构建并阐述城市住宅的特征租金理论框架,建立包括建筑特征、便利性特征、环境特征、区位特征在内的“四分法”特征租金模型。以2020年3月广州中心城区23126套待租住宅的挂牌月租金单价为基本数据,通过分级空间统计和空间自相关分析广州中心城区住宅租金的空间差异格局与空间关联性,构建4要素12个指标的广州中心城区住宅租金影响因素指标体系,通过3种模型比选,采用空间误差模型测度住宅租金的影响因素,并筛选核心影响因素。结果表明：① 在研究城市内部住宅租金影响因素时,可采用本文构建的特征租金理论框架及其特征租金模型;② 广州中心城区中低租金水平的住宅数量最多,住宅租金呈现核心区高,外围城区低的空间分异格局,具有显著的空间集聚和空间关联特征;③ 建筑特征（建筑面积、朝向与楼层、房龄、电梯与物业）、便利性特征（地铁便利性、办公便利性、基础教育便利性）、环境特征（公园可达性、工业污染影响）和区位特征（距市中心距离）共4个方面的10个因素对广州中心城区住宅租金差异有显著影响;④ 建筑面积、房龄和距市中心距离是住宅租金的3个最关键核心影响因素,电梯与物业、办公便利性也是核心影响因素。

全球大规模城市化和气候变化已是不争的事实,这是全人类需要共同面对和关注的突出问题。当前对于两者之间的复杂关系以及城市化进程如何科学应对气候变化并不清晰,从科学、管理到实践都需要进一步加强探究,以实现全球和区域可持续发展。本文首先给出全球大规模城市化和气候变化发生的基本事实,综述归纳城市化与气候变化的相互影响以及可能机制,城市化导致热岛效应、降水分配不均以及极端天气,并具有局地—区域—全球多尺度叠加效应,加剧了全球气候变化问题;气候变化对城市化的影响主要表现为能源消费变化、死亡率与传染病传播、海平面上升、极端天气对基础设施的破坏、水资源短缺等方面。简要梳理相关的国际研究和行动联盟,从城市化的4个关键维度：人口、土地、经济和社会视角出发,提出适应与减缓气候变化的多维度可持续城市化的分析框架。呼吁加强自然与人文学科交叉,将城市化等人类活动纳入地—气系统,探究人—地—气复杂耦合过程,从城市化为代表的人类活动角度的适应与减缓,或许是应对气候变化的最关键和最现实的路径。

以往的中国历史时期城市体系的研究,受限于系统城市人口数据的缺失,无法进行定量化的城市体系位序规模分析。本文通过数字化1936年《中华民国邮政舆图》,在其13240个邮政网点和40余万km邮路的基础之上,分析得到了邮政网点和邮路核密度空间分布,利用泰森多边形和分区统计等GIS工具给近代中国城市的邮政能力T赋值。以T值作为城市规模的代用指标,进行城市体系的位序规模分析。结论显示：① 基于T值的近代中国城市位序规模分布符合齐普夫法则;② 1936年存在京津冀、长三角、珠三角、武汉和成都—巴县5个邮政聚集区;③ 1936年邮政网点和邮路空间分布存在“胡焕庸线”两侧的巨大空间分野,其西北半壁网点占比略少于人口占比,但高等级网点和邮路里程占比远高于人口占比;④ 本文将近代中国城市体系研究的样本量从以往的200左右（城市人口）提高到2360（T值）,第一次发现了1936年中国城市位序规模曲线独特的“中段凹陷”而导致的曲线整体“三段式”分布,迥异于同时期的美国和当下之中国,近代约50个左右城市的开埠通商是造成“头部”城市在城市规模上与中等规模城市拉开差距的关键因素;⑤ 邮政能力T值可视为近代中国城市规模的一个优秀代用指标。

新型冠状病毒肺炎疫情的爆发使得民众对公共安全问题的关注到了前所未有的程度,社区作为社会治理基本单元,在防疫减灾中所发挥的作用尤为突出。本文基于北京2019年城市体检问卷调查数据,采用多层线性模型检验个体属性及社区环境指标对公共安全感知的影响。研究发现,公共安全感知的差异主要来自个体属性的不同,老年人及健康状况一般或较差的群体,以及低收入、低学历、待业人群的安全感相对较低;安全感的社区差异显著,人口稠密、公交线路密集的社区居民安全感较低,道路交叉口较多的社区安全感较高;社区离Ⅰ型应急避难设施和医院的距离越近,居民安全感越高,但中小型设施影响不显著;良好的社区社会环境对居民安全感具有非常明显的正向影响,但租户很难从物业管理水平的提高中获益。据此本文提出了建设安全韧性社区的若干建议。

