人口空间分布的异质性测量_闫庆武
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。
中国人口质量的时序变化和地区异质性分析
统计与决策2021年第3期·总第567期摘要:人口质量状态的量化是人口质量问题由定性分析转向定量分析的基础,文章从人口质量分析框架出发,在具有清晰外延和准确内涵的人口质量定义基础上构建出由3个维度9个基础指标构成的测度人口质量的指数;研究过程中通过均值法对各指标数值进行无量纲化处理,采用熵值法确定各指标的权重及测度1990—2016年中国总体层面及区域层面的人口质量指数值。
结果显示:人口转型过程中,中国总体层面人口质量水平呈现逐步上升态势,科学文化素质和身体素质对人口质量指数有正向作用,但思想道德素质对人口质量指数有负向作用;中国区域层面各省份人口质量水平都获得了一定程度的提高,但是各地区之间的人口质量水平却存在很大差异,随着时间的推移,东、中、西部地区的人口质量状况发生了较大的变化。
关键词:人口质量;人口质量指数;熵值法中图分类号:C924.24文献标识码:A 文章编号:1002-6487(2021)03-0076-05中国人口质量的时序变化和地区异质性分析曹献雨1,睢党臣2(1.西安财经大学经济学院,西安710100;2.陕西师范大学国际商学院,西安710119)基金项目:国家社会科学基金资助项目(16BSH131)作者简介:曹献雨(1982—),女,河南原阳人,博士,讲师,研究方向:经济史和公共经济。
睢党臣(1963—),男,陕西临潼人,教授,博士生导师,研究方向:社会保障。
0引言中国人口老龄化程度越来越深,截至2016年年底,中国60岁以上人口占全国总人口的16.7%,数量已达到2.3亿[1],2030年前后,人口负担系数回到1990年前后的水平,“人口年龄机会窗口”关闭,如果要继续发挥人口在经济发展中的巨大作用,必须充分挖掘可以累积、可以叠加、可以递进、更具持久性的“人口质量红利”[2]。
提升人口质量是经济转型的客观要求。
党的十九大报告指出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期”,必须坚持质量第一、效益优先,推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革。
地理空间的异质性名词解释
地理空间的异质性名词解释地理空间的异质性,顾名思义,指的是地球上不同地区之间存在的差异性。
这种差异性可以体现在多个方面,如自然环境、人文特征、社会经济发展水平等。
本文将从地貌形态、气候、生物多样性、人口分布及城市化等角度解释地理空间的异质性,旨在帮助读者更好地理解地球上各个地区之间的差异。
一、地貌形态地貌形态是地理空间异质性中的重要方面之一。
地球上的地貌形态千差万别,包括山地、平原、高原、湖泊、河流等各种地形。
这些地貌的分布不仅受到构造力学等自然因素的影响,还与气候、水文等因素密切相关。
例如,高山地区多集中在大陆内部或典型的板块边界带,而河流则倾向于在平原地区形成河谷。
这些地貌的差异性直接影响到地球上各个地区的气候和生态环境,从而导致了地理空间异质性的存在。
二、气候气候是地理空间异质性的重要表现形式之一。
地球上气候的分布十分复杂,有着明显的季节性和地域性差异。
例如,热带地区气温高,降雨充沛,常年保持较高的湿度,而极地地区则气温极低,几乎没有植被覆盖。
这种气候差异直接影响着各个地区的生产、生活方式和经济发展,形成了地理空间异质性的重要原因之一。
三、生物多样性生物多样性也是地理空间异质性的重要体现之一。
地球上的生物种类繁多,分布广泛。
不同地区的植被类型和动物物种组合各不相同。
这种生物多样性的差异既受到地貌、气候等自然因素的影响,也受到人类活动的影响。
例如,热带雨林地区拥有丰富的物种资源,而沙漠地区则物种较为匮乏。
生物多样性的差异性不仅体现了地理空间的异质性,还对生态环境、自然资源的保护与利用提出了挑战。
四、人口分布人口分布是地理空间异质性的重要方面之一。
地球上人口密度分布不均,形成了人口聚集和人口稀少的地区。
这种差异性与地理条件、自然资源利用、经济发展等因素密切相关。
例如,沿海地区由于交通便利、资源丰富,通常人口密度较高,而内陆山区则人口相对较少。
人口分布的差异性不仅影响到各地的社会经济发展水平,还对资源利用、环境保护等提出了挑战。
人口空间分布及迁移影响的实证分析——基于空间计量方法与河南省数据
