基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究_闫庆武
徐州城市空间扩展特征及驱动因素分析
doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2024.01.011徐州城市空间扩展特征及驱动因素分析张诗婷1，欧向军1, 2*（1.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏·徐州 221116; 2.江苏师范大学城镇化研究中心，江苏·徐州 221116）摘 要：随着城市的快速发展，城市化进程也在不断加快，为了适应经济社会的飞速发展和人口的增长速度，随之而来的是城市用地增加，为更好地控制城市的空间扩展，研究城市空间扩展和驱动力尤为重要。
本文以徐州市建成区1981年、1991年、2001年、2011年和2021年5个年份时相的遥感影像为数据源，利用遥感信息提取技术获取徐州市的城市扩展信息，从数量、形态、重心、方向4个角度分析城市空间扩展特征，并运用回归模型探究徐州城市扩展的主要驱动因素。
结果表明：(1)1981—2021年共40年间城市整体扩张强度为26%，年均扩展面积为36.03 km2，其中2001—2011年是城市扩展强度最剧烈的一段时间；(2)城市空间扩展分形维数和紧凑度总体趋于稳定，使得城市空间更加规则，紧凑度得到提高；(3)城市空间扩展总体以东、东南、南方向进行发展，城市重心逐渐向东南方向移动；(4)城市空间扩展幅度明显增加的方位是在东部、南部、东南部，城市空间整体呈现条带状扩展延伸；(5)回归分析结果表明，人口、基础设施和政策规划因素对徐州市城市空间扩展影响较为显著，而经济因素也会对城市的发展产生一定的影响。
关键词：城市空间扩展; 遥感影像; 驱动因素; 多元回归分析中图分类号：F299.27；P407.8 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2024)01-0059-07改革开放以来，中国的经济快速发展，城市化率从1978年的17.9%上升到2021年的63.89%。
随着中国持续的城市化进程，我国经济活动的高速发展和人口数量的快速增长对土地的需求与日俱增，城市外延扩张日渐显著，从而在城市发展中产生了许多问题，逐渐出现了人与地、人与自然的矛盾，预示了未来城市空间扩展朝着一种更加科学合理的方向发展，而且都市圈、城市群、城市带和中心城市的演进也揭示了中国城市化进程的展开。
运用协同克里金方法对空气相对湿度进行插值-大气科学论文-物理论文
运用协同克里金方法对空气相对湿度进行插值-大气科学论文-物理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——东北地区是中国最大的商品粮基地和农业生产最具发展潜力的地区之一，同时也是中国重要的工业和能源基地。
东北地区位于北半球的中高纬度，是我国纬度最高的地区，是世界著名的温带季风气候区，是典型的气候脆弱区和受气候变暖影响最为敏感的地区。
近年来针对东北地区气候变化已展开不少研究。
已有研究较多地关注气温、降水等方面，李莎等将时空Kriging 方法应用于东北地区气温空间插值研究中；贺伟等将Morlet 小波分析应用于东北地区气温和降水变化趋势研究中；孙力等针对东北地区夏季降水变化的时空分布及变化规律进行研究。
这些研究对于正确认识东北地区气候变化规律具有重要意义。
但是以往的研究大多都是基于气温或降水的单一气象要素，而对东北地区空气相对湿度的研究却较少。
在气候资源中，气温、降水和湿度与农作物及生物的生长发育有密切关系。
气温和降水固然是气候资源中最主要的两个因子，但也不能忽视空气湿度这个气候因子。
空气湿度的大小是形成天气演变主要因素之一，与生产、生活有密切关系，如农作物病虫害的发生直接取决于湿度的大小；空气湿度过大或过小对人体健康也有很大影响等。
本研究对东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）的空气相对湿度进行空间插值，利用有限的空气湿度站点数据来估算未知点的空气湿度。
目前已发展了较多空间内插方法，如泰森多边形、克里金（Kriging）内插法、反距离加权平均法、趋势面分析法、多项式回归法等。
这些方法只是局限于观测站点的湿度值，没有考虑到降水量、气温、地形地貌、大气环流等因素对空气湿度的影响。
而空气湿度与降水量具有直接的关系，我国一般通过降水量来划分湿润区和干旱区。
800 mm 的年降水量为湿润区与半湿润区界线，400 mm 的年降水量为半湿润和半干旱区界线，200 mm 的年降水量为半干旱与干旱区界线。
徐州城市空间发展研究
徐州城市空间发展研究徐州城市空间发展研究1 徐州概况徐州早在新石器时代就已是鱼米之乡，当时麦稻产量仅次于扬州（周礼.职方氏）。
东汉安帝时即从彭城等处征调粮食九十万斛送敖仓。
唐代以至明代均从徐州一带征调大批粮食，苏东坡上书神宗皇帝称徐州“一熟可资数岁”，由此可见自古以来徐州便是富饶之地，而且“宜桑宜麻、人善织衽”，自汉代以远，家庭手工纺织已是十分普遍。
及至唐代，所产丝绸绫绢已成为贡品，到了宋代丝绸纺织已达到了“村南、村北响缫车”（苏轼《浣溪沙》五首）非常发达的境地。
徐州不仅农业、纺织业非常发达，采矿、冶铸业也早有发展。
汉代彭城即设立铁官，唐设秋邶冶，宋设利国监主冶铁、设宝丰监主铸钱。
利国监凡三十六冶，每年向北宋政府纳铁三十六万斤。
北宋徐州知府苏东坡在任时即已发现并组织开采煤炭，徐州采煤距今已有九百余年的历史。
在汉代便是江淮流域漕粮西运的主要口岸。
北宋以后，黄河流经徐州，而为南北商贾必经之地，大运河开通以后，年运输量达一百万担，成为黄河、运河沿线的重要都会。
随着公元1886年贾汪煤炭的发现和开采，1891年津浦铁路和1915年西陇海铁路先后建成通车，徐州已发展为苏、鲁、豫、皖四省交界地区的第一大城市和农副产品集散中心。
现在的徐州是华东地区重要的能源生产基地，全国重要的交通枢纽和商品集散地。
矿产资源丰富，有煤、铁、耐火土、磷矿石、石灰石、石英矿等。
