海岸线对海平面上升、海岸侵蚀、港湾淤积、湿地生态资源、近海海域环境等具有重要的指示作用。利用遥感和GIS技术获取了珠江河口区1973-2015年8期海岸线数据,分析了海岸线长度、类型、空间位置的时空演化特征,提出岸线利用程度指数并定量分析人类活动对岸线的影响,最后对海岸线变化驱动力进行了探讨。结果表明：① 珠江河口区海岸线长度总体持续增加,岸线变化强度具有阶段性,1990年以前变化缓慢,1990-2000年为变化高峰期,2000年后变化强度减弱;② 1973-1990年珠江河口区以自然岸线为主,之后人工岸线成为主导岸线类型,建设围堤岸线1973年占总长度的7.09%,2015年所占比例增加到46.49%,在所有岸线类型中变化最大、比例最高;③ 研究期内,珠江河口区海岸线以向海域推进为主,年均速率达到39.10 m/a,鸡啼门-虎跳门段、磨刀门-鸡啼门段和蕉门-洪奇门段为向海延伸的热点区域;④ 40年来岸线利用程度指数稳定上升,1995年前增速较快,之后相对平缓。伶仃洋东岸岸线利用程度增幅最大;⑤ 口门整治、开发建设和围海养殖等人为活动是珠江口海岸线发生变化的主要原因,自然环境条件、人口和经济的增长以及政策因素是岸线演变的重要驱动力。

近年来,中国城市暴雨内涝频繁发生,已经发展成为一类严重的“城市病”。城市不透水面密度及其空间格局是形成暴雨内涝的一个重要影响因素。本文提出一种耦合蚁群算法和SCS-CN水文模型优化不透水面空间格局的方法,从而实现通过增加地面雨水渗透量达到减缓城市内涝发生的目的。首先应用Williams公式计算基于坡度修正的CN值,在此基础上计算地表径流量;然后设定径流系数最小化目标,耦合水文模型和蚁群算法对径流小区尺度的不透水面空间格局进行优化配置;最后应用景观格局指数对不透水面空间格局进行分析。研究结果表明：面对1年、5年、10年、20年、50年以及100年一遇重现期的1 h持续降雨事件,研究区优化后的不透水面空间格局可以分别减少径流系数21.19%、19.58%、19.38%、18.93%、18.41%和17.25%,在一定程度上缓解城市暴雨内涝的发生。在此基础上,提出面向暴雨内涝防治的城市更新优化措施建议：① 通过增加草地、花园、树木等植被绿化减少高不透水面类型的面积,并划分成更多中高不透水面类型的斑块;② 集聚低、中低等不透水面类型,从而加大连通性,形成更多的中高不透水面类型;③ 增加每个径流小区内斑块数量,增大斑块密度,减少其蔓延度和聚集度。

已有计算机辅助划界方法难以充分维护单方资源利益且效率不够理想,本文基于利益密度及区域完整性视角提出一种邻域扩展法辅助的陆地争议区划界方法。首先,利用六角格构建争议区环境模型,计算并处理六角格的利益密度;其次,以利益密度及区域完整性为导向,利用邻域扩展法对争议区进行初始划分;再次,通过扩展单源六角格最优路径算法求解通往飞地的最佳路径,并基于一定原则对飞地归属进行再次划分;最后,辅以邻域扩展法对争议区进行精确分割。采用模拟数据、不同格网尺寸及不同面积比例进行实验,结果表明本文方法具有如下特点：① 能够对双方既定的必争区域及不可穿越区域进行正确划分;② 能够依双方约定面积比例对争议区进行快速精确分割;③ 能够充分维护单方资源利益优势,验证了本文方法的有效性及可靠性。

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS (National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性（相关系数从0.7032提高至0.8026）。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡（镇、街道）修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。

随着汽车拥有量的持续高速增长,城市停车问题日益严重。开展城市停车位与停车潜力估算,对政府部门制定停车规划,缓解停车矛盾具有重要意义。目前统计数据汇总及实地调查框架下的停车位与停车潜力调查方法,难以及时、全面地反映城市停车设施供应情况。为此,在GIS技术支持下,结合地理国情监测数据,以及交通、测绘等部门专题数据和高分辨率航空遥感影像,提出了一种估算城市停车位和停车潜力的方法。该方法首先利用地理国情监测数据提取地面停车场以及居住小区、机关企事业单位内部的道路和硬化地表;然后,根据停车场形状指数构建地面停车位估算模型,并结合配建停车位调查数据实现停车位的整体估算;最后,基于道路宽度条件,定义路边停车潜力估算模型,并结合形状指数设计硬化地表停车潜力估算方法。以武汉市主城区为研究案例区,估算并评价了停车位的实际和潜在供应能力,得出了基本车位缺口,并据此提出缓解停车矛盾的建议。实验结果显示,该方法对案例区内15个典型停车场的车位估算准确率都大于82.6%,具有较好的估算精度,适用于城市停车位与停车潜力估算。本研究成果可为合理使用地理国情监测数据进行城市停车资源估算和规划提供有效方法和科学依据。

城市交通拥堵问题已经成为当今世界许多城市发展过程中面临的一个严峻问题。针对这一问题,全空间信息系统通过对复杂、动态的交通拥堵过程进行多粒度抽象、多尺度建模和多层次综合分析,为解决城市交通拥堵提供了新的途径。当城市交通发生严重堵塞时,通常伴随着“道路拥堵”预警信息传播,用以影响人类的出行活动,从而在一定程度上影响交通拥堵传播。为了深入分析城市交通网络拥堵的动态演进过程,本文建立了交通拥堵传播的改进易感-感染-易感（susceptible-in fected-susceptible,SIS）的病毒传播模型,利用状态转移概率方法,基于多层复杂网络分析交通拥堵和预警信息交互传播的动力学行为特征,揭示预警信息传播对交通拥堵传播的影响。该方法不仅能够描述基于交通流传播特点的拥堵传播过程,而且能够描述交通网络中的预警信息传播过程。数字仿真实验表明,交通拥堵的传播过程与交通网络中的预警信息传播动力学之间存在关联关系。

参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler（NUTS）生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集（二叉树）推断参数的后验信息,如果满足约束条件“非U型回转”,不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的“最优”参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量（Net Ecosystem Exchange,NEE）模型参数反演,并与Metropolis-Hastings（MH）方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R²分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。

数据来源是数据可靠性评价的重要参考因素,是地理空间数据本体的重要研究内容。本文针对来源这一重要的地理空间数据研究对象,系统地分析了地理空间数据来源的涵义,建立了地理空间数据来源本体模型,在此基础上,提出了地理空间数据来源本体的概念体系和来源本体概念间关系及其属性的形式化表达方法,并构建出地理空间数据来源本体。最后,以“科技基础性工作专项”项目数据资料为例,基于来源本体库,利用RDF从来源角度实现数据的语义关联,通过web前端框架D3.js技术实现数据与其来源信息的可视化。结果表明,基于来源本体的数据关联可以有效解决数据来源信息描述不规范的问题以及能够支持地学数据语义检索、智能推荐等应用,为促进地学数据共享和数据关联应用提供了一种新方法和新思路。