时空格局演变范文

时空格局演变范文（精选8篇）

时空格局演变 第1篇

关键词：江苏省,粮食生产,区域格局,影响因素

粮食问题是国计民生的大事,粮食安全是国家安全的重要组成部分[1,2]。尤其是对作为世界第一人口大国的中国而言,确保粮食安全是全面建设小康社会与推进社会主义新农村建设的重要前提与必然要求[3,4]。江苏省是全国的主要“粮仓”之一,2007年江苏省以占全国3.89%的耕地,生产了占全国6.25%的粮食,人均粮食拥有量为412.8kg,但与建国以来人均粮食拥有量最高年份1984年相比,人均粮食减少了24.26%。因此,江苏省的粮食安全问题已引起各界的广泛关注。目前,学术界对江苏省粮食问题的研究主要基于全省尺度开展了粮食安全[4,5]、粮食生产可持续发展[6]、粮食生产能力储备建设[7]、粮食产量变动及影响因素[8,9]、产业结构与粮食安全[10]、耕地资源与粮食安全[11]等方面的研究,这些研究对于把握江苏省域粮食生产规律,指导江苏粮食生产优化布局,制定因地制宜的粮食发展政策具有重要的现实意义,却难以揭示省域内部粮食生产区域格局变化的非均质性。尽管江苏粮食生产宏观格局的变化已引起少数学者的关注[12],但运用研究区域差异的研究方法,从中小尺度开展江苏省域粮食生产区域格局演变研究鲜有报道。本文在GIS空间分析技术支持下,以县、县级市、地级市市区为研究基本单元,揭示江苏省粮食生产时空格局及演化特征,并找出江苏省粮食生产时空格局演变的驱动因素,旨在为江苏粮食生产空间布局优化、结构调整以及区域粮食可持续发展决策提供较为科学的决策依据。

1 江苏省粮食生产的演变过程

1949-2007年江苏省粮食生产能力总体上呈现上升态势,粮食总产量由748万t提升到2834.59万t,人均粮食拥有量由213.13kg增加到412.8kg。从整个演变过程看,大致可分为6个阶段(图1):①恢复性增长阶段(1949-1955年)。该阶段农村土地改革的完成,以及农业生产互助等农业组织形式的实行,大大提高了农民生产的积极性,促进了粮食总产量以年均增长率7.87%的速度增长,人均粮食拥有量也由213.13kg提高到295.95kg。②缓慢减产阶段(1955-1961年)。受“大跃进”等人为因素和自然灾害的双重制约,导致粮食总产量和人均粮食拥有量分别以年均4.33%和5.33%的速度递减,大大降低了全社会的粮食安全性。③较快增长阶段(1961-1984)。该阶段粮食总产量和人均粮食拥有量分别由903.85万t、213kg增加到3353.63万t和543.41kg,年均递增率分别为5.87%和4.16%,这是因为大量农田水利设施的建设,大大提高了农业抗御自然灾害的能力,特别是苏中、苏北地区经过耕作改制,扩大夏粮和水稻种植面积,提高了粮食单产,优化种植结构,从而大大提高了江苏省粮食总产量。④1984-2000徘徊发展阶段(1984-1999年)。由于过度重视非农产业发展和城市化推进,一定程度上忽视了农业发展,导致粮食总产量徘徊不前,而人口的过快增长又使得人均粮食拥有量以年均0.64%的速率递减,由545kg下降到493.41kg。⑤快速减产阶段(1999-2003年)。由于在农业结构调整方面过分注重非粮作物的发展,部分地区甚至提出了“无粮县”、“无粮镇”发展目标,到2003年江苏省粮食总产量和人均粮食拥有量分别为2470万t和333.77kg,分别是1981年和1971年以来的最低值。⑥稳步增长阶段(2003-2007年)。随着科学发展观的贯彻、落实,增强粮食安全成为经济社会可持续发展的前提和基础,为此,国家积极采取各种有效措施促进粮食生产,到2007年江苏粮食总产量和人均粮食拥有量分别达到3132.24万t和412.8kg,分别是2003年的1.27倍和1.24倍。

