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区域性河流综合规划与管控——美国洛杉矶河的经验启示

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国际城市规划 2024年第2期39卷 117-128页

作者：余俏邢忠宋彦重庆交通大学建筑与城市规划学院重庆大学建筑城规学院重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室美国北卡罗来纳大学教堂山分校城市与区域规划系北卡罗来纳大学中国城市研究中心

区域性河流跨越行政边界连接着多个城镇、乡村和自然空间,河流及其沿岸具有多种生态服务功能,是自然资源保护与利用矛盾突出的地带。我国区域性河流的综合规划和管控在价值理念、规划方法和管理机制等方面存在各种问题,不利于协调国土... 详细信息

区域性河流跨越行政边界连接着多个城镇、乡村和自然空间,河流及其沿岸具有多种生态服务功能,是自然资源保护与利用矛盾突出的地带。我国区域性河流的综合规划和管控在价值理念、规划方法和管理机制等方面存在各种问题,不利于协调国土空间生态保护与建设发展。美国较早地经历了城市化后的河流保护、修复与利用阶段,善于协调土地利用、自然水文过程与社会经济的关系,对提升我国区域性河流沿岸自然资源的保护效力和复合服务功能有着很好的借鉴价值。基于此,本文主要采用案例研究法,从规划目标和组织、核心规划方法、设计引导和管理三个方面梳理和剖析美国洛杉矶河总体规划与管控的理念和方法;并提出对我国区域性河流综合规划与管控的三点经验启示:强化多维度价值导向下河流复合功能目标的确立,将“河流标尺”工具贯穿“分析—规划—管控”全过程,采用多元主体参与的协作式管理模式衔接规划编制体系。

关键词：国土空间区域性河流流域与社区河流标尺复合功能目标协作式管理

“城中田”保护利用刍议：价值认知、问题识别与路径探讨

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城市发展研究 2024年第6期31卷 118-125页

作者：邢忠李佳杰顾媛媛重庆大学建筑城规学院山地城镇建设与新技术教育部重点实验室

随着城市化进程加速，如何规划管控和活化利用城市中的残余农田成为城市发展中的重大问题。从认知“城中田”的潜在复合价值切入，通过文献研究归纳“城中田”在生态、城市食物系统、社会三方面的潜在价值；结合现实调研，发现当前“城... 详细信息

随着城市化进程加速，如何规划管控和活化利用城市中的残余农田成为城市发展中的重大问题。从认知“城中田”的潜在复合价值切入，通过文献研究归纳“城中田”在生态、城市食物系统、社会三方面的潜在价值；结合现实调研，发现当前“城中田”保护存在法规政策真空、实效管理缺位、功能定位单一和负外部性冲突等现实困境；依据国家政策的演进趋势分析与土地利用方式的综合绩效比较，推导活化利用“城中田”的许可逻辑与可能导向；最后聚焦“功能复合、生态提升、生产保障”三大诉求，提出未来“城中田”规划的路径思考，以期为“城中田”的价值认知和保护利用方式提供指引。

关键词：城中田农林用地活化利用价值认知规划路径

“五位一体”总体布局下陕西省城市宜居性评价及关键驱动力研究

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第2期60卷 365-376页

作者：樊艳翔雷社平西北工业大学公共政策与管理学院西安710072

以陕西省为例,基于“五位一体”总体布局,使用熵权TOPSIS法对10个地级市的城市宜居性进行评价与分析,并运用主成分析法对区域内城市宜居性提升的关键驱动力进行研究。结果表明,陕西省西安市的城市宜居性较高,且与其他城市存在较大的差异... 详细信息

以陕西省为例,基于“五位一体”总体布局,使用熵权TOPSIS法对10个地级市的城市宜居性进行评价与分析,并运用主成分析法对区域内城市宜居性提升的关键驱动力进行研究。结果表明,陕西省西安市的城市宜居性较高,且与其他城市存在较大的差异,但总体上各城市宜居性仍有较大的提升空间;商洛、安康和铜川的城市宜居性一直处于较低水平。陕西省城市宜居性提升的驱动力在不同时段存在一定的差异。2011—2015年的关键驱动力为政治、经济和社会因素,关键驱动因子为公共服务水平、经济发展水平、基层政治服务水平、资源供给水平和产业结构优化水平。2016—2020年的关键驱动力转变为经济、文化、社会和生态文明因素,关键驱动因子为通信文化交流环境、公共服务水平、水土流失治理水平、共同富裕水平、污水治理效率和对外开放水平。公共服务水平驱动因子在两个不同的时期对城市宜居性的提升均发挥着重要的促进作用。

关键词：陕西省城市宜居性提升驱动力熵权TOPSIS法主成分分析法

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多模型自校准无迹Kalman滤波方法

航空动力学报 2024年第8期39卷 415-420页

作者：杨海峰王宇翔工业和信息化部高新技术司北京100804 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

基于无迹Kalman滤波方法(UKF)、自校准无迹Kalman滤波方法(SUKF)和多模型估计理论(MME),针对工程实际中强非线性系统状态方程受未知输入(如医用机械臂惯导单元的零漂误差、列车行驶中遭遇突风和机载元器件故障等)影响的问题,提出了一种... 详细信息

基于无迹Kalman滤波方法(UKF)、自校准无迹Kalman滤波方法(SUKF)和多模型估计理论(MME),针对工程实际中强非线性系统状态方程受未知输入(如医用机械臂惯导单元的零漂误差、列车行驶中遭遇突风和机载元器件故障等)影响的问题,提出了一种多模型自校准无迹Kalman滤波方法(MSUKF),将多模型自校准Kalman滤波方法(MSKF)的适用范围扩展到了强非线性领域。该方法同时采用UKF与SUKF进行计算,根据贝叶斯定理实时分配两者先验估计值的权重,通过加权融合进而得到最终的状态估计。大量数值仿真结果表明:本文方法精度比滤波发散的UKF提高了50%,与无偏的SUKF相比也提升了4%以上,具有更强的适应性和鲁棒性。

关键词：自校准滤波多模型估计无迹Kalman滤波未知输入故障诊断

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