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水足迹视角下四川省主要粮食作物种植结构优化及用水效率分析

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农业工程学报 2024年第12期40卷 117-127页

作者：阳君肖作林刘睿戴技才刘文利重庆师范大学地理与旅游学院地理信息系统应用研究重庆市高校重点实验室重庆401331

作为粮食主产区,四川盆地农业用水占比高但农业用水效率低,季节性和区域性缺水严重,导致农业用水压力巨大。为了探究作物用水规律,提高作物用水效率,该研究以四川省为例,基于水足迹理论量化3种主要粮食作物用水量,并以此为基础构建蓝水... 详细信息

作为粮食主产区,四川盆地农业用水占比高但农业用水效率低,季节性和区域性缺水严重,导致农业用水压力巨大。为了探究作物用水规律,提高作物用水效率,该研究以四川省为例,基于水足迹理论量化3种主要粮食作物用水量,并以此为基础构建蓝水和灰水足迹最小化,经济收益最大化的多目标优化模型,得到不同节水情景(5%、10%和15%)下的最优作物种植结构,最后通过用水效率指数分析优化前后各地农业用水效率。结果表明:1)2001—2021年间,四川作物生产用水呈现下降趋势,空间上由东北向西南逐渐减少,空间差异大。2)在节水5%、10%和15%情景下,种植结构优化结果均显示水稻和小麦面积调减,玉米面积调增;作物蓝水足迹在3种情景下均减少。3)研究时段内,作物用水效率在逐渐提升,并且呈现出“东南高-中间低”态势;经种植结构优化后,发现增加玉米种植面积,适当减少水稻、小麦种植面积,对提高作物用水效率有利。研究结果对农业水资源管理,提升作物用水效率,保障粮食安全具有参考价值。

关键词：作物农业水足迹种植结构优化农业用水效率四川盆地

叙事地图的要素及组织:基于电子游戏“要素-结构-场景”架构的视角

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测绘学报 2024年第5期53卷 967-980页

作者：应申徐雅洁李玉武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079 自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室湖北武汉430079

信息通信技术背景下,地图的对象空间从二元空间拓展到三元空间,信息空间的出现给地图学带来的一系列挑战,由地图投影、制图综合、符号系统构成的传统制图学经典理论框架已难以满足元宇宙、虚实融合和人机物融合等带来的空间刻画需求。... 详细信息

信息通信技术背景下,地图的对象空间从二元空间拓展到三元空间,信息空间的出现给地图学带来的一系列挑战,由地图投影、制图综合、符号系统构成的传统制图学经典理论框架已难以满足元宇宙、虚实融合和人机物融合等带来的空间刻画需求。针对目前叙事地图的理论框架大多面向传统的地图媒介和形式,本文以“要素-结构-场景”为架构探讨了叙事地图在新时代背景和数字载体下的组织形式。明确叙事要素是叙事地图构建的基础,叙事结构为叙事要素提供组织形式,叙事场景为叙事地图的叙事要素和叙事结构的呈现提供载体。鉴于地理环境类电子游戏具有天然的叙事性,本文通过该类游戏对“要素-结构-场景”这一框架进行了例证,旨在为信息通信时代下叙事地图的应用和实践提供理论基础。

关键词：叙事地图电子游戏地图学要素结构场景时空性

湖北省生态系统服务协同权衡时空差异及归因分析

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长江流域资源与环境 2024年第4期33卷 799-809页

作者：朱丹丹安睿刘艳芳仝照民窦超晏阳武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079

快速城镇化进程导致生态系统服务功能日益下降,如何促进城市扩张和生态保护的协调、可持续发展成为热点话题。现有研究多采用相关性指标测度单期生态系统服务间协同权衡特征,较少兼顾动态关系识别与作用强度测定。以湖北省为例,测定2010... 详细信息

