青藏高原人口流入流出时空模式研究

在大数据时代,来自网络的人口迁徙数据,为开展区域间人口流入、流出模式研究提供了强有力的数据支撑。本文基于腾讯日迁徙数据（2015—2018年）,借助时间序列、社交网络和时空统计等分析方法,剖析、挖掘了青藏高原人口流入与流出模式,探讨了青藏高原与国内其他城市间的季节性人口流向和人口互动网络特征。结果表明：① 青藏高原人口流动具有显著的周期性特征,年内呈低—中—中高—高的季节性变化规律;2015至2018年,青藏高原在全国城市流动人口互动网络中的地位持续提升,人口流动量提升了8.2%,网络排名提升了24.5%,中值季、中高值季和高值季相对低值季而言,日均人口流动量依次增高14.2%、26.7%、57.8%;② 青藏高原人口流动方向集中在青藏高原NEE-67.5°至SEE-112.5°的45°扇形区间,并且青藏高原与周边省份的省会城市互动频繁;③ 全国大部分城市与青藏高原人口互动强度持续增强,旅游业起到了关键的推动作用;新疆和田和巴音州、重庆、广安、眉山和河南三门峡与青藏高原间呈现中值季—中高值季升高而高值季下降模式,反映了青藏高原的劳务输入存在季节性变化的规律;吐鲁番、东莞和运城出现高值季下降模式则主要是物资供给关系导致的结果。     

Spatiotemporal evolution of urban carbon emission performance in China and prediction of future trends

Climate change resulting from CO_2 emissions has become an important global environmental issue in recent years.Improving carbon emission performance is one way to reduce carbon emissions.Although carbon emission performance has been discussed at the national and industrial levels,city-level studies are lacking due to the limited availability of statistics on energy consumption.In this study,based on city-level remote sensing data on carbon emissions in China from 1992–2013,we used the slacks-based measure of super-efficiency to evaluate urban carbon emission performance.The traditional Markov probability transfer matrix and spatial Markov probability transfer matrix were constructed to explore the spatiotemporal evolution of urban carbon emission performance in China for the first time and predict long-term trends in carbon emission performance.The results show that urban carbon emission performance in China steadily increased during the study period with some fluctuations.However,the overall level of carbon emission performance remains low,indicating great potential for improvements in energy conservation and emission reduction.The spatial pattern of urban carbon emission performance in China can be described as"high in the south and low in the north,"and significant differences in carbon emission performance were found between cities.The spatial Markov probabilistic transfer matrix results indicate that the transfer of carbon emission performance in Chinese cities is stable,resulting in a"club convergence"phenomenon.Furthermore,neighborhood backgrounds play an important role in the transfer between carbon emission performance types.Based on the prediction of long-term trends in carbon emission performance,carbon emission performance is expected to improve gradually over time.Therefore,China should continue to strengthen research and development aimed at improving urban carbon emission performance and achieving the national energy conservation and emission reduction goals.Meanwhile,neighboring cities with different neighborhood backgrounds should pursue cooperative economic strategies that balance economic growth,energy conservation,and emission reductions to realize low-carbon construction and sustainable development.     

基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明： ① 西安市零售业呈“中心-外围”结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈“孤岛”状集聚。② 文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③ 集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。     

近25 a甘肃省人口分布的时空格局及影响因素

人口分布是在一定时间、一定地域范围人口在空间上的表现,它会受社会、经济、自然和政策等多种因素影响,甘肃省人口分布处于不平衡状态。以甘肃省86个县域及嘉峪关市共87个研究单元为对象,常住人口数据为基础,对研究区1990—2015年之间人口的分布特征、密度变化、分布结构指数、基尼系数、重心迁移等时空格局变化进行了分析。以县域为研究单元,选取12个自然和社会经济因素,利用偏最小二乘法（PLS）对影响甘肃省人口分布空间格局的因素进行分析。研究发现：（1） 近25 a来甘肃省人口空间分布差异显著,形成“东南密集西北稀疏”格局;（2） 从人口密度变化来看,相较于1990年,2015年甘肃省87个研究单元中,有67个县域属于增加类型,20个县域属于降低类型;（3） 全省人口分布的均衡性发展态势在增强;（4） 人口分布的重心逐渐向西北方向迁移;（5） 甘肃省人口分布格局的形成受自然因素与社会经济因素的同时影响,但社会经济因素影响最大。     

