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21.
1980年以来京津冀区域研究进展评论 总被引:1,自引:0,他引:1
1980年以来,因研究内容和空间治理重点不同,京津冀、京津唐、环渤海、大渤海等区域名称与区域范围多次变动。作为中国最早开展人文与经济地理学研究的对象区域,越来越受到经济贸易、生态环境、城乡规划等多学科关注。本文基于学术论文和专著、具有影响的科研项目,对1980年以来京津冀及相关区域研究进展进行了综述和评论。归纳起来,研究对象区域经历了“京津唐(塘)—大(环)渤海—京津冀”的变化过程。整体上可分为4个阶段:20世纪80年代面向京津唐地区,国土规划为主的经济地理学区域研究,研究规模有限;20世纪90年代拓展到大(环)渤海地区,面向东(北)亚区域经济一体化进程开展经济贸易科学与地理学交叉研究;21世纪前10年,回归京津冀区域,生态环境科学和城市规划科学大规模介入的融合研究;21世纪10年代京津冀协同发展的多学科区域综合研究。其间,中央政府在该区域开展的一系列重大规划,包括20世纪80年代京津唐国土规划和90年代环渤海经济协作区规划,21世纪前10年京津冀都市圈区域规划和21世纪10年代京津冀协同发展规划,与区域研究形成了良性互动关系,在显著增强空间规划和战略决策的科学性的同时,也有力地促进了人文与经济地理学科发展,推动了人和自然相互间强烈作用状态下区域复杂系统演化规律的研究进展。 相似文献
22.
构建层次分明、结构合理的科技合作网络对于推动京津冀协同创新具有非常重要的作用。本文从基于知识创新的科研合作网络和基于技术创新的技术合作网络的角度,使用合作论文和合作专利数据,采用社会网络分析法对2013—2018年京津冀地区地级及以上城市之间科技合作网络的演变特征进行了分析,并基于半参数估计和面板计量模型实证检验了影响京津冀78个城市对之间科技合作的主要因素。主要结论为:① 京津冀科研合作网络快速成长,呈现北京与天津双核引领,以京津为主轴、京保石为次轴的空间结构。② 京津冀逐渐形成了以北京为主中心,天津、石家庄为次中心,廊坊、保定、沧州为三级枢纽,其他城市为节点的技术合作网络结构。③ 空间距离越近的城市之间越容易产生科技合作,高铁开通带来的时空距离压缩可以减弱科技合作的空间衰减系数;相对于科研合作,技术合作对于空间距离更为敏感;技术邻近性是促进城市间科技合作的主要驱动因子,尤其是对技术合作的促进效应更为明显;经济发展差距越小的城市之间相对容易产生技术合作。 相似文献
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产业集聚是经济活动最突出的地理特征之一,也是经济地理学重要的研究对象,然而对产业集聚的机制解释往往由于没有很好的区分产业空间分布形态和产业集聚阶段而出现偏差。本文基于3次全国经济普查企业微观数据,利用DO指数方法计算了2004—2013年京津冀地区三位数制造业行业的空间分布形态,利用Hurdle模型定量解释了集聚形成和集聚提升两个阶段的影响因素及其差异性。结果表明:① 2004年、2008年和2013年京津冀地区分别有124个、127个、129个三位数行业集聚,技术密集型和劳动密集型制造业集聚强度较高,但整体集聚强度出现下降,从0.332下降至0.261。② 制造业集聚存在两阶段且主导因素存在差异。在集聚形成阶段,企业主要考虑基础条件,农业资源和交通运输有负向作用,劳动力池和外商投资有正向作用;在集聚提升阶段,企业更侧重于集聚经济和政策等因素,产业内部关联和产业外部关联有正向作用且前者作用更强,开发区主导产业政策和电力燃气水资源起负向作用。③ 影响因素对产业集聚的作用具有尺度效应,均随距离扩大呈现减弱趋势,但不同因素对距离的反应存在差异。 相似文献
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基于主体功能区的京津冀城市群碳收支时空分异与碳补偿分区 总被引:2,自引:0,他引:2
