在3个典型的外国人聚居区——北京望京韩国人聚居区、上海古北日本人聚居区、广州小北非洲人聚居区的实证研究基础上，探讨不同移民群体的城市选择偏好，以及移民群体和城市之间的互动关系。研究发现，在京韩国人以企业、商贸、教育指向型居多，在沪日本人以企业指向型为主，在穗非洲人以贸易指向型为主，这一特征说明北上广不同的城市职能差异；北上广的外国人聚居区均形成于相似的宏观制度环境，生产活动的全球性重组、国家间关系、国家制度和外国人管理政策等因素共同影响了外国人聚居区在大城市的兴起，但由于不同的城市软硬件环境与在华外国人的身份属性互动影响，也形成了各具特色的外国人聚居区，概括为耦合型（北京望京）、特区型（上海古北）和族裔型（广州小北）。中国城市的国际化已进入引资（资本国际化）和引人（人口国际化）并进的新阶段，应当进一步重视对大城市外国人聚居区的治理及服务的引导、规范，发挥其示范带动作用，推动中国对外开放深度高质量发展。
基于区域创新集群的相关概念辨析，提出基于长三角一体化战略的区域创新集群概念，并通过IncoPat网站获取2000—2017年长三角新材料产业已获授权的发明专利，在刻画新材料区域创新集群技术创新联系特征的基础上，利用二步系统广义矩阵估计（Generalized Method of Moments，GMM）模型测度融入区域创新集群的深度与广度对地方创新集群的影响，得到如下结论：第一，区域创新集群的发展符合“点-轴”发展理论的观点，以上海、南京、杭州等发达地方创新集群为增长极，在空间上率先形成以增长极为节点的发展轴，成为区域创新集群的核心组团。第二，区域创新集群技术创新联系具备“全球-地方”创新网络阐述的多种类型知识交互耦合的特征，在同质性知识交互的基础上，异质性知识的交互同样占据重要地位。第三，当前阶段长三角区域创新集群中核心组团的极化效应大于扩散效应，更易在区域创新集群的建设中获益，并且知识基础的正向调节作用明显。区域创新集群研究尚处于起步阶段，相关研究亟待经济地理学者进一步展开。
基于长期不透水面和MODIS地表温度数据，分析2000—2015年中国城市群扩张及热岛效应时空演变，进而综合采用冗余分析(RDA)、线性回归分析和变异分配分析(VPA)等方法，揭示城市群城市热岛效应的驱动机制。结果表明：城市群内建成区面积快速扩张，不透水面比例从2000年2.08%增长到2015年5.33%，且主要集中于珠江三角洲等沿海城市群；2000—2015年，夏季热岛分布较广，且白天强度高于夜晚。东部以及大部分北部城市群如哈长城市群等，降温强度较大，但其夜晚热岛效应在不同程度增强。冬季夜晚比白天热岛分布广、强度高，北方、西北、东部等地区夜晚热岛效应也在增强；自然环境因素显著影响城市群热岛强度，降水对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(22%)，纬度越高，冬季夜晚热岛强度也越高。人为因素显著影响夜晚热岛分布和城市群内热岛强度的平衡，城市植被覆盖显著减少夜晚城市群内热岛分布，灯光强度对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(24%)，对热岛比例起显著正贡献(27%)，人口密度对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(31%)；自然环境因素对热岛强度的贡献占主导，而人为干扰因素对热岛比例的贡献占主导。
异质性是旅游流研究亟待拓展的内容。以北京、武汉和西安为案例客源地，基于2017年获取的城市居民出游行为大样本问卷数据，利用数理统计法、地图分析法等方法，从客源地视角对自驾车、火车、飞机3种交通方式旅游流的分布特征进行研究，研究发现：① 随着出游交通时间的增加，自驾旅游流呈指数衰减，火车和飞机旅游流呈正偏态分布。② 3种交通方式旅游流的空间分布格局存在差异。自驾高到访率区域围绕在客源城市周围；火车与飞机高到访率区域远离客源城市。③ 不同交通方式黄金出游空间具有共轭性，距客源城市球面距离0~400 km区域为自驾黄金出游空间，400~1 200 km乘火车（包括动车和高铁）6.00 h可达区域为火车黄金出游空间，1 200~2 600 km区域为飞机黄金出游空间。基于研究结果，提出了异质交通方式黄金出游空间共轭模型，刻画了自驾车、火车、飞机3种主要交通方式黄金出游空间的位置和共轭关系。
