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女生如何穿搭出可爱靓丽少女感？

冬天穿搭色调大部分都低调沉稳，但是今天小编给大家推荐的是几款可爱少女风穿搭，为小仙女们穿搭提供一点灵感，希望你能成为这个冬日里，最减龄的活力美少女！

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中长款的羽绒服，最适合搭配同长度的连衣裙啦！一点也不会显得臃肿，当然不能光腿，搭配光腿神器，或者合适的裤袜就好，保暖又靓丽。

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短款羽绒服一定是小个子的福音啦！搭配高腰牛仔裤，或修身打底裤，都很合适，

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如果不怕冷的小姐姐，可以选择光腿神器和短裙，妥妥的拉长腿部比例，显高又显瘦。

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毛呢大衣温暖又百搭，建议小姐姐们搭配裙装，上身就超甜的，再搭配小皮鞋和乖巧的贝雷帽。

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粉色系的毛呢大衣，和杏色真的超级合适，上身就有温柔感，再加一个贝雷帽又多了一点文艺fee。

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软糯的毛衣搭配纱裙，是最合适不过的了，可以选择同色系的搭配，或者合适的撞色，红黑就很好看，还特别符合年底的节日气氛。

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粉色格纹风衣+针织连衣纱裙，让整体搭配更有层次感，而且行走间，裙摆摇动自带仙气，脚上再穿一双百搭，复古白色小皮鞋。

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姜黄色中长款羽绒服+彩虹连衣裙，这一套超级抢眼，彩虹连衣裙内搭，俏皮少女，而中长款羽绒服完全遮住连衣裙露出大长腿，拉长身材曲线，脚上随意搭配高帮帆布鞋就好。

基于GIS技术的城镇建设用地扩展范围确定方法研究——以重庆市南岸区为例

马泽忠1、2 张孝成1 廖和平3

（1.重庆市土地勘测规划院，重庆，400020；2.中国人民解放军重庆后勤工程学院，重庆，400201；3.西南大学，重庆，400060）

摘要：本文以南岸区为例，根据人口预测模型和人均建设用地指标预测城镇建设用地需求规模；通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。研究表明，采用基于综合城镇建设用地适宜性指数计算机自动获取建设用地范围边界具有较高的科学性和实用性，可为土地主管部门和土地利用总体规划建设用地布局提供决策支持。

关键词：网格；适宜性指数；空间模拟；南岸区；重庆市

1 研究区域概况

南岸区位于重庆市都市圈内，地处长江以南，介于东经 106°31′～106°48′、北纬29°27′～29°38′之间，全区面积261.08km2。2004年全区总人口526787人，其中农村人口占22.76%，城镇人口占77.24 %，人口密度为2020 人/km2。南岸区地貌属川东平行岭谷的一部分，在区境内自西向东有四条背斜和三条向斜，背斜成山，向斜则形成以丘陵为主的谷地，构成了本区低山、丘陵、平坝的地貌组合特征。全区最高海拔681 m；最低海拔157m，相对高差524m。2004年末农用地总面积15600.19hm2，占全区土地总面积的59.83%；建设用地总面积7649.18hm2，占全区土地总面积的29.33%。其中，城市用地2714.54hm2，占居民点及工矿用地的37.67%；建制镇用地229.03hm2，占居民点及工矿用地的3.18%；农村居民点用地1924.45hm2，占居民点及工矿用地的26.71%；独立工矿用地2036.13hm2，占居民点及工矿用地的28.26%；特殊用地301.25hm2，占居民点及工矿用地的4.18%；交通运输用地面积380.59hm2，占建设用地面积的4.98%；未利用地总面积2826.94hm2，占全区土地总面积的10.84%。南岸区2004年土地资源利用结构中，农用地、建设用地和未利用地的比重为59.83∶29.33∶10.84，以农用地为主。

2 城镇建设用地规模测算

城镇建设用地规模的大小应与人口规模、产业规模、经济规模相适应，同时还受土地利用条件、地形地貌等自然条件的限制，因此，预测城镇用地规模应从实际出发、因地制宜、量力而行，规模适度，不可贪大求全，致使城市无限制膨胀，造成土地资源的浪费。考虑到区域经济发展受许多非确定因素的影响，预测城镇发展空间时也应适当超前，留有余地，增强预测结果的可操作性。城镇建设用地应走内涵挖潜和适度外延扩大相结合的集约型道路，必须首先挖掘各种闲置土地和利用不充分、不合理的土地用于城镇建设；城镇空间的扩展，尽量少占或不占耕地。

