云南省GDP的空间分布特征
云南省发展现状
云南省发展现状一．经济方面：云南省是一个位于中国西南边疆的省份，东以贵州、广西为邻，西同缅甸接壤，南与老挝、越南毗邻。
自古以来有“植物王国”和“动物王国”之称。
改革开放以来，云南省的经济发展和社会事业都进入了快速发展时期。
使得云南省面貌发生了深刻变化，经济实力明显增强。
能源，通讯，交通等方面的基础设施建设不断加强改善，工业化进程明显加快。
2011年，全省国民生产总值达8750，95亿元，增长13,7%，财政总收入2258，2亿元，增长24,8%，城镇居民人均可支配收入18576元，增长13,7%，向小康社会逐步发展。
但是，由于历史和地理位置等自然因素的制约，致使云南经济发展与其他省份相比还存在很大一部分差距。
主要表现在以下几个方面：由于特殊的地理位置、历史条件等因素的制约。
与其他省份相比，云南的开发较晚，发展较缓慢。
企业大多是从事初级产品和资源的开发，且多为发达地区淘汰的产业。
并且存在严重的资源浪费、环境污染、破坏生态平衡等现象。
加之云南本身就是一个教育落后，科技发展缓慢，高级科技人员缺乏的的省份，从而给云南的经济发展带来了阻力。
另一方面，云南存在产业结构单一，且不合理，生产效率低下，不适应市场需求变化等特点。
导致以传统产业为经济主导力量的发展，至今仍处于低水平发展阶段。
云南地处东亚与东南亚、南亚次大陆的结合部，与东盟国家越南、老挝、缅甸三国接壤，通过澜沧江------湄公河与缅甸、越南、泰国、柬埔寨、老挝相连，并与马来西亚、新加坡等国相邻。
是中国连接东盟国家最便捷的路上交通。
因此，云南具有得天独厚的区位优势。
中国----东盟自由贸易区的建立给云南带来了历史性的发展机遇。
云南应该抓住这个机遇，充分利用地理资源优势，合理调整产业结构，大力招商引资，建立一个立足中国西南、辐射东南亚、面向全球的自由贸易区。
二．社会方面：云南是一个古老传统的地区，是人类的发源地之一。
云南地处低纬度高原，地理位置特殊，地形地貌复杂，属于典型的高原季风气候。
经济发展的区域分布特点
经济发展的区域分布特点近年来，随着全球化的深入发展，世界各国的经济都呈现出了不同程度的增长态势，但其中的增长率和空间分布并不均衡。
在这样的趋势下，经济发展的区域分布特点也越发显现出来。
一、中国的区域经济发展特点中国是一个地域广阔的国家，不同地区的自然环境、人文背景及资源禀赋各异，这不仅带来了地域产业、协调发展和经济发展的问题，还影响着经济增长的速度和方式。
在华东、华南、华中和东北等地，由于地段交通发达、人口密集、经济环境比较好，形成了一些比较强势的城市群，如上海、深圳、广州、武汉、哈尔滨等，它们提供了较好的投资环境和便利的交通动力，引人眼球的资本、人才、设备和信息从城市沿海的开放经济区快速流向中西部地区。
而在中西部和东北地区，由于人口流失、资源短缺、经济规模较小、基础设施滞后等原因，这些区域的经济相对较为落后，也较难实现自我发展，需要政府和资本的大力支持，引导产业升级和转型升级，为其本地区的经济发展提供了重要的基础。
二、全球经济发展的特点除了中国，在全球范围内，各个国家和地区的经济发展也存在明显的特点。
1、欧美地区欧美地区作为长期发达的经济强国，其高速增长期已经过去，目前所面临的问题是如何维系自己的优势，寻找新的增长点。
同时，由于这些国家的人口红利已经消失，导致劳动力成本上升，企业日趋倾向于将投资重心和生产流向新兴市场，如中国、印度、东南亚等地。
2、发展中国家发展中国家在经济增长增速上拥有明显的优势，但是其发展模式却不尽相同。
以差别化竞争为特点的东亚国家，借助出口驱动和技术进步的方式，实现了高速发展；而以内需驱动为主的拉丁美洲和非洲国家，由于自身市场规模、贸易关系和基础设施的缺陷，其发展相比其他地区较为困难。
三、区域经济发展的趋势对于全球经济而言，由于物质、人力和信息的流动逐渐变得更加便利，地域间的竞争也随之趋于激烈。
而在这种背景下，追求产业创新、提高生产率和竞争力，打造跨区域合作和发展的成规模的产业链、供应链等，将成为未来发展的亮点。
区域经济发展的空间分布特点研究
区域经济发展的空间分布特点研究随着经济全球化的加速，区域经济发展越来越受到重视。
尤其是在中国，各地政府都将区域经济发展作为当地经济增长的关键策略之一。
但是，由于各地社会经济发展水平不一，不同地区的区域经济发展水平也会出现明显差异。
因此，我们需要了解区域经济发展的空间分布特点，并探讨产生这些特点的原因。
一、区域经济发展的空间分布特点1. 国家级发展区域国家级发展区域是中国规划建设的特殊区域，包括经济技术开发区、高新技术产业开发区、出口加工区、保税区、自由贸易试验区等。
这些区域的发展受到国家政策支持和相关优惠政策的鼓励，因此在经济发展方面具有较高的优势。
2. 沿海地区和内陆地区沿海地区与内陆地区是我国经济发展水平最为不均衡的两个区域，在政策、资金和市场等方面均存在巨大差异。
沿海地区受益于开放政策，以出口为经济增长的基础，而内陆地区则以国内消费市场为主。
沿海地区的产业结构比较成熟，以制造业为主，而内陆地区则以农业、能源和资源开发为主。
3. 区域经济协调发展区域为了促进区域经济发展的协调，我国政府规划出了西部大开发、东北振兴、中部崛起等一系列协调发展的区域。
这些区域在经济发展中具有一定的优势和特殊政策支持，有助于促进协调的区域经济发展。
二、产生区域经济发展空间分布特点的原因1. 地理环境因素地形、水资源、气候、环境等都会影响到区域经济发展。
比如说气候不适宜农业发展的区域，就会相对贫困，而地形难以开发的区域，就会封闭在经济繁荣区域以外。
2. 行政政策影响政府的政策和投资下放也会造成区域经济发展的差异。
一些政府对一些高发展潜力的地区进行资金和税收等的扶持，也会导致区域经济发展不平衡。
3. 历史的遗留问题历史遗留问题指的是由于历史上的某些原因，某些地区的发展机会被忽视或者缺乏资源，导致长期以来，这些地区一直处于经济落后的状态。
比如说，因为历史地缘问题，一些内陆省份的交通和物流条件较差，导致它们的产业发展受到限制。
中国地理作业——云南省和内蒙古经济对比修改版
内蒙古自治区和云南省对比分析报告从地图上看，云南和内蒙古就有着许多的相似之处。
同样作为边境地区，只不过一个在中国北方一个在西南方。
同时作为少数民族聚集的地区，二者有着不同和相似之处。
就地形区来说都处在高原地形区。
在经济上也可以看出都是处在西部大开发地区。
由于上述相近的情况的存在，让云南和内蒙古成为南方和北方少数民族地区具有代表性的地区，通过对比内蒙古和云南地区经济发展的不同，可以让我们深入的了解地区经济发展的状况和特点，也有利于相互之间的借鉴。
尤其改革开放以来，内蒙古和云南两地的经济都有了飞速的发展，二者经济发展战略也发生了不少改变。
下面就让我们进行分析。
一、两个省（自治区）的基本状况（一）内蒙古自治区概况内蒙古自治区位于中国北部边疆，由东北向西南斜伸，呈狭长形，东西直线距离2400公里，南北跨度1700公里，横跨东北、华北、西北三大区。
土地总面积118.3万平方公里，占全国总面积的12.3%，在全国各省、市、自治区中名列第三位。
东南西与8省区毗邻，北与蒙古国（主要口岸是二连浩特）、俄罗斯（主要口岸是满洲里）接壤，国境线长4200公里。
内蒙古自治区位于中纬度，地处欧亚大陆内部，大部分地区处在东亚季风的影响之下，属于温带大陆性季风气候区，气候复杂多样，四季分明。
自然结构特征：①地质上：内蒙古自治区地域辽阔，地层发育齐全，岩浆活动频繁，成矿条件好，矿产资源丰富。
②地貌上：内蒙古自治区的地貌以蒙古高原为主体，高原四周分布着大兴安岭、阴山(狼山、色尔腾山、大青山、灰腾梁)、贺兰山等山脉，构成内蒙古高原地貌的脊梁。
内蒙古高原西端分布有巴丹吉林、腾格里、乌兰布和、库布其、毛乌素等沙漠，总面积15万平方公里。
在大兴安岭的东麓、阴山脚下和黄河岸边，有嫩江西岸平原、西辽河平原、土默川平原、河套平原及黄河南岸平原。
这里地势平坦、土质肥沃、光照充足、水源丰富，是内蒙古的粮食和经济作物主要产区。
全区高原面积占全区总面积53.4%，山地占20.9%，丘陵占16.4%，河流、湖泊、水库等水面面积占0.8%。
经济地理空间分布及空间变化规律
经济地理空间分布及空间变化规律一、引言经济地理学研究了经济活动在地理空间上的分布及其变化规律。
经济地理空间分布是指经济活动在地理上的分布情况，而空间变化规律则是指这种分布随着时间的推移而发生的变化。
本文将从人类的视角出发，探讨经济地理空间分布及空间变化规律的一些重要方面。
二、经济地理空间分布的基本特点1. 地理环境的影响：地理环境是经济地理空间分布的基本条件，包括地形、气候、水资源等。
不同地理环境对经济活动的发展有着不同的影响，例如，山区多为农业生产，平原地区适宜发展工业等。
2. 交通网络的作用：交通网络是连接各个地区的重要纽带，对经济地理空间分布起着重要的推动作用。
交通便利的地区通常更容易吸引投资和人口流动，形成经济发展的热点区域。
3. 区位优势的影响：区位优势是指地理位置对经济活动的影响力。
地理位置优越的地区往往具有更好的资源条件和较低的运输成本，能够吸引更多的投资和人口流动。
三、经济地理空间变化规律的主要特点1. 区域发展不平衡：由于地理条件、资源禀赋等方面的差异，不同地区的经济发展水平存在差异。
