北京市高尔夫旅游资源空间分布特征及影响因素

高尔夫旅游不仅是中国旅游资源体系中的重要组成部分,也是旅游产业从观光型向休闲度假型调整的重要支撑点。选取北京市作为研究区域,对18洞及以上共51处标准高尔夫旅游资源空间分布特征及影响因素进行研究,得出以下结论:①在区域经济发展水平的影响下,北京市高尔夫旅游资源发展可分为两个阶段:1985-2000年缓慢发展阶段,2001-2011年蓬勃发展阶段。②北京市高尔夫旅游资源的空间分布形态已经出现多中心特征,由空间点状集聚分布转向扩散化并形成线状网络体系。③从球场面积的空间容量分布来看,北京市高尔夫旅游资源呈现出空间不均衡的集聚特征格局。中心城区球场密度大,但空间容量规模低;外围新兴区域球场密度相对较低,但开发强度高,空间容量规模大。总体上看,区域地形特征、重要水系分布、交通区位条件、配套服务设施、关联产业开发、土地价格、规划及政策引导等各种要素,通过综合作用机制共同影响北京市高尔夫旅游资源空间分布特征。     

中国智力资源空间分布及其影响因素研究

现代社会已步入知识经济时代。知识经济显著特点就在于信息、知识等各种类型的智力资源取代工业经济的资本上升成为新的、决定性的终极资源和核心生产要素。在研究智力资源涵义的基础上，选取了投入、产出、环境支持、智力资源4个系统30个不同指标，运用数理统计方法中的因子分析来定量研究中国智力资源空间分布特点，从而进一步分析出影响中国智力资源的空间分布的4个主要因素：经济发展程度、行政区标准问题、历史因素和区域文化模式不同。     

广东省传统村落空间分布特征及影响因素研究

通过计量地理方法和GIS手段对广东省126个国家级传统村落空间分布和影响因素进行分析。结果表明：广东省传统村落空间分布类型为凝聚型;从市域尺度来看,传统村落的分布较为集中,主要集中在梅州、清远、广州和湛江四市;从地理区域尺度来看,传统村落在广东省四大地理区域不均衡,呈集中分布的趋势,主要集中分布在粤北,其次是珠三角;另外,广东省国家级传统村落分别在梅州和清远存在2个高密度区。自然环境、社会经济和历史文化为传统村落保存提供了重要条件,是影响传统村落空间分布的重要因素。     

河南省传统村落空间分布特征及影响因素

以河南省124个传统村落为研究对象,借助GIS和Geo Da技术手段分析传统村落空间分布特征及其空间分异因素。结果表明:河南省传统村落在空间上呈现集聚分布状态,形成了平顶山市、信阳市境内两个高密度区;河南省传统村落整体呈现"中心多、四周少"的分布态势;河南省传统村落的空间分布受到自然环境和社会经济的综合影响,除了地形、海拔、交通发展程度等共性因素以外,河流、与区域中心城市距离、经济发展水平对河南省传统村落空间分布的影响也表现出较为明显的区域独特性。     

南京市餐饮设施空间分布及其影响因素研究

在网上搜索与实地调研各类餐饮设施的基础上,运用.Arcgis空间分析、比较分析和因素分析的方法总结南京市餐饮业发展的空间特征.从餐饮设施的密度、等级和经营种类空间分布的分析,结果认为,餐饮设施的发展具有地域不均衡性,数量总体上由中心向外围递减,呈圈层式发展;餐饮设施的空间分布与区域经济水平、人口分布因素、交通便捷程度、城市文化传统、空间结构演替等诸多因素有关.     

长三角地区民宿的空间分布及影响因素

近年来,民宿作为旅游业发展的新兴模式,日益受到关注,并呈现蓬勃发展状态。以民宿业发展最为成熟的长三角地区为研究对象,基于去哪儿网相关民宿数据,采用空间最邻近分析、密度分析等空间分析方法,研究民宿的空间分布格局与特征,并基于逐步回归分析,探讨影响民宿分布的因素,得出以下结论：① 长三角地区民宿呈现高度集聚的状态,整体上表现为多核心分布,并形成一、二、三级组团,密度由核心向外围递减。② 民宿集聚分布在经济较为发达的城市和核心景区周边,具有明显的中心性。③ 基于对经济基本状况、交通状况、人口条件、居民消费能力、旅游市场状况、旅游资源与环境条件等方面共15个影响因素分析,发现单位面积旅游收入、A级景区数量、人口密度、地区国内生产总值四个指标对民宿密度有显著正向影响,其中,影响力单位面积旅游收入>A级景区数量>人口密度>地区国内生产总值。     

