一、城市化时空预测模型初探（论文文献综述）
张梦[1]（2020）在《城市化进程中土地利用时空演变及其对城市森林碳储量和碳循环的影响》文中研究表明城市森林与城市景观建设、公园管理、城市规划等息息相关,它通过影响城市的物理空间和生物环境变化来缓解城市发展带来的环境质量的下降,在城市CO2减排、空气净化、噪声降低、气候改善等方面具有重要的功能,然而,随着城市化进程的加快,使得城市土地利用剧烈变化,尤其是森林的变化会影响城市的碳储量和碳循环时空格局,从而影响森林在改善城市生态环境中的作用。因此,监测城市化进程中土地利用时空动态、分析演变规律并评价其对城市森林碳储量和碳循环的影响,对城市规划、环境管理、森林城市建设以及城市森林生态服务功能的评价等方面均具有重要的理论和实践意义。本研究以杭嘉湖为为例,利用Landsat TM和OLI遥感数据,采用C5.0决策树对杭嘉湖地区土地利用进行分类,分析近20年（2000-2018）城市扩张过程中土地利用动态变化趋势;在此基础上,分别采用随机森林模型和In TEC模型估算城市森林地上碳储量（AGC,Aboveground Carbon）、模拟净生态系统生产力（NEP,Net ecosystem productivity）;最后,分析城市化进程中土地利用变化对城市森林AGC和NEP时空分布格局的影响。通过研究,得到以下三个方面的结论:1.C5.0决策树精准提取得到近20年杭嘉湖土地利用信息,为分析城市化进程中土地利用时空演化及对森林AGC和NEP的影响奠定了重要的基础。不同时期影像分类的总体精度均在90%以上,Kappa系数在0.87以上;城市化动态分析结果表明,2000年至2018年期间,杭嘉湖地区城市化过程中土地利用发生了剧烈的变化,城市占整个研究区的面积从2000年的5.84%增加到2018年的21.32%,城市扩张过程中森林面积减少了约27,900 ha,这些减少的森林面积有71.05%是由于城市扩张造成的。2.优化后的随机森林模型实现了城市森林AGC高精度估算。研究表明,不同时期随机森林模型估算AGC与实测AGC之间的相关指数R2在0.69至0.73之间,RMSE较小,在3.18 Mg·ha-1-4.84Mg·ha-1之间。分析表明,近20年期间,杭嘉湖地区森林碳储量和总碳储量均在逐渐增加,平均森林碳储量从2000年的10.14 Mg·ha-1增加到2018年的44.59 Mg·ha-1,森林总的碳储量从2000年的641.38 Mg C增加至2018年2472.51 Mg C,约2.85倍,但局部区域碳储量有减少现象,减少区域主要发生在湖州中部、富阳区和杭州以南等地区,下降幅度主要集中在10-20 Mg·ha-1之间。3.研究表明,InTEC模型能较好的模型杭嘉湖城市森林NEP,站点验证的模型R2在0.88以上,RMSE为59.87g C·m-2·yr-1;NEP时空分析表明,从2000年到2015年,杭嘉湖地区森林NEP总量从2000年的2.52Tg·C·yr-1增加到2018年的4.06Tg·C·yr-1,约1.61倍,但在部分森林面积较小的平原地区和城市扩张较为激烈的地区森林NEP也出现了减少现象,如平湖、海盐、桐乡、海宁和德清、余杭、杭州和萧山市,同时,在安吉、临安和富阳的主城区周围也出现了森林NEP的减少现象。4.分析表明,杭嘉湖地区城市扩张导致湖州、德清、余杭、富阳区、杭州市辖区、萧山市南部和余杭区南部地区森林碳储量下降,总碳储量减少了约415,193Mg,这部分森林面积约为3285.36 ha;另一方面,城市扩张导致了富阳区、杭州市辖区以及萧山区南部地区森林NEP的减少,由于城市扩张导致的森林NEP的减少面积约为21732.39ha,这些区域的森林总NEP约为0.07 Tg·C·yr-1;采用缓冲区对杭州、嘉兴、湖州主城区城市扩张及对森林碳储量和NEP的空间变化影响分析表明,城市扩张过程中主城区森林AGC和NEP呈大面积的减少,对城市森林碳汇功能产生了较为严重的影响。
曾君[2]（2020）在《“一带一路”国内段城市化与生态环境耦合度及变化研究》文中研究说明自2013年提出的“一带一路”战略以来,“一带一路”各省份的城市化发展一直是国家关注和投入的重点。近年来各省份城市化进程加快的同时,一些潜在的生态环境问题不断出现,如何更好的协调城市化与生态环境之间的关系,对于“一带一路”的建设有着重要的意义。本文通过IBM SPSS 22.0和office统计工具软件,借助熵值法、AHP法和主成分分析法共同确立城市化系统与生态环境系统指标权重,构建相应的综合评价体系并进行可视化表达,然后构建城市化与生态环境耦合协调模型,并进行耦合协调等级分类,接着利用Arcgis10.0和Geoda软件进行空间自相关分析,最后用stata软件构建空间滞后模型和空间杜宾模型进行面板数据分析,主要研究成果如下:（1）城市化的高水平区从东南五省的聚集区逐渐向东部和北部地区扩散,极化差距进一步缩小。生态环境总体水平在提升,但空间分布仍形成以东南五省为较高水平区,东西部差异显着的态势。（2）综合城市化水平空间自相关,空间差异显着,局部热点向东部移动,冷点仍停留在中部及其以北地区。综合生态环境水平全局空间相关性减弱,局部热点主要集中在东南部分,冷点区主要集中在中部以北以东地区。（3）除西藏、云南、广西和海南四个省份的耦合度在12年间稳定在拮抗阶段和磨合阶段以外,其余各省份均稳定在优质耦合阶段。协调度等级从勉强耦合协调发展转为初级耦合协调发展类,整体从过渡型转为初级耦合型。除上海和内蒙古是城市化滞后性,其余省份均为生态环境滞后性,生态环境治理刻不容缓。（4）耦合度局部热点区主要集中在东部区域,显着省份有向南部转移的趋势,冷点区主要在中部以北地区。热点显着区逐渐增加并在2014年达到顶峰,冷点始终在中部及其以北地区来回波动,在2017年极差化减小,耦合度空间异质性进一步缩小。协调度热点区主要集中在北部地区和东南沿海地区,冷点区主要是中部以南省份,冷热点的极差化进一步缩小,耦合协调水平趋于良性改善。(5人口城市化水平的提高,会带动其他地区对于生态环境的影响,随着城市化进程加快,人口城市化水平日益提高,会对生态环境造成一定压力。城市的经济城市化水平的提高会使得该城市生态环境发生改善,这种改善带来的正面影响会带动其他城市进一步改善生态环境,总体影响是积极的,且较为显着。地区的社会城市化会对周围其他地区的生态环境改善有着积极的影响,地区对于空间城市化水平的提高,势必会对其他城市潜移默化造成一定的影响。
王雨辰[3]（2019）在《改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究》文中研究指明城市化是地球表面最为显着的直接由人为因素引起的土地覆盖类型的改变。半个多世纪以来,中国经历了异常剧烈的城市化进程。尤其是近年来,二三线城市已经成为城镇化发展进程的主角,促使产生了更广泛的城市下垫面。下垫面性质的改变加上人类活动的干扰,使得陆-气间物质循环与能量流动的过程发生改变,从而在区域甚至全球尺度上影响着气候变化。其中,以城市热岛为代表的热环境的剧烈变化,是城市化对区域气候影响最典型的表现之一。目前,现有陆面过程模型对人为热排放动态变化过程的模拟能力表现乏力,尤其是针对产生人为热排放各种热源的物理过程缺少准确而细致的描述。在城市气候的数值模拟过程中,过度地忽视人为热通量的作用不仅会影响城市地表能量平衡估算的准确性,还会影响大气模型对于天气预报和气候预测的精度。针对城市陆面过程模型中缺少准确模拟动态人为热功能的问题,本研究首先对既有的建筑物能量模型（Building Energy Model,BEM）进行了改进,得到改进的建筑物能量模型（Modified Building Energy Model,MBEM）用以模拟城市中最为复杂的建筑物部分动态人为热排放,并将其与陆面过程模型（Community Land Model,CLM）中的城市模型（CLMU）耦合研究城市化对热环境的影响。MBEM重点考虑了城市建筑物内外的能量交换过程,针对汇集到建筑物内的各个热源分别建立独立的模拟算法。MBEM的物理模型在原BEM的技术方案的基础上进行了三个方面的改进:（1）引入机器学习技术,建立新的室内表面温度估算模型;（2）通过观测的室内二氧化碳浓度建立动态通风速率算法;（3）完善了通过窗户向室内传递能量的计算方案。这些方案的改进提高了BEM对于建筑物生成人为热的捕捉能力,使其能够模拟人为热的动态变化过程。同时,将CLMU中的能量平衡与温度场计算代码进行扩充,找到调用中用到的接口,实现MBEM与CLMU的双向嵌套耦合。通过新算法的引入、参数化方案的优化以及人为热估算方案的完善,使得耦合模型更加适用于包含有城市地区的近地表小气候与热环境研究,为气候与天气预报模型提供更准确的陆-气界面参数。此外,在耦合模型的基础上还补充了交通人为热的估算方案,组成了一套能够相对完整描述城市内能量流动的模型系统。首先,应用我校建设的“协同观测试验场”通量塔提供的实地观测值对耦合模型系统在区域上的模拟结果进行验证对比。通过比较耦合模型模拟和站点观测的显热通量,间接验证人为热的引入是否能够提高耦合模型在城市下垫面上的模拟精度。此外,为了解决观测数据与区域模拟数据之间存在的尺度不匹配问题,同时剔除非目标地类覆盖区的通量贡献,在验证方法中结合了Footprint模型,以计算出城市下垫面对站点通量数据的贡献源区范围和相对权重。在CLMU、CLMU与原BEM耦合模型、CLMU与MBEM耦合模型等对显热通量的模拟性能比较实验中,CLMU与MBEM的耦合模型取得了最为稳健且精度最高的模拟结果,证明了该模型系统的优越性。