一、地理因子与空间人口分布的相关性研究（论文文献综述）
陈莎[1]（2021）在《基于生态系统服务权衡的农地格局与利用决策研究》文中进行了进一步梳理农地是承载人类生存和发展的关键资源要素,不仅提供食物、纤维等物质产品,还具有生物多样性保护、物质与能量循环、娱乐休闲、农业文化承载等多种服务功能。进入新世纪以来,我国全面推进乡村振兴战略,通过实施高标准农田建设、农村人居环境整治、农业供给侧结构性改革等一系列重大工程,在促进农村经济发展,优化农村传统产业结构,推动城乡一体化进程等方面取得了丰硕的成果,但同时农地资源退化、乡村环境恶化、生态风险加剧等问题日益凸显。在推进区域协调战略、城乡统筹发展和生态文明建设的时代背景下,探讨农地利用及生态系统服务间的权衡关系、影响机理及可持续决策实现,对优化农地多功能利用,引导可持续的农业和农村发展决策,实现生态系统整体效益和人类福祉的最大化具有重要意义。论文以典型的城郊农业区廊下镇为例开展实证研究,主要内容包括:（1）农地生态系统服务权衡的评估测度和空间表达。综合运用定量指标、模型模拟和社会价值感知等方法定量表征生态系统服务,运用GIS空间制图和统计分析方法探讨生态系统服务的空间分异特征和相互联系,识别农地空间主导功能特征及其与土地利用、景观特征之间的关联。（2）农户（行为）尺度的生态系统服务权衡类型及影响因素识别。分析农户（家庭/个体）不同土地利用行为对异质性生态系统服务权衡的影响作用,识别生态系统服务权衡类型及其主导特征,探讨不同生态系统服务权衡类型的影响因素和形成机理。（3）生态系统服务权衡导向的农地管理与利用决策优化方案制定。运用情景分析工具以满足规划的多目标（矛盾）权衡、动态变化和公众参与需求,探讨不同情景下各驱动因素综合作用的土地利用变化的可能性,全面考虑相关利益主体与农地系统的互动及农地功能“权衡”,制定可供选择的农地管理（规划）方案;借助基于生产可能性边界工具拓展的农地可持续利用框架,探讨农户利用决策优化的可能性和可选策略。基于以上分析,本研究得到的主要结论有:（1）农地提供的各项生态系统服务呈现出空间分异特征,供给服务与其他类型的服务存在较强的权衡（负向）关系,调节服务内部以及调节服务与支持服务之间大多表现出较强的协同（正向）关系,各项文化服务之间均表现出一定的协同关系。多种生态系统服务呈现出空间集聚、互相影响、强弱不一的“簇”模式,反映出物质生产、生态涵养、文化休闲等功能在空间分布上的复合性和异质性,“簇”的空间分布与自然资源禀赋、社会经济条件、土地管理措施及地物布设特征具有较强的相关性。（2）每个农户家庭（也可视为一个小型的“农场”单元）生态系统服务的提供是由资源系统、治理系统、资源单位和使用者之间的互动决定的。农户采纳不同的生计决策和土地利用行为会导致差异性的生态系统服务供给,表现出不同特征的服务权衡模式:工厂生产型、复合功能型、专业产粮型和公众偏好型。不同的服务权衡模式与自然、社会、管理、技术、经济等多方面的因素存在密切联系。农业经营者虽然在工作内容上呈现出较大的相似性（都包括户外工作、体力劳动等）,但是他们对于各自所处位置的景观特征以及如何进行经营管理能够提升自身及家庭福祉具有独到的理解,差异性的需求、价值认知及工作动机都会影响经营者的土地利用行为和策略。（3）KESHO情景规划工具能够整合生态系统服务权衡、多元利益主体参与、未来情景构建及土地利用空间布局等一系列内容,将不同利益主体的观点及价值偏好反映到不同的情景——不同的产业发展轨迹——不同的生态系统服务的需求满足——不同的政策治理——以及（最终）不同的土地利用变化和空间格局上。在研究所构建的2种不同情景（BAU情景和GE情景）下,耕地、林地、农林水复合用地、水域、村庄及其他建设用地的面积和空间布局均存在一定的差异。为全面提升农地的生产性、生境活力、韧性,有必要制定并落实与农业生态系统服务权衡相关的土地管制规则和调控措施,同时增强不同利益主体的环境共识和协同努力。（4）农户的生产经营活动可能引致物质生产-栖息地质量的矛盾关系,经济型、增值型和弱农型等不同特点的农户土地利用决策差异明显。通过农户的精心设计和妥善管理,有可能实现生产功能和非生产功能的同时提升,即实现“双赢”。可以考虑的政策思路有:采取种养结合、农林牧混和的利用方式,适当保留绿色生态空间;加强农户与政府、公益机构以及农业企业之间的互助共持,提升农民素养和技术水平;强化农产品品牌塑造,优化生产模式与营销策略,促进农业产品的价值最大化。
施响[2]（2021）在《中国人口流动与土地综合承载力耦合研究》文中认为人口是一切经济社会活动的基础,几百年来,全球史诗般的人口大迁徙引发了区域兴衰、产业更替和霸权更迭。人口流动引发土地资源需求变化,从而影响经济社会发展。土地资源是人类赖以生存和发展的重要物质基础,在人类漫长的历史演变历程中扮演着不可替代的角色。随着高强度的社会经济活动和快速的城市化进程,人类活动与资源环境的矛盾日益突出,全球土地资源已经进入预警或超载状态。因此,如何通过协调人口有序流动,科学合理的评价分析人口流动与土地综合承载力耦合现状,是实现人地关系协调发展、国土空间优化布局的基础,对土地资源合理利用、区域经济社会健康可持续发展具有重要意义。本文通过对国内外相关研究成果的系统总结,基于土地资源管理学、人文地理学等学科理论,在人口流动与土地综合承载力耦合协调系统分析框架基础上,以中国287个设区市（即地级及以上城市的市域）为研究范围,刻画人口流动的空间特征,科学测度与评价土地综合承载力,构建人口流动与土地综合承载力的耦合协调度模型,探究两者的耦合过程和耦合特征,识别影响两者耦合协调关系的驱动因子,进而分析人口流动与土地综合承载力的耦合机理。论文相对于传统的人口与土地关系研究（关注人口与土地综合承载力的静态耦合）,将研究范围扩展至跨区域尺度,关注人口跨区域流动对人地系统耦合协调关系的影响,丰富了人地关系理论中关于人口流动与土地综合承载力的研究内容,有助于进一步从区域联系的动态视角关注中国人地关系协调发展问题,为人地关系研究提供了新的视角。论文共分为八章四个部分:第一部分为问题的提出与理论的探讨,由第一、二、三章构成,主要阐释了论文的研究背景,提出了研究问题,明确了研究意义、研究方法、研究目标与框架;界定了人口流动与土地综合承载力等相关概念,并对相关基础理论和国内外研究进展进行梳理和评述,是全文研究的理论基础。第二部分为人口流动与土地综合承载力的特征研究,由第四、五章构成。其中,第四章主要基于腾讯位置大数据对中国287个设区市的人口流动空间特征及影响因素进行分析;第五章通过构建土地综合承载力的指标评价体系,测度了287个设区市的土地综合承载水平,并对其空间格局与空间自相关进行分析。第三部分为人口流动与土地综合承载力耦合关系与机理探究,由第六、七章构成。其中,第六章是基于第三、四章对人口流动和土地综合承载力的研究结果,构建两者的耦合协调关系模型,对中国287个设区市的耦合协调度进行综合测度与评价;第七章是基于第六章的研究成果,进一步分析人口流动与土地综合承载力的相互作用模式,构建耦合协调度的驱动因子体系,对人口流动与土地综合承载力耦合关系具有显着影响的因素进行深入分析,以归纳总结两者的耦合机理。第四部分为结论与展望,即第八章,是对本文的研究结论和观点的归纳总结,包括主要研究结论、可能的创新,以及研究的不足和展望。论文主要观点与内容如下:1.中国人口流动呈现以“菱形”为核心的空间网络结构,人口流动密集节点和通道主要集中在胡焕庸线的东侧。基于人口流联系的城市子群呈现出明显的地理临近和省际分异特征,既形成了以省会城市为核心、受省界制约明显、由首位联系主导的中心—腹地结构的小型城市子群,同时在东北、西北、长三角、珠三角、京津冀等地区也形成了跨越省级行政边界的多中心结构大型城市子群。基于ERGM模型确定的中国人口流动网络影响因素可以用网络结构效应、节点属性效应和外生网络效应来解释。其中,决定便利设施效果的人均技术支出和人均教育支出均未通过显着性水平测试,说明设施便利性的地区差异对中国人口流动没有显着影响。同时,基于新古典经济学理论的其他变量（城市化水平、城市人口规模）大多意义重大。因此,我们更倾向于新古典经济学理论可以更为真实描述中国人口流动网络的形成。2.土地综合承载力表现为承载压力-支撑力、破坏力-恢复力共同作用的合力,作用力大小变化导致区域间土地综合承载水平的显着差异。运用全排列多边形图示指标法测度出的中国各设区市土地综合承载力以中等承载水平和较低承载水平为主,高承载或较高承载水平的设区市主要分布在长江流域、黄河流域中下游、松花江流域以及长三角、珠三角和京津冀三大城市群,表现为明显的空间集聚特征。基于莫兰指数计算结果表明,土地综合承载力具有显着的空间正相关性,土地综合承载力高高集聚区主要分布在中国的发达经济带,而低低集聚区主要分布在欠发达经济带。其中土地压力和破坏力的高低值聚类特征具有较高的一致性,而支撑力和恢复力则分别呈现出“南高北低”和“南低北高”的集聚格局。整体上,高高集聚区和低低集聚区的集聚规模大于高低集聚区和低高集聚区,后者在空间分布也相对分散。3.人口流动与土地综合承载力间存在明确的相互作用关系,并在全国尺度上普遍呈现为高耦合—低协调的空间特征,耦合度与协调度均具有显着的空间自相关性。通过对人口流动和土地综合承载力耦合度和协调度的测算,结果表明中国设区市人口流动与土地综合承载力间具有较强的相互作用关系,但整体耦合效果未达到良性耦合状态,大部分城市的人口流动与土地综合承载力仍处于轻度失调状态。基于莫兰指数计算结果表明,人口流动网络与土地综合承载系统的耦合协调度具有显着的空间正相关,其中高高值聚类和低低值聚类特征表现更为明显,形成的集聚区数量相对较多且集聚规模较大;高低值聚类和低高值聚类以围绕在低值聚类和高值聚类周围分布为主,同时也会在一些省会城市形成单独的高低值集聚区。4.人口流动对土地综合承载力的影响表现为内外部流动网络对土地综合承载力共同促进的正向作用。人口流动的外部网络效应通过区域间的社会经济联系直接作用于区域内土地社会经济子系统,并通过社会经济联系过程中产生的隐含资源流动对资源子系统和环境子系统造成间接影响。人口流动的内部网络效应表现为城市间的人口流动对城市内部人口规模、人口密度、人口的空间分布特征（城乡之间、功能区之间）、人口结构（年龄、性别、职业、家庭）等的显着影响,而区域内人口要素的变化将直接作用于土地资源、环境和社会经济子系统,人口流动通过对区域内人口要素的影响进而对土地综合承载系统产生综合作用。因此,人口流动对土地综合承载力的作用表现为内外部网络形成的综合效应。通过对人口流动网络与土地综合承载系统的多元回归分析结果可知,人口流动总量、流动强度、度中心性和接近中心性与土地综合承载力间均存在显着的正相关,且人口流动与土地综合承载力间不存在U型关系,也进一步证实了假设1的猜想,即人口流动对土地综合承载力始终具有正向促进作用。5.土地综合承载力对人口流动的影响表现为土地资源、环境、社会经济子系统对人口流动的综合承载作用。其中,环境子系统对人口流动的作用过程主要体现在环境恢复和治理能力对人口流动的显着正向影响,资源子系统对人口流动的作用过程主要体现在土地资源对人口流动的显着正向影响,社会经济子系统对人口流动的作用过程主要表现为人口要素对人口流动的显着正向影响,同时也作为资源、环境子系统作用于人口流动的媒介,将资源、环境相关驱动因子通过对社会经济的影响转化为对人口流动的作用过程。虽然各个子系统对人口流动的具体作用形式和相关要素不尽相同,但相比之下,土地综合承载系统对人口流动的“拉力”作用更明显,而与推力作用相关的指标如废水排放量、废物产生量、城镇失业率、年际耕地减少面积等对人口流动均未造成显着影响。因此,证实了假设2的观点,即土地综合承载力对人口流动的作用以“拉力”为主,具有较高土地综合承载力的区域对人口流动的吸引力更强。6.人口流动与土地综合承载力耦合机理包括影响人口流动与土地综合承载力发展变化的动力体系、人口流动与土地综合承载力耦合过程的相互作用机制以及人口流动与土地综合承载力耦合特征的空间逻辑三个方面。人口流动与土地综合承载力耦合协调的动力体系是由促进人口流动与土地综合承载力耦合关系形成的社会经济要素、资源环境要素、网络关联要素等共同组成的驱动因子体系。人口流动与土地综合承载力的耦合机制和空间逻辑为在人口流动网络内外部效应（流动强度、度中心性、接近中心性、流动密度）对土地综合承载力的双向提升和土地资源、环境、社会经济承载子系统对人口流动共同“拉力”的作用下,人口流动与土地综合承载力间形成了互相促进的耦合关系,在区域内部资源、人口和经济要素以及区域外部地理距离、时间距离和高铁连通度等关联要素的共同驱动下,人口流动与土地综合承载力间耦合协调特征在全国尺度上呈现了发达地区耦合协调度高,而经济落后地区耦合协调度较低的地域分异规律。
