中国城市群地区PM2.5时空演变格局及其影响因素

城市群作为中国新型城镇化主体形态,是支撑全国经济增长、促进区域协调发展、参与国际分工合作的重要平台,也是空气污染的核心区域。本文选取2000-2015年NASA大气遥感影像反演PM_2.5数据,运用GIS空间分析和空间面板杜宾模型,揭示了中国城市群PM_2.5的时空演变特征与主控因素。结果显示：① 2000-2015年中国城市群PM_2.5浓度呈现波动增长趋势,2007年出现拐点,低浓度城市减少,高浓度城市增多。② 城市群PM_2.5浓度以胡焕庸线为界呈现东高西低的格局,城市群间空间差异性显著且不断扩大,东部、东北地区浓度提升更快。③ 城市群PM_2.5年均浓度空间集聚性显著,以胡焕庸线为界,热点区域集中东部,范围持续增加,冷点集中在西部,范围持续缩小。④ 城市群内各城市间PM_2.5浓度存在空间溢出效应。不同城市群影响要素差异显著,工业化和能源消耗对PM_2.5污染有正向影响;外商投资在东南沿海和边境城市群对PM_2.5污染具有负向影响;人口密度对本地区PM_2.5污染主要具有正向影响,对邻近地区则相反;城市化水平在国家级城市群对PM_2.5污染有负向影响,在区域性和地方性城市群则相反;产业结构高级度对本地区PM_2.5污染有负向影响,对邻近地区则相反;技术扶持度对PM_2.5污染的影响显著,但存在滞后性和回弹效应。     

中国铁路客运流联结的城市时间可达性

基于中国铁路客户服务中心提供的客运流数据,采集全国地级以上行政单元（未含港澳台数据）间铁路客运运行的最短历时,基于GIS网络分析和空间分析等方法,选取时间可达性和一日交流圈2个指标对城市可达性进行测度和分析。研究发现： ① 城市时间可达性水平划分为7个级别,在空间上呈现中心-外围式圈层结构,中心区域沿铁路干线和高速铁路线轴向扩展,廊道效应明显,东部、中部地区的城市时间可达性优于西部地区。② 城市之间的时间可达性小于2.0 h的城市对在空间上构成了由京广、京沪、京哈、京福、杭深、青太、徐兰、沪汉蓉、沪昆、广昆等高速铁路连接的“五纵五横”带状分布格局。时间可达性小于10.0 h的城市对覆盖了“胡焕庸线”东南部的大部分区域,城市带转为城市网络。③ 直辖市、省会/首府城市一日交流圈以31个城市为中心,按照时间可达性由小到大呈现轴向扩展,廊道效应明显。基于城市一日交流圈划分了19个城市群和拉萨城市圈,为城市群的划分提供方法借鉴。     

基于“七普”的“胡焕庸线”两侧人口集疏新态势及影响因素

随着新型城镇化建设的推进,“胡焕庸线”两侧人口发展出现了新态势。本文基于第七次人口普查数据,依据地级尺度划定的“准胡焕庸线”,分析2010—2020年“胡焕庸线”两侧人口集疏模式的新特征,并探讨影响因素。研究表明：① “胡焕庸线”依然稳定,2020年东南半壁与西北半壁的人口比为93.5∶6.5;② 西北半壁人口份额仍然微增,但是增幅较之前明显下降; ③ 2010—2020年西北半壁人口集中化指数由降转增,西北半壁和东南半壁的人口分布集中化程度均有所提升;④ 东南半壁人口集疏分化不断强化,2010—2020年人口负增长区的面积占比已达54.22%,超过人口正增长区;西北半壁人口集疏的马太效应特征愈发明显,人口负增长区占比也已升至26.15%;⑤ 省会首府人口增长优势愈发突出,且西北半壁比东南半壁更为明显;⑥ 经济发展水平、城区人口规模等级、行政区划等级等因素与区域人口变动显著相关;西北半壁行政区划等级对人口增长的影响效应尤为突出。综合来看,西北半壁已经出现与东南半壁相似的人口集疏过程,人口集疏模式已突破了“胡焕庸线”。中国即将迎来人口总量拐点,人口城镇化进程逐步减速,密切关注“胡焕庸线”两侧人口发展的新特征,对推动全国各区域协调发展具有重要的战略意义。     

