DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 城市房价与地价之间的关系错综复杂，不仅受多种因素的交织影响，相互之间也存在动态关系。研究房价与地价关系的传统，如Granger因果检验和回归分析等，无法刻画房价与地价之间多维网络状关系，相比之下，结构方程模型能同时处理多个内生潜变量，且不受观测指标共线性的影响，为刻画地价与房价的交互作用提供新的工具。从住房与土地市场的供需传导机制出发，推导出房价与地价的结构模型，以惠州市中心城区——惠城区和惠阳区为例，通过2017~2019年居住用地价格和2020年在售和待售楼盘价格，再提取房天下网页中的公共交通可达性，商服繁华度和设施便利度等解释变量，构建地价与房价结构方程模型，分析二者之间的结构关系。
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user: 1. 引言 近年来，房地产市场的飞速发展，尤其是房价的持续上涨引人注目。除了一线城市的房价不断攀升外，二三线城市也在快速上涨。房价与地价之间的关系一直是研究的热门。目前国内学者大多关注的焦点都在大型城市，而较少关注中小型城市。而常用的研究方法以定量为主，例如通过协整性分析来判断二者是否存在长期稳定的线性关系 [ 1 ]；或者通过格兰杰因果检验来探索房价和地价的关系；或是通过回归分析来计算房价与地价之间的影响弹性和贡献程度；以及通过联立方程模型刻画房价与地价的内生关系 [ 2 ]，通过事件冲击构建土地出让价格，影响后序住房价格的时序模型。国内学者所得研究结论主要包括，地价的需求增长、价格上涨，从而产生成本转移，促进房价上涨 [ 3 ]；从短期来看，房价为因，地价为果，从长期来看，二者相互影响，互为因果等 [ 4 ]。 目前研究的局限性在于绝大多数采用简单的数理统计模型来刻画房价和地价的单位关系，但影响地价和房价的因素往往存在一些交织作用，即存在共线性问题，这往往会导致无法甄别房价和地价之间共同影响因子的共变效应以及二者的相互关系。在这一方面，一般的数理统计模型只能刻画房价与地价的单维关系，从而会损失一部分变量之间交互影响的信息。结构方程模型(SEM)能够处理变量间的多维网络状结构关系，克服自变量之间的共线性。因此学者们尝试利用结构方程模型揭示房价与地价间的动态关系，如以北京市为例，揭示影响居住用地价格的因素 [ 5 ]；构建北京市别墅的特征价格模型 [ 6 ]；揭示重庆市房价与地价的传导关系 [ 7 ] [ 8 ] 等。考虑到城市房价与地价之间的关系较为复杂，所以试图通过将该模型应用于房价和地价的关系研究中，并以惠州市中心城区，包括惠城区和惠阳区，作为实证分析的案例，构建SEM模型来刻画该地区房价、地价以及各种外部因素之间的多维关系网络，揭示房价与地价的结构关系。
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user: 2. 理论依据 土地市场和住房市场存在紧密的供需联动关系：从需求角度来看，对土地的需求是由于人们对住房需求而产生的引致需求，因此房价可以通过需求传导过程影响房价；从供给角度看，土地在住房的成本中占据可观的份额，地价影响住房供给的成本，因此可以通过供给传导过程来影响房价。所以两种价格中任意一种的变动都会导致均衡房价和地价的变动。二者之间存在如图1所示的传导机制：住房需求上升，推升当期房价，同时通过需求传导抬高下一期地价；土地供不应求，提升当期地价，同时通过供给传导抬高下一期房价。“时滞”是作为这一过程的关键。通过从时滞这一动态角度考虑，实际上土地市场与住房市场之间的供需传导不是线性而是环状的 [ 9 ]。 图1. 房价与地价之间的供需传导链
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user: 3. 模型的推导与构建 3.1. 房价与地价关系的数学推导 “时滞”是房价与地价相互作用的最重要的因素，要研究二者的关系一定要澄清时间起点，如果房价在先，当期房价变动会通过需求传导影响下一期地价；如果地价在先，当期地价会通过供给传导影响下一期房价 [ 9 ]。由于房价历史交易信息目前没有公开发布渠道，而相反2017年以来的惠城区和惠阳区的土地出让记录和最新的在售小区信息可以很容易获取，所以采用2017~2019年的地价时间序列数据和2020年房价截面数据作为基础数据集，将土地作为一个房地产运行周期的开端，认为地价先于房价产生，从供给传导的视角出发建立房价与地价关系的模型 [ 9 ]。 1) 根据特征价格理论，住房和土地均属于异质性商品，其效用是由一系列属性组合成，如交通条件、基础设施等，因此其需求函数可以表示为一系列属性的函数 [ 9 ]： H P t D = F ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋯ ， x i ) (1) L P t D = K ( y 1 + y 2 + ⋯ + y i ) (2) 2) 构建住房供给函数： H P t S = H ( L P t − 1 + C ) (3) 根据住房成本，分解为土地成本和建筑成本、税费等，用LP t −1 表示上一期土地成本，外生变量C表示其他成本。则住房供给函数可表示为一个与地价相关的函数。 3) 当住房市场与土地市场处于长期均衡时，住房需求价格(HPS)等于住房供给价格(HPD)，土地需求价格(LPS)等于土地供给价格(LPD)，且均衡价格水平(HP与LP)长期保持稳定，即 [ 9 ]： H P S = H P D = H P (4) L P S = L P D = L P (5) H P t = 1 = H P t = 2 = ⋯ = H P t = n (6) L P t = 1 = L P t = 2 = ⋯ = L P t = n (7) 4) 为了简化模型，认为在一个稳定的房地产经济系统中式(4)~(7)是成立的；且仅考虑交通、邻里、设施等同时影响房价和地价的区位因素，即式(1)~式(2)中 x i = y i ；假设与土地成本相比房屋的其他成本C较小可以忽略，函数F、K、H均采用最简单的线性形式。