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城市群地區城鎮化與生態環境交互脅迫的病理分析與風險預估 版權信息
- ISBN：9787030723567
- 條形碼：9787030723567 ; 978-7-03-072356-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
城市群地區城鎮化與生態環境交互脅迫的病理分析與風險預估 本書特色
對京津冀城市群“城市病”的病理程度態勢進行分析和生態風險進行預估，為京津冀協同發展提供決策依據和參考。
城市群地區城鎮化與生態環境交互脅迫的病理分析與風險預估 內容簡介
本書以京津冀特大城市群為案例區，在梳理和評述“城市病”國內外研究成果的基礎上，構建了適合研究區的“城市病”評價指標體系，使用理論模型方法、機器學習技術方法、生態熱力學途徑、改進生態足跡模型和景觀生態學方法診斷和評價了研究區的“城市病”程度，對京津冀城市群可持續發展狀態進行了動態評價，并通過設定不同的人口、消費和土地利用情景，探究了各情景下2025年京津冀各城市及城市群可持續發展狀況并進行了權衡分析，并對京津冀城市群“城市病”的病理程度態勢進行分析和生態風險進行預估，為京津冀協同發展提供決策依據和參考。
城市群地區城鎮化與生態環境交互脅迫的病理分析與風險預估 目錄
目錄
前言
**章 緒論 1
**節 研究背景和意義 1
第二節 研究思路和關鍵科學問題 5
第二章 “城市病”研究國內外進展 7
**節 “城市病”概念及其癥狀 7
一、城市集聚體、城市群和城鎮體系的關系 7
二、“城市病”定義 8
三、“城市病”癥狀 8
四、城鎮化的風險預估 10
第二節 “城市病”評價指標體系 12
一、基于統計指標的“城市病”評價指標體系 12
二、基于新陳代謝狀況的“城市病”評價指標體系 14
第三節 “城市病”評價模型方法 16
第四節 “城市病”病理診斷技術 17
一、“城市病”發生的階段性 17
二、“城市病”病因解析 18
第五節 基于文獻計量統計的“城市病”研究進展 20
一、基于Web of Science核心數據庫的英文文獻分析 20
二、基于CNKI數據庫的中文文獻分析 23
第三章 研究區域、數據和方法框架 25
**節 研究區域基本狀況 25
一、自然環境條件 25
二、社會經濟條件 27
第二節 研究數據及其來源 31
一、統計數據 31
二、氣象數據 33
三、地理空間數據 34
第三節 研究方法框架 34
第四章 “城市病”診斷與評價的框架和指標體系 36
**節 國內外“城市病”評價框架和指標體系 36
第二節 基于組分的城市健康評價框架和指標體系 40
一、城市健康評價框架 40
二、城市健康評價指標體系 41
第三節 城市健康評價的模糊邏輯方法 46
第四節 京津冀城市群城市健康評價結果 51
第五章 基于非線性動力學理論和方法的城鎮體系空間結構病理診斷 56
**節 診斷城市和城市群空間與形態問題的非線性動力學理論與方法 56
一、基于多分形方法診斷城市和城市群問題 56
二、基于自仿射生長的雙分形分析和城市形態的徑向維數分析 59
三、城市群多標度異速生長的遞階結構分析 63
四、城鎮化非線性替代動力學分析與城市形態演化的廣義logistic模型 68
第二節 基于理論方法識別京津冀城市群城鎮體系空間結構病理結果 70
一、基于多分維譜的京津冀城市群開展空間結構分析 70
二、京津冀城市發展特征及其空間分異格局評估的異速分析 75
三、基于分形理論識別京津冀城市和城鎮體系的空間格局及其演變特征 77
第三節 城市形態和城市群的空間測度與應用 84
一、基于尺度和標度的城市形狀描述的測度方法研究 84
二、基于尺度和標度的城市群空間差異的測度方法研究 87
第四節 基于理論方法的城市和城市群發展空間結構建議 89
一、城市群問題診斷的一般原理 89
二、城市群結構和演化問題診斷的多分形方法 91