这种不平衡发展往往会导致资源的集聚和流动，加剧地区间的差距。
2. 中心-边缘模式：经济活动在空间上呈现出中心-边缘的分布模式。
中心地区通常具有较高的经济发展水平和较多的产业集聚，而边缘地区则相对较弱。
3. 空间集聚效应：经济活动在空间上具有集聚的趋势。
同类产业往往会集中在某些地区，形成产业集群，这种集聚效应能够带动经济的快速发展。
四、经济地理空间分布及空间变化规律的影响因素1. 自然因素：地形、气候、水资源等自然因素对经济地理空间分布及其变化规律起着决定性作用。
不同的自然条件会对经济活动的选择和发展产生重要影响。
2. 政策因素：政府的政策也是影响经济地理空间分布及其变化规律的重要因素。
政府的政策导向、税收优惠等都能够影响企业和人口的流动。
3. 技术进步：技术进步是推动经济地理空间分布及其变化规律发生变化的重要动力。
空间分析——空间插值
六、思考与动手
根据我们刚才的操作，结合已经学过的内 容，完成以下内容：
比较IDW内插方法在Power分别等于2和5时， 插值的结果差异，说明幂指数Power是如何影 响插值结果的。 比较Spline内插方法在weight分别等于0和0.01 时插值的结果差异。 比较IDW和spline两种插值方法的差异。
在Spatial Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中单击 Spline。
在弹出的对话框中进行参数设置，各参数 的值见下图：
插值结果
改Weight值为0.01，输出文件名为spr01，重复 上述步骤，得到插值结果：
修改Spline type为Tension，并分别取weight值 为0和5，输出文件名分别为spt0和spt5，其它 参数不变，进行插值。
三、实践数据
GDP数据：为某地区的统计GDP数据，数据范 围：4601万元～132630万元； Bound数据：为某地区的边界数据。
四、实践目标
经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。 以该地区各区域年GDP数据为依据，采用IDW 和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅 格图。
分析每种插值方法中主要参数的变化对插值结 果的影响。 分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差 异性。
五、方法和步骤
1、IDW插值法
插值步骤
运行ArcMap，加载Spatial Analyst模块，并添 加数据：GDP和Bound； 设置工作环境：在Spatial Analyst|Options中的 General页面中设置默认工作路径，并设置 Analys Analyst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中单击Inverse Distance Weighted。
中国城市经济韧性的水平、耦合协调度与空间分布特征
中国城市经济韧性的水平、耦合协调度与空间分布特征作者：李洪伟闵婷马冬阳陶敏来源：《青岛科技大学学报(社会科学版)》2024年第02期[基金项目]青岛市社会科学规划研究项目（QDSKL2201114）[收稿日期]2024-04-07[作者简介]李洪伟（1975-），男，山东兰陵人，山东科技大学经济管理学院教授，博士生导师；*通信联系人。
[摘要]中国经济的强韧性是防范风险的最有力支撑。
以全国282个城市为研究样本，采用熵权法与加权秩和比法测算中国城市经济韧性水平，在此基础上利用耦合协调模型、空间自相关模型研究中国城市经济韧性三大子系统的耦合协调度，分析其空间分布的整体特征。
研究发现：2011—2019年，中国城市经济韧性整体处在中等水平且呈现缓慢上升趋势，同时区域差异较大；中国城市经济韧性总体处于中级协调阶段，但各地区三大子系统耦合协调度及其增长情况有所不同；中国城市经济韧性的耦合协调度在空间分布上具有正相关性，且呈现显著的空间集聚特征和方向性。
由此建议采取措施扎实推进城市经济韧性及城市经济韧性耦合协调度的全方位提升，提高区域经济的整体发展水平。
[关键词]经济韧性；加权秩和比法；耦合协调模型；空间分析[中图分类号]F124 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2024）02-0001-09The level，coupling coordination degree and spatial distribution characteristics of urban economic resilience in ChinaLI Hong-wei，MIN Ting，MA Dong-yang，TAO Min（College of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao 266510，China）Abstract：The resilience of China’s economy is the strongest supp ort for preventing risks. Taking 282 cities in China as the research sample，this study uses the entropy weight method and the weighted rank-sum ratio method to estimate the level of urban economic resilience in China. On this basis，the coupling coordination model and spatial autocorrelation model are used to study the coupling coordination degree of the three subsystems of urban economic resilience in China，and the overall characteristics of their spatial distribution are analyzed. The results show that：from 2011 to 2019，the overall economic resilience of Chinese cities is at a medium level，showing a slow upward trend，and large regional differences；the economic resilience of Chinese cities is generally in the intermediate coordination stage，but the coupling and coordination degree of the three subsystems and its growth are different in different regions；the coupling coordination degree of urban economic resilience in China is positively correlated in spatial distribution，and shows significant spatial agglomeration characteristics and directionality. Therefore，measures should be taken to solidly promote the all-round improvement of urban economic resilience and the coupling coordination degree of urban economic resilience，and at the same time，improve the overall development level of regional economy.Key words：economic resilience；weighted rank sum-ratio method；coupling coordination model；spatial analysis一、引言“韌性”（resilience）一词源于拉丁文resilire，本意为“受到冲击后恢复到原始状态”[1]。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
云南省的地理特点与发展
云南省的地理特点与发展云南省位于中国的西南部，是中国的一个省级行政区域。
地处高原山区，拥有丰富的自然资源和独特的地理特点。
本文将探讨云南省的地理特点以及其对该地区的发展产生的影响。
一、地理位置和边界特点云南省东临贵州省，南接广西壮族自治区，西连缅甸，北与四川省、西藏自治区相互交界。
其地理位置临近东南亚，处于南亚次大陆的咽喉要道，拥有重要的地缘优势。
