Coding and Paper Letter（六十九）

30.R語言包googleComputeEngineR,googleComputeEngineR爲Google Cloud Compute Engine API提供了一個R接口，用於啓動虛擬機。它但願儘量輕鬆地爲R部署雲資源，幷包含一些特殊的模板來啓動特定於R的資源，例如RStudio，Shiny和OpenCPU，其中包含來自本地R會話的幾行。

googleComputeEngineR

31.R語言包geotidy，清洗處理空間數據利器。

geotidy

32.碩士論文 - 用於野生動物監測的雲計算機視覺。

thesis

33.這是貝葉斯統計使用Stan的存儲庫。

baeys workflow book

34.一個我的網站，作得很不錯。

noamross.net

35.使用Vega-Lite和Altair的交互式筆記本數據可視化課程。

visualization curriculum

36.關於Python，OpenGL和科學可視化的開放式訪問書。

python opengl

37.100個numpy練習例子。

numpy 100

38.AWS Lambda + rio-tiler從任何Web託管文件提供切片。

lambda tiler

39.hugo網頁主題,看着就是學術主頁的那個主題。

academic kickstart

40.WebAssembly隨機模擬算法

wassa

41.使用python和matplotlib進行科學可視化的開放式訪問書。

scientific visualization book

42.一款圖形界面的百度網盤不限速下載器，支持 Windows、Linux 和 Mac。

baidu netdisk downloaderx

43.hugo網頁主題whisper。

hugo whisper theme

44.基於TensorFlow的開源庫，用於預測知識圖中概念之間的連接。AmpliGraph是一套用於關係學習的神經機器學習模型，它是機器學習的一個分支，用於處理知識圖上的監督學習。

AmpliGraph

45.關於足球的分析數據。

football crunching

46.PyEarth的課程資料：Python地球科學概論。

EPS88 Fall 2019

47.爲現代網絡打造的永恆Twitter Bootstrap主題。

geo bootstrap

48.R語言包details，爲markdown文檔建立詳細信息塊。

details

49.看着應該是Google Earth Engine的學習倉庫。

EarthEngineStudy

50.博士學位論文的詞雲。

Thesis wordcloud

51.學習maple的筆記。

maple4calc

52.用於建立關於美國中風死亡率的地圖的數據和代碼。

US OUTCOMES Stroke

53.Matplotlib動畫變得簡單。

celluloid

54.geoserver的docker容器。

docker geoserver

55.Cookiecutter數據科學。用於執行和共享數據科學工做的合理，合理標準化但靈活的項目結構。

cookiecutter data science

56.工業級聯合學習框架。

FATE

2 Paper:

1.A 30-meter resolution national urban land-cover dataset of China, 2000–2015/2000-2015年中國國家城市土地覆蓋數據集30米

準確的城市土地覆蓋數據集對於繪製城市環境相當重要。然而，一系列覆蓋城市環境特徵超過15年的國家城市土地覆蓋數據相對較少。在這裏，咱們提出了一個關於遙感城市土地利用/覆蓋分類的層次化原則，用於繪製城市內部結構/組成動態。中國的土地利用/覆蓋數據集（CLUD）更新，描繪了城市的不透水性，綠色表面，水體和裸地條件。一個名爲CLUD-Urban的新數據子集建立於2000年至2015年，間隔爲五年，中等空間分辨率（30米）。第一步是從CLUD中提取覆蓋城市區域的矢量邊界的先決條件。而後提出了一種新的方法，使用城市不透水面積（ISA）和基於Google Earth Engine大數據平臺從Landsat圖像中反演的年度最大歸一化差值植被指數（NDVI）值之間的邏輯迴歸。中國國家ISA和城市綠地（UGS）分數數據集的生成分辨率爲30米，2000年至2015年爲5年。國家城市地區的整體分類準確率爲92％。 ISA和UGS分數的均方根偏差值分別爲0.10和0.14。CLUD-Urban可用於加強咱們對城市化對生態和區域氣候條件以及城市居民環境影響的理解。 CLUD-Urban可用於將來的城市環境研究和實踐研究。中國2000-2015年全國30 m土地覆被數據，發表於地學Top雜誌Earth System Science Data上，來自地理所匡文慧老師的成果。基於Google Earth Engine產出的大成果。分析了城市不透水面和綠地的變化。數據下載見原文連接。

2.Estimating surface solar irradiance from satellites: Past, present, and future perspectives/估算衛星的地表太陽輻照度：過去，如今和將來的觀點