基于空间计量模型的中国城市化发展与城市空气质量关系

采用中国289个地级及以上城市2016年的空气质量指数（AQI）和夜间灯光数据，运用空间滞后模型，从空间溢出效应视角出发探究了城市化发展与空气质量之间的定量关系。从空间滞后模型的估计结果来看，城市空气污染存在显著的空间溢出效应，周边地区空气质量的下降会导致本地空气污染情况加重。在城市发展过程中，城市经济发展水平的提高，引致的城市建设用地的扩张使得空气质量不断恶化；政府管制力的加强对空气污染的治理起到了促进作用，而居民环保意识和城市技术创新水平的提高有利于空气质量的改善。此外，PM2.5质量浓度的上升导致空气质量恶化。公路货运量在统计上与空气质量的关系不显著。从研究结果来看，协调城市发展与空气质量的关系以及加强空气污染防治的联防联控机制，是未来空气污染治理工作的重点。     

中国城市群PM2.5空间分布规律（英文）

Haze pollution has become a severe environmental problem in the daily life of the people in China. PM_(2.5) makes a significant contribution to poor air quality. The spatio-temporal features of China's PM_(2.5) concentrations should be investigated. This paper, based on observed data from 945 newly located monitoring sites in 2014 and industrial working population data obtained from International Standard Industrial Classification(ISIC), reveals the spatio-temporal variations of PM_(2.5) concentrations in China and the correlations among different industries. We tested the spatial autocorrelation of PM_(2.5) concentrations in the cities of China with the spatial autocorrelation model. A correlation coefficient to examine the correlativity of PM_(2.5) concentrations and 23 characteristic variables for 190 cities in China in 2014, from which the most important ones were chosen, and then a regression model was built to further reveal the social and economic factors affecting PM_(2.5) concentrations. Results:(1) The Hu Huanyong Line and the Yangtze River were the E-W divide and S-N divide between high and low values of China.(2) The PM_(2.5) concentrations shows great seasonal variation, which is high in autumn and winter but low in spring and summer. The monthly average shows a U-shaped pattern, and daily average presents a periodic and impulse-shaped change.(3) PM_(2.5) concentrations had a distinct characteristic of spatial agglomeration. The North China Plain was the predominant region of agglomeration, and the southeastern coastal area had stable good air quality.     

基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征

基于2015年世界财富500强中的102家中国企业数据,根据企业组织特征构建了反映企业—城市间关联的折衷网络模型,借助网络分析等多种方法分析了中国地级城市间和典型城市群之间的网络联系。研究发现：① 城市网络总体连通性较差、向心集中性强,发育不够完备;城市网络连接具有明显的行政中心指向、沿海指向和资源指向;网络节点城市对外经济依赖度高,网络结构扁平特征明显。城市群网络存在权力分散、地位分化和外部联系依赖特征。② 城市网络中省域、城市群和俱乐部边界效应明显,区域内外的中心城市规模和数量对省域行政区经济、城市群经济和俱乐部经济的发展产生影响。③ 城市在多尺度网络中的功能分化明显,大城市和区域型中心城市比中小城市拥有更加完备和均衡的功能体系。沿海三大城市群的辐射带动作用明显,其他城市群的优势功能有待突出。④ 城市（群）跨尺度区域功能互动效应显著,城市（群）的自我经济集聚能力与城市（群）的对外辐射带动功能之间存在密切的正向关系。研究为城市网络模型拓展及理解中国城市网络空间联系特征提供了支撑。     

天山北坡城市群空间组织形态的识别研究

 正确认识天山北坡城市群的空间组织结构以及空间发展形态,对于完善绿洲城市群的发展理论和规划具有重要意义。以天山北坡城市群为研究对象,通过资源环境承载力的分析,总结出未来城市群发展面临的客观制约因素;通过中心性分析、断裂点理论修正的Voronoi多边形等方法识别出城市群的中心城市及各自的辐射范围城市;通过引力模型识别出城市之间的社会经济联系强度。据此,利用多维尺度分析的方法,可视化地展现了天山北坡城市群发展的空间组织形态。经调查了解：（1）乌鲁木齐市与克拉玛依市是未来城市群发展的两个中心城市,五家渠市、阜康市、昌吉市、石河子市周边目前属于乌鲁木齐市的辐射范围城市,奎屯市,乌苏市属于克拉玛依市的辐射范围城市;（2）城市群内部的城市之间的联系比较松散,特别是两个中心城市之间联系较弱;（3）城市群的空间发展形态为串珠式,是一种特殊的走廊式空间形态。     

