地理信息科学专业产学研创新思政教学评价与激励策略

地理信息科学作为维护国家安全和推动国民经济发展的关键基础性学科,在生产(产)、教育(学)和科研(研)等领域的应用日益广泛。如何将思政教育有机融入地理信息科学教学课程体系,是新时代高等教育亟待解决的重难点之一。通过构建思政教学评价方法与激励策略,旨在有效提升地理信息科学专业的产学研创新能力与综合教育质量。以华中师范大学城市与环境科学学院地理信息科学专业的思政教学为例,探讨了思政教学评价方法与激励体系在地理信息科学专业产学研实践中取得的重要成效。针对性地提出了一套面向产学研创新需求的思政教学评价方法与激励策略,以期全面提升地理信息科学综合教学成效,研究成果对于促进新时期我国高等教育的高质量发展具有重要意义。

基于SOFM神经网络的土地整治时空配置分区研究

研究目的:探索与完善土地整治时空配置分区的相关理论与方法,为新时期生态文明建设、"三生"空间重构等背景下土地整治的实施提供科学依据。研究方法:以江西省湘东区为例,从土地整治生态风险、迫切性和适应性三个维度,系统分析土地整治时空配置分区的影响因素,运用自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络方法实现土地整治时空配置分区。研究结果:(1)湘东区土地整治生态风险、迫切性和适宜性空间差异显著;(2)湘东区140个行政村被划分为8个项目区,并与传统分区方法进行对比分析,结合分区影响因素,将8个项目区归纳为近期优先、近期适度、中期紧缩和远期限制4个土地整治时空配置分区。研究结论:考虑生态风险的土地整治时空配置分区结果较传统未考虑生态风险的结果更具实地符合性;基于SOFM神经网络的土地整治时空配置分区方法将地理位置和空间属性有机结合,具有更强的科学性和应用性,将为新时期的土地整治时空配置分区研究提供新思路。

基于“保护-开发”权衡协同关系的国土空间功能综合分析研究——以武鄂黄黄都市圈为例

国土空间功能是区域地理空间要素发展状态的综合表征,科学分析自然资源要素保护的重要性与国土空间功能开发合理性间的权衡/协同关系,对国土空间优化配置具有重要的理论和实践意义.该文以武鄂黄黄都市圈为例,在综合考虑国土空间保护重要性和国土空间开发合理性的协同或权衡关系基础上,从“保护-开发”均衡匹配的角度科学分析国土空间功能.结果表明:1)武鄂黄黄都市圈资源环境承载力整体呈东部高、中西部低的空间分布格局,自然资源禀赋较优的区域承载各类开发利用活动的能力较强;2)武鄂黄黄都市圈国土空间开发强度具有显著的空间异质性特征,人为对国土空间资源要素的开发利用水平整体呈中等偏低水平;3)武鄂黄黄都市圈国土空间功能综合指数呈现出“东部高、西部低,南部高、北部低”的空间分布格局,国土空间功能综合指数水平最低的为武汉市,而最高的则是黄石市;4)武鄂黄黄都市圈国土空间功能整体上呈协同关系,局部上呈权衡关系,空间功能综合指数具有显著的地区分布差异.该文依据国土空间资源要素“保护-开发”间的权衡/协同关系,挖掘出了国土空间功能在人为利用与自然保护共同作用下的综合现实特征,探索了重构区域国土空间开发保护新格局的合理路径,完善了国土空间功能综合识别的理论与技术范式,研究成果可为当前大型都市圈国土空间治理体系和治理能力现代化提供重要借鉴.

基于隐性—韧性—显性的武汉城市资源环境承载力空间特征

资源环境承载力是衡量城市国土空间发展状况的晴雨表,深入揭示资源环境承载力系统要素的相互作用机理对城市国土空间格局优化具有重大意义。本文在双评价指南的基础上引入夜光/大气遥感、兴趣点、交通态势、社交媒体等多源时空数据,建立了基于隐性—韧性—显性的城市资源环境承载力空间特征分析理论框架,提出了空间自相关和分形几何相结合的承载力空间特征挖掘方法。以武汉市为例开展研究,结果表明:①武汉市资源环境承载力呈显著空间异质性,隐性承载力指数高值区分布于城市外围生态环境优越的区域,韧性承载力指数高值区集中于综合风险应对能力较强的中心城区,显性承载力指数高值区位于各项基础功能均较为健全的城市次中心一带;②武汉市资源环境承载力存在正向空间聚集性,并呈显著半径向心分形特征,隐性承载力指数高值区呈放射状向四周扩散,韧性承载力指数高值区呈向心状聚集在城市核心圈层,显性承载力指数高值区分布于则介于二者之间。本文构建的城市资源环境承载力空间特征分析与挖掘方法体系,通过引入多源时空数据弥补了传统数据现势性的不足,完善了城市资源环境承载力研究的理论和技术范式,可为新时期城市资源环境承载力研究提供一种新思路。

顾及空间尺度效应的城市土地利用变化精细化模拟

城市土地利用变化模拟是优化土地资源配置的科学依据,提高其精细化程度和可靠性有助于准确把握城市用地发展趋势,对城市土地资源精准调控具有重要意义。基于宏观遥感分类的土地利用变化模拟,难以在街区尺度上揭示城市用地社会功能变化及精细化模拟中空间尺度效应来源和作用机理。本文联合遥感影像和POI数据识别出城市土地利用精细化特征,运用响应面法率定土地利用精细化模拟的最优空间尺度组合,在此基础上,利用CA-Markov模型开展了未来土地利用变化的精细化模拟。以武汉市中心城区为应用案例,研究结果表明:基于POI的城市土地利用精细化识别方法,可以深度解析城市建设用地的社会功能,极大改善了传统基于遥感的土地覆被宏观解译效果;研究区土地利用变化元胞自动机精细化模拟的最优空间尺度组合是30 m元胞、7×7邻域以及冯诺依曼邻域类型,采用最优空间尺度组合能够提高土地利用变化精细化模拟的可靠性。响应面试验设计结果可有效识别精细化模拟过程中空间尺度效应的主要来源,并区分其对模拟精度的影响程度与正负效应;预计到2025年,研究区建设用地范围将继续向周边扩张,各类型用地之间互为交织,土地利用空间格局将呈更加破碎化趋势。