直播电商作为一种赋能地区发展的新型技术形式与商业模式，改变着传统购物模式、产业链与供应链结构，逐渐成为经济发展的新引擎。基于抖音平台直播带货等多元开源数据，运用演化经济地理学中相关概念，实证分析了中国292个地级及以上城市的直播电商空间分布格局与影响因素。结果表明：直播带货主播数量与粉丝数量的空间格局表现出一定的相似性，但后者空间分布更加分散；直播带货销售额的地区差异性最大，并且在长三角和珠三角核心地区出现显著高高集聚区。地区产业与供应链基础是发展直播电商的重要保障，Multi-Channel Network（MCN）和直播带货主播发挥着整合、链接区域内外相关资源的重要角色。此外，政府行为和空间邻近效应对直播电商发展也有积极的影响。
基于媒介地理学，以网红西安为切入点，结合数理统计、空间分析和地理探测器等方法，选取百度指数2017—2019年中国361个市域对西安市的网络关注度数据，分析网红西安虚拟空间建构的时空动态演变和影响因素。研究发现：① 时间上，2017—2019年西安市的网络关注度持续上升，季节差异显著，月际变化表现出明显的“前兆效应”。② 空间上，胡焕庸线以东区域的西安市网络关注度高于界线以西区域，区域差异逐渐缩小，东部省（市、自治区）大多为高关注度区，省会城市普遍高于该省其他城市，且西安市网络关注度显著热点区和显著冷点区连片分布，次热点区围绕显著热点区分布。③ 影响因素上，气候舒适度、闲暇时间及网红形象符号是影响西安市网络关注度时间分布的主要因素，客源地互联网发达程度、年龄结构、GDP规模、常住人口、受教育程度及两地的地理空间距离是影响空间分布的重要因素，其它因素影响力较弱。可见，媒介通过日常生活中城市居民的空间实践，重构了城市形象，同时也形塑了“人–媒介–城市”互动的动态虚拟空间，成为现代城市空间生产及实践重要构成要素。
利用多指标综合评价法、协调发展度模型、灰色关联度模型和P-VAR模型对中国326个地级以上行政单元的地理标志农产品与农业经济的时空演化、协同发展、交互响应关系进行了综合测度。研究表明：① 地理标志农产品和农业经济发展水平均具有整体上升态势，在空间上分别呈“大分散、小集聚”和“阶梯式下降”的分布特征。② 地理标志农产品和农业经济的协调发展等级由初级协调演化为高级协调，空间差异先增大后减小；二者间具有显著的、持续强化的关联性。③ 地理标志农产品和农业经济均具有正向的自我强化与惯性增长特征，地理标志农产品对农业经济的影响程度较小，而农业经济对地理标志农产品的影响程度较大，形成倒逼作用。
率先实现农业现代化是全面振兴、全方位振兴东北老工业基地的重大任务。根据中国农业现代化理论内涵和实践要求，从投入、产出、社会发展3个维度构建农业现代化评价指标体系，对2008年、2018年东北地区40个地级行政单元的农业现代化水平进行测度与阶段划分。结果表明：① 从空间格局看，东北地区农业现代化水平呈现出“沿东北-西南轴线地区较高，轴线东西两侧地区较低”的空间格局，三江平原、松嫩平原及环渤海地区为高值集聚区；② 从发展速度看，东北地区各地市农业现代化水平整体有所提高，北部地区发展速度整体大于南部；③ 从所处阶段看，2018年处在农业现代化“初步实现”的地市占比达86%，东北地区农业现代化水平总体处在由“初步实现”向“基本实现”的转变阶段；④ 农业现代化发展水平3个分维度指标在地理空间上也表现出一定的地域分异格局；⑤ 不同地区应针对发展优势及资源禀赋，走符合自身特点的农业现代化路径。
