河南省城镇居民旅游恩格尔系数测定及时空变化

随着社会的发展,在相对富裕阶段,恩格尔系数作为衡量居民生活、消费水平的指标具有一定的局限性。旅游恩格尔系数是从享受型、发展型消费角度出发,选取综合性指标正向测定居民精神消费水平,进而用来衡量社会发展状况和居民生活质量。基于1978—2015年时间序列数据和2004,2010,2015年截面数据对河南省18个城市居民消费进行案例研究,表明旅游恩格尔系数和恩格尔系数在时空测定上都呈现较为明显的反向相关性,旅游恩格尔系数对恩格尔系数具有较好的替代性。提出了居民消费结构向量模型,并基于时间序列数据和空间截面数据对其进行分析,发现居民消费结构向量模型不仅能反映消费指数的变化,且能直观反映实际消费金额的变化。     

中国城乡居民食品消费碳排放对比分析

可持续的家庭消费是社会可持续发展的基础,食品消费是家庭消费的重要内容,本研究1978-2006年国家统计数据,通过对中国城乡居民食品消费结构差异以及食品消费周期中能源、化学品等物质投入进行分析,从直接和间接两个方面研究城乡居民食品消费对碳排放产生的影响。主要结论包括:①随着社会经济发展,中国居民食品消费结构的改变,对碳排放的影响逐渐增强,因为消费相同重量的肉蛋奶等制品所产生的碳排放量高于粮食消费;②城镇居民在食品消费碳排放总量上高于农村居民,其中,直接碳排放量农村居民高于城镇居民;间接碳排放量城镇居民高于农村居民。城镇居民的饮食消费习惯不利于减少食品消费碳排放量,农村人口进入城市将增加居民食品消费对碳排放的影响。③提高食品消费相关行业的能源利用效率可以有效地降低食品消费间接能源消费碳排放量。研究结论为研究食品消费对环境的影响以及引导可持续的家庭消费模式提供一定的科学依据。     

COVID-19疫情对北京市节日休闲区域人口热力影响研究

COVID-19疫情对于休闲业造成重大影响.论文基于移动定位数据,利用核密度空间分析法、非参数检验方法,定量解析COVID-19疫情对北京市三环路以内休闲区域在清明节和劳动节人口热力影响.研究指出:①COVID-19疫情对于北京市节日休闲区域人群热力影响显著,研究选取的3类休闲区域人群热力在2020年清明节、"五一"劳...     

基于时间序列预测的城际出行韧性评估方法与时空格局

在不确定性成为交通运行新常态背景下,如何在抑制风险的前提下,提升城际出行韧性,掌握需求侧城际出行波动的时空格局对韧性交通建设具有重要意义。文章界定了城际出行韧性内涵,基于长时间序列城际出行数据和扰动事件一般属性构建了城际出行韧性测度模型,并以COVID-19扰动为案例,揭示了COVID-19三年以来的城际出行适应性格局与韧性时空格局规律。研究表明：1）兼顾季节性与节假日趋势所构建的城际出行韧性评估方法可以很好地揭示扰动事件影响下的城际出行波动时空格局。2) COVID-19疫情对城际出行的影响程度表现为全国大流行高峰期>奥密克戎高峰期>多点波动高峰期。城际出行强度随距离增加呈线性衰减趋势,每增加50 km的距离,3个阶段的城际出行分别要多损失0.86、1.03、1.15个百分点。3）全国大流行、多点波动和奥密克戎3个阶段居民城际出行平均距离分别缩短了52.55、65.31、105.16 km。4）城际出行韧性呈现多点波动时期>奥密克戎暴发时期>全国大流行时期,在时序上表现出城际出行韧性逐渐增加的趋势。同时,3阶段的城际出行韧性在空间上亦明显呈现出差异化空间分异和...     