郝辑[3]（2021）在《中国人类可持续发展水平的空间分异格局与影响因素研究》文中研究说明伴随着全球化进程和工业文明负效应的集聚,全球生态问题愈发凸显,引发了人们对人类社会可持续发展的思考。联合国在最新的人类发展报告中指出,衡量一个国家的发展水平不应只注重经济发展,而要坚持以人为本,以实现人的全面发展为最终目标。2021年,联合国提出的17项可持续发展目标中,再次将生态问题引入,把生态问题放在了衡量新人类发展指数的重要位置。可持续发展是技术经济及管理学科的一大研究方向。改革开放40多年以来,中国经济发展持续向上向好,人均收入大幅增加,在经济高速增长的同时,出现了居民收入差距拉大,教育、医疗等民生领域发展不均衡,资源和生态过度消耗等问题,人类发展水平畸轻畸重。其中,生态问题曾经一度成为影响中国发展质量的短板。对此,党的十八大确立了创新、协调、绿色、开放、共享5大发展理念,将绿色发展上升为国家战略。党的十九大又面向全世界提出了构建人类命运共同体思想,提倡建设持久和平、普遍安全、共同繁荣、开放包容、清洁美丽的世界,成为我国持续推进建设发展、开展对外交往的重要指导思想。近年来,在党和国家大力治理、全体人民共同努力下,中国生态环境发生了质的变化,整体发展趋势向上向好,绿色发展、和谐发展的理念深入人心,以此为突破口,收入、教育和医疗等领域也取得了长足进步,脱贫攻坚战取得全面胜利,农村贫困人口全部脱贫,中国人类可持续发展水平得到了较大提升,为世界人类可持续发展做出了重大贡献。在肯定成绩的同时,我们还应该看到,由于中国幅员辽阔,区域发展水平不尽相同,各地区人类可持续发展水平也千差万别,这就为我们开展人类可持续发展研究提供了有益样本。研究表明,人类发展水平不仅与本地区地理环境、经济社会发展等综合因素有关,而且与周边地区的发展情况有关,忽视空间地理区位因素在人类发展中的地位作用,可能使研究结果出现偏差。因此,本文从空间分异格局角度分析不同省际、相近省际、相邻省际是否存在一致的发展规律和收敛性,以及导致这种差异的原因和影响因素,为进一步推动中国人类可持续发展水平提供意见建议。本文首先结合联合国可持续发展目标和我国生态发展情况,利用德尔菲法反复筛选,确定生态指标;运用熵值法和层次分析法（AHP）确定指标权重;将面板数据熵值评价法的标准化部分采用阈值替代,提出了“阈值+层次分析法（AHP）”相结合的新算法,将AHP方法对各个指标产生的新权重与改进的熵值法组合,应用于后续的综合评价。在联合国开发计划署提出的权威指数——人类发展指数（HDI—Human Development Index）的基础上,引入了生态指数,构建人类可持续发展指数（HSDI—Human Sustainable Development Index）,弥补原有人类发展指数对于生态指标衡量测定的缺陷与不足,并围绕可持续发展的核心内容为导向,构建了包含“总指数—一级指标—二级指标—三级指标”的中国省际层面可持续发展指数体系框架,对人类发展指数只关注健康、教育、收入的局限性进行了优化。从基于HDI的中国人类发展水平来看,中国的人类发展水平不断提高,但是各个地区的人类发展差距也越发突显。从基于HSDI的中国人类可持续发展水平来看,中国的生态质量呈现不断恶化的发展趋势,2010年以后的发展趋势在一定程度上得到改善。省份内和省份间的生态发展水平也不尽相同,不同省份面临的生态问题也有差异。通过研究可以得出,本文构建的中国人类可持续发展指数体系是评价中国生态质量的重要指标,生态因素是影响中国人类可持续发展水平的重要因素之一。其次,为进一步研究中国省际可持续发展水平,本文在对指标数据进行收集处理的基础上,通过α收敛、绝对β收敛、PS收敛和俱乐部收敛等方法,对中国人类可持续发展指数水平在空间上进行了收敛性分析。通过分析表明:中国各个省际不存在较明显的α收敛和绝对β收敛。从PS收敛的检验结果来看,对于人类可持续发展指数（HSDI）,b对应的估计系数t统计量为—26.1366,小于临界值,这说明HSDI不具有PS收敛特征;对于生态指数（EI）,b对应的估计系数t统计量为—10.7075,小于临界值,这说明EI不具有PS收敛特征。对于俱乐部收敛结果来看,中国HSDI只存在3个类型的俱乐部收敛,EI存在8个俱乐部收敛。不难看出,经济发展与生态质量的高低情况不匹配,产生的正空间溢出效应和生态指数的收敛特征提高了中国人类可持续发展的收敛速度和收敛程度。然后,应用Geoda、ArcGIS软件,利用Moran’s I指数、Moran散点图、LISA集聚图、雷达图等方法研究对中国31个省份（不含香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省）进行空间分异格局研究,研究发现,Moran’s I均为正且显着,在Moran散点图和LISA集聚图结果下,中国约四分之三的省份落在了高高集聚区（HH）和低低集聚区（LL）。其中,高高集聚区（HH）在2001年前后主要集中在海南、新疆、云南地区,到了2010年以后发生了空间格局变化,向京津冀、长三角和东部沿海地区发展,这些省份是中国区域人类发展的“传统高地”。低高集聚区（LH）在2001年前后主要集中在福建、广西、四川等中部地区,到了2010年以后向新疆、浙江等省份发展。低低集聚区（LL）主要集中于中国的西部地区、少数东部地区和东北地区,低低集聚区是省份最多的集聚区,大约在15个省份左右。髙低集聚区（HL）主要集中在西南、中部地区。说明中国省际人类可持续发展的空间相关性和空间差异性并存。整体来看,全国发展趋势在空间上具有明显的分异格局,中国东高西低、沿海高、内陆低、东北高、西北低,具有“高高”聚集和“低低”聚集现象。局部来看,中国人类可持续发展增长速度的差距将进一步拉大,非均衡的空间分异格局将长期存在。最后,利用Stata软件对新构建的中国人类可持续发展指数体系进行面板回归分析,剔除不显着和不相关的指标,发现:中国的人类可持续发展水平在空间上呈现集聚状态;省际人类可持续发展的空间分异格局存在一定的空间依赖性;整体上,具有较明显的空间分异性,呈现非均衡空间分布特征。同时,本文找到了影响31个省份的人类可持续发展水平影响因子,即:人均GDP、GDP增速、教育经费支出占比、人均社会保障支出、就业人数、医疗卫生机构数,并对其进行分类解读,提出进一步推进中国人类可持续发展的对策建议。在研究方法上,本文在联合国人类发展指数的基础上,将技术与经济相结合、研究方法上将定性与定量相结合、生态指标选择上将静态与动态相结合、数据分析上将宏观数据与微观数据相结合,采用文献分析、实证研究,运用德尔菲法、熵值法、层次分析法、地图分类法、空间效应格局研究法、面板回归等统计分析方法构建中国人类可持续发展指数体系,运用技术手段研究经济问题,宏观上站在可持续发展视角,微观上聚焦到我国各个省份,并对其进行综合分析和评价。本文的创新点有以下四个方面:第一,本文将原有的HDI、HPI等概念集成,增加了一个二级指标,即生态影响因子,构建了新的指数体系即人类可持续发展指数—HSDI,研究了由三维到四维的转变。集合了技术经济领域研究的发展经济学前沿问题、生态学和地理学,从可持续发展的视角出发,结合现阶段的人类发展指数（HDI）、联合国可持续发展目标和中国生态可持续发展现状及趋势,深入探讨人类可持续发展的理论意义及理论价值。第二,本文形成了新的指数体系,在测算方法上引入了新的因子,提出了新的测算方法。在联合国开发计划署原有对HDI算法的基础上,将面板数据熵值评价法的标准化部分采用阈值替代,提出了“阈值+层次分析法（AHP）”相结合的新算法。将层次分析法（AHP）对各个指标产生的新权重与改进的熵值法组合,应用于后续的综合评价。第三,运用上述产生的新算法,对中国31个省份（不含香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾省）的可持续发展水平进行测评,应用Geoda、ArcGIS软件,利用Moran’s I指数、Moran散点图、LISA集聚图、雷达图等方法研究对中国31个省份进行空间分异格局研究,探寻中国各个省份的人类可持续发展水平空间收敛性、空间分异格局和空间分异规律。第四,为进一步探究中国人类可持续发展水平存在高低不同的差异原因,利用Stata软件面板回归方法分析人类可持续发展指数的影响因子,结合地域因素提出推动中国可持续发展的对策建议,探索了以往研究评价的盲区。本文的主要结论有以下六个方面:第一,为中国人类可持续发展指数加入生态因素势在必行。基于可持续发展的理念,对不同地区的人类发展水平而言,可以借助指数评价体系来做分析,但之前的体系有所不足——即无生态指标要素。一个地区的生态指标是可持续发展的一项重要因素,缺乏这一因素会导致评价的精准度和客观性不够。在对区域的可持续发展水平进行判断时,需要将生态因素引入其中,能够更为客观合理的反应发展程度。第二,本文形成了新的指数体系,在测算方法上引入了新的因子,并提出了新的测算方法。本文构建的中国省际人类可持续发展指数体系经过熵值法和层次分析法（AHP）的赋值赋权后,发现结果依然是客观的、公正的,这充分说明了构建的中国人类可持续发展指数体系的科学性。第三,本文将中国31个省份的人类可持续发展指数分为低等人类可持续发展水平（6.45%）、中等人类可持续发展水平（51.61%）、下高等人类可持续发展水平（19.35%）、上高等人类可持续发展水平（12.90%）、极高等人类可持续发展水平（9.68%）五类,结果表明:中国各省人类发展可持续发展水平呈现不平衡性。通过定量分析与定性分析相结合可以看出,中国各省人类发展可持续发展水平存在较大差距:极高人类可持续发展水平区域分布在直辖市和东部沿海城市,高等人类可持续发展水平以及中等人类可持续发展水平的区域分布在中部地区以及西部地区。在同层次的内部各省中,极高人类可持续发展区间各省的差距小于高等人类可持续发展区间各省的差距,而高等人类可持续发展区间各省的差距又小于中等人类可持续发展区间各省的差距,这一表现为中国人类可持续发展指数的差距。收入指数以及教育指数在各区间内有很明显的地理位置规律,但是教育指数的地理位置规律并不明显。在高等人类可持续发展区,人们的健康指数差距较小,收入指数差距较大;但是在中等人类可持续发展区,人们的收入差距并没有明显的不同,而教育指数的差距很明显。根据指数对不同区域人们的可持续发展水平进行评价,同时与地理空间区位进行比较,从而得出较为科学、合理的观点。第四,通过空间分异格局来看,中国31个省份的人类可持续发展指数水平不存在整体收敛,但存在俱乐部收敛。通过空间自相关分析表明:区域之间和区域内部的生态存在明显的地域差距,不同区域面临的生态问题不近相同。Moran’s I为正且显着,Moran散点图和LISA集聚图显示中国约有四分之三的省份集聚在高高集聚区（HH）和低低集聚区（LL）,位于第二象限（LH）和第四象限（HL）的省份较少,位于第三象限（LL）的省份多于第一象限（HH）。