【目的】地理知识图谱(GeoKG)通过知识图谱的形式化技术，将地理知识表示为计算机可解释、可复用、可推理的知识网络。但由于地理信息分布的稀疏性以及更新的落后性，地理知识图谱往往是不完整的，制约着其应用广度和深度，需要地理知识图谱补全方法来解决其不完整的问题。然而，现有补全方法未充分考虑到地理知识图谱中的语义信息以及地理实体间的交互遵循距离衰减效应，致使嵌入空间难以充分还原地理实体和关系的真实分布，从而限制了补全性能的提升。【方法】本文提出了一种顾及距离衰减效应的地理知识图谱补全方法DDGKGC（Distance-Decaying Effect-Aware Geographic Knowledge Graph Completion method）。该方法首先通过语义信息聚合模块和距离衰减效应感知模块，捕获实体和关系间的语义信息和距离信息；然后，通过基于双注意力机制的表示学习模块自适应地学习实体和关系的邻域信息，得到实体和关系的嵌入表示，最后通过ConvE得分函数进行评分预测，并使用预测结果来完成地理知识图谱补全任务。【结果】为全面评估模型性能，本文在自构建数据集Multi-Geo、CityDirection、CountyDistance及公开数据集Countries-S3上进行了对比实验、消融实验和多维度分析验证。实验结果表明，DDGKGC在MRR、 Hits@1、 Hits@3、 Hits@10等多项指标上表现出色，尤其在全面反映模型性能的MRR指标上相较于对比方法在4个数据集上分别提升4%、3.1%、1.8% 和5.2%。此外，通过多维度分析验证评估，证明了DDGKGC能够更合理地建模地理实体关系间的空间和语义关联，从而提升补全结果的准确性与地理合理性。【结论】本文提出的顾及距离衰减效应的地理知识图谱补全方法，不仅有效提升了地理知识图谱补全任务的性能，还展现出良好的泛化能力与应用潜力，同时也为地理知识图谱的深化应用提供了可靠支撑。

【意义】城市数字孪生模型是城市物理实体通过数据链接在数字空间中实现的综合场景模拟，是智慧城市语境下集成物联网、空间信息、人工智能等技术，对城市状态的实时化、可视化表达。本文基于物理-社会-信息（PSI）三维框架，对当前城市数字孪生模型的研究进展进行了分析，并在此基础上创新性提出物理-社会-信息-时间（PSIT）四维耦合框架。【进展】研究发现： ① 自2017年数字孪生技术进入城市研究领域以来，相关文献增长迅速，理论支撑与功能设计框架逐步成熟，模型从地理实体的数字化映射、人类活动的空间化解析、地理大数据的融合挖掘等PSI 3个方面完成初步构建； ② 为了更准确地反映城市的真实运行状况，模型现有维度在数据、技术、算法上仍需突破，同时其PSI三维框架偏重空间特征而过度简化时间维度，缺乏体现城市系统的时空分异特征； ③ 鉴于时空耦合对城市模型的重要性，本文在考虑时间的单向演进趋势、时间约束下的社会活动规律、城市要素演化的异速时间尺度以及系统相变的时间依赖性机制基础上，将时间从背景参数提升为独立维度，提出了PSIT四维耦合框架，以完善城市系统演化逻辑、创新模型理论范式，并以博雅智城CitySPS平台为实例展开具体阐述。 【展望】通过PSIT四维耦合框架实现数字虚拟空间的精确模拟与精准预测，可能成为今后城市“智”理的重要方向。

【目的】 系统探讨智能技术赋能城乡规划的关键路径与应用模式，以应对我国城乡发展进入存量提质增效阶段后面临的复杂挑战。【探讨】针对多源要素精准识别、数据孤岛消解、复杂人地关系认知等难题，本文系统梳理并提出了一个“感知-融合-认知-规划”四位一体的智能技术框架。该框架旨在通过集成多模态智能感知技术以实现城乡要素的动态监测，运用时空数据融合技术以构建统一数字底座，采用知识图谱技术以深化对空间与人文要素关联的理解，并最终依托一体化赋能平台以支撑智能设计与协同决策。以广州增城区耕地保护为例的案例分析，初步验证了该智能化技术路径在城乡生态空间闭环治理中的应用潜力与可行性。【展望】这一系统性的技术框架为破解城乡融合智能规划难题提供了一种可能的解决思路，有望促进规划范式从传统经验驱动向现代化的“平台治理”转型，为新时期提升我国城乡空间治理能力提供理论参考与实践指引。