2003-2016年中国PM2.5质量浓度时空格局演变及影响因素解析

以中国286个主要地级市为研究区域,基于2003—2016年中国地级市大气PM_2.5质量浓度栅格数据及各地级市社会经济数据,运用空间自相关和空间面板杜宾模型,揭示了中国地级市PM_2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示：(1)中国PM_2.5污染在时序演化上呈“M”型波动态势,在空间分布上以胡焕庸线为界呈现出“东高西低”的集聚型格局;(2)中国地级市PM_2.5污染在空间效应上呈现出显著的正相关性,表明区域间大气污染存在交互影响;(3)人口密度与非农产业从业人员占比对PM_2.5质量浓度升高的贡献最大,而液化石油气供气总量与第三产业占GDP的比重对PM_2.5有较为显著的负向消减作用。     

基于移动监测的城市PM2.5污染时空模式研究——以广州市中心区为例

采用便携式空气污染监测设备对广州市环城高速内的中心城区PM_2.5污染情况进行移动监测,获取225.7万条频率为1 Hz的PM_2.5监测数据,基于此对研究区进行10 m×10 m高时空分辨率的PM_2.5污染模拟,并分析移动采集的可靠性及城市中心区PM_2.5污染时空模式。结果显示：天气状况稳定条件下移动监测的城市PM_2.5数据在时间维度与固定监测站点数据呈现较显著相关性（R ²为0.72~0.86）;广州市中心城区的PM_2.5污染时空分布在短时间内具有显著的时空分异特征：时间上,干、湿季的平均逐时极差分别为27和11 μg/m3,质量浓度最高值和最低值出现的时段与当天的背景质量浓度值有关;空间上,交通枢纽、商业中心、工业园和大型商贸市场附近PM_2.5污染风险高,公园绿地、高校、高级住宅区等风险相对较低,且呈干季西高东低、南高北低,湿季东高西低的空间分异特征。     

基于空间面板计量模型的雾霾对中国城市旅游流影响的空间效应

以中国342个市域单元为研究对象,借助双变量LISA模型、空间面板杜宾模型等方法,探究了1998-2016年雾霾与中国城市旅游流的空间关联特征,分析了雾霾对旅游流的影响及其空间溢出效应。结果表明,在中国雾霾PM_2.5与城市旅游流有东高西低的分布特点,在胡焕庸线两侧的空间分布呈现出与地形和城市发展等因素的空间耦合性;雾霾与城市旅游流（含国内和入境旅游流）均表现出显著的空间集聚和空间依赖特征,雾霾污染对旅游流产生明显的影响并形成相应的空间效应;雾霾对旅游流的抑制区域在不断扩大,H-L型城市数量的增加、L-H型集聚区的片状扩张和华北、华中地区的L-H型集聚的“空心化”现象均表明旅游流具有低雾霾指向性;雾霾污染与旅游流的倒“U”型曲线关系表明经典的EKC假说对中国城市旅游流同样适用,且雾霾污染的显著负向影响主要存在于入境旅游方面;雾霾和旅游流均具有明显的正向空间溢出效应,将雾霾治理同经济发展、对外联系、旅游开发、生态保护和交通建设等因素结合起来进行综合治理,才能为旅游发展创造美好的环境,实现国际、国内旅游健康、协调、可持续的高质量发展。     

