不同地形环境下道路、河流对人口分布影响的分析——以黄山市为例

利用黄山市人口统计数据（2000年）及地形数据，根据地形起伏度进行地形分区，在不同地形环境下分析道路、河流对人口分布的影响。结果表明，道路和河路在平原盆地区、低山丘陵区及中高山区对人口分布的影响范围依次为2km、1．5km、1km和1．8km、1．2km、0．8km。通过建立道路、河路影响指数反映其对人口分布的影响程度。结果表明，按影响程度排列的地形环境依次是平原盆地区，低山丘陵区和中高山区。     

基于VIIRS的夜间PM2.5浓度遥感估算

PM_2.5作为主要空气污染物之一，长期影响人类健康和生态环境。目前主流的大气PM_2.5遥感监测依赖于日间过境的气溶胶光学厚度AOD产品，夜间时效连续性受到限制。为此，本文在大气辐射传输原理的基础上，顾及气象、土地利用等与PM_2.5排放、传输相关的因素，构建基于VIIRS的夜间PM_2.5浓度遥感估算方法。以北京市2013—2014年大气重污染事件为例，定性分析、定量评估大气重污染过程下PM_2.5浓度与夜间灯光辐射强度的相关性，开展夜间灯光遥感数据融合多源地理要素的夜间PM_2.5浓度估算。结果表明：随着PM_2.5浓度的显著上升，夜间灯光遥感影像的同一个区域亮度明显下降，PM_2.5浓度值和夜间灯光辐射值的平均相关系数达-0.69(P<0.001)；融合夜间灯光数据与多源地理要素可以较好模拟夜间PM_2.5浓度，模型精度R²达0.83,RMSE为38.03μg/m^...     

西部陆海新通道城市发展时空格局演变研究——基于夜间灯光数据北大核心

基于夜间灯光和社会经济数据,综合运用统计分析、标准差椭圆、位序—规模法则、局域空间自相关和修正引力模型等分析方法探究了1998—2018年西部陆海新通道区域城市发展的时空格局演变特征。结果表明:①西部陆海新通道区域内各城市夜间灯光平均强度显著增长;城市体系空间分布呈现由西北向东南方向的演变格局,城市连通性愈加增强;各城市群空间形态均呈扩张趋势,关中平原城市群空间增长最为明显。②城市规模体系首位度逐渐减小,城市规模结构逐渐趋向于合理的位序—规模分布。③综合西部陆海新通道区域内局域空间自相关结果,成渝城市群城市发展较快,在西部陆海新通道中空间辐射能力不断增强。④城市群间空间关联强度显著增强,成渝城市群逐渐发展为城市群空间关联网络的核心,但城市群间空间关联强度在逐渐增强的同时不平衡性问题愈发明显。结合研究结果,提出强化城市间空间联系能力、加快提升中心城市综合水平、建立区域协调发展机制、重点发挥成渝城市群辐射带动作用等对策建议。     

乌鲁木齐市硫酸盐化速率浓度水平的时空分布特征

以2005-2009年乌鲁木齐市城市硫酸盐化速率数据为依据,研究了乌鲁木齐市城市硫酸盐化速率的浓度水平和变化规律,并用Arc-Gis绘出了乌鲁木齐市硫酸盐化速率的空间分布图,分析探讨了防治措施。     

基于多源数据的旅游公共设施空间分布特征及供需平衡研究——以福建省厦门市为例

全域旅游和供给侧改革背景下,旅游公共设施的供需平衡尤为重要。使用POI数据和夜间灯光数据,运用Ripley's K(r)函数分析、空间自相关和标准差椭圆法等方法分析了福建省厦门市旅游公共设施的空间分布特征及供需平衡状况。结果发现:①旅游公共设施供给空间呈集聚性和不均衡性特征,为"大集聚、小分散"空间分异模式。②旅游需求空间形成了"多中心、大分散"的空间分布特征。③旅游公共设施形成了明显的供需"盈赤区"。④厦门市应发展多核旅游增长动力,培育专业化旅游服务空间,延长旅游产业链。     