【背景】近年来，面对地图实践的新现象和新问题，越来越多的学者呼吁重新审视和反思既有范式的不足，并以此回应技术变革所带来的学科挑战与社会需求。【目标与方法】秉承批判继承与创新超越相结合的研究路径，本文通过理论演绎的方法，首先对地图学的既有理论范式进行梳理和凝练，进而剖析其面对地图实践结构转型时遭遇的困境，最后尝试提出地图学的新范式。【结果】经典地图学研究将“地图”等同于特定专业和行业规范下的制图活动，促成了地图学在知识来源、关注焦点和实践路径等方面所呈现出鲜明的专业生产特征，并以此形成了地图学的专业生产范式。然而，专业生产范式逐渐显露出两个突出的困境。一方面，专业生产范式难以捕捉地图嵌入社会生活中的复杂性与流动性，尤其是用于解释地图实践的新形式及其所关联的意义机制时，往往陷入适配失效与理论滞后的窘境。另一方面，专业生产范式局限在一种内部的知识再生产，缺乏实质性的理论增量与问题意识的深化，无法为当前的地图实践提供规范与引导。鉴于此，本研究立足于世界的网络化、关系化特征，尝试提出地图学的社会实践范式，将地图视为嵌入社会网络、关联社会行动者的社会实践，关注地图在连接个体与外部世界中的独特意义与社会价值。【结论】社会实践范式立足于超越性的视野理解和认识地图，引入多学科融合和多元方法路径研究地图，倡导本土经验与国际视野的协调统一，不仅深化了对地图实践的整体性理解，也为地图学回应当代数字社会、智能社会与网络社会中的现实问题提供了新的理论资源与分析框架。

【意义】 可持续农业作为实现可持续发展目标SDG2“零饥饿”与生态保护的关键路径，厘清可持续农业的演进脉络与数据驱动新内涵，是应对全球粮食安全与生态平衡双重挑战的关键路径。 【分析】 鉴于可持续农业的内涵不断演进，本文在系统梳理其定义发展历程的基础上，提出了更具数据导向性和可操作性的解释。围绕“数据-技术”架构，总结了地球大数据在可持续农业发展中的关键作用，并按2015年前、2015—2019年、2020年至今3个阶段，分析了其核心数据与不同农业领域应用（农业资源监测、多尺度农情评估、农业环境影响评估）的技术方法演进特征。同时，从数据基础设施、技术更新与应用、科研水平与政策支持4个维度，进一步比较了当前中国与发达国家在地球大数据支撑可持续农业发展领域的优势与不足，提出中国在数据生态系统建设、技术转化和基础理论创新等方面亟需加强。最后，结合当前农业可持续发展的需求，从数据获取能力、智能处理方法、应用推广与服务以及数据治理与伦理安全4个方面系统分析了地球大数据面临的主要挑战，并针对每一环节提出了多层次的应对策略。 【展望】 研究有助于明确可持续农业的数据支撑路径，推动农业绿色转型。

【目的】随着全球气候变化、海平面上升与人类活动不断加强，海岸带人-地-海关系发展呈现出复杂性、敏感性和脆弱性等特征，亟需建立集成环境感知、过程模拟和情景推演的海岸带综合研究体系。数字孪生作为一种融合数据、模型与知识的智能系统新范式，为海岸带复杂系统的精准镜像与智能调控提供了新思路。【分析】本文系统梳理了当前海岸带数字化建设发展脉络，分析了在多重压力下海岸带自然与人文强耦合的数字化建设需求，提出以陆海交互过程为场景基底，人-地-海互馈为演绎主线的数字孪生海岸带建设思路与框架。本文从信息集成与知识聚合、自然过程模拟与人地耦合决策、短期预测与长期监测、真实表达与智能交互4个方面构建系统架构，讨论了海岸带数据治理、场景建模、要素预测、长期监控以及数字孪生系统平台的关键技术。【展望】以多源数据时空融合场景为基础、以推演与干预能力为目标的数字孪生海岸带，将有助于突破传统海岸带数字化系统建设瓶颈，提升海岸带系统的可计算性与可管理性，有望为气候变化背景下的海岸带可持续发展与治理体系现代化提供新工具与新范式。

