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城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理分析与风险预估 版权信息
- ISBN：9787030723567
- 条形码：9787030723567 ; 978-7-03-072356-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理分析与风险预估 本书特色
对京津冀城市群“城市病”的病理程度态势进行分析和生态风险进行预估，为京津冀协同发展提供决策依据和参考。
城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理分析与风险预估 内容简介
本书以京津冀特大城市群为案例区，在梳理和评述“城市病”国内外研究成果的基础上，构建了适合研究区的“城市病”评价指标体系，使用理论模型方法、机器学习技术方法、生态热力学途径、改进生态足迹模型和景观生态学方法诊断和评价了研究区的“城市病”程度，对京津冀城市群可持续发展状态进行了动态评价，并通过设定不同的人口、消费和土地利用情景，探究了各情景下2025年京津冀各城市及城市群可持续发展状况并进行了权衡分析，并对京津冀城市群“城市病”的病理程度态势进行分析和生态风险进行预估，为京津冀协同发展提供决策依据和参考。
城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理分析与风险预估 目录
目录
前言
**章 绪论 1
**节 研究背景和意义 1
第二节 研究思路和关键科学问题 5
第二章 “城市病”研究国内外进展 7
**节 “城市病”概念及其症状 7
一、城市集聚体、城市群和城镇体系的关系 7
二、“城市病”定义 8
三、“城市病”症状 8
四、城镇化的风险预估 10
第二节 “城市病”评价指标体系 12
一、基于统计指标的“城市病”评价指标体系 12
二、基于新陈代谢状况的“城市病”评价指标体系 14
第三节 “城市病”评价模型方法 16
第四节 “城市病”病理诊断技术 17
一、“城市病”发生的阶段性 17
二、“城市病”病因解析 18
第五节 基于文献计量统计的“城市病”研究进展 20
一、基于Web of Science核心数据库的英文文献分析 20
二、基于CNKI数据库的中文文献分析 23
第三章 研究区域、数据和方法框架 25
**节 研究区域基本状况 25
一、自然环境条件 25
二、社会经济条件 27
第二节 研究数据及其来源 31
一、统计数据 31
二、气象数据 33
三、地理空间数据 34
第三节 研究方法框架 34
第四章 “城市病”诊断与评价的框架和指标体系 36
**节 国内外“城市病”评价框架和指标体系 36
第二节 基于组分的城市健康评价框架和指标体系 40
一、城市健康评价框架 40
二、城市健康评价指标体系 41
第三节 城市健康评价的模糊逻辑方法 46
第四节 京津冀城市群城市健康评价结果 51
第五章 基于非线性动力学理论和方法的城镇体系空间结构病理诊断 56
**节 诊断城市和城市群空间与形态问题的非线性动力学理论与方法 56
一、基于多分形方法诊断城市和城市群问题 56
二、基于自仿射生长的双分形分析和城市形态的径向维数分析 59
三、城市群多标度异速生长的递阶结构分析 63
四、城镇化非线性替代动力学分析与城市形态演化的广义logistic模型 68
第二节 基于理论方法识别京津冀城市群城镇体系空间结构病理结果 70
一、基于多分维谱的京津冀城市群开展空间结构分析 70
二、京津冀城市发展特征及其空间分异格局评估的异速分析 75
三、基于分形理论识别京津冀城市和城镇体系的空间格局及其演变特征 77
第三节 城市形态和城市群的空间测度与应用 84
一、基于尺度和标度的城市形状描述的测度方法研究 84
二、基于尺度和标度的城市群空间差异的测度方法研究 87
