湖南省城镇土地利用多样性对人口密度的影响研究

城镇人口密度降低已经成为制约部分城镇发展的重要因素之一。选取湖南省为案例区,在定量刻画湖南省城镇人口密度与土地利用多样性格局基础上,运用地理加权回归模型探索两者的关系,并构建压力-状态-响应模型探索湖南省城镇土地利用多样性对人口密度的影响路径。结果表明:①湖南省城镇人口密度、城镇建设用地土地利用多样性均存在明显的空间正相关性,但聚集趋势相反;②单一化的城镇建设用地利用方式既不利于湖南省城镇土地利用多样性的提升,也不利于湖南省城镇人口密度的提升,工业布局可以引导湖南省城镇人口密度的提升,注重经济发展、提高城镇公共服务能力是提高城镇土地利用多样性进而提高城镇人口密度的有效方法;③湖南省二、三产业增加值与城镇人口密度呈现弱负相关且呈现“南高北低”的格局;④湖南省城镇居民可支配收入与城镇人口密度的相关性呈现出“西北高、东南低”的格局,并在长沙市中心城区一带出现正相关与负相关的分界。最后,从优化城镇职能体系对应对历史遗留问题、促进人口密度有序提升方面提出了政策建议。

城市人口密度变化趋势及其影响因素的国际对比

城市土地扩张快于人口增长会导致城市人口密度随时间下降,但城市密度变化趋势的区域差异和影响因素仍不清楚。在分析全球城市1990—2022年城市密度变化趋势和区域差异的基础上,本文探究了城市规模和初始密度等对密度下降速度的影响。研究发现:1990—2014年间,超过80%城市的密度随时间下降,2014—2022年,近60%国家或城市的密度下降,揭示了密度随时间下降的普遍现象和长期趋势。中国城市密度下降速度快于欧美、印度和非洲城市。城市人口密度下降的直接原因是土地扩张过快。此外,初始密度越高、经济增长越快、城市化进程越快的城市,城市人口密度下降更快。中国城市人口密度下降速度过快且将长期面临下降压力,有必要通过提升土地利用效率来遏制城市土地快速扩张。

保障性大型社区发展类型与差异——基于人口密度和POI实时数据

研究通过城市多源数据手段获取全国范围内五大城市保障性大型社区的人口密度与POI密度数据,探讨当前社区发展之间类型特征和差异,探寻利用大数据方法监测保障性大型社区发展状况的可行途径。数据结果显示:保障性大型社区的人口增长与人口结构变化之间遵循着一定的规律;人口增长整体在放缓,负增长社区在增多;社区发展目前可以划分为三类,类型与城市归属之间有一定关联,各类型社区建成环境之间存在着差异。

超大城市人口密度对居民身心健康的影响研究

城市致密化发展已经给人类身心健康带来了挑战。以上海为案例城市,采用问卷调查数据和人口普查等统计资料,可以分析城市致密化发展对超大城市居民身心健康指标影响效应与中介机制。研究发现,上海城市人口密度在国际主要城市中居前,人口密度水平已越过临界点,对居民健康的负向效应突出表现为亚健康指标、心理健康和社会适应等指标。其中,主观感知环境评价是城市致密化发展影响居民健康的重要作用路径。为此,建议严格控制超大城市高密度开发建设,充分优化调整休闲空间,提升居民生活空间品质。

2020年河南省常住人口密度数据集

精细的人口空间数据对于城市资源配置和规划有着极其重要的作用。针对目前公开的人口数据集难以满足区域精细化研究需求的问题,本研究选取夜间灯光数据、POI数据、地表覆盖数据和地形数据建立人口密度空间化模型特征库,使用基于贝叶斯优化的LightGBM模型(BO-LightGBM)对河南省2020年乡镇(街道)人口进行建模,反演河南省200米分辨率的人口密度空间数据。利用第七次人口普查数据进行验证,决定系数R^(2)为0.934,平均绝对误差为0.134,均方误差为0.034,相比于WorldPop数据集有较大的提升,证明本研究的人口空间化结果是可行且准确的,能够较好地反映河南省2020年的人口密度状况,可用于更高精度的人口空间分析。