其次,本文应用CLMU与MBEM的耦合模型,以中国典型中等规模城市徐州市的主城区为研究区,通过定量模拟的方法研究2002-2015年期间城市化过程对热环境的影响。模拟结果表明,随着城市化进程的加剧,研究区热环境产生以下变化:（1）城市近地表气温的高值区有明显扩张趋势,并对城市化过程的敏感性主要表现在冬夏两季。其中,研究区年度平均气温、日最高气温和日最低气温全部升高。（2）年均人为热逐年增长,从3.32W/m2增至10.32W/m2。随着建筑物密度与高度的增加,长短波辐射的“截陷”效应增强,建设用地中具有较高净辐射地区的面积增长了40.08%。年均显热通量由30.14W/m2增至42.42 W/m2,增幅为40.74%。（3）相对热岛强度的中高温区域扩展明显,在研究期间中温以上区域面积比例由59.37%增加到77.28%。因此,推断得出城市化进程的发展是导致近地表气温升高、陆-气间显热交换加剧、城市热岛效应增进的主要原因之一。最后,本文利用统计分析、敏感性分析和情景模式设计等方法,从土地覆盖类型、人为热排放和净长波辐射三个角度,探讨了城市化对热环境的影响,以及由此带来的能量平衡变化与热环境之间的相互关系:（1）近地表气温与城市热岛强度的空间分布与下垫面土地覆盖类型关系密切,同时不同下垫面覆盖类型对热岛效应的促进与缓解具有显着影响;（2）在夏季时,人为热排放能够对城市冠层内气温产生±2℃的影响,且室内空调目标调节温度较低时会增加城市热岛形成的概率;（3）净长波辐射是驱动热岛强度日变化分布不同的可能原因之一。该论文有图65幅,表24个,参考文献330篇。
白雪[4]（2019）在《中国生产性服务业经济效应的时空分异及协调性研究》文中指出随着生产性服务业在全球范围内迅速崛起,其在很大程度上对全球“服务型经济”发展浪潮产生着推波助澜的影响。作为服务业的重要组成部分,生产性服务业不仅是我国产业转型升级、经济动力转化的主要方面,更是促进供给侧结构性改革,引领经济新常态的突破点。目前中国经济已经由高速增长转向中高速增长,区域发展不均衡、市场化程度低、科技研发能力不足等问题严重制约我国经济水平的提升。生产性服务业能够通过人力资本和知识资本转化,增强科技研发能力,优化产业结构,提高生产效率,从而推动区域经济增长,将会是缓解我国经济下行压力的重要突破口,引领我国经济再次进入高速轨道。因此,在当前阶段,明确生产性服务业经济效应的时空分异及协调性具有极其重要的现实意义。论文以中国286个地级城市单元为研究对象,以统计年鉴中的生产性服务业指标数据、经济指标数据和影响经济增长控制变量的数据为基础,在概述有关生产性服务业相关文献的同时,综合运用区域经济学、产业经济学、计量经济学等理论与方法,对19962016年中国286个地级城市单元生产性服务业发展水平及其经济效应的时空差异性以及与经济、社会、环境的协调关系进行了全面系统的研究,本文的主要研究工作如下:首先以我国经济发展现状为背景,从生产性服务业发展总体情形出发,建立生产性服务业发展评价指标体系,对中国286个地级城市单元生产性服务业发展水平进行测度,并借助空间数据分析等手段对中国生产性服务业发展时空特征及影响因素进行分析。研究表明,1996年以来我国生产性服务业发展水平提升显着,形成了京津冀、长三角、珠三角为主的高值集聚区,由沿海向内陆阶梯状递减的趋势逐渐增强,并经历了在东-西方向上先极化后分散,在南-北方向上先分散后极化的空间演变特征。生产性服务业发展水平在地市单元上存在显着的空间正相关,但关联强度呈现波动式变化,可见我国生产性服务业发展的持续性与稳定性较差。在影响因素方面,发现工业化程度对生产性服务业发展的产生抑制作用,挤出效应明显。其次采用动态计量模型,分析生产性服务业与经济增长之间的联动效应,主要运用VAR模型、协整检验、Granger因果检验等方法考察二者之间的长期动态关系。结果显示:生产性服务业发展水平与经济增长互为Granger原因,但经济增长不是生产性服务业集聚程度与规模扩大的Granger原因。经济增长面对生产性服务业的标准差扰动显示出显着的正向响应,并保持在4期左右,此后呈缓慢持续增长之势,说明生产性服务业对经济增长的促进作用不是一蹴而就,而是一个缓慢释放的过程。其三在新经济地理的理论框架下,采用多种形式的空间计量方法对生产性服务业经济效应的时空差异进行分析。结果发现:我国生产性服务业经济效应具有显着的时空差异性,经济效应呈现出逐年增强趋势,同时随着区域差异、经济发展水平差异和产业专业化差异的不同而表现各异。其中东部地区生产性服务业经济效应显着高于中部和西部地区,经济发展高水平地区也显着高于低水平地区,而专业化程度较高地区与较低地区的差异却不如预期中显着,而这种现象主要由我国生产性服务业专业化发展程度偏低引起。其四运用系统分析理论与方法,开展生产性服务业与经济、社会和环境的协调发展研究,通过构建“生产性服务业——经济”、“生产性服务业——社会”、“生产性服务业——环境”复合系统的指标体系,运用耦合协调度模型测度1996年、2006年、2016年各区域复合系统的协调发展水平。结果显示:各区域的生产性服务业序参量始终滞后于经济、社会、环境序参量,说明我国属于生产性服务业发展滞后型,生产性服务业的滞后发展严重阻碍了三大复合系统的协调程度。同时三大复合系统均处于颉颃阶段的轻度失调类型,虽耦合协调程度总体呈上升趋势,但协调性水平较低,距离良性共振仍有较大差距。之后运用灰色预测模型对20182022年复合系统协调性进行预测,结果发现以上三大复合系统的耦合度和协调度短期内均不会有较大程度改善。最后对论文的结论进行归纳和总结,提出积极促进生产性服务业发展、及时调整产业结构、缩小区域产业发展差距等政策意见,以期将生产性服务业的经济效应发挥到最大,推动生产性服务业与经济、社会、环境良性协调发展。
秦文哲[5]（2019）在《山东省青少年健康状况综合评价与时空分析研究 ——基于2014-2018年面板数据分析》文中提出研究背景青少年是祖国的未来,是民族的希望。青少年时期是人生发展的一个关键阶段。“第二个十年”发生的生物及社会心理的迅速变化影响青少年生活的方方面面。这些变化使青少年成为生命周期中的一个独特时期,同时也是为成年期健康打基础的重要时期。随着青春期健康的重要性逐渐被认识,国际社会和我国政府都对青少年健康进行了重点关注。联合国、WHO、UNICEF等发布的《妇女、儿童和青少年健康全球战略（2016—2030年）》,首次纳入10～19岁青少年作为全球健康行动策略的核心人群之一,提出了一系列促进青少年健康的措施和监测指标。在中国,从2007年党中央、国务院联合颁布《关于加强青少年体育、增强青少年体质的意见》到2016年全国卫生与健康大会与《健康中国2030规划纲要》都对青少年健康提出了具体要求和相关举措。青少年时期通常被认为是一个健康的时期,疾病负担较低,然而,目前青少年的健康现状不容乐观,仍然面临着巨大的挑战。与大多数慢性非传染病有关的健康危险因素开始于青少年时期,或者在这一时期得到巩固;超重肥胖、视力低下、健康相关危险行为的发生以及其他的一些健康问题均呈普遍化和低龄化趋势。这些行为和因素对当前青少年健康和发展,以及未来成年时期的健康都有严重的负面影响。因此,急需要开展青少年健康的监测和评价,发现存在的健康问题。目前有关青少年健康状况评价方面的研究多数集中在某个单一指标,综合考虑多个指标的综合评价研究较少;且已有的综合评价方法主要为综合指数法、判别分析等传统的统计分析方法,因此,采用人工智能分析方法以及时空分析方法对青少年健康状况进行综合评价和分析,掌握青少年健康状况、时空分布情况和变化趋势,对提高青少年健康水平具有重要的理论和现实意义。研究目的以山东省2014年-2018年中小学生体检数据库中10-18岁的青少年为研究对象,在对青少年身体形态、生理功能、身体疾患等指标进行了描述性分析的基础上,通过属性层次分析模型构建青少年健康综合评价指标体系,采用遗传算法优化的BP神经网络构建青少年健康状况综合评价模型,对健康状况进行综合评估;在对评价结果进行时空分布描述的基础上,探讨青少年健康状况时空演变的特征并进行变化收敛性检验,同时纳入宏观的经济、社会、环境和医疗资源因素,构建时空地理加权回归模型,分析影响青少年综合健康状况时空分布差异的因素。为进一步完善青少年健康管理策略,提高其健康水平,提供参考依据和政策建议。具体研究目的如下:（1）从身体形态、生理功能、健康疾患等方面了解青少年的生长发育状况,以及2014-2018年青少年上述各健康指标的变化趋势;（2）基于属性层次分析模型,构建山东省青少年健康状况综合评价指标体系;在确立评价指标的基础上,构建青少年健康状况综合评价模型,并对青少年的综合健康状况进行评价;（3）分析山东省17地市青少年健康综合评价得分的时空分布模式,揭示青少年健康状况的时空差异特征及变化收敛性趋势;进一步分析影响青少年健康状况时空分布差异的影响因素;（4）对研究结果进行分析归纳,总结研究结论,根据研究中所发现的问题提出相关对策建议,为提高山东省青少年健康水平,改变日趋下滑的趋势,完善青少年健康管理策略,提供参考依据。资料来源与研究对象根据研究目的,本研究资料主要包括:一是山东省青少年体检数据,来源于2014年-2018年山东省中小学生体检数据库;二是宏观区域经济发展、社会发展水平、环境质量和医疗资源数据,来源于《山东省统计年鉴》。研究对象为山东省公办中小学校和职业学校学生,年龄段为10-18岁的青少年。