基于协整Granger因果分析的地区一体化进程研究——以京津冀和长三角为例

基于协整分析和Granger因果检验,分析了京津冀和长三角1980年以来地区一体化发展进程.研究发现,从总体上看,京津冀和长三角地区一体化进程都在不断加深.京津冀地区,1980-1992年,北京与天津、北京与河北间都不存在Granger关系,天津和河北不存在协整关系;1993-2004年间,京津冀区域一体化不断加深,北京是河北、北京是天津的Granger原因;长三角地区,上海与江苏不存在协整关系,1980-1992年,上海与浙江、江苏与浙江之间不存在Granger因果关系,而在1992-2004年,上海与浙江、江苏与浙江均存在Granger因果关系.     

基于核安全导则推荐方法的京津冀龙卷风灾害评估

本文根据美国《建筑和其它结构最小设计荷载》中t秒平均最大风速与1h平均最大风速的比值公式,推导出EF级别和F级别风速测量标准间的转换方法,将京津冀1956—2016年122个龙卷风个例由EF等级转化为F等级,再按照《核电厂厂址选择的极端气象事件》HAD101/10中推荐的龙卷风风险评估方法,对京津冀龙卷风风险度进行了定量评价,结果表明:京津冀122个龙卷风个例的风程1/4mile平均最大风速均比3s平均最大风速低,平均偏低2.1m·s~(-1),风速越大,两者差距越小;122个龙卷风个例分布在F0到F3共4个等级中,F0等级31个,F1等级78个,F2等级12个,F3等级1个;京津冀龙卷风发生次数最多依次为天津、唐山和张家口市,分别为21、21和14次,强龙卷发生最多的是廊坊市(3个),衡水、承德、保定、北京4个市没有发生过强龙卷;京津冀发生超越EF1、EF2、EF3、EF4等级龙卷风重现期分别为5.8、10.1、20.2、49.5a,发生超越F1、F2、F3、F4等级龙卷风重现期分别为4.9、13.8、38.5、130.7a;京津冀一年中单位面上(1km~2)10~(-7)概率水平对应的龙卷风设计基准风速为73.4m·s~(-1)。     

京津冀区域龙卷风灾害特征分析

基于气象报表、中国气象灾害大典、气象灾情数据库以及档案馆地方志等历史资料,查阅1956—2016年京津冀区域的龙卷风个例,按照"增强藤田级别"龙卷风强度等级分类标准,采用专家评定法对龙卷风个例进行定级,并运用时间序列、趋势分析和空间分析方法,对龙卷风的时空分布、灾害特征进行了统计分析。主要结论如下:①1956—2016年,京津冀区域共确认龙卷风个例188个,空间分布上,龙卷风发生最多的区域有2个,一是张家口坝上4县:张北、尚义、沽源、康保,二是京津冀东部地区,特别是沧州、天津、唐山、秦皇岛沿海地区是龙卷风高发区;②时间分布上,1985—1993年龙卷风发生次数最多,90年代以后呈下降趋势;③龙卷风在夏季发生次数占总数的81.9%,龙卷风主要发生时段为11:00—20:00;④对有灾情记录的122个龙卷风个例,经专家评定,EF4和EF3级各1例,EF2级14例,EF1级52例,EF0级54例。     

京津冀都市圈人口集疏过程与空间格局分析

人口集疏过程及其空间格局变化是人口空间分布最直观的表现。以1982-2010年4期人口普查数据为基础,采用人口总量和人口密度指标,结合人口增减变化分级、人口商度等方法,定量分析了京津冀都市圈人口集疏过程及其空间格局变化。研究表明:近30年来,京津冀都市圈人口总量呈现持续增长趋势,人口空间分布日益不均衡,区域人口分布存在明显的南北、东西差异;人口增加是主要特征,人口集聚效应凸显,人口增加地区的县域单元比例在80%以上,以人口显著增加为主;人口减少只是零星分布,人口减少地区的县域单元比例占不到20%;人口流动比较频繁,以人口流入为主,主要流向北京、天津和河北的市辖区,人口流出地区仅是散落分布在张家口和承德的山区贫困县域;无论从静态人口指标还是动态人口分析方法,都表明京津冀都市圈人口地域集疏特征十分明显,已形成以北京、天津、石家庄为中心,其他地市(县域)人口分别向外依次扩展的人口多中心分布的圈层结构。     

