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京津冀城市群虚拟水贸易的近远程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
虚拟水贸易能重新分配区域间的水资源。在京津冀协同发展的背景下,厘清京津冀城市群与外部的虚拟水贸易及城市群内部的虚拟水流动,有助于深入理解该地区的水资源供需现状及问题,为制定虚拟水贸易相关策略、实现区域水资源优化配置、保障区域水资源安全提供决策支持。本文基于2010年全国区域间投入产出表,测算了京津冀城市群各省（市）水足迹及与全国各省域单元的虚拟水贸易量。从近远程视角定量评估城市群地区对内、外部水资源的依赖程度,并分析虚拟水贸易的距离特征。研究发现：① 京津冀城市群各省（市）各部门用水系数显现出差异性,农业部门用水强度最高,直接用水与完全用水系数分别超过300 m 3/万元和400 m 3/万元;② 京津冀城市群内部各省（市）人均消费水足迹差异大,北京、天津、河北的人均水足迹分别为405 m 3、565 m 3、191 m 3;③ 京津冀城市群的消费水足迹遍布全国各省域单元,近程水足迹与远程水足迹分别为91.4亿m 3、198.5亿m 3,其中,近程水足迹主要来源于本省（市）,西部地区对远程水足迹的贡献最大;④ 京津冀城市群的虚拟水输入总体偏向来源于距离较近的省域单元,北京、天津、河北水足迹距离来源地的平均距离分别为1049 km、1297 km、688 km;⑤ 北京和天津为虚拟水贸易的净流入区,对外部水资源的依赖性强;河北为虚拟水贸易的净流出区,为京津冀城市群及其他地区供给水资源,虚拟水净流出进一步加剧了河北的水资源短缺。未来,受人口增长、经济发展等因素影响,京津冀城市群的水资源压力将进一步加剧,提高用水效率、升级产业结构、提倡低水足迹消费模式、实行虚拟水战略是实现京津冀城市群可持续发展的有效途径。 相似文献
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转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制研究——基于夜间灯光数据方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对中西方城市群空间扩展路径研究的争论,以京津冀城市群为例,运用夜间灯光数据,采取扩展强度指数、空间关联模型、多维驱动力分析模型,定量揭示了城市群时空扩展路径及其动力机制。结果表明：① 1992-2012年,京津冀城市群时空扩展呈现以京津唐为核心的中心集聚扩展模式,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为城市群空间扩展的冷点区;② 城市群空间扩展虽然已经出现了扩散势头,但向心集聚的惯性作用力依然强大;③ 城市群时空扩展的动力机制表现出以市场力为主要驱动因子的特征,行政力、外向力和内源力对城市群空间扩展的影响作用依次递减,从城市群空间扩展的驱动力演化趋势看,市场力、行政力、外向力的影响呈现上升趋势,而内源力的影响系数则呈现下降趋势。最后,提出降低行政干预、构建市场主导机制、强化内外双向开放、推动产业升级政策建议,促进城市群空间结构持续优化。 相似文献
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转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制——基于夜间灯光数据方法 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理学报》2016,(12)
针对中西方关于城市群空间扩展路径研究的争论,以京津冀城市群为例,运用夜间灯光数据,采取扩展强度指数、空间关联模型、多维驱动力分析模型,定量揭示了城市群时空扩展路径及其动力机制。结果表明:1 1992-2012年京津冀城市群时空扩展呈现以京津唐为核心的中心集聚扩展模式,保定—衡水—石家庄之间的"三角地带"成为城市群空间扩展的冷点区;2城市群空间扩展虽然已经出现了扩散势头,但向心集聚的惯性作用力依然强大;3城市群时空扩展的动力机制表现出以市场力为主要驱动因子的特征,行政力、外向力和内源力对城市群空间扩展的影响作用依次递减,从城市群空间扩展的驱动力演化趋势看,市场力、行政力、外向力的影响呈现上升趋势,而内源力的影响系数则呈现下降趋势。最后,提出降低行政干预、构建市场主导机制、强化内外双向开放、推动产业升级的政策建议,促进城市群空间结构持续优化。 相似文献