地表太陽輻照度（SSI）是決定地表 - 大氣相互做用，驅動輻射，水文和地表過程的關鍵參數，所以能夠極大地影響天氣和睦候。所以，它是許多研究和應用的先決條件。估計衛星的SSI始於20世紀60年代，目前是將SSI時空分佈從區域尺度映射到全球尺度的主要方法。從過去幾十年進行的歷史研究概述開始，本文回顧了近年來在方法學，驗證和產品方面取得的進展。首先，介紹了SSI在各類研究或應用中的要求以及SSI衛星估計的理論背景。而後總結了估算衛星SSI的方法及其優勢和侷限性。討論了基於衛星的SSI在兩個典型空間尺度上的驗證，而後簡要描述了現有產品及其精度。最後，分析了當前SSI衛星估計所面臨的挑戰，並提出了將來可能的改進建議。該綜述不只更新了Pinker等人的綜述文章（1995）關於衍生SSI的衛星方法，但也提供了相關研究和應用的更全面的總結。李新老師團隊的成果，發表於遙感界Top雜誌RSE上，關於衛星的地表太陽輻照度反演的綜述。是一篇很好的綜述文章，因爲太陽輻照度是影響陸氣耦合相互做用，驅動輻射、水文和地表過程的關鍵參數，在當前氣候變化背景下是很是重要的參數，這篇文章爲這方面的研究提供了很好的總結。

3.The Effects of Surface Heterogeneity Scale on the Flux Imbalance under Free Convection/地表異質性的尺度效應對自由對流下通量不平衡的影響

衆所周知，可用能量（即，淨輻射減去地面熱通量）一般比經過渦動協方差法測量的湍流通量之和大10-30％。儘管現場觀測和先前的大渦模擬研究代表，地表異質性能夠引發通量不平衡，可是通量不平衡量值與地表異質性的尺度效應之間的關係仍有待更詳細地研究。在這裏，咱們研究了在乾燥自由對流邊界層中以不一樣地表異質性的尺度爲特徵的景觀的通量不平衡。咱們揭示了通量不平衡最初隨着地表異質性尺度的增長而增長。然而，當地表異質性尺度變得大於邊界層高度時，表面開始表現爲局部均勻，這致使較低的通量不平衡。基於大渦模擬結果，咱們提出了一個概念模型來解釋域平均通量不平衡如何受到地表異質性的影響。發現通量不平衡受邊界層高度與奧布霍夫長度的比值（-zi / L），垂直速度的積分長度尺度（lw），平均水平速度（U）和時間平均的控制。間隔（T）。在這四個變量中，lw肯定湍流相干結構的大小（即大渦旋），而-zi / L影響這些大渦旋的形式。同時，U和T肯定渦旋協方差能夠採樣多少這些大漩渦。這一發現代表，在對流條件下使用這四個變量能夠診斷通量不平衡。分析了自由對流通量不平衡與地表異質性尺度效應的關係，李新老師團隊成果，發表於JGR atmosphere上，從景觀尺度上，結合渦度協方差數據分析了通量不平衡是如何受到地表異質性尺度效應影響的。並提出了一個概念模型。這將對將來生態水文，蒸散方面的研究提供一些升尺度或降尺度上的先驗知識。

4.Spatiotemporally resolved ambient particulate matter concentration by fusing observational data and ensemble chemical transport model simulations/經過融合觀測數據和總體化學傳輸模型模擬，經過時空分析環境顆粒物濃度

