《现代城市物质与社会空间的耦合》书评

当前,中国城市正处于剧烈变革之中,城市物质环境建设如火如荼,城市社会阶层与社会结构也面临着蜕变与重组,城市空间处于不断地转型与重构。     

基于夜间灯光数据的中国土地城镇化水平时空动态

基于长时间序列夜间灯光遥感数据,本研究从国家、八大经济区、省、地等四个尺度综合分析了中国1992-2010年土地城镇化水平时空动态特征。结果表明,在1992-2010年间:中国土地城镇化水平增长迅速,年均增长率为8.34%,明显高于同时期人口城镇化水平增长速度;土地城镇化水平区域差异十分显著,东部沿海经济区在八大经济区中土地城镇化水平最高且增长速度最快,香港、澳门特别行政区土地城镇化水平远高于其它省区;土地城镇化的热点区域主要集中分布于长三角、山东半岛、海峡西岸等11个城市群地区。     

主题公园拥挤感知的影响因素研究:以方特欢乐世界为例

近年来随着"黄金周"假期政策的出台以及消费者旅游需求的急剧增长,拥挤成为困扰国内众多景区发展的主要瓶颈之一,而目前关于旅游景区游客拥挤感知的研究却相对薄弱。文章以方特欢乐世界主题公园为例,运用IPA评价分析模型对影响主题公园游客拥挤感知的关键性因素进行了评价和讨论。结果表明,不同的学历与游客的拥挤感知差异性显著,呈负相关,男性的拥挤感知大于女性;时间和密度因素是影响游客拥挤感知的主要因素。最后从游客对园内的拥挤期望出发,提出了改进我国主题公园的管理和提高游客满意度的建议。     

濒危世界遗产威胁因素分析与中国世界遗产保护对策

研究导致世界遗产"濒危"的威胁因素能够为我国世界遗产管理与保护提供重要借鉴。对全球濒危世界遗产威胁因素定量统计发现:武装冲突、管理不力、工程建设是世界文化遗产与世界自然遗产共同面临的三大威胁;世界文化遗产的主要濒危因素还包括城市发展压力、不合适的维修/重建等;世界自然遗产濒危因素则还包括非法偷猎、捕捞,以及林业采伐、农业种植、放牧等农林生产活动等。中国世界遗产面临的首要威胁因素是旅游发展压力,管理问题、城市发展压力、水利工程建设等也较为突出。提出中国世界遗产保护建议:明确遗产旅游价值取向,加强高峰期游客管理,控制旅游设施建设规模;提升管理水平与管理能力,探索世界遗产管理的新体系、新思路;妥善处理好城市发展对世界文化遗产的保护压力,积极预防极端自然灾害的破坏;严格控制世界自然遗产地内的道路建设、水利工程建设等。     

基于验证性因素分析的旅游地地方依恋结构解析——以广州白云山为例

本文以广州白云山作为研究对象,在前期采用"游客使用图片"(VEP)方法的基础上,构建了旅游地的地方依恋结构模型。基于1947份问卷数据,运用结构方程模型的验证性因素分析方法对旅游地地方依恋的结构进行检验,分析结果显示了旅游地的地方依恋结构与数据拟合良好,修正后的旅游地的地方依恋结构更加清晰、信度与效度更加理想,同时验证了地方依恋的二阶因子结构,即旅游地地方依恋的结构由环境景观维度、休闲维度、人际社交维度和设施服务维度4个维度及16个具体特质指标构成。     

东汉铜镜和画像石的图像比较

东汉时期的铜镜和画像石是两种不同质地、不同用途,分别处在阴阳两间的文物资料,然而,两者却有着相同的图案装饰,其创作设计的出发点都是为人生服务的。     

汉冶萍公司的钢铁销售与我国近代钢铁市场（1908-1927）

汉冶萍公司改制组建以来,其产品销售机构和规章制度逐步完善,并多方开展了营销活动;在钢铁煤焦矿石各种产品销售中,钢铁销售收入占据重要地位,构成公司运转常年经费开支的主要来源;但当年国内市场十分狭小,钢铁销售既被外国列强挤压,又受国内政府挟制（主要在钢轨销售方面）;而在国外主要对日销售中,更遭其百般盘剥打击,致使我国惟一一个钢铁煤焦联合企业被迫沦为单纯为其供给铁矿石的开采机构。     

图照在地方年鉴中的地位和作用

图照是年鉴的重要组成部分 ,是年鉴体裁之一 ,其地位和作用是文字等其他形式无法替代的。地方年鉴图照按类别可分为地图、统计图、照片和线条图等。年鉴所配图照应与相关文字同步 ,实事求是 ,版面清洁 ,标准统一 ,并注明完整的图照信息。配图比例以图文并重为最佳。     

《宋史》讹误考校五则

将中华书局本《宋史》．与其他宋代史料对校,就会发现其中有三类讹误：一是地名讹,二是人名讹,三是文字讹。在此基础上,本文进行了考校,共订正其中讹误五则。     

Bayesian Areal Wombling for Geographical Boundary Analysis

In the analysis of spatially referenced data, interest often focuses not on prediction of the spatially indexed variable itself, but on boundary analysis , that is, the determination of boundaries on the map that separate areas of higher and lower values. Existing boundary analysis methods are sometimes generically referred to as wombling , after a foundational article by Womble (1951). When data are available at point level (e.g., exact latitude and longitude of disease cases), such boundaries are most naturally obtained by locating the points of steepest ascent or descent on the fitted spatial surface (Banerjee, Gelfand, and Sirmans 2003). In this article, we propose related methods for areal data (i.e., data which consist only of sums or averages over geopolitical regions). Such methods are valuable in determining boundaries for data sets that, perhaps due to confidentiality concerns, are available only in ecological (aggregated) format, or are only collected this way (e.g., delivery of health-care or cost information). After a brief review of existing algorithmic techniques (including that implemented in the commercial software BoundarySeer), we propose a fully model-based framework for areal wombling, using Bayesian hierarchical models with posterior summaries computed using Markov chain Monte Carlo methods. We explore the suitability of various existing hierarchical and spatial software packages (notably S-plus and WinBUGS) to the task, and show the approach's superiority over existing nonstochastic alternatives, both in terms of utility and average mean square error behavior. We also illustrate our methods (as well as the solution of advanced modeling issues such as simultaneous inference) using colorectal cancer late detection data collected at the county level in the state of Minnesota.