第四节 基于理论方法的城市和城市群发展空间结构建议 89
一、城市群问题诊断的一般原理 89
二、城市群结构和演化问题诊断的多分形方法 91
三、基于理论和实证研究的政策建议 94
第六章 “城市病”诊断与评价的机器学习技术方法 98
**节 “城市病”评价的人工神经网络模型 98
一、人工神经网络模型原理 98
二、人工神经网络模型构建 100
三、人工神经网络模型研究结果 104
第二节 “城市病”评价的随机森林模型方法 107
一、随机森林模型原理 107
二、诊断城市热岛效应影响因素的随机森林模型 109
三、随机森林模型研究结果 111
第三节 “城市病”评价的支持向量机模型方法 112
一、支持向量机模型原理 112
二、预测城市热岛效应的支持向量机模型 113
第四节 基于深度学习的“城市病”诊断途径 115
一、深度学习模型原理 115
二、基于耦合LSTM与随机森林算法的北京空气污染水平预测模型 116
三、深度学习模型研究方向 120
第七章 “城市病”诊断与评价的生态热力学途径 122
**节 能值和*值方法基本原理 122
一、能值理论 122
二、*值理论 123
第二节 基于生态热力学的“城市病”诊断框架 125
一、基于生态热力学的“城市病”诊断框架 125
二、熵值法确定权重 130
三、集对分析计算综合得分 131
第三节 京津冀特大城市群“城市病”能值表征 132
一、基于能值的城市系统分析 132
二、城市能值分析指标 133
三、基于能值的发展策略建议 153
第四节 京津冀特大城市群“城市病”*值表征 154
一、基于*值的城市系统分析 154
二、城市*值分析指标 155
三、基于*值的发展策略建议 173
第五节 基于生态热力学途径的京津冀特大城市群“城市病”综合预估 174
一、“城市病”综合指数分析 174
二、“城市病”多维度分析 178
三、生态热力学评估“城市病”主要结论 181
第八章 “城市病”诊断与评价的系统统计学途径 183
**节 生态足迹模型基本原理 183
一、传统生态足迹分析 183
二、改进的生态足迹模型 184
三、三维生态足迹模型 185
第二节 基于三维生态足迹的可持续发展评价与分析 187
一、可持续发展评价体系构建 187
二、京津冀城市群情景设定 188
第三节 基于三维生态足迹的京津冀城市群可持续发展评价结果 192
一、可持续性评价结果 192
二、效率评价结果 196
三、公平性评价结果 197
四、可持续发展状态分类结果 198
第四节 不同情景下京津冀城市群可持续发展预测与权衡 200
一、现状延续情景下京津冀城市群可持续发展预测 200
二、不同情景下京津冀城市群可持续发展策略的权衡 204
第九章 “城市病”诊断与评价的空间计量统计方法 212
**节 空间计量统计学的基本方法 212
一、空间面板数据回归模型 212
二、空间自相关模型 215
三、耦合协调度 215
第二节 基于夜间灯光数据的城市化综合水平分析 216
一、城市化发展的时空分布特征 217
二、城市化进程分析 219
第三节 京津冀城市群PM2.5的时空演变特征 223
一、PM2.5浓度时空变化规律分析 223
二、PM2.5浓度空间集聚性特征分析 225
三、城市化水平与PM2.5的空间关系 226
第四节 京津冀城市群城市化水平与PM2.5的耦合协调关系分析 228
一、城市化水平与PM2.5的耦合协调发展的作用机理 228
二、城市化水平与PM2.5的耦合度评价 229
三、城市化水平与PM2.5的协调度评价 232
第五节 京津冀城市群城市化水平与PM2.5耦合关系的影响因素分析 235
一、影响体系的构建 235
二、京津冀城市群耦合协调发展的影响因子分析 238
三、分区域耦合协调发展的影响因子分析 239
第十章 基于景观生态学途径的京津冀“城市病”综合风险评估 243
**节 景观格局与生态过程耦合原理与模型 243
一、景观格局量化方法 243
