海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异

贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。     

气候变化背景下中国玉米生产潜力变化特征

玉米作为中国第一大粮食作物,探究其生产潜力在气候变化背景下的时空变化特征对中国有效应对气候变化具有重要意义。论文结合全球农业生态区模型、极点对称模态分解方法和集对分析方法,探讨了中国玉米生产潜力的周期性波动特征及长期变化趋势,进而分析了其空间格局演变过程。结果表明：1960—2010年间,中国玉米生产潜力呈增加趋势,由1960年代的9.10亿t增至2000年代的9.45亿t左右。在年际尺度上,中国玉米生产潜力主要以准3 a和准5 a的周期进行波动;在年代际尺度上,存在准10 a和准20 a的波动周期。其中,准3 a的周期波动是中国玉米生产潜力长时间变化的最主要特征,这主要是受年降水量变化的影响。从空间格局来看,中国玉米生长适宜区主要集中在加格达奇—锡林浩特—临河—西宁—天水—中甸沿线以东;1960—2000年间,玉米生产潜力界线在中国东北部和临河—西宁沿线发生了较为明显的移动。华北平原、辽河平原、四川盆地等地区的玉米单产潜力变化趋势具有较强的一致性,松嫩平原、三江平原、关中盆地、长江中下游平原等地区的玉米单产潜力变化过程与上述地区恰好相反。在这2类地区,玉米单产潜力的变化均较显著,但变化方向在年代际尺度上具有交替性。     

长江经济带城市群要素集聚能力差异的比较研究

城市群作为当前区域发展的主要空间载体,在区域发展竞争中扮演着越来越重要的角色。论文结合互联网大数据抓取等手段,以长江经济带5个城市群为研究对象,对城市群间要素集聚能力差异进行比较研究,发现：① 长江经济带城市群间要素集聚能力差异与长江经济带社会经济发展的区域差异相吻合,城市群要素集聚格局呈现出由东向西梯度衰减的分布特征;② 城际层面要素集聚能力差异的两极分化现象显著,以城市群首位城市为中心的要素集聚“核心—边缘”空间结构特征较为鲜明;③ 长江经济带城市群内科技创新、对外开放、金融等要素的集聚格局具有明显的差异分化和集聚分布指向特征;④ 长江经济带城市(群)要素集聚能力等级规模结构分布总体符合位序-规模法则,可分为“均衡型”和“离散型”2种类型,首位城市要素集聚首位度随城市群要素集聚能力高低呈现出“两端高、中间低”的特征。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

中国-丝路国家基础设施连通性评估方法与格局

基础设施互联互通是不同区域之间空间网络形成的支撑,对区际生产要素流动、市场融合和资源配置具有重要作用,也是“一带一路”建设的重点内容和前提条件。立足于综合基础设施网络,以“一带一路”沿线国家/地区为分析地域,设计数理模型,评价了中国与沿线国家的基础设施网络连通性,考察其基本特征与空间格局,然后分别从铁路、公路、航运、通讯、能源等各种基础设施方式的视角,分析了不同基础设施网络的互联互通水平,探讨了基础设施连通的类型分异及其主导因素,凝练基础设施连通的空间模式。主要结论如下：① 从海陆属性来看,岛屿型国家与中国设施连通性最高,其次为综合型国家,内陆型国家最低。对国际区域而言,俄蒙和东南亚地区与中国的设施连通性最高,中东欧地区连通性最低。从国家尺度来看,俄罗斯和越南是与中国设施连通水平最高的国家,巴勒斯坦、东帝汶等5个国家与中国尚未形成设施连通性。从连通方式的构成来看,航运网络的连通性最高,其次为航空和光缆。② 空间距离、连通方式和重大交通走廊共同主导了设施连通性的类型分异。③ “一带一路”沿线国家/地区与中国的设施连通形成了四种典型模式,包括海陆融合型外缘连通模式、陆路通道直接连通模式、陆心内生性低水平连通模式、远距离不均衡连通模式。     

边疆省域旅游效率空间分异及驱动因素——以云南省为例

旅游效率评价对区域旅游业提质增效发展具有重要意义。以云南省为实证,采用数据包络分析法(DEA)对其旅游业效率进行分析,运用空间自相关和趋势面等空间统计方法对旅游效率空间关联和整体趋势特征进行剖析,并借助地理探测器模型着重探讨了旅游效率的驱动因子。结果表明：1）云南省旅游综合效率总体水平较好,但州市间差距较大,纯技术效率对综合效率制约能力略强于规模效率;2）旅游效率呈现空间集聚态势,综合效率整体呈“南北两翼高中间低,东西平稳过渡”空间特征,高效区在滇西北“趋同集聚”;纯技术效率在南北方向呈“U”型趋势,东西方向上梯度递减;规模效率总体呈现“南北两翼高中间低,西高东低”趋势特征;3）旅游从业人数、交通网络密度和景区丰度是云南省旅游效率空间分异的主要影响因素,不同因子交互作用时均高于单独作用时的影响力。     

基于细分行业的安徽省创新型企业集聚研究

创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明：（1）安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;（2）创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。（3）创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。     

蒙自喀斯特断陷盆地边坡与盆缘的露石差异性

喀斯特露石常常占据一定比例的地表面积,且具有许多已知或未知的水文—生态功能,对于喀斯特地区的植被恢复和环境改善发挥着重要的作用。本实验运用样线法和拍照法识别喀斯特断陷盆地不同位置(盆缘和盆地边坡)露石的数量特征和外部形态特征,同时比较了两种方法测量样地岩石裸露率的精准度。结果发现:盆地边坡与盆缘的露石数量和外部特征存在显著差异,盆缘露石分布密度(0.54个·m-2)>盆地边坡(0.39个·m-2);但盆地边坡露石的长宽比大于盆缘,单体占地面积为盆缘露石的两倍,接近40%的盆地边坡露石与山体等高线平行。样线法和拍照法测量样地岩石裸露率的结果存有差异,但并不显著,且这种差异呈现出随着岩石裸露率的增加而逐渐增加的趋势,拍照测量结果具有较小的变异系数。这些结果说明了研究区露石具有较强的空间异质性,对解释地表水土运移规律和植物分布提供重要参考。拍照法能准确地测量岩石裸露率,并提供露石外部形态特征的精准数据,可以作为喀斯特样地露石调查的新方法加以推广。     

“数字海底”--海底数据集成管理与可视化研究

针对目前"数字海底"建设中存在海底调查数据集成管理与三维可视化表达不足等问题,本文采用GIS技术,以黄河水下三角洲埕北海域为研究对象,利用地理空间数据集成理论与三维建模方法,建立了埕北海域三维海底空间数据库,实现了研究区域地形数据、地层数据、钻孔数据、表层沉积物数据的有效组织管理与可视化,并在此基础上,采用ArcGIS Engine 10.0,结合.NET平台,在Visual Studio 2010开发环境下,利用C#语言进行了二次开发,实现了基于C/S (Client/Server)架构的三维海底虚拟仿真系统的开发,设计了一套面向埕北海域的三维海底虚拟仿真原型系统。     

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。