2.1 人口预测

人口预测的方法一般有指数增长法、回归预测法、逻辑斯第函数预测法、人口年龄推算法等，根据县级土地利用总体规划规程，一般采用指数增长法进行人口预测，预测公式如下：

P＝P0 （1 ＋K）n ＋nΔP （1）

式中，P为规划目标年的总人口数；P0 为规划基期年的总人口；K为规划期人口自然增长率；n为规划年限；ΔP为规划期间平均每年人口机械增长数。

根据统计数据，南岸区历年人口自然增长率为1.6‰左右，到2010年，南岸区的人口增长速度不会产生大的波动，因此取K＝1.6‰。由于南岸区社会发展迅速，人口机械增长速度较大，根据多种统计数据，近年机械人口增长速度保持在82093人/年，因此到2010年，南岸区人口数量将达到1024420人。

2.2 城镇人口预测

2004年南岸区总人口526787人，城镇化率为77.24%，城镇人口406883人。根据统计数据，南岸区城镇人口的自然增长率为1.6‰，通过农转非、区外人口迁入等形式，每年增加城镇人口 68171 人，依公式（1）计算 406883×（1 ＋1.6‰）6 ＋6×98171＝819629，预计2010城镇化率将达到80.00%，通过历年城市水平现行模拟预测所得到的结果为80.60%，大致相似，因此本次研究取2010年南岸区城市化水平为80.00%。

2.3 城镇建设用地需求量预测

建设用地需求量的定量预测方法通常有趋势预测法、回归预测法和定额指标预测法。趋势预测法是根据土地的实际需求量随时间的变动规律来外推今后的土地需求量，通常以时间t为自变量，土地需求量为因变量建立趋势线方程，其一般形式为

。趋势线方程通常有直线方程、二次曲线方程和指数方程。回归预测法是根据变量之间的相互关系，利用其他变量的已知值来推断预测变量的值，是通过表明两个或几个变量之间关系的数学方程式进行预测的一种方法。因此，应用回归预测法同时需要两组时间顺序相同、相互关系密切的时间序列。定额指标法是一种简便、准确的预测方法，主要是运用城市人口预测结果，以部颁人均用地限额为定额指标计算用地需求量。根据南岸区建设的实际和集约用地要求，在选用指标级别时，尽量选用较为宽松的人均用地指标。

2.3.1 人均城镇建设用地指标

南岸区现状人均城镇建设用地指标2004年为72.32m2/人，本研究选用城镇建设人均用地规划指标2010年为87m2/人，能够满足城镇发展需要。

2.3.2 规划城镇建设用地面积

819629 人×87 （m2/人）/10000＝7130.77hm2，规划新增加城镇建设用地面积 Sc为4186.93hm2。

3 建设用地扩展范围预测

城镇用地总体布局就是在城镇性质、规模以及规划期间主要的建设项目和有关总体规划的经济技术指标已经确定的情况下，在城镇用地评价和选择的基础上，对规划期内城镇布局形式和各项建设统筹安排、合理布局，制定出科学的用地布局方案。本次研究通过指标因子网格（Grid）空间模拟，采用综合指数法求取网格综合城镇建设用地适宜性指数；以地理事物相近相似原理，以城镇建设用地需求规模为控制，以地理信息系统为支持，通过网格合并预测城镇建设用地规模范围。

3.1 建设用地扩展范围影响因素

建设用地的选择就是依据城镇用地适宜性评价结果和城镇用地可持续利用的要求，合理的确定城镇的具体位置和建设用地扩展范围。影响建设用地扩展范围的因素多种多样，主要包括以下几个方面。

（1）地貌条件 地貌条件影响城镇的分布位置、平面结构和空间布局，同时不同的地貌条件还影响各项建筑物的用地布置和工程设施的建设。主要参考指标包括地表破碎度、坡度、地貌部位、地貌类型等。

（2）地质水文条件 由于地质构造和土层的自然堆积情况不一，因而对建筑物的承载能力造成差异；不同的水文条件影响城镇的发展规模和安全问题。主要参考指标为：地层岩性、地质构造、降水、河网密度，河流洪水位等。

（3）社会经济条件 城镇用地规模和扩展范围必须从城镇用地布局现状出发，按照国民经济和社会发展的需要、城镇用地功能组织及城镇景观建设的要求，统筹安排、合理布局。因此影响城镇建设用地布局和扩展的因素主要包括如下社会经济条件：区域现状路网密度、区域规划路网密度、现状城镇建设用地规模影响度、土地利用类型、单位固定资产投资新增建设用地面积等。

3.2 建设用地扩展范围预测方法

建设用地扩展范围预测首先将研究区域在一定尺度下进行网格划分，针对不同的网格进行城镇用地适宜性评价，形成区域城镇建设用地适宜性评价结果；其次，以新增建设用地规模为控制，采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围。