以煤炭、电力、冶金、机械、建材、化工等工业为主体，轻纺、饲料、医药、塑料、皮革、电子仪表等为辅的工业生产体系现已建成。
农业生产有很大发展，已成为江苏的商品粮基地之一。
2008年徐州市国内生产总值2007.36亿元，人均GDP首次突破3000美元，第一产业增加值为210.2亿元，增长5.2%；第二产业增加值为1061.87亿元，增长14.0%；第三产业增加值为735.56亿元，增长15.5%。
全市常住人口871.12万人。
2 历史演进、建制沿革2．1 历史演进徐州山水相依，是原始人类理想的繁衍、生息之地。
基于因子分析与引力模型的徐州都市圈发展研究
基于因子分析与引力模型的徐州都市圈发展研究赵今朝;闫少华【摘要】徐州都市圈在江苏省的都市圈规划建设中是非常特殊的一个,其特殊性在于它包括了四个省区的城市,是跨越行政界线最多的都市圈.本文运用SPSS因子分析,并结合引力模型与场强模型研究徐州都市圈内核心城市与外围城市之间的社会经济联系强度,以检验这样特殊的都市圈建设是空谈还是实事求是.结果表明该都市圈的发展有一定的潜力和基础,但是中心城市一徐州的核心地位不是很突出,该都市圈尚处于整体聚集的发展阶段.【期刊名称】《城市观察》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】9页(P164-172)【关键词】徐州都市圈;核心城市;因子分析;引力模型【作者】赵今朝;闫少华【作者单位】暨南大学特区港澳经济研究所;广东工业大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TU984在经济全球化的时代，都市圈已经成为各国参与国际竞争的基本地理单元。
近些年我国也掀起了“都市圈”热，还有“城市群”、“都会区”等等的提法。
迫于现实的需求，学者们开始逐渐研究都市圈的形成与发展，以便提出正确的建设都市圈的方法和路径供政府参考。
都市圈是城市化发展到一定阶段的产物，以工业化为基础，是社会经济发展到高级阶段的表现，同时都市圈的形成和发展也是区域经济一体化的一个方面。
正确地提出都市圈的规划范围有利于都市圈的建设与发展，从而提高都市圈的整体竞争力，而盲目地跟随世界潮流把经济社会联系不紧密的几个城市规划成一个都市圈难免耗材伤力，最终束之高阁。
本文认为都市圈的建设要以城市之间紧密的经济社会联系为基础。
对于都市圈的定义，学术界有很大的争议。
张伟（2002）综合各方面的研究，认为都市圈应是由一个或多个中心城市和与其有紧密社会、经济联系的临接城镇组成，具有一体化倾向的协调发展区域。
是以中心城市为核心、以发达的联系通道为依托，吸引辐射周边城市与区域，并促进城市之间的相互联系与协作，带动周边地区经济社会发展的、可以实施有效管理的区域。
江苏省人口地域分布
江苏省人口地域分布及其原因分析1前言人口地域分布是人口发展过程在地理空间中的表现形式。
任何人口过程和人口现象及其影响因素，不仅属于一定的历史范畴，发生和发展有其时间上的阶段性，而且又都离不开特定的地理空间，其演变过程和组合类型均有其鲜明的地域差异。
从整个中国来看，人口地域分布是以“胡焕庸线”即“黑河—腾冲”一线为界，东南半壁人口密度大，西南半壁人口面密度小。
人口分布的趋势明显的趋向于沿海低地平原，并且海拔越高，人口越稀疏，距海距离越大，人口越稀疏。
江苏位于中国东部沿海地带的中心, 与上海市共扼长江入海之门户。
东濒黄海, 西连安徽, 北与山东相接, 东南与上海和浙江毗邻, 全省国土面积为10.26 万Km2, 占全国总面积的1.05% , 2010 年底人口总数为7869.34万人, 约占全国总人口的5.9% , 是全国人口密度最大的地区之一。
江苏省经济发展水平的地区差异较大, 这种较大的南北差异造成了人口分布的南北差异。
因此，我利用江苏省统计年鉴2005年至2010年人口密度数据，对江苏省人口地域分布进行了研究。
因人口密度指标提供的是一个平均值，对江苏省而言，以13个地级市人口密度为研究对象，所以该指标的使用具有一定的地理意义。
同时，这个研究可以看出江苏省人口空间格局的演化及特征，并依此研究成果可进一步分析城市化进程、预测就业需求和消费需求等，进而指导相关部门进行人口空间规划。
2 江苏省人口地域分布现状图1 2010年江苏省人口密度分布图从图1可以看出，2010年江苏省人口地域分布不均匀，按照地区分布来看，人口主要分布在苏南和苏中地区，苏北地区人口密度相对于苏南和苏中地区来说总体比较低。
苏南地区，人口主要集中于苏锡常地区，并以无锡市为圆心，形成一个都市圈。
另外，南京市人口密度也比较高。
苏中地区人口密度最高的是南通市，其次是泰州市，扬州市人口密度最低。
苏北地区密度最大的是徐州市，这与正在建设中的徐州都市圈有一定的关系。
徐州城区空间形态变化的研究
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徐 州城 区空 间形 态 变化 的研 究
化分为 ３ 阶段 ： 城 区扩展 阶段 （ ９３年 ） 三 环路 建 成 个 老 ～１９ 、 到新 城 区规 划 阶段 （９ ３～２０ １９ ０ ３年 ） 新徐 州 建 设 阶 段 （０３ 、 ２ ０ 年 ～） 。徐州 城 区格 局不 断发 生 着重 大 变化 ， 如何 对城 区建 设进 行定量评 价 ， 为徐州城 区的规划 建设 提供科学 依 据是 当 前亟待 解决 的问题 。王新 生 等 对城 市 形状 的定 量评 价 进 行 了深入 研究 ， 为 Ｂ ｙｅＣａ 认 ｏｃ ｌ ｋ形 状 指数 、 ｒ 紧凑 度 指 数是 反 映 城 市空间形态 的重要 指标 ， 能够揭示 城市 空间形 态 的变化 机 理 ， 以为城市规划决策 提供依据＿ Ｊ 可 １ 。笔 者 使 用 Ｂ ｙｅ ｏｃ— Ｃａｋ ｌ 形状指数 、 ｒ 紧凑 度 指 数对 徐 州 城 区 的形 态 变化 进 行 了 研 究 ， 探 讨 了徐州 城 区形 态变 化与 经济 发展 的耦合关 系 ， 并 以期 为新徐州 的建设提 供参考 。