2 江苏省粮食生产区域差异特征及演变趋势

2.1 县域粮食总产量的绝对差异呈拉大趋势

图2表明,1952-2007年江苏省各县市之间粮食总产量差异总体上呈增大趋势,标准差年均递增率为2.08%。1952-1958年各县域之间的粮食总产量差异基本稳定,其标准差在9.49万t上下波动;1958-1961年各县域之间的粮食总产量差异呈缩小态势,标准差年均递减率为13.72%;1961-1984年由于各县市农业基础设施的改善程度及农业投入等方面的差异,导致粮食生产的区域差异呈稳步扩大趋势,其间标准差年均递增率为5.79%;1984-1993年伴随着苏南地区因耕地占用,粮食生产能力大幅下降,而苏北地区粮食生产能力大大提升,从而导致各县市粮食产量差异趋于稳定,标准差在22.7—25.0万t之间波动;1993-2007年因各县市农业结构调整幅度的差异,引起粮食产量的区域差距呈波动性拉大,标准差在18.9-28.5万t之间大幅度波动,尤其是2003年以来各县市之间粮食产量的标准差以年均9.8%高速度显著扩大。

2.2 粮食生产结构的变动趋势

1952-2007年随着城市化的推进、建设用地的大规模扩展以及农业结构的调整,导致江苏省粮食作物播种面积由822.39万hm2下降到521.56万hm2,年均递减率为0.82%。但江苏以水稻、小麦为主导的粮食生产格局一直保持相对稳定(图3)。从区域尺度看,耕地类型的差异导致各县域粮食作物种植结构的差异。以旱田为主的县域粮食生产主要以小麦和玉米为主,以水田为主的县域粮食生产主要以水稻和小麦为主[14]。2003年,苏南、苏中、苏北3个地区的水田面积占全省耕地总面积的比重分别为17.29%、17.12%和24.64%,由此导致3个地区的水稻产量分别占全省粮食总产量的16.37%、16.54%和23.92%。

2.3 粮食总产量高于平均水平的县域逐渐向苏北移动

图4表明,1952年江苏省粮食总产量超过全省平均水平的县域有26个,其中苏南地区有12个,苏中地区有10个,苏北地区有4个,表明苏南地区是江苏省的粮食生产重心所在;图5显示,2007年江苏省粮食总产量超过全省平均水平的县域有30个,其中苏南地区有1个,比1952年减少11个,苏中有10个,苏北有19个,比1952年增加15个。苏北、苏中、苏南3地区粮食总产量占全省的比重分别由1952年的32.71%、27.02%和40.27%变为2005年的59.24%、25.92%和14.83%。可见,苏北地区已成为江苏省的粮食生产重心,其粮食产量的变化直接影响着江苏省的粮食安全,而苏南地区则由于快速的工业化和城市化推进,大量耕地转化为城镇建设用地,其粮食生产已大大萎缩,成为粮食大量消费区。

2.4 粮食单产水平高值区由太湖平原向里下河平原移动

苏南、苏中、苏北3地区的粮食单产分别由1952年的1963 kg/hm2、1332kg/hm2和838kg/hm2增加到2007年的6248kg/hm2、6071kg/hm2和5920kg/hm2,年均增长率分别为2.13%、2.80%和3.62%,其中高于全省平均水平的县域分别由19个、7个和4个变为13个、11个和14个(图6、图7),表明粮食单产的高值区正由苏南的太湖平原地区向苏北的里下河平原地区转移。同时进入21世纪以来江苏省县际间粮食单产水平的绝对差异保持基本稳定(图8),但苏中内部各县域粮食单产水平差异总体上大于苏北、苏南,且呈不断加大趋势;苏南县域之间粮食单产差异最小。

3 江苏省粮食生产区域格局变化的影响因素

区域粮食产量取决于粮食播种面积和粮食生产现代化程度2个因素,即粮食产量(Y)是粮食生产现代化(X1)和粮食播种面积(X2)的函数,即Y=f(X1,X2)的函数。以粮食播种面积和粮食生产现代化程度为自变量,以粮食产量为因变量进行回归分析,模型复相关系数R=0.968,多从判定系数R?=0.936,调整判定系数为0.930,说明粮食产量与所选因子全体之间线性相关较大,样本回归的回归效果好,代表性强。回归系数与0有显著区别,回归模型有意义。其模型为:

