Coding and Paper Letter（五十九）
資源整理。html
1 Coding:
1.R語言包crrri，提供了R中一個Chrome的遠程接口。java
crrripython
2.Github、書籍、課程和博客等四個方面介紹學習 R 語言的資料。ios
RGraphicsgit
3.XITS是基於STIX字體的數學和科學出版的字體。github
xitsgolang
4.R語言包paletteer，R語言中經常使用色帶集合。web
5.R語言包rssa，奇異譜分析的包。spring
6.R語言包svd，R的Lanczos SVD和eigensolvers的接口。
7.R語言包geonetwork，用於處理其節點是地理的網絡或圖形的類和方法。 建立，轉換，繪圖。
8.Citybound是一款城市建設遊戲，專一於現實主義，協做規劃和微觀細節模擬。
9.R語言包stickylabeller，爲ggplot2建立分面標籤。
10.plotly R電子書。
11.美國城市的密度梯度曲線。
12.R語言包RiverLoad，不一樣方法對河流化合物的負荷估算。
13.R語言包ingestr，用於從原始格式讀取環境數據到數據框。
14.R語言包leafpop，leafpop建立HTML字符串，以便在使用包'leaflet'或'mapview'建立的交互式地圖的彈出窗口中嵌入表格，圖像或圖形。 處理文件系統或遠程URL上圖像的本地路徑。 處理使用「基礎」圖形，「網格」或「ggplot2」建立的圖形以及使用「htmlwidgets」建立的交互式圖形。
15.R語言包earthEngineGrabR，earthEngineGrabR是R和GEE之間的接口，簡化了遙感數據的採集。 R包在用戶定義的目標區域和用戶定義的聚合過程當中從地球引擎數據目錄中提取數據。 全部數據的提取和操做都徹底外包給EE。 用戶得到直接導入R的分析就緒數據集。
16.基於Django開發的期刊管理頁面。
17.這是基於R Markdown和bookdown（https://github.com/rstudio/bookdown）的書籍的最小示例。
18.R語言包ggCorpIdent，用於在R中輕鬆定製ggplot2圖形而無需觸及繪圖代碼自己的軟件包。
19.R語言包lexicon，用於文本分析的詞典和詞典的數據包。
20.Tesseract開源OCR引擎。
21.R語言包brain，R中的V8動力神經網絡框架。
22.R語言包h3forr，經過V8和h3-js到H3（六邊形分層空間索引系統）的R接口。
23.可擴展的Auto-ML系統。
24.R語言包brolgar，R中的縱向數據和分析數據。
25.使用Maps Shiny Workshop進行數據可視化。
26.用於實時編碼網絡視覺效果的工具集。 受模擬模塊化合成器的啓發，這些工具探索了使用網絡流媒體實時路由視頻源和輸出。
27.一套R Markdown模板，可用於學術手稿，投影儀演示和教學大綱。
28.Python庫openscm，開放式簡單氣候模型框架統一了對幾種簡單氣候模型（SCM）的訪問。 它定義了一個標準接口，用於獲取和設置模型參數，輸入和輸出數據以及運行模型。 此外，OpenSCM爲這些參數和場景提供標準化文件格式，包括讀取和寫入此類文件的功能。
29.實驗：使用R從圖片建立鉛筆效果圖。
30.清華大學學位論文的Latex模板。
31.哥斯達黎加安第斯大學（Universidad de los Andes）高級計算方法課程。
MetodosComputacionaleAvanzados
32.使用Jupyter筆記本和Jekyll建立在線書籍。
33.Apache Arrow是內存分析的開發平臺。 它包含一組技術，使大數據系統可以快速處理和移動數據。
34.R語言包reshape，數據結構變換重塑。
35.使用多視圖幾何自我監督學習3D人體姿式（CVPR2019接收論文）。
36.一組輔助函數，能夠更輕鬆地處理開源工具中的空間數據。 該軟件包由Earth Lab維護，最初旨在支持地球分析教育計劃。
37.學術主頁管理工具，基於hugo的學術主頁，基於Python3。
38.Kivy小部件根據校準網格從新投影其內容。
39.R語言包transformr，平滑多邊形轉換。
40.開源中性風格的圖標系統。
41.Gravity是一款數據複製組件，提供全量、增量數據同步，以及向消息隊列發佈數據更新。
42.這是一個測試庫，用於提供MCMC算法和想法的參考實現。