中国人口流动管控应对COVID-19疫情效应评估

中国政府通过历史罕见的人口流动管控遏制新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情爆发。人口流动管控措施对于疫情防控起到何种作用?又如何影响中国人口流动和短期分布的地理特征?本文通过SEIR病毒传播动力学模型评估管控措施的有效性,利用移动定位数据追踪中国人口流动时空变化,以回顾COVID-19重大疫情人口流动管控的正负效应：① 人口流动管控使COVID-19疫情日新增感染曲线显著平稳化,成为中国应对COVID-19疫情重大突发性公共卫生事件时非药物干预措施的重要组成部分。人口流动管控使中国日新增感染者波峰日推迟1.9倍到达,当日感染人数下降63.4%。在选取的5个省份、5个湖北省城市、6个湖北外城市中,波峰日分别推迟1.4~8倍、5.6~16.7倍和2.3~7.2倍到达,当日感染人数分别下降56.9%~85.5%、62.2%~89.2%和67.1%~86.2%。因此,人口流动管控为疫情防控准备争取了宝贵的缓冲时间,极大降低了疫情集中爆发对于医疗设施的冲击;② 人口流动管控限制人口地级流动。2020年1—4月中国人口地级行政区划之间流动强度较2019年同期日均下降40.18%,其中,2020年“春运”节后返工流（1月25日—2月18日）平均下降66.4%,对社会运行与经济发展产生重大影响;③ 人口流动管控与人们对于疫情的恐惧导致2020年中国农历春节的返乡流受到显著影响,并短期改变中国人口时空分布的动态趋势。本文有助于理解重大突发性公共卫生事件下政府人口流动管控策略及其对人口流动与分布地理特征的影响。     

中国COVID-19疫情扩散的时空模式及影响因素

在2020年全球暴发新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的背景下,揭示中国疫情扩散时空模式及影响因素对于科学制定防疫策略具有重要作用。针对2020年1月24日—3月18日期间中国COVID-19疫情从快速扩散到逐步控制的完整过程,基于累计确诊病例数据,以317个地级市为对象,建立疫情扩散时空模式判别模型,结合峰位置、半峰间距、峰度、偏度等参数,解析时空模式的基本特征;基于交通可达性、城市关联程度和人口流动构建多元Logistic回归模型,揭示时空模式的关键影响因素。结果显示：① 距武汉市直线距离588 km为判别疫情扩散4种空间模式的有效边界,综合同一空间模式下的时间过程类别,得到13类疫情扩散时空模式。② 蛙跳型的疫情扩散相对严重;除近距离蛙跳型以外,其余空间模式的疫情扩散时间过程差异明显;各种时空模式的新增确诊病例峰值大多为2020年2月3日;所有普通类城市的平均半峰间距约为14 d,与COVID-19病毒的潜伏期一致。③ 与武汉市的人口关联度主要影响蔓延型和近距离蛙跳型空间模式,与武汉市的通航状况对远距离蛙跳型空间模式具有正向影响,迁出人口数量对蛙跳型空间模式有显著作用,综合型空间模式受初级和次级疫情暴发地的双重影响。不同城市应根据自身的疫情扩散时空模式,在疫情期间高度重视交通管控,从关键环节遏制疫情扩散。     

COVID-19疫情影响下的“五一”小长假城际出行特征与影响因素

科学评估重大公共卫生事件扰动对节假日城际出行活动的影响对于科学预防疫情传播、提升城际出行安全性具有重要意义。文章利用百度迁徙平台提供的城际出行数据,系统探讨了COVID-19疫情影响下的“五一”小长假城际出行规模时序变化、格局变化与出行流格局特征,并基于空间计量模型剖析了疫情与节假日叠加背景下的城际出行影响因素。结果表明：受COVID-19疫情影响,2020年“五一”小长假期间的城际出行规模同比下降达46.0%,时段波动主要表现为省内波动,省外城际出行总体较为平稳;COVID-19疫情对城际出行的影响呈现出东北>东中部>西部的特征;COVID-19疫情显著降低了“五一”小长假城际出行范围,相较于正常期70%的城际出行联系集中在400km范围内,疫情影响下的70%的城际出行联系集中在250 km范围以内;GDP、城镇化率、行政等级等城市规模吸引力因素,公路密度与高铁等交通变量是影响“五一”期间城际出行的主要因素,但各变量对城际出行的影响在“五一”不同时段具有时间异质性。公路密度与有无高铁具有显著的正向作用;城镇化率在出行期与返程期对城际出行分别起到了显著负向与正向作用;旅游资源丰富度仅在出行期显著。     