ＹＡ Ｚ ｉ ａｇｅ ｌ （ ｏｅｅｏ ｎ ｉｎ ｅ ｔ ｃｅｃ ｎ ｐｔ ｌｔｏｍ ｔｓ ｈｎ ｎｖｒｉ ｆ ｎｎ ｄＴｃｎ ｌ ｙ， ｕｈｕ ｉ ｇｕ２ １１ ） Ｎ ｈ－ ｎ ｔａ ｇ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｖｒ ｍ ｎ ｉ ｅａｄＳａｉ ｆｒ ａｉ ，Ｃ ｉ Ｕ ｉｅ ｔ ｏ ｉｇａ ｅｈｏｏ Ｘ ｚｏ ，Ｊ ｎｓ ２ １６ ｌ Ｅ ｏ Ｓ ｎ ａＩ ｅ ａ ｓｙ Ｍｉ ｎ ｇ ａ
1964年以来山东省人口分布时空动态
1964年以来山东省人口分布时空动态闫庆武【摘要】采用人口分布的不平衡指数、集中指数、再分布指数、人口分布重心和空间自相关分析方法,基于第二-六次人口普查数据,研究了20世纪60年代以来的山东省人口分布演化的特征和规律.研究结果表明,山东省人口分布总体上呈现西高东低、南高北低的格局,人口密度密集的区域在空间上表现为“X”型;人口再分布先后经历了先弱后强的趋势,1990年后人口分布活跃性增加;人口分布重心在东北-西南方向往返移动;人口分布总体上表现为空间自相关,空间自相关性在降低.【期刊名称】《国土与自然资源研究》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P7-11)【关键词】人口分布;时空动态;山东省;人口普查【作者】闫庆武【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】P208人口的地域分布是人口发展过程在地理空间中的表现形式，研究人口分布的地域差异及其发展过程，揭示其中的规律性，对于制订区域人口政策、实现人口、资源、环境的协调持续发展，具有重要的指导作用[1]。
许多学者在人口地域分布的方面开展了相关的研究，研究的方法主要可以归结为四个方面：通过计算人口地理学中人口地域分布度量的一些指标如人口密度[2-4]、人口重心[3-6]、不均衡指数[2,3,7,8]、集中指数[3,8,9]等，或者采用偏移-分享分析方法[2,3]来分析人口分布的特点及形成机制；运用地统计学的方法或核函数模型建立较优的人口密度表面模型，并在此基础上进行了人口密度空间分布相关与变异分析 [8,10,11]；采用空间统计学的方法中的Moran's I、Geary C、G统计和LISA分析研究人口地域分布的空间相关性、空间集聚性[12-15]；采用人口数据空间化的方法拟合人口分布，研究人口地域分布的细部特征[5,16,17]。
山东省是中国的人口大省，新中国成立以来中国分别在1953年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年举行过6次全国人口普查[18]，山东省的总人口在其中的5次普查均居全国第2位（1990年四普居第3位）。
苏北新农村社区公共空间活力评价因子分析
社会 搭建人才服务平台情况 0.264 0.062 0.170 共治 新观念技术引进情况 0.285 0.265 0.273
0.704 0.654
注：提取方法为主成分分析；旋转方法为凯撒正态化最大方差法；次 迭代后已收敛。
8 XIANGCUN KEJI 2021 年 12 月（中）
3.2 因子对新农村社区公共空间建设实效的影响 3.2.1 生态保育因子的影响。生态保育因子是苏北 新农村社区公共空间活力质量中最重要的影响因素，其 表达是通过苏北新农村的生态效益性及村落的原始生态 保育质量共同表现得以实现。在生态保育因子中，“自 然资源保护程度”值最高，为 0.714，在以往新农村发展 过程中，生态环境在人类经济活动中不断恶化的主要原 因是人们普遍对于自然资源和生态环境本身的价值缺乏 科学明确的认识。在新农村发展过程中需要明确认识自 然资源价值的重要性［2］。“ 植物覆盖率 ”“ 自然景观独 特性”值较高，反映了村落生态视野与朝向自然植物、独 特的自然景观保护度高，有利于村落整体环境质量提升。 “道路绿化程度”“ 公共绿地面积”反映了村落生态的整 体保护完整度，是乡土景观可持续发展的基础和前提。 3.2.2 人居环境因子的影响。人居环境的表达是通 过村落功能的延续来实现的，而“污水处理程度”的价值 在精神文化要素中是最高的，为 0.642，其次是“乡村垃圾 处理”和“危房拆除”。干净整洁的生活环境是保障村落 物质生活和精神文化发展的基础。徐州市作为原来的重 工业城市，人居环境一直是当地乡村振兴的短板。对村 民生活环境进行保护是村落公共空间活力的基本保障， 这也是吸引城市居民到乡村旅游的一个重要因素。 3.2.3 产业经济因子的影响。产业经济因子的表达 通过特色产业、三产融合发展情况共同表现得以实现。 在产业经济因子中，“特色产业建设情况”值最高，为 0.476，“三产融合发展情况”值为 0.452。“十三五”期 间，徐州市农业和农村建设得到了重大发展，形成了鲜明 的特色，形成了“483”现代农村工业体系。产业经济的发 展能够显著提升农村居民的幸福感、获得感、安全感。“招 商引资”值为 0.368，招商引资能够有力地支持农村特色 产业的开展，促进了村落的经济发展。 3.2.4 民俗文化因子的影响。民俗文化因子的表达 通过当地文化展示、历史文化村落保护、地域乡风文明 建设、民间艺术发展情况共同表现得以实现。在民俗文 化因子中，“当地文化展示”值最高，为 0.495，其次是“历 史文化村落保护”为 0.545，“地域乡风文明建设”值为 0.328。立足徐州市乡村文明实际，吸取城市文明及外来 文化优秀成果，在保护传承的基础上，创造性转化，创新 性发展，不断赋予时代内涵，丰富表现形式［3］。徐州市汉 时为皇室重要的封地，拥有许多汉墓和颇具汉风的文化 遗存。在传统和文化方面，其已经适应了周边许多地区
江苏省县域人均GDP空间统计分析
江苏省县域人均GDP空间统计分析
王红;闫庆武
【期刊名称】《山东煤炭科技》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】该文运用空间统计的方法,对江苏省2008年人均GDP在各县市之间的分布做了分析,采用GIS软件显示结果,可以发现江苏省经济发展并非随机分布的而是在总体上呈现出一定的空间集聚现象,江苏省各县市的IUGDP在空间上有高值簇和低值簇现象,并且低值簇比重较大,区域化分异现象明显.
