珠三角地区人口分布时空格局及其变化特征

采用人口增减变化、人口商度以及人口集聚度等方法,对珠三角地区1982、1990、2000和2010年4期人口普查数据进行了分析,定量揭示了珠三角地区近30年来人口分布的时空格局及其变化特征。结果表明：1）从人口总量变化来看,1982―2010年珠三角地区人口数量增加了3 821.66万人,增长率达215.61%,远超全国平均水平;2）从人口流动状态看,1982―2010年珠三角地区以人口流入为主,其中珠三角的中部以及东部城市成为人口流入的主要地区,人口迁移流入是珠三角地区总人口增加、人口集聚程度增高的主要原因之一,但近10年珠三角地区的人口流入速率有所减缓;3）从人口集聚度上看,1982―2010年珠三角地区县市人口集聚程度普遍高于全国平均水平,并逐年增高,深圳、广州、东莞等市已成为区域人口集聚中心。     

京津冀都市圈人口增长特征及其解释

根据1990年和2000年相关资料,对京津冀都市圈人口数量增长和密度增长的特征加以分析,利用人口初始规模、区位条件、经济因素3类变量建立计量回归模型,对都市圈133个区县人1:3增长及其差异进行解释.计量回归结果发现自然条件和经济因素的共同作用是造成都市圈内人口增长差异的重要原因.一个地区如果平均高程较低,人均GDP增长较快,第三产业发展较好、增长较快,接近中心城市、市场潜力较大,则人口相应增长较快.模型同样推导出,区位条件和经济因素都为影响人口增长的重要因素,但后者的影响作用更大.     

2000-2010年广东省流入人口时空差异特征及影响因素

广东省自改革开放以来一直是中国流入人口大省,2010 年全国第六次人口普查数据显示,广东省省外流入人口达21497787 人,占广东省总人口的20.61%,在全国省、自治区、直辖市中居第一位。本文以全国第五次、第六次人口普查数据为数据源,选取县级行政单位为分析单元,通过GIS空间分析方法,力图找出广东省流入人口的空间分布格局及时空变化特征,并结合社会经济统计数据和统计降维的技术手段,说明广东省流入人口规模与社会经济发展之间的响应关系,讨论广东省流入人口与当地产业政策调整之间的关系。研究表明:①流入人口数量增多,但分布格局总体稳定,流入人口的聚集度略有下降;②流入人口规模与经济发展关系密切,但分布格局与当地产业转移政策关系明显。     

京津冀地区经济增长的时空分异与影响因素

空间结构视角下的典型地区内部经济增长时空分异是近年来学界持续探讨和研究的重要议题。基于构建的地区经济增长时空分异研究的理论框架,针对京津冀地区核心—外围结构的3类地区,将地区经济增长与经济水平指标相结合,使用相关统计变量、地统计分析方法以及面板多元回归模型对京津冀地区1994-2014年经济增长的空间分异及近阶段的影响因素进行了探究。结果表明：① 京津冀地区经济增速往往伴随着经济总差异的扩张;地区分组组间差异是总差异的主体成分;地区分组组间差异和京津冀地区经济总差异呈扩张趋势。② 京津冀地区经济增长的空间分异可划分为经济增长空间扩散—地区差异总体收敛、经济增速减缓且空间集聚—地区总差异扩张、经济波动增速并空间扩散—总差异波动上升、经济增速减缓并再次空间集聚—地区经济差异波动缓慢增加等4个阶段。③ 当前,经济增长的空间辐射主要表现为一级核心地区对邻近二级核心地区的带动作用,向外围地区的扩散尚弱。④ 核心与外围不同类型地区的参数估计存在显著差异,这体现了不同类型地区经济结构的梯度差距。     

中国人口健康分布的时空变化与影响因素

该文利用最近3次人口普查获得的资料,对我国省级层面的人口健康分布的时空变化特征与影响因素进行分析。结果表明:1)近20年我国居民总体的健康状况得到较大改善,但人均预期寿命存在明显的省际差异,呈现西部较低、中部次之、东部最高的空间梯度特征,差异程度随时间不断降低;2)各地区健康分布并非表现出完全的随机性,而是在总体上呈现出一定的空间集聚趋势,但集聚趋势随时间变化有所弱化;3)地区人均预期寿命的增加速度与初始水平负相关,初始水平较低的地区增速普遍高于初始水平较高的省区,空间收敛趋势明显;4)人均GDP、食物支出占比、森林覆盖率与废水处理达标率等指标较高的地区的预期寿命相对较高,城市化的快速推进与医疗设施禀赋变化对人口健康的净效应总体为负。     