二、景观*小阻力模型 243
三、“源”“汇”景观格局模型 244
第二节 景观动态变化的基本原理与检测方法 245
一、综合趋势分析法 245
二、重新标度极差分析法 245
第三节 京津冀城镇化与景观格局的协调性评估 246
一、协调度模型构建 246
二、协调度结果与空间格局 249
第四节 京津冀城市群可持续发展评价结果 251
一、城镇化对植被格局的胁迫评价结果 251
二、城镇化对水资源/水环境的胁迫评价结果 253
第五节 不同情境下京津冀城市群生态风险预评估 256
一、城镇化对植被格局的胁迫风险预估 256
二、城镇化对水资源/水环境的胁迫风险预估 258
第十一章 京津冀城市群国土空间综合风险预估 260
**节 国土空间综合风险预估指标体系与方法构建 260
一、国土空间风险评估模型框架构建 260
二、指标权重的确定 262
三、京津冀城市群地区国土空间脆弱性综合风险评估 262
四、脆弱性相关指标计算方法及结果 262
第二节 京津冀城市群生态风险评估结果 273
第三节 不同情景下京津冀城市群生态风险预估 275
一、不同情景下京津冀地区国土空间格局 275
二、不同情景下京津冀地区的国土空间风险预估 280
参考文献 284
前言
**章 绪论 1
**节 研究背景和意义 1
第二节 研究思路和关键科学问题 5
第二章 “城市病”研究国内外进展 7
**节 “城市病”概念及其症状 7
一、城市集聚体、城市群和城镇体系的关系 7
二、“城市病”定义 8
三、“城市病”症状 8
四、城镇化的风险预估 10
第二节 “城市病”评价指标体系 12
一、基于统计指标的“城市病”评价指标体系 12
二、基于新陈代谢状况的“城市病”评价指标体系 14
第三节 “城市病”评价模型方法 16
第四节 “城市病”病理诊断技术 17
一、“城市病”发生的阶段性 17
二、“城市病”病因解析 18
第五节 基于文献计量统计的“城市病”研究进展 20
一、基于Web of Science核心数据库的英文文献分析 20
二、基于CNKI数据库的中文文献分析 23
第三章 研究区域、数据和方法框架 25
**节 研究区域基本状况 25
一、自然环境条件 25
二、社会经济条件 27
第二节 研究数据及其来源 31
一、统计数据 31
二、气象数据 33
三、地理空间数据 34
第三节 研究方法框架 34
第四章 “城市病”诊断与评价的框架和指标体系 36
**节 国内外“城市病”评价框架和指标体系 36
第二节 基于组分的城市健康评价框架和指标体系 40
一、城市健康评价框架 40
二、城市健康评价指标体系 41
第三节 城市健康评价的模糊逻辑方法 46
第四节 京津冀城市群城市健康评价结果 51
第五章 基于非线性动力学理论和方法的城镇体系空间结构病理诊断 56
**节 诊断城市和城市群空间与形态问题的非线性动力学理论与方法 56
一、基于多分形方法诊断城市和城市群问题 56
二、基于自仿射生长的双分形分析和城市形态的径向维数分析 59
三、城市群多标度异速生长的递阶结构分析 63
四、城镇化非线性替代动力学分析与城市形态演化的广义logistic模型 68
第二节 基于理论方法识别京津冀城市群城镇体系空间结构病理结果 70
一、基于多分维谱的京津冀城市群开展空间结构分析 70
二、京津冀城市发展特征及其空间分异格局评估的异速分析 75
三、基于分形理论识别京津冀城市和城镇体系的空间格局及其演变特征 77
第三节 城市形态和城市群的空间测度与应用 84
一、基于尺度和标度的城市形状描述的测度方法研究 84
二、基于尺度和标度的城市群空间差异的测度方法研究 87
第四节 基于理论方法的城市和城市群发展空间结构建议 89
一、城市群问题诊断的一般原理 89
二、城市群结构和演化问题诊断的多分形方法 91
三、基于理论和实证研究的政策建议 94
第六章 “城市病”诊断与评价的机器学习技术方法 98
**节 “城市病”评价的人工神经网络模型 98
一、人工神经网络模型原理 98