厦门市热岛强度与相关地表因素的空间关系研究

以厦门市为例,基于遥感影像与建筑普查数据,分析了各局部气候区中相关地表因素与热岛强度之间的空间响应规律,以及厦门市各局部气候区中热岛强度与相关地表因素的空间关系。结果表明：研究区热岛强度有显著的空间自相关性,高值区集中于东南部的建设用地及耕地和裸地,低值区聚集于湖泊、河流等水体、湿地以及北部、西北部的林地;普通回归模型不能有效解释空间中相关地表因素与热岛强度之间的关系;空间误差模型的拟合效果优于空间滞后模型,可以更准确分析地表因素与热岛强度之间的空间关系;各局部气候区中可以作为回归模型自变量的地表因素有所不同。作为回归模型的自变量时,植被指数、水体指数、天空视域因子与热岛强度呈负相关关系,建筑密度、不透水面比例与热岛强度呈正相关关系,而建筑体积密度、建筑平均高度、建筑高度差与热岛强度的相关性在各气候区中并不一致。根据研究结论建议保护“补偿区”、分隔“作用区”,综合考虑规划实施策略的可行性,以有效缓解热岛效应。     

乡村非农产业时空格局及其对居民收入的影响

发展乡村非农产业是“乡村振兴战略”的重要组成部分,也是乡村经济繁荣的前提条件。论文以中国乡镇企业数据代表乡村非农产业,探讨2000—2013年各省份乡村非农产业发展水平及其全局和局部空间演化特征。在乡村非农产业时空特征分析的基础上,从空间角度和时间角度分别进行回归分析,研究乡村非农产业对乡村居民收入的影响。结果表明：① 中国乡村非农产业变化巨大,时间上发展迅速,但内部差异呈扩大态势;空间分布上东部与中西部存在明显的差距,东部集聚仅在山东、浙江、江苏三省;产业类型构成上,工业占主导地位,批发零售业和建筑业次之,东部地区较中西部地区对工业依赖度更高。② 乡村非农产业对农民收入具有明显的正向促进效应,在空间上具有异质性,东部地区非农产业发展对居民收入的促进作用较中西部地区更高;时间维度上,乡村非农产业对居民收入促进作用逐渐减弱。根据研究结论提出重点支持中西部地区发展、完善乡村制度改革、发展多种产业类型等建议。     

“一带一路”沿线贸易便利化发展格局研究

贸易便利化是“一带一路”贸易合作的关键环节,提高贸易便利化水平有利于促进区域内经济要素有序自由流动。论文从贸易便利化入手,基于已有文献回顾,构建包含29个指标的贸易便利化评价体系,分析2013—2017年“一带一路”沿线国家的贸易便利化发展态势和空间格局,并提出相关政策建议。研究结果显示：① 2013—2017年,沿线国家贸易便利化水平呈缓慢上升态势,蒙俄、中亚、中东欧、西亚增长较明显;② 沿线国家贸易便利化水平呈“东西高、中间低,北高南低”的空间格局,空间差异呈缩小态势;③ 二级指标与贸易便利化总指标的发展态势相对一致,电子商务、市场准入、海关环境、口岸设施等增长态势较明显;④ 综合发展高水平型、综合发展低水平型是沿线国家主要模式,通关成本与国际合作滞后型、内部贸易环境领先型、基础设施建设领先型分别成为东南亚、中东欧和中亚部分国家的重要发展模式。     

中国暴雨洪涝灾情时空格局及影响因素

暴雨洪涝灾害给中国造成了巨大人口和经济损失.本文通过对中国气象灾情普查数据的分析,结合小时降水数据、统计年鉴等资料,研究了 1984-2007年间中国极端降水和暴雨洪涝灾情时空分异特征.在此基础上,采用地理探测器研究了中国暴雨洪涝灾情时空格局的影响因素.结果表明,研究时段内全国极端降雨指标没有一致的变化趋势.长江、珠江...     

Identifying Regional Prolonged Low Temperature Events in China

This study examined regional prolonged low temperature (PLT) events in China from the observational station data for the period 1960–2008 using the new criteria. The new definition of a site PLT event is that the daily minimum temperature does not exceed the 10th percentile threshold of the local daily minimum temperature climatology for at least 5 days at a station. The regional PLT event is defined as at least five adjacent stations exhibiting site PLT simultaneously for >5 d. Under the new definition, 552 regional PLT events were identified, and three indices: duration, extent, and intensity, as well as a comprehensive index (CI) were used to quantify the event severity. In addition, geographical patterns and temporal variations of regional PLT events were investigated using three event categories: strong, moderate, and weak. Spatially, strong events were mainly located in the north of Xinjiang and along the Yangtze River to the south of the Yangtze River; moderate events occurred in Xinjiang and south of the Yangtze River; and weak events occurred south of the Yellow River. The variation for the annual frequency of regional PLT events in China in the last 49 years showed a significant decreasing trend with a rate of-1.99 times per decade, and the significant transition decade was the 1980s.     

政府严控期我国地级市COVID-19疫情的时空集聚、演变及自相关效应研究

突发性重大公共传染性疫情在地级城市层面政府严格防控时期的时空演变特征能够有效反应我国综合应急防控能力.基于中国2020年1月24日-3月5日312个城市的COVID-19累计确诊数、现有确诊数、治愈数等统计数据,采用ESDA、优化的热点分析、空间马尔科夫链、空间面板数据模型等方法分析了政府严控期COVID-19疫情在3...