说明中国省际人类可持续发展存在空间正自相关,将空间地理因素的影响考虑到人类可持续发展水平的研究具有一定的科学性和合理性。第五,经过本文面板回归研究发现,人均GDP、GDP增速、教育经费支出占比、人均社会保障支出、就业人数、医疗卫生机构数与中国人类可持续发展指数、健康指数、教育指数、收入指数、生态指数具有正相关性。我们使用面板回归研究了人类可持续发展指数（HSDI）、生态指数（EI）、健康指数、教育指数、收入指数的影响因素,由分析过程可知,模型回归的效果较好,R2均大于0.600,说明拟合度很好,其中,人均GDP与HSDI呈现正相关关系,人均GDP每提高1%,HSDI提高0.0222;GDP增速与HSDI呈现正相关关系,GDP增速每提高1%,HSDI提高0.0006;教育经费支出占比与HSDI呈现正相关关系,教育经费支出每提高1%,HSDI提高0.0016;人均社会保障支出与HSDI呈现正相关关系,人均社会保障支出每提高1%,HSDI提高0.0825;ln就业人数及ln医疗卫生机构数的估计系数为正且在0.05的显着性水平下可以拒绝原假设,这说明就业人数及医疗卫生机构数越高,HSDI就越高。从整体来看,人均GDP、GDP增速、教育经费支出占比、人均社会保障支出、就业人数及医疗卫生机构数越高,中国的人类可持续发展水平越高,可以说,以上因素构成了中国省际人类可持续发展水平的影响因子。第六,新的指数评价体系可以为政府提供决策支撑。这也体现出了政府公共政策系统的社会价值,分析不同省区的发展水平以及发展状况,能够及时的对各区域政府公共政策的整体效果做出判断,这样政府在制定发展策略时便有了参考依据。本文从可持续发展的角度,各地方政府可以鼓励地方统计局完善大数据,从而算得精准的生态指数,进而科学的指导地方开展可持续发展的实践工作。
范晓鹏[4]（2021）在《西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究》文中认为都市圈作为城市化发展的高级形态,已成为发达国家和地区的经济增长极与人口承载核心区域,也是区域综合实力与发展水平的重要体现。从本质上来看,都市圈是一个具有较强开放性的复杂巨系统,其形成与发展类似于有机生命体,有着自身内在的规律与特征,以系统内各部分达到一体化为理想状态,高质量则是判断一体化发展水平的重要维度。都市圈发展既要考虑“量”的一体化,也要考虑“质”的一体化。作为引领区域高质量发展的重要板块,西安都市圈仍面临着辐射带动能力不强、产业同质恶性竞争、资源环境约束趋紧等现实问题,加快一体化与高质量发展已迫在眉睫。基于上述研究背景与现实困境,本研究重点围绕西安都市圈一体化与高质量耦合发展进行深入研究。第一,综合集成经济学、生态学、社会学、地理学与城乡规划学等多学科领域的基础理论,跟踪梳理国内外相关研究与实践,在遵循都市圈一体化发展与演化的一般规律基础上,结合经济、社会、文化、制度、空间、规划等多方位一体化,以及新时代背景下生产、生活、生态功能的高质量,从来源与构成、存在与变化、动因与结果、目标与路径等视角,系统阐释两者相互依赖、相互制约、相互促进的耦合辩证关系,归纳总结都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征与空间指向。第二,在一体化视角下,建构基于交通、经济、人口、文化等多维度的定量叠加测算方法体系,并结合西安历史文化空间格局和发展脉络进行定性辅助校核,从而科学识别西安都市圈的空间圈层结构。在此基础上,重点对近年来西安都市圈中心城区的空间扩展,以及圈层结构的演化规律进行总结分析,并综合集成“一体化—高质量—耦合度—满意度”等维度,开展一体化与高质量耦合发展的综合绩效评价,印证一体化与高质量的耦合发展关系,辅助研判西安都市圈的现实问题。第三,结合自然环境、经济社会、交通设施、历史文化等基础性因素,以及政策制度、信息技术等刺激性因素,对西安都市圈一体化与高质量耦合发展的影响因子进行研判,构建以因子属性与作用形式为基础的动力机制模型。基于此,通过梳理都市圈发展的一般模式与复合模式,结合复杂适应系统理论,探索西安都市圈的适宜空间发展模式。通过对以上内容的系统研究,本论文得出以下结论与观点。第一,都市圈一体化发展的重点应在区域协同、产业分工、市场统一、设施互联、风险共担等方面,且未来高质量发展应充分体现人本化、绿色化、创新化与网络化等发展理念。都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征应体现在产业协同创新、市场开放统一、生态绿色共保、城乡协调融合、文化包容认同、交通互联互通、服务共建共享、科技智慧引领、治理现代高效等多维层面,由此才能在空间层面真正实现都市圈要素、结构、功能的高质量一体化。第二,从西安都市圈空间范围划定及圈层结构识别的结果可以看出,目前西安都市圈仍是以西安主城区、咸阳主城区和西咸新区为核心的单核型都市圈,并呈现出沿交通要道轴向延伸的态势,区域整体空间联系仍较为松散。在充分解析区域现状和比较审视全国都市圈总体格局的基础上,研判得知西安都市圈目前还存在城镇体系不完善、产业协作不够、交通网络化水平低、生态保护乏力、公共服务过度集中、体制机制不健全等问题。通过“耦合—满意度”评价分析可知,西安都市圈一体化与高质量耦合发展的水平一般,仍有较大提升空间;尽管近年来一体化与高质量发展水平都有很大提升,但受到多维因素的影响仍处于中级耦合协调发展阶段;研究范围内居民对西安都市圈的认知程度较低,中心与外围的空间联系感知较弱,对一体化与高质量发展的满意度普遍不高。第三,针对西安都市圈提出“三多一网”的适宜空间模式,认为“多目标、多中心、多维度、网络化”的发展格局是理想空间形态。在明确西安都市圈的现实问题与战略使命的基础上,充分发挥规划的统筹引领作用,积极响应适宜空间模式,重点从功能提升与格局优化、产业协同与创新驱动、文化传承与文旅融合、交通一体与设施共享、生态优化与绿色发展等方面提出引导策略。同时,基于国土空间规划背景,强调规划思维转变与规划目标转向,进而加强规划体系的专项协同与内外衔接,优化完善都市圈规划编制程序,并提出协同治理与体制机制响应的路径与方法,从而有效支撑西安都市圈一体化与高质量耦合发展,为我国中西部地区都市圈发展规划实践提供有益借鉴。
阮一晨[5]（2021）在《基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究》文中进行了进一步梳理随着我国经济社会的发展由高速增长转为高质量增长,人民生活水平不断提升,社会主要矛盾发生转变,城市生活性空间的发展随之转变为引领城市建设、提升城市居民生活幸福感的主要动力之一。城市公共中心体系是承载城市居民生活性活动的主要空间,在城市公共服务与消费空间的发展中起到重要作用。近年来,城市研究数据与技术快速发展,特别是大数据与机器学习算法的引入,为城市空间结构研究提供了强有力的量化支撑。但同时也引申出公共中心体系研究中,数据表征的充分性、研究方法的适应性、表征关系的实效性等数据技术应用层面的问题。为此,本研究以杭州市萧山区为对象,针对城市公共中心体系研究,在数据技术选择与应用、影响要素与机制分析、优化布局手段等多方面文献综述基础上,结合规划研究中数据应用的特征,总结出本研究着力探索的三个主要问题:如何观察并总结公共中心的特征、公共中心体系发展类型特征与影响要素有哪些、怎样正确引导公共中心空间优化。并借鉴弱假设强表征的数据驱动范式,形成了由理论线索指导表征数据,再构建表征关系,从而推导特征规律的研究逻辑,将之应用于研究问题所对应的空间认知、空间分析与空间优化三个主要流程,以实现空间认知与优化的研究目的,解释公共中心体系空间特征与规律,完善其优化方法与流程。研究内容与结论主要包括三方面:一是公共中心体系的识别与空间特征认识。从供给与需求的角度入手,针对公共中心体系的构成要素,搭建手机信令、POI与调研数据结合的多源数据识别框架,实现杭州市萧山区公共中心体系识别,并从中心的空间布局、结构关系与功能关联认识其基本空间特征。初步认识了体系内的公共中心路径依赖与道路亲缘特征规律与“一主一副数次多基”的4级中心体系,同时发现政府主导配置的公共服务设施在中心关联中具有重要引领性作用。二是在公共中心体系的发展程度与影响要素分析。构建常态化和非常态化两大层面的分析框架:在常态化层面,遵循先扩样后收缩的思路,从浙江省扩样识别公共中心体系的初长型、增长型、成熟型、完善型四大聚类,定位出与萧山区近似的成熟型与完善型聚类样本。同时地形条件、经济规模、人口规模、城市建设、居民消费力与公共交通6类影响要素存在显着的类型性差异,其变化特征主要由发展初期政府主导的投资拉动型增长模式转变为后期由市场引领的消费主导型发展模式。各影响要素间呈现相互作用的网络机制,其中人口规模是发展程度最直接最核心的影响要素。在非常态化要素方面,萧山区公共中心体系深受G20、亚运会与新冠疫情防控等大事件中正向推动力的促进,并在后续使其持续影响。三是在公共中心体系优化分析。杭州市萧山区的研究范围,通过人口与公共中心体系具有强关联的线索,从人口的居住、就业、旅游三方面入手构建“人口—公共中心”的空间关联模型,推导出中心优化的空间基础。在此基础上借助三方面目标准则:一是通过公共中心发展的监督学习模型、满意度与亚运会大事件分析结合,总结出经验目标。二是通过人本主义价值尺度下总结出效率与公平的发展目标,三是在公共中心现状特征中总结的规律性原则。最终在空间与非空间两个层面提出了针对萧山区公共中心体系的优化指引。经三方面内容的逐层推进,实现了公共中心体系认知与优化的数据驱动研究框架搭建,通过实证案例分析与认知,总结具有时空背景的特征经验与一般性的规律,丰富了新数据环境下的城市空间结构研究。
乐萱瑶[6]（2021）在《基于空间约束的因子分析方法改进及应用》文中研究说明
邓志杰[7]（2021）在《多源夜光遥感的城市建成区提取研究》文中研究说明城镇化的快速推进会带来城市建成区的大范围扩张,对城市建成区进行准确的提取和监控,有助于认识并理解城市的发展进程及空间特征,从而尽可能的降低未来城镇化发展所带来的消极影响。夜光遥感为城市建成区的获取提供了强有力的数据支撑,目前夜间灯光数据类型主要包括DMSP/OLS、NPP/VIIRS、Luojia1-01。夜间灯光越强的区域越有可能被认为是潜在的建成区,夜光数据质量的差异会对城市建成区的提取产生影响。然而,现有的夜光遥感提取建成区方法多数针对较早的DMSP/OLS开发,以NPP/VIIRS和Luojia1-01为数据源的提取方法相对缺乏,对建成区提取方法在不同夜光数据下的综合性对比较少。本文以南昌市为研究区,将夜间灯光DMSP/OLS、NPP/VIIRS、Luojia1-01作为主要的研究数据,首先明确多源夜间灯光数据之间在空间格局和影响因素上存在的差异,而后将不同的建成区提取方法应用在多源夜光数据上,评价提取结果。具体研究内容如下:（1）通过圈层分析和空间自相关等方法分析多源夜光数据在城市区域的空间格局分异;（2）通过地理探测器和地理加权回归探讨NPP/VIIRS与Luojia1-01灯光强度的影响因素差异;（3）据不同源夜光遥感数据在城市区域的空间分布特征和主要影响因素,通过辅助数据对DMSP/OLS与NPP/VIIRS进行校正,选取统计数据比较法、支持向量机监督分类、人居指数、基于拉普拉斯改进的Sobel边缘检测四种建成区提取方法,评价不同夜光数据在这四种建成区提取方法下的表现。研究结果表明:（1）城市区域的夜间灯光空间格局随数据质量的提升而复杂化。多源夜间灯光强度的圈层格局总体上遵循由内向外递减的规律,质量越高的灯光数据圈层间的波动越大。三种夜间灯光数据在南昌市主城区存在明显的空间集聚,热点区域随夜光数据质量的提升会进一步分化。（2）夜间灯光的影响因素会随数据质量的提升产生变化。NPP/VIIRS与Luojia1-01的高值像元主要分布于不透水面,不同土地覆盖类型下Luojia1-01的灯光变化比NPP/VIIRS更剧烈。POI密度、人口密度、路网密度、地表温度、建筑密度对NPP/VIIRS与Luojia1-01灯光强度均存在正相关。各因素两两交互都会对夜光强度存在更强的影响。POI密度、人口密度、地表温度对城市区域的灯光强度影响力较强,非城市区域的影响力较弱,路网密度、建筑密度则相反。总体上各因素对NPP/VIIRS的影响力比Luojia1-01更强。（3）所选建成区提取方法的普适性由强到弱依次为人居指数、支持向量机监督分类、统计数据比较法、拉普拉斯改进的Sobel边缘检测。去饱和后的DMSP/OLS在不同方法下相比原数据有明显提升,NPP/VIIRS校正数据的提取结果相比原数据变化较小。整体而言,在多源夜间灯光数据下,人居指数的表现最好,提取结果平均卡帕系数为0.809,能够保留建成区内部的结构特征。支持向量机分类平均卡帕系数为0.677,在城市建成区边缘易出现错分。统计数据比较法平均卡帕系数为0.534,质量更高的灯光数据在该方法下提升明显。拉普拉斯改进的Sobel边缘检测卡帕系数平均为0.442,从结果的形态和精度上看该方法不适用于NPP/VIIRS与Luojia1-01。
