赵选[1]（2021）在《西安城市热环境效应及绿地缓解作用研究》文中认为本文以西安市主城区为研究区,以2000年、2006年、2010年和2018年4期Landsat系列影像和MODIS影像为数据源,利用遥感影像提取植被指数,并反演研究区的地表温度,对研究区4个时期夏季的热岛强度、热力景观变化进行了分析,并运用Moran’s I指数、地理探测器模型,对研究区热环境空间异质性和驱动力因子进行了研究;同时,以遥感数据和外业调查资料为依据,获取了研究区植被规模参数（NDVI、植被覆盖度、三维绿量）;以2018年GF-1卫星影像为数据源,采用面向对象的决策树分类方法提取绿地信息,进而研究了研究区绿地植被规模与热环境的空间相关性,以及绿地斑块特征和不同尺度景观特征对热环境的缓解作用。获得以下主要结论:（1）本研究的4个时期之间,西安市主城区城市热岛比例指数存在波动,整体有减小趋势,其中,2000至2018年间,其减小0.313,说明热岛强度有所减弱,城市夏季热环境有所改善。热力景观等级的高温斑块由市中心的新城区、莲湖区、碑林区聚集分布向四周各区分散转移明显。低温、高温热力景观斑块面积、数量百分比和平均斑块面积整体有不同程度的增加,其中,2000年至2018年,低温斑块面积、数量百分比和斑块平均面积分别增加8.96%、2.75%和27.97 hm2;超高温斑块面积、数量百分比和平均面积分别增加4.27%、5.00%、6.54 hm2;4个时期之间,热力景观动态度最高为低温斑块,平均值为64.00%,最低为中温斑块（含次中温、中温等级）平均值为30.92%,说明低温斑块的大小及其空间分布有着最为剧烈的变化。引起这些变化的主要原因是主城区向外扩展和建设,导致不透水面增加的结果。（2）采用地理探测器模型能够定量揭示研究区热环境效应驱动因子的影响程度和交互作用。结果表明,西安主城区热环境空间分布呈现高度的空间异质性,并且具有多热点和冷点特征。建筑物、植被、道路、水体和人口因素影响热环境效应的贡献值分别为0.7593、0.6356、0.4619、0.1239和0.0352;在多驱动因子交互作用下,除了建筑物、植被与其它因子之间存较强的交互影响外,道路和人口交互作用对热环境分布也有明显影响,贡献值达0.4738。（3）基于GF-1卫星遥感数据,采用面向对象的决策树分类方法提取西安主城区绿地信息（精度为95.82%）,结果显示,主城区绿地覆盖面积为17317.97 hm2;主城区6个行政区中,绿化覆盖率由大到小的顺序是灞桥区>未央区>雁塔区>新城区>莲湖区>碑林区;绿地水平空间分布不均匀,有聚集性特征,灞桥区的东部和东南部的山区是绿地分布最密的区域;市中心区域绿地斑块破碎化严重,不同绿地类型中区域绿地和附属绿地覆盖面积最大,二者面积之和占76.8%。（4）利用双变量局部Moran’s I指数探究城市绿地系统的三个植被规模指标（NDVI、植被覆盖度和三维绿量）与地表温度之间的空间相关性,结果表明,植被规模指标与地表温度之间有显着的空间负相关关系,且各植被规模指标与地表温度的空间分布模式有较高的一致性。进一步统计分析表明,每增加10%的区域绿地的NDVI、植被覆盖度和三维绿量,其地表温度下降1.13℃、0.69℃和0.73℃;每增加10%的公园绿地的NDVI、植被覆盖度和三维绿量,其地表温度下降0.83℃、0.55℃和0.64℃。（5）在西安市主城区选择的32块城市绿地中,其内部地表温度与其面积、NDVI呈极显着负相关（P<0.01）,与周长呈显着负相关（P<0.05）,并用对数模型可以较好地拟合。对绿地斑块周边热环境影响分析表明,主城区绿地斑块降温作用最大距离Lmax的平均值在200-250 m之间,降温作用Lmax主要分布在150-300 m之间。城市绿地最大降温距离与斑块面积、周长和NDVI呈正相关关系（P<0.05）,与形状指数相关性不显着。城市绿地降温作用随距离的梯度变化类型呈现急降型、缓降型和均匀型,其原因与空间位置、周边环境有关。所有选择的绿地斑块中,降温幅度最大可达3.10℃,降温幅度最小达0.46℃,平均降温幅度为1.32℃。同时,发现降温幅度与斑块面积、周长和NDVI呈正相关关系（P<0.01）,与斑块形状指数呈正相关关系（P<0.05）。斑块面积对城市绿地的降温范围和降温幅度的影响最大。（6）通过对研究区15个公园绿地降温效应分析,结果表明,当公园绿地面积大于1.5 hm2时,公园绿地面积对地表温度降温幅度显着增强;以公园绿地斑块边界为起点,在390 m范围内,其对周边热环境的影响作用与距离有关,并且呈现一定的规律,其降温作用梯度变化规律有两种曲线类型,即急降型和缓降型。城市公园绿地斑块降温范围在60 m-240 m之间,降温幅度与公园绿地斑块面积和形状指数相关性显着。（7）西安市主城区在8 km×8 km的空间尺度下,不同城市绿地景观格局指数对地表温度的缓解作用效果最佳;如果在此尺度下,增大最大斑块指数（LPI）和景观形状指数（LSI）、聚集度指数（AI）,对地表温度的缓解作用更加明显。建议在城市主城区绿地规划和建设中,考虑将8 km×8 km空间尺度作为管理单元,有利于发挥绿地缓解热环境效应的最大作用。
蔡春雨[2]（2020）在《基于GIS的北京市公园绿地空间格局及演变机制研究》文中进行了进一步梳理城市公园绿地是城市绿色基础设施中具有最为全面的综合服务功能的绿地类型,是城市绿地系统的核心组成部分。城市公园绿地的发展对于推动城市建设具有非常重要的意义。同时,北京因其独特的社会地位、历史背景以及人文环境等因素,公园绿地发展演变过程具有较高的研究价值。综上所述,对于北京市公园绿地空间格局的研究,以及如何科学合理的进行布局,具有较强的实践应用价值。本文以北京市主城区城市公园绿地作为研究对象,通过对北京市园林绿化局记录的公园信息进行分析统计及实地调研,建立北京城市公园矢量数据库,基于GIS、Fragstats等软件,研究北京城市公园现阶段的空间格局、发展演变特征及其演变机制。研究大致分为4个阶段,阶段一为理论研究以及文献综述部分,梳理相关理论成果,为后期研究奠定基础;阶段二是对北京市的背景资料进行研究,明确研究范围,梳理总结北京市公园绿地发展规律以及现状建设情况;阶段三量化分析北京城市公园绿地的空间格局演变特征,包括各个时期公园空间格局的变化,以及各个时期的空间分布特征的研究;阶段四是总结梳理以上三个阶段的研究结果,从城市绿地空间格局演变机制出发,对其进行深入研究分析,并对北京市公园绿地空间格局发展建设中出现的问题进行总结分析,提出针对性的意见和建议。以期未来能够对北京以及其他大型城市公园绿地的空间格局研究提供科学的理论参考。
汪旭中[3]（2020）在《兰州现代城市总体规划主导下的用地空间格局演变研究》文中认为城市作为一个有机生长的空间,在其演变的过程中必定呈现出一定的规律性和限制性。透过现象看本质,本文选取兰州市这一带形城市作为研究对象,通过分析新中国成立以来70年的用地演变,从工业用地、居住用地、道路与交通设施用地、绿地与广场用地、公共管理与公共服务设施用地五大类城市功能用地入手,观察各类用地在规模和空间布局上的演变特征,并结合时代背景和政策,分析影响各类用地演变的影响因素,并且对未来兰州市用地空间的发展分类提出优化策略,以期建设更加健康与合理的兰州用地空间。本文按照兰州市四版总规的时间序列,分别对1954、1977、2000、2010、2019年的五大类城市建设用地进行研究,在对各个时期的现状用地进行矢量提取后,运用空间分析方法对用地规模和空间布局的演变展开了研究。主要研究内容和研究成果如下:（1）工业用地的规模随着城市的发展在不断增加,但是增长速度逐渐减缓,并且向外围区域增多,未来工业用地的增长必将由粗放扩张型转变为精明增长型;以“156项工程”确定的工业基地依然承担着兰州市的工业职能。通过对各个时期的工业用地占比对比来看,西固区、七里河区早期确定的工业基地始终占有较大的比重;工业用地在各扇区的分布差异较大,用地分布相对于兰州市的主导风向是合理的,并且工业用地的拓展与兰州市的地形条件相统一。综合来看,影响兰州市工业用地空间格局演变的因素主要有自然因素、政策因素、经济因素和生态因素。（2）居住用地在以东方红广场为中心的圈层上表现出先增长后缓慢减小的趋势,在以黄河为中心的圈层上,居住用地主要集中在距黄河1-2km的圈层范围之内,表明黄河周边的景观对居住用地的拓展有一定的吸引力。居住区布局模式最早以苏联式“街坊”作为居住区的基本空间组织形式,随着中苏关系恶化以后,逐步废弃小街坊布置,演变成大街坊和居住小区,建筑布置也演变成行列式或自由式布置。1990年开始采用“封闭社区”模式。