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中国省域交通运输碳排放脱钩状态及其驱动因素

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环境科学 2024年

作者：葛青秀杨萍果蒲英霞山西师范大学生命科学学院南京大学地理与海洋科学学院

在“双碳”战略背景下，交通运输业作为中国碳减排的重点行业，积极寻求行业低碳转型新发展路径是低碳研究的热点之一。针对交通运输碳排放问题，基于Tapio脱钩和对数平均迪氏指数（LMDI）模型，从整体、时段和区域分解等多角度，分析2... 详细信息

在“双碳”战略背景下，交通运输业作为中国碳减排的重点行业，积极寻求行业低碳转型新发展路径是低碳研究的热点之一。针对交通运输碳排放问题，基于Tapio脱钩和对数平均迪氏指数（LMDI）模型，从整体、时段和区域分解等多角度，分析2012～2021年中国省域交通运输业碳排放特征、脱钩状态及其驱动因素。结果表明：①中国交通能源碳排放总量整体上逐年增长，但增长率呈下降趋势；各省交通碳排放量在空间上呈现东南高，西北低的分布格局；②10年间40.0%的省份实现了交通碳排放与经济发展的绝对脱钩，53.3%的省份实现了相对脱钩；③经济增长、人口规模和碳排放系数是促进交通运输业碳排放增加的因素，而交通能源强度和行业规模则是抑制交通运输业碳排放增加的因素。因此，在中国实现“双碳”目标的进程中，各省应因地制宜制定差异化地区碳减排政策，积极承担减排责任，加快推动脱钩进程的力度，推进交通运输业绿色低碳转型。

关键词：交通运输业碳排放 Tapio脱钩模型 LMDI分析时空特征

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社会感知视角下的城市功能区概率识别

统计与决策 2022年第6期38卷 174-179页

作者：王长硕蒲英霞李建学南京大学地理与海洋科学学院南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 南京大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

随着我国城市化进程的加快,城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发,感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为,引入... 详细信息

随着我国城市化进程的加快,城市内部空间结构也在不断扩展、分化与重构。从居民日常出行轨迹出发,感知城市功能区的时空格局已成为当前数据挖掘与城市计算等领域的研究热点。文章构建居民出行移动模式模型表征城市居民的出行行为,引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布(Labeled-LDA)模型,以概率方式识别城市功能区并进行精度评估。基于武汉市海量出租车GPS轨迹数据的实验表明,该方法能有效挖掘城市居民出行模式与城市功能区之间的潜在联系,识别典型的城市功能区并提供概率上的解释。

关键词： GPS轨迹移动模式 Labeled-LDA模型城市功能区

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基于Labeled-LDA模型的居民群体分类与出行特征分析

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计算机应用与软件 2022年第11期39卷 17-24页

作者：王长硕蒲英霞南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210023 南京大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023

如何使用海量社交媒体数据分析城市居民日常行为特征成为国内外学者广泛关注的问题。城市居民在不同时空间扮演的社会角色的不同将导致其出行行为特征随之变化,为此构建居民出行活动模式模型表征居民出行行为,引入自然语言处理领域内的... 详细信息

如何使用海量社交媒体数据分析城市居民日常行为特征成为国内外学者广泛关注的问题。城市居民在不同时空间扮演的社会角色的不同将导致其出行行为特征随之变化,为此构建居民出行活动模式模型表征居民出行行为,引入自然语言处理领域内的标签狄利克雷分布模型Labeled-LDA完成群体分类,分析居民群体的出行行为特征,并讨论个体出行行为的不确定性。使用波士顿海量Twitter签到数据的实验表明,该方法能够有效区分典型的城市居民群体,并为居民在不同时空间表现出的不同出行行为特征提供概率解释。

关键词：居民出行行为标签狄利克雷分布(Labeled-LDA) 社交媒体大数据移动模式

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不确定性视角下的中国省际人口迁移机制分析

地理学报 2021年第12期76卷 2964-2977页

作者：蒲英霞武振伟葛莹孔繁花南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 河海大学地球科学与工程学院南京211100

人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移... 详细信息

人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型综合方法(MC^(3))进行模型抽样,以后验模型概率为权重计算相应变量的迁出地、迁入地和网络效应等,定量分析不确定性背景下省际人口迁移影响因素和空间机制。结果表明:(1)BMA模型估计结果更为稳健可靠。与单一模型相比,BMA中变量效应估计的90%可信区间明显缩小,不确定性程度显著降低,结果更为精确;(2)区域经济社会发展对省际迁移至关重要。经模型空间抽样后,迁出地人口规模和GDP、迁入地教育水平和迁移存量等的变量后验包含概率大于90%;(3)网络效应在省际迁移过程中不可忽视。所有变量的网络效应占总体效应的40%以上,其中工资、城镇化率、教育和迁移存量等的网络效应(绝对值)大于各自的迁出地和迁入地效应;(4)若不考虑迁移建模中的不确定性,绝大多数区域经济社会变量对省际迁移的影响会被高估。

