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。     

基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化

人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明：本文模拟整体精度达到82.32%,均优于WorldPop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。     

基于随机森林模型的东北地区收缩城市分布格局及影响因素研究

基于2005—2009年、2010—2014年、2015—2019年和2005—2019年人口变化数据,判定东北地区收缩城市,分析其空间分布格局,并对比运用多元线性回归方法和随机森林回归方法探索东北地区收缩城市形成的影响因素及其影响作用。结果表明：① 空间上,东北地区的收缩城市主要分布在以长白山、三江平原、小兴安岭和大兴安岭等地区为代表的“陆上边缘”地区;时间上,收缩中心呈现出明显向北移动的态势,与之相对的扩张中心呈现出向南移动的态势,并且收缩城市进一步集聚;② 在影响因素的研究上,多元线性回归与随机森林回归结果都表明社会经济因素对收缩城市形成起了主要作用;③ 随机森林回归的精度比多元线性回归高,其结果显示人均GDP对收缩强度的影响程度最大,随后依次为失业率、科学教育事业费、在岗职工平均工资,且这4个影响因素中仅失业率对收缩起促进作用,其余3个影响因素在不同程度上抑制收缩城市的形成。     

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。     

桂西北喀斯特山区人口分布特征及其与自然因素的关系

选择第六次全国人口普查的最小行政单位——乡（镇）为基本单元,利用Lorenz曲线和空间相关分析方法分析桂西北喀斯特山区乡（镇）级尺度下的人口空间分布特征,运用地理探测器方法探测自然因素单独和叠加作用后对区域人口空间分布的影响强度。结果表明： 乡（镇）级研究尺度下的人口空间分布具有不均衡性特征,呈现一般显著正相关和一定的聚集性; 各自然因素空间分布对人口分布的影响呈现显著差异,研究区西北和中南部没有喀斯特分布的乡镇,人口密度随有利于人类居住因素的增加而增加,但平均人口密度仅79人/km ²。东部和南部有喀斯特分布的乡镇,人口密度与自然因素空间分布并非简单的增减关系,其随喀斯特分布面积的变化呈现起伏波动。 地理探测器的因子探测结果显示对人口空间分布的影响强度最大的为海拔高度,交互探测结果显示,任意两个自然因素叠加交互作用后的影响强度呈现非线性增强和双因子增强。可见,桂西北喀斯特山区与其他地区类似,海拔高度是影响人口空间分布的最主要因素之一,但喀斯特山区的河网密度及特有的地质地貌等因素对其人口的空间分布具有较强的催化作用,与其他因素叠加交互作用可进一步加强对人口分布的影响。     

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。     

基于镇域尺度的江苏省人口分布空间格局演变北大核心CSCD

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。     

2009—2018年西藏人口与经济的非均衡格局及其影响因素

选择地理集中度、基尼系数、不一致指数等指标,研究2009—2018年西藏人口与经济非均衡时空格局,并采用面板数据回归和时空地理加权回归模型对其影响因素进行分析。结果发现：西藏人口与经济分布表现出稳定的非均衡格局,呈现“东南高、西北低”的特征,地理集中度高值区与河谷平原、交通干线、行政中心的分布耦合性较强。西藏人口与经济空间匹配的整体非均衡性不断减弱,县区人口与经济不一致指数的空间分布和发展态势差异明显。人力资本、经济实力和产业结构水平是影响人口与经济不一致性的主导因素,三者影响系数绝对值均大于10%,其次是政府调控能力、道路基础设施、物质资本和医疗基础设施,而社会消费水平的作用不显著。各因素对不一致指数影响的空间异质性表明,人力资本和产业结构水平对大部分县区的影响更多体现在吸引人口方面,经济实力、物质资本、医疗基础设施、政府调控能力对县区的影响主要体现在推动经济发展上,其中经济实力的影响范围囊括所有县区;与其他影响因素相比,道路基础设施、社会消费影响的空间差异最为明显。     

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。     

辽中南城市群人口分布的时空演变特征

采用人口分布的结构指数和空间自相关分析方法,并结合GIS技术对20世纪90年代以来辽中南城市群人口分布的时空演变特征进行分析。研究结果表明:①2007年,辽中南城市群的人口分布具有各地市人口总量差异较大、人口密度呈西高东低态势、市县人口密度差异显著、人口沿交通轴线集中分布、人口分布的局部空间集聚现象十分显著等现状特征;②20世纪90年代以来,城市群的人口分布变化具有各地市人口增幅差异明显、人口分布具有不断集中趋势、人口重心逐渐由东北向西南方向移动,人口分布趋同趋势不断增强等演变特征。研究结果表明空间自相关的统计分析方法能够更好地揭示出人口的分布特征、人口集聚及其变化的热点,对于人口的合理布局方案等政府决策具有重要的参考价值。     