自2018年7月10日,住房城乡建设部批准了《城市居住区规划设计标准》GB50180-2018以来,提出了城市生活圈的概念,将其作为配置居住区公共服务和市政设施的依据,并对原有公共服务设施、市政设施的配套做了相应的调整。总体来说,兰州市居住用地空间格局演变在以自然环境为基础条件,发展过程中受到住房制度影响和经济与人口增长的驱动,在微观层面的用地布局模式上,城市交通也起到了主导作用。（3）道路与交通设施用地作为城市的骨架系统,在城市建设初期,用地主要集中在城关区、七里河区、西固区,但是随着城市用地的不断扩张,道路系统在打通东西向主要干道的基础上,加强了城市南北两侧与各组团的交通联系。道路与交通设施用地格局的演变在建设初期受到地形条件的限制,逐渐随着城市规划的推进进一步完善。近年来,随着绿色交通的不断引导,道路空间格局表现出多层次、网络化的空间格局。（4）绿地与广场用地因为早期城市缺乏粮食和对生态环境的忽视,川地、滩地、台地是城市主要的绿地。随着工业污染的加重,开始注重工业用地与其他用地之间防护绿地的建设,并且增加了很多专业公园和广场空间。通过对绿地与广场用地密度演变的分析发现,在密度上呈现出城关区绿地和广场用地密度依然很大,其他地区表现出均衡的状态。在中心城区建设过程中,自然地理条件、城市性质、区域旅游、人居环境的提升均对兰州市绿地与广场用地空间的演变起到了影响。此外,从绿地与广场用地的规模演变分析后,发现近年来,绿地与广场用地面积均在增加,但是趋于稳定,并且各种类型的绿地均在不同程度的增加。（5）公共管理与公共服务设施用地作为衡量城市服务功能的一个指标,在早期城市发展过程中,集中规划布局在城关区,以体现社会主义工业化城市的地位,但是随着城市建设用地在各片区的扩展,用地规模开始增加,并且在城市总用地面积中占有一定的比例。近年来随着城市中心区其他用地的疏解,公共管理与公共服务设施用地开始借助土地置换的途径填补空缺,更好地为兰州市的发展提供服务。此外,影响其演变的因素有城市整体功能的提升、用地之间的耦合变化、城市规划的引导与控制、交通设施与网络的不断完善。（6）兰州市各类功能用地在演变的过程中表现出此消彼长的动态特征,在新中国成立初期,为了提高人民群众的物质水平,工业用地在城市中心区一直占据着重要的位置。随着兰州市经济水平的不断提高,人民已经解决了温饱问题,城市的发展也开始向有特色、有内涵的目标发展,因此城市服务功能的用地开始增长,并且呈现出均衡化增长的态势,相应的工业用地开始递减,这与城市的未来发展目标相吻合。最后,聚焦到未来兰州市用地空间的优化调整策略,从现行国家对国土空间总体规划的编制要求出发,提出兰州市未来各类用地首先应该借助兰州市的自然山水格局,塑造出有文化底蕴的城市空间格局。另外,兰州市作为西部地区的中心城市,随着城市职能定位的拔高,要借助外围的郊区空间,逐渐疏解出老工业用地,更好的为其他用地提供发展空间。道路与交通设施用地、绿地与广场用地和公共管理与公共服务设施用地作为城市主导功能的配套用地,应该保证其空间配置的均衡性,使其能更好地辐射周边社区,满足城市发展的需求。
刘俪胤[4]（2020）在《106国道沿线样带建成区绿地率时空分异格局及影响因素研究 ——基于地理探测器方法》文中进行了进一步梳理随着我国新型城镇化进程推进,其中生态宜居得到人们关注,因此城市绿地建设愈发受到重视。为衡量城市绿地空间规模和城市建设用地规模匹配状况,建成区绿地率成为直接衡量城市绿地建设水平的重要指标之一。由于我国各地区资源禀赋和社会经济发展水平的差距,建成区绿地率和其增长率存在明显的区域失衡。揭示城市绿地建设水平时空分异及其影响因素,有利于推动人民美好城市生活环境的建设。本文采用“样带—地理探测”研究框架,以106国道沿线样带96个县级市及以上城市为样本单元,以市域建成区绿地率的时空格局特征、演变规律和影响因素为研究内容,依托Arc GIS等软件,采用数理统计和空间分析相结合的方法,探究1996～2017年样带市域建成区绿地率在不同空间格局上的梯度差异特征和演化过程,并进一步分析“社会—自然”作用机理。研究表明:（1）从时序演变来看,样带市域建成区绿地率不断上升,但增速呈先上升后下降态势。样带整体相较于全国,其建成区绿地率更具有显着优势;样带总体规模呈现“北部-南部-中部”递减格局。106样带绝对差异和相对差异均不断缩小,但差异将长期存在,其差异主要由样带各区域发展不均导致。（2）从空间分异来看,106样带市域建成区绿地率总体差异明显,呈现出“南北高、中部低”的空间格局;市域之间差异逐渐减小,年均增幅呈现“中部快、南北慢”的规律。该分布特征与我国的经济发展状况及自然地理条件分布高度吻合,表明我国城市建成区绿地率发展与城市社会经济及自然地理条件存在着很强的空间关联性。（3）地理探测器显示经济实力和自然作用力等复杂动力相互作用是造成差异的主要成因,其中人均GDP、园林城市、人均建成区面积是主要驱动因素;并且双因子交互作用力普遍高于单因子作用力。（4）经济发展水平是造成建成区绿地率区域差异的决定性因素,并在后期进一步强化空间分异性;自然条件具有双向影响力,框定样带初期建成区绿地率空间分布基本格局,支撑前期发展,制约后期建设。国家政策是重要影响因素,基础设施、产业结构也具有较大影响作用。同时,国家政策是样带北部城市绿地发展的有效抓手,经济发展是样带中部城市绿地建设的主要推手,地貌类型的限制是样带南部城市绿地推进的重要阻碍。造成样带城市绿地建设水平区域差异及其演变的影响因素不断变化,并且各影响因素以及组合在不同区域、发展阶段所发挥的作用、程度也存在差异并处于变动之中。研究定量精准展现了“自然—社会”因素对106样带城市绿地建设区域差异的区域性、阶段性等多方面影响,探测多类因素在不同区域、不同发展阶段的综合作用。以期为科学制定典型区域城市绿地建设政策提供理论依据,进一步协调自然与社会经济政策对城市绿地的影响作用。
徐影秋[5]（2020）在《基于“样带-地理探测器”的建成区绿地率区域差异及影响因素研究 ——以陆桥通道沿线为例》文中认为城市绿地是改善城市生态环境、推动绿色发展的重要基础设施。建成区绿地率作为表征我国城市绿地建设水平的重要指标之一,自20世纪90年代以来大幅提升。然而,不同地区自然资源禀赋、社会经济发展等要素迥异,市域间建成区绿地率异质性和非均衡性显着。在新时代高质量城镇化进程中,科学认识城市绿地建设水平的影响因素是构建高品质人居环境、实现城镇化“绿色”转型的重要前提。本文选取陆桥通道沿线样带为研究区域,遵循“构建研究基础→厘清差异特征→因素地理探测→提出调控策略”逻辑主线展开研究:利用相对差异和绝对差异方法,廓清沿线样带建成区绿地率区域差异格局;在其基础上,引入地理探测器方法,构建“自然环境-社会经济-政策制度”多维地理探测因子集,探究1996～2017年沿线样带139个县级市及以上城市建成区绿地率区域差异的主导因子和影响因素。研究主要结论有:（1）区域差异测度表明:陆桥通道沿线样带市域建成区绿地率总体水平逐年提升,但存在明显的时空分异,呈现“东部→中部→西部”递减的梯度特征。样带建成区绿地率分异呈现东西部两头低、中部高的倒“U”型格局,自然条件优越、经济水平高的样带东部城市绿地建设最为均衡,西部分异将成为样带建成区绿地率区域差异的重要原因。（2）因素地理探测显示:沿线样带城市绿地建设区域差异是“自然-经济-政策”多因素非线性或双因子耦合作用的结果。（1）因子探测:自然因素起根本性和长期性影响,突出表现为年均温因子,地类要素“后发性”作用力凸显,年均降水量影响逐渐削弱;社会经济和政策制度因素具阶段性特征,“园林城市”政策、人均二三产业产值等为主要解释力。（2）交互探测:自然环境与社会经济、政策制度因素有协同增强效应,其交互影响力显着强于单一类型因素交互力。分区域探测显示经济、政策和自然类因素分别在样带东部、中部、西部占绝对优势,园林绿化固定资产投入占比、建成区路网密度和人口密度的影响依次在三大区域得到较大体现。（3）影响因素分析总结:陆桥通道沿线样带市域建成区绿地率区域差异是自然环境、政策导向、经济水平、基础设施、土地供给和产业支撑等共同作用的结果。（1）自然地理本底作为“天然制约力”,起基础支撑作用,沿线样带的自然梯度奠定了其全局性、稳定性影响。（2）政策制度是“有形的手”,是引导宏观调控城市绿地建设的关键环节。（3）沿线样带形成一定梯度的陆桥经济带,经济基础水平成为建成区绿地率区域差异格局的直接推动力。（4）基础设施是抓手,用地供给是基本立地条件,产业结构是支撑,三者均是区域差异的外部主导动力。研究能定量化呈现自然因素对城市绿地建设水平区域差异的大尺度、长期性影响;探测“自然-经济-政策”多维因素的综合作用,更精准地对城市绿地建设分“类”施治,是典型区域和典型方法在学科领域的一次尝试,以期为制定差异化城市绿地发展策略提供科学依据。
