Combining natural and human elements to evaluate regional human settlements quality based on raster data:A case study in Beijing-Tianjin-Hebei region
YANGXue通讯作者:
收稿日期:2016-03-9
修回日期:2016-09-8
网络出版日期:2016-12-25
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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摘要
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1 引言
随着改革开放的步步推进和逐渐深化,中国经济突飞猛进,取得了举世瞩目的发展成就。但是经济高速增长的代价也是沉重的,土地荒漠化、沙尘暴天气、地下水漏斗和雾霾等环境问题屡见不鲜。这些由经济增长引发的环境问题以及经济增长本身都是人居环境科学研究的对象和内容。人居环境科学在20世纪50年代由希腊****道萨迪亚斯提 出[1],1993年由建筑学家吴良镛先生引入中国并根据中国特点发展了人居环境科学的理论内涵和应用实践[2]。总体来说,人居环境科学是人类为自身所做出的地域安排,是人类活动的结果,其主要目的是满足人类生存的需求[1]。人居环境研究从空间尺度上可以划分为5个层次：全球、区域、城市、社区和建筑[2]。不同空间尺度,人居环境研究内容和深度不同[3]。本文对区域尺度上人居环境质量进行综合评价。目前,多个国家开展了区域人居环境质量评价实践活动,如大温哥华地区、北爱尔兰地区、波特兰都市区、欧洲北海地区和京阪神城市群等[4]。国外****比较注重评价内容的扩展和深入,把性别、低收入群体、环境卫生、交通、自然灾害以及环境目标等多方面因素纳入人居环境质量评估体系[5-10],并不断探索评价方法[11]。中国区域人居环境质量评价比较关注指标选取方面,且不同评价单位指标选取不同[12-21],基于栅格的评价指标多偏重自然环境要素,如气候、水文、地形和植被等[16-20],较少考虑人文环境要素。故本文以京津冀地区为例,在选取自然要素指标的基础上,结合人文要素指标,构建人居环境质量综合指数,以弥补栅格水平上人文要素指标选取的不足。综上所述,本文不仅丰富了人居环境理论内涵,而且具有极大的实践应用价值,可为区域和城市规划提供有力佐证。
2 研究方法
2.1 人居环境质量综合指数构建
区域人居环境是一个复杂综合体,故在构建人居环境质量综合指数时需要考虑各方面要素。总体来看,可以把各种要素分为自然和人文两大类。自然要素是限制区域人居环境的客观条件,不易随人的主观意志而改变;人文要素是人类活动产生的结果,较能体现人的主观能动性。在选取自然和人文要素单因子指数时主要考虑指数的科学性和实用性。人居环境质量综合指数构建结果如图1所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1京津冀地区人居环境质量综合指数构建
-->Fig. 1Human Settlements Quality Composite Index (HSCI) in Beijing-Tianjin-Hebei region
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2.2 人居环境单因子指数选取依据及计算方法
2.2.1 地形起伏度 地形起伏度是指在一个特定的区域内,最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。它是描述一个区域地形特征的宏观性指标,最早源于前苏联科学院地理所提出的地形切割深度[22]。地形起伏是导致水土流失的最直接因素,且具有土壤侵蚀和地貌学意义[23]。地形起伏度在土壤侵蚀敏感性评价、冻融侵蚀敏感性评价、水土流失定量评价、地质环境评价等方面有广泛应用[24]。这些由地形起伏引起的土壤侵蚀直接威胁着区域人居环境,阻碍区域人口和经济发展,故选取地形起伏度作为评价人居环境质量的因子之一。地形起伏度计算方法为窗口分析法,计算公式为：式中：RAi表示以第i个栅格为中心的窗口内的相对高差值;Emax、Emin分别表示示该窗口内的最大高程值、最小高程值。窗口大小的选择对结果影响较大,不同尺度的数据源具有不同的地形起伏度适宜计算窗口[25]。本文数据源为SRTM DEM 90 m数据,故选择4.72 km2作为窗口大小较为适宜[25]。
2.2.2 气候指数 气候指数是一种生物气象指标,它基于人类体表与近地面大气之间的热交换原理,从气象学角度评价人类在不同气候条件下的舒适程度[26],可以直接反映区域人居环境的体感舒适程度,故选取该指数。本文借鉴国际上应用较广的温湿指数和风效指数构建气候指数。温湿指数是指湿度订正后的温度,与温度和相对湿度有关,其计算公式为：
式中：THI为温湿指数;T为月平均华氏温度（℉）;f为月平均空气相对湿度（%）;t为月平均气温（℃）。
风效指数表示在寒冷条件下,风速与气温对人体的影响。其物理意义为人体皮肤为33度时,体表单位面积散热量。与风速、月均温度和日照时数有关。其计算公式为：
式中：K为风效指数;v为地面以上10 m高度处的平均风速（m/s）;t为月平均气温（℃）;S为日照时数（h/d）。
根据温湿指数与风效指数生理气候分级标准[27],采用极差标准化法把温湿指数和风效指数转换为0到1之间的数值,值越大气候越适宜,二者平均值即为气候指数。
2.2.3 水文指数 水是生命之源,水文是对地球上水现象的表述,是反应区域自然水资源有效储备的重要指标。区域内水资源的数量直接影响农业灌溉、土壤质量和植被生长状况,对于维持区域本底人居环境具有不可忽视的作用。同时,水资源对社会经济发展具有支撑效应[28]。故选取水文指数。综合考虑多种水文指数计算方法[16-20, 29],本文采用区域降水量和距水域距离构建水文指数,降水量反映天然供水能力,距水域距离反映储水能力和取水便宜性。计算公式为：
式中：HI为水文指数;NAP为归一化的年降水量;NWD为归一化的距水域距离;α为降水量的权重;β为距水域距离的权重。由于京津冀地区水域面积较小,储水能力有限,故设定距水域距离的权重较小。参考水文条件相似区域陕西省水文指数计算公式的参数[17],故设定公式（4）中α为0.8,β为0.2。
2.2.4 植被覆盖指数 植被是陆地生态系统的重要组成部分,是联系土壤、陆地水体和大气之间能量交换、水分循环和生物化学循环过程的纽带[30]。植被覆盖度是反映人居生态环境的重要指标,直接表征区域林木资源和绿化水平,对沙尘暴和水土流失有抑制作用[31-32],对改善空气质量也有显著效果[33],故选取该指标。已有研究多用归一化植被指数NDVI反映植被覆盖度[16-17],但NDVI存在一些缺陷：容易饱和、对大气干扰的处理有限、没有考虑土壤背景干扰的影响、MVC合成算法不能确保选择最佳像元[34-35]。增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）克服了NDVI指数存在的缺陷,该指数通过引入背景调节参数和大气修正参数减少了背景和大气噪音[36]。在相同空间分辨率下,EVI的取值范围大于NDVI,标准差与变异系数均高于NDVI,即EVI能更好地反映植被的空间变异性[36],故本文采用之。
2.2.5 夜间灯光指数 夜间灯光指数来源于美国国防气象卫星（Defense Meteorological Satellite Program, DMSP）搭载的线性扫描业务系统传感器（Operational Linescan System, OLS）。该系统利用可见光—近红外波段反演夜间灯光指数,灰度值范围为0~63。DMSP/OLS传感器在夜间工作,能探测到城市灯光,并使之区别于黑暗的乡村背景[37],可作为人类活动强度的表征。此外,夜间灯光指数已广泛应用于城镇建设用地识别中[38-40],直接区别于自然环境背景。同时,夜间灯光指数与城市化水平存在较高的相关性,可用于城市化进程监测[41-44]。综上,夜间灯光指数是一个反应人类活动强度、城镇建设用地和城市化水平的人文要素综合指标,可以较好地反映人居环境人文要素的主要特征,故本文采用之。然而,单一夜间灯光指数还不足以全面反映区域人文环境。因为人文环境是人类活动产生的结果,这种结果可能是正面的,也可能是负面的,夜间灯光指数仅反映了正面结果的一部分,负面结果比如空气污染则难以反映,故还需要考虑其他人文指标。
2.2.6 空气质量指数 京津冀地区空气污染严重已成为共识[45],2014年全国空气污染最严重的前10个城市中京津冀城市就占据8个,2015年仍然持续该况。PM2.5和PM10等大气污染物进入人体,可引发呼吸道疾病、肺癌和心脏病,甚至对大脑神经、肝脏和肾脏等造成损害,直接影响人体生命安全[46-47],是反映人居环境的一个重要指标,故选择之。又由于空气污染多为化石燃料燃烧产生[48-49],是人类活动的结果,故属于人文要素指标。本文采用中国环保部使用的空气质量指数AQI（Air Quality Index）定量描述空气污染状况,该指数是在1999年美国环保署（Environmental Protection Agency, EPA）空气质量指数[50]基础上,由Mayer等改进得到,采用多种污染物浓度等级较大者作为空气质量指数[51]。该指数越大,表明空气污染越严重,人居环境质量越差,其计算公式为：
式中：AQI为空气质量指数;IAQIi为污染物i的空气质量分指数;Ci为污染物i的浓度;Cup、Clow分别为Ci对应浓度区间的高阈值和低阈值;IAQIup、IAQIlow分别为Cup和Clow对应的空气质量分指数;n为污染物种类数。
中国环保部发布的AQI是根据6种污染物（PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3）计算而得,各污染物浓度区间划分参考《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》[52]。
2.2.7 交通通达指数 虽然夜间灯光指数可以反映区域人文环境正面效应,但由于区域交通是航空、铁路和公路等多种方式组成的综合交通运输系统,夜间灯光影像难以全面表征。然而交通通达度又是区域内一个十分重要的评价指标,支撑着城市与城市之间人员、物质和信息等的交换和流动,使区域内部形成一个网状联通结构,影响居民出行便利程度,是人居环境质量评价不可或缺的因子,故本文构建了交通通达指数。本文比较交通通达指数的多种算法[53-57],采用时间成本加权距离计算,这是由于不同地表类型具有不同的通勤方式和出行速度,所以用时间成本加权距离更符合实际。时间成本加权距离关键在于权重的设定,参考文献[56],将地表类型分为陆地、道路和水域,道路又分为高速公路、国道、省道、县道、水路轮渡,设定时间成本值的参考为平均出行1 km大约所需要的分钟数,公式为：
式中：cost为时间成本;V为各类空间对象的设定速度。
参考相关文献[56-57]设定各类空间对象的速度,计算出各自的时间成本,利用ArcGIS软件的cost distance工具分别计算每个栅格到机场、火车站和长途汽车站点的时间成本加权距离,并进行极差标准化处理。然后根据2010年三种交通设施对应的民航、铁路、公路客货运量平均百分比确定权重。最后加权求和得到交通通达指数。
2.3 人居环境质量评价单因子指数权重
基于栅格的人居环境质量评价多采用人居环境各因子与人口数量的相关系数作为各因子权重[16-17]。此外,熵权法、专家打分法、层次分析法、因子分析法、主成分分析法和均方差法等也用来确定人居环境各因子权重[14, 19-20, 53-54]。本文综合考虑各方法的优缺点,选择层次分析法和专家打分法相结合确定权重,专家打分法充分利用了专家经验，层次分析法较好地克服了专家打分法的主观随机性，故该方法结合主观和客观，克服了单一法确定权重的缺陷，可信度较高表1。Tab. 1
表1
表1京津冀地区人居环境质量各单因子指数权重
Tab. 1Weights of human settlements indexesin Beijing-Tianjin-Hebei region
| 评价要素 | 单因子指数 | 单要素权重 | 综合权重 |
|---|---|---|---|
| 自然要素 | 地形起伏度 | 0.287 | 0.144 |
| 气候指数 | 0.329 | 0.165 | |
| 水文指数 | 0.177 | 0.089 | |
| 植被指数 | 0.206 | 0.103 | |
| 人文要素 | 夜间灯光指数 | 0.411 | 0.206 |
| 空气质量指数 | 0.328 | 0.164 | |
| 交通通达指数 | 0.261 | 0.131 |
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2.4 人居环境质量综合指数
对各单因子指数进行极差标准化处理,根据层次分析法和专家打分法确定的权重,分别计算人居环境自然要素指数、人文要素指数和人居环境质量综合指数,计算公式为：式中：NEIi为第i个栅格的自然要素指数;α'、β'、χ'、δ'分别为地形起伏度、气候指数、水文指数和植被覆盖指数的单要素权重;NRAi、NCIi、NHIi、NEVIi分别为第i个栅格标准化后的地形起伏度、气候指数、水文指数、植被覆盖指数;HmEIi为第i个栅格的人文要素指数;ε'、θ'、φ'分别为夜间灯光指数、空气质量指数和交通通达度的单要素权重;NNLIi、NAQIi、NTADi分别为第i个栅格标准化后的夜间灯光指数、空气质量指数和交通通达指数;HSCIi为第i个栅格的人居环境质量综合指数;α、β、χ、δ、ε、θ、φ分别为人居环境各单因子指数的综合权重。
3 研究区域与数据
3.1 研究区域
京津冀地区位于113°04'E~119°53'E、36°01'N~42°37'N之间,地处中国华北地区,东临渤海、西为太行山地,北为燕山山地,燕山以北为张北高原,其余为河北平原,属暖温带季风气候。该地区包括北京、天津两个直辖市,张家口、承德、秦皇岛、唐山、廊坊、保定、石家庄、沧州、衡水、邢台和邯郸11个地级市（图2）。2014年北京市、天津市和河北省城市化率分别达到86.4%、82.3%和49.3%[58],是中国快速城市化地区,同时,频发的霾污染是目前京津冀地区最严重的环境问题[45],故综合评价该地区人居环境质量意义重大。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2研究区域行政区划
-->Fig. 2Administrative division of the study area
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3.2 数据来源与处理
地形起伏度从DEM数据中计算得到,DEM数据来自中国科学院计算机网络信息中心,采用SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）90 m分辨率地形产品数据,利用ArcGIS软件的Focal Statistical功能计算得到。气温、相对湿度、风速、日照时数和降水量采用京津冀地区及其周围36个气象站点1981-2010年累年平均值数据,气象站点数据来自国家气象信息中心,利用ArcGIS软件的普通克里格插值法处理数据。增强型植被指数EVI采用2010年4-10月中国250 m EVI月合成产品（TERRA星）MODEV1M,空间分辨率为0.0059°,来自中国科学院计算机网络信息中心,在ArcGIS软件中进行裁剪、栅格计算、重采样等处理。夜间灯光指数采用2010年DMSP/OLS夜间稳定灯光数据（F182010.v4c_web.stable_ lights. avg_vis）,来自美国国家环境信息中心（National Centers for Environmental Information, NCEI）,空间分辨率为0.00833°。在ArcGIS软件中进行裁剪、重采样、标准化处理等操作。空气质量指数采用2014年全国190个地级市的空气质量监测数据,来自国家环保部数据中心,利用ArcGIS软件的普通克里格插值功能处理;2010年京津冀地区公路、铁路、民航客货运量来自2011年《中国统计年鉴》[59]、《北京统计年鉴》[60]、《天津统计年鉴》[61]以及《河北经济年鉴》[62],在ArcGIS软件中进行成本加权距离计算和栅格计算等处理;2010年京津冀地区人口空间分布数据来自中国科学院资源环境科学数据中心。所有栅格数据空间分辨率统一为1 km×1 km,坐标系统统一为克拉克椭球体横轴墨卡托投影。4 结果分析
4.1 京津冀地区人居环境自然要素空间分异规律
4.1.1 自然单因子指数空间分异规律 图3显示了2010年京津冀地区人居环境4个自然单因子指数的空间分布。北部和西部地形起伏度明显高于南部和东部,这是由于北部和西部为太行山脉,地形起伏度较高。各市地形起伏度平均值显示,承德和北京地形起伏度最大,分别达到224 m和186 m;沧州和衡水地形起伏度最小,分别仅为7.605 m和7.672 m。气候指数与地形起伏度空间分布相似,东部和南部平原优于北部和西部山地。各市气候指数平均值显示,天津和沧州气候指数最高,分别达到0.882和0.880;张家口和承德最小,分别仅为0.431和0.498。水文指数在东北部最高,其次为南部平原,最小的为西北部。其中,唐山市水文指数最高,达到0.818,张家口最小,仅为0.308。植被覆盖指数在西北部较大,东北部较小,南部平原中等。其中,张家口植被覆盖指数最大,为0.750,承德植被覆盖指数最小,仅为0.559。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图32010年京津冀地区人居环境自然单因子指数空间分布
