中国人口老龄化地区差异分解及影响因素研究

文章选取老龄化系数、老少比两个指标,首先运用泰尔指数分析法测算了1995-2011年中国人口老龄化地区差异,并按三区域进行结构分解;然后结合省际面板数据使用FGLS估计法实证检验了全国、东部、中部、西部各层面人口老龄化的影响因素。研究结论表明:中国人口老龄化具有非均衡空间分布特征,地区差异明显但短期变化趋势并不稳定,呈现反复波动态势;长期来看,老龄化地区差异呈逐渐扩大趋势;2004年以后,中、西部省际间老龄化差异呈扩大趋势,东部呈收敛趋势,东部省际间差异对老龄化总体差异影响最大;总体上看,区域内老龄化差异呈扩大趋势,区域间差异呈收敛趋势,区域内差异远大于区域间差异,这说明老龄化总体差异主要是由区域内差异引起的;人均GDP、出生率是影响我国人口老龄化的最重要两大因素;死亡率对全国层面老龄化反向影响效果显著,城市化率对中、西部层面老龄化正向影响较大,而文盲率对各层面老龄化未见反向影响效果。     

庐山不同森林植被类型土壤碳库管理指数评价

土壤碳库管理指数(CPMI)是表征土壤碳库变化的一个重要量化指标,能够反映土壤的碳库变化和碳库质量。选取庐山8种森林植被类型土壤为研究对象,对其土壤有机碳库特征及碳库管理指数进行系统研究。结论表明:(1)土壤有机碳(SOC)主要分布于0~20 cm土层中,随着土层深度增加,不同森林植被类型下SOC含量急剧下降;在0~60 cm土层中,不同森林植被类型下SOC含量的平均值排序为:马尾松林常绿阔叶林灌丛针阔混交林常绿-落叶混交林黄山松林落叶阔叶林竹林。(2)不同森林植被类型下活性有机碳(ASOC)含量为0.24~0.57 g·kg–1,总有机碳(TOC)含量为9.72~14.74 g·kg–1,土壤碳库指数(CPI)为1.63~2.48,碳库活度(A)为0.019~0.062,碳库活度指数(AI)为0.388~1.265。不同森林植被类型下ASOC含量排序:落叶阔叶林黄山松林常绿-落叶阔叶混交林灌丛针阔混交林常绿阔叶林竹林马尾松林;不同森林植被类型下ASOC/TOC(%)排序:落叶阔叶林黄山松林常绿-落叶阔叶混交林竹林灌丛针阔混交林常绿阔叶林马尾松林;不同森林植被类型下CPMI排序为:落叶阔叶林黄山松林常绿-落叶阔叶混交林灌丛针阔混交林常绿阔叶林竹林马尾松林。     

南盘江流域近30年季节性干旱时空分布特征

根据南盘江流域22个水文站、雨量站31 a（1979~2009年）的逐月降水资料,选用标准化降水指数（SPI）为研究指标,以11~3月为研究时段,统计近30 a来5个月时间尺度的干旱站次,分析南盘江流域季节性干旱特征;以11~3月5个月时间尺度的SPI多年平均值为指标,进行空间插值,分析南盘江流域干旱的空间分布特征。结果表明：（1）从年际上看,SPI总体上30 a来（1980~2009年）呈下降趋势,气象干旱加剧;从年代际上看,1995年以后气象干旱程度有加剧趋势;（2）南盘江流域各个地区都会发生不同程度的气象干旱,旱情总体上由南向北递增,东北部各站点11~3月的降水占全年的比例相对较小,流域内东北部干旱最严重;（3）南盘江流域冬春连旱较严重,应加强水利工程建设,为防旱、抗旱做好相应的准备措施     

模糊物元评价方法在水库移民安置区优选中的应用

本文在模糊物元分析的基础上,结合模糊相似贴近度的概念,将基于模糊相似贴近度的模糊物元分析应用到水库移民安置区优选中,并根据GIS中图层叠加方法,在多种约束条件下对备选水库移民安景区进行初步的筛选,满足基本约束条件的要求,减轻了初选工作量.在指标权重方面,采用层次分析法和熵值法相结合的方法计算评判指标权重,提高了对移民安置区评判准确度和可信度.最后,将该优化选择模型应用于南水北调工程丹江口库区移民试点优选外迁安置区中,从应用的过程和对计算结果的分析来看,该方法在实践中效果较好,并可推广应用到整个库区外迁移民安置过程中,实现了移民淹没区和安置区优化配置,确保了移民"搬得出、稳得住、逐步能致富"的目标.     

区域城市化水平的综合测度研究--以江苏省为例

城市化是社会、经济、文化等多种因素综合发展的过程,是一个多维概念,而目前城市化水平常用的单一评价指标只能从某个方面反映一个地区的城市化水平,不能全面、科学地反映城市化的丰富内涵。以江苏省13个地级市为例,通过经济、空间、人口以及生活方式、生活质量等体现城市化内涵的四个方面构造城市化水平评价指标体系,应用多指标综合评价方法对13市的城市化水平进行综合评价研究。结果表明,江苏省城市化水平大致分为5个层次,南京、无锡和苏州城市化水平最高,常州和镇江居第二层次,扬州、南通和泰州属第三层次,徐州、盐城和连云港列第四层次,淮安和宿迁最低,城市化水平区域差异明显,从南向北,城市化水平呈梯度下降趋势;从东向西,城市化水平在某种程度上也呈下降趋势。     