杨成杰[6]（2020）在《基于遥感的武汉绿地景观动态及关联模式分析》文中指出探索城市绿地景观动态的关联规则,预测城市绿地景观的演变,一直是城市生态规划的重要目标。城市绿地景观格局对城市生态系统的可持续发展具有重要意义。本研究通过制作绿地景观数据集研究绿地景观的动态变化过程,在此基础上分析了影响因子与绿地景观的相关性与重要性,并改进了GWR模型,将绿地景观系统论分析方法应用于武汉城市绿地景观关联模式的分析中。本研究主要内容如下:为了研究武汉绿地景观动态演变,首先,本研究基于GEE平台,采用指数法计算出2000年至2018年武汉Landsat遥感图像的NDVI,对武汉绿地进行了绘制;然后,在遥感图像的基础上,逐年计算出武汉绿地景观的全局景观面积百分比（PLAND）和聚合度（AI）;最后,采用Mann-Kendall联合Sen’ sslope的方法,对PLAND和AI进行时间序列分析。实验结果表明,PLAND的M-K曲线中,UF呈下降趋势,β为-0.190,说明武汉城市绿地总体面积减小,且变化显着;AI的M-K曲线中,UF呈下降趋势,β为-0.216,说明武汉城市绿地的聚合度在减小,证明了武汉城市绿地破碎化的结论。针对武汉绿地景观关联模式影响因子筛选的问题,本研究采用双系数相关法和随机森林分类模型对其进行选择。首先,分别从气候因素、地形因素以及人文因素中挑选出8个影响因子,以PLAND和AI作为武汉城市绿地景观格局的指标;然后,使用Pearson和Spearman双系数进行相关分析,从8个影响因子中筛选出与PLAND、AI存在显着相关性的关联因子;最后,采用随机森林分类模型,计算出关联因子对PLAND和AI影响的重要性大小。实验结果表明,高程、坡度、NDBI、降水、铁路、公路和水网均与武汉城市绿地景观格局存在相关性,且影响显着,对PLAND影响的重要性分别为24%、21%、18%、10%、10%、9%和8%,对AI影响的重要性分别为23%、20%、17%、13%、13%、8%和 6%。针对关联模式中影响因子取值范围的不确定性,本研究将GWR模型改进为PB-GWR模型,并使用绿地景观系统论分析方法。首先,对传统OLS和GWR关联模型经行比较,选择出R2较高、AICc较低的GWR模型;然后,融合P-Box模型,构建出PB-GWR模型,应用于武汉绿地景观;最后,采用绿地景观系统论分析方法,用以解释武汉绿地景观的关联模式。实验结果表明,山地对PLAND和AI呈正相关性,高程和坡度在绿地景观系统内形成了微弱的协同效应;在非山地区域,高程、坡度和水域这三个影响因子,在绿地景观系统内形成了强烈的协同效应,呈现出极高的正相关性;高程、坡度和NDBI这三个影响因子形成的强权衡效应表现为负相关性;市中心区域由于道路和水网的权衡效应,使得GWR模型的对应系数趋近于0。
童明浩[7]（2020）在《近20年福州市主城区城市绿地空间形态演变研究》文中认为城市绿地的空间形态是城市形态的重要组成部分,探究城市绿地的空间形态变化可为城市在发展进程中如何合理开发利用有限的土地资源,优化城市绿地空间格局,创建舒适优美的城市人居环境等提供科学参考。论文以福州市主城区为研究区,通过对1999-2018年Landsat系列遥感影像的处理,获取了研究区5个时间节点的城市绿地空间分布专题信息;运用土地利用转移矩阵、土地利用动态度、土地扩展指数对研究区城市绿地的土地利用类型变化进行了综合分析。采用景观格局分析法和空间分析法,对研究区城市绿地空间形态的特征、演变过程进行了量化分析,结果表明1999-2018年,研究区城市绿地空间形态变化明显,土地覆被变化剧烈。城市绿地的面积从552.065km2增加至681.362 km2,增加了129.297km2。城市绿地土地利用类型的增长来源主要是耕地和建设用地。由于环城绿带的建设和地形优势,研究区城市绿地的空间形态在景观上表现为聚集度提高,但是在空间上的向心聚集度下降。城市绿地的空间方向上的扩展主要在西北、东南、正南三个方向上。在此基础上,论文从三个方面分析了城市绿地空间形态变化的影响因素:（1）自然地理环境中地形因素的影响,海拔较高、坡度较大的区域自然植被保存较完善,是主要的城市绿地布局区域;（2）社会经济发展过程中,产业结构的调整、区域人口变化、投资与消费增长,导致城市扩张,城市绿地的建设需求提高,城市绿地的建设得到快速推进;（3）政府的城市规划政策对城市绿地空间形态影响显着,城市生态文明建设、森林培育等提高了城市绿地的空间比重,城市公共绿地建设优化了城市绿地在城市内部的空间布局。
黄晓玲[8]（2020）在《海岛型城市绿地的景观格局演变 ——以厦门岛为例》文中研究表明城市绿地不仅是城市的绿色基础设施,也是城市重要的生命保障系统,通常具有生态、社会以及经济效益。在景观生态学理论指导下,采用遥感技术、地理信息系统技术并结合绿地景观格局研究是当前研究城市绿地景观格局的重要方式和手段。目前,国内外学者主要集中在对整体城市绿地景观分析,对城市绿地类型的景观格局分析的研究仍然少见报道。21世纪海岛地位日益突出,以海岛型城市作为专项来研究必将是未来的走向。2020年1月荣膺“国家生态园林城市”称号的厦门,生态自然禀赋良好,而厦门岛是一个典型的海岛城市,自20世纪80年代进入快速城市化以来,岛内绿地景观发生巨大变化。本研究主要通过对2000、2009和2018年厦门岛遥感影像解译,开展城市绿地动态变化和景观格局演变分析,探讨近18年间海岛型城市绿地的景观格局演化特征,并分析其变化发生的原因,以期为海岛型城市的发展提供建议。本研究取得以下研究结果:（1）本研究将厦门岛土地利用分为5类:绿地、建设用地、未利用地、水体、农田,绿地再细分为4个类型:区域绿地、防护绿地、附属绿地和公园绿地。2000-2018年,厦门岛景观发生巨大的变化,呈现由中心城区向四周辐射的趋势,具体是由思明区向湖里区辐射。建设用地占据主要景观优势,其次是绿地。绿地空间分布不均,思明区生态质量优于湖里区。2000-2009年厦门岛填海造地明显,填海所得区域主要为未利用地,农田完全消失,农田主要转变为未利用地,防护绿地和附属绿地明显增加,区域绿地明显减少。2009-2018年厦门岛大量未利用地、绿地转变为建设用地,城市化显着。（2）2000-2018年,厦门岛城市绿地景观格局演化特征及原因:（1）山地丘陵森林景观构成城市绿地空间的主要格局。公园绿地占据绿地空间的主要优势,面积增加幅度不大,破碎度最小,优势度高,景观连接度最高,形状最复杂。（2）城市化催化了城市绿地空间的重构。城市化进程促进城市扩张和不断加剧人们对绿地提出了更高的质量要求,不同城市绿地类型转换加剧,规模大幅度增减、结构剧烈变化,附属绿地、防护绿地扩展、填充,对应的区域绿地快速萎缩。受到建设用地的侵入和分割,城市绿地的斑块数增加,2000-2009年,斑块数从2238个增长到7363个,绿地斑块破碎度大幅度增强,斑块间物理连接度则减弱。2009-2018年城市化显着,大量绿地转化为建设用地,减少到2959个,破碎度大幅度减弱,斑块间物理连接度则增强。附属绿地和防护绿地的斑块小,破碎度大,破碎度也呈相同的变化趋势。（3）厦门创建国家生态园林城市等政策显着调控城市建设发展。绿地面积持续增加,从3642.04 hm2增长5024.54 hm2,增加了近40%,景观多样性和均匀度上升。附属绿地和防护绿地增加最明显,景观连接度、优势度呈增长趋势,区域绿地则呈下降趋势。（4）城市绿地从“自构”向“被构”转变的趋势显着,受人类的活动干扰的程度变大。2000-2018年,绿地面积加权的平均形状指数减小,从7.43下降到5.2,景观形状趋于规则和简单化,其中公园绿地转型最为突出,而附属绿地、防护绿地和区域绿地的形状保持相对简单。（5）相关影响因素主要包括自然生态、经济、政策和人口因素。（3）对海岛型城市建设发展的借鉴意义:（1）绿地系统建设应遵循生态化和网络化原则,实现人与自然的和谐同一。（2）厚植绿色发展优势,建设生态文明。（3）政府应制定和实施与建设海岛型城市相适应的海岸带综合管理和海洋环境保护的方针、政策以及对应的行动计划,严格控制填海造地,科学安排填海工程。