的“ 人 口迁移法则” , 此后一系列 的西方学者从人 口 经济学 、 地理学 、 发展经济学等不同的角度进行 了探
索 。中 国国 内 的研 究 起 步 较 晚 , 也 相 对 比较 薄 弱 。
依据地理信息系统理论 , 研究人 口空间分 布的相关 性[ 1 ; 闫庆武等则首先提出了人 口分布锡尔系数 的
与经济的相互影响。第二 次世界大战后 , 西方就逐 渐形成 和 发展 了一 门人 口学 和经 济 学 的交 叉 学 科——人 口经济学 , 把人 口与经济发展相结合 , 探索
人 口与经 济发展 之 间 的关 系 , 从 而 为 国家 的发 展 提 供依 据 。对 于中 国 , 一个人 口大 国 , 从 古 到今 人 口问
6 l
统计与信息论坛
理论分为了两大类 : 一是人 口迁移表象理论 , 这一理 论 的特点是直接从 迁移资料 出发 , 归纳特定条件下 的迁 移规 律 , 只注重 于表象 研究 ; 二是 人 口迁移 的成 因理论 , 此理论从经济学 、 社会学等众多学科 出发 , 探寻人 口迁移的动因[ 6 ] 。人 口 迁移表象理论更注重 于定 性 分 析 , 并 未 对 迁 移 原 因进 行 说 明, E . G . R a v e n s t e i n 迁移法则 、 Z i p f 引力法则 、 S . A . S t o u f f e r 中介迁移理论、 Z e l i n a s k y 流转理论等迁移理论都体 现 了这一局 限性 。人 口迁 移 的成 因理 论则 比较 注重 数量分析 , 即从人 口的迁移成因出发, 通过建立经济 学 的模 型 , 定 量 地 分 析 影 响人 口迁 移 的各 种 成 因 。
《2024年空间计量模型的理论和应用研究》范文
《空间计量模型的理论和应用研究》篇一一、引言空间计量模型是一种统计工具,用于处理和分析具有空间相关性的数据。
随着地理信息系统(GIS)和遥感技术的快速发展,空间数据的获取和分析变得越来越重要。
空间计量模型能够有效地捕捉和处理空间数据中的空间依赖性和异质性,为政策制定、城市规划、环境监测等领域提供了强大的分析工具。
本文将对空间计量模型的理论和应用进行深入研究。
二、空间计量模型的理论基础1. 空间自相关空间自相关是空间计量模型的核心概念之一。
它描述了地理空间中某一属性值与其相邻地区属性值之间的相关性。
空间自相关可以分为正相关和负相关,即相邻地区的属性值相似或相反。
2. 空间异质性空间异质性指的是空间数据在地理空间上表现出非均匀性和不规律性。
空间异质性对传统计量模型提出了挑战,因为传统计量模型通常假设数据具有同质性。
空间计量模型通过引入空间权重矩阵来考虑空间异质性。
3. 模型类型空间计量模型包括多种类型,如空间自回归模型、空间误差模型、地理加权回归模型等。
这些模型根据数据的不同特点,采用不同的方法处理空间自相关和异质性问题。
三、空间计量模型的应用研究1. 政策制定空间计量模型可以用于政策制定过程中,对政策效果进行评估和预测。
例如,在城市规划中,可以通过建立空间计量模型,分析不同政策对房价、人口分布等的影响,为政策制定提供科学依据。
2. 环境监测环境监测是空间计量模型的另一个重要应用领域。
通过建立空间计量模型,可以分析环境污染的空间分布和变化趋势,为环境保护和治理提供科学依据。
例如,可以利用空间计量模型分析空气质量指数的空间分布和影响因素,为空气质量管理和改善提供决策支持。
3. 公共卫生领域在公共卫生领域,空间计量模型也被广泛应用。
例如,可以通过建立空间计量模型,分析不同地区居民的健康状况及其影响因素,为卫生资源配置和健康政策制定提供依据。
此外,还可以利用空间计量模型进行流行病传播的预测和防控。
四、案例分析以某城市房价预测为例,介绍空间计量模型的应用。
基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
闫庆武;马晓冬;卞正富
【期刊名称】《云南地理环境研究》
【年(卷),期】2007(019)004
【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,获取了人口密度空间分布的初步信息;然后,采用曲线拟合和交叉证实法确立了徐州市对数人口密度空间分布的变异函数模型(指数模型)及其相关参数;最后运用对数克里金法(LK)得到徐州市人口密度空间分布的等值线地图和三维直观表达地图.
