中国城乡基本公共服务均等化及其空间格局分析

以中国31个省级行政单位为研究对象,从教育服务、文化服务、医疗卫生服务、基础设施服务、社会保障服务和信息化服务6个方面构建指标体系,综合测度各省份城市和农村基本公共服务水平;利用信息熵原理构建基本公共服务均等化指数,测度各省份城乡基本公共服务均等化程度,并用探索性空间数据分析方法对城乡基本公共服务均等化指数的空间格局进行研究。研究表明：① 各省份城市和农村基本公共服务水平的差异均十分显著。城市基本公共服务水平的空间分布为“T”字型格局,并呈“东—中—西”阶梯状递减;农村基本公共服务水平的空间分布与城市存在很大的不一致性,呈“东—西—中”阶梯状递减的格局。② 31个省份的城乡基本公共服务均等化指数偏低,其空间分布存在着显著的全局空间自相关特征。③ 各省份农村基本公共服务水平对均等化指数的影响大于城市,城乡基本公共服务均等化指数与农村基本公共服务水平的关系类似马太效应。     

中国人口死亡率空间格局演变及其影响因素

人口死亡率是人口转型关键因素之一,而人口转型又关系着地区社会经济发展质量。以2000—2015年粗死亡率数据为基础,通过变异系数、趋势分析和空间自相关分析中国人口死亡率空间格局差异及演变态势,并结合偏最小二乘回归定量分析人口死亡率影响因素。结果发现：（1）中国人口死亡率大致呈西北、东北和东南低,中部及西南高态势,且各时段人口死亡率降低省份高于增长省份;（2）中国各省死亡率变异系数差异悬殊,且在空间趋势中东西方向呈现两端低中间高、南北方向由两端低中间高向北低南高转变;（3）人口死亡率全局空间集聚程度不断减弱,区域差异缩小,且局部空间上以高-高和低-低聚集为主;（4）人口老龄化是人口死亡率提升的主要推动因子,其次分别为工业废水排放总量、突发环境事件次数和气候条件等。人均生产总值对人口死亡率起主要抑制作用,其次分别为每千人口床位数、每十万人口大学平均在校生数、人均用水量和空气质量。农作物受灾面积合计对人口死亡率在不同年份作用力不一致。     

中国县域网络购物空间格局及其影响因素

基于阿里巴巴县域网络购物数据,分析中国1915个县域的网购格局,并利用地理探测器探讨其影响因素。结果表明：① 县域网购格局整体上以江浙为核心、从东部沿海向内陆扩散,但存在由东部沿海向华北地区延伸的高值条带及内陆散落状的高值区,低值集聚区主要在西南、东北地区。② 县域网购水平的核心影响因素是网商水平、城镇化水平、居民收入,二级影响因素是教育水平、信息化水平、物流发达程度,其他因素的影响较小。③ 不同地区县域网购水平的主要影响因素存在较大差异。除城镇化和受教育水平是所有县域的主要影响因素外,中部地区县域还受收入水平、信息化的影响,西部地区县域还受物流发达程度、经济水平、零售水平的影响,东部地区县域还受网商水平的影响。     

国家森林公园空间分布格局及其影响因素研究

国家森林公园是我国生态文明建设的重要载体之一。以1994、2004年和2019年国家森林公园为研究对象,综合运用空间分析技术系统探究其空间分布格局及成因,旨在为国家森林公园空间布局优化和健康可持续发展提供科学参考。结果表明：（1）国家森林公园主要分布在胡焕庸线以东,大致形成了以京津冀、长三角、川渝交界和湘赣交界地区为核心的高密度分布地区,呈现出“大集聚、小分散”的分布格局。（2）国家森林公园系统分形特征明显,分形结构较为复杂。（3）国家森林公园省际间分布差异明显,三大地带间呈现东西少、中部多的“凸字形”分异规律,八大分区间呈现“由长江中下游、西南地区向东北和黄河中游地区递减”。（4）国家森林公园热点区呈现出一定的不稳定性,其中黑龙江、江苏和浙江发展较为活跃,持续保持在热点区域,而新疆、西藏和四川等地基本上都处于冷点区域,森林公园发展较为缓慢。（5）地形、降水量、客源市场和旅游资源禀赋是影响国家森林公园空间分布格局的主要因素。     

