南京市休闲旅游资源空间特征及其影响因素

以南京市615个休闲旅游点为例,按资源性质与休闲方式将其分为自然游憩类、文化休闲类、康娱游憩类和专项休闲类,运用GIS空间分析技术研究了南京市休闲旅游资源的空间特征及其影响因素.研究发现:(1)南京市休闲旅游资源总体呈主城区密集周边城区稀疏的特点,空间分布上呈显著集聚,4类休闲旅游资源空间集聚程度差异明显;(2)全市休闲旅游资源整体呈大聚集、小分散的空间分布特征,其中康娱游憩类主要沿传统商圈布局,文化休闲类在空间上分布较为稀疏,自然游憩类总体集聚度不高,专项休闲类具有小聚集、大分散的空间分布特征;(3)休闲旅游资源的空间分布表现出明显的空间尺度依赖性,且各类休闲旅游资源在不同空间尺度下的分布格局不同;(4)交通条件、资源禀赋和空间集聚等因素对南京市休闲旅游资源的空间分布特征产生不同程度的影响.     

中国众创空间的空间演化及影响因素研究

众创空间在各地大量涌现,成为新时代中国创新创业新的空间经济景观,对于优化地区经济结构具有重要作用.以全国2 469个国家级众创空间为研究对象,采用最邻近指数、核密度分析、网格维数和地理探测器对国家级众创空间的空间演变及影响机理进行探究,研究表明：1) 众创空间分布总体呈现出集聚的特征,但集聚程度随时间推移逐渐减弱;2) 研究时段内众创空间的核密度总体格局基本一致,呈现出东高西低、东部沿海地区高于内陆的弓型格局,且密度差异显著,时间变化上表现出集聚与扩散并存的演变态势;3) 分形特征明显,在空间上呈现不均衡分布的状态,集聚主要围绕京津冀、长三角和珠三角地区等沿海地区以及主要的交通线展开;4) 众创空间的空间演变受多种因素影响,其中政府创新投入、技术创新水平、对外开放水平、资本市场以及科教文娱投入对众创空间的形成和发展起着主导作用.     

中国特色众创空间分布及其影响因素分析 ——来自全国1 337家众创空间的数据分析

通过Arcgis、SPSS和数量统计方法,对1 337家众创空间在省级,城市群和城市尺度的空间分布进行了实证研究,并对2015年城市数据和众创空间数量相关性进行了相关性分析和方差分析。研究表明,全国前10个省份集中了933家众创空间,主要分布在沿海发达省份和城市群,直辖市、计划单列市、省会城市的发展明显优于其他城市,城市等级水平越高,众创空间的数量越多。众创空间在城市分布的影响因素包括城市经济规模、人口规模、基础建设、金融服务和融资水平、市场开放程度、信息化水平、科技水平、高校教育等方面,这些因素都跟众创空间发展有着相关关系。     

众创空间空间分布的关联性与影响因素研究

众创空间作为创客活动的物理层面的载体,其发展受到空间因素的影响。为研究我国众创空间区域分布格局特征与影响因素,研究以1977家国家级众创空间为样本,使用Geoda95i软件绘制了四分位分布图,计算了全局Moran指数和局部Moran指数,使用多元统计方法分析了众创空间区域分布的影响因素,得出以下结论:第一,众创空间空间分布存在正的空间相关关系,呈现出一定的集聚效应;第二,不同区域空间溢出效应存在较大差异,依据各省份Moran指数和相邻省份Moran指数平均值,可将31个省份划分为众创空间的"高地""洼地""贫瘠地"和"孤岛"4种类型;第三,经济层面的GDP和技术层面的有效专利指标是推动省域众创空间发展的重要动力,政策层面因素对省域众创空间发展影响并不明显;第四,各省市众创空间建设应考虑到经济发展水平以避免盲目发展,应加强区域协同以提升溢出效应。     

基于空间插值分析的福建省城市流时空演变特征

文章利用反距离权重法进行空间插值分析,研究了2007、2012、2017年福建省9个地级市之间城市流强度时空演变特征。结果发现:(1)福建省资源配置、集聚与扩散的能力相对较好,区域内优势产业门类较多,产业互补性较高,具有较强的城市联系作用,城市流强度优势明显;(2)空间尺度上来看,福建省城市流强度整体呈现南高北低、沿海高内陆低的分布态势,但具有一定的扩散效应,由沿海向内陆扩散;(3)城市流强度分布结构表现为单极发展向双核心集聚、多个重要节点的网络阶梯状发展格局转变,作用时间短且高效;(4)海陆分布等区位条件对福建省城市流强度分布影响巨大,在资源上出现较强的集聚性,城市流等空间格局要素分布具有较大差别;(5)集聚特性总体上由向沿海聚集转向两大核心城市聚集,随着时间的推移,两大核心城市的集聚效应较为明显,福建省总体的城市流都极化向厦门、福州双星系统,并不是简单的沿海轴向分布。     

