Spatial-Temporal Characteristics in Urban Morphology of Majior Cities in China during 1990-2010
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a total of 62 major cities in Chinese mainland are selected as the research object. By constructing SVBI index, central built-up areas are extracted from multi-temporal Landsat TM/ETM+ remote sensing satellite imagery with the help of Arc GIS and Erdas software. Spatial-temporal characteristics of urban spatial morphologic evolution from1990 to 2010 are analyzed by using the index of expanding area, expansion rate, compactness indices, Boyce-Clark shape indices, fractal dimension, trend analysis and so on. The results show that expansion speed of Chinese major cities is proportional to those of urban level. Expansion speed of the eastern cities is higher than that of the western and central cities during the period from 1990 to 2010. The shape of the 62 cities tended to be stable, mostly in between the square and the rectangle. Overall, urban spatial compactness is increased, and the fractal dimension is declined. Major way of urban morphology evolution of Chinese major cities is the intension-type development instead of extensive transit during the period of 1990-2010. Out of 62 cities, 39 cities show an unreasonable speed at urban land expand. H-shape or starshape is the best urban morphology in eliminating air pollution. The factors influencing the urban morphology evolution of Chinese major cities include urbanization, traffic location, new-style spatial elements and government regulation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».