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1935-2010年中国人口分布空间格局及其演变特征

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

杨强¹^,, 李丽²^,, 王运动¹, 王心源², 陆应诚³

1. 南京林业大学土木工程学院,南京 210037

2. 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094

3. 南京大学国际地球系统科学研究所,南京 210046

Spatial distribution pattern of population and characteristics of its evolution in China during 1935-2010

YANGQiang¹^,, LiLi²^,, WANGYundong¹, WANGXinyuan², LUYingcheng³

1. College of Civil Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China

2. Institute of Remote Sensing and Digital Earth, CAS, Beijing 10094, China

3. International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210046, China

通讯作者:通讯作者：李丽（1988- ）,女,山东泰安人,博士研究生,主要从事遥感应用研究。E-mail: lili2014@radi.ac.cn
收稿日期:2016-02-1
修回日期:2016-05-3
网络出版日期:2016-08-30
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:

中国科学院数字地球重点实验室开放基金项目（2014LDE013）

国家自然科学基金项目（41271427,41371014）

江苏省测绘地理信息科研项目（JSCHKY201507）

作者简介:
-->作者简介：杨强（1982- ）,男,河南许昌人,博士,讲师,主要从事环境遥感与全球变化研究。E-mail: qiangyang@njfu.edu.cn

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摘要
在自然地理和社会经济等因素影响作用下,中国东西部人口分布与社会经济长期处于不平衡的发展态势。采用人口分布结构指数、基尼系数、重心迁移、空间自相关等方法,以中国1935-2010年6期人口普查县级统计数据为数据源,实现人口密度分界线的空间刻画和中国人口分布的时空分析。结果表明：受社会历史、自然环境和经济条件的影响,中国人口空间分布的时空演变特征差异相对明显;尽管人口分布的均衡性发展态势不断增强,但总体空间格局并未发生明显的改变;胡焕庸线至今仍能很好地概括中国人口东南地狭人稠、西北地广人稀的空间格局,但该线西侧的甘肃、宁夏、内蒙古等人口密度超过50人/km²的区域面积呈现增长的趋势,且持续向西北扩张。

关键词：胡焕庸线;人口分布;空间格局;时空演变
Abstract
Spatial distribution pattern of population and its evolution with the change of time and space is a hotspot and core content for human geography. Under the influence of complex environmental factors like geology, geography, ecology, and resources, population and social economy in western and eastern regions of China exhibit a lopsided development pattern over a long period of time. With the proposed New Urbanization Construction and the Belt and Road strategy, the social economy in western China, or even the whole China, has opportunities and space for development. Under the circumstance, this study on population distribution in different periods and areas in China will provide basis and spatial cognition for the development of relevant sustainable development policies and measures. Population data is acquired from the national statistical yearbook and population census data in different periods, and further built up spatial joint with the county administrative boundary in different periods. The population density is calculated based on the population data and regional area, and revised according to the adjacent years. With the support of geographical information technology, the inverse distance weighted method is used for spatial interpolation of the population density. Because of spatial density and distribution for the sampling points, average population density replaced interpolated results in western China. The study depicts the east-west dividing line of population density and discrepancies of population density in different periods and areas during 1935-2010 using county-level Chinese census data from six stages (1935, 1964, 1982, 1990, 2000, and 2010) with the index of population distribution structure, the Gini coefficient of population density, the movement trace of population center of gravity, and spatial autocorrelation analysis. The results showcase the dividing line of population density and discrepancies of population density in different periods and areas during 1935-2010. Because of the influence of history, environment and economy, the characteristics of population distribution evolution in different periods and areas keep changing in this study. It is known to all that the people are mainly distributed in Southeast China with little area, and population is much sparse in Northwest China, but with the larger area. Even though the population distribution trend of balanced development keeps increasing, the spatial distribution pattern of population has not changed obviously in the whole nation. The Hu Huanyong Line can still be a good summary of the characteristics of population distribution in China. To the west of the Hu Huanyong Line, population density in several provinces keep increasing during 1935-2010, such as Gansu Province and Ningxia and Inner Mongolia autonomous regions. The number of areas with population density with more than 50 people per kilometer increases greatly in the three provincial units. Moreover, the trend transferred to northwest China during 1935-2010. At the same time, the population distribution has obvious spatial autocorrelations in China in the last 80 years. In spatial scale, the hot and cold spots for population distribution have obvious aggregation, with great spatial difference in the whole China. The High-High regions are mainly distributed in South and East China where population density is very high and economy is developing repidly. The Low-Low regions are distributed on both sides of Hu Huanyong Line, namely, Southwest China and Northwest China. The natural environment and living standard are very poor in these regions. The spatial difference of population distribution in the High-Low and Low-High regions is very obvious because of local natural geographical environment and economic development, and these regions are usually distributed around the High-High and Low-Low regions. Thus, it is possible to coordinate the development between eastern and western China. We should understand the connotation and denotation of the question put forward by Premier Li Keqiang based on the natural law and economic development strategy of China in the new period. Meanwhile, people-oriented awareness should be further set up, and the New Urbanization Construction can be used to raise urbanization levels in China, thus improving the standard of living and environment.

Keywords：Hu Huanyong Line;population distribution;spatial pattern;evolution with the change of time and space

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杨强, 李丽, 王运动, 王心源, 陆应诚. 1935-2010年中国人口分布空间格局及其演变特征[J]. , 2016, 35(8): 1547-1560 https://doi.org/10.11821/dlyj201608012
YANG Qiang, Li Li, WANG Yundong, WANG Xinyuan, LU Yingcheng. Spatial distribution pattern of population and characteristics of its evolution in China during 1935-2010[J]. 地理研究, 2016, 35(8): 1547-1560 https://doi.org/10.11821/dlyj201608012

1 引言

人口空间分布格局及其时空演变研究是人文地理学研究的热点,也是人文地理学研究的核心内容^[1,2]。中国人口众多、地域辽阔、自然环境多样,研究中国人口分布状况,揭示人口分布与其影响因素的相关关系,对实现中国人口、资源、环境的可持续发展有着重要作用^[3-5]。在自然地理环境、社会历史和经济发展等多元要素的共同作用下,自汉晋时期,全国人口与经济重心持续向东南迁移,逐渐形成了东南地狭人稠、西北地广人稀的人口分布格局^[6]。1935年地理学家胡焕庸先生在《中国人口之分布》一文中用瑷珲（现爱辉）—腾冲线（即“胡焕庸线”）论证了这一现象,揭示了人口分布差异规律和中国资源环境区域差异特征,成为国内外人口研究的重要参照^[7,8]。胡焕庸线直观地反映出了中国人口地理空间分布的东西差异,是中国人文地理状况（如风俗文化、历史遗产、产业布局、社会经济、农牧交错带、城镇格局等）和自然地理状况（如气候变化、地质地貌、自然资源、生态承载力等）的重要分界线,在自然地理学、经济地理学等学科上均具有重要的研究意义和实践价值^[9-14]。
随着城镇化、工业化和全球化进程的加速推进,中国人口空间分布格局必将重塑,因而人口地理研究在中国这样一个地域辽阔、人口众多的大国将具有重要意义^[8,15,16]。在传统的人口分布研究中多采用统计分析的方法来定性、定量地描述人口变化特征,但随着空间信息技术的发展,地理信息系统因具有其他学科难以代替的良好的空间数据管理与分析能力,能将人口空间分布的表达更加趋于直观、形象,逐渐成为国内外****研究人口空间分布问题的最有力工具^[17]。基于地理信息系统的空间分析方法,以中国6期（1935年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年）人口普查县级统计数据为数据源,以人口密度数据为主要指标,通过与胡焕庸线的地理位置进行对比,来分析中国人口密度变化的时空特征和变化趋势,挖掘和展示隐藏在人口数据背后的信息,揭示人口分布现象的内在联系,为解决东西部协调发展问题提供科学参考,为指导中国的经济布局、民政建设、交通发展和环境管理提供科学参考。

2 研究方法

2.1 人口数据源及其空间插值

数据源主要包括1935年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年6期户籍人口数据和全国县市级行政区划矢量数据,其中,1935年人口数据主要源自1934年胡焕庸文章^[7]中的人口统计数据,1964年和1982年人口数据均来自中华人民共和国人口统计资料汇编,1990年、2000年和2010年人口数据是全国第四、第五和第六次人口普查数据,县市级行政区划数据是1

\begin{matrix} ∶ \end{matrix}

100万矢量图。由于数据以县级行政单位为界线,未能充分反映人口空间分布的联系性,为有效展现和研究全国人口分布的空间格局与变化趋势,利用ArcGIS 10.0对各期的人口统计数据和行政区划数据进行空间关联和数据修订,继而利用反距离插值对分县人口统计数据进行空间化处理^[18,19]。Z点值的计算公式为^[18,19]：

\begin{matrix} d_{i}^{2} = (X - X_{i})^{2} + (Y - Y_{i})^{2} \end{matrix}

（1）

\begin{matrix} Z = \frac{[\sum_{i=1}^{n} \frac{Z_{i}}{d_{i}^{2}}]}{[\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{d_{i}^{2}}]} \end{matrix}

（2）
式中：X_i、Y_i分别为离散点的坐标;Z_i为周围点的人口统计值。在空间插值过程,反距离插值法可尽可能地拟合采样点,其方法在运算过程中相对稳定,对中国东部和南部地区人口分布密度的空间插值可得到较好的效果。对于西北部地区,因受样点的空间密度和空间分布的限制,反距离插值方法则会引起西北地区人口密度插值结果的局部异常,故采用平均人口分布密度对异常区域数据作替换处理,以保证数据空间分布的准确性。

2.2 人口分布指数

2.2.1 人口分布结构指数人口分布结构指数是研究特定区域人口分布集中或分散趋势的常用指标^[20,21],包括人口分布不均衡指数和集中指数,二者的计算公式分别为^[20,21]：

\begin{matrix} U = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} \frac{\sqrt{2}}{2} (x_{i} - y_{i})^{2}}{n}} \end{matrix}

（3）

\begin{matrix} C = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n} |x_{i} - y_{i}| \end{matrix}

（4）
式中：U为不均衡指数;C为集中指数;n为研究区个数;x_i为i区人口与研究区总人口的比值;y_i为i区面积与研究区土地总面积的比值。U和C的值越小,表示人口分布越平衡;反之,表示人口分布越集中。从整体上,U值和C值反映出不同时期全国人口空间分布的均衡性程度。
2.2.2 人口重心人口重心是衡量人口空间分布的重要指标,能表现区域人口分布的总趋势和中心区位,其变动轨迹还可反映出一定历史时期内人口分布时空演变特征及其密切相关的经济重心、工业重心等多元要素的变动偏离情况^[1,21,22]。人口重心计算公式为^[1,21,22]：

\begin{matrix} X = \frac{\sum_{i=1}^{n} P_{i} X_{i}}{\sum_{i=1}^{n} P_{i}} \end{matrix}