道路影响域的界定及其空间分异规律 ——-以纵向岭谷区为例

以纵向岭谷区道路网络为研究对象,考虑地形等相关因子,利用GIS 图形叠加分析得到区域道路影响域的范围,进一步统计道路影响域面积与区域面积的比例,探寻道路对区域影响的空间分异规律,并分析其与道路密度、人口密度、村庄数目、生态承载力、平均海拔高度等因素的相关性。结果表明：纵向岭谷区道路不同等级具有不 同的影响域范围,区域道路影响的空间分布存在差异,由省会昆明逐渐向周边辐射减小,红河流域高于澜沧江流域和怒江流域。在纵向岭谷区东部、北部、西南部部分地区道路影响呈现显著的空间集聚效应。影响因子的相关性分析表明,道路影响域比例与平均海拔高度不相关,与道路密度、人口密度、村庄数目、生态承载力相关显著。     

长江三角洲人口与经济的非均衡格局及其影响因素研究

人口与经济分布格局是反映区域差异的重要指标。结合不一致指数、重心方法及不均衡指数等对长江三角洲人口与经济的非均衡格局演变进行研究,并基于2000~2015年的面板数据回归对其影响因素进行实证研究。研究发现,长江三角洲人口与经济非均衡格局呈现相对稳定状况,但随着区域发展格局转变带来的人口与经济分布格局的差异化演变,区域人口与经济的整体非均衡性有所弱化。对人口与经济非均衡格局影响因素分析表明,不同时期人口与经济不一致指数影响因素存在差异,在始终受城市发展差异影响的同时也伴随着市场力量的趋强和政府影响的弱化。     

长江三角洲人口分布演变、偏移增长及影响因素

在长江三角洲区域一体化上升为国家战略背景下,论文运用核密度、重心、集中指数和偏移—分享等方法,研究2000—2018年长江三角洲人口时空演变规律,并采用定量方法探讨人口偏移增长影响因素。结果表明：① 部分城市主导下的人口集散趋势转变,并未显著改变区域人口不均衡格局,且集中度呈现稳步增长态势。② 基于偏移—分享法的研究发现,人口增长格局转变主要表现为部分欠发达地区人口增速加快,如三省一市上安徽省转变为正偏移增长、城市尺度上核心发达城市为主的正偏移增长向部分欠发达城市为主的正偏移增长转变、县域尺度上正偏移市辖区由核心区向边缘区的转移,但人口向少数大城市、市辖区集聚的态势显著,而多样化的人口偏移增长态势表征了未来城市发展策略的差异化需求。③ 经济因素、社会发展和财政水平等是长江三角洲人口偏移增长的重要驱动力,而影响因素的时空演变表明,未来人口均衡化政策的制定不仅要因地制宜,更要与时俱进。     

广东省乡村聚落空间分布的影响机制及研究内容框架展望（英文）

Based on land use classification data of remote sensing images, using kernel density, the minimal cumulative resistance model of road traffic accessibility, and a logistic regression model, the characteristics of the spatial pattern and the main factors influencing it were quantitatively examined in Guangdong Province from 1990 to 2013. The framework of the research concerning rural settlement evolution and its effect mechanisms were also discussed and generalized for the future. The results are as follows:(1) The spatial distribution of rural settlements showed spatial directivity of low altitude, low slope, and adjacent to rivers, as well as to villages and towns; thus a special pattern was formed, which was dense on the plains, sparse in mountainous areas, and included two core high density regions of rural settlements in the Chaoshan plain in the east and the Zhanjiang plain tableland region in the west. The spatial distribution of rural settlements was located along the rivers, valleys, and roads with traffic in the mountainous regions surrounding the Pearl River Delta region.(2) In addition to the spatial orientation of the open road, it was important to show that the accessibility of road traffic to the township has had the greatest influence on the spatial distribution of the rural settlements. The connected transport network between towns and villages is significant for rural transformation as a comprehensive increase in township production and service capacity will be the key to optimizing the town-village system in rural areas.(3) Elevation and slope were two basic but influential factors that have affected the distribution, scale, and form of rural settlements. The attributes of the physical geography are the first elements in optimizing village layout and planning spatial reconstruction.(4) In the current Internet and social media era, the reconstruction of market network system orders connects with the global market network system in rural areas. The rural life service circle will be constructed with the township at its core to explore the theory and practice of spatial reconstruction, including its production, life and ecology, and socio-cultural heritage and protection. It will also allow for exploration of the rural settlements' evolution, rural spatial production, rural social networks, group behavior, social autonomy, and social and cultural fields, which will bethe core focus of China's rural spatial reconstruction research against a background of globalization.     

