广州市人口空间分布特征及演变趋势分析

本文分析了广州市人口空间分布现状特征，历史上发展特点和建国后至改革开放前人口发展情况，并对改革开放以来人口空间分布的变化作了动态分析，发现改革开放以前广州市中心区和郊区人口密度都在增加，但市中心区增加较快，而改革开放以来在广州市总人口较速增长的情况下，内部人口变动日趋明显，中心区人口密度在减少，外围区人口密度在增加，认为广州市的人口分布正从年龄阶段转向成熟阶段。     

广东省干旱趋势变化和空间分布特征

利用广东省86个地面站的降水和气温资料,定义广东省月干湿气候指数。定义的干湿气候指数可以明显地区分广东省干湿季,而且对春季粤南偏旱、秋季粤北偏旱也有反映,体现指数定义的合理性。趋势分析表明:全省2~3月、7~8月和12月明显变湿,而10~11月显著变干,其余月份趋势不明显。趋势分析结果指出,广东省未来的秋季旱情可能有加重的趋势,而冬春季旱情会有所缓解。各月趋势的空间分布有很大差异,分析结果指出,其年际变率的主要影响因子可能为海-气相互作用过程和陆-气相互作用过程。     

2000-2010年广州市人口老龄化空间分异及形成机制

分析2010年广州市人口老龄化空间分布特征,并采用因子生态分析方法、聚类分析方法划分老年人口社会空间地域类型,将两者叠加分析,得出广州市人口老龄化空间分异可划分为8种类型区并呈圈层和扇形分布的特征。通过与2000年的人口老龄化空间分异进行比较,归纳出广州市人口老龄化空间分异的变化具有历史继承性、随城市开发进程而结构趋于复杂化、出现类型更新和类型区范围变化等特征。广州市人口老龄化空间分异模式主要分为四种：老城区延续发展模式、中心城区更新转变模式、近郊区急剧转变模式、远郊区分异发展模式。最后从城市历史发展传承、城市规划建设引导、住房等制度变迁影响、房地产发展等方面探讨了广州市人口老龄化空间分异形成机制。     

人口空间分布的异质性测量

基于数据异质性测量理论,提出了人口空间分布异质性测量的方法,即人口空间分布的相对异质性指数(GPD)。接着以江苏省为研究区域,采用GPD指标对江苏省2005年的人口空间分布的异质性进行了测度。结果表明:基于地级市行政单元的人口空间分布的异质性较小,而基于县级行政单元的人口空间分布的异质性较大;人口空间分布异质性大的地区主要分布在苏南地区,而异质性小的地区主要分布在江苏东北部。采用Moran散点图和Local Moran's I统计量对江苏省县级单元的人口密度分布的局域空间自相关进行分析,结果显示:人口空间分布的异质性与人口密度空间分布的聚集性特征密切相关,异质性大的地区一般出现在人口密度"低-高"或"高-低"聚集的地区,异质性小的地区一般出现在"低-低"或"高-高"聚集的地区。     

基于空间自相关的耕地质量分布格局

耕地质量是保障粮食安全的基础。以广东省广宁县为例,采用空间自相关分析法,基于全局、局部和方向3个视角,对耕地质量空间分布特征进行分析。结果表明:全局来看,广宁县耕地质量在空间分布上具有较强的空间正相关性,且县级尺度空间自相关程度强于镇级尺度;局部区域,县域耕地质量存在聚集性分布规律,高质量耕地集中分布在排沙镇北部、江屯镇中部和螺岗镇南部,低质量耕地集中分布在赤坑镇中南部、古水镇东北部以及北市镇东北部;县域耕地质量在各方向上的结构性特征表现不一,在距离1 650 m范围内基本趋于一致,但随距离增加其结构性特征在各方向上呈现不同走势。     