中国人口老龄化空间格局演变及其驱动因素

基于第五、六次人口普查数据,采用ESDA和空间计量模型分析中国地级单元人口老龄化的空间格局演变特征及驱动因素。结果表明:①胡焕庸线是中国人口老龄化呈东高西低的显著分割线,随着老龄化不断加深,最初自西向东阶梯上升的空间格局逐渐模糊;②各地级单元间人口老龄化存在较强的空间正相关性,呈现出高-高和低-低相似值集聚的空间分布特征。其中高-高集聚区主要分布在长三角、成渝、山东半岛、辽中南等地区,低-低集聚区主要分布在西北地区、西南部分地区、东北地区西部和珠三角部分地区,10 a间这种正向的空间集聚特征减弱;③中国人口老龄化空间格局演变是由人口因素和社会经济因素共同作用决定的,人口因素是直接原因,根本原因是地区社会经济发展的不平衡所致。对此,分别从人口和社会经济角度提出应对人口老龄化对策建议。     

基于POI数据的哈尔滨市中心五区商业网点空间格局及影响因素研究

基于商业网点POI数据,利用最邻近指数、核密度分析、多层缓冲区分析等方法对哈尔滨市中心五区商业格局进行梳理,探索商业及其子行业空间分异与影响因素。结果表明：(1)中心五区商业网点集聚显著,呈“核心-外围”结构、东北—西南走向,峰值在距市中心2～3 km处。(2)子行业视角下,网点空间格局可分为单核心集聚、单核心分散、多核心集聚和多核心分散4类;方位角均在79°～95°;圈层结构上,家居建材倾向布局在城市外围,其余子行业峰值都在距市中心2～5 km处;均衡性上,与生活关系密切的商业均衡性强,专业性强的商业网点均衡性弱。(3)商业及其子行业集聚效应明显,近半数子行业间呈较强正向关联;通达性的提升能够增加地块商业活力与网点密度;商业网点整体布局与地价相差较小,子行业对地价敏感度存在差异。     

中国专业村镇空间格局及其影响因素

探索专业村镇的地域分异格局特征及其影响因素,对实施农业转型升级与乡村振兴战略具有重要参考价值。本文基于农业农村部“一村一品”示范村镇资料揭示了中国专业村镇的空间格局,运用地理探测器模型从全国和农业区尺度分析了地形特征、资源禀赋和区位条件等村域环境因素,以及市场需求和经济基础等区域环境因素对专业村镇分布的影响。研究发现:① 中国专业村镇主要分布在胡焕庸线东南半壁,占83.64%,呈现中心集聚和由华北平原—长江下游平原向南、再向西北梯度递减特征;② 主导产业细分门类以水果、蔬菜为主,占59.45%,主要分布在黄淮海平原、关中平原、长江中下游平原、四川盆地等,且多以省会城市为中心,呈圈带状分布;③ 专业村镇空间分布受区域环境因素的影响强于村域环境因素,市场需求和经济基础因素的解释力值分别为0.30和0.19,村域环境因素中地形特征因素影响相对较大,其解释力值为0.15;④ 影响因素存在明显的区域差异,北方平原—丘陵区主要受到市场需求因素影响,农牧交错—高原区主要受到地形特征和资源禀赋因素的影响,西北—青藏高原区主要受市场需求、经济基础和区位条件的影响,而南方丘陵—高原区解释力较弱。研究可为提高农业生产专业化水平、识别和培育专业村镇和乡村振兴极、推进乡村振兴战略实施提供科学参考。     

中国新创汽车企业退出的空间格局及其影响因素

汽车产业正处于百年一遇的大变革时期。近年来,中国兴起了造车热潮,大量新创企业进入到汽车制造领域。伴随着中国汽车销售市场下行,新创汽车企业持续退出,产生了一定的负面影响。基于微观企业数据库,基于均质背景的核密度分析方法,分析新创汽车企业退出的空间格局;基于非均质背景的核密度分析方法,识别新创汽车企业高退出风险的“热点”区域;运用二值Logit回归方法分析影响新创汽车企业退出的因素。研究发现：① 高进入地区退出的新创汽车企业数量较多,企业退出空间格局整体呈现以长三角为核心的态势;中国沿海和沿长江多个城市退出的新创汽车企业规模较大。② 高退出风险“热点”区域位于江西省抚州市、宜春市、吉安市、山东省烟台市、安徽省池州市、铜陵市等地。③ 相关多样化降低了新创汽车企业的退出概率,非相关多样化增加了企业的退出概率;城市原有的整车产业关联密度越高,整车企业规模越大,新创整车企业退出的概率越低。高全球化水平、高国有工业依赖度、低税收负担率有助于降低新创汽车企业退出概率。     

北京城区餐饮老字号空间格局及其影响因素研究

餐饮老字号是北京的饮食品牌,更是重要的文化景观和城市名片。在调查北京城区老字号餐饮业的基础上,运用统计分析、GIS空间分析、比较分析和因素分析的方法,从菜系口味、餐饮档次两个视角进行了系统分析,以期为城市餐饮格局优化、老字号餐饮业发展规划及城市饮食文化的保护与传承提供借鉴。结果显示,餐饮老字号在中心城区发展比较成熟,外围城区发展相对缓慢;越靠近城市中心,餐饮老字号的分布密度越大、餐饮品牌越多;总体呈现中心集聚、外围分散、圈层式递减的非均衡分布特点。餐饮老字号的空间格局形成与发源地因素、城市文化传统、社会变革因素、旅游活动因素、城市建设与扩张因素、区域经济水平等诸多因素有关。     

