多项研究表明，公交车站与犯罪，尤其是街头抢劫犯罪之间存在关联。但是，很少有人研究公交车站位置的变化对抢劫案的影响。新增加的巴士站会吸引更多街头抢劫吗？拆除现有的公共汽车站会减少街头抢劫吗？通过评估俄亥俄辛辛那提公交车站的抢劫行为与空间变化的关系，并考虑到社会经济特征，兴趣点（POI）和空间异质性的控制因素，本研究使用了前后比较并在准实验的背景下进行双重差分（DID）分析以回答这些问题。这项研究不仅评估了公共汽车站搬迁的影响，而且评估了由于增加或拆除公共汽车站而造成的时间对街头抢劫案的影响。除了代表干预存在与否的三个典型变量之外，在干预之前或之后以及二者的相互作用之前，我们还将从添加/删除到DID分析的时间增加了。结果表明，平均而言，在新位置添加公交车站会大大增加车站周围区域的街头抢劫案。从增加新的巴士站开始的时间越长，其周边地区的街道抢劫事件就越多。从某个地点撤下所有公交车站，可减少附近地区的街头抢劫案；但是，这种影响在统计上并不显着。这表明街头抢劫和撤离时间之间的关系可能不是线性的。有许多研究探讨了公交车站和抢劫案之间的静态关系，但没有研究动态关系。这项研究是这样做的首次尝试。其发现为理性选择，日常活动，犯罪模式和犯罪转移的理论提供了新的证据。柳林老师团队在犯罪地理研究的最新成果，关注点在公交车站，利用DID做社会经济分析，是一个具有实际指导意义的研究。

2.Retrieval of tree branch architecture attributes from terrestrial laser scan data using a Laplacian algorithm/使用Laplacian算法从地面激光扫描数据中反演树枝结构属性

树木结构被定义为树木地上要素的三维排列，直接影响植被的生物和物理过程，例如光合作用和蒸散量。树木结构的准确描述对于理解上述生物物理过程至关重要。地面激光扫描（TLS）已被证明是定量描述树木结构参数的有前途的工具。但是，以前使用TLS的研究通常集中在单个树，树冠规模和叶尺度上的建筑参数测量。很少有研究对分支结构（包括角度，直径，长度和体积）进行全面的定量描述。在这项研究中，我们使用Dijkstra算法改进了基于Laplacian的收缩骨架化算法，开发了一种新的识别和编码分支顺序的路径判别方法，并基于分支顺序和拓扑信息检索了分支体系结构参数。为了评估分支复杂度和分支模式对估计准确性的影响，我们扫描了15个不同大小的没有前导茎的木兰树，并模拟了10个不同大小的具有前导茎的树。结果表明，具有前导茎的树木的总体分支顺序识别和参数反演精度明显高于没有前导茎的树木。分支顺序的识别精度随着分支数量的增加和分支复杂度的增加而降低。估计的分支架构参数与地面实况测量值非常吻合，除了二阶和三阶分支体积。与分支角度和直径相比，分支长度显示出与手动测量值的最佳相关性。与地面真实值相比，二阶和三阶分支体积估计值被大大低估了。这项研究表明，TLS是反演分支结构参数的有效方法，并为全面研究生态学中的生物物理过程和代谢理论提供了有用的工具。郭庆华老师团队的最新成果，发表在农林气象上，利用新算法反演树枝结构，从精度来看很不错，而这个方向也将拓展后续很多的相关研究，比如能够反演树枝结构几何形态的情况下，就可以制成叶倾角等定量反演手段。

3.Scale effect on fusing remote sensing and human sensing to portray urban functions/在遥感融合和人类感知下来绘制城市功能区的尺度效应

信息和通信技术的发展已经产生了庞大的人类感知数据集，例如兴趣点，手机数据和社交媒体数据集。这些数据集提供了人类对城市空间的另一种认识；因此，它们已成为遥感任务的有效补充。这项研究提出了一个探索性框架，以研究融合遥感和人类感知的尺度效应。物理语义和社会语义分别从原始遥感图像和人类感知数据中提取。开发了一种动态加权策略来探索遥感与人类感知的融合。以城市功能区推断为例，通过对遥感和人类感知进行加权来评估尺度效应。实验表明，将遥感和人类感知融合可以使我们识别多种类型的城市功能区。同时，结果受尺度的影响很大。李清泉老师团队的成果，Social sensing是2015年北大刘瑜老师发表在AAG年刊上的一文里提出的，事实上进入大数据时代，能够通过各种不同渠道获得的各类社会大数据确实如同社会感知提出来的一样，在为各项数据提取提供基础，这一块也将是未来的重要研究点。

4.Access to fruit and vegetable markets and childhood obesity: A systematic review/水果和蔬菜市场的可达性与儿童肥胖：系统综述