三、基于理論和實證研究的政策建議 94
第六章 “城市病”診斷與評價的機器學習技術方法 98
**節 “城市病”評價的人工神經網絡模型 98
一、人工神經網絡模型原理 98
二、人工神經網絡模型構建 100
三、人工神經網絡模型研究結果 104
第二節 “城市病”評價的隨機森林模型方法 107
一、隨機森林模型原理 107
二、診斷城市熱島效應影響因素的隨機森林模型 109
三、隨機森林模型研究結果 111
第三節 “城市病”評價的支持向量機模型方法 112
一、支持向量機模型原理 112
二、預測城市熱島效應的支持向量機模型 113
第四節 基于深度學習的“城市病”診斷途徑 115
一、深度學習模型原理 115
二、基于耦合LSTM與隨機森林算法的北京空氣污染水平預測模型 116
三、深度學習模型研究方向 120
第七章 “城市病”診斷與評價的生態熱力學途徑 122
**節 能值和*值方法基本原理 122
一、能值理論 122
二、*值理論 123
第二節 基于生態熱力學的“城市病”診斷框架 125
一、基于生態熱力學的“城市病”診斷框架 125
二、熵值法確定權重 130
三、集對分析計算綜合得分 131
第三節 京津冀特大城市群“城市病”能值表征 132
一、基于能值的城市系統分析 132
二、城市能值分析指標 133
三、基于能值的發展策略建議 153
第四節 京津冀特大城市群“城市病”*值表征 154
一、基于*值的城市系統分析 154
二、城市*值分析指標 155
三、基于*值的發展策略建議 173
第五節 基于生態熱力學途徑的京津冀特大城市群“城市病”綜合預估 174
一、“城市病”綜合指數分析 174
二、“城市病”多維度分析 178
三、生態熱力學評估“城市病”主要結論 181
第八章 “城市病”診斷與評價的系統統計學途徑 183
**節 生態足跡模型基本原理 183
一、傳統生態足跡分析 183
二、改進的生態足跡模型 184
三、三維生態足跡模型 185
第二節 基于三維生態足跡的可持續發展評價與分析 187
一、可持續發展評價體系構建 187
二、京津冀城市群情景設定 188
第三節 基于三維生態足跡的京津冀城市群可持續發展評價結果 192
一、可持續性評價結果 192
二、效率評價結果 196
三、公平性評價結果 197
四、可持續發展狀態分類結果 198
第四節 不同情景下京津冀城市群可持續發展預測與權衡 200
一、現狀延續情景下京津冀城市群可持續發展預測 200
二、不同情景下京津冀城市群可持續發展策略的權衡 204
第九章 “城市病”診斷與評價的空間計量統計方法 212
**節 空間計量統計學的基本方法 212
一、空間面板數據回歸模型 212
二、空間自相關模型 215
三、耦合協調度 215
第二節 基于夜間燈光數據的城市化綜合水平分析 216
一、城市化發展的時空分布特征 217
二、城市化進程分析 219
第三節 京津冀城市群PM2.5的時空演變特征 223
一、PM2.5濃度時空變化規律分析 223
二、PM2.5濃度空間集聚性特征分析 225
三、城市化水平與PM2.5的空間關系 226
第四節 京津冀城市群城市化水平與PM2.5的耦合協調關系分析 228
一、城市化水平與PM2.5的耦合協調發展的作用機理 228
二、城市化水平與PM2.5的耦合度評價 229
三、城市化水平與PM2.5的協調度評價 232
第五節 京津冀城市群城市化水平與PM2.5耦合關系的影響因素分析 235
一、影響體系的構建 235
二、京津冀城市群耦合協調發展的影響因子分析 238
三、分區域耦合協調發展的影響因子分析 239
第十章 基于景觀生態學途徑的京津冀“城市病”綜合風險評估 243
**節 景觀格局與生態過程耦合原理與模型 243
一、景觀格局量化方法 243
二、景觀*小阻力模型 243
三、“源”“匯”景觀格局模型 244
第二節 景觀動態變化的基本原理與檢測方法 245
一、綜合趨勢分析法 245
