Coding and Paper Letter（十七）

做爲中國黃土高原最活躍的溝壑類型之一，河岸溝壑一般代表土壤流失和土地退化。這項研究解決了缺少對堤壩的詳細，大規模監測的問題，並提出了一種基於5米分辨率DEM的典型地形特徵，提取堤壩的半自動方法。中國黃土高原林家尖流域黃土丘陵區的試驗結果代表，生產精度達到87.5％。精度受DEM分辨率和RGD參數以及溝渠肩線精度的影響。在具備高DEM分辨率的Madigou流域中的應用證明了該方法在其餘領域的可重複性。總體性能代表，銀行溝渠能夠在大面積上以可接受的精度提取，爲土壤侵蝕，地貌和環境生態學研究提供了必要的信息。南師大湯國安老師團隊的成果，從DEM提取堤壩的方法。

2.Method for the Analysis and Visualization of Similar Flow Hotspot Patterns between Different Regional Groups/不一樣區域羣體間類似流熱點模式的分析與可視化方法

能夠以流的形式說明不一樣區域之間的相互做用。例如，人流和不一樣地區之間的信息之間的相互做用能夠反映城市網絡結構，以及城市功能和互連。大數據的普及促進了各種人員的流量數據的獲取。區域交互模型的應用是基於個體流數據挖掘的總結水平，目前是一個熱門的研究課題。然而，到目前爲止，先前關於空間交互方法的研究主要集中在點對點和區域到區域的交互模式，以及對具備預約義鄰域關係的兩個區域組之間的交互熱點模式的研究，即兩個地區，仍然稀缺。在本研究中，提出了一種識別兩個區域組之間類似交互熱點模式的方法，並應用地理信息圖譜方法來可視化交互模式。以中國的空中交通流量數據爲例，說明所提方法的性能，以識別和分析中國各地區相互關係的區域羣之間的交互熱點模式。研究結果代表，該方法有效地識別了區域組之間交互流熱點的模式。此外，它能夠應用於分析區域羣互動熱點模式的挖掘中的任何流動空間。南師大湯國安老師團隊的成果，關於流交互做用的數據挖掘和可視化研究。

3.Estimating household air pollution exposures and health impacts from space heating in rural China/估算中國農村地區空氣供暖對家庭空氣污染的影響和健康影響

由固體燃料烹飪形成的污染（稱爲家庭空氣污染（HAP））引發的疾病暴露和相關負擔已被歸入全球疾病負擔（GBD）項目的評估中。相比之下，使用固體燃料進行空間加熱的HAP（在中高海拔國家廣泛存在）在GBD評估中的研究較少且缺失。考慮到從北方到南方的供暖需求發生顯着變化以及依賴固體燃料的大量農村人口，中國是一個理想的例子，能夠在空間供暖被忽略時估算暴露誤差和疾病評估負擔。在這項研究中，基於對中國農村27個田間測量研究的薈萃分析，咱們得出了加熱和非加熱季節的室內PM2.5（空氣動力學直徑小於2.5μm的細顆粒物）濃度。將這一數據集與時間活動模式和使用固體燃料的家庭百分比相結合，咱們評估了2010年各縣人口加權年均PM2.5（PWE）暴露量和中國大陸農村HAP對健康的影響。咱們發現忽略加熱影響致使全國農村人口PWE估計值低估38微克/立方米（四分之四範圍爲16至40），北方省份存在顯着的負誤差。相應地，2010年過早死亡和殘疾調整生命年將分別被低估約30×103和60×104。咱們的研究代表，須要將加熱效應歸入中國和全球的HAP風險評估。發表在EI（Environment International)上的一篇論文，目前熱門的環境健康影響研究的題目，而且是基於家庭的視角，很是不錯的研究。

