新一期資源整理。
1 Coding:
1.負責任的可重複性計算機研究指南。
reproducible research guidelines
2.模擬數據並擬合2種物種的居住模型的代碼。論文"A multispecies occupancy model for two or more interacting species"的代碼實現。
3.R語言包flametree，可以生成看起來像樹木的藝術品。
4.R語言包cft，未來氣候變化工具：輕鬆訪問和下載MACAv2氣候數據。
5.Esri公司的故事地圖系列相關開源庫介紹。有興趣的可以參加今年Esri杯大學生GIS開發競賽的A組，即故事地圖組。
6.FastAPI支持的雲優化GeoTIFF切片服務器。
7.新一代爬蟲平臺，以圖形化方式定義爬蟲流程，不寫代碼即可完成爬蟲。
8.R語言包revdepcheck，R包反向依賴檢查。
9.Python庫adjusttext，用於Python裏matploblit自動調整標籤字體位置。
10.Python庫modin，通過更改一行代碼來加快Pandas工作流程。
11.具有自動補全功能的交互式kubernetes客戶端。
12.對角矩陣方程在CUDA-C中實現並行循環簡化。
13.結合衛星影像與機器學習預測貧困。
14.R語言包sjSDM，快速準確的聯合物種分佈建模。
15.REL：Radboud實體鏈接器。
16.R語言包repr，各種R對象的字符串和字節表示。
17.將GIF的bling-bling添加到圖像的API。
18.CRS的一些記錄。
19.現在只是一個粗略的mapview例子。
20.VisPy：Python中的交互式科學可視化。
21.mungbean的R報告，這將檢查3種不同溫度條件下綠豆芽的生長數據。
22.開發了Rest API，以使用圖像處理來檢測綠豆葉病。
23.NWM模型產品評估。
24.R語言包topicmodels，主題模型。
25.創建具有手繪，粗略外觀的圖形的rough的javascript庫。
26.d3，數據驅動文件的可視化javascript庫。
27.R語言包roughviz，rough的javascript庫的R接口。
28.用於Web應用程序和Node.js的Monkey測試庫。
29.編寫可重複研究的Dockerfile的十條簡單規則。
30.氣象，海洋和環境科學的人工智能論文或教程以及相關源代碼。
31.伊利諾伊大學開源入門系統編程教科書。
32.微軟可視化項目SandDance，直觀地探索，理解和呈現您的數據。
33."An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency"論文代碼。
34.通過EDlines算法提取圖像的線段特徵，再用LBD構建線段的描述子信息，並用圖匹配的方法進行兩張圖之間的特徵線段的匹配，其中test.hpp用於記錄matching的結果和線段提取的結果。
35.R語言包MicrobiotaProcess，用於微生物組分析，可視化和生物標記發現的R包。
36.處理和可視化來自加拿大BC和AB的山鬆甲蟲大規模攻擊數據
37.Holepunch將在GitHub上讀取您的R項目的內容，創建具有所有依賴項的Description文件，編寫Dockerfile，在README文件中添加徽章，並構建Docker鏡像。
38.ggplot2的各類拓展庫。
39.一個數據診所項目，在區域級別彙總NYC開放數據，並使用機器學習技術重新構想鄰里邊界。
40.R包posterior，旨在爲包的用戶和開發人員提供有用的工具，以適合貝葉斯模型或使用貝葉斯模型的輸出。
41.手把手撕LeetCode題目，扒各種算法套路的褲子。
42.RStudio工程師Julia Silge的博客。
43.R語言包geosparklines，可將SparkLines放置在地圖上。
44.2018-2019描述性分析。
45.Python的公共交通網絡分析。
46.R語言包，深度成分空間模型。
47.用於在點雲上進行深度學習的Pytorch框架。
48.教科書“Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing, Fourth Revised Edition”（遙感圖像分析，分類和變化檢測，第四修訂版）的Python腳本。
49.R語言包geobuffer，使用公制半徑的測地線緩衝區。
50.R語言包dggridR，R的離散全局網格：正確執行空間分析。
51.易於使用的Mac osx圖像編輯應用程序。
52.CS228的課程筆記：概率圖形模型。
53.R語言包rocc，從R下載相關的物種事件數據。
54.ESPHome是一個通過簡單但功能強大的配置文件控制ESP8266 / ESP32的系統，並通過家庭自動化系統對其進行遠程控制。
55.Longformer是用於長文檔的類似BERT的模型。
56.對地觀測代碼資源，精選的工具，教程，代碼，有用的項目，鏈接，有關地球觀測和地理空間的內容清單。
57.R語言包mputr，用於以整齊的格式處理多個插補的軟件包。
58."Combining data assimilation and machine learning to emulate a dynamical model from sparse and noisy observations"論文的代碼。
