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。
     

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。     

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.     

基于多源遥感数据和DEM的沱江流域人口分布与地形起伏度关系研究

地形起伏度是反映地形特征的重要指标,对人口空间分布有着重要影响.基于GIS/RS技术,集成DMSP/OLS灯光数据、NDVI等多源遥感数据对沱江流域人口统计数据进行了空间化,并从DEM中提取地形起伏度,通过定性和定量的分析方法,分析了人口密度与地形起伏度之间的关系.结果表明:人口空间分布值域介于496.67~9 896.4 km-2之间,其空间分布特征呈现出从城区中心向周围逐渐递减的态势,精度验证表明,人口空间分布具有一定的客观性和精确性.地形起伏度值域介于0.229~7.054之间,且由北向南逐渐减小的空间分布态势.人口空间分布与地形起伏度的关系分析表明:两者之间存在显著负相关关系,其关系散点图呈现"L"状分布.当地形起伏度为0.805时,两者关系出现拐点,即地形起伏度大于0.805时,人口空间分布陡然降低,单位面积内人口数呈现平缓减少的空间分布态势.对地形起伏度进行自然间断点5级分类后发现,地形起伏度前3级(0.229~0.509)的区域占全区总面积79.85%,分布着占全区88.23%的人口数.     

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。     

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.     

采用地理探测器和GWR模型的喀什地区农村居民点时空演变及影响因素分析

探究农村居民点的时空演变与影响因素,以喀什地区为例,采用网格分析、核密度估计等空间分析手段,研究喀什地区2009-2019年农村居民点时空分布特征及演变规律,选取坡度、地形起伏度、人口密度、耕地面积、距道路距离、距河流距离、距最近耕地距离、增减挂钩政策8个影响因子,进行地理探测和地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)分析.结果表明：2009-2019年喀什地区农村居民点集聚特征显著,主要集中在叶尔羌河冲积平原和喀什噶尔河冲积平原,呈现集聚中部、西密东疏的分布特征,在2019年达到核密度峰值;2009-2019年喀什地区农村居民点的数量和面积逐年增加,但农村居民点平均面积由0.011 0 km²减少至0.010 7 km²,10 a间喀什地区农村居民点演变方式为自身扩展、新生/合并和消亡;坡度、地形起伏度、人口密度、耕地面积、距河流距离、距道路距离和距最近耕地距离是影响喀什地区农村居民点空间分布的主导因子,增减挂钩政策对喀什地区农村居民点空间分布影响不明显;各影响因子对农村居民点分布的影响...     

地形因子对人口空间分布影响分析——以黄山市为例

利用黄山市人口统计数据(2000年)及地形数据,就地形因子与人口空间分布的关系进行定量分析.结果表明:海拔、坡度和坡向对人口空间分布都有显著的影响.海拔的影响表现在海拔400m以内人口密度变化显著,海拔400m以上人口密度变化平缓,海拔与人口密度呈混合函数关系.坡度的影响表现在从0°到10°内人口密度显著递减,从10°到40°人口密度递减平缓,呈Inverse函数关系.坡向的影响表现在不同坡向上的人口密度有显著差异.在此基础上,通过建立基于海拔、坡度和坡向的地形因子指数模型,定量分析地形因子对人口分布的影响,结果表明地形指数与人口空间分布呈对数函数关系.     

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.     

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。     

基于GIS的旅游景区空间分布特征及影响因素定量分析:以云南省A级旅游景区为例

旅游景区是旅游业发展的物质基础,而定量分析影响旅游景区发展的因素,是减少无效投资、降低成本、促进旅游业高效发展的重要渠道.文章基于GIS地理信息技术,以云南省2017年A级旅游景区数据为基础,综合运用GIS空间分析和数理统计等方法,对云南省旅游景区的空间分布特征及影响因素进行量化分析.结果表明:①云南省旅游景区空间分布呈集聚型分布,且均衡性低,集中程度高;②云南省旅游景区空间分布密度总体呈现"西北多,东部边缘少,中部多"的分布特征;③云南省旅游景区发展活跃,热点区域数量远多于冷点区域,且冷热点分布呈现出明显的西南—东北空间特征;④云南省旅游景区空间分布受自然和人文两大因素影响,影响程度由高到低依次为:河流水系城市分布交通(公路、铁路)社会经济发展水平(GDP)人口密度地形起伏(DEM).     

湖北省人口-经济-土地城镇化的空间格局及其耦合协调性研究

建立湖北省"人口-经济-土地"城镇化指标体系,采用空间统计和数理建模,对城镇化及其空间分异和空间格局、耦合协调度进行测算.研究结果表明:1)湖北省土地城镇化水平总体较高,经济城镇化质量整体较低,人口城镇化区域差异明显;2)"人口-经济-土地"城镇化质量呈现区域间不均衡、城镇化不同步的空间格局;3)人口-经济-土地城镇化的耦合协调度整体较高,但空间差异明显,城镇化子系统内系统耦合度和耦合协调度高的地区集中在武汉城市圈、宜荆荆地区和襄十随地区等经济发达、产业集聚、空间联动效应较强的区域.     