43.爲Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville的深度學習書的每一章提供了摘要，並試圖更詳細地解釋一些概念。 一些較爲棘手的章節中有專門針對它們的博客文章，能夠在http://medium.com/inveterate-learner上找到。
Deep Learning Book Chapter Summaries
44.一個webgl地球，能夠輕鬆地在座標處實時添加形狀。
45.《我也有話要說》—— 普通人的當衆講話技能。
46.R語言包ballr，Basketball-reference.com的R API。
47.R語言包mathpix，查詢mathpix API以將數學圖像轉換爲LaTeX。
48.雷達高度計數據庫系統（RADS）由代爾夫特意球空間研究所，NOAA衛星測高實驗室和EUMETSAT開發。 除了實際的高度計數據外，RADS還提供了一套應用程序和子程序，可簡化各類雷達高度計數據的讀取，編輯和處理。
49.交互式地圖的框架。
50.來自Natural Earth的預製TopoJSON。
51.使用Bootstrap和Leaflet構建簡單而優雅的Web製圖應用程序的模板。
52.HotpotQA：用於多種可解釋的問題解答的數據集。
53.PyRAT（Python雷達分析工具），PyRat是一種靈活的後期處理合成孔徑雷達（SAR）數據的框架。 它適用於機載和星載數據，尤爲專一於提供簡單的基於插件的編程接口。從技術上講，PyRat是用Python實現的（由一些Cython支持），並使用基於HDF5的光盤容器進行臨時存儲。 它具備自動多線程塊處理功能，可實現速度和內存效率，強大的批處理系統和基於Qt的GUI。
54.基礎的遙感模型管理。
55.很是知名的交互式可視化庫，plotly.js。
56.R語言包RefMnageR，RefManageR提供了導入和使用書目參考的工具。
57.R語言包rayrender，用於在R中建立的光線追蹤場景。
58.這個項目的目標是解釋如何在R中構建動畫條形圖。
59.公司，官員和非政府組織使用R。在您須要的狀況下，來自企業，官員和非政府組織的生產和/或研究中使用R的案例/博客文件/包的精選清單。
60.R語言包sparklyr， Apache Spark的R接口。
61.該網站/ GitHub存儲庫適用於riskmapr shiny應用程序套件。 在本文檔中，咱們概述瞭如何下載和運行它們。
62.南瓜書PumpkinBook，南瓜書僅僅是西瓜書的一些細微補充而已，裏面的內容都是以西瓜書的內容爲前置知識進行表述的，因此南瓜書的最佳使用方法是以西瓜書爲主線，遇到本身推導不出來或者看不懂的公式時再來查閱南瓜書。
63.Jade/pangeo的自定義的jupyterhub的模板。
pangeo custom jupyterhub templates
jade custom jupyterhub templates
64.適用於Java/Liberty的Acme Air主服務的實現。 主要服務主要包括與其餘服務交互的表示層（網頁）。
65.PostGIS的docker鏡像。
66.Python庫openbnmapi，這是Bank Negara Malaysia Open API的非官方Python封裝。
67.關於深度學習背景下卷積算術的技術報告。
68.ShinyStudio項目是Docker服務的編排，容許使用ShinyProxy保護RStudio和Shiny Server，輕鬆，免費，安全地開發和託管豐富的交互式內容。
69.golang版本網易雲音樂ncm文件格式轉換。
70.R語言包h3, H3的R接口，一種分層的六邊形地理空間索引系統。
71.實驗：使用R從圖片建立簡筆畫效果圖
72.該數據集是由345個類別的5000萬幅圖紙組成的集合，由Quick，Draw！遊戲玩家提供。
73.兩個視圖結構的運動。
74.R語言包repr,各類R對象的字符串和字節表示。
75.Microsoft MPI（MS-MPI）是消息傳遞接口標準的Microsoft實現，用於在Windows平臺上開發和運行並行應用程序。
76.R語言包rtables，rtables R包是用R建立和顯示覆雜表格的原型。rtable中的單元格能夠包含任何高維數據結構，而後可使用特定於單元格的格式化指令進行顯示。 目前，rtables能夠用ascii和html輸出。
77.openFrameworks的平面，2D和3D Ray對象。它檢查光線與段，球體，三角形，平面，一個原點，一個帶有ofMesh的多重線的交叉點。
78.R語言包pander，一個R Pandoc的書寫器。
