北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。     

中国乡村旅游重点村的空间特征与影响因素

乡村旅游重点村是推进乡村旅游高质量发展的典型示范,对优化乡村旅游供给、引领乡村旅游发展具有重要意义。本文运用最邻近指数、核密度估计等方法分析了中国1000个乡村旅游重点村的空间分布格局和结构特征,揭示了乡村旅游重点村的空间分异规律。运用多元线性回归、矢量缓冲分析、地理探测器等方法剖析了影响乡村旅游重点村空间分布的主要因素。研究发现：① 乡村旅游重点村总体呈“东多西少”的空间分布格局。省际空间密度分层特征明显,“双核心—环核群—带状区”的空间分布规律突出。② 乡村旅游重点村的空间分布具有显著的空间正相关性,地域间呈冷点分散、热点集中的空间分异格局。③ 6类乡村旅游重点村的核密度呈一高五低、分异鲜明的类型特征。④ 乡村旅游重点村空间分布格局的形成是自然生态、社会经济、交通配套、景区资源、政策环境五大因素共同影响的结果。人均GDP和居民消费支出具有显著正向影响,客源市场距离及交通通达距离是负向影响因素。⑤ 各类乡村旅游重点村空间分布的驱动因素各异,与村落资源禀赋和发展特点具有密切关系。     

农用地集约利用变化与经济增长的动态计量分析——以新疆拜城县为例

农用地集约利用程度直接关系到区域土地的可持续利用,与区域社会经济发展密切相关,科学量化评价农用地集约利用变化过程及其与经济增长之间的动态关系,对于农业可持续发展有着重要的意义。利用新疆拜城县1978-2010年时间序列数据,通过构建农用地集约利用评价指标体系,在对原始数据进行标准化的基础上,采用熵值法确定各指标权重,利用多因素综合评分法对历年农用地集约利用水平进行测度与分析,然后利用协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数及方差分解模型考察农用地集约利用指数与农民人均纯收入水平之间的内在联系。研究发现：改革开放以来,拜城县的农用地集约利用水平逐步提高,农用地投入强度、利用程度、产出效率和持续状况对农用地集约利用水平的贡献率呈现出各自的变化特征。农用地集约利用指数是农民人均纯收入水平的格兰杰原因,而农民人均纯收入水平不是农用地集约利用指数的格兰杰原因,脉冲响应和方差分解的结果表明,随着农用地集约利用指数的提高,农民人均纯收入水平将不断加强。     

中国城市网络的空间组织及其复杂性结构特征

全球化、信息化与快速城市化深刻影响了中国的城市体系,多区位企业组织所形成的城市网络正处于日益复杂的空间嬗变过程.基于2010年企业名录的总部—分支机构型关联数据,研究构建了330×330的地级以上城市网络连接关系,并运用复杂网络分析工具来探索中国城市网络的空间组织特征.研究发现:①中国的城市网络联系呈现以“北京—上海—广深—成都”为核心的菱形空间结构,不同等级的网络流强度具有显著的空间异质性,城市网络的空间组织是一个择优性和地理邻近性复杂作用的过程;②中国城市网络正处于一个简单随机向复杂有序结构的转化期,整体大尺度的网络结构还有待形成;③中国城市网络整体表现出明显的小世界网络效应;④中国城市的二值点度网络为明显的异配性连接特征,而加权强度网络连接则一定程度上表现出“富人圈”的现象;⑤中国城市网络的层级性并不明显,城市网络的点度和强度的关系呈非线性增加特征.     

青藏高原强降水日数的时空分布特征

 根据青海和西藏48个气象台站近48 a（1961-2008年）的逐日降水和气温资料,分别以日降水量超过5 mm和25 mm作为冬半年（11月～翌年3月）和夏半年（5～9月）强降水的临界值,分析了青藏高原冬、夏半年强降水日数的时空分布特征。结果表明：（1）高原强降水日数与总降水量的空间分布型非常相似,夏半年均表现为由东南向西北递减,而冬半年则为由高原腹地向四周递减。（2）夏（冬）半年强降水主要集中在7月上旬～8月中旬（11月上旬和3月中下旬）。（3）夏（冬）半年强降水存在准6 a（5～6 a）的年际振荡以及准10～11 a（15 a）的年代际振荡。（4）强降水日数变化趋势的空间差异较大,夏半年高原北（南）部强降水日数普遍以增加（减少）趋势为主,而冬半年除雅鲁藏布江流域呈减少趋势外,高原大多数地区均表现出显著增加趋势。     