在這項工做中，咱們描述並實施了意大利北部PM10污染數據的數據同化方法。這是經過結合觀測和化學傳輸模型的最佳可用信息來完成的。具體而言，經過（1）結合PM10表面每日濃度和來自CAMS（哥白尼大氣監測服務）總體的模型結果; （2）經過數據正則化方法將預測修正從觀測位置擴展到模型預測所涵蓋的整個網格域。根據當地環境保護局在169個站點測量的獨立PM10觀測結果進行了驗證。 2017年1月至12月，在空氣污染模型結果的時間和空間上進行了12個月的觀測。研究領域包括Po Valley，這是歐洲污染最嚴重的地區之一，但仍然不符合年平均濃度的空氣質量標準和顆粒物質容許的最大超標數量。發現原始模型數據受到具備強烈季節依賴性的誤差的影響：冬季的負誤差較大，夏季的誤差較小。嵌入貝葉斯分層方法的數據同化方法可以大大減小誤差。此外，基於變分貝葉斯方法的先進計算方法結合Kullback-Leibler散度的最小化以近似最優解，使得在整個考慮期間成本有效地同化數據成爲可能。經過使用分層交叉驗證來測試咱們預測的準確性，咱們發現樣本外的R²（= 0.83）和均方根偏差平均減小約三分之二。同化數據用於產生每日解決的累積人口暴露。與世界衛生組織定義的臨時目標（IT）相關的Po Valley實現了IT-2水平，也就是說年平均濃度低於50μg/m³，但仍然很遠從IT-3水平，至關於年平均濃度低於30微克/立方米。此外，大部分地區仍然有數日的平均日濃度高於50微克/立方米，遠高於歐洲和意大利立法規定的最高限量35天。咱們的研究結果代表，PM10可使用這種同化方法可靠地再現，結合不一樣的信息來源，以便在空間和時間上均勻的區域內對空氣質量進行全面診斷。這篇文章提出了一種融合觀測數據和化學傳輸模式的數據同化方法，是變分貝葉斯的計算方法，能有效提高空氣污染製圖的精度，這樣子的方法也會爲後續的研究提供參考。此外，這篇文章還結合WHO的目標來評估人口暴露的問題。

5.Spatiotemporal analysis of multiscale income mobility in China/中國多尺度收入流動的時空分析

收入流動是一個重要的問題，能夠平衡經濟發展中的公平和效率。具體而言，收入流動性是解決收入不平等問題的最有效指標之一，也是判斷經濟發展活力的有用標準。鑑於區域收入差距愈來愈大，區域收入流動性研究對中國尤其重要。考慮到收入分配的規模依賴性，本文探討了1985年至2015年的多個範圍內的區域收入流動，包括整合了全局流動性關聯指標（GIMA）和一個地方家庭的分析框架。流動關聯指標（LIMAs）。結果能夠經過結合相應的區域經濟政策，公平，全面地評估多尺度區域收入流動的水平。基於八個經濟區，區域內的一致性和區域間流動性是過去幾十年中國收入流動的主要特徵。本文的結論是，旨在增長中國收入流動性的政策應該加速區域經濟一體化，發展主導城市，推進全省經濟發展。這篇文章整合了一個全局流動性關聯指標和地方家庭分析框架，分析中國當前收入流動性問題，並進行了多尺度評估，收入流動性牽扯到當前中國區域發展和收入不平等問題，是一個很是好的研究題材，尤爲在即將接近全面小康目標年份的這個時間段，這樣的研究是很是有意義的，可是結果也代表當前中國區域經濟差別是逐年增大，如何在如今的狀況下發展區域經濟是接下來的關鍵問題。

6.Intercomparison of Six Upscaling Evapotranspiration Methods: From Site to the Satellite Pixel/六種蒸散城市尺度方法的比對：從站點到衛星像元

地表蒸散（ET）是地表能量預算和水循環的重要組成部分。爲了解決站點觀測與遙感ET之間空間尺度不匹配的問題，有必要找到最合適的放大方法來獲取衛星像元尺度的地面實際ET數據。基於黑河流域中游和下游兩個通量觀測矩陣的數據集，經過直接驗證和交叉驗證對六種升尺度方法進行了比對。結果代表，面積加權法比引入輔助變量的其餘五種升級方法表現更好（綜合Priestley-Taylor方程，加權面積 - 面積迴歸克里格法[WATARK]，人工神經網絡，隨機森林[RF]，在均勻的下層表面上的深層信念網絡方法。在中度異質的下層表面上，WATARK方法表現更好。然而，RF方法在高度異質的下層表面上表現更好。提出了一種組合方法（分別使用面積加權和WATARK方法用於均勻和中等異質下伏表面，並使用RF方法用於高度異質的下伏表面）以獲取衛星像元尺度下的平常地面實際ET數據，以及評估了地面實際ET數據中的錯誤。雙溫差（DTD）和ETMonitor使用地面實際ET數據進行驗證，這解決了空間尺度不匹配的問題並量化了驗證過程當中的不肯定性。比較了六種ET升尺度方法，研究代表，結合ET的地表異質性來進行分層估計會比任意一種通用的估計具備更高精度。同時在尺度上推過程當中，也能夠量化不肯定性。很是不錯的一篇關於ET升尺度的論文。

7.Increased atmospheric vapor pressure deficit reduces global vegetation growth/大氣水汽壓不足減緩了全球植被的生長