79.Mappa.js是一個Javascript庫，容許您在tile地圖上疊加。 它還提供了一組工具，用於處理靜態地圖，交互式平鋪地圖和地理數據，以及在構建基於地理位置的可視化表示時很是有用的其餘工具。
80.deck.gl的流向圖繪製。 可用於可視化人員的移動（例如遷移）或地理位置之間的對象。 該圖層在WebGL中呈現，能夠處理大量具備良好渲染性能的流。
81.此數據集代碼生成數學問答對，來自一系列問題類型，大體處於學校級難度。 這旨在測試學習模型的數學學習和代數推理技巧。
82.R語言包dspace，空間數據的數據驅動分割。
83.R語言包spatialreg，空間迴歸模型的R包。
84.BRDF核Python代碼。
2 Paper:
背景：空氣污染及其對公共健康的不利影響仍然是中國的一個至關大的問題，中國已經實施了改善這種狀況的政策。咱們的目的是估計2020年和2030年中國各地與顆粒物（PM）2.5相關的疾病負擔，以肯定風險最高的人羣和地區，量化空氣質量改善目標的健康效益，並肯定人口增加的影響和這種疾病負擔老化。方法：在這項模型研究中，咱們根據參與制定「生態環境保護」第十三個五年規劃和人口情景的專家組提出的空氣質量情景，調查了中國PM2.5過早死亡事件。關於政府間氣候變化專門委員會的共同社會經濟途徑。咱們使用用於全球疾病負擔研究的綜合暴露 - 反應模型來估計每種情景下與PM2.5相關的過早死亡的數量。調查結果：空氣質量改善目標的預計健康效益是巨大的，與2010年相比，到2020年，中國PM2.5相關的過早死亡人數將減小約129 278人，到2030年減小217 988人。可是，因爲中國人口不斷增長和老齡化，預計到2020年PM2.5相關的過早死亡人數將增長84 102人，到2030年增長244 191人，這代表空氣質量改善所帶來的健康效益能夠被效果抵消人口增加和人口老齡化解釋：爲了減小中國將來的疾病負擔，須要比中期目標更嚴格的目標和改善空氣質量和保護公衆健康的嚴格政策，特別是對於老年人（年齡> 55歲）等高危人羣）和患有心血管疾病的患者，特別是在疾病負擔高的地區。基於PM2.5的疾病負擔，PM2.5這裏的中國空氣污染給中國人民形成的疾病負擔的相關研究，尤爲是針對於心血管疾病有較高的疾病負擔。利用人口模擬情景分析的公共健康研究。
2.Impact of Meteorological Conditions on PM2.5 Pollution in China during Winter/氣象條件對冬季中國PM2.5污染的影響
細顆粒物（PM2.5）對人類健康構成威脅。 2017年1月，中國PM2.5污染嚴重，平均PM2.5濃度比2016年1月增長了14.7％。氣象條件對PM2.5污染有很大影響。使用監測數據評估PM2.5與氣象因子之間的關係，並使用社區多尺度空氣質量模型系統（CMAQ）定量評估氣象條件變化對PM2.5污染的影響。結果代表，2016年1月至2017年1月氣象條件的變化致使PM2.5全國平均濃度增長了13.6％。與氣象條件良好的長江三角洲（YRD）不一樣，不利的氣象條件（如低風速，高溼度，低邊界層高度和低降雨量）致使PM2.5濃度惡化29.7％，42.6％和京津冀（JJJ）地區，珠江三角洲（珠三角）地區和成渝（CYB）地區分別佔7.9％。鑑於當地氣象對PM2.5濃度的重大影響，應更加劇視利用氣象手段改善當地的空氣質量。分析了氣象因素對於PM2.5冬季污染的影響。基於化學傳輸模型CMAQ的定量分析具備必定價值。
3.Urban heat island: Aerodynamics or imperviousness?/城市熱島：空氣動力學仍是不透水性？
如今世界上一半以上的人口居住在被稱爲熱島的城市。雖然傳統上認爲白天城市熱島（UHIs）是城市蒸發冷卻較少的結果，但最近的工做引起了新的爭論，代表白天UHI強度的地理變化主要是因爲城鄉地區效率的變化。將熱量從陸地表面傳遞到低層大氣。在這裏，咱們經過證實最近的發現和傳統範式之間的差別能夠經過歸因方法的差別來解釋這一辯論。使用新的歸因方法，咱們發現白天UHI強度的空間變化更多地受到城市和農村地區蒸發水容量變化的控制，這代表提升綠色基礎設施等蒸發能力的策略是緩解城市熱量的有效方法。 分析城市熱島效應的機理性問題——到底是空氣動力學的問題仍是不透水性的問題？。發表在Science Advance上的雄文，我的認爲是針對將來城市熱島效應研究的重要參考文章。
