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.     

甘肃省人口空间分布特征分析

利用甘肃省乡镇人口统计数据和行政村、自然村居民点数据,基于GIS技术对甘肃省人口数据进行空间化,并进行人口空间分布特征和灾害风险分析.结果表明,甘肃省人口空间分布具有显著的条带状分布特征,从甘肃中东部片状高集聚区向西部发散,沿着河西走廊向西延伸,间断分布,河西走廊人口主要分布于市州政府所在地;甘肃省约有62.37%的国土面积上没有人口分布,在全省8.32%面积的土地上,分布着64%的人口,且这些地区人口密度较大(人口密度大于200人·km-2),其余人口分布在29.31%国土面积的土地上;甘肃省人口受地形影响较大,人口主要分布在地形条件较好的地方,在低海拔区域(1 000~2 000m)分布着全省68.96%的人口,低坡度(0°~30°)区域,分布着全省92.45%的人口,但是在地形较差的地方也分布着一定的人口,这些地区往往是地质灾害高发区,如陇南地区、舟曲、祁连山区等,灾害风险程度较高.     

嘉陵江流域人口分布的时空演变特征分析

用不均衡指数、集中指数以及地统计的方法,探讨1990—2014年嘉陵江流域人口密度空间分布规律及变化趋势.结果表明,嘉陵江流域人口空间分布整体变化不大,呈现圈层式结构和轴向延伸特征,整个流域形成双中心格局且有进一步加强的趋势,上游流域与中游流域交界处存在人口密度分布塌陷区;嘉陵江流域人口密度整体呈增加态势但局部区域变化明显,研究期间经历了"分散—集中—分散"的动态变化过程;流域人口密度空间分布局部区域变化较快;如无外力干涉,流域冷点区域和热点区域将有进一步集聚的趋势,下游人口密度空间分布未来将以重庆沙坪坝区等为中心向其西北和东北方向扩展,中游人口密度热点区逐步形成.应因地制宜制定流域人口发展政策,重视塌陷区人口引导,推动嘉陵江流域更好发展.     

利用遥感信息监测宁南县县域石漠化及石漠化发展趋势分析

研究县域石漠化的空间分布特征,分析其发展趋势。以宁南县为例,首先运用遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术提取2005年和2015年两期的石漠化范围并分级;其次,将提取结果分别与坡度、坡向、河流、人口数据叠加,分析石漠化空间分布特征;最后利用马尔科夫模型对宁南县未来10年石漠化的发展趋势进行预测。研究表明:宁南县2015年重度、中度石漠化面积较2005年有所减少;潜在、轻度石漠化面积有所增加,分别增加3. 9%和1. 7%;重度、中度石漠化主要分布在黑水河、金沙江流域,人口密度大于120人/km~2的区域,且坡向偏南、偏东,坡度为缓坡、缓陡坡。根据预测结果,2025年,重度、中度、轻度、无石漠化面积减小,潜在石漠化面积增加。研究为西南地区石漠化治理与重点防治以及其他地区石漠化监测及预测提供了参考。     

叶城县河谷绿洲空间景观格局特点分析

该文以叶城县河谷绿洲地区为研究区域,采用Google Earth绘图软件勾画绿洲斑块现状矢量图,利用ArcGIS10.0的空间分析功能,对DEM数据进提取分析.研究结果表明,绿洲斑块的面积随海拔高程的升高而减小;随地形坡度的增大而减小;而研究区的景观破碎化程度随海拔、坡度的增加而增加.     