【意义】低空经济作为新质生产力代表，正逐渐成为推动经济增长的新引擎。低空经济以低空空域资源开发利用为基础，在给地理信息科技带来发展机遇的同时也对其提出了全新的挑战。【进展与分析】本文首先对低空经济下低空空域资源划分以及典型无人机应用场景进行了介绍，进而分析了地理信息科技将在空域资源精细化利用与低空环境构建、空中交通新型基础设施规划建设运行、无人机安全高效运行与运营监管等低空经济关键环节具有广泛应用前景，指出地理信息产业也将面临新的技术融合与创新、市场需求增长、政策支持与产业引导、产业升级与转型等发展机遇。【展望】本文简要分析了地理信息科技支撑低空经济发展所面临的时空升维、地图和位置服务、高频次迅捷数据获取体系、全时全域能力和泛在智能化技术等挑战，这些也将成为地理信息科技未来可以发展和突破的方向。

【目的】系统梳理基于AI大模型的文生图技术的进展，并探讨该技术在城乡规划领域的应用。【探讨】本文首先分别从训练数据集、模型和评价方法3个视角出发，对文生图技术发展进行了全面、系统的回顾，以揭示其成功背后的推动性因素。尽管文生图技术在通用计算机领域取得显著进展，但城乡规划领域的实际应用中仍面临诸多关键挑战，包括缺乏高质量领域数据、生成内容的可控性和可靠性不足，以及缺乏地学先验知识约束等。针对这些问题，本文提出了相应的研究思路，包括：面向领域需求的文生图数据增强策略、基于指令拓展的空间信息增强文生图模型、以及基于诱导布局的局部编辑文生图模型。在此基础上，结合多个实际应用案例展示文生图技术在城乡规划设计领域的应用价值和潜力。【展望】文生图技术通过技术突破和多学科融合，有望成为城乡规划设计领域的重要创新动力，为高效、智能化的设计实践提供支持。

【目的】在视觉主导机制日益彰显的当下，修辞逐渐从地图学的外围走向中心，成为了叙事地图研究的核心问题之一。然而，学术界尚未搭建起一个系统性的基础框架，难以解答什么是叙事地图的修辞、叙事地图的修辞有哪些类型、修辞如何发挥作用并服务叙事地图的叙事目标等基本理论问题。【方法】针对这些盲点问题，本文首先基于修辞的语言学与图像学研究范式，通过厘清叙事地图中修辞的本质，对叙事地图的修辞进行概念界定和特征辨析；其次，立足于内容语义表征和逻辑语义表征的差异性，提出了叙事地图修辞的分类准则，划分出意义性修辞与结构性修辞两大类别，并以此建立了叙事地图修辞的家族谱系，形成了叙事地图修辞体系框架的元理论和元语言；进而，基于多级符号系统与格式塔原则，从修辞维度、修辞作用层级、修辞综合运用和修辞适用原则4个核心方面入手，深入剖析了叙事地图中修辞的作用机制；最后，结合《江南运河》的典型案例，说明了修辞体系框架如何支撑叙事地图设计实践。【结论】以期为推动当代地图学理论创新提供了参考。

【目的】户外步行路网是导航地图的重要组成部分，也是户外活动路径规划的重要依据，对于户外旅行开发和事故救援等具有重要意义。然而，当前路网地图生成方法主要关注城市区域车行导航路网的构建与更新，对复杂户外环境下的徒步旅行导航路网地图构建研究较少，此外，现有方法多侧重于道路的二维几何形态信息提取，而对于路网真实三维几何和拓扑结构的重建研究还比较缺乏。【方法】鉴于此，本文提出一种融合众源轨迹数据的户外徒步旅行导航路网地图构建方法。该方法利用户外活动轨迹数据，通过路网生成层和高程提取层分别提取道路的二维几何拓扑形态和三维高程信息。在路网生成层，采取轨迹密度分层策略构建户外矢量二维路网；在高程提取层，对轨迹覆盖的区域进行高程估计与优化，生成高程格网栅格图，再将二维路网与高程格网进行高程匹配，生成户外三维徒步旅行导航路网。【结果】本文选取2021年来源于六只脚户外网站的1 170条长沙岳麓山风景区的户外轨迹数据进行实验，构建的户外三维徒步旅行路网地图在二维空间定位上的平均偏移距离为4.201 m，高程估计的平均误差为7.656 m，结果表明，本文所提出的三维路网提取方法能适应旅行者户外轨迹数据噪声大、密度差异大等特点，生成质量较好的户外三维徒步旅行路网地图。【结论】相较于传统户外二维路网，本文方法构建的户外三维导航路网提供了更丰富和精确的地图信息，支持在复杂户外环境下的步行路径规划与导航应用服务。