衛星反演有關地球表面的信息被普遍用於監測全球陸地光合做用和初級生產，並檢查乾旱的生態影響。估算空間光合做用的方法一般結合植被綠度，入射輻射，溫度和大氣對水的需求（蒸汽壓力不足）的信息，但不考慮低土壤水分的直接影響。儘管有大量證據代表土壤水分虧缺對植被有直接影響，並且與蒸氣壓不足無關，但他們依賴蒸氣壓力不足做爲乾旱的表明。在這裏，咱們使用全球分佈的測量網絡來評估土壤水分對光合做用的影響，並肯定一系列基於衛星的光合做用估計的共同誤差，該估計受土壤水分對光合做用光效率的影響。 。咱們開發了考慮土壤水分影響的方法，並估計土壤水分效應使全球光合做用減小了約15％，在25％的全球植被地表面上增長了超過100％的年際變化，並放大了極端的影響初級生產事件。這些結果證實了土壤溼度效應對於監測碳循環變率和乾旱對空間植被生產力影響的重要性。衛星監測對於陸地初級生產力的影響，重點強調了土壤水分對於NPP的影響，土壤水分的數據這幾年ESA等都有推出，這一塊對於NPP的反演具備重要意義。後續的NPP估算研究應當考慮這些。固然據我所知的目前全球土壤水分的遙感產品分辨率仍然會制約這塊的進一步應用。
城市林業研究中的一個突出主題是生態系統服務的量化。城市植被的一個重要好處是減輕城市熱島效應。雖然已經出現了一系列研究來研究城市植被的做用，最多見的是城市樹木，但這些研究每每側重於兩個空間尺度。使用城市做爲分析單元（城市尺度），第一組傾向於檢查城鄉差別的解釋者，而第二組則側重於個體或小羣樹（局部尺度）減輕小氣候的能力變暖。城市林業研究中很大程度上缺少中間尺度（鄰域尺度）的研究，這些研究調查了城市森林的溫度調節效應，例如林分大小和林分連通性。爲了解決文獻中的這一差距，本文采用多層次迴歸方法來研究城市樹木的更普遍空間佈局如何補充更多的本地樹冠層覆蓋並放大生態系統服務的重要性。咱們的結論是，當局部傳播區域的分數樹覆蓋率類似時，那些嵌套在較寬的行政區域中，森林斑塊較少的區域表現出日間平均表面溫度下降。除了完善咱們對與城市夏季地表溫度適度相關的重要植被驅動因素的理解以及促進跨空間尺度的假設檢驗以外，量化這種「缺失的中間」還支持一種管理策略，該策略超越了「越多越好」的特徵。多尺度的城市熱島效應與森林斑塊做用研究，多層次迴歸模型是一個用於多尺度研究的重要方法，結果也。
城市等級與經濟增加，城市規劃和可持續城市發展密切相關。因爲在精細尺度上可靠的統計數據的有限性，大多數關於城市等級特徵的現有研究未能捕獲詳細的城市空間結構信息。之前的研究代表，夜間燈光數據與許多城市社會經濟指標相關，所以可用於表徵城市等級。本文提出了一種從夜間燈光數據中研究城市等級的新方法。夜間燈光數據首先被概念化爲連續的數學表面，稱爲夜間光表面。根據這些表面的形態，推導出相應的地表網絡。此後，定義夜間光強度（NTLI）圖以描述地表網絡的形態。而後，經過基於閾值的最大公共誘導圖搜索算法計算任意兩個不一樣城市的夜間光表面之間的結構類似性。最後，城市等級是根據不一樣城市之間的結構類似性來定義的。利用2015年度NPP-VIIRS夜間光照數據，成功檢驗了中國32個主要城市的城市等級。結果與參考城市等級很是一致。餘柏蒗老師團隊的成果，發展了一種基於夜間燈光數據研究城市等級的新方法。利用的是網絡
7.Cities are hungry for actionable ecological knowledge/城市研究和實踐中迫切須要可行的生態學知識
城市是人類的核心，負擔了世界一半以上的人口和四分之三的能源消耗，城市在生態學研究的重要性愈來愈凸顯，該文是一個coments，由周偉奇老師、Brendan Fisher和Steward TA Pickett三位你們聯合發表在生態學頂尖期刊Frontiers in Ecology and Environment，主要論述了城市研究和實踐中須要可行的生態學知識，介紹了相關的國內外進展以及展望。此文已有全文翻譯，須要的能夠點擊下面第一條評論。
顆粒對植物光合做用的影響仍然不是很清楚，植物是細顆粒物（PM2.5）沉積的匯。在此，咱們進行了室內測量，以評估不一樣PM2.5水平下4種不一樣葉片特性植物的淨光合速率和睦孔導度的變化動態。而後對樹葉進行取樣，經過掃描電子顯微鏡（SEM）定量研究溝槽比例，葉片毛狀體密度，氣孔密度和睦孔大小。 4種氣孔導度與光合速率呈正相關。 PM2.5升高後，淨光合速率和睦孔導度隨時間降低，隨着PM2.5濃度的增長，降低速度變得更快。氣孔關閉和睦孔導度下降多是因爲PM2.5污染條件下氣孔大小減小所致。葉片毛狀體和溝槽彷佛對PM2.5暴露的植物具備保護做用，而且是形成PM2.5污染條件下光合速率和睦孔導度差別的緣由。在Neolitsea aurata和Lindera kwangtungensis葉片表面較高的溝槽比例和毛狀體的存在吸取了一些顆粒物質並緩衝了PM2.5污染對氣孔的影響。關於植物滯塵的機理性研究，能夠爲滯塵類的研究提供先驗知識。