结果表明,粮食产量和粮食播种面积的相关系数0.244,与粮食生产现代化程度的相关系数为0.994,说明江苏省粮食生产区域格局的演变主要取决于粮食生产现代化的区域差异。

由于粮食生产现代化程度受有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥使用量等因素制约,为反映这些因素对粮食生产能力的影响大小对其进行相关分析。计算结果表明,农业机械总动力、化肥使用量与粮食生产能力呈显著相关性,相关系数分别为0.948、0.917,是影响粮食生产能力的主要因素;有效灌溉面积、农民投入与粮食生产能力有较为的明显相关性,相关系数分别为0.811和0.646,对粮食生产能力具有重要影响;而农村用电量与粮食生产能力的相关性较弱,相关系数为0.437,对粮食生产能力影响较小。

3.1 粮食播种面积对江苏省粮食生产差异的影响

多元回归分析表明,粮食播种面积是影响江苏粮食生产的重要因素。1952年以来江苏省粮食播种面积变化基本上与国家经济增长周期性变化相一致。但自2000年以来,该省粮食播种面积一直处于递减趋势。从苏南、苏中、苏北3大区域看,2000-2007年苏北粮食播种面积占全省的比重一直在50%以上,苏中地区一直维持在26%左右,苏南地区则由26.17%下降到14.25%,由此驱动苏北地区粮食产量占全省的比重在不断增大。从县域尺度看,2000-2007年江苏各县域粮食播种面积的差异诚增大态势,其标准差从4.046万hm2增大到2005年的4.629万hm2(图8)。从而驱动江苏各县域粮食总产量差异的相似变化过程。

3.2 农业机械总动力对粮食生产区域格局的影响

区域农业机械总动力水平是衡量粮食生产能力的主要标志,其区域差异的变化直接影响着区域粮食生产空间格局的演变。从县域尺度看,2000年江苏各县域农机总动力标准差为21.4万kw,而2007年为27.6万kw,表明各县域之间的农业机械化程度差异在增大。从区域尺度看,2000-2007年苏南、苏中、苏北地区拥有农业机械总动力占全省的比重分别由31.1%、21%和47.9%变为23.5%、20.6%和55.89%,而单位耕地面积拥有农业机械总动力分别由7.69kw/hm2、5.48kw/hm2和5.18kw/hm2变为8.23kw/hm2、6.40kw/hm2,和7.10kw/hm2,表明苏北地区农业机械化程度提升最为显著(图9),由此带来粮食生产能力大大增强,从而促使江苏省粮食生产重心逐步向苏北转移。

3.3 化肥使用量的区域差异对江苏省粮食生产格局的影响

图10表明,近20年来江苏省农用化肥利用的区域格局变化明显,2007年苏南、苏中、苏北地区化肥施用量占全省的比重分别为15.01%、19.69%和65.29%,与1990年相比,苏中地区基本持平,苏南地区下降了10.7个百分点,苏北则上升了10.89个百分点。说明苏北地区粮食生产化学化程度提升,缩小了与苏南地区由于自然条件而引起的粮食单产差异,使其在粮食种植面积方面的优势逐渐凸现出来。相关分析表明,随着化肥的大量投入及利用率的提高,化肥使用量的区域差异对粮食生产的区域格局演变的影响不断加强。

3.4 有效灌溉面积的区域差异对江苏省粮食生产格局的影响

2007年,苏南、苏中、苏北3个区域的有效灌溉面积分别占全省的22.23%、24.78%和52.99%,同期,苏南、苏中、苏北地区的粮食产量分别占全省的16%、27%和57%。从县域尺度看,1995年以来江苏各县市有效灌溉面积差异变化基本稳定,标准差一直保持在27.43×103hm2左右。有效灌溉面积位居全省前5位的南京市市区、淮安市市区、沭阳、兴化和射阳,粮食产量在全省也遥遥领先,其中淮安市区、兴化、沭阳、射阳的粮食产量分别位居全省的第1、2、3、5位。因此,有效灌溉面积不仅是影响江苏省粮食单产的重要因素[15],也是影响江苏粮食生产区域格局变化的重要原因。

4 结论

4.1 1949-2007年江苏省粮食产量经历了恢复性增长、缓慢减产、较快增长、徘徊发展、快速减产、稳步增长等6个阶段。同期以水稻、小麦为主导的粮食作物种植结构保持基本稳定。