59.基於React和D3的步長可視化。
60.R語言包dlookr，數據診斷，探索，轉換工具。
61.開源RAW開發人員軟件Darktable的電影仿真預設的集合。
62.爲加拿大西部北方森林開發一種山鬆甲蟲傳播模型。
63.R語言包elevatr，可以獲取高程數據的R包。
64.Greg Snow的’RStudio更高效的R編碼技巧’報告的代碼與筆記。
65.開放的語義識別數據集，評估協議，方法。
66.開源GIS軟件GRASS GIS。
67.R語言包minidrawio，從R創建簡單的draw.io文件。
68.使用Web技術構建的開源屏幕錄像機。
69.該R代碼用於通過R-INLA（http://www.r-inla.org）運行物種分佈模型（SDM）。
70.新聞網頁正文通用抽取器 Beta 版。
71.在書本上添加Open Review Toolkit元素的實驗。
72.數據多維數據集OGC Web服務。
73.themer採用一組顏色併爲您的應用生成主題（編輯器，終端，牆紙等）。
74.ML.NET是.NET的開源和跨平臺機器學習框架。
75.把因果思維融入機器學習中。
76.看板風格的應用程序，用於跟蹤需要完成的事情。
77.R語言包cransays，創建CRAN收件總覽。
78.實時密集視覺SLAM系統。
79.R語言包rasterly，從R＆Plotly中的大型數據集快速生成柵格圖像。
80.開箱即用的微信公衆平臺API模擬服務器，幫助你開發與調試微信公衆平臺應用。
81.基於R和stan的不同算法模擬。
82.Google Earth Engine的deck.gl圖層。
83.tidymodels.org網站的源碼。
84.量化威斯康星州湖泊海岸線上的建築密度。
85."Overlap Local-SGD: An Algorithmic Approach to Hide Communication Delays in Distributed SGD"論文的代碼實現。
86.R語言包geobr，使用R和Python輕鬆訪問巴西的官方空間數據集。
87.常用的錄製gif軟件。
88.R語言包bibliometrix，用於全面科學制圖分析的R工具。用於科學計量學和文獻計量學的定量研究的軟件包。
89.Universal Data Tool是一個Web /桌面應用程序，用於編輯和註釋圖像，文本，音頻，文檔，以及查看和編輯在可擴展的.udt.json和.udt.csv標準中定義的任何數據。
90.Packt發佈的用於學習FOSS4g堆棧的代碼存儲庫：帶有Postgres / PostGIS的空間SQL。
Learning the FOSS4g Stack Spatial SQL with Postgres PostGIS
91.Grid-GCN用於快速和可擴展的點雲學習。
92.TREC深度學習追蹤2019的網站。
93.R語言包sen2r，查找，下載和處理Sentinel-2數據。
94.該應用程序允許從給定的ArcGIS REST服務中提取完整數據集，從而克服了服務維護者設置的服務限制。
95.Python庫pyeo，Python對地觀測數據處理鏈。
96.用純Python編寫的計算機代數系統。
97.適用於Chrome的Pomodoro®時間管理助手。
98.用於單視圖或多視圖數據的密度自適應頻譜聚類。
99.在多個conda環境中進行實驗。
100.將Facebook的先知應用於Google Analytics（分析）數據。
101.使用dplyr在命令行上處理CSV文件。
102.Python庫pipwin，爲Christoph Gohlke提供的Windows安裝已編譯的python庫。
103.VokoscreenNG是針對Linux和Windows的用戶友好型開源截屏視頻軟件。
104.R語言包geovctrs，幾何矢量的通用類和數據結構
105.阿爾託的貝葉斯數據分析課程
106.與COIN-OR CBC，CPLEX，GLPK和GUROBI的簡單C / C ++接口，具有一些有趣的功能。
107.Python寫的GameBoy模擬器。
108.用純JavaScript編寫的設備信息和數字指紋。
109.協議規範，白皮書，高級文檔等。
110.簡單的C ++幾何處理庫。
111.用於數據分析的Django。
django for data analysis nicar 2016
112.CARTO VL：一個Javascript庫，用於創建基於矢量的可視化。
113.在Docker中使用R進行地理計算。
114.Academic Kickstart：學術網站建設者的模板
115.Python庫kedro，可爲數據和ML管道實現軟件工程的最佳實踐。
116.Python庫rchitect，R與Python實現互操作。
117.R語言包sentimentr，基於字典的情感分析。
118.R語言包anglr，爲空間數據（而不僅是地理數據）創建網格和拓撲。
119.在Apache Arrow和Apache Parquet中存儲地理空間數據的規範。
120.ProcGen美國城市地圖。
121.R語言包meta，用於分析meta分析的R包。
