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.     

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.     

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。     

海河下游水体中DO与NH_3-N、COD_(Mn)相关关系探讨

本文应用近年来海河下游监测数据对ＤＯ与ＮＨ３Ｎ和ＣＯＤＭｎ进行一元线性回归，得到两回归方程：ＮＨ３Ｎ＝－１２８ＤＯ＋１０５４；ＣＯＤＭｎ＝－１１３ＤＯ＋１６９２。并经相关系数和回归系数显著性检验，表明在９９９％的置信水平下ＤＯ与ＮＨ３Ｎ和ＣＯＤＭｎ线性相关均极其显著     

用EXCEL进行精密度-偏性分析质控数据处理

利用EXCEL强大的数据处理功能，可以方便地对精密度—偏性分析质控数据进行处理，具有较高的推广价值。     

一次监测值用于水质评价的研究

以2003年长江和淮河水系为例,通过计算各个评价项目的单月监测值分别与季均值和年均值的相对误差及其分布,以及水质类别相同的断面比例,认为对于旬报、月报短期水质评价,采用一次监测的数据评价水质是可靠的;对于季报和年报中、长期水质评价,采用一次监测数据评价的可靠程度较差,应采用2次或2次以上的监测数据平均值进行评价。     

牛顿插值法在大气监测中的应用

本文将牛顿插值方法通过程序输入ＣＡＳＩＯｆｘ—４０００Ｐ计算器，应用到实际大气环境监测中，与实际监测结果作了对照，取得好的成果．该方法解决了基层监测站因特殊情况数据缺测的问题。     

基于网格空间数据的晋陕蒙接壤区生态环境综合评价

晋陕蒙接壤区是典型的生态过渡带、生态脆弱带。文章在调查研究的基础上 ,选取了 1 3个评价指标 ,应用层次分析法确定其权重 ,并将各个因子分级标准化和定量赋值 ,再用加权求和法得到每个评价单元的环境质量综合评价指数。根据环境综合评价指数将环境质量分为较好 (≥ 8)、一般 (≥ 6～ <8)、较差 (≥ 4～ <6)、恶劣 (<4) 4级。结果表明 :晋陕蒙接壤区的环境质量大多处于较差等级 ,较好、一般、较差、恶劣等级的面积比例分别为 2 .2 % ,2 8% ,5 7.4%和1 2 .4%     

地球化学数据去噪方法研究

在简要介绍移动平均、傅立叶交换和小波变换基本原理的基础上，比较了它们在地球化学数据处理过程中去除噪声效果的优劣，并应用于塔北雅克松-轮台地区的地球化学勘探实际。研究结果表明，小波变换是一种理想的数据处理方法。