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1.
2.
昆明城市主要街道绿化状况分析 总被引:8,自引:1,他引:8
通过对昆明城市11条主要街道的绿化状况的实际观测和563名城市居民的问卷调查所得资料的分析,发现:在所调查的主要街道中已有72.7%兴建了绿化带,大多是改造后的街道,显示了城市道路加大绿化的理念已在城市道路改造中得到了体现,并且得到了广大市民的认可,但是城市街道绿化仍存在较多问题:绿化程度不尽人意,特别是城市中心的繁华街道绿化程度仍较低,绿化树种单一,缺乏具有特色的本地树种,树龄老化现象也较突出,绿化树木种植缺乏规范性、系统性等等,距市民的期望还有较大差距。在研究分析的基础上对昆明城市街道绿化提出了建议。 相似文献
3.
街道选取是城市大比例尺地图综合的重要研究内容。提出了基于熵的多属性决策方法进行街道选取。首先,对离散街道弧段通过Stroke构建方法进行连接处理,将弧段连接成的Stroke作为选取单元;其次,根据街区概括的一般原则,选定若干评价指标,定量评价Stroke重要性资格;最后,利用方根模型计算街道选取数量,完成街道定额选取,最终实现街区形状概括。该方法把属性和几何方法的结合,将几何因素的考量内化于属性,可避免赋权的主观性,提高其客观性和准确性。实验验证了本方法的科学性。 相似文献
4.
潞城,是古老的,然而却越来越焕发出年轻昂扬的姿态。它蜕去以往的质朴,兑入了时尚与妩媚的元素。这座建制两千年之上的古城,以前的小家子气已消失殆尽,覆盖于上的世纪风尘,也在不断的改造里,变得新贵起来。走在宽阔洁净的街道上,看着赏心悦目的草皮、别有洞天的公园,旧日的潞城印象已全部模糊,只有它的别名还隐约透露着苍茫岁月里的若干细节。 相似文献
5.
新型城镇化的人地耦合异速增长分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在新型城镇化背景下的城市人口规模与用地面积变化具有复杂性,研究两种要素城镇化水平的相对增长关系,有助于探索人地耦合发展的协同态势及变化动因。本文选取广州市2000—2015年的Landsat时序影像与2000、2010和2015年的人口普查与年鉴数据,在街道(乡镇)尺度上计算人口土地城镇化耦合指数识别4种耦合类型,并在此基础上提出年均增长率异速关系拟合方法。研究结果表明:① 2000—2015年广州市街道(乡镇)人口和土地城镇化呈现明显的圈层结构(核心、内、外圈层)特征,4种人地耦合类型的异速增长分别呈现正异速、负异速、负幂律3种形式,证明人地耦合分类的异速增长建模方法有助于分析人地城镇化的动态演化过程;② 基于人地耦合指数的异速标度分析表明,核心圈层—内圈层—外圈层结构上分别形成了高度集约—集约—相对粗放式扩张的发展格局,结合城市更新改造的空间分析,说明这一特色新型城镇化模式在广州具有一定成效,已初步形成了核心圈层与内圈层协同发展的态势,但需要注意防控外圈层的粗放型增长。研究结果可为新型城镇化理论内涵的认知探索和广州市案例的实证研究提供支持。 相似文献
6.
泉州市街道灰尘重金属污染评价 总被引:4,自引:0,他引:4
对泉州市街道灰尘中8种重金属元素Cu,Zn,Pb,Ni,Cr,Cd,Mn,Co的含量水平和分布特征进行分析,并采用地积累指数法对其污染状况进行评价。结果表明,泉州市街道灰尘中上述重金属元素平均含量分别是泉州市土壤背景值的7.12,27.36,12.80,6.94,2.29,28.49,1.64,3.2倍;与国内外城市街道灰尘中重金属平均含量相比,泉州市街道灰尘中上述重金属元素平均含量处于中等—偏高水平;Cr,Cu,Pb在工业区含量明显高于其它功能区,而Cr,Cu,Co,Ni含量在农业区最低。地累积指数评价结果表明,Zn为偏重度污染,Cd为中度污染,Cu,Pb,Ni为偏中度污染,Co为轻度污染,Cr,Mn为无污染。 相似文献
7.
8.
9.
包头市街道灰尘重金属空间分布及生态风险 总被引:1,自引:0,他引:1
采集包头市街道灰尘样品,利用X-Ray荧光光谱仪测定样品中Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn和V的含量,采用ArcGIS空间分析技术研究街道灰尘重金属的空间分布规律,运用地累积指数法和潜在生态风险指数法,评价包头市街道灰尘重金属的污染程度及生态风险。结果表明:包头市街道灰尘中除Ni外,其他重金属元素的平均含量均高于其区域土壤背景值。街道灰尘中Co、Cr、Pb的含量是区域土壤背景值的4.0~10.7、1.8~5.8和1.5~8.7倍。灰尘中重金属元素含量的空间差异较大,Co和Cr的高值区主要分布在工业企业附近;Cu、Zn和Pb的高值区主要分布在交通流量较大的商业中心和家居建材城附近。灰尘中各重金属的污染水平依次为CoCrPbZnCuVMnNi。Co处于中等潜在生态风险,而其他重金属均处于低潜在生态风险。灰尘中重金属总的潜在生态风险属于中等。 相似文献
10.
及时准确地获取城中村的空间分布及其环境质量信息对于优化城市空间、改善人居环境具有重要意义。本文以广州市越秀区为例,提出了耦合GF-2高分遥感影像和百度街景影像的城中村识别方法。首先,从街景影像中提取越秀区的街道空间品质特征;其次,在对高分遥感影像预处理并进行多尺度分割的基础上计算光谱、形状、纹理、场景特征和建筑结构5类共计23个特征;最后,融合两种影像的特征用于构建随机森林分类器进行城中村识别。结果表明,基于高分影像和基于街景影像的城中村识别整体精度分别为94.5%和85.7%,Kappa系数分别为0.58和0.31,而两者融合后的分类精度和Kappa系数为96.1%和0.67;其中基于街景影像获取的度量街道空间品质的5个指标贡献了31.6%的特征重要性。鸟瞰视野高分影像和人本视角街景影像提供的信息综合互补,构建了更有区分度的特征空间,减少了城中村的错分现象。本文证实了高分影像和街景影像在特征尺度的融合提升了城中村识别精度。街景影像中的信息可以融入到高分遥感影像等数据源中,辅助进行城中村等非正规居住空间的识别。 相似文献