地理信息科学（GIS）既有学科自身发展的需求，也是支撑地理学、地球系统科学和未来地球学等前沿探索的技术方法，还是服务于国家战略与社会发展的支撑技术。面对当今地理信息科学发展的内在规律、相关学科发展的外在驱动，以及人工智能等新技术的牵引，本文首先从描述内容、表达维度、表达方式、分析方法与服务模式6个维度，分析了GIS的发展过程，探索了其发展规律；然后，在解读地理学发展的初心与目标的基础上，提出了面向“物理-人文-信息”三元世界的地理学学科体系，讨论了信息地理学研究对象，提出了一个综合信息7要素与地理描述7维度的概念模型；随后，从信息科学视角的地理信息科学、地理学视角的信息地理学、以及语言学视角的地理语言学3个方面分析了地理信息学科的发展趋势。最后，总结了GIS、信息时代的地理学、地理场景、地理大模型等可能的发展方向和要点，以期丰富对地理信息学科的认识，促进地理信息相关科学的发展，提升学科对国家发展需求支撑和社会服务能力。

新型智慧城市是城市数字化向智能化、进一步向智慧化发展的必然要求，是实现高质量发展的重要环节。本文首先介绍了智慧城市的背景和基本概念，分析了数字城市、智慧城市和新型智慧城市3个阶段的关系和区别。数字城市利用计算机网络、空间信息和虚拟现实技术实现城市信息数字化，重在建设信息基础设施。智慧城市则依赖时空大数据、云计算、物联网等技术，旨在整合城市生活的各个系统，重在搭建统一的数字平台以便智能化管理。新型智慧城市结合数字孪生、区块链、元宇宙等技术进行全城整合，并采用基于人工智能的智能生命体进行决策，融合现实与虚拟元素，实现先进的城市管理。本文随后探讨了新型智慧城市的建设，重点关注以技术和社会需求为驱动力的高质量城市发展。它突出了从数字城市到智慧城市的过渡，强调了信息基础设施和智能技术在发展过程中的作用。论文讨论了三维城市建模、数字孪生和元宇宙等关键技术，并详细介绍了它们对城市规划和治理的影响。本文还探讨了智慧城市如何促进经济增长、满足国家需求以及确保公共健康和安全。人工智能、物联网和区块链等技术的融合对于创造互联、高效和可持续的城市环境至关重要。本文最后评估了智慧城市在衡量经济发展方面的作用，展示了其作为国家进步基准的潜力。最后，基于人工智能技术的最新进展，本文分析并系统展望了人工智能在建设新型智慧城市中可以发挥的关键作用。人工智能在分析海量数据、改善决策以及整合各种城市系统的能力，都为实现智慧化城市生态系统的愿景提供了重要支撑。在“人工智能+物联网”、“人工智能+大数据”、“人工智能+大模型 ”和“人工智能+大算力”的协同作用下，新型智慧城市有望实现无与伦比的城市智能化水平，并最终实现可持续、高效和以人为本的高质量城市发展。

随着高质量发展成为全面建设社会主义现代化国家的首要任务，地理时空信息支撑国家和地方社会经济发展的重要性被提到新的高度。本文面向高质量发展对地理时空信息赋能提出的迫切需求，先从复杂地表系统表达、时空不确定性分析、地理空间智能计算等视角出发，全面综述地理时空表达计算理论方法的研究现状，进而以解构复杂地表、解析精准参数为问题驱动，提出“地理时空数字化底座”的相关理论思考与研究思路，概述了其中的基本概念与技术要点，重点分析了复杂地表系统的多重表达与知识关联、空间形态约束谱序特征重建的不确定性分析、“星-地-人”协同的信号传递与优化控制3个关键科学问题，从“全域空间可解构”、“局部空间可解析”、“空间之间可传递”3个目标切入串联“空间表达”与“参数计算”前后两阶段，阐释了可靠表达、可信分析、可控计算的难点所在及可行求解路径。在此基础上，重点以农业生产空间的监测监管为需求导向，介绍了数字化底座的农业应用案例，通过展示其搭建过程与综合智能计算实施效果，说明底座之上承载并组合发挥时空数据要素的保障优势和基础性支撑作用，彰显了为复杂山地现代农业发展提供高品质时空信息服务的潜能。

人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事，但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据，使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据，是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题，将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法，对其研究进展进行了系统总结，并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出，未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为，人类移动过程是典型的人地交互过程，地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上，充分发挥本学科特色，将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程，提升模型性能及合理性。