此时式(1)~式(3)可以简化为以下方程组 [ 1 ]： { H P = β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ + β i x i + e                                                                         ( A ) L P = λ 1 x 1 + λ 2 x 2 + ⋯ + λ i x i + ε                                                                           ( B ) H P = δ L P + μ                                                                                                                       ( C ) 式中：HP为房价；LP为地价； x i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 指共同影响房价和地价的外部因素，包括区位、交通、邻里、设施等；其中 β i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 表示外部因素对房价影响程度的参数；其中 λ i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 表示外部因素对地价影响程度的参数； α 表示地价对房价影响程度的参数； ε 、 μ 、 η 为残差。 3.2. 房价与地价的SEM构建 要对上述的理论模型进行实证检验，就要解决如何刻画变量之间的多维结构关系。之所以选择SEM作为研究的方法，是因为其建模的思想综合因子分析和通径分析，能够处理变量间的多维网络状结构关系，克服自变量之间的共线性。该模型是由测量模型和结构模型两部分组成的 [ 9 ]。 1) 测量模型构建 测量模型描述潜变量与观测指标之间的关系，可写作： X = Λ X ζ + δ (8) Y = Λ Y η + ε (9) 其中， ζ 和 η 表示为潜变量，如指房价和地价的某个属性，例如交通可达性，但该种属性无法直接观测和量化，所以需要利用交通站的距离和数量以及道路密度等来对多个指标进行估计。而X和Y则是作为可以直接观测的指标。其中 Λ X 和 Λ Y 因子负荷系数矩阵，指的是观测指标与潜变量之间的关系。 δ 和 ε 是测量误差矩阵。 SEM中的潜变量包括内生潜变量和外生潜变量，内生潜变量是受到其他潜变量影响的潜变量，相当于因变量；后者则不受其他潜变量影响，仅由观测指标测度的潜变量，相当于自变量。在SEM模型中构地价和房价两个内生潜变量、而区位、交通、基础设施则作为外部要素构成若干的外生潜变量。 2) 结构模型构建 结构模型描述的是各潜变量之间的因果关系。 η = B η + Γ ζ + μ (10) 式中： η 表示内生潜变量，与一般回归不同的是，结构方程可以包含不止一个因变量，比如房价和地价； ζ 表示外生潜变量；B为内生潜变量之间的相互影响的路径系数； Γ 为外生潜变量对内生潜变量的影响路径系数； μ 为残差向量。 所构建的结构方程中各潜变量之间存在如图2所示的结构关系，这一模型的意义在于：地价与房价都受到区位、交通、邻里、设施等外部因素的影响，同时上一期地价作为成本的一部分影响当期房价，各潜变量之间的关系分别对应数学推导所得到的三个方程。 图2. 房价与地价的SEM示意图 3.3. 参数估计方法 结构方程可以通过适当的估计方法估计出各观测指标对潜变量的贡献程度，以及各潜变量之间的路径系数。目前求解SEM主要有两大估计技术，一种是基于极大似然估计的协方差结构分析法，该方法要求变量数据符合联合正太分布假设，且样本量不低于200个，否则所形成的SEM模型是不稳定的，以LISEREL方法为代表 [ 10 ]；另一种则是基于最小二乘法的方差分析方法，该方法对样本数据要求没有这么严格，同时适应大容量和小样本。其运行的主要思想是：通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维空间(整体到局部)，分别得到自变量和因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的一元线性回归关系。不仅可以克服共线性问题，同时它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益噪声的影响，使模型包含最少的变量数 [ 11 ]。该方法以PLS方法为代表。 经过ArcGIS中的空间统计分析发现，本文的数据样本并不符合联合正太分布，使用最大似然估计可能会产生偏差。为了达到稳健的估计结果，运用PLS方法对结构方程的参数进行估计。该方法共分为两个步骤：第一步是通过反复迭代得到潜变量估计值；第二步是通过普通最小二乘法进行线性回归，得到测量模型和结构模型的参数估计值。
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user: 4. 研究区概况 4.1. 惠城区 惠城区，是惠州市的市辖区，位于广东省东南部，地处粤东地区的交通要津，南临南海大亚湾，与深圳、香港毗邻，惠城区中心坐标为东经114˚40'、北纬23˚08'，总面积1170.6平方公里。 地形地貌方面，地处东江中下游平原区、珠江三角洲东北端。地貌类型多样，台地占6成多，多分布在中部，沿江平原狭小，属东江谷地和西枝江谷地的一部分；平原近3成，多分布在沿江两岸；丘陵不足1成，多分布在北部，以东北－西南走向为主，属粤东岭谷区的一部分。地势为北西南三面向中部倾斜，形成一小盆地。东江水由北而下，到横沥镇后转往西，与西枝江合股后流往博罗。 气候方面，惠城区地处低纬的东江中下游平原区，靠近南海，属南亚热带海洋季风气候，具有春润、夏湿、秋干、冬燥的特点。平均气温为19.5℃~22.5℃，年均降雨量1731毫米，雨量充沛。 交通运输方面，惠城区地处珠江三角洲东北端，东连惠东至汕头280多公里，南往深圳、香港86公里，西往广州130公里，北依罗浮山脉至河源、梅州。大京九铁路、广梅汕铁路、珠三角肇佛广莞惠城际铁路、广汕铁路、赣深铁路以及济广高速、长深高速、武深高速和广龙高速等多条重要快速通道贯穿其中，距惠州港46公里。 4.2. 惠阳区 惠阳区，惠州市下辖区。地处珠三角经济圈东部，东经114˚13'~114˚37'，北纬22˚47'~23˚06'。面积915.6平方公里，下辖淡水、秋长、三和3个街道和沙田、新圩、镇隆、永湖、良井、平潭6个镇，2018年常住人口59.9万，地区生产总值544.14亿元。形成了电子信息、光学玻璃、精细化工、新能源新材料等产业集群，打造了商贸物流、酒店餐饮、休闲旅游、娱乐购物、金融服务全面发展的现代服务业活力区。 地形地貌，区内平原丘陵交错，矮山浅谷广布，山势为东低西高，最高海拔1003.5米，最低为11.0米。 气候方面，惠阳区属南亚热带季风气候，雨量充沛，气候温和，年总雨量为1618.2毫米。全年平均气温在21.1℃~22.2℃之间，年日照时数为2020.6小时，年平均相对湿度78%。