（5）

\begin{matrix} Y = \frac{\sum_{i=1}^{n} P_{i} Y_{i}}{\sum_{i=1}^{n} P_{i}} \end{matrix}

（6）
式中：n表示研究区内统计单元个数;X、Y分别表示研究区人口重心的经度和纬度;X_i、Y_i、P_i分别表示i统计单元中心的经度、纬度和人口数量。设第j、k年份人口重心分别为P_j（X_j,Y_j）和P_k（X_k,Y_k）,以第j年为起点,第k年为终点,人口重心移动的距离模型可以表示为^[21,22]：

\begin{matrix} D_{j - k} = \sqrt{(X_{j} - X_{k})^{2} + (Y_{j} - Y_{k})^{2}} \end{matrix}

（7）
人口重心转移及重心距离在一定程度上反映出了中国人口的空间变化趋势,尤其是重心距离的变化,则能反映全国人口变化的剧烈程度。
2.2.3 基尼系数借鉴洛伦兹曲线的方法,利用人口与面积累积建立中国人口分布洛伦兹曲线,通过计算其所对应的基尼系数来定量地评价中国人口空间分布的不均性^[23,24]。基尼系数是针对洛伦兹曲线而提出的判断收入分配平均程度的指标^[25],其数值是洛伦兹曲线图中绝对平均线与洛伦兹曲线之间的面积和绝对平均线与绝对不平均线（135°直线）之间的面积之比,取值范围为[0,1],其值的大小定量反映了所描述现象的均匀程度,其计算公式为^[23,24]：

\begin{matrix} G = 1 - \frac{1}{n} (2 \sum_{n-1}^{i=1} W_{i} + 1) \end{matrix}

（8）
2.2.4 空间自相关分析空间自相关是利用统计学方法对研究变量的空间自相关性程度进行计算来研究地理空间中特定地理单元与周围单元的关系,分析这些研究单元在空间上的分布特征,进而确定研究变量在空间上相关性及其相关程度,是衡量空间自相关程度最常用的方法^[17,26]。
（1）全局空间自相关模型
全局空间自相关反映了研究变量在整个研究区域的总体特征,是判断变量是否与相邻空间有关的指标,是最常用来探测整个研究区域空间分布特征的全局关联指数,其计算公式为^[17,27]：

\begin{matrix} I = \frac{n \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} W_{ij} (X_{i} - X) (X_{j} - X)}{\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} (W_{ij}) \sum_{i=1}^{n} (X_{i} {- X)}^{2}} \end{matrix}

（9）
式中：n是地区总数;W_ij是空间权重;X_i和Y_j分别是研究单元i和j的人口密度;X是人口密度的平均值。全局Moran指数在[-1,1]之间。当全局Moran指数大于0时,表示人口分布空间正相关;当全局Moran指数趋向于1时,则表明人口密度相似区集聚,即人口稠密区与人口稠密区相邻或人口稀疏区与人口稀疏区相邻;当全局Moran指数等于0时,表明人口分布不存在空间自相关性;当全局Moran指数小于0时,表示人口分布呈空间负相关,同时,如果趋向于-1时,则表明相异人口密度区集聚,即人口密度相差较大的区域相邻^[26]。
（2）局部空间自相关模型
全局空间关联指数虽能反映出研究区总体变量与周围空间单元之间的平均差异程度,却难以探测局部区域的空间关联模式及其相关程度^[26],而局部空间关联指数则可有效地揭示空间参考单元与其邻近单元之间的相关性,度量每个研究单元与周围单元之间的局部空间相关性^[1,17]。采用Local Moran's I作为研究方法,其计算公式为^[1,17]：

\begin{matrix} I_{i} = \frac{n (X_{i} - \overset{?}{X}) \sum_{j=1}^{n} W_{ij} (X_{j} - \overset{?}{X})}{\sum_{i=1}^{n} (X_{i} {- \overset{?}{X})}^{2}} \end{matrix}

（10）
式中：

\begin{matrix} \overset{?}{X} \end{matrix}

是研究区人口密度平均值。

3 结果分析

3.1 人口空间分布特征

人口密度是表现人口分布最主要形式和衡量人口分布地区差异的主要指标^[8,20]。以人口密度作为主要指标,通过反距离空间插值实现五期中国人口空间化表达,采用渐变等值图来绘制中国人口分布图。
人口密度级别分割可直观地反映人口分布情况,有利于揭示人口分布的空间特征和演化过程^[28]。利用等间隔法将人口密度分为9级（表1）：集聚核心区（人口密度

\begin{matrix} \geq \end{matrix}

1000人/km²）、高度集聚区（人口密度在500~1000人/km²）、中度集聚区（人口密度在400~500人/km²）、低度集聚区（人口密度在200~400人/km²）、一般过渡区（人口密度在100~200人/km²）、相对稀疏区（人口密度在50~100人/km²）、绝对稀疏区（人口密度在25~50人/km²）、极端稀疏区（人口密度在1~25人/km²）、基本无人区（人口密度在0~1人/km²）,以揭示全国人口分层集聚特征及其空间分布特征（图1）。从表1中可看出,1935-2010年中国相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区和基本无人区人口密度比例呈现下降趋势,而面积比例也呈下降趋势,且面积变化比例要远大于人口密度比例,中国人口整体密度是不断增加的。低度集聚区和一般过渡区的人口密度呈现下降趋势,但面积整体变化不大,即这两个区域人口密度不断增加,向高集聚区转化。高度集聚区、中度集聚区和集聚核心区的人口密度增加了47.2%,但面积仅增加了16%左右,二者的增长比例呈现出严重的不平衡。
Tab. 1
表1
表11935-2010年中国人口密度分级单元面积和人口比例统计表（%）
Tab. 1The subarea and population proportion of different population density levels in China during 1935-2010

密度级年份	1935年			1964年		1982年			1990年			2000年			2010年
密度级年份	人口		面积		人口	面积		人口		面积	人口	面积	人口	面积	人口	面积
集聚核心区	3.27	0.10		6.51	0.46	11.63	1.08		10.97	1.15		23.48	2.92		24.61	3.43
高度集聚区	7.41	0.62		11.68	2.02	28.67	7.00		28.53	7.60		31.36	8.85		31.76	9.71
中度集聚区	6.00	0.71		10.87	2.78	11.68	4.09		11.14	3.35		7.28	3.17		7.55	3.62
低度集聚区	33.85	6.49		35.34	13.91	23.10	12.74		22.39	11.15		17.20	11.89		17.39	13.16
一般过渡区	23.82	8.72		19.96	15.74	15.35	16.85		17.38	16.70		12.74	17.46		12.25	18.33
相对稀疏区	14.76	10.44		10.01	15.38	6.02	12.76		5.94	11.83		5.11	13.40		3.93	11.29
绝对稀疏区	4.89	7.02		3.34	10.08	1.89	8.06		1.88	7.80		1.43	7.67		1.30	7.90
极端稀疏区	5.77	47.82		2.25	31.67	1.63	30.60		1.75	40.32		1.40	30.52		1.20	28.38
基本无人区	0.23	18.09		0.04	7.95	0.02	6.81		0.03	0.01		0.01	4.12		0.01	4.20

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图11935-2010年全国人口空间分布
-->Fig. 1Spatial distribution maps of population in China during 1935-2010
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3.2 人口分布均衡变化特征

按人口密度从高到低进行排序,将面积数据和人口数据逐县分别进行累加计算,获得按人口数量排序后的各县对应的累积面积和累积人口,然后分别计算人口累积百分比（累积人口/全国总人口数）和面积累积百分比（累积面积数/全国总面积）,进而计算出1935年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年六期的人口密度基尼系数^[25]。
根据联合国有关组织规定,人口密度的基尼系数为0.40时是收入分配平衡和人口空间分布均匀的警戒线。从图2可知,中国人口密度基尼系数均在0.50以上,则说明1935-2010年中国人口空间分布始终处于极不均匀的状态。同时,基尼系数的大小变化可定量的显示人口空间分布的集聚和疏散的过程。在过去的75年里,中国人口密度基尼系数经历了1935-1982年快速下降和1982-2010年缓慢上升两个阶段。1935年以后,由于抗日战争的爆发,人口大量由东部地区向西部地区迁移;新中国成立后,由于屯田戍边、三线建设、上山下乡等政策使西部人口加速增长,人口分布趋于分散;改革开放后,东南区域的经济高速发展刺激经济重心南移,人口大量随之流向东南,东南人口迅速增加,与西部差异加大,人口分布趋于集聚。

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图21935-2010年中国人口密度基尼系数
-->Fig. 2The Gini coefficients for population density in China during 1935-2010
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人口的集疏趋势也可利用不均衡指数和集中指数来衡量^[29]。结合衡量人口分布空间均衡性指标的基尼系数可有效地证明人口分布的均衡发展状态（图3）。人口分布不均衡指数和集中指数减小,表示人口趋于分散;反之,表示人口趋于集中。1935-2010年,人口分布不均衡指数从0.00342下降到0.00101,人口集中指数从0.67204下降到0.58451,中国人口分布均衡性发展态势在不断增强,这与历史上西部垦荒、三线建设和现在的西部大开发等有关。

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图31935-2010年中国人口分布均衡指数
-->Fig. 3The balance index of population distribution in China during 1935-2010
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3.3 人口密度分界线的空间刻画

以50人/km²的人口密度为界线将全国划分为东南地区和西北地区两部分（图4）,可发现：从时间上,1935-2010年人口密度分界线呈现速率不断减小而又持续向西扩张的趋势。1935-1964年人口密度分界线向西扩张的幅度最大,1964-2010年人口密度分界线以较低的速率向西扩张。在空间上,黑龙江、吉林、辽宁、宁夏、甘肃和云南的人口密度分界线变化较大,尤其是宁夏和甘肃两省（区）的人口密度分界线扩张幅度最大。1935-1964年东北和西南地区的人口密度分界线快速扩张,1982年后其人口密度分界线基本保持稳定,而甘肃和宁夏地区在1935-2010年保持着快速的扩张趋势,其他区域保持相对稳定的态势。因此,胡焕庸线依然很好地体现中国人口分布格局,但随着中国人口稠密地区的范围不断扩大,该线西侧甘肃、宁夏和内蒙古地区的人口分布密度呈持续增加态势。

