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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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基于栅格的豫西山区地形起伏特征及其对人口和经济的影响 总被引：6，自引：0，他引：6
地形起伏是约束山区人口分布和经济发展的关键因素,尤其在山地平原过渡带其约束作用更为显著。以位于秦岭-黄淮平原过渡带的豫西山区为例,基于200 m分辨率DEM数据,采用均值变点法确定地形起伏度的最佳统计单元,并提取地形起伏度;以1∶10万土地利用、乡镇人口和县域各产业数据为基础,建立人口和经济空间化模型,同时生成200 m分辨率的栅格人口和经济密度图;在系统分析地形起伏度、人口和经济密度空间分布规律的基础上,借助统计分析方法基于栅格单元定量揭示了地形起伏度对人口和经济的影响,并与其他地形因子的影响进行对比分析。结果表明：① 豫西山区地形起伏度以低值为主,58.6%的区域地形起伏度小于等于0.5个基准山体的高度（相对高差≤ 250 m）;空间上呈西高东低、中间高南北低的格局,与海拔、坡度均呈较强的正相关,且与坡度的相关性更大。② 被选作验证的人口和经济数据与对应模拟值的线性拟合度分别为0.943和0.909,表明空间化结果能反映人口和经济分布的实际状况。③ 地形起伏度对人口和经济的影响强于其他地形因子的影响,与人口密度和经济密度呈较好的对数拟合关系,拟合度分别为0.911和0.874;豫西山区88.65%的人口居住在地形起伏度不超过0.5的地区,88.03%的生产总值分布在地形起伏度不超过0.3的地区。相对人口分布,研究区的经济发展向地形起伏度低值区的集聚态势更加明显。 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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澜沧江-湄公河流域人口分布及其与地形的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
基于90 m×90 m数字高程模型(DEM)和1 km×1 km的人口密度栅格数据,采用GIS空间分析与数理统计方法,研究了澜沧江-湄公河流域的人口分布格局及其与高程、坡度、坡向和地形起伏度的关系。结果表明:1.澜沧江-湄公河流域人口分布呈北疏南密的基本格局,人口最为密集的区域位于南端的湄公河三角洲,源头杂多县则是大片无人区;2.澜沧江-湄公河流域人口密度随海拔由低到高经历了一个急降缓升又下降至尖灭的变化过程,人口总量随海拔呈现倒指数增长变化;3.澜沧江-湄公河流域80%强的人口集中分布在坡度≤2°的平坦区域,当坡度达到38°时,人口累积曲线趋于平稳;4.澜沧江-湄公河流域各坡向人口分布较为均衡,坡向对人口分布的影响不显著;5.澜沧江-湄公河流域人口密度与地形起伏度成倒指数关系,地形起伏度对人口分布的影响较为显著,流域内大部分人口分布于低起伏地区。 相似文献
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采用不均衡指数、人口与经济地理集中度及其不一致指数,解析人口分布与经济空间格局协调度。黑龙江省人口分布的不均衡化程度加强,经济分布的不均衡化程度有弱化的趋势;人口与经济地理集中度均呈现出以高集中度的哈尔滨市为中心向外扩展、集中度逐渐降低的圈层结构格局;大部分地区的经济集聚滞后于人口集聚。黑龙江省应继续适应经济集聚发展的态势,相应地人口也应进一步向省域的中心城市、县域中心城镇等重点开发区域集中;促进大小兴安岭森林生态功能区人口的跨区域合理流动;经济落后区与经济滞后区应实行合理的人口迁出政策,放宽经济极化区与经济超前区的人口迁入政策,从而实现黑龙江省人口分布与经济格局在空间上的协调性。 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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秦巴山连片特困区地形起伏与人口及经济关系 总被引：4，自引：0，他引：4