-->Fig. 3Spatial distribution of natural indexes in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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4.1.2 自然要素综合指数空间分异规律 综合4个自然单因子指数,自然要素综合指数空间分布（图4）显示,2010年京津冀地区人居环境自然要素指数呈现由东南向西北递减的规律。其中,紧邻渤海的天津市和沧州市自然环境最好,其自然要素指数均为0.853;唐山和廊坊紧随其后,其值分别达到0.842和0.833;最差的为张家口和承德,其值分别为0.563和0.583。京津冀人居自然环境受距渤海距离和太行山脉的影响较为明显,距渤海距离越近自然环境越好,太行山脉东侧明显优于西侧。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42010年京津冀地区人居环境自然要素综合指数空间分布
-->Fig. 4Spatial distribution of natural composite index in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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4.2 京津冀地区人居环境人文要素空间分异规律
4.2.1 人文单因子指数空间分异规律 图5显示了2010年京津冀地区人居环境人文单因子指数空间分布。夜间灯光指数空间差异明显,城市地区明显偏大,非城市地区则较小,呈现由城市地区到非城市地区依次递减的圈层结构。并且地级市夜间灯光指数明显高于县级市和县城,表现出与行政级别一致的层级结构。各市夜间灯光指数平均值显示,天津市夜间灯光指数最大,其值为29.112;承德市最小,仅为2.075。空气质量指数空间分异规律明显,由北向南依次增大。其中,最大值出现在邢台市,为143.364;最小值为张家口,仅为96.192。交通通达指数整体较高,空间差异较小,南部比北部地区稍大。其中,天津市平均交通通达指数最大,达到0.922;承德市最小,仅为0.773。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图52010年京津冀地区人居环境人文单因子指数空间分布
-->Fig. 5Spatial distribution of human indexes in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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4.2.2 人文要素综合指数空间分异规律 综合3个人文单因子指数,图6显示了2010年京津冀地区人居环境人文要素综合指数空间分布。人文要素综合指数空间分布规律同时具有3个人文单因子指数空间分布规律的特点,城市地区明显优于非城市地区,表现出由城市地区到非城市地区依次递减的圈层结构;同时,各地级市明显优于县级市及县城,县级市及县城又明显优于农村地区,表现出与行政级别相一致的层级结构,这是受到夜间灯光指数空间分布规律的影响。此外,南部地区整体劣于北部,这是南部地区空气质量较差导致。各市人文要素综合指数平均值显示,北京市最高,达到0.553;其次为天津市,为0.546;最小的为衡水市,仅为0.319。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图62010年京津冀地区人居环境人文要素综合指数空间分布
-->Fig. 6Spatial distribution of human composite index in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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4.3 京津冀地区人居环境质量综合指数空间分异规律
图7为2010年京津冀地区人居环境质量综合指数空间分布图,其综合了自然要素指数和人文要素指数。2010年京津冀地区人居环境质量综合指数空间分异明显,既表现出自然要素指数由东南向西北依次递减规律,又表现出人文要素指数城市地区优于非城市地区,城市地区向非城市地区依次递减的圈层结构以及高级别行政区优于低级别行政区的层级结构。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图72010年京津冀地区人居环境质量综合指数空间分布
-->Fig. 7Spatial distribution of human settlements quality composite index in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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具体来看,以太行山为界,太行山东侧人居环境质量综合指数整体优于西侧,这主要是自然要素,尤其是地形和气候因子决定的。太行山东侧地势平坦,气候适宜;西侧地形起伏较大,气候条件劣于东侧,故整体来看,太行山东侧优于西侧。同时,受夜间灯光指数影响,城市地区明显优于非城市地区。2010年各市人居环境质量综合指数平均值（表2）显示,天津和唐山HSCI最大,分别达到0.699和0.687;紧随其后的是廊坊（0.655）和北京（0.642）;最小的为张家口和承德,分别仅为0.527和0.529。
Tab. 2
表2
表22010年京津冀地区各市人居环境质量综合指数平均值
Tab. 2Human settlements quality composite index of each city in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
| 市名 | 人居环境质量综合指数 |
|---|---|
| 秦皇岛 | 0.636 |
| 唐山 | 0.687 |
| 承德 | 0.529 |
| 天津 | 0.699 |
| 廊坊 | 0.655 |
| 张家口 | 0.527 |
| 保定 | 0.550 |
| 石家庄 | 0.562 |
| 衡水 | 0.563 |
| 沧州 | 0.618 |
| 邢台 | 0.555 |
| 邯郸 | 0.592 |
| 北京 | 0.642 |
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4.4 京津冀地区人居环境质量与人口分布相关性
4.4.1 人居环境各单因子与人口分布相关性 人居环境质量综合评价结果可以解释人口分布特征。图8为2010年京津冀地区人口空间分布,其与人居环境质量综合指数空间分布有相似之处,大体上表现为城市地区人口密度大于非城市地区,太行山东侧人口密度大于西侧。2010年京津冀地区人居环境各单因子指数与人口密度的相关系数（表3）显示地形起伏度与人口分布呈负相关,其他指数与人口分布均呈正相关。其中,夜间灯光指数与人口分布相关性最大,相关系数达到0.182;其次为空气质量指数,为0.162;最小的为水文指数,仅为0.075。可见人口分布也受到人居环境单因子指数影响,呈现与人居环境质量综合指数相似的空间分布格局。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图82010年京津冀地区人口密度分布
-->Fig. 8Spatial distribution of population density in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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Tab. 3
表3
表32010年京津冀地区人居环境各单因子与人口密度相关系数
Tab. 3Correlation coefficient between human settlements indexes and population density in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
| 单因子指数 | 相关系数 |
|---|---|
| 地形起伏度 | -0.103** |
| 气候指数 | 0.119** |
| 水文指数 | 0.075** |
| 植被指数 | 0.107** |
| 夜间灯光指数 | 0.182** |
| 空气质量指数 | 0.162** |
| 交通通达度 | 0.083** |
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4.4.2 人居环境质量综合指数与人口分布相关性 虽然人口分布与人居环境质量综合指数空间分布相似,但二者并非完全一致。为了更精确地反映人口与人居环境质量的一致性和差异性,本文以人居环境质量综合指数为横坐标,绘制了人口累积百分比和土地面积累积百分比曲线（图9）。人口与土地面积累积百分比均呈“S”型曲线,趋势相似,但并非完全重合。当HSCI在0.4~0.5时,人口累积百分比大于土地累积百分比,此时,土地为过饱和状态,聚集了约20%的人口;当HSCI为0.5~0.8时,人口累积百分比小于土地累积百分比,此时,土地为未饱和状态,聚集了约75%的人口;当HSCI为0.8~0.9时,人口累积百分比与土地累积百分比几乎相等,此时,土地处于恰好饱和状态,聚集了约5%的人口。两曲线间距较小说明虽然有土地处于未饱和和过饱和状态,但其程度较小,说明2010年京津冀地区人口分布与人居环境质量分布基本协调。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图92010年京津冀地区人口累积百分比与土地面积累积百分比曲线
-->Fig. 9Land and population cumulative percentage curves in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2010
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此外,某区间的人口累积曲线斜率反映处于该区间的人口数量。当HSCI为0.56时,斜率最大,说明人居环境质量为0.56的土地上人口分布最密集。随着距0.56值越远,斜率越小,人口分布越少,呈正态分布规律,说明京津冀地区人口并非在人居环境最好的地方分布最多,而是在人居环境中等水平的地方分布最多。整体来看, HSCI大于0.6的土地约占35%,聚集了约40%的人口;HSCI小于0.6的土地约占65%,聚集了约60%的人口,说明京津冀地区人口与人居环境质量分布较为协调,充分利用了高人居环境质量的土地。
5 结论
本文以京津冀地区为例,结合4个自然单因子指数（地形起伏度、气候指数、水文指数和植被覆盖指数）构建了人居自然要素指数,结合3个人文单因子指数（夜间灯光指数、空气质量指数、交通通达指数）构建了人居人文要素指数,综合自然要素指数和人文要素指数构建了人居环境质量综合指数。据此分析了2010年京津冀地区人居自然环境、人文环境以及综合环境的空间分异规律,探讨了京津冀地区人口分布与人居环境质量的相关性。主要结论为：（1）受太行山脉影响,2010年京津冀地区南部和东部地形和气候条件明显优于北部和西部;水文条件在东北部最好,西北部最差;相反,植被覆盖条件在东北部最差,西北部最好。总体来看,人居自然环境受距渤海距离和太行山脉的影响较为明显,距渤海距离越近自然环境越好,太行山脉东侧明显优于西侧,最终呈现由东南向西北递减的空间分异规律。其中,紧邻渤海的天津市和沧州市自然环境最好,太行山西侧的张家口市和承德市最差。
（2）夜间灯光指数在城市地区较大,非城市地区较小;空气质量指数由北向南依次增大,最大值出现在邢台市;交通通达指数整体较高,空间差异较小,南部比北部地区稍大。总体来看,人居人文环境在城市地区优于非城市地区,并表现出与行政级别相一致的层级结构。同时,由于南部地区空气质量较差,导致南部地区整体劣于北部。各市人文要素指数平均值显示,北京市最优,其次为天津市,衡水市最差。
（3）人居环境质量综合指数综合了自然和人文要素指数,既表现出自然要素指数由东南向西北依次递减的规律,又表现出人文要素指数城市地区向非城市地区依次递减的圈层结构,以及高级别行政区优于低级别行政区的层级结构。各市人居环境质量综合指数平均值显示,天津市和唐山市人居环境质量最优,其次为廊坊市和北京市,张家口市和承德市最差。
（4）人口分布呈现与人居环境质量综合指数相似的空间分布规律,其中,夜间灯光指数与人口分布相关系数最大。人口累积曲线斜率显示京津冀地区人口并非在人居环境最好的地方分布最多,而是在人居环境中等水平的地方分布最多,二者呈正态分布规律。整体来看,人居环境质量综合指数大于0.6的土地约占35%,聚集了约40%的人口,说明京津冀地区充分利用了高人居环境质量的土地,人口与人居环境质量分布较为协调。
致谢：感谢中国科学院地理资源所封志明研究员、杨艳昭研究员和李佳洺博士对论文提出的宝贵建议,感谢谈明洪副研究员提供气象数据,感谢余建辉副研究员和蒋海兵博士后提供交通数据！
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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| [3] | 基于北京数字城市要素平台的空间集成数据和问卷调查数据,将居住环境的客观指标和居民主观评价相结合,以北京为典型案例,首先运用因子生态分析等方法识别出居住环境类型区,然后采用以居民个体感受作为依据的价值化评价方法,明确不同居住环境类型区的问题,最后总结北京城市居住环境类型的空间格局。研究发现,北京城区可分为内城异质性居住区、内城同质性居住区、近郊职住混合区、近郊高密度居住区、远郊职住混合区和远郊低可达性居住区等六类居住环境类型区,其空间结构同时体现了同心圆、扇形和多核心等特征。居民对不同居住环境类型区的评价存在显著差异,整体上从内城到郊区满意度逐级降低。最后提出改善北京居住环境的建议。 基于北京数字城市要素平台的空间集成数据和问卷调查数据,将居住环境的客观指标和居民主观评价相结合,以北京为典型案例,首先运用因子生态分析等方法识别出居住环境类型区,然后采用以居民个体感受作为依据的价值化评价方法,明确不同居住环境类型区的问题,最后总结北京城市居住环境类型的空间格局。研究发现,北京城区可分为内城异质性居住区、内城同质性居住区、近郊职住混合区、近郊高密度居住区、远郊职住混合区和远郊低可达性居住区等六类居住环境类型区,其空间结构同时体现了同心圆、扇形和多核心等特征。居民对不同居住环境类型区的评价存在显著差异,整体上从内城到郊区满意度逐级降低。最后提出改善北京居住环境的建议。 |
| [4] | . 2004年把"宜居城市"作 为城市定位,引发了"宜居城市"研究和排名的热潮.在城市区域化发展的趋势下,城市不再孤立存在,社会、生态、交通等城市问题也开始呈现区域化态势;面对 城市居民多样化的需求,单个城市往往无法实现真正意义的"宜居".在这一背景下,尝试从区域的视角进行"宜居"探讨,提出了"宜居区域"的要素系统,并尝 试构建"宜居区域"的思想体系. . 2004年把"宜居城市"作 为城市定位,引发了"宜居城市"研究和排名的热潮.在城市区域化发展的趋势下,城市不再孤立存在,社会、生态、交通等城市问题也开始呈现区域化态势;面对 城市居民多样化的需求,单个城市往往无法实现真正意义的"宜居".在这一背景下,尝试从区域的视角进行"宜居"探讨,提出了"宜居区域"的要素系统,并尝 试构建"宜居区域"的思想体系. |
| [5] | This paper reviews, using documentary evidence, the way in which gender equality and women's empowerment was considered in the 2009 Global Report on Human Settlement (GRHS), Planning Sustainable Cities. Given the UN commitment to mainstreaming as a strategy and what we know about how planning impacts on women, expectations were high. The review concludes that gender failed to be effectively mainstreamed into the 2009 GRHS Planning Sustainable Cities. Since the decade of women in 1976-1985 it would seem that only limited progress has been made to improve the position of women relative to men when it comes to the pan global GRHS. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved. |
