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1. 中学学区对周边小区二手房房价的溢价分析——以深圳市为例
梁立雨, 郭志强, 李军祥, 吕斌
北京大学学报自然科学版    2019, 55 (3): 537-542.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2019.024
摘要1091)   HTML    PDF(pc) (394KB)(266)    收藏
选取深圳市3个主要城区185个居住小区的数据, 从中学质量(省级或非省级中学)的维度进行量化建立特征价格模型, 研究深圳市中学教育设施对房价资本化程度的影响。结果表明, 在影响中学周边小区二手房房价的因素中, 学校特征因素有显著的影响, 其中升学率、本硕以上教师和重点学校有正向助推作用, 而生师比有负向抑制作用。影响省级中学和非省级中学周边房价的学校特征因素存在差异, 其中在非省级中学周边小区二手房房价中, 主要是升学率和生师比等特征的影响, 而在省级中学周边小区二手房房价中, 主要是本硕以上教师人数和生师比等特征影响。与地铁和CBD的距离以及楼龄对中学周边房价表现为负影响, 且与重大商业服务中心和地铁站距离每增加1 km, 房价分别下降13.9%和28.7%, 楼龄每增加1年, 房价下降6.8%。研究结果揭示了中学教育质量特征对住宅价格的影响及程度, 综合反映了深圳市中学学区房价格的影响机制。
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2. 大学校园食堂低碳绩效研究——以北京大学康博斯食堂为例
黄柏玮, 吕斌
北京大学学报(自然科学版)    2016, 52 (2): 320-326.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2016.320
摘要1495)   HTML    PDF(pc) (360KB)(1325)    收藏

用生态足迹量化方法评估校园食堂饮食产生的碳足迹, 研究结果说明校园食堂产生可观的碳足迹排放量。提出用生态标签标明校园使用者饮食足迹的排放量, 以减少食物浪费和不必要的食物需求, 并对食材碳排放的结构进行调整, 全面减少碳排放, 以达到构建绿色生态校园的发展目标。

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3. 基于GIS与ANN的土地转化模型在城市空间扩展研究中的应用--以北京市为例
徐颖吕斌
北京大学学报(自然科学版)   
摘要790)      收藏
结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行模拟与预测。LTM模型的运行主要分为3步:因子选取与数据预处理;建立人工神经网络并输入数据对其进行训练与仿真;应用PID法对人工神经网络的输出进行分析,同时在GIS平台上模拟出城市扩展的动态分布。选取相应的影响因子并运用该模型对北京市的城市扩展进行实证模拟检验与预测,结果表明此LTM模型确实提供了一种定量分析和预测城市空间扩展的方法,能够为城市规划与城市发展政策的制定提供重要的科学参考。
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