【总页数】6页(P13-18)
【作者】闫庆武;马晓冬;卞正富
【作者单位】中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏,徐州,221008;徐州师范大学,城市与环境学院,江苏,徐州,221116;徐州师范大学,城市与环境学院,江苏,徐州,221116;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】C922
【相关文献】
1.基于地统计的矿业城市土壤重金属污染研究——以徐州市为例 [J], 李保杰;顾和和;纪亚洲
2.中国人口空间分布形态模拟与预测--基于“五普”和“六普”的分县尺度人口密度研究 [J], 曾永明
3.基于地统计的云南省人口密度空间分布研究 [J], 魏康洪;陈晓平;殷亮
4.基于GIS的深圳市违法建筑居住人口密度空间分布研究 [J], 刘瑞;蒋旭;赵静;李云帆
5.基于地统计学研究城市道路林内大气颗粒物的空间分布特征 [J], 张刘东;郭建曜;陈雨;付德刚;李越凡;丁泽健;李亚华;李传荣
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空间异质性的名词解释
空间异质性的名词解释空间异质性是一个经济地理学和城市学领域中的重要概念。
它指的是相同区域内不同地方的经济、社会和文化特征的多样性和差异性。
这一概念认识到了一个地理区域的不同地方对于经济和社会发展的贡献是不同的,而且各个地方之间的差异可以产生重要的影响。
空间异质性的存在源于地理学的一个基本事实,即任何一个地理区域都不是完全均质的。
相同区域内的各个地方之间,无论是地形地貌还是人文环境,都存在差异性。
这些差异决定了不同地方在经济活动、人口分布、社会文化和环境条件等方面的异质性。
经济地理学家和城市学者们从不同的角度研究了空间异质性。
他们主要关注的是空间异质性对地区经济和城市发展的影响。
经济地理学的研究表明,空间异质性可以催生创新和创造力,促进经济增长。
不同的地方具有不同的资源、产业和市场条件,这为经济活动的多样性和创新提供了基础。
空间异质性还对城市的发展产生了深远的影响。
城市作为一个充满活力的经济和社会环境,具有不同的功能和特点。
在城市中,不同的地区承载着不同的产业活动、居住功能和社会文化。
这种差异性体现了城市内部的空间异质性,也是城市发展的基础。
例如,一些地区可能专注于金融服务业,而另一些地区则专注于制造业。
这种分工和差异使城市具有更好的经济效益和社会效益。
空间异质性还与社会和文化因素密切相关。
不同的地方往往具有不同的社会文化氛围和价值观念。
这种差异性可以激发不同地区的社会创新和文化创造。
例如,某些地方可能有着富有创造力和创新精神的社会文化氛围,而另一些地方可能更关注传统和稳定。
这种文化差异使得不同地方在发展和创新方面具有不同的优势和潜力。
空间异质性不仅存在于城市和地区之间,也存在于城市中的不同区域之间。
例如,一个城市的中心商业区和郊区往往具有截然不同的特征和功能。
中心商业区通常是商业、金融和文化的聚集地,而郊区则更多地关注居住和休闲。
这种城市内部的空间异质性为城市居民提供了多样化的生活和工作选择。
空间异质性的存在为我们理解和规划各个地区和城市的发展提供了重要的依据。
西北五省县级人口空间格局演变及影响因素研究
西北五省县级人口空间格局演变及影响因素研究董仕,张爱萍(塔里木大学,新疆阿拉尔843300)[摘要]采用GIS 和GEODA 等软件系统,利用人口密度系数、空间结构自相关、人口结构指数等研究方法,以西北五省的县级单位为主要研究对象,通过绘制西北五省的县级行政单位人口空间结构格局变化演变图,并剖析其影响原因。
结果表明:西北五省县级人口总体上呈现东密西疏的分布特征,西北地区人口稀少,东南地区人口稠密;西北五省县级人口密度空间分布呈正相关,表明西北五省县级人口集聚程度在不断上升;西北五省县级人口密度分布存在明显的“高高集聚,低低集聚”特征。
西北五省县级人口空间格局演变受国家政策、气候环境、交通、社会生活水平等因素影响。
[关键词]空间演变;人口密度;指数;影响因素[中图分类号]C922[文献标识码]A[文章编号]1009-6043(2024)01-0048-04[作者简介]董仕(2000—),满族,河北承德人,硕士研究生,研究方向:农业农村与经济管理;张爱萍(1969—),女,教授,博士,研究方向:社会治理、思想政治教育、民族心理。
一、研究基础地域人口空间格局演变及其影响因素是人口地理学研究的主要课题之一,也是人类社会可持续发展的基础课题之一[1]。
人口是一个国家最基本的国情,也是经济发展中最基础、最重要的因素。
近年来,我国快速的人口变化已经对经济社会发展产生了明显的影响。
