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1.
基于人口集聚度的中国人口集疏格局 总被引：11，自引：0，他引：11
人口集聚和疏散是人口空间分布格局最直观和最集中的体现,研究一个地区人口集疏的空间格局,不仅可以揭不该地区人口集疏的内在规律,也有利于深入研究该地区的整体人口分布的态势和规律,更能够体现出区域内经济格局以及城市化格局的发展.基于人口集聚度的中国人口集疏空间格局的研究,有助于准确把握中国人口空间分布的基本脉络,具有一定的学术价值和实践意义.本研究采用了人口集聚度分级评价的方法,依据人口集聚度的不同,将各个地区划分为不同等级的人口集聚区,并对其分别讨论.在此基础上,结合中国人口分布格局、自然条件空间格局、人居环境自然适宜性评价结果以及经济发展格局和城市化格局,对中国的人口集疏的空间格局进行了归纳,得出了中国人口分布"西疏东密"的传统空间格局突出,人口集聚以平原地区为依托并呈现"沿海、沿江、沿线"高度集聚的特征的结论. 相似文献
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徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的时空异质性 总被引：3，自引：2，他引：1
整合ESDA和GWR 模型,以徐州都市圈为例,分析了2005~2014年成长型都市圈产业结构转型城镇空间响应强度及其影响因素的时空异质性特征,发现：① 研究期内徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应程度不断增强,同期各县域间差异呈持续增大趋势;② 徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应强度差异格局的多尺度性特征显著。城乡尺度上,呈现以地级市市区为中心向外围降低的圈层式区域格局;省际边界区域尺度上,呈现向鲁南>皖北>苏北>豫东的区域格局演变趋势;③ 强响应县域主要向京沪铁路沿线地区集聚,城镇空间扩展轴线正在形成。弱响应县域在皖苏、豫皖边界地区集中,形成了产业结构转型城镇空间响应强度较低走廊;④ HH型县域主要集中于地级市市区及其周围地区,LL型县域在豫皖苏边界区域的黄河故道沿线地区集聚,表明南北差异正成为徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应强度关联性差异的主要表征;⑤ 徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的主要影响因素作用程度呈现对外开放>经济水平>创新能力>政府调控能力的特征,且空间不均衡性显著。 相似文献
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基于2000、2010年京津冀都市圈30 m分辨率的地表覆盖数据,提取出建设用地数据信息,运用空间统计分析、空间自相关、土地类型转换及景观指标测算的方法,从规模变化、空间变化和景观格局变化的角度,揭示京津冀都市圈建设用地的空间格局及时空变化特征,并通过多元回归模型对影响建设用地变化的驱动因素进行分析。结果表明:2000年~2010年间,在京津冀一体化发展战略背景下,伴随产业升级与产业转移的快速发展,京津冀都市圈建设用地规模经历了快速增长,高密度区县数量及其空间集聚性均呈显著上升趋势;空间变化的非均衡性和两极分化特征明显,整体沿北京—保定—石家庄、北京—天津、唐山—天津—沧州三条轴线扩展,同时京津唐地区的组团扩展和网络扩展特征日趋明显,呈现"中心—外围—边缘"的圈层式结构;景观格局的空间分散态势有所增加,各区县建设用地紧凑度指数较低,变化程度较小,建设用地的斑块变化具有一定的粗放性和无序性。运用多元回归对建设用地变化的驱动因素进行分析发现,人口、GDP和固定资产投资是影响京津冀都市圈建设用地的主导因素,其中人口是影响两期建设用地扩展的主导因素。 相似文献
4.
