城镇化下的农村,如何“现代化”？

党的十六大确定了新世纪国民经济发展“三步走”的战略目标,并明确剑2020年的目标为全面建设小康社会,实现国民经济再翻两番。     

《国土资源》二○一四年总目次

正~~     

“八字”真经点开农房解困之门——绍兴县农村住房解困工作的实践与思考

安居才能乐业,农村住房问题一直以来都是农村反映最强烈、农民呼声最高的热点、难点问题。十八大报告指出,＂要多谋民生之利,多解民生之忧,解决好人民最关心最直接最现实的利益问题＂,在＂住有所居上持续取得新进展,努力让人民过上更好生活＂。作为沿海较为发达县（市、区）之一,绍兴县的农房建设虽经历数轮重建,但随着农村人口自然增长和生活水平的不断提高,农户的住房困难问题仍一定程度存在。     

江苏扬中：新型城镇化建设的“领头羊”

近年来,扬中的生态化建设、新型城镇化建设赢得了省内外广大观者的青睐和赞许。这个小小岛城,在新型城镇化建设中何以又好又快一举推开,促进岛城社会经济的全面发展,成绩名列全国、全省市（县）之榜首的呢？     

1776~1953年中国传统农区人口的格网化重建

本研究利用现代人口和环境因子数据,通过地理探测器分析辨识了人口分布的显著影响因子,进而构建了基于随机森林回归算法的人口空间分布模型,最后以史学界考订的历史人口数据为基础,重建了1776~1953年6个时间断面中国传统农区10km×10km分辨率的人口空间分布,并分析了人口分布的时空变化特征.研究发现:(1)显著影响中国传统农区县域之间人口密度差异的主要环境因子包括海拔、坡度、地势起伏度、距地区(州、府)级城市与省会城市的远近、距河流远近及气候湿润指数.(2)利用2000年传统农区1934个县级人口及上述环境因子数据,基于随机森林回归算法构建的人口空间分布模型的方差解释量(R²)为0.81,88.4%的县(区)的模型预测误差小于50%.(3)1776~1953年研究区人口总体呈增加趋势,1851年之前主要表现为长三角地区人口持续增长,该地区500人/km²以上的网格数由292增至683个;1851~1953年则以多地区人口普遍增加为主要特征,华北平原500人/km²以上的网格数由36增至88个,珠江三角洲地区由4增至35个.各时期人口分布的空间聚集特征不一,其成因涉及经济重心转移、传统观念、战乱、灾荒、移民政策等多方面.(4)本文重建与HYDE数据集在数据源、环境因子遴选和建模方法上均有所不同,与本文重建结果相比,1776~1851年HYDE的人口总体上东部偏少,西部偏多,1851年后城镇偏多,乡村偏少.     

基于手机位置数据的四川九寨沟7.0级地震人流分析

2017年8月8日四川九寨沟7.0级震后,浙江省地震局利用大数据采集了1031.99万条手机位置记录和4.46万个空间格网位置。本文结合24hr连续定位的手机数据,使用手机位置数据分别对九寨沟灾区人口从时间和地理维度上进行了量化分析,估计了多维人口分布的偏差,同时,探讨了剔除微观误差数据用户来估算灾区通讯基站退服分布的方法。该项工作为震后快速获取灾区人口实时动态分布提供了有效途径,同时也为地震灾害评估提供了较准确的依据。     

福建省土地利用格局及其影响因子

本文利用GIS技术，对福建省2001年土地利用数据、地形图等进行处理，得出福建省土地利用格局；用DPS软件中的灰色关联分析模块，对土地利用格局及其影响因子数据进行分析。结果表明：福建省耕地、林地主要受自然条件(特别是地形)限制和社会经济因素驱动；园地与人民生活、科技水平关系密切；建设用地、水域主要受经济、城镇化、人民生活水平影响。     

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。     

基于多模型的西宁市人口规模预测

人口是反映国情、国力基本情况的重要指标,是区域研究所必须考虑的重要因素之一。合理、准确地预测城市人口规模,是城市与区域规划中首先要考虑的基本问题,也是保证规划科学性与可实施性的关键性前提。以西宁市2000-2011年历年总人口为样本数据,分别构建了一元线性回归模型、马尔萨斯模型、logistic模型及GM（1,1）模型,并进行模型检验。结果表明：（1）模型均通过模型精度检验且精度较高,GM（1,1）模型拟合度最高,均误差达到0.004%,马尔萨斯模型拟合度最低,为-1.440 8%;（2）分析模型预测精度差异产生原因及适用性,表明深入、准确地分析样本数据特征,恰当选择分析方法对于控制人口预测精度尤为重要。由于西宁市2000-2011年人口样本数据在2005及2009年数据存在波动性,破坏了其与一元线性回归模型及马尔萨斯模型的拟合度,导致在4种模型中,Logistic及GM（1,1）模型预测精度较高,而GM（1,1）模预测精度最高,所以采用GM（1,1）模型进行西宁市人口预测,得到西宁市人口预测的最终结果：2012年西宁市总人口将达到225.89×10⁴人,2015年将达到233.39×10⁴人,2020年将达到246.37×10⁴人。从结果看,未来9 a西宁市人口将呈现持续平稳增长的态势,但随着时间推进人口增长速度将逐渐下降。