功能疏解背景下京津冀中部核心区产业投资网络演化研究

非首都功能疏解作为京津冀协同发展战略的核心,对解决北京大城市病、实现京津冀可持续发展具有重要意义。论文构建了一个“四位一体”的产业投资网络演化分析框架,以京津冀中部核心区为研究对象,利用工商企业投资大数据测度了非首都功能的3类重点行业在2010、2014、2018年的资本流动特征,并从“节点—路径—格局”3个层面分析了功能疏解背景下产业投资网络演化过程。研究结果表明,非首都功能疏解背景下,北京市各行业对外投资增强,投资集聚中心逐渐向外围转移,但不同行业演化格局存在差异。制造业呈现由邻近扩散向等级扩散转变的演化路径,并向着多中心格局发展;批发零售业在资本净流动层面显示出扩散特征,在骨干路径层面呈现集聚现象,分布格局由北京单极放射状向京津双核联动演化;交通运输仓储和物流业向郊区物流园区所在地集聚,但网络整体发育滞后。研究结果能够为科学认识首都功能疏解情况、了解中部核心区产业结构及产业发展的变动态势提供参考。     

京津冀协同发展重要地理国情监测研究与应用

文章阐述了开展京津冀协同发展重要地理国情监测的现实背景和意义,依托地理国情普查和常态化监测,结合京津冀一体化发展需求,提出了京津冀协同发展重要地理国情监测的总体思路、研究内容、关键技术和研究方法等,并开展了京津冀地区自然生态空间变化监测、高等级公路和铁路交通网络变化监测、重点大气颗粒物污染源空间分布监测等重要地理国情信息监测研究,成果已经在京津冀地区可持续发展评价、京津冀生态文明建设、空间规划管理等工作中得到了广泛应用。     

京津冀地区生态系统服务权衡的多尺度特征与影响因素解析

对2000年和2015年京津冀地区四类生态系统服务(净初级生产力、粮食生产、水源涵养、土壤保持)进行估算,采用多层次空间统计法、相关分析法和玫瑰图法对生态系统服务权衡关系进行多尺度分析,利用多元回归模型定量揭示土地利用因素、社会因素、经济因素对生态系统服务权衡与协同关系的影响。结果表明:(1)净初级生产力(NPP)、水源涵养、土壤保持高值区集中分布于京津冀北部和西北部山区,低值区分布于东南部平原区,粮食生产呈东南高西北低的空间格局。2000—2015年仅粮食生产服务上升,净初级生产力、水源涵养、土壤保持服务均下降。(2)粮食生产与水源涵养、粮食生产与土壤保持表现出权衡关系,水源涵养与土壤保持表现为协同关系,这3对生态系统服务的权衡与协同关系均呈增强趋势。(3)耕地的粮食生产服务上升,土壤保持服务下降,各地类的净初级生产力均呈下降趋势。(4)生态系统服务权衡与协同关系的增强主要归因于土地利用因子,耕地减少、建设用地大幅增加、林地和草地增加是最直接的影响因素。     

京津冀协同治理的回顾与前瞻

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。     

京津冀地区植被时空动态及定量归因

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。     

基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟

城市群热环境作为区域生态重要组成部分,已成为近年来的研究热点。而如何选择针对城市群这种复杂地地貌特征的热环境量化工具一直是亟待解决的技术难点,基于此本研究提出了一种解决多样本、非线性、非平稳及高维函数拟合的计算方法,并建立了基于支持向量机(SVM)的京津冀城市群热环境曲面模型来揭示城市群热环境的时空形态变化。研究结果表明：① SVM模型在刻画多核心、多种土地利用类型城市群热环境的空间分布方面具有理论与实践可行性,能够根据热环境的整体空间布局通过高斯核函数进行局部优化差值,最大限度减少缺省值对模型拟合结果的影响。相比于对照方法可以模拟出更高精度的复杂地貌特征城市群热岛空间分布格局;② 在SVM模型曲面拟合的过程中,拟合精度和拟合时间是衡量拟合结果的重要指标,而原始影像的分辨率则是影响该指标的决定性因素;③ 2003-2013年区域内北京市与天津市的城市热岛效应变化最为明显,热岛面积分别增加7091 km²与4196 km²,空间上呈现出逐年接近连片发展趋势,热岛重心移动轨迹具有明显的时空分异性。北京城市热岛特征为东南部地区异速增长,西部地区缓慢增长;天津城市热岛特征为以城市中心为圆心向周围扩展。本研究进一步丰富了城市群热环境评测的定量方法,可以在实践上对城市群的城市规划、城市建设、环境保护和区域可持续发展等提供定量化、可视化的决策支持。