中国老年人口分布的集疏格局及其形成机制 总被引：8，自引：1，他引：7
中国已全面进入快速老龄化社会,研究老龄人口空间集疏格局及形成机制,不仅是开展老龄人口空间研究的理论基础,也是指导面向老龄化社会城市更新问题的关键所在。选取地级以上行政单元为研究对象,基于五普、六普老年人口数据,采用老龄化率、集聚度和空间自相关等方法,定量分析2000年和2010年全国城市老年人口分布的集疏格局及空间关联。研究表明：全国地级以上城市总体处于老龄化中期水平,城市间老龄化空间分异较大,老年人口密集区城市主要分布在胡焕庸线以东,稀疏区城市则均位于胡焕庸线以西,这与总人口分布状况基本一致;高密区城市基本都分布在东部沿海地区,中密区主要分布在长三角、珠三角、中原、山东半岛、成渝和京津冀地区,为中国分布范围最广的老年人口集聚区;城市间人口老龄化存在较强的空间正相关特征,空间集聚状况有所增强,人口老龄化空间格局表现出以热点区为中心,逐渐向外围过渡的“中心—外围”结构;自然环境、经济环境、城市化建设、人口环境等是导致老年人口集疏格局的关键形成因素。 相似文献
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城镇化过程中,人口集疏是区域空间结构演化的根本动力。基于四普、五普、六普及2015年人口抽样数据,从多维视角分析京津冀地区近25年人口空间分布特征与集疏态势,研究发现：①京津冀地区人口总体分布仍呈西南稠密而东北稀疏格局,交通干线沿线人口地理集中度高;1990—2015年区县尺度上数量差异加剧,且在空间上存在强相关性：人口热点分布呈现以京、津和沿海区域为轴的“T”形结构,冷点区域则小幅扩张呈“C”形结构;②1990—2015年,京、津两市人口集疏空间表现出明显圈层特性,且人口扩散表现“核心-边缘”特性;河北各市人口集中在市辖区,且其周边区县人口流失程度呈阶段性加重。③综合城市规模等级与行政等级视角,城市规模与行政等级挂钩,城市行政等级越高其人口规模越大,人口集聚能力越强;主体功能分区视角下,开发区人口份额在提高,生态功能区人口份额在下降;京津冀地区人口集疏空间在2010年后发生转变,向沿海地区集聚趋势突出,表现出显著临海性。 相似文献
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基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析——以杭州市区为例 总被引：2，自引：0，他引：2
与基于面状地理数据的研究不同,以微观企业点数据为基础,采用基于距离的产业集聚的研究方法,最终完成一个完整的从企业地址信息处理,到大量企业之间距离运算和处理,再到集聚参照设定,最后进行产业空间集聚分析的研究过程。以杭州市2013年工商登记数据为基础,通过对不同类型产业的研究,认为生产性服务业和高科技制造业集聚趋势较为明显,而传统的零售业和制造业在城市空间上没有形成集聚。进一步分析企业规模对空间集聚趋势的影响表明,金融服务和商务服务业的集聚由较小规模企业主导,零售业的集聚由较大规模企业主导,信息服务业的集聚由中等规模企业主导,制造业的集聚整体上由中小规模企业主导。 相似文献
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京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究 总被引：2，自引：1，他引：1
产业的集聚与扩散所形成的产业结构变迁,带动城市空间发生重构。随着产业不断发展成熟,生产片段化的趋势日益显著,对地区产业链的研究有助于寻求区域空间结构优化的途径。本文基于企业层面的数据,刻画京津冀都市圈汽车制造业企业的空间分布格局,考察汽车企业在都市圈范围内集聚与扩散特点,探讨汽车产业链不同环节的地域特征差异,并分析影响微观企业空间布局的驱动力量。研究结果表明,1996年京津冀都市圈汽车产业集聚程度较低,2001年出现少数集聚中心主导的向心集聚,2010年核心城市与多个新兴集聚点共存;北京的城市功能拓展区和城市发展新区（朝阳、通州、大兴等）、天津市环城4 区（西青、东丽等）以及河北的沧州、廊坊是汽车零部件和配件企业的主要集聚区,而汽车修理企业则倾向于在北京的城市功能拓展区（丰台、朝阳）、天津市内六区和滨海新区以及河北的唐山和石家庄布局。基于条件logit模型的定量研究,验证了市场条件、集聚经济和政策引导等因素是影响京津冀都市圈汽车企业布局的主要因素。 相似文献
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京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究简 总被引：1，自引：0，他引：1