二、重新標度極差分析法 245
第三節 京津冀城鎮化與景觀格局的協調性評估 246
一、協調度模型構建 246
二、協調度結果與空間格局 249
第四節 京津冀城市群可持續發展評價結果 251
一、城鎮化對植被格局的脅迫評價結果 251
二、城鎮化對水資源/水環境的脅迫評價結果 253
第五節 不同情境下京津冀城市群生態風險預評估 256
一、城鎮化對植被格局的脅迫風險預估 256
二、城鎮化對水資源/水環境的脅迫風險預估 258
第十一章 京津冀城市群國土空間綜合風險預估 260
**節 國土空間綜合風險預估指標體系與方法構建 260
一、國土空間風險評估模型框架構建 260
二、指標權重的確定 262
三、京津冀城市群地區國土空間脆弱性綜合風險評估 262
四、脆弱性相關指標計算方法及結果 262
第二節 京津冀城市群生態風險評估結果 273
第三節 不同情景下京津冀城市群生態風險預估 275
一、不同情景下京津冀地區國土空間格局 275
二、不同情景下京津冀地區的國土空間風險預估 280
參考文獻 284
前言
**章 緒論 1
**節 研究背景和意義 1
第二節 研究思路和關鍵科學問題 5
第二章 “城市病”研究國內外進展 7
**節 “城市病”概念及其癥狀 7
一、城市集聚體、城市群和城鎮體系的關系 7
二、“城市病”定義 8
三、“城市病”癥狀 8
四、城鎮化的風險預估 10
第二節 “城市病”評價指標體系 12
一、基于統計指標的“城市病”評價指標體系 12
二、基于新陳代謝狀況的“城市病”評價指標體系 14
第三節 “城市病”評價模型方法 16
第四節 “城市病”病理診斷技術 17
一、“城市病”發生的階段性 17
二、“城市病”病因解析 18
第五節 基于文獻計量統計的“城市病”研究進展 20
一、基于Web of Science核心數據庫的英文文獻分析 20
二、基于CNKI數據庫的中文文獻分析 23
第三章 研究區域、數據和方法框架 25
**節 研究區域基本狀況 25
一、自然環境條件 25
二、社會經濟條件 27
第二節 研究數據及其來源 31
一、統計數據 31
二、氣象數據 33
三、地理空間數據 34
第三節 研究方法框架 34
第四章 “城市病”診斷與評價的框架和指標體系 36
**節 國內外“城市病”評價框架和指標體系 36
第二節 基于組分的城市健康評價框架和指標體系 40
一、城市健康評價框架 40
二、城市健康評價指標體系 41
第三節 城市健康評價的模糊邏輯方法 46
第四節 京津冀城市群城市健康評價結果 51
第五章 基于非線性動力學理論和方法的城鎮體系空間結構病理診斷 56
**節 診斷城市和城市群空間與形態問題的非線性動力學理論與方法 56
一、基于多分形方法診斷城市和城市群問題 56
二、基于自仿射生長的雙分形分析和城市形態的徑向維數分析 59
三、城市群多標度異速生長的遞階結構分析 63
四、城鎮化非線性替代動力學分析與城市形態演化的廣義logistic模型 68
第二節 基于理論方法識別京津冀城市群城鎮體系空間結構病理結果 70
一、基于多分維譜的京津冀城市群開展空間結構分析 70
二、京津冀城市發展特征及其空間分異格局評估的異速分析 75
三、基于分形理論識別京津冀城市和城鎮體系的空間格局及其演變特征 77
第三節 城市形態和城市群的空間測度與應用 84
一、基于尺度和標度的城市形狀描述的測度方法研究 84
二、基于尺度和標度的城市群空間差異的測度方法研究 87
第四節 基于理論方法的城市和城市群發展空間結構建議 89
一、城市群問題診斷的一般原理 89
二、城市群結構和演化問題診斷的多分形方法 91
三、基于理論和實證研究的政策建議 94
第六章 “城市病”診斷與評價的機器學習技術方法 98
**節 “城市病”評價的人工神經網絡模型 98
一、人工神經網絡模型原理 98
二、人工神經網絡模型構建 100
三、人工神經網絡模型研究結果 104
第二節 “城市病”評價的隨機森林模型方法 107