快速城镇化进程导致生态系统服务功能日益下降,如何促进城市扩张和生态保护的协调、可持续发展成为热点话题。现有研究多采用相关性指标测度单期生态系统服务间协同权衡特征,较少兼顾动态关系识别与作用强度测定。以湖北省为例,测定2010、2020年两期产水、食物供给、生境质量和土壤保持4项生态系统服务,构建动态权衡协同度(DESTI)量化2010~2020年间生态系统服务变化量的权衡/协同关系的强度及方向,引入最优参数地理探测器识别自然与社会因子对其驱动机制。结果表明:(1)2010~2020年,除生境质量外,食物供给、土壤保持和产水3项生态系统服务功能均呈递增态势;(2)4项生态系统服务间动态协同权衡的强度和方向在空间上存在显著差异;(3)动态协同权衡度受自然因素(日照时数、降雨)和土地利用类型的驱动作用明显,自然经济交互作用也增强了协同权衡的空间差异。研究全方位明晰了区域动态协同权衡的空间特征、作用强度与驱动机制,提出的管控措施有助于区域生态经济的协同发展。

关键词：生态系统服务权衡与协同最优参数地理探测器

地球表层系统开放科学数据目录关联网络构建研究进展

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 866-880页

作者：邱芹军郝孟璂谢忠陶留锋李伟杰王洋刘建东中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 地理信息系统国家地方联合工程实验室武汉430074 中国地质大学(武汉)地质探测与评估教育部重点实验室武汉430074

快速发现、挖掘并利用海量地球表层系统(以下简称“地表系统”)开放科学数据,是大数据时代下地表系统开放科学数据共享新的发展趋势和前沿研究方向。地表系统开放科学数据具有组织分散、多源异构、多模态、多类型等特性,通常以专题共享... 详细信息

快速发现、挖掘并利用海量地球表层系统(以下简称“地表系统”)开放科学数据,是大数据时代下地表系统开放科学数据共享新的发展趋势和前沿研究方向。地表系统开放科学数据具有组织分散、多源异构、多模态、多类型等特性,通常以专题共享网站、数据服务、元数据、期刊论文(特别是数据论文)等形式存在,研究发展适应不同模态的地表系统开放数据挖掘方法、分析其共享质量是充分利用这些数据的关键科学问题。关联网络为地表系统开放科学数据的语义互联和知识发现提供了有力的支撑,其以元数据URI(Uniform Resource Identifier)为节点,元数据间的语义关系为边,节点间关联性的强弱作为边的值。本文从地表系统开放科学数据关联网络构建角度出发,对其发展现状、基本特征和构建技术进行了调研与分析。首先选取国内外典型关联网络和相关文献作为研究对象,根据所选取的9个主流关联网络和200余篇相关文献,从关联网络的基本特征和构建技术2个方面进行比较分析。在基本特征方面,分析了关联网络的数据来源、自动化程度和更新方式;在构建技术方面,介绍了关联指标的选择,讨论了地表系统开放科学数据特征的提取、表示和计算方法。最后提出了未来地表系统关联网络构建的建议,包括构建高质量、全覆盖的地表系统开放科学数据本体、考虑顾及“时间-空间-内容”地学知识复杂关系及推理、建立面向多语言的地表系统开放科学数据关联网络方法以及提升地表系统开放科学数据关联网络应用成效等。

关键词：地球表层系统关联网络数据目录特征计算元数据共享程度评价数据本体关联指标

基于高分辨率遥感影像的NPP估算及驱动因子研究-以银川市为例

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武汉大学学报(信息科学版) 2024年

作者：谢怡凡刘耀林庞博文谢颖祺甘忠瑞曹佳琳王楠楠仝照民武汉大学资源与环境科学学院武汉大学地理信息系统教育部重点实验室

植被净初级生产力(NPP)是监测区域陆地生态系统碳循环过程，评估区域碳源、汇的重要因子。估算植被NPP，揭示其演变特征及其对自然人文因子的响应对于区域生态系统可持续发展具有重要意义。以银川市为例，基于CASA模型利用亚米级高分辨... 详细信息

