基于多源大數據的環(huán)境健康感知及應用研究

理論基礎篇
第一章  大數據概念及相關技術………………………………………………… 3
1.1  大數據基本概念 ………………………………………………………… 3
1.2  相關技術研究進展 ……………………………………………………… 6
1.2.1  互聯網大數據存儲及管理技術 ………………………………… 7
1.2.2  遙感大數據技術發(fā)展 …………………………………………… 8
1.3  小結 …………………………………………………………………… 10
第二章  環(huán)境健康概念及研究進展……………………………………………… 11
2.1  環(huán)境健康概念 ………………………………………………………… 11
2.2  研究進展 ……………………………………………………………… 12
2.2.1  空氣污染與人類健康 ………………………………………… 12
2.2.2  高溫熱浪與人類健康 ………………………………………… 13
2.2.3  城市綠地與人類健康 ………………………………………… 14
2.3  健康影響的空間分異研究 …………………………………………… 15
2.4  小結 …………………………………………………………………… 17
案例應用篇（一）  高溫熱浪對健康影響的感知研究
第三章  城市熱島對健康影響的研究綜述………………………………………21
3.1  城市熱島對健康影響的評價指標研究 ……………………………… 21
3.2  城市熱島對健康影響的空間分異研究 ……………………………… 22
3.3  研究目標和內容 ……………………………………………………… 24
3.3.1  研究目標 ……………………………………………………… 24
3.3.2  研究內容 ……………………………………………………… 24
3.4  研究框架 ……………………………………………………………… 25
3.5  小結 …………………………………………………………………… 25
第四章  地理空間城市熱島的時空特征研究………………………………… 26
4.1  引言 …………………………………………………………………… 26
4.2  研究區(qū) ………………………………………………………………… 28
4.3  數據集和研究方法 …………………………………………………… 30
4.3.1  地表城市熱島強度計算 ……………………………………… 30
4.3.2  地表城市熱島強度的時空映射和多視角分析 ……………… 31
4.4  結果與討論 …………………………………………………………… 33
4.4.1  地表城市熱島強度的時空變化 ……………………………… 33
4.4.2  地表城市熱島強度的自組織映射聚類 ……………………… 35
4.4.3  地表城市熱島強度格局的多視角分析 ……………………… 38
4.5  小結 …………………………………………………………………… 41
第五章  虛擬空間中城市熱島對健康影響的測度研究……………………… 42
5.1  引言 …………………………………………………………………… 42
5.2  數據和研究方法 ……………………………………………………… 43
5.2.1  氣象觀測數據 ………………………………………………… 43
5.2.2  社交媒體數據 ………………………………………………… 44
5.2.3  BERT語義識別 ……………………………………………… 44
5.2.4  社交媒體空間中熱浪事件的定義 …………………………… 44
5.3  研究結果 ……………………………………………………………… 45
5.3.1  基于文本挖掘的高溫微博 …………………………………… 45
5.3.2  相關性分析 …………………………………………………… 46
5.3.3  基于社交媒體數據的高溫事件識別 ………………………… 48
5.3.4  對從社交媒體中提取的熱浪事件的評估 …………………… 49
5.4  小結 …………………………………………………………………… 52
第六章 高溫熱浪對居民健康影響的空間分異研究………………………… 53
6.1  引言 …………………………………………………………………… 53
6.2  數據和研究方法 ……………………………………………………… 54
6.2.1  研究區(qū) ………………………………………………………… 54
6.2.2  數據 …………………………………………………………… 54
6.2.3  研究方法 ……………………………………………………… 55
6.3  結果和討論 …………………………………………………………… 58
6.3.1  空間分布特征 ………………………………………………… 58
6.3.2  城市間熱浪事件的聚類 …………………………………… 60
6.4  小結 …………………………………………………………………… 62
案例應用篇（二）  空氣污染對健康影響的感知研究
第七章 空氣污染對健康影響的測度………………………………………… 67
7.1  微博大數據 …………………………………………………………… 67
7.2  方法 …………………………………………………………………… 69
7.2.1  微博數據預處理 ……………………………………………… 69
7.2.2  BERT模型 …………………………………………………… 70
7.2.3  健康感知信息提取 …………………………………………… 71
7.3  結果和討論 …………………………………………………………… 72
7.3.1  健康感知提取結果 …………………………………………… 72
7.3.2  健康感知數據精度驗證 ……………………………………… 73
7.4  小結 …………………………………………………………………… 74
第八章  空氣污染對健康影響的空間分異…………………………………… 76
8.1  引言  …………………………………………………………………… 76
8.2  數據與研究方法  ……………………………………………………… 77
8.2.1  研究區(qū) ………………………………………………………… 77
8.2.2  數據 …………………………………………………………… 78
8.2.3  基于廣義相加模型的健康感知與空氣污染的關聯 ………… 80
8.3  結果  …………………………………………………………………… 82
8.3.1  模型結果的描述性分析 ……………………………………… 82
8.3.2  ER值的空間分布特點  ……………………………………… 85
8.3.3  ER值的區(qū)域差異  …………………………………………… 88
8.4  討論  …………………………………………………………………… 89
8.4.1  基于微博數據的健康感知創(chuàng)新 ……………………………… 89
8.4.2  廣義相加模型的意義 ………………………………………… 90
8.4.3  區(qū)域對空氣污染的反應 ……………………………………… 90
8.4.4  對空氣污染的適應 …………………………………………… 92
8.5  小結  …………………………………………………………………… 94
第九章  北京市空氣污染對健康影響的時空異質研究……………………… 96
9.1  引言  …………………………………………………………………… 96
9.2  數據和研究方法  ……………………………………………………… 97
9.2.1  研究區(qū) ………………………………………………………… 97
9.2.2  基于微博數據的PM2.5-RH提取 ……………………………… 97
9.2.3  基于多源數據提取的影響因素 ……………………………… 98
9.2.4  地理加權回歸模型 …………………………………………… 100
9.3  結果和討論  …………………………………………………………… 102
9.3.1  PM2.5-RH的時空變化及討論 ………………………………… 102
9.3.2  模型結果 ……………………………………………………… 105
9.3.3  影響因素的時空異質性 ……………………………………… 106
9.4  小結 …………………………………………………………………… 110
參考文獻………………………………………………………………………… 111
后記……………………………………………………………………………… 133