一、隨機森林模型原理 107
二、診斷城市熱島效應影響因素的隨機森林模型 109
三、隨機森林模型研究結果 111
第三節 “城市病”評價的支持向量機模型方法 112
一、支持向量機模型原理 112
二、預測城市熱島效應的支持向量機模型 113
第四節 基于深度學習的“城市病”診斷途徑 115
一、深度學習模型原理 115
二、基于耦合LSTM與隨機森林算法的北京空氣污染水平預測模型 116
三、深度學習模型研究方向 120
第七章 “城市病”診斷與評價的生態熱力學途徑 122
**節 能值和*值方法基本原理 122
一、能值理論 122
二、*值理論 123
第二節 基于生態熱力學的“城市病”診斷框架 125
一、基于生態熱力學的“城市病”診斷框架 125
二、熵值法確定權重 130
三、集對分析計算綜合得分 131
第三節 京津冀特大城市群“城市病”能值表征 132
一、基于能值的城市系統分析 132
二、城市能值分析指標 133
三、基于能值的發展策略建議 153
第四節 京津冀特大城市群“城市病”*值表征 154
一、基于*值的城市系統分析 154
二、城市*值分析指標 155
三、基于*值的發展策略建議 173
第五節 基于生態熱力學途徑的京津冀特大城市群“城市病”綜合預估 174
一、“城市病”綜合指數分析 174
二、“城市病”多維度分析 178
三、生態熱力學評估“城市病”主要結論 181
第八章 “城市病”診斷與評價的系統統計學途徑 183
**節 生態足跡模型基本原理 183
一、傳統生態足跡分析 183
二、改進的生態足跡模型 184
三、三維生態足跡模型 185
第二節 基于三維生態足跡的可持續發展評價與分析 187
一、可持續發展評價體系構建 187
二、京津冀城市群情景設定 188
第三節 基于三維生態足跡的京津冀城市群可持續發展評價結果 192
一、可持續性評價結果 192
二、效率評價結果 196
三、公平性評價結果 197
四、可持續發展狀態分類結果 198
第四節 不同情景下京津冀城市群可持續發展預測與權衡 200
一、現狀延續情景下京津冀城市群可持續發展預測 200
二、不同情景下京津冀城市群可持續發展策略的權衡 204
第九章 “城市病”診斷與評價的空間計量統計方法 212
**節 空間計量統計學的基本方法 212
一、空間面板數據回歸模型 212
二、空間自相關模型 215
三、耦合協調度 215
第二節 基于夜間燈光數據的城市化綜合水平分析 216
一、城市化發展的時空分布特征 217
二、城市化進程分析 219
第三節 京津冀城市群PM2.5的時空演變特征 223
一、PM2.5濃度時空變化規律分析 223
二、PM2.5濃度空間集聚性特征分析 225
三、城市化水平與PM2.5的空間關系 226
第四節 京津冀城市群城市化水平與PM2.5的耦合協調關系分析 228
一、城市化水平與PM2.5的耦合協調發展的作用機理 228
二、城市化水平與PM2.5的耦合度評價 229
三、城市化水平與PM2.5的協調度評價 232
第五節 京津冀城市群城市化水平與PM2.5耦合關系的影響因素分析 235
一、影響體系的構建 235
二、京津冀城市群耦合協調發展的影響因子分析 238
三、分區域耦合協調發展的影響因子分析 239
第十章 基于景觀生態學途徑的京津冀“城市病”綜合風險評估 243
**節 景觀格局與生態過程耦合原理與模型 243
一、景觀格局量化方法 243
二、景觀*小阻力模型 243
三、“源”“匯”景觀格局模型 244
第二節 景觀動態變化的基本原理與檢測方法 245
一、綜合趨勢分析法 245
二、重新標度極差分析法 245
第三節 京津冀城鎮化與景觀格局的協調性評估 246
一、協調度模型構建 246
二、協調度結果與空間格局 249
第四節 京津冀城市群可持續發展評價結果 251
一、城鎮化對植被格局的脅迫評價結果 251
二、城鎮化對水資源/水環境的脅迫評價結果 253