长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素

空间破碎化是城市空间结构研究亟待深化的重要课题。从形态、联系以及功能3个维度构建城市空间破碎化测度指标,并运用地理探测器模型,探讨长沙城市空间破碎化的格局特征及其影响因素。主要结论：① 城市空间破碎化可从形态分割、联系阻隔、功能失序三方面进行测度,形态分割可用平均地块面积指数表征,联系阻隔可用平均阻抗指数刻画,功能失序可用功能多样指数、邻接冲突指数来反映;② 长沙城市空间破碎化呈现圈层式分异为主、扇形扩展分异为辅的格局特征,低破碎化区主要分布在城市核心区,高破碎化区沿着特定的扇面向外围扩展,且主要分布在大型封闭社区、工业园区、山地绿地及大型站场等区域;③ 长沙城市空间破碎化的空间分异是多因素综合作用的结果,其中海拔、坡度等自然因素是基础因素,土地价格、人口密度、设施投入是主导因素;④ 长沙城市空间破碎化治理可从突破市场供给约束、市场需求约束和设施丰度约束三方面着手,采取针对性调控对策,以最大程度地消减空间破碎化带来的负面效应。     

乌昌地区基本公共服务失配度时空格局演化及影响因素分析

通过将基本公共服务作为一种民生资源,从失配视角研究其配置问题,运用熵值法和健康距离模型,分析乌昌地区2007—2016年基本公共服务失配度时空格局及其影响因素,为推进乌昌地区基本公共服务均等化建设提供决策依据。研究发现:乌昌地区8个市县基本公共服务失配度的平均值逐渐减小,2007年为0.759,属于高度失配,2016年为0.573,属于低度失配;2007年高度失配市县占比高达87.5%,2016年,基本公共服务配置较高、高度失配的市县占比仅为25%,整体上各市县基本公共服务状态有所提高,但2016年基本公共服务失配市县占比仍高达75%,说明乌昌地区仍有较多市县基本公共服务不协调。时间上,基本公共服务失配度演化主要经历3个阶段:高度失配主导阶段(2007—2011年)、失配度下降过渡阶段(2012—2014年)和中度失配主导阶段(2015—2016年)。空间上,基本公共服务失配度由均衡高度失配逐渐演进成不均衡中低度失配,并呈现出"核心、两翼"格局,"两翼"基本公共服务大多处于高度失配和较高度失配状态,而"核心"则一直处于良好或优秀状态,在变化趋势上,失配度由"核心"向"两翼"逐渐变化,离"核心"越近的市县基本公共服务失配度越早呈现下降趋势。     

新疆绿洲乡村聚落空间分布特征及其影响因素

乡村聚落研究是乡村地理学研究的核心内容,探讨地域乡村聚落空间特征与影响机理,具有重要的理论与现实意义。利用遥感解译数据,借助空间分析方法揭示新疆绿洲乡村聚落空间分布特征,结合地理探测器技术探讨其空间分异的影响因素;选择阿勒泰样区、天山北坡样区、吐鲁番样区和喀什样区进一步明晰不同自然和社会经济背景下绿洲乡村聚落空间分异的主控因素。结果表明:新疆绿洲乡村聚落密度小、规模小,以集聚模式为主,邻近乡镇中心、道路、河流分布特征明显;乡村聚落空间分布受到乡镇道路可达性、到县城道路可达性、坡度、到河流邻近距离、气温和高程等因素影响,而受社会、经济因素影响不显著。四大样区乡村聚落分布的主控因素存在明显差异,应依据各样区村落发展基础与主控因素,探索不同的乡村聚落空间优化模式与发展振兴方向。     

中国民营上市企业总部空间格局及影响因素

民营企业是拉动中国经济发展的重要力量,分析民营上市企业总部的空间格局及影响因素,对了解民营企业发展现状,促进中国经济可持续发展具有重要意义。通过分析2008—2017年中国民营上市企业数据,研究发现：①以长三角为代表的华东地区是中国民营上市企业主要集聚区,但所占比重在下降,而以京津冀为代表的华北地区近年来发展较快,全国民营上市企业重心略向北移动。②中国民营上市企业以第二产业为主,第三产业占比呈上升趋势,但远低于第二产业,第三产业热点城市明显较少,空间集聚性也较弱;第一产业占比很少,仅在1%左右。③中国民营上市企业第二产业和第三产业存在向长三角、珠三角和京津冀经济圈的大城市聚集的趋势。④社会消费品零售总额和GDP是影响中国民营上市企业营业收入的主要因素,相对于第二产业,第三产业的主要影响因素更为多变。     

