城市公园绿地空间布局与供需匹配研究——以兰州市为例

以兰州主城区为例，运用核密度估计法，在对公园绿地空间布局特征分析的基础上，采用改进的两步移动搜索法对公园绿地供需匹配性进行评价，并探究其成因。结果表明:1)公园绿地总体分布呈现整体分散、局部集中的特征；不同类型公园绿地空间布局模式存在较大差异，综合公园呈现“均匀式”布局态势，专类公园呈现“双核心”空间格局，社区公园呈现“西密东疏”的集聚特征。2)主城区公园绿地供需匹配程度总体呈现出“北高南低、西高东低”空间分布特征；从西北—东南向剖面来看，总体呈现出“M”型分布态势；不同类型公园绿地供需比值均大致呈现出“西高东低”的共性特征，但由于各类公园绿地分布数量、面积和服务半径的差异，不同类型公园绿地与人口供需匹配程度也存在差异。3)人口分布、交通路网、公园绿地自身及周边环境是影响城市公园绿地供需匹配度空间分异的主要因素。     

兰州市中心城区便民自行车点时空格局及其特征变化

基于便民自行车点的空间数据以及兰州市中心城区各类服务的POI点数据,运用DBSCAN空间聚类算法、空间形态指标以及缓冲区分析法对中心城区便民自行车点的时空分布格局、空间集聚特征以及缓冲区的服务范围面积进行研究。结果表明:1) 2014-2017年,兰州市中心城区自行车集群在空间上总体呈现出"东密西疏"的分布格局; 2)不同自行车集群等级的形态特征不同,自行车在集群内的密度趋于上升,但地域集中指数趋于下降; 3)兰州市中心城区便民自行车的可获取性表现出相似性和差异性,城关区和安宁区部分便民自行车的可获取性较好,七里河区内便民自行车的可获取性较差; 4)通过结合兰州市城市总体规划,进一步优化兰州市中心城区自行车空间布局。     

兰州市居民居住区位偏好研究

以问卷调查和相互交谈得到的数据为基础,运用统计分析法和模糊综合评价法,分析居民的居住区位偏好、居住区位优势以及居民社会属性和区位环境因素对区位偏好的影响.结果显示:1)居民对现居地有较大依赖性的同时更偏好于城关区和安宁区,选择七里河区和西固区的主要是部分本地居民的意愿.2)居住区位偏好与区位优势具有较高的吻合性.3)居民的年龄、文化程度、家庭月收入、职业等对居住区位偏好的影响不明显,而住房位置、房价、交通条件、教育环境是影响居住区位偏好的主要因素.     

基于测度体系模型的兰州市房地产泡沫测度研究

基于测度体系模型,文中选取了房地产泡沫相关的五个指标,采用2004-2013年的房地产相关数据对兰州市的房地产泡沫进行了测度研究。研究结果表明:1)在研究期内兰州市房地产市场泡沫普遍存在,且泡沫程度从2004年的0.0951上升到2013年的1.5688,总体呈现出上升的趋势,表明兰州市房地产泡沫程度呈现出不断扩展的态势,其实质是市场价格越来越偏离其基本价值。2)2007年和2010年兰州市房地产泡沫综合指数之所以大幅下降,这与国家的房地产宏观调控政策及兰州市出台的强有力的政策措施是密不可分的;2011年以后市场在资源配置中起决定性作用的功能逐渐显现,这两年国家对房地产市场采取"放开"的政策是合理和明智的。     

国家级公益林区划成果落界探讨——以兰州市为例

按照国家及甘肃省技术要求、工作流程进行了兰州市国家级公益林区划落界工作,结果为兰州市国家级公益林本期区划落界132611.07 hm^2,剔除了2013年上报中的16104.46 hm^2,在林地类型、区位、权属等方面更符合国家级公益林的条件要求,从地类、生态区位等方面还分析了国家级公益林的面积结构。     

以兰州市为例讨论城市道路绿地系统树种的选择

通过对城市道路绿地系统的分析研究,提出城市道路绿地树种选择的原则,以兰州市城市道路绿地为研究对象,通过对兰州市城市道路绿地现状及存在的问题调查研究,提出合理化的建议与对策,为兰州市的城市绿化提出合理化的建议.     

连城自然保护区植物种类研究

甘肃连城国家级自然保护区。隶属甘肃省兰州市永登县最西部。地处祁连山东端二大支脉大坂山与冷龙岭所构成的大通河中下游峡谷区,是陇西黄土高原与东部祁连山地的交接地带,也是由青藏高原向黄土高原的过渡地带。连城自然保护区山高坡陡,地形险峻,     

基于BP神经网络的太阳辐射预测——以兰州市为例

采用常规气象观测资料建立了兰州市太阳总辐射BP神经网络预测模型,利用神经网络释义图和连接权法剔除了模型中的冗余变量,用优化的BP网络模型预测了兰州市1996-2000年的太阳辐射,并用实测数据验证了该模型。结果表明:该方法增加了模型的透明度,提高了模型的可靠性和鲁棒性,模拟结果与实测值非常吻合,模拟值的各项误差指标值均很小,模拟值与实测值的拟合优度R2达到0.987,通过与其他经验模型的模拟结果进行对比,优化的BP网络模型的模拟效果最好,精度明显高于其它经验模型。因此,对于无太阳辐射观测的地区,优化后的BP网络模型是预测当地太阳辐射的一种有效方法。