二、地形地貌特点云南省地势复杂多样，地形主要由高山、高原和低山丘陵构成。
主要地貌类型有高原、山地、盆地、山间盆地和低山丘陵，其中以高原和山地最为突出。
云南省拥有中国最大的高原——云贵高原，同时也有中国最高的山峰——梅里雪山。
高原和山地的存在使得云南省的气候、植被和水资源具有丰富多样的特点。
三、气候特点云南省位于热带和温带交界地带，气候受到山地和海洋气流的影响。
云南省北部气候以高原季风气候为主，南部则属于南亚热带季风气候。
全年温差较小，气候温暖而湿润，四季如春，具有明显的季风特征。
这种气候特点为云南省的农业、旅游业等发展提供了有利条件。
四、水资源特点云南省是中国的重要水源地之一，拥有丰富的水资源。
主要河流有元江、澜沧江、怒江等，同时还有众多湖泊和水库。
这些水资源的存在，为云南省的农业灌溉、水电能源开发以及养殖业提供了条件。
五、植被生态特点云南省地域广阔，拥有丰富的植被类型和生态资源。
由于地形和气候的多样性，云南省的植被分布也呈现出多样性。
北部以针叶林和高山草甸为主，南部则以热带雨林和常绿阔叶林为主。
云南省的植被资源丰富，为生物多样性保护和生态旅游发展提供了优越条件。
六、资源矿产特点云南省拥有丰富的矿产资源，包括锡、铜、铅、锌、镍、金、银等多种金属矿产，同时还有煤炭、石灰石、花岗岩等非金属矿产。
这些矿产资源的存在为云南省的工业发展提供了重要的支撑。
云南省在利用自身地理特点推动经济和社会发展方面取得了显著的成就。
其中，旅游业是云南省的支柱产业之一，得天独厚的自然风光和独特的民族文化吸引了大批游客。
省域经济韧性的测度、空间格局与动态演进
收稿日期：2023-11-08基金项目：国家自然科学基金项目“描述性创新信息披露与企业创新：作用机制与经济后果”（72064001）；东华理工大学研究生创新专项资金项目“经济政策不确定性、创新能力与省域经济韧性”（DHYC-202349）作者简介：周明（1975- ），男，江西吉安人，东华理工大学经济与管理学院教授，管理学博士，研究方向为城市创新、区域创新；钟宇春（2000- ），女，江西赣州人，东华理工大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为区域经济韧性、经济政策。
省域经济韧性的测度、空间格局与动态演进周 明，钟宇春（东华理工大学 经济与管理学院，南昌 330013）摘 要：提升经济韧性水平是谋划未来经济高质量发展的题中之义。
本文基于2012－2021年我国30个省份的面板数据对省域经济韧性发展水平进行测度，并对其空间分布特征及动态演进态势进行研究。
结果表明：（1）2012－2021年我国省域经济韧性水平总体呈现上升趋势，并在东西方向上呈现“强-中-弱”阶梯式递减的空间格局。
（2）省域经济韧性发展水平空间聚集效应显著，主要呈现双高（H-H ）及双低（L-L ）聚集的空间组织模式。
（3）省域经济韧性的发展具有动态复杂性，全国整体、东部地区、中部地区和西部地区经济韧性水平皆呈现上升趋势，但省份之间差异较大。
同时东部地区经济韧性存在轻微的两极分化现象。
因此，各省份应立足于自身的经济发展水平，从抵抗力、恢复力和进化力三方面提升经济韧性水平，同时有效利用与相邻省份地理空间上的临近优势，实现强经济韧性省份与弱经济韧性省份间的优势互补。
关键词：省域；经济韧性；空间分布；动态演进中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1672-626X （2024）02-0005-13一、引言当前，中国经济韧性强、潜力大、活力足，长期向好的基本面依然不变。
随着国内外政治、经济、社会和技术环境等方面的发展变化，VUCA （易变性、不确定性、复杂性、模糊性）成为当前环境形势的常态特征，“经济韧性”正日益成为世界各国在追求经济发展中必须重视的战略问题。
云南省人口时空分布变化研究
云南省人口时空分布变化研究作者：钱兴多莫国芳来源：《中国集体经济》2018年第22期摘要：以云南省2000年、2010人口普查数据和2015年1%人口抽样调查资料为基础，借助ArcGIS软件，采用人口密度作为衡量人口时空分布变化的指标，绘制云南省16个州市和129个县域人口密度分布图，分析云南省人口时空分布变化特征。
应用经济产出系数和人口的地域别比率分析云南省16个州市人口分布现状与国内生产总值及整个研究区的关系，并预测未来云南省16个州市人口空间分布趋势。
研究表明：云南省人口数量和人口密度空间分布差异较大。
人口主要集中分布在滇中城市群，滇东北次之，滇西北、滇西南人口密度较低。
人口密度增长较快的区域为昆明市、麒麟区、红塔区、大理市、镇雄县等地州行政中心所在的市区（县）。
经济产出系数和人口的地域别比率滇中城市群比其他州市高，说明人口主要集中在滇中地区，并有进一步聚集的趋势。
关键词：人口分布；人口密度；时空变化；云南省一、研究综述人口分布是指人口在某一时期内在一定地理空间上的集散状态和存在形式。
通常用人口密度来衡量和研究人口分布状况，人口密度指的是一定时期单位土地面积（领土范围不包括领海的全部陆地面积和内陆水域）上居住的人口数，通常以每平方公里常住的人口数来表示，用以反映一个国家或地区的人口稠密程度与人口分布情况，它是分析人口地理状况、人口生态平衡的重要指标。
人口分布受多种因素影响，概括起来可分为：自然因素、社会因素、经济因素、科技因素、历史因素和政策因素。
人文地理学对人口分布的研究可追溯到人文地理学大师拉采尔和白兰士的著作（陈慧琳，2001）。
之后，美国人口地理学的开创者特瓦萨强调人口在地理学研究中的重要性，初步构建了人口地理学的理论框架。
在国内，具有代表性和影响力的人口分布研究始于1926年竺可桢发表的第一篇人口地理学论文“论江浙两省人口之密度”，1933年胡焕庸绘制了第一张人口密度图，提出著名的“胡焕庸”线，开创了我国人口分布研究的先河。
云南省经济(产业)结构分析
实验二云南省经济（产业）结构研究实验教学目的：1.通过实验,掌握云南省产业结构和空间结构的现状。
2.通过实验，知道产业结构的演变历程。
3.通过实验，对云南省产业和空间结构的变化趋势作出预测,并提出相应的建议。
4.通过实验，培养学生发现、分析问题的能力5.通过实验，锻炼学生的沟通能力实验教学要求：1．学生要主动通过各种有效途径获取云南省的相关现状资料；2．实验前要了解与本实验要求相一致的知识点；3．实验中要积极参与、团结协作、创新性地工作4．实验后要针对存在的问题，通过讨论、撰写研究报告，力求达到实验目的。
1.云南省概况1.1位置与范围云南省位于中国西南边陲，省会昆明。
云南省简称“滇”或“云”，是人类文明重要的发祥地之一。
生活在距今170万年前的云南元谋人，是迄今为止发现的我国和亚洲最早人类。
战国时期，这里是滇族部落的生息之地。
云南，即“彩云之南”“七彩云南”，另一说法是因位于“云岭之南”而得名。
总面积约39万平方千米，占全国面积4.11%，在全国各省级行政区中面积排名第8。
总人口4596万（2010年），占全国人口3.35%，人口排名为第12名。
与云南省相邻的省区有四川、贵州、广西、西藏，云南省的3个邻国是缅甸、老挝和越南。
北回归线从该省南部横穿而过。
1.2自然条件与自然资源1.2.1自然条件云南地形极为复杂，大体上西北部是高山深谷的横断山区，东部和南部是云贵高原。
最高峰是西北部迪庆藏族自治州德钦县的梅里雪山，其主峰卡瓦格博峰海拔6740米。
最低点是河口县的元江河谷，海拔仅有76.4米。
整个云南西北高、东南低，有84%多的面积是山地，高原、丘陵占10%，仅有不到6%是坝子、湖泊之类。
个别县市的山地比重竟然超过了98%。
云南地处低纬度高原，地理位置特殊，地形地貌复杂。
主要受南孟加拉高压气流影响形成的高原季风气候，全省大部分地区冬暖夏凉，四季如春的气候特征。
全省气候类型丰富多样，有北热带、南亚热带、中亚热带、北亚热带、南温带、中温带和高原气候区共７个气候类型。
夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法
夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法夜间灯光遥感数据是指利用遥感技术来获取和分析夜间灯光亮度的数据。
夜间灯光亮度可以反映一个地区的经济活动和发展水平，因此与GDP 存在一定的相关性。
将夜间灯光遥感数据与GDP进行空间化处理，可以从空间分布和变化趋势等方面揭示经济发展的空间特征和规律，为区域发展战略的制定和资源配置提供科学依据。
在进行空间化处理之前，首先需要对夜间灯光遥感数据和GDP数据进行预处理。
夜间灯光遥感数据通常包括亮度值和空间坐标等信息，而GDP 数据则包括经济指标和地理位置等信息。
预处理的目的是将两者的数据统一到相同的空间分辨率和范围上。
接下来，可以采用以下方法进行夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理:1.数据匹配与整合：将夜间灯光遥感数据和GDP数据进行空间匹配，将两者在地理空间上对应的数据点进行整合。
可以利用地理信息系统（GIS）工具进行数据匹配和整合，保证数据的一致性和准确性。
2.空间插值：对于没有夜间灯光或GDP数据的地区，可以采用空间插值方法进行估算。