刘晗[8]（2021）在《可达性视角下陕西省高速铁路网建设与优化研究》文中进行了进一步梳理高速铁路作为国家关键性基础设施,其建设发展对我国城市和区域空间组织产生持续而深远的影响。近年来,国家大力推动高速铁路工程建设,陕西省作为西北地区重要交通椒纽,在“十三五”规划期间将重点建设“米”字形高速铁路网,加快融入国家“八纵八横”高速铁路网络,实现与周边省会城市高速铁路全面畅通。本文以陕西省高速铁路交通网为研究对象,分为建设初期（2015年）、建设现状期（2020年）、建设规划期（2030年）以及建设优化期4个研究场景,基于对高速铁路网络的发展过程与空间格局的深入分析,从高速铁路引起的交通可达性空间变化角度出发,采用最短旅行时间、加权平均旅行时间、日常可达性及可达性系数四个评价指标对上述研究场景下高速铁路工程建设对陕西省省域、地级市以及县域3个空间尺度的可达性影响进行研究。其次,构建经济引力模型研究了2015年到2030年间高速铁路工程建设对陕西省城市经济联系强度、城市空间相互作作的影响,阐明了高速铁路工程建设对城市经济联系格局的改变。最后从工程管理的角度出发对陕西省高速铁路工程建设与规划提出相应的建议,以更好地服务陕西省产业结构调整与经济增长。研究取得的主要结论有:（1）从2015年到2020年间,陕西省普通客运铁路密度增幅为12.80%,高速铁路密度增幅达到186.4%;从2020年到2030年,陕西省普通客运铁路密度增幅为25.60%,高速铁路密度增幅94.40%。陕西省关中、陕北、陕南三大区域高速铁路建设发展水平差距较大,陕北地区加权路网密度最低,2015年加权路网密度为全省平均水平的61%。交通路网分布呈现关中地区稠密、陕南陕北地区稀疏的空间分异特征。（2）陕西省各地级市2015年至2020年间的平均最短旅行时间可达性值均有不同程度缩减,汉中市到延安市的最短旅行是间缩短最多为2.92h,说明高速铁路的建设开通能明显提升交通欠发达城市的可达性。五年间由西安市发至全省范围内的最短旅行时间最大值由9.45 h缩短至8.26hs汉中市平均可达性指数减少1.71h改善最为明显,延安市减少0.84h居第二,榆林市减少0.78h,其余城市减少值均在0.40 h以内,说明高铁建设存在边际效应。（3）日可达性等时间圈层由地级市行政中心沿着铁路与高铁线路向外围延伸,拓展方向与高速铁路延伸方向高度重合。高速铁路建设发展对不同时间圈层下的日可达性作用强度不同,随时间的延长其作用强度先增强后减弱,对4 h日可达性范围变化作用最为显着。（4）2030年高速铁路建设规划场景下,高速铁路建设对可达性的影响不再局限于沿途城市,而是从整体上提升了全省加权平均旅行时间,规划高铁线路改变了榆林市、安康市相对孤立的形态。高速铁路建设优化后,缩短了边缘城市与传统交通发达城市的差距,省内绝大部分地区可在4 h内到达,关中地区的可达性仍优于陕南、陕北,且省会西安能实现7 h内全省通勤,其核心地位得以巩固。（5）2015年、2020年、2030年三个时间场景下陕西省地级市间经济联系强度持续增强,经济联系强度格局变化与高速铁路建设密切相关。从地级市对外经济联系总量来看,西安市、咸阳市对外经济联系强度明显高于其他城市,关中核心区域的辐射带动作用显着。（6）针对陕北、关中以及陕南3个区域的地域差异,提出了未来高速铁路发展建议。陕北地区应当加快高速铁路网络建设促进经济流通,发展特色“红色旅游”;关中地区应当发展多中心组织结构的城市网络,加强高速铁路和其他交通工具的衔接和组合发展;陕南地区应当增大高速铁路网密度,同时要充分考虑陕南区域经济发展水平和资源环境状况,更好的发掘多元产业,避免“虹吸效应”流失资金、资源。
李晨斯[9]（2021）在《基于PCA-GWR和PLS-GWR的人口空间化模型对比研究》文中研究指明人口数据空间化研究是人口学、地理学及地理信息系统领域的重要内容,在探索人口空间分布规律、资源配置和城市结构优化等方面具有重要作用。然而,传统的人口数据空间化研究大多存在建模方法单一、人口分布影响因子冗余等问题,因子信息的重复表达易降低空间化结果精度。针对上述问题,本文基于地理国情、夜间灯光、数字高程模型、兴趣点四类数据,选取林草覆盖面积、种植土地面积等共14个因子作为本研究的人口空间分布影响因子。通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和偏最小二乘分析（Partial Least Square,PLS）,分别提取出对人口空间分布影响显着的因子组合,结合地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression,GWR）,构建基于主成分分析结合地理加权回归（PCA-GWR）人口空间化模型和基于偏最小二乘结合地理加权回归（PLS-GWR）人口空间化模型,进行了江苏省100m×100m格网尺度的人口空间化研究,并对模型估计结果进行对比分析及效果评价。本文研究结果如下:（1）采用PCA模型对14个因子进行降维处理,在此基础上提取了四个主成分,分别表征了人居、生态、地形及道路等四类信息。将四个主成分进行地理加权回归,构建基于PCA-GWR的人口空间化模型,该模型拟合优度为0.642。（2）运用PLS模型对14个因子逐次进行成分抽取,在满足交叉性检验的前提下提取了两个成分。将提取的两个成分进行地理加权回归,构建基于PLS-GWR的人口空间化模型,该模型整体拟合度较PCA-GWR模型有了较大的提升,拟合优度为0.781。（3）对两种人口空间化模型的研究结果在乡镇（街道）单元上进行模型对比和效果评价,结果表明,两种人口空间化结果相较于World Pop数据集均具有更高的模拟精度,且PLS-GWR模型的精度更高;基于PLSGWR模型的人口空间化结果相对误差绝对值小于30%的比重为61.930%,相较于PCA-GWR模型提高了8.311%,说明PLS-GWR模型可更精细地模拟人口分布。该论文有图20幅,表13个,参考文献82篇。
张九月[10]（2021）在《基于GIS的株洲市风景资源空间分布及风景道构建》文中研究表明伴随着自驾游憩方式的快速发展以及国家对风景道建设的大力扶持,风景道体系的科学化评判与构建已成为了一项重要的议题,此外,风景资源更是一种亟需平衡其开发利用与保护的重要的不可再生资源,对市域风景资源以及风景道体系的梳理能够更好的帮助实现区域风景资源单一开发向统筹管理转变,从而更好的带动区域旅游经济发展,实现生态效益、社会效益以及经济效益的最大化。因此,本文以株洲市为例,从市域的空间尺度出发,对株洲市风景资源进行了梳理归纳,基于GIS空间技术分析其空间分布特征以及内在的驱动力,并尝试利用层次分析法建立风景道构建适宜性评价体系,以此得到株洲市风景道的构建结果,并提出了优化与保护建议。主要研究内容如下:（1）系统的归纳总结了国内外风景资源以及风景道的相关研究进展,基于景观生态学,从市域尺度提出了风景资源的构成、分类以及分级标准,梳理得到株洲市239项风景资源单体以及其特征、分类、分级和各县市区的分布特征,主要包括自然风景资源、人文风景资源以及非物质风景资源三个大类。（2）基于ArcGIS平台对具有空间点位的139项株洲市风景资源空间分布特征进行分析,研究表明:株洲市风景资源的空间分布特征为集聚型,在各县市区内的分布具有集聚、不平衡分布的特点,分布密度的高值核心集中在株洲市市中心石峰区、荷塘区、芦淞区与天元区交接的位置、醴陵市市中心、茶陵县市中心,其次为茶陵县东部、炎陵县西北部以及攸县的西南部。影响株洲市风景资源空间分布的内在驱动力主要为地形与高程、植被覆盖度、水系、交通条件、地区经济及产业状况,而人口、行政中心区位、旅游人次与收入则影响不大。（3）利用AHP层次分析法以及GIS空间技术建立风景道构建适宜性评价体系,主要包含生态适宜度、开发条件以及风景资源条件三项准则,下分1 1个个指标层因子,并根据其权重以及具体赋值进行叠加分析,得到株洲市最适宜进行风景道构建的区域为株洲市市区中心、醴陵市、茶陵县城区中心,其次为攸县以及炎陵县的城区中心;最不适宜构建风景道的区域则为渌口区中南部、茶陵县北部以及炎陵县的东南部,结合适宜性评价结果以及实地调研筛选得到株洲市一级风景道:G106;二级风景道:G320、S315,S339及S232;三级风景道:S211以及连接的天易大道（城市道路）、S329、G322、G356以及泉坪村连接段、双元村连接段、炎帝陵连接段以及神农谷连接段,并基于廊道以及风景资源点两个不同的角度,对株洲市风景道体系提出了构建及保护策略。研究结果将为市域风景资源的开发保护以及风景道的体系化提供科学依据,有利于资源的可持续发展以及旅游游憩道路的科学化管理。
二、地理因子与空间人口分布的相关性研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地理因子与空间人口分布的相关性研究（论文提纲范文）
（1）基于生态系统服务权衡的农地格局与利用决策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究动机 |
| 1.1.1 农地生态系统服务权衡是全球可持续发展的重要议题 |
| 1.1.2 单一供给服务型农地利用是制约乡村全面振兴的主要障碍 |
| 1.1.3 农地管理决策趋向主体多元性、需求多样性、利用多宜性 |
| 1.2 研究目标和研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 拟解决的关键问题 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.3 相关概念的界定 |
| 1.3.1 农地 |
| 1.3.2 生态系统服务权衡 |
| 1.4 研究区域与数据资料 |
| 1.4.1 研究区选择与概况 |
| 1.4.2 研究数据来源 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 2 理论基础与文献回顾 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 可持续发展理论 |
| 2.1.2 农户行为理论 |
| 2.1.3 社会—生态系统理论 |
| 2.1.4 空间韧性理论 |
| 2.2 文献回顾 |
