基于点密度分析与自适应差异检测的点群要素制图综合算法

针对点群要素制图综合的自动选取问题,提出一种基于点密度分析与自适应差异检测的点群要素制图综合算法。该算法首先利用核密度估计法对原始点群进行点密度分析,选取凸包最外侧点和重要性等级较高的点分析其点密度,进而对比两次点密度分析结果的相对密度差异,并找出相对密度差异最大的点加入选中点群中;然后重新对选中点群进行点密度分析,直到选中点数满足制图综合要求。将该算法用于实例点群数据中进行了验证,结果表明,该算法能最大限度地保持点群的分布特征和密度对比关系,并且较为简单、灵活。

长春市城市内涝致灾因子危险性模型的建立及评估

基于自然灾害风险评估理论,利用长春市区自动站2018—2022年6—9月逐小时降水实况,结合自然环境和社会经济指标,选取日最大小时降雨量、日最大3 h降雨量、日降雨量作为致灾因子,利用熵权法确定权重构建城市内涝致灾因子危险性强度指数,采用百分位数法划分为5个等级并给出阈值,建立了长春市城市内涝致灾因子危险性模型。运用点密度分析方法对长春市城市内涝风险进行评估,结果表明,有4个致灾危险性非常高的区域,2个位于绿园区,1个位于二道区,最后1个位于朝阳区与南关区之间。

地理资讯系统应用於自动体外去颤器设点研究－以台北市万华区为例

目标：2013年行政院卫生署订定「公共场所必要紧急救护设备管理办法」，於各公共场所设置必要紧急救护设备，供民众使用急救突发性心跳停止之设备。然而，现今的自动体外去颤器（Automatic External Defibrillator, AED）配置方式还有待讨论。本研究利用地理资讯系统（Geographic Information Systems, GIS）之空间分析（Spatial Analysis），想找出台北市万华区最适合配置AED的场所。方法：本研究利用空间自相关分析检定台北市到院前心肺停止（Out-of-hospital Cardiac Arrest, OHCA）个案之点位在空间中是否产生聚集的现象，并进行点密度分析（Point Density）以找出OHCA热点区域，再以环域分析（Buffer Analysis）评估事故热点的环域范围内，其最佳设置AED场所。结果：台北市事故发生点透过全域型空间自相关检定，Moran's Index为0.091348，且Z-score为10.161823，可得知台北市事故发生点有强烈的空间聚集现象。而区域型空间自相关结果显示台北市万华区为事故发生的热区，再以台北市万华区为例，透过点密度分析结果放大显示热点之中心点位，并以该点位环域范围内，寻找最适合设置AED的医疗机构点位（医院、诊所及药局）。结论：研究结果可提供更多的资讯以利政府迅速评估AED最佳设置处。

老年公共服务设施空间分布合理性评价——以北京市海淀区知春里和知春西里社区为例

发展并完善老年公共服务设施是当前社区建设和未来城市规划中的重要部分。在养老设施社区配置层面,近年来随着政府不断的资金投入,社区级老年设施发展迅速,但仍难以满足社区内高密度老年人口的需求。对现有社区内不同层级和种类的老年公共服务设施的空间配置合理性进行评价,具有重要的现实意义。本文以北京市海淀区知春里—知春西里社区为例,利用GIS技术,对社区内养老设施的空间分布可达性和选择多样性进行测算,识别出研究区老年公共设施的高可达性区域和高选择多样性区域,为优化社区级老年公共服务设施布局提供建议。