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user: 5. 研究方法和思路 本文的研究思路和方法主要分为四个部分，包括：推导地价与房价的函数关系、提取房价和地价数据、利用Smart PLS软件求出待估参数和信度效度检验、对结构进行分析。具体的研究方法如下： 1) 通过对地价和房价关系的数学推导，建立二者的函数关系，以此来初步建立关于SEM的房价与地价模型。2) 通过Python编写脚本，对58同城网中的2020年房价数据以及土地资源网、惠州市公共资源交易中心中的2017~2019年地价数据进行爬取，爬取内容包括两套数据：房价、相应坐标；土地成交价、土地出让面积、土地规划建筑面积、相应坐标。对地价数据进行年限修正，并在Python中对爬取的房地价数据进行坐标转换(BD09- > WGS84)。在这基础上，将修正后的地价数据(2017~2020年)，在ArcGIS中进行克里金插值，形成连续的楼面地价表面。然后，通过ArcGIS的点提取，将楼面地价数据提取至房价数据中；最后，收集各个楼盘2000 m范围内的公交站数量、医院数量、学校数量、1000 m内超市和银行的数量，以此作为外生潜变量的观测指标，最后对所有观测变量进行标准化。3) 通过Smart PLS 3软件绘制各潜变量之间的结构模型，并导入标准化的观测变量，绘制测量模型和结构模型，最终得到结构模型的参数估计结果。再对参数估计结果进行信度和效度检验，包括通过区分效度(Average variance extracted， AVE)、复合信度(Composite reliability， CR)和阿尔法系数(Cronbach’s coefficient alpha， CCA)来进行评价。4) 对估计和检验结果进行分析，得出房价与地价之间的关系。对应的技术路线图，如图3。 图3. 技术路线图
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user: 6. 数据来源和数据处理 根据理论模型，最理想的数据样本是有明确的土地出让记录和小区均价记录的楼盘，地价与房价能一一对应，但是这样的数据难以获取，所以试图利用政府多年的出让的住宅用地的数据，运用ArcGIS对地价数据进行空间插值后，将房价和地价样本进行空间定位和匹配。 6.1. 样本提取 基于理论分析，从供给视角分析房价与地价的关系，要确保地价早于房价。因此，基于两个较大的房地产交易网站——58同城(https://huizhou.58.com)和房天下(https://huizhou.fang.com)，选择惠州市的两个中心城区——惠城区和惠阳区，2020年所有在售和待售新房的普通商品住宅小区的均价，一共筛选了185条符合要求的交易记录，作为房价数据样本。而地价数据采用惠州市公共交易中心网站和土地资源网提供的土地出让数据，其中包括2017~2019年通过招标、拍卖、挂牌方式出让的规划用途为居住的152条交易记录。 通过百度地图获取房价样本和地价样本的经纬度坐标，导入ArcGIS，建立点图层，再通过房天下网站收集各个房产样本临近的公园，医院，学校、公交站等数据，并且建立基于GIS平台的空间数据库，如图4。 图4. 房价与地价样点分布图 6.2. 数据预处理 为了得到符合建模需要的数据集，以房价样本为基准，对地价数据样本进行以下的预处理： 1) 根据土地成交价和容积率计算出楼面地价FP。 2) 选择惠州市住宅用地的地价指数作为修正指数对出让期进行修正，剔除样本时间跨度内的通货膨胀、经济增长、房地产市场波动等时间趋势。 3) 将2017~2020年(惠城区样本量N = 85、惠阳区样本量N = 65)地价样本数据分为两组，在ArGIS中通过Spatial Statistics Tools中的空间自相关分析，分析研究区楼面地价的自相关性，通过分析发现惠城区和惠阳区中Z-score > 2.58，表明以99%的置信水平支持楼面地价存在空间自相关这一假设，满足空间插值的前提条件，则再利用Geostatistical Analyst Tools中的普通克里金插值法分别进行空间插值，形成连续的楼面地价表面，插值结果如下图5。 运用ArcGIS对500 m × 500 m的楼面地价栅格通过点提取的方式将地价数据提取至房价样本点的属性表中，从而得到相互匹配的地价与房价数据集。 通过图4和图5都能发现惠城区和惠阳区的房价样点和地价样点的空间分布基本一致，这基本符合出让土地与住宅在空间上一一对应的关系，同时房地价样本点在空间上整体也呈现了聚集的情况，表面其在空间上的分布是会相互影响的，且地价水平是呈块状分布的，这表面地价在空间上是具有一定的相关性的。 图5. 2017~2019年惠州市住宅用地楼面地价插值图((a) 惠城区；(b) 惠阳区)
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user: 8. 结果分析 8.1. 房价与地价的结构关系 从SEM的估计结果可以看出，各个区位因子对房价和地价的作用是不同的，有的单独作用于地价和房价之一，有的同时作用于二者，据此将影响房价与地价的潜变量可分为两类，以惠城区为例：1) 对地价影响显著而对房价影响不显著，包括：商服繁华度，其对楼面地价的直接影响为0.208，而对地价的影响为0.016；2) 对房价和地价作用均为显著的是公共交通可达性和设施便利度，公共交通可达性单独对房价的影响0.164~0.167和对地价直接影响为0.515，而设施便利度对房价的影响为0.526~0.533，对地价的影响为0.194；3) 地价和房价存在显著影响，影响系数大约为0.32~0.384。综上所述，惠城区地价与房价的结构示意图，如图8。 图8. 楼面地价与房价关系图 为什么会出现不同区位因子对房价和地价的影响不同？这一结果可以从两个方面解释：1) 从理论角度来看，很可能源于土地出让环节和住房环节中不同主体对各项因素的权重排序不同，有些因素是土地出让时开发商更多考虑的加分项，有些因素是买卖房产时买房者更多考虑的加分项，而观测指标的选取也是极其重要，虽然不同的地区对房价和地价的影响因素大多相同，但是由于不同地区的经济发展状况不同，所以产生的需求就会不同，而影响因素也会存在差别，因此指标的补充和筛除会直接影响外生潜变量对内生潜变量的影响程度。2) 从方法角度来看，结构方程的潜变量层能起到“聚类”的作用，通常研究中，超市商店、银行、幼儿园、小学、医院、公园被认为是平行的生活便利设施，但是从惠城区实际分布来看，超市商店与银行相对普遍，而幼儿园、小学、医院和公园相对稀缺，前者的密度往往代表着人流的多少、地段的好坏，是开发商买地时更多考虑的因素，而后者的远近和数量往往代表着生活质量的高低，是买房者更多考虑的因素。所以通过SEM可以揭示同一类指标对不同因变量的传导关系。 而更进一步解释地价与房价的结果关系，可以认为一部分区位因子是通过供给端影响房价，一部分区位因子是通过需求端影响房价。根据理论模型推导中相关分析，住房均衡价格可能因为供给和需求任意一端的波动而抬高，对于一个城市，其房价可看作是受成本和相对稀缺度两个部分影响。就本研究中选取的影响因素而言，可以认为商服繁华度变量更多是通过影响土地需求函数来影响地价，进而通过供给端将成本转移于房价上，而公共交通可达性和设施便利度则可以直接影响房价需求函数，从而影响房价。 8.2. 地价对房价的影响程度 模型1在没有考虑空间相关性的情况下，估测出地价对房价影响的路径系数为0.32，这与纳入了空间滞后的模型2相比，这一系数应该是低估了地价和房价的影响。模型2的估测结果为0.384，且二者均在p = 0.05水平上显著，因此可以推算出惠州市惠城区地价对房价的路径系数大约为0.32~0.384。这也就意味着地价有显著影响的因素，可以通过大致为0.32~0.384的路径系数传导给房价。以公共交通可达性为例，其对房价的影响为0.165左右，对地价的影响为0.515，通过地价对房价施加的间接的影响为0.15~0.2左右，所以公共交通可达性对房价的总影响为0.21~0.37。而商服繁华度虽对房价没有显著直接影响的变量，但也通过地价的成本传导机制对房价产生一定的正向影响。
