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利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征

焦利民 吴苏

焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
引用本文: 焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
Jiao Limin, Wu Su. Analyzing the Characteristics of the Expansion of the Metropolises in China from 1990 to 2010 Using Self-organizing Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
Citation: Jiao Limin, Wu Su. Analyzing the Characteristics of the Expansion of the Metropolises in China from 1990 to 2010 Using Self-organizing Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.

利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征

基金项目: 国家自然科学基金资助项目41171312
详细信息
    作者简介:

    焦利民博士 教授 主要从事空间数据分析与建模、土地利用/覆盖变化与城市扩张方面的研究

  • 中图分类号: P208

Analyzing the Characteristics of the Expansion of the Metropolises in China from 1990 to 2010 Using Self-organizing Neural Network

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-26
  • 刊出日期:  2014-12-05

利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目41171312
    作者简介:

    焦利民博士 教授 主要从事空间数据分析与建模、土地利用/覆盖变化与城市扩张方面的研究

  • 中图分类号: P208

摘要: 以我国27个主要城市为研究样木,采用遥感数据和统计数据获取1990-2010年间的城市扩展和社会经济信息,从城市扩张速度、集约度和空间形态三方面选取城市扩展特征指标,基于自组织网络可视化工具分析上述指标的数值分布和变化规律。自组织网络成分平面图对比分析表明,我国主要大城市在1990-2010年间经历了快速低密度扩张的过程。2010年城市建设用地面积平均扩张为1990年的3. 81倍,而城市建设用地人II密度则平均每年下降3%-4%。与1990-2000年相比较,2000-2010年城市扩张速度更快,人口密度下降更多,低密度扩张特征更为明显,但是扩张最快的城市由一线城市变为二、三线城市。

English Abstract

焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
引用本文: 焦利民, 吴苏. 利用自组织网络分析1990~2010年中国主要城市扩展特征[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
Jiao Limin, Wu Su. Analyzing the Characteristics of the Expansion of the Metropolises in China from 1990 to 2010 Using Self-organizing Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.
Citation: Jiao Limin, Wu Su. Analyzing the Characteristics of the Expansion of the Metropolises in China from 1990 to 2010 Using Self-organizing Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(12): 1435-1440+1471.

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