城市体系规模结构研究的新方法——位序累积规模模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

叶浩  庄大昌 《地理科学》2017,37(6):825-832

利用位序累积规模模型与位序-规模法则定量分析2000~2014年中国城市体系规模结构的省际差异及其变化特征。结论如下：使用位序-规模法则进行区域城市体系规模结构对比与演变分析时会存在较大的不确定性,而位序累积规模模型更能准确刻画区域城市体系规模结构的特征;中国各省区\begin{array}{c}\beta \end{array}值排名靠前的多属于自然地理条件优越、社会经济比较发达的地区,其变化大致表现出增幅东大西小、增长率南高北低的特征;位序累积规模模型能较准确地反映出自然与社会经济条件对区域城市体系规模结构的影响,但随着社会经济的发展,自然地理和基础设施条件对城市体系规模分布的影响不再显著。  相似文献   

精准扶贫视角下中国东北农村贫困地域性特征及成因   总被引：7，自引：4，他引：3  

王士君  田俊峰  王彬燕  程利莎  杜国明 《地理科学》2017,37(10):1449-1458

基于结构性问卷,采用入户访谈及问卷调查的方法,解析中国东北地区农村贫困空间格局与地域性特征,并对区域内部典型农村贫困区贫困问题的形成机制进行探讨与解构。研究认为： 东北地区农村贫困人口与贫困县集中分布在大兴安岭南麓和黑、吉、辽三省与内蒙古东部交界地区以及中俄、中朝边境地区,形成东、西两大片区,西部片区呈带状自北向南延伸,东部片区内存在两个团块状贫困人口集聚区,整体表现出“大集聚,小分散”的空间分布特征。② 区域内部存在5个农村贫困高发区,分别为中俄北部边境贫困高发区、中俄东部边境贫困高发区、松嫩平原贫困高发区、西部贫困高发区、中朝边境贫困高发区;农村贫困发生率“北高南低,西低东高”的特征明显。③ 农村贫困群体以中老年人为主,文化水平整体较低,吃穿与医疗保障问题突出;罹患疾病以及耕地不足、耕地利用率低是导致东北地区农村贫困的主因,发展现代农业和外出务工是消除贫困的重要途径。 ④ 区域内部存在西部农牧交错区、东部边境山地朝鲜族聚居区、东部平原与丘陵过渡区三大典型农村贫困区,西部农牧交错区农村贫困问题的产生主要受农业生产结构单一、农产品市场价格下行、农户自身思想认识落后、基础设施建设滞后、区域自然生态条件不利等多种因素的协同影响;东部边境山地朝鲜族聚居区农村贫困问题主要由劳动年龄人口的持续性外流所引发的系列效应导致;东部平原与丘陵过渡区农村贫困问题的出现主要受地理位置偏远、地形复杂导致自然灾害多发、耕地资源不足的影响。  相似文献   

城镇化与房价变动的空间计量——基于省级面板数据分析     

田申 《地域研究与开发》2017,36(2)

基于2001—2015年中国31个省份(不含港澳台地区)的面板数据,运用空间面板模型,分析了城镇化对房地产价格水平的影响。研究发现:在考察期内,人口城镇化率、产业城镇化率、房屋施工面积对房地产价格水平产生显著的正向影响,城镇化投资额对房地产价格水平产生显著的负向影响;人口城镇化率、产业城镇化率、城镇化投资额、人均GDP、绿化面积、房屋施工面积的空间滞后项对房地产价格水平产生显著的正向影响,空间溢出效应显著。为此,需要优化城镇化投资结构,提高人口城镇化质量,强化产城融合,促进房地产价格合理稳定运行。  相似文献   

沈阳城市应急避难场所的识别、空间格局与服务功能     

王女英  修春亮  魏冶 《地域研究与开发》2017,36(5)

以沈阳市为例,运用高分辨率遥感影像识别城市应急避难场所,采用空间插值、波段集统计等方法刻画应急避难场所空间分布及其与人口的空间匹配性,通过栅格成本分析和加权Voronoi图等方法测算空间可达性并划分其服务区范围。研究表明:(1)沈阳市应急避难场所分布呈现出"小集聚、大分散"的基本格局,与人口分布的空间匹配性差;(2)应急避难场所可达性表现出空间异质性,大型用地对整体格局起到主要塑造作用;(3)研究区域可划分为14个较为明确的应急避难场所服务区,不同服务范围在空间上存在大小、数量和构成上的差异。最后,从城市安全视角对沈阳市应急避难场所的空间布局提出优化建议,为政府部门决策提供科学依据与政策参考。  相似文献   

