本文系统地梳理了城市与区域的定量研究方法,主要包括数理模型和模拟方法、单个城市增长和动力系统研究、城市系统动力学模型及其发展过程模拟研究、空间一般均衡模型研究以及多模型复合/集成系统研究等。主要结论为：1950年以前的城市与区域研究主要采取时间序列预测法,依靠历史资料的时间数列进行趋势外推研究;1960-1970年代主要采用数理统计分析方法,应用人口统计学模型和线性回归方法进行研究;1970-1980年代,随着系统科学的发展,采用系统分析方法发展了诸如交通、人口、土地等专业模型,展开对城市与区域问题的深入分析;1990-2000年代,研究数据的获取手段得到极大的改善,利用数据模型、地计算分析、模拟预测等分析手段使得研究的深度和广度均有了长足进步。近年来,由于空间数据挖掘的突破,大数据、云计算和巨型模型系统开始进入城市与区域研究领域,多模型复合/集成系统研究成为主要研究方向。

定性地理信息系统(定性GIS)是西方人文地理学定性研究的重要方法。它集成了定性和空间元素,更全面地阐明空间背景是如何被社会建构的。这种多元要素的整合,可以表达人们生活空间的多样性和复杂性,有助于展示生活路径的三维可视化细节,实现可视化社会空间过程。本文试图梳理西方定性GIS的方法论并探讨其在基于情感表达的个体数据采集分析、基于混合方法的可视化活动空间研究以及基于多重互动视角的社会空间研究中的应用。定性GIS包含微观和宏观层面的多重含义,使得研究者可以从多个有利位置观察问题并参与其中,有助于城市社会空间研究理论创新,为社会空间研究提供可探索空间。最后,从学科建设、方法论拓展、研究成果表达和研究议题选择等方面对中国开展同类研究进行展望。

随着可持续发展理念的普及,环境责任行为的研究受到越来越多的关注。为了全面了解环境责任行为研究的知识基础、研究热点和研究趋势,本文以1990-2016年“Web of Science”数据库中4675篇环境责任行为相关文献为研究对象,借助引文可视化软件CiteSpace工具,绘制了共引期刊、共引作者、共引文献、共现关键词和突现词知识图谱。从文献计量统计分析来看,环境责任行为研究领域的知识基础包括“价值—信念—规范理论”、“计划行为理论”、“规范激活理论”、“环境责任行为模式”、“多因素整合模式”以及“新生态范式”量表等;环境责任行为主要围绕环境关心、环境关心的社会基础、影响环境行为的因素、测量量表以及理论模型构建等方面展开;研究趋势主要包括应对全球气候变化与可持续发展、环境责任行为预测指标的转移倾向、环境责任行为影响因素纵深发展、理论模型的建构以及对实践的指导。最后展望了环境责任行为在中国的研究方向,包括对现有理论的梳理评述、构建适合中国文化背景理论、跨学科多角度研究、着重情景因素的研究、干预政策的制定、环境行为的细分及其影响因素研究、测量工具的开发以及研究方法的创新等方面,为中国进一步开展环境责任行为研究奠定基础。

区域碳排放时空格局及其关键影响因素是近年来学者们关注的热点。本文以中国经济发达、经济关联密切、产业格局变化剧烈的泛长三角地区为案例,分析1990年以来典型年份碳排放的空间分异、时间演变,解析碳排放空间分异的关键影响因素。结果表明：①区域碳排放总量快速增长,总体格局稳中有变,核心区16个城市排放量占比大都超过50%。②以2005年为拐点,之前外围城市增长幅度较低,之后外围城市碳排放量快速增长;外围地区碳排放量占比从2005年的33%快速增加至2014年的47%,区域碳排放量的空间集聚度呈现先增后减的态势。③碳排放格局变化受多种因素影响,不同变量对碳排放的影响各异。其中,工业生产、城镇化建设及人口集聚仍是现阶段泛长三角地区最主要的碳排放来源;固定资产与外商投资对区域碳排放的作用呈增强趋势,但其作用强度较工业生产、城镇化建设、人口集聚要小。地区生产总值对碳排放影响存在倒U型关系,随着经济发展水平的提高,碳排放与经济发展呈现脱钩趋势。研究结果可为揭示经济发展格局变化的环境效应、制定节能减排政策提供参考。

