滇中城市群发展的资源与环境基础分析

资源与环境是城市发展的重要影响因素,一个地区资源与环境基础状况及与城市发展的协调程度将对城市的发展起到推动或限制作用。发展滇中城市群、构建以昆明为核心的滇中大经济圈是促进云南省乃至我国西南地区社会经济快速发展和加快云南省城市化进程的重大举措。分析了滇中城市群发展的资源与环境基础及与之相协调的状况,并在此基础上对滇中城市群的发展提出一些自己的浅见,以期对滇中城市群的发展有所参考。     

云南省城镇上山压力指标体系测算与分析

在提出城镇上山压力概念的同时构建了城镇上山压力指标体系,并进一步运用层次分析法、德尔菲法和综合模糊评价法测算和分析了2020年云南各州(市)的压力等级。研究结果表明:1由于耕地资源、人口、经济发展水平、农村社会发展不同,云南省城镇上山压力存在明显的空间非均衡性;2将云南城镇上山压力分为4个等级:Ⅰ等超高压主要位于滇中中部地区,Ⅱ等高压主要分布于滇中西部和东部、滇东南西部以及滇西南南部,Ⅲ等中压主要分布于滇中中部、滇西南大部分地区、滇西北的东部地区和滇东北北部,Ⅳ等低压主要分布于滇东南的东部和滇西北的西北部;3通过差异化的上山政策可以缩小城镇上山压力的非均衡性差距,云南省未来城镇上山的重点区域主要集中在滇中中东部、滇东南西部以及滇西南南部。     

云南省区域综合发展潜力评价与发展对策研究

选择云南省为实证区域,建构了主导影响因素-基于层次聚类的空间叠加法,评价云南省区域综合发展潜力.全省县域综合发展潜力空间上呈现滇中高、外围低,交通干线与城镇节点区域高、乡村区域低的特点;且滇中初步形成中心-外围格局,滇东南、滇西与滇南初步形成点状.区域发展潜力与交通条件和经济发展基础呈高度正相关,综合评价将云南省分为高、中、低3类潜力区域,其发展模式分别为:技术与体制创新的新型工业化道路和"有序化、高效益"的城市群发展模式;积极推动县域产业规模化、特色化、集约化集聚城镇密集区;以生态环境保护为主要目标的产业发展模式和城镇化模式.     

滇中城市群产业演进研究

滇中城市群作为云南省优先开发区,其产业结构近年来一直处于"二、三、一"的演进状态。在剖析滇中城市群经济发展及产业结构时空演进特征的基础上,运用以结构多元化系数和区位熵为主要指标体系的关联分析方法,对滇中城市群现代化进程中城市产业结构演进状态进行评价,并提出滇中城市群产业结构优化调整的对策建议,以期为滇中城市群经济的稳定发展和功能区划的演进提供有益借鉴。     

云南省公路水毁时空分布与态势

云南省不同尺度地质环境脆弱,公路作为带状建筑展布于复杂、脆弱地质环境中,公路水毁时空分布规律是复杂的。运用统计分析和实地调查方法,分析云南省公路水毁时空分布和发展态势。突降暴雨易即时诱发公路水毁,公路水毁具有单点性;普降暴雨也易即时诱发公路水毁,公路水毁具有带状性,水毁链效应显著;降雨强度不高时,公路水毁发生略有滞后性。云南省公路水毁主要发生在6—8月,7月是高发期;在20世纪,公路水毁周期一般为2～3 a,21世纪公路水毁周期一般为4 a。滇西公路水毁密度大于滇东,滇北大于滇南,滇中公路水毁主要分布在滇中边缘地带;公路等级越低,公路水毁越严重;不同地区公路水毁种类有差别。云南省公路水毁目前仍处于发展的态势。     