【总页数】3页(P174-176)
【作者】王红;闫庆武
【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院,中国,徐州,221008;中国矿业大学环境与测绘学院,中国,徐州,221008
【正文语种】中文
【中图分类】F222.39
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基于GIS的徐州乡村聚落空间分布规律研究
ｓ ａｉｌ ｉｔｉｕ ｉｎ ｏ ｈ ｕ ａ ｅｔｅ ｅ ｔ ｎ Ｘｕ ｈ ｕ ｉ ｍ ａ ｅ Ｔｈ ｅ ｕｔｓ ｏ ｈ ｔｍａｏ ｕ ａ ｅｔｅ ｎ ｓａｅ ｐ ｔａ ｓｒ ｔ ｆｔｅ ｒ ｒｌｓｔｌｍ ｎ ｓ ｉ ｚ ｏ ｓ ｄ ｂ ｏ ｄ． ｅ ｒｓ ｌ ｈ ｗｓｔ ａ ｊ ｒｒ ｒｌｓｔｌｍｅ ｔ ｒ
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Ｍ ａ ．， ０１ ｒ ２ １
基 于 ＧＩ Ｓ的徐 州 乡村 聚 落 空 间分 布 规 律 研 究
单勇兵， 马晓冬
（ 州师范大学 城市与环境学院 ， 苏 徐州 ２１ｌ） 徐 江 ２ １ ６
摘 要 ：以徐 州 地 区 Ｓ Ｏ 与 Ｔ 融合 遥 感 影 像 及 １： ０００电 子 地 形 图 为 主 要 数 据 源 ， 过 人 机 交 互 解 译 ， 得 研 Ｐ Ｔ Ｍ ５ ０ 通 获 究区的乡村聚落图斑、 系 、 水 道路 、 形 等 空 间 信 息 ． 助 ＡｒＧ Ｓ软 件 的空 间 分 析 模 块 为 主 要 技 术 手 段 ， 徐 州 地 地 借 ｃＩ 对 区 乡 村 聚 落 的 空 间 分 布 进 行 了定 量化 分析 ． 果 表 明 ： 究 区 绝 大 多 数 乡 村 聚 落 在 局 部 空 间 上 聚 集 ； 落 沿 水 系 、 结 研 聚 道 路 分 布 特 征 明显 ， 之 越 远 ， 落数 目越 少 ； 大 多 数 聚 落 分 布 在 ５ 以 下 地 势 平 坦 地 区 ， 大 于 ５ 的低 山 距 聚 绝 ０ｍ 在 ０ｍ
GIS技术支持的土地资源可持续利用度评价
GIS技术支持的土地资源可持续利用度评价齐朔风;徐明德;钮键;赵腊梅【摘要】将土地生态系统作为复合的大系统,结合研究区域土地资源可持续利用的实际情况,确立了环境支撑度、社会经济可行度、土地资源退化度以及资源支撑度四个集成指标,以及水源涵养支撑度、生物多样性维护支撑度、经济发展水平、区域人口密度、区位优势度、潜在地质危害危险性、土壤侵蚀敏感性、土地资源可利用度八项基础指标的多级别比较完整的指标体系.通过各集成指标模型的相互关系及其对目标层的贡献作用,在全网格技术的支持下,建立了土地资源可持续利用度指数模型.以山西省天镇县为研究对象,对集成指标指数模型与技术方法进行了实例研究,天镇县实际土地资源可持续利用状况与此模型的评价结果基本吻合,结果表明该模型与技术方法是切实可行的.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2013(052)019【总页数】5页(P4831-4835)【关键词】GIS技术;网格单元;模型;土地资源可持续利用度【作者】齐朔风;徐明德;钮键;赵腊梅【作者单位】太原理工大学环境科学与工程学院,太原030024;太原理工大学环境科学与工程学院,太原030024;太原理工大学环境科学与工程学院,太原030024;太原理工大学环境科学与工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】X24随着社会经济的快速发展与人口的持续增长，土地荒漠化、水土流失、环境污染等问题日益严重［1］，土地资源可持续利用的研究成为全球可持续发展研究的热点问题。
目前国内外学者主要考虑资源与环境的本质不同与内涵差异，从经济、社会与环境可持续发展的思路上对土地资源可持续利用进行了评价研究，而以社会经济、环境、土地退化及资源为指标进行土地资源可持续利用度研究的很少，且未能进行较为全面的分析与量化。
为此，本文建立了土地资源可持续利用度综合指数模型，首次提出了基于全网格的土地资源可持续利用度集成技术，实现土地资源可持续利用定量化研究的目的。
GIS支持下的道路对县域人口分布的影响——以沛县为例
门新 的统 计 学 分 支 。它 是 以 区域 化 变 量 为基 础 ，
借 助变异 函数 ，研 究 既 具 有 随机 性 又 具 有 结 构 性 ，
或空间相关性和依赖性的自然现象的一门科学。
收 稿 日期 ：２ １ —０ ０ １ ３—１ ；修 订 日期 ：２ １ ｏ Ｏ ． ５ ０ １一 ４～ ７
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以 沛 县 为 例
王 红 ，闫庆武 张 吴２ ，
（．中国矿业大学 环 境与测绘 学院 ，江苏 徐州 ２ １０ ；２ １ ２ ０ ８ ．西安建筑科技 大学 信息与控制工程学院 ，陕西 西安 ７０ ５ ） １０ ５
摘要 ：以 ２０ ０ ４年江苏省沛县村级人 口数据为基础 ，采用 Ｇ Ｓ空间分析的方法综合研究 了道路对人 口分布的影 响。 Ｉ 首先 ，运用泰森多边形做边界替代 ，计算出各行政村的人 口密度 ，经过探索性数据分析 ，选取最优模 型—— 指数 模型对人 口密度进行普通克里格插值 ，结果表 明沛县人 口密度的高值 区域呈现为东北—— 西南 的带状分 布 ，其形
状表现为块状集 聚 ，带状延伸 的特点 。然后 ，建立道路 １ ０ ０ｍ以内的缓冲区，基于运用缓 冲区人 口模 拟函数得 ０ 出缓冲区内的人 口密度 ，运用 Ｇ Ａ 法 ，对人 口数据进行格 网化 处理 ，得 到道路人 口密 度图 ，结 果显示沛 县大 Ｃ ＷＩ 部分人 口集 聚在距道路 ０～ ０ ３ ０ｍ的缓冲区范 围内。通过对 两种方法 的对 比，发现 Ｇ Ａ 法得出的结果更符合人 Ｃ ＷＩ 口分布的实际情况 。 关键词 ：ＧＳ Ｉ ；泰森多边 形 ；克 里格插值 ；缓 冲区分析 ；Ｇ Ａ 法 Ｃ ＷＩ