研究代表，城市形態能夠影響微氣候調節。經過分析高分辨率土地覆蓋圖，景觀生態指標和熱成像，遙感研究爲這些發現作出了貢獻。總的來講，這些被稱爲土地覆蓋配置研究。這項研究有三個目標。首先是評估夜間地表溫度（LST）與土地覆蓋構造和組成之間的關係。第二個目標是概述一種綜合方法，包括普通最小二乘法（OLS），空間迴歸，變量選擇和多重共線性分析。咱們的最後一個目標是測試關於LST與土地覆蓋之間關係的三個假設，這能夠簡單地描述爲：1）土地利用制度在土地覆蓋構成和配置變量LST模擬中的重要性; 2）LST與道路，建築物和植被之間的相關強度; 3）利用景觀指標模擬LST與土地覆蓋之間的關係，提升了模型的質量。基於16種不一樣的模型（8個OLS，8個空間迴歸），咱們能夠確認上述假設，但咱們發現建築物，道路和植被的配置與LST有着複雜的關係。咱們對這種複雜性的解釋，加上組成變量的強弱，如今，簡約模型對城市規劃者來講更有用，由於它們更具廣泛性。最後，土地覆蓋配置和LST的空間迴歸模型證實了對非空間線性模型（OLS）的改進。空間迴歸模型下降了異方差性和殘差聚類以及回彈係數，代表OLS模型可能存在誤差。 OLS模型仍被發現是探索性分析的有用工具。分析夜間地表溫度與土地覆被的關係，利用了OLS和一些其餘空間迴歸模型。OLS仍然是一個有用的數據探索分析工具。
熱帶地區遭受了大量的森林損失，森林砍伐率的提升與大規模的土地徵用（LSLA）密切相關。及時準確地瞭解全球LSLA模式對於制定相關政策和行動相當重要。在這裏，咱們調查全球LSLA網絡，發現土地收購的特色是從發展中國家到發達國家的主導收購流量（75.4％），而這些流量在發展中國家（22.8％）或發達國家中保留的較少（ 1.8％）。政策驅動的暫停現有LSLA是一種用於減小全球森林損失的關鍵機制，最近在印度尼西亞發現，但因爲缺少定量綜合，其有效性仍不明確。根據對2001-2017年森林損失的空間直觀時間分析，咱們發現，做爲整個印度尼西亞，增長的森林損失率爲0.091 Mha /年（2001-2011），放緩至0.001 Mha /年（2012年）-2017）在2011年創建暫停後。同時，根據伐木，木材和油棕優惠的年度森林損失的比較，咱們發現暫停以外的土地特許經營森林損失率比森林損失率高35％至396％。暫停期間可比較的土地特許權。全面實施暫停全部土地特許權的森林損失減小能夠減小最大地上生物量碳（ABC）排放量112,888±24,766 Mg C /年，相對於沒有暫停的反事實情景減小近41.89％。這些調查結果支持國際合做和集體行動，以實施有效的土地暫停，以扭轉長達十年的熱帶森林損失軌跡。分析土地徵用政策對森林砍伐與損失的影響，從。
衛星衍生氣溶膠光學厚度（AOD）和臺站測量PM2.5的整合爲得到空間PM2.5數據提供了一種有前途的方法。考慮到AOD-PM2.5關係的空間和時間異質性的幾種時空模型已被普遍用於PM2.5估計。然而，它們一般基於線性假設描述複雜的AOD-PM2.5關係。之前的機器學習模型在擬合非線性AOD-PM2.5關係方面具備很大的優點，但不多容許其時空變化。爲了同時考慮AOD-PM2.5關係的非線性和時空異質性，本研究開發了地理和時間加權神經網絡（GTWNN），用於基於衛星的地面PM2.5估計。使用衛星AOD產品，NDVI數據和中國的氣象因子做爲輸入，GTWNN設置了臺站PM2.5測量。而後能夠得到沒有地面站的那些位置的空間PM2.5數據。與先前的時空模型相比，所提出的GTWNN已經實現了更好的性能，即，每日地理加權迴歸以及地理和時間加權迴歸。 GTWNN的基於樣本和基於站點的交叉驗證R2值分別爲0.80和0.79。在此基礎上，在中國生成了分辨率爲0.1度的空間PM2.5數據。該研究實現了地理法和神經網絡的結合，提升了基於衛星的PM2.5估計的準確性。一個耦合時空地理加權與神經網絡的方法用於AOD到PM2.5地面製圖。精度較好，空間分辨率爲0.1°。
12.PM2.5-related health and economic loss assessment for 338 Chinese Cities/中國338個城市的PM2.5相關健康和經濟損失評估
