基于环境指数的人类发展水平的应用研究

人类发展指数的影响因素很多,UNDP发布的HDI仅涵盖寿命、教育、经济三方面,因此不能全面反映各地区的人类发展水平。由于环境对人类生活的影响越来越大,因此该论文引入环境指标,选择四项二级指标,通过主成分分析法计算出环境指数。以往指数权重被人为确定,为消除主观性这一缺点本文选用熵权法计算各项一级指标的权重。对2008年和2010年中国各地区人类发展指数的实证研究表明,环境熵权模型的性能优于现有模型。     

城市应急避难场所用地适宜性评价——以广州市为例

应急避难场所的用地适宜性评价是对应急避难场所的规划、空间布局、选址和建设安全性的合理性的评估。本文基于广州市应急办所提供的应急避难场所数据与及实地调研和文献采集所得数据,构建了城市应急避难场所用地适宜性评价指标框架,利用层次分析法(AHP)与"熵值法"相结合的主客观赋权方法和GIS缓冲区分析,对广州市的应急避难场所用地适宜性开展了评估。结果发现广州市十大应急避难场所的用地适宜性较为理想,但总体上却存在应急避难资源人-地矛盾突出、区域分化大,用地集约程度、避难服务覆盖、规划布局标准亟需提供等问题,并针对性地提出了建议。     

江苏省城市旅游竞争力综合评价

通过进行省域主要城市旅游竞争力的综合评价能挖掘省域内主要城市旅游发展的潜力,整合优势资源,从而推动省域旅游业的可持续发展。以江苏省为例,选取30个指标,构建包括旅游业绩竞争力、旅游资源保障力、社会经济运行力、基础设施支撑力和生态环境支持力等五个方面的综合评价指标体系,并采用熵值法对江苏省13个主要城市的旅游竞争力进行测度。结果表明,江苏省城市旅游竞争力主要表现在社会经济运行力、生态环境支持力和旅游资源保障力三个方面;在旅游竞争力各个方面和综合测度中,苏州均处于第一位,其他城市排名基本上遵循苏南、苏中、苏北城市的排列顺序。     

基于MaxEnt和MCR的四川省柑橘生产布局模拟

［目的］农业生产布局是农业各部门和生产项目在空间上的动态组合,是区域农业发展的重要内容。为对生产格局的形成过程进行深入探讨,提高农业生产布局调控的合理性和指导性。［方法］基于最大熵模型（MaxEnt）和GIS技术,构建了柑橘潜在种植分布与自然资源因子关系模型,利用存在概率确定出四川柑橘种植适宜区。构建了涉及自然、社会、经济等4组共14类阻力因子的生产布局阻力面,并运用最小累积阻力模型（MCR）对柑橘生产布局过程进行模拟。［结果］(1)四川省柑橘种植适宜性的主导自然资源因子为海拔、年日照时数、最热月均温、年均温、年降雨量、坡度、无霜期。(2)柑橘高适宜区面积约为422万hm2,中适宜区419万hm2、低适宜区440万hm2,大部分地区为不适宜区。(3)考虑到边际效益递减,四川柑橘生产布局边界应不越过宣汉县—通江县—南江县—巴州区—苍溪县—剑阁县—江油市—北川县—汶川县—宝兴县—荥经县—金口河区—马边县。可将扶持政策、产业资金、成果技术等要素优先投入一类布局区（阻力值0相似文献   

基于改进FAHP Entropy赋权法的丘区耕地整理潜力评价

[目的]我国西南丘陵地区耕地资源有限,其后备资源和耕地整理潜力的研究显得尤为重要,耕地整理潜力评价是耕地后备资源整理开发的基础性工作。[方法]文章提出改进FAHP-Entropy赋权法,该赋权法不仅兼顾FAHP-Entropy赋权法和改进AHP-Entropy赋权法的优点,而且其兼容度大于FAHP-Entropy等赋权法的兼容度,证明改进FAHP-Entropy赋权法的稳健性、优越性。在此基础上,以西南丘陵地区盐亭县为例,建立针对丘区耕地潜力评价指标体系,结合综合评价法研究盐亭县各乡镇耕地整理潜力综合指数。[结果]采用ArcGIS软件对耕地潜力综合指数进行插值分级,得出盐亭行政区域内耕地潜力等级分布情况;同时,以耕地整理潜力综合指数为依据采用Matlab软件构建耕地潜力三维DEM模型,并基于三维DEM模型在4个主方向进行剖分分析,探讨耕地潜力在剖分方向与地域之间的微观特性。[结论]在ArcGIS综合指数插值分级、耕地潜力三维DEM模型剖分等基础上,将盐亭县耕地划分为4个耕地整理潜力开发区。该研究将为盐亭县等西南丘陵地区耕地后备资源整理开发等提供理论支撑。     

