資源整理郑趁。
1 Coding:
1.衛(wèi)星影像深度學(xué)習(xí)資源。
2.runoff tools為MOM生成徑流文件的一些工具變得輕而易舉氏仗。
3.NOAA-GFDL海冰模擬器V2.0。
4.該倉(cāng)庫(kù)提供涉及MOM6和SIS2的模型的配置（輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)）及其相應(yīng)的回歸數(shù)據(jù)（用于測(cè)試）。
5.MOM6源碼。
6.FMS是一個(gè)軟件框架肥隆，用于支持大氣，海洋和氣候系統(tǒng)模型的有效開(kāi)發(fā)稚失，構(gòu)建栋艳，執(zhí)行和科學(xué)解釋。
7.各種學(xué)習(xí)筆記句各，如VIM吸占，一些書(shū)的。
8.一系列R腳本凿宾，用于預(yù)處理WRFChem（WRF-Chem）空氣質(zhì)量模型的輸出矾屯。按照需要的方式重新格網(wǎng)化數(shù)據(jù)。
9.使用Python的圖像多邊形注釋?zhuān)ǘ噙呅纬鹾瘢匦渭希瑘A形，線(xiàn)形产禾，點(diǎn)和圖像級(jí)標(biāo)記注釋?zhuān)?/p>
10.R語(yǔ)言包GLMMadaptive的幻燈排作。
11.R語(yǔ)言包gt的一些小例子。
12.R語(yǔ)言包textdata亚情，目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)文本相關(guān)數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)庫(kù)妄痪，以便于訪(fǎng)問(wèn)。
13.“Advances in Archaeological Practice'”論文的研究綱要楞件。
14.flux.fail是一個(gè)用戶(hù)可以免費(fèi)報(bào)告和跟蹤公共交通延遲的平臺(tái)衫生。報(bào)告的延遲是公開(kāi)的僧著，以便用戶(hù)可以實(shí)時(shí)通知對(duì)方當(dāng)前發(fā)生的任何延遲，并在必要時(shí)可以及時(shí)切換到備用連接障簿。
15.移動(dòng)數(shù)據(jù)規(guī)范盹愚，作為服務(wù)提供商的移動(dòng)性的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和API規(guī)范，例如Dockless Bikeshare站故，E-Scooters和共享乘車(chē)提供商皆怕，他們?cè)诠矙?quán)利范圍內(nèi)工作。靈感來(lái)自GTFS和GBFS西篓。 具體而言愈腾，移動(dòng)數(shù)據(jù)規(guī)范（MDS）的目標(biāo)是為市政當(dāng)局提供API和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以幫助提取岂津，比較和分析作為服務(wù)提供商數(shù)據(jù)的移動(dòng)性虱黄。該規(guī)范是實(shí)現(xiàn)市政當(dāng)局的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享，測(cè)量和監(jiān)管以及作為服務(wù)提供商的移動(dòng)性的一種方式吮成。 它旨在確保政府有能力執(zhí)行橱乱，評(píng)估和管理提供者。
16.公共自行車(chē)API文件粱甫。
2 Paper:
基于衛(wèi)星的近地面干燥PM2.5質(zhì)量濃度估算是氣溶膠遙感領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)泳叠，但環(huán)境監(jiān)測(cè)迫切需要〔柘基于中國(guó)東部典型中等城市金華市的地面遙感測(cè)量危纫，我們提出了一種物理PM2.5遙感（PMRS）方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法不依賴(lài)于地理位置乌庶。 PMRS方法旨在盡可能多地采用當(dāng)前可用的衛(wèi)星遙感參數(shù)种蝶，包括氣溶膠光學(xué)厚度（AOD），精細(xì)模式分?jǐn)?shù)（FMF）瞒大，行星邊界層高度（PBLH）和大氣相對(duì)濕度（RH）螃征，從而能夠從不同污染水平下的瞬時(shí)遙感測(cè)量中獲得PM2.5。通過(guò)與參考參數(shù)的比較糠赦，直接驗(yàn)證了PM2.5方法的關(guān)鍵過(guò)程会傲，包括尺寸切割，體積可視化拙泽，底部隔離和顆粒干燥淌山。我們發(fā)現(xiàn)PMRS方法的尺寸切割具有顯著的偏差（約0.86），這是由于使用精細(xì)模式分?jǐn)?shù)來(lái)估算所有尺寸的氣溶膠顆粒中的PM2.5顾瞻，應(yīng)該系統(tǒng)地校正泼疑。 PMRS方法的體積可視化和顆粒干燥的驗(yàn)證結(jié)果非常令人滿(mǎn)意，而底部隔離程序帶來(lái)了目前PM2.5遙感的最大不確定性荷荤。改進(jìn)的PMRS方法在每小時(shí)PM2.5的遙感上表現(xiàn)出良好的性能退渗，平均誤差約為38移稳，相對(duì)誤差約為31％。遙感與原位每小時(shí)PM2.5之間的相關(guān)系數(shù)約為0.67会油，線(xiàn)性斜率為1.03个粱，截距為11，而均值非常接近翻翩。驗(yàn)證研究還有助于找出未來(lái)的改進(jìn)方向都许，并可能應(yīng)用于地面遙感數(shù)據(jù)。近地面干燥PM2.5的遙感估算嫂冻，根據(jù)物理原理推導(dǎo)的PM2.5反演方式胶征，有比較好的性能。
