辽宁省县域交通优势度评价研究

在辽宁省主体功能区的研究背景下,以辽宁省74个县级行政单位为研究对象,采用《省级主体功能区划分技术章程》关于交通优势度的计算流程和方法,以交通网络密度Di、交通干线影响度Ci和区位优势度Si为指标,通过ArcGIS和SPSS等软件分析,得到辽宁省交通优势度的空间分布特征和成因。结果表明:交通优势度两级分化严重,交通优势突出县域个数不足总数的20%,交通优势较好的县域总面积仅占全省的12%;交通优势度以沈阳、大连为中心,沿沈大交通轴线向两侧逐渐减低,并表现出一定的"亲海"模式,主要原因是国家干线交通规划和辽宁省空间经济格局的导向作用。在未来,将继续完善海陆空立体化交通网络,构建城际交通圈,打造城市组团。     

东北地区交通优势度演变格局及影响机制

交通是老工业地区可持续发展的重要资源,评价和研究交通优势度的时空分异规律和机制具有重要的现实意义。本文建立了基于交通路网密度、交通干线影响度和区位优势度的综合评估体系,并以东北地区为例,通过网络分析、冷热点分析、多变量线性回归和地理加权回归等方法深入探讨了交通优势度总体空间格局及其影响因素和作用机制。结果表明：① 东北地区交通优势度总体呈上升趋势,其空间分布格局呈现以哈大线为轴的“核心—外围”结构,交通优势度高值多沿交通干线分布。② 东北地区整体交通优势度空间极化现象显著,高值区多在高铁沿线集聚,低值区在内蒙古东部及黑龙江省北部集聚,且其空间差异逐渐增加。③ 快速交通方式对东北地区交通优势度贡献高,人口承载能力对交通优势度时空分异的影响作用逐渐增强,扩充交通干线、增加交通枢纽有助于提升东北地区交通优势度水平。     

中国区域交通优势的甄别方法及应用分析

一个区域的交通优势反映在“质”、“量”和“势”三个方面, 每个方面具有相对独立而具体的内涵, 对区域社会经济的发展具有不同的作用, 其中任一方面的刻画和评价仅仅反映区域交通优劣的一个侧面, 只有三方面的综合集成刻画与评价才能真正反映一个区域交通环境的优劣。基于交通地理学的基本理论, 界定了交通优势度的基本概念, 并建立了交通优势度的基本表述结构, 包括交通网络密度、交通干线影响度和区位优势度; 同时基于GIS 技术, 从分项和综合集成两个角度构筑了交通优势度评价的空间数理模型。以我国2365 个地域 单元为样本的实证分析发现, 我国的区域交通优势度呈“偏正态”分布特征, 极少数的地域 (比例为1.4%) 具有非常突出的交通优势, 社会经济发展具有非常优越的交通环境; 大约1/8 的地域(12.4%) 交通条件处于非常明显的劣势, 交通环境是其社会经济发展的不利条件; 大约70%地域处于评价样本的中游或中游偏上水平。从区域上看, 交通优势大致由沿海逐渐向内陆依次递减; 长江三角洲、京津冀、珠江三角洲三大城镇密集区有着明显的交通优势, 覆盖范围广; 成渝地区和武汉都市圈也有较好的交通优势, 但尚未连续成面或覆盖范围较小, 其他城镇密集区和省会城市周边地区有相对较高的交通优势, 但覆盖地域较小。从经济发展措施看, 利用交通优势和规避交通劣势, 应是进行经济活动和产业选择需要考虑的重要因素。     

2000-2018年辽宁省交通优势度与经济发展耦合评价

交通与经济发展耦合评价是国土空间规划和基础设施专项规划编制的基础,而现有交通优势度与经济发展耦合评价模型多以行政区为评价单元,空间精度较低.该文基于传统交通优势度评价模型,提出TM-TAE(Time series and Micro-scale Transportation Advantage Evaluation)模型,以辽宁省为例,从交通网络密度(量)、交通干线影响度(质)和区位优势度(势)3个维度计算交通优势度,并揭示其与经济发展间的耦合关系.研究结果表明:1)辽宁省交通优势度呈现"一核、两轴、三带"的空间分布格局,2010-2018年交通优势度较高地区(Ⅰ类、Ⅱ类地区)上升幅度为30.0％,远高于2000-2010年的上升幅度(17.6％);2)2000-2018年交通优势度与经济发展呈良性关系,其耦合协调度不断提升,初级协调区域分布最广且从中部向东西两厢递减;3)交通优势度和GDP空间关系的主导类型由低交通优势—低GDP转化为高交通优势—低GDP.研究成果可为交通与经济协调发展、精细化国土空间开发保护策略制定提供数据支撑和科学参考.     

