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Underload city conceptual approach extending ghost city studies

Zhang, Xiuyuan und Du, Shihong und Taubenböck, Hannes und Wang, Yi-Chen und Du, Shouhang und Liu, Bo und Feng, Yuning (2022) Underload city conceptual approach extending ghost city studies. Nature Sustainability, 2 (15), Seiten 1-10. Springer Nature. doi: 10.1038/s42949-022-00057-x. ISSN 2398-9629.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
3MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s42949-022-00057-x

Kurzfassung

Global population growth and land development are highly imbalanced, marked by 43% of population increase but 150% of builtup area expansion from 1990 to 2018. This results in the widely concerned ghost city phenomenon and runs against the sustainable development goals. Existing studies identify ghost cities by population densities, but ignore the spatial heterogeneity of land carrying capacities (LCC). Accordingly, this study proposes a general concept termed underload city to define cities carrying fewer people and lower economic strength than their LCC. The underload city essentially describes imbalanced human-land relationship and is understood in a broader context than the usually applied ghost city. In this study, very high-resolution satellite images are analyzed to obtain land functional structures, and further combined with population and GDP data to derive LCC. We empirically identify eight underload cities among 81 major Chinese cities, differing from previous findings of ghost cities. Accordingly, the proposed underload city considers heterogeneous human-land relationships when assessing city loads and contributes to sustainable city developments.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/187859/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Underload city conceptual approach extending ghost city studies
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhang, XiuyuanInstitute of Remote Sensing and GIS, Peking University, Beijing 100871, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Du, ShihongInstitute of Remote Sensing and GIS, Peking University, Beijing 100871, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, Hanneshannes.taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Yi-ChenDepartment of Geography, National University of Singapore, Singapore 117570, Singapore.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Du, ShouhangInstitute of Remote Sensing and GIS, Peking University, Beijing 100871, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liu, BoInstitute of Remote Sensing and GIS, Peking University, Beijing 100871, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Feng, Yuningnstitute of Remote Sensing and GIS, Peking University, Beijing 100871, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:Nature Sustainability
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:2
DOI:10.1038/s42949-022-00057-x
Seitenbereich:Seiten 1-10
Verlag:Springer Nature
ISSN:2398-9629
Status:veröffentlicht
Stichwörter:remote sensing, ghost cities, population assessment, urban geography
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
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DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Taubenböck, Prof. Dr. Hannes
Hinterlegt am:22 Sep 2022 09:34
Letzte Änderung:04 Okt 2022 12:02

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