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以广州市城区为例,基于分形理论,借助GIS技术手段,测度广州市城区1957、1982和2008年交通网络的盒子维数。结果表明:①广州市城区路网具有明显的分形特征,不同区域的盒子维数均有不同程度的增加,城市路网覆盖度不断提高,道路密度和通达性不断增强;②根据不同时期不同行政区路网盒子维数的差异和增幅大小,把广州市城区路网发育划分为3种不同类型:成熟型(东山区、越秀区、荔湾区),发展型(黄埔区、芳村区、白云区),拓展型(海珠区、天河区);③建立不同区域盒子维数与年代的线性、指数和幂指数函数关系,经对比发现指数函数关系拟合度最好,其相关系数R2>0.8,表明广州市城区交通网络近50年来发展迅速,而且这种态势还将持续下去。 相似文献
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单元路网长度的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来DMSP/OLS夜间灯光数据被广泛应用到人类活动强度及城市化进程的研究中,但由于OLS传感器的限制导致,在夜间灯光强度过高的城市中心区,NTL数据存在较为明显的饱和现象。这种饱和现象直接掩盖了城市中心区内部的灯光差异、细节,限制了DMSP/OLS数据在城市中心区的应用。目前缓解灯光数据饱和的方法主要分为:辐射定标法和非辐射定标法。其中辐射定标法虽精度较高,但定标算法复杂,干扰因素多,目前只有部分定标产品;非辐射定标法利用辅助数据(包括自然因素指标、社会经济指标)构建函数模型,对饱和区稳定灯光数据进行去饱和处理,具有较好修正效果。本文在总结VANUI(基于NDVI所构建)、EANTLI(基于EVI所构建)等去饱和指数的基础上,利用地理探测器对NDVI、EVI和UNL(单元路网长度)进行因子探测,量化对稳定灯光数据的解释力,提出了UNLI指数。为了验证UNLI、EANTLI及NTL数据之间的差异,通过"饱和区灯光强度细节刻画程度"、"UNLI、EANTLI与辐射定标数据RCNTL相关性分析"、"耗电量及GDP等经济指标回归拟合优度"3个方面进行比对分析,可以看出:(1)UNLI、EANTLI在修正过饱和灯光数据上均有较好的效果,但UNLI对饱和区灯光强度差异的刻画更加准确;(2)UNLI较之VANUI、EANTLI,可以突破空间分辨率的限制,增加灯光强度细节差异;(3)在灯光强度最高的饱和区,UNLI在与RCNTL的相关性最高,但随着灯光强度的减弱,UNLI、EANTLI与RCNTL的线性回归判断系数R~2逐渐接近,UNLI与RCNTL相关性优势正逐渐丧失;(4)在对耗电量、GDP的拟合分析中,引入UNLI指数的"EANTLIUNLI"的分段式修正模型,充分发挥EVI、UNL各自的优势,具有最优的拟合效果(R~2)_(Adj)=0.873)。实验结果表明,本文引入的修正夜间灯光饱和方法,能够有效的缓解城市中心区的灯光数据饱和问题,并在细节刻画和空间分辨率上有较为明显的提升,可以更精确的从灯光强度的角度反映城市结构的特征。 相似文献
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粤北山区地形因素对耕地分布及其动态变化的影响 总被引：7，自引：0，他引：7
地形因素是影响土地资源结构和变化的重要因素之一.以翁源县为例,在遥感与GIS技术支持下,采用改进的地形分布指数来分析粤北山区地形对耕地的分布与变化的影响.结果表明:耕地的空间分布与变化对地形十分敏感.研究区内,耕地分布频率最高的地形范围是坡度2°～4°和海拔0～200 m.1993～2005年12 a间,耕地面积增加了94.9 km2.增加的耕地主要处在低海拔、缓坡区域(100～200 m范围内耕地增量占总的耕地增加量的94.8%,0°～2°范围内耕地增量占总的耕地增加量的82.8%).新增的耕地主要是作为后备耕地资源的林草地转化而来,耕地分布有向高海拔区域扩展的趋势.地形不但影响耕地的空间分布,还影响耕地的质量,并且海拔和坡度对耕地质量的影响机制也不同.改进的地形指数能更有效的描述和比较土地利用的空间分布及动态变化. 相似文献