中国沿海城市化推进对海洋污染的影响及作用机制——基于面板空间计量方法

探究沿海城市化推进与海洋污染间的关系对沿海城市绿色发展具有重要意义。本文基于2006—2013年中国沿海46个地级市的海洋污染物浓度数据和遥感所得的夜间灯光亮度数据，运用面板空间计量技术从深度推进和广度推进两方面系统考察了沿海城市化对海洋污染的影响及作用机制，结果表明：以紧凑集约为特征的城市化深度推进与海洋污染之间存在着非线性的“U形”关系，而以规模扩张为特征的城市化广度推进只会单纯地加剧海洋污染。城市化深度推进会通过集聚效应和技术进步效应对海洋污染产生积极影响，而城市化广度推进过程中所带来的人口规模的扩大会加剧海洋污染，此外产业结构和绿色技术未能转型升级也是城市扩张加剧海洋污染的关键因素所在。本研究提出在海洋环境管理过程中，一是要加强区域合作，实现海洋污染的区域联防联控；二是应注重城市的紧凑集约化发展，发挥沿海城市化推进对海洋污染防治的正外部性影响；三是需推进海洋经济的绿色可持续发展，实现海洋经济发展与海洋环境污染的脱钩。     

陕西省人口分布的空间特征及其演变趋势

随着社会经济的不断发展,陕西省人口分布发生了明显变化.探究这种变化特征和趋势对协调区域人口的合理分布具有重要意义.采用空间自相关、人口结构指数、人口重心等研究方法,以陕西省97个县级行政区为研究单元、1990-2010年为研究区间,选取人口数和人口密度为研究对象,对陕西省人口分布的空间特征及其演变趋势进行了描述.结果表明,陕西省人口分布存在“中间高—南北低”的格局,人口密度空间分布呈正的空间相关性,人口集聚性较强.随着时间推移,集聚性趋势略有减弱,人口分布的不均衡性较显著,表现出上升趋势;人口重心向东北方向移动,移动速度有所加快.     

四川省农村空气自动站布点密度分析

建立起农村地区空气自动站布点分布的综合指标评价体系。以城市污染扩散效应、土地利用、人口和地面粗糙度4类指标作为评价因子,选取5个主要属性指标参数,采用指标属性值与整个研究区域此属性加权平均值组合频率的方式量化属性值,并利用层次分析法得出5个属性指标的权值分布,最终在arcgis平台下利用格栅计算工具得出综合量化值,从而直观描绘出农村空气自动站布点密度空间分布图。本研究以四川省遂宁地区为对象,分析出了综合影响指标分布情况,并初步确定了遂宁地区农村空气自动站布点的代表性区域划分和布置点位个数。     

基于多源数据的夜间旅游空间分布特征及驱动力探究——以昆明市为例

夜间旅游满足了游客的多元需求,为带动地方经济与相关产业的发展做出了重要贡献。以昆明市夜间旅游为例,构建夜间旅游空间分布模型,揭示昆明市夜间旅游空间分布特征与发展的驱动力。结果表明：(1)昆明市夜间旅游资源、游客活力和经济之间的耦合关系呈现出分散和多元化的特点,夜间经济的影响范围超越传统旅游活动的影响范围,游客更倾向于在人流量较小的地方活动;(2)夜间旅游的发展主要依赖于丰富多样的夜间观光旅游资源和发达的夜间经济;(3)昆明市夜间旅游空间分布主要呈现“以高密度大聚集区为中心,向四周延伸”的空间分布特征和“东北—西南”的分布趋势;(4)旅游资源的丰富度、质量、受欢迎程度和知名度以及居民点密度和疫情防护水平是关键因素。这些因素之间存在较强的相关性和交互作用,旅游资源质量、知名度以及疫情防护水平对夜间旅游的影响最为显著,需要充分考虑这些因素来促进后疫情时代下夜间旅游的可持续发展。     