| 2.2.1 农地生态系统服务/多功能权衡的研究视域 |
| 2.2.2 农地生态系统服务与价值评估 |
| 2.2.3 农地(空间)生态系统服务权衡 |
| 2.2.4 生态系统服务在土地利用管理中的决策应用 |
| 2.2.5 文献评述 |
| 3 基于生态系统服务权衡的土地利用分析框架 |
| 3.1 生态系统服务与土地管理决策相融合的重点与难点 |
| 3.1.1 生态系统服务权衡的理论优势与应用挑战 |
| 3.1.2 生态系统服务应用在土地利用管理实践中的核心问题 |
| 3.2 生态系统服务权衡的尺度结构和权衡规律-权衡决策关联 |
| 3.3 融合生态系统服务的土地利用规划(决策)的概念框架 |
| 4 农地生态系统服务权衡测度与空间表达 |
| 4.1 生态系统服务评估和空间制图 |
| 4.1.1 农地生态系统服务内容选择 |
| 4.1.2 采样方法与数据处理 |
| 4.1.3 评估结果与空间格局 |
| 4.2 农地生态系统服务权衡关系和“簇”识别 |
| 4.2.1 相关性分析 |
| 4.2.2 主成分分析 |
| 4.2.3 生态系统服务簇 |
| 4.3 生态系统服务簇的影响机理分析 |
| 4.3.1 生态系统服务簇与土地利用类型的关联关系 |
| 4.3.2 生态系统服务簇与空间特征的关联关系 |
| 4.4 小结 |
| 5 农户土地利用行为的生态系统服务权衡及影响因素 |
| 5.1 基于社会-生态系统(SES)理论的农户生态系统服务权衡 |
| 5.2 研究方法与数据获取 |
| 5.2.1 样本的获取与分布 |
| 5.2.2 变量选择及指标体系 |
| 5.3 调查样本基本特征 |
| 5.3.1 农户家庭耕地资源特征 |
| 5.3.2 家庭人口资源特征 |
| 5.3.3 农户家庭生态系统服务供给特征 |
| 5.4 农户行为的生态系统服务权衡特征识别 |
| 5.5 不同权衡类型农户行为的影响因素及机理分析 |
| 5.6 小结 |
| 6 基于生态系统服务权衡的农地利用规划 |
| 6.1 情景规划与生态系统服务权衡 |
| 6.2 KESHO情景规划工具 |
| 6.2.1 情景规划的概念与特点 |
| 6.2.2 KESHO情景规划工具 |
| 6.3 生态系统服务权衡导向的情景界定和展开 |
| 6.3.1 情景基础界定 |
| 6.3.2 基于多元利益主体诉求的情景建立 |
| 6.4 建模 |
| 6.4.1 土地利用变化可能性及关键驱动因素分析 |
| 6.4.2 土地需求量确定 |
| 6.4.3 土地利用变化发生的概率确定 |
| 6.5 情景分析的综合、反馈及规划方案输出 |
| 6.5.1 土地利用/覆被变化情况 |
| 6.5.2 不同情景下的土地利用布局及调控政策 |
| 6.5.3 土地利用变化驱动及因果链 |
| 6.5.4 验证、评估与反馈 |
| 6.6 小结 |
| 7 基于生态系统服务权衡的农户土地利用行为优化 |
| 7.1 基于生产可能性边界(PPF)的农地可持续利用框架 |
| 7.2 物质生产和栖息地质量的评估计算 |
| 7.2.1 生计指数 |
| 7.2.2 综合丰度 |
| 7.3 生态系统服务两两之间权衡关系分析 |
| 7.4 农户土地利用优化的政策建议 |
| 7.4.1 阻碍可持续农业的约束因素 |
| 7.4.2 通向农业可持续的路径与措施 |
| 7.4.3 农地整治中的生态过程与服务权衡:基于PPF曲线的再审视 |
| 7.5 小结 |
| 8 主要结论及研究展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 可能的创新点 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 科研成果 |
| 参与科研项目 |
（2）中国人口流动与土地综合承载力耦合研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 准确真实地刻画中国大规模人口流动空间特征,是指导区域经济协调发展、国土空间优化布局的前提 |
| 1.1.2 人类活动与土地资源的耦合协调发展是可持续发展的重要保障 |
| 1.1.3 时空行为大数据使人类活动与地理空间互动研究成为可能 |
| 1.2 研究目标与意义 |
| 1.2.1 科学问题 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.2.3 研究意义 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架与技术路线 |
| 1.4 研究方法与数据来源 |
| 1.4.1 主要研究方法 |
| 1.4.2 主要数据来源 |
| 第2章 国内外研究进展 |
| 2.1 人口流动和迁徙研究进展 |
| 2.1.1 西方对于人口迁徙的基本认识 |
| 2.1.2 中国人口流动的基本特征 |
| 2.1.3 基于大数据的人口流动迁徙研究 |
| 2.2 土地综合承载力研究进展 |
| 2.2.1 土地综合承载力基本概念的演化与发展 |
| 2.2.2 土地综合承载力评价的主要方法模型 |
| 2.3 人地关系研究进展 |
| 2.3.1 区域人类活动与地理环境的关系 |
| 2.3.2 人地关系的地域分异规律和地域类型分析 |
| 2.4 国内外研究评述 |
| 第3章 基本概念与基础理论 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.1.1 人口流动 |
| 3.1.2 土地综合承载力 |
| 3.1.3 流空间 |
| 3.1.4 人口流动与土地综合承载力的耦合关系 |
| 3.1.5 耦合协调度 |
| 3.2 基础理论 |
| 3.2.1 人地关系地域系统理论 |
| 3.2.2 人口流动相关理论 |
| 3.2.3 人口流动与土地综合承载力相互作用关系的理论假设 |
| 第4章 中国人口流动空间特征及影响因素 |
| 4.1 人口流动空间格局 |
| 4.1.1 人口流动的整体特征 |
| 4.1.2 不同时间尺度的人口流动空间格局 |
| 4.2 人口流动网络空间特征 |
| 4.2.1 人口流动网络分析方法 |
| 4.2.2 节点层级 |
| 4.2.3 联系强度 |
| 4.2.4 子群结构 |
| 4.3 人口流动网络影响因素 |
| 4.3.1 发现驱动因素的ERGM模型 |
| 4.3.2 候选解释变量的理论基础 |
| 4.3.3 人口流动网络的影响因素 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国设区市土地综合承载力评价 |
| 5.1 土地综合承载力评价模型构建 |
| 5.1.1 概念模型 |
| 5.1.2 研究方法 |
| 5.1.3 土地综合承载力指标体系构建 |
| 5.2 设区市土地综合承载力测度 |
| 5.2.1 评价指标原始数据的获取 |
| 5.2.2 土地综合承载力测度结果 |
| 5.3 设区市土地综合承载力空间特征 |
| 5.3.1 设区市土地综合承载力空间分布格局 |
| 5.3.2 设区市土地综合承载力空间自相关 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 人口流动与土地综合承载力的耦合特征 |
| 6.1 人口流动与土地综合承载力的初步拟合 |
| 6.1.1 市级人口流动与土地综合承载力分布格局初步拟合 |
| 6.1.2 省级人口流动与土地综合承载力分布格局初步拟合 |
| 6.2 人口流动与土地综合承载力的耦合测度与评价 |
| 6.2.1 人口流动网络评价体系构建及等级划分 |
| 6.2.2 耦合协调度模型构建及等级划分 |
| 6.2.3 耦合协调度的评价结果 |
| 6.2.4 人口流动网络与土地综合承载系统的耦合过程 |
| 6.3 耦合协调度的空间特征 |
| 6.3.1 市级尺度的耦合协调度空间特征 |
| 6.3.2 省级尺度的耦合协调度空间特征分析 |
| 6.3.3 耦合协调度的空间自相关分析 |
| 6.3.4 耦合协调度的核密度分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 人口流动与土地综合承载力的耦合机理 |
| 7.1 人口流动对土地综合承载系统的作用过程 |
| 7.1.1 人口流动的外部网络效应对土地综合承载系统的作用过程 |
| 7.1.2 人口流动的内部网络效应对土地综合承载系统的作用过程 |
| 7.1.3 人口流动对土地综合承载力作用的定量测度 |
| 7.1.4 人口流动对土地综合承载力作用机制 |
| 7.2 土地综合承载系统对人口流动的作用过程 |
| 7.2.1 研究方法 |
| 7.2.2 土地综合承载系统对人口流动的驱动因素 |
| 7.2.3 土地综合承载系统对人口流动的作用机制 |
| 7.3 人口流动与土地综合承载力耦合协调度的驱动因子测度 |
| 7.3.1 驱动因子的确定 |
| 7.3.2 分析模型的选取与原理 |
| 7.3.3 分析模型选择结果 |
| 7.4 人口流动与土地综合承载力耦合协调度的影响因素与作用机理 |
| 7.4.1 人口流动与土地综合承载力耦合协调度的影响因素 |
| 7.4.2 人口流动与土地综合承载力的耦合机理 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 研究特色与创新 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录：人口流动解释变量中关于城市化水平的测度方法 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）中国人类可持续发展水平的空间分异格局与影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 人类发展指数概述 |
| 2.1.2 联合国可持续发展概述 |
| 2.1.3 空间效应概述 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 生态文明理论 |
| 2.2.2 环境库兹涅茨曲线理论 |
| 2.2.3 可持续发展理论 |
| 2.2.4 人类发展理论 |
| 2.2.5 区域间非均衡发展理论 |
| 2.3 相关文献回顾 |
| 2.3.1 国内研究现状 |
| 2.3.2 国外研究现状 |
| 2.3.3 现有文献述评 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 联合国人类发展指数与中国省际人类发展现状 |
| 3.1 联合国人类发展指数 |
| 3.1.1 人类发展指数编制原则 |
| 3.1.2 人类发展指数计算方法 |
| 3.1.2.1 1990 年至2009 年的人类发展指数 |
| 3.1.2.2 2010 年至今的人类发展指数 |
| 3.2 人类发展指数重要纪年及最新发展情况 |
| 3.2.1 人类发展指数重要纪年 |
| 3.2.2 人类发展指数最新发展情况 |
| 3.3 中国省际人类发展现状比较 |
| 3.3.1 中国人类发展指数横向对比分析 |
| 3.3.2 中国人类发展指数纵向对比分析 |
| 3.3.3 中国人类发展指数国际对比分析 |
| 3.3.4 中国东三省人类发展指数对比分析 |
| 3.3.4.1 健康维度比较分析 |
| 3.3.4.2 教育维度比较分析 |