3.3 建设用地扩展范围预测结果

3.3.1 城镇建设用地适宜性评价

应用层次分析法和特尔菲法，确定研究区域城镇建设用地适宜性评价指标和各指标权重，如表1。

表1 城镇建设用地适宜性评价指标权重值

应用地理信息用空间数据模拟方法，以地面100 m 网格精度将各评价指标在研究区域内进行连续分布模拟，得到区域标准化后指标数据在研究区域内的连续分布值，如图1为研究区内地表破碎度模拟。

应用综合指数法对研究区域城镇建设用地适宜性以地面分辨率为100 m 网格单元进行综合评价，每一网格单元适宜性综合指数计算公式为：

图1 地表破碎度模拟 （图中值越高，破碎度越大）

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，Pi为第i个网格单元城镇建设用地适宜性综合指数；Vj 为各项指标权重；X′j为各网格单元评价 j 项指标标准化后分值，m 为指标项数；n 为流域内所划分的网格单元个数即CELL 的个数。

通过地理信息系统空间数学运算，得到南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布图（图2）。

图2 南岸区城镇建设用地适宜性综合指数分布

3.3.2 预测结果

以地理事物相近相似原理为基础，应用VB6集成开发环境和ESRI公司的Arc Objects组件系列开发自动分区程序模块，分区的计算机编程实现流程如图3。

图3 确定城镇建设用地扩展范围算法流程图

（1）确定城镇建设用地地块的最小面积 Smin，凡是小于Smin的地块应当被合并。

（2）以评价单元为最小的合并对象，将其合并到邻域内最相似的适宜性类型区，如果邻域内有多个相似的地块，则合并到其中面积最大的地块内。

最后将合并对象以评价单元面积的整数倍进行增加，直到城镇建设用地最小的地块面积都不小于Smin时，且总面积为预测需增加的建设用地时，中止循环并输出区域城镇建设用地分区图（图4）。

由图可知，南岸区未来城市发展重点在长生桥镇，南山和东部区域应作为生态保护区，不适宜城市发展，这与传统方法所作的土地利用总体规划基本一致。在城镇建设用地扩展方向上，本次研究结果表明，南岸区主要向北发展，重点发展中部，兼顾小城镇规模，在发展茶园新城区的同时，必须给各建制镇预留城镇建设用地指标。

图4 南岸区城镇建设用地扩展范围预测结果

4 结论

通过研究可得到如下结论：

（1）应用空间数据模拟技术，可以直观地表达间断地理现象的区域空间分布趋势，为数学模型分析提供了可靠的数据支持。

（2）采用基于网格数据处理技术的计算机自动搜索方法获取城镇建设用地扩展范围，为土地利用规划中划定城镇建设用地及其他用地类型范围提供了较为科学的技术支撑，使规划中建设用地的布局更科学、合理。

（3）通过本项研究，将土地适宜性评价和土地利用规划有机地忸结合起来，为未来土地利用规划在方法上做了有益的探索。

参考文献

Martin Ravallion.On the urbanization of poverty.Journal of Development Economics，2002，（68）：435～442

Thomas W.McDade.Defining the“urban”in urbanization and health：a factor analysis approach.SocialScience＆Medicine，2001，（53）：55～70

M.S.de Affonseca.The influence of urbanization on natural radiation levels in anomalous areas.Journal of Environmental Radioactivity，2002，（63）：65～75

Chan Ho Jeong.Effect of land use and urbanization on hydrochemistry and contamination of groundwater from Taejon area.Korea，Journal of Hydrology，2001，（253）：194～210

陈新，杨波.GIS 在港口规划建设管理中的应用模型.海洋技术，2005，24 （4）：98～103

李宁，郑新奇.耕地资源非农转化定量预测模型.资源科学，2005，27 （6）：46～53

周兴.AHP 法在广西生态环境综合评价中的应用，广西师范学院学报（自然科学版），2003，20 （3）：8～15

为什么我们需要边缘计算GIS技术？

边缘计算 (Edge Computing)是指在靠近客户端或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足各行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算 GIS 技术 指的是将边缘计算的各种特征，用于支撑GIS应用的各要素，包括GIS内容的发布和分发，GIS服务的代理和加速，以及在线分析和计算，以一种更加灵活的方式，高效率、低成本地使用地理信息资源。

边缘计算GIS技术是云GIS技术的重要的补充，具体包括以下技术：

• 边缘前置代理 ：在GIS云中心和客户端之间，对GIS服务进行代理加速，提供更好的服务访问体验。

• 边缘服务聚合 ：将不同来源，不同内容的GIS服务聚合为一个服务，实现多源、异构地理信息与服务的整合。

• 边缘内容分发 ：云GIS中心自动将瓦片数据分发到边缘GIS节点，实现了边缘GIS内容的自动更新。

• 边缘分析计算 ：在边缘端按需进行GIS分析和计算，有效提升GIS服务性能。

边缘 GIS 服务器： SuperMap iEdge 9D(2019)