122.pynoddy是一個Python軟件包，用於編寫，更改和分析使用Noddy執行的運動地質建模仿真。
123.R語言包pixelart，R封裝以製作Pixel Art模型。
124.Python庫geopy，Python的地理編碼庫。
125.人行道寬度NYC使用紐約市的人行道數據集生成5個行政區的人行道寬度地圖。此存儲庫包含用於重現此工作的筆記本，以及完成的GeoJSON格式的Sidewalk Width數據集
126.AZ-Touch Pi零氣象站。
127.QGIS的地質編輯器。
128.R語言包absmaps，可以從澳大利亞統計局下載地圖數據的包。
129.因果推理與深度學習，MIT IAP 2018課程
Deep Learning and Causal Inference
130.Tigramite是用於因果發現的時間序列分析python模塊。
131.針對沒有編程經驗的人的Python數據科學簡介。
132.極簡的，開源的在線粘貼框，其中服務器對粘貼的數據瞭解爲零。數據在瀏覽器中使用256位AES進行加密/解密。
133.在我的GSR分配中包含我的數據和工作流程的存儲庫。
134.上海交通大學學位論文模板。
135.Python庫geocoder，地理編碼庫。
136.UCSB的地理課程geog176A，地理信息系統導論。
137.社會科學計算課程站點（MACS-30500）。
138.數據可視化原理與實踐，CS631春季2018課程。
139.區域不平等數據的portal門戶。
140.在2020年2月25日的PHI useR Group會議上，有關使用flexdashboard R軟件包創建管理報告的討論幻燈片。可以在RPubs上查看幻燈片。
141.R語言包RTutor，創建交互式R問題集。自動提示和解決方案檢查。（發光或RStudio）。
142.容器指標的類Top界面。
143.R語言包plspm，專用於度量和非度量數據的偏最小二乘路徑建模（PLS-PM）分析。
144.R語言包workflowr，可幫助研究人員以促進有效的項目管理，可重複性，協作和結果共享的方式組織分析。
145.R語言包，開發有關古生物地理學的項目。
146.使用在線資源中的信息更新BibTeX文件。
147.Web開發方面的資源列表。
148.GeoLifeCLEF 2020數據。
149.Pandas中文教程
150.將Jupyter Notebook存成pdf。
151.該存儲庫包含PaulBürkner撰寫的論文“Bayesian Item Response Modelling in R Using brms and Stan”的所有材料。
152.基於Markdown的簡歷。
2 Paper
地理大數據的快速發展極大地受益於城市地理學的定量研究。空間組裝是從個人行爲總結和感知地理環境的基本分析步驟。大多數研究都集中在如何利用大數據的方法論上，而採用的空間單位進行數據聚合本質上仍然是區域性的。本文從概念上提出了從街道角度感知城市的想法，強調了街道單位在定量城市研究中的重要性。利用一個爲期三個月的出租車軌跡數據集和北京主要街道，我們探索了街道上城市流動性的時空格局，並根據街道的動態功能和容量將其分爲九種類型。此外，我們討論了線性街道單位與傳統區域單位之間的區別和聯繫，調查了使用街道發現城市社區的可能性，並指出了街道的複雜性。我們得出的結論是，街道單位作爲區域單位的補充，能夠有效地減少可變面元問題（MAUP），感知城市動態，描繪城市功能以及理解城市結構。北大劉瑜老師團隊的成果，分析街道尺度在城市研究中的重要性。結合了地理大數據與空間尺度問題，探究MAUP效應，兼顧當前熱點的地理大數據與傳統地理學問題，非常有意思的研究。
遙感數據的可用性不斷提高，最近對執行森林清單的傳統方式提出了挑戰，並引起了對基於模型的推理的興趣。像傳統的基於設計的推理一樣，基於模型的推理允許對總量和均值進行區域估計，但此外還可以進行森林特徵的逐壁映射。最近，在許多國家已經開發了基於光檢測和測距（LiDAR）的森林屬性地圖，由於其精確的森林資源空間表示，受到了用戶的好評。但是，這種製圖和基於模型的推理之間的對應關係很少被理解。在這項研究中，我們應用了基於層次模型的推理，以生成地上生物量圖以及具有相同空間分辨率的相應預測不確定性圖。此外，開發了區域水平的平均生物量估計值及其不確定性，以說明如何在基於模型的推斷框架內將測繪和區域水平評估結合起來。通過基於模型的基於層次模型的估計的新版本（允許模型爲非線性），我們考慮了單個樹級生物量模型以及將樣地級生物量預測與LiDAR指標鏈接的模型中的不確定性。在瑞典中南部一個5005 平方公里的大研究區中，預測的地上生物量在18 m x 18 m地圖單位的水平上介於9到447 Mg ha-1之間。相應的均方根誤差在10到162 Mg ha-1之間。對於整個研究區域，地上平均生物量爲55 Mg ha-1 d，對應的相對均方根誤差爲8％。在此級別，均方誤差的75％是由於與樹級模型相關的不確定性所致。通過提出的方法，可以在基於模型的推理框架內鏈接製圖和估計。無論是不確定性圖還是總體估計值，都考慮了樹級生物量模型以及將樣地級生物量與LiDAR數據關聯的模型中的不確定性。開發基於層次模型的推理以處理非線性模型是該研究的重要前提。一個LiDAR預測森林地上生物量，製圖與不確定性研究的的研究，分析單木尺度以及LiDAR模型的誤差以及討論基於模型的推斷研究，從摘要看感覺是個比較前沿的研究，不過目前沒看到全文。