从人口形势的发展变化看,人口因素还将在不同的方面对经济发展产生持续影响,人口数量、人口结构、人口的分布规律都将影响该地区社会经济的发展质量。
因此,经济政策要关注人口形势变化引起的宏观经济波动。
探究地区人口空间格局演变及其影响因素,可以为当地政府的宏观政策提出较为合理的建议,进而促进当地经济社会的持续健康发展和人口的合理分配,对社会发展具有积极作用。
西北五省大部分位于我国的西部干旱区,人口相对较少,经济发展相对不均衡。
通过查阅有关人口空间格局演变的文献和期刊,在中国知网系统查找梳理西北五省县级人口相关数据,应用GIS 软件和GEODA 软件的相关功能,综合运用不同的指标和分析方法,对西北五省县级人口空间格局演变的特征和影响因素进行分析与探究,以了解西北五省人口流动现状与影响因素,为西北五省经济社会健康发展提供参考性数据与建议。
人口数据空间化研究综述_柏中强
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期:2013-06;修订日期:2013-09.基金项目:国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400);国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介:柏中强(1988-),男,博士研究生,主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail :baizq@ 通讯作者:王卷乐(1976-),男,博士,副研究员,主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail :wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一,在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来,以严谨的统计学理论和方法作为支撑,具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时,会出现如下问题:①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致,从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002);②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征,其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求;③时间分辨率低,更新周期长,中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次,而其他大多数发展中国家的更新周期更长;④不便于可视化和空间分析操作,不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑,“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002),人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域,对人口统计数据形成了有益补充。
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。
测绘技术中的人口统计与人口分布研究方法分享
测绘技术中的人口统计与人口分布研究方法分享人口统计与人口分布研究在社会经济发展、城市规划和资源管理中扮演着重要的角色。
而测绘技术的发展为人口统计和人口分布研究提供了更加精确和高效的方法。
本文将分享几种在测绘技术中常用的人口统计与人口分布研究方法,以及它们的应用。
一、遥感技术在人口分布研究中的应用遥感技术是通过传感器获取地球表面信息的技术。
利用遥感技术可以获取到地表的空间分布信息,从而对人口分布进行研究。
1. 图像分类:遥感图像分类是将遥感图像中的地物进行分类,其中之一就是人口聚集区的识别。
通过对遥感图像进行分类,可以有效地判断出人口密集的区域。
例如,通过解译卫星图像,可以清晰地区分出城市区域和农村区域,从而对人口分布进行初步的判断。
2. 变化检测:遥感技术还可以通过对不同时间点的遥感图像进行对比,来检测人口的变化情况。
通过比较不同时间段的遥感图像,可以观察到城市的扩张、农田的减少等现象,从而对人口迁移和人口分布变化进行分析。
二、地理信息系统在人口统计研究中的应用地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一种结合地理学与计算机科学的技术体系,可以对地理空间信息进行存储、查询、分析和展示。