基于自然主控因子和道路可达性的广东省乡村聚落空间分布特征及影响因素

以遥感图像分类解译数据为基础,利用核密度、道路交通可达性阻力值、Logistic回归模型,定量识别了1990-2013年的广东省全域范围内的乡村聚落空间分布特征及现状、乡村聚落空间分布的主导影响因素,并讨论归纳了乡村聚落演变及其机制研究的内容框架。结果表明：① 广东省乡村聚落空间分布具有低海拔、低坡度、邻河流、邻乡镇的空间指向性。呈现出“平原稠密,山区稀疏”的空间分布格局,形成了粤东潮汕平原和粤西湛江平原台地两大高密度核心区域,珠江三角洲外围山区的乡村聚落呈现出邻近于河流谷地和沿交通线串珠式布局特征。② 乡村聚落除具有邻近开放型道路空间指向性外,更为重要体现为到乡镇的道路交通可达性对乡村聚落空间分布影响最大,镇—村连接的交通网络完善度对乡村转型发展的意义重大,全面提升乡镇的综合生产和服务能力将是优化农村地区村镇体系的核心。③ 高程和坡度是影响乡村聚落的分布、规模、形态的两个重要的基础性影响因素。自然地理本底属性是村庄优化布局与空间重构规划建设考虑的第一要素。④ 在“互联网+”时代背景下,重构农村地区市场网络体系对接于全球市场网络体系,建构以乡镇为核心的乡村生活服务圈,有待进一步探寻“三生空间”的重构和社会文化传承与保护的理论与实践的研究。同时深化乡村聚落形态演化、乡村空间生产、乡村社会网络、群体行为、社会自治、社会文化领域等的研究将是全球化背景下中国乡村空间重构研究的核心领域。     

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。     

Estimating the spatial pattern of human-caused forest fires using a generalized linear mixed model with spatial autocorrelation in South Korea

Most forest fires in Korea are spatially concentrated in certain areas and are highly related to human activities. These site-specific characteristics of forest fires are analyzed by spatial regression analysis using the R-module generalized linear mixed model (GLMM), which can consider spatial autocorrelation. We examined the quantitative effect of topology, human accessibility, and forest cover without and with spatial autocorrelation. Under the assumption that slope, elevation, aspect, population density, distance from road, and forest cover are related to forest fire occurrence, the explanatory variables of each of these factors were prepared using a Geographic Information System-based process. First, we tried to test the influence of fixed effects on the occurrence of forest fires using a generalized linear model (GLM) with Poisson distribution. In addition, the overdispersion of the response data was also detected, and variogram analysis was performed using the standardized residuals of GLM. Second, GLMM was applied to consider the obvious residual autocorrelation structure. The fitted models were validated and compared using the multiple correlation and root mean square error (RMSE). Results showed that slope, elevation, aspect index, population density, and distance from road were significant factors capable of explaining the forest fire occurrence. Positive spatial autocorrelation was estimated up to a distance of 32 km. The kriging predictions based on GLMM were smoother than those of the GLM. Finally, a forest fire occurrence map was prepared using the results from both models. The fire risk decreases with increasing distance to areas with high population densities, and increasing elevation showed a suppressing effect on fire occurrence. Both variables are in accordance with the significance tests.     

中国森林乡村的多尺度分异特征与分区优化

国家森林乡村建设是实施乡村振兴战略和改善农村人居环境的重要措施,但森林乡村在不同尺度的分异特征及优化方向尚不明晰。本文综合运用探索性空间数据分析、耦合度模型和Voronoi图分析等研究方法,从全国、区域和行政尺度分析了国家森林乡村空间格局、数量规模和内部分异特征,并基于森林乡村与人口耦合关系及乡村可达类型识别,分析了全国森林乡村的分区格局及其优化方向。结果表明：全国森林乡村密度具有明显的东高西低分异特征,长江三角洲地区是森林乡村高密度集中分布最大的连片区。基于县域单元的省域森林乡村泰尔指数差异较大,东南区域森林乡村分布相对均衡,西南和东北区域内部差异显著。森林乡村空间可达性呈现自东向西的梯度递减,森林乡村与人口密度的耦合类型分布具有较强的内部分异性。文章基于森林乡村可达类型与耦合分区的组合分析,将全国划分为重点发展区、特色挖掘区、集聚提升区、适度引导区和功能转型区五类,明确了不同类型区森林乡村建设的重点方向,将为面向乡村振兴的全国森林乡村建设与分区优化提供决策依据。