| 3.3.4.3 收入维度比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国人类可持续发展指数体系构建 |
| 4.1 联合国的可持续发展指标 |
| 4.2 中国人类可持续发展指数体系构建 |
| 4.2.1 指数体系的构建原则 |
| 4.2.2 指数体系的指标内涵 |
| 4.2.3 指数体系的筛选与确立 |
| 4.2.3.1 德尔菲法 |
| 4.2.3.2 熵值法 |
| 4.2.3.3 层次分析法(AHP) |
| 4.2.3.4 改进的面板数据熵值评价法 |
| 4.2.4 指数体系计算公式与计算结果 |
| 4.2.4.1 AHP专家评分结果 |
| 4.2.4.2 人类可持续发展指数体系评价结果 |
| 4.3 中国人类可持续发展指数与人类发展指数省际排名差异 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国人类可持续发展水平的空间发展趋势研究 |
| 5.1 中国人类可持续发展水平空间收敛趋势的检验方法 |
| 5.1.1 α收敛 |
| 5.1.2 绝对β收敛 |
| 5.1.3 PS收敛模型 |
| 5.1.4 俱乐部收敛检验方法 |
| 5.2 中国人类可持续发展水平空间收敛趋势的实证分析 |
| 5.2.1 整体收敛检验 |
| 5.2.2 俱乐部收敛检验 |
| 5.2.3 俱乐部合并检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 中国人类可持续发展水平的空间分异格局研究 |
| 6.1 空间自相关测度方法 |
| 6.1.1 全局Moran’s I指数 |
| 6.1.2 Moran散点图 |
| 6.1.3 LISA集聚图 |
| 6.2 中国人类可持续发展水平现状分析 |
| 6.2.1 数据来源 |
| 6.2.2 整体态势 |
| 6.2.3 发展现状 |
| 6.2.4 空间依赖性分析 |
| 6.2.5 类型评定 |
| 6.3 中国人类可持续发展水平空间自相关性分析 |
| 6.3.1 基于全局Moran’sI指数的空间分异 |
| 6.3.2 基于Moran散点图的空间分异 |
| 6.3.3 基于LISA集聚图的空间分异 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 中国人类可持续发展水平影响因素的实证分析及对策建议 |
| 7.1 数据来源 |
| 7.2 数据处理 |
| 7.2.1 影响因素的变量选择 |
| 7.2.2 数据的单位根检验 |
| 7.2.2.1 全国范围数据的单位根检验 |
| 7.2.2.2 东部、中部、西部区域数据的单位根检验 |
| 7.3 面板回归及影响因素分析 |
| 7.3.1 HSDI的面板回归及影响因素 |
| 7.3.2 生态指数的面板回归及影响因素 |
| 7.3.3 健康指数的面板回归及影响因素 |
| 7.3.4 教育指数的面板回归及影响因素 |
| 7.3.5 收入指数的面板回归及影响因素 |
| 7.4 提升中国人类可持续发展水平的对策建议 |
| 7.4.1 建立跨区合作制度,缩小地区经济发展差距 |
| 7.4.2 提高城市建设和城镇化水平,推进社会均衡化发展 |
| 7.4.3 着眼缩小贫富差距,推进社会保障制度建设 |
| 7.4.4 持续深化教育改革,推进教育公平建设 |
| 7.4.5 加大医疗卫生投入,提升医疗保险普惠度 |
| 7.4.6 提升绿色发展意识,加强生态环境建设 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 本文研究的主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 局限性 |
| 8.4 展望 |
| 8.4.1 基于新算法的实证研究 |
| 8.4.2 HSDI计算精度有待进一步提高 |
| 8.4.3 人类可持续发展仍是未来研究重点 |
| 8.4.4 对于人类可持续发展指数体系的模型改进问题 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景与选题缘由 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题缘由 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.2.1 重要性和典型性 |
| 1.2.2 研究范围 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 概念释义 |
| 1.4.1 都市圈 |
| 1.4.2 一体化 |
| 1.4.3 高质量 |
| 1.5 研究内容、框架与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究框架 |
| 1.5.3 研究方法 |
| 1.6 基础性支撑原理与研究特性 |
| 1.6.1 基础性支撑原理 |
| 1.6.2 研究特性 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 基础理论及相关研究与实践综述 |
| 2.1 相关基础理论 |
| 2.1.1 经济学相关理论 |
| 2.1.2 生态学相关理论 |
| 2.1.3 社会学相关理论 |
| 2.1.4 地理学相关理论 |
| 2.1.5 城乡规划学相关理论 |
| 2.2 相关研究综述 |
| 2.2.1 都市圈的相关研究 |
| 2.2.2 一体化的相关研究 |
| 2.2.3 高质量的相关研究 |
| 2.2.4 相关研究进展述评 |
| 2.3 国内外发展经验 |
| 2.3.1 国外经验 |
| 2.3.2 国内经验 |
| 2.4 基于理论与实践的若干启示 |
| 2.4.1 人本化 |
| 2.4.2 绿色化 |
| 2.4.3 创新化 |
| 2.4.4 网络化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 都市圈一体化与高质量耦合发展的内在逻辑及特征 |
| 3.1 都市圈一体化发展与演化的内在机理 |
| 3.1.1 从“要素分散”到“要素集合”:集聚化与融合化 |
| 3.1.2 从“增长极核”到“网络关联”:扩散化与网络化 |
| 3.1.3 从“单打独斗”到“协作一体”:协作化与一体化 |
| 3.2 都市圈一体化与高质量耦合发展的哲学思辨 |
| 3.2.1 来源与构成:“渊源合一” |
| 3.2.2 存在与变化:“协同发展” |
| 3.2.3 动因与结果:“互为因果” |
| 3.2.4 目标与路径:“殊途同归” |
| 3.3 都市圈一体化与高质量耦合发展的基本特征 |
| 3.3.1 产业协同创新 |
| 3.3.2 市场开放统一 |
| 3.3.3 生态绿色共保 |
| 3.3.4 城乡协调融合 |
| 3.3.5 文化包容认同 |
| 3.3.6 交通互联互通 |
| 3.3.7 服务共建共享 |
| 3.3.8 科技智慧引领 |
| 3.3.9 治理现代高效 |
| 3.4 都市圈一体化与高质量耦合发展的空间指向 |
| 3.4.1 空间要素流态化 |
| 3.4.2 空间结构网络化 |
| 3.4.3 空间功能协同化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一体化视角下西安都市圈的空间范围划定及圈层结构识别 |
| 4.1 识别原则与思路 |
| 4.1.1 识别原则 |
| 4.1.2 识别思路 |
| 4.2 空间特征认知与识别方法选取 |
| 4.2.1 基本特征判别 |
| 4.2.2 基本范围选取 |
| 4.2.3 中心城市界定 |
| 4.2.4 识别方法选取 |
| 4.3 多维方法定量叠加测算 |
| 4.3.1 公路等时法测算结果 |
| 4.3.2 城市引力法测算结果 |
| 4.3.3 城镇人口密度测算结果 |
| 4.3.4 历史文化资源密度法测算结果 |
| 4.3.5 定量综合叠加测算结果 |
| 4.4 地域特征定性辅助校核 |
| 4.4.1 历史文化渊源回溯 |
| 4.4.2 历史文化空间格局指引 |
| 4.4.3 定性辅助校核结果 |
| 4.5 空间范围划定及圈层结构识别 |
| 4.5.1 核心圈层识别 |
| 4.5.2 扩展圈层识别 |
| 4.5.3 辐射圈层识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 西安都市圈的时空演化特征及核心问题研判 |
| 5.1 时空演化特征 |
| 5.1.1 中心城区的时空演化 |
| 5.1.2 圈层结构的时空演化 |
| 5.2 区域现状解析 |
| 5.2.1 自然地理 |
| 5.2.2 经济社会 |
| 5.2.3 城镇体系 |
| 5.2.4 服务设施 |
| 5.2.5 体制机制 |
| 5.3 比较格局审视 |
| 5.3.1 全国都市圈总体格局 |
| 5.3.2 横向比较对象的选取 |
| 5.3.3 主要特征的比较判别 |
| 5.4 核心问题研判 |
| 5.4.1 一核独大且能级不高,辐射带动作用不足 |
| 5.4.2 创新引领能力不强,产业协同程度不高 |
| 5.4.3 文化高地尚未形成,文旅融合发展不够 |
| 5.4.4 网状交通尚未形成,枢纽能力内高外低 |
| 5.4.5 公服资源过度集聚,区域失衡现象突出 |
| 5.4.6 资源环境约束趋紧,生态环境质量欠佳 |
| 5.4.7 一体化建设推动缓慢,协同机制有待加强 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 西安都市圈一体化与高质量发展的“耦合—满意度”评价 |
| 6.1 总体思路与评价方法 |
| 6.1.1 总体思路 |
| 6.1.2 评价方法 |
| 6.1.3 数据来源 |
| 6.2 一体化与高质量发展的耦合度评价 |
| 6.2.1 指标体系构建原则 |
| 6.2.2 指标选取与权重确定 |
| 6.2.3 评价结果分析 |
| 6.3 一体化与高质量发展的满意度评价 |
| 6.3.1 人群特征与空间范围认知情况 |
| 6.3.2 出行行为与差异化需求特征 |
| 6.3.3 评价结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的动力机制及适宜空间模式 |
| 7.1 影响因子研判 |
| 7.1.1 自然环境因子 |
| 7.1.2 经济社会因子 |
| 7.1.3 交通设施因子 |
| 7.1.4 历史文化因子 |
| 7.1.5 政策制度因子 |
| 7.1.6 信息技术因子 |
| 7.2 动力机制解析 |
| 7.2.1 自然环境约束力 |
| 7.2.2 经济社会推动力 |
| 7.2.3 交通设施支撑力 |
| 7.2.4 历史文化塑造力 |
| 7.2.5 政策制度调控力 |
| 7.2.6 信息技术重构力 |
| 7.3 既有模式梳理 |
| 7.3.1 一般模式 |
| 7.3.2 复合模式 |
| 7.3.3 模式特征 |
| 7.4 适宜空间模式建构 |
| 7.4.1 模式建构思路 |
| 7.4.2 空间模型建构 |
| 7.4.3 适宜模式推演 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的规划引导策略 |
| 8.1 战略价值与发展目标 |
| 8.1.1 战略价值研判 |