4.2 由于水土状况,社会经济发展速度的差异,江苏各县市间粮食总产量的差异呈拉大态势。从区域尺度看,苏北地区在江苏省粮食生产的地位逐渐突出,苏中地区粮食生产处于稳步发展态势,苏南地区在全省粮食生产中的地位在弱化。但从近10年的趋势来看,苏南、苏中、苏北的粮食总产都在下降,随着苏北和苏中城市化和工业化的逐步推进,粮食产量的进一步下降,江苏的粮食安全问题令人担忧。

4.3 江苏省各县域之间粮食单产水平的绝对差异保持相对稳定,其中苏南地区内部差异最小,苏中地区内部差异最大。从区域尺度看,粮食单产水平高值区呈现由太湖平原向里下河平原迁移的趋势。

鄱阳湖银鱼多样性及其时空格局 第2篇

采用专门设计的`银鱼拖网系统地调查了鄱阳湖银鱼夏季索饵期和春季产卵期的空间分布格局.结果显示鄱阳湖银鱼物种多样性低、空间分布不均匀;3种银鱼的相对丰度差异悬殊,小型物种寡齿新银鱼相对丰度最高(71.5%),体型中等的太湖新银鱼次之(25.6%),而体型较大的短吻间银鱼相对丰度最低(2.9%).春季银鱼空间分布不均匀,南部受保护区域丰富度(R)高于北部受干扰生境;产卵场分布格局种间差异显著:2种新银鱼南北都有分布,寡齿新银鱼分布最广(发生率IO=70.0%),太湖新银鱼次之(IO=55.0%),而短吻间银鱼仅见于南部水域(IO=30.0%).夏季银鱼分布广泛,种间分布格局相近,彼此相关显著.表明鄱阳湖银鱼区系多样性结构与其产卵场分布格局和状况相关,而受夏季银鱼索饵场空间布局影响不大.以物种多样性参数为变量的聚类分析将40个调查样点聚为6类,其中3类生境对银鱼区系稳定贡献显著,应受到优先保护.

作 者：王忠锁 陈明华 吕 许崇任 雷光春 WANG Zhong-Suo CHEN Ming-Hua L(U) Cai XU Chong-Ren LEI Guang-Chun 作者单位：王忠锁,WANG Zhong-Suo(首都师范大学生命科学学院,北京,100037;北京大学生命科学学院,北京100871)

陈明华,CHEN Ming-Hua(南昌大学生命科学学院,南昌,330047)

吕,许崇任,雷光春,L(U) Cai,XU Chong-Ren,LEI Guang-Chun(北京大学生命科学学院,北京100871)

时空格局演变 第3篇

改革开放以来, 各地区都在招商引资, 引进利用FDI已经成为区域实现经济快速发展的一条重要途径。研究数据表明, FDI能给区域带来GDP增长、外贸发展、技术进步、就业增加等。近年来, 河南省外向型经济不断发展, 利用FDI效果显著。但省内各市在利用FDI方面存在较大差异, 18个市中利用FDI最多的前三个市占全省将近一半。从全国来看, 东中西部发展的不平衡与其利用FDI有直接联系, 而河南各市利用FDI的差异也与各市的发展存在相互作用。对河南省18个市近九年来利用FDI的情况进行比较, 分析外商在河南省内投资的区位选择。

二、河南省FDI的时空格局演进

1. 利用FDI总体规模不断扩大

改革开放后, 河南省开始引进利用FDI。但由于地理位置、历史原因、政策等因素的限制, 相较沿海地区发展速度一直比较缓慢。近几年河南省自身的经济发展及相关政策的提出为河南发展外向型经济提供了契机。如下表, 近年来河南省利用FDI总体规模不断扩大, 全国占比不断增加。

2. 各市FDI都有所增长且占比排名大体固定

如图, 河南省各市近九年来利用FDI都有所增长, 但增长幅度不同。占比最大且地位从来不可撼动的是郑州和洛阳, 这也正是河南的两大经济增长点。随后的城市包括三门峡, 焦作, 新乡, 其FDI占比河南省的排名还在不断的追逐变化中。虽然如此, 排名前三的市的利用FDI的仍存在较大差距, 省会郑州仍是外商在河南投资的首选, 排名最后的是商丘和济源。