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耕地转型的研究路径探讨 总被引：15，自引：2，他引：13
当前,土地利用转型研究总体上处于“描述-解释”阶段,高度集中在森林转型研究领域及空间形态研究路径。学术界亟须推动土地利用转型研究向科学调控阶段发展。对此,本文尝试提出耕地转型的研究路径,以期带动土地利用转型研究领域向半人工半自然复合土地系统乃至人工土地系统拓展、研究路径向非空间形态延伸。耕地转型诊断可以从空间形态转型与功能形态转型两条路径开展。其中,前一路径关注耕地的空间分布及其收缩与扩张,可以从耕地数量变化或格局变化视角开展研究;后一路径关注耕地功能的变化过程,可以从外部性或政策演进视角开展研究。由社会-生态负反馈驱动的耕地功能形态转型,主导着由社会-经济动态驱动的耕地空间形态转型进程。据此,作者构建了耕地转型调控框架及其层次分析体系。 相似文献
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已有的多智能体人口模型没有考虑劳动力供需关系对人口空间分布的影响,在快速工业化地区模拟中具有局限性。提出了基于劳动力市场均衡的人口空间分布模型(SPM-ELM),建立了经济发展的劳动力需求与人口劳动力供给之间的关系,利用多智能体方法对劳动力市场均衡条件下的人口区位选择行为进行了建模,实现人口规模估算与空间分布模拟。并选取东莞市作为试验区验证了SPM-ELM模型的有效性。 相似文献
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广州市海珠区高密度城区扩展SLEUTH模型模拟 总被引：14，自引：0，他引：14
高密度城区是城市的核心区,也是城区扩展的源,对该区域的精确识别以及扩展模拟研究,具有重要的意义与价值。以广州市海珠区1979、1990、2000、2008 年4 期Landsat 影像为数据源,运用非渗透表面端元选取模型(V-I-S) 与归一化混合光谱分析模型(NSMA) 相结合的方法,辅以单窗算法反演地表温度数据(LST),高精度提取非渗透表面丰度,进而设置合适阈值表征研究区高密度城区范围。在此基础上基于SLEUTH模型设置4 种场景模拟和预测海珠区高密度城区扩展,并用景观指数分析方法对研究区1979-2050 年长达70 年的空间扩展状况进行分析。主要结论为：① SLEUTH模型同样适用于小尺度区域的扩展模拟。② SLEUTH模型模拟中基于自然、人文以及城市扩展内在动力机制等条件参数的设置,促使模拟结果精度更高。③ SLEUTH模型模拟结果表明,自1979 至今,海珠区高密度城区以较快扩展速率扩张,尤以1990-2004 年间变动增长最快;未来的20 年其增长速率减缓,并于2030 年前后趋于稳定。这种扩张格局与变化状况与研究区产业结构、经济政策、土地规划决策等因素密不可分。 相似文献
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城市空间结构识别是城市规划和城市资源空间优化的一项重要手段和基础性工作,通过多要素集聚规律反映的城市空间形态还需进一步深入理解。利用人口密度、关注点和夜间灯光数据等多源数据,通过叠加分析、局部等值线树算法来识别北京、上海、广州和深圳的城市空间结构,探讨不同城市要素的空间集聚形态,利用多项指标衡量城市中心和新城的城市空间形态发展,旨在将不同的城市空间结构进行对比。结果表明:①通过空间要素的集散形态分析,北京、上海和广州仍是以主城区为主导的城市空间结构,深圳外围城区的组团结构得到明显发育,呈现多中心主导的模式。②广州城市中心发展相对均衡,紧凑度高;深圳城市中心发展出现明显差异化,城市中心向西扩张,导致紧凑度降低。③各城市的新城均衡度均较高,各城市内部中心之间的要素集聚水平差异小。延伸度大于2的新城空间形态有显著的城市中心指向性,多数新城的延伸方向依附于道路或城市轨道交通发展。④自然条件和交通网络均是影响城市空间形态的重要因素。 相似文献
