城市用地扩张和绿地生态网络增效的空间耦合与智能协同优化研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51708098
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    危小建
  • 依托单位：
    东华理工大学
  • 学科分类：
    E0802.城乡规划
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

From the perspective of coupling of city and green space, this project analyzes the interaction between urban land expansion and green space ecological network synergism in spatial and effect dimensions, and studies the spatial hierarchy, elements and coupling characteristics of the coupling space to analyze coupling model, coupling process and coupling function of coupling space, which breaks through effect measurement index system and spatial measurement index system of coupling space and establishes the multi-objective constraint system and its cooperative optimization path. In addition, cell automata and multi-agent algorithm are integrated to construct the collaborative coupling and intelligent optimization model of urban land expansion and green space ecological network synergism. Based on the above theoretical research, through the case study of Nanchang City, Jiangxi Province, the paper illustrates how to integrate the symbiosis and co-optimization of space and time so as to realize the scientific and intelligent urban space planning layout. Overall, the project provides a new research approach for the simulation of urban space optimal allocation, and also the theoretical and methodological support for urban development and spatial comprehensive control.
本项目从“城-绿”耦合视角出发，探析城市用地扩张与绿地生态网络增效在空间和效应维度上的相互作用，研究“城-绿”耦合空间的空间层次、要素与耦合特征，解析“城-绿”耦合空间的耦合模式、耦合过程、耦合功能，构建“城-绿”耦合空间的效应度量指标体系以及空间度量指标体系，建立“城-绿”耦合空间的多目标约束体系及其协同优化路径，集成元胞自动机和多智能体算法，构建城市用地扩张与绿地生态网络增效的空间布局协同耦合智能优化模型，并以江西省南昌市为例进行实证研究，解决“城-绿”如何时空融合共生与协同优化的难题，实现城市空间规划布局的科学化与智能化，为城市空间优化配置的仿真模拟提供新的研究思路，为城市发展和空间综合管控提供理论与方法支撑。

结项摘要

本项目从“城-绿”耦合视角出发，探析城市用地扩张与绿地生态网络增效的耦合作用。项目解析了“城-绿”耦合空间的空间层次、要素与耦合特征，分析了城市扩张特征、绿地特征，分析了城市与绿地的关联关系，并结合城市扩张改进了绿地的生态服务评价，着重分析了“城-绿”耦合空间的冲突评价，建立了“城-绿”评价指标体系，并实现了耦合城市扩张与绿地保护的优化模型，为城市空间优化配置的仿真模拟提供新的研究思路，为城市发展和空间综合管控提供理论与方法支撑。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Measurement of Ecological Land Use/Cover Change and Its Varying Spatiotemporal Driving Forces by Statistical and Survival Analysis: A Case Study of Yingkou City, China
通过统计和生存分析测量生态土地利用/覆盖变化及其时空驱动力变化：以中国营口市为例
  • DOI：
    10.3390/su10124567
  • 发表时间：
    2018-12
  • 期刊：
    Sustainability
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Lei Zhang;Gui Jin;Qing Wan;Yanfang Liu;Xiaojian Wei
  • 通讯作者：
    Xiaojian Wei
基于MSPA的全国主要城市绿地形态时空变化
  • DOI：
    10.15889/j.issn.1002-1302.2020.24.048
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    江苏农业科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    危小建;孙显星;谢亚娟
  • 通讯作者：
    谢亚娟
南昌市建设用地适宜性扩展路径研究
  • DOI：
    10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0399
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    测绘通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯祥瑞;陈竹安;危小建;施陈敬
  • 通讯作者：
    施陈敬
城市土地扩张与人类活动之间的关系识别——以环鄱阳湖城市群为例
  • DOI：
    10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.01.020
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    测绘科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    危小建;谢亚娟;孙显星
  • 通讯作者：
    孙显星
MCR-Modified CA-Markov Model for the Simulation of Urban Expansion
用于模拟城市扩张的 MCR 修正 CA™ 马尔可夫模型
  • DOI：
    10.3390/su10093116
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Sustainability
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Xiuquan Li;Meizhen Wang;Xuejun Liu;Zhuan Chen;Xiaojian Wei;Weitao Che
  • 通讯作者：
    Weitao Che

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其他文献

尺度变化对城市生态环境与人类活动关系的影响研究
  • DOI：
    10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0078
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    测绘通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    程朋根;岳琛;危小建;危小建
  • 通讯作者：
    危小建

其他文献

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危小建的其他基金

人本视角下“城-绿”空间耦合调控: 作用机制、调控模型与优化路径
  • 批准号：
    52168010
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    35 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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