城市住宅小区容积率时空分异研究——以大连市内四区为例     

李雪铭  张大昊  田深圳  孙赫  王淼 《地理科学》2018,38(4):531-538

以大连市内四区为例,将城镇地籍调查数据与互联网房产数据相结合作为基础数据,通过ArcGIS软件生成住宅小区点数据的空间分布图,对大连市住宅小区容积率的时间演变和空间分布进行研究,并利用锡尔指数计算住宅小区容积率的空间差异量化测度指数,最后阐述住宅小区容积率空间差异的机制。结果表明：① 1992~2016年大连市住宅小区的数量在持续发展时期最多,平均容积率展现出波动上涨的趋势。② 区：大尺度包括冷炳荣住宅小区容积率整体上呈现出不均匀性和破碎性,局部又呈现出混乱性和复杂性,东部地区小区容积率分异比西部大。③ 中山区空间差异量化测度指数最高为0.831,甘井子区最低为0.125,西岗区与四区整体格局最为相近。极低等级容积率空间分异指数最高,容积率分异指数由两极向中间递减。大连市住宅小区容积率空间差异主要体现在区域内,其对研究区容积率空间分异影响较大。④ 住宅小区容积率空间差异的主要原因为下垫面性质对住宅小区建设的限制、区位的优良性对住宅类型的指向、城市规划对土地利用的导向、极差地租与容积率的相关性、小区建设成本对容积率的影响。  相似文献   

1949—2014年福建沿海沙地动态演变及其驱动因素     

赵国帅  叶功富  王军邦 《中国沙漠》2018,38(4):701-708

福建是中国南方地区沙化土地面积较大的省份,是华南沿海沙地的典型分布区。为定期、准确掌握福建沿海沙化土地现状及动态变化趋势,按照国家要求,福建省已先后开展了5次（1994、1999、2004、2009、2014年）沙化监测工作。采用历次监测数据及前期相关历史资料、多期卫星遥感影像等,分析了1949—2014年福建沿海沙地动态演变特征及驱动因素。结果表明：65年来福建沿海沙地面积总体呈现减少趋势。1949—1989年,沿海沙地总量保持稳定,但不同类型之间转换频繁。1989—2014年,沿海沙地总量减少迅速,大量以森林为主的固定沙地（丘）和沙化耕地向以居民点、工矿建设用地和养殖用地为主的非沙化地转变。海岸侵蚀和岸线后退是导致沿海沙地减少的重要自然原因,1949年以来国家及地方的治沙造林政策和沙荒地开垦耕种是1949—1989年沙化土地变化的主要原因,沿海沙地的开发建设等人为活动是近25年间沿海沙地动态变化的主要驱动因素。  相似文献   

霸王(Sarcozygium xanthoxylon)灌木年轮记录的1902—2015年阿拉善荒漠中部气候干湿变化     

丁爱军  肖生春  彭小梅  田全彦 《中国沙漠》2018,(2):401-409

基于阿拉善荒漠中部的4个霸王(Sarcozygium xanthoxylon)样点建立的区域轮宽年表,探讨了霸王径向生长对气候变化的响应及阿拉善荒漠中部区域1902—2015年的干湿变化。结果表明:霸王的径向生长主要受到生长季及前期降水(当年4—7月和前一年10—12月降水)影响。年代际尺度上,区域年表共记录了1920s初—1930s初、1940s初以及1970s末—1980s末3个干旱时段和1900s末—1920s初、1930s、1960s中—1970s中以及1980s末—至今4个湿润时段。区域气候干湿变化以2~8、11、16~32a周期最为明显,在1970s末发生了周期性震荡。本研究所揭示的区域百余年来气候干湿变化波动状况,可为区域环境演变和荒漠化防治提供气候背景代用资料和决策依据。  相似文献   

