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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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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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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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以30个省会城市为研究对象,将旅程时间、费用、列车、运行里程、速度等大数据融入交通优势度指标体系,采用熵值法计算2019年省会城市交通优势度并利用地理探测器和地理加权回归模型探究其影响因素。研究发现：（1）交通优势度空间差异显著,交通优势度各等级圈层中心城市在空间中呈现不均衡分布格局,呈现由华中、华东地区节点沿铁路网向外递减的“核心-半边缘”结构,形成多等级节点城市交互作用的交通等级网络体系;（2）地方一般公共预算支出、高铁数目为交通优势度的主导探测因子,多因子交互作用均使其空间分异的解释力显著提升;（3）各因素影响程度具有较大空间异质性,除平均坡度和平均高程外其他因素均为正向影响,人均可支配收入、平均高程和普通本专科学生的回归系数呈现由华西地区向华东地区过渡转而向北增长的趋势,平均坡度、动车数目、普通列车数目的回归系数由西向东分层递减,火车站数目和高铁数目分别对华东地区、华西地区和华北地区的影响较大。 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
6.
基于区域地形起伏度模型的陕西农村劳动力时空格局 总被引：2，自引：0，他引：2
农村劳动力的流动不仅受经济社会的拉力,而且可能受自然环境推力的影响.地形起伏是农村自然环境状况的重要指标.运用改进的区域地形起伏度模型、成本距离模型、重心模型,定量分析1990-2009年陕西省农村劳动力时空变化格局,结果表明:20 a间农村劳动力并非简单的持续从地形起伏高的地区往起伏低的地区移动,但地形起伏作为农村劳动力分布的重要作用因素其影响正在不断加强,并表现出进一步加强的趋势性;关中地区农村劳动力增幅较慢,体现了其快速城市化进程;陕北与陕南地形起伏度较高,陕北作为能源工业基地,其劳动力增幅快于陕南;经济因素与地形因素在整体上会拉动或推动人口格局变化,但在年尺度上表现出较强的波动性;研究区整体表现为,地形起伏越低、土地集约度越高,则区域非农化进程越快. 相似文献
7.
城市化过程中地形因素对城市空间结构演变的影响——以乌鲁木齐市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
利用起伏度指数与分布比例指数模型,将地形与城市土地利用类型有机地结合在一起,探讨了地形对乌鲁木齐城市空间结构发展的影响.研究结果表明:两个模型多年相关数据的变化能反映城市空间结构的演变过程.居住用地的增长区从起伏度指数为7～8的地形空间上逐渐开始向起伏较高地形发展.其分布在起伏度指数上的区间扩大了9个单位.由于经济的快速发展,生产建设用地始终在不断地扩大,并表现出工业用地向外扩张和商业用地向内收缩两个变化过程.扩张的方向指向低地形地区,收缩则向金融商业中心.农用地面积始终在减少,并趋向消失,且起伏度低的地区减少得快,而高地形区减少得慢.未利用地分布区域向高地形空间退缩,市区内的未利用地通常被开发为绿地或公园.各种土地利用类型在起伏度指数梯度上分布的整体变化反映出大地形特征仍然是城市空间结构的发展框架. 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
9.
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
10.
基于自然与人文多重栅格数据，构建人居环境质量综合指数评价模型，分析2015年关中平原城市群人居环境的空间分异格局，并对人口分布与人居环境质量的协同性进行探讨。结果表明：(1)人居自然环境呈现出自东向西，由山地、高原向平原、谷地依次递减的空间分布格局，受地形影响最为明显，地形起伏度与人居自然环境呈负相关关系。(2)人居人文环境表现出平原低、山区高，城镇高于乡村的空间分布格局，受城市行政层级影响显著。(3)关中平原城市群人居环境综合质量指数介于0.216～0.716之间，呈现出以关中平原、汾河谷地向外梯级递减的带状空间分布格局。(4)关中平原城市群人口密度与人居环境质量空间分布显著一致，总体呈现出平原高于山地，城市高于乡村的空间分布规律，人居环境质量越高，人口密度越大，土地利用也越充分。 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
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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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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
14.
