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以豫西山区为例,采用均值变点法提取地形起伏度,以县域为分析单元,选择人口密度与经济密度两个指标,利用相关分析法定量探究地形起伏度对人口和经济的影响及其差异,并与海拔高度、坡度的影响进行对比分析。结果表明:①豫西山区地形以中起伏(200～500 m)为主,小起伏(70～200 m)和微起伏(30～70 m)次之,平坦地区(0～30 m)和大起伏(≥500 m)所占比例较少。②地形起伏度对人口、经济的影响均强于海拔和坡度的影响,对人口分布的影响强于对经济发展的影响。③豫西山区49.29%的人口和47.42%的经济总量分布在地形起伏度不超过115 m的区域,土地面积仅占26.45%;地形起伏度超过245 m的区域占研究区总面积的19.55%,但仅居住5.89%的人口且仅创造4.85%的经济总量。豫西山区的人口分布和经济发展向低地形起伏区的集聚态势明显。 相似文献
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基于地形起伏度的山区人口密度修正——以岷江上游为例 总被引：4，自引：1，他引：3
山区人口承载能力评价是山区国土空间管理的基础之一,而准确的人口密度数据是正确评价人口承载能力的基础。传统的人口密度算法并未考虑地形起伏度对人口分布带来的影响,不能客观反映山区人口聚集程度。引入地形起伏度、海拔高度因子,选择岷江上游作为研究区,首先运用GIS技术提取地形起伏度,再运用SPSS软件对人口密度与地形起伏度相关性进行分析,确定县域不同地形起伏度与海拔人居适宜标准,剔除阈值以外不适宜人口聚居的面积,对人口密度进行修正。研究结果表明:1岷江上游人口分布受地形起伏度的影响显著,二者的对数曲线拟合度为0.89,汶川县、茂县、理县、黑水县与松潘县地形起伏度与人口分布的相关性分别为:0.841、0.773、0.643、0.696和0.730;2应用地形起伏度对岷江上游人口密度修正,为真实反映山区人口密度提供了新的考量依据,剔除了人口密度空间噪音,5县地形起伏度与海拔适宜标准分别为:汶川3.2°和3 693 m,茂县4°和4 033 m,理县4.3°和3 790 m,黑水4.4°和3 853 m、松潘4.2°和3 966 m;地形起伏度高值区面积越大,修正前后的人口密度偏差越大,地形起伏度较大的理县和黑水县修正后的人口密度分别提高了7.8倍和5.6倍;地形起伏度较低的汶川县与茂县修正后人口密度仅分别提高2.3倍与2.4倍;3岷江上游人口潜在压力大,不同区域应因地制宜,汶川和茂县采取重点集约发展战略,理县和黑水县采取适度开发战略,松潘县应采取恢复与保护生态策略。 相似文献
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人口在地形梯度上的分布与变化规律是人口地理学研究的基本问题之一，随着数据精度和质量的提升，基于公里网格统计单元宏观分析该问题已具可行性。论文以公里网格为统计单元，结合WorldPop数据集和SRTMGL1数据集，分析了2000—2020年间中国人口数量在地形因子(海拔、起伏度和坡度)梯度上的分布与变化特征，比较了不同人口空间化数据集、DEM数据源以及网格大小对计算结果的影响。结果表明：(1)人口数量分布呈现强烈且持续小幅增强的低地形指向性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口分布半数平衡点在2000年分别为95.6 m、50.7 m和3.01°，到2020年下降至77.0 m、46.8 m和2.88°。(2)相对土地面积分布，人口数量分布呈现范围稳定且强度持续小幅增大的低地形优势性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口主体优势分布上界分别较稳定地位于520 m、137 m和6.84°附近，人口主体优势率分别上升了0.011、0.026和0.038。(3)除DEM数据源差异对人口数量的起伏度分布和坡度分布有显著影响外，其他各项数据差异并未产生明显影响。研究可为宏观理解中国人口分布与地形的关系提供新的... 相似文献
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基于栅格的安徽省人口－经济耦合关联及地形梯度差异 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2018年的人口数据和经济数据,采用土地利用影响模型对社会经济指标空间化,探讨安徽省人口－经济空间关系对地形的响应。结果表明：1）空间化模型预测的人口和经济密度能够反映实际状况,并将人口－经济空间关系划分为超前型、滞后型和协调型3种类型。皖南山区以滞后型为主,经济集聚滞后于人口集聚;皖北地区以协调型为主,人口和经济发展处于平衡状态;皖中地区以超前型为主,经济集聚大于人口集聚;2）随着地形因子的变化,地形对人口的影响强于经济。海拔＞100 m,坡度＞6°,地形起伏度＞50 m的区域,属于经济集聚滞后于人口集聚的重点关注区域,主要分布在金寨县、霍山县、岳西县和太湖县等大别山核心区和池州市、黄山市和宣城市境内等皖南山区;3）人口－经济空间关系与地形有一定的空间相关性。总体上,随着海拔升高、坡度和地形起伏度增大,超前型面积占比越来越低,滞后型面积占比越来越高,协调型面积占比基本处于稳定。这可能是由于高低起伏的地表特征不仅对农业机械化产生显著的阻隔效应,使第一产业发展受限,且对基础设施建设、招商引资和产业布局有显著影响,弱化了地区经济优势。 相似文献
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基于GIS的关中-天水经济区地形起伏度与人口分布研究 总被引：13，自引：2，他引：11
地形起伏度作为影响人口分布的重要因素之一,是人居环境自然评价的一个重要指标,在小尺度人居环境自然评价方面也具有较高的准确性和实际应用价值。基于关中-天水经济区栅格数字高程模型,采用窗口分析等方法,利用ArcGIS软件空间分析模块中的邻域分析,提取了基于栅格尺度的关中-天水经济区地形起伏度,并从比例结构、空间分布和高度特征3个方面系统分析了关中-天水经济区地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究结果为:①关中-天水经济区的地形起伏度以中低值为主,地形起伏度小于2.4的区域占总面积的96.66%,其中平地比例占总体的32.4%;地形起伏度越高的地区,平地比例越低,反之亦然。②关中-天水经济区的地形起伏度呈现南北高中间低的空间格局,最高值为宝鸡市太白县,最低值为关中平原;经度上的变化规律不是很明显,纬度上的地形起伏度无论从南到北还是从北到南都是先下降后增高的。③随着海拔高度的增加,地形起伏度呈现逐渐升高趋势,但变化幅度不大。④地形起伏度对区域人口分布有较强的影响,关中-天水经济区近90%的人口居住在地形起伏度小于1.5的地区,人口密度与地形起伏度的曲线拟合度非常高。 相似文献
