, 牛叔文, 齐敬辉, 叶丽琼, 李娜兰州大学资源环境学院,兰州 730000
Geological statistics analysis of population distribution at township level in Henan province
ZHANGHaixia, NIUShuwen, QIJinghui, YELiqiong, LINa通讯作者:
收稿日期:2015-07-26
修回日期:2015-12-17
网络出版日期:2016-02-20
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
人口分布是特定的时空背景下人地关系的一种反映[1],理清人口空间分布的决定因素是理解人与环境关系的基础[2]。中国迅速发展的城市化过程导致了人口在空间上的再分布[3],并对资源环境和经济社会的协调发展产生了深远的影响[4]。为此,人口分布成为地理学、人口学等多个学科研究的重要领域。1935年,胡焕庸先生提出了中国人口的地理分界线,将全国划分为东南部人口稠密区和西北部人口稀疏区,概括了中国人地关系的宏观格局[5]。1990年,胡焕庸先生进一步将全国分为八大人口区[6]。随着现代空间技术和地理信息处理技术的进步,有关中国人口分布的研究从定性分析、简单定量、数学模拟到时空过程的分析,研究者对人口分布的认识不断深化[5-8]。国内有不少研究探讨了省级层面的人口分布问题[9,10]。城市作为人口密集区,其人口分布受到高度关注[11-14]。还有一些研究致力于解释影响人口分布的因素[15-18]。Christopher Small基于几个与大陆自然地理和气候相关的环境参数,给出了现代城市人口分布的全球空间分析结果[19]。研究人口分布时,空间尺度是测度人口密度的一个基本参量。人口在空间上虽具流动性,但大多数人口的活动空间具有相对的稳定性。一定时间内单位面积上的人口数量成为度量区域间人口疏密的基本依据。较大空间尺度上的土地面积和人口数量容易获得,人口密度的计算简单。但其平均值仅能表现人口分布的宏观格局,分析单元内部的差异被掩盖了。较大空间尺度划分为若干个小尺度后,能够得到更为细致的人口分布结果,但相关数据的获取困难。由于人口活动在白天和夜间往往是分离的,例如劳动人口在工作地和居住地之间往返,中小学生在学校与家庭之间往返,因而,空间尺度过小就没有实际意义了。例如,农村地区小于村落尺度、城镇地区小于社区或建筑单元尺度时,人口密度的空间变异性将会消失。目前研究全国和省级范围的人口分布时,多以县级行政区为基本单元[4,10,20]。有一些研究以1 km×1 km的格网来做分析单元[8,21-23]。由于城市地区人口密度高,研究多以街道(乡镇一级)或以社区、建筑物为分析单元[13,24,25]。实际上,人口最密集的地方是繁华商业区,若以居住地为分析对象,这种高密度特性就难以表现出来。基于大多数城乡人口日常活动的空间范围,本文认为农村地区以乡镇为单元、城市以街道为单元来估算人口密度是较为适当的。
河南省是中国的人口大省,也是人口稠密、人地关系较为紧张的地区。以河南省为例研究人口分布具有较好的代表意义。利用变异函数的特性,对人口密度区域化变量的结构性和变异性进行分析,并在此基础上进行无偏最优估计,生成梯度变化的插值图,更有利于表现人口在空间上变化的特征和规律,直观地反映人口疏密的格局,包括梯度过程、范围大小和空间形状等。本文基于第六次人口普查数据,以乡镇和街道为单元,利用地统计学方法分析河南省人口空间分布的特征和趋向,并揭示影响该省人口分布的主要因素,结合主体功能分区和新型城镇化战略的实施,讨论合理引导人口分布的问题,为协调人口与资源环境的关系、促进生态文明建设提供参考。
2 研究区概况
河南省地处中原,地形主要分为平原和山地两种类型。豫西为秦岭山脉的东端,包括崤山、伏牛山等。豫南有桐柏山、大别山,但山地面积不大。豫西北为太行山地,呈现出一个宽窄不等的弧形地带。其他大部地区为黄淮海平原和西南部的南阳盆地。省内以大陆性季风气候为主,光热水土资源的组合良好,为人口的生存和发展提供了有利条件。因此这里成为中华农业文明的重要起源地,历史文化厚重。由于居中的地理位置和较大的人口基数,该省长期以来在民族融合、人口流动和文化变迁中发挥着重要作用,在历史上一直是中国人口分布的重心所在[26]。近代以来,交通、通信等基础设施的建设进一步凸显了河南省在空间区位上承东启西、连南贯北的重要性。河南省现有地级市17个,县级行政区159个（包括县、县级市和市辖区）。2010年第六次人口普查资料显示,全省总人口数约9403万,为全国第三人口大省。全省国土总面积16.7万km2,平均人口密度为568人/km2,约是全国平均人口密度的4倍,是一个人口较为稠密的省份。2010年全省人口的城镇化水平为38.8%[27],人均GDP为24446元[27],发展水平在全国居中。这表明随着城镇化过程的推进和经济社会的发展,河南省的人口再分布仍处于变化幅度较大的时期。由于人口数量大,其再分布过程会产生广泛的资源环境效应。3 研究方法
3.1 数据来源与处理
根据全国第六次人口普查资料,乡镇和街道的人口数量以居住半年以上的常住人口数据为基础。基于2013年版的《河南省地图集》[28]对乡镇边界进行矢量化处理,并生成各分析单元的面积。具体方法为：（1）农村地区和部分市辖区所管辖的乡镇有清晰的行政边界,人口数据能够与空间单元相匹配,以乡镇为分析单元。
（2）部分城区的街道办事处有明确的管辖范围和人口统计,以街道为分析单元。
（3）部分城区的街道相互交错,边界难以廓清,且面积不大,特别是人口密集的核心城区,将几个街道合并为一个单元。
（4）还有一些工业园区、农场、林场及养殖场等单位没有明确边界,但人口数据是独立统计的,则将其人口数据归并到所在或邻近的行政区中;若该类单位跨几个分析单元,则采取面积权重法将人口数据分解到其所覆盖的分析单元中。
经整理共有1955个分析单元。其中前两类分析单元占了绝大多数,后两类只是个别情形。
3.2 地统计学方法概述
地统计学（Geostatistics）是研究地理现象的空间格局与变异的一种分析方法,它基于区域化变量理论,以变异函数为关键性工具,探讨那些在空间分布上既有随机性又有结构性的现象[29-31]。它利用变异函数模型和空间插值方法来表现地理现象的空间过程。在满足二阶平稳假设下,Z(x)是某一区域化变量,空间位置xi和xi+h处的属性值分别是Z(xi)和Z(xi+h),变异函数r(h)定义[32-33]为：
式中：h为步长;N(h)为样本点对的数量。
变异函数有4个基本参数：基台值（c0+c）、块金值（c0）、变程（a）和分维数（D）。前3个参数均可从变异函数中直接得出[31-32]。如图1所示。基台值指变异函数随着h不断增加而达到的一个相对稳定的平台值,它表示区域化变量的最大变异。块金值是当h=0时,r(h)的值,它代表最小抽样尺度以下变量的变异性及测量误差。变程为变异函数达到基台值时的采样距离,它反映了区域化变量的空间自相关性,当h超过变程时,区域化变量的空间自相关性消失。分维数表示变异函数的曲率,为无量纲数,其值由r(h)和h之间的关系决定,计算公式为[32]：
式中：D指分维数。分维数可用来表示区域化变量的空间自相关程度。分维数越接近2,说明区域化变量在空间上的差异性越小,分布越均衡[31]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1变异函数曲线图
-->Fig. 1The curve of variance function model
-->
理论变异函数模型r(h)是未知的,研究者只能利用有效的空间样本去估计。通常采用的理论模型有球状模型、指数模型和孔穴效应模型等。通过理论模型可进行空间插值,使人口分布过程连续化。
4 结果分析
4.1 不同空间尺度上人口密度的差异
人口分布的疏密不均是普遍现象。稠密区中有相对稀疏的部分,稀疏区中有相对稠密的部分。分析单元的空间尺度越大,其属性值的极值比就越小,平均趋向越强。随着空间尺度的缩小,极值比迅速扩大。以河南省17个地市级单元计算,人口密度最大的是郑州市1145（人/km2）,最小的是三门峡市213（人/km2）,前者是后者的5.4倍。以县级单元计算,人口密度最大的为许昌市魏都区7434（人/km2）,最小是卢氏县88（人/km2）,极值比为83.5。以乡镇单元计算,极值比达836.6,如表1所示。这表明空间尺度缩小能有效降低平均化趋向,更精确地表现人口空间分布。Tab. 1
表1
表1三个空间尺度上的极值比的变化
Tab. 1The extreme ratios on three different space scales
| 空间尺度 | 单元个数 | 面积（km2） | 人口总数（万人） | 人口密度（人/km2） | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| max | min | max | min | max | min | |||||||
| 地市级 | 17 | 26591 | 1965 | 13.5 | 1026.4 | 67.6 | 15.2 | 1145 | 213 | 5.4 | ||
| 县级 | 150 | 4004 | 35 | 114.4 | 192.6 | 5.5 | 35.0 | 7434 | 88 | 84.5 | ||
| 乡镇级 | 1955 | 783 | 5 | 156.6 | 118.9 | 0.1 | 1189 | 17590 | 21 | 837.6 | ||
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将河南省1955个分析单元的人口累计百分比和土地面积累计百分比生成洛伦兹曲线（图2）,可直观地表现人口在地理分布上的不均衡现象。在图2的左下角,35.16%的土地面积上只有10%的人口。这些单元为人口低密度区,主要分布在豫西山地、大别山区、桐柏山区以及太行山麓地带。图2的右上角,10%的土地面积上拥有36.20%的人口。这些单元为人口高密度区,它们主要分布在大、中、小城市的市区,县城及部分区位条件较好的建制镇。洛伦兹曲线的中间部分代表从事农业生产的平原和盆地地区,其人口密度居中。三种人口密度的空间分布如图3所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2河南省人口分布的洛伦兹曲线
-->Fig. 2Lorenz curve of population distribution of Henan province
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3河南省人口密度分布图
-->Fig. 3The population density distribution of Henan province
-->
4.2 分布形态
地统计学方法对区域化变量进行空间分析的前提是需要数据服从正态分布。以100（人/km2）为阶梯分组,形成不同人口密度下的直方图,显然是左偏的。1100（人/km2）以下的单元个数占了总数的90%,相对集中。而1100（人/km2）以上的单元个数仅占10%,其人口密度延伸到17590（人/km2）,十分分散。将人口密度数据转换成对数,其峰度值为2.28、偏度值为0.09,直方图近似于正态分布,如图4所示。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4河南省人口密度直方图
-->Fig. 4Histogram for population density of Henan province
-->
4.3 人口密度的变异函数
利用GS+软件对河南省人口密度进行变异函数的计算和模拟。由于1955个分析单元的平均面积为84 km2,若将其视为为矩形,其边长约为9 km,因此将东西、南北两个方向上的变异函数γ(h)的初始步长设为9 km,东北—西南和西北—东南两个方向上的初始步长设为12 km。变异函数只有在样本间最大距离的1/2以内才有意义[33],河南省上述四个方向上的样本最大距离处于530~580 km之间,计算变异函数时在样本最大距离1/2的范围内取值。四个方向上变异函数的块金值在0.27~0.38之间,差异不大,如图5所示。这反映了当空间尺度小于最小抽样尺度时,由于山地与平原之间的自然地理环境、城市与乡村之间的人文地理环境等条件的不同而导致人口密度有所差异。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5四个不同方向上的变异函数
-->Fig. 5Variance functions of the four different directions
-->
四个方向上变异函数γ(h)的变程处于262~286 km之间,与不同方向上省界长度的一半距离非常接近。偏基台值反映了γ(h)的变异幅度,其中东西方向上的变异幅度最大,γ(h)从0.271增加到1.041,偏基台值为0.742;南北方向上的偏基台值最小,为0.354;东北—西南方向和西北—东南方向上的偏基台值分别为0.486和0.402。这主要是由于东西方向上山地和平原这两类地形的差异以及全省范围内各异的社会经济发展水平引起的。随着步长的增加,四个方向上的γ(h)都逐步扩大,这显示了人口密度的空间自相关性由强到弱的变化,即在变程范围内,距离越大,人口密度的差异也越大。在80 km的距离以内,四个方向上的γ(h)比较接近,交错变化,说明人口密度在不同方向上的变异程度是相近的;当h超过80 km后,四个方向上γ(h)的偏基台值的差距逐步拉大,各向异性增强。表明人口密度的分异特征是在大于80 km的步长尺度上充分表现出来的。
从变异函数的分维数来看（表2）,河南省人口密度在空间上的分维数的拟合精度较高,均大于0.90。四个方向上的分维数值由大到小的顺序依次是南北方向、西北—东南方向、东北—西南方向、东西方向。这说明人口密度在南北方向上的均质性最强,差异性最小,东西方向上的人口密度空间格局的不均衡性大于其他三个方向,与图5得出的结果相一致。
Tab. 2
表2
表2四个不同方向上的变异函数的分维数
Tab. 2Fractal dimensions of variance function in the four different directions
| 方向 | 分维数 | 标准误差 | R2 |
|---|---|---|---|
| 南北方向 | 1.917 | 0.090 | 0.944 |
| 东北-西南方向 | 1.872 | 0.034 | 0.993 |
| 东西方向 | 1.831 | 0.063 | 0.967 |
| 西北-东南方向 | 1.899 | 0.120 | 0.919 |
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4.4 变异函数模型及其插值
在地统计软件GS+生成的变异函数模型中,指数模型的拟合效果最好,计算公式[32]为：式中：c0指块金（效应）常数;c为拱高,即偏基台值;a不表示变程,而表示约3倍的变程。
表3列出了9 km±1.0 km的步长范围内5个指数变异函数模型的参数。本文以9 km为初始步长的指数模型进行插值,结果如图6所示。图6较为直观地表现了河南省人口疏密的梯度变化,并以不同的等值线勾画出了不同人口密度的空间范围和分布形态。人口稀疏区呈半环状,分布在省域西部、西北部边缘和西南部山地,人口密度在310（人/km2）以下。人口稠密区主要分布在黄淮海平原及南阳盆地,其中,乡村地区的人口相对稀疏,密度在310~850（人/km2）之间,而城镇地区人口十分密集,密度多在850（人/km2）以上。所有大、中、小城市的市区和大部分县城都形成了局部的高值区。因此,河南省人口分布基本上可简划为3大类：低密度的山区,中密度的平原农村地区和高密度的平原城市地区。
Tab. 3
表3
表3变异函数的指数模型的相关参数
Tab. 3Parameters of the exponential variation functions model
| 步长（km） | 残差平方和 | R2 | 块金值（C0） | 基台值（C0+C） | 变程（km） |
|---|---|---|---|---|---|
| 8 | 0.0143 | 0.974 | 0.3700 | 1.0630 | 292.70 |
| 8.5 | 0.0137 | 0.974 | 0.3700 | 1.0720 | 298.00 |
| 9 | 0.0142 | 0.972 | 0.3660 | 1.0460 | 279.50 |
| 9.5 | 0.0133 | 0.971 | 0.3610 | 0.9880 | 243.00 |
| 10 | 0.0143 | 0.970 | 0.3620 | 1.0260 | 264.50 |
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6河南省人口密度插值图
-->Fig. 6Interpolation of population density of Henan province
-->
5 影响河南省人口分布的主要因素
人类作为特殊的生物种群,其分布不仅受自然地理条件,如海拔、地形、温度、水资源以及土地的第一性生产力等因素的影响,也受社会经济和文化因素的影响。多年来,人们试图将诸多影响因子与人口疏密做定量化的分析[18,34],但由于影响因素的多样化组合和相互作用,较为精确的量化分析存在着诸多困难。并且,随着社会生产力的不断提高,人类适应和改造自然环境的能力逐步增强,相同地理条件对人类生存与发展的制约程度也会有所不同。当地理条件和社会生产力发展水平都不相同时,各因素对人口分布的影响力就缺乏量的可比性。但人口分布作为一种客观存在,总有一些基本依据来反映各影响因素的孰重孰轻。河南省作为中国的内陆省份,境内虽然没有限制人类生存的极端自然条件,但自然和人文因素在空间上的组合存在明显差异,它们在不同层面上影响人口分布,造成了人口疏密不均的现象。5.1 地形条件是影响人口空间格局的基本因素
在大陆性季风气候条件下,省内水热条件的差异对人口分布没有产生大的影响。北、西、南三面半环状的山地,岭谷相间,地势陡峻,海拔在500~2400 m之间,是省内主要的林区。在一些山麓台地和沟谷中有一些耕地呈带状分布。由于耕地数量有限,这些区域可承载的人口数量少,村落稀疏。黄淮海平原,地势平坦,土壤肥沃,水源充足,耕地集中分布,农业生产条件优越,长期以来是中国的粮食主产区。因此这里村落星罗棋布,人口高度密集。早在西汉元始二年（公元2年）,颍川郡（以许昌为中心的10710 km2地域范围）的人口密度就高达206（人/ km2）,为当时中国人口最密集的区域之一[35]。在地形因素的影响下,大致从洛阳—平顶山—驻马店—淮滨一线有一条明显的西北—东南向的人口密度分界线,分界线的东北部人口稠密,西南部人口稀疏（南阳盆地除外,它是一个局部的人口密集区）,这表现了河南省人口分布的宏观格局（图6）。显然,土地垦殖率的高低是影响省内人口分布的重要因素,而地形条件又是决定土地垦殖率的基本因素。例如,豫西山区的卢氏县土地面积为4004 km2,2012年土地垦殖率仅为9.5%[28],而位于黄淮海平原的临颍县土地面积仅为821 km2,但同期土地垦殖率却高达71.5%[28]。概言之,山地和平原这两类地形条件是导致人口疏密分布的基本因素。5.2 社会经济发展和区位条件是影响城市人口聚集的因素
在农耕生产条件下,较高的土地生产力、众多的人口和居中的区位条件都是治国安邦者所要考虑的基本方面。然而,在适宜农耕的区域内,哪些点上形成了城镇、并进一步地聚集了人口,成为密中更密的所在,就存在更深层次的原因。黄淮海平原作为中国农业文明的发源地之一,历史上曾有多个地方成为中原王朝的都城,例如安阳、洛阳、许昌和开封等。人类生存对淡水的高度依赖,使得一些邻近河流湖泊的地点成为建设城市的优先选择,例如开封、漯河等。为增强军事防卫能力,古人利用山川形胜建城,例如洛阳、信阳和南阳等。为便于商业贸易,在人口分布中心或出产不同产品的一些区域交界地带,也有城市形成。近代以来,工业化的启动对能源矿产的需求急剧增长。平顶山、焦作、鹤壁等地的煤炭资源,濮阳的石油和天然气资源,三门峡的铝土矿等能矿资源的开发成为人口聚集和城镇发展的重要条件。一些优势的农产品也成为工业生产原料,例如许昌的烟草、安阳的棉花等。经济活动的多元化、社会分工的细化和生活方式的多样化,使得商业贸易和各类服务业日益兴旺,就业成为吸引人口集聚的因素。
长期以来,水陆交通与城镇发展具有良好的互动关系。随着京广线、陇海线两条铁路干线成为纵横全国的交通大动脉,位于这两条铁路干线上的城市迅速发展起来。特别是郑州市作为两条铁路干线的枢纽,其区位优势凸显起来。在工业化、城镇过程加速推进的今天,铁路、公路、航空组成的立体化交通体系,以及输油、输气管线,输水工程,电网,通信光缆,污水和垃圾处理等公共基础设施成为现代城市人口生活的必要条件。城市和基础设施之间的高度依赖和紧密互动,产生了马太效应,使得人口不断向密度高的地方聚集,成为城市化进程的驱动力量。
基于以上分析,本文初步认为人口分布问题可从三个层面上来理解：① 在全球尺度上看,有无适宜人口生存的环境。人类生存需要一定范围的温度、空气、陆地空间、淡水和食物等,海洋、极地、高海拔山地等不具备人类生存的条件。② 具备生存条件时,土地承载力成为制约人口分布的基本因素,而这又取决于地形、土壤、水热条件以及生产力发展水平的组合状况,所谓一方水土养一方人。平原地区的土地垦殖率远高于山地,也具有更高的土地承载力。③ 人口密集的城市不仅要依赖当地的土地生产力,而且需要通过交通等基础设施从更大的空间范围获取所需的资源。区位优势和社会经济的发展就成为人口向城市集聚的必要条件。概言之,人口分布是自然和人文等多种因素共同作用的结果。
6 结论与讨论
6.1 结论
空间尺度是研究人口分布的一个基本指标,较小的空间尺度能够更精确地表现人口的实际分布。本文用1955个乡镇的资料分析河南省的人口分布,结果表明：该省的人口分布可划分为三大类：低密度的豫西、豫南和豫西北山区,中密度的黄淮海平原和南阳盆地的农村地区,高密度的城镇地区。其中35.1%的低密度区域仅有10%的人口,而10%的高密度区域拥有36.2%的人口。东西、南北、东北—西南和西北—东南四个方向上的变异函数的变程在262~286 km之间。在80 km的距离以内,四个方向上的γ(h)变异相近,其中东西方向上的变异幅度最大。超过80 km后,变异函数的各向异性增强。
指数模型是拟合精度最高的变异函数模型。以9 km为初始步长进行空间插值,其结果直观地表现了河南省人口疏密的梯度变化及分布形状。洛阳至淮滨一线有一条由西北—东南向的人口密度分界线,分界线的东北部人口稠密,西南部人口稀疏,表现了河南省人口分布的宏观格局。
影响人口分布的因素可从三个层面上来理解：在全球尺度上看,有适宜和不适宜人类生存的两种环境;在适宜人类生存的区域,人口分布的疏密取决于土地承载力,河南省的土地承载力主要受山地和平原两种地形条件的影响;在平原地区,社会经济发展和区位条件成为影响人口向城镇集中的主要因素。
河南省是中国的人口大省,实现其城乡人口的有序转移和空间上合理再分布,具有重要的现实意义。应在实施主体功能区规划和新型城镇化战略的过程中,创造安居乐业的条件,产生有利于人口聚集的马太效应。城市化过程和人口聚集的资源环境效应有正负两个方面,应扬长避短,谋求绿色发展之路。
6.2 讨论
在十一五期间,国家提出实施主体功能区划,以形成人口、经济和资源环境相协调的国土空间开发格局[36]。人口密度是主体功能分区的基本评价指标之一。豫西山地为林区,属于限制开发或禁止开发的范围。为更好地发挥森林生态系统在涵养水源、调节气候、维护生物多样性等方面的生态服务功能,应有序引导山区人口向外迁移,进一步降低人类活动对环境的负面影响。在一些自然保护区、森林公园、名胜风景区不应再从事农业垦殖、采矿和大规模的建设活动,将原有的农民或林场工人就地转换为森林管护、旅游服务人员,以此来探索生态文明建设的途径。2010年河南省的人口城镇化水平为38.8%,比全国人口城镇化平均水平低11个百分点,人口城镇化进程滞后。因此需要从安居、乐业两个方面采取措施推进城镇化进程。一方面要依托当地的资源优势,壮大和提升已有的产业类型,创造更多的就业机会,吸引农村劳动力的转移。另一方面要结合新型城镇化战略的实施,合理规划和建设各级城镇,完善各项基础设施,配套基本的公共服务,营造良好的生活环境,促进城乡人口再分布。
现有不少研究关注城市化和人口聚集对资源环境带来的负面效应,提出用城市环境变迁理论、生态现代化理论和紧凑型城市理论来讨论城市环境治理问题[37]。本文认为城市化也有正面效应。在人口稠密的黄淮海平原,居民点用地比重较高。分散建设道路、水、电、光缆等基础设施的成本高。随着城镇人口比重的不断增加,虽然城镇用地面积随之增加,人口密集区的环境问题会更加突出。但有利的是：① 城镇用地会更加集约,乡村地区会有更多的宅基地空闲,现已出现了不少空心村[38]。短期内空闲土地虽置换不出来,但20年~30年后这些土地可以复垦。在农村节省出的土地将会多于在城镇占用的土地。② 更多人口集中到城镇后,公用设施建设的投资效率和公共服务水平会明显提高,污水、生活垃圾更容易进行无害化处理,进而改善人们的生活水平。③ 农村人口减少后,每个劳动力拥有的耕地面积会增加,这有利于扩大土地的经营规模,提高劳动生产率。
The authors have declared that no competing interests exist.
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被引期刊影响因子
| [1] | This report attempts to review the availability of the demographic data relevant to the study of global environmental change. It therefore attempts to "inventory the demographic data currently available; evaluate the adequacy of these data for Global Environmental Change (GEC) studies; recommend how currently available data could be made more useful for the study of GEC; [and] consider what types of additional demographic data may be required." The report also introduces both the theory and practice of Geographical Information Systems (GIS) and discusses its application to the monitoring of environmental change. Specific attention is given to the U.S. Bureau of the Census Center for International Researchs global population database. (EXCERPT) |
| [2] | The ongoing debate over indigenous claims to intellectual and cultural property reveals a series of indigenous strategies of mobilization that both appropriate from and work against the logic of the market. Of particular significance in this regard are the various indigenous strategies used in contemporary pharmaceutical bioprospecting activities to address claims to traditional medical knowledge as cultural property. This article presents field data on a controversial ethnopharmaceutical project among the Aguaruna of Peru's high forest and offers a comparative analysis of the outcomes with attention to several other cases in and beyond South America. In particular, questions are raised about the forms of legitimating authority in the burgeoning international indigenous movement, the role of NGOs, researchers, bureaucracies, and corporations in this process, and the dilemmas that emerge from the politicization and privatization of indigenous culture and identity. |
| [3] | . 城市化过程与人口自然增长率的 下降显著相关。我国正处于城市化加速推进的重要时期,人口增长速度的减缓既为我国的现代化建设创造了有利条件,也带来了一系列需要考虑和解决的问题。本文 基于我国城市人口的生育率明显低于农村人口,而城市人口占总人口的比重迅速上升这一事实做出四个推论,对我国人口数量及城乡结构变化的可能情景进行了分 析。约束我国人口增长的因素可简化为生育政策效应和城市化效应二部分,前者可视为外部约束,后者可视为内部约束(即家庭主动节育)。参照城市化过程、人口 增长变化与我国具有共同趋势的17个新兴工业化国家和发展中国家的情况,用类比方法估算出1972-2012年期间我国约束人口增长的城市化效应和计划生 育政策效应。结果表明,前者使人口自然增长率由24.57‰下降到10.0‰-12.0‰,后者则进一步使增长率下降到4.87‰,并减少出生人口 3.44亿-4.14亿人。可分三个阶段来分析内、外部因素的影响效果,政策效应时期(1972-1980),政策效应为主、城市化效应为辅时期 (1980-1995),政策效应与城市化效应并重时期(1995-2012)。40年来政策效应由强变弱,城市化效应由弱变强。在新的发展阶段上,为减 轻人口对资源环境的压力需要继续控制人口增长。另一方面,为避免人口老龄化带来的诸多问题,需要保持人口的适度增长。党的十八届三中全会对人口政策的重大 调整非常及时和必要,但需要在坚持计划生育基本国策的同时,逐步减弱政策约束,增强内部约束,充分发挥城市化的效应。在各地区、各民族实行统一的生育政 策,把约束人口增长的机制由政策强制变为家庭主动意愿,创造更加公平、合理和人性化的制度环境和平台,有序推进城市化过程。 . 城市化过程与人口自然增长率的 下降显著相关。我国正处于城市化加速推进的重要时期,人口增长速度的减缓既为我国的现代化建设创造了有利条件,也带来了一系列需要考虑和解决的问题。本文 基于我国城市人口的生育率明显低于农村人口,而城市人口占总人口的比重迅速上升这一事实做出四个推论,对我国人口数量及城乡结构变化的可能情景进行了分 析。约束我国人口增长的因素可简化为生育政策效应和城市化效应二部分,前者可视为外部约束,后者可视为内部约束(即家庭主动节育)。参照城市化过程、人口 增长变化与我国具有共同趋势的17个新兴工业化国家和发展中国家的情况,用类比方法估算出1972-2012年期间我国约束人口增长的城市化效应和计划生 育政策效应。结果表明,前者使人口自然增长率由24.57‰下降到10.0‰-12.0‰,后者则进一步使增长率下降到4.87‰,并减少出生人口 3.44亿-4.14亿人。可分三个阶段来分析内、外部因素的影响效果,政策效应时期(1972-1980),政策效应为主、城市化效应为辅时期 (1980-1995),政策效应与城市化效应并重时期(1995-2012)。40年来政策效应由强变弱,城市化效应由弱变强。在新的发展阶段上,为减 轻人口对资源环境的压力需要继续控制人口增长。另一方面,为避免人口老龄化带来的诸多问题,需要保持人口的适度增长。党的十八届三中全会对人口政策的重大 调整非常及时和必要,但需要在坚持计划生育基本国策的同时,逐步减弱政策约束,增强内部约束,充分发挥城市化的效应。在各地区、各民族实行统一的生育政 策,把约束人口增长的机制由政策强制变为家庭主动意愿,创造更加公平、合理和人性化的制度环境和平台,有序推进城市化过程。 |
| [4] | . 以人口空间分布及其与资源环境和社会经济协调性评价为核心，提出了一整套人口与资源环境和经济社会发展协调水平评价的指标体系与模型方法；以分县为基本单元，定量评价了2010 年中国人口与资源环境和社会经济发展的协调性和协调程度；根据人口分布适宜度高低和限制性差别，划分了中国分县人口分布适宜等级和限制类型，定量揭示了中国不同地区人口与资源环境和社会经济协调发展的时空格局和地域特征。研究表明：① 2010 年中国有3/5 以上的县（市、区） 人口分布与人居环境基本适宜，中国分县人口分布与人居环境自然适宜性保持了高度一致性；② 2010 年中国有1/2 以上的县（市、区） 人口发展基本不受水土资源约束，分县人口分布与水土资源适宜性处于中等水平；③ 2010 年中国有超3/5 的县（市、区） 人口与社会经济发展基本协调，人口分布的社会经济协调性良好；④ 2010 年中国近3/5 的县（市、区） 人口分布适宜度在60 以上，人口资源环境与发展处于基本协调或相对协调状态；⑤2010 年中国分县人口资源环境与发展的协调程度东部优于中部、中部优于西部；⑥ 2010 年中国分县人口分布适宜度可划分为人口资源环境与发展基本协调、相对协调、有待协调和亟待协调4个适宜等级与10 个限制类型。 以人口空间分布及其与资源环境和社会经济协调性评价为核心，提出了一整套人口与资源环境和经济社会发展协调水平评价的指标体系与模型方法；以分县为基本单元，定量评价了2010 年中国人口与资源环境和社会经济发展的协调性和协调程度；根据人口分布适宜度高低和限制性差别，划分了中国分县人口分布适宜等级和限制类型，定量揭示了中国不同地区人口与资源环境和社会经济协调发展的时空格局和地域特征。研究表明：① 2010 年中国有3/5 以上的县（市、区） 人口分布与人居环境基本适宜，中国分县人口分布与人居环境自然适宜性保持了高度一致性；② 2010 年中国有1/2 以上的县（市、区） 人口发展基本不受水土资源约束，分县人口分布与水土资源适宜性处于中等水平；③ 2010 年中国有超3/5 的县（市、区） 人口与社会经济发展基本协调，人口分布的社会经济协调性良好；④ 2010 年中国近3/5 的县（市、区） 人口分布适宜度在60 以上，人口资源环境与发展处于基本协调或相对协调状态；⑤2010 年中国分县人口资源环境与发展的协调程度东部优于中部、中部优于西部；⑥ 2010 年中国分县人口分布适宜度可划分为人口资源环境与发展基本协调、相对协调、有待协调和亟待协调4个适宜等级与10 个限制类型。 |
| [5] | . 正年来中外****,研究中国人口 问题者,日见其多,中国人口是否过剩,国境以内,是否尚有大量移民之可能,此实当今亟须解答之间题,各方对此之意见,甚为纷歧;或则谓中国人口,实已过 剩,此可由社会生计艰难,失业问题严重,以及海外侨民之多可以证之;或则谓中国人口,实未过剩,以全国面积除全国人口,计算其密度,较之欧西诸国,尚不及 远甚,国境西北部,地旷而人稀,将来实大有移民之可能;两方之意见,相距十分遥远,吾人如欲对此问题,求得一公平之批判与 正年来中外****,研究中国人口 问题者,日见其多,中国人口是否过剩,国境以内,是否尚有大量移民之可能,此实当今亟须解答之间题,各方对此之意见,甚为纷歧;或则谓中国人口,实已过 剩,此可由社会生计艰难,失业问题严重,以及海外侨民之多可以证之;或则谓中国人口,实未过剩,以全国面积除全国人口,计算其密度,较之欧西诸国,尚不及 远甚,国境西北部,地旷而人稀,将来实大有移民之可能;两方之意见,相距十分遥远,吾人如欲对此问题,求得一公平之批判与 |
