哈长城市群

摘要： 在我国促进区域协调发展与双循环新格局中哈长城市群具有重要战略地位,但目前哈长城市群尚属于经济欠发达地区,区域创新能力较低、创新资源匮乏及创新动力不足是阻碍哈长城市群创新发展的主要问题。文章从创新环境视角切入,针对哈长城市群构建区域创新环境协同模型,利用2010—2019年统计数据,测算哈长城市群创新环境协同效应趋势。研究发现2010—2019年哈长城市群创新环境各子系统的有序度基本居于一般协同状态,偶尔伴有高度协同和低度协同情况出现,资金环境、人才环境和政策环境子系统对复合系统整体协同效应贡献不大,2010—2019年哈长城市群创新环境复合系统协同效应基本呈现一般协同状态。根据实证研究结果,设计相应的协同发展策略,以期优化哈长城市群区域创新环境。

摘要： 基于2019年哈长城市群长途汽车客运班次数据,以县域为基本单元,采用社会网络分析法,从网络密度、网络层级、中心度、空间联系等方面探究哈长城市群内部城镇空间关联与网络结构特征,并进一步提出哈长城市群空间组织模式。研究表明:哈长城市群公路客运交通网络密度整体较低,网络处于弱连接状态;网络空间呈现以哈尔滨、长春为核心,“一轴两带多节点”的层级分布特征,初步形成哈长城市群整体网络关联格局;城镇中心度呈明显的梯度空间分异特征,第一、第二梯度城市基本位于“两核一轴两带”上,第三梯度城市位于整个网络的边缘位置;基于最大引力联系对城镇组团进行两级归并,哈长城市群形成“两大片区,5个组团”;借鉴区域发展阶段理论以及城市群空间拓展的阶段性规律,提出哈长城市群发展阶段的空间组织模式,即网络孕育阶段—网络发育阶段—网络成熟阶段。

摘要： 明确内陆城市群的知识创新情况,对描绘我国城市群创新发展的全貌非常重要。以哈长城市群为例,结合社会网络分析、城市联系强度分析等研究方法,明确哈长城市群知识创新网络的时空演化及其影响机制。研究结果表明:哈长城市群知识创新网络整体结构趋于稳定但发展仍较慢,长春的中介作用始终最强,其次为大庆与哈尔滨;哈长城市群知识创新网络已逐步形成明显的“2+1+N”的空间格局,仅大庆为重要支点城市,知识创新网络支撑作用偏弱;哈长城市群知识创新网络演化受地理、政策差异等多种因素影响。在此基础上,提出提升哈长城市群知识创新能力、推动国家级内陆城市群高效发展等具体建议。

摘要： 随着区域一体化的加速发展,城市多元流的相互影响逐步成为城市群发展的关键动力。为真实全面地反映城市群内的联系情况,研究基于“多元流”的发展视角,选定哈长城市群作为研究对象,分析11个城市群空间结构现状特征,以网络爬取的开放大数据与传统静态数据为基础,选取资金流、交通流.物流、信息流等“多元流”要素,分析城市群的“点-线-面”的空间结构特征,形成相关驱动因素和机制,得出哈长城市群发展弊端和规划建议,以期为后续合理规划提供参考依据。

摘要： 针对东北地区经济下滑问题及哈长城市群被批复的战略节点,本文利用产业结构相似系数和区位熵方法对哈长城市群制造业同构现象及不同产业专业化程度进行评估,并从产业集群及产业一体化的角度对哈长城市群未来制造业优化途径进行了探讨。结果表明:(1)除大庆、长春市以外,其余7个城市均存在不同程度产业同构现象;农副产品加工业、非金属矿物制造业、专用设备制造业是最容易出现重构的三个产业部门。(2)每个城市相对于其他城市而言,都有专业化水平占绝对优势的产业,但也存在不同城市之间同一产业区位熵相当的地区。(3)从产业集群的角度,建议加强哈尔滨与牡丹江文教产业集群、哈尔滨与齐齐哈尔市通用设备制造业集群、牡丹江与延边木材加工等轻工业的产业集群等。

摘要： 本文通过理论分析,确定城际间协同创新可以作为哈长城市群区域经济韧性的重要影响因素之一。选取2001-2020年哈长城市群中10个城市(除去延边朝鲜族自治州)的相关数据,对哈长城市群的区域经济韧性和城际间协同创新进行测度,进而分析哈长城市群区域经济韧性现状和城际间协同创新情况,从城际间协同创新角度给出有助于提升哈长城市群区域经济韧性的政策与建议。

摘要： 哈长城市群是东北地区高质量发展的重要载体,分析城市群的生长发育特征与综合质量对东北振兴具有显著的影响。本研究运用熵值法、多元线性回归分析法,综合评价哈长城市群2003—2018年城市高质量发展水平。研究发现:2003—2018年哈长城市群城市高质量发展水平整体呈现上升态势,高质量发展水平在城市群内部城市之间高存在空间差异;哈长城市群高质量发展水平整体空间格局呈现“南高北低”态势;哈长城市群高质量发展分维指数存在显著差异,哈尔滨、长春处于创新、绿色、共享发展维度排名前列,而大庆、牡丹江位于协调、开放发展维度排名前列。研究认为,哈长城市群应加强核心城市对周围城市的带动作用,通过哈长城市群高质量发展带动东北地区整体地域的振兴。