常用的空间插值方法包括反距离加权插值（IDW）、克里金插值等，可以根据实际情况选择适当的插值方法。
3.空间分析：利用GIS技术和统计方法对空间化后的夜间灯光和GDP 数据进行空间分析。
可以将数据在地图上进行可视化展示，利用热力图、等值线图等形式展示夜间灯光的亮度和GDP的空间分布。
通过空间分析，可以发现空间聚集和分散的地区，揭示不同地区的发展水平和经济特征。
5.空间模型构建：根据夜间灯光与GDP的空间关系，可以构建相应的空间模型，如回归模型、空间自相关模型等。
通过建立模型，可以预测未来的夜间灯光亮度和GDP的空间分布，为区域发展策略和规划提供决策依据。
综上所述，夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理可以通过数据匹配与整合、空间插值、空间分析、空间关联性分析以及空间模型构建等方法实现。
这些方法可以揭示经济发展的空间特征和规律，为区域发展战略的制定和资源配置提供科学依据。
云南省地理特征与经济发展关系分析
云南省地理特征与经济发展关系分析云南省位于中国的西南边陲，被誉为“南国的花园”，拥有丰富的自然资源和独特的地理特征。
这些特征在很大程度上影响了云南省的经济发展。
本文旨在分析云南省的地理特征与经济发展之间的关系，并探讨如何利用这些特征来促进经济繁荣。
首先，云南省拥有丰富的矿产资源。
该地区被誉为“南方钛都”和“中国钻石之都”，在全国范围内有着重要的地位。
镍、锡、磷、锌等矿产资源的开发和利用对云南省的经济发展起到了积极的促进作用。
例如，云南省红塔集团是一家以采矿、冶炼和加工为主的大型企业，其在云南省的发展有力地推动了整个地区的经济增长。
其次，云南省的地理位置优势使其成为中国与东南亚国家交流的重要门户。
云南省与缅甸、老挝、越南等国家接壤，这为云南省的外贸发展提供了巨大的机遇。
云南省的边境口岸通过陆路和水路贸易，与东南亚各国保持着频繁的经贸往来。
这种地理位置的优势让云南省成为中国西南地区对外经济合作的重要节点，促进了该地区的经济繁荣。
此外，云南省独特的地理气候条件为农业发展提供了良好的环境。
云南省位于亚热带地区，气候温暖湿润，日照充足，且拥有丰富的水源。
这使得云南省成为中国重要的农业生产基地之一，并且农业产值在当地经济中占有重要地位。
云南省的农产品以绿色无污染、优质高产而闻名于世。
尤其是咖啡、茶叶、花卉和水果等特色农产品，远销国内外市场，为当地农民带来可观收益，同时也拉动了相关农业产业的蓬勃发展。
此外，云南省的丰富旅游资源也对经济发展产生重要影响。
云南省拥有世界自然遗产、世界文化遗产、国家级风景名胜区和国家级自然保护区等一系列的旅游景点和独特景观，吸引了大量的国内外游客。
旅游业因其独特性和新鲜感而不断蓬勃发展，成为云南省的支柱产业之一。
丰富的人文及自然资源为云南省带来可观利润，并带动了相关产业链的发展，如酒店、餐饮、交通等。
同时，这种对旅游业的依赖也需要云南省加强对旅游资源的保护，确保其可持续发展。
综上所述，云南省的地理特征与经济发展之间存在密切的关系。
云南省地级城市近20年空间格局演变
云南省地级城市近20年空间格局演变
张娇;杨勇;周芹芳;马品;毛峰
【期刊名称】《国土与自然资源研究》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】以云南省16个地级城市为研究区域,基于2000-2017年6个时间段的遥感影像、GDP、人口等数据,通过城市面积、扩展面积、扩展速度、扩展强度、用地增长弹性系数、空间扩展类型、紧凑度等7个评价指标来揭示云南省近20年城市扩展空间演变规律。
结果表明,(1)空间格局上,在这17年间城区规模呈直线攀升,且城市扩展呈现出明显阶段性和地域差异性。
(2)用地效益上,城市用地增长弹性系数均大于最优值,城市土地的扩展远大于城市人口的增长,二者出现不协调。
(3)扩展类型上,在2000-2010年基本为外延型扩展,2011-2017年内部填充型扩展城市增多。
(4)空间形态上,城市紧凑度呈现出“西高东低”的特征,而时间进程上表现为西南部地区先降后升,东部地区逐渐提升。
【总页数】6页(P42-47)
【作者】张娇;杨勇;周芹芳;马品;毛峰
【作者单位】云南省地图院;杭州电子科技大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F291
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云南省经济发展现状和发展策略
云南省经济发展现状和发展策略云南省位于中国西南部，是中国的五個少数民族自治区之一、云南省的经济发展实现了快速增长和结构优化，并取得了显著成就。
本文将详细介绍云南省经济发展的现状和发展策略。
一、现状分析云南省经济发展在国内处于较为中等水平的地位。
近年来，云南省经济增长平稳，年均GDP增速保持在7%以上，并超过了全国平均增速。
云南省的经济结构日益优化，农业、工业、服务业占比逐渐平衡，农业和服务业的增长速度明显快于工业。
1.农业：云南省是中国的重要农业产区之一，农业发展潜力巨大。
云南省的气候和地理条件适宜农业生产，特别是农特产品和有机农产品。
农业在云南省的经济中依然占据重要地位。
2.工业：云南省的工业发展呈现出良好的态势。
随着云南省矿产资源的开发和加工能力的提升，矿业和能源产业成为云南省经济的新的增长点。
此外，云南省的装备制造、电子信息、医药化工等传统产业也在迅速发展。
3.服务业：随着社会经济的不断发展，云南省服务业发展迅速，尤其是旅游业和文化创意产业。
云南省拥有丰富的自然和人文资源，加之区位优势，吸引了大量的国内外游客和投资者，带动了服务业的发展。
二、发展策略1.产业转型升级：云南省需要加快实施产业转型升级战略，加大对高新技术产业的扶持力度，提高产业技术含量和附加值。
同时，加强农业龙头企业建设，推动农业的现代化发展，提高农业产业化经营水平。
2.基础设施建设：云南省需要进一步加大基础设施建设投入，提升交通和能源基础设施建设水平，加强城乡基础设施建设，提高区域发展的整体水平。
3.区域合作：云南省应积极参与"一带一路"建设，深化与东南亚国家的经济合作，加强边境经济合作，推动跨境贸易和文化交流。
4.人才培养：云南省还应加大人才培养的力度，提高教育质量，培养高素质的创新和创业人才，为云南省的经济发展提供强有力的智力支持。
5.保护生态环境：云南省拥有丰富的自然资源和生态环境，应该加强生态环境保护，推动经济与生态环境的协调发展。
云南省人口与经济空间格局演变分析
第40卷第2期2021年2月绵阳师范学院学报Journal of Mianyang Teachers'CollegeVol.40No.2Feb.2021D01：10.16276/51-1670/g.2021.02.019云南省人口与经济空间格局演变分析李婵，吴映梅*(云南师范大学旅游与地理科学学院，云南昆明650500)摘要：本文以2010-2019年云南省的人口与国民生产总值为数据基础，以16个州市为研究对象，运用人口一经济增长弹性、标准差椭圆法、全局空间自相关模型等方法对云南省人口与经济的增长协调关系、时空演变、空间分布方向性及空间相关性进行分析.结果表明：(1)人口-经济弹性指数为0.04,经济每增长1%,人口增长0.04%,经济增长对人口规模的拉动作用较弱；(2)人口与经济集聚相对协调的地区占总量的62.5%，空间分布的不一致性情况有所改善；(3)人口空间变化不大，重心略向东北方向移动，经济空间集聚有所弱化，重心向西南方向移动;(4)Moranos I值较低，空间关联性较小，多数城市呈现高-高(H-H)和低-低(L-L)分布，实现区域人口经济协调发展仍任重道远.关键词：人口；经济；空间分布；云南中图分类号：K901文献标志码：A文章编号：1672-612X(2021)02-0099-060引言区域发展格局及差异是地理学的传统命题和地理学者研究的热点问题⑴.随着推进中国经济平稳、健康、可持续发挥理念的提出与深入发展，实现区域空间人口、经济与资源环境的协调发展备受关注⑵.而人口与经济作为区域内必不可少的重要要素，自马尔萨斯以来就受到了广泛的关注，国内外学者对其展开研究的成果也颇为丰富⑶.亚当•斯密认为，人口的不断增长是一个国家和区域繁荣的象征，既是经济发展的结果又是推动经济发展的原因⑷.朱利安•西蒙和格林•克拉克构建了人口推拉理论，认为合适的人口增长比零增长或过快增长的经济后果要好很多⑸.除此之外,国内学者也对人口与经济之间的关系展开了相关探讨.国内学者如廉晓梅认为经济衰落地区往往发生人口严重外流，人口外流进一步抑制消费、投资增长，不利于人口与经济的协同增长国，王胜今等认为人口流动是产生区域均衡过程的重要因素,而区域经济非均衡是导致人口流动的重要驱动力⑺，于婷婷等对东北地区人口结构与经济发展耦合关系进行分析认为人口结构与区域经济发展之间相互影响,相互制约同.云南省位于我国西南边陲，下辖8市8州，129县.