基于生态效率的城市可持续性评价及其与城市化进程的关联研究开题报告

全文总字数：4955字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

课题意义：

长期以来，人们在认识上简单地将“发展”等同于“经济增长”，习惯于以人均国内生产总值gdp准为衡量一个国家和地区发展水平的首要指标，片面追求经济增长带来的直接后果就是由粗放的经济增长模式导致的环境污染、资源枯竭、自然生态的日益恶化等诸多严重的社会问题。随着学者们对发展问题研究的不断深入，研究的重点逐渐从单纯地关注经济增长逐步转向重视人类自身的发展。

2. 研究的基本内容和问题

研究目的：

应用全面的评价指标来量化城市及其周边区域的可持续性，评价可持续性发展指标在2010年的空间格局；对比城市与其周边区域的可持续性，分析城市化与城市及周边区域可持续性的关系；分析该综合指标在某些特定维度、地区的变化，得出不同区域的发展特点，帮助政府确认发展的优先领域，根据当地的条件和发展弱项定制具体措施。

研究内容：

3. 研究的方法与方案

指标构建：

见上述研究内容所述，共4个类别：经济、社会、环境、资源。

技术路线：技术路线

数据来源：

PM2.5浓度是从AtmosphericComposition Analysis Group上下载的数据产品。该网站通过将NASA MODIS，MISR和SeaWIFS仪器的气溶胶光学厚度（AOD）检索与GEOS-Chem化学传输模型相结合，估算了中国地面细颗粒物（PM2.5）总量和成分质量浓度。基于地面的PM2.5测量结果来自中国大陆的http//beijingair.sinaapp.com/。 这些数据由个人从中国环保局网站上的即时数据记录中捕获。

建筑用地面积是从Google EarthEngine上下载的MODIS数据产品，采用ArcGIS栅格计算出植被指数。

Google EarthEngine（GEE）是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料并提供足够的运算能力对这些数据进行处理。Google EarthEngine上包含的数据集超过200个公共的数据集，超过500万张影像，每天的数据量增加大约4000张影像，容量超过5PB。相比于ENVI等传统的处理影像工具，Google EarthEngine可以快速、批量处理数量“巨大”的影像。通过Google Earth Engine可以快速计算比如NDVI等植被指数，可以预测作物相关产量，监测旱情长势变化，监测全球森林变化等。MODIS是中分辨率成像光谱仪（卫星传感器），可实现对大气和地球环境变化的长期观测。MODIS数据产品就可以从GEE平台上免费获取，之后导入GIS中，用矢量边界计算出栅格数据，取每个区县的平均值，即可得到每个区县的植被指数。

矢量数据：包括全国、省、市、各区县的矢量边界。

城市化进程：计算不同城市的城市化率（城市人口占总人口的比率，由《中国人口普查分县资料》中得来）

统计分析：

标准化：分项指数（实际值-最小值）/（最大值-最小值）

计算：生态投入指数（环境指数 资源指数）/2

生态效率人类发展指数/生态投入指数

资源效率人类发展指数/资源指数

环境效率人类发展指数/环境指数

城市化率非农业人口/总人口

首先使用2000、2010年的数据计算全国各个区县的分项指数、综合指数、城市化率。之后将其在GIS中空间化，以显示不同指数及总指数的时空变化格局。比较城市化率的空间格局与各项指数的空间格局是否一致，采用数学统计方法显示其是否具有相关性（重点研究京津冀和珠三角城市群）。

可行性分析：

本次研究的可行性主要受两方面影响：一是统计年鉴数据的下载；二是反应PM2.5和建筑面积的影像的网络平台可获取性。统计年鉴可通过我校的资源访问地址下载，遥感影像的获取需要从外网下载，目前已经下载到全部数据。因此该研究具有较强的可行性。

4. 研究创新点

特色或创新之处

目前在全国城市可持续性的研究中，大多数研究的分析单元是省或城市群，而且只考虑几个特定的指标（如hdi、gdp等），精确到全国地级市的区县水平并且有全面的评价指标的研究较少。另外，前人研究的时间跨度多为1990-2000年，我们研究的时间为2010年，可以分析近几年更加快速的城市化发展对城市及其周边区域可持续性的影响。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展

3月20日前下载完成所有数据

3月30日前完成数据的运算，制图，制表