中国高学历人才的空间演化特征及驱动因素

人才是推动地区创新发展的核心动力,也是未来城市竞争的关键。基于第六次全国人口普查和2015年全国1%人口抽样调查数据,运用集聚度、基尼系数等空间统计分析以及负二项回归模型方法,对2010—2015年中国城市高学历人才的空间演化特征及驱动因素展开研究。结果发现：① 人才呈现出高度集中且不平衡的空间分布格局,但不平衡的趋势有所缓解,分布方向为“东北—西南”走向。人才分布的空间溢出效应显著,城市群是人才集聚的高地。② 经济机会是影响中国高学历人才集聚的主导力量,其中工资是核心驱动因素,地区的发展水平、产业结构同样产生显著影响。③ 控制经济机会的影响后,以教育和医疗等基础公共服务、交通可达性和城市消费设施为核心的地方品质变量在高学历人才的空间集聚过程中发挥重要作用。④ 城市群与非城市群人才驱动因素存在显著差异：经济机会是城市群和非城市群人才集聚的主要驱动力;教育、消费、交通以及自然环境等地方品质变量对城市群人才集聚的影响更为显著。本研究为城市和区域人才政策和区域发展政策的制定提供借鉴与参考。     

中国“三生空间”分类评价与时空格局分析

本文在探究“生产—生活—生态”三生空间理论内涵的基础上,分析了土地利用功能与土地利用类型的辩证关系,依据土地利用现状分类国家标准,建立了三生空间分类与评价体系,揭示了1990-2010年间中国三生空间的格局及其变化特征。结果表明：① 生产空间主要分布在胡焕庸线东南侧的主要城市群及粮食主产区,其扩张区域主要分布于东北平原、新疆西北、宁夏、兰州—西宁、四川盆地、环渤海、长三角、厦漳泉、珠三角等地区,缩小区域主要分布在黄土高原、呼伦贝尔大草原、江汉平原、闽南丘陵等地区;② 生活空间主要集中在全国主要城市及城市群,整体上呈现“东高西低、北高南低;大分散、小集聚”的空间格局,其扩张过程表现为环渤海、长三角、珠三角三大城市群的大规模、区域式扩张和各主要省会城市的小规模、点状式扩张。③ 生态空间主要分布在胡焕庸线西北侧,整体呈现“西高东低,南高北低”的空间格局;④ 工业化、城镇化是中国三生空间变化的基本动力,西北和东北地区的农田开垦、华北平原和三大城市群的城镇化建设、黄土高原的退耕还林等是导致三生空间区域差异的主要原因。本文可以为三生空间的分类规划和优化决策提供参考依据。     

天山北坡城市群地域空间结构时空特征研究

正确认识城市群地域结构的形成及发展规律对促进城市群的健康发展有着十分重要的意义。运用分形理论和多变量聚类统计分析等方法,以干旱区天山北坡城市群为研究对象,对其1990—2005年城市群规模和职能结构时空特征、空间分布进行研究。研究结果表明,该区域城市群城市规模等级结构和空间相互作用都具有分形特征。天山北坡城市群等级规模结构比较松散,呈明显的首位分布,人口分布不均,且有极化趋势。城市群职能分工不明显,城市经济结构雷同,经济活动的主导部门都是工业,优势职能为交通和商业,但城市群职能结构不断发展完善。城市群空间布局受到自然条件的制约与影响,城市缘绿洲疏密相间分布、沿河流空间扩张分布,交通干线两侧集聚的特点,城市间连通度很高,接近直线式连通。城市空间组织形态呈现出总体带状发展,点面结合、圈面集中的特点。     