全省总面积为39万km2,2019年末全省常住人口为4858.30万人，生产总值(GDP)23223.75亿元，比2018年增长8.1%,高于全国2.0个百分点•云南作为我国西南门户，是西南地区四省一市的重要组成部分,具有重要的地缘意义，然而现有研究侧重于东部地区及发达城市群•因此本文以云南省为例，借鉴已有研究经验，运用人口一经济增长弹性、地理集中度与不一致指数、标准差椭圆法与全局空间自相关模型等方法对云南省人口与经济的增长协调关系、时空演变及空间相关性进行分析，以期为云南省及相似的西南省份人口与经济的发展提供依据•1数据来源与研究方法收稿日期:2020-07-03基金项目：国家自然科学基金项目(41761037).第一作者简介:李婵(1996-)，女，陕西咸阳人，硕士研究生，研究方向：区域经济开发与管理."通信作者简介:吴映梅(1968-)，女，云南昆明人，教授，博士，博士生导师，研究方向：区域经济与地方发展.•99•绵阳师范学院学报（自然科学版）1.1数据来源本文所用涉及人口与经济的相关数据均来源于2010-2019年《云南统计年鉴》及各州市政府经济发展 公报,地理空间数据来源于1 : 400万基础地理信息库•1.2研究方法1.2.1人口一经济增长弹性 主要用来反映经济每增长1%对人口规模所产生的影响.为该地区人口增长率与经济增长率的比值⑼.E = Apop/pop 1 ~ AGDP/GDP其中Apop/pop 表示该地区的人口增长率；AGDP/GDP 表示经济增长率•1.2.2地理集中度与不一致指数用地理集中度表示云南省人口与经济在空间上的集中程度•不一致指数来衡量人口与经济空间分布的不均衡程度間］POPi XP°Pi D 一"popih = Rpop/ R gdp ：“ GDP ； £ GDP ；—, R gd P i = ZZ ；SQS ；S*其中:R mi 与R GDPi 分别表示i 地区人口地理集中度和经济地理集中度；POPi 、GDPj 、和S ］分别表示i 地区的常住人口、地区生产总值和国土面积•厶表示i 地区不一致指数，大于1表示人口集中度高于经济集中度，小于1则表示经济集中度高于人口集中度•1.2.3标准差椭圆分析标准差椭圆法是分析空间分布方向性特征的经典方法之一,使用标准差椭圆可以从全局的、空间的角度定量解释要素空间分布的中心性、展布性、方向性和空间形态等整体性特征，因其直观性与有效性已得到广泛应用•基本参数有平均中心、方位角、长轴和短轴等⑴】.Y(如SDE. = J ——SDE yX (^ - 19 21 = 1n式中,SDEx 、SDEy 为椭圆圆心,召、力为要素的坐标，应、P 为要素的平均中心坐标,n 为要素总数.（工” - y"诸+ J （工"工"砕广+ 4（工"忙站2\厶「= 1 * 厶 i = l 八丿 、'厶 i = l 1 厶 i = \ 八） \厶「= 1 I J I ）tan0 二-------------------------------------------------------------------2\ =严一兀式中京农为要素的平均中心和X 、Y 的差冃为正北方向顺时针旋转的旋转角.a x =^2 £ ］（x ；cos0 - y ；sin0） 2/n a y =近』艺"一］（如sin& - y ；cos0） 2/n式中,6、内i X 轴、Y 轴的标准差.1.2.4全局空间自相关性模型为更好地反映人口与经济的空间整体性以及空间邻接区域单元之间人口与经济的内在联系及变化过程，引用Moran ，s /指数来做进一步分析•全域Moran's /指数为［⑵:nX iSw i^x i ~-x ）Moran's I =--------------------------------------z -------------其中,/大体在［-1,1］之间,i J 为多边形编号,出为空间连接矩阵，如果多边形i 和j 相邻取值1,否则取值0. %和X 为属性分别在第i 点的值和整个研究区的均值•2人口与经济空间分布演变• 100 •李 婵,等:云南省人口与经济空间格局演变分析2.1人口一经济增长弹性分析由图1可知，云南省人口一经济增长弹性指数均为 正值,保持在［0.02-0.09］之间,2010-2015年,人口一经济增长弹性不断上升;2015-2019年,人口一经济增长弹性不断下降.2010-2019年,云南省人口年均增长率 为0.60%,GDP 年均增长率为13.81%,人口一经济增长弹性指数为0.04,这说明云南省经济每增长1%,人口增 长0.04%,经济增长对人口规模的拉动作用较弱•由表1可知，除迪庆外，各州市人口增长率与经济 增长率均为正值.其中昆明、昭通、德宏三个州市，人 口一经济增长弹性指数为0.06,人口年均增长率分别为0.85% ,0.88%,0.98%, GDP 年均增长率为13.21%、13.58%、15.48%,经济增长对人口增长的带动作用大，其中昆明市为云南省的经济中心，产业发达，较多的就业机会吸引了劳动力的涌入，从而出现了经济增速较低 而人口增长较快的现象.2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019年份图1 2010-2019年云南省人口一经济增长弹性 Fig.l Population economic growth elasticityin Yunnan Province , 2010-2019表1云南省各州市人口、经济年均增长率及弹性系数Tab.l The population , economy growth rate and elasticity coefficient in Yunnan Province地区人口年均 增长率/%经济年均 增长率/%人口经济 增长弹性地区人口年均 增长率/%经济年均 增长率/%人口经济 增长弹性昆明市0.8513.210.06红河州0.6514.570.04曲靖市0.5911.310.05文山州0.4714.110.03玉溪市0.3911.420.03西双版纳州0.5915.090.04保山市0.5215.580.03大理州0.4712.560.04昭通市0.8813.580.06德宏州0.9815.480.06丽江市0.4914.150.03怒江州0.4514.990.03普洱市0.4615.040.03迪庆州-0.0114.020.00临沧市0.4814.930.03云南0.6013.810.04楚雄州0.2813.370.02以各州市的年均经济增长率和人口经济增长弹性为依据，按照自然断裂法将云南省的人口增长与经济 增长之间的协调关系划分为四类，如表2所示• I 类区域仅有德宏州随着经济的增长人口也增长较快，对于 该类地区应该提高技术要素的投入，减少对劳动力数量的依赖；U 类区域为保山市、临沧市、普洱市、怒江州、迪庆州、丽江市、西双版纳州、红河州、文山州，该类地区经济的增长并没有带来太多的人口增长；皿类区域为 大理州、楚雄州、玉溪市,该地区人口与经济增长都较为缓慢，应该在发展经济的同时吸引人才流入,形成经 济与人口的良性增长;IV 类区域为昆明市、曲靖市、昭通市,该类地区大多位于滇中地区，地形平坦，经济增速 虽然较低但基础良好且基础设施完善，因而对人口仍具有较强吸引力•表2云南省各州市人口增长与经济增长的协调关系Tab.2 The coordinated relationship between population and economic growth in Yunnan Province区域类型协调发展关系地区I 类经济增速高，人口 -经济弹性高德宏州II 类经济增速高，人口 -经济弹性低保山市、临沧市、普洱市、怒江州、迪庆州、丽江市、西双版纳州、红河州、文山州hi 类经济增速低，人口-经济弹性低大理州、楚雄州、玉溪市IV 类经济增速低,人口 -经济弹性高昆明市、曲靖市、昭通市2.2地理集中度与不一致性指数分析结合图2可知，云南省的人口与经济集中度最高的地区均位于昆明市，最低地区均位于滇西北地区•其 中从人口地理集中度来看，昆明市由于其有别于其他州市的中心地位，居于第一级别;与其相近的曲靖市、昭• 101•绵阳师范学院学报（自然科学版）通市处于第二级别;德宏、保山、临沧、大理、楚雄、玉溪、红河、文山等州市居于第三级别;丽江市、普洱市、西双版纳州位于第四级别,滇西北的迪庆、怒江两州人口最少，居于第五级别.而从经济地理集中度来看，昆明 经济地理集中度依然稳居第一,且远高于其他州市;较高的区域为与昆明相邻，同位于滇中地区的曲靖、玉溪两市;德宏、保山、大理、楚雄、红河、昭通等州市经济地理集中度中等;临沧市、西双版纳州与文山州为较低; 滇西北的丽江市、怒江州、迪庆州以及普洱市经济地理集中度最低.201昭济地理集中度I 10-180.570. 380. 57图2 2019年云南省人口地理集中度与经济地理集中度分布情况Fig.2 Distribution of population geographic concentration and economicgeographic concentration of Yunnan Province in 2019201酥一致性指数I I 0.51 - 0. 76图3 2010年、2019年人口一经济空间类型匹配情况Fig.3 Classification of Population -economic concentration types in 2010 and 2019运用自然断裂点分类法将不一致性指数分为三级,如图3所示.