城市人口密度、房价与城乡消费不平等

城乡消费不平等直接影响着共同富裕目标的推进与新发展格局的构建。城市人口密度和房价是扩大内需的重要因素。本文在构建数理模型的基础上,利用2011—2020年中国省级面板数据实证检验了城市人口密度和房价对城乡消费不平等的影响,结果表明城市人口密度和房价会分别对城乡消费不平等产生显著的抑制和促进作用,这一结果在稳健性检验和内生性讨论后仍然成立。分位数回归、考虑消费结构和分组回归后的结果表明城市人口密度和房价对城乡消费不平等的影响存在显著的异质性差异。作用机制检验和调节效应分析结果表明城乡收入不平等是城市人口密度影响城乡消费不平等的作用机制,财富效应和物价是房价影响城乡消费不平等的作用机制。缩小平均家庭户规模、增加中规模家庭户比重以及降低大规模家庭户比重都能够通过调节效应抑制城乡消费不平等水平的扩大。本文丰富了相关领域的研究,为缩小城乡消费不平等及扩大内需提供了政策启示。

人口密度对城市宜居性的影响:基于中国114个大城市的实证分析

本文在探究中国114个大城市宜居指数演变特征的基础上,构建面板门槛模型,深入分析了人口密度对城市宜居性的影响。研究发现:1)中国大城市宜居性在2006―2013年间显著提升,随后进入相对稳定期,但城市间差异加剧。2)人口密度对城市宜居性有显著负向影响,但其影响效果呈倒“U”型曲线特征,其中,低密度情境下,人口密度对城市宜居性促进效应明显;中密度情境下,人口密度对城市宜居性的促进作用减弱;高密度情境下,人口密度对不同规模城市的宜居性影响呈显著的异质性,具备较强自我调节机制与资源优化配置能力的城市能够有效减缓高人口密度所引发的负面效应。基于此,从城市人口规模控制与分布、生态环境保护、优化公共服务资源配置、增强城市治理的民主性4个方面提出相关建议。

基于联立方程模型的中国城市公园建设水平与人口密度互动关系分析

现阶段我国人口集聚显著,人绿矛盾尖锐,揭示公园建设水平与人口密度的互动关系对城市高密度化背景下协调二者发展具有重要意义。运用1996—2020年全国时间序列数据,构建联立方程模型,基于全国整体、不同密度类型城市的尺度,探究公园建设水平与人口密度的交互影响特征。研究结果表明:①二者具有非对称的良性互动关系,即人口密度对公园建设水平的促进作用更显著,其作用程度呈“人均公园面积>公园率>公园密度”的特征。②高密度城市二者互动关系显著,对公园建设水平具有较强推动作用;中低密度城市二者互动关系较弱,人均指标存在虚高现象。依据研究结果提出对策建议,以期为贯彻“公园城市”理念提供理论依据。

ESG表现对管理层语调的影响——基于人口密度的调节作用

ESG虽然是企业可持续发展战略中的重要一环,但是关于ESG表现影响管理层语调的研究还较少。通过以2010—2021年我国A股上市公司相关数据为样本,从管理者情绪角度出发,运用金融学和心理学研究企业ESG表现对管理层未来情感倾向的影响和作用机制。研究发现,企业通过ESG表现影响管理层语调,ESG表现较好的企业对管理层语调的促进作用更明显。通过作用机制检验,发现人口密度会显著正向影响企业ESG和管理层语调,企业所在地人口密度越大的企业管理层会表现出对未来更加乐观的态度。

基于土地利用的中国人口密度模拟

土地利用数据综合了影响人口分布的众多因素的信息。根据分县控制、分城乡、分区建模的思路,建立基于土地利用的中国1km栅格人口模型。对农村人口采用线性加权模型进行模拟,根据全国12个农业生态区内人口与各类农业用地之间的相关关系选取指标,采用逐步回归计算各指标的回归系数,并结合土地的生产力及其与人口的相关性,确定各指标的加权系数。对城市人口,建立基于城镇规模的人口距离衰减加幂指数模型。结果分析表明,“胡焕庸”线以东人口占全国的94.58%,人口密度是该线以西的21倍;东部人口集中于黄淮海地区、四川盆地、长江中下游、东北平原及沿海地区,东南沿海又表现为“点轴”分布的特点。验证表明,模拟结果具有较高的精度。

