基于GIS的川東北地區(qū)人口分布時空演變特征
發(fā)布時間:2021-06-09 06:57
為了研究成渝城市群建設和發(fā)展對川東北地區(qū)人口分布的影響,基于川東北地區(qū)2000—2014年人口數(shù)據(jù),利用空間自相關和人口重心遷移模型對川東北地區(qū)人口分布時空演變進行分析。結果表明:(1)從人口總量變化來看,2000—2014年川東北地區(qū)人口數(shù)量增加了195.1萬人,年均增長率達5.56‰;(2)川東北地區(qū)的人口主要集中在南充市、廣安市和達州市西南方向的部分縣域,即川東北地區(qū)的東南方向;(3)全局空間自相關結果表明,川東北地區(qū)的人口在空間上呈正相關,空間集聚性顯著;從局部來看,2000—2014年,人口空間聚集的局部特征逐漸減弱。2014年,局部聚類不顯著;(4)2000—2014年,川東北地區(qū)人口重心總體上表現(xiàn)為由西北方向向東南方向遷移的趨勢。
【文章來源】:農(nóng)學學報. 2020,10(06)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
川東北地區(qū)概況圖
川東北地區(qū)人口密度波動不大,呈較平緩的增長趨勢。2014年就各個市區(qū)來看,廣元市人口密度最低,人口最為稀疏,為194人/km2。廣安市人口密度相較于其他城市密度最大,人口最集中,在2014年人口密度達到峰值為747人/km2,是廣元市的3.85倍,巴中市、達州市、南充市的人口密度分別為358、390、615人/km2。由2000年、2007年、2014年人口密度分布圖(見圖3)的總體趨勢可看出:人口分布從北向南逐漸集中。川東北地區(qū)人口主要集中在偏南方向,形成了北部稀疏、南部密集的整體形態(tài)。南充、廣安、達州在川渝城市群的輻射范圍內(nèi),經(jīng)濟較為發(fā)達,對人口的吸引力較大。而川東北地區(qū)北部,部分區(qū)縣遠離市中心區(qū)域和經(jīng)濟發(fā)達城市,鄰近甘肅邊遠區(qū)縣,氣候環(huán)境較為惡劣,地勢較為陡峭,經(jīng)濟發(fā)展相對落后,對人口的吸引力也不如經(jīng)濟發(fā)達的區(qū)域。人口分散較廣,人口相對稀疏。川東北地區(qū)人口密度差異較大,在2014年,人口密度最大的通州區(qū)(2187人/km2)為最低的青川縣(76人/km2)的28.78倍。達州是四川五大區(qū)域中心城市之一,通州區(qū)位于達州市的經(jīng)濟中心,經(jīng)濟發(fā)達,使得人口向中心地帶集聚,形成了人口的高密度區(qū)。
2000年人口密度較低的區(qū)域為鄰近甘肅和陜西的區(qū)域,有7個縣的人口密度低于200人/km2。在川東北地區(qū)的中部區(qū)域人口分布較為集中,人口密度在200~500人/km2的縣有9個。人口最為集中的區(qū)域是川東北地區(qū)的東南方向,在這一方向上,有14個縣人口密度幾乎都達到了500~1000人/km2。人口密度超過1000人/km2的高密度區(qū)域分別為順慶區(qū)和通州區(qū)。2007年人口密度為500~1000人/km2的縣域城市相較與2000年有所上升,增加了鄰水縣和巴州區(qū)。人口密度最大的是通州區(qū),達到了1492人/km2。2014年川東北地區(qū)人口密度仍然主要集中在東南方向,人口密度為500~1000人/km2,縣域個數(shù)占整個川東北地區(qū)的1/2,200人/km2以下減少了1個,200~500人/km2增加了1個,即南江縣。通州區(qū)的人口密度再一次達到新高為2187人/km2。2.3 人口分布演化特征分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不同尺度域的欠發(fā)達地區(qū)人口空間結構演變[J]. 王麗,謝剛生. 測繪通報. 2018(11)
[2]基于ArcGIS和Excel制作“地理重心”圖——以中國人口重心圖為例[J]. 葛履龍,董欣. 地理教學. 2018(14)
[3]基于GIS的青海省清真寺時空演變特征研究[J]. 朱利濤,蘇惠敏,張萍,李政委. 西南大學學報(自然科學版). 2018(04)
[4]人口結構與經(jīng)濟耦合發(fā)展空間演化特征研究——以江蘇省縣域尺度為例[J]. 吳連霞,趙媛,吳開亞. 人口與發(fā)展. 2018(02)
[5]甘肅省人口分布及GDP時空演變與相關關系研究[J]. 閔霄,張永忠. 測繪與空間地理信息. 2017(10)
[6]東北地區(qū)人口分布的時空演變特征及影響因素[J]. 賈占華,谷國鋒. 經(jīng)濟地理. 2016(12)
[7]基于GIS四川縣域尺度人口聚集格局及層域劃分[J]. 竇馨逸,昌小莉,羅明良,譚亞玲,董丞妍. 西北人口. 2015(01)