中国乡镇人口分布时空变化及其影响因素

精细尺度的人口变化研究对于理解、模拟和调控人地系统具有重要参考价值,乡镇级的人口数据可以精细化揭示中国人口时空分布的演变特征。本文建立了2010年和2015年中国乡镇人口空间数据库,借助GIS空间分析方法和地理探测器模型揭示了乡镇人口时空变化特征及其影响因素。研究表明：2015年乡镇人口数量均值为2.95万、密度均值为374人/km²,乡镇人口数量和密度分布的区域差异较大;乡镇人口与土地面积分布相较县域呈现更加不均衡特征,人口密度大于150人/km²的19403个乡镇（60.81%）,人口总量占比为81.76%、国土面积占比为20.27%,近似符合“二八定律”;2010—2015年,超过70.94%的乡镇人口数量有所增加（平均增幅19.33%）,9273个乡镇人口减少（平均减幅13.33%）,其中1684个乡镇（5.28%）的减幅超过20%,主要分布在东北、内蒙古和云南的边境地区;人口密度分布受地形起伏等自然地理条件,以及夜间灯光、路网密度所反映的社会经济因素等的综合影响,其作用机制存在明显的空间异质性。研究认为,乡镇人口的大幅增减变化及其显著差异格局对人地系统的优化调控,特别是编制国土空间规划、实施乡村振兴战略和保障国防安全等带来一定挑战,应给予足够重视。     

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:①2000—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。     

京津冀地区AOD时空变化及影响因子的地理探测

基于MODIS 3 km AOD遥感数据,利用空间自相关模型及地理探测器对2010—2016年京津冀地区AOD的时空变化特征及其影响因子进行探测。结果表明:(1) 2010—2016年京津冀地区年平均AOD值为0.83,其中天津市年均AOD值为研究区最高,河北省次之,北京市最低。研究区及各分区AOD的7 a变化趋势大体一致,呈现先下降后上升再小幅波动的状态。(2)空间自相关分析表明京津冀地区AOD空间分布呈现显著正相关。局部高高聚集区主要集中在北京市东南部、天津市南部及河北省的中南部,低低聚集区集中分布在西北部山区。研究区高低聚集区面积均呈减小趋势,不显著区呈扩大态势。(3)地理探测器结果表明不同区域的主导影响因子不同,北京市首要影响因子为NDVI,其次为人口密度,且二者交互作用明显。天津市主导因子为风速,人口密度、第二产业生产总值等人为因子的作用力也较大,风速与其交互作用较强。河北省主导因子为人口密度,GDP与第二产业生产总值等的作用力次之,整体交互作用偏弱。通过地理探测器解析京津冀地区AOD空间分异的影响机理,其结果对我国大气污染治理具有重要意义。     

基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析

利用手机信令数据,以京津冀城市群为研究范围,以250 m×250 m网格为基本单元,识别京津冀城市群人口时空分布与流动特征。结果表明：北京和天津是京津冀城市群的主要人口集聚中心,且人口分布呈现非均匀放射状、沿主要交通干线分布,人口密度由城市中心向周边递减;北京、天津和石家庄是人口流动网络的主要中心,其人口流量远高于其他城市;城市群范围内的县际人口流动增长迅速,各区县的职住空间不平衡也比较突出。     

江苏省流动人口城—镇—乡分布的时空分异与影响因素

以江苏省为研究区,探索了2010—2020年间流动人口在城、镇和乡（即城区、镇区和乡村3类地域类型）分布的时空分异和影响因素。研究发现：① 江苏省城和镇流动人口占常住人口的比例普遍增加,但镇的增幅明显高于城,乡的流动人口占比却在近一半的市县出现减少。② 江苏省流动人口苏南—苏中—苏北分布的梯度格局尚未发生根本性改变,苏南仍是吸引流动人口的高地,但苏中和苏北的镇对省内流动人口的吸引显著增强。③ 苏南一些乡和苏中、苏北一些镇流动人口占比有明显提升,体现了乡镇对流动人口的集聚能力。④ 模型结果显示,政府社会投入的增加有利于增强城、镇、乡对流动人口的吸引力;城镇居民恩格尔系数在城和镇对两类流动人口占比的影响有所不同;产业的影响因城、镇和乡的不同而分异：工业在城、镇、乡均为正向影响;产业结构的高级化在城镇仅对省内流动人口占比具有正向作用;农林牧渔业在乡为负向影响。     