西安市主城区银行业分布及集聚特征

以西安市银行网点为研究对象,运用GIS与地统计学相结合的分析方法,对银行空间分布、集聚特性、集聚区布局及形成机制等进行研究.结果表明,西安市银行空间呈同心圆环状向心分布,并沿城市主干道由城市中心向外围延伸.城市层面,银行空间呈现倒"U"型集聚特征,距离为4.1km处显著集聚且趋势最强;中小尺度层面,形成了多层次的银行集聚区,一阶热点区数量多,集聚程度差异大,二阶热点区数量少,集聚程度相似,集聚方向与交通干线方向大体一致;空间尺度不同,银行集聚区形成机制差异较大,小尺度集聚区形成主要受到交通便利性的影响,较大尺度银行集聚区则更加关注服务对象.     

中国“众创空间”分布与创客进驻偏向性选择研究

根据科技部火炬中心公布的1 337家"众创空间",以我国31个省市"众创空间"数量计算Moran’s I指数和G指数,结果表明"众创空间"在空间上呈现集聚分布态势,且存在显著的高值集聚区,其中62.15%聚集在渤海湾、长三角、珠三角三大都市圈。分别对北京、杭州、深圳典型"众创空间"开展问卷调研,由创客对相关指标打分,基于二元选择模型探究创客进驻特定城市"众创空间"的偏向性选择,得出创客主要考虑因素是产业结构契合度、科教发达程度与人才资源和城市创业氛围,并在此基础上提出城市发展"众创空间"的适配模式和政策建议,这对中国实现"大众创业、万众创新"这一经济发展新引擎,加快建设和科学发展创新型国家具有重大现实意义。     

城市老年人口分布及其与养老服务设施的协调性研究——以长春市为例

基于人口普查数据,综合运用人口重心模型、核密度分析等多种空间分析方法,从行政区与街道两个尺度对长春市老年人口空间分布特征及其影响因素进行了分析;结合长春市养老服务设施的空间布局,探索了城市内部老年人口分布与养老服务设施配置的空间协调性.结果表明:(1)长春市不同区域老年人口空间分布存在显著差异,整体处于向心集聚阶段,由中心城区向外呈现出"U"型圈层式空间分布特征,城市中心区内存在着连续的老年人口集中分布区,且其空间范围仍在扩展;(2)长春市养老服务设施整体呈现出"中心多、外围少",城市中心区内部"东西方向多、南北方向少"的空间布局特征,不同类型养老服务设施空间分布亦存在显著差异;(3)长春市各行政区养老服务设施与老年人口分布空间协调性关系复杂,可划分为协调型、基本协调型、不协调型三类,整体来看协调性较差.     

我国高校高水平足球队的时空分布特征分析

基于地理空间,通过GIS空间分析及地统计等方法,对我国高校高水平足球队在不同时期中的分布特征和动态变化进行了研究。结果表明:(1)2018年我国共154所高校招收高水平足球队,其总体空间分布呈局部聚集特征,形成4个以北京、上海、西安和长沙为核心的高密度区;但高水平足球队在不同尺度上的分布类型不尽相同,其中在区域和省级尺度为离散分布,市级和高校尺度则为集聚分布;(2)2005年-2018年间,我国高校高水平足球队的数量呈逐渐增长趋势,高丰度区域由高校资源丰富的北京、上海、江苏等逐步扩大到陕西、山东、湖北及东部沿海一带,且空间分布的聚集程度也呈逐渐增长态势;(3)我国高校高水平足球队空间分布表现为正的空间自相关性,呈"高-高"和"低-低"的集聚特征,"高-高"集聚地区稳定在北京、上海等地,"低-低"集聚分散在西部和西南地区,且空间依赖程度随时间呈逐渐增强的趋势。     

快速移民城市的就业空间特征及影响因素——以深圳市为例

利用就业人口统计、手机信令以及地铁站点人流等相关数据,以深圳市为例,研究快速移民城市的就业空间特征及影响因素.研究结果表明:(1)深圳市的就业人口重心呈现由东向西再向北的移动趋势,多中心的就业空间格局正在形成;(2)就业人口密度总体呈现从中心区向中间地区、外围地区依次下降的圈层格局;(3)金融就业向心集聚性强,制造就业趋向外围分布,消费服务就业呈现向心集聚和外围新增的双重特征;(4)中心区的职住失衡程度较高,导致大量跨行政区的通勤交通;(5)深圳市的就业空间特征及变化与其移民城市的发展密切关联,其中,产业布局、交通条件、城市规划和住房价格是影响深圳市就业空间形成的主要原因;(6)与合肥市和沈阳市2个非移民城市相比,深圳市的就业空间演变速度较快,新的就业中心正在形成,城市呈现多中心的就业空间格局,深圳市的职住分离程度更加明显,职住通勤的平均距离也较大.     