[8]四川省人口分布的時空演化特征研究[J]. 楊成鳳,韓會然,李偉,宋金平. 經(jīng)濟地理. 2014(07)
[9]中國人口分布與經(jīng)濟發(fā)展空間一致性研究[J]. 封志明,劉曉娜. 人口與經(jīng)濟. 2013(02)
[10]基于GIS的關中地區(qū)人口分布時空演變特征研究[J]. 趙沙,張福平,徐改花,張東海. 資源開發(fā)與市場. 2011(08)
本文編號:3220172
【文章來源】:農(nóng)學學報. 2020,10(06)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
川東北地區(qū)概況圖
川東北地區(qū)人口密度波動不大,呈較平緩的增長趨勢。2014年就各個市區(qū)來看,廣元市人口密度最低,人口最為稀疏,為194人/km2。廣安市人口密度相較于其他城市密度最大,人口最集中,在2014年人口密度達到峰值為747人/km2,是廣元市的3.85倍,巴中市、達州市、南充市的人口密度分別為358、390、615人/km2。由2000年、2007年、2014年人口密度分布圖(見圖3)的總體趨勢可看出:人口分布從北向南逐漸集中。川東北地區(qū)人口主要集中在偏南方向,形成了北部稀疏、南部密集的整體形態(tài)。南充、廣安、達州在川渝城市群的輻射范圍內(nèi),經(jīng)濟較為發(fā)達,對人口的吸引力較大。而川東北地區(qū)北部,部分區(qū)縣遠離市中心區(qū)域和經(jīng)濟發(fā)達城市,鄰近甘肅邊遠區(qū)縣,氣候環(huán)境較為惡劣,地勢較為陡峭,經(jīng)濟發(fā)展相對落后,對人口的吸引力也不如經(jīng)濟發(fā)達的區(qū)域。人口分散較廣,人口相對稀疏。川東北地區(qū)人口密度差異較大,在2014年,人口密度最大的通州區(qū)(2187人/km2)為最低的青川縣(76人/km2)的28.78倍。達州是四川五大區(qū)域中心城市之一,通州區(qū)位于達州市的經(jīng)濟中心,經(jīng)濟發(fā)達,使得人口向中心地帶集聚,形成了人口的高密度區(qū)。
2000年人口密度較低的區(qū)域為鄰近甘肅和陜西的區(qū)域,有7個縣的人口密度低于200人/km2。在川東北地區(qū)的中部區(qū)域人口分布較為集中,人口密度在200~500人/km2的縣有9個。人口最為集中的區(qū)域是川東北地區(qū)的東南方向,在這一方向上,有14個縣人口密度幾乎都達到了500~1000人/km2。人口密度超過1000人/km2的高密度區(qū)域分別為順慶區(qū)和通州區(qū)。2007年人口密度為500~1000人/km2的縣域城市相較與2000年有所上升,增加了鄰水縣和巴州區(qū)。人口密度最大的是通州區(qū),達到了1492人/km2。2014年川東北地區(qū)人口密度仍然主要集中在東南方向,人口密度為500~1000人/km2,縣域個數(shù)占整個川東北地區(qū)的1/2,200人/km2以下減少了1個,200~500人/km2增加了1個,即南江縣。通州區(qū)的人口密度再一次達到新高為2187人/km2。2.3 人口分布演化特征分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不同尺度域的欠發(fā)達地區(qū)人口空間結構演變[J]. 王麗,謝剛生. 測繪通報. 2018(11)
[2]基于ArcGIS和Excel制作“地理重心”圖——以中國人口重心圖為例[J]. 葛履龍,董欣. 地理教學. 2018(14)
[3]基于GIS的青海省清真寺時空演變特征研究[J]. 朱利濤,蘇惠敏,張萍,李政委. 西南大學學報(自然科學版). 2018(04)
[4]人口結構與經(jīng)濟耦合發(fā)展空間演化特征研究——以江蘇省縣域尺度為例[J]. 吳連霞,趙媛,吳開亞. 人口與發(fā)展. 2018(02)
[5]甘肅省人口分布及GDP時空演變與相關關系研究[J]. 閔霄,張永忠. 測繪與空間地理信息. 2017(10)
[6]東北地區(qū)人口分布的時空演變特征及影響因素[J]. 賈占華,谷國鋒. 經(jīng)濟地理. 2016(12)
[7]基于GIS四川縣域尺度人口聚集格局及層域劃分[J]. 竇馨逸,昌小莉,羅明良,譚亞玲,董丞妍. 西北人口. 2015(01)
[8]四川省人口分布的時空演化特征研究[J]. 楊成鳳,韓會然,李偉,宋金平. 經(jīng)濟地理. 2014(07)
[9]中國人口分布與經(jīng)濟發(fā)展空間一致性研究[J]. 封志明,劉曉娜. 人口與經(jīng)濟. 2013(02)
[10]基于GIS的關中地區(qū)人口分布時空演變特征研究[J]. 趙沙,張福平,徐改花,張東海. 資源開發(fā)與市場. 2011(08)
本文編號:3220172
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