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探讨城市水资源利用效率空间关联网络特征及其形成机制可为实现区域用水效率协同提升提供新的政策视角。本文以长江经济带107个地级及以上城市为研究样本,首先,利用随机前沿分析法（SFA）测算出其2009—2018年水资源利用效率,并基于此构建其空间关联矩阵,继而采用社会网络分析法考察城市水资源利用效率空间关联网络的整体结构、个体结构及其空间聚类方式,最后采用二次指派程序法探讨网络形成机制。结果表明：① 城市水资源利用效率整体仍处于较低水平,但研究期内提升显著,空间关联网络格局显现,且整体网络可达性较强,几乎不存在非对称性可达的联系对,仍存在关联不紧密、网络结构稳定性欠佳等问题;② 上中下游地区的中心城市发挥着中心行动者、中介沟通者的重要作用,呈现“中心城市—非中心城市”的“核心—边缘”空间分布特征;③ 城市水资源利用效率空间关联板块可划分为净溢出、主受益和双向溢出板块,各板块成员组成符合长三角城市群、长江中游城市群、成渝城市群的分布特征;④ 城市间地理邻近性差异、经济发展水平差异、对外开放程度差异等自然地理条件和社会经济因素对城市水资源利用效率关联网络的形成具有显著影响。 相似文献
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城市群创新联系网络结构与创新效率研究 总被引：4，自引：4，他引：4
引入修正引力模型、社会网络分析方法、DEA模型以及Tobit模型，探讨2001—2015年京津冀、长三角、珠三角三大城市群的创新联系网络结构对创新效率的影响。研究表明：① 创新联系格局方面，京津冀城市群呈现以“京津”为核心的放射状发展特征，长三角城市群呈现以“Z”字形为主轴的类钻石型空间格局，珠三角城市群形成了以珠江口两侧城市为核心、其他城市为重要节点的空间格局；② 在创新联系网络结构特征方面，京津冀城市群呈极核式发展，群内创新联系高度依赖于核心城市，长三角和珠三角城市群由单中心驱动转变为多中心驱动，呈均衡发展特征，京津冀和珠三角城市群创新联系网络具有“小世界”网络特征；③ Tobit模型回归结果显示，三大城市群中，城市节点在城市群创新联系网络中的中心位置、中介地位、对结构洞的运用能力和集聚程度对其创新效率的影响存在差异。 相似文献
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建立水土资源限制度模型,定量评价京津冀、长三角和珠三角三大城市群基于人口分布的水土资源限制度及其空间格局,揭示三大城市群的水土资源限制度的差异。研究发现:(1)整体而言,京津冀城市群受水土资源限制最高;(2)限制类型方面,京津冀城市群以水资源限制为主;长三角和珠三角城市群均以土地资源限制为主;(3)京津冀城市群水限制度的人口、面积比例匹配显著偏离,长三角和珠三角城市群则是土地限制度偏离程度较高;(4)空间自相关表明,三大城市群水、土地、水土资源限制度均显著集聚,且以长三角城市群土地限制度最为显著,京津冀城市群受土地资源限制度影响较大,长三角城市群受水资源限制度影响较大,珠三角城市群受二者综合影响。 相似文献
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利用手机信令数据,以京津冀城市群为研究范围,以250 m×250 m网格为基本单元,识别京津冀城市群人口时空分布与流动特征。结果表明：北京和天津是京津冀城市群的主要人口集聚中心,且人口分布呈现非均匀放射状、沿主要交通干线分布,人口密度由城市中心向周边递减;北京、天津和石家庄是人口流动网络的主要中心,其人口流量远高于其他城市;城市群范围内的县际人口流动增长迅速,各区县的职住空间不平衡也比较突出。 相似文献
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基于DMSP/OLS夜间灯光数据的京津冀地区城市空间扩展与空间关联测度 总被引：3，自引：3，他引：0