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图41935-2010年中国人口密度分界线
-->Fig. 4The boundary lines of population density in China during 1935-2010
-->

按照1935-2010年人口密度分界线将中国分为东南和西北两部分,分别统计两部分的人口比重和面积比重,以定量地验证胡焕庸线存在的正确性及其相对稳定性。1935年东南—西北两部分国土面积分别占全国总面积的26.73%和73.27%,人口所占比例分别为86.60%和13.4%。与之相比,由于边疆变动和战争等因素的影响,1964年,西北面积比重下降为57.11%,人口比重上升为23.45%,与之相对应的东南人口与面积比重为76.55%和42.89%。1964-2010年东南地区的人口与面积比重持续上升,西北地区的人口与面积比重不断减少。1964-2000年东南人口比重以近似相同的速率增加,分别增加了6.47%、9.48%,而且东南面积也在不断的增加,分别增加了7.47%、2.28%。2000-2010年,东南人口和面积比重基本趋于稳定状态,人口比重减少了0.83%,面积比重增加了0.93%。因此,1935-2010年中国东南地狭人稠,西北地广人稀的人口分布格局没有发生较大的改变,而且这种人口分布格局在不断强化加深,胡焕庸线依然可很好地概括中国人口分布的空间格局。

3.4 人口重心时空转移

人口分布重心可通过迁移曲线来表征人口的空间分布和演化方向^[1]。将各年份的人口重心依次连接,得到人口重心变动轨迹图（图5和表2）,来反映人口分布的时空演变过程。同时,人口重心的迁移方向描述了人口空间分布演化的趋势和方向,迁移速度则反映了人口分布演化的速率。1935-2010年中国人口重心始终在河南省信阳、确山和铜山县境内移动,经度移动了18.01′,纬度移动17.57′,移动幅度较小,且始终均位于中国几何重心（103°50′E,36°0′N）的偏东或偏南方向。因此,中国人口空间分布始终处于不平衡的状态,其空间格局未发生较大的转变,人口再分配的活跃程度低。除1982-1990年受改革开放和人口向东南集聚的影响外,其他时间段的人口重心在经度方向上持续向西移动,在纬度方向上,除了1935-1964年,其他年份均向南移动,即中国人口分布时空变化特征虽然不尽相同,但总体趋势正由东向西、由北向南倾斜。

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图51935-2010年中国人口重心演变轨迹
-->Fig. 5The movement trace of population center of gravity in China during 1935-2010
-->

Tab. 2
表2
表21935-2010年中国县级人口重心移动方向与速度
Tab. 2The movement direction and speed of population center of gravity at county level in China during 1935-2010

时期	移动方向	移动速度（m/年）
1935-1964年	东北	2532
1964-1982年	西南	1518
1982-1990年	东南	791
1990-2000年	西南	2039
2000-2010年	西南	1974

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中国人口重心的迁移受国家相关政策的影响,与经济、政治重心的转移有着较强的相关性。1935-1964年,前期由于抗战期间东北没受到过多战争的影响,中原地区正遭受自然与人为灾害,致使人口大批迁入东北,后期是由于建国初期全国建设重点在京津、东北地区,东北、京津和华北的人口增长快于南方;1964-1982年人口重心向西南迁移,原因在于中国政府在中西部13个省、自治区进行“三线”建设,大批人口迁移进入中西部地区,人口增长快于其他区域;1964-1982年中国开始进行改革开放,东南各省经济高速发展导致人口大量向东南经济发展水平较高的区域集聚;2000-2010年人口重心继续向西南转移,这与改革开放的深化、东南经济的持续高速发展状况相吻合。

3.5 人口分布的空间分析

3.5.1 全局自相关分析全局Moran's I指数反映了人口分布在整个区域空间的总体特征,Z检验值反映了Moran's I指数的显著检验水平。在6期的数据中,全局Moran's I值与Z检验值均为正,且P为0.05,即在99.5%置信度下,中国人口分布存在着正向的空间自相关性,人口空间分布存在空间集聚特征（表3）。从整体上看,1935-1964年,全局Moran's I值与Z检验值增大,人口的空间集聚程度在不断增强;1964-1982年,虽受上山下乡运动等因素影响,在一定程度上中国东部人口得到分散,但随着文化大革命的结束,也出现了返城的热潮,故全局Moran's I值与Z检验值虽在一定程度上减小,但人口的空间集聚变化不大。1982-2010年,受全国经济战略的影响,如西部大开发等,全局Moran's I值与Z检验值不断下降,人口的空间集聚程度减弱,人口分布趋于分散。
Tab. 3
表3
表31935-2010年中国人口密度全局Moran's I值
Tab. 3The Global Moran's I of population density in China during 1935-2010

年份	Moran's I	E(I)	Z-value
1935年	0.3011	-0.0005	22.1730
1964年	0.4387	-0.0005	30.6155
1982年	0.4056	-0.0004	28.7672
1990年	0.3778	-0.0004	28.6398
2000年	0.3101	-0.0004	22.8308
2010年	0.2574	-0.0004	19.0340

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3.5.2 局部自相关分析（1）Moran散点图：计算获得了1935年、1964年、1990年、1982年、2000年和2010年中国县级行政单元的人口密度分布的Moran's散点图（图6）,以分析不同时期全国人口密度的局部空间特征。Moran's散点图描述了各县人口密度所在的象限,直观地展示了各县级单元人口密度的散点,集中表现为紫色的斜率（Moran's I指数）的趋势。四个象限按其性质分为“高—高”、“低—高”、“低—低”和“高—低”,其中,第一、三象限为空间正相关,表示均质性突出;二、四象限为空间负相关,表示异质性突出^[26]。

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图61935-2010年中国人口密度Moran散点图
-->Fig. 6The scattering-point maps for Moran's I of population density in China during 1935-2010
-->

1935-2010年中国大多数县级行政单元落入第一与第三象限中,大部分县市属于空间正相关地区,而且第三象限中的点最为集中,基本都在紫色斜率线周围出现,则表明“低—低”集聚的各县市人口密度值之间的差异较小,这主要是由自然环境因素所决定的;第二象限和第四象限出现了比较明显的离群点,整体上也与斜率偏离较大,这说明“高—高”集聚与“低—高”集聚的县市的人口密度与其他县市的人口密度有较大的差异。同时,散点总体上在不断向四周扩散,县市之间的集聚特征差异在不断增强,这一现象与社会经济的区域发展差异存在着紧密的联系。
（2）LISA图：LISA图是衡量空间单元属性与周围单元的相似和相异程度及其显著性的指标^[30],其聚集图表达了四种不同的空间自相关关系类别：高—高（High-High）、低—低（Low-Low）、低—高（Low-High）、高—低（High-Low）。High-High表示研究区及其周围地区的人口密度较高,Low-Low表示研究区及其周围地区的人口密度较低;Low-High表示研究区人口密度较低而周围地区的人口密度较高,反之,High-Low则表示研究区人口密度较高而周围地区人口密度较低。计算1935年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年中国县级人口密度分布的Moran's I值,在通过Z检验值的基础上（P=0.05）绘制了LISA聚集图（图7）。

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图71935-2010年人口密度LISA图
-->Fig. 7The LISA maps for population density in China during 1935-2010
-->

高—高类型区的县市主要分布在京津地区、山东、河南、江苏、湖南、四川和两广地区,均为人口分布密度高、经济发展水平相对较高的地区,吸引大量了人口,其周围地区人口也随之增长,造成这些地区呈现人口高度密集。低—低类型区的县市主要分布在西南、西北地区,大部分位于胡焕庸线的西侧,只有零星分布在胡焕庸线的东侧,这些地区由于社会经济发展水平较低、自然环境恶劣,呈现出明显的人口低密度集聚。低—高和高—低大多分布在高—高类型区和低—低类型区的周围及其内部,数量较少,空间异质性较为明显,这一现象与当地自然地理条件和社会经济条件等因素有着密切关系。因此,全国人口的热点地区（H-H）和冷点地区（L-L）均呈现出空间上的集聚分布,尤其冷点地区几乎连成一片,而高—低类型区和低—高类型区只少量分布在热点地区与冷点地区的周围及内部,人口分布表现出明显的空间自相关性。