| [6] | . 我国地势西高东低。东部第一台 阶为湿润的平原和丘陵,人口稠密。第二台阶分布在中部和西北部,大部为干旱半干旱气候。西南部的青藏高原属高寒气候,人口稀少。一条分界线东北起于黑龙江 省的黑河,西南至云南省的腾冲。此线以东居住着全国96％的人口。以西居住着4％的人口。作者把全国分为八大人口区。在未来岁月里,我国人口分布的总格局 不会有很大改变。 我国地势西高东低。东部第一台 阶为湿润的平原和丘陵,人口稠密。第二台阶分布在中部和西北部,大部为干旱半干旱气候。西南部的青藏高原属高寒气候,人口稀少。一条分界线东北起于黑龙江 省的黑河,西南至云南省的腾冲。此线以东居住着全国96％的人口。以西居住着4％的人口。作者把全国分为八大人口区。在未来岁月里,我国人口分布的总格局 不会有很大改变。 |
| [7] | . 基于人口地理学相关理论,以近300a 为时间尺度,以省域为空间单元,利用经修正的清朝、民国及建国后286 个时相的人口数据,建立1724 年、1767 年、1812 年、1855 年、1898年、1936 年、1982 年和2009 年8 个典型时间断面,通过不均衡指数、集中指数、分布重心和空间自相关等分析方法,研究了近300a 来中国人口数量变化及时空分布格局。结果表明：①近300a 来中国人口数量波动上升,按增长曲线特征可分为较快稳定增长期、快速波动负增长期、低速平稳增长期、无序跌宕增长期、急剧波动增长期5 个阶段;② 人口分布逐渐趋于均衡,人口重心迁移幅度不大,总体呈西南—西北—东北—西北的移动趋势;③ 人口分布保持高度自相关,聚集程度波动变化,其中,华东的沪苏地区、山东省、安徽省、浙江省为稳定人口高密度聚集区,华中的河南省为较稳定人口高密度聚集区,西南、西北部分省份为稳定人口低密度聚集区,华北的内蒙古自治区为较稳定人口低密度聚集区,东北的黑龙江省、吉林省为不稳定人口低密度聚集区。 基于人口地理学相关理论,以近300a 为时间尺度,以省域为空间单元,利用经修正的清朝、民国及建国后286 个时相的人口数据,建立1724 年、1767 年、1812 年、1855 年、1898年、1936 年、1982 年和2009 年8 个典型时间断面,通过不均衡指数、集中指数、分布重心和空间自相关等分析方法,研究了近300a 来中国人口数量变化及时空分布格局。结果表明：①近300a 来中国人口数量波动上升,按增长曲线特征可分为较快稳定增长期、快速波动负增长期、低速平稳增长期、无序跌宕增长期、急剧波动增长期5 个阶段;② 人口分布逐渐趋于均衡,人口重心迁移幅度不大,总体呈西南—西北—东北—西北的移动趋势;③ 人口分布保持高度自相关,聚集程度波动变化,其中,华东的沪苏地区、山东省、安徽省、浙江省为稳定人口高密度聚集区,华中的河南省为较稳定人口高密度聚集区,西南、西北部分省份为稳定人口低密度聚集区,华北的内蒙古自治区为较稳定人口低密度聚集区,东北的黑龙江省、吉林省为不稳定人口低密度聚集区。 |
| [8] | On the basis of introducing major data layers corresponding to net primary productivity (NPP), elevation, city distribution and transport infrastructure distribution of China, surface modelling of population distribution (SMPD) is conducted by means of grid generation method. A search radius of 200聽km is defined in the process of generating each grid cell. SMPD not only pays attention to the situation of relative elements at the site of generating grid cell itself but also calculates contributions of other grid cells by searching the surrounding environment of the generating grid cell. Human population distribution trend since 1930 in China is analysed. The results show that human population distribution in China has a slanting trend from the eastern region to the western and middle regions of China during the period from 1930 to 2000. Two scenarios in 2015 are developed under two kinds of assumptions. Both scenarios show that the trends of population floating from the western and middle regions to the eastern region of China are very outstanding with urbanization and transport development. |
| [9] | . 以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。 以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。 |
| [10] | . 文章依据近百年来分区域人口统计数据建立动态模型,分析甘肃省人口分布的时空变化特点.近百年来甘肃经济社会状况的巨变引起75个县的人口密度和人口比重的变化,特别是以兰州市为重心的陇中地区人口比重持续上升,反映了工业化、城镇化过程对人口分布的集中效应;而陇南地区在人口密度快速增加的同时人口比重持续下降,反映了资源环境对人口增长的约束.各地区的人口密度、人口比重与时间序列具有良好的相关性. 文章依据近百年来分区域人口统计数据建立动态模型,分析甘肃省人口分布的时空变化特点.近百年来甘肃经济社会状况的巨变引起75个县的人口密度和人口比重的变化,特别是以兰州市为重心的陇中地区人口比重持续上升,反映了工业化、城镇化过程对人口分布的集中效应;而陇南地区在人口密度快速增加的同时人口比重持续下降,反映了资源环境对人口增长的约束.各地区的人口密度、人口比重与时间序列具有良好的相关性. |
| [11] | . 城市人口的空间分布特征及昼夜差异是配置城市公共基础设施及公共服务设施和制订城市公共安全应急保障方案的重要依据,也是城市地理研究领域的前沿方向之一。但由于国内目前没有区分昼夜的人口统计数据,城市昼夜人口空间分布的相关研究难以开展,极为薄弱。本文以土地利用类型为媒介,构建基于不同类型城市人口时空行为特征的城市“人口—昼夜—土地利用”关系模型和基于差异化面积权重的城市人口空间化模型,旨在以格网为单元来估算城市昼夜人口并分析其空间分布特征。同时,以北京市海淀区为例开展实证研究,估算了海淀区的昼夜人口规模,分析了城市昼夜人口的空间分布特征及其空间耦合关系。结果表明:① 城市昼夜人口的空间结构存在显著差异,白天人口相对于夜晚人口具有更广泛的分布范围,并具有更显著的集聚特征。② 城市昼夜人口表现为多种空间耦合关系,包括“三明治”模式、“镶嵌”模式、“辐合”模式、“单体”模式等。③ 城市路网的昼夜利用与人口的昼夜分布有较高的相关性,白天人口分布对路网扩张有显著影响。城市昼夜人口的空间分布折射出中国城镇化进程中诸多因素,例如“旧住宅区”的分布、产业新区的建设、城乡发展差异等,以期对相关的研究提供参考。 城市人口的空间分布特征及昼夜差异是配置城市公共基础设施及公共服务设施和制订城市公共安全应急保障方案的重要依据,也是城市地理研究领域的前沿方向之一。但由于国内目前没有区分昼夜的人口统计数据,城市昼夜人口空间分布的相关研究难以开展,极为薄弱。本文以土地利用类型为媒介,构建基于不同类型城市人口时空行为特征的城市“人口—昼夜—土地利用”关系模型和基于差异化面积权重的城市人口空间化模型,旨在以格网为单元来估算城市昼夜人口并分析其空间分布特征。同时,以北京市海淀区为例开展实证研究,估算了海淀区的昼夜人口规模,分析了城市昼夜人口的空间分布特征及其空间耦合关系。结果表明:① 城市昼夜人口的空间结构存在显著差异,白天人口相对于夜晚人口具有更广泛的分布范围,并具有更显著的集聚特征。② 城市昼夜人口表现为多种空间耦合关系,包括“三明治”模式、“镶嵌”模式、“辐合”模式、“单体”模式等。③ 城市路网的昼夜利用与人口的昼夜分布有较高的相关性,白天人口分布对路网扩张有显著影响。城市昼夜人口的空间分布折射出中国城镇化进程中诸多因素,例如“旧住宅区”的分布、产业新区的建设、城乡发展差异等,以期对相关的研究提供参考。 |
| [12] | . 以街道和乡镇层面的人口统计数据为基础,综合应用ArcGIS和GS+Version7等软件对兰州市人口空间演变进行定量分析。结果表明:自1982年至2009年,兰州市人口呈逐年“向心聚集”态势,但不同阶段、不同街区人口空间增长存在显着差异;街道和乡镇人口密度差距逐年增大,高密度街区个数增多、范围扩大;距离人口高密度中心越远,人口密度的正相关性逐渐削弱,负相关性则逐渐增强,空间自相关范围不断增大;人口空间分布整体呈“东密西疏”格局,并呈现“双中心”空间结构。人口的极不均衡分布,带来了环境污染、交通拥挤、住宅紧张、就业困难等一系列问题。通过构建多中心城市结构、调整产业空间布局、平衡配置基础设施和引导人口有序流动等方面进行综合调控,不断优化人口空间分布,保障城市的可持续发展。 以街道和乡镇层面的人口统计数据为基础,综合应用ArcGIS和GS+Version7等软件对兰州市人口空间演变进行定量分析。结果表明:自1982年至2009年,兰州市人口呈逐年“向心聚集”态势,但不同阶段、不同街区人口空间增长存在显着差异;街道和乡镇人口密度差距逐年增大,高密度街区个数增多、范围扩大;距离人口高密度中心越远,人口密度的正相关性逐渐削弱,负相关性则逐渐增强,空间自相关范围不断增大;人口空间分布整体呈“东密西疏”格局,并呈现“双中心”空间结构。人口的极不均衡分布,带来了环境污染、交通拥挤、住宅紧张、就业困难等一系列问题。通过构建多中心城市结构、调整产业空间布局、平衡配置基础设施和引导人口有序流动等方面进行综合调控,不断优化人口空间分布,保障城市的可持续发展。 |