3.Real-time Route Recommendations for E-Taxies Leveraging GPS Trajectories/利用GPS軌跡的電動出租車實時路線建議
當前，電動汽車在推廣中面臨着巨大的挑戰，即行駛距離短，充電時間長，充電站少，從而限制了其對出租車司機的接受度。利用大規模的出租車GPS軌跡數據，我們爲電動出租車（ET）駕駛員提供了一種新穎的實時路線推薦系統。可以從原始GPS軌跡中瞭解出租車旅行知識，包括接客的可能性和目的地的分佈。考慮到路由決策的級聯效應，使用動作樹對連續的ET動作進行建模。根據所學知識估計相應的預期淨收入。開發了原型在線系統，用於提供路線建議，例如何時去充電站或在某些道路上航行。在深圳進行的一項實驗表明，ET司機的平均每日淨收入要好於汽油出租車司機的76.2％。提出的方法不僅在短期內增加了電動汽車司機的收入，而且從長遠來看提高了電動汽車的生存能力。深圳大學李清泉老師和塗偉團隊的成果，基於GPS軌跡分析電動出租車的時空軌跡從而協助規劃出租車行駛路線，以增強電動汽車的高效行駛，可以說是一個非常具有實踐意義的研究。
越來越多的研究發現，在人們的日常生活中忽視個人在非住宅環境中的暴露可能會導致對環境暴露的研究產生誤導性的發現。此問題被認爲是鄰里平均影響問題（NEAP）。這項研究從NEAP的角度研究了種族隔離和暴露。以中國西寧爲重點，比較了回族和漢族。使用2010年的人口普查數據和2013年收集的活動日誌數據，研究發現，在檢查種族暴露時存在NEAP。生活在高度混合的社區中（與其他族裔有較高接觸）的受訪者活動空間暴露較低，因爲他們傾向於在自己居住的社區以外（種族隔離程度較高）以外的種族較少的地區進行日常活動。相比之下，居住在高度隔離的社區中（與其他族裔的接觸率較低）的受訪者往往在其家庭社區以外（隔離程度較低）的活動場所具有較高的接觸率。因此，在評估環境暴露時，考慮到個人在非居住環境中的日常活動，很可能會導致總體趨向於平均暴露。使用Tobit模型，我們進一步發現特定類型的活動場所，尤其是工作場所和公園，對NEAP有所貢獻。忽略人們活動場所中的個人暴露很可能會導致對環境暴露（包括種族暴露）的測量產生誤導性的發現。關美寶老師團隊的研究，分析鄰里平均影響問題對於分析結果的影響，儘管在鄰里單元中，人們的行爲多少會有些趨同性，但是整體而言，由於人的時空行爲複雜性，這種假設容易造成數據的誤差，影響最後的分析結果。這是一個從時空行爲角度出發，針對問題影響環境暴露的分析研究。
5.Spring Festival points the way to cleaner air in China/春節爲中國提供更清潔的空氣
中國春節期間的人口遷移是現代同類活動中規模最大的集體活動，涉及世界人口的十分之一和地球陸地面積的6％以上。節日導致空氣污染物排放量下降，導致中國污染最嚴重地區的大氣成分發生巨大變化。根據2005-2019年中國東部50個城市的衛星和現場測量結果，我們發現在SF週期間大氣中的NO2污染下降了約40％，細顆粒物（PM2.5）下降了約30%，反映了前體排放控制對緩解二次PM2.5形成的有效性。但是，儘管在SF期間，中國東部地區的空氣污染處於冬季最低水平，但無論從強度上還是規模上，它都遠遠超過了其他全球污染熱點。這表明僅基於管道末端控制和行業升級的措施可能不足以滿足空氣質量目標。中國空氣的進一步淨化從根本上取決於行業升級和清潔能源轉型的可持續發展。分析春節人口遷徙對中國空氣污染的影響，如果結合到今年疫情影響下的數據比較，可能會有更多有意思的結論。
森林冠層截留降雨（RI）是森林生態系統中水文循環的重要過程。但是，準確預測RI是一個具有挑戰性的話題。在這項研究中，定義了用於預測RI的無量綱描述符，樹冠截留指數（CII）。陸地激光掃描用於估算四種溫帶森林類型的CII，包括紅松（Pinus koraiensis）人工林（KPF）林分，落葉松（Larix spp。）人工林（LPF）林分，闊葉混交林（MBF）林分和蒙古櫟（Quercus mongolica）森林（MOF）stands立。使用2017年和2018年雨季的測得RI值，對CII預測RI的性能進行了測試，並將其與其他幾個指標（LAI：葉面積指數，PAI：植物面積指數和ACH：平均冠層高度）進行了比較。結果表明，四種森林類型（R2 = 0.79）以及單個森林類型（R2 = 0.55〜0.63）的CII與RI顯着且強烈相關。更重要的是，其性能優於LAI（R2 = 0.33〜0.43），PAI（R2 = 0.40〜0.53）和ACH（R2 = 0.35）。所有這些結果表明，CII是準確預測RI的有效指標。還討論了CII的潛在應用。LiDAR在森林水文和生態水文裏的應用。
7.Fire decline in dry tropical ecosystems enhances decadal land carbon sink/乾旱的熱帶生態系統的火災減少增加了十年陸地碳匯