研究内容与方法基于上述研究目的,本研究从青少年健康状况的描述、评价、时空分析和影响因素分析等角度对2014年-2018年山东省青少年健康状况进行综合评价与分析,并提出相关政策建议,为进一步完善山东省青少年健康管理策略,提高其健康水平,提供参考依据。主要研究内容包括:（1）总结归纳目前青少年面临的主要健康问题,以及青少年健康评估的研究现状与进展。采用文献法,系统检索中国知网、万方、维普、Web of science等国内外数据库,通过初筛与二次筛选,选取与青少年健康相关的文献,遵循系统评价的流程对最终纳入的文献进行综述。（2）从青少年的身体形态、生理功能和健康疾患三个方面对青少年的身体发育情况以及变化趋势进行描述。采用统计描述和方差分析、χ2检验、t检验等相关的统计推断分析方法对不同性别、不同地区、不同年份的青少年健康指标进行比较,采用线性趋势检验以及logistic回归对各健康指标的时间变化趋势以及变化的强度进行分析。（3）构建青少年健康状况综合评价指标体系,在明确评价指标的前提下,基于遗传算法优化的BP神经网络构建青少年健康综合评价模型。采用文献复习及专家咨询法,纳入与青少年身体健康状况最为密切的3大类9项指标;采用属性层次分析模型,建立系统的递阶层次结构、构造判断矩阵并计算相对权、计算合成权重,从而确定一、二级维度指标的权重,构建青少年健康状况综合评价指标体系。在有效学习专家经验的基础上,利用BPNN确定网络拓扑结构,再利用遗传算法对BPNN的连接权值和阈值进行优化,构建GA-BPNN综合评价模型。模型建成并进行训练验证后,固定模型,然后对青少年的健康状况进行综合评价。（4）青少年健康综合评价结果的时空分析及影响因素分析。采用全局和局部空间自相关分析探索空间分布的异质性,采用变化收敛性检验分析青少年健康变化的收敛趋势,采用时空地理加权回归模型,对影响青少年健康时空分布的影响因素进行分析,从而发现问题、进行讨论、提出应对之策。研究结果2014年-2018年共纳入了 22,311,212名10-18岁中小学生,其中女生占47.10%,男生占52.90%,农村学生占58.00%,城市学生占42.00%。（l）青少年身体形态指标分析2014年-2018年5次青少年体检结果显示,不同性别、不同地区青少年BMI指数在5年间大致呈逐年增大趋势,差异具有统计学意义（P<0.001）。各年份男生的BMI指数高于女生,城市学生高于农村学生,差异均有统计学意义（P<0.001）。从年龄变化看,青少年BMI指数在各年份均呈现随着年龄增长而上升的趋势,尤其是在10-14岁时,增长速度较快。2014年-2018年不同性别、不同地区青少年身体形态标准得分呈逐年下降趋势,差异具有统计学意义（P<0.001）。各年份女生的标准得分高于男生,农村学生高于城市学生,差异均有统计学意义（P<0.001）。（2）青少年生理功能指标分析2014年-2018年青少年体重肺活量指数变化趋势不明显,仅女生表现出轻微的波动上升趋势,各年份间的差异具有统计学意义（P<0.001）。各年份间男生高于女生,城乡差异不明显。2014年-2018年各年份青少年生理功能标准得分差异具有统计学意义（P<0.001）,女生的生理功能标准得分在5年间基本呈波动上升的趋势,而男生标准得分在各年份间的变化趋势不明显。各年份间女生标准得分均高于男生,城乡学生间的差异不明显。（3）青少年健康疾患指标分析①超重肥胜。2014年-2018年青少年超重和肥胖率总体上呈现逐年增长趋势（线性趋势性检验,P<0.001）,2018年肥胖率达到16.92%。女生的超重和肥胖率增加幅度大于男生,农村学生大于城市学生。随着年龄的增加,青少年的超重率和肥胖率逐渐降低,10-12岁青少年的超重和肥胖检出率要高于13-15岁组和16-18岁组。就性别差异而言,无论是总体超重和肥胖率还是经过年龄分层之后,男生的超重和肥胖率要明显高于女生（P<0.O01）。城市学生明显高于农村学生（P<0.001）。②生长迟缓与消瘦。总体上,2014年-2018年青少年生长迟缓和消瘦的检出率较低,男生生长迟缓和消瘦的检出率高于女生,农村学生的检出率高于城市学生。③血压偏高。2018-2018年各年份男生血压偏高检出率均高于女生（P<0.001）,2014-2015年农村学生检出率高于城市学生,2016-2018年农村学生开始低于城市学生（P<0.001）。5年间青少年血压偏高检出率总体上呈现逐年增长趋势（线性趋势性检验,P<0.001）,男生的血压偏高检出率增加幅度大于女生,城市学生大于农村学生。不同营养状况青少年血压偏高检出情况显示:血压偏高检出率在超重和肥胖组青少年的检出率要明显高于正常组和消瘦组的青少年。随着体重的增加检出率呈现出不断升高趋势,差异有统计学意义（P<0.001）。④龋齿。青少年恒牙龋齿检出率在2014-2018年间明显降低。2018年比2014年下降了 5个百分点。各年份间,女生的恒牙龋齿检出率均高于男生（P<0.001）;农村学生总体上高于城市学生（P<O.O01）。⑤视力不良。总体上,从2014年到2017年视力不良检出率呈下降趋势,但在2018年又呈突然增高的趋势,提示视力不良仍然需要重点关注。视力不良检出率随着年龄增加不断增高,16-18岁青少年视力不良检出率最高。女生高达80%以上,男生高达75%以上,各年份均具有相同的年龄分布。男生视力不良检出率显着低于女生（P<0.001）,农村地区青少年视力不良检出率显着低于城市地区青少年（P<0.001）。（4）青少年健康综合评价结果分析从总体上看,2014年-2018年青少年综合评价得分呈逐年下降趋势。与其他年份相比,2018年青少年健康综合评价得分下降幅度较大。在每个年份,青少年健康综合得分呈先下降后上升的“V”形趋势,16岁是综合评价得分最低值,17和18岁有所回升。女生高于男生,农村学生高于城市学生,差异均有统计学意义（P<0.001）。从空间分布上看,山东省西北部和南部地区的青少年健康综合评价得分较高,健康综合评价得分的低分区主要位于山东省东部的胶东半岛地区,青少年综合健康水平从西到东呈现明显的阶梯状分布。相邻地区青少年健康综合评价得分情况并不是同质的,高分区呈典型的“灶点”分布。（5）青少年综合评价得分时空演变与影响因素分析2014年-2018年山东省各地市的青少年健康综合评价得分呈逐年下降的趋势,但5年间的空间分布模式仍表现为“西高、东低、中部居中”的基本格局。各地市青少年健康综合评价得分的空间分布并不是完全随机的,在宏观上呈现出明显的空间集聚趋势,高分区趋向于高分区聚集,低分区倾向于低分区聚集;与2014年相比,2018年的健康综合评价得分集聚趋势有所强化。在控制人均GDP、城市化率、环境质量、医疗资源等变量的条件下,2014-2018年各地区健康综合评价得分变化存在收敛性,说明各地区青少年综合健康水平预期将逐步趋同于某一较低水平或较高水平。经时空地理加权回归模型对2014年-2018年的面板数据进行影响因素的分析,结果显示,人均GDP对于青少年综合健康水平的影响系数有正有负,综合所有系数来看,主要为负系数,提示人均GDP越低的地区,青少年的健康综合得分反而越高。居民生活水平对青少年健康综合水平的影响为正,居民生活水平越好,可以对健康起到良好的促进作用。城市化水平的回归系数为负值,说明人口城市化水平越高,青少年健康综合得分越低。环境质量和医疗资源变量对青少年健康的综合水平产生正向影响。结论与对策建议主要结论:（1）青少年身体形态、生理功能总体上属于良好状态,除超重肥胖、近视、龋齿等健康问题外,血压偏高甚至高血压成为影响青少年健康的新的威胁。（2）2014年-2018年青少年健康综合评价得分存在波动,总体上呈下降趋势。地区间差异程度有所降低,呈“西高、东低、中部居中”的基本格局,青少年健康状况分布不均衡。（3）各地区青少年健康综合水平的分布并非表现出完全的随机性,在全局和局部均呈现出一定的空间集聚趋势,集聚趋势随时间变化有所强化,空间分布差异逐渐变小并趋于稳定,存在明显的收敛趋势。（4）区域经济发展、社会发展状况、居民生活水平、环境质量、医疗卫生资源等对青少年健康综合评价水平具有显着影响。对策建议:（1）推进“健康第一”理念的传播,把健康优先作为促进青少年发展的行动准则;（2）充分发挥家庭教育对青少年健康的促进作用,建设“健康家庭”;（3）创建“健康促进学校”,发挥学校教育在青少年健康教育中的主导作用;（4）针对目前青少年面临的主要健康问题,做到精准发力与分类施策;（5）加强体育运动,促进青少年身心健康;（6）定期开展青少年健康状况监测、评价,及时施加干预,改善青少年健康水平的不平等状况。研究创新与不足本研究的主要创新点:（1）利用2014年-2018年山东省中小学生健康体检普查资料,能够获得全部调查对象的相关健康指标,相对于抽样调查数据而言,结果的准确性更高,研究结果具有较好的代表性和借鉴意义。（2）采用属性层次模型与遗传算法优化的BP神经网络,构建青少年健康综合评价模型,弥补了以往层次分析法过分依赖专家经验的不足和BP神经网络容易陷入局部极点的缺陷,简化了评价程序,使评价过程更加科学化。（3）采用面板数据对青少年健康综合评价结果进行时空分布特征分析及时间变化收敛性检验,同时构建嵌入空间和时间特征的时空地理加权回归模型,探讨影响青少年健康状况存在时空分布差异的宏观经济、社会、环境及医疗资源因素,为后续的类似研究的开展提供了新的思路和方向。不足之处:（1）受资料可得性限制,本研究仅纳入10-18岁的在校学生,缺少对19岁年龄组以及已经辍学青少年的研究;另外,仅纳入了 2014-2018年的数据,这样的短面板数据时间跨度较小,因此地市的所包含的信息较少,无法讨论扰动项是否存在自相关,导致后续相关结果的分析不太理想。（2）仅分析了青少年的身体健康状况,缺少对青少年心理健康状况的分析;从宏观角度分析了经济、社会、环境和医疗卫生资源对青少年健康水平的影响,缺乏对微观影响因素的全面分析。