1. 空间数据加密:在人口统计研究中,隐私问题是一个十分重要的考虑因素。
地理信息系统可以对人口数据进行空间加密,使得敏感信息不易被泄露。
通过将人口统计数据与地理空间数据进行关联,可以保证数据的安全性和精确性。
2. 空间插值:在部分地区,由于地形地貌的原因,无法获取到准确的人口统计数据。
而地理信息系统可以通过空间插值技术来预测缺失地区的人口情况。
空间插值是通过已知点之间的比较,推断出未知点的数值,从而对人口分布进行估算。
三、无人机技术在人口统计与人口分布研究中的应用无人机技术是近年来快速发展的一项新技术,其低成本和高精度的特点使其在人口统计与人口分布研究中得到广泛应用。
1. 空中摄影测量:无人机搭载高分辨率相机,可以对目标区域进行空中摄影测量。
人文地理学中城市人口流动的时空分析研究
人文地理学中城市人口流动的时空分析研究城市人口流动是人文地理学中一个重要的研究领域,通过对城市人口的时空变化进行分析研究,可以帮助我们更好地了解城市的发展和演变规律,以及人们的迁徙行为背后的动因。
本文将从时空尺度、流动模式、影响因素等方面对城市人口流动进行研究和分析。
首先,时空尺度是研究城市人口流动的重要考量因素。
人口流动的时空分布往往呈现出明显的规律性和周期性。
一般来说,城市人口流动呈现出明显的日变化、周变化和年变化特征。
在日变化中,工作时间段的人口流动较大,而非工作时间段的人口流动较小。
在周变化中,周末的人口流动较平时要大。
在年变化中,节假日期间会有明显的人口流动差异。
此外,在更长的时间尺度上,城市的人口流动还存在着明显的阶段性和长期趋势性变化。
其次,城市人口流动的模式也是研究的重点之一。
根据流动的方向和方式,城市人口流动可以大致分为进城流动和城市间流动两种模式。
进城流动是指人口从农村或其他城市进入城市的流动,是城市人口增长和城市化过程的主要方式;城市间流动则是指不同城市之间的人口流动,可以是跨省、跨区域、跨国的流动。
这两种流动模式在不同的时空尺度上都具有重要的意义,需要通过大量的数据和统计分析来揭示其规律。
城市人口流动的影响因素也是研究的重要内容。
人口流动的决策因素可以从多个层面进行考量,如经济因素、社会因素和政策因素等。
经济因素包括就业机会、收入水平、经济增长等,可以直接或间接地促使人口流动。
社会因素则包括教育、医疗、居住环境等,人们会基于这些因素来选择流动的目的地。
政策因素是指政府的行为、规划和政策对人口流动的影响,例如城市规划、土地政策、居住政策等。
这些因素的综合影响将决定人口的选择和流动方向。
此外,城市人口流动还与城市的发展和演变密切相关。
人口流动的规模和方向反映了城市的吸引力和竞争力,同时也对城市产业结构和市场需求产生重要影响。
人们的流动行为往往会在一定程度上改变城市的社会经济环境和空间结构,从而推动城市的发展和更新。
第九章 空间异质性
e
R
1
eR eU 1eU / 2 2 K
2
其中 e 是 ML 残差, 是无约束模型误差方差的 ML 估计, 用一致估计代替。 当误差项是一个空间自回归过程,混合的方差矩阵是
I W I W
相对应的检验统计量变为:
[ 2 ]
因此,在原假设下,误差是同方差并且误差协方差是 2 ( BB ) 1 的空间自相关的模型可 归为这种情况。 基于参数为 0 的极大似然估计的这种检验可以根据 8.2 和 12.1 节中的表达式 得到。 作为 6.3.4.节中一般情况的同样原理的应用,产生以下形式的检验统计量:
如 8.1.4.节,从下列模型中出发:
1/2 B( y X ) v
其中
E[vv] I B ( I W )
体现了异方差的一种形式,该异方差由矩阵 Z 中每个具体变量的函数表示。相对于 8.1.4.
节中的公式表示,在 H 0 : 0 下,LM 检验的分块参数向量是:
2 2 2 2
LM (1/ 2) f Z [ Z DZ ]1 Z f 2 ( P)
其中
D I (1 / 2 4 )dVd d [l 2 2 w]
l 是 N 1 维向量,每个元素为 1, w 是 WB 1 对角线元素组成的向量, V 是 2 和 的估计
1 1 f Z ( Z Z ) 1 Z f [eWe / 2 ]2 2 ( P 1) 2 T
和以前一样,
f i ( 1ei ) 2 1
T tr[W W W 2 ]
e 是 OLS 残差 ei 的向量; 2 是基于 OLS 残差的 ML 方差; Z 是由常数项和导致异方差的
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
【期刊名称】《国土与自然资源研究》
【年(卷),期】2014(000)003
【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.
