广东省地形起伏特征与人口和经济的关系研究

为了探讨地形条件对广东省人口分布和经济发展的影响，运用均值变点分析法进行最佳计算单元的计算分析，提取广东省地形起伏度；利用土地利用/覆被数据进行人口和经济空间化建模，生成人口和经济密度图；在系统分析地形起伏度、人口密度、经济密度空间分布规律的基础上，借助于统计分析方法定量揭示广东省地形起伏度与人口、经济的空间关系。结果表明：(1)广东省地形起伏度总体呈北高南低、东高西低的空间格局，其空间分布与海拔、坡度2个地形因子呈较强正相关，地形起伏度区域面积占比呈现较强的地形梯度效应。(2)采用自然间断点法划分人口稀疏区与密集区，进行土地利用/覆被数据的人口空间化建模，其模拟精度更高。(3)与其他地形因子相比，地形起伏度对人口、经济的影响更强，与人口密度、经济密度均呈显著的负相关关系，且对经济密度的影响更大。(4)人口和经济均呈现向地形起伏度低值区集聚的现象，经济发展的空间集聚效应更强。     

基于GIS的山西省地形起伏度及其与人口分布相关性的研究

以GIS为主要技术平台,基于山西省数字高程模型,采用窗口分析法提取了山西省地形起伏度,并分析了山西省地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性.研究表明:山西省地形起伏度以低值为主,呈现出东北高—西南低的空间分布格局;山西省地形起伏度经度变化规律呈N字型变化即随着经度的增加,表现出"升高—降低—升高"的趋势;随着纬度的增加,地形起伏度呈现逐渐升高的趋势;山西省地形起伏度对人口分布有较强的影响.     

忻州乡村聚落空间分布与地形起伏度关系

利用山西省数字高程模型DEM和山西村落分布图,对忻州市乡村聚落空间分布与地形起伏度之间的关系进行了定量分析.结果表明:忻州市地形起伏度整体处于中高起伏范围,与山西全省的地形起伏特征相吻合,地形起伏度为东西两侧高、中间低,且各县间地形起伏度差异较大;村落分布与地形起伏度关系紧密,全中起伏地形区村落数量最多,这与该山地高原所占比例达87%相吻合.其次是低起伏区;村落分布密度与地形起伏度成反比,低起伏地形区的村落密度最高,中起伏地形区次之,高起伏地形区最低.村落密度随着地形起伏度指数的增加而递减.     

云南省县域地形起伏度与人口分布的耦合关系研究

由于人口分布受地形因素的影响，本文用1:20万的云南省数字高程模型，以ArcGIS10.0 为软件平台，利用 SpatialAnalyst 中的栅格邻域计算工具窗口分析方法提取出云南省县域尺度的地形起伏度，加以分析云南省地形起伏度的规律，结合地形起伏度与人口密度的耦合指数，在 Geoda 软件支持下对各区县地形起伏度与人口密度的耦合指数进行全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。研究结果：云南省地形起伏度空间分布整体趋势为东南低于西北，南部低于北部，中部地区居中，地形起伏度数值随着海拔高度、坡度的增大而增大，地形起伏度与人口密度的多项式合曲线拟合度为 0.5217。其县域地形起伏度介于 1.30~4.61 之间，利用 Geoda 软件分析得出云南省地形起伏度与人口密度耦合指数的全局自相关 Global Moran’s I 指数为 0.5822，表明云南省地形起伏度与人口密度密度的空间分布存在较显著的集聚特征，对其局部空间的 Local Moran’s I 值进行显著性检验，局部空间自相关有一定差异性。
     

云南省县域地形起伏度与人口分布的耦合关系研究

用1∶20万的云南省数字高程模型,以ArcGIS 10.0这一软件平台,利用Spatial Analyst中的栅格邻域计算工具窗口分析方法提取出云南省县域尺度的地形起伏度,加以分析云南省地形起伏度的规律,结合地形起伏度与人口密度的耦合指数,在Geoda软件支持下对各区县地形起伏度与人口密度的耦合指数进行全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。研究结果表明:云南省地形起伏度空间分布整体趋势为东南低于西北,南部低于北部,中部地区居中,地形起伏度数值随着海拔高度、坡度的增大而增大,地形起伏度与人口密度的多项式合曲线拟合度为0.521 7。其县域地形起伏度介于1.30~4.61之间,利用Geoda软件分析得出云南省地形起伏度与人口密度耦合指数的全局自相关Global Morans I指数为0.582 2,表明云南省地形起伏度与人口密度密度的空间分布存在较显著的集聚特征,对其局部空间的Local Morans I值进行显著性检验,局部空间自相关有一定差异性。     

临汾市地形起伏度与人口分布的相关性分析

基于人口地理学相关理论,运用GIS技术,提取临汾市地形起伏度,分别从东西与垂直两个方向分析临汾市地形起伏度的空间表现形式及其与临汾市人口分布的相关性.得出临汾市人口分布特征并对影响临汾市人口分布的各因素进行分析,为临汾市人口的合理布局提出对策和建议.     

