基于遥感数据的徐州市热岛效应时空特征分析

热岛效应伴随着城市化推进而加剧,以徐州市为例,利用中心城区Landsat数据,结合城市化发展恢复增长后的不同阶段,采用单窗算法反演地面温度,对热岛强度进行分类统计,进而量化分析热岛效应的时空变化特征,为引导健康城市化发展提供决策依据。结果表明:在全天平均气温相近的情况下,徐州市主城区的地表温度逐年提升,伴随着城市的扩张,热岛效应在城市化进程中的各个阶段普遍存在,城市交通站场、工业集中区、商业集中区、工矿区及植被覆盖度较差的山体等范围易形成热岛中心,大面积的面状水体、绿化覆盖度较好的山体易形成城市冷岛,城市绿地系统的建设会有效缓解热岛效应。     

低碳工业园区专项规划控制指标体系构建

为了解决低碳工业园区规划控制指标在规划层次上缺少区分度、可操作性不强、决策依据不够充分的问题,先从总体规划层次探讨低碳工业园区规划控制指标体系的构建,以此引导低碳城市与低碳工业园区统筹发展。论述低碳工业园区在总体规划层次设立专项规划的必要性和实施路径。明确低碳工业园区专项规划的总体目标和任务,针对低碳工业园区专项规划的内容,借鉴相关指标,以专题型指标分类方法为框架,创建了一套适用于低碳工业园区专项规划的控制指标体系,为低碳工业园区专项规划方案编制、评价、优化提供科学的、可量化的决策依据。     

新型城镇化背景下垃圾焚烧发电厂适应性规划

为满足国家新型城镇化对垃圾焚烧发电厂的要求,在梳理国内外相关建设、研究现状的基础上,以城乡规划专业研究视角,尝试在选址体系构建、规划要素分析、厂区规划设计等方面做出垃圾焚烧发电厂区的适应性规划思路和方法,为垃圾焚烧发电厂区规划设计提供更有针对性的理论支撑和参考。     

基于分子指纹及机器学习回归模型的有机光伏材料效率预测

有机太阳能电池(OPV)的发展依赖于新型高效OPV材料的开发.近几年来,为解决传统有机太阳电池材料开发模式低效的问题,机器学习辅助OPV材料开发的新模式得到了广泛的关注.本工作提出一种结合分子指纹和机器学习回归模型的新方法,实现了OPV给体材料光电转换效率的快速预测.基于从文献中收集的给体材料数据库,系统地比较了不同分子指纹作为各种机器学习模型输入的预测精度.结果表明,Mor-gan分子指纹与随机森林模型的组合在决定系数指标下性能最优,而Hybridization分子指纹与支持向量机模型的组合在平均绝对误差指标下性能最优.同时,各模型的预测精度随着分子指纹的位数增加而提高.该方法可广泛用于新设计的OPV材料的快速初筛,从而提升新型OPV材料的研发速度,促进高性能OPV的快速发展.     

城市生态网络构建与优化 ——以徐州市为例

城市生态用地在城市化推进过程中被大量占用并转化为建设用地,导致生态网络结构不断重塑.为了在有限的土地上更好地提升城市生态环境质量,有必要对城市生态网络进行结构上的剖析,用于指导城市生态网络的优化.该文以典型城市徐州市主城区为研究对象,通过生态源地识别、生态廊道构建的方式对其生态网络结构进行深入研究并展开评价,以把握徐州市主城区生态建设的方向和重点,并为相关城市的生态建设思路提供借鉴.