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全球产业结构“服务经济”形态转向宏观背景下,生产性服务业作为服务业重要构成正成为我国经济中低增速“新常态”下城市与区域重构竞合格局、提升位序-规模、参与新国际分工的重要“利器”。以浙江65个县域空间单元为研究对象,基于“定量测度-时空辨识-因素剖析”逻辑脉络,运用数理统计模型方法和GIS空间分析技术,揭示2003~2015年其演变特征、空间效应与影响机理,以期为浙江“县域经济”向“都市区经济”转型发展背景下统筹推进生产性服务业布局与发展实践提供科学依据。研究表明:生产性服务业时空格局表现为低水平均质空间向市辖区首位型城市特别是杭州、宁波等“多中心”的非均衡空间极化演进;其次,体系结构符合Zipf位序-规模分布规律,内部六大行业空间集聚呈现以信息服务业为龙头的“三大梯度”层级分异形态;再则,全局空间存在自相关性但溢出效应微弱且渗透不均衡;最后,其地理过程、格局实践表征被验证为是信息技术水平、人力资本丰裕度、市场发育成熟度等多重因子非线性共轭影响的结果。
关键词: 生产性服务业;探索性空间数据分析;地理加权回归;时空演变;浙江 相似文献
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为了探究我国火灾空间聚集特征与影响因素的空间异质性,采用全局莫兰指数、局部莫兰指数、逐步回归模型、地理加权回归模型、地理探测器方法对我国地级市单元进行研究。研究结果表明:我国火灾发生率具有显著的聚集性;我国火灾发生率较低的“冷点”区域有1个,火灾发生率较高的“热点”区域有4个;人均GDP、城镇居民人均可支配收入、人口密度、年平均气温4 个因素的影响效应具有空间异质性。人均GDP与火灾发生率为正相关,另外3影响因素对火灾发生率的作用表现出正负2种相关关系;2因素交互作用要比单因素作用于火灾发生率时影响力更显著,各影响因素的交互作用类型有非线性增强型和双因子增强型2种。 相似文献
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基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。 相似文献
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研究构建了2个容积为1.1 L的好氧活性污泥反应器(即1号和2号反应器)1,号反应器每天直接通加低剂量臭氧(投加量为0.01 g O3/g TSS),不加臭氧的2号反应器作为对照平行运行,均采用每天换一次人工污水的充/排式操作。运行71 d的结果表明2,个反应器对人工污水COD的处理效果基本相同。反应器运行40 d后1,号反应器的污泥浓度比2号反应器的污泥浓度低1 400~1 700 mg/L并可稳定在8 200 mg/L,污泥减量化效果明显。低剂量臭氧的直接通加明显降低了胞内ATP浓度,并影响了微生物的抗氧化活性,2号反应器的平均超氧化物歧化酶和过氧化氢酶酶活比1号反应器分别高了24.3%和9.5%。PCR-DGGE对两反应器微生物种群的分析结果表明:Uncultured gammaproteobacteria bacteri-um、Nannocystis exedens和Uncultured actinobacterium为1号反应器的主要种群;而2号反应器的主要种群为Uncultured bacte-rium和Uncultured gammaproteobacteria bacterium。 相似文献
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为探讨安徽省PM2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM2.5浓度,分析了PM2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM2.5浓度的影响力。结果表明:3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM2.5浓度从平均51.29μg/m3递减至36.71μg/m3,季节尺度上,PM2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM2.5浓度的影响大,其中AOD对PM2.5的影响力最大,... 相似文献
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