基于系统动力学的新冠肺炎疫情影响北京经济发展的模拟仿真分析

运用系统动力学方法,以北京市为例,通过多情景设置模拟COVID-19疫情对北京经济发展的影响;并对不同政策干预效果进行仿真分析。研究表明：① 分行业来看,COVID-19疫情对交通运输业的直接影响来自于出行管制,需求锐减和相关限制措施导致行业在短期内增长乏力;租赁与商务服务业需求不会随着疫情管控措施解除而立刻增加,行业复苏有一定的时滞;受其他行业复苏延迟影响,金融业发展的低迷时期会更长;复工复产的有序推进加速了工业和建筑业发展,有利于增强其对保持经济稳定的贡献。② 从整体来看,新冠肺炎疫情暴发在短期内使得北京经济下行压力增大,各种管制措施出台和需求萎缩会进一步降低经济增速。然而,随着疫情蔓延得到有效遏制和复工复产步伐加快,COVID-19疫情对北京经济发展的不利冲击会大幅降低。③ 从政策干预效果来看,解除企业生产和经营活动限制所引起城市经济发展水平的提升幅度大于财政对相关产业的补贴;而2种政策组合干预会进一步降低因COVID-19疫情暴发而对经济带来的不利影响,避免经济出现滑坡。模拟结果符合北京市2020年经济发展实际情况,验证了模拟方法的有效性。     

我国城乡居民消费差异对CO2的影响分析

采用相关年度数据,利用脉冲响应函数和方差分解技术,详细分析了我国城乡居民消费现状,并探究了我国城乡居民消费差异对CO2排放的影响。结果表明,我国城镇居民的消费结构已由生存型消费向发展享受型转变,但农村居民仍旧停留在以"吃穿用"为主的传统消费阶段,这使得城乡居民消费水平的提高对CO2排放存在巨大差异。据测算,城镇居民消费水平的提高对CO2排放的影响几乎是农村居民消费水平提高对其影响的10倍。鉴于此,我国实现节能减排的目标,不仅需要改变生产方式,更需要转变居民消费理念、调整消费结构、引导居民合理消费,使居民消费行为由高能耗消费向低能耗消费转变。     

我国COVID-19疫情时空演变特征研究——基于314个城市329天面板数据

基于2020年1月24日至12月18日我国314个城市的COVID-19现存确诊数、累计确诊数等统计数据,采用地理数据探索、新兴时空热点分析、空间马尔科夫链、动态面板数据空间杜宾模型等方法分析了COVID-19疫情的时空变化特征。研究发现:我国COVID-19疫情大致划分为大规模快速爆发期、全国严格防控期、全国抑制期、局部复发期、常态化防疫期5个阶段,绝大部分城市的疫情变化特征与全国总体情况类似;新兴时空热点方法识别出4种类型共124个疫情冷热点,其中增强热点24个、振荡热点27个、持续冷点16个、渐少的冷点57个;疫情热点主要分布于中东部地区特别是湖北周边区域,疫情冷点主要分布于西南、西北及东北地区;各城市现存确诊人数的马尔科夫链转移概率矩阵分析结果显示,各种类型维持现状的概率大于0. 893,向下转移的平均概率明显高于向上转移的概率,在不同空间滞后类型的影响下各类型转移概率发生明显变化;动态面板空间杜宾模型估计结果显示314个城市现存确诊数具有显著的时空自相关性且不同阶段有明显差异。     