中国穆斯林人口空间分布及演变特征

基于六次全国人口普查数据资料,通过运用空间统计分析方法,对中国县级行政单元穆斯林人口的空间分布及演变特征进行分析。结果发现：（1）中国穆斯林人口密度的空间分布具有“片-点-区”的结构特征,即在穆斯林人口传统分布区形成高值片区,华北平原、云贵高原、辽河平原和东南沿海等区域形成零星分布的高值点区,在全国其他区域形成穆斯林人口密度低值区;（2）中国穆斯林人口空间分布具有一定的空间关联特征,在新疆、宁夏、青海东部、甘肃西南云贵两省交汇处及北京市等区域形成热点分布区;（3）穆斯林人口分布处于高度不均衡的状态,随着穆斯林人口向全国迁移扩散的发展,其不均衡程度趋于减弱;中国各大区之间的穆斯林人口偏移增长量经历了先增后减又迅速增长的过程,各地穆斯林人口表现出差异化发展趋势;（4）穆斯林人口分布及演变受生育水平和人口迁移状况等多种因素的综合影响,差异化的生育水平和人口迁移流动影响着穆斯林人口的空间再分布。     

山东省人口空间分布格局的多尺度分析

人口空间分布具有一定的尺度依赖性,从不同尺度上对人口空间分布格局进行分析,可以更确切、真实地揭示人口的空间分布规律,为制定区域发展规划、灾害评价、环境保护等提供科学依据。本文以山东省为研究区,运用空间自相关方法和统计相关分析方法,比较市级、县级、1 km三个尺度上人口分布的空间自相关性及其与环境—经济因子的统计相关性,试图探讨不同尺度下人口的空间分布模式及影响(指示)因素,从不同尺度揭示人口的空间分布格局特征。结果表明:①从不同尺度对人口的空间分布格局进行分析,可以得到从宏观到微观不同详细程度的信息。从市级尺度分析,可以得到山东省整体的人口空间分布特征;从县级尺度分析,可以得到山东省各市内部的人口空间分布特征;从1 km尺度分析,可以得到山东省各县内部的人口空间分布特征。②不同尺度上,人口的空间分布格局特征不同。市级和县级尺度上,人口分布受环境—经济因子的影响表现出与一些因子显著相关,而受空间集聚的作用较小;1 km尺度上,人口分布与环境—经济因子的相关性较小,而主要受空间集聚的作用,在县内部,人口往往集中分布于某一区域,呈现出典型的集聚分布模式。     

广州市人口结构的空间分布特征分析

本文利用１９９０年人口普查数据讨论广州９１个街道区在人口密度与增长、职业结构、教育水平、年龄结构、性别比、少数民族等几个方面的空间形态。结果表明广州人口结构的空间分布极不平衡，并呈现出同心环型、阶梯型、中心型、对角型、随机分布型等多种空间形态，造成这些空间分布形态的原因主要是自然历史背景、城市功能布局、产业结构及城市规划。     

江苏省人口老龄化空间分异演变及影响因素

基于街镇尺度,运用2000和2010年全国人口普查资料,对江苏省人口老龄化空间分异演变特点及其影响因素进行分析。结果表明：① 老龄化整体上呈现“E”字型分布格局;区域老龄化类型差异变化显著;“乡镇-街道逆二元结构”凸显。② 空间集聚效应进一步“强化”,空间总体变异程度增强,结构性因素是引起空间变异的主要原因,随机性因素影响程度在增强。③ 成长型、老年型初期与老年型中期、老年型后期、超老年型表现出相反的重心偏移轨迹,成长型、老年型中期、老年型后期在空间上出现扩散效应,老年型初期出现极化效应。形成机制主要缘于自然因素、经济因素和社会因素。     

