基于镇域尺度的江苏省人口分布空间格局演变

基于2000年、2010年人口普查乡镇（街道）数据,运用探索性空间数据分析、半变异函数等方法,分析江苏省人口分布的时空分异特征,并揭示其空间演化机理。结果表明：① 江苏省人口分布呈现较大的空间差异,全省层面上呈现南北人口密度高于中部的“凹”字型结构,城乡层面上呈现街道人口密度高于乡镇的“城乡二元”结构,以及沿江地区明显的“核心边缘”结构;② 研究期内江苏省人口分布的空间不均衡性和集聚性呈增强之势,长江以北镇域的人口密度大多降低而以南普遍增加,苏锡常、南京、徐州三大都市圈的人口集聚能力进一步提升,沿江地区成为全省规模最大的高密度人口连绵区;③ 空间关联作用是引起江苏省人口分布格局变化的空间机理,而政策、区位、经济与自然环境等因素是造成江苏人口格局变化的主要动力。     

西部欠发达城市人口空间分布与演变——以兰州市为例

探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征,与东部发达城市人口分布形成对照,有利于认识城市人口分布规律,引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例,对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理,在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路,提出变形椭圆圈层法,并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法,多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现:兰州市人口分布呈现"带状集聚"特征和"圈层-分异"结构,形成"中心区和近郊区人口缓慢增长,外围区人口快速增长,远郊区人口明显减少"的格局;兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动,人口空间呈"西北-东南"分布格局,总体上表现出集聚态势,且10年间集聚态势有所强化;Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型,10年间人口分布的单中心趋势增强,人口多中心结构尚不成熟。     

西部欠发达城市人口空间分布与演变

探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征,与东部发达城市人口分布形成对照,有利于认识城市人口分布规律,引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例,对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理,在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路,提出变形椭圆圈层法,并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法,多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现：兰州市人口分布呈现“带状集聚”特征和“圈层-分异”结构,形成“中心区和近郊区人口缓慢增长,外围区人口快速增长,远郊区人口明显减少”的格局;兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动,人口空间呈“西北-东南”分布格局,总体上表现出集聚态势,且10年间集聚态势有所强化;Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型,10年间人口分布的单中心趋势增强,人口多中心结构尚不成熟。     

基于人口集聚度的中国人口集疏格局

人口集聚和疏散是人口空间分布格局最直观和最集中的体现,研究一个地区人口集疏的空间格局,不仅可以揭不该地区人口集疏的内在规律,也有利于深入研究该地区的整体人口分布的态势和规律,更能够体现出区域内经济格局以及城市化格局的发展.基于人口集聚度的中国人口集疏空间格局的研究,有助于准确把握中国人口空间分布的基本脉络,具有一定的学术价值和实践意义.本研究采用了人口集聚度分级评价的方法,依据人口集聚度的不同,将各个地区划分为不同等级的人口集聚区,并对其分别讨论.在此基础上,结合中国人口分布格局、自然条件空间格局、人居环境自然适宜性评价结果以及经济发展格局和城市化格局,对中国的人口集疏的空间格局进行了归纳,得出了中国人口分布"西疏东密"的传统空间格局突出,人口集聚以平原地区为依托并呈现"沿海、沿江、沿线"高度集聚的特征的结论.     

江苏省人口空间格局演化特征

以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。     

河北省人口分布地域格局时空演变分析

基于分县数据,在分析人口空间分布地域格局的基础上,利用人口数量增减变化和人口稳定度对近30年来河北省人口分布格局时空变化进行了研究。结果表明:河北省人口密度分布呈"西北山地丘陵区密度低—东南平原区密度高"的模式,且呈现出人口密度"高密度—高密度"相邻和"低密度—低密度"相邻的分布模式;随着地区发展差异的显现以及城市化进程的明显加快,近30年来河北省各县域人口数量由普遍增加趋于人口增减频繁,人口集散进一步强化,集散程度明显提高,且在空间分布上人口减少或人口疏散地区多围绕人口显著增加或人口强集聚地区呈环状分布。     