产业的集聚与扩散所形成的产业结构变迁,带动城市空间发生重构。随着产业不断发展成熟,生产片段化的趋势日益显著,对地区产业链的研究有助于寻求区域空间结构优化的途径。本文基于企业层面的数据,刻画京津冀都市圈汽车制造业企业的空间分布格局,考察汽车企业在都市圈范围内集聚与扩散特点,探讨汽车产业链不同环节的地域特征差异,并分析影响微观企业空间布局的驱动力量。研究结果表明,1996年京津冀都市圈汽车产业集聚程度较低,2001年出现少数集聚中心主导的向心集聚,2010年核心城市与多个新兴集聚点共存;北京的城市功能拓展区和城市发展新区（朝阳、通州、大兴等）、天津市环城4 区（西青、东丽等）以及河北的沧州、廊坊是汽车零部件和配件企业的主要集聚区,而汽车修理企业则倾向于在北京的城市功能拓展区（丰台、朝阳）、天津市内六区和滨海新区以及河北的唐山和石家庄布局。基于条件logit模型的定量研究,验证了市场条件、集聚经济和政策引导等因素是影响京津冀都市圈汽车企业布局的主要因素。 相似文献
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都市圈是具有经济一体化趋势的地域空间组织形式,其内部产业效率状态是城市之间存在紧密联系的基础。本文采用数据包络分析（DEA）方法,对南京都市圈内六市四县以及巢湖市市区的产业效率进行分析和空间刻画,结果表明：南京都市圈内产业效率的市域差异,呈现由“中心式结构”向“双核式结构”的过渡趋势,整体产业效率走向相对均衡发展,其中产业效率呈现“东高西低、南高北低”的状态;南京都市圈整体产业效率演化状态趋于增长,其中第二产业的产业效率演化在整个过程中处于主导地位;南京都市圈内的产业效率与其经济实力存在强正相关,经济实力时空格局与南京都市圈产业效率演变的格局基本一致。 相似文献
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中国城市间人口流动空间格局的网络分析——以国庆-中秋长假和腾讯迁徙数据为例 总被引：2，自引：2，他引：2
“腾讯迁徙”大数据基于位置服务,实时、动态、完整、系统地描述了用户日常出行活动的轨迹。通过采集“腾讯迁徙”数据平台中2017年国庆-中秋长假期间国内299个城市之间的逐日人口流动数据,分“出行期、旅途期、返程期”3个时间段,利用复杂网络分析方法,从人口流动集散层级、集散网络体系的分层集聚、人口流动空间格局、网络空间特征等角度分析各时间段城市间的人口流动特征与空间格局。结果表明,腾讯迁徙大数据直观地揭示了国庆-中秋期间中国各地级城市间人口的迁移规律,3个时段人口的净流入均呈现十字形骨架支撑的菱形分布,人流集散中心主要集中在京津冀、长三角、珠三角和成渝四大城市群,与城市等级有较强的一致性。人口流动集散体系呈明显的分层集聚,城市行政级别的高低与人口流动影响力存在一定的正相关关系,大部分城市人口流动处于“相对平衡”状态。人口流动空间格局呈现出明显的核心-边缘结构,大理-鹤岗一线是人口流动强度空间分布的显著分界线,以此线为界,城市网络呈现东密西疏的分布特征和东部并联、西部串联的网络关联特征。人口流动网络总体表现出“小世界”网络特征,局部具有较明显的“社区”结构特征,聚为2个国家级、2个区域级和3个地区级社区。 相似文献
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以长沙都市区为例,基于1978—2020年制造业企业数据,运用标准差椭圆、核密度分析法和空间计量回归模型等方法,探讨长沙都市区制造业空间演变特征及其影响因素。结果表明：1978—2020年,长沙都市区制造业空间扩张规模较大,以“西北—东南”向扩张为主,由中心区扩张转变为郊区集聚重组。其中,劳动密集型制造业以接触性扩散和等级扩散为主,呈“中心集聚、分散布局”的空间特征,资本密集型制造业呈“大范围扩散、小范围集聚”的空间特征,技术密集型制造业受国家级开发区吸引较大,区位指向性强。在制造业空间演变过程中,社会经济、生产成本和政府行为等因素产生显著影响。3类制造业的关键影响因素有所不同：劳动密集型制造业主要受经济基础、生产成本和政府行为的影响;对于技术密集型制造业而言,社会经济、劳动力成本、交通可达性、工业园区数和创新能力作用突出;资本密集型制造业对人口数量、生产成本、交通可达性和工业园区数的依赖性强。所有制造业均明显受到对外开放水平的负向影响。 相似文献
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近20年来北京都市区人口增长与分布 总被引：48，自引：6，他引：42
利用第5次人口普查数据,研究1982~2000年北京都市区人口增长与分布规律。首先分析都市区人口增长特征,并提炼不同阶段人口增长的空间模型,发现：开始于20世纪80年代的人口郊区化,在90年代幅度加大;80年代北京都市区人口空间增长过程的相似性大于差异性,整体上呈现出一定的同质性特点;而90年代则差异性大于相似性,异质性特征日渐突出。继而,通过数学模型的回归研究北京都市区人口分布及空间结构的演化趋势。单核心模型的回归表明,Clark模型在拟合北京城市人口分布方面占据优势,而Smeed模型拟合都市区人口分布的效果更好,参数变化说明当前郊区化的主体仍属“近郊化”。多核心模型的回归表明,1990年都市区双中心结构刚刚发育,2000年多核心结构比较明显但并不成熟;主要的次中心在影响人口分布方面起到重要作用。近20年来,基于人口分布的北京都市区空间结构渐趋复杂。 相似文献