《山地学报》2015,(6)
为了探讨地形要素对连片特困山区人口格局、经济布局和贫困程度约束作用,基于Arc GIS10.0空间分析技术与SPSS18.0统计分析工具,利用SRTM3-DEM数据,分别对中国典型贫困山区——秦巴连片特困区80个县区的地形起伏的空间特征,地形起伏与人口经济格局之间关系进行探析,并且对秦巴山区发展适宜性进行评价。结果表明:1.秦巴山区各县区地形起伏、人口密度、经济发展水平呈现出显著的由西北向东南方向递减的梯度空间规律。2.区域地形起伏与所在县区人口密度、三次产业结构存在显著的空间负相关,即地区地形起伏越大,人口密度越小,经济发展受限制越强,相反地形越平缓,经济活动则越活跃,人口的空间分布更为集聚。3.地形起伏度是决定区域经济发展的主导因素,但对秦巴山区深入研究发现,市辖区的人口分布与经济发展受地形起伏约束较小,究其根本原因是:市辖区在地方财政收入、基础设施投入力度、人才引进、资源支配、招商引资等方面存在明显的支配地位和集聚优势,较大程度上抵消地形对经济发展的限制。 相似文献
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中国地级单元城镇化与经济发展关系的时空格局——基于2000年和2010年人口普查数据的探析 总被引：1，自引：1，他引：1
城镇化与经济发展水平之间关系的空间格局研究,对区域城镇化与经济发展道路的选择具有更加明确的实际指导意义。基于2000年、2010年人口普查数据,利用统计分析对近期城镇化与经济发展的地级单元格局演变特征进行揭示,借助象限图法对二者关系进行定量识别,结合空间自相关分析对二者关系分布的空间关联效应进行探讨。得出以下结论：① 东部沿海地区、内陆省会城市及资源富集型的北方边境沿线部分地级单元城镇化与经济发展水平相对较高;西南地区、青藏高原地区及中原传统农区城镇化与经济发展水平则较低。中国地级单元城镇化与经济发展水平呈显著正相关,在0.01显著性水平下,两个年份二者相关系数分别为0.684和0.741。② 地级尺度上城镇化与经济发展关系存在着显著的区域差异,城镇化滞后型、基本协调型和超前型并存。省域内部地级单元二者关系的分布模式具有相似性,即省会城市通常城镇化超前,省内边缘城市多城镇化滞后。③ 中国地级单元城镇化与经济发展水平关系的分布呈现出显著的空间关联与集聚效应,二者关联集聚程度有所弱化。两个年份,东北地区是中国地级单元城镇化超前型集中分布区,长三角城市群城镇化滞后的态势有所弱化,青藏高原地区城镇化滞后的态势渐趋增强,北方边境沿线资源富集型地级单元由城镇化超前型演变为城镇化滞后型。④ 中国地级单元城镇化与经济发展关系的类型区变化存在着一定程度的路径依赖效应,“滞后-滞后”型和“超前-超前”型地级单元合占研究单元总数的73%,且二者空间分异特征明显。 相似文献
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珠海市土地利用空间格局与地形的相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以2008年Landsat TM遥感影像、地形图为基础数据,通过建立DEM、高程分级、坡度分级及叠加分析等方法,分析了珠海市土地利用空间格局及其与地形因子的关系.珠海市土地利用类型空间分布具有强烈的区域差异性,不同高程与坡度分级区域土地利用类型组合不同;各土地类型的面积在低海拔、低坡度段占绝对优势,随着高程和坡度的上升,土地利用类型减少,多样性降低.在高程<40 m、坡度<2°的区域,水域为主导土地利用方式,而在高程＞40 m、坡度＞2°的区域,林地成为主导土地利用类型的优势越来越明显;在海拔40～100 m、坡度2°～15°区域土地利用破碎度指数最高,受人类活动强烈干扰的地段主要集中在海拔低、坡度平缓的区域,自然因子在高坡度区域对土地利用空间格局起到一定的制约作用. 相似文献