基于居民点密度的人口密度空间化

提出了一种基于居民点密度的人口密度空间化方法。以江苏省人口数据空间化为例,在采用核密度估计法得到江苏省镇(乡、街道)居民点密度后,运用基于居民点密度的人口密度空间化计算公式获得江苏省1 000m×1 000m的人口密度格网图,结果表明:江苏省人口分布的热点地区正是在建的三大都市圈(苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈),其中苏锡常都市圈的人口分布呈现各向异性,而南京和徐州都市圈的人口分布则表现为各向同性;人口密度不仅取决于居民点密度,还与平均每个居民点的人口数密切相关,居民点密度大的区域的人口密度不一定大,居民点密度小的区域的人口密度也不一定小。     

兰州城市人口空间结构演变格局及调控路径

以街道和乡镇层面的人口统计数据为基础,综合应用ArcGIS和GS+Version7等软件对兰州市人口空间演变进行定量分析。结果表明:自1982年至2009年,兰州市人口呈逐年“向心聚集”态势,但不同阶段、不同街区人口空间增长存在显着差异;街道和乡镇人口密度差距逐年增大,高密度街区个数增多、范围扩大;距离人口高密度中心越远,人口密度的正相关性逐渐削弱,负相关性则逐渐增强,空间自相关范围不断增大;人口空间分布整体呈“东密西疏”格局,并呈现“双中心”空间结构。人口的极不均衡分布,带来了环境污染、交通拥挤、住宅紧张、就业困难等一系列问题。通过构建多中心城市结构、调整产业空间布局、平衡配置基础设施和引导人口有序流动等方面进行综合调控,不断优化人口空间分布,保障城市的可持续发展。     

户籍制度视角下的江苏省人口时空格局响应

以江苏省为例,选取人口密度为基础数据,以县域为研究单元,通过空间自相关、重心迁移以及注入脉冲响应分析,刻画江苏省人口时空格局与户籍制度之间的时空响应关系及趋势。结果表明：1990-2010年江苏省人口格局整体保持“南高北低”的态势,该现象与社会经济发展水平呈正相关关系;人口密度相似的地区在空间上呈集聚分布,并呈明显的沿江化特征;各县市对户籍制度改革的响应具有地域性,南北响应差异逐渐缩小;人口空间格局对户籍制度的响应具有滞后性,速度呈现出由加快到平稳的态势。在此基础上,根据研究结论提出3点建议：第一,在改革思路上实现“两保两新”,阶梯式、差别化赋予权利;其次,积极推进苏北地区的社会保障体系改革;最后,通过产业发展上的“以业控人”和城市发展上的合理规划、科学布局防止流动人口加重“城市病”。     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的黄淮海地区城乡常住人口格局模拟

以黄淮海传统农区为研究区,利用NPP/VIIRS夜间灯光数据、土地利用数据和人口统计资料,基于城乡人口活动状态及其空间特征,构建城乡常住人口空间化模型,模拟区域城乡常住人口分布,探究城乡人口空间格局特征。结果表明:基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和土地利用数据构建的人口空间化模型,拟合优度为0. 80,精度检验平均误差为15. 6%,模拟精度高,适用性较好;模拟结果能够直观反映黄淮海地区人口集疏特征及县域城乡常住人口分布差异特征,真实展现局地微观尺度城乡常住人口实际分布状况;黄淮海地区城乡常住人口在空间上呈现"总体差异显著、局地内部均衡"的特征,区域尺度上城市地区集聚显著,局地尺度上县域和乡镇内部人口分布相对均衡。模拟结果可为区域城镇村空间布局优化和城乡公共服务设施配置提供参考。     