3. 各市FDI分布趋于均衡

采用地理集中指数 (S) 来测算河南省各市FDI分布的不均衡程度:

为第i个市在该年实际利用FDI, 为该年河南省实际利用FDI, n取18。若S越大越接近100, 则河南省各市的FDI分布越不均衡。若S越接近于0, 则分布越均衡。河南省2005年-2013年九年来, 各市的地理集中指数S在33-44的范围内波动, 且呈现出不大明显的倒“U”型。即河南省一直以来FDI在各市的分布较不均衡, 但分布较稳定。2008年S取值较大, 即在这一年某一研究单位获得了规模较大的投资, 之后S值又趋于下降, 即各市FDI向均衡方向发展。

4. FDI分布呈现出集聚效应

河南省利用FDI最多的郑州、洛阳以及跟随其后的三门峡, 在地理位置上相邻, 且有向西部流动的趋势。接下来实际利用FDI占比较大的焦作和新乡也是环绕省会郑州的周边城市, 而同样靠近郑州的济源和开封的FDI的利用情况的不足, 与其自身的历史、自然资源分布和发展定位有关。从全局看, 外商在河南省投资的区位选择呈现出集聚效应, 通过外向型规模经济来减少成本和风险, 实现快速盈利。

三、FDI在河南省区位选择的影响因素分析

1. 经济发展水平

主要包括对外开放水平、市场规模、地区GDP、劳动力成本等。河南省内部人员及资金流动比较便利, 因此影响外商在河南省内投资的因素主要是市场规模和GDP。经济发展水平高的城市, 可以为外商的进驻提供较好的条件、环境和优惠, 对外商有较大的吸引力, 且因为经济发展水平较高, 人才、资金等都会向该地区流动, 扩大市场规模, 进一步促进该地区的经济发展。所以除非某个地区拥有其他地区不具有的优势, 例如土地、交通、资源等, 才可以与其他的地区抗衡。

2. 基础设施状况

一个地区的基础设施水平可以反映该地区企业运作、信息获取、原材料和成品运输的便利程度。良好的基础设施可以降低交易成本, 增强该地区的吸引FDI的能力。郑州是华中地区一个铁路、公路、航空、邮电通信兼具的综合性核心交通通讯枢纽。优越的地理位置及交通优势, 使得郑州及其交通便利的周边成为外商在河南省投资的首选。

3. 政策优势

近些年, 我国为了均衡地区发展实施了中部崛起战略, 政策上的扶持促使不少外商在投资时考虑到位于中部的河南。以河南省为主体的中原经济区建设为河南省的发展提供了契机, 郑州航空港的获批为大规模外商进驻提供了基础。在河南省内, 政策扶持大都集中在郑州及周边城市, 导致出现上述的空间分布格局。

4. 集聚效应

一个地区FDI的变化与周边地区存在千丝万缕的联系, 聚集效应通过地理溢出可以导致相邻区域利用FDI水平提高。当产业在某个区位发生集聚时, 由于厂商之间劳动力共享、专业化服务和产品市场以及集聚所带来的知识和技术的外部性等会为该地区带来优势。FDI倾向于选择历史FDI所集聚的地区, 既可以降低企业进行区位选择时的信息搜集成本, 又可在生产过程中由于资源共享而节约成本, 实现利润最大化。

参考文献

[1]王丽, 曹有挥等.中国FDI区位选择的时空格局演进及影响因素分析[J].长江流域资源与环境, 2012, 21 (1) :8-16.

[2]吉文帅.河南省城市化与经济发展水平关系的空间格局研究[J].经济研究导刊, 2012 (12) :138-139.