中国人口密度数字模拟

运用基于格点生成法的人口密度空间分布模拟模型,通过运行净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模及其空间分布和交通基础设施空间分布等数据集,模拟了中国人口密度的空间分布规律。模拟结果表明,人口密度的最高值集中在北京、上海和郑州之间的三角区(BSZ)及珠江三角洲地区;同时,这个BSZ峰值三角区有发展为以上海-南京-杭州大都市密集区、武汉市、西安市、北京-天津-唐山大都市密集区和沈阳-大连大都市密集区为顶点的五角形峰值区的趋势,珠江三角洲峰值区也正在向外围地区扩展。

贵州石漠化空间分布与喀斯特地貌、岩性、降水和人口密度的关系

本次研究从地貌发育的角度揭示了贵州省石漠化景观及其等级的空间分布与下垫面的物质组成和气候(降雨量)的空间变化存在着密切的联系,而与现今人类活动强度(人口密度)的空间分布不存在关联性。具体体现为:(1)贵州溶蚀为主地貌类型区和纯碳酸盐岩分布区基本一致,区内的峰丛(林)地貌主要分布于年降水量≥1200mm的威宁-毕节-贵阳-凯里一线以南的溶蚀为主地貌类型区,随着降水量由北向南逐渐增加,塔状峰丘增多;溶丘,峰丛(林)不发育地貌主要分布于年降水量≤1100mm的威宁-毕节以北的黔西北溶蚀为主地貌类型区和毕节-贵阳-凯里一线以北的溶蚀侵蚀地貌类型区,(2)贵州石漠化程度与喀斯特地貌类型空间分布的耦合关系较好,与人口密度空间分布的耦合关系不好。峰丛(林)地貌发育的威宁-毕节-贵阳-凯里一线以南的溶蚀为主地貌区,黔中地区人口密度为300～400/km2,该区一些县的石漠化,远不如黔西南地区人口密度为200～300/km2或黔南地区人口密度为100～200/km2的严重。历史时期森林植被的全面破坏是贵州喀斯特地区石漠化的主要驱动力,除荔波茂兰喀斯特森林保护区等少数地区,贵州喀斯特地区的原始森林无论是现在人口密度高的地区,还是低的地区,历史时期均已遭受全面的破坏。喀斯特坡地次生植被的恢复状况在很大程度上取决于坡地的岩土组成,现代石漠化严重程度的区域差异,主要受下垫面地面物质组成的控制,也就是"石山"的多寡。

人口密度的空间连续分布模型

分析了常用的表示人口分布的方法,并指出了其不足的地方,提出了模拟人口空间分布的必要性,同时提出了模拟人口空间分布的思路。将研究区域划分为一定分辨率的格网,用核心估计方法将人口密度估计值分配到每个格网上,每个格网上的人口是均匀分布的,随着格网分辨率的提高,就可以模拟出符合人口详细分布的人口密度空间连续分布模型,并通过实验说明该方法是可行的。

基于居民点密度的人口密度空间化

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1 000m×1 000m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。

基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟

人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布,而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据、资源数据、环境数据复合,提高人口、资源、环境综合管理能力的重要途径之一。选用专门针对亚洲地区开发的DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度遥感数据模拟了中国的人口密度:基于灯光强度信息模拟了灯光区内部的人口密度,基于人口—距离衰减规律和电场叠加理论模拟了灯光区外部的人口密度,是应用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟人口密度研究的拓展和深入,研究结果与其他研究基本一致,但所需数据量较少,更适合于大尺度人口密度的快速估算,为决策提供参考依据。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光强度数据具有实现人口以及其他社会经济数据空间网格化的巨大潜力。

