城市演化与居民分布的复杂问题研究

论文摘要

随着市场经济体制的建立,加快了我国城市化进程的步伐,城市空间结构发生了深刻的变化。这一变化导致城市居民的组合与分布形态发生了变化,给城市交通中的出行量预测带来很大的困难。本文正是在此背景下展开讨论的。全文共分七章。第一章是绪论,介绍了论文的研究背景和研究内容。第二章是复杂性科学及城市、交通系统的复杂性,本文首先对复杂性科学,尤其是耗散结构理论和协同学进行了概括介绍,这一部分内容主要是为了用复杂性科学的观点、方法研究城市空间演化问题提供理论基础。第三章是城市内部空间结构及其形成,重点讨论了城市内部空间结构形成的机理。第四章是城市内部空间结构的演化,主要是从城市经济发展的角度探讨影响企业、居民选址的因素,从中找出居民城内迁居(居民重组)的主要因素,为居民分布模型的研究奠定基础。第五章是城市居民分布模型研究,城市居民的重新组合引发了城市人口的重新分布,文章利用消费理论和Langevine方程,从复杂系统演化的角度,探讨了城市系统居民重组的动态演化规律。第六章是城市居民出行分布研究,给出了两种居民出行分布模型,并用长春市调查数据对理论模型进行了验证。第七章是全文总结,并指出需要进一步研究的问题。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 我国的城市化道路
• 1.1.3 居民重组与出行分布的复杂问题研究
• 1.2 研究目的
• 1.2.1 出现的问题
• 1.2.2 研究目的
• 1.3 研究现状
• 1.4 研究思路
• 第二章 复杂性科学及城市、交通系统的复杂性
• 2.1 系统科学的发展
• 2.2 复杂性科学及城市交通系统的复杂性
• 2.2.1 复杂性科学
• 2.2.2 复杂性科学的基本特征
• 2.2.3 城市交通系统的复杂性
• 2.3 自组织方法论概述
• 2.3.1 组织——自组织和被组织
• 2.3.2 自组织概念的方法和方法论意义
• 2.4 自组织的条件方法论——耗散结构理论
• 2.4.1 耗散结构理论的方法与思想
• 2.4.2 从稳定性到非稳定型的耗散结构分析方法
• 2.5 自组织的动力学方法论——协同学
• 2.5.1 协同学的基本概念和原理
• 2.5.2 协同学处理动力学问题的方法
• 2.5.3 协同学方法论中的绝热方法原理及意义
• 2.6 自组织城市
• 2.6.1 耗散城市
• 2.6.2 协同城市
• 第三章 城市内部空间结构及形成
• 3.1 城市内部空间结构的定义
• 3.2 城市内部空间结构的模式与特征
• 3.2.1 城市内部空间结构的模式
• 3.2.2 密度梯度变化曲线
• 3.2.3 城市内部空间结构的基本特征
• 3.3 城市空间结构研究的理论进展
• 3.4 城市内部空间结构形成的机理
• 3.4.1 聚集效应
• 3.4.2 地租
• 3.4.3 城市聚集的市场均衡与城市空间结构
• 3.5 城市空间结构与交通的关系
• 3.5.1 交通与城市空间结构的相互作用机理
• 3.5.2 交通技术创新与城市空间结构演化的基本规律
• 第四章 城市内部空间结构的演化
• 4.1 技术进步条件下城市空间结构的演化
• 4.1.1 城市整体技术进步的影响
• 4.1.2 单个企业技术进步的影响
• 4.1.3 建筑、交通技术发展的影响
• 4.1.4 信息技术发展的影响
• 4.2 产业结构升级与城市空间结构的演化
• 4.2.1 城市产业结构及其演化
• 4.2.2 产业结构升级与城市聚集效应和空间结构的演化
• 4.3 城市经济增长与城市空间结构的演化
• 4.3.1 投资
• 4.3.2 经济增长的周期性与城市空间结构
• 4.3.3 居民收入变动与城市空间结构的演化
• 4.3.4 经济增长总体上对城市空间结构的影响
• 4.4 知识经济条件下城市空间结构的演化
• 4.5 城市空间结构的演化的动力因子
• 4.5.1 城市空间结构的演化的聚集因子
• 4.5.2 城市空间结构的演化的离散因子
• 4.6 建国后我国城市空间结构的演化
• 4.6.1 计划经济时期的城市空间结构
• 4.6.2 社会主义市场经济中的城市空间结构
• 4.7 城市空间结构演化的复杂性
• 第五章 城市居民分布模型研究
• 5.1 影响居住选址的相关因素分析
• 5.2 基于消费理论的居民分布模型
• 5.2.1 基于消费成本的决策分析
• 5.2.2 基于无差异曲线的决策分析
• 5.2.3 居民分布模型的确定
• 5.3 基于Langevin 方程的居民分布模型
• 5.3.1 不包含二次项的模型
• 5.3.2 包含二次项的模型
• 5.4 城市居民分布模型实例分析
• 5.4.1 日本东京人口空间分布特点及变动趋势
• 5.4.2 我国主要城市人口空间分布状况
• 第六章 城市居民出行分布模型研究
• 6.1 模拟电子云居民出行分布模型
• 6.1.1 模拟电子云模型
• 6.1.2 长春市居民小区不同目的出行分布研究
• 6.1.3 模型应用
• 6.2 基于最大信息熵原理的居民出行分布模型
• 6.2.1 问题的提出
• 6.2.2 最大信息熵原理
• 6.2.3 居民出行分布信息熵模型的建立
• 6.2.4 系统分布熵方法的确定
• 6.2.5 应用算例
• 第七章 结论与展望
• 7.1 论文完成的主要工作
• 7.2 本文取得的主要进展
• 7.3 需要进一步研究的理论问题
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表论文及参加科研项目
• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT