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。     

突出源头治理 协同减污降碳 以生态环境保护优异成绩庆祝建党100周年

江苏省位于我国东部沿海,地理面积约10.72万千米2。截至2019年年末,江苏省常住人口为8070万人,是中国人口密度第一大省。同时,江苏省地处长江经济带,其省域经济综合竞争力居全国前列。2020年江苏地区生产总值为10.27万亿元,历史性突破10万亿元大关。这样一个经济大省,其生态环境工作并没有放松,在首轮国家污染防治攻坚战考核中江苏省还获得了优秀等次。     

日本人如何预防火灾

<正>日本国土面积狭小,人口密度大,多有地震、火山和台风等灾害发生。正是这样的生存环境,培养和增强了日本人的防灾意识。一方面注重安全教育,另一方面安全保障措施非常得力。无论对地震还是火灾,日本人都常备不懈,坚持这样做。     

基于GIS数据的县域人口密度空间降尺度模拟——以广东省惠东县为例

人口调查统计以行政区划为基本单元,数据精度不能满足栅格尺度上的空间结构分析,也难以与生态环境综合研究中的自然地理数据相匹配,而人口数据降尺度空间模拟是解决这一问题的有效途径。本文基于统计学方法和GIS技术,对惠东县乡镇人口数据与空间因子进行相关性分析,并筛选出建设用地指数、高程、到居民点距离等因子用于回归分析,分别采用一元和两种多元回归方法建立人口密度数据空间化模型,最终在GIS平台中实现人口密度的降尺度模拟,获取200m×200m栅格尺度的人口密度数据。一元回归分析中,建设用地指数因子的模拟结果最优,R2为0.734,可作为快速、粗略模拟惠东县人口密度的模型;多元回归分析中,逐步和向后回归模型的R2分别达到0.775和0.886,模拟结果均较为理想。通过对模型的分析可知:①多元模型明显优于一元模型;②向后回归模型优于逐步回归模型。研究结果表明此人口密度模拟方法具有较强的操作性,可为县域尺度人口密度空间化的应用研究提供借鉴。     

珠江流域人口分布特征及其影响因素分析

利用我国第六次人口普查统计的人口数据,借助GIS软件及其数据处理分析方法,分析珠江流域最新的人口分布特征,并定量统计不同气候和下垫面因素对珠江流域人口分布的影响。结果表明,流域人口密度与多年平均降雨呈现一定的正相关,人口多分布在年平均降雨量大于1500mm的地区;而地形条件和交通条件是珠江流域人口分布的主要控制因素。     

云南九大高原湖泊简介

滇池是中国西南地区最大的湖泊，湖泊面积300平方公里，流域面积2920平方公里，平均水深4．4米，最深处为10米，蓄水量为12．9亿立方米；滇池流域包括昆明市五华、盘龙两城区和官渡、西山、晋宁、呈贡、嵩明五个郊县区的41个乡镇，人口密度是全市人口密度的2．8倍，是昆明市居民最密集、人为活动最频繁、经济最发达的地区。[第一段]     

2010年厦门市区域环境噪声的灰色预测

运用灰色系统理论的关联度分析方法,对厦门市区域环境噪声污染的原因进行分析,结果表明,影响厦门市环境噪声的因素中占主要地位的是人口密度.建立GM(1,1)灰色预测模型,该模型精度较高.厦门市区域环境噪声2010年预测值为58.2dB.     

香溪河流域人类活动净磷输入量及其影响因素

为了阐明三峡库区第一大支流香溪河流域人类活动对磷输入的影响程度,收集流域所涉及的2001~2019年的乡镇统计数据,运用改进的人类活动净磷输入（NAPI）模型,分析了该流域NAPI的发展趋势.结果表明：在时间尺度上,香溪河流域2001~2019年的NAPI整体呈下降趋势;在空间尺度上,NAPI呈现东北部高于西南部的趋势,影响香溪河流域NAPI的主要乡镇为黄粮镇、峡口镇和昭君镇,占香溪河流域NAPI的63.8%;河流磷输出占NAPI的百分比为10.7%~79.5%;从NAPI结构上看,影响香溪河流域NAPI主要的影响因素为磷肥施入量,占香溪河流域NAPI的46%~68%,次要影响因素为食物磷和磷化工及磷矿开采导致磷素释放量,分别占香溪河流域NAPI的14%~32%和16%~24%;从NAPI影响因素上看,NAPI与人口密度和耕地面积占比均呈极显著正相关（P<0.001）,而在小流域研究尺度上,NAPI与河流磷输出的相关性不显著（P>0.05）,不具有直接的响应关系.因此,香溪河流域磷素管理应优先考虑重点区域（黄粮镇、峡口镇和昭君镇）,控制化肥施用量,并提高工厂污染物排放标准.     

基于TM影像的人口密度数字模拟——以北京地区为例

居住区影像是人口分布客观真实的定性表现,对这种定性的数据源进行合理量化即可获得人口实际分布数据。在分析TM影像各个波段特征的基础上,选取5、4、3波段进行图像逻辑运算,比较精确地提取出居住区影像。计算居住区面积并依据面积大小将居住区分为3类,根据人口户籍统计值计算出3类居住区相对的人口分布比例系数kj。然后生成与居住区矢量投影相同的1km网格,利用图层叠加统计每个网格内的居住面积lj,居住区矢量与区县界矢量叠加统计每个区县内的居住面积Am,计算网格人口分配系数ki×lj/Am,依据该系数对人口总数进行网格化模拟,以得到人口密度空间分布规律。以北京地区为试验区进行人口模拟,结果显示北京中心区最大人口密度为16 661人/km2,其他地区最大人口密度是8231人/km2。在模拟结果的基础上估算乡镇级人口,对比分析乡镇级估算人口和实际调查人口对结果进行验证,对比数据表明该算法所得到的人口分布与实际人口分布较为相符。