| [6] | Reduction of greenhouse gases (GHG) emissions throughout the building lifecycle and climate vulnerability have recently become important environmental concerns in the development of low income housing. To address these concerns, several sustainability assessment tools have been developed to evaluate new development at urban scale. To evaluate the effectiveness of such tools in addressing greenhouse gas emission reduction and disaster resilience for low income housing schemes, five rating tools that are widely applied for assessing environmental sustainability of urban projects, namely, BREEAM-Community, LEED-ND, CASBEE-UD, SBTool2012, and GBI for Township, were reviewed. The analysis shows that both issues are addressed in the five rating tools for urban development, however aspects of disaster resilience are considered less and not comprehensive. Improvements to GHG emission reduction and disaster resilience, assessment methods, financial consideration, and assessment purposes have been suggested. These improvements can contribute to the development of low income settlements that emit low emissions and are resilient to natural disasters. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved. |
| [7] | This article analyses sanitation markets in the informal settlements of three case study cities, namely Kigali (Rwanda), Kampala (Uganda) and Kisumu (Kenya), to identify how sanitation markets in East Africa can be made to function more effectively. It is based on a mixed method approach where 1794 households from Kigali, 1666 households from Kampala and 1927 households from Kisumu were surveyed. This was complemented by qualitative research involving 83 focus group discussions, 99 interviews and 3 deliberative forums. Findings reveal similarities and strong differences between the cities in terms of sanitation markets. While construction and emptying services are more available in Kampala and to lesser extent in Kisumu, organic solutions are mostly available in Kigali. However, the purchase of products and services is generally low. One of the reasons is that households are provided with products they do not want to buy. The sanitation intervention should be focused on the households rather than the suppliers of sanitary products. This involves understanding consumers' needs, desires, habits and the circumstances required for a facility to be acceptable and meet the needs of users rather than what fits the supplier. |
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| [9] | The relationship between informality and vulnerability, common in Latin American communities, is analyzed using data from two medium-sized cities in the Chilean urban system as case studies: Iquique, located in the northern desert zone of the country, and Puerto Montt, located in the rainy south. Informal settlements, or ‘(literally meaning campsites in Chile), within these cities were studied and analyzed. The results revealed that while these originally illegalhave gradually been absorbed by urban sprawl and have reached internal consolidation, they continue to maintain their conditions of precariousness and social vulnerability.Thesettlements are frequently located in areas exposed to natural hazards. They have also been subject to institutional backwardness, or a lack of oversight, with little to no attention being paid to risk reduction. In Iquique, thelocated in the northern zone of the city are highly exposed to seismic threats and landslides. They are also close to the port and the tax free zone (ZOFRI). In the case of Puerto Montt, the most vulnerable areas of theare the coastline areas to the west and east of the city, which are subject to landslides and flooding.Thesettlements constitute real vulnerabilityfor their residents, as they are high risk zones within the cities, characterized by high levels of precariousness. In general, they have not been considered in the urban improvement measures, even though they have been part of each city’s main urban area for several decades now. |
| [10] | For nearly one decade, the German political and research-agenda has been to a large extent determined by the ongoing question of how to limit the expansion of settlement areas around cities in order to preserve natural resources, make settlement growth more sustainable and to strengthen the re-use of existing inner-urban areas (see a.o. Kotter et al. 2009a, 2010; Schetke et al. 2009, 2010b). What is already under discussion within the international literature are the recommendations of the German Council for Sustainability to quantitatively reduce the daily greenfield consumption from the current rate of over 100 ha per day to a rate of 30 ha per day in 2020 and to bring urban infill development up to a ratio of 3:1 with greenfield development (German Council for Sustainability, 2004).). This paper addresses the added value beyond those abstract political targets and presents an innovative, multi-criteria assessment (MCA) of greenfield and infill sites to evaluate their sustainability and resource efficiency. MCA development and its incorporation into a Decision Support System (DSS) were accomplished by utilising a stakeholder-driven approach. The resulting tool can be applied in preparing and revising land-use plans. The paper presents the concept and the development process of the MCA-DSS. Test runs with planners prove that the evaluation of potential housing sites using individually weighted environmental indicators helps to identify those strategies of housing development that accord most closely with sustainability goals. The tests further show that the development of greenfield sites generally exhibits less sustainability than that of infill sites. (C) 2011 Elsevier Inc. All rights reserved. |
| [11] | A method for quality assessment of the Global Human Settlement Layer scenes against reference data is presented. It relies on two settlement metrics; the local average and gradient functions that quantify the notions of settlement density and flexible settlement limits respectively. They are both utilized as generalization functions for increasing the level of abstraction of the sets under comparison. Generalization compensates for inaccuracies of the automatic target extraction method and can be computed at multiple scales. The comparison between the target built-up layers and the reference data employs an ordered multi-scale, linear regression computing the goodness of fit measure R 2 R 2 mathContainer Loading Mathjax . An optimized assessment procedure is investigated in a pilot study and is further employed in a big data exercise. A newly introduced quality metric returns the agreement between automatically extracted built-up from a set of 13605 scenes and the MODIS 500 urban layer, that was found too be as high as 91% for selected sensors. A final experiment attempts a performance increase at lower scales by correlating the target layer with automatically selected training subsets. At 50聽m the adjusted R 2 R 2 mathContainer Loading Mathjax increases by 3% with a mean squared error improvement of 2% compared to the performance achieved without statistical learning. The experiment suggests that the GHSL assessment at a global scale can be carried out based on limited high resolution reference data of minimal spatial coverage. |
| [12] | <p>首先选取服务设施、自然环境、交通状况、区位条件等因子作为北京市城市内部居住环境区位优势度的评价要素;然后构建评价模型,对北京市不同区域居住环境进行区位优势度评价,并分析其空间特征;进一步又研究了居住环境区位优势度与住宅价格的空间关系,以及与居民居住区位选择行为的关系;最后得出结论为,居住环境区位优势度空间变化趋势与商品房价格的空间分异以及居民居住区位选择的空间偏好具有相似性,即居住环境区位优势度高的地区商品房价格也相对较高,也是居民居住空间偏好地区。</p> . <p>首先选取服务设施、自然环境、交通状况、区位条件等因子作为北京市城市内部居住环境区位优势度的评价要素;然后构建评价模型,对北京市不同区域居住环境进行区位优势度评价,并分析其空间特征;进一步又研究了居住环境区位优势度与住宅价格的空间关系,以及与居民居住区位选择行为的关系;最后得出结论为,居住环境区位优势度空间变化趋势与商品房价格的空间分异以及居民居住区位选择的空间偏好具有相似性,即居住环境区位优势度高的地区商品房价格也相对较高,也是居民居住空间偏好地区。</p> |
| [13] | 在新型城镇化背景下,宜居性已成为当前城市发展研究的热点.基于问卷调查、ArcGIS空间分析方法及聚类分析法,选取设施完善度、出行便捷度、居住安全度、环境健康度、景观优美度和居民归属感6个一级指标和27个分指标,建立城市宜居性综合评价模型.在此基础上,以兰州市主城区内的48个街道和1个高新技术开发区为研究对象,从市区层面、分区层面和片区层面3个空间尺度,对兰州市宜居性进行了系统评价,以期为兰州城市建设提供参考.结果表明:兰州市宜居性总体水平不高,市区层面上受河流山体的提升作用,宜居性整体呈带状分布;分区层面上东西部差异明显.其中,城关区宜居性最好,七里河最差;片区层面受城市空间结构的影响,呈"多中心"分布格局. . 在新型城镇化背景下,宜居性已成为当前城市发展研究的热点.基于问卷调查、ArcGIS空间分析方法及聚类分析法,选取设施完善度、出行便捷度、居住安全度、环境健康度、景观优美度和居民归属感6个一级指标和27个分指标,建立城市宜居性综合评价模型.在此基础上,以兰州市主城区内的48个街道和1个高新技术开发区为研究对象,从市区层面、分区层面和片区层面3个空间尺度,对兰州市宜居性进行了系统评价,以期为兰州城市建设提供参考.结果表明:兰州市宜居性总体水平不高,市区层面上受河流山体的提升作用,宜居性整体呈带状分布;分区层面上东西部差异明显.其中,城关区宜居性最好,七里河最差;片区层面受城市空间结构的影响,呈"多中心"分布格局. |