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研究流域人口分布与地形的关系,有助于了解地理环境对人口分布的影响。以贵州省乌江流域为研究区,基于DEM数据和人口数据,提取海拔、坡度、起伏度等地形因子,研究人口分布与地形因子的关系。研究结论：① 人口数量在海拔800~1400 m的地区超过60%,人口密度在1000~1200 m的地区最高。② 人口数量与人口密度随着坡度上升总体呈下降趋势。③ 人口密度在起伏度小于50 m的地区超过1000人/km 2,人口密度随着起伏度上升总体呈下降趋势。 相似文献
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起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟 总被引：11，自引：0，他引：11
基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律。结果表明:受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡) 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律.结果表明受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡). 相似文献
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中国地形起伏度及其与人口分布的相关性 总被引：68，自引：15，他引：53
基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28oN、35oN、42oN 纬线和85oE、102oE、115oE 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。 相似文献
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山区地形开阔度的分布式模型 总被引：1，自引：0，他引：1
地形开阔度是影响山地辐射平衡及其分量的重要地形因子,是山区散射辐射、地形反射辐射等计算的重要参数。在复杂的地形条件下,地形开阔度的计算很难用数学公式描述。 利用数字高程模型（DEM）,全面考虑了坡地自身遮蔽和周围地形相互遮蔽的影响,提出了山区地形开阔度的分布式模型和算法。以1 km×1 km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下中国地形开阔度的空间分布。同时,利用100 m和1 km两个分辨率的DEM数据,从不同DEM分辨率和不同地貌类型两个方面探讨了地形开阔度的空间尺度效应,阐明了区域地形开阔度随地形地貌和空间分辨率的变化规律。所提供的山地开阔度的数据可作为基础地理数据供相关研究应用。 相似文献
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基于地形因素的秦巴山区人口-经济空间格局及其影响机制研究 总被引：3，自引：0，他引：3
地形是影响区域人口分布和社会经济发展的重要因素,尤其在山地区域其影响和约束作用更加明显。以秦巴山区为例,基于SRTM数据提取高程和地形起伏度,借助多种空间分析和地统计学方法,分多个尺度对人口、经济空间的格局和分异特征进行分析,重点从地形要素定量揭示其与人口、经济空间的相互关系和影响程度。研究表明：① 秦巴山区人口经济空间分异特征明显,Lorenz曲线和基尼系数结果显示,人口分布具有不均衡性,但不均衡程度低于全国水平,Moran's I指数结果说明人口、经济空间具有一定集聚特征,且在像元尺度下集聚程度更明显;②人口、GDP密度呈现外围热、内部冷的空间格局,通过像元尺度的空间要素密度分析发现人口、经济要素在垂直方向上的分异十分明显;③ 样带研究中人口、GDP密度与海拔的变化曲线呈反向相关,人口、经济在小尺度范围对地形有一定的适应性;④ 经济发展对地形条件依赖性更强,人口和村庄对地形的适应性更加明显;地形的垂直分异特征导致自然环境和区域发展条件的空间差异,进而影响着人口、经济的空间分布格局。 相似文献
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The relief degree of land surface (RDLS) is an important factor for describing the landform at macro-scales. This study defines a concept for RDLS and applies the concept for population distribution study of the entire country. Based on the concept and macro-scale digital elevation model datum and ARC/INFO software, the RDLS at a 10 km×10 km grid size of China is extracted. This paper depicts systemically the spatial distributions of RDLS through analyzing the ratio structure and altitudinal characters of RDLS in China. The con-clusions are drawn as follows: the RDLS in more than 63% of the area is less than one (1) (relative altitude is less than 500 m), reflecting the fact that most of RDLS in China is low. In general, the RDLS in the west is larger than that in the east and so is the south than that of the north in China. The RDLS decreases with the increase of longitude and latitude and the change of RDLS at the latitudes of 28°N, 35°N, 42°N, as well as at the longitudes of 85°E, 102°E, 115°E could reflect the three major ladders of China. In the vertical direction, the RDLS increases with the increase of altitude. Analysis of the correlation between RDLS and population distribution in China and its regional difference shows that the R2 value between RDLS and