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1.
深圳市土地供给与经济增长关系研究   总被引:18,自引:0,他引:18  
王爱民  刘加林  尹向东 《热带地理》2005,25(1):19-22,27
利用连续的动态资料,对深圳土地供给稀缺性、土地供给与经济发展的相关性、土地利用弹性系数、土地供给对经济增长贡献率及其变化进行了定量分析。结果表明,深圳建设用地的快速扩张支撑了经济总量和城市建设的高速发展;经济增长与土地供给呈现一致波动性,并表现出滞后性;土地投入对经济增长的贡献具有“隐性贡献”的特点。  相似文献   
2.
夜间灯光数据和人类活动密切相关,可用于识别城市建设用地。目前主要利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据进行建设用地识别,由于数据质量原因,这两类数据的识别结果精度较差。珞珈一号夜间灯光数据与比以往夜间灯光数据相比,时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率明显提升,是进行建设用地提取的更理想的数据源。本研究首先对珞珈一号夜间灯光数据进行辐射和影像配准,提高数据质量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)影像分类方法对广州市2017 年建设用地分区识别,并利用Kappa系数分区、分地类评价识别结果精度。研究发现:① 利用珞珈一号夜间灯光数据识别建设用地的精度明显优于利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据识别结果的精度;② 广州市中心城区辖区的建设用地识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;外围辖区识别结果精度相对较低,识别结果Kappa系数为0.85左右;③ 城市、建制镇等单个地块面积较大、灯光亮度较高的地类识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;村庄用地、铁路公路用地由于单个地块面积小、布局比较分散、部分路段无照明条件等原因,识别结果Kappa系数相对较低,为0.85左右;采矿、风景及特殊用地夜间基本无人类活动,缺少夜间灯光,难以用夜间灯光数据识别,Kappa系数为0.45左右。本研究证明了利用珞珈一号夜间灯光数据能有效识别建设用地,同时丰富了珞珈一号夜间灯光数据的应用场景。  相似文献   
3.
系统掌握经济发展的时空格局特征能为制定经济发展战略提供决策支持。目前对经济发展时空格局的研究主要依靠统计数据。然而统计数据存在口径不统一、空间分辨率低等缺点,难以精准刻画经济发展的格局特征。夜间灯光数据具有易获取、覆盖范围广、与人类社会经济活动高度关联的优点,可以作为经济发展水平的代理变量。本文以DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光数据为基础,利用重心、标准差椭圆以及局部莫兰指数等空间分析工具从不同尺度、角度探究中国经济发展的时空格局特征。研究发现:① 2003-2013年,中国经济重心不断向东南方向移动,且移动距离呈逐年减少趋势,说明东部与内陆区域经济体量存在差异,但是差异水平正逐渐减小。中国经济的标准差椭圆范围不断扩大但是扁率减小,说明中国经济总量不断提升,但整体集聚度有所下降。同时椭圆的方向角不断向东偏转,与经济重心朝东南方向移动的结果吻合。② 高高聚集和低低聚集是中国经济发展最明显的2种类型。高高聚集区会辐射带动周边区域发展,这一特点在山东半岛和长江三角洲最明显,低低聚集主要分布在西部和东北欠发达地区。2003-2013年间,低低聚集范围有所减少,由连片分布变为局部聚集。本研究基于夜间灯光数据揭示了2003-2013年中国经济发展的时空格局特征,为制定宏观经济战略提供决策支持。  相似文献   
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