在全球關注城市污染問題以後，中國正處於環境空氣質量管理的關鍵階段。在人口稠密的城市，工業發展和城市化致使了使人擔心的空氣污染，嚴重危害健康。緣由特定的PM2.5相關健康影響的量化和相應的經濟損失估計對環境PM2.5水平的控制政策相當重要。基於2016年中國338個城市PM2.5濃度的地面直接測量結果，本研究使用綜合暴露 - 響應（IER）模型，非線性冪律（NLP）模型和log-來估算緣由特異性死亡率。線性（LL）模型，而後使用對數線性模型進行發病率評估。支付意願（WTP）和疾病成本（COI）方法已被用於PM2.5歸因的經濟損失評估。 2016年，在中國，PM2.5的年濃度範圍在10到157μg/ m3之間，總人口的78.79％暴露於>35μg/ m3的PM2.5濃度。隨後，國家PM2.5歸因死亡率爲0.964（95％CI：0.447,1.355）百萬（LL：125.8萬，不良貸款：0.770億），約佔中國報告死亡人數的9.98％。此外，總呼吸系統疾病和心血管疾病特異性住院病例發病率分別爲60.5萬和0.364億。估計慢性支氣管炎，哮喘和急診入院發病率分別爲0.986,1.0和0.117百萬。同時，PM2.5暴露致使經濟損失1013.9億美圓，佔2016年全國GDP的0.91％。這項研究首次強調了與三種經常使用方法相關的差別 - 特定死亡率評估。本研究的死亡率和發病率結果將爲中國省級和國家政策制定者對338個城市進行可測量的評估，以增強他們在改善空氣質量方面的努力。分析了PM2.5引發的經濟和健康損失，能夠用於政策評估。這樣能夠更具針對性地進行大氣污染方面的政策制定。
因爲快速的城市化，工業化和機動化，中國大量城市受到大量空氣污染的影響。爲了探討2013年後京津冀地區空氣污染控制的進展，仍存在的挑戰和可持續性，進行了混合方法分析。定量分析包括BTH地區空氣質量管理的概述。與來自各級政府和研究機構的12名利益相關者進行了半結構化專家訪談，他們在決策或研究方面發揮了重要做用，並就BTH地區的空氣污染控制提供諮詢。結果代表，在嚴格的空氣污染控制政策下，BTH的空氣質量符合大氣污染防治行動計劃的目標。可是，該地區和不一樣污染物的改善狀況各不相同。雖然實施具備決定性，至少部分獲得有效執行，但在工業和交通排放控制方面仍然存在重大挑戰，國家空氣質量限制繼續大大超出，競爭性發展利益仍然主要還沒有解決。還有人擔憂目前的空氣污染控制措施的可持續性，特別是對於行業而言，因爲自上而下的執法，以及相關的社會成本負擔，包括失業和社會不公平致使的產業結構調整。建議採起更好的機制確保跨部門協調和改善中央 - 地方政府溝通。提供了進一步的建議，以改進BTH各自的空氣污染控制戰略的概念設計和有效實施。咱們的研究突出了中國大城市羣的全面空氣污染控制管理須要解決的一些主要障礙。京津冀地區大氣污染防治行動的進展挑戰和機遇分析，對相關專家作了訪談。
人們愈來愈擔憂空氣污染，特別是那些<2.5微米（PM2.5）的顆粒，會增長認知障礙和精神障礙的風險。然而，環境PM2.5與認知障礙患者的神經精神症狀之間的關係仍未肯定。這項縱向研究包括645對認知受損的受試者，他們在首爾沒有改變居住地，他們的護理人員來自韓國癡呆症臨牀研究中心2005年9月至2010年6月（1763天）的研究隊列。經過韓國版神經精神病學清單測量神經精神症狀，而且在門診診所的第一次和第二次就診時經過神經精神病學清單護理者窘迫量表檢查護理人員負擔。區域特異性PM2.5濃度在每次訪問前1個月至1年構建。使用廣義估計方程來計算重複測量的對數線性迴歸用於評估PM2.5暴露與神經精神症狀或護理人員負擔之間的關係。加劇的神經精神症狀與暴露於高PM2.5水平相關（調整後的百分比變化：16.7％[95％置信區間（CI），5.0-29.7]，每1個月移動平均值增長8.3μg/ m3）。僅在阿爾茨海默病患者的護理人員中，護理人員負擔增長與PM2.5暴露相關（調整後的百分比變化：在1個月移動平均值中，每8.3微克/立方米增長29.0％[95％CI，8.1-53.9]）。目前的結果代表，PM2.5暴露與患有認知障礙的受試者的加劇的神經精神症狀和增長的看護者負擔相關。本研究的結果代表，在患有認知障礙的老年人羣中，空氣污染的做用值得高度重視。PM2.5對於精神疾病人的影響。精神負擔與高水平PM2.5暴露影響。
15.Airbnb disruption of the housing structure in London/Airbnb對倫敦住房結構的破壞