【总页数】5页(P7-11)
【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
【相关文献】
1.1956年至1964年山东省对苏劳务援助初探 [J], 郭本意
2.摇滚电影:1964年以来三部故事片的类型化编排 [J], David E.James;张登峰
3.2000年以来重庆市人口分布空间格局及其演变特征 [J], 孙秋兰; 闰记影
4.1964年以来英国大学图书馆建筑的比较研究 [J], 张海齐
5.基于空间句法的1964年以来赤峰城市内部空间形态特征分析 [J], 韩佳霖;乌敦;刘思琴;张晓燕;王婉婷
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【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]。
城市人口分布与空间结构研究
城市人口分布与空间结构研究人口分布与空间结构是城市规划中的重要课题,涉及到城市发展和人居环境的优化。
城市人口分布的合理性与空间结构的协调性直接影响着城市的可持续发展。
因此,对城市人口分布与空间结构进行研究和探讨具有重要意义。
一、人口分布的现状与原因分析目前,城市人口分布的不均衡现象普遍存在。
一方面,大城市中心地区的人口密集,而郊区相对人口稀疏;另一方面,一些城市人口稀少,无法形成规模经济,导致资源浪费。
这种不均衡的人口分布主要是由多方面因素共同作用的结果。
首先,历史和政策因素导致了人口集聚的现象。
城市作为政治、经济和文化的中心,资源和机会集中于中心区域,吸引了大量人口迁徙至此。
其次,交通和基础设施的不完善也造成了城市人口集中。
许多人选择在中心城区居住和工作,因为那里交通便利、基础设施完善。
此外,城市规划和土地利用的不合理也是导致城市人口分布不均的原因之一。
二、影响城市人口分布的因素城市人口分布的不均衡现象,除了历史和政策因素外,还受到自然、经济、社会、文化等多方面因素的影响。
自然因素是城市人口分布的基础。
地理因素如地势、气候、水资源等,会影响人们对居住环境和生活质量的选择。
经济因素也是影响城市人口分布的重要因素。
经济发展水平、产业结构、就业机会等都对人口的流动和分布起到关键作用。
社会和文化因素包括教育资源、医疗卫生、公共服务等,也会影响人口的流动和分布。
三、城市空间结构的优化优化城市空间结构是实现人口分布均衡的关键。
首先,要完善城市规划,合理规划用地,避免“城市盲目扩张”。
通过科学规划,合理划定城市边界和功能区域,将城市的发展纳入可控范围,避免资源的过度浪费和环境的破坏。
其次,加强交通基础设施建设,促进城市之间和城市内部的良性互动。
发展高速公路、铁路、城市轨道交通等交通工具,方便人们的出行,缩短地理距离,提高交通效率。
此外,推进城乡一体化发展,消除城乡之间的差距,也是优化城市空间结构的重要措施。
江苏人口地域分布
江苏人口地域分布 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】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, 全省国土面积为万Km2, 占全国总面积的% , 2010 年底人口总数为万人, 约占全国总人口的% , 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。
人口集聚和异质性劳动力对经济发展的影响
人口集聚和异质性劳动力对经济发展的影响
王晓航
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2022()24
【摘要】文章在梳理了人口集聚、异质性劳动力和区域经济发展的相关理论与数理模型的基础上,基于2004—2020年的数据样本,先利用豪斯曼检验确定以面板固定效应模型为基础,再通过门限回归模型和“倒U”检验,验证了异质性劳动力视角下人口集聚对区域经济发展的作用。
结果显示:高技能人才集聚对各个程度的区域经济发展均具有积极作用,但其过度集聚会影响劳动生产率;人口集聚对我国区域经济发展具有提升作用,且这种提升作用随高技能人才集聚程度的增加而增大。
【总页数】5页(P58-62)
【作者】王晓航
【作者单位】河南工业贸易职业学院工商管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F061.5
【相关文献】
1.中国人口集聚对区域经济发展的影响研究
