Human Settlement Quality Evaluation Based on Air Quality in Major Cities of China
Notice bibliographique
Résumé
Based on the monthly data of 12 months in 30 major cities and combined with the monthly data of the air quality index (AQI) in 30 major cities, this paper analyzed the quality of human settlements in 2015 with the ArcGIS spatial analysis method. On the basis of the quality of air in this analysis, the coupling degree of the five great systems in these human settlements was also calculated. The finding shows that (1) according to the spatial distribution of the human settlements quality index in the main cities, the quality of urban human settlements was gradually decreased from the coastal regions to northwest inland regions, presenting an overall look that the quality was high in the south and low in the north, which converged to the change of the air quality; (2) the human settlements quality index apparently changed with season variation. A significant difference was found in the fourth quarter, and the biggest deviation among cities in China was up to 0.680, while the smallest deviation in the second quarter was 0.448; and (3) on the basis of factors that influenced the quality index, related kinds of norms in the main cities were built in the five great systems of human settlements, and the evaluated coupling degree between the five systems was at the antagonistic stage.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».