本文探討了Airbnb，這是一個短時間租賃住房的點對點平臺，利用倫敦的數據檢查這些機構的地理格局。咱們的目的是分析住宅類型的多樣性和各類社會經濟屬性是否與列表的分佈相關聯。咱們使用基於熵的傳播度量來指示住宅類型的多樣性，並使用相關性分析查看其與Airbnb機構分佈的關係，以及該區域的人口統計，社會和經濟概況。值得注意的是，咱們的研究僅考慮國內建築類型，並排除有關土地利用多樣性的任何信息。咱們的分析得出了兩個重要的發現。首先，Airbnb租賃的空間位置與住宅類型的多樣性呈負相關，與單一住宅類型正相關，這一般與商業建築中的特製公寓，轉換和公寓相對應。其次，Airbnb與私人租賃物業比例較高的地區有關，將超過1.4％的住房供應減小爲短時間租金。在某些街區，這種現象可能達到20％，進一步加重了高檔化的過程。最後，咱們討論了這些調查結果的含義，做爲與「共享」經濟相關的政策與房屋結構中斷相關的政策。分析Airbnb對於倫敦住房結構的影響，共享經濟與互聯網+對於當前各類經濟業態的衝擊，同時共享經濟與互聯網+的特性對應的地理空間大數據能在另一個程度上改變咱們的研究。
頻繁的朦朧天氣是中國快速城市化帶來的最明顯的空氣問題之一。做爲霧霾污染的主要成分之一，嚴重影響環境質量和人民健康的細顆粒物（PM2.5）引發了普遍關注。本研究基於2000年至2015年的遙感PM2.5濃度數據，結合土地利用數據和社會經濟數據，並使用最小二乘法和結構方程，研究了城市因素的PM2.5分佈，變化趨勢和影響。模型（SEM）。結果代表，中國PM2.5的高濃度主要集中在中國東部和四川省。東部，東北，四川和廣西省PM2.5濃度呈現積極趨勢。同時，建成用地和農用地的增加趨勢比例最強，森林和草地的增加趨勢最強，但整體趨勢仍在增加。掃描電鏡結果代表，經濟因素對PM2.5污染的貢獻最大，其次是人口因素和空間因素。在全部觀察到的變量中，第二產業GDP對PM2.5污染的影響最大。基於以上結果，PM2.5污染還是當前乃至將來中國的重要環境問題。決策者有必要從宏觀和微觀，長期和短時間方面制定行動和政策，以減小污染。基於OLS和SEM對PM2.5和社會經濟數據的關係分析。從結果來看，二產GDP的影響最大，說明仍是工業能耗依舊是空氣污染的主要源頭。
生態系統服務（ES）捆綁能夠促進全面瞭解大規模景觀中多個ES的空間配置和交互。它們對於制定政策和改善生態系統管理相當重要。 ES束的空間維度已在最近的研究中獲得解決，但不多有工做考慮了ES束的時間變化。本文利用中國植被恢復核心區黃土高原的案例研究，探討2000年至2015年快速植被恢復期間ES空間分佈，束類型和多種ES相互做用的變化。可測量的代理變量，生物物理指標和InVEST模型用於量化10個ES。咱們發現（1）大多數ES都獲得了改進，尤爲是配置服務和碳封存。 （2）供應服務與大多數調節服務之間存在穩定的權衡，而植被恢復對農業生產的影響很小。 （3）ES之間的協同做用被削弱，暗示存在微妙的功能ES相互依賴性。 （4）2000年至2015年間捆綁模式的變化代表，因爲碳封存的增長和基流調節的惡化，ES之間的差距加大。該研究爲理解多個ES與區域植被恢復活動之間的相互做用提供了新的視角。生態恢復計劃在加強ES方面發揮着重要做用，但它們也可能致使ES之間的差距擴大。基線流量監管可做爲關鍵指標，以支持全面瞭解恢復干預措施的影響。 ES捆綁框架可以捕獲大規模環境中ES交互隨時間的變化，並促進知情的ES管理。基於InvVEST模型生態系統服務方面的研究。重點在於分析不一樣類型ES之間權衡和協同做用。
京津冀是中國北方最大的城市羣，但該地區乙型肝炎病毒（HBV）發病的時空模式和危險因素尚不清楚。本研究旨在揭示HBV感染的時空流行病學特徵，並量化HBV感染與社會經濟風險因素之間的關聯。每一個縣都收集了2007年至2012年京津冀HBV病例的數據。貝葉斯時空層次模型和GeoDetector方法用於揭示時空模式和檢測風險因素。高風險地區主要分佈在研究區北部和中南部欠發達的農村地區，而低風險地區主要分佈在城市和西部地區。 HBV年發病率在6年期間大幅降低。與此整體趨勢相比，38.5％的高風險縣表現出更快的降低，35.9％的高風險縣表現出更慢的降低。同時，29.7％的低風險縣降低速度較快，44.6％的低風險縣降低較慢。社會經濟因素與時空模式和變化密切相關。人口密度和人均國內生產總值與HBV傳播呈負相關，決定因素分別爲0.17和0.12。第一產業比例和醫療保健工做者人數與疾病發病率呈正相關，決定因素分別爲0.11和0.8。人口密度與其餘因素之間的相互做用對HBV傳播的影響大於獨立測量的這些因素。分析乙肝的失控模式與風險因素，結果代表人口密度和GDP對乙肝傳播呈負相關，且人口密度與其餘因素有強烈的交互做用。
