Coding and Paper Letter（四十八）

40.R语言包gbm，对Freund和Schapire的AdaBoost算法以及Friedman的梯度加强机器的扩展。它包括最小二乘回归方法，绝对损失，t分布损失，分位数回归，逻辑，多项逻辑，Poisson，Cox比例风险部分可能性，AdaBoost指数损失，Huberized铰链损失和学习到秩度量。

gbm

41.R语言包letsR，宏观生态学中的数据处理和分析工具。

letsR

2 Paper:

1.A Random Forest-Based Approach to Map Soil Erosion Risk Distribution in Hickory Plantations in Western Zhejiang Province, China/基于随机森林的浙西山核桃人工林土壤侵蚀风险分布图研究

管理不善的农林复合区域不断增长，形成严重的环境问题，如土壤侵蚀。有必要在大面积内快速预测这种侵蚀风险的空间分布，但缺少适合山区的方法。这项研究的目的是开发一种方法，能够有效地利用遥感和辅助数据，绘制山区农林复合生态系统中的土壤侵蚀风险。该研究采用了野外调查数据，土壤类型地图，数字高程模型数据，气象站数据和Landsat图像，用于提取潜在变量。采用随机森林方法肯定了8个关键变量 - 坡度，坡度，叶片季节归一化差别绿度指数，土壤有机质，叶片季节分数，落叶季节土壤，降水量。 6月，土壤粘土百分比 - 用于绘制中国浙西山核桃人工林土壤侵蚀风险分布图。结果代表，三个水平的土壤侵蚀风险的整体准确率为89.8％。大约四分之一的山核桃种植园处于高风险状态，要求业主或决策者采起适当措施减小土壤侵蚀问题。该研究提供了一种预测土壤侵蚀风险的新方法，该方法基于可直接从遥感数据和辅助数据中提取的主要变量。这种提议的方法对其余农林业和种植园颇有价值，例如香榧，桉树和橡胶树，它们在改善当地农民的经济条件方面发挥着重要做用，但却面临着土壤侵蚀问题，利用遥感等辅助数据结合机器学习分析土壤侵蚀。

2.A simple and integrated approach for fire severity assessment using bi-temporal airborne LiDAR data/使用双时间机载LiDAR数据进行火灾严重性评估的简单综合方法

本研究提出了一种新的方法（剖面面积变化，PAC），使用火灾前和火灾后的激光雷达数据量化单个树木和树木群落的火灾引发的森林结构变化。 PAC测量从火灾前和火灾后的激光雷达点汇总的剖面面积差别。咱们应用PAC方法评估2013年美国火灾在美国加利福尼亚州内华达山脉的影响。咱们将LiDAR PAC指标与树级经常使用的LiDAR衍生冠层覆盖度和树高度指标的变化进行比较，并与30m像素级的Landsat-8图像衍生相对差别归一化燃烧比（RdNBR）进行比较。使用田间测量的基础面积和叶面积指数（LAI）变化进行定量验证，证明PAC指标与田间测量值（R2≥0.67）之间的相关性显着高于冠层覆盖度或树高指标（R2≤0.43），比RdNBR（R2≤0.26）强得多。根据大部分生物量损失是否发生在树冠基部高度之上或之下，PAC度量还可用于推断由火灾引发的树冠扰动的程度。冠层干扰的映射代表，美国火区的一半以上（57.0％）有火灾形成的树冠损失，22.5％的树木有冠层损失，而其他区域没有可检测到的树冠变化。总的来讲，LiDAR PAC指标做为一种简单的综合方法，在表征森林结构细粒度变化方面具备很大潜力。该方法能够有利于森林经营者评估火灾引发的环境和经济损失，并为森林恢复设计提供有用的信息。利用激光雷达评估林火灾害，从这个方法而言，能够定量化树木更精细的林火灾害评估，可是相对而言是一个比较费钱的方法，我的以为应该结合Landsat来评估大范围的林火能够更好地下降成本同时提高精度。

3.Discerning the Effects of Rural to Urban Migrants on Burglaries in ZG City with Structural Equation Modeling/用结构方程模型识别农村城镇迁徙对ZG城防盗的影响