二、人工神经网络模型构建 100
三、人工神经网络模型研究结果 104
第二节 “城市病”评价的随机森林模型方法 107
一、随机森林模型原理 107
二、诊断城市热岛效应影响因素的随机森林模型 109
三、随机森林模型研究结果 111
第三节 “城市病”评价的支持向量机模型方法 112
一、支持向量机模型原理 112
二、预测城市热岛效应的支持向量机模型 113
第四节 基于深度学习的“城市病”诊断途径 115
一、深度学习模型原理 115
二、基于耦合LSTM与随机森林算法的北京空气污染水平预测模型 116
三、深度学习模型研究方向 120
第七章 “城市病”诊断与评价的生态热力学途径 122
**节 能值和*值方法基本原理 122
一、能值理论 122
二、*值理论 123
第二节 基于生态热力学的“城市病”诊断框架 125
一、基于生态热力学的“城市病”诊断框架 125
二、熵值法确定权重 130
三、集对分析计算综合得分 131
第三节 京津冀特大城市群“城市病”能值表征 132
一、基于能值的城市系统分析 132
二、城市能值分析指标 133
三、基于能值的发展策略建议 153
第四节 京津冀特大城市群“城市病”*值表征 154
一、基于*值的城市系统分析 154
二、城市*值分析指标 155
三、基于*值的发展策略建议 173
第五节 基于生态热力学途径的京津冀特大城市群“城市病”综合预估 174
一、“城市病”综合指数分析 174
二、“城市病”多维度分析 178
三、生态热力学评估“城市病”主要结论 181
第八章 “城市病”诊断与评价的系统统计学途径 183
**节 生态足迹模型基本原理 183
一、传统生态足迹分析 183
二、改进的生态足迹模型 184
三、三维生态足迹模型 185
第二节 基于三维生态足迹的可持续发展评价与分析 187
一、可持续发展评价体系构建 187
二、京津冀城市群情景设定 188
第三节 基于三维生态足迹的京津冀城市群可持续发展评价结果 192
一、可持续性评价结果 192
二、效率评价结果 196
三、公平性评价结果 197
四、可持续发展状态分类结果 198
第四节 不同情景下京津冀城市群可持续发展预测与权衡 200
一、现状延续情景下京津冀城市群可持续发展预测 200
二、不同情景下京津冀城市群可持续发展策略的权衡 204
第九章 “城市病”诊断与评价的空间计量统计方法 212
**节 空间计量统计学的基本方法 212
一、空间面板数据回归模型 212
二、空间自相关模型 215
三、耦合协调度 215
第二节 基于夜间灯光数据的城市化综合水平分析 216
一、城市化发展的时空分布特征 217
二、城市化进程分析 219
第三节 京津冀城市群PM2.5的时空演变特征 223
一、PM2.5浓度时空变化规律分析 223
二、PM2.5浓度空间集聚性特征分析 225
三、城市化水平与PM2.5的空间关系 226
第四节 京津冀城市群城市化水平与PM2.5的耦合协调关系分析 228
一、城市化水平与PM2.5的耦合协调发展的作用机理 228
二、城市化水平与PM2.5的耦合度评价 229
三、城市化水平与PM2.5的协调度评价 232
第五节 京津冀城市群城市化水平与PM2.5耦合关系的影响因素分析 235
一、影响体系的构建 235
二、京津冀城市群耦合协调发展的影响因子分析 238
三、分区域耦合协调发展的影响因子分析 239
第十章 基于景观生态学途径的京津冀“城市病”综合风险评估 243
**节 景观格局与生态过程耦合原理与模型 243
一、景观格局量化方法 243
二、景观*小阻力模型 243
三、“源”“汇”景观格局模型 244
第二节 景观动态变化的基本原理与检测方法 245
一、综合趋势分析法 245
二、重新标度极差分析法 245
第三节 京津冀城镇化与景观格局的协调性评估 246
一、协调度模型构建 246
二、协调度结果与空间格局 249
第四节 京津冀城市群可持续发展评价结果 251