青海省乡村旅游重点村空间分布及其影响因素

以青海省147个乡村旅游重点村为研究对象,借助ArcGIS空间分析和定量统计方法分析青海省乡村旅游重点村的空间分布及其影响因素.研究发现:(1)青海省乡村旅游重点村在地理空间上集中程度较高,空间分布类型为凝聚型,分布格局呈现出小集聚、大分散的特征;(2)青海省乡村旅游重点村空间分布的东西部差异明显,80％以上的重点村分布在东部片区;(3)山水条件决定了乡村旅游重点村的整体分布格局,气候及农业类型是造成重点村空间分异的重要原因;(4)乡村旅游重点村空间分布与区域人口、经济和旅游产业等要素的关联度较强,并受到乡村历史文化的影响,政策因素倾向于在小尺度行政区域内对重点村的分布进行调控.     

广州市银行业的空间分布特征及其影响因素

随着广州市产业转移和升级的发展,金融业已成为广州市产业空间重构的重要产业之一.以2015年广州市11个区全部类别银行的7 737个实体营业网点为基本数据,利用平均最邻近距离指数、地理集中指数、中心性指数、核密度指数、逐步回归等方法,对广州市银行业的空间分布特征及类型差异进行分析,并探讨其主要影响因素.结果表明:(1)在市域尺度上,呈"西密东疏、南密北疏"的不均衡空间分布特征,且不同种类的银行分布特征有较大差异;(2)在区级尺度上,银行业的空间分布偏向经济发展水平较高、商圈密集的区;(3)在微观尺度上,分类型银行的热点区在地域空间上呈不完全耦合;(4)广州市银行业空间分布模式呈"多中心+圈层扩展区"的组合特征;(5)产业发展、居民收入水平、人口规模和政策等因素是影响银行区位的主要因素.     

基于收缩视角的吉林省城镇化要素协调性测度

侧重于城市收缩的视角,综合引用标准差椭圆、协调耦合度、灰色关联系数等计量模型,借助ArcGIS和SPSS分析软件,对吉林省人口、用地、经济城镇化演进特征与协调性特征进行了分析研究.结果表明:(1)近10年来吉林省城镇人口、建设用地、城市经济指标均呈现出收缩的端倪,并且城镇化要素成长的空间差异性显著;(2)中部城市群是各类城镇化要素集聚的重要承载地域,但各要素空间分布仍存在一定的差异,其中经济要素空间分布的集聚程度最高;(3)以长春为代表的中部地区各市县城镇化要素均显示出较高程度的协调性,研究时限内中部大中城市城镇化要素的灰色关联系数亦相对较高,城市发展整体呈现出增长态势,而边远小城市经济要素与人口、用地要素之间呈现出显著的不协调特征,部分要素收缩趋势明显,不同等级城市的城镇化要素协调性特征差异显著.     

中国展览业的空间分布及其影响因素

以《2013中国展览数据统计报告》为数据基础,运用集中度、信息熵、空间自相关等揭示我国展览业空间分布特征,相关性分析探究影响其空间分布的主要因素.研究发现:1展览业发展水平自东向西逐渐递减,华东、华南、华北和西南地区展览业水平较高,且形成以上海、广州、北京、重庆为核心的东、南、北、西四大展览经济带;2我国城市展览业发展水平空间分布具有正相关性,高低集聚态势明显,总体发展不均衡;3城市的社会经济条件、相关政策和市场环境等因素影响展览业空间分布,其中城市社会经济因素主要包括城市人口、城市产业、交通可达性、城市经济外向度和城市公共建设.     

中国展览业的空间分布及影其响因素

以《2013中国展览数据统计报告》为数据基础,运用集中度、信息熵、空间自相关等揭示我国展览业空间分布特征,相关性分析探究影响其空间分布的主要因素.研究发现:①展览业发展水平自东向西逐渐递减,华东、华南、华北和西南地区展览业水平较高,且形成以上海、广州、北京、重庆为核心的东、南、北、西四大展览经济带;②我国城市展览业发展水平空间分布具有正相关性,高低集聚态势明显,总体发展不均衡;③城市的社会经济条件、相关政策和市场环境等因素影响展览业空间分布,其中城市社会经济因素主要包括城市人口、城市产业、交通可达性、城市经济外向度和城市公共建设.     