Spatial pattern and influencing factors of landslide casualty events

Analysis of casualties due to landslides from 2000 to 2012 revealed that their spatial pattern was affected by terrain and other natural environmental factors, which resulted in a higher distribution of landslide casualty events in southern China than in northern China. Hotspots of landslide-generated casualties were in the western Sichuan mountainous area and Yunnan-Guizhou Plateau region, southeast hilly area, northern part of the loess hilly area, and Tianshan and Qilian Mountains. However, local distribution patterns indicated that landslide casualty events were also influenced by economic activity factors. To quantitatively analyse the influence of natural environment and human-economic activity factors, the Probability Model for Landslide Casualty Events in China (LCEC) was built based on logistic regression analysis. The results showed that relative relief, GDP growth rate, mean annual precipitation, fault zones, and population density were positively correlated with casualties caused by landslides. Notably, GDP growth rate ranked only second to relative relief as the primary factors in the probability of casualties due to landslides. The occurrence probability of a landslide casualty event increased 2.706 times with a GDP growth rate increase of 2.72%. In contrast, vegetation coverage was negatively correlated with casualties caused by landslides. The LCEC model was then applied to calculate the occurrence probability of landslide casualty events for each county in China. The results showed that there are 27 counties with high occurrence probability but zero casualty events. The 27 counties were divided into three categories: poverty-stricken counties, mineral-rich counties, and real-estate overexploited counties; these are key areas that should be emphasized in reducing landslide risk.     

贵州洞穴空间格局及影响因素分析

以贵州水文地质图和地形图为基础,利用ArcGIS对境内近5000个洞穴洞口海拔、经纬度提取及所在地层、岩性、水系、构造划分,并运用最邻近指数、空间分析与耦合分析处理,研究了贵州全省4960个洞穴的分布特征,探讨了洞穴空间格局与地理要素之间的关系。通过对贵州洞穴进行点格局分析,得出最近邻指数为0.53,泰森多边形检验其变异系数达72.469%,符合凝聚分布模式;并采用点密度函数将全省洞穴划分为4个集聚区和1个弱影响区,即遵义—铜仁强影响区、毕节强影响区、黔西南—六盘水强影响区、贵阳—安顺—黔南强影响区和黔东南弱影响区。其中贵阳—安顺—黔南强影响区是洞穴最主要的分布区,占全省洞穴总量的36.63%,该影响区面积占全省面积的24.67%。贵州洞穴分布呈西密东疏的分布特征,形成明显的“片状”格局。在其研究背景下,地层、岩性、构造、气候、水文、海拔等因素主要制约洞穴的分布、数量、空间格局及其发育。     

长春市公共服务设施空间与居住空间格局特征

基于长春市790个居住小区、178所小学、301家社区医院、1681个公交站点等空间数据,引用核密度估计、Riley's K函数、同位区位商等分析方法,对公共服务设施空间与居住空间的形态格局、集聚特性、“临近性”关系等进行了定量分析。研究发现：首先,公共服务设施空间与居住空间分布的形态格局差异显著,同时也表现出较高的相关性,“核心—外围”网点数量的分布特征趋同性与分异性并存;其次,公共服务设施空间与居住空间均呈现出显著的集聚特征,但集聚的规模与强度差异明显,二者空间分布的协调性程度仍需提高;第三,从分布的空间关系来看,居住小区具有较为明显的“临近”公共服务设施布局的倾向,但反之不明显,整体呈现出空间格局的“非对称性”特征。     

中国地质灾害伤亡事件的空间格局及影响因素

对中国2000-2012年造成人员伤亡的地质灾害事件进行分析,其空间分布格局受地形等自然环境要素的影响,南多北少,主要位于川西山区和云贵高原地区,东南丘陵地区,北方黄土丘陵,以及祁连山脉和天山山脉等地区,但局部地区的分布格局表明其还受到人为因素影响。构建基于二元Logistic回归的中国地质灾害伤亡事件发生概率模型（CELC）,定量分析自然、人为因素的影响程度,结果表明GDP增长率是仅次于地形起伏度的第二大影响因素,GDP增长率每增加2.72%,地质灾害伤亡事件发生的概率变为原来的2.706倍。此外还有多年平均降水、植被覆盖度、岩性、土壤类型、断裂带、产业类型和人口密度等因素。将CELC模型应用于中国县域,计算各个县的地质灾害伤亡事件概率,发现尚未发生但概率较高的县有27个,或为贫困县、或为矿产工业县域,或为房产过度开发县,它们是未来中国需要重点防范地质灾害的县域。