云南省区域经济空间格局及其演化

从地理研究的基本维度:科学维度、价值维度和伦理维度角度研究了云南省16个州市的区域经济空间格局及其演化。把度量经济发展水平的11个分指标用TOPSIS方法综合测度,得出了云南省16个州市1993~2008年的经济发展水平指数,并用泰尔指数、基尼系数、变异系数和极差计算了差异。得出云南省经济发展的格局:昆明成为增长极,滇中、滇西北地区经济发展水平提高,昭通经济衰退与西南保山、临沧、普洱成为云南经济水平最低地区。从1993~2008年,云南省16个市州间的经济发展水平相对差异不断缩小,但区域经济发展水平最高地区和最低地区间绝对差距不断变大。最后提出了提高区域经济发展促进人地关系协调发展的建议。     

云南各州市能源消耗分析

为了分析云南省各州市能源消耗和经济发展的态势,在收集云南省各州市2000～2009年关于人均GDP、工业废水排放总量、工业废气排放总量和工业固体废物产生量统计数据的基础上,利用环境库兹涅茨曲线原理分析了云南省各州市环境库兹涅茨曲线态势,并根据各州市环境库兹涅茨曲线态势,将其分为了4类,并采用了SPSS软件对第二类的环境库兹涅茨曲线进行了曲线拟合。结果表明了云南省各州市中除了临沧以外其他均处于环境库兹涅茨曲线的左侧,人均GDP与环境污染同向增长;在分出的4种类型中,第二类和第三类虽然都处于环境库兹涅茨曲线的上升阶段,但是需要进行的产业结构调整是不同的。     

基于SRTM DEM的滇中地区地貌形态研究

研究以90 m分辨率SRTM DEM(Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model)作为数据源,利用ArcGIS 10.2和SPSS软件对滇中地区的高程和地势起伏度进行提取分析,开展滇中地区地貌形态研究,主要结论如下:(1)运用均值变点法,求取出适用于滇中地区地势起伏度计算的最佳统计单元为2.074 km~2;(2)根据已有研究所得出的高程和地势起伏度划分标准,建立滇中地区地貌形态分级指标体系,最终得到13种地貌形态分类结果,并完成了滇中地区地貌形态分布图的绘制。研究结果表明,研究区内各地貌形态分布广泛,整体地貌形态较为破碎,地貌类型分布与主要构造运动分布相一致。     

滇中城市群经济空间相互作用初探

滇中城市群是云南省经济发展的龙头,滇中4市如何整合发展以发挥整个城市群的带头作用是一个值得研究的课题。从区域经济联系的角度出发,以空间相互作用为切入点应用引力模型对昆明、曲靖、玉溪、楚雄的经济联系进行测度得出滇中4市的经济空间相互作用强度,并从影响这种强度的互补性、可达性、介入性3方面因素进行分析,提出关于城市定位、交通建设、区域分工与合作方面的建议。     

云南省近20年植被动态变化遥感时序分析

植被动态变化监测是生态环境变化监测的重要内容。利用20年的AVHRR 8 km的NDVI数据集,研究了云南省的植被指数变化特征,结果表明:(1)云南省植被具有明显的季节差异和空间差异。植被总生长季节为5月上旬到10月中旬。滇西南地区植被覆盖度高,植被指数最早达到峰值,生长期较其他区域长,冬季植被指数最高。滇东北地区的NDVI值较其他区域变动幅度不大,但冬季植被指数在各区中属最低。滇中、滇东南、滇南、滇西生长季的开始各不一,滇东南最早4月中旬、滇中和滇南相近在5月中下旬、滇西最迟在7月上旬。近20年来云南省的全省的平均生长季已延长一旬,主要表现在春季提早一旬开始。(2)1982～2001年,云南省全区的植被指数有增加的趋势,植被覆盖略有上升。滇东北植被指数最低,滇西南植被指数最高。滇南、滇西、滇东南植被指数变动趋势与全区相类似,表现出植被指数增长的趋势。滇西北、滇中植被指数的变化幅度介于滇东北和全省植被指数变化曲线之间。滇东北植被指数变化曲线波动幅度不大,最低值出现在1984年,在1990年植被指数下降,在随后几年植被指数略有上升,但平均NDVI在全省范围内属最低。滇东南、滇南、滇西年植被指数变化与全省的波动幅度的相近,波动范围在0.02～0.08。全省、滇西南、滇东北、滇中、滇东南区域曲线走势相似,滇西和滇西北的曲线走势相似,波峰、波谷的出现年份极为相近。     