植被净初级生产力(NPP)是监测区域陆地生态系统碳循环过程，评估区域碳源、汇的重要因子。估算植被NPP，揭示其演变特征及其对自然人文因子的响应对于区域生态系统可持续发展具有重要意义。以银川市为例，基于CASA模型利用亚米级高分辨率遥感影像、气候、土地利用等数据估算研究区2015年和2021年不同季度植被NPP并分析其时空演变特征，采用梯度提升决策树(GBDT)模型揭示自然因子、人类活动以及土地利用对植被NPP的非线性响应和阈值效应。结果表明：1)2021年银川市植被NPP在0-753.951 g C·m-2·a-1，高值区集中在黄河沿岸农业灌溉区。利用高分辨率影像估算植被NPP，可得到田块尺度和城市街区尺度植被NPP空间分布的细节图，提高估算精度。2)银川市植被NPP随季节的变化趋势与植被物候和农作物生长周期一致。2015-2021年第三季度植被NPP整体呈增加趋势，但城市扩张占用耕地导致局部NPP下降显著，而生态保护区内植被NPP上升显著。3)NDVI、土壤有机碳密度、高程、气温和降雨等自然因子对植被NPP存在显著阈值效益，其中NDVI的相对贡献最大，但超过0.6后，对植被NPP的提升作用不明显。不同土地利用类型对植被NPP的非线性影响存在差异，如旱地对NPP的影响阈值高于水田，建设用地中城市绿色基础达到一定比例时对植被NPP起正向作用，即调控土地利用结构和布局对于植被NPP的提升至关重要。当人类活动在一定范围内时对植被NPP有一定程度的促进作用，而当人口数超过阈值后，人口越大，生态承载力越低，植被NPP则会下降。

关键词：银川市净初级生产力 CASA模型非线性

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杭州冬季大气细颗粒物污染特征及形成机制

中国环境科学 2024年第4期44卷 1936-1944页

作者：陆晔宇张思张轲陈玉宝吴灿李睿王格慧华东师范大学地理科学学院地理信息科学教育部重点实验室上海200241

为探究杭州市冬季大气细颗粒物的污染特征及形成机制,采集2019年12月~2020年1月PM_(2.5)样品,根据天气条件将采样期分为无雨期、多雨期和少雨期,比较分析各个时期SOA(二次有机气溶胶)的形成机制,结合稳定碳同位素技术确定污染来源.结果... 详细信息

为探究杭州市冬季大气细颗粒物的污染特征及形成机制,采集2019年12月~2020年1月PM_(2.5)样品,根据天气条件将采样期分为无雨期、多雨期和少雨期,比较分析各个时期SOA(二次有机气溶胶)的形成机制,结合稳定碳同位素技术确定污染来源.结果显示,多雨期PM_(2.5)的pH值为(2.2±0.6),比其它时期低1~2个pH值单位,这归因于降水对NH_(3)(g)的有效去除.二元羧酸类化合物的分子组成与其它地区类似,C_(2)(草酸)>C_(4)(丁二酸)>Ph(邻苯二甲酸),但mGly(甲基乙二醛)与Gly(乙二醛)的比例高得多,表明杭州冬季的SOA主要来源于生物排放的光化学氧化.特异性稳定碳同位素组成结果也表明,大部分二元羧酸在多雨期富集δ^(13)C,可能是因为POA(一次有机气溶胶)的气相分解增强和VOCs(挥发性有机化合物)的气相氧化减少.

关键词：无机离子二元羧酸稳定碳同位素污染来源

城市形态的多维特征与模式识别——以中美欧实体城市为例

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第6期49卷 1005-1017页

作者：焦利民王玉马淼徐智邦武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079 中国科学院城市环境研究所城市环境与健康重点实验室福建厦门361021

从多维度、大尺度视角识别城市形态模式及其分异,是城市格局、过程及效应研究的基础,但该方向仍是一个重要挑战。综合物理空间和社会空间视角构建了城市形态的多维表征体系和形态模式识别方法;以中国、美国、欧洲的2 475个实体城市为例... 详细信息