县域交通优势度与经济发展的空间关联——以江西省为例

用重要区域邻近度替代区位优势度,对交通优势度评价模型进行修正,借助GIS软件的空间分析及SPSS软件的统计分析工具,并用修正后的模型,以江西省为研究对象,研究了该区域县域交通优势度和经济发展的空间分布特征与空间关联。江西省交通优势度呈现北高南低、设区市周边县域高、交通干线沿线高的特点;县域经济发展水平呈现整体偏低且发展不均衡、主要中心城市和工业城市及交通枢纽地区偏高、沿交通干线尤其是铁路干线较高的特点;交通优势度与县域经济发展呈线性相关,有4种组合类型:极化型、滞后型、超前型、落后型。为促进县域经济的发展,应从点(增长极)、线(发展主轴)及面(重点区域)3个方面发展交通网络。     

海南省区域交通优势度与经济发展关系

以海南省为例,选取县级及以上城市为研究节点,采用交通网络密度、邻近度、通达性等指标,构建区域交通优势度综合评价的数理模型,运用GIS网络分析技术及IDW空间插值法定量分析海南省交通网络的地域空间特征.选取了经济总量和产业结构、人口与城市化、人民生活水平、交通与城市建设等4方面共20项主要的经济指标,运用SPSS软件用主...     

云南省交通优势度与旅游产业发展水平空间耦合态势研究

本文选择云南省为研究对象,从路网密度、交通设施影响度和交通可达性三方面构建交通优势度评价指标体系,并对2011年云南省各市州交通优势度进行评价与比较;在运用熵值法测算云南旅游产业综合发展水平基础之上,构建了旅游产业与区域交通发展耦合协调度模型,对云南省交通优势度与旅游产业发展水平进行耦合及协调度测度研究,对其耦合—协调类型区进行了划分。研究表明:云南省交通优势度区域差异明显,呈现出以主要政治经济中心及邻接县市为核心向外围市州县递减的圈层状空间格局;云南省旅游产业发展极化态势明显,旅游产业的发展受到交通区位和地形条件制约;云南省区域交通优势度与旅游产业的发展水平空间耦合协调性一般,交通对区域旅游发展的支撑能力不足。     

西南边疆山区交通优势度与旅游产业发展水平空间耦合态势研究

本文选择云南具有代表性的西南边疆山区为研究对象,从路网密度、交通设施影响度和交通可达性三方面构建交通优势度评价指标体系并对云南省2011年各地州交通优势度进行评价与比较;运用熵值法测算了云南旅游产业发展水平,构建了旅游产业与区域交通发展耦合协调度模型,对云南省交通优势度与旅游产业发展水平进行耦合及协调发展度测度研究,并进行耦合—协调类型区划分。通过实证研究表明：云南省交通优势度区域差异明显,呈现出以主要政治经济中心辖区及邻接县市为核心向外围地市递减的圈层状空间格局;云南省旅游产业发展极化态势明显,旅游产业的发展受到交通区位和地形条件制约;区域交通优势度与旅游产业的发展水平空间耦合协调性一般,交通对区域旅游发展的支撑能力不足。     

中国县域陆路交通优势度格局演化及经济效应

基于2009年、2014年和2018年全国陆路交通数据,集成路网密度、人口加权平均交通邻近度和区位优势度3个指标,构建陆路交通优势度评价模型,刻画2009—2018年中国县域陆路交通的规模、邻近水平和通达水平,揭示陆路交通优势度的空间格局、演化特征及经济效应。研究表明：① 2009—2018年中国陆路交通建设取得显著成效,陆路交通优势度增长热点具有由城镇密集区向区际通道拓展的特征,与“两横三纵”城市化战略密切相关,陆路交通劣势主要位于西部、东北和省际边界地区,是交通均衡发展补短板的关键区域。② 中国陆路交通优势区域的空间结构在不同区域和发展阶段存在差异,其演化过程大致经历极核式、点轴式和轴辐式3个阶段,未来交通建设应强化重要区域、交通主轴、关键走廊之间的衔接。③ 中国陆路交通优势度的总体经济效应为显著正效应,其间接效应约为直接效应的1.5倍。但是交通建设并不总是促进县域经济增长,交通优势的不同维度对经济发展的作用不同,在不同区域背景和经济发展阶段也存在差异,需要重视区位优势度改善可能带来的负面效应。     