在過去的幾十年中，陸地碳匯已經顯着增加，但是其潛在機制仍不清楚。當前基於過程的陸地和海洋匯估計值的綜合要求在過去十年中額外增加0.6 PgC yr-1的匯，以解釋觀測到的空氣傳播比例。與熱帶農業擴張和景觀破碎化相關的全球火災同時下降。在這裏，我們表明，相對於2001-2007年，2008-2014年期間火災排放量下降了0.2±0.1 PgC yr-1，這還歸因於碳循環反饋，又使碳匯增加了0.4±0.2 PgC yr-1，相當於合併的匯增加額相當於0.6 PgC yr-1預算失衡。我們的結果表明，除直接排放外，火災的間接影響是解釋土地碳匯年代際規模變化的一種被忽視的機制，並強調了火災管理在緩解氣候變化中的重要性。在最近的歷史中，陸地系統捕獲的碳量增加了，但是驅動該過程的過程仍然受到嚴格的限制。在這裏，作者使用全球碳模型來證明野火的減少導致過去幾十年來陸地碳匯增加。NC上的一篇論文。全球碳模型分析證明了野火減少是過去幾十年陸地碳增匯的重要因素。
8.Earth system data cubes unravel global multivariate dynamics/地球系統數據多維數據集揭示了全局多元動力學
根據持續的人類干預和依賴性來了解地球系統動力學仍然是一項重大的科學挑戰。現在，描述地球不同方面的數據流空前的可用性從根本上爲解決這一問題提供了新途徑。但是，一些實際障礙，尤其是缺乏數據互操作性，限制了這些數據流的聯合潛力。如今，地球系統科學內外的許多舉措都在探索克服這些障礙並滿足數據密集型研究不斷增長的跨學科需求的新方法。使用數據立方體是一種有前途的途徑。在這裏，我們介紹了地球系統數據立方體的概念以及如何以正式方式對其進行操作。這個想法是，處理多個數據維度，例如空間，時間，變量，頻率和其他網格，可以有效地應用用戶定義的函數來共同解釋地球觀測和/或模型-數據集成。此概念的實現將具有分析功能的數據多維數據集與適當的分析接口結合在一起。在三個案例研究中，我們演示了該概念及其實現如何促進跨多個變量以及時空尺度進行研究的複雜工作流的執行：（1）生態系統和氣候動力學的摘要統計； （2）在多個時間尺度上進行內在維數分析； （3）模型數據集成。我們討論了用於研究觀測或模擬數據中的全局相互作用和耦合現象的新興觀點。尤其是，我們看到了這種用於解釋大規模模型集成的方法的新興觀點。可以在建議的框架中無縫實施機器學習，因果推理和模型-數據集成的最新發展，從而支持跨學科邊界的數據密集型研究的快速進展。這篇論文提出了一個地球系統多維數據的一種理想結構，可以在當前複雜的時空大數據背景下進行復雜工作流計算。這個東西跟之前閭國年老師在做的地圖代數整合矢量柵格數據從而重新提出一個新的數據結構的思路有相似之處。包括目前R和Python都見過類似的data cubes的數據結構，這將是未來coding和研究的重點。
背景：手足口病（HFMD）是一種常見的傳染病，其傳播機制仍然是研究人員的難題。可以將手足口病發病率的測量和預測結合起來以提高估計的準確性，併爲探索手足口病流行的時空格局和決定因素提供新的視角。方法：在本研究中，我們收集了2008年5月至2009年3月山東省138個地區的每週HFMD發病率報告。將Kalman過濾器與地理加權迴歸（GWR）集成在一起以估計HFMD發病率。探索了時空變化特徵並確定了潛在的風險區域，並定量評估了氣象和社會經濟因素對手足口病發病率的影響。結果：結果表明，與測得的發病率相比，按地區估計的HFMD發生率的平均誤差協方差從0.3841降低到0.1846，表明總體而言，誤差減少率提高了50％以上。此外，通過篩選處理確定了山東HFMD流行病的三個特定類別的潛在風險區域，分別在初始，局部和長期內出現明顯的濾波振盪。在氣象和社會經濟因素中，人均醫院病牀數和溫度分別被認爲是影響手足口病發病率變化的主要決定因素。結論：通過將卡爾曼濾波器與GWR集成，可以大大提高HFMD發病率的估計準確性，並且該積分對於探索HFMD流行的時空模式和決定因素是有效的。我們的發現可能有助於在山東建立更準確的手足口病預防和控制策略。本研究表明了一種探索手足口病流行的時空模式和決定因素的新方法，它可以很容易地擴展到其他地區和其他類似手足口病的傳染病。王勁峯老師團隊的成果，利用卡爾曼濾波結合GWR對手足口病發病率進行估計。增改進了估計模型的準確性。卡爾曼濾波在空間流行病學的應用，這個與前一段時間Science上一篇對COVID19的建模研究有類似的思路，都採用了卡爾曼濾波。
背景技術大多數先前的研究在評估噪聲暴露時都採用基於靜態居所的方法，這可能會導致噪聲與健康關係的估計暴露偏差和誤導性發現。關於基於個人的時空行爲及其對心理健康的影響的個人噪聲暴露知之甚少。目的這項研究旨在基於個人的時空軌跡以非常精細的分辨率來分析和可視化個人在各種微環境中的噪聲暴露，並進一步研究活動/旅行中心理健康與個人噪聲暴露之間的關係。水平和全天水平。方法從2017年12月至2018年2月在中國北京的117位18-60歲的居民中，使用便攜式噪聲傳感器和GPS追蹤器收集個人水平的實時數據。描述性統計數據和地理可視化方法用於根據個人的時空行爲，檢查個人噪聲暴露在不同活動類型，旅行方式下以及工作日和週末居住在同一住宅區中的居民之間的差異。應用邏輯迴歸模型檢查個人噪音暴露與自我報告的心理健康之間的關係。結果我們觀察到不同活動類型的個人噪音暴露存在顯着差異。在室內，睡眠時的等效聲級（Leq，dB（A））最低，而與工作有關的活動的平均Leq最高。在戶外環境中進行活動的噪音暴露水平高於室內噪音水平，但在工作日和週末之間有所不同。與不同出行方式相關的噪聲暴露也很明顯，公共交通的平均Leq遠遠高於其他出行方式。