| [14] | <p>城市人居环境已成为推动城市化发展进程,衡量城市化发展水平的重要因素。以社会经济环境、居住环境、基础设施和公共服务环境、生态环境4 个一级指标,28 个二级指标构建了城市人居环境质量综合评价指标体系,运用熵值法对中国286 个地级以上城市在2000 年、2003 年、2006 年和2009 年4 个时间断面的人居环境质量特征和时空差异变化进行了分析。结果表明：中国城市人居环境质量整体在逐步提高,城市之间人居环境质量得分差值缩小,各城市排名基本保持在一定范围;城市人居环境质量级别差异明显;城市人居环境质量时空差异显著,呈现出与经济发展水平相似的从东部到中、西部依次递减的地带性空间分布特征以及南高北低的分布状况,且各地区城市级别分布不均衡;人居环境质量水平较高的城市呈“团”状分布,与国家“十二五”规划纲要中城市化战略格局基本吻合;城市人居环境质量与城市规模无对应关系。</p> . <p>城市人居环境已成为推动城市化发展进程,衡量城市化发展水平的重要因素。以社会经济环境、居住环境、基础设施和公共服务环境、生态环境4 个一级指标,28 个二级指标构建了城市人居环境质量综合评价指标体系,运用熵值法对中国286 个地级以上城市在2000 年、2003 年、2006 年和2009 年4 个时间断面的人居环境质量特征和时空差异变化进行了分析。结果表明：中国城市人居环境质量整体在逐步提高,城市之间人居环境质量得分差值缩小,各城市排名基本保持在一定范围;城市人居环境质量级别差异明显;城市人居环境质量时空差异显著,呈现出与经济发展水平相似的从东部到中、西部依次递减的地带性空间分布特征以及南高北低的分布状况,且各地区城市级别分布不均衡;人居环境质量水平较高的城市呈“团”状分布,与国家“十二五”规划纲要中城市化战略格局基本吻合;城市人居环境质量与城市规模无对应关系。</p> |
| [15] | 在构建人居环境支撑条件评价体系基础上,采用均方差赋权法对全国286个地级以上城市人居环境支撑条件进行综合评价,并结合空间计量方法进一步探讨人居环境支撑条件对城市化水平的影响效应。结果显示:我国城市人居环境支撑条件整体不高;人居环境支撑条件空间差异显著,呈现出东部、中部、东北、西部依次递减的区域性特征;人居环境支撑条件子系统亦存在空间不均衡与发展不同步现象,且生态环境、居住条件、社会经济与公共服务设施支撑条件依次降低;人居环境支撑条件与城市化水平存在对应关系与部分错位现象。空间计量分析验证人居环境支撑条件对城市化水平具有显著的促进作用,但普通OLS回归却低估人居环境支撑条件对城市化水平的带动能力。 . 在构建人居环境支撑条件评价体系基础上,采用均方差赋权法对全国286个地级以上城市人居环境支撑条件进行综合评价,并结合空间计量方法进一步探讨人居环境支撑条件对城市化水平的影响效应。结果显示:我国城市人居环境支撑条件整体不高;人居环境支撑条件空间差异显著,呈现出东部、中部、东北、西部依次递减的区域性特征;人居环境支撑条件子系统亦存在空间不均衡与发展不同步现象,且生态环境、居住条件、社会经济与公共服务设施支撑条件依次降低;人居环境支撑条件与城市化水平存在对应关系与部分错位现象。空间计量分析验证人居环境支撑条件对城市化水平具有显著的促进作用,但普通OLS回归却低估人居环境支撑条件对城市化水平的带动能力。 |
| [16] | <p>以1km×1km 栅格为基本单元， 选取地形、气候、水文、植被等自然因子， 构建了基 于人居环境指数的中国人居环境自然适宜性评价模型， 运用GIS 技术， 定量评价了中国不同 地区的人居环境自然适宜性， 揭示了中国人居环境的自然格局与地域特征。研究表明： 中国 人居环境指数整体呈现由东南沿海向西北内陆递减的趋势； 人居环境指数与人口密度显著相 关， 二者的对数曲线拟合度R<sup>2</sup> 值高达0.87， 人居环境指数可以综合反映区域人居环境的自然 适宜程度。中国人居环境自然适宜性评价结果显示， 中国人居环境适宜地区430.47×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup> ， 接近国土面积的45%， 相应人口占全国的96.56%， 其中3/4 以上的人口集聚在约占1/4 人居 环境高度适宜和比较适宜地区； 中国人居环境临界适宜地区225.11×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup> ， 占国土面积的 23.45%， 相应人口4112 万， 占全国的3.24%， 人口密度每平方公里18 人， 是中国人居环境 适宜与否的过渡地区； 中国人居环境不适宜地区304.42×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>， 人口249 万， 不到全国的 0.2%， 人口密度每平方公里不足1 人， 大片地区沦为“无人区”。</p> . <p>以1km×1km 栅格为基本单元， 选取地形、气候、水文、植被等自然因子， 构建了基 于人居环境指数的中国人居环境自然适宜性评价模型， 运用GIS 技术， 定量评价了中国不同 地区的人居环境自然适宜性， 揭示了中国人居环境的自然格局与地域特征。研究表明： 中国 人居环境指数整体呈现由东南沿海向西北内陆递减的趋势； 人居环境指数与人口密度显著相 关， 二者的对数曲线拟合度R<sup>2</sup> 值高达0.87， 人居环境指数可以综合反映区域人居环境的自然 适宜程度。中国人居环境自然适宜性评价结果显示， 中国人居环境适宜地区430.47×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup> ， 接近国土面积的45%， 相应人口占全国的96.56%， 其中3/4 以上的人口集聚在约占1/4 人居 环境高度适宜和比较适宜地区； 中国人居环境临界适宜地区225.11×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup> ， 占国土面积的 23.45%， 相应人口4112 万， 占全国的3.24%， 人口密度每平方公里18 人， 是中国人居环境 适宜与否的过渡地区； 中国人居环境不适宜地区304.42×10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>， 人口249 万， 不到全国的 0.2%， 人口密度每平方公里不足1 人， 大片地区沦为“无人区”。</p> |
| [17] | <p>人居环境中的自然基础和生态背景, 不仅直接关系到人的身心健康和生活质量,而且影 响人类发展水平与社会进步。科学度量人居环境自然适宜性空间格局, 对于界定主体功能区、 引导人口合理分布与流动, 促进人口与资源环境协调发展具有重要意义。运用GIS 技术, 采 用综合指数法, 基于陕西省96 个气象站点1966-2005 年气象数据、1990-2007 年逐月NDVI 和Landsat TM 影像、1:25 万DEM、2000 年陕西省人口详查数据、2006 人口数据以及其他相 关资料, 以100 m×100 m 栅格单元构建并直观展现了陕西省人居环境自然适宜程度空间格 局, 在此基础上, 剖析了各区的适宜性和限制性因子。结果表明： 陕西省的人居环境指数介 于18.55~88.97 之间；从西北向东南、从山地、高原向平原、河谷人居自然适宜程度递增。一 般适宜区面积最广, 占陕西省总面积的63.28%；比较适宜地区居次, 占26.11%；临界适宜 区占10.26%；高度适宜区面积最小, 仅占0.35%。陕西省总人口的68.92%分布在占全省面积 26.46%的高度适宜区和比较适宜区。地表水资源和地形起伏度是引起省内人居环境自然适宜 性分异的主要因子。实证分析表明该测评结果比较客观地反映了陕西省人居的自然生态背景。</p> . <p>人居环境中的自然基础和生态背景, 不仅直接关系到人的身心健康和生活质量,而且影 响人类发展水平与社会进步。科学度量人居环境自然适宜性空间格局, 对于界定主体功能区、 引导人口合理分布与流动, 促进人口与资源环境协调发展具有重要意义。运用GIS 技术, 采 用综合指数法, 基于陕西省96 个气象站点1966-2005 年气象数据、1990-2007 年逐月NDVI 和Landsat TM 影像、1:25 万DEM、2000 年陕西省人口详查数据、2006 人口数据以及其他相 关资料, 以100 m×100 m 栅格单元构建并直观展现了陕西省人居环境自然适宜程度空间格 局, 在此基础上, 剖析了各区的适宜性和限制性因子。结果表明： 陕西省的人居环境指数介 于18.55~88.97 之间；从西北向东南、从山地、高原向平原、河谷人居自然适宜程度递增。一 般适宜区面积最广, 占陕西省总面积的63.28%；比较适宜地区居次, 占26.11%；临界适宜 区占10.26%；高度适宜区面积最小, 仅占0.35%。陕西省总人口的68.92%分布在占全省面积 26.46%的高度适宜区和比较适宜区。地表水资源和地形起伏度是引起省内人居环境自然适宜 性分异的主要因子。实证分析表明该测评结果比较客观地反映了陕西省人居的自然生态背景。</p> |
| [18] | <p>科学度量人居环境自然适宜性空间格局，对于界定主体功能区和人口发展功能区、引导人口合理分布与流动，促进人口与资源协调发展具有重要意义。运用GIS技术，建立包括地形起伏度、地被指数、水文指数和自然灾害危险度的万州区人居环境自然适宜程度空间格局。结果显示万州区的人居环境指数介于1642~8460。沿长江一带自然适宜程度最高，西北其次，东南部最差。比较适宜区面积最广，占万州区总面积的31%；一般适宜区居次，占2481%；临界适宜区占1892%；高度适宜区面积占1576%，不适宜地区面积最小，仅占95%。万州区总人口的7713%分布在一般适宜区及其以上的区域，相应面积占全区域的7158%，说明人居环境的自然适宜程度从根本上决定着万州区人口分布的地理格局。实证表明基于GIS技术的测评人居环境自然适宜性的空间格局，能引导人口有序流动和适度聚集，促进人口与经济社会、资源环境的协调和可持续发展提供科学依据和重要参考</p> . <p>科学度量人居环境自然适宜性空间格局，对于界定主体功能区和人口发展功能区、引导人口合理分布与流动，促进人口与资源协调发展具有重要意义。运用GIS技术，建立包括地形起伏度、地被指数、水文指数和自然灾害危险度的万州区人居环境自然适宜程度空间格局。结果显示万州区的人居环境指数介于1642~8460。沿长江一带自然适宜程度最高，西北其次，东南部最差。比较适宜区面积最广，占万州区总面积的31%；一般适宜区居次，占2481%；临界适宜区占1892%；高度适宜区面积占1576%，不适宜地区面积最小，仅占95%。万州区总人口的7713%分布在一般适宜区及其以上的区域，相应面积占全区域的7158%，说明人居环境的自然适宜程度从根本上决定着万州区人口分布的地理格局。实证表明基于GIS技术的测评人居环境自然适宜性的空间格局，能引导人口有序流动和适度聚集，促进人口与经济社会、资源环境的协调和可持续发展提供科学依据和重要参考</p> |
| [19] | <p>论文以干旱区内陆河石羊河流域为研究区,选取坡度、 坡向、 地形起伏度、 植被指数、 水文、 气候、 交通等因子作为评价指标,建立了人居环境指数(<em>HEI</em>),利用GIS的叠置分析、 缓冲区分析、 密度分析等空间分析技术对石羊河流域人居环境适宜性进行了定量综合评价分析。评价结果表明,石羊河流域人居环境指数介于17.13~84.32之间,整体分布格局为:从西南方向到东北方向适宜性依次降低,适宜、 较适宜居住区主要分布在中游和中下游地区,不适宜人类居住区占研究区面积的比例很大。石羊河流域人居环境适宜区主要以带状和斑块状分布在石羊河各支流周围,其他区域只有零星分布,与流域内居民点分布的空间格局相吻合。石羊河流域人居环境状况与人口密度呈对数关系,确定系数达到0.851 2,与经济发展水平呈现较明显的正相关性,人居环境评价值与单位面积GDP确定系数达到0.845 4,与道路网密度关系不显著,受道路制约程度较小。一些居民点分布在人居环境恶劣区域,一些村镇分布在靠近沙漠区域内,地形复杂,气候多变,水资源短缺,经济发展滞后,结合新农村建设规划和当地土地利用规划,这部分村落需要异地搬迁以便改善人居环境状况。</p> <p>论文以干旱区内陆河石羊河流域为研究区,选取坡度、 坡向、 地形起伏度、 植被指数、 水文、 气候、 交通等因子作为评价指标,建立了人居环境指数(<em>HEI</em>),利用GIS的叠置分析、 缓冲区分析、 密度分析等空间分析技术对石羊河流域人居环境适宜性进行了定量综合评价分析。评价结果表明,石羊河流域人居环境指数介于17.13~84.32之间,整体分布格局为:从西南方向到东北方向适宜性依次降低,适宜、 较适宜居住区主要分布在中游和中下游地区,不适宜人类居住区占研究区面积的比例很大。石羊河流域人居环境适宜区主要以带状和斑块状分布在石羊河各支流周围,其他区域只有零星分布,与流域内居民点分布的空间格局相吻合。石羊河流域人居环境状况与人口密度呈对数关系,确定系数达到0.851 2,与经济发展水平呈现较明显的正相关性,人居环境评价值与单位面积GDP确定系数达到0.845 4,与道路网密度关系不显著,受道路制约程度较小。一些居民点分布在人居环境恶劣区域,一些村镇分布在靠近沙漠区域内,地形复杂,气候多变,水资源短缺,经济发展滞后,结合新农村建设规划和当地土地利用规划,这部分村落需要异地搬迁以便改善人居环境状况。</p> |
| [20] | 借助GIS软件平台,以1km×1km栅格为基本单元,选取8个主要影响因子,定量评估湖南省人居环境适宜性并进行区域划分,进而探讨湖南省人居环境适宜性与人口分布的关系.研究表明:(1)湖南省人居环境适宜性指数区间为4.75～9.33之间,中值为7.04,总体适宜性较好.(2)从空间结构来看,湖南省人居环境适宜性指数具有明显的空间差异,即湘北洞庭湖带和湘中湘江带是湖南省人居环境高度适宜集聚区,湘西北、湘西南和湘东南边缘区是人居环境不适宜区.(3)根据适宜性聚类分析,湖南省人居环境高度适宜区的县市(州)有48个,一般适宜区的县市(州)有42个,不适宜区的县市(州)有11个.(4)湖南省人居环境适宜性与人口分布之间具有很强的相关性,曲线拟合度高达0.91.不同发展水平区域人居环境适宜性指数与人口密度相关性有较大差异. . 借助GIS软件平台,以1km×1km栅格为基本单元,选取8个主要影响因子,定量评估湖南省人居环境适宜性并进行区域划分,进而探讨湖南省人居环境适宜性与人口分布的关系.研究表明:(1)湖南省人居环境适宜性指数区间为4.75～9.33之间,中值为7.04,总体适宜性较好.(2)从空间结构来看,湖南省人居环境适宜性指数具有明显的空间差异,即湘北洞庭湖带和湘中湘江带是湖南省人居环境高度适宜集聚区,湘西北、湘西南和湘东南边缘区是人居环境不适宜区.(3)根据适宜性聚类分析,湖南省人居环境高度适宜区的县市(州)有48个,一般适宜区的县市(州)有42个,不适宜区的县市(州)有11个.(4)湖南省人居环境适宜性与人口分布之间具有很强的相关性,曲线拟合度高达0.91.不同发展水平区域人居环境适宜性指数与人口密度相关性有较大差异. |
| [21] | 在经济增长日益快速和区域差距不断扩大的中国，社会和谐发展受到了广泛关注。本文选择联合国开发计划署（UNDP）提出的人文发展指数作为评价和谐社会发展的主要依据，从全国、分省、分县3个空间尺度出发，深入探讨了中国人文社会发展态势及其空间格局。研究结果表明：①国家层面，中国人文发展指数2005年达到0.755，处于中等人文发展水平；②分省尺度，中国人文发展水平东部高西部低，地区差异明显，人均GDP的区域差异是导致中国分省差距的重要因素；③分县尺度，中国处于中等人文发展水平的土地和人口都在4/5以上，呈现“中间大、两头小”的纺锤分布，高低两极差异悬殊。 . 在经济增长日益快速和区域差距不断扩大的中国，社会和谐发展受到了广泛关注。本文选择联合国开发计划署（UNDP）提出的人文发展指数作为评价和谐社会发展的主要依据，从全国、分省、分县3个空间尺度出发，深入探讨了中国人文社会发展态势及其空间格局。研究结果表明：①国家层面，中国人文发展指数2005年达到0.755，处于中等人文发展水平；②分省尺度，中国人文发展水平东部高西部低，地区差异明显，人均GDP的区域差异是导致中国分省差距的重要因素；③分县尺度，中国处于中等人文发展水平的土地和人口都在4/5以上，呈现“中间大、两头小”的纺锤分布，高低两极差异悬殊。 |
| [22] | <p>基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28<sup>o</sup>N、35<sup>o</sup>N、42<sup>o</sup>N 纬线和85<sup>o</sup>E、102<sup>o</sup>E、115<sup>o</sup>E 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。</p> . <p>基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28<sup>o</sup>N、35<sup>o</sup>N、42<sup>o</sup>N 纬线和85<sup>o</sup>E、102<sup>o</sup>E、115<sup>o</sup>E 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。</p> |