4 结论与讨论

基于1935-2010年6期县级人口数据分析了中国人口分布变化的时空特征和变化趋势,得到以下结论：
（1）中国人口空间分布格局未发生明显的转变,但人口密度的基尼系数、人口分布不均衡指数和集中指数均不断下降,中国人口分布的均衡性发展态势不断增强。
（2）胡焕庸线至今仍能很好地体现中国人口空间分布格局,但是随着中国人口周密地区的不断增加,特别是甘肃、宁夏和内蒙古地区的人口分布密度呈现持续增加趋势,且空间上向西北地区不断扩张。
（3）由于社会历史因素、自然环境因素和社会经济条件的影响,中国人口分布在不同历史时期的变化趋势不尽相同,人口分布的总体趋势正由东向西、由北向南倾斜,但人口重心保持在河南省境内,始终位于中国几何重心的偏东或偏南方向,人口分布一直处于不平衡状态,且人口再分配的活跃程度低。
（4）全国人口分布具有明显的空间自相关性,人口的热点地区和冷点地区均呈现出空间上的聚居分布,尤其冷点地区几乎连成一片,而高—低类型区和低—高类型区只少量分布在热点地区与冷点地区的周围及内部。
中国人口分布在时间和空间上均呈现出严重的不均衡性,势必造成了东西部之间的社会经济差距不断增加。2014年11月27日,国务院总理李克强在国家博物馆参观人居科学研究展时,指出如何打破东南地狭人稠、西北地广人稀的格局,在全国范围内统筹规划、协调发展,促进东西部以人为核心的城镇化进程,共享现代化建设的成果。于是,“总理之问”成为社会各界共同关注的发展问题,也成为摆在国内外****面前的一个重大学术问题。针对东西部人口分布的时空差异,需要认识到：
（1）尊重自然规律,深度理解“总理之问”。胡焕庸线客观地反映了中国自然地理要素（如地形地貌、气候条件、生态环境、自然资源等）和人文地理要素（如产业结构、风俗习惯、城镇格局、交通分布和社会历史条件等）的分布格局,单纯地从人口空间分布上去打破这一规律是不可能的,也是没必要的。真正要打破东西部区域差异,则必然要立足于这一自然规律。
（2）深入贯彻执行新常态下国家的经济发展战略。“一路一带”和长江经济带的战略提出,从国家层面上有效地引导了中国东西部之间的交流与协作,也加强了中国与丝绸之路经济带、21世纪海上丝绸之路沿线国家间的经济、文化、政治、生态等多方面的交流与和合作,为中国社会经济整体发展注入了新的活力和动力,有利于中国人口资源的空间转换。
（3）积极开展中国新型城镇化建设。协调东西部经济发展,缩小二者间的差异,关键在于加快中国新型城镇化建设。改革开放以来,中国建成区面积显著增加,但人口城镇化的速度远远要低于建成区面积的增长速度。因此,新时期新型城镇化建设要在巩固东部城镇化建设的同时,着重打造西部多层次城镇空间结构,提升人口城镇化水平。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
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[1]	潘倩, 金晓斌, 周寅康. 近300年来中国人口变化及时空分布格局 . 地理研究, 2013, 32(7): 1291-1302.URL Magsci [本文引用: 7]摘要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。 [Pan Qian, Jin Xiaobin, Zhou Yinkang.Population change and spatiotemporal distribution of China in recent 300 years . Geographical Research, 2013, 32(7): 1291-1302.]URL Magsci [本文引用: 7]摘要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。
[2]	王铮, 张丕远, 刘啸雷, 等. 中国生态环境过渡的一个重要地带 . 生态学报, 1995, 15(3): 319-326.URL Magsci [本文引用: 1]摘要本文揭示沿腾冲－黑河联线的地带不仅如胡焕庸早年提出是一条人口地理界线，而且是一条生态环境界线，更重要的是，腾冲－黑河线表征的方向，在历史时期表现为全球变化的特征方向。 [Wang Zheng, Zhang Piyuan, Liu Xiaolei, et al.On the ecological sensitive zone in China . Acta Ecologica Sinica, 1995, 15(3): 319-326.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要本文揭示沿腾冲－黑河联线的地带不仅如胡焕庸早年提出是一条人口地理界线，而且是一条生态环境界线，更重要的是，腾冲－黑河线表征的方向，在历史时期表现为全球变化的特征方向。
[3]	方瑜, 欧阳志云, 郑华, 等. 中国人口分布的自然成因 . 应用生态学报, 2012, 23(12): 3488-3495.Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>中国多样化的自然环境造就了人口分布的区域差异性,明晰人口分布格局与自然环境的相互关系对于增进对人地关系的理解,实现人口、资源、环境的可持续管理具有重要作用.本文以人口密度为指标,采用洛伦兹曲线与空间统计相结合的方法,分析了中国人口分布状况,并探讨了自然因素组合对人口分布的影响以及人口分布与年均温度、年均降水量、干燥度、净初级生产力、地表粗糙度、距海岸线距离等16个指标的相互关系.结果表明: 中国人口分布集聚现象显著,东、中、西部地区分别以高、中、低人口密度为主,空间上呈现出明显的正空间关联特征;人口密度与河网密度、年均温度、年均降水量、净初级生产力、≥5 ℃积温、降水量变异、相对湿度、温暖指数呈极显著的正相关关系,与相对高差、平均高程、日照时数、地表粗糙度、距海岸线距离呈显著负相关;气候因子(年均温度、温暖指数、降水量变异、净初级生产力)、地形因子(地表粗糙度、相对高差)和水系因子(河网密度)为影响人口分布的主要自然因素.建议加强对东部高人口密度区的生态环境监控,避免因人口增长导致生态环境退化;同时,强调对中西部生态环境脆弱地区的生态环境保育,增强这些地区的人口承载能力,减缓东部地区高人口密度的生态环境压力.</p> [Fang Yu, Ouyang Zhiyun, Zheng Hua, et al.Natural forming causes of China population distribution . Chinese Journal of Applied Ecology, 2012, 23(12): 3488-3495.]Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>中国多样化的自然环境造就了人口分布的区域差异性,明晰人口分布格局与自然环境的相互关系对于增进对人地关系的理解,实现人口、资源、环境的可持续管理具有重要作用.本文以人口密度为指标,采用洛伦兹曲线与空间统计相结合的方法,分析了中国人口分布状况,并探讨了自然因素组合对人口分布的影响以及人口分布与年均温度、年均降水量、干燥度、净初级生产力、地表粗糙度、距海岸线距离等16个指标的相互关系.结果表明: 中国人口分布集聚现象显著,东、中、西部地区分别以高、中、低人口密度为主,空间上呈现出明显的正空间关联特征;人口密度与河网密度、年均温度、年均降水量、净初级生产力、≥5 ℃积温、降水量变异、相对湿度、温暖指数呈极显著的正相关关系,与相对高差、平均高程、日照时数、地表粗糙度、距海岸线距离呈显著负相关;气候因子(年均温度、温暖指数、降水量变异、净初级生产力)、地形因子(地表粗糙度、相对高差)和水系因子(河网密度)为影响人口分布的主要自然因素.建议加强对东部高人口密度区的生态环境监控,避免因人口增长导致生态环境退化;同时,强调对中西部生态环境脆弱地区的生态环境保育,增强这些地区的人口承载能力,减缓东部地区高人口密度的生态环境压力.</p>
[4]	周靖祥. 中国人口分布的时空演变研究: 直面社会与经济双重困扰 . 重庆大学学报: 社会科学版, 2014, 20(1): 1-17.https://doi.org/10.11835/j.issn.1008-5831.2014.01.001 URL摘要人口是建立社会与经济之间联系的中介变量,人口空间分布又是全球性问题。当代中国,移民作为城市化的结果,其受社会经济发展水平决定;在人口、经济和社会互动发展过程中,城市化则是人口城乡和区域空间分布演变的主要内容。在时间层面上,社会经济发展模式和演化内生于人口数量和结构转变;在空间视阈下,人口地域分布适宜性包括城乡和区域两方面内容。通过梳理相关文献,总结人口空间分布特征事实,发现时空演化规律具有重要的学术创新和实践指导价值。作为第一人口大国,谋求社会与经济稳定发展是解决人口问题的基础之基础,中国人口与发展再次行至十字路口,人口研究不能刻舟求剑;其不仅是重大学术性命题,更是社会、经济性实践难题。研究分析需要立足中国实情,贯穿全文的逻辑主线是人口转变和空间分布,主题是人口、社会和经济协调发展,目标是建构中国人口空间分布理论体系。 [Zhou Jingxiang.Study on the spatiotemporal evolution of Chinese population distribution: Facing the social and economic perplexity . Journal of Chongqing University: Social Science Edition, 2014, 20(1): 1-17.]https://doi.org/10.11835/j.issn.1008-5831.2014.01.001 URL摘要人口是建立社会与经济之间联系的中介变量,人口空间分布又是全球性问题。当代中国,移民作为城市化的结果,其受社会经济发展水平决定;在人口、经济和社会互动发展过程中,城市化则是人口城乡和区域空间分布演变的主要内容。在时间层面上,社会经济发展模式和演化内生于人口数量和结构转变;在空间视阈下,人口地域分布适宜性包括城乡和区域两方面内容。通过梳理相关文献,总结人口空间分布特征事实,发现时空演化规律具有重要的学术创新和实践指导价值。作为第一人口大国,谋求社会与经济稳定发展是解决人口问题的基础之基础,中国人口与发展再次行至十字路口,人口研究不能刻舟求剑;其不仅是重大学术性命题,更是社会、经济性实践难题。研究分析需要立足中国实情,贯穿全文的逻辑主线是人口转变和空间分布,主题是人口、社会和经济协调发展,目标是建构中国人口空间分布理论体系。
[5]	封志明, 杨艳昭, 游珍. 中国人口分布的土地资源限制性和限制度研究 . 地理研究, 2014, 33(8): 1395-1405.https://doi.org/10.11821/dlyj201408001 URL Magsci [本文引用: 1]摘要本文以人口分布的土地资源限制性评价为核心，建立土地资源建制性与限制度模型，从全国、分省、分县等三个不同尺度，全面评估近10年中国人口分布的土地资源限制度及其时空耦合规律，定量揭示了中国人口分布的土地资源限制程度及其空间格局与变化规律。结果表明：（1）1949年以来中国的土地资源承载力趋于增强； 2010年与2000年相比，中国人口分布的土地资源限制度由42.87下降到34.50，土地资源限制度在降低。（2）中国分省的人粮关系趋于好转，中国大多省份人口分布的土地资源限制度处于较低水平； 2010年与2000年相比，中国分省人口分布的土地资源限制度整体呈降低趋势。（3）2000-2010年中国分县粮食盈余地区在增加，人口超载地区在减少，人粮关系趋于改善； 2010年和2000年相比，中国基本不受土地资源限制的分县单元由60.27%增至70.63%，中国基于人口分布的土地资源限制度整体较低，且近10年呈降低趋势；中国土地资源限制度整体上东部强于西部、南部强于北部、泛黄河流域强于长江流域的基本格局。 [Feng Zhiming, Yang Yanzhao, You Zhen.Research on land resources restriction on population distribution in China, 2000-2010 . Geographical Research, 2014, 33(8): 1395-1405.]https://doi.org/10.11821/dlyj201408001 URL Magsci [本文引用: 1]摘要本文以人口分布的土地资源限制性评价为核心，建立土地资源建制性与限制度模型，从全国、分省、分县等三个不同尺度，全面评估近10年中国人口分布的土地资源限制度及其时空耦合规律，定量揭示了中国人口分布的土地资源限制程度及其空间格局与变化规律。结果表明：（1）1949年以来中国的土地资源承载力趋于增强； 2010年与2000年相比，中国人口分布的土地资源限制度由42.87下降到34.50，土地资源限制度在降低。（2）中国分省的人粮关系趋于好转，中国大多省份人口分布的土地资源限制度处于较低水平； 2010年与2000年相比，中国分省人口分布的土地资源限制度整体呈降低趋势。（3）2000-2010年中国分县粮食盈余地区在增加，人口超载地区在减少，人粮关系趋于改善； 2010年和2000年相比，中国基本不受土地资源限制的分县单元由60.27%增至70.63%，中国基于人口分布的土地资源限制度整体较低，且近10年呈降低趋势；中国土地资源限制度整体上东部强于西部、南部强于北部、泛黄河流域强于长江流域的基本格局。
