Using culturomics and social media data to characterize wildlife consumption

Wildlife provides food, medicine, clothing, and other necessities for humans, but overexploitation can disrupt the sustainability of wildlife resources and severely threaten global biodiversity. Understanding the characteristics of consumer behavior is helpful for wildlife managers and policy makers, but the traditional survey methods are laborious and time-consuming. In contrast, culturomics may more efficiently identify the features of wildlife consumption. As a case study of the culturomics approach, we examined tiger bone wine consumption in China based on social media and Baidu search engine data. Tiger bone wine is one of the most purchased tiger products; its consumption is closely related to tiger poaching, which greatly threatens wild tiger survival. We searched a popular social media website for the term “tiger bone wine” and focused on posts that were originally created from 1 January 2012 to 31 December 2018. We filtered and classified posts related to the purchase, sale, or consumption of tiger bone wine and extracted information on providers, consumption motivations, year of production, and place of origin of the tiger bone wines based on the texts and photos of these posts. We found 756 posts related to tiger bone wine consumption, 113 of which mentioned providers of tiger bone wine, including friends (53%), elder relatives (37%), peer relatives (7%), and others (3%). Out of the 756 posts, 266 indicated the motivations of tiger bone wine consumption. Tiger bone wines were consumed as a tonic (34%), medicine (23%), game product (30%), and a symbol of wealth (28%). Some posts indicated ≥2 consumption motivations. These findings were consistent with the search queries from Baidu index. Such information could help develop targeted strategies for tiger conservation. The culturomics approach illustrated by our study is a rapid and cost-efficient way to characterize wildlife consumption.     

湖北省近期土地利用变化的遥感分析

土地利用，覆盖变化研究是全球变化研究的前沿和热点之一。采用遥感、GIS一体化技术．利用1989～1990年和1999～2000年获取的陆地资源卫星图像，建立了湖北省近10年来两个不同时期的同比例尺土地利用动态变化数据库，并对变化的时空特征进行了分析。结果表明，耕地减少了0．68％，林地减少了0．18％，各类建设用地总计增加了。7．92％．水域面积增加的幅度为3．01％。土地利用与土地覆盖变化的转型主要发生于上述4类之中．尤其是耕地与水域相互之间的转变比较频繁。动态度计算表明，土地利用变化最快的区域均处于大中城市及其周边地区；江汉平原、鄂东的大部分地区及鄂西的宜昌．土地利用变化较快；鄂西山区绝大部分、大别山区部分县及鄂东南幕阜山区的通山县，土地利用变化不大。     

湖北省土地资源遥感调查与评价

根据1999年TM影像解译了湖北省土地利用现状，然后以土地利用现状图为基础，采用地理信息系统技术，结合湖北省的实际情况，选择土壤、地形、坡度等评价因子，对湖北省土地资源进行了适宜性评价，简要地将全省土地资源划分为九等。评价结果表明：湖北省水热条件好，土地适宜性广，宜农林牧业同时利用的土地广泛分布；但是该省的基本农田面积小，土地垦殖率高，低产田面积大，后备耕地资源严重不足；土地利用结构与土地资源的供给条件、利用要求不相适宜，利用效益末得到充分发挥。     

卫星遥感技术在管理长江流域水资源方面的应用研究

详细讨论了卫星遥感技术在长江流域水资源管理方面的应用问题，提出了两种实用的方法：①卫星遥感技术在灌溉水资源管理方面的应用；②长江流域地下水、地表水资源估算。进一步分析了两种方法的特点，介绍了卫星遥感技术的优点及用途，建议在长江流域水资源管理中加以利用。     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

基于卫星遥感气溶胶产品评估体系的气溶胶时空分布及变化趋势表征

卫星遥感气溶胶虽然空间覆盖度高,但不同产品数据在准确性和适用性上存在显著差异.为了能够科学定量的衡量各个产品的优劣,选择最合适的气溶胶产品,该研究以数学统计为基础,提出了一种卫星遥感气溶胶产品评估体系,并依此确定了全球6个人口密集地区的最优卫星数据集,在此基础上开展了近10年的（2009—2018）气溶胶时空变化分析.结果表明暗像元算法在植被覆盖度高的地区表现最好,深蓝算法在亮地表的沙漠干旱地区更占优势,而暗像元-深蓝融合算法在土地类型复杂且气溶胶来源多变时得以突出.人口密集的6个区域中,除了区域A和区域B,其它地区的大气污染水平整体偏高.其中,A、B、E的气溶胶负荷呈下降变化,区域F基本不变,其余区域上升变化.评估体系的建立为气溶胶遥感产品的选取提供了新的衡量方法,且该文关于气溶胶时空分布及变化的分析可以为区域性气溶胶研究提供一定的参考价值.     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