一、城镇化对植被格局的胁迫评价结果 251
二、城镇化对水资源/水环境的胁迫评价结果 253
第五节 不同情境下京津冀城市群生态风险预评估 256
一、城镇化对植被格局的胁迫风险预估 256
二、城镇化对水资源/水环境的胁迫风险预估 258
第十一章 京津冀城市群国土空间综合风险预估 260
**节 国土空间综合风险预估指标体系与方法构建 260
一、国土空间风险评估模型框架构建 260
二、指标权重的确定 262
三、京津冀城市群地区国土空间脆弱性综合风险评估 262
四、脆弱性相关指标计算方法及结果 262
第二节 京津冀城市群生态风险评估结果 273
第三节 不同情景下京津冀城市群生态风险预估 275
一、不同情景下京津冀地区国土空间格局 275
二、不同情景下京津冀地区的国土空间风险预估 280
参考文献 284
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城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理分析与风险预估 节选
**章 绪论 **节 研究背景和意义 城市是人类社会发展的产物，是人口、产业、与生产和生活相关的资源、服务及产品要素高度集聚的区域。这些有形或无形的要素过度聚集，超出城市自身的资源环境和社会经济承载范围，加之缺乏有效的管理和治理措施，就会导致“城市病”的发生。“城市病”是城市问题的形象描述，意即城市生态系统的结构、功能等出现了问题，城市功能无法正常发挥，城市的社会经济发展出现了阻碍因素，表征为城市中的大气污染、垃圾污染、噪声污染、水污染与水资源短缺、能源紧张、人口膨胀、交通拥堵、住宅短缺、土地紧张等问题（Duan，2001；郁亚娟等，2008；朱颖慧，2011；倪鹏飞，2011）。“城市病”由城市的社会、经济、生态环境等各个层面的不协调发展引起，各层面之间具有相互影响和相互作用的内在联系（黄国和等，2006；赵弘，2014）。 “城市病”是城镇化发展到一定阶段的产物。城镇化为人类社会带来了经济的繁荣和文明的进步，但作为一种强烈的人类地表活动过程，也对资源环境产生剧烈影响。根据联合国环境规划署的统计（UNEP，2012），城市地区消耗了全球75%的自然资源，并排放了全球60%～80%的温室气体。根据研究表明，全球居住在城市地区的人口比例从2014年的54%上升到2020年的66%（UNDESA，2014），这将进一步加重资源环境的负担。近年来，城镇化发展与资源、生态环境的矛盾开始激化，特别是在一些发展中国家的快速城镇化地区，人口膨胀、交通拥堵、资源枯竭、雾霾肆虐、垃圾围城、城市热岛和噪声污染等“城市病”突显，资源环境问题已经对城镇化进程产生负面影响（李双成等，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会面临更大的健康压力，如肥胖、抑郁和心血管疾病（Post et al.，1998；Sunyer，2001；Gupta et al.，2015）。新中国成立以来，中国的城镇化过程虽经历起伏，但总体保持快速上升态势，尤其在改革开放以来更是进入了高速发展的阶段（图1-1）。根据《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》，1978～2013年我国城镇常住人口从1.7亿人增加到7.3亿人，城镇化率从17.9%提升到53.7%，年均提高1.02%。城市数量从193个增加到658个，建制镇数量从2173个增加到20113个。2017年中国城镇化率为58.52%，户籍人口城镇化率为42.35%，预计到2020年城镇化率将超过60%，户籍人口城镇化率达到45%。截至2015年末，中国共有276个地级以上城市（图1-2），其中直辖市4个，副省级城市15个。