张金[9]（2020）在《中国城市绿化水平的时空演变及影响因素研究》文中认为城市绿化作为城市生态环境的重要组成部分,是改善城市环境质量,实现城市生态文明、生态宜居以及高质量发展的重要途径。随着我国城市化进程的快速推进,越来越重视城市环境质量的提升建设,开展城市绿化建设水平研究对科学认识城市环境建设问题,对推动城市环境的高质量发展,解决城市生态环境问题具有现实的紧迫性。本文以292个地级及以上城市为基本研究单元,构建城市绿化水平综合评价指标体系,综合测度2000年至2017年中国城市绿化水平,识别绿化发展阶段,分析绿化水平的总体差异和区域差异特征,从时序演进和空间分异刻画城市绿化的时空格局,探索绿化时空分布的影响因素。结果表明:（1）2000年至2017年中国城市绿化水平整体不高,均值为0.244,其中丽江市最高（0.501）,安顺市最低（0.118）。绿化等级由低等级逐渐转变为较低等级,绿化水平整体提升明显。东部、中部、西部三大地带总体差异和内部差异呈逐渐降低趋势,但区域间差异呈现缓慢上升趋势。（2）中国城市绿化水平由东到西逐渐递减,但从2012年开始,逐渐演变为“东部领先,西部跃升,中部滞后”的绿化空间格局。高绿化水平城市主要分布在东部沿海的城市群区域,而低绿化水平区域在空间分布上基本与我国高原山区的格局较吻合。自然条件下绿化水平的变化表现出一定的规律性特征,北亚热带气候区（IV）绿化水平最高,高原气候区城市绿化水平最低。（3）中国城市绿化水平在空间关联上具有正相关的聚集特征,热点区域相对稳定,冷点区域扩张。在三大地带上则表现为东部地区是热点区的稳定区,西部地区是热点区的增长区,而中部地区呈现冷点区的集聚态势。（4）气候条件是我国城市绿化空间格局的决定性因素,政府管理是主要影响因素,城市发育程度和地区经济发展水平是重要影响因素。
孙佳佳[10]（2020）在《城市绿色空间时空演变及其景观格局研究 ——以西安主城区为例》文中认为城市绿色空间是城市可持续发展的重要组成部分,分析城市绿色空间的时空特征对于理解、评估城市化的生态后果以及提高我们的生活质量至关重要,同时,可以为决策提供基本信息。随着城市人口不断集中和社会经济高速发展,土地利用发生变化,耕地、草地、林地不断转变为建设用地,直接影响城市的绿色空间以及景观格局。因此,研究主城区绿色空间时空演变与景观格局对城市生态环境至关重要,也是对城市可持续发展做出适当决策的科学支撑。本研究基于西安市主城区1994-2018年的Landsat影像数据,采用不同分类法提取城市绿色空间信息并进行精度对比,选取精度高的分类结果分别对研究区城市绿色空间的时空演变规律及其景观格局变化进行分析。研究结果表明:（1）以1994-2018年不同时期中等空间分辨率的Landsat影像为主要数据源,结合高分辨率的Google地图、陕西省土地利用现状图,采用最大似然分类法、支持向量机分类法、随机森林分类法提取西安市主城区的绿色空间信息,并对数据的总体分类精度进行对比分析。结果表明,采用随机森林分类法提取绿色空间信息的分类效果较好,为绿色空间的时空格局演变提供数据基础。（2）基于随机森林分类法提取的绿色空间信息,统计1994-2018年西安市主城区绿色空间及其组成结构的面积、比例,定量分析和评估研究区绿色空间的时空格局演变规律,并利用动态变化度研究城市绿色空间的动态变化速度。总体上,1994-2018年遥感影像的绿色空间比例分别为62.59%、67.80%、49.78%、46.28%、42.94%,西安市主城区绿色空间总面积整体呈现显着下降的趋势,减少了19.65%。城市绿地面积在研究期内的减少最为显着,减少了85.06km2,面积所占比例减少了10.18%;24年间耕地面积整体趋势为递减,至2018年减少了72.35km2,耕地面积总量由31.89%下降到23.23%,缩减了8.66%;水体面积整体上减少了6.72km2,至2018年,水体面积占研究区面积的1.35%,减少了0.8%。研究区绿色空间的减少主要是分布在未央区、灞桥区、雁塔区,而新城区、莲湖区、碑林区则呈不同程度的增长。城市绿地、耕地与水体面积主要转移为建设用地,综合动态变化度为1.13%,其单一动态度存在差异化,下降幅度分别为1.49%、1.13%、1.56%,水体和城市绿地的变化速度相近。（3）绿色空间景观水平特征分析结果为:1994-2018年绿色空间斑块总面积指数减少了163.74km2,斑块数量、斑块密度及形状类指数整体上增加,景观蔓延度指数、平均斑块面积、同类斑块邻接比分别下降了1.59%、1.06km2、2.17%,说明研究区内的绿色空间聚集程度下降,斑块较为破碎、分散;景观多样性指数和景观均匀性指数均呈轻微减少的变化趋势,表明1994-2018年研究区各斑块类型的面积分布较不均匀,所占比例差异较大,主要原因是城市扩张导致研究区耕地与城市绿地面积减少,建设用地面积增加。景观类型水平特征分析结果表明:城市化进程的加快所带来的直接结果是城市绿地和水体景观的形状指数均减少,而耕地景观的形状指数则增加,说明耕地景观更多的受到人为因素的影响,不规则程度高。1994-2018年耕地、城市绿地及水体的斑块面积分别从1994年的265.41km2、237.38km2、17.94km2急剧下降到2018年的193.35km2、152.39km2、11.24km2,分别减少了72.06km2、84.99km2、6.7km2;耕地、城市绿地的斑块数量、最近邻体距离指数和斑块密度均迅速增加,而水体则呈下降趋势;耕地、城市绿地和水体的斑块所占景观面积比例以及最大斑块指数均表现为不同程度的下降;耕地与城市绿地的聚集度指数、同类斑块邻接比以及平均斑块面积均下降,而水体的聚集度指数、同类斑块邻接比、平均斑块面积则增加,表明研究区城市绿地和耕地的分布离散、破碎程度高,是城市扩张和开发的主要土地利用类型,相对来说水体的连通性则较好。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 城市热环境的定义及特征 |
| 1.2.2 城市热岛效应研究进展 |
| 1.2.3 城市绿地对热环境的缓解作用研究 |
| 1.2.4 西安市热环境效应研究进展 |
| 1.2.5 文献评价 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然状况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 外业调查数据 |
| 2.2.3 其它数据 |
| 第三章 数据预处理 |
| 3.1 遥感数据预处理 |
| 3.1.1 Landsat数据预处理 |
| 3.1.2 GF-1 数据预处理 |
| 3.2 城市绿地信息提取 |
| 3.2.1 最大似然分类法 |
| 3.2.2 基于综合指数的绿地信息提取方法 |
| 3.2.3 基于面向对象的CART决策树分类法 |
| 3.3 城市绿地三维绿量模型构建及反演 |
| 3.3.1 遥感植被指数获取 |
| 3.3.2 样地三维绿量计算 |
| 3.3.3 三维绿量与植被指数相关性分析 |
| 3.3.4 乔木三维绿量估测模型构建 |
| 3.3.5 研究区乔木三维绿量反演 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 研究区热力景观动态变化分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 地表温度反演及验证 |
| 4.2.2 城市热岛比例指数 |
| 4.2.3 热力景观等级划分 |
| 4.2.4 热力景观指数选取 |
| 4.2.5 热力景观动态度计算 |
| 4.2.6 归一化差值不透水面指数 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 研究区热岛强度分析 |
| 4.3.2 不同行政区热力景观分布特征 |
| 4.3.3 热力景观格局变化 |
| 4.3.4 热力景观的动态变化 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 热环境空间异质性及影响因子分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 地表温度空间分布特征分析 |
| 5.3 结果及分析 |
| 5.3.1 地表温度空间自相关性分析 |
| 5.3.2 单驱动因子对地表温度的影响 |
| 5.3.3 驱动力因子对地表温度的交互作用 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 城市绿地植被规模对热环境的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 核密度分析 |