在同一居民區中居住的每個居民在24小時內測得的A加權等效聲壓級（Leq，24h，dB（A））差異很大，範圍從36到97 dB（A），大多數受訪者在工作日和週末都暴露於55 dB（A）以上的噪聲水平。關於噪聲與健康的關係，建模結果表明，基於在24小時內（Leq，24h）測得的時空行爲的個人水平的客觀噪聲暴露與居民自我報告的心理健康密切相關。較高的噪音暴露與精神健康惡化顯着相關。然而，在工作日/活動情節水平（Leq）下的個人噪音暴露與工作日的心理健康沒有顯着相關，但是在週末模型中，這一聯繫被證明是重要的。結論與不同活動類型和出行方式相關的個人噪聲暴露差異很大，並且一天中不同時段以及同一居住區居民之間的個人噪聲暴露差異很大。個人暴露的變化在很大程度上取決於不同的時空行爲和日常生活中所經歷的個體特定的微環境，並且它們與心理健康顯着相關。關美寶老師與柴彥威老師團隊的聯合研究，結合時空行爲地理學分析個人的噪聲暴露情況以及對心理健康的影響。大體結論算是可想而知，但是週末與工作日的差異還是一個比較有趣的結論。
在空間分佈的連續順序快照基礎上的空間交互（例如在時間種羣快照基礎上的遷移流）可以反映空間演化過程的細節。在大數據時代，我們可以訪問個人級別的數據，但是獲取高質量的空間交互數據仍然是一個具有挑戰性的問題。大多數研究都集中在可移動對象的分佈或空間交互模式的建模上，很少嘗試從空間分佈的時間轉換中識別隱藏的空間交互模式。在本文中，我們引入了一種方法，該方法通過結合線性規劃和人類運動的空間約束，從空間人口分佈的連續快照中推斷空間相互作用模式。使用合成數據進行的實驗在四個簡單的場景下進行，以探索我們方法的特徵。該方法被用於提取2016年春節期間的城市間移民流動。我們的研究證明了使用離散的多時空人口分佈快照推斷空間相互作用模式的可行性，並從快照數據中提供了一個通用的分析框架。空間交互模式。還是劉瑜老師團隊的研究，發表在IJGIS上，利用快照來提取或者推斷時空交互模式——城市間的人羣流動。
本研究通過考慮人們的日常運動方式，研究了種族羣體的時空分佈對交通相關空氣污染暴露差異的影響。由於人類的流動性，一個居民區不能完全代表人們經歷種族隔離和不平等的空氣污染暴露的真實地理環境。本研究使用包含個人活動地點和在每個地點花費的時間的旅行活動調查數據，測量個人在白天和晚上可能經歷的隔離水平，通過整合每小時污染圖和調查數據來估計個人暴露程度，並檢查日間/夜間隔離與暴露水平之間的關聯。還評估了每個活動地點與主要道路的接近程度，以進一步檢查不平等的暴露程度。結果表明，人們在高交通區域的工作更加融合，這導致白天所有種族羣體的暴露水平相似。但是，白人受益於居住在遠離繁忙道路的郊區/郊區。調查結果表明，應建立有關建立廣泛和公平的公共交通系統的政策，並與種族羣體之間的居民混合政策一起執行，以減少所有人受到交通相關空氣污染的影響並實現環境正義。關美寶老師團隊的成果，分析種族羣體對於個體環境暴露的差異，也是比較熱的環境正義或者空間正義主題。
13.FaceLift: a transparent deep learning framework to beautify urban scenes/FaceLift：透明的深度學習框架，可美化城市場景
在計算機視覺領域，深度學習技術最近已用於預測城市場景是否可能被認爲是美麗的：事實證明，這些技術能夠做出準確的預測。但是，在生成可付諸實踐的城市設計見解方面，它們卻不足。爲了支持城市干預，人們不僅需要預測美麗，還必須應對重建美麗的挑戰。不幸的是，深度學習技術的設計並未考慮到這一挑戰。考慮到它們的“黑盒子性質”，這些模型不能直接用來解釋爲什麼特定的城市場景被認爲是美麗的。爲了部分解決此問題，我們提出了一個深度學習框架（我們將其命名爲FaceLift1），該框架既可以美化現有的城市場景（Google街景地圖），又可以解釋哪些城市元素使這些轉換後的場景變得美麗。要定量評估我們的框架，我們不能求助於任何現有指標（因爲手頭的研究問題從未得到解決），需要制定新的指標。理想情況下，這些新指標應反映出使城市空間變大的元素的存在（或不存在）。通過回顧城市規劃文獻，我們確定了五個主要指標：步行性，綠色空間，開放性，地標性和視覺複雜性。我們發現，在所有五個指標中，美化的場景都符合文獻中關於如何構成巨大空間的期望。這項由20名參與者組成的專家調查進一步證實了這一結果，在該調查中，發現FaceLift可有效促進公民參與。所有這些都表明，在將來，隨着我們對框架組件的進一步研究並變得更好和更復雜，不難想象能夠在我們直觀的空間設計中能夠準確有效地支持建築師和規劃師的技術。愛。一個針對城市場景美化（城市規劃角度）的街景地圖深度學習框架。
14.L-function of geographical flows/地理流的L函數
地理流（以下稱流）可以建模爲由起點（O）和終點（D）組成的有序連接的點對。聚集是流的空間異質性的最常見形式，我們將其定義爲流與完全空間隨機性（CSR）的偏差，並且聚集規模是對其進行感知的重要指標。然而，量化流量的聚合規模仍然是一個未解決的問題。在本文中，我們提出了流動的L函數作爲解決方案，推導了流動空間中K函數和L函數的理論空模型。我們進行模擬實驗以驗證L函數及其檢測聚合規模的能力。最後，我們將該解決方案應用於北京出租車數據的案例研究，並確定了9種出租車OD流量的彙總規模，範圍從170 m到22.1 km。這些比例尺分爲三類：小於300 m，從600 m至700 m和大於1500 m。這些類別與發生主要流量簇的城市設施的大小有關，表明流量空間中的L函數可以檢測建築物規模，街區規模和區域規模的流量聚集規模。周成虎院士的團隊，發表於IJGIS，提出了一個關於地理劉數據建模的L函數。空間分析的新理論。