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user: 9. 结论和不足 9.1. 结论 从土地市场与住房市场之间的供给需求传导关系入手，通过理论分析推导出刻画房价和地价关系的模型，选择SEM作为研究方法，以惠州市惠城区和惠阳区作为实证分析案例，刻画房价、地价和各种外部因素之间的多维关系结构，主要得出如下结论： 1) 土地市场与住房市场之间通过供给和需求紧密联系，当期房价的上涨可以通过需求传导拉动下一期地价，当期地价的上涨也可以通过供给传导推升下一期房价。实证分析的结果表明，惠州市惠城区和惠阳区2020年房价受2017~2019年住宅用地的出让价格显著影响，影响方向为正，这验证了往期地价对当期房价存在推动作用。并且当综合考虑了房价和地价的空间相关性后，这一影响的估计值变大，根据SEM估计结果，推导出惠州市中心城区地价对房价的影响的路径系数大致为0.3~0.38。 2) 区位因子对地价和房价的作用多样化，有的对地价显著，有的同时对地价和房价具有显著影响。而这一现象的原因是由于部分区位因素主要是通过供给端影响房价，部分因素是通过需求端影响房价。根据SEM估计结果，在惠城区房地产市场中，商服繁华度更多地是通过影响土地需求函数来影响地价，从而通过影响成本来影响房价。而公共交通可达性和设施便利度则可以直接影响住房需求函数，来影响房价。 9.2. 不足 限于数据可得性，在房价与地价样本的匹配过程中采用了空间插值和点数据提取，尽管地价样本较大且插值误差较小，但数据的准确性仍然受到了影响，并且在实证模型中无法纳人绿化率、容积率、产权年限等社区自身属性变量，可能会影响到模型参数估计的准确性。未来随着房地产市场数据逐渐开放，若能够追踪到具体楼盘的出让地价、出售房价和更多微观信息，将有可能对本文的模型进行进一步修正和改善。
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user: 摘要 基于LiDAR技术的优点，将该技术应用于煤矿区地表沉陷观测，替代传统观测方法，能够密集地、全面地对测区进行数据采集，为变形监测的研究提供了更为全面的实测数据。通过与采用常规监测技术对许厂煤矿地表沉陷进行数据采集与分析，表明采用无人机LiDAR技术获得的地表沉陷精度满足要求，且具有工作效率高、节省人力物力，实施方便的特征，是矿区地表沉陷监测的有效方法。
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user: 1. 引言 煤炭是我国最重要的能源，是我国经济、社会发展基础 [ 1 ]。同时，由于煤炭在开采过程中会致使覆岩产生不同程度的损伤，地表沉陷日益加剧，因此煤炭开采所产生的生态成本越来越大。对煤矿开采造成的地表沉陷进行高精度监测，研究地表沉陷发育特征，为更加合理开采煤炭资源，保护矿区生态环境具有十分重要的意义 [ 2 ]。 目前矿区地表移动观测普遍存在的困难，即村民不允许在农田里埋设测量点或测点大量丢失，使地表移动观测无法正常进行，导致观测站资料残缺不全，严重制约了“三下”开采的进行。传统的地表观测大多采用全站仪、水准仪等设备对地表的观测点进行平面测量和高程测量 [ 3 ]。由于煤矿开采造成的地表移动塌陷是一个三维空间的问题，而利用传统仪器所获取的三维坐标只反映了地表移动的部分点，这种以点带面的研究方法无法获取整个工作面的开采沉陷数据。无人机LiDAR (即三维激光扫描，Light Detection and Ranging的缩写)技术的应用，为地表岩移观测带来了全新的监测手段 [ 4 ] [ 5 ]。该技术能够快速获得地表采样点的三维空间坐标，已成为空间数据获取的一种重要技术手段；同传统的观测手段相比，该技术不需要合作目标，可以自动、连续、快速的采集数据；拥有快速性，不接触性，实时、动态、主动性，高密度、高精度，数字化、自动化等特点 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。其最大特点在于它能够快速、高精度、以非接触方式直接获取物体表面每个采样点的空间三维坐标，得到一个表示实体的点集合，称之为“点云”(point cloud)，经过滤波和地面点插值形成DEM，通过多期叠加求差即可获得地表沉陷DEM [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。LiDAR技术在煤矿区地表沉陷观测时不受光线条件、地形影响，可以进行大范围、高密度空间三维数据采集，点位测量精度高，有效提高野外数据采集效率 [ 12 ]。 目前，采用LiDAR技术监测煤矿区地表沉陷取得了较好的效果。李永强等 [ 13 ] 将LiDAR技术用于开采沉陷监测，并对点云数据快速处理，有效提高了监测效率。胡大贺等 [ 14 ] 将LiDAR用于矿区沉陷监测，监测精度可达到厘米级。梁周雁等 [ 15 ] 将LiDAR应用于变形小至厘米级的测量范围，并基于Hausdorff法提取地表沉陷信息。柏雯娟等 [ 16 ] 采用LiDAR技术构建沉陷模型，可实现对研究区地表沉陷进行快速高精度测量。于海洋等 [ 17 ] 采用LiDAR技术实现了快速确定沉陷区位置，提取沉陷区高精度信息。Zhou Dawei等 [ 18 ]、Lian Xugang等 [ 19 ] 将LiDAR与全站仪、GPS等相结合，可对矿区地表沉陷、次生地质灾害等进行有效监测。 综上可知，LiDAR技术在矿区沉陷监测方面取得了良好的效果，但大多数研究是基于工作面地表沉陷进行相关研究，对于区域面这种大范围的沉陷监测有待于进一步研究。本文将LiDAR技术应用于地表沉陷观测中，与采用传统观测方法取得的数据对比，探讨LiDAR监测的精度，拟解决设站用地和测点保护难等问题，将经典的点、线研究模式，转换为对区域面的研究，为地表沉陷监测提供一种新的思路。