湖南省民宿价格空间分布特征及其影响因素研究

以湖南省14个市（州）为研究对象,基于空间自相关、特征价格模型、回归模型等分析方法,对湖南省民宿价格的空间分异特征及驱动机制展开系统研究。结果表明：（1）湖南省民宿价格集聚效应相对较弱,集聚高值区主要分布在核心景区及其周边。高值区分散分布于张家界中部以南地区,常德市中部地区,岳阳市东部,长沙市中部,湘潭市西北部,邵阳市、衡阳市、永州市三市交界处,永州市南部和郴州市中部小范围区域。（2）民宿的自身属性对民宿价格影响显著,其影响与区位环境因素中的景点因素呈现不同趋势。（3）民宿的建筑环境因素对民宿价格影响较为显著,民宿配套设施的完备程度在一定程度上直接影响民宿价格的高低。（4）消费者更加偏好兼具体验感与娱乐性的民宿,且经营主体对民宿价格的影响有限。     

中国教育设施空间分布特征及其影响因素

采用区位熵、探索性空间分析和SPSS统计分析等方法,基于教育设施兴趣点（POI）数据和城市社会经济数据,分析2020年中国教育设施空间分布特征及其影响因素。结果表明：（1）华中、西南、西北和东北地区教育设施配置严重失衡,华东地区教育设施配置处于绝对优势地位,华南、华北地区处于中等水平。（2）中国学前教育和高等教育设施呈现出明显的东强西弱特征;九年义务教育设施呈现出“北京—银川—张掖”和“厦门—广州—昆明—拉萨”两条优势带,分布相对来说较为均衡;高等教育设施表现出了“政区化”分布特征。（3）城市师资规模、人均收入、财政支出、学生规模和产业结构等因素对教育设施空间分布有显著的影响。     

中国农业企业品牌空间分布及影响因素

通过不均衡指数、空间聚类检验、负二项回归分析等方法,探讨中国农业企业品牌空间分布格局及其影响因素。研究发现：1）受自然资源禀赋和经济发展水平的影响,农业企业品牌在华东地区分布最多,山东、河南、江苏等省是农业企业品牌数量最多的省级行政区,从密度看,呈现西北最低、中部次之、东部沿海最高的三级阶梯,并在黄河、长江中下游地区和东北地区形成高-高集聚和热点区域,在西部地区形成高-低集聚、低-低集聚和冷点区域;2）区域品牌数、第一产业产值、农业专利和创新园区数、三农主播数与农业企业品牌数呈显著正相关,第一产业占GDP比重与农业企业品牌数呈显著负相关,因此,在建设农业企业品牌的过程中需要注重区域品牌的建设、创新力的培育和流动以及新型营销的发展。     

中国乡村治理示范村镇空间分布格局及影响因素研究（英文）

村镇治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的基本要求,关乎国家乡村振兴战略的实施和国家治理现代化目标的实现。本文以全国2189个乡村治理示范村镇为研究对象,综合运用最邻近点指数法、核密度估计法、网格维数分析法、空间自相关分析法,探索乡村治理示范村镇的空间分布结构与影响因素。研究表明：全国乡村治理示范村镇空间分布趋于集聚分布,空间分异较为明显;乡村治理示范村镇核密度分析在空间上呈现出多个核中心,以及由核中心向四周递减扩散而形成的呈带状分布的次级中心的分布格局;乡村治理示范村镇系统具有明显无标度区,分形特征显著;乡村治理示范村镇空间分布主要受自然和人文因素影响明显,其中自然因素中地形地貌和湖泊水系是主要影响因素;人文因素中社会经济、交通、民族文化是主要影响因素,人口分布的影响不显著。     

中国人口死亡率空间格局演变及其影响因素

人口死亡率是人口转型关键因素之一,而人口转型又关系着地区社会经济发展质量。以2000—2015年粗死亡率数据为基础,通过变异系数、趋势分析和空间自相关分析中国人口死亡率空间格局差异及演变态势,并结合偏最小二乘回归定量分析人口死亡率影响因素。结果发现：（1）中国人口死亡率大致呈西北、东北和东南低,中部及西南高态势,且各时段人口死亡率降低省份高于增长省份;（2）中国各省死亡率变异系数差异悬殊,且在空间趋势中东西方向呈现两端低中间高、南北方向由两端低中间高向北低南高转变;（3）人口死亡率全局空间集聚程度不断减弱,区域差异缩小,且局部空间上以高-高和低-低聚集为主;（4）人口老龄化是人口死亡率提升的主要推动因子,其次分别为工业废水排放总量、突发环境事件次数和气候条件等。人均生产总值对人口死亡率起主要抑制作用,其次分别为每千人口床位数、每十万人口大学平均在校生数、人均用水量和空气质量。农作物受灾面积合计对人口死亡率在不同年份作用力不一致。     