基于河南省45村1072份田野调查数据，采用描述统计分析和多水平多元Logistic回归分析方法，探讨回流农民工的预期购房区位和影响因素。研究发现：中心地层级对回流农民工预期购房区位选择具有重要影响，但影响强度与回流者年龄相关，新生代回流者偏向于较高层级中心地，而第一代回流者则青睐于低层级中心地。整体上，户籍所在地县城为回流农民工预期购房区位的首选区位，其次为地级市主城区和村庄，集镇和省城较少。个体特征、资金积累、成婚是影响预期购房区位选择的核心因素，村庄地理环境对预期购房区位选择具有重要影响。回流农民工具有较高的县城和城市购房居住预期，未来将是新型城镇化，尤其是就地城镇化的重要力量，应当稳定和降低城镇房价，以实现回流农民工真正的城镇融入。
基于道路网络数据和兴趣点（POI）数据，以青岛市主城区为研究区域，分析道路网络中心性及餐饮业空间分布特征，采用全局和局部回归模型探究道路网络中心性对餐饮业分布的影响机制。结果表明：① 中介中心性高值区集中于城市主干道，邻近中心性呈现由中心向四周递减的环状分布特征，特征向量中心性的空间分布表现为多核心结构；② 青岛市餐饮业呈现出块状聚集、区域差异明显的空间分布格局，中餐厅、西餐厅和休闲餐饮具备多中心结构特征；③ 道路网络中心性指标与餐饮业的核密度值具有较高的空间相似性，高-高与低-低聚集区构成了主要的空间关联模式；④ 青岛市餐饮业分布受到道路网络中心性的显著影响，其中，中介中心性对餐饮业分布的影响程度较低，邻近中心性和特征向量中心性的影响程度较高。从局部来看，道路网络中心性对餐饮业分布的影响具有空间异质性，对不同类型餐饮业的影响具有明显的差异。
以宁夏贺兰山东麓这一新兴葡萄酒旅游目的地为例，构建酒庄和景点之间的空间联系网络，并对影响目的地空间网络结构的因素进行分析。结果表明：热门景点处于贺兰山东麓葡萄酒旅游网络中心，而非酒庄。区域、节点等级、获得等级的时间与可访问性等因素显著影响了新兴葡萄酒目的地的网络结构；在新兴葡萄酒旅游目的地，位于相同区域的酒庄由于地理位置邻近，可以共享客源；酒庄获得类似等级以及获级时间邻近也可共享网络吸引葡萄酒游客。然而，成立时间和景点类型并不是葡萄酒旅游地空间网络的重要影响指标。基于此，提出当地政府应制定促进和发展葡萄酒旅游的战略计划，推动葡萄酒品牌形象提升；酒庄应提升自身星级，加强旅游设施建设、提升接待能力，从而承接更多客流量，获得竞争优势。
基于厦门2019年的兴趣面(Area of Interest)数据、Landsat遥感影像等多源数据，应用Logistic回归模型、空间自回归模型、衰减模型，分析各类建设用地功能区热力特征和对城市热岛影响程度及升温效应的分异规律。结果表明：各类功能区均具有高温现象。交通运输区高温现象显著，仓储区、工业区次之，居住区、公共设施区则较弱；各功能区比例均对形成城市热岛效应有正向影响，影响大小依次为：工业区>仓储区>公共管理与服务区>居住区>商业服务业区>交通运输区>公共设施区；各功能区比例均与热岛强度呈正相关关系，且空间溢出效应显著。交通运输区、商业服务业区比例对热岛强度的正向影响较强，仓储区、工业区次之，公共管理与服务区、居住区、公共设施区比例的正向影响较弱；工业区、商业服务业区、仓储区、交通运输区的升温效应比较显著。功能区面积越大，则其升温效应越显著，但大面积功能区的升温效应可能出现“饱和现象”。
通过植物光学特性测量叶片性状是一种非破坏性的、长期的湿地动态监测方法。选择三江国家级自然保护区多种典型湿地植物为研究对象，探究植物性状与叶片光谱之间的联系。研究表明：叶片氮含量与光谱的模型构建效果最好，模型R2为0.61，均方根误差（RMSE）为2.3862；叶片含水量、叶片磷、可溶性糖、纤维素和木质素含量之和的模型一般，R2在0.38~0.55范围内，RMSE在0.0004~10.7019范围内；淀粉含量拟合效果较差， R2为0.29，RMSE为0.0106。光谱预测重要性的结果表明，可见光与近红外边缘范围内的光谱信息对于叶片含水量、叶片氮含量、叶片磷含量、单位叶面积质量、纤维素和木质素之和、可溶性糖和淀粉的预测具有最高的重要性。
