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11.
基于航空客流的中国城市层级结构分析 总被引:12,自引:4,他引:8
基于1995、2000和2003三个年份的航空客运统计数据,分析中国城际航空客流的结构,并以优势流(dominant flow)方法为主,辅以距离平方和聚类法,分析中国主要城市在国内客运航空网络中的层级及其变化。研究表明,通过航空客运方式产生的空间联系主要集中于东部地区,中部地区在航空网络的重要性方面落后于西部,北京、上海、广-深3个顶点组成全国航空网络的主干;从主导航空客流角度观察,自1995至2003年,一个高度集中的城市层级在3个全国性中心的控制下形成和发展,航空客运网络层级体系中的顶层结构业已清晰,而以下各层次的结构尚处于分化发展之中。 相似文献
12.
13.
宋伟 《资源导刊(河南)》2010,(5)
<正>今年以来,南阳小苏打国际竞争能力显著提升,出口数量急剧攀升。今年1至3月,经南阳检验检疫局检验检疫出口小苏打计82批18337吨,货值351.4万美元,数量和货值分别比去年同期增长552%和511.1%,达到 相似文献
14.
<正>自今年3月19日开始,邓州市开展了土地卫片执法检查专项整治"春雷行动",对邓州市范围内违法违规用地开展了集中整改,取得了明显成效。对土地卫片执法检查工作,邓州市委、市政府高度重视,下发了《关于进一步加强 相似文献
15.
重新发现哈尔滨地理位置的价值:基于洲际航空物流 总被引:2,自引:0,他引:2
基于洲际航空物流的视角,通过构建基本航线,对比哈尔滨与北京、上海、广州、新加坡和仁川在中美航空物流网络中的可达性,论述哈尔滨在优化中美航空物流网络中的作用。研究认为,洲际航空货运需要在商载和航程之间进行选择,因而可以有不同于客运的枢纽布局安排。哈尔滨处于中美之间航空物流联系的门户位置,相对于北京、上海、广州、仁川等城市具有更好的可达性,具有发展成为国际航空物流枢纽的潜力。国际航空物流枢纽功能的成长,将使哈尔滨由东北地区主轴的"末端"转变为"门户",极大地提升城市的地位,由此可见,航空物流业的飞速发展使某些城市的地理位置具有了新的属性,并需要予以重新审视。 相似文献
16.
17.
海南省连片贫困地区农户致贫风险分析 总被引:4,自引:1,他引:3
农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。 相似文献
18.
贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。 相似文献
19.
基于地理探测器的南京市住宅租金空间分异格局及驱动因素研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以南京市“一主三副”住宅小区为研究单元,运用GIS中的渔网(Fishnet)分析和探索性空间数据分析(ESDA)对“一主三副”住宅租金的空间分布进行模拟和估计,并利用地理探测器模型从住宅小区的区位特征、建筑特征和邻里特征3个方面探究住宅租金空间分异的影响机制。结果表明:① 南京市住宅租金总体呈上升趋势,空间上表现出主城向副城递减的中心外围模式,住宅租金空间结构逐渐由单核向双核发展,且住宅租金存在显著的空间异质性;② 住宅租金呈现出明显的空间正相关性和区域集聚性,热点区自内城核心区至副城趋于弱化,冷热点空间格局呈圈层结构;③ 交通位势和中心位势是对一主三副住宅租金解释力最大的因素,商务配套、金融设施和住宅房龄的解释力次之,特征因素对主城副城租金的影响强度各异。 相似文献
20.