大氣水汽壓（VPD）不足是決定植物光合做用的關鍵變量。四個全球氣候數據集的綜合揭示了20世紀90年代後期VPD的急劇增長。做爲迴應，由衛星衍生的植被指數（GIMMS3g）代表的植被綠化趨勢在20世紀90年代末期以前已經明顯，隨後被停滯或逆轉。由兩個基於衛星的模型（修訂的EC-LUE和MODIS）產生的陸地淨初級生產力在20世紀90年代後期以後因爲VPD增長而表現出持續和普遍的減小，這抵消了正CO2施肥效應。六個地球系統模型一直預測整個本世紀VPD的持續增加。咱們的研究結果強調，應充分考慮VPD對植被生長的影響，以評估生態系統對將來氣候條件的反應。來自北京大學樸世龍老師團隊的成果，發表於Science Advance上，主要探究的是VPD對於全球植被NPP的影響，樸老師近年來一直關注氣候變化對於NPP的影響，事實上從植被生態過程模型建模角度而言，VPD自己也是一個關鍵輸入參數，所以它對於植被生長的做用不言而喻。考量VPD對於NPP的影響，也將是將來的重要的研究領域和方向。

8.Extracting human emotions at different places based on facial expressions and spatial clustering analysis/基於面部表情和空間聚類分析提取不一樣地方的人類情感

大數據的出現使咱們可以經過應用情感計算從統計角度評估各類人類情感。在這項研究中，提出了一種從不一樣地方的大規模地理參考照片中提取人類情感的新框架。在基於在社交媒體網站中收集的用戶生成的足跡的空間聚類構建場所以後，利用在線認知服務利用最早進的計算機視覺技術從面部表情中提取人類情感。而且定義了兩個幸福指標用於測量不一樣地方的人類情緒。爲了驗證該框架的可行性，咱們以全球80個旅遊景點爲例，根據從超過600萬張照片中檢測到的200多萬張面孔計算出的人類情感，生成了一個幸福排名列表。考慮不一樣種類的地理環境，找出人類情感與環境因素之間的關係。結果代表，不一樣地方的大部分情緒變化能夠用開放性等幾個因素來解釋。該研究能夠提供關於整合人類情感的看法，以豐富對地理和基於地點的GIS的地方感的理解。大數據時代下衍生出來的社交媒體地理學的一篇文章，很是不錯的一個研究，利用計算機視覺技術結合在線API對人類情感分析，這種研究是在這個大數據時代纔有可能出現的研究，很是有意思。也響應了劉瑜老師的Social Sensing。

9.Assimilating Passive Microwave Brightness Temperature Data into a Land Surface Model to Improve the Snow Depth Predictability/將被動微波亮度溫度數據同化到陸面模型中以提升積雪深度的可預測性

本文介紹了集成卡爾曼濾波器（EnKF）技術在將被動微波遙感觀測同化爲地表模型中的應用，以提升雪深（SD）的可預測性。目前在日本氣象廳（JMA）開發的基於簡單生物圈模型（SiB）的新地表模型被用做預測積雪變化的正演模型。分層積雪的微波發射模型（MEMLS）用做觀測算子，將模型預測轉換爲相應的衛星亮度。採用協調加強觀測期（CEOP）亞洲 - 澳大利亞季風項目（CAMP）東西伯利亞大河地區2002年11月至2003年3月的數據應用同化系統。數據集包括JMA-GSM模型輸出，用做強迫數據，從先進的微波掃描輻射計（AMSR-E）和現場雪深（SD）觀察衛星亮度溫度觀測和當前AMSR-E雪深產品進行比較。同化結果與該地區積雪深度觀測點的數據吻合良好，改善了地表模型的預測。此外，與AMSR-E SD產品的比較代表，同化結果也與原位積雪深度觀測結果更吻合。將被動微波亮度溫度數據同化到陸面模型裏提升積雪深度的可預測性。一樣是李新老師團隊的成果，積雪深度的精準反演對於當前氣候變化情景研究具備很是重要的意義，這一方面李新老師團隊作了不少很不錯的工做（黑河計劃），這一篇將目前新的微波遙感觀測數據與陸面模型進行數據同化，改進了陸面模型的預測。

10.Traffic congestion analysis at the turn level using Taxis' GPS trajectory data/使用出租車的GPS軌跡數據在車道水平進行交通擁堵分析