葛晓卿[6]（2019）在《社会融合视角下城市扩张边界时空演变研究》文中提出城市扩张是城市发展过程中的必经之路,因为公共政策方向以及经济发展总体框架的不同,我国的城市发展历程与西方国家相比有一定相似性但同样存在异质性。由于城乡二元结构壁垒的影响,导致城市向外扩张发展过程中外来流入人口以及边缘区被动流入的农民向城市转移,从事非农业生产的同时,却因为经济、社会、心理等因素被老市民排斥不能顺利完成市民化的过程,城市高楼林立的光鲜表象下可能是新老市民仍旧激化的社会矛盾,城市的边界到底在哪,城市范围应该如何界定需要重新思考。本文从社会融合的视角重新审视了对城市范围的定义,从社会融合的三个维度入手,包括社会经济融合、社会结构融合和心理文化融合,分析三者之间的发展顺序以及与城市扩张之间的相互影响,指出含有社会融合约束的城市用地范围与实际城市建设用地发展之间可能存在的关系,并构建概念模型。本文在标准元胞自动机模型的基础上,结合城市发展适宜性、硬性约束条件和随机因素等相关指标,构建有社会融合因素约束的城市扩张模型。以沈阳市为例,运用构建的城市扩张模型进行了验证性实证分析。运用Logistic回归方程对处理后的沈阳市数字高程数据、道路河流地理数据、人口经济地理数据以及社会融合数据对城市发展适宜性的概率进行运算。回归结果显示坡度、坡向、水系距离等指标不显着,社会融合数据项显着,证明了社会融合与城市扩张之间的直接相关性。运用构建的城市扩张模型,本文完成对2010年、2015年和2020年的有社会融合因素约束的城市范围的土地利用情况的模拟,并对2020年规城市建设用地模进行了初步预测。运用紧凑指数、扩张强度和扩张幅度等定量指标,对有社会融合因素影响的城市用地范围与实际的城市建设用地范围从形态、速度等方面进行对比,发现二者之间的大小规律、速度发展规律、边界区域的不同离散程度,以及空间重心转移方向在欧氏距离和具体方向上的细微差别。通过对比分析,发现与理论假设不符的是:对社会因素的忽视和持续快速的城市建设用地扩张导致建设用地的外扩速度仍旧快于有社会融合因素影响的城市用地发展速度,也就是说社会融合程度不佳的地区范围仍在持续扩大,社会融合的实现与城市建设之间的时滞性会愈发明显,边缘地带社会不融合现象可能愈演愈烈。针对研究得出的结果,本研究发现城市扩张过程中在社会层面所忽略的问题,从宏观和微观两个层次入手,提出相应对策和建议。
周烨[7]（2019）在《城市化时空演变的多元多尺度分析及其扩张模拟预测研究 ——以浙江省为例》文中进行了进一步梳理城市化是现代社会发展备受关注的主题之一,科学有效地识别城市化时空格局演变特征与规律,并合理预测城市未来发展的空间格局,对促进区域可持续发展至关重要。本文选取中国东南沿海快速城市化的典型区域浙江省作为研究区,充分运用遥感、GIS和数据挖掘等技术,剖析全省城市化时空格局演变特征及其生态效应,并有机结合城市建设与生态保护,建立科学有效的模型预测未来城市建设用地的空间布局,为实现新型城镇化和生态文明建设背景下的城市健康发展提供一定的理论依据和参考价值。主要研究工作和结论如下:（1）多元多尺度视角下剖析了浙江省1994-2015年城市化时空格局演变特征。为提高分类精度和分类结果的可靠性,融合新型蝙蝠算法、遗传算法和支持向量机,构建了特征选择和参数优化协同处理的非参数分类器,获得了全省1994、2001、2008和2015年的土地利用数据集。运用GIS空间分析、探索性数据分析和景观格局分析方法相结合的多元混合分析框架,从转移规模、热点分布、扩张模式和景观格局等多角度分析了浙江省城市化时空格局的演变特征,从县域和网格尺度进行了建设用地扩张的驱动因素分析。结果表明地形和交通区位条件决定了建设用地扩张的可能性,人口和经济增长对建设用地扩张有显着的推动作用,揭示了自然地理、交通区位和社会经济补合作用下城市土地利用格局受到的影响,表现为耕地和建设用地间此消彼长的典型城市化特征,以杭州、宁波、金-义和温-台为核心的都市圈模式已形成。（2）充分考虑人类活动空间分布及土地利用变化的影响下,研究了生态环境效应对城市化格局演变的响应。①建设用地快速增长引起的土地利用变化导致浙江省生态系统服务价值呈现下降趋势,价值总量共计降低3.86%。生态系统服务价值空间分布不均衡,与夜间灯光强度、建设用地占比整体呈负相关。②基于“暴露-敏感-适应”框架,融合夜间灯光影像、污染物排放、微博签到点、区位条件、生态系统服务价值变化与自然环境状况、生态建设等多源时空大数据构建了生态系统脆弱性评价体系。结果表明浙江省总体脆弱性较低,但空间异质性强,呈现从城镇建成区向周边下降的特征。极度和高度脆弱区主要分布于浙北平原和东南沿海人类活动频繁区,而人类活动稀少的山地丘陵地带脆弱性较低。（3）研究了协调生态保护与城市建设视角下的城市扩张模拟预测模型。以典型城市化且生态系统极度脆弱区杭州市为例,充分考虑城市生态系统的复合性,从人类活动和自然因素相互作用下的生态重要性和需求强度分析,及自然、人工生态系统特征出发构建生态源地识别体系,识别结果能较好地体现生态用地保护强度的空间分布,利用最小累积阻力模型进行生态适宜性分区表明适宜生态保护用地主要分布于城市西南部、南部和西北部。基于此,提出并构建了生态约束下耦合马尔可夫链、深度信念网络和元胞自动机的城市扩张模拟预测模型,其中混合蝙蝠算法优化的深度信念网络用于挖掘元胞自动机的转换规则。结果表明该模型有效克服了传统神经网络易过拟合和泛化能力不足的局限性,在模拟精度（FoM指数）及空间格局相似性方面分别提高了3.70%和10.11%。预测模型兼顾了生态保护和城市空间发展需求,可为更好地制定生态优先理念下的城市规划提供参考和依据。
董晨炜[8]（2019）在《大城市边缘区城市化时空格局变化模拟及发展导向分区》文中指出快速城市化过程中,外延式的空间扩展模式使得城乡界线变得模糊。城市边缘区作为土地利用结构变化速度最快、农业景观向城郊结合景观和城市景观演替最为显着的热点区域,在空间形态和功能定位上具有极大的复杂性和动态性,带来了一系列土地、人口、社会、经济发展、生态环境等问题。针对城市边缘区土地利用的特殊性和城市蔓延带来的诸多问题,边缘区综合分区是制定、实施城市发展战略前沿性、基础性的工作。本文聚焦于城市边缘区域这一城乡交互作用的复杂动态产物,对边缘区理论模型进行改进,选取杭州市萧山区作为大城市边缘区研究实例,以城市化过程时空格局预测为基础,构建面向城市化发展趋势的评价指标体系,针对边缘区模糊性特点进行发展导向分区和发展对策研究。主要研究成果如下:（1）基于改进的 CLUE-S（the Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent）模型进行城市边缘区土地利用时空格局变化模拟。结合城市化过程土地利用变化特征进行Autologistic回归分析,在13个驱动因素之外,引入邻域因子以解释土地利用的空间自相关性。针对边缘区区域特点,考虑各土地利用类型间相互转换的限制性规则和稳定性条件,基于土地利用需求量预测实现土地利用格局时空演变过程的模拟,最终得到2025年的土地利用变化空间分布图。（2）构建了基于多维动态指标的城市化发展导向评价模型。为准确刻画边缘区的城市化演变过程,以2014年的土地利用现状图和2025年的土地利用预测图为基础,筛选得到18个动态指标,描述了城市化过程在变化程度、形态结构、经济效益和生态效益4个方面的演变特征,对边缘区未来的发展趋势具有较强解释力。（3）采用SOFM（Self-Organizing Feature Map）神经网络模型实现边缘区发展导向分区。基于SOFM网络的城市化发展导向分区模型,以研究区26个乡镇（街道）4个维度的评价指标值构成的矩阵作为输入向量,经过初始化、训练、迭代等步骤将萧山分为4个城市化发展区。对分区结果进行可靠性验证后,使用雷达图和空间热点分析获取各分区在4个维度上的特征,结合理论模型和实际情况确定了边缘区的分区发展定位。最终从空间模式重构、城市功能转变、高效利用土地和绿色健康发展4个方面提出对策建议。