基于多源数据的北京市城市中心及其空间结构研究

首先利用NPP-VIIRS夜间灯光数据并基于改进的阈值二分法识别北京市城市建成区,其次利用多源地理大数据和局部等值线树算法识别北京市城市中心,最后结合现行规划蓝图分析提取结果。结果表明：一般而言,基于夜间灯光亮度等值线树能够识别出基础设施完善且集中连片的产业园区、交通枢纽中心或者公共用地作为城市中心。基于手机信令人口密度等值线树能够识别出人类活动密集的居住用地或景点绿地作为城市中心。基于POI核密度分析数据等值线树能够识别出经济活动繁荣的商业用地作为城市中心。最后,通过发挥各种数据源的不同优势进一步验证发现北京市城市布局与城市战略定位相一致,北京市呈现明显的“一核一主一副,两轴多点一区”的空间结构。在对比验证提取结果的基础上,针对未能识别出的区域提出解决办法。     

汶川地震极重灾区地形起伏度特征及其与生态环境受损关联分析

采用DEM数据对汶川地震极重灾区地形起伏度特征分析，海拔高度和地形起伏度总体上是南西高，北东低。5km×5km单元地形起伏度〉1000m的区域面积占27．98％。0．5km×0．5km单元〉100m的区域面积占50．63％。在8．0级主震和6．4级余震震中之间典型区段剖面0．5km间隔分析中，南西段起伏度大于北东段，南西段起伏度〉200m区段占全段14．84％，北东段仅占6．64％。地震导致生态环境受损程度的差异与地形起伏度的差异在空间分布上有一定的重合，具有高起伏度的南西段生态系统破坏面积占总破坏面积的88．55％，新增水土流失面积占新增总面积的70．99％。地震灾区地形起伏度是生态环境遭受严重破坏致灾关联因素之一。     

北京市中心城区公共文化设施空间分布研究

采用点密度法得到北京文化设施的密度分布图,从设施数量、类型两个方面对其空间分布进行定量和定性探讨。采用基尼系数、区(带)别特化系数、区(带)间差异系数对其分布均衡状况进行测算,发现文化设施在空间分布上具有中间多而集聚、边缘少而分散、区际差异大、集中程度高、沿环线从内到外递减分布的特征;不同种类的文化设施分布特点不一,文化设施分布与人口分布呈现高度一致性,并向交通干道集聚的特点。     

基于RS和GIS的西藏芒康县景观空间格局

选择Landsat TM影像和区域1:5万的地形数据及社会经济统计资料为基础数据,运用RS和GIS手段,得出西藏芒康县景观生态的空间格局是以自然景观(有林地、灌木林地和草地)为主.利用地形数据分析3种景观类型空间分布与地形间的关系,得出3种主要自然景观沿海拔高度、坡度、坡向分布的规律,为保护区域生态环境,合理利用自然资源,制定区域景观生态规划和促进区域社会经济可持续发展提供决策支持.     

公式法与数值模拟法在地下水饮用水源保护区划分中的应用——成都平原某水源地为例

饮用水源保护区是保护水源地不受污染的关键措施和有力手段。本文以成都平原某地下水源地为例,采用经验公式和数值模拟两种方法对其进行水源地保护区划分。其中经验公式法划定一级、二级保护区范围分别为0.022km2、2.24km2;数值模拟法划定一级、二级保护区范围为0.043km2、0.4km2。通过对比结果发现,两种方法各有优缺点,划分结果具有一定的差异性。因此,在实际应用中,应将公式法和数值模拟法综合运用,科学合理地进行水源地保护区划分。     

基于夜间灯光数据的兰白西城市群空间扩展分析

以1992年、1997年、2002年、2007年和2012年的DMSP/OLS稳定夜间灯光数据以及2016年的Landsat遥感数据为数据源,对兰白西城市群的城镇建成区进行提取,并采用扩展强度指数、外部形态紧凑度、空间关联模型,对其空间扩展过程和特征进行分析。结果表明:城市群向心集聚的空间扩展趋势明显,呈现出以兰州、西宁为主要增长极的"核心—外围"空间格局。城市群内部各城镇空间扩展"外部延伸"和"内部填充"并存,在不同时期扩展的方式不同,其外部形态紧凑度也表现出不同的变化特征。尽管城市群空间扩展出现了扩散势头,但向心集聚的扩展模式依然是城镇空间扩展的主流。     