环渤海地区文化产业结构趋同合意性研究

运用产业结构相似系数,对环渤海地区五省份的文化产业结构进行静态和动态分析,明确环渤海地区文化产业结构是否趋同以及趋同的程度,在此基础上,进一步利用偏离-份额法对环渤海地区的产业结构趋同是否合意进行判定。结果表明:环渤海地区五省份存在不同程度的文化产业结构趋同,以全国为基准,河北的产业结构相似系数较低,北京最高,表明北京与全国的文化产业结构最为相似。从文化产业结构趋同合意性来看,山东的经济增长份额、结构偏离份额、竞争偏离份额均表现为正值,因此,山东的文化产业结构为合意性趋同,而北京、天津、辽宁、河北的文化产业结构为非合意性趋同。     

云南省历史文化名城名镇名村空间分布特征研究

历史文化名城名镇名村是一定地域的文化空间载体,具有较高的文化、历史、经济、艺术等价值。以云南省历史文化名城名镇名村为研究对象,借助ArcGIS10.2软件,运用地理数学方法:最临近指数、地理集中指数、不均衡指数对云南省历史文化名城名镇名村的空间分布特征进行分析。研究表明:从空间分布特征上看,云南省历史文化名城名镇名村在区域上分布不均衡,主要集中在滇东南、滇西北,在市域上主要分布在大理和红河;从空间类型上看,云南省历史文化名城名镇名村分布呈集聚型且出现区域集中现象,主要集中分布在滇西的保山、滇西北的大理、滇东南的红河3个高密度集聚区。     

云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化分析

运用ArcGIS空间分析、交通优势度模型和耦合协调度模型等方法,对云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化特征进行系统分析。研究表明：① 城镇化与交通基础设施相互促进又相互制约,存在正负双向反馈;基础设施建设滞后、城乡二元结构格局、城市空间无序蔓延是导致两者耦合协调空间差异的主要因素。② 2000~2014年云南省整体县域城镇化水平普遍较低,约90%的县域处于城镇化起步阶段。③ 云南省县域交通优势度整体水平逐年提升,但空间分异特征显著。④ 2000~2014年期间云南省县域城镇化与交通优势度的耦合协调水平虽大幅提升,但整体协调度仍然偏低、空间分异特征依然突出。     

基于地理探测器的云南省边境州市旅游发展水平空间分异及影响因素分析

文章以云南省8个边境州市为研究单元,探讨2008—2017年云南边境州市旅游发展水平的空间分异,借助地理探测器分析其影响因素,揭示因子作用机理。研究表明：①云南省边境州市旅游发展水平均不断提高,相对差异维持高水平且变化不大,但绝对差异呈扩大趋势,空间分异显著。②云南省边境州市旅游发展水平由高至低的区域数量呈“纺锤”状分布演化。③云南省边境州市旅游发展水平逐渐呈“东南和西部高,西南平衡,西北低”的空间特征。④影响云南省边境州市旅游发展水平的核心因素是旅游资源禀赋、交通通达度和GDP。⑤各项影响因子对旅游发展水平的解释力呈非线性加强或双加强作用,且因子解释力统计具有显著差异。     

云南省区域工业化进程的差异分析

基于2007年的统计数据,从经济发展水平、产业结构、就业结构和空间结构4个方面,对云南省和所有16个市州级区域的工业化水平进行分析评价。根据经典工业化理论选定区域工业化综合评价体系的构成指标,引用中国社会科学院陈佳贵等著名学者所构建的判断中国地区工业化进程中不同阶段的标志值作为判断云南省和各市州工业化进程不同阶段的标志值,运用层次分析法确定各个指标的权重,采用加法合成法来构造计算反映云南省和各市州工业化进程的综合指数。根据综合指数判断云南省和各市州工业化所处的阶段,分析出云南省区域工业化进程的区域分异结构特征,为深入研究云南省区域经济发展、制定战略政策以及空间管制提供依据。     