农村人口向城市迁移和城市犯罪都是中国研究的主题。但不多有研究试图探讨二者之间可能存在的关系。利用2014年第六次人口普查数据调查ZG城市的服务数据，本研究利用结构方程模型检验了迁徙与犯罪之间的关系。测试了两个假设：（1）迁徙的分布对盗窃的空间分布有直接影响，（2）迁徙还经过调解住宅流动性和居民社区的社会经济劣势等变量间接影响入室盗窃率。结果代表，迁徙对盗窃有明显的直接和间接影响，但间接影响远大于直接影响，代表社区特征比迁徙自己发挥更重要的做用。基于SEM分析迁徙和犯罪的研究，结果说明社区特征可能更重要。仍是比较不错的分析。

4.Detecting and Evaluating Urban Clusters with Spatiotemporal Big Data/利用时空大数据检测和评估城市群

城市群的设计在城市规划中发挥了重要做用，但实现这些城市规划的建设是一个漫长的过程。所以，评估进展对城市管理者在城市建设过程当中的重要性。用于检测城市群的传统方法是不许确的，由于原始数据一般是从居民旅行的小样本调查问卷而不是大规模研究中收集的。时空大数据为以天然和细粒度的方式理解城市群提供了新的视角。在本文中，咱们提出了一种新的检测和评估城市群的方法（DEUC）与出租车轨迹和新浪微博签到数据。首先，DEUC采用凝聚层次聚类方法，根据城市居民平常出行空间的类似性来检测城市群。其次，DEUC使用朴素贝叶斯定理推断居民对土地利用功能的需求，并采用三个指标来评估检测到的集群中土地利用功能的合理性 - 即跨区域旅行指数，通勤方向指数和知足需求指数。第三，DEUC经过计算拟议的一致性指标来评估城市群建设的进展。在案例研究中，咱们应用咱们的方法对2009年，2014年和2015年中国武汉城市群进行检测和分析。结果代表该方法的有效性，可为城市建设提供科学依据。基于时空大数据对城市群评估，基于出租车轨迹和新浪微博签到数据作的分析，三个指数值得借鉴和评估。

5.Characteristics of Heavy Storms and the Scaling Relation with Air Temperature by Event Process-Based Analysis in South China/华南地区基于事件过程分析的暴雨特征及其与气温的尺度关系

降水极值与热带和亚热带地区的气温之间的负缩放率仍然是一个使人费解的问题。本研究从风暴特征（类型）和基于事件过程的温度变化两个方面研究了缩放率。华南地区的暴风雨是由不一样的气象系统发展起来的，每一个季节都有独特的气象特征，如暖锋风暴（1月），冷锋风暴（4月至5月中旬），季风风暴（5月下旬至6月），对流风暴和台风风暴（7月至9月）。本研究使用1990年至2017年的每小时降雨量数据分析风暴特征;比较2008-2017年间一分钟降雨量数据得出的风暴湿度计;并研究了2015-2017年广州42个气象站的强风暴与气象因素之间的相互做用，包括气温，相对湿度，地面压力和风速。除台风和暖锋风暴外，大多数风暴的持续时间较短（3小时），而华南广州的风速较大（约13毫米/小时）。对流风暴在发生时占主导地位（50％），强度最强（15.8 mm / h）。城市地区的风暴与气象因素的相互做用更强，而且显示出来自郊区的不一样的hyetograph。与白天发生的风暴相比，气象因素变化较大。在夏季和夏季风暴以前，空气温度可升高6°C并降至4°C，以抵抗昼夜平均状态。风暴前的24小时平均气温产生比天然日平均气温更可靠的缩放率。极端降水与24小时平均气温呈现峰值比例关系，断裂温度为28°C。低于28℃，相对湿度为80％-100％，显示出正的结垢率。高于28°C，负比例关系多是因为大气中缺少水分形成的，其中相对湿度随着空气温度的升高而下降。分析一次暴雨特征分析和睦温的尺度分析，气象学方面的尺度分析。