王家慧[9]（2019）在《基于遥感技术的城市尺度净生态系统生产力估算及预测》文中研究表明人类活动对碳循环的影响在很大程度上推动了全球气候的变化,净生态系统生产力作为衡量碳循环的重要指标,通过估算净生态系统生产力,可以分析生态系统的可持续发展,评价生态系统的健康性。徐州作为中国重要煤炭基地,区域生态环境遭受巨大的可持续发展压力,面临着城市转型的困境。本文以徐州市中心城区为例,基于遥感和空间地理信息技术,分析2001-2016年土地利用类型和景观格局的变化情况,同时,考虑城市尺度的高空间异质性,建立城市尺度的净生态系统生产力估算模型,估算徐州市中心城区净生态系统生产力,并预测其未来发展趋势。主要研究结论如下:一、在土地利用类型变化方面。徐州市中心城区建筑用地面积翻一番;耕地和林地呈现出显着下降趋势;草地面积幅度较大,增长较为显着;未利用地呈波动性下降趋势。建筑用地主要集中分布在研究区中部偏西地区,且逐步向东部和南部蔓延;耕地主要分布在建筑用地的边缘,随着建筑用地的扩张,耕地范围逐渐从中心城区向边缘退化;水体分布在研究区的西部、南部以及东南部;未利用地和草地分布较为零散,但是未利用地从研究区的西部逐渐转向东部和南部地区。二、在城市景观格局方面。在类型水平上,耕地变化显着,其斑块个数增加,斑块面积减小,破碎化显着加剧;建筑用地斑块个数增加,但其斑块面积增加更为显着;在景观水平上,最大斑块指数增加,斑块个数显着增加,但是其蔓延度指数、散布与并列指数和聚集度指数减小,分离度指数显着增加,表明研究区景观破碎化和异质性增强,连通性降低。三、徐州市中心城区净生态系统生产力在2001-2016年间,以2010年为时间节点,呈现出先下降后上升的变化趋势。降低的区域主要分布在研究区的中部偏东、研究区南部以及东北部,增加的区域面积较小,且分布较为零散,大部分区域处于降低不显着或增加不显着的变化范围。此外,NEP的低值区域主要分布在研究区的中部偏西的老城区,且逐步向东部扩张,NEP的高值区域主要分布在研究区边缘地区的耕地以及林地等区域。四、土地覆被的变化导致NEP发生显着变化,其中,对NEP影响尤为显着的土地类型变化有草地、建筑用地以及水体。在NEP与景观格局之间关系进一步分析中发现景观格局的破碎化、异质性、连通性和分离度与NEP关系较为紧密,且随着城市景观连通性的降低,破碎化、异质性和分离度的增加,NEP会有一定程度的降低。五、基于ARIMA模型和灰色预测模型对徐州市中心城区NEP进行预测,通过相对误差可知ARIMA模型效果优于灰色预测模型模型,其结果表明在未来的研究区NEP表现出较为平稳的状态,但是NEP整体是处在低值区域。
王煜炜[10]（2019）在《邻域关联建模及其应用》文中提出时空分析与建模一直是地理学领域中的研究热点,时间和空间也是研究在人类活动和自然因素影响下,地理过程变化的两个基本维度。空间事物在时、空维度上的关联,是探索时空模式形成和发展的基本依据和必要条件。在地理时空的研究背景下,空间邻域和时空邻域是研究局部空间关联的重要前提,反映了在时空变化的过程中,以时空个体为中心向周围扩展的特定时空域范围,代表了局部时空属性和时空特征结构,对地理事件发生、发展可能产生影响。因而研究邻域关联建模,对深入分析和预测地理事件的发生、发展规律,具有重要的指导意义。现有的以时空关联模式研究邻域关联建模的方法中,存在时空关联的邻域效应考虑不全、未充分反映时空多维度关联、未充分揭示时空尺度影响等问题,在时空关联模型中未能充分挖掘邻域关联的价值,不利于对地理事件发生、发展规律的分析和预测。针对上述问题,本文系统地提出了邻域关联建模的理论和方法,建立了用于挖掘局部空间和时空关联模式的邻域关联理论模型,进一步提出理论模型的计算方法,检验邻域关联效应在地理过程分析中的作用。针对不同类型的地理学研究目标,建立包括空间邻域、时空邻域、邻域修正地理加权回归在内的模型,提出邻域关联效应的计算方法,将所提出的邻域关联模型和计算方法,应用到典型地理学领域中,验证时空关联分析中邻域关联效应的重要性。研究内容和研究成果包括以下几个方面:（1）针对邻域建模过程中邻域关联效应考虑不全的问题,以空间邻域关联建模为目标,提出了量化空间邻域关联效应的表达方法,进而给出了空间邻域关联量化指标,构建了空间邻域关联模型,并实现了空间邻域关联模型的计算方法。从邻域空间尺度、邻域核结构等多方面来综合计算空间邻域关联效应,显着提升了空间邻域关联模型的建模效果。（2）针对邻域建模过程中缺乏时间序列间关联的问题,在空间邻域关联模型的基础上,引入时间尺度,进一步扩展了空间邻域关联建模的内涵。提出了时空邻域关联表达方法与模型,构建了时空邻域关联衡量指标,给出了时空邻域关联模型对应的计算方法,验证时空邻域关联模型在地理时空变化过程中的作用,量化不同邻域空间尺度、不同邻域时间窗口,对邻域关联建模分析结果的影响。（3）针对经典地理加权回归中样本独立取值可能存在误差随机性问题,以地理回归模型理论为基础,提出地理加权回归中样本取值应考虑邻域关联,研究邻域修正地理加权回归模型,并给出了该模型的计算方法,以提高地理加权回归模型的稳定性,使其适用于连续型数据邻域关联建模。结合前述空间邻域关联、时空邻域关联建模,形成相对完整的邻域关联建模理论和方法。（4）将提出的邻域关联建模理论和计算方法,应用到典型的地理学领域,包括草原生态系统中的植被退化与恢复、多因子关联分析及典型城市扩张过程模拟预测,给出典型地理学过程中分析邻域关联效应及邻域建模的一般方法,为分析、理解和调控地理过程提供决策支持。
二、城市化时空预测模型初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
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。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
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。
三、城市化时空预测模型初探（论文提纲范文）
（1）城市化进程中土地利用时空演变及其对城市森林碳储量和碳循环的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市化土地利用动态监测 |
| 1.2.2 森林碳储量和碳循环估算方法研究 |
| 1.2.3 城市化对于森林碳储量和碳循环的影响 |
| 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 |
| 2 研究区域与数据资料 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据与资料 |
| 2.2.1 遥感数据与预处理 |
| 2.2.2 样地调查数据 |
| 2.2.3 InTEC模型模拟碳循环所需数据 |
| 3 杭嘉湖土地利用时空演化遥感监测及对森林的影响 |
| 3.1 C5.0决策树概述 |
| 3.2 分类决策树规则的构建 |
| 3.3 决策树规则及分类结果 |
| 3.3.1 分类决策树及变量分析 |
| 3.3.2 分类结果及精度验证 |
| 3.4 城市化土地利用动态分析 |
| 3.4.1 城市扩张评价方法 |
| 3.4.2 城市化土地利用动态分析 |
| 3.5 城市扩张对森林时空分布的影响 |
| 3.6 未来土地利用变化预测 |
| 3.5.1 土地利用变化预测方法 |
| 3.5.2 土地利用变化预测结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 杭嘉湖森林地上碳储量遥感估算 |
| 4.1 随机森林碳储量估算 |
| 4.1.1 随机森林算法介绍 |
| 4.1.2 森林碳储量模型构建 |
| 4.2 RF参数优化及变量分析 |
| 4.2.1 RF参数优化 |
| 4.2.2 变量的重要性分析 |
| 4.2.3 变量相关性分析 |
| 4.3 碳储量模拟结果及精度分析 |
| 4.4 碳储量时空演变规律分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 杭嘉湖森林NEP时空模拟 |
| 5.1 InTEC模型介绍 |
| 5.2 森林NEP模拟过程 |
| 5.3 InTEC模型优化验证结果 |
| 5.4 森林NEP时空动态分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 城市扩张对森林碳储量和NEP的影响 |
| 6.1 城市扩张对森林碳储量的影响 |
| 6.2 城市扩张对森林NEP的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（2）“一带一路”国内段城市化与生态环境耦合度及变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 基础理论及国内外现状综述 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 城市化与生态环境相关理论 |
| 2.2 国内外研究现状综述 |
| 2.2.1 国外研究综述 |
| 2.2.2 国内研究综述 |
| 2.3 国内外研究评述 |
| 第3章 城市化与生态环境发展现状分析 |
| 3.1 研究对象和数据来源 |
| 3.1.1 研究对象 |
| 3.1.2 数据来源 |
| 3.2 我国城市化现状 |
| 3.3 “一带一路”国内段省份城市化现状 |
| 3.3.1 人口现状 |
| 3.3.2 经济与产业结构发展现状 |
| 3.3.3 社会生活现状 |
| 3.4 “一带一路”国内段省份生态环境现状 |
| 3.4.1 生态环境状况 |
| 3.4.2 环境治理现状 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 评价指标和模型的确定 |
| 4.1 评价指标筛选原则 |
| 4.2 指标体系的构建 |
| 4.2.1 城市化综合评价指标说明 |
| 4.2.2 生态环境综合评价指标说明 |
| 4.3 指标权重计算结果和耦合协调分类标准 |
| 4.3.1 层次分析法(AHP)指标计算结果 |
| 4.3.2 熵值法指标计算结果 |
| 4.3.3 主成分分析法指标计算结果 |
| 4.3.4 耦合协调类型划分 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 城市化与生态环境水平时空测度分析 |
| 5.1 城市化水平测度时空分析 |
| 5.1.1 人口城市化时空分析 |