甘肃省摩天岭北坡木本植物叶性状变异及关联   总被引：1，自引：0，他引：1  

李宗杰  田青  宋玲玲 《中国沙漠》2018,38(1):149-156

调查了摩天岭北坡以常绿阔叶林带与落叶阔叶混交林为主的低海拔区(700~1 500m)和针阔叶混交林与亚高山针叶林为主的高海拔区(2 100~3 400m)的21个木本植物群落组成,测定了104种植物的比叶面积(SLA)、叶干物质含量(LDMC)、叶片全磷含量(TPC)、叶片全氮含量(TNC)、叶片全碳含量(TCC)以及叶片厚度(LT)等6个植物功能性状。采用相关性分析对6个植物功能性状的变异和关联进行分析。结果表明:(1)SLA、LT和TCC在高海拔区明显高于低海拔区,而LDMC和TNC表现出高海拔区低于低海拔区;(2)SLA均随海拔的升高表现出降低的趋势,而LDMC和LT都随海拔的升高呈现增加的趋势。低海拔区TCC和高海拔区TCC都随海拔的升高呈增加的趋势;低海拔区TNC和TPC随海拔的变化与高海拔区相反,TNC和TPC在低海拔区随着海拔的升高表现出增加的趋势,而在高海拔区随海拔的增加呈现降低的趋势。(3)在高、低海拔区,SLA与LDMC、LT和TCC均呈极显著的负相关关系(P<0.01),LDMC与LT和TCC呈极显著的正相关关系(P<0.01)。摩天岭北坡不同海拔区木本植物叶片功能性状与海拔的关系,反映了该区域木本植物的不同叶片功能性状对海拔决定的环境异质性的协同响应和适应。  相似文献   

行政区划研究的地理学支撑与展望   总被引：13，自引：4，他引：9  

王开泳  陈田 《地理学报》2018,73(4):688-700

行政区划研究一直是人文—经济地理学的重要研究领域,与政治地理学、历史地理学、城市地理学具有非常密切的关系。行政区划本身也是一种资源的新论断,对于重新认识和发挥行政区划在空间治理和优化区域发展格局的作用具有非常重要的意义。在回顾总结行政区划研究历史的基础上,梳理了行政区划研究的发展脉络,分析了新时期政区设置的背景和影响因素发生的重大变化,如城镇化进程改变了人口经济集聚的空间格局,自然地理格局对行政区划设置的影响日益减小,交通通讯条件的改善为扩大管理幅度创造了条件。结合空间治理的新需求提出了新时期的行政区划研究应把握3条主线,分别是优化和提高区域管理效率、预防和保障区域治理安全和推进政区精准精细化管理。从推进国家治理体系和治理能力现代化出发,提出行政层级和管辖幅度的优化可以提高空间治理效率;缩小经济强省和面积大省的管辖幅度可以保障空间治理安全;合理的管辖幅度和基层政区的优化设置有助于加强空间治理的精准化和精细化。科学合理的行政区划调整可以让空间治理更好的发挥作用,为构建适合我国国情的空间治理体系提供基础支撑。  相似文献   

Changes in production potentials of rapeseed in the Yangtze River Basin of China under climate change: A multi-model ensemble approach   总被引：1，自引：1，他引：0  

Zhan Tian  Yinghao Ji  Laixiang Sun  Xinliang Xu  Dongli Fan  Honglin Zhong  Zhuoran Liang  Ficsher Gunther 《地理学报(英文版)》2018,28(11):1700-1714

Rapeseed is one of the major oil crops in China and it is very sensitive to climate change. The Yangtze River Basin is the main rapeseed production area in China. Therefore, a better understanding of the impact of climate change on rapeseed production in the basin is of both scientific and practical importance to Chinese oil industry and food security. In this study, based on climate data from 5 General Circulation Models (GCMs) with 4 representative concentration pathways (RCPs) in 2011–2040 (2020s), 2041–2070 (2050s) and 2071–2100 (2080s), we assessed the changes in rapeseed production potential between the baseline climatology of 1981–2010 and the future climatology of the 2020s, 2050s, and 2080s, respectively. The key modelling tool – the AEZ model – was updated and validated based on the observation records of 10 representative sites in the basin. Our simulations revealed that: (1) the uncertainty of the impact of climate change on rapeseed production increases with time; (2) in the middle of this century (2050s), total rapeseed production would increase significantly; (3) the average production potential increase in the 2050s for the upper, middle and lower reaches of the Yangtze River Basin is 0.939, 1.639 and 0.339 million tons respectively; (4) areas showing most significant increases in production include southern Shaanxi, central and eastern Hubei, northern Hunan, central Anhui and eastern Jiangsu.  相似文献