6.Analyzing long-term spatio-temporal patterns of land surface temperature in response to rapid urbanization in the mega-city of Tehran/分析地表温度的长期时空模式，以响应德黑兰特大城市的快速城市化

分析和监测空间和时间城市化对于更好地理解地表温度（LST）变化相当重要。只有少数研究检验了大城市中长期空间和时间尺度的LST变化。首先，本研究比较了德黑兰整个特大城市的城市和郊区（如下称为区域尺度）之间的热量差别以及德黑兰境内22个地区的城市热量变化（如下称为当地规模）在过去的三十年里。其次，咱们研究了土地覆盖，气候和海拔数据如何与德黑兰特大城市区域和地方尺度的城市热量相关联。 1986年，1991年，1994年，2001年，2008年和2011年，德黑兰的一系列六幅Landsat TM图像被分为四种土地覆盖类别（建筑物，做物，开放空间和绿地）。这些图像还用于计算地表温度（LST）和归一化差别植被指数（NDVI）。咱们使用了Shuttle Radar地形测量任务中的30米高程数据。咱们还下载了1千米气候数据，包括温度，降水，太阳辐射，蒸气压和全球气候的风速。在区域范围内，咱们发现德黑兰特大城市的城市化在过去三十年中翻了一番，从2001年的21％增长到2011年的43％。此外，不一样土地覆盖类别的平均LST差别平均为5.70°C在每一个时间点。此外，从1986年到2011年，各类土地覆盖类别的平均LST平均增长了6.46°C。咱们还发现平均NDVI，平均海拔和平均气候在下降德黑兰境内的平均LST方面比在德黑兰之外更有效。在当地范围内，德黑兰北部地区的平均LST值最低，而德黑兰南部和西南部地区的平均LST值从1986年到2011年最高。此外，观察到的每一个时间点22个地区的平均LST差别为6.77平均°C。此外，从1986年到2011年，全部地区的平均LST平均增长3.75°C。随着平均LST增长，平均NDVI成为减轻全部22个地区的平均LST的更强因素。最后，22个地区的平均NDVI，平均海拔和平均气候对控制德黑兰内部的LST变化起到了重要做用。咱们的结论是，长期的时空分析能够为决策者提供更好的规划，以减轻和控制德黑兰特大城市的城市热量变化。城市化与地表温度的影响，用了大量的数据和多个城市来进行分析。

7.A multiscale analysis of urbanization effects on ecosystem services supply in an urban megaregion/城市化对城市大区域生态系统服务供给影响的多尺度分析

快速和大规模的城市化致使土地使用的大量转变和对生态系统服务的影响。城市化与生态系统服务之间的关系不只取决于研究区域的特征，并且与选定的生态系统服务类型和衡量城市化水平的指标密切相关。探索特定研究领域的关系对于支持可持续性的区域规划是必要的。在这项研究中，咱们分析了2000年至2010年城市化对中国京津冀城市大区的生态系统服务的影响。咱们量化了四个关键的生态系统服务，粮食生产，碳固存和氧气生产，水资源保护和土壤保持，并肯定了生态系统服务提供的热点。咱们从人口增加，经济发展和土地扩张等三个方面来衡量城市化水平。在热点规模和城市巨型区域规模上研究了城市化对选定生态系统服务的影响。咱们发现BTH地区的生态系统服务和城市化水平都有所提升。生态系统服务热点存在明显的空间异质性，南部平原地区的粮食生产热点汇集分布，调节服务热点主要分布在森林茂密的北部山区。人口增加，经济发展和粮食生产之间的关系用倒U型曲线表示，而随着调节服务呈现降低趋势。随着城市土地扩张，粮食生产和调节服务都急剧降低。此外，城市化与生态系统服务之间的关系在各个尺度上都是一致的。应针对不一样类型生态系统服务的热点实施有效措施，以缓解快速城市化过程当中生态系统服务的丧失。这些结果能够为提高BTH地区的城市可持续性以及世界各地具备相似特征的其余城市巨型区域提供看法。城市大区域的生态系统服务与城市化水平关系。京津冀城市群，关系也是倒U型，值得关注。