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user: 2. LiDAR的基本原理 机载LiDAR系统组成及原理 1) 系统组成 无人机LiDAR系统主要包括观测平台(飞机等)、动态差分GPS、姿态测量单元IMU、激光扫描测距系统(Laser Range Finder)及多光谱成像仪等，见图1。 图1. 典型机载激光雷达测量系统组成 其中，GPS模块在整个机载LiDAR系统中发挥三项作用：提供激光扫描装置瞬时位置；提供导航控制数据；与姿态测量装置相结合，构成GPS与IMU复合姿态测量装置以进行GPS和INS数据组合滤波，提高三轴姿态量测精度。一般地面需布设多个基站来形成差分GPS，随着全球导航卫星系统及相关技术的完善，单点定位(Precise Point Positioning， PPP)、单基站(CORS)的作业模式表现出很大的优势，卫星定位已经成为获取空间基础信息的重要支撑。 姿态测量单元有些也称为惯性导航系统INS，利用陀螺和加速度计来确定扫描时的瞬时姿态等信息。 激光扫描测距系统通过向扫描对象主动发射激光束来获取扫描系统至扫描对象的距离信息、回波信息、强度信息等。然而，单束激光反映的信息是有限，大多情况下，希望能够获得更多的、密度更大的激光脚点，以期更详细的反演扫描区域。目前，借助机械、光学等装置实现的典型扫描方式有摆镜扫描、旋转多面镜扫描、旋转正多面体及纤维光学阵列扫描，其形成的激光脚点分布如图2所示。 图2. 不同扫描方式的激光点分布 为了避免激光雷达作业方式的限制，在机载LiDAR系统中安置的成像设备主要是用于获取扫描区域的地物地貌真彩色或红外数字影像，以满足后续数据处理中对地表光谱、纹理等的需求。 2) 工作原理 LiDAR是利用激光测距原理确定目标空间位置的新型测量仪器，属于主动遥感。按工作方式，可将LiDAR系统分为脉冲式、相位式和光学三角式，目前使用最多的是脉冲式激光雷达。 机载激光雷达测量对地定位原理示意图如图3所示。对于一个空间向量S，其模为S，方向为(ψ，ω，κ)，当该向量的起点坐标已知时，则其另一端点的坐标便可计算得出。在机载激光雷达测量系统中，向量的起点由动态差分GPS或精密单点定位技术来确定；向量的方向信息由包含陀螺仪、加速度计的姿态测量单元测定；向量的模则通过激光测距系统来测定。当然在实际应用之前，应考虑到系统的安置偏差等参数并进行校正。 图3. 机载激光雷达对地定位原理
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user: 3. 许厂煤矿采煤沉陷监测 本文以济宁市许厂煤矿地表沉陷监测为背景，结合煤矿地表下沉的特点，对矿区回采的工作面进行分析，探究地表在工作面开采进行中的沉陷发展规律，分析地表沉陷影响因素，验证传统测量得出的结论，对工作面的进一步开采奠定基础，保证开采的安全性。 3.1. DEM构建技术线路 DEM，即数字高程模型，是数字化表达地面起伏形态的一种数据组织。DEM依结构形式可分为方格网模型、TIN模型和混合模型。方格网模型是基于固定的间距等，由邻域点云高程内插方格网上的高程构建的。 鉴于获取的研究区点云分布和密度，本文选择构建0.5 m × 0.5 m分辨率的DEM方格网模型。需要进行 DEM数据内插和重采样，插值采样的结果是生成一个连续的表面。此操作属于栅格插值的一种。需要指出，如果栅格数据的来源不同，进行空间分析时其分辨率不匹配，为生成统一分辨率的DEM格网，需要进行DEM栅格数据的重采样。 使用经过精度评定的机载雷达点云数据，进行点云抽稀，同时在目标区域建立地表0.5 m分辨率的DEM，见图4。 图4. 生成地面DEM图 3.2. 多期DEM匹配与叠加分析 以原始地面为基准，与最后一期DEM叠加分析，获得测区沉降值，形成测区沉降图，见图5。 图5. DEM匹配与叠加分析图 将处理好的DEM匹配与叠加分析图导入Global Mapper分别形成观测区沉降色阶图及观测区开采沉陷等值线图，进一步进行开采沉陷分析，见图6~8。 图6. 观测区沉陷色阶图 图7. 观测区开采沉陷等值线图 图8. 观测区开采沉陷井上下对照图 由上图可知，观测区共计形成两个沉降中心，一个位于观测区南部3309工作面上方，一个位于观测区西北部的3326工作面上方。 3.3. DEM观测线特征分析 通过线性内插与匹配方式，筛选监测范围内采空盆地。随后通过不动剖面匹配的方法，建立测区观测线，见图9。 图9. 研究区工作面地表沉陷监测线布置图 通过点云数据生成地面数字模型(DEM)，通过对比各期间DEM数据间高差值，以此完成累积沉降值、期间沉降速率等基础数据采集。 多期DEM剖面分析是建立在多期数据间相互匹配已完成的基础上来进行的，但是多期DEM剖面分析一般是对典型区域所进行的研究。在研究对象周围选取适当数量不变的区域，拉取剖面，完成多期DEM的匹配。本文选取工作面走向和倾向剖面，获取不同期次DEM间相同剖面的差异，研究其变化，获取变化量等。筛选原始、最后第二期、最后一期数据后，绘制沉降剖面图，如图10，图11。 图10. 许厂煤矿P1~P2、P3~P4剖面测量效果图 由重点观测区域内剖面测量曲线图可知，P1~P2、P3~P4观测区域内，最大下沉点发生在B26，最大沉降量为3.650 m。最后两期观测数据间最大沉降量145 mm，表明3309工作面仍处于活跃期。 图11. 许厂煤矿Q1~Q2、Q3~Q4剖面测量效果图 由重点观测区域内剖面测量曲线图可知，Q1~Q2、Q3~Q4观测区域内，最大下沉点发生在C23，最大沉降量为1300 mm。最后两期观测数据间最大沉降量为26 mm，下沉速率小于1.67 mm/d，表明3326地表进入衰退期。
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user: 4. 观测成果对比 在3326工作面地表布设常规观测站，采用全站仪和四等水准测量分别进行测点平面坐标和高程监测。沿工作面中央地表布设走向观测线Q1Q2，距开切眼510 m，布设倾向观测线，Q1Q2观测线与Q3Q4观测线相互垂直。 在3326工作面地表上分别在道路、农田、村庄和水塘选取四个点，利用这四个点在不同方法中测得的累计沉降值，对比常规测量和采用LiDAR方法取得的成果，见表1。由表1可知，无论是相对平坦简单的地形，还是复杂多变的地形，采用传统的常规测量和采用LiDAR监测的数据基本相符。因此，采用无人机LiDAR技术监测的地表沉陷数据精度满足要求。 Table 1 Comparison table of results obtained by different observation method 点名 坐标 累计沉降值(m) 相差(m) X坐标 Y坐标 常规测量 LiDAR测量 S1 3，927，796.7 471，505.2 0.94 0.97 0.03 S2 3，927，650.5 471，235.3 1.75 1.72 -0.03 S3 3，927，528.7 470，744.6 0.51 0.53 0.02 S4 3，928，067.5 471，745.9 1.82 1.78 -0.04 表1. 不同观测方法取得成果对比表