中国村庄空间分布规律及其影响因素

村庄是乡村治理和乡村振兴的基本单元,开展村庄空间分布特征及其影响因素研究对全面推进乡村振兴国家战略落地具有重要的理论价值和实践意义。本文在解析村庄系统演进生命周期规律的基础上,系统集成村庄点位、地理环境、地理区位、交通条件、社会经济等多源数据,综合运用缓冲区分析、核密度估计、空间自相关分析、Ripley's K函数等方法,刻画了中国村庄空间分布特征,识别了村庄空间分异的影响因子,揭示了中国村庄的空间分异规律。结果表明：① 村庄的演进遵循形成、发展、稳定、衰退与振兴的“生命周期”规律,其演进受自然地理环境和人文社会经济要素共同影响,不同地区村庄演进的速度、强度、方向和结果各异。② 中国村庄分布密度为0.35个/km ²,整体上呈现“南多北少、南聚北散”、“东多西少、东聚西散”的特征,以长江中下游及淮河流域等地区村庄分布最为密集。以“胡焕庸”线为界,东南半壁村庄密度显著高于西北半壁。③ 全国省、县、乡级尺度上村庄核密度值的莫兰指数分别为0.58、0.86、0.91,呈现明显的空间聚集特征;各省内村庄空间分布呈倒“U”型分布模式,不同省份村庄空间分布模式差异明显。④ 中国村庄分布格局是地理环境、区位条件、社会经济要素交互耦合作用的结果。在坡度6°~8°、海拔0~200 m、降雨量1100~1200 mm、年均温15~19 ℃、人为土和栽培植被等条件下村庄分布较为集聚,且村庄沿道路与河流聚集分布特征明显,在沿道路和河流100~300 m缓冲区内村庄密度最大,随缓冲距离增加村庄密度逐渐降低。全面推进乡村振兴战略背景下,亟待系统开展乡村衰退成因与动力机制解析、衰退乡村地理空间识别与地域类型划分、乡村振兴可行途径与地域模式研究。     

长江三角洲人口与经济空间格局演变及影响因素

人口与经济是反映区域差异的两大主要指标,其空间分布与区域差异的形成有密切关联。产业作为经济发展的基本载体,产业结构是影响人口与经济空间分布协调性的重要因素。在产业转移加快的背景下,长三角人口与经济空间分布格局也出现了一定的变化,对二者空间演变协调性研究具有重要的现实意义。本文运用重心、不一致指数及不均衡指数等方法,分析2000-2013年长三角人口与经济空间格局演变趋势及影响因素。结果表明,核心区经济增长有所放缓、边缘区经济增长加快,但人口向核心区集聚态势依然存在;基于不一致指数与不均衡指数的分析表明,与边缘区GDP快速增长导致区域GDP格局显著变化不同,边缘城市的人口增长并不显著且集中在部分城市;尽管人口与经济不一致指数分布格局呈现相对稳定的“核心—边缘”格局,但人口与经济增长不协调性增强推动了长三角人口与经济总体协调性的提高。本文尝试从市场、政府及人均GDP等因素对长三角人口与经济分布不协调的现象进行了解释。     

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。     

中国工业发展的资源环境压力空间分异演化及影响因素

基于探知中国经济进入新常态前后工业发展的资源环境压力格局演化的初衷,以全国285个城市为研究对象,通过构建工业资源压力和工业环境压力评价指标体系,刻画两种压力的空间格局,比较归纳演化特征;基于空间计量模型识别工业资源环境压力的影响因素,比对作用方向和作用强度变化。结果显示：① 全国工业资源压力东高西低的格局进一步显著,沿海产业集聚地区是热点区域;工业环境压力西高东低、北高南低的空间格局弱化,北方产业集聚区是热点区域。② 工业资产规模、工业生产效益、工业劳动生产水平是影响工业资源压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减小,工业生产效益的正向驱动作用增大,工业劳动生产水平的负向驱动作用减小。③ 工业资产规模、环境规制、工业开放水平、工业生产效益、工业化水平是影响工业环境压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减弱,环境规制的驱动方向由正向转为负向,工业开放水平和工业生产效益的作用分别由正向显著和负向显著弱化为不显著,而工业化水平的作用由不显著演化为显著的正向驱动。④ 比较影响两种压力格局的主要因素,工业环境压力格局形成的动力机制比较复杂,在中国经济进入新常态背景下,工业环境压力影响因素的作用强度和作用方向变化更为剧烈。     