甘肃省农业水土资源时空匹配格局 第4篇

甘肃省地处我国西部地区,黄河的上游,土地面积约45.44×104km2。由于甘肃省深居西北内陆,大部分地区气候干燥,各地年降水量在36.6—734.9mm之间,水资源利用方式粗放,且区内未利用地广布,因此水土资源短缺现象突出。截至2015年底,甘肃省全省水资源总量303.20×108m3,总用水量121.99×108m3,耕地面积390.48hm2。本研究按照董佩华的划分方法将甘肃省14个市划分为河西(包括金昌、武威、张掖、嘉峪关、酒泉5市)、陇东陇中(包括兰州、白银、天水、平凉、庆阳、定西、临夏7市)、陇南和甘南四个地区,选取2000年、2005年、2010年和2015年为时间节点,在对甘肃省水土资源空间分布格局分析的基础上,构建水土资源匹配测算模型,测度甘肃省四个地区和14个地级市(州)的水土资源匹配系数,并将测度结果进行空间可视化和等级类型划分,再进行水土资源匹配程度及其变化分析。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

水土资源匹配系数指区域内可供农业活动所利用的水资源和耕地资源时空分布上是否匹配的量比关系,重在指出区域水资源和耕地资源在时空分配上的协调及适宜程度[7]。匹配系数越高,区域农业水资源与耕地资源的分布越协调;系数越低,水资源与耕地资源的分布越失衡。市域尺度水土资源测算模型为:

式中,Ri,t为第i个市t年的水土资源匹配系数(万m3/hm2);Wi,t为第i个市t年的用水总量(108m3);αi,t为第i个市t年农业用水占用水总量的百分比;Li,t为第i个市t年的耕地面积(104hm2);n为甘肃省市(州)辖区的数量,n=14。区域尺度水土资源测算模型:

式中,Rt为t年甘肃省水土资源匹配系数(万m3/hm2),αt为t年甘肃省农业用水占用水总量的百分比,其余参数的解释同式(1)。

1.2 数据来源

市域水资源数据来源于2000年、2005年、2010年、2015年的《甘肃省水资源公报》和《甘肃省水利统计年鉴》,耕地数据和人口数据来源于2000年、2005年、2010年、2015年的《甘肃省建设统计年报》和《甘肃省统计年鉴》。

2 甘肃省的水土资源构成及利用

2.1 水资源构成及利用

甘肃省多年平均水资源总量为270.19×108m3,其中,地表水资源量为226.48×108m3、地下水资源量为135.01×108m3,重复计算量91.3×108m3。可见,甘肃省水资源以地表水为主,约占水资源总量的83%。多年农业用水比重均在78%以上,农业用水比例较高。人均水资源量从2000年的854.58m3/人增加到2015年的1173.46m3/人。根据国际人均水资源量标准,甘肃省2000年为重度缺水地区(≤1000m3/人),2015年改善为中度缺水地区(≤2000m3/人)。其中,甘肃省有4个市属于中度缺水地区,两个市属于重度缺水地区,8个市属于极度缺水地区(≤500m3/人),人均水资源量为甘南>陇南>河西地区>陇东陇中。甘肃省水资源的季节变化、分布不均和短缺情况制约着省内农业的发展,关系着农业水土资源的空间匹配状况。

2.2 土地资源构成及利用

甘肃省的土地利用以农林用地和牧草用地为主。2000年底甘肃全省土地总面积达4540万hm2,其中,耕地487.99万hm2、林地387.13万hm2、园地19.10万hm2、牧草地1417.87万hm2、居民点及工矿用地87.01万hm2、交通运输用地5.95万hm2、水利设施用地2.80万hm2。到2015年底,甘肃省的耕地面积比2000年增加了49.89hm2,园地增加了6.76hm2,牧草地减少了825.59hm2,居民点及工矿用地减少了11.92hm2,交通运输用地增加了1.56hm2,水利设施用地增加了1.04hm2。2000—2015年甘肃省耕地面积为先减少后上升,主要是由于实施退耕还林还草项目和推进耕地保护政策。人均耕地面积处于不断减少趋势,从2000年的0.19hm2/人下降到2015年的0.15hm2/人,分布不均,呈现出陇南>河西>陇东陇中>甘南的态势。

3 甘肃省农业水土资源空间分布格局

本研究以甘肃省14个地级市为评价单元,以单位面积水资源量、垦殖率为衡量指标。依据GIS的自然断点法,我们将甘肃省各市按照单位面积水资源量和垦殖率划分为四个等级(图1),进行农业水土资源空间分布格局研究。