陕西省城镇格局与地形关系的定量分析

目的定量分析陕西省地形与城镇空间格局的特征,阐明二者之间的内在联系。方法以GIS为主要技术,以地形起伏度为主要指标,使用区域分析法、统计分析法和相关系数法进行分析。结果1)陕西省的地形起伏度在0.091~4.274的范围内,整体态势为南比北高,西比东高。2)陕西省的城镇大多分布在地形起伏度低于1的较为平坦地区。3)地形起伏度与人口密度的拟合曲线为指数形式,相关系数为-0.81,呈现显著负相关。4)陕西省地形起伏度与GDP的相关性不明显,地形条件对经济的影响日趋减弱。结论地形对城镇体系的分布起着至关重要的作用,新型城镇化战略往往是从地形起伏小和最佳区位条件处开始孕育和发展的。     

巢湖流域地形起伏度及其与人口分布的相关性研究

地形起伏度描述了某一范围内地形的起伏状况,是影响人口分布的重要因子之一。以Arcgis 10.0为数据处理平台,以分辨率为90 m×90 m的SRTM DEM为基础数据,采用邻域统计分析法,提取了巢湖流域不同分析窗口下的地形起伏度;然后运用均值变点法确定巢湖流域的最佳分析窗口,分析了巢湖流域最佳分析窗口下的地形起伏度的分布特点;并探讨了地形起伏度与人口分布的相关性。结果表明:1以90 m×90 m的SRTM DEM为基础数据下的巢湖流域地形起伏度的最佳分析窗口为11×11窗口单元;2巢湖流域地形起伏度介于0"701之间,整体趋势为以平坦为主,西高东低、南高北低,中部巢湖区域较低;3巢湖流域地形起伏度与人口密度呈显著负相关,其幂数拟合曲线拟合度为0.682。     

西南山区地形起伏度与经济发展水平空间集聚特征分析

以云南省90m分辨率的SRTM DEM为源数据,分析云南省地形起伏度的分布特征.筛选构建空间自相关模型,探究云南省县域经济发展水平的时空演变格局.结果表明:云南省地形起伏度的最佳分析窗口大小为11×11;地形起伏度由西北向东南梯度递减,与海拔关系密切,两者存在线性关系;地形起伏度与经济发展水平呈显著空间负相关关系,呈高—低,低—高,高—高,低—低四类空间分布集聚,其中高—低水平区集中在云南省西部,低—高水平区集中在云南省中部.     

基于DEM数据的澜沧江-湄公河流域地形起伏度研究

 澜沧江-湄公河是世界第六大河,流域地形地貌复杂,景观类型多样.作者运用GIS的空间分析和数理统计等方法,基于STRM 90 m×90 m DEM,提取了基于栅格尺度的澜沧江-湄公河流域地形起伏度,并从整体特征、垂直地带性和纬向分布规律3个方面系统分析了澜沧江-湄公河流域地形起伏度的分布规律.研究表明:①澜沧江-湄公河流域地形起伏度以低值为主,63.47%的区域地形起伏度低于1个基准山体(相对高差≤500 m),地形起伏度越高的地区,平地比例越低,反之亦然;②随着海拔高度增加,澜沧江-湄公河流域地形起伏度呈现逐渐升高趋势,在海拔3 500~3 599 m和5 800~5 899 m存在2个峰值,所在区域均位于横断山脉地区;③随着纬度的增高,澜沧江-湄公河流域地形起伏度呈逐渐升高趋势,同时存在5个峰值,纬度由南向北、由低到高分别是12°N、16°N、19°N、25°N和29°N,所处地区分别是柬埔寨的豆蔻山脉、老挝境内的安南山脉南部的丘陵地区、安南山脉中北部、澜沧江中段和南段交汇处、西藏东南角的横断山脉地区.     

