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京津冀地区农业生产效率的时空格局及收敛性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将京津冀地区146个典型县域划分为京津近郊农业区(I)、冀东北农业区(II)、冀中平原农业区(III)、太行山农业区(IV)、坝上农业区(V)五大农业区,测算了2000—2015年京津冀及五大农业区的农业生产效率,检验了京津冀及五大农业区农业生产效率的收敛性,揭示了京津冀地区农业生产效率的收敛机理。研究结果表明,京津冀地区农业生产效率变化趋势总体较为平稳,五大农业区农业生产效率由大到小依次为:V>II>IV>I>III,Malmquist指数呈显著波动趋势,技术进步对对农业生产效率提升的作用显著;在农业资源禀赋、地理区位等内源性因素与经济发展环境、技术进步与农业政策支持等外源性因素的共同作用下,京津冀地区优化重组农业生产要素,提升了农业生产效率,并通过要素流动与要素替代作用,缩小了不同农业区内部的农业生产效率差距,使不同经济发展水平的各农业区农业生产效率收敛于不同稳态水平;最后,从现代农业生产经营体系、财政转移支付机制、农业规模经营等角度提出了京津冀地区农业协同发展的具体路径。 相似文献
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京津冀协同治理的回顾与前瞻 总被引:1,自引:0,他引:1
京津冀区域治理是伴随三地协作发展的进程,从政府层面的管制转向各利益主体协调治理,从自上而下的竞争合作转向上下结合的协同合作的一系列有效应对举措。经过30多年的努力,学界和政府部门已经形成了较为丰富的京津冀区域治理研究成果。通过梳理自1984年以来相关区域的研究,尝试从时空维度厘清京津冀区域治理的研究脉络及其变化,剖析目前京津冀区域治理所涉及的治理模式、协调体系、以及形成的发展策略,为改进和提高京津冀区域治理效果提供参考。京津冀协同治理过程是学术界与政府的互动融合过程,其中政府的作用居主导地位。未来将在治理主体、治理机制、治理效果评价和文化、医疗、养老等领域的协调发展方面得到深化和细化。 相似文献
178.
京津冀城市用地形态的双分形特征及其演化 总被引:2,自引:1,他引:1
区域城乡一体化的标志之一是城镇体系结构的一体化,这个过程可以从标度的角度进行描述和评价。分形是标度分析的重要方法,地理空间无尺度分布特征的典型参数是分维。论文以京津冀城镇体系为例,利用遥感图像的解译数据和人口普查数据开展分形分析、位序-规模分布分析和异速标度分析,用以解释1995—2013年间京津冀城镇体系演化的过程。结果表明,京津冀城镇体系及其演化的特征有:①京津冀空间结构和位序-规模分布都表现为自仿射双分形结构;②京津冀区域的城市人口-城区面积异速标度退化为假线性关系;③随着城镇体系的演化,自仿射的双分形结构逐步向自相似分形结构演化。由此得出结论:其一,京津冀城镇体系存在结构性的不协调因素。其空间结构和等级结构具有二元化特征,但演化方向却呈现内在结构一体化的显著趋势。其二,大城市用地不够集约。城市边缘区的无序扩张导致土地利用铺张浪费。地方政府和规划专家可以有意识地利用城镇体系演化的这种特征和趋势制定管理措施和优化规划方案。 相似文献
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城镇体系的时空演化是一个复杂的动力学过程,具有无尺度性,其特征可以采用异速标度指数定量描述。论文以京津冀为例,基于1992—2013年夜间灯光数据的校正结果,提取城镇夜间灯光信息,采用多标度异速分析方法,分析京津冀城镇体系的相对发展特征及其空间分异格局。研究发现:①京津冀大城市的增长空间局限日益显著。虽然大城市如京津唐的绝对发展水平高,但接近环境承载量的极限,22 a间增长快速的是大城市交接地带的小城市(如三河、迁安、廊坊等)。②相对增长速度快的城市从东北到西南呈现带状分布——政府选择发展的“雄安新区”就在这个轴带上。由此可以得出两个结论:其一,京津冀城市演化的趋势相对均衡化,空间结构异质性逐步减弱,整个城镇体系的发展趋于相对平衡状态;其二,大、小城市“两极”贯通或许是增强城镇体系功能的有效途径。京津冀的空间格局优化不能仅仅考虑主要的、规模大的中心城市,而应该基于等级结构协调整个城镇网络体系。 相似文献
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京津冀地区植被时空动态及定量归因 总被引:2,自引:0,他引:2
作为气候变化的敏感指示器,植被的物候、生长、空间分布格局等特征及其动态变化主要取决于气候环境中的水热条件,因此在气候变化背景下,气候-植被关系成为了全球变化研究的前沿和热点问题。本文综合平均温度、降水、水汽压、湿度、日照时数、SPEI等气候因子,坡度、坡向海拔等地形因子及人为活动因子,应用地理探测器方法针对2006-2015年京津冀地区不同季节NDVI、不同地貌类型区、不同植被类型区生长季NDVI的定量归因研究,揭示了过去10年间植被时空分布格局,及植被对气候、非气候因素响应的季节差异与区域差异,以期为生态工程的建设与修复提供参考意义。趋势分析表明:①2006-2015年京津冀地区NDVI呈现增加趋势,但存在显著的空间差异,如山地生长季NDVI的增长速率大于平原、台地、丘陵等地;②基于地理探测器的定量归因结果表明,降水是年尺度上NDVI空间分布的主导因子(解释力39.4%),土地利用与降水的交互作用对NDVI的影响最为明显(q=58.2%);③NDVI对气候因子的响应存在季节性及区域性差异,水汽压是春季NDVI空间分布的主导因子,湿度是夏、秋两季的主导因子,土地利用是冬季的主导因子;④影响因子对生长季NDVI的解释力因不同地貌类型区、不同植被类型区而差异显著。 相似文献