第五節 不同情境下京津冀城市群生態風險預評估 256
一、城鎮化對植被格局的脅迫風險預估 256
二、城鎮化對水資源/水環境的脅迫風險預估 258
第十一章 京津冀城市群國土空間綜合風險預估 260
**節 國土空間綜合風險預估指標體系與方法構建 260
一、國土空間風險評估模型框架構建 260
二、指標權重的確定 262
三、京津冀城市群地區國土空間脆弱性綜合風險評估 262
四、脆弱性相關指標計算方法及結果 262
第二節 京津冀城市群生態風險評估結果 273
第三節 不同情景下京津冀城市群生態風險預估 275
一、不同情景下京津冀地區國土空間格局 275
二、不同情景下京津冀地區的國土空間風險預估 280
參考文獻 284
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城市群地區城鎮化與生態環境交互脅迫的病理分析與風險預估 節選
**章 緒論 **節 研究背景和意義 城市是人類社會發展的產物，是人口、產業、與生產和生活相關的資源、服務及產品要素高度集聚的區域。這些有形或無形的要素過度聚集，超出城市自身的資源環境和社會經濟承載范圍，加之缺乏有效的管理和治理措施，就會導致“城市病”的發生。“城市病”是城市問題的形象描述，意即城市生態系統的結構、功能等出現了問題，城市功能無法正常發揮，城市的社會經濟發展出現了阻礙因素，表征為城市中的大氣污染、垃圾污染、噪聲污染、水污染與水資源短缺、能源緊張、人口膨脹、交通擁堵、住宅短缺、土地緊張等問題（Duan，2001；郁亞娟等，2008；朱穎慧，2011；倪鵬飛，2011）。“城市病”由城市的社會、經濟、生態環境等各個層面的不協調發展引起，各層面之間具有相互影響和相互作用的內在聯系（黃國和等，2006；趙弘，2014）。 “城市病”是城鎮化發展到一定階段的產物。城鎮化為人類社會帶來了經濟的繁榮和文明的進步，但作為一種強烈的人類地表活動過程，也對資源環境產生劇烈影響。根據聯合國環境規劃署的統計（UNEP，2012），城市地區消耗了全球75%的自然資源，并排放了全球60%～80%的溫室氣體。根據研究表明，全球居住在城市地區的人口比例從2014年的54%上升到2020年的66%（UNDESA，2014），這將進一步加重資源環境的負擔。近年來，城鎮化發展與資源、生態環境的矛盾開始激化，特別是在一些發展中國家的快速城鎮化地區，人口膨脹、交通擁堵、資源枯竭、霧霾肆虐、垃圾圍城、城市熱島和噪聲污染等“城市病”突顯，資源環境問題已經對城鎮化進程產生負面影響（李雙成等，2009；Bechle et al.，2011；Rao and Rao，2012；Yin et al.，2015；Beninde et al.，2015；Zardo et al.，2017）。此外，生活在城市的人可能會面臨更大的健康壓力，如肥胖、抑郁和心血管疾病（Post et al.，1998；Sunyer，2001；Gupta et al.，2015）。新中國成立以來，中國的城鎮化過程雖經歷起伏，但總體保持快速上升態勢，尤其在改革開放以來更是進入了高速發展的階段（圖1-1）。根據《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》，1978～2013年我國城鎮常住人口從1.7億人增加到7.3億人，城鎮化率從17.9%提升到53.7%，年均提高1.02%。城市數量從193個增加到658個，建制鎮數量從2173個增加到20113個。2017年中國城鎮化率為58.52%，戶籍人口城鎮化率為42.35%，預計到2020年城鎮化率將超過60%，戶籍人口城鎮化率達到45%。截至2015年末，中國共有276個地級以上城市（圖1-2），其中直轄市4個，副省級城市15個。地級以上城市總建成區面積達40941 km2，建設用地面積達38488 km2，其中居住用地面積11542 km2；轄區總戶籍人口達到44638.53萬人，平均人口密度為608.58人/km2；2015年市轄區總 GDP為42.83萬億元，占全國 GDP的62.15%。