| 8.1.2 目标方向引导 |
| 8.2 功能提升与格局优化 |
| 8.2.1 城镇体系完善 |
| 8.2.2 空间结构优化 |
| 8.3 产业协同与创新驱动 |
| 8.3.1 区域产业布局优化 |
| 8.3.2 产业辐射能力强化 |
| 8.3.3 创新网络体系搭建 |
| 8.4 文化传承与文旅融合 |
| 8.4.1 文化遗产整体保护 |
| 8.4.2 历史文化格局传承 |
| 8.4.3 文旅全域融合发展 |
| 8.5 交通一体与设施共享 |
| 8.5.1 交通设施互联互通 |
| 8.5.2 公服设施均衡一体 |
| 8.5.3 基础设施共建共享 |
| 8.6 生态优化与绿色发展 |
| 8.6.1 区域生态环境修复 |
| 8.6.2 生态安全格局构建 |
| 8.6.3 绿色低碳转型发展 |
| 8.7 本章小结 |
| 第九章 面向一体化与高质量耦合发展的西安都市圈规划机制响应 |
| 9.1 思维转变与目标转向 |
| 9.1.1 规划思维转变 |
| 9.1.2 规划目标转向 |
| 9.1.3 规划基本原则 |
| 9.2 体系衔接和编制程序 |
| 9.2.1 规划体系的专项协同及内外衔接 |
| 9.2.2 规划编制的管理主体及程序完善 |
| 9.3 协同治理与体制机制 |
| 9.3.1 协同治理机制提升 |
| 9.3.2 城乡融合机制完善 |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 结论与展望 |
| 10.1 主要结论 |
| 10.1.1 都市圈一体化与高质量发展之间存在相互耦合的关系机理 |
| 10.1.2 西安都市圈一体化与高质量耦合发展仍有较大提升空间 |
| 10.1.3 西安都市圈一体化与高质量耦合发展的适宜空间模式 |
| 10.1.4 西安都市圈一体化与高质量耦合发展亟需规划引导及制度保障 |
| 10.2 创新点 |
| 10.2.1 揭示都市圈一体化与高质量耦合发展的关系机理与主要特征 |
| 10.2.2 提出多维视角融合地域特质的都市圈空间范围划定及圈层结构识别方法 |
| 10.2.3 探索西安都市圈一体化与高质量耦合发展的适宜模式与规划对策 |
| 10.3 不足与展望 |
| 10.3.1 不足之处 |
| 10.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图表目录 |
| 作者在读期间研究成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会主要矛盾发生转变带来的新需求 |
| 1.1.2 公共服务规划地位提升形成的新定位 |
| 1.1.3 数据科学革命引领的新视野 |
| 1.1.4 国土空间规划体系下的新要求 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 主要研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 数据驱动 |
| 1.3.2 公共中心体系 |
| 1.4 研究内容与范围 |
| 1.4.1 研究主要内容 |
| 1.4.2 研究范围 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 定性研究方法 |
| 1.5.2 定量分析方法 |
| 1.6 技术路线与章节安排 |
| 1.6.1 研究技术路线 |
| 1.6.2 章节组织 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 研究的理论基础 |
| 2.1.1 城市形态发展与演化理论中的城市中心 |
| 2.1.2 城市空间组织理论中的城市中心 |
| 2.2 城市公共中心体系的识别 |
| 2.2.1 城市中心识别数据源 |
| 2.2.2 城市中心及其体系识别方法 |
| 2.3 城市公共中心体系的演变趋势与影响要素 |
| 2.3.1 城市多中心结构的实践与效能 |
| 2.3.2 公共中心体系的发展趋势 |
| 2.3.3 公共中心的形成机制与影响要素 |
| 2.4 公共中心与城市服务的空间布局优化 |
| 2.4.1 公共中心的布局优化 |
| 2.4.2 各类城市服务的布局优化 |
| 2.5 借鉴与启示 |
| 2.5.1 研究借鉴 |
| 2.5.2 研究启示 |
| 3 研究框架 |
| 3.1 数据驱动的发展脉络 |
| 3.1.1 大数据的发展及利用 |
| 3.1.2 机器学习发展历程 |
| 3.1.3 数据驱动在城乡规划中的应用 |
| 3.2 表征学习与城市空间科学互动的研究理念 |
| 3.2.1 表征学习的应用难点 |
| 3.2.2 分析框架的基本流程 |
| 3.2.3 数据分析的基本逻辑 |
| 3.2.4 数据获取的基本原则 |
| 3.3 数据驱动的公共中心体系研究框架 |
| 3.3.1 研究主要问题难点 |
| 3.3.2 测度识别的理论先验 |
| 3.3.3 影响要素分析的理论先验 |
| 3.3.4 优化策略的理论先验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 萧山区公共中心体系识别与空间特征 |
| 4.1 供需视角下的中心度评级体系与数据基础 |
| 4.1.1 中心度的评价 |
| 4.1.2 中心度计算的数据基础 |
| 4.2 中心度计算结果与空间特征 |
| 4.2.1 指标权重计算 |
| 4.2.2 设施聚合度:多中心结构展现 |
| 4.2.3 设施规模度:中心集聚特征显着 |
| 4.2.4 设施使用度:就近满足的网络结构 |
| 4.2.5 中心度:内聚外散,北密南疏的整体格局 |
| 4.3 识别与特征分析 |
| 4.3.1 基于密度阈值的公共中心识别流程设计 |
| 4.3.2 公共中心的空间分布特征 |
| 4.3.3 公共中心的体系结构特征 |
| 4.3.4 功能关联特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 萧山区公共中心体系的发展程度与影响要素 |
| 5.1 公共中心体系发展程度的表征 |
| 5.1.1 公共中心体系的总能级 |
| 5.1.2 公共中心体系的总数量 |
| 5.1.3 公共中心体系的均衡度 |
| 5.2 基于集成学习的中心度表征模型 |
| 5.2.1 特征构造与模型设计 |
| 5.2.2 模型精度检验方法 |
| 5.2.3 模型训练与精度表现 |
| 5.3 基于集成模型省域区县中心度拟合 |
| 5.3.1 中心度的分块拟合 |
| 5.3.2 中心体系的采样结果 |
| 5.3.3 省域区县公共中心体系表征 |
| 5.4 常态化影响要素分析 |
| 5.4.1 公共中心体系常态化影响要素的选择 |
| 5.4.2 中心度的多元线性回归 |
| 5.4.3 公共中心发展程度的聚类及其特征 |
| 5.4.4 公共中心体系的演化趋势分析 |
| 5.4.5 常态化影响要素构成与影响机制构建 |
| 5.5 萧山区公共中心体系的非常态化影响要素 |
| 5.5.1 公共服务设施配置 |
| 5.5.2 基础设施建设 |
| 5.5.3 城市空间调整 |
| 5.5.4 经济发展 |
| 5.5.5 城市品牌价值提升 |
| 5.5.6 城市治理能力提升 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 萧山区公共中心体系布局优化 |
| 6.1 人口与公共中心体系布局的空间关联 |
| 6.1.1 基于人口的公共中心体系布局先验 |
| 6.1.2 人口分布的空间特征与空间关联 |
| 6.1.3 人口与公共中心的空间关联模型构造 |
| 6.1.4 模型结果与分析 |
| 6.1.5 人口与公共中心体系关联中的主要特征 |
| 6.2 公共中心优化目标 |
| 6.2.1 经验目标 |
| 6.2.2 价值目标 |
| 6.2.3 规律原则 |
| 6.3 公共中心体系布局优化指引 |
| 6.3.1 空间优化指引 |
| 6.3.2 服务优化策略 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.1.1 公共中心识别与空间特征分析 |
| 7.1.2 公共中心的影响要素与机制分析 |
| 7.1.3 公共中心的优化指引 |
| 7.2 主要创新之处 |
| 7.2.1 引入了多源数据与算法适应的公共中心识别系统 |
| 7.2.2 尝试了表征数据与理论结合的影响要素解释机制 |
| 7.2.3 构建了集成框架与机制协同的目标估计监督模型 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 7.3.1 研究内容的深入挖掘 |
| 7.3.2 研究理论的深化演绎 |
| 7.3.3 数据技术的更新适应 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 浙江省区县中心体系发展程度影响要素 |
| 附录2 集成树分类规则 |
| 附录3 网络调查问卷中公共中心体系相关问题 |
| 个人简介 |
（7）多源夜光遥感的城市建成区提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 夜间灯光数据处理研究进展 |
| 1.2.2 夜间灯光提取城市建成区研究进展 |
| 1.3 研究内容与研究流程 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文组织与结构 |
| 2 研究区与数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 夜间灯光数据 |
| 2.2.1 DMSP/OLS夜间灯光数据 |
| 2.2.2 NPP/VIIRS夜间灯光数据 |
| 2.2.3 Luojia1-01 夜间灯光数据 |
| 2.3 其他遥感数据 |
| 2.4 辅助数据及预处理 |
| 2.4.1 辅助数据 |
| 2.4.2 辅助数据预处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 城市多源夜间灯光的空间格局特征 |
| 3.1 夜间灯光强度空间差异分析 |
| 3.2 圈层分析 |
| 3.2.1 圈层分析法 |
| 3.2.2 圈层分异结果分析 |
| 3.3 空间自相关分析 |
| 3.3.1 空间自相关原理 |
| 3.3.2 空间自相关结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多源夜间灯光数据影响因素分析 |
| 4.1 土地覆盖下灯光像元统计分析 |
| 4.2 夜间灯光影响因子相关性分析 |
| 4.3 地理探测器 |
| 4.3.1 地理探测器原理 |
| 4.3.2 地理探测器结果分析 |
| 4.4 地理加权回归 |
| 4.4.1 地理加权回归原理 |
| 4.4.2 模型选择 |
| 4.4.3 POI密度对夜间灯光强度影响的空间变化分析 |
| 4.4.4 人口密度对夜间灯光强度影响的空间变化分析 |
| 4.4.5 路网密度对夜间灯光强度影响的空间变化分析 |
| 4.4.6 地表温度对夜间灯光强度影响的空间变化分析 |
| 4.4.7 建筑密度对夜间灯光强度影响的空间变化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 城市建成区提取与评价 |