水果/蔬菜市场（FVM）的缺乏被认为是儿童肥胖的风险因素，因为它会阻止健康的饮食行为，同时鼓励人们进入提供更多不健康食品的场所（因此，有偿摄入这些选择）。但是，研究结果仍然是混杂的，并且尚未对FVM接入与儿童肥胖之间的关联进行审查。对这种流行病学关系的全面和系统的了解对于设计和实施相关公共卫生政策非常重要。在这项研究中，在Cochrane图书馆，PubMed和Web of Science中进行了文献检索，以查找2019年1月1日之前发表的文章，这些文章侧重于邻里FVM获取与儿童和青少年体重相关的行为和结局之间的关联。确定了在五个国家进行的八项横断面研究，两项纵向研究和一项生态研究。中位样本量为2142±1371。分别在两项和八项研究中将与体重有关的行为和结果用作结果变量，其中一项研究将与体重有关的行为和结果作为结果变量。我们仍然发现，在儿童居住区和学校附近使用FVM与体重相关行为之间存在负相关关系，而FVM使用与超重或肥胖之间尚无定论。由于相关证据有限，因此该结论应被视为临时结论，并且可能不是制定政策的有力指导。尽管如此，它指出了一个重要的研究空白，如果要进行成功的公共卫生干预，则需要填补这一空白。团队的成果，分析了水果和蔬菜市场可达性与儿童肥胖的系统综述。将为后续更具体的研究提供方向。

5.High resolution annual average air pollution concentration maps for the Netherlands/荷兰的高分辨率年度平均空气污染浓度图

长期暴露于空气污染被认为是公共健康的主要问题，与总体死亡率和各种疾病（如呼吸系统疾病和心血管疾病）有关。由于空气污染浓度的空间可变性，对个人暴露于空气污染的评估需要高分辨率的空间数据集。将详细的空气污染图与个人流动性和活动模式相结合，可以改善暴露评估。我们提供了荷兰的高分辨率数据集，提供了2009年NO2，NOx，PM2.5，PM2.5吸收度和PM10的平均环境空气污染浓度值。 5×5 m网格上的栅格数据集覆盖了整个荷兰，并使用源自欧洲空气污染影响研究小组（ESCAPE）项目的土地利用回归模型进行了计算。使用具有全国和地区测量值的其他数据集来评估生成的浓度图。提出的数据集可进行不同规模的空间汇总，全国范围的个人接触评估以及在个体接触评估中整合活动模式。一个非常不错的数据，荷兰高分辨率的空气污染浓度图，可以为相关研究提供基础数据。这个数据似乎在前几天同组师姐答辩中见过，后续有空来介绍下。

6.Estimating PM2.5 Concentrations in the Conterminous United States Using the Random Forest Approach/使用随机森林法估算美国本土PM2.5浓度

为了估计PM2.5浓度，已经开发了许多参数回归模型，而非参数机器学习算法的使用较少，而国家级模型则很少。在本文中，我们开发了一个随机森林模型，该模型结合了气溶胶光学深度（AOD）数据，气象场和土地利用变量，以估算2011年全美每天24小时平均地面平均PM2.5浓度。一种集成学习方法，可提供具有较高准确性和可解释性的预测。我们的结果实现了总体交叉验证（CV）R2值为0.80。每日预测的平均预测误差（MPE）和均方根预测误差（RMSPE）分别为1.78和2.83 µg / m3，表明CV预测和观测值之间具有良好的一致性。我们模型的预测准确性与先前使用神经网络或回归模型在国家和地区尺度上进行的研究报告的预测准确性相似。此外，将卷积层结合到土地使用条款和附近的PM2.5测量中，CV R2分别增加了〜0.02和〜0.06，表明它们对预测精度的重要贡献。两种不同的变量重要性度量都表明，用于附近PM2.5测量和AOD值的卷积层是训练过程中最重要的预测变量。发表在EST上的文章基于AOD，气象和土地利用开发的高时间分辨率机器学习模型，从精度看还是比较好的，值得注意的是重要的几个预测变量。

7.Relation between residential density and walking time among urban adults in Nanjing, China/南京城市成年人居住密度与步行时间的关系

目标：近几十年来，人们对建筑环境属性对体育活动的兴趣迅速增长。本研究旨在调查中国城市成年人的居住密度（RD）与步行时间（WT）之间的联系，步行时间是一种常见的体育锻炼方式。研究设计：这是一项横断面研究。方法：2017年，我们从中国南京的八个城市社区中随机选择年龄在35-74岁之间的本地注册成年人。结果变量为自我报告的WT（二分法），而RD（三分位数）为自变量。引入了混合效应回归模型，以通过计算比值比（OR）和95％置信区间（CI）来检查RD-WT关联。结果：在1568名合格参与者中，有98.9％完成了调查，平均年龄（标准差）为54.7（11.1）岁，其中46％为男性。调整了潜在的混杂因素后，参与者之间的RD三分位数之间呈现负梯度RD-WT关联（低三分位数和中三分位数的OR = 2.88 [95％CI = 1.79，4.64]和2.10 [95％CI = 1.35，3.26]分别与上层RD三分位数相比）。男性和女性均观察到RD-WT阴性。结论：RD与中国城市成年人的WT呈负相关。这些结果对通过开发步行友好的建筑环境来改善社区一级的体育活动具有公共卫生意义。团队合作者的一项成果，分析居住密度与步行事件的联系，从而分析相关的健康效益。