海东市人口密度分级与重心曲线的时空动态特征研究

借助Arc GIS软件的空间分析功能,研究2007—2013年海东市人口密度空间分布特征、动态演变及其动力机制,并验证人口重心曲线研究方法在较小空间尺度上应用的适宜性.研究认为:1海东市人口分布的集聚核心区和中度集聚区的人口占总人口的53.1%,土地面积占海东市总面积的21.8%,主要位于西北-东南方向地势较为平坦的条带上.相对稀疏区人口占总人口的12.9%,土地面积却占到43.6%,主要位于西南部和东北部的山地和高原地区,表明海东市人口的空间分布呈现出显著的不均衡性和集聚特征.22007—2013年,海东市人口分布的空间演变表现为相对稀疏区乡镇个数的不断减少,集聚核心区乡镇个数增加缓慢,中度集聚区乡镇个数明显增加并成为人口集聚的主要区域.3自然地理条件塑造了海东市人口分布的基本格局,经济区位、城镇化发展和政策因素强化了人口的空间集聚.4人口重心曲线研究方法适用于乡镇小尺度地区,等级划分越细,呈现的人口分布规律和空间变化特征越微观、局部性越明显,而适当进行等级聚类有助于减少破碎程度,突出整体空间集聚特征.     

岷江上游居民点分布格局及影响因子分析

为了研究岷江上游居民点格局及其影响因子，利用1：25万基础地理信息数据和统计数据，在G1S的支持F，对居民点空间格局以及影响因子进行了较为深入的研究。结果表明：（1）研究区大散居、小聚居的农村居民点特征显著。（2）居民点分布主要集中在河流与道路的两侧，属于典型的高山峡谷地带居民点分布；居民点离散特征不显著。（3）居民点分布与海拔存在一种非线性的关系。研究成果为进一步分析人口的分布格局与人口数据空间化；实现生态避耕，区域景观格局优化以及区域可持续发展提供重要的依据。     

渐进式改革背景下基于县域差异的中国区域整合研究

自2000年以来,中国的渐进式改革进入区域发展整合中的区域合作时期,经济区、城市群、大都市区等的兴起逐渐成为各地区争取中央政策和国际资源投入、整合边缘地区的重要手段。以2002年、2005年、2009年3年的统计数据为基础,以各个县(市)为基本单位,将县域人口密度数据、经济数据与图形数据相结合,计算了全国各个县市人均GDP与人口密度,并运用GIS软件对渐进式改革模式实施以来21世纪的社会经济发展和人口分布状况进行了分析,进而分析了2002年以来中国的区域发展格局,可得出以下结论:1)2009年以来中国东中西三大区域各县市在部分地区有明显的集中整合趋势;2)中国的人均GDP与人口密度的空间分布格局呈现逐渐演化集聚的趋势,基本确定了我国的"点轴"式的发展格局;3)经济增长和人口分布具有不断集中的趋势,且趋同趋势增强;4)各个县市之间的整合逐渐打破了省级行政区划的限制,实现了跨区域合作。     

粤东地区人口老龄化空间格局演变

以粤东地区19个区县为研究对象,选取粤东地区1990、2000、2010年的人口普查数据,分别计算各区县的老年人口系数、老年负担系数和老年人口密度;运用空间自相关分析法和人口重心模型,对粤东地区人口老龄化的空间分布格局的演变进行了初步的探索;试图从空间视角丰富对人口老龄化区域特征和差异的认识,并为人口优化措施提供参考性的依据. 研究结果表明:粤东地区已进入老年型社会初期;粤东地区老年人口分布不均,各区县差异显著;老年人口分布重心呈现向东北推移的趋势;老年人口分布表现出正的空间相关性,高值集聚区分布在粤东地区东北部的区县,低值集聚区出现在粤东地区南部的区县.     

皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征及与地形的关系

基于修正的通用土壤流失方程和GIS空间分析方法,定量分析了皖西大别山区土壤侵蚀空间分布特征,讨论了侵蚀强度与海拔、坡度、坡向等因子的关系.基于信息熵模型评价地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性结果表明:(1)皖西大别山区2010年土壤侵蚀总量为1844.30×10~4t,平均侵蚀模数为1415.05t/km~2·a.区域以微度和轻度侵蚀为主,分别占总面积的52.95%和31.99%,侵蚀强度由东南至西北逐渐加剧.(2)坡度和海拔主导着区域内土壤侵蚀强度的空间分布.随着坡度和海拔增加,侵蚀强度不断加剧,强度侵蚀的面积比例增加,微度侵蚀的面积减少;在坡度15-25°区域、海拔200-500m区域的土壤侵蚀总量最大.坡向对土壤侵蚀强度的影响较小,土壤侵蚀强度在东南坡向较其它坡向略强.(3)地形因子与土壤侵蚀强度的空间相关性强弱为:坡度海拔坡向.坡度是安徽省大别山区土壤侵蚀强度的主导因子.     

