Land Use Change and Ecological Environment Effects of Resources-based Cities——A Case Study of Baiyin City in Gansu Province
Notice bibliographique
Résumé
Industrial transformation of resource cities due to the exhaustion of mineral resources affects the urban land use and eco-environment situation.The coordination of development relationship between land use and eco-environment has an important meaning for changing the traditional urban land use pattern and promoting the harmonious development between human and nature.With 1990,2000and 2011,3periods landsat TM satellite remote sensing images of Baiyin resources city as the main data source,land use change characteristics and effect on the ecological environment were analyzed and evaluated based on the ENVI software from 1990to 2011,and using several kinds of mode,such as single land use type dynamic degree model,dynamic transfer matrix,regional ecological environmental quality index model,regional ecological environmental quality contribution index model.The results showed that construction land area has been growing,cultivated land area firstly increased and then decreased,unused land area has been in reducing trend,woodland,grassland,water area changed little because of their small initial area in Baiyin city during 21years;ecological environment quality will develop toward a healthy state overall because ecological environment quality index increased from 0.087to 0.126;contribution rates of cultivated land and unused land were the highest to ecological environment quality improvement,while contribution rates of forestland and water were the highest to ecological environment quality degradation in BaiYin city where cultivated land,unused land water were key factors affecting the regional ecological environment change,and cultivated land was the dominant factor among all factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».