地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

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本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标.并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考.
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本文以武汉市主城区为研究对象,首先基于手机信令的居民出行OD数据识别商业中心的势力范围和腹地,并分析了研究区商业中心的空间特征;然后构建了影响腹地规模的指标体系;最后通过熵权法对影响因子赋权,计算得到各商业中心的综合水平.研究结果表明:①研究区商业中心呈多核心分布特征,其影响范围沿地铁分布,长江对其具有明显分隔作用;②POI多样性与商业中心腹地规模有较强相关性(0.8798),商业中心吸引力更多取决于其服务水平和交通发达程度;③汉街和街道口虽为区级商业中心,但由于位置较好、交通便捷,仍是附近居民消费、游憩
GPS-InSAR数据融合解算三维形变场模型易受观测值粗差影响,且基于方差分量估计的定权方法不具备抵御粗差能力,计算效率低下.鉴于此,本文提出了一种基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR融合解算模型,利用方差分量估计方法及抗差估计理论,通过对观测值最优化分类并进行选权迭代,精确分配权重,进而有效计算三维形变场.试验结果表明,该方法能有效抵御观测值粗差不利影响,提高三维形变场反演精度,提升逐点式计算的三维形变场效率.
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本文利用1989—2018年在广东省、福建省、浙江省登陆的98场台风风暴潮数据,选取最小中心气压、最大风速、登陆时中心气压、登陆时风速、登陆时台风强度、登陆地点、登陆方向7个输入因子,采用随机森林回归模型构建预测台风风暴潮最大增水的模型,并用真实数据进行验证.将模型应用于未来年份台风风暴潮的预测,以2019年台风“利奇马”为例验证了模型的实用性.利用Mike21软件模拟的验潮站最大增水构建验潮站最大增水预测模型,并应用于广东省港口站和北津站的最大增水预测,试验结果表明具有可行性.
为探究地表覆盖与气候状态间的关联性,本文选取2019年的Landsat影像数据,结合温度、降水量、PM2.5浓度3种气候指标,利用GEE平台,结合NDVI、MNDWI、NDBI,采用SVM、RF、CART方法进行地表覆盖分类,探究气候指标与地表覆盖类型分布的关联性;提出了使用3种气候指标构建分类特征进行地表覆盖分类的方法,并通过消融试验分析了气候指标对地表覆盖分类精度的影响.结果表明:①RF有较好的分类结果,总体精度为96.0%;②3种气候指标均能提高地表覆盖分类精度,其中PM2.5浓度效果最好;③温度与
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