population density is 0.91 and RDLS is an important factor influencing the spatial distribution of population. More than 85% of the people in China live in areas where the RDLS is less than one (1), while the population in areas with RDLS greater than 3 accounts only for 0.57% of the total. The regional difference of correlation between RDLS and population within China is significant and such correlation is significant in Central China and South China and weak in Inner Mongolia and Tibet. 相似文献
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Topographical relief is a key factor that limits population distribution and economic development in mountainous areas. The limitation is especially apparent in the mountain-plain transition zone. Taking the transition zone between the Qinling Mountains and the North China Plain (i.e. the mountainous area in western Henan Province) as an example and based on the 200-m resolution DEM data, we used the mean change-point analysis to determine the optimal statistical unit for topographical relief, and thereafter extracted the relief degree. Taking the 1:100,000 land use data, township population and county-level industrial data, population and economic spatial models were constructed, and 200-m resolution grid population and economic density maps were generated. Afterwards, statistical analysis was carried out to quantitatively reveal the impact of topographical relief on population and economy. In addition, the impacts of other topographical factors were discussed. The results showed the following. (1) The relief degree in western Henan is generally low, where 58.6% of the regional topography does not exceed half the height of a reference mountain (relative elevation ≤250 m). Spatially, the relief degree is high in the west while low in the east, and high in the middle while low in the north and south. There is a positive correlation between relief degree and elevation, and a much stronger correlation between relief degree and slope. (2) The linear fitting degree between the population and economic validation data and the corresponding simulation data are 0.943 and 0.909, respectively, indicating that the spatialized results can reflect the actual population and economic distribution. (3) The impact of topographical relief on population and economy was stronger than that of other topographical factors. The relief degree showed a good logarithmic fit relationship with population density (0.911) and economic density (0.874). Specifically, 88.65% of the population lives in areas where the topographical relief is ≤0.5 and 88.03% of the gross regional product was from areas where the relief is ≤0.3. Compared with the population distribution, the economic development showed an obvious agglomeration trend towards low relief areas. 相似文献
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中国的地形起伏度及其与人口分布的相关性 总被引：9，自引：2，他引：7