摘要： 本文以哈长城市群作为研究对象,运用城市流强度模型与引力模型,对哈长城市群内部空间经济联系、各城市间辐射作用、产业专业化水平进行比较研究。结果表明,哈长城市群呈现明显的层级化发展趋势,各城市间发展不均衡且空间上呈“哑铃”型分布三个特点。在“十四五”时期及今后一段时间,哈长城市群应主动把握以“双循环”为主体的新发展格局,加强哈尔滨—长春“双核”带动作用,培养优势主导产业;加快扶持哈长城市群城市发展,缩小南北发展差距,优化城市间深度分工;密切与俄日韩朝等周边国家联系,打造东北亚核心城市群,为东北地区有序融入国内国际“双循环”发展格局奠定基础。

摘要： 哈长城市群是我国东北地区最大的城市群,客观分析其城市建成区空间格局变化对理解城市群发展状况具有重要意义。本文基于首套2000—2018年覆盖全球500米分辨率的“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据集,结合2000—2018年的城市建成区统计数据寻找最优阈值提取哈长城市群城市建成区,从城市建成区面积变化和面积增长率等方面来分析近二十年来哈长城市群空间变化格局的规律特点。研究结果表明,2000—2018年哈长城市群整体城市化进程处于“增长—保持稳定—增长”的状态。哈长城市群各城市正在以哈尔滨长春为发展主轴向周边城市扩张。形成“两核一轴两带”的城市群发展空间布局。

摘要： 准确测度区域碳排放并分析碳排放时空演变趋势,为防止温室效应加剧和区域的节能减排提供理论参考。基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS两种夜间灯光整合数据集,利用全局空间自相关分析、热点分析和综合划分,对1995~2019年哈长城市群的县级尺度碳排放时空分布规律进行研究。结果表明:①在县级尺度哈长城市群碳排放量空间演变特征分析上,表现出了明显的集聚特征,形成了中心—外围结构。②哈长城市群碳排放量高值集聚区域由中部点轴逐渐转化为“三角”区域并处在持续演化的过程中。③哈长城市群有70.48%的县级单元碳排放呈增长趋势,急需提出差异化的碳减排政策。

摘要： 本发明涉及基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型。该城市聚类模型通过聚类算法找出热点区域对，得到白货运量较大的运输区间，从而为铁路列车编组和开行固定班列提供数据支持。首先利用k‑means聚类算法，使用经纬度输入算法，可以得到彼此之间距离较近的城市簇；然后从历史数据中取出所有的开行路线并将它们归类到对应的城市簇对中，并可得到城市簇之间的距离和吨数；最后通过一定的条件过滤得到符合要求的城市簇，即可以开行的班列。目前算法设置的距离为大于800千米，吨数大于100万吨，聚类得到的城市簇数量可以手动调节，通过观察得到较好的类别数。

摘要： 本发明涉及一种用于城市及城市群水体水流死角的生态控导结构，包括至少两级平行设置在水流死角的来水侧上的控导堰，所述控导堰沿水流方向逐渐靠近岸线错位设置，所述控导堰为整体呈楔形的石笼网结构，所述控导堰内部设有沿水流方向内径逐渐减小的若干导流通道，所述导流通道的出口位置较入口靠近岸线，所述导流通道的出口靠近水中央的一侧1/3～1/2圆周或侧边设有水流导控板，所述控导堰的石笼网结构内沿水流方向填充片状碎石或废弃瓦片。本发明的生态控导结构通过对水流的层层导流，重新规划水流路线，从而彻底解决常规水流条件下产生的水流不畅问题，显著改善水流死角环境污染及景观效果。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的城市群综合城市流测度方法及系统，测度方法包括以下步骤：首先，以大数据技术为基础，通过网络爬虫等手段，获取城市流数据；其次，采用归一化方法，对城市流数据处理，得到无量纲数据；然后，运用熵技术支持下的层次分析法，确定各类城市流的权重；最后，测度城市群地区综合城市流的强度指数。通过本发明，能够从网络大数据中快速提取用于测度城市群地区城市流的基础数据，进而确定各自的权重、测算综合城市流强度，解决了相关技术在城市群地区空间联系强度测度中需要耗费大量成本获取基础数据、且所获取的基础数据存在时效性滞后的问题，实现了对城市群地区空间联系强度的动态测度，并提高了时效、降低了成本。