由此可見，不論是人口集聚還是經濟產出，地級以上城市都在中國社會經濟發展中占據重要地位。高速的城鎮化發展促進了人類社會中經濟的繁榮和文明的進步，同時也帶來了資源短缺、環境污染和生態退化等資源與生態環境問題（李雙成等，2009）。“城市病”則是在城市化進程中城市經濟社會和生態環境發展嚴重失調的具體表現（王曉玥和李雙成，2017）。近年來，城鎮化與生態環境的矛盾更加突出，“城市病”的惡化對人類的健康和社會的發展帶來極大的威脅。 圖1-1 中國1949～2017年城鎮化過程 城市群是指在特定地域范圍內，以一個或幾個特大城市為核心，由若干個大中城市相互聯系相互依存構成的集合體（姚士謀等，2006；方創琳等，2010；顧朝林，2011）。城市群具有基礎設施互聯互通、空間組織緊湊、經濟聯系緊密和同城化程度高等特點。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》明確提出加快城市群建設，并規劃了19個城市群的空間布局（圖1-3）。截至2018年3月，國務院已先后批復了9個國家*城市群，包括長江三角洲（簡稱長三角）城市群、中原城市群、長江中游城市群、成渝城市群、哈長城市群、北部灣城市群、關中平原城市群、呼包鄂榆城市群和蘭西城市群。珠江三角洲（簡稱珠三角）城市群、京津冀城市群、遼中南城市群、山東半島城市群和海峽西岸城市群等未批復的城市群也都在不同程度上起著引領區域發展的重要作用。城市群在國家社會經濟發展中的地位日漸突出。2016年，京津冀、長三角、珠三角、長江中游以及成渝五大城市群，以11%的國土面積集聚了全國40%的人口數量，產出了全國55%的 GDP。與單個城市相比，城市群中人口、產業和生產生活要素的聚集發生在更大尺度上，規模和通量比單個城市更大。同時，由于城市群內部的異質性和城市間的相互作用，城市群尺度上的城市問題的形成機制更加復雜、表象更加多樣化，給治理帶來很大困難。特大城市群是國家經濟發展的戰略核心區和國家新型城鎮化的主體區，針對城市和城市群的“城市病”持續惡化的狀況，我國在“十二五”規劃、“十三五”規劃中明確提出，城鎮發展要“預防和治理城市病”，并通過轉變城市發展方式等形式來加大“城市病”的防治力度，不斷提升城市環境質量、居民生活質量和城市競爭力。 圖1-2 中國地級以上城市空間分布 中國快速的城鎮經濟發展與人口集聚給區域資源環境造成了巨大壓力。據統計，中國城鎮化率每上升1%，資源消耗量和污染物排放量均有不同程度的增加（蔣洪強等，2013）。其中，能源消耗增加4940萬 tce，城鎮居民生活用水量增加約11.6億 m3，鋼材消耗增加645萬 t，水泥消耗增加約2190萬 t。在環境效應方面，城鎮生活污水排放量增加約11億 t，生活化學需氧量（chemical oxygen demand， COD）排放量增加約3萬 t，生活氨氮排放量增加約1萬 t，生活氮氧化物排放量增加約19.5萬 t，城鎮生活 CO2排放量增加2525萬 t，城鎮生活垃圾增加527萬 t（蔣洪強等，2013）。在投資方面，城鎮化率每提高1%，工業污染治理投資額將提高1.35%（熊升銀，2017）。城鎮化過程不僅對資源環境造成巨大壓力，產生脅迫作用，反過來，資源耗竭與生態環境惡化也對中國的城鎮化進程形成了約束，但整體上，約束效應要小于脅迫效應（李紅祥等，2016）。 圖1-3 中國城市群空間布局規劃資料來源：《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》 在城市和城市群尺度上，資源環境的支撐能力與城鎮化發展不協調的矛盾日漸突出。《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》指出，“一些城市空間無序開發、人口過度集聚，重經濟發展、輕環境保護，重城市建設、輕管理服務，交通擁堵問題嚴重，公共安全事件頻發，城市污水和垃圾處理能力不足，大氣、水、土壤等環境污染加劇，城市管理運行效率不高，公共服務供給能力不足，城中村和城鄉接合部等外來人口集聚區人居環境較差。”