全球液化石油气运输网络贸易社区特征及其演化分析

液化石油气在全球清洁能源消耗市场中扮演着极为重要的角色,其通过船舶在不同港口之间进行运输,而港口之间通过局部密集的运输关系,形成了联系极为紧密的贸易社区。采用复杂网络社区探测方法,基于2013—2017年全球液化石油气船舶轨迹大数据构建运输网络,并对其贸易社区特征及其演化趋势开展分析。结果表明：（1）液化石油气（Liquefied Petroleum Gas,LPG）贸易社区内的港口之间的联系更加紧密,不同社区内的枢纽港口联系也日益紧密;（2）各个贸易社区的规模呈现出增长趋势,且同一社区内的港口在地理空间上变得更为集聚;（3）亚太地区、中东、西北欧和地中海地区形成的社区在全球LPG贸易中一直保持着重要地位,而随着时间推移,美洲社区已逐渐从一个相对孤立的社区发展成为与其他社区存在紧密联系的社区。     

基于网络数据的乡村旅游热点识别及成因分析——以江苏省为例

基于旅游网站数据,提出一种乡村旅游热点识别方法,以江苏省为例,运用趋势面、核密度、热点分析等方法探寻乡村旅游冷热格局及演变特征,并借助地理探测器揭示其时空演化的影响因素。结果表明：（1）江苏省乡村旅游热度的时间演化规律明显,年际变化呈“S”型演变轨迹;季节变化呈“三峰四谷”特征。（2）江苏省乡村旅游热度的空间结构在2009—2017年间经历了“单核—双核—三核”的演化过程,但其空间异质性依然显著,整体表现为“南高北低,东高西低”的差异特征。（3）影响因素在不同时段的影响强度各异,交通条件、服务能力一直是主导因素,经济水平对乡村旅游发展早期的热度提升有显著影响,资源禀赋的显著性趋于下降,生态环境和政府导向的影响力逐渐增强。基于网络数据的乡村旅游热点识别为乡村旅游定量研究提供了新的研究视角,对乡村旅游资源开发与区域合作具有重要的指导意义。     

粤港澳大湾区NO2污染的时空特征及影响因素分析

利用Aura卫星搭载的臭氧观测仪（OMI）反演的对流层NO₂柱密度数据,分析了自2005年以来粤港澳大湾区（GBA）对流层NO₂柱密度的空间分布特征、时间变化趋势及其影响因素.研究结果表明GBA对流层NO₂柱密度从2005~2018年呈减少的趋势,每年递减约为2.8%.小波系数显示时间演化过程中存在9个月的主振荡周期,冬季浓度较高,夏季较低.人为排放和各种自然因素,导致了GBA对流层NO₂柱浓度月变化在时间和空间上存在明显差异,最小值和最大值分别出现在6和12月,多年平均值分别为3.9665×10¹⁵和12.3423×10¹⁵molec/cm².NO₂在空间分布上呈现明显的空间分异特征,冬季12月最明显.NO₂污染严重的高值区主要出现在中部地区,如广州市、佛山市和中山市,最大的对流层NO₂柱密度可达18.8306×10¹⁵molec/cm²,大约是周边地区的3 倍,且高污染区域向四周逐渐扩散,连成一片.低值区主要在北部的肇庆市和东部的惠州市,多年平均的对流层NO₂柱密度约为7.1400×10¹⁵molec/cm².对流层NO₂柱密度的增长率在不同区域的变化趋势呈现明显的差异,变化范围为-15×10¹⁵~6×10¹⁵molec/cm²,增长率百分比范围为-65%~65%.出现增长的地区主要是肇庆市北部和惠州市东部的低值区;对流层NO₂出现明显减少的区域集中在中部的高值区,减少量最大的地区为广州市、佛山市和中山市交界处.