手足口病（HFMD）風險已成爲京津冀地區日益關注的問題，京冀地區是東北亞最大的城市羣。在該研究中，分析了手足口病的時空流行病學特徵，並使用貝葉斯時空等級模型檢測局部空間相對風險（RR）並評估氣象因素的影響。從2009年到2013年，手足口病風險存在明顯的季節性模式。風險最高的時期是夏季，月平均發病率爲4.17 /10³，而冬季指數爲0.16 /10³。氣象變量影響手足口病的時間變化。氣溫升高1°C與手足口病增長11.5％有關（相應的RR 1.122）。相對溼度增長1％與手足口病病例數增長9.51％有關（相應的RR 1.100）。空氣壓力增長1 hPa與HFMD下降0.11％有關（相應的RR 0.999）。日照增長1小時與手足口病病例增長0.28％相關（相應的RR 1.003）。風速上升1 m/s與HFMD增長6.2％有關（相應的RR 1.064）。高風險地區主要是大城市，如北京，天津，石家莊及其周邊地區。這些發現有助於風險控制和疾病預防政策的實施。分析手足口病的時空變異與氣象因子的影響，並給出了對應的定量關係。
研究與開發（R＆D）效率評估是政策制定者制定戰略以增長研發有益影響的有效途徑。本研究從多階段研發角度衡量區域研發效率。它利用2009年至2016年中國30個省份的面板數據，研究了R＆D的空間溢出效應和價值鏈溢出效應。經過估算空間Durbin模型，咱們發現了中國R＆D效率具備強烈空間依賴性的證據。關於R＆D價值鏈效應，咱們發現R＆D價值鏈溢出發生在區域內但不是區域間。這一發現代表，在知識流動背景下，存在雙向R＆D價值鏈溢出效應，其中前向溢出效應強於後向溢出效應。這一發現爲知識溢出的研究增添了重要的新知識：區分價值鏈溢出效應和空間溢出效應爲將來的實證調查開闢了新的途徑。分析30個省2009到2016面板數據和R&D的空間經濟結果。
淨初級生產力（NPP）提供物質，能源和服務，以促進人類社會和生態系統的可持續發展。核電廠對土地利用和睦候變化的響應機制對於糧食安全和生物多樣性保護相當重要，但缺少全面的瞭解，特別是在乾旱和半乾旱地區。爲此，以黑河流域中游（MHRB）爲例，經過整合多源數據（如MOD17A3 NPP，土地利用，溫度和降水），揭示了NPP對土地利用和睦候變化的響應。和多種方法。結果代表：（a）土地利用強度（LUI）增長，氣候變暖和溼潤促進了NPP。從2000年到2014年，MHRB的LUI，溫度和降水分別增長了1.46,0.58和15.76 mm，致使年平均NPP增長了14.62 gC /m²。 （b）低產農田向森林和草地的轉變增長了NPP。儘管未利用的土地和草地向農田的普遍轉變推進了LUI和NPP，但因爲巨大的水消耗和人爲的NPP，它不利於生態系統的可持續性和穩定性。城市擴張佔用了農田，森林和草地，減小了NPP。 （c）溫度和降水量的增長一般會改善NPP。因爲同時降水增長，溫度下降<1.2°C也促進了耐寒植被的NPP。然而，溫暖引發的水分脅迫損害了乾旱稀疏草原和沙漠中的NPP。因爲灌溉，肥料和其餘人工投入，農田的NPP和NPP比天然植被增長更多。溫度和降水量的減小一般會下降NPP，但保護良好或干擾較小的地區的NPP仍略有增長。李新老師團隊的成果，黑河流域的案例研究，基於多源數據分析NPP對土地利用和睦候變化的響應。
流量預測在水資源管理中具備重要意義，尤爲對水庫運行具備重要意義。然而，因爲水文過程的非平穩特徵和噪聲的影響，準確地預測流量是具備挑戰性的。爲了改進月流量預測，本研究提出了一種基於雙處理策略的數據驅動模型，該模型結合了奇異譜分析（SSA），改進的完整集合經驗模式分解與自適應噪聲（ICEEMDAN）和極端學習機（ELM）。方法。在所提出的稱爲SSA-ICEEMDAN-ELM的雙處理模型中，首先經過SSA處理原始流流序列以進行去噪;而後，經過ICEEMDAN對處理過的系列進行再處理，將它們分解成相對固定的子系列;最後，這些子系列使用ELM建模。利用古浪河流域曹家湖和十八里鋪水庫的徑流資料，對該模型的性能進行了一個月的預測試驗。此外，將所提出的雙處理模型與四種單處理模型進行比較，即經驗模式分解（EMD）-ELM，集合EMD（EEMD）-ELM，ICEEMDAN-ELM和SSA-ELM，以及兩個單一模型任何處理，即自迴歸綜合移動平均線（ARIMA）和ELM。結果代表：（a）四種單處理模型比單一模型具備更高的預測精度，SSA-ELM模型的性能是這些單處理模型中最好的，這意味着水文序列中的噪聲不多是忽略; （b）提出的SSA-ICEEMDAN-ELM模型優於單處理模型和單一模型，證實雙處理方法能夠進一步提升流量預測的準確性。所以，該模型是一種有望用於管理的有前景的方法，能夠更好地下降噪聲的影響，捕捉水文序列的動態特徵。基於數據驅動模型以及一些數據融合與及機器學習類算法分析水文序列流量分析。準確的水量預測也是水安全的關鍵要素。
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
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