基于乡镇尺度的中国25省区人口分布特征及影响因素

人口空间分布具有典型的尺度特征,精细尺度的人口分布是当前人口地理学研究的热点和难点。乡镇（街道）是中国人口普查数据公开发布的最小行政单元,乡镇级人口密度计算及其分布特征研究能够更客观、精细地刻画中国人口分布的空间格局和态势,为促进中国人口的合理优化布局提供科学依据和决策支持。本文收集处理了2000年中国25个省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级行政边界数据,基于第五次人口普查乡镇（街道）人口统计数据,计算了乡镇级平均人口密度。采用Lorenz曲线、空间分析及样带分析的方法,分析了研究区乡镇（街道）人口分布的疏密结构、空间集聚性、纬向和经向规律。利用相关分析和逐步回归分析,分省探究了地形起伏度、水网密度、路网密度及社会经济发展水平（利用夜间灯光指数表征）等4个因素对于乡镇级人口分布的影响。研究表明：① 乡镇级平均人口密度能够有效区分出县域内部的人口密度高低差异,整体不均衡性高于基于县级平均人口密度的研究结果;② 乡镇（街道）人口分布总体规律是西北稀疏东南密集,同时,东南密中有疏,西北疏中有密;③ 乡镇（街道）人口分布的经纬向规律变异较大,既受中国三级阶梯地貌大势的影响,也受局部微地形及区域中心城市的影响,并和海岸线、交通枢纽及大江大河的分布具有一定的空间耦合性。④ 乡镇级平均人口密度与地形起伏度、水网密度、路网密度及夜间灯光指数等显著相关,省级平均相关系数分别为-0.56、0.28、0.61、0.69。⑤ 在乡镇尺度上,地形条件及区域发展水平对辽、吉、京、津、沪、冀、豫、陕、晋、鲁、皖、苏、湘、鄂、赣、浙、闽、粤、琼等省份的人口分布具有较强的决定作用。⑥ 对于藏、青、蒙、滇、黔等5省或自治区,需要引入更多的自然环境及社会因素来解释其人口分布的特殊规律。本研究扩充了中国人口地理学的研究尺度和维度,并引入了新的定量分析和空间分析方法,所构建的覆盖中国25省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级人口分布科学数据集丰富了中国人口地理学的2000年本底数据资源。     

山西省迁移人口空间格局变化及其经济因素分析

采用人口普查数据分析2000—2010年山西省迁移人口空间分布格局变化。结果表明,山西省迁移人口规模具有明显地域差异,空间分布上呈现"核心-外围"结构。其中,晋中地区迁移人口集聚趋势最为显著,晋北地区集聚由强变弱,晋西地区集聚逐步增强,晋南地区变化较稳定。进一步结合社会经济统计数据,分析山西省迁移人口空间格局变化的经济因素,认为经济总量的增加与迁移人口规模具有显著正相关性;煤炭销售量与迁移人口规模关系不明显;三次产业产值与迁移人口就业变化趋势基本一致,而且省会太原市第三产业对迁移人口具有较大吸引力,县(县级市)第二产业对迁移人口的吸引力较大,而地级市三次产业对迁移人口的吸引力均不明显;公路网密度和等级与迁移人口规模呈正相关关系,尤其是高速公路密度对迁移人口集聚规模具有重要影响。     

江苏省工业环境效率时空格局及影响因素

采用SBM模型和ESDA等方法,以县域为研究单元,探讨了2002-2014年江苏省工业环境效率的时空异质性特征及影响因素。结果表明:江苏省工业环境效率总体差异和空间集聚性呈缩小趋势,苏南、苏中和苏北3地区内部差异是全省工业环境效率整体差异的主因;高效率县域集中分布于苏南地区,低效率县域分布于苏中、苏北地区,整体上呈现两极分化型空间格局,近年来有向橄榄球型格局演化趋势;空间关联上,"H-H"型县域集聚于苏南,而"L-L"型县域集聚于京杭大运河苏北段,形成两大趋同俱乐部;经济水平、能源利用率、产业结构、政府调控、技术创新和对外开放是江苏省工业环境效率空间差异的主要影响因素,其中经济水平是对其空间差异有促进作用。     