镇 、敬安 镇 、河 口镇 、栖 山镇 、鹿 楼镇 、朱 寨 镇 、 安 国镇 。研究 数据 为沛 县村 级行 政 单元 人 口数 ，共
徐州调查报告
徐州的现代服务业发展较快，尤其是 电子商务、金融、物流等领域，但仍 需加大服务业人才培养和引进力度。
要点三
农业
徐州的农业资源丰富，但农业生产效 益相对较低，需要推进农业现代化、 提高农业生产效率。
各地区调查结果概述
01
02
主城区
县域
徐州市主城区的发展较为均衡，各项 基础设施和公共服务设施建设不断完 善。
数据收集和处理
数据收集
采用统一的问卷和数据收集工具进行数据收集，并进行数据清洗和整理。
数据处理
采用了SPSS软件进行数据录入和处理，包括数据编码、变量转换和统计分析等。
04
调查结果概述
调查结果总体情况
经济发展稳步
调查结果显示，徐州的经济发展整体上呈现稳步增长的趋势，GDP和人均GDP均高于全国平均水平。
06
结论和建议
主要结论
徐州的经济发展势 头强劲
徐州的服务业发展 潜力巨大
2022年徐州市GDP达到了1.2 万亿元，同比增长了3.5%，反 映出徐州的经济发展势头良好 。
徐州市政府提出了“343”现 代服务业产业体系，着力发展 物流、金融、科技、商务等现 代服务业，未来有望成为江苏 省服务业的重要增长极。
制造业升级
徐州市将加快制造业转型升级，推进智能制造、绿色制造等新兴领域的发展。
服务业发展
随着居民消费水平的提高，徐州市将大力发展旅游、商贸、金融等服务业，满足居民多元 化需求。
新兴产业发展
徐州市将加大对新兴产业的扶持力度，如新能源、新材料等产业，培育新的经济增长点。
03
调查方法和样本信息
调查方法
加强创新驱动发展
鼓励企业加大研发投入，推动科技创新，加快发展新兴产业，提升产 业附加值，提高经济发展的质量和效益。
基于城市综合承载力的徐州市适度人口配置研究
基于城市综合承载力的徐州市适度人口配置研究摘要：本文通过建构城市综合承载力评价体系，研究在特定区域内，城市综合承载力的空间差异分布情况，结合城市综合承载力研究结果，对适度人口进行空间配置。
关键词:城市综合承载力；空间差异；人口空间配置；徐州市1引言城市的发展，城市的现有人口和未来即将吸纳的人口都对城市基础设施、资源环境的承载能力提出新挑战。
就特定区域内的资源容量、经济条件以及现有基础设施的条件下，如何估算城市的综合承载力？城市的资源容量、聚集经济效益和对应人口分布的最佳结合点在哪？这是近年来备受关注的课题。
2徐州市城市综合承载力研究2.1城市综合承载力的内涵城市综合承载力一般指在一定时期、一定空间区域和一定的社会、经济、生态与科技进步条件下,城市资源在自身功能完全发挥时所能持续承载的城市人口各种活动规模和强度的阈值。
从载体城市和承载对象来看，城市综合承载力是社会、经济、环境协调作用的中介和协调程度的表征。
2.2研究范围本研究范围为徐州市都市区范围，包括泉山区、云龙区、鼓楼区、贾汪区及下辖镇、铜山区及下辖镇和睢宁县的双沟镇，都市区总面积为3127平方公里，总人口约315.67万。
2.3模型建立本研究选取了支撑力、压力、调控力三大指标模型，分别从资源供给、需求、人类活动对城市环境的影响方面出发，反应人的能动性所产生的调控能力，在一定的范围内，人类进行城市建设、适应和改善环境的能力，对于现实承载力具有提升作用。
徐州市城市综合承载力F与支撑力S、压力P和调控力A的函数设立为: 其中综合承载力指数F，是自然环境约束下城市未来发展能力总体水平的集中体现，压力增大使综合承载力加速减小；城市建设及自主调整和适应能力的增加则不断增强承载能力，但到达一定程度后调控力就不再有明显作用。
2.4研究结果综合承载力评价采用1km×1km网格作为基本评价单元，研究区共有3345个网格。
通过对支撑力对应的指标、压力对应的指标、调控力对应的指标进行分析，将支撑力、压力、调控力对应指标的分析结果进行叠加，得出研究区域支撑力、压力和调控力的分析结果，最后再对这一结果进行叠加，最终得出城市综合承载力空间差异评价结果。
基于空间分析的徐州市居民点分布模式研究_闫庆武
第34卷第5期2009年9月测绘科学Science of Surveying and M app ingVol134No15Sep1作者简介:闫庆武(19752),男,山东邹城人,博士,副教授,主要研究方向为资源环境与信息决策支持。
E2mail:3403175@1631com收稿日期:2008205207基金项目:国家自然科学基金项目(50574095);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET20420487);徐州师范大学自然科学基金(06XLB12)基于空间分析的徐州市居民点分布模式研究闫庆武①,卞正富①,王 桢②(①中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221008;②连云港市规划市政设计研究院有限责任公司,江苏连云港 222001)【摘 要】居民点空间分布的研究是聚落地理学的主要内容之一,运用空间分析的方法研究居民点的分布能更准确地刻画出其空间分布的本质规律。
本文根据2004年T M遥感图像和城市地图得到徐州市城乡居民点空间分布的信息,继而运用样方分析(QA)法、最近邻距离指数(NN I)、K(d)函数、热点探测技术(NNH)研究了徐州市居民点空间分布格局与模式。
结果显示:徐州市居民点的空间分布具有明显的空间依赖性,总体上呈现出集聚分布的特点;随着研究尺度的变大,居民点空间分布的集聚性指数也增大;居民点空间分布的热点区域在微观尺度上具有空间随机性、在中观尺度上具有轴带延伸性、宏观尺度上具有面状集中性的特点。
【关键词】点模式分析;热点分析;空间数据分析;徐州市;居民点【中图分类号】P282;P208 【文献标识码】A 【文章编号】100922307(2009)05201602041 引言居民点的空间分布受自然因素和经济因素的影响,分布具有其内在的规律性。
对于居民点空间分布规律性的研究与识别是聚落地理学研究的主要内容之一。