[6]	吴静, 王铮. 2000年来中国人口地理演变的Agent模拟分析 . 地理学报, 2008, 63(2): 185-194.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.02.008 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p></p> [Wu Jing, Wang Zheng.Agent-based simulation on the evolution of population geography of China during the past 2000 years . Acta Geographica Sinica, 2008, 63(2): 185-194.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.02.008 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p></p>
[7]	胡焕庸. 中国人口之分布 . 地理学报, 1935, 2(1): 33-74.URL [本文引用: 2]摘要正年来中外**,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 [Hu Huanyong.Essays on China's population distribution . Acta Geographica Sinica, 1935, 2(1): 33-74.]URL [本文引用: 2]摘要正年来中外**,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
[8]	葛美玲, 封志明. 基于GIS的中国2000年人口格局: 兼与胡焕庸1935年之研究对比 . 人口研究, 2008, 32(1): 51-57.Magsci [本文引用: 3]摘要人口地理研究在中国这样一个地域辽阔、人口众多的大国有着重要意义。本文以ArcGIS为工具,以第五次人口普查分县数据为基础,定量分析了中国2000年之人口分布,并在GIS支持下,直观显示了中国2000年人口密度图。研究表明,中国2000年人口分布仍保持东密西疏,东南部人口密中有疏,西北部人口疏中有密的空间格局;人口密度在100人/km2以上的地区占全国人口的91.19%,占国土面积的32.24%;人口密度在100人/km2以下的地区人口比重只有8.81%,面积占67.76%;在GIS工具帮助下,清楚界定了华北平原、长江三角洲、珠江三角洲、四川盆地和浙闽沿海地区等若干人口密度超过500人/km2的人口密集地区。研究认为,1960年来中国人口分布的地理格局并未发生大的改变。 [Ge Meiling, Feng Zhiming.Reaseach on distribution pattern of population of China in 2000 based on GIS: Compared with Hu Huanyong's research in 1935 . Population Research, 2008, 32(1): 51-57.]Magsci [本文引用: 3]摘要人口地理研究在中国这样一个地域辽阔、人口众多的大国有着重要意义。本文以ArcGIS为工具,以第五次人口普查分县数据为基础,定量分析了中国2000年之人口分布,并在GIS支持下,直观显示了中国2000年人口密度图。研究表明,中国2000年人口分布仍保持东密西疏,东南部人口密中有疏,西北部人口疏中有密的空间格局;人口密度在100人/km2以上的地区占全国人口的91.19%,占国土面积的32.24%;人口密度在100人/km2以下的地区人口比重只有8.81%,面积占67.76%;在GIS工具帮助下,清楚界定了华北平原、长江三角洲、珠江三角洲、四川盆地和浙闽沿海地区等若干人口密度超过500人/km2的人口密集地区。研究认为,1960年来中国人口分布的地理格局并未发生大的改变。
[9]	王静爱. 中国人口分布与可持续发展的模式选择 . 北京师范大学: 社会科学版, 1998, 1: 72-80.URL [本文引用: 1]摘要从时空两方面论证中国人口分异的影响因素，并从人类生存与发展环境的角度阐述了爱辉—腾冲线存在的根本原因。在此基础上，分析了中国东部和西部可持续发展模式，即东部区为“工业化／城市化与环境安全相协调”，西部区为“农业化／工业化与生态安全相协调” [Wang Jingai.The pattern of China's population distribution and the sustainable development . Journal of Beijing Normal University: Social Sciences, 1998, 1: 72-80.]URL [本文引用: 1]摘要从时空两方面论证中国人口分异的影响因素，并从人类生存与发展环境的角度阐述了爱辉—腾冲线存在的根本原因。在此基础上，分析了中国东部和西部可持续发展模式，即东部区为“工业化／城市化与环境安全相协调”，西部区为“农业化／工业化与生态安全相协调”
[10]	封志明, 唐焰, 杨艳昭, 等. 中国地形起伏及其人口分布的相关性 . 地理学报, 2007, 62(10): 1073-1082.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2007.10.007 URL Magsci摘要 <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> [Feng Zhiming, Tang Yan, Yang Yanzhao, et al.The relief degree of land surface in China and its correlation with population distribution . Acta Geographica Sinca, 2007, 62(10): 1073-1082.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2007.10.007 URL Magsci摘要 <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>
[11]	徐建华, 岳文泽. 近20年来中国人口重心与经济重心的演变及其对比分析 . 地理科学, 2001, 21(5): 385-389.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2001.05.001 URL摘要采用近 2 0年来中国各省 (市、区 )的人口、GDP、工业、农业、第三产业的产值及消费额数据 ,计算出其各年的重心坐标 ,定量表示出中国近 2 0年来人口、GDP、工业、农业、第三产业及消费重心的动态演化过程。在此基础上分析了中国人口、经济发展、生活水平区域差异的动态变化及其之间的关系 ,以及各要素动态演化的驱动因子。结果表明 :近 2 0年来 ,中国人口重心表现为缓慢地向西南方向移动 ;GDP、工业、第三产业和消费额重心向东南方向移动。与中国几何中心比较 ,区域差异在总体上是扩大了 ;与人口重心相比较 ,东西方向呈不平衡态势发展 ,南北方向则开始趋于平衡 ;而农业重心则表现为无规律性变化。 [Xu Jianhua, Xue Wenze.Evolvement and comparative analysis of the population center gravity and the economy gravity center in recent twenty years in China . Scientia Geographica Sinica, 2001, 21(5): 385-389.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2001.05.001 URL摘要采用近 2 0年来中国各省 (市、区 )的人口、GDP、工业、农业、第三产业的产值及消费额数据 ,计算出其各年的重心坐标 ,定量表示出中国近 2 0年来人口、GDP、工业、农业、第三产业及消费重心的动态演化过程。在此基础上分析了中国人口、经济发展、生活水平区域差异的动态变化及其之间的关系 ,以及各要素动态演化的驱动因子。结果表明 :近 2 0年来 ,中国人口重心表现为缓慢地向西南方向移动 ;GDP、工业、第三产业和消费额重心向东南方向移动。与中国几何中心比较 ,区域差异在总体上是扩大了 ;与人口重心相比较 ,东西方向呈不平衡态势发展 ,南北方向则开始趋于平衡 ;而农业重心则表现为无规律性变化。
[12]	郭斌, 文雯. 中国人口与经济分布地域差异及格局演变 . 经济地理, 2013, 33(2): 12-19.URL摘要为揭示我国人口与经济分布的不均衡性,应用模型分析中国人口经济的地域差异与格局演变.结果表明:1954-2007年中国人口重心由东经116.82.北纬34.72.转移至东经116.64.北纬34.92.,中国人口集中指数由1955年的0.542降低到0.510,人口全局空间自相关指数由0.372下降到0.261;1978-2007年中国经济重心由东经119.30.北纬38.26°转移至东经118.94°北纬37.13°,经济集中指数由0.525上升到0.590,经济全局空间自相关指数由0.035上升到0.093;1978-2007人口重心在经度方向上的移动与经济重心在经度方向移动的关联度最高,在纬度方向上的移动与第一产业重心在纬度方向移动的关联度最高；经济重心在经度方向上的移动与第一产业重心在经度方向移动的关联度最高,在纬度方向上的移动与第三产业重心在纬度方向移动的关联度最高. [Guo Bin, Wen Wen.Regional differences and pattern changes of Chinese population and economy distribution . Economic Geography, 2013, 33(2): 12-19.]URL摘要为揭示我国人口与经济分布的不均衡性,应用模型分析中国人口经济的地域差异与格局演变.结果表明:1954-2007年中国人口重心由东经116.82.北纬34.72.转移至东经116.64.北纬34.92.,中国人口集中指数由1955年的0.542降低到0.510,人口全局空间自相关指数由0.372下降到0.261;1978-2007年中国经济重心由东经119.30.北纬38.26°转移至东经118.94°北纬37.13°,经济集中指数由0.525上升到0.590,经济全局空间自相关指数由0.035上升到0.093;1978-2007人口重心在经度方向上的移动与经济重心在经度方向移动的关联度最高,在纬度方向上的移动与第一产业重心在纬度方向移动的关联度最高；经济重心在经度方向上的移动与第一产业重心在经度方向移动的关联度最高,在纬度方向上的移动与第三产业重心在纬度方向移动的关联度最高.