区域旅游流空间结构的高铁效应及机理——以中国京沪高铁为例

交通是影响旅游流空间结构最主要因素之一。以京沪高铁线为例,探讨了区域旅游流空间结构的高铁效应及特征,在此基础上,分析区域交通可达性变化,并结合区域旅游资源禀赋、区域旅游接待设施、区域旅游交通网络密度以及区位等影响因素分析区域旅游流空间结构的高铁效应的机理。研究表明:1区域旅游流空间结构的高铁效应表现为马太效应、过滤效应、扩散效应和叠加效应等特征。2区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度以及时空压缩程度等影响因素共同作用均非常明显态势下,产生高铁马太效应;旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度均不强,时空压缩程度不显著等旅游节点产生高铁过滤效应;区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力和交通网络密度均具有很强优势,且时空压缩程度明显等旅游节点可成为扩散源,高铁强化了扩散源旅游流集聚作用,然后向边缘旅游地扩散,呈现为"集聚—扩散"模式;高铁使大尺度空间的不同客源地居民出游空间范围出现叠加现象,但只有区位条件、旅游资源禀赋、旅游接待能力、交通网络密度优势较强且时空压缩程度明显旅游节点产生叠加效应。     

工业波沿交通经济带扩散模式研究

交通经济带是以交通干线或运输通道为发展轴逐步形成的产业和城市高度发达的经济集聚地带。交通经济带是“点轴开发理论”的重要体现形式 ,产业的集聚与扩散是交通经济带形成的基本动力。通过典型经济带的实证分析发现了“工业自生长点沿着交通轴集聚、扩散及再集聚的动态过程”,将其命名为工业波。工业集聚 -扩散的波浪式运动是经济在空间上扩散的一个基本模式。新技术及生产方式首先在最有利的地点逐步成长为增长极。然后沿着交通线逐步向外扩散 ,在有利的地点形成新的生长点。这一扩散过程如同波浪 ,既有波峰 ,也有波谷。增长极与新生长点相互之间在资金、技术、人员、商品营销、原料供应等方面保持着密切的联系。交通轴线是工业波在空间扩散的主要依托基础。轻纺工业、原材料工业等不同工业部门的交通需求有别 ,分别沿着不同的交通线路扩散。     

东非国家小城镇形成与发展的潜力——基于最大熵模型分析

21世纪以来,小城镇已成为东非快速城市化的重点区域。论文对坦桑尼亚、乌干达2个东非典型国家的城市进行了等级划分与数量统计,确定以10万人以下的城镇、小城市为研究对象。选取7个自然环境变量与6个社会经济变量,结合城市数据,构建最大熵模型。利用模型得到的平均生境适宜性指数(HSI)判别小城镇形成适宜度、划分潜力区,并与人口密度进行对比分析。研究发现：(1)距区域性主要交通干线距离、距全国性主要交通干线距离、归一化植被指数(NDVI)与距大城市距离对两国城镇、小城市的贡献率均较高;不同国家不同规模城市有其特有的高贡献率变量。(2)随城市规模增大,交通干线贡献率下降,自然环境变量贡献率上升。(3)坦桑尼亚北部HSI值整体高于南部,HSI高值区城镇呈团块状,小城市呈条带状。乌干达全境HSI较低,HSI高值区城镇以坎帕拉为起点呈放射网状,小城市为碎片状。两国HSI高值区基本位于路网、河流湖泊附近。(4)坦桑尼亚人口密度普遍小于乌干达,潜力区总面积则大于乌干达。潜力区与人口密度关系主要分为3种：比周边人口密度大,为历史悠久、经济实力强、靠近大中城市地区;与周边人口密度相近,为快速发展中的地区;比周边...     

中国古镇型旅游地空间分布研究

古镇是中国物质文化和精神文化的重要载体,也是发展古镇旅游的物质基础。近年来,古镇研究受到学界高度重视,但涉及古镇型旅游地空间分布的研究却鲜有所见。运用ArcGIS9．3分析软件、不平衡指数和地理集中指数,分析中国古镇型旅游地的整体分布特征及其在东、中、西部的区域分布特征。研究表明：中国古镇型旅游地整体分布不均衡,主要集中在东部和西部地区。区域内部分布也不均衡,东部地区主要集中在浙江、江苏两省;西部地区主要集中在贵州、四川、云南3省;中部地区主要集中在安徽省。影响其空间分布的因素主要是旅游资源禀赋、区位条件、区域经济发展水平、交通可达性和文化发展脉络。     

中国陆路交通干线自然灾害风险刍议

中国经济的快速发展,使陆路交通的密度、长度和搭乘陆路交通工具的物资和人口流动规模日益增加,交通客流和物流的增多也使遭遇自然灾害的风险进一步加大。通过数据统计、GIS方法,对我国陆路交通干线(公路、铁路)的密度和过去死亡人口和自然灾害损失的模数进行叠合分析,认为在自然灾害频次和灾种呈上升趋势的背景下,陆路交通干线的极端灾害事件日益增多,中国自然灾害的风险因子在地域分布上中、东部高,西北部低。我国目前众多的极端灾害事件对交通干线的影响,是因为对交通干线的风险因子识别研究不足,应该从节点城市、干线路段和区域交通网络三个方面对陆路交通干线自然灾害的风险展开研究。     