感知車道水平或車道級交通情況不只使導航系統可以爲用戶提供更詳細和更細粒度的信息，還能夠提升搜索最快路線和短時間交通情況預測的準確性。出租車GPS數據的普遍收集和應用使咱們可以大規模地感知城市交通流量。因爲當前GPS定位精度不能達到車道水平，所以使用GPS軌跡數據的現有方法僅分析道路水平的交通情況。雖然一些研究試圖使用車道級數據檢測車道級交通情況，但數據收集的高成本大大限制了它們的實際應用。爲了解決這一侷限性，本文提出了一種在車道水平上檢測出租車GPS軌跡的交通擁堵的方法。在分析GPS軌跡特徵和識別有效軌跡段的基礎上，該方法檢測三種不一樣強度的擁擠軌跡段。而後，它經過聚類方法識別每一個轉彎方向上的擁堵事件。最後，探討和分析了中國武漢市道路交叉口擁堵強度，擁擠發生時間和每一個轉彎方向的隊列長度。結果支持這種方法用於檢測和分析車道水平的交通擁堵的可行性。與使用GPS軌跡數據檢測交通擁堵的其餘方法相比，所提出的方法在更細粒度的水平（車道水平）分析擁堵。與檢測車道級別的交通擁堵的其餘方法相比，所提出的方法能夠在更大的區域上以更低的成本感測交通擁堵。武大唐爐亮老師團隊的成果，利用出租車的GPS軌跡數據在車道水平來進行交通擁堵的分析。經過聚類方法識別出車道水平的擁堵情況，很不錯的研究。

11.Fine-grained analysis on fuel-consumption and emission from vehicles trace/對車輛燃料消耗和排放的細粒度分析

與交通有關的燃料消耗和排放是一個嚴重的問題，對人類健康和城市可持續性產生不利影響。 GPS軌跡數據能夠提供有關燃料消耗和排放的數量和分佈的有用看法。之前的研究主要集中在利用GPS軌跡數據來理解燃料消耗和排放的時空分佈，但沒有充分注意估計的準確性。所以，本研究提出了一種方法，該方法基於對車輛移動活動，發動機靜止活動和發動機關閉靜止活動的分析來估計細粒度的車輛燃料消耗和排放。利用時空地理學中的時空路徑分析框架，本研究首先創建了單個車輛的時空路徑，提取移動參數並分析每一個時空路徑段（STPS）的活動。基於活動分析，咱們使用微觀模型（CMEM）估算燃料消耗和排放，並區分冷啓動階段和時空路徑中的熱階段。在案例研究中，估算和分析了個別軌跡和道路網絡的燃料消耗和排放。還探討了與活動有關的燃料消耗的分佈狀況。使用從具備各類類型發動機的車輛收集的三個數據集來講明所提出的方法的有效性，估計準確度超過90％。基於時空地理學的時空路徑分析結合微觀排放模型，估算整個區域的車輛燃料消耗和排放。能夠說是綜合微觀模型、時空地理學和GIS的大數據能源消耗排放的模型。

12.Sampling design optimization for soil mapping with random forest/隨機森林土壤製圖抽樣設計優化

機器學習技術被普遍用於生成數字土壤圖。地圖精度部分地由用於校準機器學習模型的測量的數量和空間位置肯定。然而，在數字土壤製圖研究中還沒有詳細考慮肯定用機器學習技術進行製圖的最佳抽樣設計。在本文中，咱們研究了隨機森林土壤製圖的抽樣設計優化。經過最小化均方預測偏差（MSE），使用空間模擬退火來優化設計。咱們使用這種方法使用LUCAS數據集的子樣本繪製歐洲部分地區的土壤有機碳。優化的子樣本用做隨機森林機器學習模型的輸入，使用大量易於得到的環境數據做爲協變量。咱們還使用簡單隨機抽樣，條件拉丁超立方抽樣（cLHS），空間覆蓋抽樣和特徵空間覆蓋抽樣選擇的子樣本預測了相同的土壤屬性。經過將用做感興趣羣體的LUCAS數據集重複隨機分割成用於驗證，測試和選擇校準樣品的子集，以及用各類取樣設計重複選擇校準樣品，得到估計羣體MSE的分佈。使用非參數Mann-Whitney檢驗測試MSE分佈的中位數之間的差別的顯着性。對於不一樣的樣品尺寸重複該過程。咱們還分析了優化設計在地理和特徵空間中的傳播，以揭示其特徵。結果代表，經過最小化MSE來優化採樣設計對於小樣本量是值得的。然而，使用MSE進行採樣設計優化的一個重要缺點是它須要在全部位置處的土壤屬性的已知值，所以僅對於對現有數據集進行二次採樣是可行的。對於較大的樣本量，使用MSE優化設計的效果會下降。在這種狀況下，咱們建議在最重要的隨機森林協變量的特徵（即協變量）空間中均勻地使用樣本。結果還代表，對於咱們的案例研究，cLHS抽樣比其餘隨機森林映射的抽樣設計表現更差。咱們強調，經過僅將數據拆分一次來對校準的採樣設計進行比較，對於在驗證集很小時使用的數據拆分很是敏感。很是有意思的研究，利用機器學習技術來優化空間抽樣設計。利用隨機森林和模擬退化算法的結合。事實上，不只僅是在土壤製圖的抽樣，在其餘領域可能也能夠按照這個思路來作。對空間統計、空間抽樣具備很是好的啓示意義。