[13]	刘劲松. 中国人口地理研究进展 . 地理学报, 2014, 69(8): 1177-1189.https://doi.org/10.11821/dlxb201408012 URL Magsci摘要 1978 年以来是中国人口地理学复兴和发展时期.中国人口地理学工作者消化吸收西方经典人口学理论,讨论中国人口容量问题,认识到中国人口总量即将达到增长极限,强调控制人口总量、努力发展生产和转变生存方式是解决人口问题的关键.针对资源短缺和环境污染问题,提出了创建第四产业,实施环境抚育,推动劳动力就业,降低环境污染的策略.针对民生问题,提出深入开展微观社会调查,主动再造跨尺度的社区制度,推进对人口行为的尺度综合和文化自觉.针对中国人口快速转变和人口结构问题,提出了人口均衡发展理论.针对国土空间开发格局问题,提出了区域发展均衡模型,强调通过产业转移、人口流动、转移支付等手段,形成相对均衡的区域发展格局.针对区域人口发展不平衡问题,提出了人口发展功能分区指标和分区模型,初步实现了视野综合化、指标定量化、分析模型化,将人口地理学研究推向新高度.未来中国人口地理学研究,一要围绕人口普查和人口业务数据库,建设分布式人口地理信息系统,推动人口专题数据和人口计量模型共享,巩固和发展人口地理学定量化研究之特色;二要加强不同尺度的社区微观调查,主动调控人口快速转变情景下的社区行为,提高对人口地理学定量研究结果的理解和解释;三要加强国际人口情报交流,把握各国人口演化趋势,从经济全球化的分工合作体系的视角,合理配置中国劳动力资源和人才资源.中国人口地理学应坚持走跨学科的发展道路,努力在世界人口之巅辛勤耕耘,为国家发展、学科建设做出应有的贡献. [Liu Jinsong.A review of population geography research in China . Acta Geographica Sinca, 2014, 69(8): 1177-1189.]https://doi.org/10.11821/dlxb201408012 URL Magsci摘要 1978 年以来是中国人口地理学复兴和发展时期.中国人口地理学工作者消化吸收西方经典人口学理论,讨论中国人口容量问题,认识到中国人口总量即将达到增长极限,强调控制人口总量、努力发展生产和转变生存方式是解决人口问题的关键.针对资源短缺和环境污染问题,提出了创建第四产业,实施环境抚育,推动劳动力就业,降低环境污染的策略.针对民生问题,提出深入开展微观社会调查,主动再造跨尺度的社区制度,推进对人口行为的尺度综合和文化自觉.针对中国人口快速转变和人口结构问题,提出了人口均衡发展理论.针对国土空间开发格局问题,提出了区域发展均衡模型,强调通过产业转移、人口流动、转移支付等手段,形成相对均衡的区域发展格局.针对区域人口发展不平衡问题,提出了人口发展功能分区指标和分区模型,初步实现了视野综合化、指标定量化、分析模型化,将人口地理学研究推向新高度.未来中国人口地理学研究,一要围绕人口普查和人口业务数据库,建设分布式人口地理信息系统,推动人口专题数据和人口计量模型共享,巩固和发展人口地理学定量化研究之特色;二要加强不同尺度的社区微观调查,主动调控人口快速转变情景下的社区行为,提高对人口地理学定量研究结果的理解和解释;三要加强国际人口情报交流,把握各国人口演化趋势,从经济全球化的分工合作体系的视角,合理配置中国劳动力资源和人才资源.中国人口地理学应坚持走跨学科的发展道路,努力在世界人口之巅辛勤耕耘,为国家发展、学科建设做出应有的贡献.
[14]	封志明, 杨艳昭, 游珍. 中国人口分布的水资源限制性与限制度研究 . 自然资源学报, 2014, 29(10): 1637-1648. [本文引用: 1] [Feng Zhiming, Yang Yanzhao, You Zhen.Research on the water resources restriction on population distribution in China . Journal of Natural Resources, 2014, 29(10): 1637-1648.] [本文引用: 1]
[15]	邓羽, 刘盛和, 蔡建明, 等. 中国省际人口空间格局演变分析方法与实证 . 地理学报, 2014, 69(10): 1473-1486.https://doi.org/10.11821/dlxb201410007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国正在经历着史无前例的城镇化过程,2011 年全国城镇人口已达6.91 亿人,城镇化率攀升至51.27%.按2030 年城镇化水平到70%计算,还将有接近3 亿人口从农村流动至城市.与此同时,由于总生育率受社会经济发展水平、生态环境以及社会思潮的共同作用,人口自然增长率正在减少,“单独二胎”政策即是国家对人口发展战略的重大战略调整.由此可见,对正处在城镇化、工业化和全球化加速推进的中国而言,人口自然增长与空间迁移正在且必将持续重塑人口空间格局,因而科学地认识中国人口自然增长和空间迁移的区域差异、准确地把握人口空间格局及其演化趋势,对于科学编制城镇化发展、土地利用、生态环境保护等各类空间规划和制订流动人口、区域协作等各项空间管理政策具有重要意义.本文构建了一种全新的自上而下的人口预测方法,考虑人口自然增长和空间迁移两种影响因素,着重对一级单元(全国) 和次级单元(省级) 在2010-2050 年间的人口总量进行预测,并进一步研判我国人口空间格局的发展情景和演化特征:从各省人口密度变化来看,中国人口空间分布密度继续保持了东部高、中部次之、东北再次、西部最低的总体格局.东部省份中上海、北京、天津及江苏的人口密度始终保持在一至四位,最末三位依次是新疆、青海和西藏.根据本文提出的省际人口变化强度及其主导类型的测算指标和量化结果,可将中国划分为人口快速变化区(净迁入主导型、净迁出主导型、自然增长主导型)、人口低速变化区(净迁入型、净迁出型) 以及人口平稳区.净迁入主导型人口快速变化区将吸纳99%的未来新增流动人口,其中上海、北京、浙江至2030 年时人口密度达到顶峰,而广东的人口密度持续增加到2035 年;净迁出主导型人口快速变化区,包括河南、安徽、重庆、湖北,75%的新增流动人口将由此类型区域迁出;辽宁和山东同属于自然增长主导型人口快速变化区,其新增流动人口比重极小,由人口自然增长变化主导区域的人口快速变化态势.在低速变化区中,除福建和海南作为少有的流动人口净迁入型省份,其余省份人口密度不断降低则缘于大量的劳动力输出和逐渐走低的生育率;大部西北和西南省份属于人口平稳区,其人口密度呈现出稳中有减的态势,人口密度平均值大多在100人/km<sup>2</sup>以下. [Deng Yu, Liu Shenghe, Cai Jianming, et al.Spatial pattern and its evolution of Chinese provincial population and empirical study . Acta Geographica Sinica, 2014, 69(10): 1473-1486.]https://doi.org/10.11821/dlxb201410007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国正在经历着史无前例的城镇化过程,2011 年全国城镇人口已达6.91 亿人,城镇化率攀升至51.27%.按2030 年城镇化水平到70%计算,还将有接近3 亿人口从农村流动至城市.与此同时,由于总生育率受社会经济发展水平、生态环境以及社会思潮的共同作用,人口自然增长率正在减少,“单独二胎”政策即是国家对人口发展战略的重大战略调整.由此可见,对正处在城镇化、工业化和全球化加速推进的中国而言,人口自然增长与空间迁移正在且必将持续重塑人口空间格局,因而科学地认识中国人口自然增长和空间迁移的区域差异、准确地把握人口空间格局及其演化趋势,对于科学编制城镇化发展、土地利用、生态环境保护等各类空间规划和制订流动人口、区域协作等各项空间管理政策具有重要意义.本文构建了一种全新的自上而下的人口预测方法,考虑人口自然增长和空间迁移两种影响因素,着重对一级单元(全国) 和次级单元(省级) 在2010-2050 年间的人口总量进行预测,并进一步研判我国人口空间格局的发展情景和演化特征:从各省人口密度变化来看,中国人口空间分布密度继续保持了东部高、中部次之、东北再次、西部最低的总体格局.东部省份中上海、北京、天津及江苏的人口密度始终保持在一至四位,最末三位依次是新疆、青海和西藏.根据本文提出的省际人口变化强度及其主导类型的测算指标和量化结果,可将中国划分为人口快速变化区(净迁入主导型、净迁出主导型、自然增长主导型)、人口低速变化区(净迁入型、净迁出型) 以及人口平稳区.净迁入主导型人口快速变化区将吸纳99%的未来新增流动人口,其中上海、北京、浙江至2030 年时人口密度达到顶峰,而广东的人口密度持续增加到2035 年;净迁出主导型人口快速变化区,包括河南、安徽、重庆、湖北,75%的新增流动人口将由此类型区域迁出;辽宁和山东同属于自然增长主导型人口快速变化区,其新增流动人口比重极小,由人口自然增长变化主导区域的人口快速变化态势.在低速变化区中,除福建和海南作为少有的流动人口净迁入型省份,其余省份人口密度不断降低则缘于大量的劳动力输出和逐渐走低的生育率;大部西北和西南省份属于人口平稳区,其人口密度呈现出稳中有减的态势,人口密度平均值大多在100人/km<sup>2</sup>以下.
[16]	葛美玲, 封志明. 中国人口分布的密度等级与重心曲线特征分析 . 地理学报, 2009, 64(2): 202-210.https://doi.org/10.11821/xb200902007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明：随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p> [Ge Meiling, Feng Zhiming.Population distribution of China Based on GIS: Classification of population densities and curve of population gravity centers . Acta Geographica Sinica, 2009, 64(2): 202-210.]https://doi.org/10.11821/xb200902007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明：随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p>
[17]	刘德钦, 刘宇, 薛新玉. 中国人口分布及空间相关分析 . 遥感信息, 2002, (2): 2-6.URL Magsci [本文引用: 5]摘要利用2000年人口普查信息,介绍了在人口地理信息系统中,通过三维模型显示,罗伦斯曲线,人口重心和人口潜力等方法,分析中国人口分布的特征.在此基础上,用空间相关方法对人口分布的现象进行分析,揭示了其空间地理分布的内在联系. [Liu Deqin, Liu Yu, Xue Xinyu.Spatial distribution and autocorrelation analysis of population in China . Remote Sensing Information, 2002, (2): 2-6.]URL Magsci [本文引用: 5]摘要利用2000年人口普查信息,介绍了在人口地理信息系统中,通过三维模型显示,罗伦斯曲线,人口重心和人口潜力等方法,分析中国人口分布的特征.在此基础上,用空间相关方法对人口分布的现象进行分析,揭示了其空间地理分布的内在联系.
[18]	汤国安, 杨昕. ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程. 北京: 科学出版社, 2006. [本文引用: 2] [Tang Guo'an, Yang Xin. Experiment Course on Spatial Analyses Based Geographical information System ArcGIS. Beijing: Science Press, 2006.] [本文引用: 2]
[19]	柏中强, 王卷乐, 杨飞. 人口数据空间化研究综述 . 地理科学进展, 2013, 32(11): 1692-1702.https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.11.012 URL Magsci [本文引用: 2]摘要人口数据空间化研究旨在发掘和展现人口统计数据中隐含的空间信息，并以地理格网或其他区域划分的形式再现客观世界的人口分布，具有重要的科学意义。人口空间分布数据有助于从不同地理尺度和地理维度对人口统计数据形成有益补充，其应用广泛，相关研究方兴未艾。主要从以下3 个方面对人口数据空间化研究进行综述：① 主要空间化方法的原理及其适用性；② 空间化中用到的建模参考因素，并结合具体应用案例分析其作用机理；③ 典型人口空间化数据集。在此基础上，分析了现阶段人口数据空间化所运用的输入数据的质量和详细程度、尺度效应及时空分辨率、长时间序列数据集和精度检验等方面存在的问题；并探讨了人口数据空间化未来的研究方向。 [Bo Zhongqiang, Wang Juanle, Yang Fei.Research progress in spatialization of population data . Progress in Geography, 2013, 32(11): 1692-1702.]https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.11.012 URL Magsci [本文引用: 2]摘要人口数据空间化研究旨在发掘和展现人口统计数据中隐含的空间信息，并以地理格网或其他区域划分的形式再现客观世界的人口分布，具有重要的科学意义。人口空间分布数据有助于从不同地理尺度和地理维度对人口统计数据形成有益补充，其应用广泛，相关研究方兴未艾。主要从以下3 个方面对人口数据空间化研究进行综述：① 主要空间化方法的原理及其适用性；② 空间化中用到的建模参考因素，并结合具体应用案例分析其作用机理；③ 典型人口空间化数据集。在此基础上，分析了现阶段人口数据空间化所运用的输入数据的质量和详细程度、尺度效应及时空分辨率、长时间序列数据集和精度检验等方面存在的问题；并探讨了人口数据空间化未来的研究方向。