摘要： 本发明涉及一种用于城市及城市群水体水流死角的生态控导结构，包括至少两级平行设置在水流死角的来水侧上的控导堰，所述控导堰沿水流方向逐渐靠近岸线错位设置，所述控导堰为整体呈楔形的石笼网结构，所述控导堰内部设有沿水流方向内径逐渐减小的若干导流通道，所述导流通道的出口位置较入口靠近岸线，所述导流通道的出口靠近水中央的一侧1/3～1/2圆周或侧边设有水流导控板，所述控导堰的石笼网结构内沿水流方向填充片状碎石或废弃瓦片。本发明的生态控导结构通过对水流的层层导流，重新规划水流路线，从而彻底解决常规水流条件下产生的水流不畅问题，显著改善水流死角环境污染及景观效果。

摘要： 本发明涉及基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型。该城市聚类模型通过聚类算法找出热点区域对，得到白货运量较大的运输区间，从而为铁路列车编组和开行固定班列提供数据支持。首先利用k‑means聚类算法，使用经纬度输入算法，可以得到彼此之间距离较近的城市簇；然后从历史数据中取出所有的开行路线并将它们归类到对应的城市簇对中，并可得到城市簇之间的距离和吨数；最后通过一定的条件过滤得到符合要求的城市簇，即可以开行的班列。目前算法设置的距离为大于800千米，吨数大于100万吨，聚类得到的城市簇数量可以手动调节，通过观察得到较好的类别数。

摘要： 本发明公开了一种基于乘用车和商用车车流数据来定义城市群的方法，包括获取乘用车辆和商用车辆上报的车联网数据，分别根据乘用车车流和商用车车流定义城市群，在进行数据的筛选及合并城市之后的城市群。本发明的有益效果是：对城市群，一般都是国家采用规划界的标准进行选取。但是由于城市之间的经济联系一直缺乏数据，所以规划界往往采用交通基础设施、人员流动推测、案例以及直觉等方法来综合地定义城市间的经济联系。通过设置的独特的车流数据和方法模型，可以代表城市之间的经济联系，所以能用车流数据更加科学地定义城市群。同时，本评估办法，可以根据更新的数据，每年滚动评估，让决策者和观察家科学地看到城市群的变化。

摘要： 本发明涉及智慧城市地理信息服务技术领域，尤其涉及一种城市群地表要素观测能力时空认知方法及存储介质。本发明解决了现有的城市群地表要素监测缺乏空天地协同规划布局机制，以及缺乏一种全面的认知方法对传感器的观测能力与观测的可信度进行评估的问题，构建了观测能力时空认知模型，提出城市群地表要素观测能力时空认知方法。比较现有的地表要素监测模式，本发明通过设定地表要素监测任务认知准确率，采用卫星、无人机及地面监测站等多平台传感器协同观测，对地表要素进行全方位、时空无缝感知，并依据观测能力时空认知模型对观测资源对监测任务的匹配能力进行评估，最终得出一种观测能力认知准确率达到预期目标的城市群地表要素监测方案。

摘要： 本发明提供一种融合属性型和流动型大数据的城市群高质量发展指数测算方法，采用数据动态抓取与清洗方法、大数据分析统计方法以及网络分析方法，确定各目标空间单元分维度评估综合指数、各目标空间单元区域中心网络辐射综合指标，并将所述分维度评估综合指数与所述区域中心网络辐射综合指数加权综合，得到各目标空间单元的高质量发展指数。利用所述各目标空间单元的高质量发展指数，对各目标空间单元进行评估。本发明建立了适合高密度、强流动的中国城市群高质量发展的指标体系，通过融合流动网络数据与属性数据，实现高精度动态评估，为城市群高质量发展水平进行诊断，对城市群优势、潜力地区与短板维度进行识别和挖掘，为城市发展评估、城市规划、交通设施与基础建设等公共设施布局等提供支撑。

摘要： 本发明公开了夜间灯光遥感技术领域的一种核算城市群建筑物质存量及时空变化的方法、系统，核算城市群建筑物质存量的方法包括采集指定区域内的夜间灯光遥感数据；将采集的夜间灯光遥感数据输入构建的建筑物容积估算模型，输出建筑物容积的测量值；根据物质使用强度系数和建筑物容积的测量值，核算指定区域内的建筑物质存量，用于分析指定区域内的建筑物质存量的规模以及分布特征。本发明能利用夜间灯光遥感数据估算城市群元胞尺度建筑物质存量，真实反映建成区的空间结构特征，反映城市内部形态。

摘要： 本申请实施例中提供了一种智慧城市群的评价方法、装置及系统，其中，方法包括：获取城市群中各个城市待评价的发展数据，所述发展数据包括惠民服务数据、精准治理数据、生态宜居数据、政务设施数据、数据共享数据和体制机制数据；根据预定处理规则对发展数据进行处理，得到处理数据；根据选定赋权方法对处理数据进行评价，得到评价结果。本申请实施例提供的智慧城市群的评价方法、装置及系统提供了面向全国智慧城市群评价的系统性方法与工具，既能够有效解决面向全国的智慧城市群评价体系的缺失，又能弥补智慧城市群评价缺乏信息化系统平台支撑的缺陷。