13.Development and implementation of a dynamic and 4D GIS based on semantic location model/基於語義定位模型的動態4D GIS的開發與實現

在大數據時代，有必要提出強大的解決方案來整合和表示來自不一樣格式和不一樣內容的數據，以協助決策。當前的製圖和地理信息系統解決這些問題的能力有限。本文描述了一個自動而全面的系統，能夠從全部可能相關的來源進行數據融合。在該系統中，創建新的語義位置模型（SemLM）以呈現語義概念和位置特徵並演示位置如何相互關聯。在SemLM中，能夠分析和理解不一樣應用場景中的各類類型的位置描述符。此外，考慮到數據密集型計算和可視化所涉及的挑戰，本文采用基於場所的泛信息系統（P2S）做爲創新的4D系統，以公共安全爲案例研究，動態關聯和可視化基於位置的信息。語義信息與GIS的結合模型，空間語義在當前大數據和深度學習背景下是地理大信息和大數據整合的關鍵。

14.Use of Satellite Observations for Long-Term Exposure Assessment of Global Concentrations of Fine Particulate Matter/利用衛星觀測對全球細顆粒物濃度進行長期暴露評估

背景：十多年的衛星觀測提供了有關人體接觸細顆粒物（PM2.5）的趨勢和程度的全球信息。目標：在這項研究中，咱們使用從多個衛星儀器推斷的PM2.5濃度，開發了改進的環境PM2.5質量和趨勢的全球暴露估計值。方法：咱們將三個衛星衍生的PM2.5源組合在一塊兒，從1998年到2012年，在大約10 km×10 km處產生全球PM2.5估計。對於每一個源，咱們將氣溶膠光學深度的總柱回收與近地PM2相關聯。 5使用GEOS-Chem化學傳輸模型來表示局部氣溶膠光學特性和垂直剖面。咱們從文獻中收集了210個全球地基PM2.5觀測資料，以評估咱們基於衛星的估算值，並在北美和歐洲之外的地區測量值。結果：咱們估計，從1998年到2012年，全球人口加權環境PM2.5濃度增長0.55μg/ m3 /年（95％CI：0.43,0.67）（2.1％/年; 95％CI：1.6,2.6）。儘管在一些發達地區下降了PM2.5，但一些發展中地區的PM2.5推進了這一全球變化。估計居於世界衛生組織（世衛組織）臨時目標-1之上的東亞人口比例爲35微克/立方米，從1998 - 2000年的51％增長到2010 - 2012年的70％。相比之下，超過世界衛生組織空氣質量指南10μg/ m3的北美比例從1998 - 2000年的62％降低到2010 - 2012年的19％。咱們發如今北美和歐洲之外的衛星估算和地面測量之間存在顯着的一致性（r = 0.81; n = 210;斜率= 0.68）。衛星推測估計值的低誤差代表真正的全球濃度可能更大。結論：衛星觀測能夠深刻了解環境PM2.5濃度的全球長期變化。本研究中的衛星估算和基於地面的PM2.5觀測結果可供公衆使用。這篇文章使用了多個衛星反演的PM2.五、化學傳輸模式以及地基觀測資料，評估了不一樣區域的PM2.5濃度長期變化，也稍微評估了人口暴露。