廣東是中國(guó)發(fā)展最快的省份之一桨仿，因此面臨著減少二氧化碳排放睛低，同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)。為了推進(jìn)中國(guó)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)服傍，本研究利用涵蓋1995年至2014年的省級(jí)數(shù)據(jù)集钱雷，探討了廣東省二氧化碳排放的影響因素，變化趨勢(shì)和減少潛力伴嗡。我們使用了擴(kuò)展STIRPAT（人口急波，富裕和技術(shù)回歸的隨機(jī)影響）模型和嶺回歸技術(shù)，以確定廣東二氧化碳排放背后的關(guān)鍵影響因素瘪校。我們還預(yù)測(cè)了2015-2030年期間的排放趨勢(shì)和估計(jì)的減排潛力。我們的實(shí)證結(jié)果表明名段，在研究期間阱扬，經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人口增長(zhǎng)伸辟，城市化麻惶，固定資產(chǎn)投資和工業(yè)化水平都對(duì)二氧化碳排放產(chǎn)生了積極影響，而能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和技術(shù)進(jìn)步的影響卻是負(fù)面的信夫。情景模擬顯示窃蹋，在本研究中開(kāi)發(fā)和測(cè)試的所有20種情景中，廣東省的二氧化碳總排放量將持續(xù)增加至2030年;盡管如此静稻，我們認(rèn)為減排潛力仍然很大警没。在橫截面比較后確定了最佳方案。我們的分析揭示了探索社會(huì)經(jīng)濟(jì)決定因素和減少排放潛力的重要性振湾，以便為廣東等快速發(fā)展的地區(qū)進(jìn)行規(guī)劃杀迹。實(shí)證研究結(jié)果對(duì)中國(guó)政府實(shí)施政策措施以促進(jìn)低碳發(fā)展具有重要意義⊙禾拢基于面板數(shù)據(jù)的碳排放研究树酪，發(fā)表于JCLP浅碾，從結(jié)果而言，與以往的研究趨勢(shì)是相似的续语。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步有很好的碳減排效應(yīng)垂谢。
大量研究表明滥朱，景觀(guān)組成和構(gòu)造可顯著影響地表溫度（LST）。這些研究大多集中在景觀(guān)結(jié)構(gòu)的橫向維度上娃豹。然而焚虱，很少有研究探討城市景觀(guān)垂直維度的影響。本研究旨在填補(bǔ)這一空白懂版。我們專(zhuān)注于北京中心區(qū)的住宅景觀(guān)鹃栽，并量化了建筑物垂直結(jié)構(gòu)與LST之間的關(guān)系。我們基于高分辨率圖像描繪了居民區(qū)的邊界躯畴，后者被用作統(tǒng)計(jì)分析的單位民鼓。借助數(shù)字地圖，還可以從高分辨率圖像中繪制建筑物高度蓬抄，建筑物和植被的比例覆蓋丰嘉。從TM圖像的熱帶中反演LST。我們使用Pearson相關(guān)嚷缭，偏相關(guān)和普通最小二乘（OLS）回歸來(lái)量化這些變量與LST之間的關(guān)系饮亏。我們發(fā)現(xiàn)：1）居民區(qū)的地表溫度差異很大，從53.5°C到37.0°C阅爽，平均溫度為44.2°C路幸，標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.4°C。高層住宅區(qū)的LST最低付翁，平均LST從低層住宅區(qū)向高層住宅區(qū)減少简肴。 2）建筑高度，建筑密度和植被覆蓋度均與LST顯著相關(guān)百侧。建筑高度和植被覆蓋對(duì)LST具有顯著的負(fù)面影響砰识，但建筑密度具有顯著的正面影響。 3）在這些變量中佣渴，建筑物高度對(duì)LST的影響大于其他兩個(gè)變量辫狼。這些結(jié)果對(duì)城市設(shè)計(jì)和管理具有重要意義。周偉奇老師團(tuán)隊(duì)的成果观话，研究了建筑高度對(duì)于城市地表溫度的影響予借。