[20]	游珍, 王露, 封志明, 等. 珠三角地区人口分布时空格局及其变化特征 . 热带地理, 2013, 33(2): 156-163.Magsci [本文引用: 3]摘要采用人口增减变化、人口商度以及人口集聚度等方法，对珠三角地区1982、1990、2000和2010年4期人口普查数据进行了分析，定量揭示了珠三角地区近30年来人口分布的时空格局及其变化特征。结果表明：1）从人口总量变化来看，1982―2010年珠三角地区人口数量增加了3 821.66万人，增长率达215.61%，远超全国平均水平；2）从人口流动状态看，1982―2010年珠三角地区以人口流入为主，其中珠三角的中部以及东部城市成为人口流入的主要地区，人口迁移流入是珠三角地区总人口增加、人口集聚程度增高的主要原因之一，但近10年珠三角地区的人口流入速率有所减缓；3）从人口集聚度上看，1982―2010年珠三角地区县市人口集聚程度普遍高于全国平均水平，并逐年增高，深圳、广州、东莞等市已成为区域人口集聚中心。 [You Zhen, Wang Lu, Feng Zhiming, et al.Spatio-temporal pattern and variation characteristics of population distribution at county level in the Pearl River Delta . Tropical Geography, 2013, 33(2): 156-163.]Magsci [本文引用: 3]摘要采用人口增减变化、人口商度以及人口集聚度等方法，对珠三角地区1982、1990、2000和2010年4期人口普查数据进行了分析，定量揭示了珠三角地区近30年来人口分布的时空格局及其变化特征。结果表明：1）从人口总量变化来看，1982―2010年珠三角地区人口数量增加了3 821.66万人，增长率达215.61%，远超全国平均水平；2）从人口流动状态看，1982―2010年珠三角地区以人口流入为主，其中珠三角的中部以及东部城市成为人口流入的主要地区，人口迁移流入是珠三角地区总人口增加、人口集聚程度增高的主要原因之一，但近10年珠三角地区的人口流入速率有所减缓；3）从人口集聚度上看，1982―2010年珠三角地区县市人口集聚程度普遍高于全国平均水平，并逐年增高，深圳、广州、东莞等市已成为区域人口集聚中心。
[21]	沈续雷, 王桂新, 孔超. 中国人口分布与经济发展空间不均衡性对比研究 . 人口与发展, 2009, 15(6): 69-73.https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-1668.2009.06.011 URL [本文引用: 5]摘要使用区域重心模型和GIS软件分别计算了1995—2007年中国人口和经济重心，明确了不同年份人口和经济重心的变化规律，对比分析了人口和经济重心的相对位置，揭示了1995—2007年中国分省市人口分布和经济发展水平在东西和南北方向上不均衡性变化规律，为国家制定缩小区域经济差异的宏观经济政策提供参考依据。 [Shen Xulei, Wang Guixin, Kong Chao.Comparative study on the spatial disequilibrium between China's population distribution and economic development . Population and development, 2009, 15(6): 69-73.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-1668.2009.06.011 URL [本文引用: 5]摘要使用区域重心模型和GIS软件分别计算了1995—2007年中国人口和经济重心，明确了不同年份人口和经济重心的变化规律，对比分析了人口和经济重心的相对位置，揭示了1995—2007年中国分省市人口分布和经济发展水平在东西和南北方向上不均衡性变化规律，为国家制定缩小区域经济差异的宏观经济政策提供参考依据。
[22]	李在军, 管卫华, 柯文前. 中国区域消费与经济、人口重心演变的时间多尺度研究 . 经济地理, 2014, 34(1): 85-90.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-8462.2014.01.002 URL [本文引用: 3]摘要以1952--2011年我国分省的社会消费品零售额、GDP和年末总人口分别表征区域消费、经济发展和人口数量，采用重心模型结合回归分析与EMD方法，在界定三者重心转移轨迹基础上，从时间多尺度视角揭示60年来我国省区消费重心的演变特征及与经济、人口重心相互作用关系的演变成因机制，结果表明：①我国区域消费重心在纬度与经度向具有不同时间尺度的演变特征，纬度向上，区域消费重心的演变主要以30年尺度及趋势为主，今后有向北移动的趋势；经度向上，区域消费重心主要以8．5年的短时间尺度和世纪尺度为主，短时间来看区域消费重心将向东移动。②区域消费与经济发展和人口分布存在较显著相关关系，但三者间的交互响应关系在时间多尺度的纬度向和经度向上存在明显差异。整体来看，纬度向上，短周期内，经济发展基本上对消费发展起着拉动作用。中长时间内，两者相互影响、相互促进。而中短周期内，人口数量的变动对消费水平的提高影晌不显著，长期来看，对消费水平的提高起到积极的推动作用；经度向上，短周期内，经济发展水平的提高、人口数量的变动促进消费水平的改善。中周期内，经济发展与消费呈相互制约关系。中长时间尺度中，人口数量的变动不会促进消费水平的提高。最后提出促进区域消费水平的建议。 [Li Zaijun, Guan Weihua, Ke Wenqian.The regional gravity evolution of consumption, economy and population based on the multiple time scales in China . Economic Geography, 2014, 34(1): 85-90.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-8462.2014.01.002 URL [本文引用: 3]摘要以1952--2011年我国分省的社会消费品零售额、GDP和年末总人口分别表征区域消费、经济发展和人口数量，采用重心模型结合回归分析与EMD方法，在界定三者重心转移轨迹基础上，从时间多尺度视角揭示60年来我国省区消费重心的演变特征及与经济、人口重心相互作用关系的演变成因机制，结果表明：①我国区域消费重心在纬度与经度向具有不同时间尺度的演变特征，纬度向上，区域消费重心的演变主要以30年尺度及趋势为主，今后有向北移动的趋势；经度向上，区域消费重心主要以8．5年的短时间尺度和世纪尺度为主，短时间来看区域消费重心将向东移动。②区域消费与经济发展和人口分布存在较显著相关关系，但三者间的交互响应关系在时间多尺度的纬度向和经度向上存在明显差异。整体来看，纬度向上，短周期内，经济发展基本上对消费发展起着拉动作用。中长时间内，两者相互影响、相互促进。而中短周期内，人口数量的变动对消费水平的提高影晌不显著，长期来看，对消费水平的提高起到积极的推动作用；经度向上，短周期内，经济发展水平的提高、人口数量的变动促进消费水平的改善。中周期内，经济发展与消费呈相互制约关系。中长时间尺度中，人口数量的变动不会促进消费水平的提高。最后提出促进区域消费水平的建议。
[23]	张晶, 封志明, 杨艳昭. 洛伦兹曲线及其在中国耕地、粮食、人口时空演变格局研究中的作用 . 干旱区资源与环境, 2007, 21(11): 63-67.https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.11.014 URL [本文引用: 2]摘要本文借鉴经济学中的洛伦兹曲线原理,基于中国县域单元农业统计资料,构建1980-2000年中国粮食-耕地匹配曲线,将中国县域单元的耕地分为五类,统计相关年份各类耕地及其所生产的粮食产量和对应人口,分析探讨了1980-2000年中国县域单元的耕地、粮食、人口的耦合关系及其时空演变规律。研究结果表明：（1）中国县域单元的粮食-耕地分配不均衡,不同年份不均衡的程度基本稳定,粮食生产能力不同的各类耕地对应人口比重基本保持稳定;（2）在空间上,中国耕地的粮食生产能力具有明显地由东南向西北逐渐降低的地域规律;（3）同一年份不同类别的耕地粮食单产差别较大,而且随着时间的推移,类别之间的粮食单产绝对差距呈增大趋势,在同一年份,生产能力最低的耕地所对应的人口-粮食矛盾最为突出;（4）我国人口-粮食矛盾随着时间的推移,整体趋势由紧张趋于缓和,但近年地域差异比较明显,生产能力较低的耕地所在县市人口-粮食矛盾突出,生产能力较高的耕地所在县市人均粮食生产量减少,粮食供给能力降低。 [Zhang Jing, Feng Zhiming, Yang Yanzhao.Lorenz curve and its application in the research of spatial-temporal pattern of cultivated land, grain and population in China . Journal of Arid Land Resources and Environment, 2007, 21(11): 63-67.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2007.11.014 URL [本文引用: 2]摘要本文借鉴经济学中的洛伦兹曲线原理,基于中国县域单元农业统计资料,构建1980-2000年中国粮食-耕地匹配曲线,将中国县域单元的耕地分为五类,统计相关年份各类耕地及其所生产的粮食产量和对应人口,分析探讨了1980-2000年中国县域单元的耕地、粮食、人口的耦合关系及其时空演变规律。研究结果表明：（1）中国县域单元的粮食-耕地分配不均衡,不同年份不均衡的程度基本稳定,粮食生产能力不同的各类耕地对应人口比重基本保持稳定;（2）在空间上,中国耕地的粮食生产能力具有明显地由东南向西北逐渐降低的地域规律;（3）同一年份不同类别的耕地粮食单产差别较大,而且随着时间的推移,类别之间的粮食单产绝对差距呈增大趋势,在同一年份,生产能力最低的耕地所对应的人口-粮食矛盾最为突出;（4）我国人口-粮食矛盾随着时间的推移,整体趋势由紧张趋于缓和,但近年地域差异比较明显,生产能力较低的耕地所在县市人口-粮食矛盾突出,生产能力较高的耕地所在县市人均粮食生产量减少,粮食供给能力降低。
[24]	韩嘉福, 李洪省, 张忠. 基于Lorenz曲线的人口密度地图分级方法 . 地球信息科学学报, 2009, 11(6): 833-838.Magsci [本文引用: 2]摘要与传统上地图分级的研究重点关注分级统计精度和图面效果不同,本文提出了一种用于表达和传输人口密度空间分布知识的自动化地图分级方法。该方法基于人口密度分布Lorenz曲线,根据知识传递的需要确定制图分级数,通过Lorenz曲线化简的方法确定分级间隔,以更好地表达人口空间分布的规律性知识,增强地图信息的传输效果。试验表明,分为两级时该方法能够自动地得出"胡焕庸线"的基本轮廓,分为多级时能够很好地体现人口空间分布的基本规律和特例知识。 [Han Jiafu, Li Hongsheng, Zhang Zhong.Classification method of population density map based on Lorenz curve. Journal of Geo-Information Science, 2009, 11(6): 833-838.]Magsci [本文引用: 2]摘要与传统上地图分级的研究重点关注分级统计精度和图面效果不同,本文提出了一种用于表达和传输人口密度空间分布知识的自动化地图分级方法。该方法基于人口密度分布Lorenz曲线,根据知识传递的需要确定制图分级数,通过Lorenz曲线化简的方法确定分级间隔,以更好地表达人口空间分布的规律性知识,增强地图信息的传输效果。试验表明,分为两级时该方法能够自动地得出"胡焕庸线"的基本轮廓,分为多级时能够很好地体现人口空间分布的基本规律和特例知识。