目前人们对于居民点的分布研究较多,但是主要集中在城市分布的研究[126],但是对于区域范围内居民点分布自身规律的研究并不是很多。
【精品论文】人口空间分布的异质性测量_闫庆武
第28卷 第4期2009年7月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC HVol 128,No 14J uly ,2009 收稿日期:2008208212;修订日期:2008211215 基金项目:国家自然科学基金项目(50574095);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20420487)。
作者简介:闫庆武(19752),男,山东邹城人,讲师,博士。
研究方向为人口分布及其空间化。
E 2mail :3403175@1631com人口空间分布的异质性测量闫庆武1,2,卞正富1(11徐州师范大学城市与环境学院,江苏徐州221116; 21中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116)摘要:基于数据异质性测量理论,提出了人口空间分布异质性测量的方法,即人口空间分布的相对异质性指数(GPD )。
接着以江苏省为研究区域,采用GPD 指标对江苏省2005年的人口空间分布的异质性进行了测度。
结果表明:基于地级市行政单元的人口空间分布的异质性较小,而基于县级行政单元的人口空间分布的异质性较大;人口空间分布异质性大的地区主要分布在苏南地区,而异质性小的地区主要分布在江苏东北部。
采用Moran 散点图和LocalMoran ’s I 统计量对江苏省县级单元的人口密度分布的局域空间自相关进行分析,结果显示:人口空间分布的异质性与人口密度空间分布的聚集性特征密切相关,异质性大的地区一般出现在人口密度“低-高”或“高-低”聚集的地区,异质性小的地区一般出现在“低-低”或“高-高”聚集的地区。
关键词:人口空间分布;异质性;江苏省;局域空间自相关文章编号:100020585(2009)04208932081 引言 描述和解释地球表面事物和现象的分布差异是地理学的重要任务。
位置可以引起空间依赖和空间异质两类空间效应。
空间异质性是系统或系统属性在空间上的复杂性(Com 2plexity )和变异性(Variability )[1]。
基于居民点密度的人口密度空间化
Census Spatialization Based on Settlements Density 作者： 闫庆武[1,2] 卞正富[1] 张萍[2] 王红[1]
作者机构： [1]江苏省资源环境信息工程重点实验室中国矿业大学,江苏徐州221008 [2]徐
州师范大学城市与环境学院,江苏徐州221116
出版物刊名： 地理与地理信息科学
页码： 95-98页
年卷期： 2011年 第5期
主题词： 居民点密度 人口密度空间化 核密度估计法 江苏省
摘要：提出了一种基于居民点密度的人口密度空间化方法。
以江苏省人口数据空间化为例，在采用核密度估计法得到江苏省镇（乡、街道）居民点密度后，运用基于居民点密度的人口密
度空间化计算公式获得江苏省1000m×1000m的人口密度格网图，结果表明：江苏省人口分布的热点地区正是在建的三大都市圈（苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈），其中苏锡常
都市圈的人口分布呈现各向异性，而南京和徐州都市圈的人口分布则表现为各向同性；人口密
度不仅取决于居民点密度，还与平均每个居民点的人口数密切相关，居民点密度大的区域的人
口密度不一定大，居民点密度小的区域的人口密度也不一定小。
徐州市人口特点及发展趋势的预测研究
徐州市人口特点及发展趋势的预测研究
赵月英
【期刊名称】《中外企业家》
【年(卷),期】2014(000)020
【摘要】笔者运用logistic曲线模型、GM（1，1）模型、灰色Verhulst模型对徐州市人口发展趋势预测，并根据各种预测结果采用最小化方差进行权重分配，建立徐州市人口发展的组合预测模型，以求为区域人口调控政策、人口的合理再分布以及人口结构的优化指明方向。
【总页数】2页(P222-222,224)
【作者】赵月英
【作者单位】徐州工程学院数学与物理科学学院，江苏徐州 221008
【正文语种】中文
【中图分类】C924.21
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其实，许多徐州人的祖先，不仅不是彭祖、徐偃王，而且还远在山西
其实，许多徐州人的祖先，不仅不是彭祖、徐偃王，而且还远在山西问到“徐州人的祖先是谁”这个问题，相信很多人首先会想到彭祖，少部分人会想到徐偃王。
对此，本人非常赞同。
彭祖，姓籛名铿，一说“彭铿”。
帝尧时期，彭祖建国于彭，名“大彭氏国”，都城以彭为名，徐州称彭城自始起。
子孙以彭为姓，绵绵不绝至今。
现在，不仅徐州彭姓以彭祖为始祖，全中国彭姓也都以彭祖为始祖。
在今彭祖园内，还建有高大雄伟的彭祖祠，里面供奉着大彭氏国的开创者、华夏第一寿星、中国厨师的先祖、彭姓的始祖——彭祖。
所以这里是海内外彭氏宗亲魂牵梦绕的祭祖圣地。
2016年8月8日，海内外彭祖后裔汇聚徐州大彭故都，步入彭祖园彭祖祠堂祭拜彭祖，牵动海内外无数彭姓子孙的爱国念祖之心。
徐偃王，嬴姓徐氏，名“诞”，另一说名“君偃”，西周时徐国国君。
徐国统辖今淮、泗一带。
建都徐城（今宿迁市泗洪县）。
因为徐偃王好行仁义，前来归顺的东夷国家有四十多个。
周穆王巡视各国，听闻徐偃王威德日远，羡慕嫉妒恨，遂遣楚国袭其不备，大破徐国，杀偃王。
其子遂北徙彭城，百姓从之者数万。
正是这个原因，原本名“彭城”，为何后来与“徐”字扯上关系，彭城又称“徐州”了。
虽然史书讲“三国时，曹操迁徐州刺史部于彭城，彭城自始称徐州”。
对此，本人非常不认同。
我说徐偃王儿子携众迁彭城徐州之名开始，都已经把时间说得太晚了，其实大禹治水将天下分为九州：冀州、兖州、青州、徐州、扬州、荆州、豫州、梁州和雍州。