中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探--从2000年到2010年

中国人口密度的时空演变是折射城镇化空间格局的最直接表征。本文利用乡镇和街道尺度的"五普"和"六普"人口资料,对2000-2010年中国人口密度的空间分布变化进行初步考察,并基于人口密度视角提出城镇化格局的识别指标,进而分析2000年以来我国城镇格局的演变特征。研究旨在廓清21世纪以来中国人口再分布的变化规律,深化对我国新型城镇化空间格局的基本判断。

基于遥感影像的城市人口密度模型

分析了常用的城市人口遥感估算方法,指出了其特点和不足,在土地利用密度法的基础上作了改进。土地利用密度法的关键是抽样区的代表性,抽样区选择的不当,就会给人口计算带来较大的误差。实际上,抽样区的选择有较大的难度,而且实地区域和抽样区相比总会有一定的差异,所以人口估计误差是不可避免的。作者试图避开抽样区的选择而估计出各种居住类型的人口密度,提出的方法不需要实地抽查人口密度,减少了估算的工作量,建立的数学模型没有抽样的随机性误差影响,结果从整体上达到了最优。

基于地形起伏度的山区人口密度修正——以岷江上游为例

山区人口承载能力评价是山区国土空间管理的基础之一,而准确的人口密度数据是正确评价人口承载能力的基础。传统的人口密度算法并未考虑地形起伏度对人口分布带来的影响,不能客观反映山区人口聚集程度。引入地形起伏度、海拔高度因子,选择岷江上游作为研究区,首先运用GIS技术提取地形起伏度,再运用SPSS软件对人口密度与地形起伏度相关性进行分析,确定县域不同地形起伏度与海拔人居适宜标准,剔除阈值以外不适宜人口聚居的面积,对人口密度进行修正。研究结果表明:1岷江上游人口分布受地形起伏度的影响显著,二者的对数曲线拟合度为0.89,汶川县、茂县、理县、黑水县与松潘县地形起伏度与人口分布的相关性分别为:0.841、0.773、0.643、0.696和0.730;2应用地形起伏度对岷江上游人口密度修正,为真实反映山区人口密度提供了新的考量依据,剔除了人口密度空间噪音,5县地形起伏度与海拔适宜标准分别为:汶川3.2°和3 693 m,茂县4°和4 033 m,理县4.3°和3 790 m,黑水4.4°和3 853 m、松潘4.2°和3 966 m;地形起伏度高值区面积越大,修正前后的人口密度偏差越大,地形起伏度较大的理县和黑水县修正后的人口密度分别提高了7.8倍和5.6倍;地形起伏度较低的汶川县与茂县修正后人口密度仅分别提高2.3倍与2.4倍;3岷江上游人口潜在压力大,不同区域应因地制宜,汶川和茂县采取重点集约发展战略,理县和黑水县采取适度开发战略,松潘县应采取恢复与保护生态策略。

1990--2000年上海中心城区人口密度模拟与时空变化分析

借助多时相土地利用数据,采用土地利用密度法对1990年和2000年上海人口普查数据进行格网化,进而模拟上海中心城区人口密度的分布及其变化.其间采用聚类分析进行分区、分区建模、逐步剔除异常值和分街道控制等措施以提高模拟精度.在人口密度模拟的基础上,用GIS对上海人口格网数据进行简要的空间分析.用栅格叠加分析得到1990-2000年人口密度变化空间分布图,用同心圆缓冲区分析法和扇形分析法揭示人口密度变化的距离特征和方向性特征,最后将1990年和2000年度人口密度与居住用地类型进行关联,佐证了该时期上海居住条件的改善.

基于人口GIS的北京市人口密度空间分布分析

本文利用地理信息系统技术,对北京市人口密度空间分布特征和变化趋势进行了分析,结果表明:北京市可以分成三个区:市中心区、近郊区和远郊区县。市中心区范围扩大,其人口密度显著下降,近郊区人口大量增加,城市人口分布出现明显的郊区化特点,人口的大量外迁,减小了中心城区核心部分的人口密度,增大了外缘地区的人口密度,这无疑将有利于城市功能分布和城市土地利用结构的合理化。城市化区域扩大,一个以城区为核心的多层次、组团式的合理城镇体系正在形成。