京津冀地区旅游经济增长的时空演化及影响因素

揭示区域旅游经济增长的时空演化特征并探究其影响因素有助于丰富区域旅游经济发展理论,也可为京津冀地区旅游协同发展政策的制定提供科学依据。在初步构建京津冀地区旅游经济增长时空演化研究框架及多因素分析模型的基础上,运用基尼系数、核密度曲线、双变量局域自相关等方法,从旅游空间的规模、等级和形态变化等方面考察京津冀地区2001—2019年旅游经济增长的空间格局及演化过程,并基于面板多元回归模型和空间计量模型对其影响因素进行深入剖析。结果表明：① 京津冀地区旅游经济增长的空间格局从双核心逐渐转为多核心,旅游区域中心城市和部分旅游节点城市逐步成为旅游经济增长的主要载体,京津冀旅游协同发展初见成效。② 京津冀地区旅游经济增长的时空演化过程大体可分为3个阶段：高速增长下的双核心极化缓解阶段;中速增长下的双核心向多核心转变阶段;快速增长下的多核心形成阶段。③ 影响京津冀地区旅游经济增长的主要因素有人均GDP、星级饭店的数量、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策和旅游大事件等,其中人均GDP对旅游经济增长有显著的空间溢出效应。④ 影响核心枢纽城市、旅游区域中心城市和节点城市的旅游经济增长因素有一定差异,星级饭店数量、旅游大事件和PM_2.5浓度对核心枢纽城市和旅游区域中心城市旅游经济增长有较大影响,城市道路面积、到北京/天津高速公路距离、旅游发展政策、旅游大事件、年末实有出租车数量、PM_2.5浓度等则是影响旅游节点城市旅游经济增长的主要因素。     

1985-2015年京津冀地区城市建设用地时空演变特征及驱动因素研究

长期以来土地利用/覆被变化一直是全球关注的热点话题,研究城市建设用地时空演变特征,准确定位城市功能是促进城市科学、持续发展的重要保障。以京津冀地区13个城市1985-2015年的城市建设用地为研究对象,运用定量与定性结合的方法,分析城市建设用地时空演变特征;利用多元线性回归、通径分析、地理探测器等方法,诊断城市建设用地时间演化过程与空间演变格局分异的主导驱动因子,通过深入分析各主导因子的驱动机制,对京津冀的城市发展进行功能定位。结果表明：① 京津冀地区城市建设用地的扩张规模、速率、方向和稳定性等存在明显的差异,将城市类型分为协调稳定型、协调波动型、不协调稳定型、不协调波动型;② 城市建设用地时间演化过程的主导驱动因子包括GDP指数、人口密度指数、财政收入指数,空间演变格局差异的主导因子包括到城市中心距离、到主要河流距离、到主要公路距离;③ 根据分析结果,将京津冀地区13个城市规划为核心经济引领城市、重点经济拓展城市和稳定经济涵养城市,对促进京津冀地区协调统筹和一体化发展具有参考价值。     

京津冀文化艺术产业空间格局演变及其影响因素

基于2007—2017年文化艺术企业数据,采用核密度估计和空间自相关检验分析京津冀县域尺度的文化艺术产业的空间格局演变,并运用岭回归和地理加权回归对其影响因素效应及空间分异性进行探索,最后讨论其影响机制。研究发现：① 京津冀文化艺术产业空间集聚范围不断扩大,河北与京津的断崖式差距正在逐步缩减,“两核一轴带”格局逐渐形成;② 京津冀文化艺术产业具有显著的空间依赖性,全局依赖性有所减弱但局部依赖性逐渐增强;H-H型集聚主要在京津分布蔓延,京津之间的廊坊市显现出L-H型集聚;L-L型集聚主要位于河北各地市的边缘地带,个别区县呈现H-L型孤岛集聚形态;③ 市场需求、关联产业及人才技术是影响当前京津冀文化艺术产业发展的主要因素,文化资源影响稳定而政策环境效应空间分异性大,未来应结合地区发展空间关联性和影响因素空间分异性针对性地实现京津冀文化艺术产业协同发展。     

中国人口城市化的影响要素与空间格局

利用2000年第五次人口普查数据和相关统计资料对中国人口城市化的影响要素和空间格局进行分析和研究。从城市角度分析中国人口城市化的影响要素后发现:中国城市人口规模与经济实力要素、社会发展要素和消费要素显著相关,与经济结构要素相关性不显著;运用GIS技术分析中国人口城市化的空间格局发现:中国县级人口城市化空间格局存在明显的东北、中部和西南"三元"结构,省级人口城市化体现出"三区(即京津沪区、渝鄂区和藏新区)、三带(东部带、中部带和北部带)"的空间格局。     

京津冀地区人口与经济协调发展关系研究

京津冀地区是中国重要的人口集聚区和经济增长极,在京津冀协同发展的背景下研究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,对于促进区域内经济的可持续发展具有重要意义。本文基于京津冀地区2000-2010年各区(县)和2000-2014年各城市的人口、GDP数据,运用人口—经济增长弹性、地理集中度、不一致指数、重心分析等方法探究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,结果表明：①在总量规模上,京津冀地区整体人口增长与经济增长的协调度较高,但各城市人口增长与经济增长的协调度存在较大差异。②在空间分布上,从地理集中度来看,京津冀地区人口、经济地理集中度均呈现北部低、中南部高的分布特征,其中北京、天津经济地理集中度高于人口地理集中度,河北多数城市人口地理集中度高于经济地理集中度;从重心来看,京津冀地区整体的人口与经济重心都向东北方向移动,且经济重心的移动幅度大于人口重心,2个重心偏离距离不断加大,此外各城市的人口重心与经济重心也出现不同程度的分离。最后,提出了促进京津冀地区人口与经济协调发展的政策建议。     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。