一类地区表示人口集聚滞后于经济集聚, 十年来一宜为昆明、玉溪、迪庆三个州市.前两者为云 南省中部,区位优势明显,交通通达度优于其他州市,经济发达，综合能力较强.而迪庆受其自然环境限制，生 存条件差,长期以来人口数量一宜居于末位.二类地区表示人口集聚与经济集聚相对协调的地区，由2010年的7个州市上升为10个州市，占总量的62.5%.这表明 十年来，各地区间经济发展日益明显，人口极化现象缓 解，尤其以滇西地区最为明显，怒江、保山、普洱由经济 集聚滞后于人口集聚演变为人口集聚与经济集聚相对 协调区.至2019年末,只有昭通市、文山州与临沧市仍处于经济集聚滞后于人口集聚的状态，人口的增长仍无图4云南省人口、经济标准差椭圆分析Fig.4 Ellipse analysis of population and economicstandard deviation of Yunnan Province• 102•李 婵,等:云南省人口与经济空间格局演变分析法转变为经济增长的动力.2.3标准差椭圆分析法借助ArcToolBox 工具箱中方向分布工具生成标准差椭圆，如图4所示.2010,2019年人口基本呈现相同的 空间分布格局，没有明显变化• 2019年GDP 标准差椭圆面积大于2010年，十年来经济发展范围有所扩大.椭圆长半轴表示数据分布方向，短半轴表示数据的聚集程度,具体参数如表3所示.从长半轴来看,人口与经济的空间分布大体为“东北一西南”走向.从短半轴来看，十年来，人口短半轴变化不 大，经济短半轴增大，经济空间集聚有所弱化，有一定的溢出现象.从重心来看，云南省的人口空 间分布重心由2010年的(102.155 8,25.079 9)移动到2019年的(102.166 0,25.088 1),呈现出 略向东北方向移动的趋势.经济发展空间分布的重心由2010年的(102.305 1,25.042 7)移动 到2019年的(102.227 8,25.003 4)，呈现出向西 南方向移动的趋势.表3云南省2010年、2019年人口与经济SDE 参数Tab.3 Population and Economic SDE Parametersof Yunnan Province in 2010 and 2019项目2010 年2019 年人口经济人口经济CenterX 102.155 8102.305 1102.166 0102.227 8CenterY 25.079 925.042 725.088 125.003 4XStdDist 1.958 3 1.663 5 1.956 5 1.714 1YStdDist 2.697 7 2.277 1 2.702 0 2.343 12.4空间关联性分析由图5可知，云南省2010,2019年人口与经济的空间分布全局自相关系数Morafs 指数值均为正值,分别为0.343和 0.327,均通过了 p(0.02) W0.05 的检验，呈现出正相关关系•但Morals /值 较低，空间关联性较小，且有所弱化.从Moran"散点图可以看出，大多数城市均位于第一象限与第三象限，呈现出高-高(H-H)分布和低-低(L-L)分布情 况,区域各地人口与经济空间分布的差 异性较大.高-高(H-H)分布说明人口增长速度与经济增长速度均较快，经济增长的2010A 口图5 2010年.2019年人口与经济Moran s Z 散点图Fig.5 Moran I s I scatter plot of populationand economy in 2010 and 2019同时带动了人口的增长，产生人口的聚集情况,而人口集聚形成的劳动力优势又反哺经济，形成了经济与人口相互促进的良好态势,并对周边地区的发展产生了辐射带动作用•低-低(L-L)分布说明经济发展速度缓 慢,相应的设施不完备,就业就会少等问题使得该地区对人口吸引力小,人口聚集缓慢•3结论本文运用人口一经济增长弹性来评估人口与经济增长之间的关系,采用地理集中度与不一致指数从空 间上反映人口、经济的地理集聚程度，借用标准差椭圆法、全局空间自相关模型来测算人口、经济的空间重心 变动以及空间关联程度,结论如下：(1) 从人口增长与经济发展的关系来看，自2010年以来，云南省人口一经济弹性指数均为正值且低于0.1,经济每增长1%,人口增长0.04%,经济增长对人口规模的拉动作用较弱•(2) 从人口分布与经济分布的空间演化来看，人口与经济的集聚现象大体均发生在滇中地区，人口集聚与经济集聚相对协调的地区，由2010年的7个州市上升为10个州市，占总量的62.5%.人口与经济空间分 布的不一致性情况较十年间有所改善,以滇西地区最为明显•(3) 从生成的标准差椭圆看，人口与经济的空间分布大体为“东北-西南”，十年来，人口短半轴变化不大，经济短半轴增大，经济空间集聚有所弱化,有一定的溢出现象.人口空间分布重心由2010年的• 103•绵阳师范学院学报(自然科学版)(102.1558,25.0799)移动到2019年的(102.1660,25.0881),呈现出略向东北方向移动的趋势.经济发展空间分布的重心由2010年的(102.3051,25.0427)移动到2019年的(102.2278,25.0034)，呈现出向西南方向移动的趋势.*指数分别为0.343(4)从人口与经济空间关联性来看,云南省2010,2019年人口与经济的空间分布Moran和0.327,人口与经济的空间分布呈现出正相关关系，但Moran's/值较低,空间关联性较小,且有所弱化.大多数城市均位于第一象限与第三象限，呈现出高-高(H-H)分布和低-低(L-L)分布情况，区域间人口与经济空间分布的差异性较大.参考文献：[1]闫东升，杨槿，高金龙.长江三角洲人口与经济的非均衡格局及其影响因素研究[J].地理科学,2018,38(3):376-384.[2]肖杰,郑国璋，赵培，等.陕南人口与经济空间关系演变分析[J].湖南师范大学自然科学学报,2019,42(1):10-17+26.[3]王德怀，李旭东.贵州乌江流域人口与经济发展协调性研究[J].地理科学,2019,39(3)：477-486.[4]Smith A.The wealth of nations[M].New York：Bantam Classics,2003:35-40.[5]朱利安•西蒙.人口增长经济学[M].彭松建译.北京:北京大学出版社,1984,1：32-35.[6]廉晓梅，吴金华冻北地区人口与经济空间格局演变分析[J].人口学刊,2018,40(1)：45-55,[7]王胜今，杨鸿儒.我国中原经济区人口与经济空间格局演变研究[J].人口学刊,2019,41(5)：35-44.[8]于婷婷，宋玉祥，阿荣，等冻北地区人口结构与经济发展耦合关系研究[J].地理科学,2018,38(1):114-121.[9]李国平，罗心然.京津冀地区人口与经济协调发展关系研究[J].地理科学进展,2017,36(1)：25-33.[10]官冬杰,谭静,张梦婕,等.重庆市人口与经济发展空间耦合分布研究[J].人文地理,2017,32(2):122-128.[11]曾冰.区域经济分析与ArcGIS软件应用[M].南昌：江西人民出版社,2018:205-211.[12]王劲峰.空间数据分析教程[M].北京:北京科学出版社,2019:31-37.An Analysis of the Evolution of the Spatial Pattern of Population and Economy in Yunnan ProvinceLI Chan,WU Yingmei*(School of Tourism and Geographical Sciences,Yunnan Normal University,Kunming,Yunnan650500)Abstract:Based on the population and GDP data of Yunnan Province from2010to2019,and16prefectures as the research object,using population-economic elasticity,standard deviation ellipse method,global spatial autocorrelation model and other methods to analyze Yunnan Analysis of the coordinated relationship,temporal and spatial evolution,spatial distribution direction and spatial correlation between the province's population and economic growth.The results show that：(1)The population-economic growth elasticity index is0.04.For every1%economic growth,the population grows by0.04%.Economic growth has a weaker effect on the population size;(2)The