基于点模式分析的地质灾害集聚特征及空间热点研究

以保山市隆阳区为研究区,选取滑坡、泥石流和不稳定斜坡3种典型地质灾害类型为对象,综合运用GIS技术与多种空间点模式分析方法对地质灾害的集聚特征进行定量分析,并划定其空间集聚热点区域.研究结果表明:隆阳区内滑坡、泥石流和不稳定斜坡灾害均呈显著的空间集聚特征,且集聚程度和规模随观测尺度的变化而变化;各地质灾害的空间集聚特征差异明显,形成了不同的空间集聚模式;不同地质灾害类型在空间热点分布上差异与共生现象并存.管理者在灾害治理工作中需采用区别治理与统一治理相结合的综合治理方案.     

我国中部地区不同等级城市零售业空间布局特征研究

以我国中部地区的武汉、襄阳和宜都3个不同规模的城市为例, 通过提取零售业空间分布的大数据, 并采用空间统计方法, 分析不同等级城市零售业空间布局特征及影响因素。结果表明: 1) 特大城市武汉的零售业布局呈多中心、多圈层状分布; 中等城市襄阳的零售业布局呈现单中心的分布特征; 小城市宜都呈现分散布局的特征, 尚未形成零售主中心; 城市等级越高, 其零售圈层愈明确; 2) 不同零售业类型在城市的集聚程度呈现综合零售>专业专卖店>超级市场>单一零售的特点; 3) 人口规模、交通可达性、零售业类型和绿地可达性是影响零售业在城市空间布局的主要因素。通过分析不同等级城市零售业的布局特征与存在的问题, 可为城市零售业布局规划提供科学基础。     

中国旅游特色小镇空间分布及影响因素

旅游特色小镇建设有利于综合发挥旅游业的产业辐射功能和推动城乡协调发展。以全国特色小镇中216个旅游特色小镇为研究对象，利用GIS空间分析方法，对不同类型旅游特色小镇的空间分布类型、空间分布方向和空间格局进行深度剖析，并利用地理探测器揭示推动形成这一空间格局的影响因素。研究表明：(1)旅游特色小镇总体上呈现空间集聚分布，其中资源依托和特色产业类呈均匀分布，其他4类呈集聚分布；(2)空间分布方向呈“西南—东北”走向，其中资源依托、民俗风情、康养度假等类型与总体走向近似；(3)空间格局呈现以1个高密度集聚区和3个次级集聚区为主，各类差异较大；(4)旅游资源、交通条件、政府支持对旅游特色小镇的空间分布具有重要的影响作用，各影响因素对不同类型旅游特色小镇的空间分布影响程度具有显著差异，其中对历史文化类的影响较大。研究结果可为区域旅游特色小镇空间结构优化和合理布局提供有力支撑。     

国家全域土地综合整治试点区的空间分布特征及其影响因素

该研究以自然资源部发布的445个国家全域土地综合整治试点区为研究样本，综合运用GIS空间分析和计量模型探究国家全域土地综合整治试点区的空间分布特征及其影响因素，为全域土地综合整治政策向纵深推进时的资源配置、区位选择等提供有益参考.结果表明：1)国家级全域土地综合整治试点区表现出明显的空间分异和集聚特征，从总体上看，呈现“南多北少、东多西少”的分布格局；从省际尺度来看，国家全域土地综合整治试点区的分布较为集中，呈聚集型.2)绝大部分全域土地综合整治试点区集中分布在胡焕庸线东南侧，且呈现“单核独立，次中心多点环绕”的空间分布特征.3)全域土地综合整治试点区的空间分布是自然地理条件、农业生产条件、经济发展条件、政策规制强度和城市化水平共同作用的结果，在不同区域，其作用方向和影响路径存在差异.最后，应遵循试点区的地理空间差异格局，因地制宜地进行分类实施与差异化管控，同时做好试点区建设的配套支持工作和成效评估工作.     

苏州市汽车服务业空间分布及影响因素分析

基于苏州市汽车服务业POI数据,以镇街为尺度探讨汽车服务业在城市内部的分布特 征,并在此基础上,利用负二项回归模型探究苏州汽车服务业区位选择的影响因素。研究发现： （1）苏州市汽车服务业企业空间分布不均匀,总体呈现出“多中心、块状集聚”特征;（2）不同类型的 汽车服务业空间集聚强度不同,集聚强度由大到小依次为销售型、服务型和维修型;（3）汽车服务 业企业分布受交通条件、集聚条件、人口密度和城乡区位等多因素影响,其中集聚条件对汽车服务 业的区位选择影响最为显著。