北京市住宅价格空间分异特征及影响因素分析

住宅价格空间分异性能体现社会空间异质性,理解当前住宅价格空间格局分异特征及影响因素对北京这类超大城市进行相关规划有重要意义.利用空间插值方法分析北京二手房住宅价格空间格局,采用地理加权回归模型分析住宅价格空间分布影响因素.结果发现:北京市住宅价格的空间分布呈现圈层结构,高值区集中在四环路内,低值区集中在六环路外,但城市...     

黄河流域山东段县域绿色发展效率时空分异及影响因素研究

基于DEASBM模型,运用空间自相关分析和地理探测器软件研究黄河流域山东段县域绿色发展效率的时空分异特征及影响因素。结果表明：2010—2020年黄河流域山东段整体绿色发展效率呈现下降趋势,从最优下降至中等。从时序特征来看,黄河流域山东段县域绿色发展效率变化差异显著,可分为持续降低、持续增长、稳定不变、先升后降、先降后升5种变化类型。从空间分布来看,2010年县域绿色发展效率空间分布呈随机态势,2015年和2020年空间集聚特征较为显著。高—高集聚区与热点区分布具有一致性,低—低集聚区与冷点区分布具有一致性,均主要分布在济南都市圈,且面积不断增大,济南市都市圈县域间绿色发展效率高低分化显著。黄河流域山东段县域绿色发展效率影响因子交互作用呈非线性增强效应。     

基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局

基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。     

城市KTV娱乐休闲场所空间分布及扩散规律研究

随着服务业的发展和文化产业的不断推进,城市文化娱乐休闲服务业成为城市经济和社会发展的重要标志和推动力。本文以地理空间实体数据和商业统计数据为基础,以GIS 的空间数据可视化和统计分析方法,研究典型城市娱乐休闲服务业KTV在中国大陆地区的行业发展、空间分布及空间扩散特征。研究表明,KTV在全国发展迅速、分布广泛,在宏、中、微观的全国、省域和市域尺度下,其空间分布分别表现出空间区域分异、等级差异、面状均衡和中心集聚等特征,并与区域经济、人口、文化等因素有一定的相关性。各种类型KTV在空间扩散上具有由东向西,由中心向周边扩散的特点,其中连锁类KTV扩散具有社会经济现象地理扩散规律,主要表现为空间等级扩散和接触扩散特征。     

基于GIS农村贫困人口空间分布及地理特征——以江西为例

当前,揭示农村贫困人口分布及地理特征成为精准扶贫的重要依据。运用人口结构指数,自然间断点分级法,空间自相关分析以及统计分析方法分析江西农村贫困人口分布特征及地理特征。研究表明:江西农村贫困人口变化大,差异大,分布非常广泛,而且极其不均衡;赣州农村贫困最为严重,并呈现高-高集聚特征,南昌农村贫困最轻;地理与江西南部高-高集聚区农村贫困人口分布呈正相关,与江西北部低-低集聚区农村贫困人口分布呈负相关,并产生了地域性贫困现象。     

村级工业园空间格局分布特征及形成因素探讨——以佛山市顺德区为例

村级工业园升级改造是广东“三旧”改造下一阶段的重点工作,为进一步完善村级工业园相关理论研究,本文以佛山市顺德区382个村级工业园为研究对象,采用核密度、探索性空间数据、GWR(地理加权回归)等方法分析顺德区村级工业园的空间分布特征,探讨形成影响因素。研究结果表明:顺德区村级工业园空间分布呈现显著的空间聚集及空间自相关,局部自相关不明显;村级工业园空间分布受人口数量、一二三级道路长度、河流水面、城市用地面积、村庄用地面积、水源保护区面积等因素的影响,且各因素影响程度存在显著差异;村级工业园空间集聚特征与制造业现状主导产业集聚特征基本一致,说明主导产业集聚是导致村级工业园分布特征形成的主要原因。     