从主体功能区划视角研究碳收支和碳补偿分区,对于制定适应各主体功能区低碳发展策略,推动区域生态环境协同治理,实现高质量发展具有重要意义,也是地理学思想对于实现“双碳”目标的重要贡献。本文首先构建主体功能区视角下碳收支与碳补偿的理论框架,然后以京津冀城市群157个县级单元为研究区,引入集中化指数、标准显性比较优势指数、SOM-K-means聚类等方法研究功能区视角下京津冀城市群碳收支时空分异与碳补偿分区,并提出以低碳发展为导向的碳减排空间优化方案。结果表明:① 2000—2017年京津冀城市群碳收支量呈现波动上升态势,其集中化指数均高于0.4的“警戒线”,碳收支地区差异整体偏大。② 碳收支时空分异显著,碳排放高值区呈现以京津唐为中心,向外逐步降低的“核心—外围”空间格局;而碳吸收空间格局趋于稳定,总体呈现东、北、西部高,而中、南部低的倒“U”型格局。③ 京津冀城市群碳收支与主体功能区战略定位较为吻合,优化开发区和重点开发区是碳排放的主要承压区,而重点生态功能区是碳吸收的优势主导区,各功能区碳吸收集中化指数差别较碳排放集中化指数小。④ 京津冀城市群共有53个支付区、64个平衡区和40个获补区,结合主体功能区规划战略目标,最终形成9类碳补偿空间优化区,并提出每一类型区低碳发展方向及策略。⑤ 未来要加强更微观尺度的碳收支及碳补偿研究,丰富和完善碳补偿理论框架,将碳补偿融入到碳交易市场,探索实现“双碳”目标的多元化路径。 相似文献
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本文综合应用高斯方程和拉姆齐模型,针对京津冀地区2000年以来10 km×10 km栅格尺度的地表CO2浓度开展研究,分析了区域土地利用影响地表CO2浓度异质性特征的动力学机制。研究发现:① 地表CO2浓度与土地利用类型密切相关。2000—2018年京津冀地区CO2浓度的高值区主要集中于经济较发达的快速城镇化地区;② 土地利用强度及土地利用效率上的时空分异为地表CO2扩散提供了潜在的势能。京津冀地区地表CO2排放及扩散存在明显的空间异质性,距离CO2排放高值区越近,其相应的CO2浓度越高并随时间推移及空间拓展呈逐步减小的态势;③ 京津冀地区在土地利用结构调整、格局优化及效率提升后,CO2排放强度增幅明显减弱,其区域间的增幅差异也逐渐缩小。产业转型发展、土地利用格局优化、土地利用效率提高有效地抑制了京津冀地区地表CO2排放强度的提升并促进了该区域的内涵式增长与高质量发展。 相似文献
26.
京津冀协同发展上升为重大国家战略.是基于环境资源约束的严峻形势.以及后金融危机时代打造中国第三增长极的战略部署。习近平总书记亲自谋划推动京津冀协同发展.这是历史性的重大战略决策.体现了中央对我国新阶段发展大势的科学把握.凸显了京津冀在全国发展格局中的战略地位.反映了三省市人民盼望科学发展的现实要求。推进京津冀协同发展有一系列关键问题要抓.其中.低碳发展是协同发展的重要抓手。 相似文献
27.
28.
地应力监测孔作为地应力测量与监测的基础场所,钻探施工的质量直接影响到地应力测量试验的效果,扩孔的质量更是决定地应力监测仪器能否顺利安装以及后期监测仪器能否正常工作的关键因素。本文以京津冀协同发展区地应力监测孔钻探施工为例,详细介绍了地应力监测孔的施工工艺,包括取心钻具组合、金刚石钻头选择、组装式扩孔钻头分级扩孔钻进等,对保证钻孔垂直度和同心度、降低钻孔孔径误差、保证岩心采取率,以及提高监测孔扩孔效率和质量等关键技术提出了一些具体措施,并取得了良好的钻探效果,对今后地应力监测孔的钻探施工具有重要的指导作用。 相似文献
29.
京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析 总被引:1,自引:0,他引:1
2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM2.5浓度与环境湿度(由露点温度、温度代表)对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下(相对湿度95%以上)的雾滴消光引起,与PM2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。 相似文献
30.
京津冀地区植被时空动态及定量归因 总被引:2,自引:0,他引:2
作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明:①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子(解释力39.4%),土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显(q=58.2%);③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。 相似文献