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唐晓平 《中国人口.资源与环境》2008,18(2):120-124
我国正进入城市化的快速发展阶段.城市功能的聚集效应和扩散效应.都市圈化和效区化趋势在一些城市都有表现.因此将二者结合起来.研究我国城市化规律有重要意义。利用1982、1990、2000年三次人口普查中得到的广州市中心区和近郊区各街道、镇的人口密度资料.对广州人口密度分布进行模型研究。结果发现:1982年以来广州市城市人口密度分布呈典型的克拉克分布.即城市中心人口密度最大.随着向外距离的增加,人口密度迅速降低。表现出城市发展早期阶段的特征;与此同时,中心区人口密度先升后降.近郊区人口密度持续上升.远效区人口密度缓慢上升.城市郊区化开始发展。 相似文献
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论文利用ERA-Interim(0.5°×0.5°,简称ERA)、NCEP/NCAR2(2.5°×2.5°,简称NCEP2)两种不同分辨率的再分析资料和探空观测资料,首先分析了夏季(7月)和冬季(1月)青藏高原(以下简称高原)上大气水汽含量大值区(简称"湿池")的区域分布特征,然后基于ERA资料分析了1979—2012年间高原"湿池"的一些变化特征,发现了一些新的事实。主要结果包括:在对流层中上层,高原上无论夏、冬季都有大气水汽含量的高值中心——高原"湿池"存在。夏季7月高原"湿池"强度最强,ERA资料除了在高原南部有自西到东的连续高湿中心带外,在高原西北部还有一个高湿中心;NCEP2资料仅在高原东南部和西南部有两个高湿中心。冬季1月,两种资料均只在高原东南部有高湿中心。总体上,ERA资料与探空观测资料的高湿中心区更为接近。7月,高原南部高湿中心在1990年代中期(1994—1996年)之后持续偏强,西北部中心强度有弱—强—弱—强交替变化特征;1月,高湿中心在1980年代末期开始持续偏强。高原南部高湿中心带在7月几乎是一个连续的区域,1996年以后这一特征更为明显,在1月则是分为东西两段的高湿中心带。 相似文献
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针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好. 相似文献
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