甘肃省会宁县和定西市安定区退耕农户恩格尔系数差异

测度退耕还林农户的恩格尔系数并分析其显著影响因素及差异性,对于完善退耕还林政策、巩固退耕还林成果、改善退耕农户贫困状况具有重要的现实意义。选取位于黄土高原丘陵沟壑区的会宁县和定西市安定区退耕户跟踪数据,基于收入、政策、家庭因素等多个层面构建相关经济指标,揭示两个区域退耕户恩格尔系数呈现的基本特征、显著影响因素及其差异性。结果表明：首先,由于自然地理环境和区位相近,会宁县和安定区退耕户恩格尔系数呈现出较为一致的高位波动趋势,消费需求弹性较弱是主要影响因素;其次,退耕还林户补贴率对会宁县恩格尔系数有显著的负向影响,说明退耕还林政策对当地居民经济生活具有显著影响,安定区退耕还林户补贴率对恩格尔系数有显著的正向影响,主要原因是退耕还林补贴额在家庭收入中所占比重较少;最后,会宁县和安定区农户退耕率对恩格尔系数有显著影响,这意味着退耕户的主要收入来源于农业收入。     

COVID-19疫情冲击下的中国对外贸易韧性格局及影响因素

COVID-19疫情全球爆发,成为载入史册的一次全球公共卫生事件。在此期间,中国贸易的变化反映了突发公共卫生事件对全球和地方贸易的影响,凸显了中国的贸易韧性。借鉴区域经济韧性理论开展中国贸易韧性的格局和影响因素研究,利用2020年1—12月中国31个省（自治区、直辖市）的贸易数据,对其贸易的整体状况和贸易韧性格局进行分析,并运用地理探测器的方法对疫情冲击下的中国贸易韧性格局的影响因素进行探讨。研究发现：① 根据与2019年同期比较,可将中国贸易韧性变化过程划分为两个阶段,2020年1—5月为抵抗期,2020年6—12月为恢复期。② 在疫情影响下,各省份的贸易韧性具有较大差异,贸易抵抗性较好的区域主要包括四川、陕西、江西等内陆中西部省份和河北省,较差的区域主要为对外贸易基础较差、疫情严重地区以及边境省份。而贸易恢复性较好的主要为云南、贵州等内陆省份和疫情冲击影响最严重的湖北省。③ 疫情冲击下影响中国贸易韧性的因素是多源的,整体来看最大贸易国疫情严重程度、贸易伙伴数量、本地疫情严重程度因子等对贸易抵抗性解释度最高;对贸易恢复性解释度最高的因子为地区经济发展水平和医药产业状况。除了各维度因子不同程度的影响,各因子间的交互作用均增强了贸易抵抗性与恢复性的空间分异性。关于中国贸易韧性格局及影响因素的探讨,对认识特殊事件冲击下的全球化进程和区域贸易韧性评估具有重要的理论价值,也对构建中国国内国际双循环新发展格局具有重要的实践意义。     

1970―2009年粤东(汕尾)沿海海平面变化研究

通过对汕尾站、遮浪站潮位距平资料(SLA)与卫星观测的附近海平面高度距平资料(SHA)以及全南海海平面高度距平资料(SSHA)的比对,探讨资料的代表性和长期变化。结果表明,绝对海平面与相对海平面的多年变化趋势基本一致。采用随机动态法和二次项拟合方法分析得出,汕尾多年海平面变化呈波动上升趋势,存在显著的1年、半年、4个月和19年周期,其中年振幅为10.6 cm,且海平面高低受厄尔尼诺事件影响明显。海平面的季节变化特征与季风呈现显著相关性,认为季风导致的海面增减水对海平面的高低存在一定的作用,预估2050年海平面较常年平均高31±3cm。     

新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究

新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复。结果表明：(1)城市网络中重要性相对较高的城市面对疫情等突发状况冲击时的韧性比低位城市小,加权优势度最大起伏可达0.380,且城市位次恢复需要更多时间;(2)城市间形成以长江三角洲、珠江三角洲、成渝、京津冀4个城市群为核心顶点的“筝型”城市网络结构,核心城市群中的大规模疫情暴发会明显抑制整个网络的人口流动规模和密度,并且其部分城市职能会暂时被周边核心城市分担;(3)城市集群结构韧性大,在长时间序列上保持稳定,间断性疫情暴发不会明显改变城市群结构,城市群内部的优势城市会发生明显变化;(4)疫情暴发会降低全国人口的出行意愿,但在疫情暴发前后,各城市与其主要人口流动城市间仍能保持健康的联系。     