2.人口集聚对经济发展的异质性影响及作用机制:长三角的证据
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4.中国县域人口集聚空间格局及影响因素的空间异质性研究
5.异质性劳动力集聚对区域碳排放的影响研究
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752974 1232854 584832.9 350704 548257.8 769375 8875126 8875126
行政 单元数
13 8 11 7 11 8 7 8 9 7 6 6 5 106 13
∑k (Pop i )2
i =1 Pop 总 0.092923 0.174878 0.119322 0.186415 0.110932 0.142057 0.19469 0.154434 0.117016 0.167912 0.189519 0.220617 0.224189 0.012194 0.084698
测算研究不是很多 , 鉴于此 , 本文基于数据异质性测量的 Gini 指标提出了人口空间分布 的相对异质性指数 (GPD), 并对江苏省 2005 年的人口空间分布的异质性进行测定 。
2 人口空间分布异质性指数
2.1 数据的异质性测量
在实际工作中 , 可以利用观测数据分布的
表 1 变量的频率分布
异质性的 Gini 指标定义为 :
k
∑ G =1 -
P
2 i
i =1
(1)
在完全无异质性时 , Gi ni 指标等于 0 , 在最大异质性时 , Gi ni 指标等于 1 -1/ k 。为了
得到取值在 [ 0 , 1] 的标准性指标 , Gi ni 指标可以除以它的最大值 , 从而可以给出相对
…
…
相同的级别时 , 也就是 P i对某个相关的 i 等于
X k*
Pk
1 , 而其他 k -1 个取值等于 0 。 最大异质性是指当观测数据均匀地分布在 k 个级别取值之
间 , 即对于所有的 i =1 , … , k , Pi =1/ k 。 一般地 , 异质性指标会在无异质性时取得最
小值 , 而在最大异质性时取得最大值 。
得到取值在 [ 0 , 1] 的标准性指标 , 以便对不同区域的人口空间分布的异质性进行比较 ,
可以把人口空间分布的异质性指标 Gpop 标准化 :
G′pop
=
Gpop -(Gpop )min (Gpop )max -(Gpop )mi
n
(3)
将 Gpop 、 (Gpop )min 代入 (3)式 , 从而人口空间分布的相对异质性指标 G′pop 定义为 :
1 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 (Complexi ty)和变异性 (V ariabilit y)[ 1] 。在地球表面 , 每一个空间位置上的事物和现象都具有 区别于其他位置上的事物和现象的特点 , 这种空间的差异性即空间异质性 (Spat ial hetero geneity , SH)[ 2] 。空间异质性是 90 年代研究的一个极为重要的理论问题[ 3] 。 空间异质性 是产生空间梯度的原因 , 对于一个空间系统来说 , 它之所以能够表现出如此复杂多样的格 局特征 , 其根本动力就在于存在空间梯度的作用[ 4] 。 人口分布是人口地理学研究的核心问题 。人口分布是指人口过程在地理空间的表现形 式及其发展演变情况[ 5] 。在不同的自然与经济条件下 , 人口的分布具有极大的差异 。 人口 空间分布格局是指人口的空间有规律分布 , 空间的异质性导致人口空间分布格局的存在 , 人口空间分布格局是空间异质性的具体表现 。周春山等利用第三 、 四和五次人口普查资 料 , 采用数学模型研究了广州市人口分布时空间差异及原因[ 6 , 7] ;俞路 、 杨芸等运用空间 统计方法分别研究了北京 、 上海的人口分布变动的空间特征[ 8 ~ 10] ;张果等通过对成都市 人口分布的不均衡指数 、 基尼指数等指标的计算 , 结合洛伦兹曲线的分析 , 定量地表达了 成都市各区 、 市 、 县的人口地域分布的差异性[ 11] ;宋旭光等借鉴区域经济收敛性 理论 , 运用经济计量学中的横截面回归分析 , 研究了中国人口空间分布变化的收敛性[ 12] ;冯健
异质性指标 , 即 (2)式 :
G′=
(k
G -1)/ k
(2)
2.2 人口空间分布的异质性测量
受异质性测量理论的启发 , 我们提出了人口空间分布的异质性测量方法 。 人口分布在 地球表面具有不均衡性 , 其地域差异很大 , 人口空间分布的异质性是指这一人口分布的地