网络空间测绘已经成为各领域普遍关注的热点问题。其核心任务是探明网络空间组成要素，分析网络空间现象规律，绘制网络空间结构。网络空间测绘的研究存在概念术语多样、研究框架不统一，要素及规律的认识不清晰，网络空间地图表达方法不规范、缺乏统一标准等问题。在系统梳理各领域对网络空间测绘研究现状的基础上，分析了各领域对网络空间内涵的共性认识；从网络空间的空间特性、地理特性和人文特性出发，剖析了从测绘地理学角度研究利用网络空间的特点和优势；提出了网络空间测绘的研究框架，重点描述了网络空间“测”与“绘”的核心内容和关键技术，并阐述了其与实景三维、数字孪生及元宇宙之间的关系；将网络空间“测量”分为狭义的和广义的网络空间测量，指出其缺少从整体角度对网络空间特征测量和缺乏针对人在网络空间活动现象和规律的测量研究；从网络空间认知需求出发，提出了网络空间地图概念模型和分类；从网络空间坐标系、“地理-网络”关联映射、网络空间地图表达方法等方面重点描述了网络空间地图制图的关键技术，系统分析了网络空间地图表示方法及其适用性；最后，对网络空间顶层概念、网络空间建模方法、网络空间地图理论与方法以及网络空间地图应用场景设计等需要重点研究的关键科学问题和关键技术进行了展望。

水文时间序列分析领域的发展对于有效管理和利用水资源至关重要。本文基于WoS核心合集数据库和CNKI数据库，采用文献计量学方法和CiteSpace软件，揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向。首先从水文时间序列的随机性、非线性、不确定性等出发，结合机器学习、神经网络等新兴方法，将水文时间序列分析领域的相关进展分为6个方面。然后，对各方面开展了详细介绍，并与传统方法作对比，总结了传统方法的缺陷；最后，指出提高水文时间序列分析结果准确性的方向，主要包括： ① 在时空尺度上进行建模，并融合多元数据进行分析； ② 将物理机制融入机器学习模型，提高模型的可解释性和泛化能力； ③ 在研究过程中考虑气候变化(极端天气事件)和水文过程的耦合； ④ 将多个复杂特性综合进行研究，并提高每个复杂特性的研究水平。通过揭示国内外水文时间序列分析领域的发展脉络、研究热点及发展方向，我们能够更好地理解和应对气候变化、极端天气事件以及人类活动对水资源的影响，提高我们对水文过程的认识，为水资源规划、水灾风险管理和可持续发展提供科学依据。

动目标检测是从时序图像中获取时间维度动态变化信息的有效手段，通过快速获取、分析和利用卫星遥感数据中的现势信息，将遥感数据中时空域运动和变化信息表征为对象和知识，可以有效提升卫星数据的利用效率，实现“现势数据、即时传输”的应用要求。现有的卫星视频和多光谱遥感图像用于动目标检测领域，无法满足大范围动目标发现、运动速度适应性以及硬件加速兼容性等应用需求。本文以利用光学遥感卫星实现大范围动目标快速感知为目标，通过双线阵推扫光学遥感相机采集包含时域动目标信息的双条带图像，以船舶目标为例，经过在轨处理形成动目标关键信息。相机原理样机已经搭载“泰景四号01星”于2022年2月27日成功发射，验证了大范围动目标检测的技术路线。本文在提出双线阵推扫成像方法以及动目标时空特性数学模型基础上，构建基于显著性区域建议的动目标检测方法，利用时空域变化信息表征和提取动目标显著性区域，基于深度学习目标检测技术实现动目标判别，获取动目标检测结果。利用在轨拍摄的双条带图像，验证了算法精度，对比传统算法，本文方法在单体目标分割方面提升明显，动目标分割结果较为完整、清晰，有效提升了动目标两个时刻间的匹配精度。结果表明，算法能够有效实现双条带图像中的动目标检测，具有以下2个方面的优势： ① 提出双条带推扫成像模式和方法，扩展图像时域信息，解决卫星无机动条件下大范围动目标观测问题； ② 提出基于显著性区域建议的动目标检测模型，解决了大范围双条带图像中复杂背景下动目标检测问题。通过获取动目标关键信息，大幅度减少遥感信息的对地传输带宽需求，可以为大规模对地观测系统数据在轨处理与地学应用提供新型的数据获取与处理思路。