中国城市土地整治综合潜力分区与提升路径

城市土地整治是促进城市土地利用系统正常运转、城市内部要素和谐共生的重要手段。目前对城市土地整治潜力及分区的研究均未能从城市角度建立一个综合的指标体系。立足于城市土地整治的需求,基于“潜力评价—类型划分—-问题识别—提升路径”的框架,开展了全国289个地级以上城市的土地整治综合潜力评价、分区问题识别及提升路径的研究。结果显示：① 中国城市整治综合潜力水平总体上处于中等的水平,不同等级城市之间的整治潜力差异明显;② 中国城市整治综合潜力水平存在显著的地域差异与集聚特征：地域差异总体表现为西部地区>东部地区>中部地区>东北地区;集聚特征表现为高整治潜力区集聚于中国的西南部地区,大规模低整治潜力区集聚于东北地区及内蒙古北部地区;③ 通过对因素层之间及因素层与潜力分级之间的决策分类判断,划定了包括S-NULL综合发展型高潜整治区、M-N自然限制型中潜整治区、L-NE良性发展型低潜整治区、L-NEC暂不适宜型低潜整治区等15个城市土地整治类型区;④ 针对各类型区的限制性因素,进行分区域的问题识别,主要分为综合发展型、集约发展型、经济投入型等八类,并因地制宜地提出目标导向的提升路径。研究方法及结果可作为全国开展城市土地整治的理论参考。     

基于随机森林模型的中国中老年人群HDL-C环境影响因素研究

高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）可以有效促进人体内胆固醇的代谢外排,其水平的高低与患心血管疾病的风险呈负相关关系,是心血管疾病的预防与保护因素。厘清我国中老年人群HDL-C水平的地理分异特征及环境影响因素,对我国心血管疾病防治工作的开展有重要意义。论文基于中国中老年人纵向追踪调查,利用全局空间自相关、冷热点分析等方法阐释中国中老年人群HDL-C水平的空间分异特征及变化趋势,同时对比引入随机森林回归模型及多元线性回归方法探讨HDL-C水平空间分布的环境影响因素及其指示作用。结果表明：中国中老年人群HDL-C水平表现为女性高于男性、农村高于城镇,具有明显的地域差异性,整体呈现出“北低南高,中间过渡”的分布格局,且北方出现了以内蒙古、河北、辽宁为代表的低值聚集区,南方出现了以广东、广西、云南为代表的高值聚集区;SO₂、NO₂、降水、气压、PM₁₀和PM_2.5是影响中老年人群HDL-C水平差异分布的主要环境因素,其中高浓度的空气污染物是造成HDL-C值较低的危险因素,充沛的降水和低压环境是防治HDL-C值较低的保护因素。因此,今后关于HDL-C血脂异常防控工作在全国各地应注重其空间分布规律,重点加强对HDL-C低值区的监测,以达到因地制宜、精准防控的目的。     

医疗设施可达性及其空间格局分析——以青岛市主城区为例

以青岛市主城区为例,借助互联网数据,基于500 m×500 m单元网格尺度,采用改进的两步移动搜索法,考虑医疗设施服务的距离衰减作用,实现顾及人口数据的医疗设施可达性评价,分析了其形成机理,通过全局和局部空间自相关分析探究了医疗设施可达性在空间格局上的分异特征,为青岛市未来医疗设施资源合理规划布局提供对策建议.结果表明:①青岛市医疗设施可达性空间分布呈现明显衰减特征,由西到东、由南到北衰减,医疗设施分布极不平衡;②医疗设施分布与行政中心、商业中心密切相关,与人口分布较为相关;③医疗设施可达性在空间格局上呈现典型的"高—高"集聚与"低—低"集聚特征.分析和研究过程对基于互联网数据探究城市空间格局具有一定的学术意义,研究结果可为促进医疗资源合理分配布局提供科学依据.     

多尺度视角下城市住宅价格空间格局与影响机制研究

城市住宅价格的空间分异受到多重资源因素的影响,其影响机制在不同尺度上表现出的空间分异格局各不相同.以2015—2018年16个季度成都市中心城区商品住宅小区住宅价格为基本数据,利用空间自相关分析法、多尺度视角分析法探索成都市住宅价格空间分异格局,利用地理加权回归模型(GWR)构建成都市住宅价格特征变量指标体系,分析导致住宅价格空间差异的影响机制,研究发现:在2015—2018年16个季度中,成都市住宅价格先持续上升后出现小幅下降,中心城区各区住宅价格空间自相关性高,表明近年来住宅价格空间邻近联动性强.500 m×500 m栅格尺度下成都市中心城区住宅价格分布不均衡,住宅价格总体呈现中心区域高、边缘区域低分布格局,且南北住宅价格存在一定差异,中心城区住宅价格局部呈现"多中心+边缘化"的空间分布格局.多尺度视角分析法不仅能够考虑尺度效应及分区效应对住宅价格空间格局的影响,而且能够定量分析多资源因素对住宅价格的影响机制,解析多资源因素指标对住宅价格空间分异产生的影响.     