特別是在特大城市群地區，“城市病”已經成為區域可持續發展的主要限制因子。例如，京津冀特大城市群地區正處于以霧霾為主的空氣污染、水資源短缺、交通擁堵等“城市病”嚴重惡化的時期。2017年，全國空氣質量昀差的10個城市中，位于京津冀地區的就占6個，分別為石家莊、邯鄲、邢臺、保定、唐山和衡水。其余4個城市，即太原、西安、鄭州和濟南，也位于京津冀城市群的鄰近區域，反映出這一地區嚴重的大氣環境問題。 “城市病”帶來的負面效應巨大。基于2005～2011年中國285個地級市的面板數據，圍繞“城市病”對城市經濟效率的影響研究（孫久文等，2015）表明，中國城市產業集聚雖然能夠帶動城市經濟效率的提升，但以人口膨脹、交通擁堵、環境污染為主的“城市病”成為制約城市經濟效率提高的重要因素。從城市規模等級來看，雖然中小城市能從集聚經濟中獲得較大收益，但是大城市集聚經濟對城市經濟效率的帶動作用有限，且大城市“城市病”帶來的損失程度高于中小城市。針對在城市和城市群尺度上日益嚴重的“城市病”狀況，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》明確提出，通過轉變城市發展方式，提高城市治理能力，加大“城市病”防治力度，不斷提升城市環境質量、居民生活質量和城市競爭力，努力打造和諧宜居、各具特色的城市。 對城市生命體特征的辨識、健康診斷及綜合評價對于認清“城市病”產生的根本原因和提出有效的治理策略有重要價值（黃國和等，2006；趙弘，2014）。為了診斷和評價“城市病”，學者們提出了一系列的評價方法和指標體系，并完成了許多案例分析。已有的“城市病”評價途徑可以劃分為兩類，一是建立指標體系，再應用不同的數學算法，獲取城市健康狀況的數值（郭秀銳等，2002；胡廷蘭等，2005；蘇美蓉等，2006；石憶邵，2014；李天健，2014）；二是將城市視為一個生命機體，應用生態熱力學指標測度其代謝和健康狀況（姜昧茗，2007；劉耕源等，2008；李恒等，2011）。 本書在已有文獻的基礎上，系統梳理了城市病診斷和評價的技術方法，并應用于京津冀特大城市群的診斷實踐。除上述兩類經典的城市病評價途徑外，本書還發展了城市病診斷與評價的機器學習技術途徑和以生態足跡模型為主要手段的系統統計學途徑。城市是人類活動改變下墊面過程的典型區域，地理學中的綜合研究方法論對城市問題的剖析具有重要指導作用。全面準確地診斷和評價“城市病”，可以豐富“人地關系”及其地域系統的研究案例，并提供解決“城市病”的思路和方案，具有重要的理論和實踐意義。 第二節 研究思路和關鍵科學問題 本書以京津冀特大城市群為案例區，在梳理和評述“城市病”國內外研究成果的基礎上，構建了適合研究區的“城市病”評價指標體系，使用機器學習技術方法、生態熱力學途徑和生態足跡模型診斷評價了研究區的“城市病”水平。在此基礎上，改進了生態足跡模型算法，基于三維生態足跡理論構建了“可持續-效率-公平”多維度的可持續發展評價框架和指標體系，對京津冀城市群可持續發展狀況進行了動態評價，通過設定不同的人口、消費和土地利用情景，探究了各情景下2025年京津冀城市群及各城市可持續發展狀況并進行了權衡分析，以期為京津冀協同發展提供決策依據和參考。 本書擬解決的關鍵科學問題包括： （1）如何選擇能夠反映京津冀特大城市群“城市病”的現狀和成因的評價指標？ （2）怎樣選擇客觀性強的評價模型，以降低評價結果的主觀性？ （3）如何判斷京津冀城市群在未來的發展是否可持續？ 期望達到以下目標： （1）明晰京津冀特大城市群“城市病”的程度、區內差異及變化趨勢； （2）診斷京津冀特大城市群“城市病”的致病因素； （3）提供一套診斷和評價京津冀特大城市群“城市病”的典型技術方法。
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