基于时空数据模型来描述现实世界的时空实体，以及基于时空对象的行为能力建模来控制时空实体的行为动作，既是对GIS时空数据模型的创新扩展，也能够适应数字孪生城市建设中对人、机、物三元融合表达和交互分析的现实需求。作为城市基础设施的重要组成部分，城市感知设施是典型的时空实体，其交互控制的相关研究目前主要集中于物联网、 VR/AR以及GIS领域，而这些领域普遍缺失对基于GIS构建的数字世界中城市感知设施的交互控制研究。针对上述问题，基于全空间信息系统的多粒度时空对象数据模型对城市感知设施的行为能力进行建模，在此基础上提出一种时空对象行为驱动的城市感知设施虚实联动交互控制方法。通过构建设施时空对象的交互控制“五元组”模型，能够支持用户通过虚拟场景与设施实物之间的虚实联动交互控制，从而将基于直接通信指令的城市感知设施交互控制过程在数字世界中进行表达，为数字孪生城市中的感知设施智能化、交互式分析应用提供理论与技术支撑。实验结果表明，所提出的城市感知设施交互控制方法具备有效性与可行性。

为探究共享单车出行的复杂时空规律与特性，揭示城市因素对共享单车出行OD的影响，提高OD预测精度，开展本研究。结合城市计算，考虑疫情、天气、温度、风速与节假日因素，构建共享单车出行OD的时空注意力残差网络预测模型(USTARN)。 USTARN先将共享单车OD数据通过时空特征切分捕捉单车流的时空依赖性，再结合注意力机制进行深度残差学习，最后根据城市因素学习结果调整预测结果。利用从政府数据开放平台获取的深圳市共享单车订单大数据及城市因素数据集，分析共享单车出行时空分布规律及其影响因素。将OD数据集按7:1:2划分为训练集、验证集与测试集，分别进行训练预测、模型参数自适应调整及模型验证对比实验。研究表明，USTARN模型的共享单车出行OD预测平均误差为7.68%，与不含城市计算的STARN模型及传统的CNN， BiLSTM模型相比，误差分别降低了5.93%、7.55%、6.07%，预测精度显著提高。 USTARN模型充分反映了时间、空间、疫情、天气、温度、风速等因素对共享单车出行OD的影响。研究成果对共享单车出行OD的精准预测具有理论指导意义，对该出行模式的推广并解决居民出行“最后一公里”问题具有实际应用价值。

在高斯-马尔可夫假设条件下，最小二乘估计是具有最小方差的最优线性无偏估计量，因此基于最小二乘估计的时空地理加权回归方法在满足此假设时可以获得最优估计，但现实中这些条件有时得不到满足。如果样本数据中存在异常值或者呈厚尾分布，最小二乘回归模型估计值可能会存在较大偏误。而分位数回归受异常值影响较小，相比最小二乘回归更为稳健且应用条件相对更为宽松。更为重要的是最小二乘回归模型只能探索解释变量对响应变量条件均值的影响，而分位数回归可以探索解释变量对响应变量分布的影响（如响应变量的多个分位数），可以挖掘到更为丰富的信息。本文在局部多项式估计原理基础上，提出了基于多带宽局部多项式的时空地理加权分位数回归模型，利用两步迭代估计方法得到系数估计，并且允许不同自变量（影响因素)的最优带宽可以不同。本文通过数值模拟，将该模型与时空地理加权最小二乘回归进行对比，基于分位数回归的系数估计的均方误差和平均绝对误差均比最小二乘估计量小（例如，在0.75分位数，基于最小二乘回归得到的系数估计的均方误差和平均绝对误差分别是基于分位数回归的10倍和4倍），说明本文的分位数回归具有稳健性且可以探索影响响应变量分布的因素。最后以上海市2017—2021年商品房住宅小区为案例对象，应用该方法，探究不同影响因素对不同分位数的住宅价格（如高位房价、中等房价、低位房价）的影响，说明了本文方法的实用性。实际数据研究表明同一个影响因素对不同水平房价的影响效果不同，即同一影响因素系数的时间分布和空间分布在高位房价、中等房价和低位房价存在明显差异，并且不同影响因素的最优带宽也存在差异；与基于最小二乘回归的MGTWR相比，本文的分位数回归模型对于异常值的存在更为稳健（删除1%极端值后基于分位数回归模型拟合的平均绝对误差的变化比基于最小二乘回归模型小1%），并且分位数回归模型可以探究多个水平房价如高位房价、中等房价和低位房价的影响因素。