重庆两江新区空间结构演变驱动机制分析与过程模拟

两江新区作为中国第一个内陆开放区,在短时间内经历了高强度开发,其社会经济空间结构演变对于国家新区的发展和规划具有重要意义。两江新区的城市建设用地扩张基本分布在中心城区外围,部分沿交通线向外扩张,并可通过元胞自动机模型对未来建设用地演变趋势进行模拟。本研究基于两江新区的人口数据、建设用地空间分布、道路数据等基本要素分析区域空间结构演变过程,定性与定量相结合研究两江新区空间结构演变的特征与机制并进行多模型模拟。研究结果表明：① 从人口、用地、交通等基本要素的时空变化可以看出,两江新区自2010年6月成立至2015年,区域城镇中心体系和空间结构都发生了明显的变化;② 政策环境、基础设施、要素成本和集聚效应是企业入驻两江新区的4个主要驱动因素;③ 两江新区建设用地扩张空间累积阻力值呈同心圆和轴带发展形态,建设用地空间演变基本向空间累积阻力值低的方向和地区扩张;④ 元胞自动机模型模拟的结果精度在80%以上,能够展示过去5年两江新区空间结构的演变过程和未来该区域空间结构的状况。本研究的结果能够为内陆开放区的优化建设提供科学参考,有助于提高重庆市两江新区开发建设的效益。     

The evolution of tea spatial agglomeration in China: An analysis based on different geographical scales

The spatial agglomeration of agricultural production is conducive to reducing planting costs, increasing production efficiency and improving product quality. It is an important way to promote the transformation and upgrad of tea industry and realize the modernization of China’s tea industry. This study used Gini coefficient and spatial autocorrelation analysis to explore the characteristics of tea spatial agglomeration in China from three geographical scales: regional level, provincial level and prefecture level from the year 2005 to 2015. The results indicated that there was a significant scale effect on the tea spatial agglomeration. The agglomeration degree increased from the regional level, provincial level to prefecture level. The types of spatial agglomeration evolution of the three scales were Ushaped, continuous diffusion, and continuous agglomeration. The spatial autocorrelation of tea production could only be found at the prefecture level. Meanwhile, at the prefecture scale, we could not only reveal the pattern changes at the regional and provincial levels, but also identify tea production agglomeration regions. Compared with the large scale, the small scale could reveal the characteristics of tea spatial agglomeration in more details. Factors such as natural resource endowments, cost factor, technological advancement, agglomeration economy, and agricultural policy influenced the evolution of tea spatial agglomeration from different geographical scales. Finally, from the perspectives of spatial transfer of tea production, promoting spatial agglomeration, building tea production bases, and breaking administrative boundaries, we proposed several policy suggestions for optimizing the spatial layout of tea production.     

Spatial patterns of interprovincial mountain geographical names in China and implications for regional governance

Suffering from fragile environment, poor accessibility and infrastructure, as well as social, political and economic marginality, the interprovincial mountain geographical entities are difficult areas for the regional governance in China. By analyzing the spatial patterns and the influencing factors of the interprovincial mountain geographical names (IMGNs), the goal of this research is to clarify the geographical features of IMGNs and offer alternatives for the management of interprovincial mountain regions in China. The spatial visualization, the analysis of spatial agglomeration and the influencing factors of IMGNs were all implemented under a geographical information system. Results showed that there were 6869 IMGNs in China according to the database of “China’s Second National Survey of Geographical Names (2014–2018)”, including 4209 mountain geographical names, 1684 mountain peak geographical names and 976 the other mountain geographical names. Hunan Province had the largest number of names while Shanghai had the smallest number of names. In addition, the spatial variance of the mountain peak names and the mountain names were larger than that of the other mountain geographical names, and the IMGNs showed a significant clustering phenomenon in the southern part of China. The relative elevation and the population had an impact on the distribution of the IMGNs. The largest number of the names occurred where the relative elevation was between 1000–2000 m and where the population was between 40–50 million. Density of unnamed interprovincial mountain geographical entities declined from west to east in China. The analysis of generic names of different types of IMGNs implied that the naming of IMGNs is inconsistent. Based on these analyses, it is suggested that the government should take the IMGNs as management units, strengthen the naming of unnamed interprovincial mountain geographical entities, standardize the generic names of IMGNs and identify areas of poverty based on the survey of IMGNs.     