基于三阶段DEA与Malmquist指数分解的长江经济带水资源利用效率研究

长江经济带水资源的合理有效使用为经济的可持续发展提供了重要保障。以长江经济带11省市为研究对象,运用三阶段DEA模型和Malmquist对2010~2014年11省市水资源的利用效率进行了静态和动态分析。研究结果表明:在剔除了外部环境因素和随机误差因素以后,纯技术效率均值和综合技术效率均值被低估,规模效率均值被高估,投入规模不足是扼制我国水资源利用效率提升的瓶颈。同时,东中西部省份的水资源利用效率差异显著,呈现"东部中部西部"的格局。通过对Malmquist指数分解可知,全要素生产率指数与技术变化值的演变趋势基本一致,反映了全要素生产率指数对技术变化的严重依赖。因此,扩大生产规模,加大科技投入和知识创新,优化和升级产业结构是提高水资源利用效率的重要途径。     

基于百度指数的长江三角洲虚拟旅游流流动特征和影响因素分析

旅游流是游客在空间区域内的集散过程所带来的一系列经济社会发展效应,是旅游系统的神经中枢和纽带.传统旅游流研究多集中于现实旅游流,对虚拟旅游流涉及较少,数据获取多依靠调查问卷与景区提供,具有局限性.文章基于百度指数,在保证数据容量与准确度的基础上以长江三角洲为研究对象,构建O-D虚拟旅游流矩阵探究区域虚拟旅游流流动特征,并利用地理加权回归(GWR)模型从流入市域、流出市域两方面,分析不同市域的虚拟旅游流影响因素.结果 表明:(1)长江三角洲虚拟旅游流空间分布不均,流动性较强,形成以合肥、南京、苏州、杭州、上海为核心节点的放射状网络.(2)A级景区数量、住宿和餐饮业从业人员以及公路里程可以较好的解释流入虚拟旅游流市域分布.其中,A级景区对流入虚拟旅游流影响最为显著,住宿和餐饮业的发展对长江三角洲西北部虚拟旅游流的流入具有推动力,而公路里程对整个长江三角洲流入虚拟旅游流影响最小.(3)私人汽车拥有量、社会消费品零售总额、互联网宽带用户接入量对流出虚拟旅游流有较强的影响.社会消费品零售总额代表的经济因素是市域虚拟旅游流流出的决定因素,经济越发达的区域,人们的出游意愿越强烈,也更愿意利用网络抓取旅游信息流追求高质量旅游出行行为.     

基于探索性数据分析的汉丰湖富营养化驱动因子研究

为了探究汉丰湖富营养化驱动因子和营养状况,基于2014年水质监测数据,应用探索性数据分析方法初步研究了汉丰湖水动力条件与环境因子的相关性、水质主成分、相关环境因子熵权和营养健康指数。回归分析结果表明：水位与透明度呈正相关,流量与DO呈负相关,与流速呈负相关的因子为Chla、CODMn、NH+4-N和DTP;主成分分析提取的3个主成分分别反映了营养盐、有机污染以及藻类信息;DO、TN和TP的熵权表明汉丰湖水体的富营养状况受制于耗氧有机污染和氮、磷营养盐;营养健康指数S1>S3>S6（湖心）>S7（湖尾）>S5（湖首）>S4>S2。汉丰湖水体营养状况介于中营养到轻富营养,其中南河营养状态较高,湖心营养程度高于湖首和湖尾。减少有机污染物、营养盐的输入和改善局部水域的水动力条件可抑制藻类生长,有利于防治富营养化。 关键词： 探索性数据分析;汉丰湖;富营养化;驱动因子;水动力条件;主成分;熵权;营养健康指数     

珠江流域旱涝急转事件识别指数优选研究

针对现有旱涝急转事件识别方法有效性未得到验证与充分讨论的问题,以珠江流域为例,基于1961-2020年的日气象与土壤墒情资料,结合游程理论,探讨旱涝识别指数SPI（标准化降水指数）、SPEI（标准化降水蒸散发指数）和SWAP（标准化加权平均降水指数）等3种指数在识别珠江流域短周期旱涝急转事件的适用性,结论如下：根据水资源二级区将珠江流域划分为10个子流域,同一子流域内气象与土壤条件相近,子流域之间降水变化趋势具有明显差异,降水空间分布异质性强;结合流域产汇流特点,前期降水影响日数为14 d时,急转发生时期降水集中性与土壤墒情同步变化最明显,可作为旱涝急转事件识别的前期降水影响因子;3种旱涝识别指数中,基于SWAP的识别方法具有识别结果有效性高、对识别结果归纳准确度最优且归纳能力强的优势,可作为结合游程理论的最优旱涝急转事件识别指数。     

京津冀地区综合减灾示范社区的空间格局及其影响因素

为厘清京津冀地区综合减灾示范社区空间格局,优化地区防灾和减灾资源基础设施建设,以京津冀地区1 275个综合减灾示范社区为研究对象,运用空间分析和计量方法,对京津冀地区综合减灾示范社区的空间格局及其影响因素进行研究。结果表明：京津冀地区综合减灾示范社区呈集聚型分布,空间分布极不均衡,差异较大,从市域尺度看,主要集中在北京市、天津市和石家庄市;从地理区域来看,主要分布在京津地区、冀中地区等区域;核密度分析显示京津冀地区综合减灾示范社区存在明显的区域差异,在空间分布上有3个高密度地区,其中以北京市中心城区一带最为明显;综合减灾示范社区空间分布的全局莫兰指数表明存在显著的空间正相关性;地理探测器分析表明,京津冀地区综合减灾示范社区空间格局主要受到经济因素和人口因素影响,受政策因素和灾害风险因素影响较小。