Triple Collocation（TC）方法是一种可以在未知真值情况下评估3个独立观测样本各自不确定性的方法，该方法使用的前提是误差形式假设与2组不相关性假设，但在实际使用中，这3条假设难以完全满足。其中2组不相关性假设经常面临较大的违背，并且无法得知这种假设违背对结果误差的影响。本文通过虚拟样本实验生成了多组不同程度违背不相关性假设的样本，以定量评估不同程度假设违背对结果误差的影响。结果表明，一般情况下，某一条不相关性假设的违背程度增加时，方法的结果误差会相应地呈线性或平方倍数增加；但当不相关性假设的违背处于某个特定关系时，TC方法结果的误差会突然大幅度增加，这种现象在以往的研究中并没有得到重视，后文将该现象简称为异常点。为了探求异常点出现的原因，本文从理论上推导出了违反不相关性假设与结果误差之间的关系，这种关系呈现为分式结构，而异常点的出现正是这种分式结构所致。异常点的存在影响了方法的稳定性。从差值形式的TC方法的角度来看，抑制异常点的关键在于如何更好地设计缩放系数。本文给出了2种抑制异常点的方法： ① 忽略加性偏差系数，使得缩放系数不受两组不相关性假设的影响； ② 限制缩放系数的上下限。根据实际数据分析，第2种改进方法优于第1种。第2种方法不仅保留了TC方法的准确性，而且有效地避免了异常点的出现。值得注意的是，在实际数据中，部分异常点会以负值形式出现并因计算结果不能为负而被剔除。在使用TC方法进行计算时，重复次数较少的情况下，可以不考虑异常点的影响。

城市网络的组织结构与运行机制离不开城市间的关联关系。本文基于2021年10月至2022年9月的百度迁徙大数据，构建了中国366个城市的城际人口流动网络。在节点层面，提出了城际人口流动超越指数衡量城市中心性，探索城市中心性的空间聚类特征；在网络社区层面，分析了中国366个城市的月际城际人口流动特征及社群格局。结果表明： ① 城际人口流动超越指数能够有效表征城际人口流动网络中各城市的中心性； ② 城际人口流动网络中各城市根据其中心性形成“高高”集聚分布和“低低”集聚分布的特征； ③ 城际人口流动集聚格局受节假日因素、新型冠状病毒感染等综合影响，在不同月份表现出不同的特征，总体上符合地理学第一定律，并呈现省际分异特征； ④ 城市凝聚子群发现结果表明，成渝、大湾区、中原、关中平原、长三角等城市群人口流动格局较为稳定，具有跨省人口流动融合特征；山东半岛城市群与京津冀城市群的人口流动格局联系密切，出现跨城市群人口流动特征；浙江省省域内人口流动特征逐渐加强；长江中游、海峡西岸城市群仍未形成跨越省界的稳定人口流动社群格局。

随着经济社会的发展，旅游休闲已成为人民对美好生活追求的重要方式，也是将“绿水青山”“冰天雪地”转换为“金山银山”的重要载体。然而，旅游休闲发展不平衡、不充分的矛盾亟待解决。地球信息科学为旅游休闲领域提供了一套基于空间系统的分析框架和方法，大数据技术的快速发展也使得地球信息科学在旅游休闲领域的研究得到广泛关注和应用。然而，二者的结合研究并不是研究对象和研究理论、方法之间的简单交叉，且大数据在旅游休闲研究中存在数据有偏性、多源异构数据的融合、技术迭代等问题。为此，围绕着地球信息科学在旅游休闲领域的研究现状、学科贡献、研究局限性及未来方向，以“地球信息科学在旅游休闲领域研究的辩证审视”为主题，荣幸地邀请了旅游管理、地球信息科学、地理科学等领域的12位代表学者展开专家笔谈。基于专家们的观点，总结发现地球信息科学在旅游休闲领域研究中扮演着关键角色，具体体现在： ①为研究者深入理解旅游者行为、旅游目的地特征等多维度旅游现象提供了丰富的空间数据和分析方法； ② 为旅游休闲领域的研究提供了深刻的时空认知逻辑和人地思维； ③ 突破了传统旅游休闲领域研究的精细度不够、尺度单一的不足，提高了对旅游休闲复杂场景和多维尺度过程机制的解读能力。地球信息科学在旅游休闲领域未来具有广阔的应用前景，但是大数据的有偏性、研究结果的可解释性、学科之间深度交互等研究挑战，仍需要学者进一步回答和探索。本文通过对专家的笔谈，抛砖引玉，希望对地球信息科学与旅游休闲的融合研究及未来发展具有指导意义。