population and economic agglomeration are relatively coordinated in the total area.62.5%of the population,the inconsistency of spatial distribution has improved;(3)The population space has not changed much,the center of gravity has moved slighdy to the northeast,the economic spatial agglomeration has weakened,and the center of gravity has moved to the southwest；(4)Moran's I value is relatively Low and low spatial relevance.Most cities present a high-high(H-H)and low-low(L-L)distribution.There is still a long way to go to achieve coordinated development of regional population and economy.Keywords:Population,economy,spatial distribution,Yunnan(责任编辑:陈桂芳)・104・。
GDP区域分布图的生成与对比
GDP区域分布图的生成与对比1.目的：ArcGIS中提供了三种空间插值方法，每种插值方法在原理和应用上都大不相同，在此通过具体实例练习如何利用IDW内插方法和Spline内插方法进行GDP空间分布特征的分析，以此来引导读者对空间插值有一个更深刻的认识。
2.数据：GDP为某地区的统计GDP数据，数据范围：4601万元~132630万元。
Bound为该地区的边界数据。
3.要求：（1）经济的发展具有一定的连带效应和辐射作用。
以该地区各区域年GDP数据位依据，采用IDW和Spline内插方法创建该地区GDP空间分异栅格图。
（2）分析每种插值方法中主要参数的变化对内插结果的影响。
（3）分析两种内插方法生成的GDP空间分布图的差异性，简单说明形成差异的主要原因。
（4）通过练习，熟练掌握两种插值方法的适用条件4.操作步骤：（1）IDW插值法：1）插值步骤A.运行ArcMAP,加载SpatialAnalyst模块，如果SpatialAnalyst模块未能激活，单击Tools 菜单下的Extensions，选择SpatialAnalyst，单击Close按钮。
B.单击F ile菜单下的Open命令，打开加载地图文档对话框，选择数据。
C．在SpatialAnalyst下拉菜单中选择Option选项，在Option中的General页面中在设置默认工作路径。
Analysis Mask范围为boardD．在SpatialAnaylst下拉菜单中选择Interpolate to Raster，在弹出的下一级菜单中点击Inverse Distance WeightedE．设置Z value field为GDP，设置POWER为2，设置Output cell size 为500.输出结果文件名为IDW2，其他参数不变，单击okF．改Power值为5，输出结果文件名为IDW5，重复上述步骤G.在SpatialAnalyst下拉菜单中选择RasterCalculator，求Abs（IDW2-IDW5），单击ok2）结果分析A．IDW插值是加权距离平均函数，平均值不可能大于输入最高值或者是小于输入最低值，因此输出的结果数据中，每一栅格均处于采样数据的最大值与最小值范围之内。
云南省县域人均GDP空间相关性分析
云南省县域人均GDP空间相关性分析胡瑞霞;张秋菊;刘文军【摘要】This paper applies spatial correlation analysis theories to study per capita GDP in 126 counties of Yunnan province in 2008, including some districts, county-level cities, counties and autonomous counties. This analysis mainly consists of per capita GDP spatial correlation analysis in counties of Yunnan in 2008, the spatial relation analysis of per capita GDP and rural population ratio,and the spatial correlation analysis of per capita GDP and every county＇s land area. The analysis result demonstrates that Moran＇s I,whole self-correlation coefficient is 0. 134 1 ,which means per capita GDP in space is positively self-correlated. At same time, it also gives us a view of that per capita GDP spatially is negatively correlated with rural population ratio, and per capita GDP and counties land area are also negatively related.%应用空间相关性分析理论,借助GeoDA统计分析软件,对云南省126个县（包括区、县级市、县和自治县）2008年的人均GDP进行了空间相关性分析,即分析2008年云南省各县人均GDP的空间自相关性,人均GDP与农村人口比例的空间关联性,以及人均GDP与各县土地面积的空间关联性。
空间统计分析实验报告
空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。
该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。
图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。
P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。
最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。
本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。
2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。
该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。
本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。
从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。
且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。
图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。
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题目云南省GDP的空间分布特征的研究分析院系资源环境学院地理科学系专业地理科学教师杨中保学生姓名周菊班级09地理一班学号20090221062012年12月22 日云南省GDP的空间分布特征研究分析周菊（玉溪师范学院资源环境学院地理科学专业2009级2009022106）教师：杨中保摘要：以云南省16个地( 市) 、州为区域研究的对象, 再以2010年云南省各地州的GDP产值的数据为主要统计指标,来定量分析云南省区域经济的存在的内部差异, 同时还指出云南省经济活动的总体ＧＤＰ的空间分布特征：呈现出中部凸起, 局部塌陷; 省域边界上, 西高东低的区域特征明显; 进一步从地理区位、政策等方面来分析经济差异及其原因，空间分布特征进行分析以及为何这样分布, 提出注重调整经济产业结构、优化区域空间结构等对策，以期为区域发展规划提供有益借鉴。
关键词： 2010年云南省各地州GDP产值；区域经济差异；空间分布特征经济活动的空间分布是国际国内的经济学者和地理学者共同关注的研究领域。
国外相关的研究成果颇丰, 理论较成熟。
地理学研究的经典尺度是“区域”, 目前以区域为研究尺度,已涉及从小区到国家, 再到世界性研究等等各个方面, 这与经济全球化的发展趋势和经济地理学的发展脉络基本一致。