辽宁省区域城市化水平评价研究

通过对区域城市化的认知与机理分析,给出了区域城市化水平的概念模型,同时采用AHP-信息熵-多指标综合评价模型对辽宁省各城市进行基于统计数据的区域城市化水平进行评价,结果表明,2008年辽宁省各市的城市化水平比2003年升高,沈阳市、大连市、盘锦市、鞍山市、抚顺市城市化水平较高,其他城市相对较低,区内城市化水平差别较大;并从准则层评价结果分析了城市化水平差异形成的原因。     

基于GIS的滇中城市群空间结构效益优化研究

在ArcGIS软件和云南基础地理数据支持下,对滇中城市群空间结构效益进行初步解析.结果表明：滇中城市群的突出优势在于人口规模大,经济发展水平较高,经济发展综合指数和城市化综合指数较大,其中昆明和玉溪的经济发展与城市化协调度较高,同时表现出空间差异;滇中城市群紧凑度较高,城市交通优势度相对较高,可达性较好,重要城市之间的空间联系较为紧密,但城市数量较少,规模效益相对欠缺.以实现城市群空间结构效益最大化为目标,在综合分析的基础上提出了滇中城市群方案.     

基于循环经济理念的黑龙江土地可持续利用差异评价

以循环经济理念为基础构建黑龙江省土地可持续利用评价体系,对黑龙江2005-2007年各地市土地可持续利用情况进行综合评价,并采用聚类分析方法对各地市评价结果进行分析。黑龙江省各地市基于循环经济理念的土地可持续利用总体水平不高,并表现出一定的地区差异性,哈尔滨市综合评价指数最高,协调度也最高,七台河市综合评价指数最低,黑河与绥化两市的协调度较低,大庆市社会经济发展贡献度较高,其他城市综合评价指数相近,但存在的问题各有侧重。最后从各地市制约土地可持续利用的实际问题出发,提出区域土地利用策略。     

Spatial Distribution and Tourism Activation of Traditional Villages in Yunnan Province

Using ArcGIS to analyze the spatial distribution of traditional villages in Yunnan Province in combination with the actual local conditions of traditional villages, the purpose of this study is to determine the development model suitable for their characteristics. The results show several important features of traditional village distribution. (1) The traditional villages in Yunnan Province have spatial structural characteristics of unbalanced cohesive distribution, and they are mainly distributed in the higher-level cities and prefectures such as northwest Yunnan, west Yunnan and south Yunnan. Among them, the traditional villages of Baoshan City have the highest distribution density of 66.33 per 10000 km². This is followed by Dali Prefecture and Honghe Prefecture, where the densities of traditional villages are 44.13 per 10000 km² and 37.66 per 10000 km², respectively. (2) The factors affecting the spatial distribution structure of traditional villages in Yunnan Province are natural geographical factors, humanistic historical factors and transportation factors. Among them, the natural geographical conditions with a large vertical gap in Yunnan Province gave birth to the human settlement environment of traditional villages. The history of a farming civilization that has been passed down from generation to generation has laid a brilliant and splendid humanistic foundation for traditional villages, and the high-altitude areas are relatively primitive. The transportation conditions have delayed the destruction of traditional villages by urbanization and industrialization. In summary, these factors have affected the spatial distribution pattern of traditional villages in Yunnan Province to some extent. (3) According to the law of the spatial distribution of traditional villages in Yunnan Province, it is necessary to explore the activation path of traditional village tourism with regional characteristics and ethnic characteristics, and also to carry out differentiated development according to the different endowment characteristics of local resources, that is to develop a series of activation modes including agricultural tourism, cultural tourism and ecological tourism.