| [13] | . <p>深圳是中国人口密度最高的城市,为应急处置自然灾害等突发事件,需要实时获取高分辨率的人口动态分布信息。本文利用"基于移动基站的人口分布动态监测系统"提供的时间分辨率1 h,空间分辨率1 km的人口密度信息,分析了深圳市人口细网格动态特征。深圳城市移动用户总人口是1082.59万人,平均人口密度5545人/km<sup>2</sup>,最高16.5万人/km<sup>2</sup>,超过5.0万人/km<sup>2</sup>高密度人口主要分布在商业中心、海关口岸、火车站和居民集中居住区。最高人口密度的数值与选择的网格尺度有关,1000 km<sup>2</sup>网格和1 km<sup>2</sup>网格之间可以相差18倍。在深圳50%的人口聚集在10%的空间范围内,60%的人口分布在海拔高度50～100 m的土地上;网格上的建筑密度、道路密度与人口密度线性相关,建筑密度增加1%,对应人口增加约1000人,道路密度增加0.01%,人口增加约2000人。城市总人口在一定时期内是相对固定,变化幅度在4%以内,逐日之间变幅在1%左右。深圳是个典型的移民城市,春节期间由于大量人口返乡或外出旅游,总人口净减少48%。本文选择9个典型网格分析人口日变化规律:海关口岸属于早高峰型,大量的出境、出行、出游人员在早晨8时前后集中;城镇集市区属于午高峰型;商业中心区属于晚高峰型,高峰前后每小时的净流入 (出) 人员可达2万人;居民区属于午低谷型,周末与周日相比各时段人口均偏多;政府行政办公和公共服务区,周末比周日人口明显减少,春节期间减幅75%;工厂区因错峰用电,夜间4时形成人口高峰;郊野公园春节期间人数不减反增;偏僻乡镇人口日变化振幅很小;农业区在上午9时形成人口低谷,与日出而作的传统习惯相对应。</p> <p>深圳是中国人口密度最高的城市,为应急处置自然灾害等突发事件,需要实时获取高分辨率的人口动态分布信息。本文利用"基于移动基站的人口分布动态监测系统"提供的时间分辨率1 h,空间分辨率1 km的人口密度信息,分析了深圳市人口细网格动态特征。深圳城市移动用户总人口是1082.59万人,平均人口密度5545人/km<sup>2</sup>,最高16.5万人/km<sup>2</sup>,超过5.0万人/km<sup>2</sup>高密度人口主要分布在商业中心、海关口岸、火车站和居民集中居住区。最高人口密度的数值与选择的网格尺度有关,1000 km<sup>2</sup>网格和1 km<sup>2</sup>网格之间可以相差18倍。在深圳50%的人口聚集在10%的空间范围内,60%的人口分布在海拔高度50～100 m的土地上;网格上的建筑密度、道路密度与人口密度线性相关,建筑密度增加1%,对应人口增加约1000人,道路密度增加0.01%,人口增加约2000人。城市总人口在一定时期内是相对固定,变化幅度在4%以内,逐日之间变幅在1%左右。深圳是个典型的移民城市,春节期间由于大量人口返乡或外出旅游,总人口净减少48%。本文选择9个典型网格分析人口日变化规律:海关口岸属于早高峰型,大量的出境、出行、出游人员在早晨8时前后集中;城镇集市区属于午高峰型;商业中心区属于晚高峰型,高峰前后每小时的净流入 (出) 人员可达2万人;居民区属于午低谷型,周末与周日相比各时段人口均偏多;政府行政办公和公共服务区,周末比周日人口明显减少,春节期间减幅75%;工厂区因错峰用电,夜间4时形成人口高峰;郊野公园春节期间人数不减反增;偏僻乡镇人口日变化振幅很小;农业区在上午9时形成人口低谷,与日出而作的传统习惯相对应。</p> |
| [14] | . 为探测经典城市人口密度模型在微观层面上的适用性,本文通过计算基于格网的沈阳市人口景观密度,利用地统计学的理论与方法来分析其空间自相关性和变异性。研究发现:在10种不同采样粒度上人口密度半变异函数都符合球状模型,表征着城市人口分布具有较强的空间自相关性和变异性;但由于粒度不同,人口密度的空间自相关尺度不同,块金值不同,基台值不同,块金值与基台值的比值差异较大,证明人口分布的空间自相关具有较强的尺度依赖性;对于700m粒度而言,通过计算不同方向的半变异函数曲线可以发现,沈阳市人口密度呈现典型的带状异向性,反映出人口分布在不同方向上具有不同的结构特征。因此,研究城市人口分布时,可以城市人口分布的自相关性和变异性分析为基础,并须充分注意适宜尺度的选择和结构特征的识别。 为探测经典城市人口密度模型在微观层面上的适用性,本文通过计算基于格网的沈阳市人口景观密度,利用地统计学的理论与方法来分析其空间自相关性和变异性。研究发现:在10种不同采样粒度上人口密度半变异函数都符合球状模型,表征着城市人口分布具有较强的空间自相关性和变异性;但由于粒度不同,人口密度的空间自相关尺度不同,块金值不同,基台值不同,块金值与基台值的比值差异较大,证明人口分布的空间自相关具有较强的尺度依赖性;对于700m粒度而言,通过计算不同方向的半变异函数曲线可以发现,沈阳市人口密度呈现典型的带状异向性,反映出人口分布在不同方向上具有不同的结构特征。因此,研究城市人口分布时,可以城市人口分布的自相关性和变异性分析为基础,并须充分注意适宜尺度的选择和结构特征的识别。 |
| [15] | . <p>基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28<sup>o</sup>N、35<sup>o</sup>N、42<sup>o</sup>N 纬线和85<sup>o</sup>E、102<sup>o</sup>E、115<sup>o</sup>E 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。</p> <p>基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28<sup>o</sup>N、35<sup>o</sup>N、42<sup>o</sup>N 纬线和85<sup>o</sup>E、102<sup>o</sup>E、115<sup>o</sup>E 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。</p> |
| [16] | . <p>以街区层面的人口统计数据为基础,综合应用ArcGIS 和GS+Version7 软件对近30 a 来兰州市人口密度空间演变进行分析.结果表明：1982~2009 年,随着空间距离的增加,人口密度的正相关性逐渐削弱,负相关性逐渐增强.人口密度总体上呈不断增大的趋势,人口分布不均衡性和聚集性逐年增强,整体呈现出东高西低格局,以城关区和西固区为增长顶点形成“双核心”空间结构.高密度人口分布偏东,主要集中在城关区和七里河区.人口重心级别不同,所在街区面积不同,高人口密度街区面积小,低人口密度街区面积大.其形成机制主要缘于自然因素、历史因素、政策因素和经济因素等方面.</p> <p>以街区层面的人口统计数据为基础,综合应用ArcGIS 和GS+Version7 软件对近30 a 来兰州市人口密度空间演变进行分析.结果表明：1982~2009 年,随着空间距离的增加,人口密度的正相关性逐渐削弱,负相关性逐渐增强.人口密度总体上呈不断增大的趋势,人口分布不均衡性和聚集性逐年增强,整体呈现出东高西低格局,以城关区和西固区为增长顶点形成“双核心”空间结构.高密度人口分布偏东,主要集中在城关区和七里河区.人口重心级别不同,所在街区面积不同,高人口密度街区面积小,低人口密度街区面积大.其形成机制主要缘于自然因素、历史因素、政策因素和经济因素等方面.</p> |
| [17] | <a name="Abs1"></a>Character of population distribution is one of the focuses studied by urban geography. Using the fifth national census data as basic data and using areal interpolation method, this paper analyzes character of urban population distribution of Shenyang City, Northeast China, in terms of three aspects of statistical character, spatial auto-correlation and spatial structure. Furthermore, this research analyzes the factors affecting the population distribution of the city. The main conclusions include: 1) There is an obvious structure character of population distribution in the grid with a grain of 300m, which is appropriate scale when researching population distribution in Shenyang City. 2) Urban population distribution has the character of assembling while population density distribution takes on variability in Shenyang City. 3) Population density distribution shows spatial auto-correlation within 7.36km. Spatial heterogeneity of population density is low. 4) Urban center, population distribution barycenter and population density maximum points separate each other. Population density distribution has multi-cores character. 5) Layout of governments, primary schools, middle schools, colleges, hospitals and marketplaces affects population distribution directly. With the increase of distance to these factors, population density decreases as logarithm. |
| [18] | . 本文主要用1987年的数据,对影响省级人口密度的31种因素指标进口了相关和回归分析,建立了各种因素对人口密度的回归公式。作者引进了两个新的经济指标:单位国土面积粮食产量和国民收入。分析表明这两个指标比其他经济指标与人口密度的相关更紧密,自然因素尤其是海拔影响最大,其次是经济因素。 本文主要用1987年的数据,对影响省级人口密度的31种因素指标进口了相关和回归分析,建立了各种因素对人口密度的回归公式。作者引进了两个新的经济指标:单位国土面积粮食产量和国民收入。分析表明这两个指标比其他经济指标与人口密度的相关更紧密,自然因素尤其是海拔影响最大,其次是经济因素。 |
| [19] | . Urbanization represents a significant recent change in the human habitat. The physical environment of modern urban areas is very different from the environments in which humans evolved and from those of the modern rural settlements that serve as population |
