Correlation between landscape pattern changes and carbon intensity in Nanjing
Notice bibliographique
Résumé
It is of great significance to carry out research on landscape patterns for urban planning and economic development. Through the supervised classification of Nanjing’s remote sensing images, the transfer matrix and landscape metrics of different land-use types were calculated, and the landscape pattern changes in Nanjing from 2004 to 2020 were analyzed. Meanwhile, the carbon sink coefficient of each land use and the carbon emission coefficient of different types of carbon sources were used to calculate the total carbon emissions. The changes in carbon emissions in Nanjing were analyzed in combination with the changes in landscape patterns. The results are as follows: (1) The main types of land use in Nanjing are cropland and construction. The area transfer of different types of land is mainly manifested in the transformation of cropland into construction. The overall landscape fragmentation is gradually increasing, showing a trend of dispersion, complexity, heterogeneity and diversification. (2) The total carbon emissions in Nanjing gradually increased, and the total carbon sink amount decreased first and then increased, finally returning to the level of carbon sink in 2006. Nanjing attaches great importance to low-carbon construction and has achieved effective emission reduction. The energy structure of Nanjing has begun to shift to efficient and clean energy. (3) The carbon intensity in Nanjing is decreasing steadily. There is a significant correlation between the carbon intensity and landscape pattern changes in Nanjing.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».