“胡焕庸线”的稳定性及其两侧人口集疏模式差异（英文）

The "Hu Line" has been regarded as one of the greatest geographical discoveries in China because it reveals the significant spatial relationship between human activity and natural environment. The spatial evolution of population on both sides of the "Hu Line" has had important implications for both urbanization and regional development and has attracted widespread attention during the dramatic economic and social changes since the implementation of reform and opening-up policy in China in 1978. Using Geographical Information System(GIS) techniques, this paper studied the stability of the "Hu Line" and the spatial patterns of population growth on each side by constructing a spatial database of China's census data from 1982 to 2010. The findings are as follows:(1) In the last 30 years, the "Hu Line" has remained relatively stable, but a new tendency of population change has begun to emerge. The population ratio either side, namely, the southeast half(SEH) and the northwest half(NWH), of the "Hu Line" remains at roughly 94:6(SHE : NWH). Noteworthy, the proportion of population in the SEH of the "Hu Line" has been decreasing slightly, while that in the NWH has been increasing slightly, as the latter has benefited from its higher rate of natural population growth.(2) The spatial patterns of population growth on both sides of the "Hu Line" were quite different. The degree of population concentration in the SEH increased faster than the NWH. Regions with a negative population growth rate have rapidly expanded; these were mainly located in the south of the "Qinling Mountains-Huaihe River belt" and northeastern China. Meanwhile, regions with a fast population growth rate were mainly concentrated in the Yangtze River Delta, the Pearl River Delta, and the Beijing-Tianjin metropolitan area. Thus, the spatial pattern of population growth in the SEH presented a concentration pattern that could be called "Matthew effect pattern".(3) The spatial pattern of population growth in the NWH could be regarded as the "Relative Balance pattern." In the NWH, the population growth rate was positive and the degree of population concentration was very low. There were many minority populations located in the NWH that usually lived in a dispersed pattern but had a higher rate of natural population growth due to the preferential population policy. There were also some regions with a negative rate of population growth in the NWH, which were mainly located close to the "Hu Line" and the Ancient Silk Road.(4) In the future, the spatial patterns of population growth on both sides of the "Hu Line" may continue to evolve. For the SEH, the capacity to attract more people to small and medium-sized cities and towns should be enhanced. For the NWH, the emphasis should be placed on promoting urbanization and enhancing population agglomeration in its major cities.     

环渤海地区城市旅游业发展效率时空特征及其演化阶段——以三大城市群为例

以环渤海地区京津冀、山东半岛和辽东半岛三大城市群地级以上城市为单元,采用数据包络分析和全要素生产率指数模型测算和分析三大城市群城市旅游业发展效率及其时空特征分解效率差异及其影响因素的演化阶段。结果表明：①2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业平均投入资源利用综合水平呈无效向中等转变,而辽东半岛城市群始终处于无效状态,各城市群主要直辖市、省会城市和核心城市旅游业投入资源利用综合水平呈无效向中等转变;②2000 年以来京津冀和山东半岛城市群城市旅游业综合效率受纯技术效率的影响和制约程度略强于规模效率,而辽东半岛城市群则反之;③2000 年以来环渤海地区三大城市群城市旅游业平均全要素生产率变化呈依次下降态势,且大多数城市提高幅度大但趋于下降,京津冀和山东半岛城市群主要直辖市、省会城市和核心城市全要素生产率变化提高幅度明显高于辽东半岛城市群。④环渤海地区三大城市群城市旅游业发展效率分别受旅游投资、旅游技术和旅游市场因素、旅游产品和旅游技术因素、旅游资源、旅游政策和旅游项目（产品）因素的影响,各自处于技术创新阶段、技术学习阶段和规模主导阶段。     

城市群人口流动空间网络及影响因素

选取2015—2018年11个城市群的人口流动频次数据,运用复杂网络分析和QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)分析方法,研究不同发展阶段城市群间以及城市群内部人口流动空间网络格局及演变,进一步分析影响因素。主要结论有：(1)城市群间人口流动空间网络呈现明显的“钻石”结构,而城市群内部表现为不同丰度的“金字塔”结构,优化提升阶段城市群是人口流动的主体区域,其城市群内部与城市群之间人口流动空间网络结构相较于其他两个阶段更复杂。(2)人口流动空间网络格局相对稳定,以“胡焕庸线”为人口流动总量的分界线,在优化提升阶段的城市群作用之下,东部城市群的人口流动总频次远大于中西部,呈现出稳定的“东密西疏”结构。(3)城市群内部人口流动空间网络均呈现小世界特性,形成明显的以相邻城市为主体的“凝聚子群”。(4)城市群人口流动空间网络影响因素存在差异,舒适度水平逐渐成为人口流动的重要驱动因子。人均绿地面积、失业保险参保人数占总人口比重、人均道路面积、人均专利授权量和年均气温等在多个城市群的人口流动空间网络形成中均发挥了显著作用,而在岗职工平均工资对不同城市群的...     

