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| 內容簡介： |
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本研究综合多源遥感、社交媒体微博等地理大数据和社会统计资料等数据，在对中国主要城市热岛时空分布深入研究的基础上，提出虚拟空间视角下城市热岛影响的测度指标，构建联合地理空间和虚拟空间的城市热岛健康效应空间格局的研究模型，深化城市热岛对健康影响空间分异认知。本书详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放和大数据交易。本书可以作为高等院校大数据专业的教材，也可供相关技术人员参考。
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| 關於作者： |
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王娟，女，36岁，北京联合大学副教授，从事遥感影像地学分析、遥感信息智能化提取、基于文本大数据的数据挖掘和知识发现、以及集成地理大数据在城市环境应用研究等。主持北京市 教 委 科技一般项目、国家自然科学基金项目青年项目、北京社科基地项目等项目，参与科技部重点研发计划子课题。发表中文核心、SCI/SSCI论文20余篇。
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| 目錄：
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理论基础篇
第一章? 大数据概念及相关技术………………………………………………… 3
1.1? 大数据基本概念 ………………………………………………………… 3
1.2? 相关技术研究进展 ……………………………………………………… 6
1.2.1? 互联网大数据存储及管理技术 ………………………………… 7
1.2.2? 遥感大数据技术发展 …………………………………………… 8
1.3? 小结 …………………………………………………………………… 10
第二章? 环境健康概念及研究进展……………………………………………… 11
2.1? 环境健康概念 ………………………………………………………… 11
2.2? 研究进展 ……………………………………………………………… 12
2.2.1? 空气污染与人类健康 ………………………………………… 12
2.2.2? 高温热浪与人类健康 ………………………………………… 13
2.2.3? 城市绿地与人类健康 ………………………………………… 14
2.3? 健康影响的空间分异研究 …………………………………………… 15
2.4? 小结 …………………………………………………………………… 17
案例应用篇（一）? 高温热浪对健康影响的感知研究
第三章? 城市热岛对健康影响的研究综述………………………………………21
3.1? 城市热岛对健康影响的评价指标研究 ……………………………… 21
3.2? 城市热岛对健康影响的空间分异研究 ……………………………… 22
3.3? 研究目标和内容 ……………………………………………………… 24
3.3.1? 研究目标 ……………………………………………………… 24
3.3.2? 研究内容 ……………………………………………………… 24
3.4? 研究框架 ……………………………………………………………… 25
3.5? 小结 …………………………………………………………………… 25
第四章? 地理空间城市热岛的时空特征研究………………………………… 26
4.1? 引言 …………………………………………………………………… 26
4.2? 研究区 ………………………………………………………………… 28
4.3? 数据集和研究方法 …………………………………………………… 30
4.3.1? 地表城市热岛强度计算 ……………………………………… 30
4.3.2? 地表城市热岛强度的时空映射和多视角分析 ……………… 31
4.4? 结果与讨论 …………………………………………………………… 33
4.4.1? 地表城市热岛强度的时空变化 ……………………………… 33
4.4.2? 地表城市热岛强度的自组织映射聚类 ……………………… 35
4.4.3? 地表城市热岛强度格局的多视角分析 ……………………… 38
4.5? 小结 …………………………………………………………………… 41
第五章? 虚拟空间中城市热岛对健康影响的测度研究……………………… 42
5.1? 引言 …………………………………………………………………… 42
5.2? 数据和研究方法 ……………………………………………………… 43
5.2.1? 气象观测数据 ………………………………………………… 43
5.2.2? 社交媒体数据 ………………………………………………… 44
5.2.3? BERT语义识别 ……………………………………………… 44
5.2.4? 社交媒体空间中热浪事件的定义 …………………………… 44
5.3? 研究结果 ……………………………………………………………… 45
5.3.1? 基于文本挖掘的高温微博 …………………………………… 45
5.3.2? 相关性分析 …………………………………………………… 46
5.3.3? 基于社交媒体数据的高温事件识别 ………………………… 48
5.3.4? 对从社交媒体中提取的热浪事件的评估 …………………… 49
5.4? 小结 …………………………………………………………………… 52
第六章 高温热浪对居民健康影响的空间分异研究………………………… 53
6.1? 引言 …………………………………………………………………… 53
6.2? 数据和研究方法 ……………………………………………………… 54
6.2.1? 研究区 ………………………………………………………… 54
6.2.2? 数据 …………………………………………………………… 54
6.2.3? 研究方法 ……………………………………………………… 55
6.3? 结果和讨论 …………………………………………………………… 58
6.3.1? 空间分布特征 ………………………………………………… 58
6.3.2? 城市间热浪事件的聚类 …………………………………… 60
6.4? 小结 …………………………………………………………………… 62