| 5.1.2 空间城市化时空分析 |
| 5.1.3 经济城市化时空分析 |
| 5.1.4 社会城市化时空分析 |
| 5.1.5 综合城市化时空分析 |
| 5.2 生态环境水平测度时空分析 |
| 5.2.1 生态环境状况时空分析 |
| 5.2.2 生态环境压力时空分析 |
| 5.2.3 生态环境响应时空分析 |
| 5.2.4 综合生态环境水平时空分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 城市化与生态环境耦合协调及演变研究 |
| 6.1 城市化与生态环境耦合度和协调度的时空变化 |
| 6.2 城市化与生态环境耦合协调时空演变实证分析 |
| 6.2.1 综合城市化水平时空演变实证分析 |
| 6.2.2 综合生态环境水平时空演变实证分析 |
| 6.2.3 城市化与生态环境耦合度时空演变实证分析 |
| 6.2.4 城市化与生态环境耦合协调度时空演变实证分析 |
| 6.3 空间面板数据分析 |
| 6.3.1 基于空间滞后模型分析 |
| 6.3.2 基于空间杜宾模型分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新之处 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（3）改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 BEM模型的改进及其与CLMU的耦合 |
| 3.1 CLMU模型介绍 |
| 3.2 建筑物能量模型的改进 |
| 3.3 交通人为热估算 |
| 3.4 模型耦合方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 MBEM与 CLMU耦合模型系统的模拟性能评价 |
| 4.1 验证实验设计 |
| 4.2 MBEM与 CLMU耦合模型的模拟性能评价 |
| 4.3 MBEM与 KBEM的模型比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于CLMU+MBEM耦合模型的研究区热环境模拟 |
| 5.1 研究区2002-2015 年期间气候变化特征 |
| 5.2 研究区2002-2015 年期间土地覆盖的时空变化 |
| 5.3 城市化对热环境影响的数值模拟分析 |
| 5.4 定量识别土地覆盖变化与气候变化对热环境的影响贡献 |
| 5.5 土地覆盖类型与热环境的关系初探 |
| 5.6 城市地表能量平衡与热环境的关系研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）中国生产性服务业经济效应的时空分异及协调性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究内容、方法与技术路线 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线 |
| 第三节 相关研究综述 |
| 一、国外相关研究综述 |
| 二、国内相关研究综述 |
| 三、文献评述 |
| 第二章 生产性服务业及其经济效应的理论基础 |
| 第一节 概念及范围界定 |
| 一、生产性服务业 |
| 二、生产性服务业的经济效应 |
| 第二节 相关理论基础 |
| 一、生产性服务业发展的相关理论 |
| 二、生产性服务业经济效应的相关理论 |
| 三、相关经济增长理论 |
| 四、系统科学理论 |
| 第三节 生产性服务业经济效应的理论分析 |
| 一、生产性服务业的经济特性 |
| 二、生产性服务业的经济机理 |
| 三、生产性服务业的经济功能 |
| 四、生产性服务业的经济影响 |
| 本章小结 |
| 第三章 中国生产性服务业发展评价与特征分析 |
| 第一节 现状分析 |
| 一、中国经济发展现状 |
| 二、中国生产性服务业发展现状 |
| 第二节 中国生产性服务业发展评价 |
| 一、指标体系构建 |
| 二、综合指数评价 |
| 第三节 中国生产性服务业发展的时空特征 |
| 一、生产性服务业发展的时空分异特征 |
| 二、生产性服务业发展的时空演变特征 |
| 三、生产性服务业发展的时空关联特征 |
| 第四节 中国生产性服务业发展的影响因素分析 |
| 一、影响因素分析 |
| 二、实证结果分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 生产性服务业与经济增长的关系分析 |
| 第一节 变量选取与数据处理 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据处理 |
| 第二节 VAR模型设计 |
| 一、构造稳定的VAR模型 |
| 二、协整检验 |
| 第三节 动态关系分析 |
| 一、Granger因果关系 |
| 二、脉冲响应函数 |
| 三、方差分解 |
| 本章小结 |
| 第五章 中国生产性服务业经济效应时空分异 |
| 第一节 中国生产性服务业经济效应的时间分异 |
| 一、变量及模型设定 |
| 二、经济效应的时间分异 |
| 第二节 中国生产性服务业经济效应的空间分异 |
| 一、基于区域差异视角 |
| 二、基于经济发展水平差异视角 |
| 三、基于产业专业化差异视角 |
| 第三节 中国生产性服务业经济效应空间分异的机制分析 |
| 一、资源禀赋与产业基础 |
| 二、历史原因与路径依赖 |
| 三、区位选择与产业集聚 |
| 四、制度因素与区域政策 |
| 本章小结 |
| 第六章 中国生产性服务业的协调性分析 |
| 第一节 生产性服务业的协调内涵及类型 |
| 一、生产性服务业的协调内涵 |
| 二、生产性服务业的协调类型 |
| 第二节 复合系统的耦合协调机制 |
| 一、复合系统的复杂性分析 |
| 二、复合系统的耦合机理与协调内涵 |
| 第三节 生产性服务业与经济、社会、环境复合系统的协调性分析 |
| 一、指标体系构建与研究方法 |
| 二、生产性服务业与经济、社会、环境子系统的综合评价 |
| 第四节 复合系统的协调性预测 |
| 一、预测模型构建 |
| 二、预测结果分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论与政策建议 |
| 第一节 基本结论 |
| 第二节 问题剖析与政策建议 |
| 一、问题剖析 |
| 二、政策建议 |
| 第三节 创新与不足之处 |
| 一、创新之处 |
| 二、不足之处 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（5）山东省青少年健康状况综合评价与时空分析研究 ——基于2014-2018年面板数据分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究目的 |
| 3. 研究内容 |
| 4. 研究意义 |
| 5. 论文的结构安排 |
| 6. 技术路线图 |
| 第二章 文献综述 |
| 1. 儿童青少年健康管理 |
| 1.1 国外儿童青少年健康管理 |
| 1.2 我国儿童青少年健康管理 |
| 2. 儿童青少年健康评价指标体系 |
| 2.1 国外儿童青少年健康指标体系研究 |
| 2.2 我国儿童青少年健康指标体系研究 |
| 3. 中国青少年健康现状及主要问题 |
| 4. 儿童青少年健康综合评价方法研究 |
| 5. 遗传神经网络在医学领域的应用 |
| 第三章 研究资料与研究方法 |
| 1. 资料来源 |
| 2. 质量控制与数据清洗 |
| 2.1 质量控制 |
| 2.2 数据清洗 |
| 3. 研究方法 |
| 3.1 属性层次分析法 |
| 3.2 遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN) |
| 3.3 时空分析方法 |
| 3.4 统计分析 |
| 第四章 青少年身体形态指标分析结果 |
| 1. 青少年基本情况构成 |
| 2. 身体形态指标分析(BMI) |
| 3. 身体形态标准得分 |
| 第五章 青少年生理功能指标分析结果 |
| 1. 生理功能指标分析 |
| 2. 生理功能标准得分 |
| 第六章 青少年健康疾患指标分析结果 |
| 1. 营养状况 |
| 2. 血压偏高 |
| 3. 龋齿 |
| 4. 视力不良 |
| 5. 健康疾患标准得分 |
| 第七章 基于GA-BPNN评价模型的青少年健康综合评价 |
| 1. 基于GA-BPNN的青少年健康综合评价模型的建立 |
| 2. 2014年-2018年青少年健康综合评价得分情况 |
| 3. 2014年-2018年青少年健康综合评价得分空间分布情况 |
| 第八章 青少年健康综合评价得分时空演变与影响因素分析 |
| 1. 青少年健康综合评价得分的时空差异与收敛性检验 |
| 1.1 青少年健康综合评价得分的空间集聚变化 |
| 1.2 青少年健康综合评价得分时间演变 |
| 1.3 变化收敛性检验 |
| 2. 青少年健康综合评价得分影响因素分析 |
| 2.1 基于OLS模型的青少年健康综合评价得分影响因素分析 |
| 2.2 基于GTWR模型的青少年健康综合评价得分影响因素分析 |
| 第九章 讨论 |
| 1. 青少年健康综合评价结果讨论 |