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广东省地级市建设用地扩展模式区域差异与驱动机制 总被引：1，自引：0，他引：1
利用景观扩展指数对2009―2014年广东省21个地级市建设用地扩展模式进行定量识别,对比和分析处于不同发展阶段城市的扩展模式组合与差异,揭示省级城市扩展的空间分异规律,并采用逐步回归模型探究不同扩展模式的驱动机理。研究表明：1）2009―2014年广东省各地级市城市扩展以边缘式为主,飞地式和填充式为辅,飞地式和填充式扩展比例呈反比。2）填充式扩展数量占比高的城市集聚于珠江口区域,呈现“小三角”形状,飞地式扩展数量占比高的城市在珠江三角洲区域外形成“大三角”的形状。3）人口密度越低,建设用地越趋向于飞地式扩展。非建设用地比例和人口密度较高的城市边缘式扩展更加剧烈。土地城镇化率高的城市填充式扩展更显著。 相似文献
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为探究不同类型建成区能源消耗与城市热环境特征的关系,本文利用中尺度天气预报模式(Weather Research & Forecasting,WRF)对2010年7月2日-7月6日发生在广州地区的一次高温热浪过程进行数值模拟试验,定量分析了逐日平均气温及逐日气温日较差对人为热排放的时空敏感性。结果表明：①WRF模型能够较好地实现2010年7月2日-7月6日高温热浪期间气温的模拟,模拟结果与气象观测结果的相关系数均大于0.80,均方根误差均小于2.27;②逐日平均气温空间分布特征为：高密度住宅区>商业区>低密度住宅区;逐日气温日较差空间分布特征为：低密度住宅区>高密度住宅区>商业区;③人为热排放使得3种类型建成区平均气温升高,且人为热的增温效应与高密度住宅区、低密度住宅区及商业区的建筑密度的空间关联度分别为0.17、0.13和0.16;④人为热排放使得三种类型建成区的气温日较差降低,且气温日较差减少程度与高密度住宅区、低密度住宅区及商业区建筑密度的空间关联度分别为0.14、0.15及0.19;⑤当人为热排放为正常排放的两倍时,人为热的增温效应、人为热对气温日较差的减小作用与不同类型建成区的建筑密度空间关联度均有增强趋势。 相似文献
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长时间序列DMSP/OLS夜间稳定灯光影像数据集存在饱和像元大量积聚在城市中心区域及影像之间缺少可比性的问题,导致数据集在进行空间分析及时间对比研究时会受到限制。为解决上述2个问题,本文在现有研究的基础上提出了一种基于不变目标区域的中国稳定灯光影像分类校正方法。该方法对数据集中每一期中国区域稳定灯光影像进行了饱和及非饱和像元的分类。对饱和像元,选择北京等5个城市作为不变目标区域,选择不存在饱和像元的辐射校准的灯光影像作为参考,基于不变目标区域的非饱和像元之间的相关关系也同样适用于饱和像元的假设,对饱和像元进行了校正;同时,基于多期辐射校准的灯光影像之间存在的相互校准关系,对饱和校正后的饱和像元进行了相互校准。对于非饱和像元,选择了长沙等13个城市作为不变目标区域;根据稳定灯光影像中非饱和像元DN值总和随时间变化的总体趋势,确定了13期稳定灯光影像作为参考,其他多期影像基于不变目标区域中非饱和像元之间的相关关系进行了相互校准。为验证校正结果的准确性,多种相互校准和饱和校正方法被引入进行比较。本文提出的分类校正方法与另外2种相互校准方法相比对F10、F12和F14卫星影像校准效果更好,另外2种方法对F15和F16卫星影像的校准结果更好,3种方法总体上都实现了对数据集影像的相互校准且使校正后的影像具有了可比性。与经过植被指数校准后的城市夜间灯光指数（The Vegetation Adjusted NTL Urban Index,VANUI）相比,分类校正方法解决了饱和像元聚集于城市中心区域的问题,减弱了像元饱和程度,校正结果更接近辐射校准的灯光影像。此外,在中国城市水平上,分类校正的稳定灯光影像与GDP和电力消耗值的相关关系与其他2种相互校准方法相比也是相对较好的,能更客观合理地反映区域经济发展的差异。 相似文献