| [20] | . 选取1982年、1990年、2000年和2010年人口普查数据，运用Logistic模型系统预测了2020年和2030年中国分县人口规模，定量分析了未来中国人口分布的基本布局、各地区人口增减变化以及城市群人口集聚度变化。研究认为：①2020-2030年中国未来人口空间分布的总体格局不会发生根本改变，东南半壁人口比例会有所减少，西北半壁人口比例会有所增加，但增减变化在0.1%~0.3%之间；②2010-2020年中国有1641个分县单元人口将仍呈增加趋势，占地规模和相应人口都在全国3/4水平，人口增加仍是主要特征；2020-2030年中国人口增加的分县单元将大幅减少到598个，人口减少地区占地规模和相应人口将占3/5以上，人口减少成为普遍现象。③中国21个城市群地区人口总量将由2010年的7.81亿增加到2020年的8.68亿和2030年的9.17亿，相应的人口集聚度也将由2010年的1.99逐步提高到2020年的2.17和2030年的2.33，城市群地区人口集聚规模和集聚程度在逐步提高，人口集聚态势更加明显。 选取1982年、1990年、2000年和2010年人口普查数据，运用Logistic模型系统预测了2020年和2030年中国分县人口规模，定量分析了未来中国人口分布的基本布局、各地区人口增减变化以及城市群人口集聚度变化。研究认为：①2020-2030年中国未来人口空间分布的总体格局不会发生根本改变，东南半壁人口比例会有所减少，西北半壁人口比例会有所增加，但增减变化在0.1%~0.3%之间；②2010-2020年中国有1641个分县单元人口将仍呈增加趋势，占地规模和相应人口都在全国3/4水平，人口增加仍是主要特征；2020-2030年中国人口增加的分县单元将大幅减少到598个，人口减少地区占地规模和相应人口将占3/5以上，人口减少成为普遍现象。③中国21个城市群地区人口总量将由2010年的7.81亿增加到2020年的8.68亿和2030年的9.17亿，相应的人口集聚度也将由2010年的1.99逐步提高到2020年的2.17和2030年的2.33，城市群地区人口集聚规模和集聚程度在逐步提高，人口集聚态势更加明显。 |
| [21] | This article describes a high-resolution land cover data set for Spain and its application to dasymetric population mapping (at census tract level). Eventually, this vector layer is transformed into a grid format. The work parallels the effort of the Joint Research Centre (JRC) of the European Commission, in collaboration with Eurostat and the European Environment Agency (EEA), in building a population density grid for the whole of Europe, combining CORINE Land Cover with population data per commune. We solve many of the problems due to the low resolution of CORINE Land Cover, which are especially visible with Spanish data. An accuracy assessment is carried out from a simple aggregation of georeferenced point population data for the region of Madrid. The bottom-up grid constructed in this way is compared to our top-down grid. We show a great improvement over what has been reported from commune data and CORINE Land Cover, but the improvements seem to come entirely from the higher resolution data sets and n... |
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| [23] | . <p>根据2000年第5次全国人口普查数据分析，西藏、青海2省区各市县平均人口密度与海拔高度、土地利用、主要道路有较强的相关关系，河流水系对居民点分布的影响较为明显，而居民点是人口分布的重要指示因子。以GIS软件为工具，通过较为客观的方式赋予各影响因子人口分布影响权重，运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。结果显示，通过数据融合产生的人口密度与各市县实际人口密度的相关系数大于0.80，与试验区各乡镇的实际人口密度的相关系数大于0.75。最终生成的栅格人口密度数据既与各市县统计型人口数据保持一致，又反映了各市县内部人口分布的空间变化。</p> <p>根据2000年第5次全国人口普查数据分析，西藏、青海2省区各市县平均人口密度与海拔高度、土地利用、主要道路有较强的相关关系，河流水系对居民点分布的影响较为明显，而居民点是人口分布的重要指示因子。以GIS软件为工具，通过较为客观的方式赋予各影响因子人口分布影响权重，运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。结果显示，通过数据融合产生的人口密度与各市县实际人口密度的相关系数大于0.80，与试验区各乡镇的实际人口密度的相关系数大于0.75。最终生成的栅格人口密度数据既与各市县统计型人口数据保持一致，又反映了各市县内部人口分布的空间变化。</p> |
| [24] | . 20世纪90年代以来,中国进入了前所未有的快速城市化阶段,大城市人口增长和空间演变剧烈,值得进行深入研究。以南京市为研究对象,先采用地理图形分析方法对都市区人口空间扩张过程进行了分析,后又采用数学模型方法对都市区人口分布多中心化趋势进行了系统研究。结果显示:在总人口持续快速增长的背景下,南京都市区人口高密度空间已延伸到近郊区,且远郊区中的区县政府驻地和一些优先开发区域的人口密度也已很高;城市人口空间分布已出现多中心化趋势,除了老城区北部的山西路已发育成除市中心新街口之外的人口次中心以外,郊区人口集聚最强的热点——河西新城区的万达广场也有望发育成另一个人口次中心。 20世纪90年代以来,中国进入了前所未有的快速城市化阶段,大城市人口增长和空间演变剧烈,值得进行深入研究。以南京市为研究对象,先采用地理图形分析方法对都市区人口空间扩张过程进行了分析,后又采用数学模型方法对都市区人口分布多中心化趋势进行了系统研究。结果显示:在总人口持续快速增长的背景下,南京都市区人口高密度空间已延伸到近郊区,且远郊区中的区县政府驻地和一些优先开发区域的人口密度也已很高;城市人口空间分布已出现多中心化趋势,除了老城区北部的山西路已发育成除市中心新街口之外的人口次中心以外,郊区人口集聚最强的热点——河西新城区的万达广场也有望发育成另一个人口次中心。 |
| [25] | . 自上而下的人口分布模拟模型自动化程度较低，难以分析人口分布成因，且因精细尺度的人口样本较难获取而不太适用于高空间分辨率人口分布模拟。提出了一种基于多智能体模型和建筑物信息的高空间分辨率人口分布模拟模型。首先利用建筑物三维分布数据提取住宅建筑，构建智能体人口分布模拟模型的环境；然后基于统计、调研数据定义智能体属性，确定智能体居住选择行为规则；最后以泰日社区为例进行了居住人口分布仿真模拟。研究结果表明，基于建筑物信息的人口分布多智能体模型，可以获取每栋建筑物上的人口，改进了当前高分辨率人口模拟主要只模拟小区或者居委会人口的不足；多智能体模型具有较高的自动化程度，不仅能获得较好的模拟结果，而且可在一定程度上从微观机理解释宏观居住分布模式，是对传统统计模型的有益补充。 自上而下的人口分布模拟模型自动化程度较低，难以分析人口分布成因，且因精细尺度的人口样本较难获取而不太适用于高空间分辨率人口分布模拟。提出了一种基于多智能体模型和建筑物信息的高空间分辨率人口分布模拟模型。首先利用建筑物三维分布数据提取住宅建筑，构建智能体人口分布模拟模型的环境；然后基于统计、调研数据定义智能体属性，确定智能体居住选择行为规则；最后以泰日社区为例进行了居住人口分布仿真模拟。研究结果表明，基于建筑物信息的人口分布多智能体模型，可以获取每栋建筑物上的人口，改进了当前高分辨率人口模拟主要只模拟小区或者居委会人口的不足；多智能体模型具有较高的自动化程度，不仅能获得较好的模拟结果，而且可在一定程度上从微观机理解释宏观居住分布模式，是对传统统计模型的有益补充。 |
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| [29] | Many environmental scientists are analysing spatial data by geostatistical methods and interpolating from sparse sample data by kriging to make maps. They recognize its merits in providing unbiased estimates with minimum variance. Several statistical packages now have the facilities they require, as do some geographic information systems. In the latter kriging is an option for interpolation that can be done at the press of a few buttons. Unfortunately, the ease conferred by this allows one to krige without understanding and to produce unreliable and even misleading results. Crucial for sound kriging is a plausible function for the spatial covariances or, more widely, of the variogram. The variogram must be estimated reliably and then modelled with valid mathematical functions. This requires an understanding of the assumptions in the underlying theory of random processes on which geostatistics is based. Here we guide readers through computing the sample variogram and modelling it by weighted least-squares fitting. We explain how to choose the most suitable functions by a combination of graphics and statistical diagnostics. Ordinary kriging follows straightforwardly from the model, but small changes in the model function and its parameters can affect the kriging error variances. When kriging is automated these effects remain unknown. We explain the choices to be made when kriging, i.e. whether the support is at points or over blocks, and whether the predictions are global or within moving windows. |