中国老年人口分布的集疏格局及其形成机制

中国已全面进入快速老龄化社会,研究老龄人口空间集疏格局及形成机制,不仅是开展老龄人口空间研究的理论基础,也是指导面向老龄化社会城市更新问题的关键所在。选取地级以上行政单元为研究对象,基于五普、六普老年人口数据,采用老龄化率、集聚度和空间自相关等方法,定量分析2000年和2010年全国城市老年人口分布的集疏格局及空间关联。研究表明：全国地级以上城市总体处于老龄化中期水平,城市间老龄化空间分异较大,老年人口密集区城市主要分布在胡焕庸线以东,稀疏区城市则均位于胡焕庸线以西,这与总人口分布状况基本一致;高密区城市基本都分布在东部沿海地区,中密区主要分布在长三角、珠三角、中原、山东半岛、成渝和京津冀地区,为中国分布范围最广的老年人口集聚区;城市间人口老龄化存在较强的空间正相关特征,空间集聚状况有所增强,人口老龄化空间格局表现出以热点区为中心,逐渐向外围过渡的“中心—外围”结构;自然环境、经济环境、城市化建设、人口环境等是导致老年人口集疏格局的关键形成因素。     

新疆人口的空间分布特征

人口过程在空间上的表现形式是区域自然地理条件和社会经济因素相互作用的结果。新疆人口空间分布受地貌、气候和水文等自然条件的影响,表现出分散分布的特征。研究新疆人口空间分布特征对新疆人口发展和城市规划具有重要的指导意义。在GIS的支持下,从多角度、多尺度出发构建了两个年份新疆人口空间数据库,对新疆人口空间分布的集散程度、多尺度的人口疏密状况、人口重心分布及变动、民族人口空间分布态势进行空间可视化表达。得出以下结论：① 新疆人口空间分布的集中程度逐步增加,各尺度人口集中的速度均较慢,人口空间分布具有较强的稳定性,人口的流动性较差。② 人口空间分布具有尺度依赖性,不同空间尺度表现出不同的分布特征,空间尺度越大,人口分布特征越不明显,从小尺度对人口分布特征进行研究可以避免大尺度探究带来的不足,小尺度新疆人口空间分布呈现圈层结构,表现出人口空间分布的“三大集群”和零星若干“小集群”的分布特征。③ 新疆人口重心分布逐年向东偏北方向移动且移动的距离较短,说明新疆人口有向北疆,尤其是天山北坡城市群集中的态势,但集中的速度较慢,对人口重心移动的距离影响较小。从重心空间分布及其变化可以看出影响新疆人口空间分布的第一大要素是水资源。④ 新疆民族人口空间分布也具有独特性。维吾尔族人口主要分布在南疆三地州且空间集聚态势明显,哈萨克族人口空间分布也较为集中,汉族和回族人口空间分布分散,集聚态势不明显,与其他民族的融合较强。     

乡镇尺度上的山东省人口老龄化空间格局演变与影响因素研究

基于第五次和第六次人口普查数据,研究了乡镇尺度上山东省人口老龄化的空间格局及其演变特征,并采用空间计量方法定量探讨了其影响因素。研究发现：① 山东省人口老龄化发展迅猛,但乡镇街道之间在老龄化水平、老年人口密度和增长速度等方面均存在非常显著的地域差异。② 按照不同的分析维度,山东省乡镇街道涵盖了丰富的人口老龄化地域类型,其中的2个类型形成了典型的空间分异格局。一类主要聚集在县级以上城市及其周边地域,总体上具有老年人口低占比、高密度、高绝对增长、低相对增长的特点;另一类是主要分布在胶东地区、黄河三角洲地区、沂蒙地区和鲁西地区等4个区域的一般乡镇,大体表现为高占比、低密度、低绝对增长、高相对增长特征。③ 空间滞后模型回归结果显示,老龄化动态演变过程的不确定性更强、影响因素更为复杂,基期老龄化基础对其影响效应不显著,经济增长速度有显著负向影响,但经济发展水平对老龄化静态格局的影响却不显著,使得乡镇尺度上老龄化空间格局的演变机制呈现出特殊性。     