及时掌握水稻的时空分布信息,对调整和优化农业生产结构至关重要。论文利用综合考虑植被物候和地表水变化的水稻自动制图方法,结合海拔、地表水体因素开展2001—2017年东北地区水稻分布的时空演变研究。通过889个地面调研点位对水稻分类结果验证,总体精度达90.66%,Kappa系数为0.8128。研究表明:① 21世纪初,东北地区水稻种植面积呈先略减后持续增加的趋势,2017年水稻种植面积达2001年的2.13倍。其中,水稻扩张面积的60%分布在三江平原,30%分布在松嫩平原,下辽河平原仅占不足5%。水稻扩张的海拔优势区间在200 m范围内,随着海拔的上升水稻扩张与地表水关系越来越密切。② 三江平原内,水稻扩张幅度在海拔30~70 m范围内逐渐增加,使优势区间从相对高度70 m缩减至40 m内,也使得分布优势逐渐趋向于距地表水体较远的区域。而松嫩平原和下辽河平原水稻种植分布的海拔优势区间始终分别保持在相对高度100 m、40 m内。③ 三江平原水稻的集中分布和急剧扩张,使水稻分布优势逐渐趋向于距地表水体远的区域,这将对地下水带来更大的压力;而松嫩平原水稻分布受地表水体影响较大,分布优势随着距地表水体距离的增加而减小。研究可为农业部门评估水资源承载力、保障农业可持续发展提供数据支撑及理论参考。 相似文献
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中国建设用地扩张对景观格局演化的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
探索建设用地扩张对景观格局变化的影响机理是理解人类活动对生态系统功能、格局和过程变化影响机制的关键。但中国全国尺度建设用地扩张过程对景观格局演化的影响研究明显不足。基于此,突破传统行政区划单元的分析方法,以覆盖全国的10 km格网为基本单元,基于1975-2014年建成区比率数据来表征建设用地扩张水平,运用同期土地利用数据计算相应的景观指数,定量刻画了建设用地扩张及景观格局的时空演化过程,并运用空间计量经济模型定量解析了建设用地扩张过程对景观格局演化的影响效应。同时,基于全样本、不同时间点、不同规模城市和不同区域城市的对比揭示建设用地扩张过程对景观格局演化影响的时空差异性。研究结果表明：40年间建成区比率值增长了3倍,高于同期的人口城镇化增长水平,东、中和西部间呈现出显著的梯度差异性,而且差异程度逐步增加,大、中、小城市之间的差异也较为显著。1975-1990年、1990-2000年和2000-2014年3个时间段的年均增速分别为5.87%、2.32%和2.32%。景观格局总体上也经历了显著变化,优势景观类型的主导性逐步降低,景观格局趋于破碎化,复杂度增强,邻近度趋于离散,聚集度逐步降低,结合度渐高,景观多样性和均匀度均有所提高。随着建设用地扩张水平的提高,景观越来越趋于破碎化,人类活动对景观的干扰强度和频率也不断增强。例如,建设用地扩张水平每提高1%将导致景观斑块数量提高0.45%左右。但是建设用地扩张水平与景观复杂度的变化在空间上存在错位。建设用地扩张水平的提高在一定程度上使同类型斑块间的距离变近,景观聚集度出现降低趋势,景观越来越呈现多种要素的密集格局,斑块聚合和集群性增强,相应的结合度也越来越高,景观均衡化趋势和均匀分布越来越明显。同时发现,不同规模城市和不同区域的影响差异显著,除地理区位因素差异性不显著外,其他控制要素也对景观格局演化具有差别化的影响。 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“三生空间”分类评价与时空格局分析 总被引：47，自引：1，他引：46
本文在探究“生产—生活—生态”三生空间理论内涵的基础上,分析了土地利用功能与土地利用类型的辩证关系,依据土地利用现状分类国家标准,建立了三生空间分类与评价体系,揭示了1990-2010年间中国三生空间的格局及其变化特征。结果表明：① 生产空间主要分布在胡焕庸线东南侧的主要城市群及粮食主产区,其扩张区域主要分布于东北平原、新疆西北、宁夏、兰州—西宁、四川盆地、环渤海、长三角、厦漳泉、珠三角等地区,缩小区域主要分布在黄土高原、呼伦贝尔大草原、江汉平原、闽南丘陵等地区;② 生活空间主要集中在全国主要城市及城市群,整体上呈现“东高西低、北高南低;大分散、小集聚”的空间格局,其扩张过程表现为环渤海、长三角、珠三角三大城市群的大规模、区域式扩张和各主要省会城市的小规模、点状式扩张。③ 生态空间主要分布在胡焕庸线西北侧,整体呈现“西高东低,南高北低”的空间格局;④ 工业化、城镇化是中国三生空间变化的基本动力,西北和东北地区的农田开垦、华北平原和三大城市群的城镇化建设、黄土高原的退耕还林等是导致三生空间区域差异的主要原因。本文可以为三生空间的分类规划和优化决策提供参考依据。 相似文献