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沈阳都市圈的范围及城镇空间分布的分形研究 总被引：1，自引：1，他引：0
科学界定都市圈范围是研究都市圈的基础,采用2014年沈阳市及周边市县镇乡社会经济统计数据,采用断裂点和经济隶属度模型,界定沈阳都市圈范围。用经济隶属度指标划分城镇体系。用分形理论分析沈阳都市圈城镇的空间分布特征,结果为：集聚维数、容量维数、信息维数和关系维数分别为1.430 1、1.294 1、1.473 5和0.393 8,说明沈阳都市圈城镇空间向心性集聚分布较为显著,城镇空间分布的均衡性较好,城镇空间分布具有较强的相关性,形成了以沈阳市为中心呈凝聚态分布的都市圈城镇空间结构,城镇间联系较为紧密,相互作用较强。进而提出沈阳都市圈城镇空间分布优化的对策。 相似文献
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北京都市区人口—就业分布与空间结构演化 总被引：12，自引：2，他引：10
本研究应用非参数计量方法,实证刻画北京都市区人口—就业空间分布演化,揭示在快速城市化和城市增长背景下,北京都市区空间结构特征及发展趋势。研究发现,北京都市区人口和就业分布都呈现多中心空间结构。20 世纪80 年代以来,随着人口郊区化,北京都市区人口次中心数量不断增加,并由近郊向远郊扩展,人口分布呈现明显的分散化和多中心化趋势,但人口分散的空间范围还比较有限。与人口的分散化趋势不同,2004-2008 年,北京都市区就业仍呈现向心集聚的趋势,造成远郊就业次中心的影响不断被弱化,都市区空间结构的多中心性有所降低。这说明北京都市区的单中心或强中心结构可能并未从根本上改变,且人口的分散化和就业的向心集聚导致宏观面上人口—就业的空间失衡。北京都市区多中心空间结构的形成,需要强化郊区次中心的集聚能力,同时注重人口—就业的平衡布局,这是未来北京都市区空间结构调整的重点。 相似文献
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基于街道/乡镇尺度人口普查数据,利用GIS空间分析和数理统计方法,从规模、占比、密度和集聚度等4个层面分析北京城区流动人口扩散特征,并揭示其驱动机制。研究发现, 2000~2010年北京城区流动人口规模和密度增加,但流动人口占常住总人口比重和流动人口空间集聚度下降,流动人口呈现明显的空间扩散态势。 北京城区流动人口呈“核-边扩散”格局,城市核心区流动人口规模、密度、占比和空间集聚度不断下降,城市边缘区流动人口规模、密度、占比和空间集聚度逐步上升。 北京城区流动人口的“核-边扩散”格局是经济因素的直接推动、城建因素的间接推动、交通因素的硬性诱导、制度因素的软性诱导等共同作用的结果。 相似文献
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徐州都市圈工业结构转型及其影响效应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在GIS空间分析技术支持下,采用工业结构转型相关指数方法,深入分析了2000~2012年徐州都市圈工业结构转型的时空演化特征及其对区域发展的影响效应。发现：近10 a来徐州都市圈工业转型速度、高级化呈较快提升趋势,且与工业经济增长明显相关,但合理化程度下降;竞争优势行业和主导产业均呈向资本技术密集型行业演化趋势,但主导产业的支撑作用有待增强;空间上呈现先集聚后扩散趋势,不同行业空间集聚程度各异,形成了沿东陇海工业集聚发展轴;工业专业化分工呈现以徐州为核心向外技术水平下降的圈层式垂直分工格局;工业高级化和区域工业占有率对经济增长促进作用显著,而对能源消耗和工业SO2排放抑制作用明显,但不同尺度区域影响存在差异。 相似文献
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以南京都市圈、苏锡常都市圈和徐州都市圈为例,从城市与区县两个尺度,研究住房价格、城市发展质量及其耦合协调度的空间格局及区域差异。结果表明:(1)3个都市圈的耦合协调度与区域差异均呈现城市尺度大于区县尺度的特征。(2)住房价格与城市发展质量空间分布格局具有相对一致性,“组团式”格局明显,南京都市圈的区域差异均最大。(3)3个都市圈耦合协调度水平整体不高,处于中级及以下协调水平,且分布呈空间依赖性;住房价格与城市系统及其经济、社会、文化、生态4个子系统发展质量的耦合协调度由大到小依次为苏锡常都市圈、南京都市圈、徐州都市圈,且耦合协调度区域差异既表现出共振性又表现出尺度敏感性。(4)根据协调状态及主导低耦合失调的原因,将城市划分为6种类型,区县划分为8种类型。 相似文献
