我们为什么要睡觉

据说一些名人,像拿破仑、南丁格尔、撒切尔夫人,他们每晚都只睡4小时。爱迪生甚至称睡觉只是在浪费时间。如此看来,人不睡觉岂不更好?!那么——     

八车道高速公路可变信息标志前置距离对驾驶行为的影响

基于驾驶模拟实验,设置3.0、2.5、1.5、0.7 km 4种前置距离的可变信息标志（variable message sign,VMS）,收集32名驾驶员视认4种前置距离的VMS后换道驶出高速公路过程中的方向盘、速度和位置数据,并观察各驾驶员在换道过程中的方向盘操控行为、换道行为、减速行为。结果表明：VMS视认过程属于多任务驾驶行为,驾驶员需在短时间内完成VMS视认、路径决策、车辆减速与换道;当VMS前置距离不足时,驾驶员需快速、大幅转动方向盘,进行连续换道、急换道;为顺利驶入减速车道,部分驾驶员采取减速换道措施,增加了事故风险;当VMS前置距离过长时,驾驶员对VMS的短期记忆效应使得驾驶负荷提高。     

浙江天童及周边地区常绿阔叶林退化群落的植物区系分析

浙江天童及周边地区的常绿阔叶林退化群落包括五个类型：常绿阔叶林退化前期群落、落叶阔叶林群落、针阔混交林群落、针叶林群落以及灌丛群落.通过对退化植被各群落类型的区系分析,得出了天童地区常绿阔叶林退化群落的区系组成特征,具体如下：（1）天童及周边地区退化植被的植物区系包括72科138属204种,其物种多样性低于常绿阔叶林的成熟群落;（2）本植物区系地理成分与常绿阔叶林成熟群落一致,表现了明显的亚热带植物区系性质,是热带向温带的过渡;（3）人类的干扰导致了各退化群落中国特有成分的下降;（4）各退化群落类型与常绿阔叶林成熟群落保持了较高水平的科、属和种的相似性.综上所述,天童及周边地区退化植被保持了亚热带常绿阔叶林的植物区系特征,从植物区系学的角度来看,具有恢复为地带性常绿阔叶林成熟群落的潜力.     

东源县上莞镇:以品牌战略打造茶叶专业镇

上莞镇位于东源县东北部山区,是全省有名的茶叶专业镇。近年来,该镇充分利用自身的资源优势,采取“公司＋基础＋农户”的模式,引进外来资金合资、合作、独资经营以及农户兴办小庄园等模式,大力发动农民和社会力量发展仙湖茶种植,走农业综合开发的道路。     

省级基础地理信息数据库质量控制探讨

结合本单位在省级基础地理信息数据库建设中数据质量控制的实践,重点讨论基础空间数据DEM(数字高程模型)、DOM(数字正射影像图)、DLG(数字线划图)质量检查的内容及方法。     

从地图的演变看地理科学的进展

地理科学的发展有赖于地图,地理科学的每一个进步都推动着地图的演变并可以从地图上反映出来。地理3S等技术,正日益改变着地图的面貌和传统的地图观念,使读图时代变得更加生动活泼、多姿多彩。     

南秦岭石泉—汉阴北部金矿带黄铁矿形貌及分形学特征

黄铁矿是最普遍和最重要的载金矿物。本文从黄铁矿形貌特征和分形学特征两个方面研究了南秦岭石泉—汉阴北部金矿带中的黄铁矿。按形貌特征和分形学,黄铁矿可以分为三期,其中和金富集成矿关系最密切的是第Ⅱ期,最明显的特征是呈半自形粒状集合体沿片岩的主体面理产出,且采用P-A分形模型得出,分形维数D_(AP)在1.351 2左右的黄铁矿的岩石含金量高,一般能达到金矿床的工业品位。     

碌曲县辛曲金矿床成因及找矿标志浅析

根据对辛曲金矿区的地层地质、构造运动、岩浆活动等特征的分析,对矿区围岩蚀变、矿床特征、矿床成因进行研究,为在该区及异地寻找同类金矿床提供参考.     

地理学视角下POI大数据的应用研究及反思

以兴趣点(POI)等为主要代表的地理大数据为增强人地系统认知提供了重要新视角,为推动现代地理学发展提供重要支撑。基于应用、方法与尺度具体总结了POI大数据在地理学特别是人文经济地理学领域的创新应用及进展,发现在机器学习等方法驱动下,POI大数据逐渐从单一应用视角转向多尺度耦合研究,对物质空间、人类活动及人地关系耦合机制的精细化认知增强,促进多尺度区域决策支撑能力。同时,也必须注意的是,受数据质量、获取水平及信息挖掘等能力的影响,在今后及未来一段时间,应着重构建POI及其他地理大数据的长效共享机制,增加小尺度实地质量评估实证研究,加快地学数据增值导向,在知识发现、决策支撑和知识传播等方面发挥更大价值。     

长江中上游土地市场化时空格局演变及其影响因素研究

以长江中上游89个市(州)为研究对象,利用土地市场化测算模型测算2005—2019年各市(州)的土地市场化水平,并结合空间自相关分析、地理探测器等空间分析方法来揭示土地市场化水平的时空演变特征及其影响因素,结果表明：2005—2019年,长江中上游地区土地市场化水平呈现出“上升-下降-上升”的变化趋势,呈现出“中游高、上游低”的空间格局;长江中上游地区土地市场化水平具有明显的空间分异特征,土地市场化水平呈现明显的高-低集聚特征,高-高集聚区域由江西省的大部分地区逐渐向湖北的态势演变;低-低集聚区域沿着云南—四川、贵州—云南演变;土地市场化水平受到多因素的共同驱动,经济发展水平、外商投资、财政收入、固定资产投资、二三产业结构都是影响长江中上游土地市场化水平的重要因素,随着时间推移,各因素影响程度明显增强。