案例应用篇（二）? 空气污染对健康影响的感知研究
第七章 空气污染对健康影响的测度………………………………………… 67
7.1? 微博大数据 …………………………………………………………… 67
7.2? 方法 …………………………………………………………………… 69
7.2.1? 微博数据预处理 ……………………………………………… 69
7.2.2? BERT模型 …………………………………………………… 70
7.2.3? 健康感知信息提取 …………………………………………… 71
7.3? 结果和讨论 …………………………………………………………… 72
7.3.1? 健康感知提取结果 …………………………………………… 72
7.3.2? 健康感知数据精度验证 ……………………………………… 73
7.4? 小结 …………………………………………………………………… 74
第八章? 空气污染对健康影响的空间分异…………………………………… 76
8.1? 引言? …………………………………………………………………… 76
8.2? 数据与研究方法? ……………………………………………………… 77
8.2.1? 研究区?………………………………………………………… 77
8.2.2? 数据?…………………………………………………………… 78
8.2.3? 基于广义相加模型的健康感知与空气污染的关联?………… 80
8.3? 结果? …………………………………………………………………… 82
8.3.1? 模型结果的描述性分析?……………………………………… 82
8.3.2? ER值的空间分布特点? ……………………………………… 85
8.3.3? ER值的区域差异? …………………………………………… 88
8.4? 讨论? …………………………………………………………………… 89
8.4.1? 基于微博数据的健康感知创新?……………………………… 89
8.4.2? 广义相加模型的意义?………………………………………… 90
8.4.3? 区域对空气污染的反应?……………………………………… 90
8.4.4? 对空气污染的适应?…………………………………………… 92
8.5? 小结? …………………………………………………………………… 94
第九章? 北京市空气污染对健康影响的时空异质研究……………………… 96
9.1? 引言? …………………………………………………………………… 96
9.2? 数据和研究方法? ……………………………………………………… 97
9.2.1? 研究区?………………………………………………………… 97
9.2.2? 基于微博数据的PM2.5-RH提取?……………………………… 97
9.2.3? 基于多源数据提取的影响因素?……………………………… 98
9.2.4? 地理加权回归模型?…………………………………………… 100
9.3? 结果和讨论? …………………………………………………………… 102
9.3.1? PM2.5-RH的时空变化及讨论?………………………………… 102
9.3.2? 模型结果?……………………………………………………… 105
9.3.3? 影响因素的时空异质性 ……………………………………… 106
9.4? 小结 …………………………………………………………………… 110
参考文献………………………………………………………………………… 111
后记……………………………………………………………………………… 133
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| 內容試閱：
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快速城市化和人类活动引起的气候变化已引起愈加频繁和严重的城市环境问题，严重影响着居民健康。例如，2020 年 12 月发布的《柳叶刀人群健康与气候变化倒计时 2020 年中国报告》中首次引入了热相关早逝、极端高温等指标；2021 年《柳叶刀》发表的“高温与健康专辑（Series on Heat and Health）”中指出高温对居民健康的负面影响正在持续加剧。城市空气污染等环境问题还会显著降低城市居民的幸福感，增加其负面情绪以及疲劳感。与此同时，《“健康中国 2030”规划纲要》提出要把健康城市和健康村镇建设作为推进健康中国建设的重要抓手，指出要划定环境健康高风险区域，开展环境污染对人群健康影响的评价，探索建立高风险区域重点项目健康风险评估制度。而城市化进程的持续推进将会引发更为频繁的高强度热浪。因此，在积极推动可持续发展和建设健康中国的战略指导下，关注快速城市化区域环境健康问题，已成为众多学者和政府决策者的重要议题。
目前，地理学者通常以相关疾病在医院的就诊人数等统计数据为评价指标，基于联合国政府间气候变化委员会风险评估理论框架研究城市环境对居民健康的影响及其空间格局。然而，在实践中因数据源限制，该评价指标并不能及时、全面地反映出环境对人群健康的影响，且空间格局研究中存在人群因素考虑不足的“瓶颈”问题。社交媒体微博大数据包含丰富的虚拟空间群体的时空位置信息和情感表达等语义信息，卫星遥感影像可有效刻画地理现实空间城市环境时空分异特征，通过对虚拟空间健康感知与现实空间的时空匹配分析，可科学测度城市环境对居民健康的影响，精准刻画其空间格局。因此，地理大数据为开展城市环境对居民健康影响的测度及空间分异研究提供了新视角和新方法。
不同类型的大数据在地理研究中得到越来越多的重视，其中，带有时空标记的微博大数据包含丰富的群体对地理环境的情感和认知信息，这些信息为从群体感知角度评估城市环境对健康的影响提供了新契机。本专著在最近几年相关项目研究的基础上，结合遥感、微博数据等地理大数据，提出了以群体健康感知为指标的评估城市环境对健康影响的方法，并以中国主要城市为研究区开展实证研究，对比城市环境对健康影响的空间分异性。
本专著作者王娟博士，现任北京联合大学应用文理学院城市科学系副教授，长期从事地理大数据挖掘方法及其在环境健康风险评估中的应用。该专著由北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划资助。在此也特别感谢地理学科研究生为此书所做的工作和努力，其中，第一章内容由苑雨婷同学协助完成，第二章内容由朱彦蓉、姬慧敏同学协助完成，第七、八章内容由姬慧敏同学协助完成，第九章内容由朱彦蓉同学协助完成。全书由王娟、朱彦蓉和苑雨婷共同审阅、校订。
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