| [23] | ＂重庆五大功能区＂范围的确定,人口因素是不得不考虑的。从地形起伏度方面探索人口分布的规律,进一步佐证重庆市五大功能区划分的科学性。采用重庆市1：250000 DEM数据、2010年分县人口数据,以Arcgis9.3为基础软件,运用邻域分析的方法,计算出了栅格格式的RDLS,单元大小为1 km。RDLS的空间地理规律以及它和人口地理分布的关系,主要从地理空间、构成状况和海拔高度等方面考虑。分析显示：RDLS值主要集中在中低值,RDLS值小于1.5的区域占重庆市总面积的78.82%,累积人口数量占总人口数量的66.37%;RDLS值较高的地区主要集中于渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护发展区;海拔与RDLS呈现出正相关;RDLS曲线和人口密度曲线呈现出高拟合度,通过以RDLS为主要考虑因素,对重庆市地形适宜性做出了评价。 . ＂重庆五大功能区＂范围的确定,人口因素是不得不考虑的。从地形起伏度方面探索人口分布的规律,进一步佐证重庆市五大功能区划分的科学性。采用重庆市1：250000 DEM数据、2010年分县人口数据,以Arcgis9.3为基础软件,运用邻域分析的方法,计算出了栅格格式的RDLS,单元大小为1 km。RDLS的空间地理规律以及它和人口地理分布的关系,主要从地理空间、构成状况和海拔高度等方面考虑。分析显示：RDLS值主要集中在中低值,RDLS值小于1.5的区域占重庆市总面积的78.82%,累积人口数量占总人口数量的66.37%;RDLS值较高的地区主要集中于渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护发展区;海拔与RDLS呈现出正相关;RDLS曲线和人口密度曲线呈现出高拟合度,通过以RDLS为主要考虑因素,对重庆市地形适宜性做出了评价。 |
| [24] | 在系统梳理国内外地形起伏度研究的基础上,确立了陕西省人居环境 评价背景下的地形起伏度定义及其计算公式,采用窗口分析等方法,以ArcGIS 9.3为软件平台,利用其强大的空间分析功能模块计算和提取了陕西省地形起伏度；从比例结构、空间分布和海拔高度特征3个方面系统分析了陕西省地形起伏度 的分布规律及其与人口分布的相关性；依据不同区域的地形起伏度的变化情况,对陕西省人居环境的自然适宜性进行了评价. . 在系统梳理国内外地形起伏度研究的基础上,确立了陕西省人居环境 评价背景下的地形起伏度定义及其计算公式,采用窗口分析等方法,以ArcGIS 9.3为软件平台,利用其强大的空间分析功能模块计算和提取了陕西省地形起伏度；从比例结构、空间分布和海拔高度特征3个方面系统分析了陕西省地形起伏度 的分布规律及其与人口分布的相关性；依据不同区域的地形起伏度的变化情况,对陕西省人居环境的自然适宜性进行了评价. |
| [25] | 基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。 . 基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。 |
| [26] | 运用GIS技术，基于1km×1km栅格尺度，计算了中国的温湿指数和风效指数，并系统分析了二者的时空分布规律，在此基础上，定量评价了中国人居环境的气候舒适期与适宜性。结果表明：①中国温湿指数和风效指数的空间分布大势由东南沿海向西北内陆递减，中国人居环境的气候适宜性整体呈由东南沿海向西北内陆，由高原、山地向丘陵、平原递减的趋势；②基于温湿指数和风效指数的中国人居环境气候舒适期地域差异显著，最高值分布在东南丘陵和云贵高原东南部，舒适期长达12个月，青藏高原和天山山地等高寒地区为全年气候不舒适区；气候舒适期超过半年（6个月）的地区，面积占全国的1/3强；气候舒适期为12个月的地区，面积不足全国的1%；③中国人居环境的气候适宜性评价表明，气候适宜地区占国土面积的63.14%，相应人口占98.22%，临界适宜区和不适宜区面积各占14.06%和22.77%，而相应人口仅占1.62%和0.16%，人口明显集中分布于气候适宜地区。 . 运用GIS技术，基于1km×1km栅格尺度，计算了中国的温湿指数和风效指数，并系统分析了二者的时空分布规律，在此基础上，定量评价了中国人居环境的气候舒适期与适宜性。结果表明：①中国温湿指数和风效指数的空间分布大势由东南沿海向西北内陆递减，中国人居环境的气候适宜性整体呈由东南沿海向西北内陆，由高原、山地向丘陵、平原递减的趋势；②基于温湿指数和风效指数的中国人居环境气候舒适期地域差异显著，最高值分布在东南丘陵和云贵高原东南部，舒适期长达12个月，青藏高原和天山山地等高寒地区为全年气候不舒适区；气候舒适期超过半年（6个月）的地区，面积占全国的1/3强；气候舒适期为12个月的地区，面积不足全国的1%；③中国人居环境的气候适宜性评价表明，气候适宜地区占国土面积的63.14%，相应人口占98.22%，临界适宜区和不适宜区面积各占14.06%和22.77%，而相应人口仅占1.62%和0.16%，人口明显集中分布于气候适宜地区。 |
| [27] | 气候是影响人们旅游活动的重要因子。本文选取了人生气候舒适指数来衡量城市旅游气候的舒适性，该指数包括温湿指数、风效指数、着衣指数。首先，计算了全国44个城市的人生气候舒适指数以及偏离度，分析了旅游气候舒适期，发现其中19个城市舒适气候期是5个月，舒适期过短或者过长的城市都较少。按照舒适期的长短以及舒适月分布的连续性，将舒适期分为3类2型。其次，从季节上看，春秋季节特别是4月、10月，除热带地区外的全国大部分地区气候都较适宜。夏季，全国大部分地区气候发生热偏，以海口气候偏离度最大，丽江、昆明、拉萨等气候都相对比较适宜，可以成为人们避暑的选择地；而冬季，全国大部分地区气候发生冷偏，以哈尔滨气候偏离度最大，地处亚热带、热带地区的城市人生气候感觉舒适。最后，为评价各城市的气候综合状况，利用各人生气候指数偏离度，通过Kohonen神经网络方法，将44个城市分成5类。 . 气候是影响人们旅游活动的重要因子。本文选取了人生气候舒适指数来衡量城市旅游气候的舒适性，该指数包括温湿指数、风效指数、着衣指数。首先，计算了全国44个城市的人生气候舒适指数以及偏离度，分析了旅游气候舒适期，发现其中19个城市舒适气候期是5个月，舒适期过短或者过长的城市都较少。按照舒适期的长短以及舒适月分布的连续性，将舒适期分为3类2型。其次，从季节上看，春秋季节特别是4月、10月，除热带地区外的全国大部分地区气候都较适宜。夏季，全国大部分地区气候发生热偏，以海口气候偏离度最大，丽江、昆明、拉萨等气候都相对比较适宜，可以成为人们避暑的选择地；而冬季，全国大部分地区气候发生冷偏，以哈尔滨气候偏离度最大，地处亚热带、热带地区的城市人生气候感觉舒适。最后，为评价各城市的气候综合状况，利用各人生气候指数偏离度，通过Kohonen神经网络方法，将44个城市分成5类。 |
| [28] | 综合考虑区域自产水和上游来水条件,构建了水资源支撑指数(WSPI),定量描述区域水资源短缺程度,表征水资源条件对区域社会经济发展的支撑能力。通过构建全国评价模型,计算了210 个水资源三级区以及省、县两级行政单元的WSPI。据此划分了水资源支撑能力等级,探讨了我国水资源支撑能力空间格局,分析了其与人口、GDP指标的关系,着重讨论了缺水区域空间分布及其缺水机理的差异性。该方法评价结果与我国实际水资源短缺问题基本一致,表现了较强的适用性,可以为水资源政策制定以及社会经济发展规划等宏观决策提供科学支撑。 . 综合考虑区域自产水和上游来水条件,构建了水资源支撑指数(WSPI),定量描述区域水资源短缺程度,表征水资源条件对区域社会经济发展的支撑能力。通过构建全国评价模型,计算了210 个水资源三级区以及省、县两级行政单元的WSPI。据此划分了水资源支撑能力等级,探讨了我国水资源支撑能力空间格局,分析了其与人口、GDP指标的关系,着重讨论了缺水区域空间分布及其缺水机理的差异性。该方法评价结果与我国实际水资源短缺问题基本一致,表现了较强的适用性,可以为水资源政策制定以及社会经济发展规划等宏观决策提供科学支撑。 |
| [29] | . 依据国家环境保护部发布的《生态环境状况评价技术规范(发布稿)》,利用遥感图像的分析解译,并结合相关统计资料,进行土地利用分析,并通过计算生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染负荷指数,考虑环境限制指数,最后计算得到大同市城市规划区2015年生态环境状况评价,为"一般"。 . 依据国家环境保护部发布的《生态环境状况评价技术规范(发布稿)》,利用遥感图像的分析解译,并结合相关统计资料,进行土地利用分析,并通过计算生物丰度指数、植被覆盖指数、水网密度指数、土地胁迫指数、污染负荷指数,考虑环境限制指数,最后计算得到大同市城市规划区2015年生态环境状况评价,为"一般"。 |
| [30] | 使用MODIS-NDVI数据和气象站点资料,通过GIS遥感技术和数理统计等方法,分析了陕西省退耕还林后(2000-2012年)植被覆盖度与湿润指数的时空变化规律及两者变化的关系。结果表明,陕西省植被覆盖度和湿润指数都呈现由南向北递减的分布规律并且有明显的季节变化特征。2000-2012年,陕西省植被覆盖度在波动中呈现大幅增加的趋势,陕北地区增加最为显著,生态环境得到明显改善,然而部分城市周边地区植被有退化的迹象。2000-2012年湿润指数年际变化波动较大,有上升的趋势,陕南地区增加显著。空间分布上随着植被覆盖度的增加湿润指数呈指数变化趋势,相关性与植被覆盖度面积取值范围有关,范围取值越大相关系数越高。植被覆盖度的年际变化受到气候和人为因素影响,陕南地区植被覆盖度与湿润指数的相关性较显著,而受到人为影响比较明显的陕北、关中地区相关性不显著。 . 使用MODIS-NDVI数据和气象站点资料,通过GIS遥感技术和数理统计等方法,分析了陕西省退耕还林后(2000-2012年)植被覆盖度与湿润指数的时空变化规律及两者变化的关系。结果表明,陕西省植被覆盖度和湿润指数都呈现由南向北递减的分布规律并且有明显的季节变化特征。2000-2012年,陕西省植被覆盖度在波动中呈现大幅增加的趋势,陕北地区增加最为显著,生态环境得到明显改善,然而部分城市周边地区植被有退化的迹象。2000-2012年湿润指数年际变化波动较大,有上升的趋势,陕南地区增加显著。空间分布上随着植被覆盖度的增加湿润指数呈指数变化趋势,相关性与植被覆盖度面积取值范围有关,范围取值越大相关系数越高。植被覆盖度的年际变化受到气候和人为因素影响,陕南地区植被覆盖度与湿润指数的相关性较显著,而受到人为影响比较明显的陕北、关中地区相关性不显著。 |
| [31] | <FONT face=Verdana>采用气象观测数据和遥感数据， 借助数据统计分析技术， 对中国北方年、 季植被覆盖度变化规律、 植被覆盖度变化强度、 植被覆盖度变化趋势和植被覆盖度对沙尘暴灾害的影响进行了分析。结果表明, 中国北方地区的植被覆盖度总体上呈波动增加的趋势， 波动范围为0.395～0.487， 植被覆盖度上升趋势与沙尘暴日数下降趋势有着很好地对应关系;中国北方春季和夏季植被覆盖度变化具有随季节的不同， 植被覆盖度变化强度表现出不同的空间分布特征， 在春季植被覆盖度变化强度与植被覆盖度的空间分布有较好的一致性。尽管中国北方地区植被覆盖状况整体呈上升趋势， 但在华北和西北的干旱半干旱区土地退化严重， 荒漠化在加剧。</FONT> . <FONT face=Verdana>采用气象观测数据和遥感数据， 借助数据统计分析技术， 对中国北方年、 季植被覆盖度变化规律、 植被覆盖度变化强度、 植被覆盖度变化趋势和植被覆盖度对沙尘暴灾害的影响进行了分析。结果表明, 中国北方地区的植被覆盖度总体上呈波动增加的趋势， 波动范围为0.395～0.487， 植被覆盖度上升趋势与沙尘暴日数下降趋势有着很好地对应关系;中国北方春季和夏季植被覆盖度变化具有随季节的不同， 植被覆盖度变化强度表现出不同的空间分布特征， 在春季植被覆盖度变化强度与植被覆盖度的空间分布有较好的一致性。尽管中国北方地区植被覆盖状况整体呈上升趋势， 但在华北和西北的干旱半干旱区土地退化严重， 荒漠化在加剧。</FONT> |
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| [34] | 目前应用广泛的植被指数 AVHRR- NDVI仍有一些缺陷 ,主要表现在 :(1 )在植被高覆盖区容易饱和 ,这除了红光通道就容易饱和外 ,主要是基于 NIR/Red比值的 NDVI算式本身存在容易饱和的缺陷 ;(2 )没有考虑树冠背景对植被指数的影响 ;(3 ) NDVI的比值算式和最大值合成算法 (MVC)确实消除了某些内部和外部噪音 ,但最终的合成产品仍然有较多噪音 ;(4) MVC不能确保选择最小视角内的最佳像元。所有这些 AVHRR- NDVI的局限性 ,在基于“中分辨率成像光谱仪 (MODIS)”的“增强型植被指数 (EVI)”产品中 ,都有不同程度改善。MODIS- EVI改善表现在 :(1 )大气校正包括大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧 ,而 AVHRR- NDVI仅对瑞利散射和臭氧吸收做了校正 ;这样 MODIS- EVI可以不采用基于比值的方法 ,因为比值算式是以植被指数饱和为代价来减少大气影响 ;(2 )根据蓝光和红光对气溶胶散射存在差异的原理 ,采用“抗大气植被指数 (ARVI)对残留气溶胶做进一步的处理 ;(3 )采用“土壤调节植被指数(SAVI)”减弱了树冠背景土壤变化对植被指数的影响；（4）综合ARVI和SAVI的理论基础，形成“增强型植被指数（EVI）”，它可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响；（5）采用“限定视角内最大值合成法（CV-MVC）”，选择最小视角内的最佳像元、此外，目前正在试验的“双向反射分布函数（BRDF）合成法”，首先把不同视角换算为星下点像元反射值，然后采用CV-MVC合成，目的是进一步提高EVI对植被季节性变化的敏感性。总之MODIS-EVI使植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系得到明显改善，尤其在高覆盖区表现良好。 . 目前应用广泛的植被指数 AVHRR- NDVI仍有一些缺陷 ,主要表现在 :(1 )在植被高覆盖区容易饱和 ,这除了红光通道就容易饱和外 ,主要是基于 NIR/Red比值的 NDVI算式本身存在容易饱和的缺陷 ;(2 )没有考虑树冠背景对植被指数的影响 ;(3 ) NDVI的比值算式和最大值合成算法 (MVC)确实消除了某些内部和外部噪音 ,但最终的合成产品仍然有较多噪音 ;(4) MVC不能确保选择最小视角内的最佳像元。所有这些 AVHRR- NDVI的局限性 ,在基于“中分辨率成像光谱仪 (MODIS)”的“增强型植被指数 (EVI)”产品中 ,都有不同程度改善。MODIS- EVI改善表现在 :(1 )大气校正包括大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧 ,而 AVHRR- NDVI仅对瑞利散射和臭氧吸收做了校正 ;这样 MODIS- EVI可以不采用基于比值的方法 ,因为比值算式是以植被指数饱和为代价来减少大气影响 ;(2 )根据蓝光和红光对气溶胶散射存在差异的原理 ,采用“抗大气植被指数 (ARVI)对残留气溶胶做进一步的处理 ;(3 )采用“土壤调节植被指数(SAVI)”减弱了树冠背景土壤变化对植被指数的影响；（4）综合ARVI和SAVI的理论基础，形成“增强型植被指数（EVI）”，它可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响；（5）采用“限定视角内最大值合成法（CV-MVC）”，选择最小视角内的最佳像元、此外，目前正在试验的“双向反射分布函数（BRDF）合成法”，首先把不同视角换算为星下点像元反射值，然后采用CV-MVC合成，目的是进一步提高EVI对植被季节性变化的敏感性。总之MODIS-EVI使植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系得到明显改善，尤其在高覆盖区表现良好。 |
| [35] | 利用东亚地区典型地带性植被和MODIS数据,对广泛使用的植被指数NDVI和新开发的增强型植被指数EVI进行了对比分析。由MODIS开发的NDVI和EVI对干旱-半湿润环境下低覆盖植被的描述能力相似,但对湿润环境下高密度植被的描述有明显差别:NDVI年时间过程的季节性不明显,表现为全年高平的曲线;而EVI仍然有季节性,表现为钟形曲线,与月平均温度关系更密切。EVI的这一特征为研究高覆盖植被的季节性变化提供了新的思路。 . 利用东亚地区典型地带性植被和MODIS数据,对广泛使用的植被指数NDVI和新开发的增强型植被指数EVI进行了对比分析。由MODIS开发的NDVI和EVI对干旱-半湿润环境下低覆盖植被的描述能力相似,但对湿润环境下高密度植被的描述有明显差别:NDVI年时间过程的季节性不明显,表现为全年高平的曲线;而EVI仍然有季节性,表现为钟形曲线,与月平均温度关系更密切。EVI的这一特征为研究高覆盖植被的季节性变化提供了新的思路。 |
| [36] | <p>作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比</p> . <p>作为NOAA/AVHRR 归一化植被指数(NDVI) 的延续和发展, EOS/MODIS 归一化植被指 数(NDVI) 和增强植被指数( EVI) 在许多领域得到广泛应用。应用数理统计和地统计学方法对二 者进行的对比研究表明: NDVI 在植被生长旺盛期容易达到饱和, 而EVI 则能克服这一现象, 比 较真实地反映植被的生长变化过程; 相同空间分辨率下, EVI 取值范围、标准差与变异系数均高 于NDVI, NDVI 数据比较均一, 其空间相关性高于EVI, EVI 更能反映研究区域内植被空间差异。 关键词:MODIS; 归一化植被指数(NDVI) ; 增强植被指数( EVI) ; 对比</p> |