| 6.2.2 GIS分区统计分析 |
| 6.2.3 空间相关分析 |
| 6.2.4 经典相关分析 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 城市绿地总体分布特征 |
| 6.3.2 NDVI与地表温度之间的关系 |
| 6.3.3 植被覆盖度与地表温度的关系 |
| 6.3.4 三维绿量与地表温度的关系 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 城市绿地景观斑块对热环境的缓解作用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究方法 |
| 7.2.1 研究区城市绿地斑块的筛选 |
| 7.2.2 绿地斑块景观特征指数选取 |
| 7.2.3 缓冲区分析 |
| 7.2.4 城市绿地斑块缓解热环境效应的影响距离计算 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 城市绿地斑块对内部地表温度的影响 |
| 7.3.2 城市绿地斑块对周边地表温度的影响 |
| 7.3.3 典型城市绿地斑块对地表温度的影响 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 不同尺度绿地景观格局对热环境的缓解作用研究 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 研究方法 |
| 8.2.1 城市绿地提取 |
| 8.2.2 城市绿地景观格局指标的选择 |
| 8.2.3 城市地表温度数据 |
| 8.2.4 样区分割 |
| 8.3 结果与分析 |
| 8.3.1 不同尺度的绿地景观格局与地表温度的关系 |
| 8.3.2 不同尺度的绿地景观格局指数与地表温度的回归分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 结论及展望 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 本研究的创新点 |
| 9.3 本研究不足之处及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 公园绿地建设是城市发展的需求 |
| 1.1.2 城市公园绿地发展对城市建设意义重大 |
| 1.1.3 以北京作为样本对城市公园绿地的研究具有现实意义 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究方法 |
| 2 概念释义及相关研究综述 |
| 2.1 概念释义 |
| 2.1.1 公园 |
| 2.1.2 公园绿地 |
| 2.1.3 绿地空间格局 |
| 2.1.4 演变机制 |
| 2.2 国内外城市公园绿地空间格局相关研究综述 |
| 2.2.1 城市公园绿地系统规划建设的研究 |
| 2.2.2 城市公园空间格局的研究 |
| 2.3 遥感及GIS应用现状及发展趋势 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究区域概述 |
| 3.1 研究区域自然与社会概况 |
| 3.1.1 自然情况概况 |
| 3.1.2 社会资源概况 |
| 3.2 研究区域城市公园绿地规划建设历程(建国后) |
| 3.2.1 发展初期(1949-1957) |
| 3.2.2 攻坚克难阶段(1958-1976) |
| 3.2.3 恢复发展期(1976-1999) |
| 3.2.4 开启城市公园绿地的新篇章(2000年至今) |
| 3.3 研究范围及研究所用数据来源 |
| 3.3.1 研究范围 |
| 3.3.2 研究数据来源 |
| 3.4 研究区域城市公园绿地发展现状 |
| 3.4.1 北京市主城区现状公园绿地数据统计 |
| 3.4.2 北京市主城区现状公园绿地类型分类研究 |
| 3.4.3 北京市公园绿地现状空间形态研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于GIS的北京城市公园绿地空间格局演变特征研究 |
| 4.1 北京城市公园绿地演变特征研究 |
| 4.1.1 各个时期公园绿地数据统计 |
| 4.1.2 各个时期北京市公园绿地景观格局分析 |
| 4.1.3 各个时期公园绿地距离与方位分析 |
| 4.1.4 各个时期公园绿地分类统计研究 |
| 4.2 北京公园绿地空间分布特征研究 |
| 4.2.1 各个时期公园绿地分布模式统计研究 |
| 4.2.2 各个时期公园绿地分布方向统计研究 |
| 4.2.3 各个时期公园绿地分布密度统计研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 北京城市公园绿地演变机制及影响研究 |
| 5.1 自然环境因素对北京市公园绿地演变的影响分析 |
| 5.2 城市格局及城市规划对北京市公园绿地演变的影响分析 |
| 5.2.1 古代城市格局的影响 |
| 5.2.2 建国后城市规划的影响 |
| 5.3 社会经济因素对北京市公园绿地演变的影响分析 |
| 5.3.1 人口因素 |
| 5.3.2 经济因素 |
| 5.3.3 总结 |
| 5.4 重大历史事件对北京市公园绿地演变的影响分析 |
| 5.4.1 重大历史事件的概念 |
| 5.4.2 重大历史事件的特征与分类 |
| 5.4.3 重大历史事件的推动作用 |
| 5.5 绿化方针政策对北京市公园绿地演变的影响分析 |
| 5.5.1 北京城市绿地规划工作建设方针的演变 |
| 5.5.2 城市绿化相关政策法规 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 北京城市公园绿地空间发展主要问题及优化意见 |
| 6.1 北京城市公园绿地空间发展主要问题 |
| 6.1.1 公园数量问题 |
| 6.1.2 公园布局问题 |
| 6.1.3 公园分类问题 |
| 6.2 北京城市公园绿地空间发展优化策略 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题缘起及研究背景 |
| 1.1.1 选题缘起 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 论文研究的目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关研究综述 |
| 1.3.1 城市空间理论相关研究 |
| 1.3.2 城市空间格局相关研究 |
| 1.3.3 城市用地演变相关研究 |
| 1.3.4 兰州现代城市总体规划研究 |
| 1.4 研究的内容、方法及框架 |
| 1.4.1 研究的内容 |
| 1.4.2 研究的方法 |
| 1.4.3 研究的框架 |
| 1.5 研究难点与拟解决的问题 |
| 1.5.1 研究难点 |
| 1.5.2 拟解决的问题 |
| 2 兰州现代城市用地空间格局演变条件分析 |
| 2.1 兰州地理环境 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.2 兰州历史沿革 |
| 2.3 兰州社会经济发展 |
| 2.3.1 人口规模 |
| 2.3.2 经济发展 |
| 2.4 历版总体规划回顾 |
| 2.4.1 兰州第一版总体规划(1954-1972 年) |
| 2.4.2 兰州第二版总体规划(1978-2000 年) |
| 2.4.3 兰州第三版总体规划(2001-2010 年) |
| 2.4.4 兰州第四版总体规划(2011-2020 年) |
| 2.5 兰州现代城市用地空间格局演变研究要素提取 |
| 3 兰州现代城市工业用地空间格局的演变 |
| 3.1 近代工业发展历程 |
| 3.1.1 近代工业的缘起 |
| 3.1.2 近代工业的发展 |
| 3.1.3 近代工业的形成 |
| 3.2 工业用地空间分布的演变 |
| 3.2.1 第一版总规主导下的工业用地分布 |
| 3.2.2 第二版总规主导下的工业用地分布 |
| 3.2.3 第三版总规主导下的工业用地分布 |
| 3.2.4 第四版总规主导下的工业用地分布 |
| 3.3 工业用地的演变特征 |
| 3.3.1 工业用地总体演变特征 |
