MEASUREMENTS FOR SPATIAL ACCESSIBILITY OF NATIONAL FOREST PARKS IN CHINA
Notice bibliographique
Résumé
Low carbon economy,sustainable development and employment problems have been the focus of world attention.With the prosperity of ecotourism,the forest park in China gets its all-around development.Forest park has been a leading role in the development of forest tourism industry.Through the development of forest tourism in forest park,people's awareness of ecological protection was improved,and economic development in the surrounding was promoted,which has an increasingly important role in promoting regional economic development.The study of the spatial structure of forest park is receiving increasing attention but methodology so far has used qualitative rather than quantitative methods.The change of accessibility plays a prominent role of motive force to promote the regional economic development and regional spatial structure changes.Evaluation of accessibility generally includes network analysis,grid analysis and raster analysis.Based on an investigation of 713National Forest Parks and using GIS and some quantitative analysis methods,such as Nearest Neighbor Index(NNI)and Hot spot clustering,the spatial structure of National Forest Parks was investigated,and their characteristics and distribution for different strategies were discussed.Based on matrix raster data covering the whole space,this paper calculated spatial accessibility of all counties in China using cost weighted distance method and ArcGIS as platforms.Then spatial differences of county accessibility of scenic spots were discussed by using ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis).The results show that general National Forest Parks exhibited an aggregated distribution.Considering the accessibility,we find that the human scenic spots were more centralized.The average accessibility was about 60.5min,and the area where the accessibility of scenic spots was within 2hreached 63.29%,while the area where the accessibility was within 30minutes accounted for 19.84% and the area located at central Tibetan Plateau took the longest time 595min.The average accessibility was shortened from 168.18min in 1991to 137.86min in 2010.And then,distribution of the accessibility pointed to traffic line.At county level,the estimated values of Moran's I were all positive numbers using analysis of spatial association.All the test results indicate that National Forest Park and adjacent areas showed positive correlation.Distribution of hot spots regarding the accessibility showed an obvious hot spots–sub-hotspots– sub-cold spots-cold spots zonal distribution pattern from east to west.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».