为探索中国典型城市群新增制造业用地结构与布局状况、发展及功能分工特征,本文基于中国土地市场网2009-2013年制造业用地出让数据,通过区位熵、耦合分析、相关分析等方法,分析了长三角、珠三角、京津冀、长江中游和成渝5个典型城市群新增制造业用地分布特征以及城镇体系耦合特征差异。结果表明：①各城市群新增制造业用地差异显著。长三角、珠三角城市群新增制造业发展较为均衡;京津冀、长江中游和成渝城市群发展协调性仍有待提升。②新增制造业各行业用地在5个城市群中均呈现出一定的集聚特征,其中原材料等传统产业倾向布局在城市群边缘区及城市低等级区;电子信息产业等新兴产业多集中在核心城市及高等级区。③各城市群内部新增制造业用地市场化机制作用较为充分,地价呈现随等级提升而递增的趋势;城市群核心区市场活跃度较低而骨干区较高。相关结论可为城市群产业布局调整、优化以及制定不同等级区域协调发展战略提供参考。

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。

郊区居民行为空间研究是解读郊区空间的重要方面之一,当前的研究多基于汇总的个体数据,从家庭层面出发的微观研究较少。本文运用质性研究方法,选取居住在北京五环至六环之间的3个不同类型的家庭开展实证研究,旨在通过以家庭为单元的行为空间研究,丰富对郊区居民行为空间的理解。研究发现：家庭的生命历程与家庭成员的日常行为之间存在一定的辩证关系。生命历程中的重要生命事件,包括迁居、就业选择、家庭结构变化、家内成员的社会角色变化等,会通过改变地理背景、移动性和家庭内部的责任分工,影响每一个成员的惯常活动模式。家庭内部的资源分配和时间安排形成了家庭成员一段时间内相对固定的行为模式,但当部分因素改变时,家庭也会通过一定的协调机制来响应家庭成员所遇到的制约,以便家庭成员能够更好的完成日常生活所需的各类活动。

本文基于表征与非表征的研究视角,分析了以鄂尔多斯康巴什为代表的中国城市新区作为“家”的表征与实践过程。研究发现：针对康巴什新区,外部媒介与地方政府以表征手段建构了截然不同的“家”的意象。其中,BBC、Times等外媒将康巴什新区描绘成充满荒凉景观的“鬼城”和不健康的中国城市居住空间,而在地方政府的重构中,康巴什新区则充满了生态栖居必备的城市景观并成为了先进的城市文化空间。而作为“家”中的居住者,康巴什居民“家”的营建经历了从陌生到认同的渐进过程,这一过程包含了日常生活实践中的空间转换与情感边界的构建。不同行动者共同塑造了康巴什新区多元的、充满矛盾意义的“家”的空间身份。本文旨在丰富中国快速城市化背景下“家”的地理学研究视角与类型,回应“鬼城”话语对地方政府主导的城市化“无家”的质疑,亦是城市新区社会文化研究的有益拓展与补充。

随着旅游业的快速发展,旅游城市在法定节假日出现了交通需求的大幅增长,导致不同程度的交通问题。本文利用厦门市的浮动车数据(FCD),分别选取2014年10月1日与10月14日作为节假日与工作日的样本进行研究,首先通过OD点核密度估计判断节假日与工作日出行在时空上的差异,确定研究的时空范围;其次,通过对FCD数据进行核密度估计分析旅游景点周边的车流量变化,并与路段的等级、车道数等道路设施属性进行对比,推测路网的容量;最后进一步通过计算路网中路段行程车速验证方法的可行性。结果显示：节假日期间的旅游交通与工作日的通勤交通在时空分布上存在差异,同时基于FCD数据研究旅游景点周边的路网容量是有效的,厦大—南普陀景点周边路网在节假日期间无法满足车流量的需求。本文对旅游景点周边路网容量的评估结果可为旅游旺季旅游路网的合理规划与管控提供依据。

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站点2000-2013年的近地表气温数据,分别在国家尺度和综合自然区划尺度上使用多元回归分析方法计算各个季节的平均气温直减率(lr_meanT)、平均最低气温直减率(lr_minT)和平均最高气温直减率(lr_maxT),并借助空间插值算法对气温直减率的可靠性进行了验证,最后分析了其季节和类型的差异。结果表明：①在国家尺度上,3种气温直减率均小于0.65℃/100 m;lr_minT、lr_meanT和lr_maxT的季节差异分别为0.05、0.13和0.24℃/100 m,且一般有夏季最大、冬季最小的季节规律;春、夏、秋、冬季气温直减率的类型差异分别为0.12、0.05、0.11和0.26℃/100m,且有lr_minT>lr_meanT>lr_maxT的规律。②在综合自然区划尺度上,气温直减率大多低于0.65℃/100 m,且存在明显的地域差异;夏季气温直减率一般大于冬季气温直减率,季节差异大多超过0.10℃/100 m;气温直减率类型差异半数区域超过或等于0.10℃/100 m,在春、夏、秋季,半数左右的区域lr_maxT >lr_minT,在冬季,多数区域的lr_minT >lr_maxT,lr_meanT一般处于lr_maxT和lr_minT之间。