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东北三省县级尺度人口老龄化空间格局演变及类型划分 总被引：2，自引：1，他引：1
人口老龄化正成为制约东北振兴发展的突出问题。综合运用静态指标（老龄化系数、老少比）、动态指标（年龄结构变化、老年人口与非老年人口数量变化 、老年人口增速）、空间自相关等测度指标和方法,分析了2000?2010年东北三省县级尺度人口老龄化空间格局的演变特征,并对人口老龄化类型进行了划分。主要结论如下：① 从静态指标来看,10 a间无论是老龄化系数还是老少比,均表现出全面升级态势,区域差异更加突出,空间分布由“均质”向“极化”转变。辽中南城市群、资源型城市市辖区和部分边境市县成为人口老龄化和少子化的集中分布区。② 动态指标来看,10 a间四大城市的市辖区、大城市周边市县、资源型城市市辖区、边境市县等区域,在年龄结构变化、老年与非老年人口数量变化、老年人口增速方面存在显著差异。③ 综合运用静态和动态指标将东北三省划分为5种老龄化类型：稀释老化型、残留老化型、就地老化型、潜在老化型和未老化型。对每种类型的老龄化特征进行了总结,并对典型区域提出了具有针对性的政策建议。 相似文献
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针对GNSS高程转换过程中忽略了地形密度横向变化的问题，该文给出了顾及地形横向密度变化的GNSS高程转换方法。采用经典棱柱体空间积分对剩余地形模型进行建模来填补重力场模型中所遗漏的高频信息，并利用二次曲面法对残余高程异常进行拟合，较好地提升了高程转换精度。实验结果表明：与仅由重力场模型解算的高程异常相比，考虑剩余地形高程异常后，GNSS高程转换的精度整体提升了约0.4 cm;考虑地形横向密度变化后，GNSS高程转换的精度整体进一步提升了约0.1 cm;利用二次曲面拟合法对所有模型残余高程异常进行计算的结果显示，顾及地形密度横向变化后的GNSS高程转换方法给出结果最优，达到了3.4 cm。 相似文献