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利用广义加性模型解析长江中游城市群城镇用地扩展驱动力被引量：6: 2021年; 研究城镇用地扩展的时空驱动机制对城市群的科学可续发展与国土空间规划具有重要意义。利用广义加性模型(General Additive Model,GAM),选取社会经济因子、自然因子和邻域因子,解析长江中游城市群1990~2015年城镇用地扩展驱动力的时空分异特征,挖掘各子城市群的核心驱动力并对其进行功能识别。结果表明:(1)25年间,长江中游城市群驱动因子时空差异显著。核心城市武汉、长沙、南昌极化效应明显,涓滴效应逐渐显现,但城市群仍未打破行政区划壁垒。(2)三大子城市群的核心驱动因子差异显著。其中,人口和地均GDP对各子城市群城镇用地扩展影响最大,武汉城市圈和环鄱阳湖城市群的空间溢出效应高于长株潭城市群,且城镇用地扩展模式渐由单核驱动发展为双核驱动。(3)核心驱动因子与城市群城镇用地扩展之间具有显著的非线性关系,且呈现地域性和阶段性特征。(4)GAM模型能够解释城镇用地扩展过程中各因子之间的非线性关系,较Logistic和Nonliner-Logistic模型具有更高的拟合优度和验证精度,表明了其探索非线性驱动力的优势。; 王海军任经纬张彬徐姗黄鑫鑫洪松; 关键词：城镇用地扩展驱动力非线性

基于熵权法的广西能源安全评价被引量：1: 2017年; 能源是人类活动的基础,其开发和有效利用以及人均消费量是生产技术和生活水平的重要标志,尤其是能源环境的安全问题。研究区域为少数民族自治区,是西南地区最便捷的出海通道,地处中南区域西部,矿产资源相对比较丰富,其分布具有明显的区域性。国家经济飞速发展,在"一带一路"的指导方针下能源安全问题日益显著,逐渐成为经济发展的重要因素之一。本研究从能源供应、能源需求、能源环境3个方面,分析研究区域的社会经济发展状况以及能源资源环境状况,对整个自治区能源供给进行分析,明确广西壮族自治区能源安全评价要素的发展状态;接着运用综合比较法,结合广西壮族自治区的能源状况,从能源资源保障能力、能源生产供应能力、能源市场获取能力、能源应急调控能力和环境安全控制能力5个方面,运用熵值法对研究区域能源安全进行综合评价,结果显示,影响研究区域能源环境的因素主要是能源消费环境的转变;最后,通过对研究结果的分析,根据国家层面的现实因素,提出改善研究区域能源环境的应对措施和建议。; 詹长根黄鑫鑫; 关键词：能源安全

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型被引量：18: 2020年; 传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。; 谢志文王海军张彬黄鑫鑫; 关键词：元胞自动机

广西能源供需安全问题研究——基于熵权评价方法被引量：1: 2017年; 从能源资源保障能力、能源生产供应能力、能源市场获取能力、能源应急调控能力和环境安全控制能力五个方面,运用熵值法对广西壮族自治区区域能源安全方面进行综合评价。结果显示,影响研究区域能源环境的因素主要在能源消费环境的转变。通过对研究区域的结果分析,结合国家层面的现实因素,提出改善研究区域能源环境的应对措施和建议:(1)优化能源利用结构;(2)优化布局,协调发展,拓展新能源;(3)充分利用"一带一路"倡议契机,优化进口能源。; 詹长根黄鑫鑫; 关键词：能源安全

房屋管理综合信息的分类分级体系设计及类别划分研究: 2018年; 房屋管理综合信息安全在未来的社会经济发展中,不仅关乎国家,也关乎民生。针对房屋管理综合信息进行类别划分,为房管信息安全提供保障的研究。本文以房屋管理综合信息分类为出发点,阐述了房管信息分类体系以及房管信息构建的安全措施,对地方房管局房管信息管理提供了一定的参考价值。; 刘洋周民杰黄鑫鑫余婷朱丽芳李东; 关键词：风险防控

基于多维要素流视角的城市群网络结构及影响因素分析——以武汉城市圈为例被引量：36: 2021年; 基于多维要素流视角,以武汉城市圈9个城市为研究区域,从节点、层级、子网络三个方面对经济、人口、交通、信息等网络的空间结构进行刻画,并进行多维网络对比分析,用企业水平差异、文化节点性差异、平均时间距离差异、人均GDP差异、行业结构差异等五个影响因子构建多重网络关系回归模型,剖析多重网络影响因素。研究结果表明:(1)武汉城市圈可划分为三级联系片区,武汉、鄂州分别为主副中心,黄石、孝感、黄冈三市为集聚—辐射中心片区,其余城市为次级核心城市。(2)多维网络之间的相似性排序为经济网络—信息网络>经济网络—人口网络>人口网络—信息网络>经济网络—交通网络>人口网络—交通网络>交通网络—信息网络,经济网络与其余各类网络之间的相似性最高。(3)交通效率及企业发展水平是使多维网络产生相似性的主要因素,而经济发展水平、文化关系、产业分工影响因素是多维网络产生差异性的主要因素,其中文化关系影响最薄弱,交通效率因素影响最强。; 王逸舟王海军张彬黄鑫鑫; 关键词：城市网络社会网络分析武汉城市圈

武汉市都市发展区地表温度季节性空间分布与驱动力分析被引量：9: 2021年; 基于2015年武汉市都市发展区30 m空间分辨率的Landsat 8遥感影像反演近地表温度(LST),运用地统计学、地理加权回归(GWR)等方法,分析都市发展区、生态绿楔以及主城区四季LST时空分布规律和各驱动因子的作用机制,以期为更全面、科学地规划城市发展空间布局和缓解热岛效应提供借鉴。结果表明:(1)与单一的普通最小二乘回归(OLS)相比,线性逐步回归(LSR)可以寻找最优的多驱动因子组合模型,与LSR拟合的结果相比,GWR模型R2值提高了0.04~0.09,且AIC值均明显减小;(2)LST存在空间聚集关系,"高-高"聚集主要发生在主城区、新型城镇发展区、主要交通干线沿线等更容易造成高温聚集的人工表面,其中夏季"高-高"聚集网格数最多且占比最大,而"低-低"聚集四季均主要发生在各大湖泊水系;(3)绿楔生态用地降温幅度各异,春季降温幅度不明显,夏季降温幅度最显著,各绿楔生态用地降温均超过2℃,且在一定范围内,LST随着与绿楔距离增大而升高,达到一定距离时,会随着与绿楔距离增加而趋于平缓或呈下降趋势;(4)与前人研究相比,景观格局对LST变化的解释程度整体较低,其原因可能是快速城市化导致人工表面积增加,相应的人工绿地也将增加,使得城市景观格局更加零散,导致LST受多种相互作用因素的影响;(5)影响四季LST的驱动因子空间差异较大,夏季土地覆盖和景观格局与冬季土地覆盖、景观格局和人为活动的回归系数均为正值,说明高温或低温条件下这些驱动因子对全域升温作用明显。; 葛静茹王海军贺三维黄鑫鑫洪松; 关键词：地表温度季节性驱动力

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黄鑫鑫

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