这时徐州之地之名已经客观存在了，只是到了周代时徐梁二州分别被并入青州与雍州，故而官方没有徐州和梁州之治所，但不代表徐州之名就因此消失了。
这些在《尚书·禹贡》与《汉书·地理志第八》都有明确文字记载的。
后来被合并不代表没有过，这不容置疑。
但这不是本文讨论的重点。
本文这段想说的，徐偃王是徐州除彭姓之外徐姓，包括外地徐姓的祖先。
如果再往前追根溯源，因为徐偃王是五帝之一的颛顼曾孙（另一种说法为元孙）伯益之子若木的第32世孙，所以众多徐姓后裔把伯益作为徐姓第一世祖，把徐若木作为徐姓第二世祖（也有把徐若木作为第一世祖的），徐偃王作为徐姓第32世祖，应该是正确的。
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克里金法也称空间局部估计或空间局部插值， 是地统计学的两大主要内容之一［４］。其实质是如果区 域化变量 在 满 足 二 阶 平 稳 （Ｓｅｃｏｎｄ－ ｏｒｄｅｒ ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ） 或本征假设 （ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ） 前提下， 利用区 域化变量的原始数据和变异函数的结构特点， 对未 采样点进行线性无偏最优估计。克里金法已成为目 前最优秀的空间局部插值一类方法， 可以分为克里 金 法 （ 单 变 量 ） 与 协 同 克 里 金 法 （ Ｃｏ－ Ｋｒｉｇｉｎｇ） （ 多个变量） 两种类型。
第 １９ 卷
人口密度的区域化， 它以空间坐标为自变量， 也是 区 域 化 变 量 （ Ｒｅｇｉｏｎａｌｉｚｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅ） 一 种 类 型 ， 因 此人口密度的空间分布研究可以借用地统计学的方 法。
１ 研究方法
１．１ 研究区域及数据来源 研究区域为江苏省徐州市， 位于黄淮海平原的
南部， 处于长江流域与黄河流域过渡地带，地处北纬 ３３°４３′～３４°５８′， 东经 １１６°２２′～１１８°４０′， 土地总面积 １１ ２５８ ｋｍ２。 行 政 区 划 由 五 区 （ 鼓 楼 区 、 云 龙 区 、 贾汪区、泉山区、九里区） 、六县 （ 丰县、沛县、 铜山县、睢宁县四县， 邳州市、新沂市二市） 和 １１４ 个 乡 镇 构 成 。 利 用 徐 州 市 １ ∶１０ 万 地 图 数 据 （ ２００５ 年镇级行政单元图层， 图形数据） 和 《徐州 市的统计年鉴》 （ ２００５） 的分镇数据中的人口与土 地面积数据 （ 属性数据） ， 运用 ＡｒｃＧＩＳ 建立徐州市 图形属性一体化数据库， 并计算各行政单元的人口 密度 （ 人 ／ｋｍ２） 。 １．２ 地统计学方法
Ｖｏｒｏｎｏｉ 图 也 常 被 用 来 开 展 空 间 数 据 的 探 索 性
数 据 分 析 工 作 。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 是 不 规 则 的 最 基 本 的 和 最 重 要 的 几 何 构 造［２０］， 是 一 种 重 要 的 空 间 内 插 方法［２１］。每个 Ｖｏｒｏｎｏｉ 多边形仅包含一个基点， 并且 满足多边形内的任一点到其基点的距离小于其他多 边 形 到 该 点 的 距 离 。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 生 成 以 后 ， 相 邻的点就被主义为具有相同连接边的样点。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 属 性 值 的 计 算 方 法 有 局 部 平 滑 （ Ｌｏｃａｌ Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ） 、局部变异 （ Ｌｏｃａｌ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ） 、局部特异 值 （ Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒｓ） 和 局 部 影 响 （ Ｌｏｃａｌ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ） 等 ４ 种类型［２２］。 １．２．２ 变异函数的最优拟合
２０
图 ４ 徐州市对数人口密度的 Ｖｏｒｏｎｏｉ 分析 Ｆｉｇ．４ Ｖｏｒｏｎｏｉ ｐｏｌｙｇｏｎｓ ｆｏｒ ｌｏｇ－ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｘｕｚｈｏｕ １０
１００
８０
６０
４０
２０
０
（ ２．８２７） ， 偏度系数为 １．９７， 略大于对称值 ０， 峰值 系数为 ５．５８， 略大于正态分布值 ３， 可以近似看作 正态分布。
半 方 差 云 图 （图 ３） 的 横 坐 标 为 两 个 行 政 单 元 几何中心之间的空间距离， 纵坐标为反映了对数人 口密度的变异函数值 （ 用式 ２－ １ 计算） ， 它反映了 对数人口密度空间关系。从图 ３ 可以看出， 空间上 愈接近的点对具有更相似的值； 距离愈远的点对具 有更多的不相似性。
２ 研究结果与讨论
２．１ 探索性数据分析 运用上述建立的徐州市人口分布数据库， 对徐
州市 １１８ 个行政单元的人口密度数据作探索性数据 分 析 。 徐 州 市 ２００５ 年 平 均 人 口 密 度 为 ７９９．３３ 人 ／ ｋｍ２， 通过运用 ＥＤＡ 技术分析， 可知徐州市人口密 度的空间分布极度不均衡， 其频率分布是偏态的。 均 值 （ ７９９．３３ 人 ／ｋｍ２） 大 于 中 值 （ ｍｅｄｉａｎ） （ ６７１．８１ 人 ／ｋｍ２） ， 偏 度 系 数 为 （ Ｓｋｅｗｎｅｓｓ） ５．１０， 远大于对称值 ０， 为正偏分布； 峰值系数 （Ｋｕｒｔｏｓｉｓ） 为 ３２．５６， 远大于正态分布值 ３， 为高狭峰分布 （ 图 １） 。如果对人口密度进行对数变换的新变量基本符 合 正 态 分 布 （ 图 ２） ， 均 值 为 ２．８６４ 略 大 于 中 值