| [37] | 基于DMSP/OLS非辐射定标的夜间灯光平均强度数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数 ,并分析了该灯光指数与城市化水平在省级尺度上的相关性。研究表明 ,灯光指数与反映城市化水平的复合指数存在较高的相关关系 ,可以用于我国城市化水平及其时空分异分析和城市化进程监测。 . 基于DMSP/OLS非辐射定标的夜间灯光平均强度数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数 ,并分析了该灯光指数与城市化水平在省级尺度上的相关性。研究表明 ,灯光指数与反映城市化水平的复合指数存在较高的相关关系 ,可以用于我国城市化水平及其时空分异分析和城市化进程监测。 |
| [38] | Studies have shown that, city size and rank follow a Pareto distribution across countries and over time. However, inconsistent definitions and measurements of city size (e.g., urban population and urban area) in census data in China have hindered the retrieval of comparable Pareto coefficients over time. Additionally, abrupt changes in size and rank at the city level are neglected in many studies. In this study, we extracted an alternative and consistently comparable measurement of city size from Defense Meteorological Satellite Program/Operational Line-scan System (DMSP/OLS) nighttime light images. Besides the traditional regression analysis at the national level, we also adopted the rank clock method to analyze city-size evolution at the city level. We found that: (1) the distribution of urban areas became more even in China, with an increase of the Pareto's coefficient from 0.79 in 1992 to 0.90 in 2008; (2) the most obvious change in urban-area distribution at the national level occurred during the period from 2000 to 2003, which is consistent with turbulent rank changes at the city level; and (3) our combined method revealed another period from 1992 to 1995 with large rank fluctuations, which was masked by the relatively stable Pareto's coefficients extracted at the national level. The results demonstrate that the new DMSP/OLS nighttime light images and the combined method are useful for revealing city-size dynamics in a more consistent way from both national and city perspectives. The results enrich our understanding of city-size evolution and have valuable implications for relevant decision makers and stakeholders. |
| [39] | Over the last quarter of a century, analyzing the pace of urbanization and urban economic growth in South Asia has become increasingly important. However, a key challenge relates to the absence of spatially disaggregated national accounts data 鈥 in particular, the absence of GDP data for sub-national administrative units and individual cities. The absence of such data limits the scope for detailed empirical analysis of spatial patterns of economic growth, particularly across individual urban settlements or cities. This paper aims to test the suitability of DMSP-OLS Nighttime Lights (NTL) data as a proxy for GDP to analyze detailed spatial patterns of urban economic growth across South Asia over the period 1999鈥2010. It will help to build an understanding of the nature and heterogeneity of spatial patterns of urban economic growth within the region and contribute to the development of a framework for the usage of NTL to investigate such patterns. Geographic Information System (GIS) is employed to identify the cities and urban agglomerations together with their NTL data in South Asia, and spatial statistics are used to analyze the spatial and temporal patterns of NTL growth. This paper adopts descriptive and inferential statistics to determine the quantitative relationship between NTL and population, urban size, and proximity to the coast. This paper reveals that the inter-annually calibrated NTL data is a good proxy for changes in national and sub-national GDP. In South Asia, the urban NTL hot spots are around major cities with populations between 1.3 and 2.6 million in 1999 and 0.5 to 1.3 million in 2010. Cities in the region have also become more clustered and connected forming urban agglomerations. NTL per unit of land in such clusters tends to be higher than in single cities in South Asia. India, Pakistan, and Sri Lanka tend to have higher NTL (economic) growth on average, while Nepal and Bangladesh have lower growth or declining NTL. There exists a very strong positive linear relation between distance to the coast and the total NTL within that distance, which leads to similar NTL growth rates among inland and coastal cities. |
| [40] | 不透水地表(Impervious Surface Area,ISA) 时空格局是城市化与全球环境变化交互影响下的土地利用/覆盖变化—生态系统过程—区域气候变化相互作用机理以及导致的环境效应研究的重要内容。如何快速准确地实现区域尺度不透水地表遥感信息的获取是上述研究面临的重要瓶颈问题。本研究嵌入中国LUCC 信息改进了基于MODIS NDVI 与夜间灯光指数(DMSP-OLS) 提取不透水地表信息的方法,反演了2000 年与2008 年京津唐城市群2 期250 m不透水地表信息,进而分析其变化的时空格局,结合子流域单元与河流污染物监测数据评价其对海河流域地表水环境的影响。结论表明：受环渤海经济区,天津滨海新区开发等政策的影响,京津唐城市群在21 世纪初8 年不透水地表沿着城—乡梯度带、城市交通廊道及海岸带高速增长。城乡建设用地不透水地表增长呈现显著的时空差异特征,由于北京市受人口-资源-环境的压力,产业发展不断向周边地区转移,天津与河北唐山、廊坊、秦皇岛三市具有更快的不透水地表增长速度。京津唐城市群城市高密度的不透水地表分布对于海河流域地表水环境产生严重影响,不透水地表的增长加剧了流域河流水质的污染程度。同时也发现,子流域不透水地表面积比例与COD、NH<sub>3</sub>-N浓度均值呈现显著的线性关系。 . 不透水地表(Impervious Surface Area,ISA) 时空格局是城市化与全球环境变化交互影响下的土地利用/覆盖变化—生态系统过程—区域气候变化相互作用机理以及导致的环境效应研究的重要内容。如何快速准确地实现区域尺度不透水地表遥感信息的获取是上述研究面临的重要瓶颈问题。本研究嵌入中国LUCC 信息改进了基于MODIS NDVI 与夜间灯光指数(DMSP-OLS) 提取不透水地表信息的方法,反演了2000 年与2008 年京津唐城市群2 期250 m不透水地表信息,进而分析其变化的时空格局,结合子流域单元与河流污染物监测数据评价其对海河流域地表水环境的影响。结论表明：受环渤海经济区,天津滨海新区开发等政策的影响,京津唐城市群在21 世纪初8 年不透水地表沿着城—乡梯度带、城市交通廊道及海岸带高速增长。城乡建设用地不透水地表增长呈现显著的时空差异特征,由于北京市受人口-资源-环境的压力,产业发展不断向周边地区转移,天津与河北唐山、廊坊、秦皇岛三市具有更快的不透水地表增长速度。京津唐城市群城市高密度的不透水地表分布对于海河流域地表水环境产生严重影响,不透水地表的增长加剧了流域河流水质的污染程度。同时也发现,子流域不透水地表面积比例与COD、NH<sub>3</sub>-N浓度均值呈现显著的线性关系。 |
| [41] | 中国大陆目前以行政单元为基础的城镇用地面积统计数据缺乏足够的空间信息, 难以满足大尺度城市化空间格局和变化过程研究的需要. 文中首先提出了一种以现有统计数据为基础, 借助DMSP/OLS夜间灯光遥感数据, 快速恢复和提取中国大陆城镇用地空间信息, 弥补现有统计资料不足的新方法. 进而以该方法为基础, 利用 1992, 1996和1998年的3期DMSP/OLS夜间灯光数据, 重建了中国大陆20世纪90年代的城市化空间过程. 利用统计数据对该方法提取结果的面积总量评估表明, 二者在全中国大陆尺度上的面积相对误差在1992年小于2%, 1996年和1998年则均小于1%, 在省级尺度, 相对误差最大的省份也没有超过10%, 大部分省份的相对误差小于3%. 同时利用高分辨率Landsat TM数据对该方法提取结果的城市空间格局特征分析也表明, 利用DMSP/OLS 提取的城市格局特征与Landsat TM提取的城市格局特征基本上是吻合的, 两者的相似程度在80%左右. 这说明利用该方法重建的中国大陆20世纪90年代城市空间过程, 基本上可以反映当时中国大陆城市发展的实际状况, 具有一定的可信性, 可以在一定程度上为中国大陆宏观城市空间格局和变化过程研究提供帮助. . 中国大陆目前以行政单元为基础的城镇用地面积统计数据缺乏足够的空间信息, 难以满足大尺度城市化空间格局和变化过程研究的需要. 文中首先提出了一种以现有统计数据为基础, 借助DMSP/OLS夜间灯光遥感数据, 快速恢复和提取中国大陆城镇用地空间信息, 弥补现有统计资料不足的新方法. 进而以该方法为基础, 利用 1992, 1996和1998年的3期DMSP/OLS夜间灯光数据, 重建了中国大陆20世纪90年代的城市化空间过程. 利用统计数据对该方法提取结果的面积总量评估表明, 二者在全中国大陆尺度上的面积相对误差在1992年小于2%, 1996年和1998年则均小于1%, 在省级尺度, 相对误差最大的省份也没有超过10%, 大部分省份的相对误差小于3%. 同时利用高分辨率Landsat TM数据对该方法提取结果的城市空间格局特征分析也表明, 利用DMSP/OLS 提取的城市格局特征与Landsat TM提取的城市格局特征基本上是吻合的, 两者的相似程度在80%左右. 这说明利用该方法重建的中国大陆20世纪90年代城市空间过程, 基本上可以反映当时中国大陆城市发展的实际状况, 具有一定的可信性, 可以在一定程度上为中国大陆宏观城市空间格局和变化过程研究提供帮助. |
| [42] | <p>利用1992年、1996年和1998年的三期DMSP/OLS夜间灯光数据, 提取了区域尺度的环渤海地区20世纪90年代的城市群空间信息, 建立了城市群地区面状、线状和点状城市化空间模式, 分析了环渤海城市群地区20世纪90年代的城市化过程。基本结论如下：① 20世纪90年代环渤海城市群地区城市斑块数量增长较快, 城市化过程明显, 但小斑块所占比重较大, 城市斑块破碎度增加。同时, 区域内城市重心基本维持在经度117.93<sup>o</sup>和纬度38.49<sup>o</sup>附近, 整体上表现出向西北方向移动的趋势。② 20世纪90年代环渤海城市群地区城市化过程基本上可以从空间上概括为在中心城市和大城市周围的面状城市化过程、沿交通干线周围的线状城市化过程和广大区域内以新兴小城市或小城镇出现为特征的点状城市化过程三种基本过程。其中, 面状城市化过程一直居于优势地位, 但面状城市化过程的基本有效范围主要局限在面状城市斑块周围3~4 km范围。线状城市化过程和点状城市过程所占的比例相对较小, 但表现出明显的增强趋势, 在区域内的影响范围正逐渐扩大。</p> . <p>利用1992年、1996年和1998年的三期DMSP/OLS夜间灯光数据, 提取了区域尺度的环渤海地区20世纪90年代的城市群空间信息, 建立了城市群地区面状、线状和点状城市化空间模式, 分析了环渤海城市群地区20世纪90年代的城市化过程。基本结论如下：① 20世纪90年代环渤海城市群地区城市斑块数量增长较快, 城市化过程明显, 但小斑块所占比重较大, 城市斑块破碎度增加。同时, 区域内城市重心基本维持在经度117.93<sup>o</sup>和纬度38.49<sup>o</sup>附近, 整体上表现出向西北方向移动的趋势。② 20世纪90年代环渤海城市群地区城市化过程基本上可以从空间上概括为在中心城市和大城市周围的面状城市化过程、沿交通干线周围的线状城市化过程和广大区域内以新兴小城市或小城镇出现为特征的点状城市化过程三种基本过程。其中, 面状城市化过程一直居于优势地位, 但面状城市化过程的基本有效范围主要局限在面状城市斑块周围3~4 km范围。线状城市化过程和点状城市过程所占的比例相对较小, 但表现出明显的增强趋势, 在区域内的影响范围正逐渐扩大。</p> |