中国国家自然地图集Internet版的设计和研制

本文系统阐述了国家自然地图集Ｉｎｔｅｒｎｅｔ版的设计和研制过程中的若干问题,包括系统的概念设计、系统开发中的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略,系统的主要功能和特色,以及系统维护和更新方案等。本系统从概念设计来看分为服务器端软件模块、浏览器端软件模块、国家自然地图集数据库支持等几个部分。系统开发中采取的ＷｅｂＧＩＳ技术和策略有:兼顾服务器端和客户端的综合型ＷｅｂＧＩＳ策略,基于Ｊａｖａ Ａｐｐｌｅｔ的 ＷｅｂＧＩＳ浏览器开发技术,基于Ｍａｐ Ｏｂｊｅｃｔ(ＭＯ)的ＷｅｂＧＩＳ服务器开发技术等３个方面。在系统的主要功能特色方面,本文从以下５个方面进行了论述:科学有序的内容结构、清晰精练并带导航的界面、富有特色的信息查询功能、多重表达的地图可视化效果、一定的空间信息分析和制图功能。在系统维护和更新方案上,本文从网络技术、数据更新、功能开发３个方面介绍了计划,并对今后的发展趋势进行了展望。     

Multicollinearity and correlation among local regression coefficients in geographically weighted regression

Present methodological research on geographically weighted regression (GWR) focuses primarily on extensions of the basic GWR model, while ignoring well-established diagnostics tests commonly used in standard global regression analysis. This paper investigates multicollinearity issues surrounding the local GWR coefficients at a single location and the overall correlation between GWR coefficients associated with two different exogenous variables. Results indicate that the local regression coefficients are potentially collinear even if the underlying exogenous variables in the data generating process are uncorrelated. Based on these findings, applied GWR research should practice caution in substantively interpreting the spatial patterns of local GWR coefficients. An empirical disease-mapping example is used to motivate the GWR multicollinearity problem. Controlled experiments are performed to systematically explore coefficient dependency issues in GWR. These experiments specify global models that use eigenvectors from a spatial link matrix as exogenous variables.This study was supported by grant number 1 R1 CA95982-01, Geographic-Based Research in Cancer Control and Epidermiology, from the National Cancer Institute. The author thank the anonymous reviewers and the editor for their helpful comments.     

Traffic accessibility and the coupling degree of ecosystem services supply and demand in the middle reaches of the Yangtze River urban agglomeration,China

Journal of Geographical Sciences - The spatial relationships between traffic accessibility and supply and demand (S&D) of ecosystem services (ESs) are essential for the formulation of...     

制造业内部产业关联与空间分布关系的实证研究

聚焦于中国制造业内部的产业关联与空间分布,基于《中国投入产出表》中涉及的17个制造业细分行业和中国286个地级市空间单元的统计数据,研究与某一制造业细分行业具有较强产业关联的其他制造业细分行业与其空间分布之间是否存在相关性,并进一步分析产业关联强且具有空间关联的产业组合的主要特征。研究表明,在68个产业关联较强的产业组合中,有39个产业组合具有空间关联;产业关联较强的劳动/劳动密集型制造业和资本/技术密集型制造业更容易呈现空间关联;超过半数的制造业细分行业的产业关联和空间关联的程度之间存在正相关。此外,在产业特征分析基础上,利用GWR模型对39个产业关联强且具有空间关联的产业组合的空间关联度在空间分布上的特征和差异进行分析。结果显示,产业组合的空间关联度较高区域多分布在中等发展水平省区,而在经济发达或欠发达省区分布较少;东北三省区空间关联度较高的产业组合基本一致,产业发展情况较为相似。     

Spatial variation and driving mechanism of soil organic carbon components in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River

Alluviation and sedimentation of the Yellow River are important factors influencing the surface soil structure and organic carbon content in its lower reaches. Selecting Kaifeng and Zhoukou as typical cases of the Yellow River flooding area, the field survey, soil sample collection, laboratory experiment and Geographic Information System(GIS) spatial analysis methods were applied to study the spatial distribution characteristics and change mechanism of organic carbon components at different soil depths. The results revealed that the soil total organic carbon(TOC), active organic carbon(AOC) and nonactive organic carbon(NOC) contents ranged from 0.05–30.03 g/kg, 0.01–8.86 g/kg and 0.02–23.36 g/kg, respectively. The TOC, AOC and NOC contents in the surface soil layer were obviously higher than those in the lower soil layer, and the sequence of the content and change range within a single layer was TOCNOCAOC. Geostatistical analysis indicated that the TOC, AOC and NOC contents were commonly influenced by structural and random factors, and the influence magnitudes of these two factors were similar. The overall spatial trends of TOC, AOC and NOC remained relatively consistent from the 0–20 cm layer to the 20–100 cm layer, and the transition between high-and low-value areas was obvious, while the spatial variance was high. The AOC and NOC contents and spatial distribution better reflected TOC spatial variation and carbon accumulation areas. The distribution and depth of the sediment, agricultural land-use type, cropping system, fertilization method, tillage process and cultivation history were the main factors impacting the spatial variation in the soil organic carbon(SOC) components. Therefore, increasing the organic matter content, straw return, applying organic manure, adding exogenous particulate matter and conservation tillage are effective measures to improve the soil quality and attain sustainable agricultural development in the alluvial/sedimentary zone of the Yellow River.