作为地理学人地关系研究的重要载体,生态系统文化服务(CES)相关研究近年来呈现快速增长趋势,特别是在CES认知、识别与量化等方面取得显著进展。随着互联网技术的发展,学者逐渐利用社交媒体平台开展CES研究。本文基于“Web of Science”...作为地理学人地关系研究的重要载体,生态系统文化服务(CES)相关研究近年来呈现快速增长趋势,特别是在CES认知、识别与量化等方面取得显著进展。随着互联网技术的发展,学者逐渐利用社交媒体平台开展CES研究。本文基于“Web of Science”数据库收录的自2013年1月1日—2025年6月30日的相关文献,系统梳理了社交媒体数据支撑的CES研究内容演变的阶段性进展,并总结了其面临的主要挑战。研究发现,社交媒体数据具有数据量大、易获取、能够体现用户参访时空分布等优势。然而,此方法在数据层面存在偏倚和隐私问题;技术层面面临噪声与重复数据去除繁琐、语言文化差异识别难度大以及算法不透明的局限;理论层面则暴露出CES流理论框架不完善和用户属性与需求难以关联的不足。针对上述问题,研究提出:数据发展以奠定基础—技术优化以拓展模式—学科交叉以建构理论的发展框架;在数据层面,建议优化隐私协议、多平台验证和加强公众参与,奠定数据基础;在技术层面,强调建立多语言训练集、构建自动去噪模型并提升时空分辨率,捕捉公众动态参访特征,拓展CES研究模式;在理论层面,借助大数据科学的精细化人口流动数据,融合地理学时空分布规律、社会学公众热点和需求及管理学的政策视角,推动CES流理论建构。这一框架贯通实践与理论的双向推动,将为CES研究提供新发展思路。展开更多
针对传统非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)的强调制响应(strongly modulated response,SMR)严格依赖1∶1主共振而导致其在地震工程中应用受限的问题,本文提出了一种带有杠杆放大装置的杠杆型非线性能量阱(lever-type nonlinear ...针对传统非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)的强调制响应(strongly modulated response,SMR)严格依赖1∶1主共振而导致其在地震工程中应用受限的问题,本文提出了一种带有杠杆放大装置的杠杆型非线性能量阱(lever-type nonlinear energy sink,LNES),以控制结构振动。为揭示LNES的内在动力学机理,本文建立了基底激励下LNES系统的动力学模型,并运用复变量平均法与多尺度法推导了能够同时展现放大比与失谐参数影响的慢变流形方程。在此基础上,通过对系统分岔特性与极限环稳定性的深入分析,并构造庞加莱映射,从理论上解析地揭示了系统产生SMR的充要条件。研究发现,增大放大比能够显著改变LNES系统在失谐参数空间中的分岔结构,有效抑制因频率失谐导致的SMR极限环失稳现象,从而突破了传统NES对1∶1主共振的严格依赖,极大地拓宽了SMR有效工作带宽。通过在简谐激励及真实地震波激励下的数值仿真,验证了LNES较于传统NES的减振性能优势。本研究系统地阐明了基础激励下放大机制改善NES鲁棒性的内在动力学机理,为LNES的参数优化与地震工程中的应用提供了坚实的理论依据。展开更多
文摘作为地理学人地关系研究的重要载体,生态系统文化服务(CES)相关研究近年来呈现快速增长趋势,特别是在CES认知、识别与量化等方面取得显著进展。随着互联网技术的发展,学者逐渐利用社交媒体平台开展CES研究。本文基于“Web of Science”数据库收录的自2013年1月1日—2025年6月30日的相关文献,系统梳理了社交媒体数据支撑的CES研究内容演变的阶段性进展,并总结了其面临的主要挑战。研究发现,社交媒体数据具有数据量大、易获取、能够体现用户参访时空分布等优势。然而,此方法在数据层面存在偏倚和隐私问题;技术层面面临噪声与重复数据去除繁琐、语言文化差异识别难度大以及算法不透明的局限;理论层面则暴露出CES流理论框架不完善和用户属性与需求难以关联的不足。针对上述问题,研究提出:数据发展以奠定基础—技术优化以拓展模式—学科交叉以建构理论的发展框架;在数据层面,建议优化隐私协议、多平台验证和加强公众参与,奠定数据基础;在技术层面,强调建立多语言训练集、构建自动去噪模型并提升时空分辨率,捕捉公众动态参访特征,拓展CES研究模式;在理论层面,借助大数据科学的精细化人口流动数据,融合地理学时空分布规律、社会学公众热点和需求及管理学的政策视角,推动CES流理论建构。这一框架贯通实践与理论的双向推动,将为CES研究提供新发展思路。
文摘针对传统非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)的强调制响应(strongly modulated response,SMR)严格依赖1∶1主共振而导致其在地震工程中应用受限的问题,本文提出了一种带有杠杆放大装置的杠杆型非线性能量阱(lever-type nonlinear energy sink,LNES),以控制结构振动。为揭示LNES的内在动力学机理,本文建立了基底激励下LNES系统的动力学模型,并运用复变量平均法与多尺度法推导了能够同时展现放大比与失谐参数影响的慢变流形方程。在此基础上,通过对系统分岔特性与极限环稳定性的深入分析,并构造庞加莱映射,从理论上解析地揭示了系统产生SMR的充要条件。研究发现,增大放大比能够显著改变LNES系统在失谐参数空间中的分岔结构,有效抑制因频率失谐导致的SMR极限环失稳现象,从而突破了传统NES对1∶1主共振的严格依赖,极大地拓宽了SMR有效工作带宽。通过在简谐激励及真实地震波激励下的数值仿真,验证了LNES较于传统NES的减振性能优势。本研究系统地阐明了基础激励下放大机制改善NES鲁棒性的内在动力学机理,为LNES的参数优化与地震工程中的应用提供了坚实的理论依据。