| [43] | India is a rapidly urbanizing country and has experienced profound changes in the spatial structure of urban areas. This study endeavours to illuminate the process of urbanization in India using Defence Meteorological Satellites Program - Operational Linescan System (DMSP-OLS) night time lights (NTLs) and SPOT vegetation (VGT) dataset for the period 1998-2008. Satellite imagery of NTLs provides an efficient way to map urban areas at global and national scales. DMSP/OLS dataset however lacks continuity and comparability; hence the dataset was first intercalibrated using second order polynomial regression equation. The intercalibrated dataset along with SPOT-VGT dataset for the year 1998 and 2008 were subjected to a support vector machine (SVM) method to extract urban areas. SVM is semi-automated technique that overcomes the problems associated with the thresholding methods for NTLs data and hence enables for regional and national scale assessment of urbanization. The extracted urban areas were validated with Google Earth images and global urban extent maps. Spatial metrics were calculated and analyzed state-wise to understand the dynamism of urban areas in India. Significant changes in urban proportion were observed in Tamil Nadu, Punjab and Kerala while other states also showed a high degree of changes in area wise urban proportion. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved. |
| [44] | Understanding the spatio-temporal dynamics of urban development at regional and global scales is increasingly important for urban planning, policy decision making and resource use and conservation. Continuous satellite derived observations of anthropogenic lighting signal at night provide consistent and efficient proxy measures of demographic and socioeconomic dynamics in the urbanization process. Previous studies have demonstrated significant positive correlations between the nocturnal light brightness, mainly derived from the Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System (DMSP/OLS), and population and economic variables. Quantitative measurements of artificial lighting emissions at night therefore can be indicative of the overall degree of socioeconomic development at regional to country levels. The spatio-temporal characteristics of anthropogenic night-time lighting, potentially connected to the dynamic patterns of spatially expanding human settlement and economic activities during the urban expansion process, however, has received less attention largely because of diversity of both socioeconomic activity and urban forms. Based upon the quadratic relationship between the pixel-level night-time light radiance and corresponding brightness gradient (i.e. the rate of maximum local change) at the local scale, we here proposed a spatially explicit approach for partitioning DMSP/OLS night-time light images into five types of night-time lighting areas for individual cities: low, medium-low, medium, medium-high and high, generally associated with urban sub-areas experienced distinctly different forms and human activity. At the country scale, our findings suggest that significant rises are commonly found in these five types of night-time lighting areas with different growth rates across 271 China's cities from 1992 to 2012. At the urban scale, however, five types of night-time lighting areas show various trends for individual cities in relation to the urban size and development levels. The marked increase in high night-time lighting area is highly prevalent in most of China's cities with rapid urbanization over the past 21 years while significantly decreased low and medium-low night-time lighting areas are most likely to occur in large and extra-large cities. Moreover, the transition between different types of night-time lighting areas could further portray the spatio-temporal characteristics of urban development. Analyzing results indicate that the spatial expansions of gradually intensified night-time light brightness correspond geographically with the rural-urban gradients following a stepwise transition of night-time light brightness during the urban expansion. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved. |
| [45] | <p>频发的霾污染是目前京津冀最严重的环境问题。如何协调区域经济合理快速发展与防止大气环境恶化,已经成为公众关注的焦点,也是各级政府亟待解决的问题之一。对国内外典型大气污染事件的产生及治理历程进行了简要回顾;结合我国当前霾污染问题产生的特殊性,分析了京津冀区域霾污染研究对经济和社会发展、气候和环境变化、人体健康和区域和谐发展的现实意义;阐述了京津冀霾污染现象频发的主要客观要素和内在原因,并分析了当前研究工作中的不足。最后,在全球气候变化的大背景下,推测了京津冀及东亚地区未来大气污染的发展趋势。</p> . <p>频发的霾污染是目前京津冀最严重的环境问题。如何协调区域经济合理快速发展与防止大气环境恶化,已经成为公众关注的焦点,也是各级政府亟待解决的问题之一。对国内外典型大气污染事件的产生及治理历程进行了简要回顾;结合我国当前霾污染问题产生的特殊性,分析了京津冀区域霾污染研究对经济和社会发展、气候和环境变化、人体健康和区域和谐发展的现实意义;阐述了京津冀霾污染现象频发的主要客观要素和内在原因,并分析了当前研究工作中的不足。最后,在全球气候变化的大背景下,推测了京津冀及东亚地区未来大气污染的发展趋势。</p> |
| [46] | The impacts of ambient PM 2.5 on public health have become great concerns worldwide, especially in the developing countries. Epidemiological and toxicological studies have shown that PM 2.5 does not only induce cardiopulmonary disorders and/or impairments, but also contributes to a variety of other adverse health effects, such as driving the initiation and progression of diabetes mellitus and eliciting adverse birth outcomes. Of note, recent findings have demonstrated that PM 2.5 may still pose a hazard to public health even at very low levels (far below national standards) of exposure. The proposed underlying mechanisms whereby PM 2.5 causes adverse effects to public health include inducing intracellular oxidative stress, mutagenicity/genotoxicity and inflammatory responses. The present review aims to provide an brief overview of new insights into the molecular mechanisms linking ambient PM 2.5 exposure and health effects, which were explored with new technologies in recent years. |
| [47] | Atmospheric particulate matter (PM) pollution is a major public health concern in Hong Kong. In this study, the spatiotemporal variations of health risks from ambient PM10 from seven air quality monitoring stations between 2000 and 2011 were analyzed. Positive matrix factorization (PMF) was adopted to identify major source categories of ambient PM10 and quantify their contributions. Afterwards,... |
| [48] | The study categorizes the changes in the amount of CO 2 , SO 2 and NO x emissions into four factors: the pollution intensity or eco-efficiency, technology or input-mix, composition of final demand, and the level of final demand. The main factors for these changes were the pollution intensity, technology, and the volume of final demand. Changes in the pollution intensity and technology were in most periods increasing air pollution. These results are quite different to those observed in some other studies. Pollution and health impacts have a close linear relationship and the main factors for the changes are the same as for the pollution. |
| [49] | . |
| [50] | CiteSeerX - Scientific documents that cite the following paper: Guideline for reporting of daily air quality—Air quality index (AQI |
| [51] | Against the background of the growing demand for indices suited to assess the integral air quality that is not restricted to a single air pollutant, formulations for statistical air stress indices and an impact-related air quality index (DAQx) are presented. Their sensitivity depending on emission and air mass exchange conditions is investigated by test calculations based on air pollution data from three different sites in southwest Germany characterised by different air pollution levels and one site (Szeged) in southern Hungary with a comparatively high air pollution level. The results can be explained by methodical characteristics of the indices and the local emission situation. Vor dem Hintergrund der steigenden Nachfrage nach Indizes zur Bewertung der integralen Luftqualit01t, die über die standardm01Bige Beurteilung einzelner Luftkomponenten hinausgeht, werden Ans01tze für statistische Luftbelastungsindizes und einen wirkungsbezogenen Luftqualit01tsindex (DAQx) vorgestellt. Ihre Sensitivit01t, die von den Emissionsbedingungen und den Austauschverh01ltnissen abh01ngt, wird über Testrechnungen für drei Standorte im Südwesten Deutschlands mit unterschiedlichem Emissionseinfluss und einen lufthygienisch belasteten Standort (Szeged) im Süden von Ungarn analysiert. Die Unterschiede in den Resultaten lassen sich über methodische Kennzeichen der berücksichtigten Indizes und die lokale Emissionssituation erkl01ren. |
