基于GIS-ESDA的吉林省经济格局空间演变研究

以吉林省48个县人均GDP为测度指标,利用空间自相关指数和空间变差函数分析经济格局空间演变特征。研究表明:1990年以来吉林省的县域经济格局总体上缺乏稳定性,热点区域由东部沿边向中部长吉演变,空间演化规律性和延续性不强,形态分布的内在联系和结构特征不明显,空间集聚度较低,随机性特征和不均衡现象突出,提出协调吉林省经济发展的对策建议。     

影响中国投资的因素:市域空间相关的角度

运用空间相关性检验的莫兰指数分析讨论了中国城市投资的空间分布特征,并进一步在市域水平对投资进行了空间计量分析.结果表明:①GDP、财政支出、金融资本、人力资本均与投资的正空间相关性显著,即某区域相邻区域这些变量的集聚可带动该区域投资增加.②对全国城市分析的结果发现,除了GDP、财政支出、金融资本以外,空间滞后模型的空间相关系数估计显著,说明空间相关性也是影响投资的重要因素,而人力资本对投资规模的影响不显著.③投资在东、中、西部城市的影响因素具有明显差异.影响投资的主要因素东部是GDP,中部是GDP、财政支出、金融资本,西部则是GDP、财政支出.     

华北地区CO2净排放比较优势时空特性分析

采用显示性比较优势理论,对2005-2010年我国华北地区5个省市人均CO2净排放和单位GDP CO2净排放的显示性比较优势做了分析;同时采用变异系数差异分析,结合空间自相关分析方法,对其空间格局和演变规律做了深入研究.研究发现,华北地区5省市人均CO2净排放高于全国平均水平.北京、天津、河北、山西4个省市出现下滑势头,而内蒙古自治区呈现大幅上升势头.山西单位GDP CO2净排放在全国最高,天津和北京低于全国平均水平.华北地区人均CO2净排放和单位GDP CO2净排放比较优势空间分别呈现负相关和正相关特性.     

东北区域经济增长空间差异性及关联性研究

采用因子分析和空间自相关分析方法对东北区域经济空间差异和经济增长关联性进行分析.结果表明,东北地区经济发展整体水平较低,仅辽宁中南部和哈长地区发展较好;黑龙江、辽宁大部分地市,包括长春在内的吉林中部地市与相邻地市经济增长呈现正相关;东北区域经济增长分为扩散效应区、极化效应区、过渡区和低速增长区等四个类型.2000-2009年与1990-1999年两时段相比较,扩散效应区、极化效应区和过渡区的地市数量增加、面积扩大,低速增长区的地市数量和面积相应减小.     

基于GIS的县域经济差异与协调发展研究——以陕北地区为例

改革开放以来,陕北地区经济有了突飞猛进的发展,尤其是矿产资源的开发创造了巨大的经济效益。但近几年来,县域经济发展水平的空间差异逐渐扩大,已成为制约该区域经济发展的一大障碍。选取了人均GDP、地均GDP、人均地方财政收入、人均社会消费品零售总额、城镇化水平、在岗职工平均工资和农民人均纯收入7项指标,采用ArcGIS的IDW法模拟和分析了陕北地区经济空间格局,再采用量图分析法将陕北地区25个县级行政区分为先进、中等和落后3种类型,从县域的角度进一步分析经济水平的空间差异,最后对缩小县域经济空间差异和实现县域经济协调发展提出几点建议。     

长三角地区三省一市传统村落空间分布特征及影响因素

以长三角地区三省一市的1074个国家级传统村落为研究对象,采用GIS空间分析和数理统计分析等方法,从整体和省市域层面分析传统村落的空间分布特征及其影响因素。结果表明:①长三角地区传统村落空间分布整体上呈凝聚型,但省域、市域尺度层面上则呈相对集聚的不均衡分布,省域层面上传统村落主要集中于皖南—浙西,市域层面上则主要分布于安徽省的黄山市、宣城市和浙江省的丽水市、金华市、台州市、衢州市。②自然地理、历史文化、交通和经济发展水平是长三角地区传统村落空间分布的主要影响因素。     