15.Regional development and carbon emissions in China/中國的區域發展和碳排放

中國在2015年巴黎氣候變化大會上宣佈，該國將在2030年左右達到峯值碳排放量。從那時起，人們就開始關注肯定什麼時候以及如何實現這一目標。本研究旨在探討中國不斷變化的區域發展模式在實現這一目標中的做用。本研究使用對數平均Divisia指數（LMDI）來估算自2000年以來中國二氧化碳排放變化的七個社會經濟驅動因素。結果代表，中國的碳排放量自2012年以來已經穩定，主要是由於能源效率的提升和結構升級（即，產業結構，能源結構和區域結構）。以省級經濟增加份額衡量的區域結構自2012年以來大幅減小了二氧化碳排放量。因爲區域發展模式不一樣，這些驅動因素對各地區排放變化的影響各不相同。產業結構和能源結構致使一些地區的排放增加，但這兩個驅動因素致使國家層面的減排。例如，從2013年到2016年，產業結構使中國的二氧化碳排放量減小了1.0％;然而，東北和西北地區的二氧化碳排放量分別增長了1.7％和0.9％。研究中國在區域層面新常態下的二氧化碳排放量的穩定性，這強烈建議中國各地區合做改善發展模式。關於分析中國的碳排放分析的文章，關於探究碳排放達峯以及相關的影響因素。

16.High resolution annual average air pollution concentration maps for the Netherlands/荷蘭的高分辨率年平均空氣污染濃度圖

長期暴露於空氣污染被認爲是一個主要的公共衛生問題，而且與整體死亡率和各類疾病如呼吸系統疾病和心血管疾病有關。因爲空氣污染濃度的空間變化，我的暴露於空氣污染的評估須要高分辨率的空間數據集。將詳細的空氣污染圖與我的移動性和活動模式相結合，能夠改進暴露評估。咱們爲荷蘭提供高分辨率數據集，提供2009年NO2，NOx，PM2.5，PM2.5吸取和PM10的平均環境空氣污染濃度值。 5×5米網格上的柵格數據集覆蓋整個荷蘭，並使用源自歐洲空氣污染影響羣組研究（ESCAPE）項目的土地利用迴歸模型進行計算。使用具備全國和區域測量的其餘數據集來評估生成的濃度圖。所呈現的數據集容許在不一樣尺度上的空間聚合，全國範圍的個體暴露評估，以及活動模式在個體的暴露估計中的整合。5×5米網格的荷蘭的空氣污染濃度數據，基於土地利用迴歸模型獲得的。數據文章。

17.Efficacy of Possible Strategies to Mitigate the Urban Heat Island Based on Urbanized High-Resolution Land Data Assimilation System (u-HRLDAS)Efficacy of Possible Strategies to Mitigate the Urban Heat Island Based on Urbanized High-Resolution Land Data Assimilation System (u-HRLDAS)/基於城市化高分辨率土地數據同化系統（u-HRLDAS）基於城市化高分辨率土地數據同化系統（u-HRLDAS）緩解城市熱島可能策略的效果的城市熱島減災可能策略的有效性

夏季熱浪對中國的公共衛生構成了巨大威脅。本文以武漢（中國四大最熱的熔爐城市之一）爲例，探討了緩解地表溫度測量的地表城市熱島（UHI）的幾種策略，包括使用綠色屋頂，冷屋頂，明亮路面和城市建築模式的變化。離線城市化高分辨率陸地數據同化系統（u-HRLDAS）用於進行1千米分辨率的數值模擬，這也解釋了武漢豐富的湖泊對動態湖泊模型的UHI演化的影響。在不一樣的減緩策略下，分析了模擬UHI的日變化和空間分佈。結果代表，考慮到湖泊效應會使白天（夜間）的UHI強度下降約1.0 K（0.5 K）。採用綠色屋頂和涼爽的屋頂比使用明亮的路面更有效地減小白天的UHI。經過用綠色屋頂取代80％的傳統屋頂，當地時間13:00的最大UHI減小量約爲2.1 K.隨着綠色屋頂的大部分，以及屋頂和道路的反照率增長，UHI減緩效率增長。與綠色屋頂相比，涼爽的屋頂和明亮的路面在夜間無效，改變城市建築模式以減輕UHI在全天都是有效的。「高度驅動的建築結構變化」（提升建築物高度，同時改變每一個網格中不透水面的比例以保持總建築體積完整）能夠將表面UHI強度下降0.4-0.9 K，而且「密度驅動」建築結構變化「（均勻分佈建築密度，修改建築高度，使總建築體積不變）將UHI下降1.2-2.6 K.這些結果顯示了對像武漢這樣的大城市緩解城市熱島的新看法並提供了政策制定者提供一個更適宜居住的城市的實用指南。利用一個城市化的陸地數據同化系統，分析當前綠色屋頂以及不一樣城市建築模式對熱島效應的影響。能夠爲後續的城市規劃和建築指南提供政策建議。