| 3.3.2 工业用地的密度分布 |
| 3.3.3 工业用地的圈层分布 |
| 3.3.4 工业用地的各向异性 |
| 3.4 工业用地空间格局演变影响因素 |
| 3.4.1 自然因素 |
| 3.4.2 政策因素 |
| 3.4.3 经济因素 |
| 3.4.4 生态因素 |
| 3.5 小结 |
| 4 兰州现代城市居住用地空间格局的演变 |
| 4.1 居住用地空间分布的演变 |
| 4.1.1 第一版总规主导下的居住用地分布 |
| 4.1.2 第二版总规主导下的居住用地分布 |
| 4.1.3 第三版总规主导下的居住用地分布 |
| 4.1.4 第四版总规主导下的居住用地分布 |
| 4.2 居住用地扩张演变特征 |
| 4.2.1 居住用地的总体演变特征 |
| 4.2.2 居住用地的圈层分布 |
| 4.2.3 居住用地的密度分布 |
| 4.3 居住区规划布局模式演变 |
| 4.3.1 苏联模式影响下的居住区布局模式 |
| 4.3.2 欧美模式影响下的居住区布局模式 |
| 4.3.3 市场经济体制下的居住区布局模式 |
| 4.3.4 自主创新模式下的居住区布局模式 |
| 4.4 居住用地空间格局演变的影响因素 |
| 4.4.1 自然环境的约束 |
| 4.4.2 住房制度的调整 |
| 4.4.3 经济与人口增长的驱动 |
| 4.4.4 城市交通的引导 |
| 4.5 小结 |
| 5 兰州现代城市道路与交通设施用地空间格局的演变 |
| 5.1 道路与交通设施用地的演变历程 |
| 5.1.1 第一版总体规划主导下道路与交通设施用地分布 |
| 5.1.2 第二版总体规划主导下道路与交通设施用分布 |
| 5.1.3 第三版总体规划主导下道路与交通设施用地分布 |
| 5.1.4 第四版总体规划主导下道路与交通设施用地分布 |
| 5.2 道路空间格局的发展历程 |
| 5.2.1 民国时期的道路格局 |
| 5.2.2 建国初期的道路格局 |
| 5.2.3 21 世纪之后的道路格局 |
| 5.3 道路与交通设施用地空间格局的演变特征 |
| 5.3.1 道路与交通设施用地总体演变特征 |
| 5.3.2 道路与交通设施用地密度空间演变特征 |
| 5.3.3 道路与交通设施用地变化速度空间演变特征 |
| 5.3.4 道路的格局的分类及特征 |
| 5.4 道路与交通设施用地空间格局演变的影响因素 |
| 5.4.1 地形条件的限制 |
| 5.4.2 城市规划的推进 |
| 5.4.3 绿色交通的引导 |
| 5.5 小结 |
| 6 兰州现代城市绿地与广场用地空间格局的演变 |
| 6.1 绿地与广场用地的演变历程 |
| 6.1.1 第一版城市总体规划主导下绿地与广场用地的分布 |
| 6.1.2 第二版城市总体规划主导下绿地与广场用地的分布 |
| 6.1.3 第三版城市总体规划主导下绿地与广场用地的分布 |
| 6.1.4 第四版城市总体规划主导下绿地与广场用地的分布 |
| 6.2 绿地主导功能的演变 |
| 6.2.1 以游憩观赏的社会服务功能为主导 |
| 6.2.2 以生态环境保护功能为主导 |
| 6.2.3 以生态功能、塑造城市面貌为主导 |
| 6.2.4 以宜居城市环境为主导 |
| 6.3 绿地与广场用地空间格局演变特征 |
| 6.3.1 绿地与广场用地总体演变特征 |
| 6.3.2 绿地与广场用地分布密度演变分析 |
| 6.3.3 绿地用地构成演变分析 |
| 6.4 绿地与广场用地空间格局演变的影响因素 |
| 6.4.1 自然地理条件 |
| 6.4.2 城市性质 |
| 6.4.3 全域旅游的催化 |
| 6.4.4 人居环境的提升 |
| 6.5 小结 |
| 7 兰州现代城市公共管理与公共服务设施用地空间格局的演变 |
| 7.1 公共管理与公共服务设施用地布局调整研究 |
| 7.1.1 第一版总体规划主导下公共管理与公共服务设施用地分布 |
| 7.1.2 第二版总体规划主导下公共管理与公共服务设施用地分布 |
| 7.1.3 第三版总体规划主导下公共管理与公共服务设施用地分布 |
| 7.1.4 第四版总体规划主导下公共管理与公共服务设施用地分布 |
| 7.2 公共管理与公共服务设施用地演变特征 |
| 7.2.1 公共管理与公共服务设施用地总体演变特征 |
| 7.2.2 公共管理与公共服务设施用地的圈层变化 |
| 7.2.3 公共管理与公共服务设施用地的密度变化 |
| 7.3 公共管理与公共服务设施用地空间演变的影响因素 |
| 7.3.1 城市整体功能的提升 |
| 7.3.2 用地之间的耦合变化 |
| 7.3.3 城市规划的引导与调控 |
| 7.3.4 交通设施与网络的不断完善 |
| 7.4 小结 |
| 8 兰州市未来城市用地空间格局优化策略 |
| 8.1 工业用地空间调整策略 |
| 8.1.1 总量控制 |
| 8.1.2 分类优化工业用地布局 |
| 8.1.3 逐步置换出工业用地 |
| 8.2 居住用地空间优化策略 |
| 8.2.1 提高主城区居住用地开发强度 |
| 8.2.2 主城区居住用地空间向北拓展 |
| 8.2.3 加强利用黄河周边地段的景观地段 |
| 8.3 道路与交通设施用地空间未来发展方向 |
| 8.3.1 增设城市支路 |
| 8.3.2 提升道路网密度 |
| 8.3.3 逐步均衡各片区的道路用地密度 |
| 8.4 绿地与广场用地空间整合策略 |
| 8.4.1 系统整合策略 |
| 8.4.2 因地制宜策略 |
| 8.4.3 孕育城市特色策略 |
| 8.5 公共管理与公共服务设施用地空间优化策略 |
| 8.5.1 推进空间配置的均衡化 |
| 8.5.2 强化城市规划的引导作用 |
| 8.6 小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 论文创新点 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 样带 |
| 1.2.2 建成区绿地率 |
| 1.2.3 时空分异 |
| 1.2.4 绝对差异与相对差异 |
| 1.3 指标选取与数据来源 |
| 1.3.1 指标选取 |
| 1.3.2 影响因素选取 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究范围与对象 |
| 1.5.1 研究范围 |
| 1.5.2 研究对象 |
| 1.6 研究内容及框架 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 研究框架 |
| 1.7 研究方法 |
| 1.7.1 空间分析方法 |
| 1.7.2 数理统计分析方法 |
| 1.7.3 地理探测器 |
| 1.7.4 文献查阅法 |
| 1.8 技术路线 |
| 第二章 国内外相关研究 |
| 2.1 样带研究综述 |
| 2.1.1 国外样带研究进展 |
| 2.1.2 国内样带研究进展 |
| 2.2 城市绿地建设水平区域差异演变及影响因素研究综述 |
| 2.2.1 国外城市绿地区域差异演变及影响因素相关研究 |
| 2.2.2 我国城市绿地区域差异及影响因素相关研究 |
| 2.3 地理探测器模型的研究综述 |
| 2.3.1 地理探测器模型的研究原理 |
| 2.3.2 地理探测器模型的相关研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 106国道沿线样带建成区绿地率时空格局演变特征分析 |
| 3.1 106国道沿线样带基本概况 |
| 3.1.1 经济社会发展水平差异明显 |
| 3.1.2 自然条件差异显着 |
| 3.2 1996~2017年106样带建成区绿地率时序变化特征分析 |
| 3.2.1 全样带:建成区绿地率增长显着,得益于建成区绿地面积的快速发展 |
| 3.2.2 样带三大区域:增长规律各不相同,总体呈现“北-南-中”部递减格局 |
| 3.3 1996~2017年106样带建成区绿地率差异特征分析 |
| 3.3.1 全样带:整体差异不断缩小,但差异将长期存在 |
| 3.3.2 样带三大区域:区域差异变化特征各不相同 |
| 3.4 1996~2017年106样带建成区绿地率空间分异特征 |
| 3.4.1 全样带建成区绿地率空间差异显着 |