| 2. 青少年健康综合评价体系及评价方法讨论 |
| 3. 遗传算法优化的BP神经网络评价模型讨论 |
| 4. 时空统计分析结果讨论 |
| 第十章 结论与建议 |
| 1. 主要结论 |
| 2. 政策建议 |
| 3. 研究创新与不足 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）社会融合视角下城市扩张边界时空演变研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 |
| 1.3.1 城市扩张边界相关研究现状 |
| 1.3.2 城市扩张时空演变相关研究现状 |
| 1.3.3 社会融合相关研究现状 |
| 1.3.4 国内外文献述评 |
| 1.4 研究主要内容及研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第2章 社会融合及城市扩张时空演变相关理论分析 |
| 2.1 相关理论、概念及内涵 |
| 2.1.1 相关理论基础 |
| 2.1.2 城市扩张边界及其时空演变概念及内涵 |
| 2.2 社会融合视角下城市扩张边界时空演变机制 |
| 2.2.1 社会经济融合与城市扩张演变 |
| 2.2.2 社会结构融合与城市扩张演变 |
| 2.2.3 心理文化融合与城市扩张演变 |
| 2.3 社会融合视角下城市扩张时空演变概念模型构建 |
| 2.3.1 理论假设提出 |
| 2.3.2 概念模型构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 城市扩张边界时空演变模型构建 |
| 3.1 社会融合相关数据空间化 |
| 3.1.1 基本测度指标获取 |
| 3.1.2 实现算法 |
| 3.1.3 社会经济统计数据空间化流程 |
| 3.2 社会融合视角下城市扩张模型的构建 |
| 3.2.1 经典元胞自动机模型 |
| 3.2.2 城市扩张时空演变模型构建思路 |
| 3.2.3 城市扩张约束条件的设定 |
| 3.2.4 城市扩张演变模型要素界定 |
| 3.3 城市扩张模型的应用实现 |
| 3.3.1 模型构建与实现基本流程 |
| 3.3.2 模型的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 实证分析——以沈阳市为例 |
| 4.1 研究区域概况及数据预处理 |
| 4.1.1 研究区域概况 |
| 4.1.2 数据准备 |
| 4.1.3 数据预处理 |
| 4.2 城市扩张边界时空演变分析 |
| 4.2.1 转换规则确定 |
| 4.2.2 加入社会融合因素的扩张结果 |
| 4.2.3 规划目标年的扩张情景预测模拟 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 扩张形态对比分析 |
| 4.3.2 扩张面积对比分析 |
| 4.3.3 假设检验结果汇总 |
| 4.3.4 假设检验结果分析 |
| 4.4 对策及建议 |
| 4.4.1 宏观层面 |
| 4.4.2 微观层面 |
| 4.5 存在的不足 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）城市化时空演变的多元多尺度分析及其扩张模拟预测研究 ——以浙江省为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 土地利用/覆盖变化的遥感监测研究 |
| 1.2.2 城市土地利用变化时空格局特征研究 |
| 1.2.3 建设用地扩张驱动力分析研究 |
| 1.2.4 土地利用变化的生态效应研究 |
| 1.2.5 基于元胞自动机的城市扩张模拟预测研究 |
| 1.3 研究区域与数据资料 |
| 1.3.1 研究区域 |
| 1.3.2 研究数据 |
| 1.4 研究目的、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 2 浙江省土地利用变化遥感监测 |
| 2.1 数据与资料来源 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.3 土地利用分类体系 |
| 2.4 基于混合蝙蝠算法特征选择和参数优化的土地利用分类模型 |
| 2.4.1 输入特征和样本选取 |
| 2.4.2 基于HBA-FSSVM的特征选择及参数优化模型 |
| 2.5 实验结果与比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 浙江省城市化时空格局演变规律探究 |
| 3.1 1994-2015年浙江省土地利用时空演变分析 |
| 3.1.1 土地利用时空变化分析方法 |
| 3.1.2 土地利用类型动态变化分析 |
| 3.1.3 土地利用类型转移变化分析 |
| 3.2 建设用地扩张定量测度 |
| 3.2.1 测度指数选取 |
| 3.2.2 地级市尺度 |
| 3.2.3 县域尺度 |
| 3.2.4 网格尺度 |
| 3.3 建设用地空间扩张模式识别 |
| 3.3.1 建设用地扩张模型 |
| 3.3.2 建设用地空间扩张分析 |
| 3.4 建设用地扩张驱动力分析 |
| 3.4.1 自然区位因素的驱动作用 |
| 3.4.2 人口增长与社会经济发展的驱动作用 |
| 3.5 景观格局演变分析 |
| 3.5.1 景观指数的选取 |
| 3.5.2 总体景观格局变化特征 |
| 3.5.3 区域景观格局演变规律 |
| 3.6 本章小结与讨论 |
| 4 城市化进程中土地利用变化的生态效应 |
| 4.1 生态系统服务价值时空演变及其对城市化的响应 |
| 4.1.1 生态系统服务价值的估算 |
| 4.1.2 生态系统服务价值时空变化 |
| 4.1.3 生态系统服务价值对城市化的响应 |
| 4.1.4 问题分析与总结 |
| 4.2 土地利用变化的生态系统脆弱性响应评价 |
| 4.2.1 评价体系构建 |
| 4.2.2 影响因子权重确定 |
| 4.2.3 生态系统脆弱性综合评价结果 |
| 4.2.4 生态系统脆弱性的城市化影响因素分析 |
| 4.2.5 问题分析与总结 |
| 4.3 城市生态适宜性分区——以杭州市为例 |
| 4.3.1 研究区域 |
| 4.3.2 最小累积阻力模型分区原理 |
| 4.3.3 源地的识别 |
| 4.3.4 累积阻力面的构建 |
| 4.3.5 生态适宜性分区 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 生态约束下耦合深度信念网络与元胞自动机的城市扩张模拟预测 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 元胞自动机 |
| 5.1.2 马尔可夫链 |
| 5.1.3 深度信念网络 |
| 5.1.4 基于混合蝙蝠算法的DBN结构参数获取 |
| 5.1.5 EC-MarMDBN-CA模型构建 |
| 5.1.6 精度验证 |
| 5.2 实例验证 |
| 5.2.1 数据收集 |
| 5.2.2 模型实现 |
| 5.2.3 结果比较与讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（8）大城市边缘区城市化时空格局变化模拟及发展导向分区（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 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 国内外研究现状 |
| 1.3.1 城市边缘区研究进展 |
| 1.3.2 CLUE-S模型研究进展 |
| 1.3.3 城市空间综合分区研究进展 |
| 1.4 理论模型与研究实例 |
| 1.4.1 边缘区理论模型 |
| 1.4.2 研究区域概况 |
| 1.4.3 数据来源 |
| 1.5 研究内容与章节安排 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 2 边缘区城市化时空格局变化模拟 |
| 2.1 CLUE-S模型概述 |
| 2.1.1 模型结构 |
| 2.1.2 空间特征分析方法 |
| 2.1.3 土地利用需求预测方法 |
| 2.1.4 动态模拟机制 |
| 2.2 城市化过程土地利用变化特征 |
| 2.2.1 土地利用结构分析 |
| 2.2.2 土地利用变化动态分析 |
| 2.3 土地利用驱动因素分析 |
| 2.3.1 驱动因子选取 |
| 2.3.2 Autologistic回归分析 |
| 2.3.3 拟合优度检验 |
| 2.4 土地利用时空格局变化模拟 |
| 2.4.1 土地利用变化模型构建 |
| 2.4.2 模型精度检验 |
| 2.4.3 土地利用空间格局预测 |
| 3 边缘区发展导向评价体系构建 |
| 3.1 评价指标体系初步构建 |
| 3.1.1 动态指标选取原则 |
| 3.1.2 指标体系设计思路 |
| 3.1.3 指标解释与计算方法 |
| 3.2 评价指标计算与筛选 |
| 3.2.1 指标计算 |
| 3.2.2 指标相关性分析 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 指标标准化 |