西宁市老年人口分布与养老资源错位研究

健康中国战略下,积极应对老龄化、建立健全养老和医疗等相关设施,成为许多城市关注的问题。目前相关研究很少关注西北城市的老龄人口的空间分布及养老资源错位的现象。本研究以西宁市主城区为研究区域,基于2010—2018年西宁市公安局各街镇人口数据和兴趣点（POI）数据,选用老年人口系数、赡养率、增长率和地理集中率四个指标,利用综合老龄化指数（CAI）模型、核密度函数模型和空间错位指数模型对西宁市主城区人口老龄化空间分布及养老资源（医疗资源、老年设施）空间错位现象进行探索分析,结果表明：（1）9年间西宁市主城区人口老龄化程度不断加深,已步入老年型社会。（2）通过老龄化综合指数可知：主城区外围街镇人口老龄化增长速度大于城区中心的街道,其中小桥街道、朝阳街道、马坊街道与乐家湾镇人口老龄化最为严重,2018年综合老龄化指数增长速度超过中心城区街道,西宁市主城区人口老龄化严重程度已从中心街道向外围街镇扩散。（3）通过空间错位指数计算可得知：城中区的养老资源数量充足但过于集中,城北区的养老资源分布合理但是数量较少,行政区之间的养老资源与老年人口分布存在较大空间错位问题。     

2000―2010年广州人口空间分布变动与多中心城市空间结构演化测度

基于广州市第五次和第六次人口普查中的常住人口数据,运用空间分析法、单中心密度模型和多中心密度模型分析法对广州市人口空间分布和多中心城市空间结构进行研究。结果表明,研究时段内广州人口空间动态变化表现为“内圈层（近郊区）快速增长、外圈层慢速增长、核心圈层（核心区）和外圈低速增长”,核心圈层的人口继续增长并向四周扩散,表明广州人口变动的郊区化现象明显,已呈现多中心特征,由2000年的“1个中心（人民公园）2个次中心（白云区的新景街和海珠区的凤阳街）”演变至2010年的“1个中心（人民公园）4个次中心（白云区的同德街、海珠区的凤阳街、天河区的棠下街和沙河街）”,次中心的人口集聚功能逐渐增强,对城市人口分布影响逐渐增大。     

中国城城流动人口的空间分布、流动规律及其形成机制

在人口城城流动日益成为中国人口流动的重要形式背景下,基于人口普查数据和流动人口动态监测数据,分别探讨城城流动人口空间流动的结果、过程和成因,也就是探讨城城流动人口的空间分布、流动轨迹及形成机制。研究表明：城城流动人口倾向于向发达地区和大城市流动,同时在流动过程中会考虑空间的邻近;地区间经济发展水平、就业机会以及高水平教育医疗设施的差距是诱发城城人口流动的内在动力,而在实际的流动过程中会综合考虑由于空间摩擦而产生的金钱成本、心理压力等障碍;同时,已有城城流动人口存量会通过减少适应流入地的成本、提供相应的生活和就业信息等方式降低流动成本,刺激城城流动人口按照已有路径流动。借鉴西方发达国家人口流动的阶段划分,认为中国人口流动仍然处于从小城镇进入大城市的阶段。在这一时间节点上,依据人口流动的自然规律,鼓励人口向大城市流动,并通过发展副中心和卫星城等形式疏散中心区功能,推动城市郊区化发展才符合城市发展的自然逻辑。     

阿拉善高原珍珠猪毛菜(Salsola passerina)种群空间分布格局

为探究阿拉善高原珍珠猪毛菜(Salsolapasserina)种群生长习性和空间格局分布机制,采用体积划分龄级方法和Ripley's K函数对具有代表性的珍珠猪毛菜种群年龄结构、空间分布格局及不同龄级间的空间关联性进行研究.结果表明:珍珠猪毛菜种群结构以稳定型为主,其次是增长型,成年个体占比高,种群整体趋于稳定.随干旱...