关键词：人口迁移空间OD模型贝叶斯模型平均后验模型概率变量后验包含概率网络效应中国

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中国省际人口迁移的多边效应机制分析

地理学报 2016年第2期71卷 205-216页

作者：蒲英霞韩洪凌葛莹孔繁花南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 临沂大学商学院临沂276000 河海大学地球科学与工程学院南京210098 南京大学国际地球系统科学研究所南京210023

区际人口迁移不仅与迁出地和目的地的要素特征以及距离有关,而且还受到周边迁移流的影响。基于网络自相关理论,利用"六普"省际人口迁移数据和相关统计资料,在重力模型的基础上考虑迁移流之间可能存在的几种空间依赖形式,构建中国省际迁... 详细信息

区际人口迁移不仅与迁出地和目的地的要素特征以及距离有关,而且还受到周边迁移流的影响。基于网络自相关理论,利用"六普"省际人口迁移数据和相关统计资料,在重力模型的基础上考虑迁移流之间可能存在的几种空间依赖形式,构建中国省际迁移流的空间OD模型,初步揭示区域经济社会等因素及其空间溢出效应对省际人口迁移的影响,并就区域要素变化对整个省际人口迁移系统产生的"连锁反应"进行了模拟。结果表明:1中国省际迁移流之间存在显著的网络自相关效应。目的地和迁出地的自相关效应皆为正,导致迁入和迁出流的空间效仿行为;迁出地和目的地周边则出现负的自相关效应,导致迁移流的空间竞争行为;2区域经济社会等因素通过网络空间关系对周边地区产生的多边溢出效应导致迁移流在空间上集聚。其中,距离衰减效应位居各要素之首,其溢出效应进一步加剧距离的摩擦作用;对目的地而言,区域工资水平和迁移存量超过GDP的影响并产生正的溢出效应,促进周边地区吸引更多的外来人口;对迁出地而言,人口规模和迁移存量产生正的溢出效应,推动周边地区人口外迁;3区域要素变化潜在地对整个省际人口迁移系统产生一系列"连锁反应",震荡中心及其周边区域的迁移流波动较大。江苏省GDP增长5%的模拟结果表明,江苏迁往全国其他省份的人口数量都有不同程度地减少,而其他省份入迁人口均有所增加。相对而言,江苏周边省份的迁入或迁出流受到的波动较大,偏远省份波及较小,这是传统的重力模型所无法解释的。

关键词：人口迁移流网络自相关多边效应空间OD模型空间机制中国

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试论城市体系的微观经济分析

南京社会科学 2005年第3期 40-46页

作者：葛莹姚士谋蒲英霞南京大学城市与资源学系博士生南京210093 中国科学院南京地理所城市研究中心研究员南京210029

城市体系的微观经济分析是一种“自下而上”的城市体系研究范式 ,旨在用微观经济学的规范数学模型 ,从市场经济的角度 ,分析城市体系的形成和发展的内在规律 ,同时获得城市体系的具体组成。它分为新古典城市体系理论和新经济地理学两种... 详细信息

城市体系的微观经济分析是一种“自下而上”的城市体系研究范式 ,旨在用微观经济学的规范数学模型 ,从市场经济的角度 ,分析城市体系的形成和发展的内在规律 ,同时获得城市体系的具体组成。它分为新古典城市体系理论和新经济地理学两种。前者假设“集聚力”是本地化外部规模经济 ,“分散力”是城市地租 ,由于二者的相互作用最终达到均衡 ,得到具体的城市体系 ;而后者假设“集聚力”是规模报酬递增和外部规模经济以及“分散力”是运输成本 ,通过分析城市体系形成和发展过程的内在因素 ,证实了中心地理论的城市体系结构的存在。该范式对我国发达地区 (例如浙江、江苏 )

关键词：城市体系微观经济分析新古典城市体系理论新经济地理学江苏

利用长时序流域不透水面数据集探索城市增长模式——以秦淮河流域为例

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遥感技术与应用 2022年第3期37卷 739-750页

作者：王姗姗蒲英霞李升峰李闰洁李茂华南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023

南京作为秦淮河下游的中心城市,在快速城镇化进程中面临着下垫面条件急剧变化带来的生态环境效应。不透水面作为衡量区域城镇化发展状况的关键指标,搭建了城市开发与环境质量的桥梁,可为当前空间治理与统筹城乡发展提供新的研究视角。... 详细信息