8.Obfuscating spatial point tracks with simulated crowding/通过模拟拥挤对空间点轨迹进行模糊处理

对于越来越多的研究空间行为模式和环境影响的分析人员而言，空间点轨迹是值得关注的。让一名流行病学家研究骑自行车者的行为以及城市空气质量如何影响他们的健康。此类分析的准确性关键取决于跟踪点的位置准确性。这带来了严重的隐私风险。轨迹很容易显示一个人的身份，因为所访问的地方起着指纹的作用。但是，当前基于混淆的隐私保护方法主要依赖于点质量的降低，例如空间隐蔽，网格掩盖或随机噪声，因此使得混淆的磁道对于曝光评估的用处较小。我们引入模拟拥挤作为基于添加假点的点质量保留模糊处理原理。我们建议基于扩展和掩盖轨道以抵御推理攻击的两种拥挤策略。我们在各种攻击策略中对它们进行了测试，并在信息丢失和攻击弹性方面将它们与最新的混淆技术进行了比较。结果表明，模拟的拥挤可在信息损失不断降低的情况下提供较高的抵御家庭攻击的能力。空间行为模式的模拟研究，是一个蛮有意思的思路和研究方法。

9.Healthy Walking for School Children: Examining the Impact of Fast-food Restaurants inside the Walk Zone of Elementary Schools in Calgary (breakout presentation/小学生的健康步行：检查卡尔加里小学步行区内快餐店的影响（分组讨论）

走路上学是一种潜在的健康活动，但它可能会使学童暴露于潜在的不健康行为中。学校人行道中快餐店的存在可能会促进不健康的饮食行为。走路上学的孩子可能比乘交通工具（校车或家庭交通工具）通勤的孩子更容易遭受这种危险。快餐店为成年人和儿童提供了消费便宜，但不健康且能量密集的食物的充足机会。方便前往快餐店可能是决定附近有多适宜步行的众多因素之一，但快餐店在学校走私场所中的位置可能会导致儿童肥胖率上升。卡尔加里教育委员会（CBE）指定了步行区（小学1.2公里，初中年龄组2.4公里），其中没有学校交通服务。我们仅针对小学生。学校地址来自卡尔加里市的开放数据。对地址进行地理编码后，我们将进行空间分析，以定义小学周围1.2公里的步行区，并确定该步行距离之内和之外的快餐店的位置和数量。在495个快餐场所中，有423个位于学校的1.2公里范围内。我们比较了卡尔加里市每个居民社区生活在步行区内外的儿童（4.5至7岁）的超重和肥胖率，发现了整个城市的空间差异。需要进一步调查以量化卡尔加里小学步行区内的快餐店/餐厅的影响。空间分析与健康地理的一个案例研究。

10.Characterizing variations of greenspace landscapes in relation to neighborhood characteristics in urban residential area of Beijing, China/北京城市居民区绿地景观变化与邻里特征的关系

内容:城市住宅绿地极大地促进了可持续城市和居民的福祉。越来越多的研究检查了与美国和欧洲城市私人花园中的社会理论相关的绿地不平等和物种生物多样性。然而，对景观配置的研究较少，尤其是在中国北京等快速城市化城市中。

目标:展示北京市区居民绿地的精细尺度景观变化，并研究绿地景观邻域特征的主要预测因子。

方法:首先从Pleiades-1A图像中提取出北京市城区绿化图，然后利用六个景观度量对住宅绿地景观进行了检验，最后进行了相关性和多元回归分析，探讨了绿地景观度量与邻里特征之间的关系。

结果:邻里特征正在影响北京的居住绿地。绿化覆盖面更多且零散，斑块形状复杂且斑块尺寸变化较大的社区通常更老，离市中心更远且地积比更低。到市中心再增加一公里，可使植被覆盖率增加0.16％，平均斑块面积增加10.17 m2。一岁左右的社区将斑块密度提高了8.69。此外，单位面积绘制比例越高，边缘密度降低5.66，而斑块尺寸变异系数降低7.03。

结论:城市结构会影响住宅景观，而用于优化城市人类福祉的绿地管理方法应将城市/景观生态与住宅建筑相结合。周伟奇老师团队的成果，高分遥感影像提取绿地，做了一些景观生态分析。