从研究的深度和广度看, 研究的地理尺度不断拓宽,：从区域内转向区域之间,从一个区域转向多个区域。
从研究方法来看, 目前主要是体现在从微观分析到中观分析再到宏观分析的发展变化过程。
针对中国特殊的国情、省情、市情, 国内学者借鉴国外相关理论, 产生大量的应用性研究成果。
以宏观尺度的东中西三大地带经济差异研究到以中观尺度的省际间、城镇间的发展差异研究, 对区域经济的空间分异特征、发展演变规律等进行深入研究。
近年来，随着中国经济的高速发展，区域间的经济发展差异日益突出，尤其在经济相对落后的西部偏远地区，区域间的差异表现的更为突出，因此，区域差异问题一直是国内外有关学者广泛关注。
1 研究区域区域的的数据１.１研究的区域云南省位于中国西南部，面积39． 4 × 104km2，人口4596.6万人( 2010年第六次人口普查数据) ，共16个地州（市），也是少数民族最多的省份。
近年来随着经济的高速发展，云南省的经济也得到了快速发展，但经济发展水平相对全国而言总体上较为落后。
在其发展的同时，由于省内各地州（市）之间因地理环境、资源、市场发展党的水平等差异, 因此区域内部的经济差异也日益扩大。
1. 2区域的数据 众所周知，各地区经济协调发展是保证其经济健康稳定增长的一个关键因素。
然而GDP （指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济活动中所生产出来的全部最终的产品和以及劳务价值），是反映各地区经济发展状况的重要指标。
科学准确分析各地区GDP 空间分布特征，对制定有效措施，指导经济协调发展具有重要参考价值。
本文以2010年云南省各地州的ＧＤＰ数据作为分析基础，来分析其经济产值的空间变化和分布特征。
图1：2010年云南省各州市GDP 排名数据来源：云南省—维基百科 排名 城市 GDP 总量（亿元） 排名 城市 GDP 总量（亿元） 1 昆明市 2120 9 保山市 260.92 曲靖市 1005.5 10 普洱市 247.303 玉溪市736.5 11 临沧市 218.3 4 红河哈尼族彝族自治州 650.4212 西双版纳傣族自治州 160.985 大理白族自治州 474.9 13 丽江市143.59 6 楚雄彝族自治州 404.44 14德宏傣族景颇族自治州 140.637 昭通市379.62 15 迪庆藏族自治州 77.1 8 文山壮族苗族自治州329.8516 怒江傈僳族自治州 53.36从上图可以看出云南省2010年的GDP总产值中：颜色最深的昆明的最高达2120万亿元，其次是曲靖和玉溪，主要位于滇中城市一带。
颜色最浅的地区在滇西北，较低的是迪庆，德宏，怒江傈僳族自治州一带。
其中最低的是怒江傈僳族自治州，年仅53.36亿元可以看出云南省的GDP空间差异很大。
这主要由经济发展水平和人口等因素影响．2.云南区域经济差异的空间格局分析2.1区域经济发展空间差异现状人均国内生产总值(即人均G DP) 是反映区域经济发展水平中最常用和最重要的指标。
主要是通过对比云南省各州市人均GDP与全省人均GDP的离差和比率(图2) , 得到区域经济差异变化的空间特征, 即各州市经济发展水平日趋不平衡、发展差距较大。
图2:注;离差=(各州市历年人均G D P)-（该年全省人均G D P ）;由上图可以看出：根据数据分析, 从1990年开始, 全省各州市的人均GDP离差值出现明显分化, 各离差曲线由1990年以前的密集分布, 形成了1990年以后各自清晰独立的走势, 省各州市的人均GＤＰ差距明显增大.可以得出各州市经济发展的绝对水平和相对水平的地域分化程度越来越大, 表现出明显而且愈加严重的区域两极分化现象。
其中昆明、玉溪是全省最富裕的地区和全省经济增长中心。
昆明市和玉溪市的人均GDP与全省平均值的离差明显增大, 并与全省其他州市形成明显的差距。
另一方面, 位于滇东北的昭通, 滇东南的文山,滇西北的迪庆、怒江, 滇西南的临沧、普洱等州市依然是全省经济最贫困的地区.2.2空间分布总体特征经济活动在地理空间上的分布, 一方面受区位因子包括经济因子和非经济因子影响。
这些决定了不同区域的各种各样的经济活动的区位,也决定经济活动的空间分布的差异性。
根据以上分析我们可以看出：从空间结构看, 云南省经济活动分布不均衡, 总体上呈现中部凸起, 局部地区塌陷, 在省域边界, 西高东低的区域特征较明显。
2.2.1中部地区呈明显凸起的空间格局, 中部城市群发展水平明显高于其他地区在上面的图中我们可以知道处于中部地区的昆明、曲靖、楚雄、大理等地颜色明显较高深。
说明其GDP值较高。
这些地区交通便利, 工业基础较为雄厚, 城市功能较齐全, 综合经济实力较强,。
目前已形成以昆明为中心的点网状的地域结构, 称为滇中城市经济圈, 是全省经济增长的核心区域, 在全省经济发展中充当引擎的作用。
2.2.2滇中部的局部地区存在经济发展的塌陷区域中部偏西的保山、怒江等地区, 中部偏南的临沧、普洱等地区, 以2010年的ＧDP 为例, 怒江、保山地区的ＧDP产值均较低。
再则根据有关资料分析分析,2010年人均GDP在5000 元以下的县( 市)大都分布在保山、红河、文山、普洱、临沧、怒江、昭通等地区。
这些地区市镇经济发展水平较低, 工业基础薄弱, 经营较粗放, 经济增速较缓。
同时距离经济核心区相对较远, 增长极对其扩散能力较弱, 在增长极的集聚机制的作用下, 这些地区的资金、技术、人才等生产要素向经济核心区域回流, 在区域内的分工中处于不利地位, 沦落为与中心地相对应的边缘区域。
由此, 在环滇中城市群的相邻区域, 存在经济发展的塌陷地区。
2.2.3 西高省域边界, 西高东低的差异明显云南省国境线长4061 公里。
沿边一线有26个市、县与邻国接壤, 有17 个国家级和省级口岸、159 个边民互市点。
然而, 由于历史、地理和政治等多方面的原因, 这些地区的经济长期处于未开发和待开发状态近年来, 滇西北的迪庆、德宏、丽江, 南部的西双版纳等地区, 利用边境区位优势, 发展对外贸易, 经济发展得较快。
从图中我们可以看出虽然东北部的昭通、东南部的文山颜色不算很浅，但由于人口众多均GDP值较小。
主要是由于这些地区交通、通信等基础设施不完善。
市场较狭小, 没有形成新的地区经济的增长点, 对相邻县镇的经济带动作用不强,发展层次低。
所以从云南省总体可以看出GDP的空间分布的又一特征是：西高省域边界, 西高东低的差异明显。
2.3云南区域经济空间差异原因2.3.1历史原因的差异对现实的区域来说,, 历史发展水平的差异是区域差异的最初根源。
历史上, 云南各地区的经济、社会发展水平就不一致。
滇中地区农业生产条件得天独厚, 人文积淀深厚, 发展水平相对较高l,滇西南随着近几年的旅游业发展, 经济面貌得到了较大改变; 而滇东北、滇西北等地由于资源开发有限, 特别是滇东北人口压力较大, 社会发展较为缓慢。
2.3.2自然条件，区位及自然资源等地理分布差异自然资源享赋条件是一个区域经济发展潜力的具体体现和自然前提。
云南是一个多山的省份,昆明、玉溪、楚雄、曲靖等地区地势较平坦, 人口密度较大, 水资源、矿产资源比较丰富, 加之发达的交通通信网, 这些地区成为云南省三次产业发展的黄金地带, 是云南省经济增长的极核;其他地区比如: 滇东南的文山属于石灰岩山区, 缺水、缺土, 生产水平低下; 滇东北的昭通水土流失严重, 干旱缺水、人口压力大; 滇西的保山、德宏自然条件复杂多变,山大沟深, 交通闭塞, 资源开发利用不合理, 生产水平偏低; 还有滇西南的临沧、普洱、西双版纳虽然光热条件好, 但生态脆弱, 开发利用程度低, 产业结构不合理。
受基础设施水平及开发加工能力等因素的影响, 云南省除了滇中以外,其余地方的资源优势未能得到完全发挥。
2.3.3人力资源素质差异人力资源是影响生产布局和经济发展的重要因素之一, 随着技术的进步和社会经济的发展, 其价值主要体现在劳动者的素质上。
从农村劳动力文化构成玉溪、曲靖, 其人数占了全省人才总数的5 0 % , 特别是昆明集中了全省人才的317 8 % , 边远少数民族地区人才数量较少川。
并且人才大部分从州县向省会昆明、从农村向城市、从边疆向内地流动。
总体来看, 滇中地区强大的人才吸引力与云南省内其他地区的人才外流形成强烈对比, 直接影响了管理者的素质; 在开放竞争意识和生育观念等方面落后地区也明显落后于滇中地区。
2.3.4受不平衡的区域发展战略的影响改革开发以来, 云南省政府实行非均衡的区域发展战略, 也加剧了区域发展。
的空间差异。
云南省工业布局主要集中于昆明、玉溪、曲靖、大理、楚雄、等州市,特别是地处滇中的城市财政收入不但能大部分留下自用, 还享有省财政的拨款; 对经济技术开发区、高新技术开发区和工业园区等更是实行特别的优惠。
在投资政策方面,在长期的计划经济体制下, 云南省的投资政策一直是向滇中地区倾斜; 同时, 云南省加大了对滇中地区的基础设施建设和政策环境建设, 使滇中地区成为外资投资的重点。
3.云南区域经济空间布局的发展思路及对策3.1转变经济增长方式，协调区域间发展差异云南属于经济欠发达的地区, 就目前而言,正处于跨越式发展阶段。
总体布局上, 要进一步发挥区域优势, 走非均衡发展的思路, 把有限的资源集中到效益高、基础条件好的部门和地区, 从而达到规模经济效益和加速总体经济发展的目的。