人血吸蟲病空間分布的影響中觀察到的差異是不一致的，在某些年份顯示出統(tǒng)計學意義油坝，而在其他年份則缺乏統(tǒng)計學意義嫉戚。此外，當兩個因素同時操作時澈圈，始終觀察到增強的相互作用的趨勢彬檀。受影響因素相互作用強烈的高風險地區(qū)應(yīng)成為疾病控制干預(yù)措施的目標。利用空間掃描統(tǒng)計分析血吸蟲病的空間分布瞬女，結(jié)合地理探測器分析環(huán)境影響因素窍帝。
28.Can Cognitive Inferences be Made from Aggregate Traffic Flow Data?/可以從匯總交通流數(shù)據(jù)中做出認知推斷嗎？
空間句法分析或街道網(wǎng)絡(luò)的拓撲分析表明诽偷，人類交通流量與一些拓撲中心性度量高度相關(guān)坤学，這意味著人類在總體水平上的運動主要由街道網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)拓撲結(jié)構(gòu)決定。然而报慕，這種高相關(guān)性并不意味著任何個人的運動都可以通過任何街道網(wǎng)絡(luò)中心度量來預(yù)測深浮。換句話說，總體水平的交通流量不能用于推斷個人的空間認知或空間概念化卖子÷院牛基于一組基于代理的模擬，使用三種類型的移動代理 - 拓撲洋闽，角度和度量 - 我們表明拓撲角中心度測量與度量中心度量與選擇最短角度的代理的總流量相關(guān)性更好玄柠，拓撲或公制路線。我們將拓撲角網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的優(yōu)越性與街道網(wǎng)絡(luò)與運動和通過運動潛力之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系聯(lián)系起來诫舅。研究結(jié)果表明羽利，總體流量與街道網(wǎng)絡(luò)中心度量之間的相關(guān)性不能用于推斷城市運動中個體空間認知的知識。這篇文章分析了拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與個體人類交通流量分析的關(guān)系刊懈，事實證明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定程度上與人類活動能夠相關(guān)这弧，但是無法推斷個人的空間認知娃闲。
29.Spatial prediction based on Third Law of Geography/基于地理第三定律的空間預(yù)測
目前的空間預(yù)測方法基于地理第一定律或統(tǒng)計原理或這兩者的組合。 “地理學第二定律”有助于修訂這些方法匾浪，因此它們適應(yīng)當?shù)貤l件皇帮，但代價是對樣本的需求增加。本文提出了一種基于地理第三定律的空間預(yù)測新思路蛋辈，重點研究了地理位置的相似性属拾。根據(jù)地理第三定律，可以基于樣本和預(yù)測點之間的地理配置的相似性來進行空間預(yù)測冷溶。這允許將單個樣本的代表性用于預(yù)測渐白。采用預(yù)測土壤有機質(zhì)含量空間變異的案例研究，比較了基于地理第三定律的空間預(yù)測與基于第一定律和統(tǒng)計原理的空間預(yù)測逞频〈垦埽可以得出結(jié)論，基于地理第三定律的空間預(yù)測不要求樣本超過特定大小苗胀，也不要求具有特定空間分布以實現(xiàn)高質(zhì)量預(yù)測襟诸。與基于地理第三定律的空間預(yù)測相關(guān)聯(lián)的預(yù)測不確定性更能指示預(yù)測的質(zhì)量，因此在分配誤差減少努力方面更有效柒巫。這些屬性使得基于地理第三定律的空間預(yù)測更適合于在大型和復雜地理區(qū)域上進行預(yù)測励堡。這里朱阿興老師和閭國年老師提出了地理學第三定律，也就是空間相似性的定律堡掏。并做了基于第三定律的空間預(yù)測。我想未來基于空間相似的研究會越來越多刨疼。
隨著經(jīng)濟增長和過去三十年城市化進程的加快泉唁，中國的空氣質(zhì)量不斷下降，對人類健康構(gòu)成了巨大威脅揩慕。細顆粒物（PM2.5）的濃度直接影響生活在空氣質(zhì)量差的污染地區(qū)的人們的死亡率亭畜。北京 - 天津 - 河北（BTH）地區(qū)是中國北方組織良好的城市地區(qū)之一，由于近期工業(yè)部門和車輛排放的增長迎卤，其空氣質(zhì)量和大氣污染嚴重拴鸵。在本研究中，我們使用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法估計2014年1月至2016年12月期間BTH區(qū)域PM2.5濃度的空間分布蜗搔，結(jié)合衛(wèi)星導出的氣溶膠光學深度（S-DAOD）和氣象數(shù)據(jù)劲藐。使用地面PM2.5數(shù)據(jù)驗證結(jié)果。包括所有PM2.5訓練數(shù)據(jù)和10倍交叉方法的一般方法已用于PM2.5估計的驗證樟凄。該研究提供了一種監(jiān)測PM2.5濃度分布的新方法聘芜。本文討論的結(jié)果將對政府機構(gòu)制定和實施環(huán)境保護政策有很大幫助。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缝龄、AOD和氣象數(shù)據(jù)估算PM2.5空間分布汰现。
道路基礎(chǔ)設(shè)施對所有國家的福祉和經(jīng)濟健康都很重要。道路路面基礎(chǔ)設(shè)施的性能很復雜瞎饲，受到眾多因素的影響口叙，并且在不同的道路上變化很大。用于評估道路基礎(chǔ)設(shè)施性能的大規(guī)男嵴剑空間分析越來越需要用于道路管理妄田，因此收集多源因素，包括衛(wèi)星遙感氣候和環(huán)境數(shù)據(jù)仗哨，以及地面監(jiān)測車輛觀測形庭，作為解釋變量。與傳統(tǒng)的基于點或區(qū)域的地理空間屬性不同厌漂，路面基礎(chǔ)設(shè)施的性能是基于線段的空間數(shù)據(jù)萨醒。因此，利用基于分段的空間分層異質(zhì)性方法來探索車輛苇倡，氣候富纸，道路性質(zhì)和社會經(jīng)濟條件對路面基礎(chǔ)設(shè)施性能的綜合影響≈冀罚基于分段的最優(yōu)離散化應(yīng)用于離散化的基于段的路面數(shù)據(jù)晓褪，并且基于段的地理探測器用于評估變量及其相互作用的空間影響。結(jié)果表明综慎，基于分段的方法可以更合理涣仿，準確地描述基于線段的空間數(shù)據(jù)的特征，并評估空間關(guān)聯(lián)示惊。與路面損壞相關(guān)的兩大類因素是交通車輛和特別是重型車輛的變量好港，以及氣候和環(huán)境條件。同時米罚，這兩類解釋變量之間的相互作用比單一解釋變量具有更大的影響钧汹，相互作用可以解釋超過一半的路面損傷。本研究強調(diào)了基于遙感的道路基礎(chǔ)設(shè)施大規(guī)穆荚瘢空間分析的巨大潛力拔莱。本研究中的方法為分段地理數(shù)據(jù)的空間分析提供了新思路。研究結(jié)果表明隘竭，變量的量化綜合影響對于道路設(shè)計塘秦，施工和維護的明智決策是切實可行的。遙感數(shù)據(jù)用于道路基礎(chǔ)設(shè)施的檢測研究货裹，具有較大的研究潛力嗤形。