| [30] | . <p>地统计方法学已经成为空间预测与不确定性分析的关键性工具。本研究从文献计量学和方法学演变过程两个角度开展了1967~2005年的地统计方法学研究综述研究。首先从宏观角度分析其发展趋势、应用情况与模式,然后总结其演化规律、适宜性和选择原则。研究表明:地统计方法学的演化规律表现为稳态向非稳态演变、单变量向多变量(含二次信息)演变、参数与非参数方法相互补充、线性向非线性方法演变和空间静态向时空动态演变;此外,未来研究发展方向集中在半变异函数估计新方法、不确定性地统计学、时空地统计学与多点地统计学、机理模型与地统计学耦合研究和基于地统计学模拟的不确定性决策等。</p> <p>地统计方法学已经成为空间预测与不确定性分析的关键性工具。本研究从文献计量学和方法学演变过程两个角度开展了1967~2005年的地统计方法学研究综述研究。首先从宏观角度分析其发展趋势、应用情况与模式,然后总结其演化规律、适宜性和选择原则。研究表明:地统计方法学的演化规律表现为稳态向非稳态演变、单变量向多变量(含二次信息)演变、参数与非参数方法相互补充、线性向非线性方法演变和空间静态向时空动态演变;此外,未来研究发展方向集中在半变异函数估计新方法、不确定性地统计学、时空地统计学与多点地统计学、机理模型与地统计学耦合研究和基于地统计学模拟的不确定性决策等。</p> |
| [31] | . <p>通过ESDA相关分析，描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上，江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性，相似的地区在空间上集聚分布，热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构，且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性，热点区域切换频繁，没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强，空间分异格局中的随机成份在不断降低，而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著，东北—西南方向经济发展的空间差异较小，而东南—西北方向经济发展空间差异最大。最后，将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面：历史发展基础、经济区位和区域发展政策。</p> <p>通过ESDA相关分析，描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上，江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性，相似的地区在空间上集聚分布，热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构，且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性，热点区域切换频繁，没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强，空间分异格局中的随机成份在不断降低，而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著，东北—西南方向经济发展的空间差异较小，而东南—西北方向经济发展空间差异最大。最后，将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面：历史发展基础、经济区位和区域发展政策。</p> |
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| [34] | . ？山区人口分布受多种经济、社会等非空间因素的影响外,还与不同区域的地理分布有密切关系。文章以贵州省毕节地区为例,以乡镇区域为研究单元,运用地理加权回归(gwr)分析方法,兼与全局普通二乘法(ols)方法进行比较,研究人口密度和经济、社会、自然等因素的空间相关关系。研究表明,社会经济因素对毕节山区人口分布的影响大于自然环境因素的影响;海拔对毕节山区人口分布的影响不如坡度的影响显著;综合经济实力、城镇化水平、交通条件和地形条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈反相关,而医疗条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈正相关。因此,"加强城镇建设、鼓励人口聚集,加强生态移民工作、保护资源环境"是未来毕节地区相关政策的基础。 ？山区人口分布受多种经济、社会等非空间因素的影响外,还与不同区域的地理分布有密切关系。文章以贵州省毕节地区为例,以乡镇区域为研究单元,运用地理加权回归(gwr)分析方法,兼与全局普通二乘法(ols)方法进行比较,研究人口密度和经济、社会、自然等因素的空间相关关系。研究表明,社会经济因素对毕节山区人口分布的影响大于自然环境因素的影响;海拔对毕节山区人口分布的影响不如坡度的影响显著;综合经济实力、城镇化水平、交通条件和地形条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈反相关,而医疗条件的好坏与其对人口分布的影响大小呈正相关。因此,"加强城镇建设、鼓励人口聚集,加强生态移民工作、保护资源环境"是未来毕节地区相关政策的基础。 |
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| [37] | Despite the relationship between urbanization, energy use and CO 2 emissions has been extensively studied in recent years, little attention has been paid to differences in development stages or income levels. Most previous studies have implicitly assumed that the impact of urbanization is homogenous for all countries. This assumption can be questionable as there are many characteristic differences among countries of different levels of affluence. This paper investigates empirically the effects of urbanization on energy use and CO 2 emissions with consideration of the different development stages. Using the Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology (STIRPAT) model and a balanced panel dataset of 99 countries over the period 1975鈥2005, the findings suggest that the impact of urbanization on energy use and emissions varies across the stages of development. Surprisingly, urbanization decreases energy use in the low-income group, while it increases energy use in the middle- and high-income groups. The impact of urbanization on emissions is positive for all the income groups, but it is more pronounced in the middle-income group than in the other income groups. These novel findings not only help advance the existing literature, but also can be of special interest to policy makers and urban planners. |
| [38] | . <p>农村空心化是城乡转型发展进程中乡村地域系统演化的一种特殊形态。研究农村空心化是乡村地理学的天然职能，具有独特的学科优势。地理学研究农村空心化问题，主要着眼于乡村地域系统综合性、动态性和区域性视角，侧重梳理并规范农村空心化现象描述与空间模式构建、形成机理与动力机制、空心化效应与响应机制、整治潜力类型与优化调控等农村空心化命题研究；提炼并发展空心村演进的生命周期、代际演替空间型式、农村空心化动力学机制和农村空心化调控“三整合”等基础理论；结合农村聚落空间格局和聚落演进的影响要素分析，提出我国农村空心化调控的重点与研究主题；基于山东禹城市典型案例分析，探讨了禹城市空心化村庄整治的基本准则、发展理念与规划方案。通过实施空心村整治示范工程，重点研究空心化村庄整治引领新农村建设、耕地红线保障和城乡土地统筹配置“三位一体”目标的机制、政策与模式。</p> <p>农村空心化是城乡转型发展进程中乡村地域系统演化的一种特殊形态。研究农村空心化是乡村地理学的天然职能，具有独特的学科优势。地理学研究农村空心化问题，主要着眼于乡村地域系统综合性、动态性和区域性视角，侧重梳理并规范农村空心化现象描述与空间模式构建、形成机理与动力机制、空心化效应与响应机制、整治潜力类型与优化调控等农村空心化命题研究；提炼并发展空心村演进的生命周期、代际演替空间型式、农村空心化动力学机制和农村空心化调控“三整合”等基础理论；结合农村聚落空间格局和聚落演进的影响要素分析，提出我国农村空心化调控的重点与研究主题；基于山东禹城市典型案例分析，探讨了禹城市空心化村庄整治的基本准则、发展理念与规划方案。通过实施空心村整治示范工程，重点研究空心化村庄整治引领新农村建设、耕地红线保障和城乡土地统筹配置“三位一体”目标的机制、政策与模式。</p> |