[25]	韩嘉福, 张忠, 齐文清, 等. 中国人口分布的不均性分析及其可视化 . 地球信息科学, 2007, 9(6): 14-19.https://doi.org/10.3969/j.issn.1560-8999.2007.06.003 URL [本文引用: 2]摘要中国人口空间分布的不均匀性是一种客观存在的现象,自从1935年胡焕庸先生提出"爱辉-腾冲线"以来,中国人口东西部的不均匀现象并没有发生显著的变化。这种不均匀不仅仅存在于"胡焕庸线"两侧,而是广泛存在的。本文引用经济学家研究收入分配平均程度常用的LORENZ曲线方法,结合相关图、表,对中国人口空间分布的不均匀性进行研究。通过对曲线特征点的分析,结合地图可视化可以形象地反映人口空间分布的特点,同时对人口空间分布进行定量化描述。 [Han Jiafu, Zhang Zhong, Qi Wenqing, et al.Analysis and visualization of the uneven distribution of population in China. Geo-information Science, 2007, 9(6): 14-19.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1560-8999.2007.06.003 URL [本文引用: 2]摘要中国人口空间分布的不均匀性是一种客观存在的现象,自从1935年胡焕庸先生提出"爱辉-腾冲线"以来,中国人口东西部的不均匀现象并没有发生显著的变化。这种不均匀不仅仅存在于"胡焕庸线"两侧,而是广泛存在的。本文引用经济学家研究收入分配平均程度常用的LORENZ曲线方法,结合相关图、表,对中国人口空间分布的不均匀性进行研究。通过对曲线特征点的分析,结合地图可视化可以形象地反映人口空间分布的特点,同时对人口空间分布进行定量化描述。
[26]	李连发, 王劲峰.地理空间数据挖掘. 北京: 科学出版社, 2014. [本文引用: 4] [Li Lianfa, Wang Jinfeng.Geo-spatial Data Mining. Beijing: Science Press, 2014.] [本文引用: 4]
[27]	吕晨, 樊杰, 孙威. 基于ERDA的中国人口空间格局及影响因素研究 . 经济地理, 2009, 29(11): 1797-1802.URL [本文引用: 1]摘要利用ESDA技术,基于GIS平台对2005年中国人口空间格局进行研究,发现2005年全国县域人口密度不仅数值差距较大,基尼系数达0.55,而且空间自相关性较强,Mom's I指数为0.42.京津冀、长三角、珠三角、四川盆地、东北经济带仍是全国人口最密集地区.局部空间自相关结果显示,京津冀、长三角、珠三角和四川盆地是高高型人口集聚区.哈尔滨、长春、银川、昆明等城市地区是高低集聚区.低高型区域集中在高高型区域四周.西北干旱区、内蒙古北部、东北北部山区属于低低集聚区.将人口密度分为五级,通过人口重心观察,以及将人口密度与自然和经济因素叠加,发现气候和海拔高度仍是影响人口分布的主要因素.产业结构和交通对全国人口格局影响显著.自然因素不同的组合形式将对人口格局产生不同的影响,其中气候和地形因素长期稳定地影响人口空间格局,但其对人口空间分布的约束力将随着技术进步而降低.经济因素是人口空间格局短期变动的主要原因. [Lv Chen, Fan Jie, Sun Wei.Population distribution and the influencing factors based on ERDA . Economic Geography, 2009, 29(11): 1797-1802.]URL [本文引用: 1]摘要利用ESDA技术,基于GIS平台对2005年中国人口空间格局进行研究,发现2005年全国县域人口密度不仅数值差距较大,基尼系数达0.55,而且空间自相关性较强,Mom's I指数为0.42.京津冀、长三角、珠三角、四川盆地、东北经济带仍是全国人口最密集地区.局部空间自相关结果显示,京津冀、长三角、珠三角和四川盆地是高高型人口集聚区.哈尔滨、长春、银川、昆明等城市地区是高低集聚区.低高型区域集中在高高型区域四周.西北干旱区、内蒙古北部、东北北部山区属于低低集聚区.将人口密度分为五级,通过人口重心观察,以及将人口密度与自然和经济因素叠加,发现气候和海拔高度仍是影响人口分布的主要因素.产业结构和交通对全国人口格局影响显著.自然因素不同的组合形式将对人口格局产生不同的影响,其中气候和地形因素长期稳定地影响人口空间格局,但其对人口空间分布的约束力将随着技术进步而降低.经济因素是人口空间格局短期变动的主要原因.
[28]	葛美玲, 封志明. 中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析 . 地理学报, 2009, 64(2): 202-210.https://doi.org/10.11821/xb200902007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明：随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p> [Ge Meiling, Feng Zhiming.Population distribution of China based on GIS: Classification of population densities and curve of population gravity . Acta Geographica Sinica, 2009, 64(2): 202-210.]https://doi.org/10.11821/xb200902007 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>依据2000 年全国第五次人口普查数据, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 将人口密度图分层显示, 并形成中国人口分布图系。在此基础上, 建立人口重心曲线, 根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级, 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明：随着人口密度增大, 人口分布重心逐渐由西北向东南移动, 由稀疏趋于稠密, 中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明, 人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的, 其中在低密度中也有高密度地区分布, 高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明, 中国人口密度可以适度划分为9 级, 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9 大类型区。统计表明, 中国3/4 以上的人口集中分布在不到1/5 的国土面积上, 半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口, 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。</p>
[29]	刘睿文, 封志明, 杨艳昭, 等. 基于人口集聚度的中国人口集疏格局 . 地理科学进展, 2010, 29(10): 1171-1177.https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.10.003 Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>人口集聚和疏散是人口空间分布格局最直观和最集中的体现，研究一个地区人口集疏的空间格局，不仅可以揭示该地区人口集疏的内在规律，也有利于深入研究该地区的整体人口分布的态势和规律，更能够体现出区域内经济格局以及城市化格局的发展。基于人口集聚度的中国人口集疏空间格局的研究，有助于准确把握中国人口空间分布的基本脉络，具有一定的学术价值和实践意义。本研究采用了人口集聚度分级评价的方法，依据人口集聚度的不同，将各个地区划分为不同等级的人口集聚区，并对其分别讨论。在此基础上，结合中国人口分布格局、自然条件空间格局、人居环境自然适宜性评价结果以及经济发展格局和城市化格局，对中国的人口集疏的空间格局进行了归纳，得出了中国人口分布“西疏东密”的传统空间格局突出，人口集聚以平原地区为依托并呈现“沿海、沿江、沿线”高度集聚的特征的结论。</p> [Liu Ruiwen, Feng Zhiming, Yang Yanzhao, et al.Research on the spatial pattern of population agglomeration and dispersion in China . Progress in Geography, 2010, 29(10): 1171-1177.]https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.10.003 Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>人口集聚和疏散是人口空间分布格局最直观和最集中的体现，研究一个地区人口集疏的空间格局，不仅可以揭示该地区人口集疏的内在规律，也有利于深入研究该地区的整体人口分布的态势和规律，更能够体现出区域内经济格局以及城市化格局的发展。基于人口集聚度的中国人口集疏空间格局的研究，有助于准确把握中国人口空间分布的基本脉络，具有一定的学术价值和实践意义。本研究采用了人口集聚度分级评价的方法，依据人口集聚度的不同，将各个地区划分为不同等级的人口集聚区，并对其分别讨论。在此基础上，结合中国人口分布格局、自然条件空间格局、人居环境自然适宜性评价结果以及经济发展格局和城市化格局，对中国的人口集疏的空间格局进行了归纳，得出了中国人口分布“西疏东密”的传统空间格局突出，人口集聚以平原地区为依托并呈现“沿海、沿江、沿线”高度集聚的特征的结论。</p>
[30]	高超, 金凤君, 傅娟, 等. 1996-2011年南非人口空间分布格局与演变特征 . 地理科学进展, 2013, 32(7): 1167-1176.https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.07.019 Magsci [本文引用: 1]摘要南非是中国在非洲的最大投资目的地与经贸合作伙伴, 特别在基础设施建设方面发展迅速。南非人口空间分布研究对开展中南合作具有重要意义。本文通过收集整理南非历年来的全国人口普查资料统计数据, 运用空间自相关模型、不均衡指数、人口重心模型和偏移—分享模型, 分析了南非人口的空间分布格局和演变特征。研究结果表明, 南非人口分布具有显著的“东高西低”的空间格局, 呈现出以工业化程度较高的大都市区和港口城市为中心的“多核心”集聚的分布特征;空间自相关分析得出人口高集聚区主要分布在大都市区和沿海港口城市, 低密度集聚区主要集中分布在中西部地区;从变化趋势上来看, 1996-2011 年间人口分布不平衡趋势不断加强, 人口重心向西北方向移动;偏移—分享分析表明, 南非人口增长速度先后经历了从1996-2001 年快速增长到2001-2007 年缓慢增长, 再到2007-2011 年高速增长的“高—低—高”增长阶段;省域层面上看, 豪登省和西开普省一直是南非人口集聚较强地区。 [Gao Chao, Jin Fengjun, Fu Juan, et al.Spatial pattern of population and its evolution in South Africa during 1996-2011 . Progress in Geography, 2013, 32(7): 1167-1176.]https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.07.019 Magsci [本文引用: 1]摘要南非是中国在非洲的最大投资目的地与经贸合作伙伴, 特别在基础设施建设方面发展迅速。南非人口空间分布研究对开展中南合作具有重要意义。本文通过收集整理南非历年来的全国人口普查资料统计数据, 运用空间自相关模型、不均衡指数、人口重心模型和偏移—分享模型, 分析了南非人口的空间分布格局和演变特征。研究结果表明, 南非人口分布具有显著的“东高西低”的空间格局, 呈现出以工业化程度较高的大都市区和港口城市为中心的“多核心”集聚的分布特征;空间自相关分析得出人口高集聚区主要分布在大都市区和沿海港口城市, 低密度集聚区主要集中分布在中西部地区;从变化趋势上来看, 1996-2011 年间人口分布不平衡趋势不断加强, 人口重心向西北方向移动;偏移—分享分析表明, 南非人口增长速度先后经历了从1996-2001 年快速增长到2001-2007 年缓慢增长, 再到2007-2011 年高速增长的“高—低—高”增长阶段;省域层面上看, 豪登省和西开普省一直是南非人口集聚较强地区。

1935-2010年中国人口分布空间格局及其演变特征

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Spatial distribution pattern of population and characteristics of its evolution in China during 1935-2010

1 引言