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运用熵值法对长江流域2008年、2013年及2018年3个时期105个地级市的人口、土地、经济城镇化水平进行多维评测;依托ArcGIS平台分析城镇化的时空演变特征及耦合协调性的时空集聚模式;采用多元线性回归模型,挖掘城镇化耦合协调性的驱动因子。结果表明：长江上中下游地区城镇化耦合协调度显著差异,呈现出：下游地区＞＞中游地区＞上游地区的格局。城镇化耦合协调度中等协调及以上水平的地级市主要位于长江三角洲、合肥与皖江沿线、武汉城市圈、长沙城市圈、成渝城市群、南昌、贵阳、昆明等地。耦合协调度处于失调水平的地级市主要位于长江源头地区、藏东—川西—滇北横断山区、甘肃陇南、乌蒙山区、武陵山区、南岭地区等地。城镇化耦合协调度的空间集聚模式可划分为热点聚集型、中部发展型、冷点聚集型、边缘游离型4种类型。在此基础上,构建出4种空间集聚类型的拟合模型,决定系数R2均大于0.800。立足于新型城镇化建设,对长江流域人口、土地、经济城镇化的发展提出了针对性的政策建议。 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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以和田地区七县一市作为研究基本单元,根据1995-2014 年人口、GDP和人均GDP面板数据分析了其人口与经济发展演变特征,通过人口经济一致性指数、偏离度指数和Pearson 相关系数探讨了和田地区人口经济分布的差异性,研究发现：近20 a 来和田地区人口和经济快速增长,各县市人口数量和经济发展差异很大;人口集聚与经济集聚水平差异较大并呈现扩大趋势,总体上东部地区人口集聚低于经济集聚,中部地区人口经济集聚基本一致,西部地区人口集聚高于经济集聚;人口分布与经济发展空间一致性总体呈变弱的趋势,人口经济分布差异的变大与地区经济差距的变大有非常高的相关性;地区的自然环境条件和社会经济发展条件是造成和田人口和经济分布差异性的主要原因。 相似文献
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都市区空间结构与经济发展的互动关系研究 总被引：5，自引：3，他引：2
文章采用结构方程模型实证检验空间结构与经济发展的互动关系。研究发现,中国都市区已经进入多中心分散阶段,空间结构与经济发展存在因果关系,即经济发展水平的提高会扩大人口规模,规模增加则导致集聚不经济上升,并促进空间结构多中心化。多中心化后的空间结构由于降低了集聚不经济而进一步提高生产率。因而,传统地理学中关于两者互动发展的描述得到实证支持;同时明确了多中心化的直接动力是人口规模的增加,而不是经济发展水平的提高。这些发现对于优化当前中国的城市与区域空间战略具有重要的启示。 相似文献
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利用2001—2018年中国省域旅游产业与旅游经济相关数据，综合空间分析和计量模型方法，研究中国31个省(区、市)旅游产业专业化和多样化集聚的空间格局演变特征及其对旅游经济的影响。研究表明：① 中国旅游产业专业化集聚程度呈现西高东低的分布特征，多样化集聚程度则表现为东高西低；② 专业化集聚指数热点区集中于西部省份，冷点区以华东和华中省份为主；多样化集聚指数热点区位于中国沿海各省份，冷点区则主要包括新疆、西藏；③ SDM模型估计结果表明，中国旅游产业多样化集聚能够促进旅游经济的提高，专业化集聚产生抑制效应，不同区域影响效应具有明显差异，东部地区以旅游产业多样化集聚带动旅游经济，中部地区多样化集聚的正向效应尚未显现，而西部地区专业化集聚对旅游经济发挥促进作用。 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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探索流域经济差异的时空演化及其规律,可以为推进流域经济空间结构调整和优化、制定区域协调发展政策、促进流域经济持续稳定和高质量发展提供科学参考和依据。