大数据正在改变捕捉和分析人类活动与行为的方式。多种新兴数据渠道不断涌现，为旅游领域研究提供了大量具有潜在应用价值的数据，克服了传统旅游研究中普遍存在的数据不足问题。本文以地理大数据的研究前沿为基础，明晰地理大数据在旅游领域人类旅游活动、旅游地理环境、旅游人地关系3个方面的理论支撑重点，梳理人类旅游活动/行为数据（UGC、设备数据、交易数据）和旅游地理环境数据（POI、客观环境数据）等地理大数据在旅游领域的创新应用，探讨地理大数据在理论研究更新、多源数据融合、分析方法突破3个方面的挑战和展望，为旅游领域时空认知、理论支撑、建模方法、分析框架等方面研究的深入开展提供一定参考。研究建议在理论上需要将科学研究范式标准化系统化，结合不同的事件和场景创造基于“过程-结构-机制”的中国旅游地理解释体系；数据上需要向大数据与其他数据的互补结合转变；分析技术需要向提高分析方法自适应性、涉入旅游现象特殊性变量的方向转变。

网络科学为全面探索旅游领域中各研究对象间的动态关系结构提供了有力支撑，打破了传统研究缺乏系统性思维的局限，对于进一步理解旅游业的运行规律具有重要意义。近年来随着旅游业的数字化变革，旅游信息变得更具灵活性与可扩展性，大幅提高了网络科学理论与方法在旅游领域中的应用可行性。本文对与网络科学理论与方法在旅游领域中的应用研究相关的学术论文进行了系统梳理，并通过多尺度的视角归纳该领域的核心研究内容。本文首先概述了相关理论基础和应用现状，之后根据不同观测尺度下的旅游领域网络现象进行研究进展总结，具体为：微观尺度关注于目标旅游行动者的交互属性，介观尺度关注于旅游行动者的聚集现象，宏观尺度关注于旅游行动者网络的全局拓扑结构特征。在此基础上，本文指出了当前研究存在的问题（如数据可靠性、成果可解释性等），并对相关研究在当前的大数据时代与复杂性科学新纪元背景下的未来发展方向（如多尺度研究框架、多层网络等）进行了梳理，从而为后续研究提供思路。

在文旅融合、数字中国、遗产活化利用的综合背景下，遗产旅游成为学界与业界讨论的热点。承载遗产价值的空间表征与旅游者空间感知的不匹配问题是当前遗产旅游最突出的矛盾之一。本文从遗产价值视角出发，采用文献计量与系统性述评相结合的方法，围绕遗产价值的阐释与量化、遗产价值的空间计算与表征、旅游者遗产价值与空间感知、遗产旅游者的空间行为反馈主题对国内外相关研究进行梳理和比较。研究发现：① 遗产价值阐释成果丰富，主要围绕遗产价值的内涵与阐释技术而缺少量化方法探索； ② 遗产价值的空间计算与表征具有对象针对性和应用导向性，技术方法以地理信息系统与空间信息技术为核心； ③ 旅游者遗产价值与空间感知多从遗产地的旅游目的地视角出发，忽视遗产价值和空间属性，缺乏遗产价值、遗产空间、旅游者的关系探索，感官知觉测量维度以视觉为主； ④ 遗产旅游者空间行为反馈关注行为特征、模式、成因和影响因素，重视实践应用并且体现出遗产责任导向； ⑤ 自然遗产和混合遗产语境下的遗产价值空间计算与表征、旅游者遗产价值与空间感知缺乏关注； ⑥ 国内外相关文献在对象关注、技术方法和内容聚焦上存在相似性和差异性；⑦ 未来遗产价值阐释与表征将从传统叙事走向空间量化，遗产空间感知与计算将从空间足迹走向感知行为。基于此，本文提出了遗产价值视角下旅游者空间感知与计算的理论框架与方法路径，体现多学科的理论交叉和技术融合，以期为相关研究提供理论参考，为促进遗产地保护、管理、旅游发展、价值传承提供实践借鉴。

美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题，进一步揭示了游客的旅游行为特征，分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据，采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游客的就餐行为差异，研究表明:① 游客就餐网络（食物网络和餐厅网络）结构受旅伴影响显著。旅伴的加入有效提升了食物网络节点联系的紧密程度，并扩展了餐厅网络节点关联的空间范围；② 旅伴角色影响游客在旅程中对特色食物类型的选择。其中，无旅伴的游客（独自一人）在体验特色食物类型时呈现“被动保守型”、旅伴角色为三五好友的游客呈现“遍历型”，而其他旅伴角色的游客呈现“随意/兴趣型”；③ 独自旅行游客和旅伴角色为闺蜜、家庭、情侣以及三五好友游客的就餐行为差异反映了旅伴和社会关系的交叉影响，是美食旅游动机下个体和群体面向多因素综合作用的就餐决策结果。本文从食物类型和餐厅2个视角揭示了不同旅伴角色下的游客就餐行为特征，为深度刻画人群移动行为机理和社会因素影响下的人群活动时空动态提供了科学指导。