青海省甘河工业园大气环境容量研究

文章利用SSIM(Source Strength Inversed Model)模式对青海省甘河工业园5种大气污染物的环境容量进行反演计算,绘制规划区SO2环境容量分布图,为工业区的规划提供科学依据。     

基于GIS的关中地区人居环境自然适宜性研究

选取地形、气候、水文、植被等自然因子,建立1km×1km栅格单元的人居环境基础数据库,构建了基于人居环境指数的关中地区人居环境自然适宜性评价模型.并采用GIS技术定量评价了关中地区的人居环境自然适宜性,揭示了关中地区人居环境的自然格局与地域特征.研究表明,关中地区人居环境指数整体呈现由南向北递减趋势,人居环境指数可综合反映区域人居环境的自然适宜程度,关中地区人口明显集中分布于人居环境适宜程度较高的地区.评价结果显示,关中地区人居环境一般适宜区和比较适宜区面积最大,约5.5489×104km2,接近全区总面积的99.98%,相应人口约为2294.95万人,占全区总人口的99.98%;人居环境临界适宜地区8km2,占全区总面积的0.02%,相应人口2200人,零星分布在陇县西北的黄土高原地区;关中地区人居环境高度适宜地区面积3km2,人口1400人,由于适宜度高、面积小,导致人口密度最大,达467人/km2.     

人口流出对安徽省人口—耕地资源耦合关系的影响研究

以人口普查数据、土地利用变化数据为主要数据源,分析了2000—2010年安徽省人口(尤其是流动人口)和耕地资源的空间变化格局,采用空间耦合度模型衡量人口与耕地资源的空间耦合发展,结合安徽省潜山县实地调研情况,揭示人口流动对安徽省人口—耕地资源关系的影响。研究发现,2000—2010年安徽省超过90%的县市流出人口呈增加趋势,流出人口量大且增加快的区域主要分布在耕地资源集中的安徽省北部与中部地区;由于人口的大量流出,安徽省人口—耕地资源耦合关系从以强解耦关系为主转变为以负解耦关系为主,人口—耕地资源的紧张状况得以缓解。但通过潜山县的实地调研发现,农村青壮劳动力的大量流出、土地流转率低致使部分耕地资源被撂荒。研究结果警示,针对粮食主产区的农村人口大量流出问题应加快农村土地政策改革,引导土地经营权的有序流转,加快农业产业结构调整,维持农业可持续发展和保障国家粮食安全。     

黄淮海平原人口空间结构及其演变特征研究

以1990—2015年人口普查数据为基础,在Arc GIS平台下实现人口数据空间化,采用局部G统计方法和多中心区域密度函数对黄淮海平原人口空间结构及其演变特征进行了分析。结果表明,黄淮海平原存在7个人口高密度中心,区域人口分布呈现集聚与扩散并存的空间发展趋势。多中心区域密度函数揭示出黄淮海平原不同层次的中心城市呈现出三种不同的人口空间结构模式,一是去中心化扩散模式,主要是1990—2000年的北京市区;二是中心增长型扩散模式,主要包括2000—2010年的北京市区和1990—2015年的天津市区;三是向心集聚模式,主要包括2010—2015年的北京市区和1990—2015年的石家庄市区、保定市区、邯郸市区、郑州市区和徐州市区。研究结果对黄淮海平原构建合理的空间结构和优化资源配置具有一定的参考价值。     

基于地理探测器的山东省土地城镇化时空演变及驱动因素北大核心

基于遥感监测、社会统计等多源数据,运用空间自相关分析和地理探测器模型分析2000—2020年山东省土地城镇化时空格局演变及驱动因素。结果表明:(1)2000—2020年,山东省土地城镇化水平整体不断提高,高水平区集中分布于各地市的市区,较低及以下水平县区趋于沂蒙山区、半岛丘陵地区和黄河三角洲沿海地区集中分布。(2)2000—2020年,山东省土地城镇化具有明显的空间关联性,空间集聚特征显著,高值集聚区不断扩展,低值集聚区持续收缩。(3)山东土地城镇化水平受地理区位、人口规模、经济发展水平、政府调控能力、工业发展水平、开放水平等因素的共同影响,驱动因子协同效应呈现双因子增强和非线性增强效应。