从多维度、大尺度视角识别城市形态模式及其分异,是城市格局、过程及效应研究的基础,但该方向仍是一个重要挑战。综合物理空间和社会空间视角构建了城市形态的多维表征体系和形态模式识别方法;以中国、美国、欧洲的2 475个实体城市为例,识别出6种主要城市形态模式,即高密度型、高聚合低密度型、低聚合低密度型、多中心高集聚型、多中心高混合型和多中心低混合型。中国城市多为高密度型和多中心高集聚型,以胡焕庸线为界呈显著“西北-东南”差异;美国城市多为高聚合低密度型、低聚合低密度型和多中心低混合型,并表现出东西分异;欧洲主要为多中心高混合型城市,少数其他类型城市多沿西南海岸线分布。多维城市形态模式可为跨区域城市比较研究、城市格局和过程效应、城市演化模拟等提供精细化综合分类依据。

关键词：城市形态城市分类跨国城市比较聚类分析

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水文时间序列分析方法研究进展

地球信息科学学报 2024年第4期26卷 927-945页

作者：李路宫辉力郭琳朱琳陈蓓蓓首都师范大学水资源安全北京实验室北京100048 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学地面沉降机理与防控教育部重点实验室北京100048

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随... 详细信息

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库,采用文献计量学方法和CiteSpace软件,揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随机性、非线性、不确定性等出发,结合机器学习、神经网络等新兴方法,将水文时间序列分析领域的相关进展分为6个方面。然后,对各方面开展了详细介绍,并与传统方法作对比,总结了传统方法的缺陷;最后,指出提高水文时间序列分析结果准确性的方向,主要包括:(1)在时空尺度上进行建模,并融合多元数据进行分析;(2)将物理机制融入机器学习模型,提高模型的可解释性和泛化能力;(3)在研究过程中考虑气候变化(极端天气事件)和水文过程的耦合;(4)将多个复杂特性综合进行研究,并提高每个复杂特性的研究水平。通过揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向,我们能够更好地理解和应对气候变化、极端天气事件以及人类活动对水资源的影响,提高我们对水文过程的认识,为水资源规划、水灾风险管理和可持续发展提供科学依据。

关键词：水文时间序列分析 CiteSpace 机器学习非线性不确定性非平稳性耦合

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地图综合图卷积神经网络点群简化方法

测绘学报 2024年第1期53卷 158-172页

作者：肖天元艾廷华余华飞杨敏刘鹏程武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079 华中师范大学城市与环境科学学院湖北武汉430079

地图综合是一个多因素影响的复杂决策过程,针对不同场景判断下的综合算子优化选择常规上通过基于规则的方法实施。顾及不同特殊条件影响,这些地图综合规则需要“打补丁”,导致地图综合规则体系越来越复杂,从而失去普适性。人工智能技术... 详细信息

地图综合是一个多因素影响的复杂决策过程,针对不同场景判断下的综合算子优化选择常规上通过基于规则的方法实施。顾及不同特殊条件影响,这些地图综合规则需要“打补丁”,导致地图综合规则体系越来越复杂,从而失去普适性。人工智能技术下的数据驱动综合方案通过机器学习提取典型案例中隐含的综合规则,并迁移到新的数据场景,为处理特殊规则下的地图综合提供了一种思路。本文引入深度学习技术,采用领域知识与数据驱动相结合的策略,提出了一种基于图卷积神经网络的点群自动综合方法。本文方法通过样本训练与深度学习获取不同数据场景下的地图综合知识,同时融入既有规则进行引导,可以更有效地向人工地图综合结果的目标迈进。首先,构建Delaunay三角网,在点群之间建立空间邻域关系,并根据地理空间上下文关联、空间异质性等领域知识计算各个点的特征信息,构造点群的特征向量。其次,引入拓扑自适应图卷积神经网络,构建点群数据自动综合网络模型。试验表明本文方法在局部区域与整体地图上均可以保持原始点群的各项特征,体现在相对数量保持、上下文特征继承、属性特征一致方面均有良好的表达效果。

关键词：地图综合点群 Delaunay三角网图卷积神经网络数据驱动