| 5.1 夜间灯光数据校正 |
| 5.1.1 DMSP/OLS数据去饱和 |
| 5.1.2 综合POI与路网的NPP/VIIRS校正 |
| 5.2 统计数据比较法 |
| 5.2.1 统计数据比较法原理 |
| 5.2.2 统计数据比较法提取结果分析 |
| 5.3 支持向量机监督分类 |
| 5.3.1 支持向量机分类介绍 |
| 5.3.2 支持向量机监督分类提取结果分析 |
| 5.4 人居指数 |
| 5.4.1 人居指数原理 |
| 5.4.2 人居指数结果分析 |
| 5.5 拉普拉斯改进的Sobel边缘检测 |
| 5.5.1 拉普拉斯改进的Sobel边缘检测原理 |
| 5.5.2 拉普拉斯改进的Sobel边缘检测提取结果分析 |
| 5.6 建成区提取精度评价 |
| 5.6.1 混淆矩阵 |
| 5.6.2 混淆矩阵结果 |
| 5.7 景观格局指数评价 |
| 5.7.1 景观格局指数 |
| 5.7.2 景观格局指数评价结果 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的论文及获奖情况 |
| 致谢 |
（8）可达性视角下陕西省高速铁路网建设与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 交通可达性研究理论 |
| 1.2.2 高铁建设对可达性影响 |
| 1.2.3 高铁建设空间格局效应 |
| 1.2.4 高铁建设对经济发展及人口流动影响 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.1.3 交通发展概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.2.1 陆路交通数据 |
| 2.2.2 行政区划数据 |
| 2.2.3 社会经济数据 |
| 2.2.4 数据预处理 |
| 2.3 研究场景设定 |
| 3 陕西省交通网络时空格局分析 |
| 3.1 交通路网建设格局演化 |
| 3.2 综合交通路网密度分析 |
| 3.2.1 陕西省路网平均密度 |
| 3.2.2 地理分区交通路网密度 |
| 3.2.3 地级市路网密度 |
| 3.3 铁路交通网络连通性分析 |
| 3.4 高速铁路时空格局差异的影响因素 |
| 3.4.1 路网建设规模分析 |
| 3.4.2 高铁分布与人口相关性分析 |
| 3.4.3 高铁分布与GDP相关性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 陕西省高速铁路工程建设对区域可达性影响 |
| 4.1 可达性评价指标选取与计算方法 |
| 4.1.1 最短旅行时间 |
| 4.1.2 加权平均旅行时间 |
| 4.1.3 日常可达性 |
| 4.1.4 可达性系数 |
| 4.2 省会西安市可达性分布格局变化 |
| 4.3 市级行政区可达性变化 |
| 4.3.1 最短旅行时间可达性 |
| 4.3.2 日常可达性分析 |
| 4.4 县级行政区可达性变化 |
| 4.4.1 加权平均旅行时间可达性 |
| 4.4.2 可达性系数评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于可达性的陕西省高速铁路网优化 |
| 5.1 高速铁路建设规划场景下可达性分析 |
| 5.1.1 最短旅行时间变化 |
| 5.1.2 加权平均旅行时间变化 |
| 5.1.3 日常可达性变化 |
| 5.1.4 可达性系数评价 |
| 5.2 高速铁路建设优化 |
| 5.2.1 优化场景下高速铁路布设 |
| 5.2.2 高速铁路优化后地级市可达性变化分析 |
| 5.3 高速铁路工程建设对城市经济联系强度影响 |
| 5.3.1 经济引力模型构建 |
| 5.3.2 省内地级市间经济联系强度变化分析 |
| 5.3.3 地级市对外经济联系总量变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 陕西省高速铁路工程的建设管理建议 |
| 6.1 高速铁路建设存在的问题 |
| 6.1.1 高速铁路建设自身存在的问题 |
| 6.1.2 陕西省区域内部差异性问题 |
| 6.2 高速铁路工程建设发展目标 |
| 6.2.1 高铁建设调节区域产业结构 |
| 6.2.2 高铁建设促进区域经济发展 |
| 6.3 陕西省铁路工程建设适宜性评价 |
| 6.3.1 评价指标体系建立 |
| 6.3.2 评价指标权重确定 |
| 6.3.3 适宜性综合评价 |
| 6.4 陕西省高速铁路发展建议 |
| 6.4.1 陕北地区 |
| 6.4.2 关中地区 |
| 6.4.3 陕南地区 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（9）基于PCA-GWR和PLS-GWR的人口空间化模型对比研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 人口数据空间化理论及方法 |
| 2.1 人口数据空间化理论基础 |
| 2.2 人口数据空间化模型方法 |
| 2.3 人口数据空间化精度检验方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究区概况及数据处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 数据处理 |
| 3.4 人口空间相关性检验及异质性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于PCA-GWR的人口空间化 |
| 4.1 基于PCA-GWR的成分提取 |
| 4.2 基于PCA-GWR的人口空间化 |
| 4.3 人口空间化结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于PLS-GWR的人口空间化 |
| 5.1 基于PLS的成分提取 |
| 5.2 基于PLS-GWR的人口空间化 |
| 5.3 人口空间化结果 |
| 5.4 模型对比与效果评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于GIS的株洲市风景资源空间分布及风景道构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 风景 |
| 1.2.2 风景名胜区 |
| 1.2.3 风景资源 |
| 1.2.4 风景道 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 风景资源研究进展 |
| 1.3.2 风景资源空间分布研究进展 |
| 1.3.3 风景道研究进展 |
| 1.3.4 评述 |
| 1.4 相关理论基础 |
| 1.4.1 景观生态学 |
| 1.4.2 旅游与游憩理论 |
| 1.4.3 信息学理论 |
| 1.4.4 线性空间理论 |
| 1.5 研究思路与研究技术路线 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 采用方法 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 2 区域概况与研究方法 |
| 2.1 研究区域背景 |
| 2.1.1 地理区位 |
| 2.1.2 自然环境 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.1.4 旅游资源概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 空间分布的研究方法 |
| 2.2.2 风景道的构建方法 |
| 2.3 数据来源与预处理 |
| 2.3.1 市域风景资源的认定标准 |
| 2.3.2 前期资料搜集 |
| 2.3.3 资源的筛选 |
| 2.3.4 数据预处理 |
| 3 株洲市风景资源空间分布特征分析 |
| 3.1 株洲市风景资源构成 |
| 3.1.1 株洲市风景资源的构成 |
| 3.1.2 株洲市风景资源特点分析 |
| 3.2 基于GIS的株洲市风景资源空间分布特征 |
| 3.2.1 空间分布类型 |
| 3.2.2 空间分布均衡性 |
| 3.2.3 空间分布密度 |
| 4 株洲市风景资源空间分布内在驱动力分析 |
| 4.1 主导因子的选取 |
| 4.2 自然驱动因子 |
| 4.2.1 地形与高程 |
| 4.2.2 水系 |
| 4.2.3 植被覆盖度 |
| 4.3 人文驱动因子 |
| 4.3.1 交通条件 |
| 4.3.2 经济与人口 |
| 4.3.3 行政中心 |
| 4.3.4 文化 |
| 5 株洲市风景道体系构建方法研究 |
| 5.1 构建的必要性 |
| 5.2 风景道构建基础 |
| 5.2.1 构建原则 |
| 5.2.2 构建范围 |
| 5.3 风景道构建适宜性评价体系 |
| 5.3.1 评价指标的选取 |
| 5.3.2 指标分级标准与赋值 |
| 5.3.3 权重的确定 |
| 5.4 基于AHP的风景道构建适宜性评价结果 |
| 5.4.1 单因子评价结果 |
| 5.4.2 综合评价结果 |
| 5.5 风景道构建与风景资源关联性分析 |
| 5.5.1 基于适宜性评价的风景道构建 |
| 5.5.2 风景道体系的优化 |
| 5.5.3 风景道与风景资源关联性分析 |
| 6 株洲市风景道体系构建策略研究 |
| 6.1 目标及原则 |
| 6.2 基于廊道的构建策略 |
| 6.2.1 整体构建策略 |
| 6.2.2 具体构建策略 |
| 6.3 基于风景资源点的保护策略 |
| 6.3.1 宏观层面 |
| 6.3.2 微观层面 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附表 株洲市风景资源名录 |
| 附录 攻读学位期间主要学术成果 |
| 致谢 |
四、地理因子与空间人口分布的相关性研究（论文参考文献）
- [1]基于生态系统服务权衡的农地格局与利用决策研究[D]. 陈莎. 浙江大学, 2021(01)
- [2]中国人口流动与土地综合承载力耦合研究[D]. 施响. 吉林大学, 2021(02)
- [3]中国人类可持续发展水平的空间分异格局与影响因素研究[D]. 郝辑. 吉林大学, 2021(02)
- [4]西安都市圈一体化与高质量耦合发展规划策略研究[D]. 范晓鹏. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [5]基于数据驱动的杭州萧山区公共中心体系认知与优化研究[D]. 阮一晨. 浙江大学, 2021(01)
- [6]基于空间约束的因子分析方法改进及应用[D]. 乐萱瑶. 中国地质大学(北京), 2021
- [7]多源夜光遥感的城市建成区提取研究[D]. 邓志杰. 东华理工大学, 2021(02)
- [8]可达性视角下陕西省高速铁路网建设与优化研究[D]. 刘晗. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]基于PCA-GWR和PLS-GWR的人口空间化模型对比研究[D]. 李晨斯. 辽宁工程技术大学, 2021
- [10]基于GIS的株洲市风景资源空间分布及风景道构建[D]. 张九月. 中南林业科技大学, 2021(01)