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user: 5. 结论 1) 利用全新的机载LiDAR监测手段，快速获得物体表面采样点的三维空间坐标，对重点采区进行了高效精细化监测，能够获得地面三维模型，为安全开采提供了技术支持。 2) 通过常规岩移观测技术与机载LiDAR点云数据处理等两种手段对许厂煤矿矿区地表岩移及变形进行了数据采集与规律分析，验证了机载雷达云数据处理的有效性和快捷性。 3) 采用LiDAR技术不仅适用于工作面地表沉陷监测，对采区等大面积地表沉陷也可以有效监测。
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user: 摘要 林达滑坡的稳定性问题对其上游林达电站、下游乐安电站、乐安乡及尼古寺的安全至关重要。本文利用GeoStudio软件根据滑坡体地质模型，构建典型剖面的渗流分析模型，采用有限元GeoStudio渗流分析模块SEEP模拟渗流。运用SLOPE模块对林达滑坡进行稳定性刚体极限平衡分析。分析研究表名：天然工况下，林达滑坡主滑体内1#次级滑体处于稳定状态；暴雨工况下，主滑体内1#次级滑体处于基本稳定–稳定状态。本文的研究为今后林达滑坡的稳定性安全设计和评价提供了一定的参考依据。
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user: 1. 引言 中国的滑坡灾害十分频繁，我国土地总面积的65%以上是山地地形，到目前为止大约将近20%~25%的山地地形存在滑坡的威胁。近15年来，发生了许多摧毁性很严重的大型崩滑事件 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。历年来发生的许多大型滑坡所造成的损害是难以估量的，如：因为受到地震能量的影响，在08年汶川地震过后出现了大量的滑坡案例。2010年的重庆武隆“6·5”特大滑坡灾害，以及发生在西藏昌都的较大规模山体滑坡。可见我国的滑坡灾害遍布全国各地而且破坏性比较大，已经严重影响到人们的生存与生活的方方面面，因此，对滑坡的综合治理来说关于滑坡的灾害提前预报显得更加重要。为此，本文针对我国滑坡的现状，对林达滑坡是否可能发生崩滑进行了系统的分析研究，来提高预测的准确性与可靠性，减少滑坡灾害所造成的各种损失，来保障人民的人生安全与财产安全以及我国地形地貌的完整性。
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user: 2. 研究现状与内容 初始阶段，对于滑坡治理的早就开始于上世纪二十年代欧洲的瑞典，并且由瑞典的学者彼得森首先提出后来被命名为瑞典条分法的研究方法。但在接下来的20年左右的时间里，世界各地对山体滑坡的研究都是基于瑞典条分法的研究，显得十分的局限与片面。由于瑞典条分法成立的基础是将研究对象视为刚体，并且在刚体的极限平衡的条件下成立。其相对比较出名的代表的研究方法还有瑞典条分 [ 6 ]、简化毕肖普 [ 7 ]、传递系数法 [ 8 ]、简布法 [ 9 ]、斯宾塞法 [ 10 ]、Morgenstern-Price法 [ 11 ] 等。 初始发展阶段(20世纪50年代)，滑坡体内部的相对结构面与构成滑坡体的土体与岩石的开始成为新的研究对象，随着理论研究的深入，出现了极限平衡理论和弹塑性理论，同时在边坡问题的具体实际上，对于极限平衡法的应用开始变得越来越成熟，不仅如此随着时间的发现也对此方法在不同问题的应用做了合适的完善 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。因为影响滑坡的因素具有不确定性与随机性，从而对于滑坡的相对的评价方法也变得各不相同，存在不同角度与方式的方法，其中比较具有代表性的方法有神经网络法、模糊数学法和灰色理论法等等一系列相关的方法 [ 16 ] [ 17 ]。 深入发展阶段(20世纪60年代)，这个阶段的改变就是利用极限平衡法为基础，去研究分析滑坡体内部关于结构面之间的稳定性分析。同时利用全新的计算机分析方法来计算滑坡体的安全稳定性系数，并且由此来确定滑坡体的相对稳定性。此外，John也提出了图解法。 具体研究内容包括以下四点：1) 工程地质环境条件的研究；2) 林达滑坡基本特征研究：滑坡边界条件、物质组成、滑坡工程地质分区、变形分带特征、变形破坏现象、影响因素、成因与机理等，进一步抽象出滑坡相关基本概念的地质力学相关模型，并且依据相关的数据来对滑坡坡段的局部以及整体的稳定性进行判定。3) 接着通过一系列的物理实验来得出边坡体的相关物理力学参数，并联系实际的工程类比更进一步的来探究确定话滑坡带相关岩土体物理参数取值；4) 此次研究选取林达滑坡体内部1#次级滑坡的典型坡面，并且选用传统的极限平衡法来调查不同情况下的稳定性分析。
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user: 3. 研究区概况 雅砻江上游乐安梯级水电站库区位于四川省甘孜藏族自治州境内，隶属于甘孜藏族自治州新龙县行政区。在县城及其周围的乐安乡、角多、大盖乡、次措等地人口分布密集。库区内交通较为便利，整个库区沿江有省道S217通过，大部分河段有通县乡道路，部分河段沿江有国道及省道相通(图1)。 图1. 交通位置及行政区划简图 乐安水库河段地处于青藏高原东南部，毗邻川西南高区，其地势为呈现为北向南倾斜，地貌区属于川西高原。地貌基本形态是具夷平面的大起伏高山，山势海拔高程多在3000 m之上。河谷两岸为高达数百米至千米以上的陡峻岸坡，库区属典型的高山峡谷型地貌(如图2)。河谷呈现为“V”型峡谷，谷坡坡度一般都超过40˚。
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user: 4. 滑坡基本特征及岩体力学参数 林达滑坡在乐安水电站库区右岸，距离下坝址上游大概5.5~6.7 km。雅砻江流向近SN向，滑坡所在的江水水位约为3142 m，江面宽度约为54 m，滑坡堆积体总面积约为6 × 10 5 m 2 。勘探结果表示，滑坡体分布总体呈前缘薄，中后部厚的形态，前缘平均厚度约为15 m，中后部相对较厚，平均厚度约为75 m，估计总体积为3390 × 10 4 m 3 。滑坡堆积体后缘高程约为3770 m，前缘直抵河床，高程约为3141 m，相对高差约为630 m (如图3、图4)。 滑坡在平面上呈锥形，两侧以冲沟为界，后缘发育有明显的下错台坎，此外还出露有约10 m高的基岩陡壁，前缘直抵河床。堆积体整体坡度较陡，且前缘比坡体后部要陡。根据地表调查及地质勘探成果，林达滑坡目前内部有四处局部次级滑体，从下游至上游，依次为：1#次级滑体、2#次级滑体和3#次级滑体，主滑动体位于滑坡体的中后部。 