对城市群空间关联的研究可以为城市群体系结构的优化提供理论依据,但如何破除行政单元的统计约束一直是关联定量化的难点。以京津冀城市群为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光亮度表征城市综合实力,通过引力模型测算1993-2013年京津冀城市空间关联强度,分析城市社会经济区位度的时空变化趋势。研究结果表明:京津冀城市群发展极不平衡,北京与天津关联强度值是排序第三位廊坊市的3~5倍;保定市关联强度排序第4,且社会经济区位度呈上升趋势;除廊坊、保定与承德市外,河北省其余各市社会经济区位度呈下降趋势,京津冀地区的极化现象有所加剧。基于夜间灯光亮度的城市空间关联测度聚焦主城区范围,可为京津冀一体化提供定量化决策参考。 相似文献
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基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析 总被引：9，自引：3，他引：6
城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。 相似文献
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在京津冀协同发展战略背景下,以建设京津冀世界级城市群为引领,遵循城市发展规律,优化城市空间布局,明确京津冀城市群等级结构及其空间特征具有重要意义。本文以京津冀城市群156个区县为研究对象,从经济中心性、交通中心性、信息中心性、人口中心性4个角度,利用4种空间聚类方法进行5个等级的聚类分析,并基于克氏中心地理论对京津冀城市群等级划分结果进行空间结构分析。结果显示,自组织特征映射神经网络算法(SOM)较适合京津冀城市群的等级划分;京津冀城市群正从以北京城区为单核心的圈层空间结构向3条带型空间结构转变,其中京津都市发展走廊发育成熟,沿海都市发展带也初具规模,而包括雄安新区在内的京石都市发展带正在孕育。 相似文献
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黄河中下游沿线城市水资源利用效率的时空演变及影响因素 总被引：2，自引：1，他引：2
采用超效率DEA模型、GIS空间分析方法、动态面板的系统GMM估计方法对2010—2017年黄河中下游沿线城市水资源利用效率时空格局及影响因素进行分析，结果表明：① 黄河中下游沿线城市水资源利用效率整体由2010年的0.70波动下降为2017年的0.67，且区域内70%以上的城市水资源利用效率变动趋势与其一致；② 黄河中下游沿线城市水资源利用效率呈“U”型区域两侧相对较高，中间区域相对较低的空间分布态势，且空间分布重心始终位于地理重心的北方；③ 环境规制、经济发展水平、产业结构优化、技术水平对水资源利用效率呈显著正向影响，农田水利设施建设、城镇化对水资源利用效率呈显著负向影响。研究结论可为黄河流域生态保护与高质量发展的推进提供决策支持。 相似文献
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京津冀城镇体系与水系结构的时空关系研究 总被引：1，自引：1，他引：1
京津冀地区人水关系矛盾突出,分形可以有效描述城镇体系和水系时空演化特征,从而揭示两者演化关系,为城市问题的解决提供一些理论和经验依据。论文采用分形理论中的网格维数和多分维谱,首先分别刻画了两者的时空演化特征,其次探讨了城镇体系和水系结构之间的时空关系,最后探究了水系结构退化的影响因素。主要结论有：① 1990—2010年,京津冀地区建设用地的网格维数升高、自相似性增强、从集聚向分散转变,意味着建设用地朝着空间填充程度增强、有序、分散的方向发展,而水系反之,证明两者具有不同的时空演化方向;② 21世纪10年代,京津冀的人水关系十分紧张,南水北调虽然缓和了京津冀用水问题,改善了大尺度上的水系结构,但在小尺度上改善有限;③ 越靠近城市中心,建设用地分形形态发育越成熟,结构越有序,越靠近外围越混乱无序;④ 京津冀地区水系退化,由自然和人为两方面因素造成,21世纪以后人为因素的影响较为显著。针对京津冀地区水系退化,提出如下政策建议：在城市建设过程中,一方面科学规划城市水系,重视低等级水系的保护;另一方面节约集约利用水资源,完善水资源管理机制。未来,需要进一步探索城市发展和水系的非线性关系,为城市可持续发展提供依据。 相似文献