The relief degree of land surface （RDLS） is an important factor for describing the landform at macro-scales. This study defines a concept for RDLS and applies the concept for population distribution study of the entire country. Based on the concept and macro-scale digital elevation model datum and ARC/INFO software, the RDLS at a 10 km×10 km grid size of China is extracted. This paper depicts systemically the spatial distributions of RDLS through analyzing the ratio structure and altitudinal characters of RDLS in China. The conclusions are drawn as follows： the RDLS in more than 63% of the area is less than one （1） （relative altitude is less than 500 m）, reflecting the fact that most of RDLS in China is low. In general, the RDLS in the west is larger than that in the east and so is the south than that of the north in China. The RDLS decreases with the increase of longitude and latitude and the change of RDLS at the latitudes of 28°N, 35°N, 42°N, as well as at the longitudes of 85°E, 102°E, 115°E could reflect the three major ladders of China. In the vertical direction, the RDLS increases with the increase of altitude. Analysis of the correlation between RDLS and population distribution in China and its regional difference shows that the R2 value between RDLS and population density is 0.91 and RDLS is an important factor influencing the spatial distribution of population. More than 85% of the people in China live in areas where the RDLS is less than one （1）, while the population in areas with RDLS greater than 3 accounts only for 0.57% of the total. The regional difference of correlation between RDLS and population within China is significant and such correlation is significant in Central China and South China and weak in Inner Mongolia and Tibet. 相似文献
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小尺度地形因子对农地土壤质量的影响研究 总被引：3，自引：1，他引：2
地形差异是土地利用结构和空间分布格局分异的重要影响因子,也是土地质量的重要参评因素.选择泰山东麓多种地貌类型过渡区,利用数字高程模型(DEM)提取研究区坡度、高程等地形因子信息,通过GIS空间分析划分研究区农地土壤质量等级,利用SPSS统计分析高程、坡度等地形因子对土壤质量的影响.结果表明:土壤质量等级随地形变化呈规律性演替,坡度和高程与土壤质量呈极显著相关关系,且坡度对土壤质量的影响大于高程;随着坡度的上升,土壤质量分值呈抛物线趋势,而随着高程的上升,土壤质量呈降低趋势,且各高程段内不同坡度等级土壤质量分值也呈抛物线走势;土壤质量的最高分值位于坡度2°～5°、高程0～150 m的地形部位. 相似文献
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基于第五次和第六次人口普查数据,研究了乡镇尺度上山东省人口老龄化的空间格局及其演变特征,并采用空间计量方法定量探讨了其影响因素。研究发现：① 山东省人口老龄化发展迅猛,但乡镇街道之间在老龄化水平、老年人口密度和增长速度等方面均存在非常显著的地域差异。② 按照不同的分析维度,山东省乡镇街道涵盖了丰富的人口老龄化地域类型,其中的2个类型形成了典型的空间分异格局。一类主要聚集在县级以上城市及其周边地域,总体上具有老年人口低占比、高密度、高绝对增长、低相对增长的特点;另一类是主要分布在胶东地区、黄河三角洲地区、沂蒙地区和鲁西地区等4个区域的一般乡镇,大体表现为高占比、低密度、低绝对增长、高相对增长特征。③ 空间滞后模型回归结果显示,老龄化动态演变过程的不确定性更强、影响因素更为复杂,基期老龄化基础对其影响效应不显著,经济增长速度有显著负向影响,但经济发展水平对老龄化静态格局的影响却不显著,使得乡镇尺度上老龄化空间格局的演变机制呈现出特殊性。 相似文献
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土地利用变化的地形梯度特征与空间扩展——以北京市海淀区和延庆县为例 总被引：12，自引：2，他引：10
选择北京市海淀区、延庆县作为研究区,利用1992年、2002年遥感影像数据,借用地形位梯度指数,研究了土地利用变化的地形梯度特征及其空间扩展形势。研究表明:(1)海淀区建设用地受到经济和社会发展驱动明显,表现出既向低地形梯度位也向高地形梯度位扩展;但农业用地、果园因建设用地扩展受到挤压,表现为向更高地形位扩展态势;林地在高地形位得到了明显恢复,也有向更低的地形位扩张的趋势,但灌草地和未利用地在中高地形位受到林地挤压,低地形位受到农业用地、果园挤压,优势地形位明显萎缩;(2)延庆县建设用地扩展受地形位驱动作用明显,主要集中在低地形位区域;农业用地主要分布在较低地形位上,变化不大;果园在经济发展需求驱动下,向更高地形位扩展;林地在较高地形位得到较好恢复,对灌草地、未利用地产生了挤压作用,使得灌草地、未利用地在中高地形位的优势度降低,优势分布区间趋于萎缩。 相似文献
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青藏高原地形起伏度及其地理意义 总被引：3，自引：1，他引：3
地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km2,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。 相似文献