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。     

中国基础教育公共服务均等化空间格局及其影响因素

基于教育POI设施数据,利用ArcGIS比较统计地图（Cartogram）、核密度分析和探索性空间数据分析（ESDA）等方法对基础教育公共服务均等化空间格局进行研究,并采用地理加权回归（GWR）方法对其格局形成的影响因素进行探究。结果表明：东部和中部地区基础教育公共服务资源数量约占65%,基础教育公共服务的高值区域与城市群所在区域较为吻合,低值区域主要分布于胡焕庸线以西,东西部基础教育资源绝对数量差异明显。学前教育服务人均数量的低值区主要分布在西部,中部也存在部分低值塌陷区,相较于中小学,学前教育公共服务的非均等化问题突出。小学和中学教育公共服务人均数量的高高集聚（H-H）和低低集聚（L-L）区域在东中西地区均有分布,综合而言,地区基础教育公共服务人均数量均等化优于绝对数量的均等化状况。常住人口、第三产业比例、建成区面积是基础教育公共服务均等化空间格局分异的主要影响因素。     

黄河流域A级旅游景区空间格局及其影响因素的多尺度分析北大核心CSCD

旅游景区合理布局是实现黄河流域旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,识别景区空间格局及其影响因素如何随尺度发生变化,对黄河流域的景区多层级统筹管理具有重要现实意义。基于地理因素的空间尺度效应,从县域、市域、集聚区3个尺度构建了分析框架,利用统计与GIS技术揭示黄河流域A级景区多尺度空间格局,运用地理探测器、空间叠加分析等揭示各尺度影响因素及其差异特征。结果表明:(1)黄河流域A级景区整体呈东部和南部密集、西部和北部稀疏的空间格局,流域南部形成一个中高密度弧形带。随着研究尺度增大,景区集聚范围逐渐扩大,集聚程度逐渐降低;(2)县域尺度上,全国重点文物保护单位密度对景区格局影响程度最大,其次是植被覆盖度、年降水量、到最近河流距离、国家湿地公园密度。人口密度是市域尺度影响程度最大的主导因素,非主导因素在与各主导因素交互后形成强烈的增强效应。集聚区尺度景区格局主要受年降水量、植被覆盖度等自然环境因素的刚性约束;(3)3个尺度的影响因素明显不同,不同尺度景区格局并不是主导因子简单组合或累积的结果,而是自然环境、旅游资源、社会经济及区位复杂交互后的产物。     

2010—2020年中国老年人口健康水平空间格局演变及其影响因素

把握中国老年人口健康水平空间演变规律对快速老龄化背景下的健康老龄化战略实施具有重要意义。本文基于第六、七次全国人口普查老年人口自评健康数据,采用探索性空间数据分析和重心—时空地理加权回归模型等方法,刻画2010—2020年中国省域城乡老年人口健康水平空间动态演化过程,揭示社会经济发展、人口流动、环境污染与保护等因素的影响变迁,主要发现：① 2010—2020年间中国老年人口健康水平总体上升,但城乡差异进一步扩大,城镇老年人口健康水平“东—中—西”递减格局趋于强化,乡村老年人口健康水平向“南高北低”转变;② 社会经济发展是影响城乡老年人口健康水平及其空间格局演变的首要因素,但作用趋于减弱,乡城人口流动导致老年人口健康城乡差距进一步扩大;③ 环境本底因素作用减弱,环境污染因素作用增强,环境保护举措在城镇地区呈现健康改善效应。     

城乡融合视角下黄河流域镇域经济的空间格局及其影响因素

基于城乡融合视角,通过多种渠道搜集镇域农民人均纯收入数据,分析黄河流域镇域经济的空间格局及其影响因素。具体而言,以农民人均纯收入为基础指标,以国镇比（全国城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、省镇比（省域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、市镇比（市域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、县镇比（县域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）为城乡融合下的镇域经济测度指标,分析黄河流域7 098个镇域单元组成的经济空间格局,进而探讨其影响因素。结果表明：（1）从国镇比下的城乡融合水平看,大多数地区的城乡收入差距较大,表明流域整体的城乡融合水平普遍较低。从空间分布看,低融合水平区主要分布在内蒙古以南、河南以西的广大地区并形成连绵集聚片区,高融合水平区主要分布在山东大部、河南中部及西部、内蒙古局部。省镇比、市镇比、县镇比下的空间分异格局与国镇比保持较高的一致性,不同的是随着参照指标的进一步缩小,各水平区集聚的程度有所弱化。（2）从空间关联格局看,国镇比、省镇比、县镇比下城乡融合发展水平的空间集聚效应明显,主要以显著高-高（HH）区、显著低-低（LL）区为关联类型。国镇比下的显著LL区分布在山东大部、河南中部及北部、内蒙古局部,而显著HH区集中出现在山西外围、甘肃、青海南部。（3）基于最小二乘法、空间滞后模型、空间误差模型等定量分析发现,整体分异格局主要受二三产业从业人员、建镇区人口占比、人均工业产值、二三产业从业人员占比的影响最为显著,工业生产总值、建镇区面积占比仅起基础性影响。