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京津冀城市群县域尺度生态效率评价及空间格局分析 总被引：6，自引：3，他引：3
京津冀城市群地区是国家经济发展的战略核心区之一,其经济发展与资源环境关系是近年来地理研究的重点领域。本文以京津冀城市群县域为单元,利用PM2.5、NO2遥感反演等数据,设计资源投入—经济效益—环境影响复合生态效率评价指标体系,构建县域单元生态效率评价模型,并利用非期望产出SBM模型对生态效率进行了评价,运用空间自相关分析方法对生态效率的空间效应与空间关联模式进行了检验与分析。结果显示：①资源投入、经济效益与环境影响格局存在明显时空分异,高值区主要分布在京津唐三市及周边部分县区;②2006、2010、2014年3个时期京津冀城市群县域单元生态效率均值分别为0.324、0.305、0.347,总体水平较低,并呈现先下降后改善态势,区位、自然本底条件是导致生态效率空间差异的主要原因。③全局Moran's I指数分别为0.2539、0.3007、0.3088,表明县域单元生态效率存在空间正向集聚趋势;④县域单元生态效率正向集聚程度越来越显著,邻域单元生态效率差距则有所缩减。 相似文献
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基于城市经济能级模型对京津冀城市群内各城市进行等级划分,借助引力模型分析城市间经济联系的变化,并利用城市群发展质量评价指标体系和空间自相关分析,对京津冀城市群和群内城市发展质量以及京津冀、长三角、珠三角三大城市群内核心城市发展质量进行评价。结果表明:城市群内一级中心城市北京、天津的辐射影响突出,集聚效应明显,城市间联系的网络化趋势在增强;城市群内各城市发展质量分为发展良好、发展中等、发展一般3个层次,北京和天津的城市发展质量指数高于河北11个城市,北京城市发展质量指数高于三大城市群内其他中心城市;基础设施网络化的发展促使城市群内城市发展质量和城市间联系的紧密程度呈"带状"结构发展。 相似文献
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江淮城市群旅游经济网络空间结构与空间发展模式 总被引：4，自引：0，他引：4
以旅游业推动第三产业发展,将成为未来城市群经济增长的重要方式之一。结合重力模型与社会网络,构建江淮城市群旅游地旅游经济网络模型,应用Ucinet 6软件分析城市旅游地功能特征,探讨空间发展模式。结果表明：江淮城市群旅游经济网络联系呈南紧北疏的空间不平衡态势,城市旅游地之间网络密度、联结边数、联系紧密度正在增长,而重点城市的中介能力和核心作用有降低趋势,多数城市呈路径依赖的循环累计,网络空间均衡性增强,据此将11个城市旅游地划分为5种类型。结合区域交通布局、旅游资源分布、城市经济实力等要素,对11城市进行旅游地层次划分,提出了“三条一级旅游轴线、两条二级旅游轴线、一条潜在旅游轴线”的空间结构及与周边重要旅游区域协调发展的空间发展模式。 相似文献
16.
京津冀城市群协同发展的理论基础与规律性分析 总被引：12，自引：2，他引：10
推动京津冀城市群协同发展既是一项国家重大战略,又是一个复杂的长期博弈过程,需要遵循科学理论,尊重科学规律,推动京津冀城市群实现共同繁荣昌盛、共享蓝天白云、共担发展风险、共建世界都会的战略目标。本文从理论上提出了京津冀城市群协同发展的科学理论基础与科学规律。认为推进京津冀城市群协同发展应以协同论、博弈论、耗散结构理论和突变论作为科学理论基础,其中协同论为核心理论。京津冀城市群的协同发展过程是一个博弈、协同、突变、再博弈、再协同、再突变的非线性螺旋式上升过程,每一次博弈—协同—突变过程,都将城市群的协同发展推向更高级协同阶段,并呈现出阶段性规律。具体包括协助阶段、协作阶段、协调阶段、协合阶段、协同阶段、协振阶段、一体化阶段和同城化阶段共8大阶段。进一步分析认为,京津冀城市群协同发展的真正内涵是推动城市群实现规划协同、交通协同、产业协同、城乡协同、市场协同、科技协同、金融协同、信息协同、生态协同和环境协同,建设协同发展共同体。本文成果旨在为京津冀协同发展提供科学基础和理论依据。 相似文献