地级以上城市总建成区面积达40941 km2，建设用地面积达38488 km2，其中居住用地面积11542 km2；辖区总户籍人口达到44638.53万人，平均人口密度为608.58人/km2；2015年市辖区总 GDP为42.83万亿元，占全国 GDP的62.15%。由此可见，不论是人口集聚还是经济产出，地级以上城市都在中国社会经济发展中占据重要地位。高速的城镇化发展促进了人类社会中经济的繁荣和文明的进步，同时也带来了资源短缺、环境污染和生态退化等资源与生态环境问题（李双成等，2009）。“城市病”则是在城市化进程中城市经济社会和生态环境发展严重失调的具体表现（王晓玥和李双成，2017）。近年来，城镇化与生态环境的矛盾更加突出，“城市病”的恶化对人类的健康和社会的发展带来极大的威胁。 图1-1 中国1949～2017年城镇化过程 城市群是指在特定地域范围内，以一个或几个特大城市为核心，由若干个大中城市相互联系相互依存构成的集合体（姚士谋等，2006；方创琳等，2010；顾朝林，2011）。城市群具有基础设施互联互通、空间组织紧凑、经济联系紧密和同城化程度高等特点。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出加快城市群建设，并规划了19个城市群的空间布局（图1-3）。截至2018年3月，国务院已先后批复了9个国家*城市群，包括长江三角洲（简称长三角）城市群、中原城市群、长江中游城市群、成渝城市群、哈长城市群、北部湾城市群、关中平原城市群、呼包鄂榆城市群和兰西城市群。珠江三角洲（简称珠三角）城市群、京津冀城市群、辽中南城市群、山东半岛城市群和海峡西岸城市群等未批复的城市群也都在不同程度上起着引领区域发展的重要作用。城市群在国家社会经济发展中的地位日渐突出。2016年，京津冀、长三角、珠三角、长江中游以及成渝五大城市群，以11%的国土面积集聚了全国40%的人口数量，产出了全国55%的 GDP。与单个城市相比，城市群中人口、产业和生产生活要素的聚集发生在更大尺度上，规模和通量比单个城市更大。同时，由于城市群内部的异质性和城市间的相互作用，城市群尺度上的城市问题的形成机制更加复杂、表象更加多样化，给治理带来很大困难。特大城市群是国家经济发展的战略核心区和国家新型城镇化的主体区，针对城市和城市群的“城市病”持续恶化的状况，我国在“十二五”规划、“十三五”规划中明确提出，城镇发展要“预防和治理城市病”，并通过转变城市发展方式等形式来加大“城市病”的防治力度，不断提升城市环境质量、居民生活质量和城市竞争力。 图1-2 中国地级以上城市空间分布 中国快速的城镇经济发展与人口集聚给区域资源环境造成了巨大压力。据统计，中国城镇化率每上升1%，资源消耗量和污染物排放量均有不同程度的增加（蒋洪强等，2013）。其中，能源消耗增加4940万 tce，城镇居民生活用水量增加约11.6亿 m3，钢材消耗增加645万 t，水泥消耗增加约2190万 t。在环境效应方面，城镇生活污水排放量增加约11亿 t，生活化学需氧量（chemical oxygen demand， COD）排放量增加约3万 t，生活氨氮排放量增加约1万 t，生活氮氧化物排放量增加约19.5万 t，城镇生活 CO2排放量增加2525万 t，城镇生活垃圾增加527万 t（蒋洪强等，2013）。在投资方面，城镇化率每提高1%，工业污染治理投资额将提高1.35%（熊升银，2017）。城镇化过程不仅对资源环境造成巨大压力，产生胁迫作用，反过来，资源耗竭与生态环境恶化也对中国的城镇化进程形成了约束，但整体上，约束效应要小于胁迫效应（李红祥等，2016）。 图1-3 中国城市群空间布局规划资料来源：《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 在城市和城市群尺度上，资源环境的支撑能力与城镇化发展不协调的矛盾日渐突出。《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》指出，“一些城市空间无序开发、人口过度集聚，重经济发展、轻环境保护，重城市建设、轻管理服务，交通拥堵问题严重，公共安全事件频发，城市污水和垃圾处理能力不足，大气、水、土壤等环境污染加剧，城市管理运行效率不高，公共服务供给能力不足，城中村和城乡接合部等外来人口集聚区人居环境较差。”