区域经济空间集中化的产业成因分析——兼析海南省经济空间集中化问题

经济空间集中化起因于产业经济活动在一定空间内聚集并形成大规模的专业化生产，它以区域城市为增长中心，与区域产业结构转变有着密切的关系。经济空间集中化过程大致可以划分为三个与区域产业结构转变有关的经济增长阶段：初级阶段——均衡低速增长；中级阶段——集中快速增长；高级阶段——稳定增长。     

福建各县（市）经济发展梯度研究

本文采用区域经济分析中常用的主成分分析方法（PCA），来研究福建59个县（市)^**的经济发展梯度及差异。通过计算各县（市0的经济发展梯度值，总结出福建经济发展水平的空间地域分异规律，并用系统聚类方法把福建各县（市）划分为5个经济发展梯度区，为制定区域经济持续发展战略提供依据。     

模糊区域拓扑关系模型

拓扑关系是地理信息系统中空间要素之间最基本也是最重要的关系之一，是进行绝大多数空间查询和分析的基础。非模糊空间要素之间的拓扑关系在一般拓扑学等理论的基础上已有相关的模型和描述，并在实践中得到广泛的应用，如何建立模糊空间要素这间的拓扑关系是建立模糊要素地理信息系统的基础。该文在模糊扑扑学的基础上提出了模糊区域的定义，建立了用于分析模糊区域之间拓扑关系的理论和模型，提出了4*4-intersection模型拓扑关系矩阵，并分析了不同拓扑关系矩阵对于非模糊区域之间、模糊区域之间建立拓扑关系的区别和联系，最后采和不同公式对模糊区域之间的关系进行了系统的描述。     

“面向区域”的GIS控件的设计与使用

本文提出了一个“面向区域”GIS控件的概念———即以特定的地理区域为对象,将基础地理信息连同有关的GIS功能操作融合为一个可重用的程序模块,以Microsoft的COM(即“组件对象模型”)技术为基础,组织为“GIS化”的ActiveX控件。这种GIS控件,将面向对象技术中的“对象”扩展到了整个特定的地理区域空间,其核心思想是不仅封装了GIS的数据模型,必要的功能操作,而且封装了所有的基础地理信息。由于省去了对空间数据的处理,因而这种GIS控件可被广大非GIS专业的信息系统开发者灵活、简便地用于各种管理信息系统、办公自动化系统和决策支持系统的GIS功能扩充,也可用于构建一般的地理信息系统,因而有利于GIS技术应用的普及。文章最后给出了有关陕西省的应用实例     

山东省省际边界地区发展研究

省际边界地区有其自身的发展特点，对于区域的发展起着特殊的作用。文章分析了山东省省际边界地区的特点，并根据康维斯（P.D.Converse)断裂点理论，对山东省及周边中心城市的引力范围进行了计算，比较分析了目前山东省省界城市和省内城市吸引范围及竞争力差异，提出了山东省发展省际边界地区的相应对策。     

区域经济整合发展研究--以上海市南汇区为例

文章从区域经济一体化和经济全球化的角度出发，分析了区域经济整合发展的动力来源、基本过程及遵循的原则，并以实例阐述了区域经济整合的主要内容为：城镇体系、产业结构、市政和基础设施及区域经济运行环境等，归纳出了5种典型的整合类型，即领土主权变动、国家重大政策推动、行政归属调整、重大工程启动及城市扩展整合等，最后通过上海市南汇区的实例进行了相应的论证。     

中国劳动力资源配置区域差异分析

区域经济发展和经济结构调整的关键在于劳动力资源的合理配置。中国各省市区劳动力资源的产业和行业分布具有显著的地域差异，在空间分布上东、中、西部具有差异，西部地区的西南和西北地区也存在差别，这种规律反映了我国经济发展和产业结构高级化的区域差异。根据劳动力行业配置的区位熵排序结果，将各省市区分成4种类型：大都市型、沿海高工业化水平型、中等工业化水平型、中下等工业化水平型。这些类型具有自东向西有规律性的分布，与我国的经济发展格局和工业化水平的东西差异相应。     

209国道许家湾滑坡的成因及治理对策

结合许家湾滑坡灾害点的地质背景资料和现场勘察结果，从滑坡区的地貌、区域地质构造、地层岩性、土壤特性、水文地质特征以及人类工程活动等方面分析滑坡成因机制。指出同向多层次结构的边坡类型、山高坡陡及地表水汇集走廊的地貌特征、发育多组密集节理的区域地质构造、软硬互层的地层岩性、土体的残余强度特性等是滑坡形成的内因；而人为削坡、强降雨和破坏植被营造水耕梯田等人类活动所造成的流水浸蚀，是滑坡形成的诱发空子。基于滑坡稳定性的定量计算，确定了采用抗滑挡土墙、格构式地梁和垫梁组成抗滑系统，并布置了由树枝笼渗沟构成的排水系统等工程治理措施。现场监测结果表明滑坡治理措施卓有成效。     

企业网络发育程度与区域创新能力研究

本文从分析企业网络的发育和完善程度出发，探讨影响网络创新能力的因素。文章指出，网络发育程度与创新能力(创新数量、创新发生的频率)是正相关的。从宏观上讲网络越密集、各种正式和非正式联系越有效、网络联系越稳定、网络自我更新能力越强、网络的开放性越强、网络越能根植于当地的良好的区域环境，越容易激发创新；从微观上讲，网络中行为主体的学习能力越强，其创新发生频率越高，创新能力越强。