SuperMap iEdge 9D(2019)部署在靠近客户端或数据源一侧，实现就近服务发布与实时分析计算，可降低响应延时和带宽消耗，减轻云GIS中心压力。

SuperMap iEdge 9D(2019)可作为GIS云和应用终端间的边缘节点，通过服务代理聚合与缓存加速技术，有效提升云GIS的终端访问体验，并提供内容分发和边缘分析计算能力，助力搭建更高效智能的 " 云-边-端" GIS应用系统。

iEdge 的边缘前置代理

终端用户直连云GIS中心，浏览GIS服务时，由于互联网的网络延迟效应及云GIS中心出口带宽的限制，GIS服务的响应性能和可靠性较差。可以在靠近用户一侧部署iEdge边缘GIS服务器，用于对云GIS中心的服务进行代理和加速，可有效提升GIS服务的访问体验。

边缘计算GIS技术是云GIS技术的重要的补充，包括几个关键技术：

• SuperMap REST服务、OGC标准服务

• 互联网地图服务

• 第三方平台发布的GIS服务

iEdge 的边缘服务聚合

SuperMap iEdge 9D(2019)部署在靠近用户的边缘端，可以实现将不同来源、包含不同数据内容的GIS服务聚合成一个服务，比如可以把包含某专题数据的REST服务和包含全国基础地图的OGC服务聚合成一个REST服务，实现多源、异构地理信息与服务的整合。

iEdge 的边缘内容分发

SuperMap iEdge 9D(2019)在实现边缘前置代理和边缘服务聚合时，为了实现加速的需求，会在本地缓存大量的数据，包括请求缓存及瓦片数据等。当云GIS中心的数据内容发生变更后，对应的瓦片数据需要及时更新，从而更好地保证时效性。

SuperMap iEdge 9D(2019)和云GIS中心实现了深度集成。SuperMap iEdge支持按地域、定时从云GIS中心拉取最新的瓦片数据，实现瓦片数据的自动更新。

iEdge 的边缘分析计算

在常规的GIS应用中，有些GIS数据变化频率不高，或者数据体量总体不大，这种数据可以在边缘节点进行发布。有些GIS业务需要的GIS分析和计算任务和数据无关，是无状态的，这种分析运算工作也可以放在边缘节点来提供。通过把一部分GIS分析计算的工作按需前置到边缘节点，从而提供更快的网络响应。

SuperMap iEdge 9D(2019)支持基于本地的计算、存储、网络和数据资源，提供边缘动态出图、边缘空间查询、边缘空间运算等多种边缘GIS分析计算能力，助力构建更高效的云GIS应用。

小结

边缘计算GIS技术是云GIS技术的重要补充。SuperMap iEdge 9D(2019)充分利用边缘GIS技术，提供边缘前置代理、边缘服务聚合、边缘内容分发、边缘分析计算等各种边缘GIS能力，助力构建更强大、更可靠、更高效的云GIS应用。

大学生如何驾驭学院风穿搭？

大学生还是属于学生的，所以对于学院风的驾驭应该是很轻松的，只要在选择服装方面留意些就很容易能够驾驭得到这种风格。小编相信在屏幕前的小伙伴当中一定分为各个年龄层的读者，那么一定会有学生的或者是上班族。那么我们都知道每个年龄层的都是有专属于自己的穿搭，因为我们要做好自己本职工作之前我们需要把自己的形象打理好。那么女生应该是经常为自己的穿搭问题而忧愁的，比如说在什么季度或者哪一年的流行色是什么样的她们都是非常关注的；还有在服装的搭配上关于色系的搭配这些都是一些比较重大的问题，同样也是女生在日常生活当中非常关注的一些问题。那么最近有网友提出这样的一个问题:大学生应该如何驾驭学院风的穿搭呢？小编通过查询相关的资讯来跟各位小伙伴解剖一下这个疑问。

首先我们作为一个大学生我们还是属于学生的，所以我们的穿搭方面是比较小清新而且偏学院风的，没有像毕业后工作的职业装那样。所以对于大学生驾驭学院风来说应该是很容易的一件事情，但是我们要弄清楚我们作为一个大学生不能在选择学院风的时候选择太幼稚的，我们要体现的是大学生的成熟，稳重……但是又要是学院风的穿搭。所以在选择衣服方面我们要学习一些关于穿搭的知识，比如说像一些美妆博主对于服装的推荐这些我们都可以进行相应的借鉴。

当然作为学生我们选择的服装是要比较得体比较能够适合在学校上课的，如何选择的话还要看各位小伙伴所喜欢的一些风格，你们可以根据自己的喜好进行相应的选择哦!

好了，以上就是想给大家带来的小资讯，如果想了解更多可以在下方的评论区评论哦！

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