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大北京人口分布格局与多中心性测度 总被引:1,自引:0,他引:1
杨卡 《中国人口.资源与环境》2015,(2):83-89
为了弄清北京大都市区的发展格局与趋势,运用空间自相关分析、空间基尼系数、人口—空间基尼系数对大北京都市圈的人口空间格局、就业空间格局等进行分析。研究结果表明:外来人口和常住人口分布的Moran I分别为0.25和0.31,P值小于0.001,二者均呈显著的空间自相关;北京市的常住人口仍然呈显著的单中心聚集形态,外围中心并未形成强势的人口聚集热点,距离中心约40-60km处的西北、东北和西南方向上形成了三个冷点区域;外来人口热点集中在以月坛街道为中心、大约40km为半径的圆形区域,该区域基本覆盖了东城区、西城区、朝阳区的行政面积,海淀区、丰台区的东半部分,以及昌平区、顺义区、通州区、大兴区的靠近城市中心部分,冷点区域则更靠近边缘。对大北京的背景区域——京津冀都市圈的多中心性分析表明,该区域首位特征突出,多中心性不明显:该区域33.6%和35%的城镇人口与非农就业集中在北京,专业技术人员有60%聚集于北京和天津;专业技术人员中文学艺术工作人员和新闻、出版、文化艺术工作人员的空间基尼系数最大,分别有79%和73%的人员聚集在北京,空间基尼系数达到0.36和0.29;科学研究人员的聚集也比较显著,空间基尼系数达到0.18,有60%以上汇聚北京;2000年以来整个区域的人口基尼系数逐年递增。因此,京津冀区域的发展应从三个层次着手:在北京行政区内培育新城热点,促进城市的多中心化发展;在京津冀重要交通廊道上推进轴线空间建设,保持集聚经济优势;在区域空间中促进新城镇建设,协调发展区域经济网络。 相似文献
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辽宁中部城市群一次灰霾天气过程的外来影响程度研究 总被引:5,自引:2,他引:3
利用中国科学院大气物理研究所自主开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其污染源在线追踪技术,对2011年10月27—30日辽宁中部城市群发生的一次灰霾过程的外来影响贡献率进行了模拟计算和分析.研究结果表明:NAQPMS模式能较好地模拟辽宁中部城市群PM10浓度的时空演化,特别是代表性城市沈阳的PM10浓度的时间变化,这为利用污染源在线追踪技术研究外来影响的贡献率奠定了基础;在此次辽宁中部城市群灰霾天气期间(10月27—30日),外来贡献率随着城市与京津冀地区距离的增加而减小,从营口的61%减小到铁岭的23%,而辽宁省本地贡献率则逐渐增大;京津冀城市群相对于胶东半岛城市群是主要的外来影响源地;在辽宁中部城市群近地层PM10浓度先后达到峰值时段,京津冀地区对营口、鞍山、沈阳、本溪、抚顺和铁岭的贡献率分别为60.6%、42.8%、31.8%、34.9%、30.7%和19.7%,因此,至少可以说京津冀地区对此次灰霾过程中营口、鞍山、沈阳和本溪等地的空气质量恶化具有决定性的作用.本文研究表明,虽然开展区域调控是解决区域灰霾污染的有效措施,但也要注意灰霾污染的跨控制区影响问题. 相似文献
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《环境科学与技术》2017,(12)
基于HYSPLIT模型,模拟2014年2月19日至2月27日京津冀空气重污染气团24 h后向轨迹。结果表明,京津冀区域重污染期间1000 m高空存在西南输送通道,京津冀三地24 h气团源地分别为河北南部、山东聊城或河北邯郸、山西东南或河南北部。重污染期间,近地层100 m处风速气流表现为西南-南风,风速3 m/s时,空气质量会达到五级重度污染及以上水平;近地层100m处气流也可能是较强的东南风,能缓解区域空气染污程度。重污染清除过程中高空表现为下沉气流,且100 m处风速10 m/s。京津冀地区空气质量指数(AQI)与近地层100 m高空风速有显著相关性,相关系数为0.804,可根据低空风速预测空气重污染。 相似文献
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2015年12月19日至26日京津冀多地出现持续性雾霾及重污染天气,部分时段能见度不足50m、AQI值达到500。分析此次过程的成因发现,雾霾期间高空主要影响系统为短波槽和冷涡底部偏西气流,地面为弱气压场。边界层逆温、暖平流及弱的地面风场是雾霾持续的关键原因,其中逆温强度达4.6℃/100m,近地面多风速小于1.5m/s的西南风和偏东风。北京和衡水混合层高度均较低,混合层高度(MLH)普遍在1km以下,尤其是衡水站21~25日MLH普遍不足500m,非常不利于雾霾的消除和污染物的扩散。加之地形影响,容易使污染物堆积在河北平原,形成重污染。 相似文献
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基于TRMM降尺度和MODIS数据的综合干旱监测模型构建 总被引:1,自引:0,他引:1
京津冀地区是我国优质冬小麦的主产区之一,但在全球气候变暖影响下,该地区干旱灾害频发,因此准确监测京津冀地区旱情既能为区域农业生产提供科学指导,又起到保障国家粮食安全等重大战略作用。综合考虑干旱发生过程中大气降水—植被生长—土壤水分盈亏等致旱因子,首先利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型对TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)3B43数据进行降尺度处理,得到1 km分辨率的降水状态参数(Precipitation Condition Index,PCI);再结合MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据,得到植被状态指数(Vegetation Condition Index,VCI)、温度状态指数(Temperature Condition Index,TCI),最后基于多元回归模型构建综合干旱指数(Comprehensive Drought Index,CDI),以实现对京津冀地区干旱时空监测评价。结果表明:(1)基于GWR模型与占比系数法得到的1 km空间分辨率TRMM年数据、月尺度数据,不仅在空间分辨率上相比原始TRMM数据得到很大的提升,并且数据精度也通过了检验,表明降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力;(2)监测模型结果与京津冀地区所经历的干旱历程等实际旱情基本一致,并且CDI指数与标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)做相关分析,其相关系数R在0.45~0.85之间,与作物受旱面积做相关分析,相关系数R介于在-0.81~-0.86之间,与作物标准化单产进行相关分析,其相关系数R均大于0.6,并且均通过P<0.05的显著性检验,表明本文所构建的综合干旱监测模型在京津冀地区是适用的。 相似文献
279.
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