基于地理探测器的南昌市人口空间格局与自然因素关系研究

基于南昌市人口普查数据,利用空间自相关和地理探测器等方法,探讨南昌市人口空间分布与自然因素之间的关系.结果表明:(1)研究期间,南昌市人口空间格局基本保持不变,人口密度大致呈现"中心外围"格局,人口重心始终位于西湖区系马桩街道内部,并向西南方向缓慢移动.(2)人口分布在空间上呈显著的"高高集聚""低低集聚"特征,且有增强趋势.(3)不同自然因素对南昌市人口空间分布的影响力有所不同,其由大到小依次是河网密度、起伏度、海拔、坡度.人口空间格局是多个因子综合作用的结果,任意两因子交互作用的影响力均大于单因子的影响力.     

基于DEM和均值变点法的伏牛山区地形起伏度分析

以100 m分辨率的DEM为基础数据,在GIS技术和SPSS软件的支持下,采用邻域分析法,分别在29个大小不同的矩形分析窗口下提取伏牛山区地形起伏度,采用均值变点法计算出地形起伏度的最佳统计单元,最后绘制伏牛山区地形起伏度的分级图,并进行空间差异特征分析.结果表明:(1)运用均值变点法得到伏牛山区地形起伏度的最佳统计单元为11×11像元的分析窗口,对应的窗口面积为1.21 km~2.(2)基于计算出的最佳统计单元提取伏牛山区地形起伏度,并划分为5个等级.整体来看,伏牛山区以地形起伏度为200～500 m的中起伏为主,占53.27%,主要位于中高山地区;其次是地形起伏度为70～200 m的小起伏地形,占26.14%,主要分布在中低山地区;微起伏(30～70 m)和平坦(0～30 m)地区占18.85%,主要位于东南部和东部山麓地带;大起伏地区所占比例最小,仅为1.74%,主要分布在山脉主脊地带.(3)地形起伏度与坡度的拟合度高于与海拔的拟合度,且随海拔高度和坡度增加,其高值区所占比重分别呈逐渐增加趋势,表现出较强的海拔与坡度规律性.     

基于地理探测器的山东省人口空间格局演变及影响因素研究

以山东省县域为研究尺度,基于山东省136区县人口普查数据,利用空间自相关方法和地理探测器模型,探讨山东省人口空间分布格局演变与影响因素之间的关系。结果表明：(1)2000—2020年,山东省人口空间格局基本保持不变,呈现西南高东北低的格局;人口重心始终位于潍坊市临朐县,并向东北方向缓慢移动。(2)山东省人口分布集中指数与不均衡指数均呈上升趋势,人口分布总体向集中与不均衡分布发展。(3)山东省人口密度莫兰指数>0,呈现出显著空间正相关;人口分布在空间上呈显著的高-高集聚、低-低集聚特征,且有增强趋势。(4)不同影响因素对山东省人口空间分布的影响力不同,其由大到小依次为平均房价、城镇化率、人均可支配收入、人均GDP、气温、降水、高程、地形起伏度。人口空间格局是多因子综合作用的结果,任意两因子交互作用的影响力均大于单因子单独作用的影响力。     

数字地形特征对土地利用空间分布的定量影响

 为了获取地形对土地利用空间分布的定量影响,以山西省为研究区,基于数字高程模型（DEM）数据生成4种地形因子（海拔高度、起伏度、坡度和坡向）表征数字地形特征,并通过遥感影像解译获得土地利用空间分布,利用地理探测器方法定量分析地形因子对土地利用空间分布的分异性、相关性及其交互作用的定量影响。研究结果表明：起伏度与坡度的空间分异性最显著（显著性水平p<0.01）;起伏度空间相关性最强（空间统计量q=0.012）,其次为坡度（q=0.010）;任意两种地形因子交互均具有非线性增强作用,其中海拔高度与起伏度的交互作用最强（q=0.034）。因此,起伏度是影响土地利用空间分布最重要的单个地形因子,它和海拔高度一起对土地利用空间分布发挥重要作用。     

DEM分形模拟及其空间不确定性分析

本文以分形几何为工具,对数字地形模型进行模拟,通过不同分维值的参数控制,模拟生成18幅具有不同地表起伏状况和空间分布结构的高程数据场,分别代表实际地表的丘陵、小起伏山地、大起伏山地与极大起伏山地.通过对分形几何参数与模拟生成数字地形表面的统计学特征进行分析表明,基于分形的地形模拟符合地理空间要素的空间自相关性、空间分布的二阶平稳性等特征.在分形模拟地形的基础上,探讨了分形参数与地表空间高程数据场的空间分布相关性、空间不确定性及其空间结构特征.     

土地利用影响因素的微观分析——以关中地区为例

以遥感解译获取的土地利用数据为变量,自然和社会经济数据为自变量,采用多源数据融合的方法,基于空间自回归模型对关中地区3种主要土地类型的影响因素进行了微观分析.结果表明:与林地分布相关的主要因素为坡度和地形起伏度,与耕地分布相关的主要因素为坡度、地形起伏度和有机质含量,与建设用地相关的主要因素为地形起伏度、河网密度和道路通达度;通过模型的比较研究,考虑空间自相关因素的空间自回归模型能较好地从空间上解释土地利用格局的影响因素.     