中国正在快速步入老龄化社会,老年人的养老问题已经成为当今社会密切关注的焦点。养老院是解决中国养老问题的有效办法。因此,分析中国城市养老院的空间分布特征以及探索城市之间养老院数量差异的成因具有重要的现实意义。本文利用网络爬虫技术获取了2019年中国285个城市的养老院数量,并进行了地图化展示,然后从空间分异性视角出发,运用地理探测器方法对城市养老院数量的社会经济影响因素进行分析。结果表明：① 中国城市养老院数量的空间分布与城市老年人口分布非常相似。② 地理探测器方法的因子探测结果显示,老年人口数量、经济发展水平、公共财政支出、养老保险参保人数和公园绿地面积是影响城市养老院数量的主要因素。其中,城市财政支出能力和经济发展水平对于养老院的建设至关重要。③ 交互因子探测分析结果显示,5个影响因素的两两交互作用均大于单个因素的作用,说明城市养老院数量的空间分布是受多种因素共同作用的结果。其中,老年人口与其他4个变量的交互作用最强,说明老年人口和其他因素结合对城市养老院数量空间分布来说是最主要的影响因素。

良好的城市生态环境有益于居民的健康福祉。至今鲜有研究阐明绿化环境对中国城市居民健康的心理—社会—行为机制。本文运用广州调查问卷数据、遥感影像数据和百度街景数据,提取多种社区绿化指标,并运用多层线性回归模型和中介效应分析技术,阐明社区绿化环境影响居民自评健康的路径和机制,定量测度社区绿化环境的健康效应在不同社会群体间的差异。研究发现：① 社区绿化水平与居民的自评健康水平存在显著关联;② 社区绿化通过缓解心理压力提升居民的自评健康水平;③ 社区绿化的健康效应在不同收入群体和不同性别群体之间存在明显差异,表现为社区绿化水平与健身时长和心理压力的关系,中低收入群体强于高收入群体,女性群体强于男性群体。本文以期丰富健康地理学视角下的绿化环境与公共健康的实证研究,并为健康社区建设和人居环境提升提供科学依据。

疫灾是人类灾害链网中的顶级灾害。利用历史疫灾史料,建立疫灾时间序列,使用历史断面分析、因子相关分析、时间序列分析等方法,对中国过去2720年疫灾流行的时空特征及其影响因素进行研究。结果表明：① 中国疫灾流行的频度和强度有长期上升趋势,温暖期形成疫灾低谷,寒冷期形成疫灾高峰。② 中国疫灾流行总体以夏、秋季为主,但有阶段性差异,15世纪50年代以后,由于疫病种类增多,疫灾频度提高,疫灾的季节性差异逐渐不显著。③ 中国疫灾波动周期主要有620~610 a、320~310 a、230~220 a、170 a、90 a等,它们大都是12 a或11.2 a的倍数,反映了“十二地支”周期的存在和太阳黑子活动对疫灾周期的重大影响。④ 过去近3000年里,中国累积的疫灾广泛度为93.51%,疫灾厚度达16.86层,东南半壁的疫灾比西北半壁的频繁得多、严重得多。⑤ 中国疫灾区域拓展与土地开发同步,疫灾重心变迁受经济重心的牵引,南宋以前由北向南迁移,南宋以后由东向西迁移;外来疫病输入对疫灾分布格局产生重大影响。⑥ 疫灾流行既是自然生态现象,也是社会文化现象,疫灾时空分布变迁反映人地关系变迁,人口稠密区、交通沿线区、都城周边区、自然疫源区、灾害频发区都是疫灾多发区。⑦ 地理环境分异奠定疫灾空间分异,高温、高湿、低海拔地区疫灾易于流行;自然灾害对疫灾具有诱发作用,灾害频繁区也是疫灾频发区,灾害频繁期也是疫灾频繁期;气候变迁影响疫灾波动,寒冷期疫灾多发,温暖期疫灾少发;人口增加带来的土地开发和人地关系紧张,加剧疫灾的流行;疫灾与战争如影随形,战乱频繁期也是疫灾频繁期。