大连普兰店区城镇化质量评价

随着生产力的逐渐发达,社会经济健康、有序、迅猛提升,城镇化建设也飞速发展,但发展不均衡的问题也逐渐暴露出来。从城镇化质量的内涵出发,对大连普兰店区总体以及各个街道(乡、镇)2004年至2014年期间城镇化发展水平的变化情况进行了研究。结果表明:普兰店区城镇化质量呈现大体上升的趋势,与此同时,普兰店区各街道(乡、镇)2014年的城镇化质量评价值均大于2004年评价值。普兰店区在社会经济以及城镇化发展进程中,不仅注重了城镇化率的提升,即农村人口向城市人口的转移,而且注重了城镇化质量的发展与建设,有效地促进了新型城镇化的建设。     

基于熵理论的高速铁路联调联试标准化管理体系研究

以熵为理论基础,以高速铁路联调联试全过程为研究对象,论述联调联试特点及耗散结构特征并应用熵理论构建联调联试耗散结构管理模型。从采取全面开放的管理措施、常态化攻击措施、激活组织及人员措施3个方面构建基于熵理论的高速铁路联调联试标准化管理体系。以安全、质量和进度为核心,对联调联试的前期准备工作、组织实施工作、后续工作进行标准化管理研究,为今后高速铁路联调联试组织管理工作提供参考。     

Measuring urban sprawl using land use data

Digital land use data, generally derived by remote sensing operations, have become widely available for even the most remote areas of the globe. Here we investigate how to use land use data to measure three of the most characteristic aspects of urban sprawl: low density, low continuity of land use type (scatteredness), and low compactness of the shape of the city. For each of these categories we present multiple urban sprawl indicators. Some of these indicators have been used in the literature before, others we developed ourselves. For density measurements we illustrate how simple changes to common density indicators can improve their meaningfulness. With respect to scatteredness we show that the interpretation of entropy measures can be ambiguous. A variant on Moran’s I index does a better job at measuring scatteredness than entropy metrics. A problem that has not yet been discussed in the literature is that the grid structure of land use data can inflate the boundary of the measured area. This is particularly a problem when measuring urban compactness. We introduce new compactness indices that correct for this problem. To illustrate the discussed indices, we apply them to Graz, the second largest city in Austria, using data from the CORINE Land Cover (CLC) Project (European Environment Agency, 2010).     

基于熵权灰色关联法的新疆铁路网扩张规律研究

为提高铁路网规划的合理性,选择铁路网发展状况、经济发展状况、社会发展状况3个维度的21个评价指标,运用熵权灰色关联法对影响新疆铁路网扩张的因素进行分析。以铁路网密度表征铁路网的扩张,驱动因子可以概括为GDP、收入水平、社会保障和人口数量,依据Cobb-Douglas生产函数建立模型,预测新疆15个地州(市)的铁路网密度。结果表明,新疆北疆铁路网密度优于南疆;在研究铁路网扩张规律时,除了考虑GDP、收入水平、社会保障和人口数量等因素外,还应顾及自然资源、建设历史、城市定位及政策偏好的区域差异。     

中国人工智能发展水平、区域差异及分布动态演进

科学有效测度人工智能发展水平是响应国家科技战略的有益尝试。运用熵权法，从制度环境、基础设施、技术创新和生产应用4个维度测度2003—2018年中国省际人工智能发展指数，并采用Dagum基尼系数和Kernel密度估计对其区域差异和动态演进进行进一步探究。结果表明，北京、广东、江苏、上海、浙江属于人工智能发展领跑者，山东、辽宁、天津、四川、重庆、湖南、湖北、陕西、福建属于追赶者，其余省份属于落后者；中国人工智能发展区域差异较大，其中，东—西、东—中、东—东北差异是发展差异的主要来源，东部地区内差异和西部地区内差异为次要来源；中国人工智能发展可以分为2003—2006年、2007—2010年、2011—2014年和2015—2018年4个阶段；考察期内，东部地区人工智能发展呈现出扩展效应，东北地区呈现出两极分化效应，中部地区扩展效应和回程效应相当，西部地区呈现出多极化效应。结论可为健全科技评价体系提供理论参考，为研究人工智能对经济社会的影响提供实证数据，为系统布局人工智能发展规划、构筑我国人工智能发展优势提供政策依据。