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中国小城镇产业结构特征及影响因素研究 总被引：1，自引：1，他引：0
分析揭示了2015年中国小城镇产业结构特征与空间差异,并利用加权最小二乘法实证估计了中国小城镇非农产业占比的影响因素。研究得出中国小城镇非农产业占比呈正态分布,非农产业占比较高的区域主要集中在东部沿海、长江经济带和边境口岸地区。东部地区小城镇非农产业占比呈负偏态分布,中部地区呈正态分布,而西部和东北地区则呈现正偏态分布特征,产业结构相对落后。小城镇规模、所在县域经济发展水平与小城镇非农产业占比显著正相关。县域第二产业占比提高带来的拉动效应略高于第三产业,小城镇产业更多的是为县域第二产业发展提供配套支撑。地级城市（地区、自治州、盟）规模的扩大对辖区内小城镇产业结构升级产生的扩散效应强于虹吸效应。 相似文献
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本文根据东京都23区自1920-2000年的人口统计数据,运用同心圈层解析方法对其人口密度的演化进行了分析,发现东京都的人口密度的空间分布发展经历了三个阶段;并运用数学模型分析了东京都的工作和居住的空间分布,发现东京都的空间结构正处于中心区居住空心化但商务办公核心化的过程,并认为东京都这种工作地与居住地长距离分离的且高密度开发的空间结构需要发达地轨道交通系统才能支撑。 相似文献
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The cultivation and development of modern metropolitan areas with the aim of establishing new regional centers with competitive edge is a key objective for the new-type urbanization directions in China. The construction of the Lhasa Metropolitan Area is of great significance for the promotion of the South Asia Channel, the ‘Belt and Road' initiative, the Bangladesh-China-India-Myanmar Economic Corridor, the Himalaya Economic Cooperation Zone, and for rapid development and long-term stability of the Qinghai-Tibet Plateau. This paper examines the scope of the Lhasa Metropolitan Area including Chengguanqu(Chengguan District), Doilungdeqen, Dagze, Lhunzhub, Damxung, Nyemo, Quxu, Maizhokunggar, Samzhubze Qu(Samzhubze District), Gyangze, Rinbung, Bainang, Nedong, Gonggar, and Zhanang using a spatial field energy model that combines nodality and accessibility indices and considers multiple indicators including traffic flow between cities. By combining factors such as the natural background, population agglomeration, the social economy, infrastructure construction, and the urban spatial structure of the Lhasa Metropolitan Area, it is proposed to build a bow-and-arrow-shaped urban system with ‘one core, two centers, one axis, and two wings' along the valleys and the transportation trunk lines of the area. The study advocates the construction of a pure land industrial system comprising a green cultural and tourism-oriented plateau. 相似文献