东北三省人口分布空间格局演化及其驱动因素研究

东北地区作为全国重要老工业基地,在面临新一轮振兴机遇的形势下,人口分布的集疏变化及其驱动因素亟待细致梳理。根据中国第四、第五、第六次分县人口普查资料,运用洛伦兹曲线、人口密度相对变化率和空间自相关分析方法对东北地区1990~2010年、176个县域的人口分布空间格局演化进行深入分析,在此基础上,选取10个自然和社会经济指标,使用偏最小二乘法（PLS）对东北地区人口分布空间格局演化的影响因素进行定量分析,研究发现：①从总体分布格局变化特征来看,20 a来人口密度始终是黑龙江省<吉林省<辽宁省,且以省会城市为主的多中心“T”型人口分布空间格局越来越明显;②1990~2010年,东北地区人口密度经历了从相对分散到相对集中的变化过程,且人口密度高的地区所占土地面积小,人口密度低的地区占地面积大。人口空间分布呈现显著的正的空间自相关特征,即人口密度存在高高、低低集聚现象;③从人口密度变化类型来看,1990~2010年,共80个县域属于快速增加和缓慢增加类型,快速降低和缓慢降低类型的县域共96个,其中辽宁省县域人口密度变化“两极化”现象较为明显;④自然因素与社会经济因素同时作用于人口密度变化,但社会经济发展水平是人口密度变化的主要影响因素。     

1986年~2016年伊朗人口空间分布格局演变特征

作为中东大国之一,亦是中国战略合作伙伴的伊朗是"一带一路"中"新丝绸之路"经济带上的重要交通枢纽,科学合理测度其人口空间分布格局演变特征可提升对伊朗国内发展态势的认知,对加强中伊政治经济合作具有现实意义,也可丰富世界地理研究领域中东区域的典型案例.运用人口分布不均衡指数、重心分布、密度等指标,结合探索性空间数据分析和偏移-分享分析法等研判1986年~2016年伊朗人口分布空间格局演变特征,结果表明:伊朗人口空间分布极不均衡,人口主要集中在中央高原西北部、里海沿岸平原;人口密度整体上呈西北高东南低的特征,人口分布与自然地理环境条件、经济发展水平呈显著正相关;伊朗的人口流动以邻域地区和城市之间的流动为主,主要流向经济发达的北部和西北地区,这也与人口重心在西北地区的空间路径依赖惯性趋势吻合;伊朗人口分布的空间格局演化分异呈显著空间自相关性,人口密度较高和较低的区域均出现空间集聚特征,密度高高集聚区位于北部、西北部山地和德黑兰周边与中央高原交界处,且逐渐向东南方向延伸;密度低低集聚区主要分布于东部山地和西南地区,且变化甚微.     

基于随机森林模型的西藏人口分布格局及影响因素

在乡镇尺度下厘清人口分布格局及其影响因素与区域差异,对在生态脆弱区制定可持续发展政策具有重大指导意义。基于2010年西藏自治区的乡镇尺度人口普查数据,提取人口密度和空间因子,利用空间统计方法分析了人口分布的疏密特征和集聚特征,对比运用多元线性回归方法和随机森林回归方法探索该地区人口分布的影响因素及其区域差异。结果表明：① 西藏乡镇人口密度在空间上表现出极强的非均衡性,其总体趋势是东南高西北低,高密度区与大江大河及主要交通干线具有较强的空间耦合性;② 大致以波绒乡（聂拉木县）—岗尼乡（安多县）为西藏的人口分界线,人口集聚的“核心—边缘”特征明显;③ 多元线性回归方法中,人造地表指数对人口分布的影响程度最大,随后依次为夜间灯光指数和路网密度;④ 利用随机森林方法进行的人口密度预测比多元线性回归方法精度高,可以用来对影响因子的重要性进行排序;排序在前六位的影响因子由高到低依次为夜间灯光指数、人造地表指数、路网密度、工业总产值、GDP和多年平均气温,它们与人口密度均呈正相关关系;地形地貌要素中以海拔和坡度的贡献率最大且与人口密度均呈负相关关系;⑤ 西藏人口分布格局的影响因素及其相互作用呈现出明显的区域差异特征,河谷是西藏地区人口的集聚区,主要分布在拉萨河谷、年楚河谷以及三江河谷;⑥ 通过随机森林回归分析,可以利用概念模型来表达人口分布影响因素,将主导因素概括为土地利用结构、道路通达度及城镇化水平。     