青藏高原市域综合交通优势度评价及空间特征——以林芝市为例

青藏高原的特殊性长期约束着交通设施的建设与功能,科学评价其交通状况具有重要意义。论文以林芝市为例,考虑自然特征、多种交通方式及交通稳定性,构建综合交通优势度评价体系进行实证探讨。研究发现：① 综合交通优势度以巴宜区、米林县、工布江达县得分较高,其中中心乡镇尤其明显,分别在内部交通功能、对外交通功能、区位优势度方面具有优势,察隅县、墨脱县综合交通优势度及各分项得分均较低,G318、林拉公路、米林机场等重点交通设施影响突出;② 林芝市综合交通优势度的县域差距及空间极化效应趋于增强,但中心—外围结构的空间完整性被地形等因素隔离破坏,边境地区成为林芝市综合交通优势度最为薄弱的环节;③ 综合交通优势度与人口分布具有一定匹配性,多数乡镇二者之间呈协调水平,但以初、中级协调为主,边境和自然条件约束明显的地区尚需考虑优化。根据林芝市特点,改进后的综合交通优势度评价更好地揭示了区域交通薄弱地区,对青藏高原或其他类似特殊地域单元的交通设施评价具有参考意义。     

再生性资源型城市工业化与城镇空间耦合格局及驱动因素——以徐州市为例

整合脱钩模型、耦合协调模型和工业化城镇空间响应测度模型,采用ESDA和GWR等方法,以镇域为研究单元,分析了2003~2015年徐州市工业化与城镇空间耦合格局及影响因素。结果表明：徐州市工业化与城镇空间的脱钩关系呈现由无脱钩向绝对脱钩状态演化,二者之间的耦合协调程度呈增强趋势,但耦合作用不强;徐州市镇域工业化城镇空间响应程度呈波动性增强之势,各镇域间差异在逐渐增大;徐州工业化城镇空间响应强度差异的“一带”、“两翼”格局正在形成,交通区位优越类镇域尤为显著,表明再生性资源型城市工业化城镇空间响应的禀赋基础正在发生改变; 弱响应镇域主要集中于远离城市且区位不便的区域,持续表现为冷点区域,与经济发展水平的区域格局具有一致性;徐州市工业化城镇空间响应的影响因素作用程度呈现政府调控>投资因素>发展阶段>基础设施的特征,且均呈减弱之势,但各因素的影响作用表现出显著的空间异质性。     

The basic theories of traffic economic belt (TEB)and its life-circle pattern

1BasicConceptsandTypesofTrafficEconomicBelt(TEB)l.lBasicconceptsofTEBThestUdyonthespecialtopicofTEBs~dinthe1980s.However-nounifieddeceptionofTEBsofarhasbeengivenbecauseoftheshortableofstudyandthechrencesinviewingthesubjectatpresent.Tiledefinihongivenbyusistint1lietrafficeconomicbeltisakindofbelt-shapedregionaleconomicorganirahonalsystemti.ltichaggregatesindustry,populahoryresources.informationstot"n.inteffioxtl,ofpassengers,inteffiowofgoodsandsoon.TheghehcaltransportPassageisitSmainde…     

Transportation Accessibility of Central Towns in Important Agricultural Heritage Systems Sites in Mountainous Areas and Its Impact on Local Economic Development: A Case Study of Honghe Hani Rice Terraced System,Yunnan

Transportation as a means to support industrial development can impact the economic development of important agricultural heritage sites. Because the central towns in mountainous areas have weak economic interactions with each other, an appropriate method is needed to evaluate their transportation accessibility. This paper takes the Honghe Hani Rice Terraced System (HHRTS) as a study area and develops a model to determine shortest time-distances from central towns in the study area to the nearest high-grade city as a way to evaluate transportation accessibility (TA). We then analyze the relationship between the accessibility of these towns and their economies. The study finds that the TA of the central towns in HHRTS is not good as a whole. More than 70% of the towns are more than 1 hour away from their nearest high-grade city. Of the four counties in the study area, Yuanyang County has the best traffic conditions, while Lvchun County has the worst traffic conditions. The central towns in the northern and middle regions have better TA than those in the west, southwest and east margin regions. The small-scale rural economy has little dependence on the transportation network, while secondary industries are obviously impacted by the transportation network. In the future, to support the integrated development of industries in HHRTS, traffic conditions in each town should be improved appropriately according to the industrial orientation of the town, but excessive investments to construct roads irrespective of eco-environmental impacts and economic benefits should be avoided. Especially in the case of ecologically vulnerable towns, the building high-grade roads should be banned.