基于常住人口分布的城市主副中心识别方法——以西安市为例

利用西安市第六次人口普查常住人口街道(乡、镇)数据,基于西安市建设用地类型,利用ArcGIS10.0软件生成500m格网人口密度图,绘制常住人口密度等值线,根据等值线值和等值线所围面积计算备择中心人口规模,结合城市主副中心的定义和经济特征设计筛选条件,辅以城市人口密度模型系数,研究识别城市主副中心数量和位置的一般性方法.研究显示,西安市有唯一主中心(钟楼主中心)和5个城市副中心(小寨副中心、西高新副中心、张家堡副中心、土门副中心和纺织城副中心),各主副中心的坐标位置得以识别和标注.本方法用于城市人口密度模型研究中能够修正模型系数偏误,也可应用于城市规划、商业、公共服务选址等领域.     

北京地区汉族群体D1S1612 STR基因座的遗传多态性

目的首次调查中国北京地区汉族群体D1S1612基因座的等位基因频率分布.方法采用扩增片段长度多态性(Amp-FLP)分型技术对D1S1612 STR基因座进行检测.结果D1S1612检出9个等位基因,25种基因型.其STR基因座基因型频率分布符合Hardy-Weinberg平衡(P＞0.01).个人识别机率(DP)为0.901～0.927.结论D1S1612 STR基因座属高杂合度、高识别能力的遗传标记,可用于法庭科学亲子鉴定和个人识别.     

城市开发区人口分布预测及其规划价值——以西安市高新区为例

人口分布预测对城市开发区等小区域产业布局、市政设施、公共服务规划等具有重要参考价值。以西安市高新技术开发区为例,使用历次人口普查、土地利用、主城区变化等数据,采用灰色理论预测人口和城区扩展,采用格网化方法绘制人口格网密度分布图,并比例推测和预判中长期人口分布变动趋势。研究发现西安高新区2020年人口分布仍较集中且密度增大,2035年人口继续向近郊区蔓延,2050年人口分布情景取决于诸多可变因素。预测结果启示开发区应通过设计混合功能区空间模式、保障基础教育资源公平布局、建立高水准的轨道交通网络、避免冒进的土地城镇化等方式实现快速持续发展。