| 3.4.2 106 国道沿线样带市域建成区绿地率增长类型多呈现中、高增幅 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 106国道沿线样带建成区绿地率影响因素分析—基于地理探测器 |
| 4.1 探测影响因素指标选取及类型划分 |
| 4.2 样带市域建成区绿地率时空分异影响因素探测 |
| 4.2.1 单一因子探测:多数社会经济因子较自然因子呈明显主导态势 |
| 4.2.2 因子交互探测:各类因素交互影响力相互增强 |
| 4.3 样带分区建成区绿地率时空分异影响因素探测 |
| 4.3.1 样带北部影响因素探测:绿地政策作用显着 |
| 4.3.2 样带中部影响因素探测:经济建设作用突出 |
| 4.3.3 样带南部影响因素探测:自然因素作用明显 |
| 4.4 106国道沿线样带建成区绿地率空间分异的影响机理 |
| 4.4.1 经济水平和国家政策是直接推动力 |
| 4.4.2 土地供给和城市基础设施是原始动力 |
| 4.4.3 自然因素具有双向作用力 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 106 国道沿线样带建成区绿地建设发展调控建议 |
| 5.1 推动整体发展,注重样带综合效益 |
| 5.2 把控区域特点,强调“地域性”措施 |
| 5.2.1 样带北部:政策需为协同发展提供制度保障 |
| 5.2.2 样带中部:经济建设应向中小城市偏移 |
| 5.2.3 样带南部:充分利用自然优势 |
| 5.3 侧重叠加效应,促进均衡一体化发展 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究特色和创新点 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 公式及图表目录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 样带 |
| 1.2.2 建成区绿地率 |
| 1.2.3 区域差异 |
| 1.3 研究指标与数据来源 |
| 1.3.1 研究指标 |
| 1.3.2 数据来源 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究范围与单元 |
| 1.5.1 研究范围 |
| 1.5.2 研究对象与单元 |
| 1.6 研究思路、研究内容及框架 |
| 1.6.1 “样带-地理探测器”研究思路 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 1.6.3 研究框架 |
| 1.7 研究方法与手段 |
| 1.7.1 影响因素探测方法:地理探测器 |
| 1.7.2 区域差异测度方法:标准差、变异系数、锡尔系数 |
| 1.7.3 文献查阅法 |
| 1.8 技术路线 |
| 第二章 国内外相关研究 |
| 2.1 样带研究综述 |
| 2.2 城市绿地建设水平区域差异研究综述 |
| 2.2.1 国外相关研究 |
| 2.2.2 国内相关研究 |
| 2.3 城市绿地建设水平区域差异的影响因素研究综述 |
| 2.3.1 国外相关研究 |
| 2.3.2 国内相关研究 |
| 2.4 地理探测器研究进展及其应用现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 陆桥通道沿线样带市域建成区绿地率时序演变和区域差异分析 |
| 3.1 样带基本概况 |
| 3.2 沿线样带建成区绿地率水平演变特征分析 |
| 3.2.1 样带整体水平分析 |
| 3.2.2 样带区域水平分析 |
| 3.3 沿线样带建成区绿地率时序差异演变特征分析 |
| 3.3.1 样带整体绝对差异分析 |
| 3.3.2 样带整体相对差异分析 |
| 3.4 沿线样带建成区绿地率区域差异分析 |
| 3.4.1 样带总体差异、组内差异和组间差异分析 |
| 3.4.2 样带三大区域组内差异分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 沿线样带市域建成区绿地率区域差异影响因素的地理探测分析 |
| 4.1 探测影响因素指标选取、数据来源及类型划分 |
| 4.1.1 影响因素选取 |
| 4.1.2 影响因素指标数据来源及处理 |
| 4.1.3 影响因素类型划分方式 |
| 4.2 样带总体市域建成区绿地率区域差异的因素地理探测 |
| 4.2.1 因子探测结果分析 |
| 4.2.2 交互探测结果分析 |
| 4.3 样带分区域市域建成区绿地率区域差异的因素地理探测 |
| 4.3.1 样带东部区域 |
| 4.3.2 样带中部区域 |
| 4.3.3 样带西部区域 |
| 4.4 样带市域建成区绿地率区域差异的影响因素分析 |
| 4.4.1 基础因素:自然环境的“天然制约力” |
| 4.4.2 关键环节:政策制度导向 |
| 4.4.3 直接推动力:经济发展水平 |
| 4.4.4 外部主导动力:基础设施、用地供给和产业支撑 |
| 4.4.5 区域特定因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 陆桥通道沿线样带城市绿地建设的发展调控对策 |
| 5.1 尊重城市绿地建设自然客观规律和地域差异格局 |
| 5.2 重点发挥政策引导和经济“牵引”作用 |
| 5.3 加强基础设施、土地集约和绿色产业等外部手段调控 |
| 5.4 发展城市绿地差异化建设发展策略,分“类”施治、因“市”制宜 |
| 5.4.1 样带东部区域:绿化投资主导型 |
| 5.4.2 样带中部区域:设施建设主导型 |
| 5.4.3 样带西部区域:自然环境主导型 |
| 5.5 集聚自然地理、社会经济和政策制度交互影响力综合调控 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究特色和创新点 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 公式及图表目录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市绿地景观动态研究现状 |
| 1.2.2 城市绿地关联模式研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文组织与章节安排 |
| 2 武汉绿地景观数据集制作及动态演变分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 武汉自然数据以及OSM数据搜集 |
| 2.3 基于GEE指数法的武汉绿地及不透水面提取 |
| 2.3.1 绿地数据提取 |
| 2.3.2 不透水面数据提取 |
| 2.4 武汉绿地景观格局数据提取 |
| 2.4.1 绿地全局景观格局指数计算 |
| 2.4.2 采用Moving window法计算绿地景观格局指数 |
| 2.5 武汉绿地景观动态分析方法 |
| 2.6 实验与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 武汉绿地景观的相关性及重要性分析 |
| 3.1 绿地景观双系数相关法 |
| 3.2 绿地景观随机森林分类模型 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 绿地景观相关性实验与分析 |
| 3.3.2 绿地景观重要性实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 武汉绿地景观关联模式分析 |
| 4.1 武汉绿地数据多重共线性诊断 |
| 4.2 武汉绿地景观关联模型选择 |
| 4.3 武汉绿地景观关联模型优化 |
| 4.3.1 P-Box模型 |
| 4.3.2 绿地景观PB-GWR模型 |
| 4.4 绿地景观系统论分析方法 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 PB-GWR实验与分析 |
| 4.5.2 绿地景观系统论实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国外相关研究进展 |
| 1.2.2 国内相关研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 相关概念界定 |