安徽省区域经济差异的时空特征分析

在建立安徽省市域经济差异衡量指标体系的基础上，以安徽省17个地市为研究单元，采用层次分析法和ArcView GIS技术，探讨了安徽省市域经济差异变化的时间特征、空间格局及其发展变化过程，并对当前安徽省各市经济发展水平进行了分类。     

京津冀城市群城市发展质量与空间关系演化研究

通过构建复合指标体系，利用熵权法、空间自相关分析，结合GIS对2005、2010、2015和2019年京津冀城市群城市发展质量进行研究。结果发现：(1)各城市发展质量普遍提升，空间格局由“京—津双核心”向“京—津—石弱三核心”转变，中心城市与周边城市发展差距明显，基础设施建设水平与其他方面发展不协调；(2)空间相关关系反映出中心城市辐射带动作用水平相对较低，且京津冀南部与中东部发展差距较大。由此提出促进城市发展质量子系统协调、完善协同发展机制、坚持生态文明导向及同数字经济发展相结合的建议。     

黄河流域城市PM_(2.5)时空异质及空间溢出效应研究北大核心

选择2000—2020年黄河流域69个地级市PM_(2.5)浓度相关监测数据,采用空间自相关模型和空间回归模型对流域PM_(2.5)污染时空特征和空间溢出效应进行分析。结果表明:①2000—2020年黄河流域城市年度PM_(2.5)浓度值呈“先升后降”的趋势,黄河流域PM_(2.5)污染呈“先恶化、后改善”的趋势。②黄河流域PM_(2.5)浓度年度均值为52.99μg/m^(3),其中,上游、中游和下游PM_(2.5)浓度年度均值分别为39.35μg/m^(3)、54.65μg/m^(3)、72.53μg/m^(3),表明黄河流域PM_(2.5)污染水平地理梯度分布呈“上游<中游<下游”的态势。③黄河流域PM_(2.5)污染具有显著的空间自相关性和空间聚集特征,下游已形成较为稳定的大气污染区,但流域PM_(2.5)污染水平空间极化程度不断降低,空气质量朝着空间均衡方向不断改善。④黄河流域城市PM_(2.5)污染空间溢出效应明显,年均气温、人口密度、工业化程度、人均GDP等因素与城市PM_(2.5)污染水平呈正向相关性,降水量、年均风速、植被覆盖度等因素与城市PM_(2.5)污染水平之间呈负向相关性。     

20年来安徽省人口时空分布特征分析

在GIS技术支持下,建立安徽省人口地理数据库,使用密度分析法、重心分析法和空间自相关分析法对安徽省1990—2012年人口时空分布特征进行了分析。结果显示,全省人口密度总体上呈由北向南递减分布格局,皖北地区人口密度呈增加趋势,皖南人口密度相对稳定,人口重心位于几何重心的西北方向,20年来人口重心从长丰县沿西北方向移动到寿县境内。全省各县(市)人口密度存在空间正相关性,且随时间推移逐渐减弱。     

基于GIS技术的安徽省城市旅游空间关联分析

运用空间相互作用理论中的威尔逊模型,结合GIS中网络分析技术和空间自相关分析对安徽省17个城市的旅游空间关联进行分析。结果发现,安徽省的全局旅游关联显著性水平不高,全省旅游空间关联度很低;而局部旅游空间关联在黄山和池州形成热点区,在皖北和皖中的巢湖、滁州形成冷点区,其他城市的旅游空间关联呈现明显的差异性。计算结果表明,对旅游空间关联影响最大的指标是城市旅游供给量,因此增强城市的旅游供给水平对增强旅游吸引力具有决定性的意义。     

安徽省近十余年市域综合实力的空间格局

在建立指标体系的基础上，对安徽省市域1991-2002年时段的经济活动进行了实证分析，刻画了20世纪90年代以来安徽省综合实力空间分布格局的动态变化：在时间纬度上，市域差异呈逐步扩大趋势，在空间结构上表现出明显的省城中心性和沿江指向性，并指出今后这种格局还在进一步变动中，市域间的经济实力悬殊加剧的趋势将不可避免。最后提出高梯度区、中梯度区立足于制造业，准低梯度区和低梯度区立足于大农业，实施“东向”战略，尽快融入“长三角”的发展思路。     