| [52] | . （HJ633-20122016-01-01实施）为贯彻《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国大气污染防治法》等法律,规范环境空气质量指数日报和实时报工作,制定本标准。本标准依据《环境空气质量标准》,规定了环境空气质量指数日报和实时报工作的要求和程序。本标准中的污染物浓度均为质量浓度。本标准与《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）同步实施。 . （HJ633-20122016-01-01实施）为贯彻《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国大气污染防治法》等法律,规范环境空气质量指数日报和实时报工作,制定本标准。本标准依据《环境空气质量标准》,规定了环境空气质量指数日报和实时报工作的要求和程序。本标准中的污染物浓度均为质量浓度。本标准与《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）同步实施。 |
| [53] | 自20世纪90年代大湄公河次区域(GMS)经济合作的全面启动以来, 澜沧江流域(即湄公河上游)成为世界关注的焦点。本文以澜沧江流域作为研究区, 以人居环境作为研究内容, 在明晰人居环境概念, 建立基于人地关系的人居环境分析框架基础上, 系统地构建了人居环境评价指标体系, 选取澜沧江流域56个县(区、市), 借助因子分析法和Arcgis空间分析, 对2000年-2009年澜沧江流域人居环境时空演进展开实证分析。研究结果显示:①从空间格局上看, 澜沧江流域人居环境适宜性由南至北等级递减;从时序演进上看, 2000年-2009年澜沧江流域人居环境总体呈恶化趋势;②近10年来, 基础设施在人居环境中的重要性逐步被经济发展因素所超越, 大力发展经济, 提升第三产业比重, 进一步完善基础设施, 成为改善人居环境的关键所在。 . 自20世纪90年代大湄公河次区域(GMS)经济合作的全面启动以来, 澜沧江流域(即湄公河上游)成为世界关注的焦点。本文以澜沧江流域作为研究区, 以人居环境作为研究内容, 在明晰人居环境概念, 建立基于人地关系的人居环境分析框架基础上, 系统地构建了人居环境评价指标体系, 选取澜沧江流域56个县(区、市), 借助因子分析法和Arcgis空间分析, 对2000年-2009年澜沧江流域人居环境时空演进展开实证分析。研究结果显示:①从空间格局上看, 澜沧江流域人居环境适宜性由南至北等级递减;从时序演进上看, 2000年-2009年澜沧江流域人居环境总体呈恶化趋势;②近10年来, 基础设施在人居环境中的重要性逐步被经济发展因素所超越, 大力发展经济, 提升第三产业比重, 进一步完善基础设施, 成为改善人居环境的关键所在。 |
| [54] | 城市的宜居性是指城市在经济、社会、文化、环境方面协调发展,人居环境良好,能够满足居民物质和精神生活需求,适宜人类生活、工作和居住的性质。长春作为吉林省的省会及吉林省政治、经济、文化和交通中心,自20世纪80年代起进入快速发展期,在城市经济建设方面取得巨大成就的同时,出现了城住房紧张、交通堵塞、环境污染等一系列城市问题。在这一社会背景下,建设宜居城市显得尤为必要与紧迫。本论文进行长春市城区的城市宜居性评价研究,以GIS与遥感作为技术手段,提取制约长春市宜居性的因素因子,建立评价指标模型,采用均方差——主成分分析法,确定指标因子权重,运用多目标线性加权函数——综合比较法进行长春市宜居性评价,并与问卷调查获得的居民主观满意度进行了耦合分析。 论文具体包括如下研究内容： 1、论文根据长春市城市规模和具体条件,针对多来源、多形式、多尺度的基础数据源,利用GIS和遥感方法,进行了综合集成与融合处理,并采用栅格化方法、空间插值法、窗口分析等方法,对长春市宜居性主要影响因子进行了提取并建立了因子空间数据库。 2、论文总结了国内外宜居性评价理论和方法,并以此为基础,建立了由目标层、准则层、因素层、指标层构成的宜居性评价指标体系,采用均方差——主成分分析法确定各层指标权重,避免了定权过程中人为因素的影响,同时按多目标线性加权函数法,在获取各层次量化指标值的同时,进行了研究区自然环境条件、人文环境条件及研究区总体宜居性的评价分析。 3、论文在宜居性评价分析中,采用栅格单元作为建模分析的基本单元,兼顾栅格数据量和数据精度,通过数学分析方法确定了栅格单元的最适宜大小为100m×100m。 4、论文通过数学方法,将宜居性居民满意度调查问卷中获取的定性指标值进行了量化处理,并通过主成分分析法确定了各指标权重以计算便利性、舒适性、健康性和安全性指标的主观满意度,并与评价指标体系中的人文环境对应指标进行多元回归分析以获取人文环境各指标对宜居性居民主观满意度的影响强弱及量级,确定了宜居性建设中高度关注、优先改进、维持优势及无关紧要的各方面。 5、论文根据各栅格单元的总体宜居度,将研究区30552个栅格划分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类宜居区,同时根据各街道总体宜居性的主观满意度分值将研究区46个街道划分为一级、二级、三级、四级区域,通过进行以栅格为单元的长春市宜居性和以街道为单元的宜居性居民主观评价的耦合分析,总结了各级居民满意度区域内宜居性环境条件的差异。 本论文利用遥感和GIS技术,为城市宜居性评价提供了多尺度的数据源、空间分析及可视化表达方法,论文的特色和创新在于： 1.在GIS与遥感技术平台支持下,实现了多源数据的综合集成与融合处理,并通过栅格化、空间插值、窗口分析等方法构建了基于像元的城市宜居性评价指标空间数据库,较好地解决了社会统计数据无法与空间位置准确匹配及难以实时更新的问题,与以往研究相比较,能够实现较高分辨率的宜居度空间格局及区域差异的可视化表达。 2.运用均方差—主成分分析法确定评价指标体系中指标因子的权数,建立了多要素、综合定量的长春市宜居性评价模型。利用主成分回归分析法、多目标线性加权函数、耦合分析等方法,将社会调查数据与城市环境背景数据结合,为城市宜居性建设提供量化的参考。 城市的宜居性是指城市在经济、社会、文化、环境方面协调发展,人居环境良好,能够满足居民物质和精神生活需求,适宜人类生活、工作和居住的性质。长春作为吉林省的省会及吉林省政治、经济、文化和交通中心,自20世纪80年代起进入快速发展期,在城市经济建设方面取得巨大成就的同时,出现了城住房紧张、交通堵塞、环境污染等一系列城市问题。在这一社会背景下,建设宜居城市显得尤为必要与紧迫。本论文进行长春市城区的城市宜居性评价研究,以GIS与遥感作为技术手段,提取制约长春市宜居性的因素因子,建立评价指标模型,采用均方差——主成分分析法,确定指标因子权重,运用多目标线性加权函数——综合比较法进行长春市宜居性评价,并与问卷调查获得的居民主观满意度进行了耦合分析。 论文具体包括如下研究内容： 1、论文根据长春市城市规模和具体条件,针对多来源、多形式、多尺度的基础数据源,利用GIS和遥感方法,进行了综合集成与融合处理,并采用栅格化方法、空间插值法、窗口分析等方法,对长春市宜居性主要影响因子进行了提取并建立了因子空间数据库。 2、论文总结了国内外宜居性评价理论和方法,并以此为基础,建立了由目标层、准则层、因素层、指标层构成的宜居性评价指标体系,采用均方差——主成分分析法确定各层指标权重,避免了定权过程中人为因素的影响,同时按多目标线性加权函数法,在获取各层次量化指标值的同时,进行了研究区自然环境条件、人文环境条件及研究区总体宜居性的评价分析。 3、论文在宜居性评价分析中,采用栅格单元作为建模分析的基本单元,兼顾栅格数据量和数据精度,通过数学分析方法确定了栅格单元的最适宜大小为100m×100m。 4、论文通过数学方法,将宜居性居民满意度调查问卷中获取的定性指标值进行了量化处理,并通过主成分分析法确定了各指标权重以计算便利性、舒适性、健康性和安全性指标的主观满意度,并与评价指标体系中的人文环境对应指标进行多元回归分析以获取人文环境各指标对宜居性居民主观满意度的影响强弱及量级,确定了宜居性建设中高度关注、优先改进、维持优势及无关紧要的各方面。 5、论文根据各栅格单元的总体宜居度,将研究区30552个栅格划分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类宜居区,同时根据各街道总体宜居性的主观满意度分值将研究区46个街道划分为一级、二级、三级、四级区域,通过进行以栅格为单元的长春市宜居性和以街道为单元的宜居性居民主观评价的耦合分析,总结了各级居民满意度区域内宜居性环境条件的差异。 本论文利用遥感和GIS技术,为城市宜居性评价提供了多尺度的数据源、空间分析及可视化表达方法,论文的特色和创新在于： 1.在GIS与遥感技术平台支持下,实现了多源数据的综合集成与融合处理,并通过栅格化、空间插值、窗口分析等方法构建了基于像元的城市宜居性评价指标空间数据库,较好地解决了社会统计数据无法与空间位置准确匹配及难以实时更新的问题,与以往研究相比较,能够实现较高分辨率的宜居度空间格局及区域差异的可视化表达。 2.运用均方差—主成分分析法确定评价指标体系中指标因子的权数,建立了多要素、综合定量的长春市宜居性评价模型。利用主成分回归分析法、多目标线性加权函数、耦合分析等方法,将社会调查数据与城市环境背景数据结合,为城市宜居性建设提供量化的参考。 |
| [55] | <p>从自身交通设施保障程度和与外界交流联系便利程度两方面,采用公路密度、铁路密度、与公路距离等8个指标,构建了交通通达指数模型;运用GIS技术,以2005年为例,定量计算中国分县通达指数,集成中国分省通达指数,从分县和分省两个尺度评价了中国交通通达水平。结果表明:⑴ 从分县尺度看,中国县域交通通达水平高低两端差异悬殊,呈明显"纺锤形"结构,呈现由沿海逐渐向内陆递减趋势,贫困地区与城市化地区交通密度差距显著;⑵ 从分省尺度看,中国分省交通通达水平差异显著,地域分布呈现"东高西低"的空间格局;不同等级水平间通达指数差距明显,西部省份交通支撑能力和保障水平偏低。因此,应大力加快西部地区交通基础设施发展,实现地区间和谐发展。</p> . <p>从自身交通设施保障程度和与外界交流联系便利程度两方面,采用公路密度、铁路密度、与公路距离等8个指标,构建了交通通达指数模型;运用GIS技术,以2005年为例,定量计算中国分县通达指数,集成中国分省通达指数,从分县和分省两个尺度评价了中国交通通达水平。结果表明:⑴ 从分县尺度看,中国县域交通通达水平高低两端差异悬殊,呈明显"纺锤形"结构,呈现由沿海逐渐向内陆递减趋势,贫困地区与城市化地区交通密度差距显著;⑵ 从分省尺度看,中国分省交通通达水平差异显著,地域分布呈现"东高西低"的空间格局;不同等级水平间通达指数差距明显,西部省份交通支撑能力和保障水平偏低。因此,应大力加快西部地区交通基础设施发展,实现地区间和谐发展。</p> |
| [56] | <p>可达性空间划分是交通地理学研究的重要领域。分析其与人口布局的关系,对当下中国的发展具有重要的理论与实践意义。借助GIS 软件平台,运用栅格成本加权距离算法,计算全国县 (市、区) 域单元的空间可达性并进行区域划分,进而探讨中国大区域交通可达性与人口分布的关系,揭示不同交通条件和不同区域类型中人口迁移与人口流动内在机制,为区域规划、交通规划和中国人口配置提供科学依据。研究表明,①栅格成本加权距离算法可以实现空间可达性概念从定性描述转向定量计算的精确转换;②中国县域可达性以低值为主,具有圈层状和"反自然梯度"空间结构,"黑河—腾冲"线为明显分界线;③中国大陆分为3大区:可达性高值区、可达性中值区、可达性低值区。可达性中值区又可分为东南诸省亚区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区;可达性低值区分为云川渝亚区、蒙黑亚区、新疆亚区、青藏亚区;④国家区域范围内县域可达性与人口密度具有明显的相关性,2.5小时圈是目前中国可达性与人口集聚产生作用的最远距离;中国县域可达性越高的区域,可达性对人口集聚产生作用圈就越大,而可达性值与人口数量的相关性越小,说明交通条件对落后地区人口集聚所起到的作用远远大于发达地区。</p> . <p>可达性空间划分是交通地理学研究的重要领域。分析其与人口布局的关系,对当下中国的发展具有重要的理论与实践意义。借助GIS 软件平台,运用栅格成本加权距离算法,计算全国县 (市、区) 域单元的空间可达性并进行区域划分,进而探讨中国大区域交通可达性与人口分布的关系,揭示不同交通条件和不同区域类型中人口迁移与人口流动内在机制,为区域规划、交通规划和中国人口配置提供科学依据。研究表明,①栅格成本加权距离算法可以实现空间可达性概念从定性描述转向定量计算的精确转换;②中国县域可达性以低值为主,具有圈层状和"反自然梯度"空间结构,"黑河—腾冲"线为明显分界线;③中国大陆分为3大区:可达性高值区、可达性中值区、可达性低值区。可达性中值区又可分为东南诸省亚区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区;可达性低值区分为云川渝亚区、蒙黑亚区、新疆亚区、青藏亚区;④国家区域范围内县域可达性与人口密度具有明显的相关性,2.5小时圈是目前中国可达性与人口集聚产生作用的最远距离;中国县域可达性越高的区域,可达性对人口集聚产生作用圈就越大,而可达性值与人口数量的相关性越小,说明交通条件对落后地区人口集聚所起到的作用远远大于发达地区。</p> |
| [57] | <p>基于GIS技术与网络分析模型,应用可达性指数与标准交通经济成本参数（GTC）,测度2020年规划高铁通车前后全国陆路可达性的空间格局与变化,探究高速铁路与出行成本影响下陆路可达性的特征。结果显示：从时间可达性看,高铁提高全国陆路可达性的整体水平与交通网络的客流运输效率,优化陆路交通网络,使跨区域中心城市之间联系日趋紧密,扩大中心城市的辐射范围,沿线重要城市人口覆盖范围急剧增长。高铁沿线站点、重要城市化地区与部分边远地区城市可达性获益最多,高铁对城市间中远距离关系影响突出,短距离影响主要局限于高铁沿线地区。此外,地区之间交通公平性差距结论并不统一。从经济可达性看,高铁对不同收入群体陆路可达性影响效果不同,对中低收入群体经济可达性影响有限,而对于高收入群体,随着旅行时间价值提高,经济可达性空间格局将不断接近时间可达性空间格局。</p> . <p>基于GIS技术与网络分析模型,应用可达性指数与标准交通经济成本参数（GTC）,测度2020年规划高铁通车前后全国陆路可达性的空间格局与变化,探究高速铁路与出行成本影响下陆路可达性的特征。结果显示：从时间可达性看,高铁提高全国陆路可达性的整体水平与交通网络的客流运输效率,优化陆路交通网络,使跨区域中心城市之间联系日趋紧密,扩大中心城市的辐射范围,沿线重要城市人口覆盖范围急剧增长。高铁沿线站点、重要城市化地区与部分边远地区城市可达性获益最多,高铁对城市间中远距离关系影响突出,短距离影响主要局限于高铁沿线地区。此外,地区之间交通公平性差距结论并不统一。从经济可达性看,高铁对不同收入群体陆路可达性影响效果不同,对中低收入群体经济可达性影响有限,而对于高收入群体,随着旅行时间价值提高,经济可达性空间格局将不断接近时间可达性空间格局。</p> |
| [58] | 利用中国各省市2009~2012年的面板联立数据,研究了跨国研发投资与中国发展的影响。结果发现,基于目前的创新自主发展水平,跨国研发投资对中国的创新自主促进效应较为明显;凭借当前的创新自主发展基础,中国还将在国际研发分工调整过程中,实现提高国际分工位置目的。但与跨国研发投资的总体影响不同,中国东部、中部、西部等分组省市与跨国研发投资的关系差异明显。其中,以目前的创新自主发展基础,中国只有东部分组省区达到了跨国公司全球研发建网的区位据点条件,中西部分组省区则受薄弱的创新自主发展基础制约,不能通过与跨国研发投资的良性互动,达到提高国际分工位置、加快创新自主发展的目的。这表明在一国内部,跨国研发投资的实际影响,也将随着投资地自主创新发展基础的变化而变化;要实现对跨国研发投资影响的辩证认识,就必须结合考虑东道国的创新自主发展基础。 利用中国各省市2009~2012年的面板联立数据,研究了跨国研发投资与中国发展的影响。结果发现,基于目前的创新自主发展水平,跨国研发投资对中国的创新自主促进效应较为明显;凭借当前的创新自主发展基础,中国还将在国际研发分工调整过程中,实现提高国际分工位置目的。但与跨国研发投资的总体影响不同,中国东部、中部、西部等分组省市与跨国研发投资的关系差异明显。其中,以目前的创新自主发展基础,中国只有东部分组省区达到了跨国公司全球研发建网的区位据点条件,中西部分组省区则受薄弱的创新自主发展基础制约,不能通过与跨国研发投资的良性互动,达到提高国际分工位置、加快创新自主发展的目的。这表明在一国内部,跨国研发投资的实际影响,也将随着投资地自主创新发展基础的变化而变化;要实现对跨国研发投资影响的辩证认识,就必须结合考虑东道国的创新自主发展基础。 |
| [59] | |
| [60] | 本书通过大量的统计数据,真实地记录了北京市2010年经济社会发展变化情况,是国内外各界人士了解北京、认识北京的重要资料工具书。全书正文分为两部分：文章选编和统计表。 本书通过大量的统计数据,真实地记录了北京市2010年经济社会发展变化情况,是国内外各界人士了解北京、认识北京的重要资料工具书。全书正文分为两部分：文章选编和统计表。 |
| [61] | 本书通过大量的统计数据,真实地记录了北京市2010年经济社会发展变化情况,是国内外各界人士了解北京、认识北京的重要资料工具书。全书正文分为两部分：文章选编和统计表。 本书通过大量的统计数据,真实地记录了北京市2010年经济社会发展变化情况,是国内外各界人士了解北京、认识北京的重要资料工具书。全书正文分为两部分：文章选编和统计表。 |
| [62] | 本书是一部全面反映河北省国民经济和社会发展情况的大型资料工具书，书中收录了河北省2010年经济发展的基本情况和主要统计数据，以及重要年份的主要统计数据。 本书是一部全面反映河北省国民经济和社会发展情况的大型资料工具书，书中收录了河北省2010年经济发展的基本情况和主要统计数据，以及重要年份的主要统计数据。 |