中国传统村落的空间分异格局及其影响因素研究——传统聚落研究系列论文之二

为了解中国传统村落在全国范围内的空间分异格局,探索自然地理与人文地理环境因素对分布特征的影响,基于全国6 819个中国传统村落空间位置及自然、人文地理数据,运用数理及叠置分析等方法,对中国传统村落空间分异的影响因素进行剖析。研究结果表明：中国传统村落的高程分布具有“低地性”,且多集中于低起伏度与大起伏山地的地貌类型;以温湿环境为基础的农业发展条件优异度与其分异格局具有正相关性;流域性差别较大,且呈现出对小河溪流的“逐水性”和对大江大河的“远水性”。中国传统村落集聚区呈现经济水平两极分化的省际集聚分布特征,多集中于人口密集的“胡焕庸人口分布线”东侧;中等人口密度省份村落分布更密集,多集聚于东部农业文化区,倾向于历史文化底蕴深厚与民族特色鲜明的文化地理区。     

甘肃省县域土地利用绩效的空间差异测度及其机理研究

基于经济、效益、效率和公平的4E土地利用绩效评价框架和ESDA-GIS空间分析方法,对甘肃省县域土地利用绩效及其协调度进行了测度,并探讨其空间格局的形成机制.结果表明,甘肃省域范围内土地利用绩效水平呈现西高东低,北高南低的格局;经济绩效与效益绩效呈现较强的空间集聚特征,效率绩效与公平绩效的空间分布趋势较为离散;土地利用绩效的空间聚类可以划分为4种俱乐部趋同类型,高绩效和低绩效趋同俱乐部的空间分布最广,稳定性最大;绩效内部的协调度体现为高值区带动下的区域整体水平趋高,但协调度并不与经济发展水平成单纯的正比关系.ESDA-GIS空间分析方法可以清楚地解释土地利用绩效水平的空间异质性问题,并且具有直观的可视化效果.     

基于GIS的商南县土地利用地形分布特征研究

为了揭示商南县土地利用的地形分布特征,利用地理信息系统的空间分析技术,通过对商南县土地利用现状图和数字高程模型提取出的地形要素图的叠加,得到不同土地利用类型在坡度、坡向、高程、起伏度等方面的分布状况,在此基础上,利用吉布斯-马丁多样化指数公式计算出不同地形因子下的土地利用类型多样化指数。结果表明,商南县的土地利用类型以林地和牧草地为主,其次为耕地,其它土地利用类型所占比例较小。耕地、居民点及工矿用地、交通用地和水域集中在朝东、朝南坡向。园地、居民点及工矿用地和水域主要分布在较低高程和起伏度较缓地块,耕地、牧草地和交通用地主要分布在中度高程和起伏度中等地块,林地和未利用地主要分布在较高高程和起伏度较大地块。土地利用类型多样化指数随坡度的增大、高程的上升和起伏度的增大而显著下降。     

2000年以来我国人口和城镇化空间分布变化

采用2000年第五次和2010年第六次全国人口普查分县数据,以全国区县为基本分析单元,从人口密度、人口流动性和城镇化等角度分析了2000年以来我国人口和城镇化的空间分布变化.研究认为我国人口空间分布具有格局相对稳定和分布极不均衡等特征,人口净迁入呈现"中部低、四周高"的鲜明特色,人口迁移已成为影响区域人口增长的主要动力.我国已经进入快速城市化轨道,但受新农村建设的快速发展、区域间工资差异的缩小和经济增速放缓等因素的影响,未来中国城镇化增速将会减缓,这种趋势在外来劳动力依赖性较强的沿海地区已有所体现.在全国3大城市群中,珠三角仍具有最强的人口集聚能力,而人口密度、人口流动性和城镇化等空间集聚结构上珠三角呈典型的核心-边缘模式,长三角和京津唐地区则呈典型的多核心模式.     

聊城市人口密度空间化方法探讨与运用

人口的空间分布是指一定时点上人口在各地区的分布状况,是人口过程在空间的表现形式.在考虑人口分布受自然、社会、经济等因子影响的情况下,文章采用相关分析法,得出聊城市人口密度分布与道路密度分布关系密切的结论,其相关系数为0.829 5;在此基础上采用属性数据栅格化、数字人口模型(DPM)、数据内插,尤其是点内插与面内插相结合的方法对聊城地区人口密度空间分布进行模拟,进而得出区域内部人口密度空间分布的连续变化规律并对该分布规律进行相应分析.     

山西省人口与经济发展时空演变分析

本文以山西省11个地级市为研究对象,根据2000年～2017年的人口、GDP和人均GDP等数据,分析山西省人口与经济时空演变特征,运用人口经济一致性系数、人口经济偏离度系数分析山西省各市人口与经济的分布差异．通过研究发现:2000年以来,山西省人口与经济快速增长,各市人口与经济发展差异很大．人口集聚与经济集聚差异水平较大,总体上呈现以下规律,东南地区大致呈现为人口经济相一致,西部和北部地区为人口集聚大于经济集聚,中部和西北地区为经济集聚大于人口集聚．人口分布与经济集聚空间一致性总体呈现变强的趋势,产业结构转型和国家政策是造成山西省人口与经济差异大的主要原因．     

黄土高原人口收缩格局特征及其影响因素分析

人口分布是人口发展在空间上的综合体现,也是区域发展格局和协调性的重要表征。本文以黄土高原为研究对象,选取DEM(digital elevation model)、人口、人均GDP、河流和道路数据,运用人口收缩指数、核密度、空间相关性分析、GIS(geographicinformationsystem)空间分析和地理探测器等方法,研究了2013—2019年黄土高原地区人口收缩格局的特征,并探讨了其影响因素。研究表明：1)从整体来看,黄土高原人口收缩趋势明显,且空间的关联性较强,其格局基本稳定;2)从局部来看,人口集聚存在明显的区域差异,其中河谷平原地区和省会城市是人口集聚的主要区域;3)黄土高原人口在不同高程与坡度上的分布差异明显,尤其在海拔0～1 500 m、坡度0°～15°的地势低平区域,人口密度较高,空间集聚趋势明显;4)人口分布受到社会经济因素和自然地理因素的综合影响,且一般会朝着社会经济条件好、交通便利的地区流动。