利用数理统计分析与探索性空间数据分析方法（ESDA）相结合,以县域为研究的基本单元,以人均GDP为测度指标,对1995—2016年汾河流域县域经济差异的时空格局演变及其驱动因素进行研究分析,主要结论如下：① 1995年以来,汾河流域县域经济的绝对差异呈现先快速上升后逐步下降的趋势,而相对差异则表现为波动上升后波动回落的特征;② 县域经济空间分异特征明显,且存在明显的时空演变,形成了以太原市区、孝义市为中心的流域经济发展的核心区,和包括宁武、静乐、娄烦、岚县、汾西、万荣等县组成的经济发展边缘区,经济空间结构的“核心-边缘”特征显著;③ 汾河流域县域经济存在较为明显的空间正相关性,但空间相关性随时间呈现波动变化。流域县域经济的热点和次热点区主要集中在以太原市区、孝义市为中心的流域中游地区,而流域的上游以及下游的南部则成为冷点和次冷点区。流域经济空间重心沿主轴方向向西南移动趋势较为明显,并在沿主轴和辅轴方向均存在一定程度的扩张趋势;④ 自然条件和地理区位、区域资源禀赋和产业结构、人口和城镇化水平以及国家政策和市场环境等是影响汾河流域县域经济空间格局演变的重要因素。 相似文献
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青藏高原高寒牧区聚落时空演化及驱动机制——以藏北那曲县为例 总被引：3，自引：0，他引：3
以青藏高原北部牧区那曲县为研究对象,基于多时相高清遥感影像精确提取的2005、2010和2017年3期聚落斑块数据,综合运用GIS分析技术定量测度了那曲县聚落演化的总体特征和空间指向特性,并进一步探讨了聚落格局及演化的驱动机制。结果表明：① 2005~2017年,那曲县聚落规模和密度均呈增大态势,由数量增长型扩张转变为规模增大型扩张;聚落形态演变表现出阶段性差异,由空间无序向规整有序转变;聚落以小型为主,面积小于1 hm 2的斑块数占比高达69%,在时间演化上小聚落向大、中型聚落晋级趋势明显;聚落规模空间相关性显著,大斑块集聚区以县城所在地为中心沿青藏公路向西南方向延伸,小斑块集聚区长期围绕那曲镇外围呈“环形”分布。②特殊的自然本底塑造了那曲县聚落低山缓坡趋向和亲水近路特征,受生存环境和生计方式影响,聚落布局呈现避灾特性,聚落演化的优质草场指向性明显,随着高原乡镇经济职能的日益强化,聚落演化逐渐呈现出与内陆城镇化地区类似的乡镇中心地指向。③高海拔、破碎地貌、自然灾害多发易发、草场禀赋差异及水系纵横等自然环境因素塑造了那曲县聚落大范围小规模沿河谷阶地零散分布的基本格局,而政策、市场化与人口增长、区位条件、管理制度及文化观念等社会人文因素是推动聚落演化的主要动力。 相似文献
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浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应 总被引：2，自引：1，他引：2
论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。 相似文献
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乡村发展水平精准评估及类型划分是乡村振兴研究的热点问题,可为分类分阶段实施乡村振兴战略提供科学依据。论文以河南省栾川县为例,融合行政村普查、电子地图POI等多源数据,从村域尺度构建多维发展测度指标体系,开展乡村发展水平的多维评估和类型识别。结果表明：① 栾川县乡村多维发展水平总体较低,中等及以上发展的村庄数占比为45.89%,并且任意2个维度间相互作用对解释多维发展指数的空间分异有非线性增强作用。② 乡村多维发展水平空间分异特征明显,发展水平高的村庄集中分布在县城附近及重点乡镇所在地,发展水平低和较低的村庄则主要分布在县域边界以及中部乡镇交接区域。③ 单维发展水平呈现较为显著的集聚分布特征,但不同维度间空间集聚格局有所差异。其中,地理区位和自然本底发展水平较高的村庄主要集聚在资源禀赋好、地势较为平坦的地区;地理区位、人口发展、经济基础和社会福利4个维度发展水平较高的村庄主要集聚在县城、乡镇政府所在地和旅游景区附近。④ 根据多维发展评估结果和优势因素,将村庄划分为优先振兴型、预备振兴型、保留维持型、衰退搬迁型和优先搬迁型5种类型。研究根据不同类型村庄的发展特征,提出振兴路径和发展策略。 相似文献