基于Moran’s I指数的京津冀地区PM2.5空间自相关分析

选取2014~2018年京津冀地区环境监测站点PM_2.5浓度观测数据,基于Moran's I指数,分析了该地区PM_2.5浓度的时空变化特征以及空间相关性。研究表明:2014~2018年京津冀地区PM_2.5浓度空间分布差异显著,2014年良、轻度、中度污染面积约占1/3,降至2018年以“良”为主;PM_2.5浓度空间分布北部、西部优于南部、东部地区,山区优于平原地区;PM_2.5浓度年平均值、IQR、Q1、Q3值及标准差均呈下降趋势,达到且接近于“良”以上程度的站点,从2014年2成增长至2018年8成;通过对历年及各月PM_2.5浓度全局Moran's I指数分析,I值(除7月外)均超过0.5,生成的P值均小于显著水平0.01,Z得分均超过了临界值2.58;年、月平均值均呈显著的集聚效应,年值集聚效应呈减弱趋势,月值集聚效应秋、冬季大于春、夏季,空间集聚效应与污染程度呈显著正相关;局部空间自相关历年、各月H-H集聚主要出现在京津冀南部地区,L-L集聚主要出现在北部地区。京津冀地区PM_2.5浓度值分布存在空间异质性,主要影响因素为地理、气候和经济环境。     

武陵山片区旅游经济时空差异与影响因素研究

以武陵山片区县域为研究尺度,基于标准差、变异系数和旅游经济发展水平梯度探析了旅游经济发展水平的差异特征与演变规律,并借助GWR模型对旅游经济空间分异的影响因素进行了分析。结果表明:(1)武陵山片区71个县域旅游经济发展水平在时间上呈绝对差异逐年上升,而相对差异波动下降的演变趋势。(2)2014—2018年间旅游经济发展水平欠发达区数量下降,并呈西北和东北部明显高于其他区域的空间分布格局。(3)人均GDP、第三产业占GDP比重、3A级以上景点数、国家级非物质文化遗产数、公路密度、3星级以上宾馆数是影响武陵山片区旅游经济发展水平的主要因素。     

中原经济区县域经济差异及成因分析

以县域（含县、县级市）为研究单元,采用标准差、变异系数以及多指标分析法对2000—2009年中原经济区县域经济发展的时空差异进行了初步分析。结果表明：从时间上看,中原经济区县域经济的绝对差异呈不断扩大趋势,相对差异呈现波动变化趋势。从空间上看,以2005年和2009年两个断面,研究发现中原经济区的县域经济发展综合水平大致呈现西北高、东南低的发展格局。县域经济发展综合程度的高水平、中高水平县（市）主要分布在京广线以西的河南省中部、西北部地区、江苏省徐州市、山西省长治市和晋城市的大部分;中低水平和低水平的县（市）呈环状不规则分布于高水平、中高水平县（市）的外围地区。即河南省的南部、东部、东北部和西南部,安徽的淮北、亳州和阜阳,湖北的襄阳以及山东的菏泽等地。     

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.     

安徽省旅游经济的空间差异与整合发展

安徽省旅游资源丰富,但各区域旅游资源开发起步时间各异,省内各区域发展不平衡,区域间的旅游经济发展现状存在较大的差异。通过节点分析,对安徽省区域旅游经济的空间差异进行了测度分析,并对测算和分析结果进行了剖析与阐释。在此基础上提出安徽省旅游经济整合发展的区域旅游发展战略,以及进行旅游空间整合、旅游交通整合、旅游产品整合、旅游市场整合、借助新整合动力的区域旅游发展基本对策。     

山西省A级景区空间分布特征及可达性研究

以山西省A级景区作为研究对象,采用最邻近指数、地理集中指数和核密度分析法探究了景区的空间分布特征,利用栅格成本加权距离方法对不同类别景区的可达性进行了测度,并运用空间自相关分析了县域可达性的空间关联特征。研究结果表明:(1)山西省A级景区空间分布总体表现为集聚形态,呈现"南部多而密集、北部少而分散"的格局。(2)山西省A级景区整体可达性表现一般,平均可达时间为52min,可达性分布区域差异较明显,景区在县域单元内的整体可达性分布呈集聚状态。(3)可达性热点区主要分布在太原市城区和晋中市榆次区等省中部地区,冷点区主要分布在偏关县和河曲县等省界边缘地区。