４２５３４５３２１１６６２７７２７２７２７２７２５５５５５５５５５５５５００００００００００００．．．．．．．．．．．．００００００００００００ ７２５５００．．００
图 １ 徐州市人口密度分布直方图 Ｆｉｇ．１ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｆｏｒ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｘｕｚｈｏｕ
３０
地统计学运用变异函数 （ ｖａｒｉｏｇｒａｍ） 和克里金 法进行空间模式分析［５］， 常用来分析各种自然现象的 空间变异规律和空间格局， 并已被证明是研究空间 变异和空间格局的有效方法。进行地统计研究可以 分 ３ 步进行： （ １） 获得数据空间分布的初步信息， 即 探 索 性 数 据 分 析 （ Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｅ－ ＤＡ） ， 从 而 决 定 是 否 进 行 数 据 正 态 变 换 ； （ ２） 进 行变异函数的最优拟合及其参数计算， 研究区域化 变量的空间分异特征； （ ３） 依据拟合得到的变异 函数作克里金插值， 得到区域化变量空间分布直观 表达图。 １．２．１ 探索性数据分析
第 １９ 卷第 ４ 期 ２００７ 年 ７ 月
云南地理环境研究
ＹＵＮＮＡＮ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
Ｖｏｌ．１９ Ｎｏ．４ Ｊｕｌ．， ２００７
基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
闫庆武 １， ２， 马晓冬 ２， 卞正富 １
（ １．中国矿业大学 环境与测绘学院， 江苏 徐州 ２２１００８； ２．徐州师范大学 城市与环境学院， 江苏 徐州 ２２１１１６）
文献标识码： Ａ
文章编号： １００１－ ７８５２ （ ２００７） ０４－ ００１３－ ０６
０ 引言
随着计算机技术与统计方法的迅速发展， 空间 数据分析 （ Ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ） 已得到多个学科的 越来越多的关注。空间数据分析是数据分析的一个 分支， 它研究地理参照物体的重要信息， 主要包括 这类信息的收集技术与精确分析模型［１］。空间数据分 析涉及空间数据的各个方面， 其内容至少包括空间 数据处理、空间数据分析 （ 指空间数据的描述性 （ ＣＳＤＡ） 和 探 索 性 的 分 析 （ ＥＳＤＡ） ） 、 空 间 统 计 分 析、空间模型四个领域［２］。它正逐步成为社会科学研 究的关键性因素［３］， 在社会科学领域有着十分广泛的 应用。地统计 （ Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ） 分析作为空间统计分 析 的 一 个 主 要 内 容 ， 首 先 是 由 Ｇ．Ｍａｔｈｅｒｏｎ 于 １９６２ 提出的， 是以区域化变量理论为基础， 以变异函数 为主要工具， 研究那些在空间分布上既有随机性又 有结构性， 或空间相关和依赖性的科学［４］。最近 ２０
多年的发展表明， 地统计学不仅在地质学中广泛应 用， 而且还被广泛应用在土壤、水文地质、图像分 析、遥感、犯罪分析、土地、环境、生态、气象等 各个领域［５－１４］。目前， 地统计学与 ＧＩＳ 相结合被广泛 用于建立各种环境过程模型， 如气候变化、空气污 染 、 土 地 污 染 、 动 植 物 与 人 类 的 空 间 分 布 等 ［１５］。 在 许 多 的 ＧＩＳ 应 用 中 ， 许 多 研 究 通 过 各 种 插 值 （ ｉｎ－ ｔｅｒｐｏｌａｔｅ） 方法来实现数据的直观表达 。 ［５～８，１５～１６］
人口密度是人口学、社会学、地理学等学科研 究核心内容之一， 是表现人口分布的主要形式和衡 量人口分布差异的主要指标， 指特定地域范围内 （ 全球、大洲、国家以至各级更小的行政区、经济 区等） 单位面积上的常住人口数［１７］。在研究工作中， 我们倾向于把人口密度看作一个连续的变量， 可以 用位置的函数来表达［１］。由此可见， 人口密度数值的 大小与研究区域的位置密切相关， 是空间数据 （ Ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ） 的一种类型； 人口密度的空间分布即
克里金法对于正态分布的拟合效果最好， 但是 如果区域化变量 Ｚ （ ｘ） 是对数正态分布的， 那么 Ｙ （ ｘ） ＝ｌｇＺ （ ｘ） 就是一个正态分布， 并且 Ｚ 的估计值 可以通过 Ｙ 的克里金估计值来计算， 这种方法被称
闫庆武等： 基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
１５
为对数正态克里金法。
（ １）
ｉ＝１
式 中 Ｎ （ｈ） 是 以 ｈ 为 间 距 的 所 有 观 测 点 的 成 对 数 目 ， Ｚ （ｘｉ） 和 Ｚ （ ｘｉ＋ｈ） 为 区 域 化 变 量 分 别 在 ｘｉ 和 ｘｉ＋ｈ 的取值。根据变异函数在原点处的性状可以将 变异函数分为抛物线型、线性型、间断型、随机型 和过渡型 （ 有拱型） ５ 种类型。
摘要： 依据徐州市 ２００４ 年乡镇统计数据， 以 ＡｒｃＧＩＳ 为技术平台， 采用地统计学的方法， 对其人口密 度 的 空 间 分
布进行了研究。首先借助直 方 图 、 半 方 差 云 图 和 Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 等 方 法 对 人 口 密 度 数 据 作 探 索 性 数 据 分 析 ， 获 取
选 取 徐 州 市 各 行 政 的 中 心 为 基 点 生 成 Ｖｏｒｏｎｏｉ 图， 采用局部平滑法计算每个多边形的属性值 （ 图
γ １０
７．１５
５．７２
４．２９ ２．８６