基于微博签到数据的成渝城市群空间结构及其城际人口流动研究

随着区域一体化进程的加快,中国城市群快速地发展起来,城市群城际间的人口流动研究得到了国内外学者的关注。城市群空间结构的研究以地理实体空间分析为主,城际人口流动的研究多使用传统统计数据,而将大数据运用于城市群空构特征,并结合传统的社会经济统计数据对该区域人口流动的影响因素进行分析。研究发现：① 微博签到数据进一步解释了成渝城市群呈现出“双核多中心”的组团特征,成都市和重庆主城构成了“双核”;② 微博人口流动的方向会受到行政区划的影响,微博人口流动的强度呈现出一定的等级差异;③ 微博人口流动的强度与方向同社会经济发展水平呈现出相对一致性,即地区生产总值越高、人口规模越大或交通联系强度越强,则人口流动越强烈。     

A STUDY ON THE MECHANISM AND CHARACTEROF THE INDUSTRIALAND SPATIAL TRANSFERENCE OF FDI IN CHINA

1 BACKGROUND OF STUDYChina has begun to take part in the great practice ofinternational competition and opening-up in the last 1 /5 time of 20th century. In the last two decades, Chinahas become one of the areas that have the greatest potential in industrial production, thus it has rankedsecond only to USA in the flow of international capital.By the end of 1998, the real value of FDI China hasutilized has added up to $268. I billion. China has wonworld attention as a huge market for …     

Spatial pattern and regional types of rural settlements in Xuzhou City, Jiangsu Province, China

This paper principally focuses on the morphological differences,spatial pattern and regional types of rural settlements in Xuzhou City of Jiangsu Province in China.Using satellite images of Xuzhou City taken in 2007 and 2008 and models of exploratory spatial data analysis(ESDA) and spatial metrics,the paper conducts a quantitative analysis of the morphological pattern of rural settlements,and finds significant characteristics.First,rural settlements in Xuzhou City are significantly agglomerated in terms of their spatial distribution;meanwhile,there is significant variation in the geographical density distribution.Second,the scale of rural settlements in Xuzhou City is larger than the average in Jiangsu Province,and the histogram of the scale data is more even and more like a gamma distribution.There are a significant high-value cluster in the scale distribution,and local negative correlation between the scale and density distribution of rural settlements in Xuzhou City.Third,the morphology of rural settlements in Xuzhou City shows relative regularity with good connection and integrity,but the spatial variation of the morphology is anisotropic.Finally,according to the characteristics of density,scale,and form of rural settlements,the rural settlements of Xuzhou City are divided into three types:A high-density and point-scattered type,a low-density and cluster-like type and a mass-like and sparse type.The research findings could be used as the scientific foundation for rural planning and community rebuilding,particularly in less-developed areas.     

中国建设用地空间格局分析

全面准确地分析中国建设用地空间格局,是衡量城市景观的生态环境效应和制定区域发展战略的重要依据。为此,本文基于空间分辨率为12 m的2012年的全球城市足迹数据,分别在国家、经济区和城市群量化了中国建设用地空间格局。结果表明,12 m分辨率的数据能更细致和准确地刻画中国建设用地的特征。2012年中国建设用地面积为1.73×10⁵ km²,占中国陆地总面积的1.81%。从建设用地的空间格局来看,城市群尺度的建设用地破碎度最高,其建设用地平均斑块密度分别是国家和经济区平均水平的3.66倍和1.62倍。进一步分析表明,社会经济和地形因素共同影响建设用地空间格局。今后,应针对建设用地空间格局破碎问题,因地制宜地制定合理的措施,推动中国建设用地的合理发展。     

基于Voronoi图的高密度城区停车场空间布局分析——以广州市海珠区为例

停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。