图2. 库区典型高山峡谷型地貌 图3. 林达滑坡工程地质平面图 图4. 林达滑坡II-II剖面图 滑坡渗流模拟、变形破坏及稳定性分析中，选择合理的岩土物理力学参数非常重要。目前确定滑带土抗剪强度参数(C、Φ)有工程类比、实验法和反演分析三种。此案例根据物理力学性质试验成果，结合工程类比，深入研究滑坡体各分带岩土体的参数取值。计算参数主要为滑体重度、滑带土的抗剪强度等，结合类比分析确定其值。分析计算参数取值汇总，见表1。 Table 1 Seepage analysis of Linda landslide and summary table of numerical model parameter value 参数 部位 天然重度(KN/m 3 ) 内聚力(KPa) 内摩擦角(°) 弹性模量(Mpa) 泊松比 饱和体积含水率 饱和渗透系数(m/d) 主滑体 主滑体1#次级滑体 21 60 32.5 1000 0.31 0.38 2.5 主滑体 23 120 36 4000 0.30 0.38 2.5 主滑面 23 70 34 2500 0.30 0.38 2.5 滑床 强变形区 26 200 38 8000 0.28 0.17 0.25 弱变形区 26.5 300 42 15000 0.27 0.13 0.15 正常岩体 27 380 44 20000 0.26 0.08 0.05 表1. 林达滑坡渗流分析、数值模型参数取值汇总表
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user: 6. 结论与建议 6.1. 结论 本论文通过对林达滑坡的背景资料分析，分析了林达滑坡的形成机制，并对滑坡稳定性进行了评价，在建立模型的基础上又深入研究了滑坡渗流场稳定性变化的过程。本文取得如下结论： 1) 根据野外地质勘探及调查综合分析，导致林达滑坡可能滑动的原因是水文因素、地质因素共同影响的。水文因素方面：林达滑坡水位线最高达到3154 m，降雨是滑坡滑动的主要水文因素也是重要诱发因素。此外，滑坡区地下水位埋深较浅也可能诱发滑坡发生。地质因素方面：乐安水电站水库区所处大地构造位置属特提斯–喜马拉雅造山系东缘的松潘–甘孜造山带核心部位，该地区地层受构造活动作用完整性较差，地形复杂。 2) 滑坡稳定性系数跟降雨强度有很大关系，滑坡发生蠕动失稳的主要原因是，入渗的雨水导致地下水位线上升，滑动的抗剪强度大大降低。在年均降雨强度下，滑坡中水场变化不大，在遇到强暴雨情况下，水势场有明显的变化。 3) 林达滑坡主滑体1#次级滑体在暴雨状况下处于基本稳定–稳定状态。在遇到极端暴雨天气或者持续暴雨情况下，滑坡有发生滑动的可能，滑坡急需治理；在天然状况下处于稳定状态，不用担心其滑坡隐患。 6.2. 建议 1) 本文在确定滑带土的抗剪强度参数时选择的是工程类比法，主观性很强。所以建议根据滑坡的宏观变形状况先假设滑坡的滑动面范围以及稳定性系数，反算滑带土抗剪强度参数，然后与工程类比所得的相比较再综合确定其取值。 2) 乐安水电站水库区气候湿润，雨水充沛且暴雨不在少数。因此为了减少自然因素对滑坡的影响，可以采取一些相应保护措施如：设置截排水沟、排水盲沟，防止地表水、地下水流入滑体内。 3) GeoStudio软件只能计算二维模型，不能很好的刻画渗流场、应力场以及应力突变在空间上的变化情况，具有局限性，宜选用三维模拟如Flac3d分析会更具有客观性。
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user: 摘要 现代汉语形容词“一般”表示普通、通常、总体上的意思，我们在口语中也经常说“一般般”来表达一种谦虚或者更低的评价。我们拟从句法、语义、语用三个平面分析现代汉语形容词“一般”和“一般般”的区别，归纳总结出“一般般”的具体用法。“一般般”在句法上可用作谓语、补语，极个别可作宾语，通常不可与副词共现；语义上较“一般”发生了语义磨损，主观性更强，表示更加消极的评价；语用上可表示应答、敷衍或者承接上文，对语境的依赖性更强。
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user: 1. 引言 《现代汉语词典》(第7版)对“一般”的解释是：① 一样，同样。② 数量词。一种。③ 普通，通常 [ 1 ]。 《现代汉语八百词》将它的意义与功能总结为： (形) 1. 一样；同样。 a) 修饰少数积极意义的单音节形容词。 b) 名/动 + 一般。整个短语修饰名词或动词。 c) 像(如同)……一般。 2. 普通；通常(跟“特殊”相对)。 a) 修饰名词。 b) 作谓语。 c) 修饰动词。有时加“地” [ 2 ] 在现代汉语中，“一般”最常用来表示普通、通常、总体上。例如： (1) 治疗冻疮以往多采用外用药物及保暖等辅助治疗，比较麻烦且疗效一般。(科技文献) (2) 做到一般单位随机查、收支大户按查、专项资金跟踪查、有反映单位重点查。(科技文献) (3) 因为，一般地说，条件好的地区，早已扫除了。(《福建日报》) 口语当中，我们也经常说“一般般”表示普通的、少有特出之处的人或事物，也可以表示一种谦虚或者更低的评价，例如： (4) 比赛结束后，罗雪娟对记者表示，今天她的表现一般般，赛前她并没有想夺取冠军的事情，只是想能够打破亚洲纪录就行了。(新华社2001年7月新闻报道) (5) 不过，朱启南毕竟还年轻，他平时最喜欢干的事就是玩电脑游戏，虽然他自己总是说“玩得一般般，在游戏里总是扮演那个挨打的角色”，但是他的队友、与他同住一屋的李杰告诉记者，他是一个游戏高手。(新华社2004年8月新闻报道) 在历时发展过程中，“一般”经历了两个主要阶段：第一阶段是由临时短语凝固成形容词；第二阶段是由形容词虚化为比况助词 [ 3 ]。陈勇(2017)做了详尽的考察和分析，他认为形容词“一般2”实际是数量短语“一般1”词汇化的结果；表“普通、通常”的“一般3”又是“一般2”抽象化并进一步引申的结果；比况助词“一般4”则是形容词“一般2”虚化的结果，而“一般4”在实际使用过程中逐渐脱落“一”并衍生出了比况助词“般” [ 4 ]。那么，针对形容词“一般般”与“一般”在句法、语义、语用方面有什么差别，本文拟通过对形容词“一般”与“一般般”的对比分析，归纳出“一般般”的句法特点和用法。
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user: 3. 结语 通过对“一般”和“一般般”的对比分析，我们发现在句法层面，“一般”可作谓语、定语、补语，个别可作状语，极个别作宾语。“一般般”可作谓语和补语，不能充当定语或状语，极个别作宾语。“一般”在句中位置灵活，可出现于句首、句中或句末。“一般般”只出现在句子及小句末尾。“一般”可以与程度副词、范围副词“都”共现，前面可加“不”；“一般般”不与程度副词和“不”共现，可以与范围副词“都”共现。在语义层面，“一般”表示普通的含义程度较浅，“一般般”的语义更加消极，“一般”的语义特点总结为【+普通、平庸】【+程度浅】【+客观评述】【−心理预期】；“一般般”的语义特点归纳为【+普通、平庸】【+程度深】【+消极评价】【+心理预期】。在语用层面，二者都可承接上文话题。“一般”多用于书面语，表达更严谨；“一般般”多用于口语，依托于语境可表达说话人的敷衍或否定态度，语气更加随意。