4.Modified data-driven framework for housing market segmentation/住房市場細分的改進數據驅動框架

房地產市場細分在概念和經驗層面都很重要，由於它反映了房價的空間異質性，提升了房價的預測準確性，並代表住房市場的動態變化。現有文獻提供了一種流行的框架，稱爲數據驅動方法，用於基於主成分分析（PCA）和聚類分析來描繪子市場;然而，傳統的框架不考慮空間異質性，而且難以平衡空間關係（即距離和拓撲關係）和屬性類似性。爲了解決這些侷限性，本文提出了一種改進的數據驅動框架，用於經過整合地理加權主成分分析（GWPCA），空間異質性測試，基於密度的空間聚類（DBSC）算法和特徵驗證來描繪住房子市場。修改後的框架適用於中國深圳的住房市場細分。結果代表，改進後的框架在深圳的子市場細分中表現最佳。該框架具備重要的意義和在統計上肯定住房子市場的巨大潛力，而且能夠推廣並應用於其餘城市的住房市場。此外，可視化結果可供評估人員用於房產評估，也可由城市規劃人員用於設施管理和社會平等改善與平衡。葉信嶽老師團隊成果，基於數據驅動方法在城市規劃方面作探索，使用了大量的地理加權、空間分析針對住房市場細分。GWPCA和DBSC的結合值得關注。

5.Multi-level temporal autoregressive modelling of daily activity satisfaction using GPS-integrated activity diary data/使用GPS集成活動日記數據的平常活動滿意度的多層次時間自迴歸建模

在本研究中，咱們將基於網絡的活動日記數據與GPS跟蹤器記錄的每日移動信息進行匹配，以便在2012年北京爲期7天的調查中對709名居民進行抽樣調查，以調查活動滿意度。鑑於GPS集成日記數據的不規則時間間隔和相關的複雜依賴結構引發的複雜性，標準（空間）面板數據計量經濟學方法的直接應用是不合適的。本研究開發了一種多層次的時間自迴歸建模方法來分析這些數據，將時間概念化爲連續的，並經過時間或時空權重矩陣檢查順序相關性。此外，咱們設法經過包含個體隨機效應來同時模擬個體異質性，這些隨機效應能夠靈活地處理爲獨立的或依賴的。貝葉斯馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）算法是爲模型實現而開發的。發現正序相關和個體異質性效應具備統計學意義。發生活動的場所的地理環境特徵與平常活動滿意度，控制一系列情境特徵和我的社會人口統計特徵顯着相關。除了咱們研究中能夠想象的城市規劃和發展影響以外，咱們還展現了一種用於分析語義GPS軌跡數據的新穎統計方法。關美寶老師團隊的關於時間地理學的成果，針對居民平常生活軌跡分析的新方法，基於時間自迴歸和MCMC算法，當大數據到來以後，關於人的移動軌跡的研究將會愈來愈重要，本文發表於IJGIS上，後續值得繼續關注。

6.The Neighborhood Effect Averaging Problem (NEAP): An Elusive Confounder of the Neighborhood Effect/鄰里效應平均問題（NEAP）：鄰里效應的難以置信的混淆因素

忽視人們的平常流動性和暴露於非居住環境可能致使人們暴露於環境因素的健康影響的流行病學研究中的錯誤結果。本文肯定並描述了一種稱爲鄰里效應平均的現象，當檢查依賴於行動的暴露（例如，空氣污染）對健康的影響時，這種現象可能會顯着的混淆鄰近效應。最近的幾項研究爲鄰里效應平均問題（NEAP）提供了有力的證據。該論文的結論是，因爲觀察到與人們平常活動相關的鄰里效應減弱，增長生活在貧困社區的人的流動性可能有助於改善他們的健康結果。關美寶老師的通信文章，關注的是鄰里效應形成的分析不肯定性，關美寶老師近年來一直在關注地理學、GIS空間分析，尤爲是大數據興起後形成的分析不肯定性。對此發表過多項研究成果。

7.Consumption-based greenhouse gas emissions accounting with capital stock change highlights dynamics of fast-developing countries/以資本存量變化爲基礎的以消費爲基礎的溫室氣體排放突顯了快速發展中國家的動態

傳統的基於消費的溫室氣體排放覈算將消費和基於生產的排放之間的差距歸因於國際貿易。然而，不多有人嘗試分析當前排放與將來消費之間的時間誤差，這能夠經過資本存量的變化來解釋。在這裏，咱們開發了一個動態模型，將資本存量變化歸入基於消費的統計。使用1995 - 2009年的全球數據應用新模型。咱們的研究結果代表，新模型肯定的消費體現的全球排放量小於傳統模型。在此期間，全球資本存量所體現的排放量穩步增加。然而，資本在爲具備不一樣發展特徵的經濟體制定基於消費的排放量方面起着很是不一樣的做用所以，與傳統模型相比，動態模型爲許多發達國家產生相似的基於消耗的排放估算，但它突出了快速發展中國家的動態。能源消耗和溫室氣體排放的研究，發表於NC，多個團隊合做成果。

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