山坝乡村聚落时空变化特征分析研究：以宁洱镇为例

利用RS和GIS空间分析方法,对2000、2009年和2018年的云南省少数民族地区宁洱镇山坝乡村聚落时空分布的基本特征及影响因素进行分析,主要从高程、坡度、道路等自然因素和人口、农民人均纯收入等社会经济发展相关因素进行探讨山坝乡村聚落时空分布特征,为山区和坝区乡村振兴提供一种理论和实践依据.研究结果表明:①研究区坝区聚落空间分布密集,山区聚落分布分散;②坝区乡村聚落最佳选址区域高程在1 225～1 380 m之间,山区最佳选址区域高程在810～1 500 m;③坝区乡村聚落面积与坡度成反比,坡度越大,面积越少,山区乡村聚落面积集中在坡度0°～25°之间;④随着道路距离的增加,聚落面积迅速减少,坝区乡村聚落主要分布在1 km缓冲区内,占坝区聚落面积82%以上;山区乡村聚落最佳位置在道路缓冲区1 km以内,较佳位置在1～3 km之间;⑤2000—2018年,坝区乡村聚落人口持续上升,山区乡村聚落人口先下降后缓慢增长;2000—2009年坝区乡村聚落人均纯收入大于山区聚落,2009—2018年山区聚落人均纯收入大于坝区.     

贵州省县域城镇化质量评价及其演变特征分析

科学认知县域城镇化发展质量及其空间分异特征,可为促进县域城镇化高质量发展提供科学依据.基于2008-2018年贵州省83个县域单元面板数据,从经济发展、社会发展及城乡一体化3个维度构建了县域单元城镇化质量评价指标体系,运用综合评价法、耦合协调度模型、空间自相关和冷热点分析方法探析贵州省县域单元城镇化质量水平及其空间分异特征.研究结果表明:(1)2008-2018年贵州省各县域单元城镇化质量呈持续上升态势,其中城镇化质量中等别的数量不断增加,低等别的数量持续下降,但高等别的占比仍然偏低.(2)贵州省县域城镇化质量内在耦合协调水平偏低且区域差异有统计学意义,其中稳步提升型主要分布在贵阳市区、六盘水市区、遵义市区以及仁怀市,缓慢提升型主要分布在贵阳市区周围以及沪昆高铁沿线,低水平保持型主要集中分布在贵州省东北部、东南部和西南部.(3)贵州省县域城镇化质量具有明显的空间集聚特征,城镇化质量高-高集聚区主要分布在贵阳-遵义沿线区域;城镇化质量热点区域保持在贵阳、遵义及其周边区域;次热区域毗邻热点区域,主要集中分布在黔中地区;而冷点区域主要集中分布在东北部和东南部.贵州省应以巩固脱贫攻坚成果为抓手,补齐社会发展短板,持续提升县域城镇化质量和努力缩小区域差异;夯实黔中地区对贵州省城镇化高质量发展的引领作用,不断优化县域城镇化质量的空间格局.     

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.     

基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例

人口空间分布数据是开展灾害风险管理的基础数据,而科学、准确的人口空间化方法是实现人口空间分配的重要途径.鉴于城镇与乡村居住地在灯光数据和自然条件影响程度上的差异,本文提出一种综合利用夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法,并以辽宁省2010年人口数据空间化为例进行方法验证.研究表明:1)夜间灯光数据在灯光值较高的城镇地区与人口密度关系显著,而地理因子加权的方法则更适用于受自然条件约束多的乡村区域;2)辽宁省人口密度在0~65 572人·km~(-2)之间,在空间上,中部平原地区人口密度较高,而两侧山地地区人口密度相对较低,与实际情况相符;3)辽宁省抽样乡镇人口平均误差为15.3%,精度验证结果表明,本文提出的人口空间化方法能够在乡镇尺度上具有较高的精度.     