18.Thick Cloud Removal in High-Resolution Satellite Images Using Stepwise Radiometric Adjustment and Residual Correction/採用逐步輻射調整和殘差校訂的高分辨率衛星影像中的厚雲去除

雲層覆蓋是光學衛星圖像中的常見問題，其致使圖像中的信息丟失以及數據可用性的下降。本文提出了一種基於逐步輻射調整和殘差校訂（SRARC）的厚雲去除方法，旨在有效去除高分辨率圖像中的雲，以生成高質量和空間連續的城市地理地圖。 SRARC的基本思想是相鄰時間衛星圖像中的補充信息可用於在精確的輻射度調整以後無縫恢復目標圖像中的雲污染區域。爲此，SRARC方法首先基於超像素分割來優化目標圖像的給定雲掩模，其進行以確保標記的雲邊界通過目標圖像的均勻區域，以確保無縫重建。而後使用逐步輻射測量來逐步調整輔助圖像中的互補區域的輻射信息，而且能夠經過用調整的互補區域替換來去除目標圖像中的雲。最後，基於全局優化的殘差校訂用於進一步減小恢復區域和無雲區域之間的輻射差別。而後生成最終的雲移除結果。在模擬和實際數據雲去除實驗中使用具備不一樣空間分辨率和土地覆蓋變化模式的高分辨率圖像。結果代表，因爲輻射度調節和空間細節保持的優越性，SRARC能夠得到比其餘比較方法更好的性能。所以，SRARC是一種有前途的方法，能夠常規使用，支持基於高分辨率衛星圖像的應用。衛星影像的雲遮掩是一個很常見的影響衛星影像的問題，這篇文章提供了一種專門針對高分辨率衛星影像的去雲方法，仍是比較有意思的方法。

19.An Accurate Visual-Inertial Integrated Geo-Tagging Method for Crowdsourcing-Based Indoor Localization/基於衆包室內定位的精確視覺慣性集成地理標註方法

公共應用基於無源信號（例如，接收信號強度，磁性）指紋識別的室內定位技術的不可避免的瓶頸之一是構建和更新用於室內定位的數據庫所需的大量人力。在本文中，咱們提出了一種精確的視覺 - 慣性集成地理標記方法，能夠經過利用智能手機用戶的衆包軌跡來收集指紋並構建無線電地圖。經過集成來自智能手機傳感器（例如，相機，加速度計和陀螺儀）的多源信息，該系統能夠精確地重建軌跡的幾何形狀。提出了一種算法來估計參考座標系中軌跡的空間位置，並構建用於室內定位的無線電地圖和地理標記圖像數據庫。在幾個初始參考點的幫助下，該算法能夠在未知的室內環境中實現，而無需任何先驗知識的佈局規劃或衆包軌跡的初始位置。實驗結果代表，指紋的平均校準偏差爲0.67 m。加權k-最近鄰方法（沒有任何優化）和圖像匹配方法用於評估構建的多源數據庫的性能。基於接收信號強度（RSS）的室內定位和基於圖像的定位的平均定位偏差分別爲3.2米和1.2米，代表構建的室內無線電地圖的質量與現場測量建設的質量處於同一水平。與傳統的基於定位成本的現場調查相比，該系統能夠大大下降人力成本，外部信息最少。李清泉老師團隊的成果，關於室內地圖和衆包數據的研究。室內導航是將來的GIS研究的重要組成。

20.Model-data fusion in the studies of terrestrial carbon sink/地面碳匯研究中的模型數據融合

量化全球碳預算的當前不肯定性仍然是可靠預測將來氣候變化的主要不肯定因素。此外，量化全球碳預算和表徵不肯定性對於成功實施「聯合國氣候變化框架公約」及其「京都議定書」相當重要。除了基本量化以外，負責所謂「殘留陸地吸取」的過程的歸屬對於碳循環羣體模擬陸地生物圈對氣候變化和有意封存活動的將來響應的能力很是重要。本文的目的是描述研討會參與者的努力及其模型 - 數據融合的方法，使量化碳循環和工做中的陸地機制的解決方案可以持續取得進展。全球碳預算依賴於全球碳匯的估算，可是碳匯估算存在大量生態過程模型、衛星遙感反演方法，所以如何融合模型數據是一個很是關鍵的研究。這篇文章能提供碳匯方面的研究基礎。

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