人口空间分布的异质性测量

基于数据异质性测量理论,提出了人口空间分布异质性测量的方法,即人口空间分布的相对异质性指数(GPD)。接着以江苏省为研究区域,采用GPD指标对江苏省2005年的人口空间分布的异质性进行了测度。结果表明:基于地级市行政单元的人口空间分布的异质性较小,而基于县级行政单元的人口空间分布的异质性较大;人口空间分布异质性大的地区主要分布在苏南地区,而异质性小的地区主要分布在江苏东北部。采用Moran散点图和Local Moran's I统计量对江苏省县级单元的人口密度分布的局域空间自相关进行分析,结果显示:人口空间分布的异质性与人口密度空间分布的聚集性特征密切相关,异质性大的地区一般出现在人口密度"低-高"或"高-低"聚集的地区,异质性小的地区一般出现在"低-低"或"高-高"聚集的地区。     

长江三角洲人口时空格局演变及驱动因素研究

运用重心、人口密度及相对变化率、空间计量等方法,对长江三角洲人口分布格局演变、驱动因素进行研究。结果表明：① 2000—2018年人口重心迁移方向的变化,表征人口分布格局转变,而迁移速度趋缓表征了区域发展向稳态的转变;② 在人口密度分布呈现相对稳定的区域差异基础上,时空演变从2000—2012年上海、苏南显著的增加与苏中、苏北、安徽部分城市的下降,向2012—2018年部分欠发达城市人口快速增长转变。③ 空间计量回归表明,在人口集聚的“马太效应”下,驱动因素的变化主要表现为市场力量的趋强、政府影响的弱化,另一方面区域一体化的推进也带来空间溢出效应的增强。     

中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析

依据2000年全国第五次人口普查数据,利用ArcGIS的空间分析功能,将人口密度图分层显示,并形成中国人口分布图系.在此基础上,建立人口重心曲线,根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级,由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图.基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明:随着人口密度增大,人口分布重心逐渐由西北向东南移动,由稀疏趋于稠密,中国人口分布多圈层集聚特征明显.人口重心曲线表明,人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的,其中在低密度中也有高密度地区分布,高密度地区也有相对稀疏的地区.基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明,中国人口密度可以适度划分为9级,据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9大类型区.统计表明,中国3/4以上的人口集中分布在不到1/5的国土面积上,半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口,研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性.     

县域尺度下安徽省现代服务业空间集聚特征

基于县域尺度,综合利用区位商和空间自相关方法,从区域类型和行业构成对安徽省103个县(市、区)现代服务业空间集聚特征进行研究。结果表明:现代服务业空间集聚与经济发展呈正相关关系并表现出核心-边缘的集聚特征,皖南山区呈现单核结构,沿江地区呈现"链状式"集聚,皖中地区呈现主次集聚中心,皖北地区呈现"四足鼎立"格局;三大类别服务业除公共性服务业在皖南山区的集聚地位被黄山区取代,其空间集聚特征与现代服务业总体上一致;10个现代服务行业主要形成以黄山市区、芜湖市区、合肥市区、蚌埠市区为中心的四大集聚地。