15.Spatiotemporal evolution of global population aging from 1960 to 2017/1960年至2017年全球人口老齡化的時空演變
背景技術人口老齡化是一個日益嚴重的全球性問題。這一直對公共衛生政策和醫療資源分配構成挑戰。全球不同地區的人口老齡化具有多種特徵。方法所有數據均來自世界銀行開放數據的健康數據。用分位數線性迴歸法巧妙地測量了全球老齡化率和老齡化人口的共同變化趨勢和強度。利用貝葉斯時空層次模型（BSTHM）評估了全球195個國家和地區的老齡化率和人口老齡化的詳細時空演變。結果六大洲的老齡化（65歲及以上）率的年增長率出現在歐洲（0.1532％），大洋洲（0.0873％），亞洲（0.0834％），南美（0.0723％），北美（0.0673％）和非洲（0.0069％）。全球老齡化率的變異係數從1960年的0.54增加到2017年的0.69。在此期間，全球老齡化率和老齡化人口增加，與他們的分位數呈正相關。歐洲的大多數國家（37/39）在老齡化率上都處於最高水平，其中包括老齡化程度最高的國家（瑞典，德國，奧地利，比利時和英國），其老齡化的空間相對風險爲3.180 （3.113-3.214），3.071（3.018-3.122），2.951（2.903-3.001），2.932（2.880-2.984）和2.917（2.869-2.967）。在世界範圍內，主要分佈在非洲（26個地區）和亞洲（15個地區）的44個低衰老地區經歷了衰老率下降的趨勢。 195個地區的當地人口老齡化趨勢有所增加。結論全球人口老齡化的差異日益嚴重。在全球範圍內，所有195個地區的絕對老齡化趨勢絕對值都在增加，儘管有44個低齡地區的當地老齡化率有所降低。統計結果可能爲各國或地區尤其是欠發達地區制定公共衛生政策提供一些基準。結合貝葉斯時空層次模型的老齡化人口時空演變模型，老齡化社會的情景下，需要這樣子的地圖研究，不過這個研究目前是國家尺度，如果能做到柵格尺度，會更有意義。
16.Re-evaluating polycentric urban structure: A functional linkage perspective/重新評估多中心城市結構：功能聯繫的視角
多中心城市發展已成爲全球城市學者，決策者和規劃者的流行語。從現有的多中心城市研究來看，除了形態學術語外，功能性方法越來越受到學者的關注。研究了多中心城市系統（PUS）的（子）中心之間的功能聯繫。但是，（子）中心通常是由城市總體規劃預先定義的，或者由密度劃分方法確定的。但是，（子）中心的定義仍然取決於形態維度而不是功能鏈接。爲了填補這些空白，我們提出了一種基於流量的解決方案來描繪功能性城市區域（FUR）。我們首先在廣泛的旅行流程中建立了整個城市的空間嵌入網絡，然後使用社區檢測方法來揭示FUR。使用複雜的網絡分析可以進一步評估整個PUS的特性和每個FUR的特性。根據上海的出租車軌跡，該研究表明，FUR的細分不一定與行政區劃一致。在主要中心周圍的（子）中心之間的功能鏈接很強，而在周邊新建立的（子）中心之間的功能聯繫相對較弱。這些發現要求採取政策干預措施，以增強（子）中心的功能聯繫。葉信嶽老師團隊成果，發表於cities，多中心城市的結構分析，也是從流的角度來做的。
爲了研究馬里蘭州華盛頓特區巴爾的摩市（巴爾什市）地區的CO2排放，作爲FLAGG‐MD（馬里蘭州大氣溫室氣體通量）項目的一部分，於2015年2月開展了一次飛機運動。在競選期間，在市中心和當地發電廠的順風處觀察到了較高的二氧化碳摩爾分數。迎風飛行數據和HYSPLIT（混合單粒子拉格朗日綜合軌跡）模型分析有助於說明Balt-Wash區域以外的排放影響。在電廠和城市中，都基於質量平衡法評估了二氧化碳排放量估算的準確性，準確性和敏感性。我們對兩家當地發電廠的CO2排放量的估算與他們的CEMS（連續排放監測系統）記錄非常吻合。對於飛機捕獲的16個電廠煙柱，CO2排放的平均百分比差爲-0.3％。對於整個Balt-Wash地區，任何基於飛機的質量平衡方法實驗的1𝜎 CO2排放率不確定度均爲±38％。處理質量平衡實驗（在9天內重複進行7次）作爲Balt-Wash CO2排放量的單獨量化，估計不確定度爲±16％（95％CL時平均值的標準誤）。我們將基於飛機的估計值與各種自下而上的化石燃料二氧化碳（FFCO2）排放清單進行了比較。根據FLAGG-MD飛機的觀測，我們估計2015年2月來自Balt-Wash地區的FFCO2爲1.9±0.3 MtC。四個自下而上模型的FFCO2的平均估計值爲2.2±0.3 MtC。Gurney團隊的研究，利用飛機的二氧化碳監測數據與他們團隊本身構建的FFCO2清單數據做對比，發表於JGR：Atmosphere。
18.Anthropogenic emission inventories in China: a review/中國人爲排放清單：回顧