筛选全球5839个水文站逐日径流数据，采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间，将各季节最大日流量作为季节洪水量级，以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子，基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模型，并利用均方误差技术指数（MSESS）评价模型的预报效果。结果表明：全球范围内，洪水量级和频率模拟预报效果合格（0.6>MSESS>0.2）的水文站点占比分别为48%和28%；利用前置季节气候因子数据，驱动所构建的洪水中长期预报模型，有效预报了2020年鄱阳湖流域洪水量级将异常偏高。
基于LMDZ（Laboratoire de Météorologie Dynamique-Zoom）模型的模拟数据、NCEP/ NCAR格点气象数据和北极涛动指数（Arctic Oscillation Index，AOI)，验证了LMDZ模型在蒙古高原的适用性，分析了局地大气水线（Local Meteoric Water Line，LMWL）、降水中δ18O与环境因子的关系，探索了降水中δ18O、氘盈余（d-excess）的时空变化，并结合HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模型对蒙古高原气团运输轨迹进行了模拟。结果表明：在LMDZ模型的2种结果中，LMDZ-nudged模拟蒙古高原降水稳定同位素效果较好；计算得到的蒙古高原LMWL为δD=7.78δ18O+3.31(R2=0.995)，其斜率和截距均小于全球大气水线( Global Meteoric Water Line，GMWL)斜率和截距，表明该区域雨滴下落中受云下二次蒸发影响较大；降水中δ18O夏高冬低，与温度、北极涛动指数呈正相关，而与相对湿度呈负相关。降水中d-excess呈现夏低冬高的特点；对蒙古高原后向轨迹追踪并对其进行聚类分析发现，研究区主要有3条水汽路径：西风带水汽（约88.39%）、东亚季风水汽（约5.73%）与极地水汽（约5.88%），其中西风带水汽为主控水汽。
以阿坝藏族羌族自治州地质灾害频发的理县为研究区，从地形地貌、地质环境、水文条件和人类工程活动等方面选取11个影响因子，通过皮尔森相关系数研究各因子之间的相关性，从而构建滑坡易发性评价指标体系。利用信息量模型计算各影响因子的信息量值，从信息量模型得出的极低和低易发性分区中选取非滑坡样本，在此基础上将样本数据代入随机森林和径向基函数神经网络2种机器学习模型开展滑坡易发性评价，并通过接收灵敏度（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线进行精度验证。结果显示：随机森林模型预测出的高易发区单位面积内分布的滑坡点数量更为集中，在仅占6.666%的区域分布了74.026%的灾害点，评价结果优于径向基函数神经网络模型。ROC曲线中两模型AUC（Area Under Curve）值分别为0.893、0.874，说明随机森林模型具有更高的可靠性，比径向基函数神经网络在该区域地质灾害易发性评价中更具优势。
对贵州清水江上游马寨、翁东、三江、施洞沿江4个剖面的阶地特征、年代学结果进行了综合分析。发现以凯里断层为界，上游地区的马寨和翁东2个剖面的T2阶地形成时代约为51~57 ka B.P.，T1阶地的形成时代约为25 ka B.P.，下游地区的三江和施洞2个剖面的T2阶地形成时代约为122~102 ka B.P.，T1阶地的形成时代约为78 ka B.P.。选取各剖面的T2阶地的基座高度来计算了河流下切速率，发现上游地区2个剖面（马寨、翁东）的河流下切速率较接近，约为0.41~0.34 m/ka，明显高于下游地区的2个剖面（三江、施洞）的0.16~0.20 m/ka，表现为上游下切速率高，越往下游方向下切速率逐渐降低。这表明自晚更新世以来，清水江上游区域受到构造作用的影响而发生差异抬升，具体表现为西部构造抬升幅度大，阶地下切速率快；东部构造抬升幅度小，阶地下切速率慢。