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多尺度视角下长株潭城市群工业旅游空间布局及联动模式 总被引：1，自引：0，他引：1
采用最邻近指数、泰森多边形、核密度估计、缓冲区分析等方法,基于城市群、县（市）、地区等多尺度对长株潭城市群不同类型工业旅游的空间布局特征及联动模式进行系统研究。结果表明：① 长株潭城市群工业旅游可划分为工业旅游示范点、工业遗产和工业区等3种类型,空间分布上均呈现为集聚态势,且总体集聚程度较强,具体表现为：工业旅游示范点>工业遗产>工业区。② 工业旅游形成“中心集聚?外围分散”的空间布局,分布密度由城市群中部向周边递减,中心城市向县、县级市递减。③ 从多尺度视角来看,工业旅游空间布局在城市群尺度上呈“团状”,县市尺度上呈“孤岛状”,地区尺度呈“块斑状”。基于以上结论,提出工业旅游的点?轴联动、集聚联动和一体化联动模式。 相似文献
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运用修正的地理集聚指数（EG），并通过构建空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）等空间计量方法，综合分析京津冀城市群制造业空间变化趋势与集聚影响因素。研究发现：① “京津双城”技术密集型制造业转移扩散特征明显；② 资本要素对京津冀城市群制造业集聚有显著促进作用，知识密集度的影响不显著，劳动要素密集度的影响为负；③ 金融利率高低与制造业集聚呈显著负相关关系；政府干预度和宏观税负对制造业集聚有正向影响效应；④ 交通基础设施与市场规模与京津冀城市群制造业集聚有正相关性，而外商直接投资（FDI）与京津冀城市群制造业集聚呈现负相关关系。 相似文献
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高铁对中国城市群生产性服务业集聚的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
以中国16个城市群为案例，基于2007和2017年地级以上行政单元生产性服务业从业人员数据和铁路Origin-Destination（O-D，起讫点）旅行时间、班列数据，结合静态视角下生产性服务业集聚格局与高铁网络的空间关系分析和动态视角下的多元回归分析，探讨高铁对城市群生产性服务业集聚的影响及其空间分异。结果表明：1）高铁对生产性服务业集聚程度有积极影响，但影响效果在空间上不均衡；东部地区，尤其是珠三角、长三角和京津冀城市群受积极影响较显著，而同一城市群内，期初具有集聚优势的高铁城市为主要获益者。2）城市群经济发展水平和空间结构制约高铁影响效果，具备多中心结构的东部城市群内，普遍出现生产性服务业由核心城市向周边支撑条件良好的沿线城市相对扩散的现象。3）除时空压缩效应外，直达班列所代表的客运组织对于高铁影响力的形成具有重要作用；同时，高铁也通过城市人口集聚、市场需求扩大、信息化水平提升和地方政府积极参与的途径间接作用于生产性服务业。 相似文献
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基于2000—2020年全行业企业总部-分支关系大数据,融合社会网络分析、多维邻近、空间分析等方法,从节点类型、层级关联、社区划分及影响因素4个方面揭示了沿黄三大城市群城市网络空间格局、时空演化及其驱动因素。研究发现：(1)城市网络节点强度空间极化显著并具有层级性。山东半岛城市群网络结构发育最成熟,一、二层级城市占比高,中原城市群次之,关中平原城市群最低。(2)城市网络轴线及其层级特征显著,网络关联程度东强西弱,并随时间演化而逐步增强。形成以青岛、济南、郑州、西安为中心的星形放射状骨架,但城市群之间横向跨界联系较弱。(3)青岛、济南、郑州、西安的中心度-中介中心度形成“高-高”组合,是城市群网络的“中枢”和“桥梁”。(4)城市网络社区受边界阻隔效应、邻域效应和外溢效应影响,总体形成“三大一小”的社区结构和“先集聚、后融合”的演变趋势。(5)地理邻近、制度邻近、社会邻近对城市网络发育具有正向作用,产业邻近发挥负向抑制作用。 相似文献