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user: 摘要 21世纪初，智慧城市建设引起了国内外学者的广泛讨论。在此背景下，成都市不断改造传统行业、优化基础设施建设，逐步迈开智慧城市建设步伐。通过对智慧城市评价机制研究分析，发现智慧城市对城市经济的效用可以用智慧产业来衡量。本文比较了成都市第一产业、第二产业、第三产业以及智慧产业对地区生产总值的关系，通过OLS回归分析，发现智慧产业对地区生产总值的推动作用远远强于其他产业。
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user: 1. 引言 随着信息技术的快速迭代和城市化进程的不断推进，城市化的规模日益庞大，这就滋生了诸如环境污染、交通拥堵、产业不匹配、管理混乱、人民生活不方便、基础设施不完善等一系列的问题，这些都是“大城市病”的体现。为了解决这些实际生活中的问题，上世纪90年代，欧盟提出了智慧城市的概念，其目的是为了解决大城市规模过大带来的种种问题。随着信息通信技术快速迭代，部分国内外专家认为可以将其引入城市建设以及城市管理中，作为一种城市管理工具，这为后续将通信技术引入城市建设奠定了理论基础。一方面，新技术的更新换代及其广泛应用使人们的工作和生活越来越智能化和便捷化，人们不仅可以利用物联网和互联网等新兴技术来远程操作工作，还可以利用越来越多的智能服务来方便我们的生活。另一方面，新兴技术在城市管理以及城市经济发展的应用范围也越来越广泛，城市的发展、规划与管理也越来越智能化，一些“城市病”的解决也有赖于新兴技术的广泛应用。 智慧城市建设对城市发展有着极大的效用，因此我国先后在各大中小城市进行智慧城市试点建设。从2018年末数据来看，国内95%副省级及以上的城市以及8%地市级城市都开始进行智慧城市建设，其城市数量将近500个，智慧城市建设呈现万花齐放的局面。作为西部大开发的引擎城市，成都不仅拥有悠久历史文化，而且在计算机科技等各方面的发展都领先于西部其他城市，也是全国首批20个智慧城市试点示范城市之一。成都市积极发展和引进科学技术产业，很早就在准备智慧城市建设工作。科技部于2013年将成都作为智慧城市试点城市之一，郫县、崇州等区更是成为成都市智慧城市建设优先试点区域，更是进入“2016中国智慧城市建设50强”名单。在《2017年中国智慧生活指数排行榜》中，成都位居前五。2019年中国智慧城市评估中，成都同样进入榜单前10。成都在智慧城市建设的7年来工作突出，在西部地区乃至全国都有很强的借鉴性，而且成都一千多万市民对这一工程也积极参与和支持。 从开始实施智慧城市建设至今，成都在社区、物流、交通、服务等方面取得了杰出的成绩。根据有关数据显示，应急指挥中心和智慧交通综合管理平台的建立，大大提高了成都市城市交通数据管理水平，不仅有效提高了交通管理效率，而且极大方便了居民出行。此外，成都目前拥有四个物流园区和四个物流中心，率先完成智慧物流建设，成为西部区域物流中心。同时，通过网络设施的建设向智能化、智慧化小区发展。随着成都成为新一线城市，成都市更加重视基础网络、新技术基础设施建设，对于5G技术等前沿技术尤其关心，不仅重视基础设施互联互通，在智慧医疗、智慧民生等方面也取得了显著的成就 [ 1 ]。 成都市智慧城市发展稳步前进，根据公布的《成都市智慧城市标准化白皮书2019》，成都市将在城市治理、生活服务、生态宜居、基础通用、政务服务、民生服务、城市运行这7个领域发展智慧城市。根据发展目标，成都未来将进一步明确智慧城市发展标准，有效分配已有资源，减少重复投资和建设，提升智慧城市发展的有效性。
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user: 2. 文献综述 新兴技术的发展必然会带来“智慧城市”，智慧城市是一种新型的、高级的城市形式 [ 2 ]。随着城市化的扩张，政府部门越来越重视智慧城市的发展，纷纷制定相关的政策以推动智慧城市的良性发展。关于智慧城市定义有很多，美国学者Andrea Caragliu的定义受到广泛认同，其定义智慧城市：“通过参与式治理，在人力资本、社会资本、传统(运输)和现代(信息通信技术)基础设施方面进行投资，促进可持续经济增长、提高生活质量以及对自然资源的明智管理。在此基础上，Mitchell教授认为智慧城市是通过分析数字通信对城市文化、生态和管理的影响而产生的一种新的社会模式 [ 3 ]。 国内智慧城市的发展起源于21世纪早期，特别“智慧地球”这一概念的提出引起了国内关于智慧城市未来发展问题的讨论。从此，智慧城市的建设逐步在我国拉开了序幕，从传统城市的局部试点向全国推进。2012年，国家颁布了首批省级国家智慧城市示范试点项目名单；2014年，“智慧城市建设”正式被纳入了我国的“十五”专项计划。从2008年研究智慧城市开始至今，中国智慧城市发展已经形成了一定的层次和规模，从环境治理、交通拥堵治理等各个方面发力，再到如今更加深入的城市大脑建设，以杭州为例，这也是智慧城市建设更加精细的地方，使得2020年疫情期间，杭州2月19日就能有序开放西湖景区，这就源于城市大脑建设 [ 4 ]。 智慧城市建设能否真的解决城市规模过大带来的种种问题呢？海内外专家从各个角度分析了智慧城市的效力。在2018年，石大千、丁海等人依托智慧城市建设推进产业升级能够有效降低环境污染水平，对智慧城市建设对降低环境污染效应进行实证分析 [ 5 ]。徐峰(2019)等人研究了智慧城市建设下，关于交通拥堵现象的变化，发现通过打造“互联网 + 管理 + 服务”全方位数据管理平台，能够确保交通事故可以高效、及时地处理，从而降低交通的拥堵时间和拥堵程度 [ 6 ]。李盛超(2019)等人研究了智慧城市发展对经济、产业结构升级等方面的影响 [ 7 ]。蒋承杰(2017)、杨舒、董雪慧等人提出提高科技创新水平、推动绿色经济发展的建议 [ 8 ]。还有很多学者分别从社会学、人文学、环境学、政治学等角度出发，论证了智慧城市建设对政治、经济、环境、社会治理、社会服务等方面的积极作用。 根据《国家新型城镇化规划(2014~2020年)》报告，智慧城市与绿色、人文城市并列成为建设新型城市的范式，更加引起了国内外学者和政府的广泛讨论和重视 [ 9 ]。十九大报告也提出要兴建“智慧社会”，智慧城市建设就是其中及其重要的一环。由此可见，“智慧城市建设”不再仅仅是地区战略，已经逐步上升为国家战略。因此，对于智慧城市对经济发展的研究十分必要。