二十一 Coding and Paper Letter( 三 ) _coding

5. light-ofabove /夜间光图像揭示了地上全球人为资源积累的时空动态
城市化和工业化在很大程度上代表了从生物圈和岩石圈到人类圈的材料转化过程。因此，了解这种人为物质库存积累的模式是评估和维持人类如何改变地球周围资源的生物物理运动的基本先决条件。然而，由于较高空间分辨率的数据缺口，以前关于这些人为种群的研究往往局限于全球和国家尺度。在此基础上，本研究基于一套新的国家材料库存数据和夜间光图像，开发了一个回归模型，用于绘制1 km×1 km水平的三种基本建筑材料（钢，混凝土和铝）的全球人为库存。1992年至2008年，本研究发现了一种分布不均匀的模式，其中超过40％来自三条带：从英格兰穿越海峡到西欧;从中国东部沿海到韩国和日本;从美国东海岸的五大湖到佛罗里达州。较小空间尺度的全球人为种群的时空动态反映了自然地理，建筑和建筑规范以及社会经济发展的综合影响。本研究的结果提供了有用的数据，可以为区域和城市规模的政策制定者和行业提供资源效率，废物管理，城市采矿，空间规划和环境可持续性方面的支持。夜间灯光用于产业生态方面的研究，长时间序列的产业生态学人为资源积累的高分辨率制图。
6. theof urban form on CO2in the Pearl River Delta, China/估算城市形态对珠江三角洲二氧化碳排放效率的影响
提高二氧化碳排放效率对实现节能减排目标，实现低碳发展具有重要意义。虽然人们越来越认识到城市形态可以显着影响城市地区的二氧化碳排放，但很少有研究能够量化城市形态对二氧化碳排放效率的影响。因此，本文的目的是通过实证量化城市形态如何影响二氧化碳排放效率来为现有文献做出贡献。本研究中的二氧化碳排放效率以二氧化碳经济效率（CEE）和二氧化碳社会效率（CSE）表示。首先，本研究利用1990 - 2013年期间当地重要的社会经济变量，计算了珠江三角洲（广州，深圳，珠海，佛山，江门，肇庆，惠州，东莞和中山）九个城市的相关数据。然后，选择了七个景观指标，以便使用遥感数据量化城市形态的三个维度（扩展，不规则和紧凑）。最后，利用面板数据模型来估计城市形态与二氧化碳排放效率之间的关联。本研究发现城市扩张与CEE和CSE之间存在负相关关系，这一发现表明城市增长会降低二氧化碳的经济效率。此外，发现城市形式的不规则性增加会降低CEE和CSE-更大程度的不规则性，换句话说，导致更低的二氧化碳排放效率。相反，城市紧凑性被确定为对CEE和CSE都有显着的积极影响，这表明城市的紧凑发展实际上可以帮助提高二氧化碳排放效率。这项研究的结果对于建设中国的低碳城市具有重要意义。一直关注城市形态对于二氧化碳排放的影响，这篇文章是一篇很不错的参考论文。
7. ofleveltheuse ofand -basedover South Korea/通过在韩国协同使用卫星观测和基于过程的模型估算地面颗粒物浓度
长时间暴露于空气动力学直径10μm（PM10）和2.5μm（PM2.5）的颗粒物质（PM）对人体健康具有负面影响。虽然在全球范围内进行了基于站点的PM监测，但在高空间分辨率下为大面积区域提供空间连续的PM信息仍然具有挑战性。卫星衍生的气溶胶信息，如气溶胶光学深度（AOD），经常被用来研究地面PM浓度。在这项研究中，我们将多个卫星衍生产品（包括AOD）与基于模型的气象参数（即露点温度，风速，表面压力，行星边界层高度和相对湿度）和排放参数（即NO ， NH3 ， SO2 ， POA和HCHO）估算韩国的表面PM浓度。随机森林（RF）机器学习用于估算PM10和PM2.5浓度， 2015-2016共有32个参数。结果表明，基于RF的模型产生了良好的性能，导致R10值分别为0.78和0.73 ， PMMS和PM2.5的RMSE分别为17.08μg/m3和8.25μg/m3 。特别是，所提出的模型成功地估计了高PM浓度。AOD被认为是估算地面PM浓度最重要的因素，其次是风速，太阳辐射和露点温度。使用来自对地静止卫星传感器（即GOCI）的气溶胶信息导致估算PM浓度的精度略高于来自极轨道传感器系统（即MODIS）的精度。所提出的RF模型产生了更好的性能，特别是在改进低估基于过程的模型（即GEOS-Chem和CMAQ）方面。融合过程模型与卫星影像的PM污染物制图，多源数据融合用在PM制图上的工作，发表在欧洲地学旗舰刊物。