COVID-19疫情对台湾旅游业的影响

旅游业对政治、经济、社会、文化以及国际关系都会产生一定的影响。随着跨地域流动渐趋频繁,旅游业成为了地方化与全球化连结的重要指标。2020年伊始,新冠肺炎(COVID-19)疫情全球肆虐,台湾的旅游业也饱受考验。疫情影响下旅游产业发生巨变,旅游业复苏需更具弹性、重视可持续性性及包容性。在全球追求可持续性风潮、倡议气候变迁治理政策与COVID-19疫情影响之下,台湾旅游产业的发展可实施以下策略：1)创新旅游产业,升级核心业务：因疫情不确定性,调整并升级服务或产品;2)加速科技应用与导入：应用多元科技,解决无法面对面服务的痛点;3)转型旅游产业,吸引国际及在地游客：重新定位品牌在地化,调整商品销售与营销模式;4)转变个人化旅客消费模式,带动旅宿产业转型：数字游民(Digital Nomad)带动居家度假Staycation(stay+vacation)与工作度假Workation(work+vacation),实行生活、工作、旅游界线模糊模式,结合深度文化或自然体验;5)由环境可持续性转变为可持续旅游模式：可持续性的理念是实施环境可持续性的基石,在疫情影响下,将旅游景点与生态休养生息相结合,...     

COVID-19病例与城市人口规模的标度律及其时间演化

城市标度律刻画了城市体系内不同要素与人口规模的缩放关系,但传染病发病数与人口规模非线性关系仍不明确,其演化过程仍不清楚。本文以2020—2022年美国新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例,研究发现：COVID-19确诊病例与人口规模呈超线性关系,说明大城市确诊率更高。反映缩放关系的标度指数经历了先快速升高、后稳定在1.25左右、再下降直至趋近于1的演化过程。对比来看,死亡病例并没有与人口规模呈超线性关系,说明大城市病死率没有高于中小城市。分阶段拟合的死亡和确诊病例标度指数均经历了先上升,后稳定,再下降的过程。本文基于标度律理论揭示了疫情传播的规模效应,而标度指数演化规律的发现也促进了对城市标度律的认知,其演化驱动机制值得继续深入研究。     

五大危机事件对美国出入境旅游的影响——基于本底线模型的高分辨率分析

在重新阐述旅游本底趋势线理论及危机评估方法的基础上,依据1996年1月-2009年11月客流量统计值,采用月指数分解模型与本底线距平方法,分析了五大危机事件对美国出入境旅游的影响.结果显示:①1998年亚洲金融危机,使来自日韩及港台的入境游客显著减少,对美国入境旅游影响期16个月,累计损失游客221.7万人次,旅游收入累计损失76.45亿美元;②2001年9.11恐怖袭击事件对美国入境旅游影响持续26个月,累计损失游客1178.2万人次,出境旅游影响持续15个月,累计损失游客526.8万人次:旅游收入和旅游花费累计损失218.41亿美元和134.20亿美元;③2003年SARS危机与9.11事件相连,对入境旅游影响期12个月,损失游客773.6万人次,出境旅游影响期10个月,损失游客214.8万人次;旅游收入和旅游花费累计减少146.34亿美元和80.31亿美元;④2004-2006年间受到6次飓风灾害的影响,每次飓风对入境旅游影响期2～3个月,累计损失游客234万人次;出境旅游影响期2～3个月,累计损失游客106.8万人次.⑤2008年金融海啸对出境旅游的影响大于入境旅游,截至2009年11月,累计损失入境游客721.6万人次,出境游客463.9万人次;旅游收入损失168.66亿美元,旅游花费减少165.47亿美元.最后,本文还从事件性质、发生源地、影响机制和波形特征等方面,对五大危机事件的影响进行了横向比较,为清晰认识旅游危机提供了科学依据.     