基于GIS的广东省人居环境自然适宜性评价

基于GIS平台,以1 km×1 km栅格为基本单元,选取地形、地被、气候、水文等自然因子,构建模型计算了广东省不同地区的人居环境指数,揭示了广东省人居环境自然适宜性的空间格局,探讨了广东省不同地区的自然适宜性和限制性因子。研究表明:广东省的人居环境指数介于29.6~91.2之间,整体格局是中部人居环境指数较高,往南和往北均呈逐渐降低趋势。比较适宜区的分布面积最广,占全省面积的67.46%,相应人口最多,占全省人口的71.07%;一般适宜区土地面积占全省面积的28.8%,相应人口占21.54%;高度适宜区面积占2.97%,人口占7.32%;临界适宜区面积、人口占比均最低,分别为0.77%、0.07%。地形起伏大是粤北的共同限制因子,水热匹配状况差是湛江、茂名的主导限制因子,地被覆盖稀疏是珠三角部分经济发达地区的主要限制因子,大部分一般适宜区同时受多个自然因子限制。     

中国地级市土地城镇化与人口城镇化协调发展的空间格局分析

在分析土地城镇化与人口城镇化协调发展机理的基础上,分别构建人口城镇化子系统与土地城镇化子系统的指标体系,综合运用熵权法和系统藕合协调度模型,以289个地级(以上)市为研究对象,测度地级(以上)市土地城镇化与人口城镇化协调发展度,并采用泰尔指数、探索性空间数据分析方法探讨其空间分异特征.主要研究结论:(1)土地城镇化与人口城镇化协调发展度的平均值为0.709,超过62%的地级市处于勉强协调级、濒临失调级和失调级,这表明我国土地城镇化与人口城镇化的协调发展度总体不高,提升空间很大.(2)城镇化协调发展度呈现由东部沿海地区向西北内陆地区递减的阶梯状分布态势,总体来说,东部地区(0.761)中部地区(0.717)西部地区(0.681).(3)土地城镇化与人口城镇化协调发展度呈现空间正相关,其空间集聚状态可以分为4种:高值集聚区(主要分布在东部沿海地区)、高值异质区域(零星分布在西南地区)、低值异质区域(主要集中分布在华北和中部地区)及低值集聚区(主要集中分布在陕甘地区、云川地区的部分地市).这个结论能够为区域之间城镇化协同发展政策的制定提供理论依据.     

基于栅格尺度的穆棱市自然环境适宜性评价研究

以lOOm×100m栅格为基本单元,建立基于地形、气候、水文和地被的自然环境单要素评价模型和自然环境综合评价模型,系统评估了穆棱市自然环境的适宜性与限制性,定量揭示了穆棱市自然环境的地域类型与空间格局。研究表明;穆棱市地形起伏较小,气候偏寒．水文条件一般．地被条件区域差异较大;穆棱市自然环境以适宜性为主要特征,全区自然环境由3／4的适宜区,1／5的临界适宜区和近5％的不适宜区组成;穆棱市人口分布呈现“沿线集聚”的基本特征,全区97．5％以上的人口集中在自然环境适宜地区,2．5％人口分布在自然环境临界适宜地区,基本无居民点处于不适宜地区。     

基于腾讯位置大数据的长江经济带人口流动空间分析

在区域合作不断深化的背景下,人口在城市间高速流动,区域内城市的空间联系逐渐加强.城市间的人口流动具有动态性、时效性.目前基于统计年鉴的数据进行人口流动的分析具有迟滞性,因此基于腾讯位置大数据,运用Gephi复杂网络分析方法和GIS空间分析技术,对长江经济带的12个一线城市人口流动数据进行测度分析.结果表明,长江经济带城市人口联系度强度从东部向西部逐渐减弱,长江经济带城市人口流动量存在帕累托分布的“长尾分布”特征.长三角城市圈城市人口联系度高于武汉市城市圈和成渝城市圈,约为后面两个城市圈的2倍,区域地位优势明显.通过对长江经济带城市中心度分析,发现长江上、中、下游区域内存在不同的中心,长江上游主要以成都与重庆为区域中心城市,呈现双核心的空间结构;中游地区主要以武汉为中心,呈现一点多极的空间发展布局并有典型的“小世界”空间网络特点;下游主要呈现多中心集聚的空间分布特点.