特别是在特大城市群地区，“城市病”已经成为区域可持续发展的主要限制因子。例如，京津冀特大城市群地区正处于以雾霾为主的空气污染、水资源短缺、交通拥堵等“城市病”严重恶化的时期。2017年，全国空气质量昀差的10个城市中，位于京津冀地区的就占6个，分别为石家庄、邯郸、邢台、保定、唐山和衡水。其余4个城市，即太原、西安、郑州和济南，也位于京津冀城市群的邻近区域，反映出这一地区严重的大气环境问题。 “城市病”带来的负面效应巨大。基于2005～2011年中国285个地级市的面板数据，围绕“城市病”对城市经济效率的影响研究（孙久文等，2015）表明，中国城市产业集聚虽然能够带动城市经济效率的提升，但以人口膨胀、交通拥堵、环境污染为主的“城市病”成为制约城市经济效率提高的重要因素。从城市规模等级来看，虽然中小城市能从集聚经济中获得较大收益，但是大城市集聚经济对城市经济效率的带动作用有限，且大城市“城市病”带来的损失程度高于中小城市。针对在城市和城市群尺度上日益严重的“城市病”状况，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出，通过转变城市发展方式，提高城市治理能力，加大“城市病”防治力度，不断提升城市环境质量、居民生活质量和城市竞争力，努力打造和谐宜居、各具特色的城市。 对城市生命体特征的辨识、健康诊断及综合评价对于认清“城市病”产生的根本原因和提出有效的治理策略有重要价值（黄国和等，2006；赵弘，2014）。为了诊断和评价“城市病”，学者们提出了一系列的评价方法和指标体系，并完成了许多案例分析。已有的“城市病”评价途径可以划分为两类，一是建立指标体系，再应用不同的数学算法，获取城市健康状况的数值（郭秀锐等，2002；胡廷兰等，2005；苏美蓉等，2006；石忆邵，2014；李天健，2014）；二是将城市视为一个生命机体，应用生态热力学指标测度其代谢和健康状况（姜昧茗，2007；刘耕源等，2008；李恒等，2011）。 本书在已有文献的基础上，系统梳理了城市病诊断和评价的技术方法，并应用于京津冀特大城市群的诊断实践。除上述两类经典的城市病评价途径外，本书还发展了城市病诊断与评价的机器学习技术途径和以生态足迹模型为主要手段的系统统计学途径。城市是人类活动改变下垫面过程的典型区域，地理学中的综合研究方法论对城市问题的剖析具有重要指导作用。全面准确地诊断和评价“城市病”，可以丰富“人地关系”及其地域系统的研究案例，并提供解决“城市病”的思路和方案，具有重要的理论和实践意义。 第二节 研究思路和关键科学问题 本书以京津冀特大城市群为案例区，在梳理和评述“城市病”国内外研究成果的基础上，构建了适合研究区的“城市病”评价指标体系，使用机器学习技术方法、生态热力学途径和生态足迹模型诊断评价了研究区的“城市病”水平。在此基础上，改进了生态足迹模型算法，基于三维生态足迹理论构建了“可持续-效率-公平”多维度的可持续发展评价框架和指标体系，对京津冀城市群可持续发展状况进行了动态评价，通过设定不同的人口、消费和土地利用情景，探究了各情景下2025年京津冀城市群及各城市可持续发展状况并进行了权衡分析，以期为京津冀协同发展提供决策依据和参考。 本书拟解决的关键科学问题包括： （1）如何选择能够反映京津冀特大城市群“城市病”的现状和成因的评价指标？ （2）怎样选择客观性强的评价模型，以降低评价结果的主观性？ （3）如何判断京津冀城市群在未来的发展是否可持续？ 期望达到以下目标： （1）明晰京津冀特大城市群“城市病”的程度、区内差异及变化趋势； （2）诊断京津冀特大城市群“城市病”的致病因素； （3）提供一套诊断和评价京津冀特大城市群“城市病”的典型技术方法。
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