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1.
随着社会经济的快速发展,以县区为单位统计的GDP数据不能客观反映县级内部地区的经济差异,对GDP 统计数据进行空间化是解决该问题的手段之一.本文以河南省为例,在GIS平台下采用分产业建模方式,结合土地利用 数据、人口数据、DMSP/OLS数据、GDP统计数据,利用相关分析和回归分析的方法,实现GDP的空间化.结果表明,第 一产业与土地利用类型有密切的线性关系;第二、三产业之和与人口数据、DMSP/OLS数据都有很好的相关性,将人口 数据与DMSP/OLS数据相结合构建的综合因子与GDP2,3之间的相关性更好,相关系数为0.949,R2 为0.901.利用综合 因子与第二、三产业GDP数据回归建模,可以提高第二、三产业空间化的精度.验证结果显示乡镇尺度模拟值与统计值 之间的平均相对误差为10.34%,本研究的模型具有较高的精度.空间化后的GDP的密度图能够反映地区内部的经济情 况,对研究该地区的经济空间差异有一定的价值.   相似文献   
2.
中国农作物水灾风险分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
水灾是造成中国农作物产量损失的主要因素之一,对农作物水灾风险进行分析可有效防治农作物水灾灾情,减少农作物因水灾造成的损失.本文基于正态信息扩散风险分析模型,在灾情指标及农作物播种面积的基础上,详细分析了我国各省农作物水灾风险,并从宏观上对全国农作物水灾风险强度进行分级阐述,最后从灾情范围和灾情程度两方面进一步讨论了全国农作物水灾风险情况,为我国农作物种植规划及水灾防治提供理论参考,为中国农作物水灾风险的进一步深入分析奠定基础.  相似文献   
3.
辽宁省暴雨洪涝灾害风险评估模型的建立与应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于自然灾害风险理论,从致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力四方面选取指标,构建辽宁省短时暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析法确定各指标权重,建立风险评估模型.利用GIS空间分析,从市级行政单元尺度和1km×1km格网两种尺度出发,对辽宁省2013年"8.16"暴雨洪涝灾害进行评估.评估结果表明:东部风险高,西部风险低,其中高风险和较高风险区主要分布在辽北、辽东北,东部低山丘陵区的西南地区,包括铁岭、抚顺、辽阳、鞍山等地;低风险和轻微风险区主要分布在西部低山丘陵区、辽河平原中西部的朝阳、葫芦岛、锦州、盘锦等地.市级、县级评估结果在风险分布范围上与实际灾情基本吻合,且在综合精度上均与直接经济损失值显著相关,市级相关性更高,表明此次暴雨洪涝灾害风险评估结果较好,该模型具有一定的实际意义和应用价值.  相似文献   
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