| 2.1 城市绿地的定义 |
| 2.1.1 国内外城市绿地定义 |
| 2.1.2 本文城市绿地定义 |
| 2.2 城市绿地空间形态的定义 |
| 2.2.1 国内外城市绿地空间形态定义 |
| 2.2.2 本文城市绿地空间形态定义 |
| 第三章 研究区概况及数据处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 研究区范围 |
| 3.1.2 研究区自然环境概况 |
| 3.1.3 研究区社会经济状况 |
| 3.2 数据来源与处理 |
| 3.2.1 数据来源与说明 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.2.3 研究区土地利用类型分类 |
| 第四章 研究区城市绿地空间形态演变特征 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 土地利用分析方法 |
| 4.1.2 景观格局分析方法 |
| 4.1.3 空间分析方法 |
| 4.2 研究区土地利用与城市绿地时空演变 |
| 4.2.1 研究区土地利用时空演变 |
| 4.2.2 城市绿地的土地利用类型转化 |
| 4.3 研究区城市绿地景观格局演变特征 |
| 4.3.1 景观格局指数计算 |
| 4.3.2 景观格局分析 |
| 4.4 城市绿地空间形态的演变特征 |
| 4.4.1 分形维数分析 |
| 4.4.2 空间分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 城市绿地空间形态演变影响因素分析 |
| 5.1 自然地理环境 |
| 5.1.1 研究区地形概况 |
| 5.1.2 地形因素分析 |
| 5.2 社会经济发展 |
| 5.2.1 产业结构 |
| 5.2.2 人口 |
| 5.2.3 投资与消费 |
| 5.3 政府城市规划政策 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究创新与特色 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 城市绿地的概念、分类、功能 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 研究区概况与研究数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 社会经济概况 |
| 2.1.4 城市绿化建设概况 |
| 2.1.5 实地考察状况 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 遥感影像数据 |
| 2.2.2 其它数据 |
| 第3章 研究数据处理与方法 |
| 3.1 主要研究技术和方法 |
| 3.1.1 遥感影像解译技术 |
| 3.1.2 厦门岛城市绿地景观的动态变化分析方法 |
| 3.1.3 厦门岛城市绿地的景观格局演变分析方法 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 遥感影像预处理 |
| 3.2.2 绿地信息的提取与分类 |
| 3.2.3 其他数据处理步骤 |
| 第4章 厦门岛城市绿地景观的动态变化分析 |
| 4.1 厦门岛城市绿地景观数量与空间分布变化分析 |
| 4.1.1 厦门岛城市绿地景观数量变化分析 |
| 4.1.2 厦门岛城市绿地景观空间变化分析 |
| 4.2 厦门岛城市绿地景观动态转变分析 |
| 4.2.1 2000 -2009 年厦门岛城市绿地景观动态转变分析 |
| 4.2.2 2009 -2018 年厦门岛城市绿地景观动态转变分析 |
| 第5章 厦门岛城市绿地的景观格局演变分析 |
| 5.1 厦门岛整体城市绿地景观指数动态特征 |
| 5.1.1 破碎度分析 |
| 5.1.2 物理连接度分析 |
| 5.1.3 景观形状分析 |
| 5.1.4 景观多样性、均匀度、优势度分析 |
| 5.2 厦门岛不同城市绿地类型景观指数动态特征 |
| 5.2.1 破碎度分析 |
| 5.2.2 物理连接度分析 |
| 5.2.3 景观形状分析 |
| 5.2.4 景观优势度分析 |
| 5.3 厦门岛城市绿地景观格局演变的影响因素 |
| 5.3.1 自然生态因素 |
| 5.3.2 经济因素 |
| 5.3.3 政策因素 |
| 5.3.4 人口因素 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 对海岛型城市建设发展的借鉴意义 |
| 6.4 研究展望 |
| 6.4.1 不足 |
| 6.4.2 建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.2.3 述评 |
| 1.3 研究思路、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究方法和数据来源 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 数据来源 |
| 2 中国城市绿化历程和总体特征 |
| 2.1 绿化历程 |
| 2.2 总体特征 |
| 2.2.1 等级变化特征 |
| 2.2.2 演替变化特征 |
| 2.3 区域差异特征 |
| 2.3.1 总体差异 |
| 2.3.2 内部差异 |
| 3 中国城市绿化水平的时空演变 |
| 3.1 地带尺度上的绿化时空演变 |
| 3.1.1 总体变化 |
| 3.1.2 阶段变化 |
| 3.2 省域尺度上的绿化时空演变 |
| 3.2.1 总体变化 |
| 3.2.2 阶段变化 |
| 3.3 城市尺度上的绿化时空演变 |
| 3.3.1 总体变化 |
| 3.3.2 阶段变化 |
| 3.4 气候区尺度上的绿化时空演变 |
| 3.4.1 总体变化 |
| 3.4.2 阶段变化 |
| 4 中国城市绿化水平的空间关联 |
| 4.1 关联特征变化 |
| 4.2 热点区域演化 |
| 4.2.1 总体变化 |
| 4.2.2 区域变化 |
| 5 中国城市绿化水平的影响因素 |
| 5.1 影响因子选取 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 总体分析 |
| 5.2.2 区域分析 |
| 6 结论与不足 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 城市绿色空间的概念演变 |
| 1.2.2 城市绿色空间信息提取研究现状 |
| 1.2.3 城市绿色空间景观格局研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据来源 |
| 2.3 数据预处理 |
| 第三章 西安主城区绿色空间信息提取 |
| 3.1 西安主城区绿色空间组成要素的确定 |
| 3.2 西安主城区绿色空间信息提取方法 |
| 3.2.1 最大似然分类法 |
| 3.2.2 支持向量机分类法 |
| 3.2.3 随机森林分类法 |
| 3.3 精度评价 |
| 3.4 研究区绿色空间信息提取结果 |
| 第四章 西安主城区绿色空间时空演变分析 |
| 4.1 城市绿色空间的数量演变特征分析 |
| 4.1.1 城市绿地数量演变特征分析 |
| 4.1.2 耕地数量演变特征分析 |
| 4.1.3 水体数量演变特征分析 |
| 4.2 城市绿色空间的空间演变特征分析 |
| 4.2.1 城市绿地的空间演变特征分析 |
| 4.2.2 耕地的空间演变特征分析 |
| 4.2.3 水体的空间演变特征分析 |
| 4.3 城市绿色空间的动态变化速度 |
| 4.3.1 绿色空间转移矩阵分析 |
| 4.3.2 绿色空间动态变化度 |
| 第五章 西安主城区绿色空间演变的景观格局研究 |
| 5.1 绿色空间景观格局度量的主要指标与方法 |
| 5.1.1 斑块特征指数 |
| 5.1.2 景观多样性指数 |
| 5.1.3 景观聚集程度指数 |
| 5.1.4 景观连接度指数 |
| 5.2 整体景观水平特征分析 |
| 5.3 景观类型水平特征分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与课题 |
| 致谢 |