精細(xì)尺度的人口分布網(wǎng)格更好地反映了居民的分布，在調(diào)查城市系統(tǒng)中發(fā)揮了重要作用。近年來(lái)灵迫，人們看到了將夜間光數(shù)據(jù)應(yīng)用于微觀(guān)層面人口估計(jì)的增長(zhǎng)趨勢(shì)秦叛。然而，僅使用夜間光數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)人口可能導(dǎo)致由于在諸如商業(yè)區(qū)和交通樞紐的特定類(lèi)型區(qū)域中過(guò)高的光輻射而導(dǎo)致的高估問(wèn)題瀑粥。在處理這個(gè)問(wèn)題時(shí)挣跋，本研究使用描繪人們運(yùn)動(dòng)的出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)，并探討了將夜光遙感和出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)整合到上海人口估計(jì)500米空間分辨率的效用狞换。首先避咆，基于NPP-VIIRS夜光遙感數(shù)據(jù)生成初始人口分布網(wǎng)格。然后修噪，使用出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)創(chuàng)建校準(zhǔn)網(wǎng)格查库，從而優(yōu)化初始人口網(wǎng)格。通過(guò)將其與精煉的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來(lái)評(píng)估所得人口網(wǎng)格的準(zhǔn)確性黄琼。結(jié)果表明樊销，最終人口分布網(wǎng)格的表現(xiàn)優(yōu)于初始人口網(wǎng)格，這反映了所提出的校準(zhǔn)過(guò)程的有效性脏款∥唬基于夜光遙感與出租車(chē)軌跡大數(shù)據(jù)的精細(xì)化人口建模，余柏蒗老師團(tuán)隊(duì)的成果撤师，當(dāng)然反過(guò)來(lái)我覺(jué)得應(yīng)該考慮獲得高時(shí)空分辨率的人口數(shù)據(jù)剂府。
重復(fù)和近似重復(fù)現(xiàn)象表明受害可能在近空間和近時(shí)間形成類(lèi)似傳染的模式。研究界在過(guò)去10年中建立了大量重復(fù)和近似重復(fù)模式的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)剃盾。隨著這些模式分析腺占，學(xué)者們還提出了近重復(fù)盜竊機(jī)制的理論解釋。然而痒谴，由于數(shù)據(jù)不可用湾笛，中國(guó)機(jī)制的實(shí)證研究非常有限，幾乎沒(méi)有闰歪。利用武漢（一個(gè)中國(guó)大城市）最近的盜竊數(shù)據(jù)集，目前的研究檢查了重復(fù)和近重復(fù)入室盜竊模式以及潛在的理論假設(shè)蓖墅。與先前的研究結(jié)果一致库倘，目前的研究發(fā)現(xiàn)了重要且有意義的近重復(fù)盜竊模式。此外论矾，警方的偵查數(shù)據(jù)表明教翩，在空間和時(shí)間上發(fā)生的成對(duì)檢測(cè)到的盜竊事件更可能涉及與遠(yuǎn)端對(duì)相同的罪犯。最后贪壳，討論了調(diào)查結(jié)果和局限性的含義饱亿。葉信岳老師團(tuán)隊(duì)犯罪地理學(xué)的研究，分析了重復(fù)犯罪的時(shí)空間模式。這將指導(dǎo)城市規(guī)劃的設(shè)計(jì)彪笼，使得如何降低犯罪率和組織犯罪現(xiàn)象發(fā)生钻注。
6.Analyzing urban development patterns based on the flow analysis method/基于流分析方法分析城市發(fā)展模式
分析城市發(fā)展模式應(yīng)考慮城市間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及每個(gè)城市在網(wǎng)絡(luò)中的作用和作用的形成。 城市之間各種因素的流動(dòng)分析基于城市網(wǎng)絡(luò)和流動(dòng)理論空間配猫。 本研究以中國(guó)河北省為例幅恋。 通過(guò)模擬城市之間的經(jīng)濟(jì)，信息泵肄，交通和資金流動(dòng)來(lái)衡量區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)城市的綜合狀況捆交。 結(jié)果表明，開(kāi)發(fā)模式可以分為三個(gè)層次腐巢，具有多核和多節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)品追。 此外，流分析方法可以預(yù)測(cè)67％的城市發(fā)展水平冯丙。 此外肉瓦，還提出了一些政策建議，以促進(jìn)河北省的區(qū)域一體化發(fā)展银还。甄峰老師團(tuán)隊(duì)成果风宁，用流分析分析城市網(wǎng)絡(luò)和流動(dòng)，城市復(fù)雜系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)案例蛹疯，發(fā)表于城市研究top的旗艦刊物cities戒财。
