1.    国家科技部，十四五重点专项的子课题“基于建成环境大数据的分析推演和城市设计多目标仿真模拟技术”，2025 年4月 至 2028 年3月

 国家重点研发计划“国土空间优化与系统调控理论与方法”项目“国土空间多场景综合效能评价与调控关键技术”课题“形流相生的国土空间规划智能精准调控技术”子课题，形流相生的国土空间规划智能精准调控技术，2022 年11 月 至 2025 年10 月

2.      国家自然科学基金面上项目，共享单车与轨道交通组合出行的时空行为交互模式及其过程机理，2026年1月至2029年12月

国家自然科学基金青年项目，基于手机信令数据的居民就业活动自足性研究--以上海为例，2019年1月至2021年12月

3.      上海市浦江人才计划，利用手机大数据探索城市就业活动辅助智慧规划 —以上海市为例，2018年9月至2020年8月

4.      2021年教育部产学合作协同育人项目，“智慧城市系列课程案例库建设--智能规划”项目，2021.10至2023.9

5.      数字孪生技术在南京北站枢纽经济区的应用规划研究，2020年9月——2020年12月

6.      上海市土地利用扩展的特征、模式与优化研究，2020-2021，上海市同济规划设计研究院

7.      基于土地使用多情景模拟的碳排放预测和综合效益研究，2022-2023，上海市同济规划设计研究院

8.      北京大学-林肯研究院城市发展与土地政策研究中心，紧凑城市视角下的居民就业活动紧凑度，2018年9月至2019年8月

9.      上海市城市设计与城市科学重点实验室（上海纽约大学）2022年开放课题“面向低碳发展和气候行动规划的土地利用多情景模拟”

10.   粤港澳智慧城市联合实验室2022开放研究课题“轨道交通和周边土地使用布局的关系研究”

11.   主持建成环境技术中心科研课题“上海市建成区紧凑度时空演变及扩展分析”

12.   主持建成环境技术中心科研课题“基于手机定位数据的混合使用与就业活动自足性关系研究—以深圳为例”

13.   嘉兴市国土空间总体规划

14.   嘉定新城总体城市设计

15.   滇南中心城市建设管理和景观风貌专项规划（2021-2035年）

1.      Zhou X., Zeng C., Xu Y., etal., (2026) Predicting multi-scenario land use changes and its carbon emissionimplications under shared socioeconomic pathways, Habitat International,174,103872.

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3.       Zhou, X., Zhao, Z., & Xiao, W.(2026). Nonlinear-relationshipbetween urban environment and commuting distance considering social and jobdisparities. Applied Geography, 190, 103967.

4.       Liang, Y., Wang, D., Zhou, X., Hao, J. and Guo, Y., 2025. Assessing the impact of network and station accessibility on station-level rail transit ridership during peak and off-peak hours. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 199, p.104574.

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8.       王宝强, 陈琦, 张艺宣, 周新刚*. 生态—经济社会系统耦合视角下苏州市碳汇绩效评估与对策建议[J]. 长江流域资源与环境, 2025, (34)11: 2433-2444.

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25.    Niu, X.; Yue, Y.; Zhou, X.; Zhang, X. How Urban Factors Affect the Spatiotemporal Distribution of Infectious Diseases in Addition to Intercity Population Movement in China . ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9, 615. (通讯作者)

26.    Guo, H., Li, W., Yao, F., Wu, J., Zhou, X., Yue, Y., & Yeh, A. G. O. (2020). Who are more exposed to PM2.5 pollution: A mobile phone data approach. Environment International, 143, 105821. doi:https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.105821 (SCI检索，影响因子8.925)

27.    Huagui Guo, Qingming Zhan, Hung Chak Ho, Fei Yao, Xingang Zhou et al. ,Coupling mobile phone data with machine learning: How misclassification errors in ambient PM2.5 exposure estimates are produced? Science of the Total Environment. 2020, 1-12.(SCI检索，影响因子6.551)

28.    李翔, 黄卓雅, 管毅, 周新刚*, 张佳越. 转型期基于核心关注点视角对城市设计的思考[J]. 《城市建筑》, 2020 (4): 5-12. (通讯作者)

29.    吴志强，李翔，周新刚*，等. 基于智能城市评价指标体系的城市诊断[J]. 城市规划学刊，2020（2）: 12-18.（CSSCI）(通讯作者)

30.    Zhou, X., Yeh, A.G.O. Understanding the modifiable areal unit problem and identifying appropriate spatial unit in jobs–housing balance and employment self-containment using big data. Transportation 48(3), 1267–1283 (2021). https://doi.org/10.1007/s11116-020-10094-z（SSCI检索）

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33.    Zhou, X., Yeh, A. G. O. & Yue, Y. (2018), “Spatial variation of self-containment and jobs-housing balance in Shenzhen using cellphone big data”. Journal of Transport Geography, 68, 102-108. (SSCI检索)

34.    Zhou, X., Yeh, A.G.O., Yue, Y. and Li, W. “A commuting spectrum analysis of the jobs–housing balance and self-containment of employment with mobile phone location big data”, Environment and Planning B, 2018, Vol. 45(3) 434–451. (SSCI检索)

35.    周新刚, 乐阳, 叶嘉安, 王海军, 仲腾. “动态数据空间分析的不确定性问题——以城市中心识别为例”. 武汉大学学报（信息科学版）. 2014, 39(6), 701-705. (EI检索).

36.    詹庆明，周新刚，肖映辉，喻亮.“从激光点云提取古建筑线性和圆形特征方法的比较”，《武汉大学学报》信息科学版，2011, 36(6), 674-677（EI检索）。

37.    詹庆明，周新刚，肖映辉. “激光扫描技术在城市规划中的应用”，《中外建筑》，ISSN: 1008-0422，2010年第8期，pp. 114-115。

计算机软件著作权登记：空间规划土地利用模拟及影响要素精准挖掘软件V1.0，登记号： 2025SR1227736

专利申请受理：多模态大模型和街景影像支持下的街道主观感知评价方法