建立可靠的人爲排放清單對於瞭解中國的空氣污染源和設計有效的空氣污染控制措施至關重要。但是，鑑於造成排放源的種類繁多，技術組合的複雜性以及缺乏可靠的測量方法，準確地量化中國的排放量具有挑戰性。在過去的二十年中，爲提高排放清單的準確性做出了巨大的努力，並且已經實現了重大改進。已使用更可靠的統計數據和基於調查的數據來減少活動率和技術分佈的不確定性。已測量並報告了涵蓋各種來源的當地排放因子和來源概況。基於這些本地數據庫，已經爲發電廠，大型工業工廠以及住宅，運輸和農業部門開發了改進的排放清單模型。在本文中，我們回顧了中國在編制人爲排放量清單方面所取得的進展。我們首先按源類別突出顯示對排放清單模型和基礎數據進行的主要更新。然後，我們總結了當前清單中包含的基於部門的不同物種排放量的估算。還介紹了在模型就緒型排放物的開發方面所取得的進展。最後，我們提出了進一步改善中國排放清單準確性的未來方向。清華賀克斌院士與張強老師團隊的成果。一篇關於中國編制人爲排放清單的綜述。可以快速瞭解前沿領域。
爲了控制2019年新型冠狀病毒（COVID-19）的傳播，中國在2020年1月春節後對其人口流動（封城）實施了全國性限制，導致經濟活動和相關排放量大幅減少。然而，儘管一次污染的減少程度如此之大，但在COVID-19封城期間，華東地區還是有數次嚴重的霾霾污染時期，這引發了人們對人類活動與空氣質量之間良好關係的質疑。在這裏，使用綜合的原位測量和化學遷移模型，我們顯示了COVID封城期間的霾事件是由二次污染的增強驅動的。特別是，運輸過程中NOx排放量的大量減少增加了臭氧和夜間NO3自由基的形成，而大氣氧化能力的增加反過來又促進了無機和有機次級顆粒物的形成。我們通過COVID-19大流行的悲劇性自然實驗提供的結果表明，減輕中國霾的污染可能取決於控制多種污染物的協調和平衡策略。關於之前污染事件新聞報道的一個研究證據，二次污染應該是疫情期間空氣污染的主要源頭。
20.SportsXR – Immersive Analytics in Sports/SportsXR-體育中的沉浸式分析
我們提出了對體育中沉浸式分析（IA）的主要挑戰和潛力的初步調查，我們稱之爲SportsXR。 體育通常具有很高的動態性和協作性，這使得實時決策無處不在。 但是，對於運動員和教練實時做出知情且有遠見的決定的支持有限。 SportsXR旨在支持態勢感知，以便在運動中做出更好，更敏捷的決策。 在本文中，我們確定了SportsXR的主要挑戰，包括數據收集，遊戲內決策，特定於運動的可視化設計以及與領域專家的協作。 然後，我們在培訓，教練和支持者體驗中介紹潛在的用戶場景。 本立場文件旨在爲SportsXR的未來研究提供信息和啓發。體育數據可視化分析，從配圖來看主要是NBA的數據分析。
在美國COVID-19疫情爆發的前90天裏，已報告了675,000多例確診的疾病病例，給該國帶來了空前的社會經濟負擔。由於對COVID-19的地理建模的研究不足，我們調查了整個美國大陸的縣級疾病發病率變化。我們編輯了一個包含35個環境，社會經濟，地形和人口統計學變量的地理數據庫，這些變量可以解釋疾病發病率的空間變異性。此外，我們採用了空間滯後和空間誤差模型來研究空間依賴性，並使用地理加權迴歸（GWR）和多尺度GWR（MGWR）模型來局部檢查空間非平穩性。結果表明，即使合併空間自相關可以顯着改善全局普通最小二乘模型的性能，但與局部模型相比，這些模型的性能仍然很差。此外，相比其他方法，MGWR可以解釋最高的變化（調整R2：68.1％）和最低的AICc。使用MGWR繪製重要的解釋變量（即收入不平等，家庭收入中位數，黑人女性比例和護士執業比例）的影響對COVID-19發生率空間變異性的影響，可爲決策者針對性干預提供有用的見解。一篇關於COVID-19的發病率空間分析，使用了GWR和MWGR兩個模型進行分析，可以發現幾個比較意外的影響因子（黑人女性比例）。
22.SpaceNet 6: Multi-Sensor All Weather Mapping Dataset/SpaceNet 6：多傳感器所有天氣映射數據集
在遙感領域內，存在着各種各樣的獲取方式，每種方式都有其獨特的優點和缺點。然而，當前大多數文獻和開放數據集僅以高空間分辨率處理用於不同檢測和分割任務的電光（光學）數據。光學數據通常是地理空間應用程序的首選，但需要晴朗的天空和很少的雲層才能正常工作。相反，合成孔徑雷達（SAR）傳感器具有在所有天氣，白天和夜晚條件下都能穿透雲層並進行收集的獨特功能。因此，當天氣和雲層會阻礙傳統的光學傳感器時，SAR數據對於尋求災難響應特別有用。儘管具有所有這些優點，但研究人員幾乎沒有公開數據來探索SAR在此類應用中的有效性，特別是在非常高的空間分辨率（即<1m地面採樣距離（GSD））下。爲了解決這個問題，我們提出了一個開放的多傳感器全天候地圖（MSAW）數據集和質詢，它具有兩種收集模式（SAR和光學兩種）。數據集和挑戰集中於使用這些數據源的組合進行地圖繪製和建築足跡提取。 MSAW在多個重疊的集合上覆蓋了120 km ^ 2，並標註了超過48,000個獨特的建築足跡標籤，從而能夠創建和評估多模式數據的映射算法。我們提供了使用SAR數據進行建築足跡提取的基準和基準，發現在光學數據上進行了預訓練的最新分割模型，然後在SAR上進行了訓練（F1分數爲0.21）優於僅在SAR數據上進行訓練的模型（F1分數爲0.135）。一個不錯的遙感數據集。