南京作为秦淮河下游的中心城市,在快速城镇化进程中面临着下垫面条件急剧变化带来的生态环境效应。不透水面作为衡量区域城镇化发展状况的关键指标,搭建了城市开发与环境质量的桥梁,可为当前空间治理与统筹城乡发展提供新的研究视角。在我国海绵城市建设背景下,以南京所在的秦淮河流域为研究区,通过半自动决策树分类模型从1988~2017年9景卫星影像提取流域基础不透水面数据集,利用多重滤波器构建连续变化的不透水地表,采用扩展强度指数和景观扩展指数定量分析30 a秦淮河流域不透水面时空扩展特征与城镇增长模式,揭示流域内城市发展轨迹及其成因。研究结果初步表明:(1)流域城镇化进程十分迅速。不透水面占比从1988年的3.09%增至2017年的26.49%,特别是2006年以来不透水面处于快速扩展期;(2)流域内不同城市的不透水面扩展进程差异明显。初期集中在南京城区和江宁城区,进入21世纪后则以江宁区、溧水区和句容市为主;(3)“多核扩展”和“点—轴扩展”是秦淮河流域城镇形态组建和增长的主要模式。初期以城区边缘式扩张为主,后期逐渐转向填充式增长,城镇一体化水平不断提升;(4)流域不透水面扩展是自然环境、经济发展、交通建设和政策规划等多种因素综合导致的结果。

关键词：不透水面城镇化景观扩展指数城市增长模式秦淮河流域

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区域人口迁移时空溢出效应与动力机制分析

地球信息科学学报 2018年第6期20卷 817-826页

作者：赵心怡蒲英霞南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

区域人口迁移流的规模不仅取决于迁出地与目的地的"双边"要素,也与前期迁移流和周边迁移流息息相关。传统重力模型揭示了区域人口迁移过程的"推-拉"机制,但受制于对时空维度的忽视,无法有效表达迁移流之间的时空依赖关系,因而难以度量... 详细信息

区域人口迁移流的规模不仅取决于迁出地与目的地的"双边"要素,也与前期迁移流和周边迁移流息息相关。传统重力模型揭示了区域人口迁移过程的"推-拉"机制,但受制于对时空维度的忽视,无法有效表达迁移流之间的时空依赖关系,因而难以度量区域要素变化对迁移流产生的时空溢出效应。本文引入多种形式的时空依赖结构,构建迁移流时空重力模型,并采用贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行估计。在此基础上,结合时空效应框架量化区域要素对迁移流的影响,定量分析人口迁移过程的时空溢出效应与动力机制。本文以1985-2015年中国省际人口迁移为例,通过与非空间的动态重力模型估计结果比较,初步表明时间依赖、空间依赖以及时空扩散依赖在区域人口迁移过程中不容忽视;时空维度上,区域要素变化在初期对迁移网络的溢出效应超过对该区域迁移流的直接影响;逐渐衰减的时空溢出效应维持了区域人口迁移规模发展的相对稳定,与动态重力模型估计结果形成了鲜明对比。区域人口规模、人均GDP水平及其时空溢出效应共同驱动中国省际人口迁移系统的发展。耦合时空维度依赖关系的时空重力模型能更好地理解区域人口迁移过程的演化特征,为促进区域人口均衡发展提供科学的决策依据。

关键词：区域人口迁移时空重力模型网络系统时空溢出效应中国

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利用行人轨迹挖掘城市区域功能属性

测绘学报 2015年第B12期44卷 82-88页

作者：宋雪涛蒲英霞刘大伟冯媛媛南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心江苏南京210023

城市土地利用功能区是城市规划中的一个重要概念,遥感技术手段在城市土地利用类型识别和动态监测中取得了很大进展。然而,由于城市实际功能的复杂,往往很难从遥感影像中获得城市各个区域的社会、经济或文化等功能属性。互联网技术的发... 详细信息

城市土地利用功能区是城市规划中的一个重要概念,遥感技术手段在城市土地利用类型识别和动态监测中取得了很大进展。然而,由于城市实际功能的复杂,往往很难从遥感影像中获得城市各个区域的社会、经济或文化等功能属性。互联网技术的发展和移动定位设备的普及,极大地便利了行人移动轨迹数据的获取。本文从行人移动规律和模式与城市功能分区之间高度相关的角度出发,通过机器学习的方法,从大量行人轨迹数据中挖掘隐含的城市功能属性与强度。该方法首先利用矢量栅格化和数学形态学方法,将城市不同等级的路网分割为互不相同的空间单元;其次,根据行人轨迹数据的时空分布特点,定义9个变量并构建高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM),对上述空间单元进行非监督分类,得到7种城市用地类型;随后,结合选定的60个样本区以及人为标识的6种功能区(教育用地、绿地休闲区、一般商业区、政府设施、中心商业区、住宅区),依据样本功能区GPS轨迹时间分布特征,最终对7种城市用地类型进行功能配对;最后,利用核密度估计方法进行功能区强度的可视化。该框架结合机器学习的优势,结果具有较高的准确度。

关键词：城市功能区移动轨迹机器学习高斯混合模型空间数据挖掘