域差异性 。人口的无异质性分布是指人口在单元内均匀分布 , 即各个单元的人口密度一 样 ;人口的最大异质性分布是指各个单元的人口数量的均等分布 , 即各个单元的人口数量
相等 , 此时各个单元的人口密度差异达到最大 。 根据人口分布的现实情况我们知道 :现实 的人口空间分布总是介于二者之间的 。
设一个大区域 A 由 k 个二级区域 A i 构成 。 区域 A 人口数为 Pop 总 , 面积为 S 总 , 某个 二级区域 Ai 的人口数为 Popi , 面积为 Si 。 (1)假设人口均匀地分布于区域 A 时 , 那么区域 A 的人口空间分布为无异质性分
7728496 7633508 4570765 4853865
盐城市
7748156
扬州市 镇江市 泰州市 宿迁市 江苏省 (县级)
4427396 2369519 4879808 5095309 73004453
江苏省 (地市) 73004453
面积 (hm 2)
635010.4 403837.8 1083653 427738.4
k
∑
G′pop = i =1
∑ S i
2
k
-
Pop i
S总
i =1 Pop 总
∑k
i =1
Si S总
2 -1 k
2
(4)
G′pop 值越大 , 人口空间分布的异质性就越大 , 其取值范围为 0 -1 。
3 江苏省人口空间分布的异质性测量
3.1 江苏省人口空间分布的整体异质性 运用 (4)式 , 首先以 106 个县 (县级市 、 市辖区) 为计算单元 , 分别计算江苏省 13 个地市与江苏省人口空间分布的异质性 ;然后以 13 个地市为计算单元 , 计算江苏省人口 空间分布的异质性 , 结果如表 2 。 结果表明 , 以 13 个地市为计算单元的江苏省人口空间分布的相对异质性指标 G′pop 仅 为 0.215597 , 即说明江苏省人口空间分布在 13 个地级市之间差别并不大 。运用表 2 中的 数据通过简单的计算可知 , 江苏省 13 个地市之间的人口密度分布的变差并不大 , 差异不 明显 ;13 个地市中人口密度最高的苏州市为 1248 人/ km 2 , 人口密度最低的盐城市为 628 人/ km2 , 前者仅为后者的近两倍 , 因此 GPD 指数较小 , 人口分布的相对异质性不大 。 但是 , 如果以 106 个县 (县级市 、 辖区) 为基础计算江苏省的 G′pop , 该值则增大为 0.501715 , 说明江苏省人口空间分布在各个县级单元之间变异较大 , 这一点可以从人口密 度的现状分布图 (图 1)中清楚地看出 。 实际上 , 在县级单元中人口密度在 10000 人/ km2 以上的有南京的白下区 (17692.31 人/ km2)、 鼓 楼区 (26400 人/ km2)、 下关区 (10000 人/ km2)、 秦 淮区 (10434.78 人/km2 ), 无 锡 的 崇 安 区 (10588.24 人/ km2 )、 沧 浪 区 (13200 人/km2)和苏州的南长区 (14545.45 人/ km2)共 7 个 , 而人口密度最低的却只有 321.32 人/km2 (淮安的盱眙县), 前者为后者的三十多倍 , 人口空间分布的异质性比较 大 , 表现为 G′pop 的变大 。
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 (G P D)。 接着以江苏省为研究区域 , 采用 G P D 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 M or an 散点 图和 L ocal M or an'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 :1000-0585(2009)04-0893-08
(G PD):
k
∑ Gpop =1 -
P
2 i
i =1
∑ 在区域人口空间分布完全无异质性时 ,
k
(Gpop )min =1 -
i =1
Si S总
2
;在区域人口分布
∑ ∑ k
为最大异质性时 , (Gpop )max =1 i =1
1 k
2
=1
-
1 k
。显然 Gpop
k
=1 -
P
2 i
<1
。为了
i =1
第 28 卷 第 4 期 2009 年 7 月
地 理 研 究 GEOG RAP HICAL RESEA RC H
Hale Waihona Puke V o l.28, N o.4 July , 2009
人口空间分布的异质性测量