不同收入水平的城市居民生活消费生态足迹测算与对比——以河南省开封市为例

本文运用生态足迹的理论和方法,以2009年开封市3个不同收入居民消费水平生活小区为例,采用居民生物资源和能源消费调查问卷数据,定量分析了2009年开封市不同收入水平小区居民的生活消费生态足迹。根据板桥小区、康平小区、龙成花园3 个小区的调查资料,分别计算了3个小区的生物资源消费和能源消费的生态足迹。结果表明:① 从3个小区人均生态足迹来看,总体上能源消耗的生态足迹较大;② 从3个小区居民生物消费的生态足迹来看,猪肉的人均生态足迹最大,奶制品次之,肉类食品和奶制品的生产需要较多的土地面积;③ 通过分析3个小区不同类型的人均生态足迹,板桥小区化石燃料用地和建筑用地所占的比重最大,其次是耕地和草地;收入消费水平越高的居民,生态足迹越大,收入消费水平越低的居民,生态足迹越小。证实了高收入水平居民对生态以及资源的占用程度要远远大于低收入水平居民,造成居民生态占用以及碳排放的不公。最后,提出了有针对性的对策建议。     

青藏高原"一江两河"农区居民食物消费结构与特征

居民食物消费受自然地理环境、城镇化等因素影响,同时通过市场机制影响区域粮食安全和农牧业发展。以西藏“一江两河”地区为例,基于分层抽样,通过2019年实地入户调研,获取了262户农村居民上年度食物消费数据,对青藏高原农区居民的食物消费结构及其影响因素进行分析。结果表明：① 样本内居民的植物性食物的消费量是动物性食物的3.19倍,植物性食物以蔬菜和粮食为主,动物性食物以肉类和牛奶为主;青稞及青稞酒在藏民饮食中占有重要地位。② 居民食物消费规模和结构与食物自给率指标密切相关,自给自足特征显著。③ 不同地区、家庭规模、务工规模、收入水平以及家庭年龄之间,居民的家庭食物消费结构均有所差异,且不同家庭之间面粉和水果的消费差异最显著。④ 区域差异、家庭规模类型和家庭务工规模是影响样本农区居民食物消费综合差异的主要因素。结果可为青藏高原地区居民食物消费结构改善、膳食营养提升以及农牧业转型发展提供科学基础和决策借鉴。     

COVID-19疫情对中国城市人口迁徙的短期影响及城市恢复力评价

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情对中国国民经济和社会发展产生剧烈冲击。科学评价中国受新冠疫情短期影响及恢复情况并揭示其时空特征,可为常态化疫情防控阶段的经济形势研判和城市恢复提供有力支撑。基于2020年1月13日—4月8日百度迁徙大数据,通过构建恢复指数（RRI）和恢复缺口（RGI）等指标,从多尺度揭示中国受COVID-19疫情短期影响的逐日特征、阶段特征以及时空格局。结果发现：① 疫情未影响春节前返乡迁徙,节后恢复经历恢复停滞期、快速恢复期、平稳恢复期,全国总体恢复程度由恢复停滞期不足20%上升至快速恢复期末60%左右,3月3日开始进入平稳恢复期,恢复指数达70%以上,完全恢复至历史同期水平仍需较长时间。② 疫情对周末和节假日城市间交往活动影响显著,中部和东北地区尤为明显。③ 疫情影响的区域差异性明显,相对恢复程度西部>东部>中部>东北地区。④ 城市间恢复程度差异显著,节后至4月8日呈现南高北低空间格局。结合疫情程度,广州、深圳、重庆处于高确诊高恢复聚类,河北、天津、黑龙江、河南、安徽、湖南处于低确诊低恢复聚类。⑤ 随着疫情有效控制,城市层面恢复缺口由京津冀、长三角、珠三角等城市群的大规模成片劳动力迁入缺口,转变为国家中心城市和部分省会城市的点状缺口。本文研究结果表明时空大数据在重大突发公共卫生事件实时影响评价方面具有较好应用前景。