中国城市住宅价格的空间分异格局及影响因素

分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明：① 中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异（东南沿海三大城市群与内陆城市之间）和行政等级性分异（省会与地级市之间）的双重格局;② 房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③ 住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④ 城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。     

中国城市网络化空间联系结构——基于银行网点数据的研究

基于当前城市网络和金融地理研究,以全国336个地级以上行政单元(城市)为研究对象,以33家国内外银行的88022个网点各城市间的级别和数量分布为基础数据,运用链锁模型、Zipf法则、社会网络分析等研究方法,对中国市间联系和城市节点的结构特征进行分析。研究表明：京津冀、长三角、珠三角、成渝和长江中游等五大城镇密集区之间的联系成为这一网络的主干,东西部网络密度以胡焕庸线为界呈现明显差异;城市联通度的规模分布符合Zipf法则,但呈现明显的双分形特征,各城市的节点度同样以胡焕庸线为界在东西部呈现显著差异;此外,国有银行、股份制银行和外资银行所分别对应的城市整体联通度和相对联通度在空间分布上也存在明显差别;上述结构特征同各城市经济规模和人口规模之间存在较强的相关性。从形成机制上看,朝向集中化和均衡化的一般空间政策和行业空间政策对这一网络格局的形成具有深刻影响。     

群内和跨群双视角下成渝城市群合作创新网络时空演化研究

基于合作专利数据,使用社会网络分析法,从群内和跨群双视角出发,对成渝城市群内以及跨城市群专利合作网络进行研究。结果表明:(1)成渝城市群合作专利总量空间分布差异显著,合作创新“中部塌陷区”较为明显。(2)群内已经形成以成都、重庆为核心,以绵阳、宜宾为次核心的非均衡合作创新网络,创新联系主要集中在成都和重庆,双核独大现象突出,次级城市数量较少;网络小世界性质较为明显,核心-边缘结构较为稳定,但网络密度较小,发育仍不完善。(3)跨群专利合作路径主要分为东北、东南和东部3个方向,现已形成以成渝城市群为顶点,以京津冀、珠三角、长三角等城市群为主要合作对象的放射状合作创新网络;网络核心-边缘结构较为显著,但网络密度不断减小,跨群专利合作网络整体特性明显弱于群内专利合作网络。     

中国镇域工业化和城镇化综合水平的空间格局特征及其影响因素

基于构建的“规模-效益-结构”指标体系,运用Jenks Natural Breaks分类、地理探测器、变异系数、探索性空间数据分析等方法对中国镇域工业化和城镇化综合水平的空间格局特征及其影响因素进行分析。研究表明：① 整体空间布局呈镶嵌式分布且高值连片格局不明显,但高值区在东部、中部城市群核心区的点状串联式凸显依然可见。此外,基于规模实力的中高值集聚格局,主要分布在长江以北的“三角形”区域;中低值、低值在西部的大范围绵延分布态势明显。整体而言,镇域尺度下规模、效益分异特征与以往研究类似,以胡焕庸线为分界的东南—西北差异清晰可见。② 空间内部差异度从低到高依次为东部、中部、西部和东北,与国家经济格局吻合。基于省域、城市群尺度发现,虽然部分省区、城市群内部差异与预期差别较大,但整体上依然表现出中东部内部差异较小,西部、东北乡镇实力不强且内部差异较大的客观事实。③ 从空间关联看,综合、结构水平的高值、低值集聚的格局化特征不明显,总体与空间分布格局类似;规模、效益水平的集聚格局类似且类似于已有研究,但显著LL区的集聚格局突破胡焕庸线并形成“S”型分隔,体现出镇域尺度细化后的集聚新特点。④ 从尺度对比看,县域、市域尺度下综合、结构水平的中高值分布格局与镇域尺度类似,呈现出以中东部城市群核心区、沿海与京广发展轴辐射区为表征的空间格局。不同的是,县域、市域尺度下规模实力的中高值集聚区范围扩大延伸至长江中下游以南,形成“四边形”区域。从胡焕庸线分异特征看,两者仅有规模水平分布类似,综合、结构与效益水平的分异表征不明显。从空间集聚看,显著HH区变化较大,主要表现在内蒙古、宁夏、甘肃省份的增多与连绵分布;显著LL区的分布范围明显缩小且胡焕庸一线西侧的大范围集聚区被局部打散、打乱。基于定量与定性结合的方法,从经济实力、非农化进程、乡镇现代化水平、地形地貌条件、根植性与路径依赖等方面进行影响分析,发现这五个方面分别起核心支撑、活力支撑、进程性、基础性与“链”式传导等作用。