| 3.3.2 分维度评价值计算 |
| 4 基于SOFM网络的发展导向分区 |
| 4.1 SOFM网络模型概述 |
| 4.1.1 网络结构与工作原理 |
| 4.1.2 模型算法流程 |
| 4.2 边缘区发展导向分区 |
| 4.2.1 数据输入与分区过程 |
| 4.2.2 分区结果 |
| 4.3 结果验证与分析 |
| 4.3.1 分区结果验证 |
| 4.3.2 多维度特征分析 |
| 4.4 发展定位与对策建议 |
| 4.4.1 分区发展定位 |
| 4.4.2 对策建议 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 本文特色 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）基于遥感技术的城市尺度净生态系统生产力估算及预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市景观格局特征分析 |
| 1.2.2 碳汇 |
| 1.2.3 净生态系统生产力 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况、数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然概况 |
| 2.2 数据准备 |
| 2.2.1 Landsat数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 分类体系 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 空间插值 |
| 2.3.2 分类方法及精度评价 |
| 2.3.3 土地利用转移矩阵 |
| 2.3.4 土地利用动态度 |
| 2.3.5 CA-Markov模型预测及精度验证 |
| 2.3.6 景观格局指数 |
| 2.3.7 NEP估算 |
| 2.3.8 景观格局与NEP相互关系 |
| 3 土地利用及景观格局时空变化特征分析 |
| 3.1 土地类型的时空动态分析 |
| 3.1.1 土地利用动态类型空间变化 |
| 3.1.2 土地利用动态类型时间变化 |
| 3.1.3 2001-2016年土地利用转移矩阵分析 |
| 3.2 景观格局分析 |
| 3.2.1 类别水平上的景观格局分析 |
| 3.2.2 景观水平上景观格局分析 |
| 3.3 基于CA-Markov模型的土地利用变化预测研究 |
| 3.3.1 基于CA-Markov模型的土地利用预测 |
| 3.3.2 2020年土地利用变化特征 |
| 3.3.3 2020年景观格局特征分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 净生态系统生产力估算 |
| 4.1 NEP的估算 |
| 4.1.1 模型改进 |
| 4.1.2 数据准备 |
| 4.2 基于改进的CASA模型的NEP估算 |
| 4.2.1 FPAR计算 |
| 4.2.2 APAR计算 |
| 4.2.3 实际光能利用率的估算 |
| 4.2.4 NPP估算与对比 |
| 4.2.5 NEP的估算 |
| 4.3 NEP的时空变化分析 |
| 4.3.1 NEP的时间变化特征 |
| 4.3.2 NEP的空间变化特征 |
| 4.4 NEP驱动因子分析 |
| 4.4.1 LUCC对 NEP的影响 |
| 4.4.2 景观变化对NEP的影响 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于ARIMA模型和GM模型的NEP预测 |
| 5.1 模型简介 |
| 5.1.1 ARIMA模型 |
| 5.1.2 灰色预测模型 |
| 5.2 模型预测流程 |
| 5.2.1 ARIMA模型预测流程 |
| 5.2.2 GM模型预测流程 |
| 5.3 徐州市中心城区NEP时间序列分析预测 |
| 5.3.1 ARIMA模型 |
| 5.3.2 GM模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 讨论与结论 |
| 6.1.1 讨论 |
| 6.1.2 结论 |
| 6.2 城市建设实践建议 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）邻域关联建模及其应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 空间关联及建模理论 |
| 1.3.2 时空关联及建模理论 |
| 1.3.3 邻域关联建模理论 |
| 1.3.4 邻域关联建模地理学应用 |
| 1.3.5 存在的问题与不足 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文的组织与章节安排 |
| 2.相关理论与研究方法 |
| 2.1 空间信息及表达 |
| 2.1.1 矢量数据结构 |
| 2.1.2 栅格数据结构 |
| 2.2 时空认知理论 |
| 2.2.1 空间自相关 |
| 2.2.2 空间异质性 |
| 2.2.3 地理时空认知 |
| 2.2.4 地理时空表达 |
| 2.2.5 时空自相关 |
| 2.3 空间关联 |
| 2.3.1 全局空间关联 |
| 2.3.2 局部空间关联 |
| 2.3.3 多变量关联分析方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.邻域关联及建模方法 |
| 3.1 邻域关联及其表达 |
| 3.1.1 空间邻域定义 |
| 3.1.2 空间邻域效应表达 |
| 3.1.3 时空邻域定义 |
| 3.1.4 时空邻域效应表达 |
| 3.2 空间邻域关联建模 |
| 3.2.1 空间邻域尺度 |
| 3.2.2 空间邻域关联模型 |
| 3.3 时空邻域关联建模 |
| 3.3.1 时空邻域尺度 |
| 3.3.2 时空邻域关联模型 |
| 3.4 邻域修正地理加权回归建模 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.空间邻域关联建模及其应用 |
| 4.1 空间邻域关联模型 |
| 4.2 基于空间邻域关联的变化过程建模 |
| 4.3 模型应用与验证 |
| 4.3.1 典型应用背景 |
| 4.3.2 数据来源与分析方法 |
| 4.3.3 空间邻域关联模型计算 |
| 4.3.4 模型结果与分析 |
| 4.3.5 结果讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.时空邻域关联建模及其应用 |
| 5.1 时空邻域关联模型 |
| 5.2 基于时空邻域关联的变化过程建模 |
| 5.3 模型应用与验证 |
| 5.3.1 典型应用背景 |
| 5.3.2 数据来源与分析方法 |
| 5.3.3 时空邻域关联模型计算 |
| 5.3.4 模型输出与结果分析 |
| 5.3.5 结果讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.邻域修正地理加权回归建模及其应用 |
| 6.1 邻域修正地理加权回归模型 |
| 6.2 邻域修正地理加权回归模型应用与验证 |
| 6.2.1 典型应用背景 |
| 6.2.2 数据来源与分析方法 |
| 6.2.3 计算流程设计与实现 |
| 6.2.4 模型输出与结果分析 |
| 6.2.5 结果讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 7.总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、城市化时空预测模型初探（论文参考文献）
- [1]城市化进程中土地利用时空演变及其对城市森林碳储量和碳循环的影响[D]. 张梦. 浙江农林大学, 2020
- [2]“一带一路”国内段城市化与生态环境耦合度及变化研究[D]. 曾君. 新疆大学, 2020(07)
- [3]改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究[D]. 王雨辰. 中国矿业大学, 2019(04)
- [4]中国生产性服务业经济效应的时空分异及协调性研究[D]. 白雪. 东北师范大学, 2019(04)
- [5]山东省青少年健康状况综合评价与时空分析研究 ——基于2014-2018年面板数据分析[D]. 秦文哲. 山东大学, 2019(02)
- [6]社会融合视角下城市扩张边界时空演变研究[D]. 葛晓卿. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [7]城市化时空演变的多元多尺度分析及其扩张模拟预测研究 ——以浙江省为例[D]. 周烨. 浙江大学, 2019(02)
- [8]大城市边缘区城市化时空格局变化模拟及发展导向分区[D]. 董晨炜. 浙江大学, 2019(02)
- [9]基于遥感技术的城市尺度净生态系统生产力估算及预测[D]. 王家慧. 江苏师范大学, 2019(12)
- [10]邻域关联建模及其应用[D]. 王煜炜. 武汉大学, 2019(08)