黄山市人口空间格局演变及其影响因素

基于GIS软件,采用人口密度、人口结构指数、空间自相关等研究方法,以黄山市为研究对象,定量测度案例地人口空间格局演变,分析其影响因素.研究表明:黄山市人口总体上呈现出"东南部密集,西北部稀疏"的分布特征,其中屯溪区是黄山市人口最为密集的地区;黄山市人口密度的空间分布呈正的空间相关性,具有"高高集聚、低低集聚"的分布规律;随着时间的推移,黄山市人口空间分布的不均衡性日趋明显.海拔、城镇化率、交通、旅游发展、政策等是影响黄山市人口空间格局演变的重要因素.     

近10年来乌鲁木齐市城市人口变动分析

基于2000年和2010年的全国人口普查数据,利用ArGIS和GS+Version 7软件对乌鲁木齐市街区人口数据空间化,分析其人口变动情况,并运用莫兰指数和半方差函数探索10年来各街区人口密度空间分布的相关性和变异性.结果表明,乌鲁木齐市人口增长迅速,且各辖区表现出"人口数量增长率大密度小,增长率小而密度大"的差异性格局;各街区人口增长分布不均匀,街道之间人口数量差异越来越明显;2000—2010年乌鲁木齐市各街区人口密度空间分布相关性分析显示呈正相关性,且相关性增大;空间变异性分析显示人口密度空间分布整体结构越来越稳定,但影响空间分布的随机因素不确定性也在增加.     

抚仙湖流域植被景观格局分析

 采用3S技术及结合野外植被样地调查,定量分析抚仙湖流域植被景观结构及各植被景观要素组分在不同海拔、坡向和坡度上的空间分布规律.采用FRAGSTATS 3.3 软件,定量分析了抚仙湖流域10种植被景观类斑的空间分布特征.主要研究结果包括:①自然植被、人工植被、居民点和水体分别占研究区面积的31.74%、35.13%、1.84%和 31.30%;② 旱地集中分布在海拔2 100 m以下;自然植被中,云南松林分布在海拔较低的区域,而华山松林分布于海拔相对较高的区域;③ 针叶林和半湿润常绿阔叶林等森林植被在阳坡、半阳坡地段分布较阴坡、半阴坡少,而半湿润常绿阔叶灌丛和灌草丛在阳坡、半阳坡地段分布较多;④ 自然植被集中分布的坡度区间主要在2°~25°之间.     

Digital Elevation Modeling不确定性对地形参数影响的空间分布特征分析

Digital elevation modeling(DEM)是基础地理数据之一,从其中可以提取多种地形参数,DEM不确定性对提取的地形参数具有一定的影响.选择坡度、上坡集水面积和地形指数作为研究对象,在DEM不确定性模拟的基础上,研究DEM不确定性对地形参数影响的空间分布特征.研究发现:DEM不确定性对坡度的影响没有明显的空间分布特征,对上坡集水面积和地形指数具有明显的空间分布特征.DEM不确定性对上坡集水面积影响的空间分布特征为:总体上分布均匀,在河道及附近、水库区域影响大于其它地区;DEM不确定性对地形指数影响的空间分布特征为:总体上分布均匀,在河道及附近、水库、平地地区影响大于其它地区.不同DEM不确定性程度对地形参数影响的空间分布特征相似.     

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.     

基于GIS的文山州人口地理研究

PGIS(Population GIS)属专题性和应用层次的GIS,是以研究某一区域人口现象空间分布特征及变化规律为目标,利用计算机技术对人口分布图形数据和相关统计数据进行存贮、查询、显示、分析,并利用数学模型进行预测的技术工具.采用MapInfo professional软件,采集了1953～1995年、2000年和2005年文山州人口普查统计数据,建立了文山州人口地理信息系统,制作了各类专题地图,并对人口空间分布特征做了初步的分析.