甘肃省多年平均单位面积水资源量为6.01×104m3/km2,远远低于全国的平均水平28.41×104m3/km2,可见甘肃省水资源严重匮乏。由图1可知,甘肃省的水资源空间分布不均衡,表现出“南多北少、腹地次之”的主要特点,单位面积水资源总量最高的是陇南地区,为21.79×104m3/km2,最低的是嘉峪关市,为0.33×104m3/km2。甘肃省各市垦殖率空间分布不均,具有一定程度的集聚现象,大体呈现出“南高北低、东高西低”的特点。其中,垦殖率最高的是平凉市34.96%,最低的是酒泉市1.01%。对比图1中的A、B可见,甘肃省水资源与耕地资源的分布存在错位现象,以甘南藏族自治州最为显著,单位面积水资源总量居前列,但垦殖率却是倒数,耕地资源短缺限制了该地区农业发展。甘肃省水土资源空间分布上的错位现象阻碍了农业资源的可持续利用与高效健康发展。

4 水土资源匹配系数测算及其时空变化

4.1 水土资源匹配系数的测算

依据甘肃省各市多年平均水资源量和耕地面积进行数据汇总,通过模型进行计算得到甘肃省及各地区、各市的农业水土资源匹配系数(表1)。由表1可知,甘肃省的水土资源匹配系数呈逐渐上升趋势,但仍低于全国的平均水平(2000年为0.27万m3/hm2、2005年为0.29万m3/hm2、2010年为0.30万m3/hm2、2015年为0.29万m3/hm2),甘肃省人均水资源量约占全国人均水资源量的45%,人均耕地面积大约是全国的1.4倍,水土资源的大格局决定了甘肃省水土资源匹配系数的差异和匹配程度的长期落后。

就甘肃省的分区情况来看,水土资源匹配系数呈现出河西>陇东陇中>甘南>陇南的主要分布特点,且河西地区与陇南地区的水土资源匹配系数相差较大,相差值平均在0.76万m3/hm2以上。甘肃省各市的水土资源匹配系数也相差较大。2000—2015年以来,甘肃省水土资源匹配系数最高的多为酒泉市,最低的一直都是庆阳市,多年相差均在1.05万m3/hm2以上。

4.2 水土资源空间匹配格局及其时空变化

依据表1,将甘肃省各市农业水土资源匹配系数的测算结果进行空间可视化表达,利用GIS的自然断点法将测算结果划分为4个等级。为了同时体现出2000—2015年间各市水土资源匹配系数的升降情况,自然断点时匹配程度的分级统一采用2000年水土资源匹配程度的分级标准:匹配程度极差(0<R≤0.05)、匹配程度较差(0.05<R≤0.24)、匹配程度良好(0.24<R≤0.74)、匹配程度较优(0.74<R≤1.71)。

由图2可知,甘肃省各市农业水土资源空间匹配程度不均衡现象明显,表现出一定的集聚态势,呈现出“西高东低、北高南低”的特点。2000—2015年,甘肃省匹配程度较优的地区位于河西走廊,相比2000年,增加了金昌市。同样,位于河西走廊的武威市由于石羊河流域水资源短缺严重,绿洲面积萎缩,水土资源匹配程度相对较低;匹配程度良好的地区大致位于陇中地区,包括武威市、兰州市、白银市和金昌市。由于金昌市产业结构调整和节水农业发展,2015年匹配程度已变为较优;白银市由于近年来高效节水灌溉工程的建设,2015年匹配程度由较差转变为良好;匹配程度较差和极差的地区主要交叉分布在陇东、甘南和陇南地区,包括定西市、天水市、平凉市、庆阳市、临夏回族自治州、甘南藏族自治州和陇南市,区内水土资源匹配程度出现不稳定现象,时高时低,如平凉市2000年匹配程度为较差,2005年和2010年为极差,2015年则变成较差。

4.3 水土资源匹配差异成因

甘肃省分区来看,呈现出河西>陇东陇中>甘南>陇南的农业水土资源匹配程度分级。河西地区灌溉主要依赖于区内的三大内陆河流域,绿洲成为发展农业的重要基础条件,区内光照充足、热量丰富、土地面积大,历来是甘肃省重要的商品粮基地,也是甘肃最大的灌溉农业区,农业水土资源匹配程度较优;陇东和陇中位于黄土高原西部,为温带半湿润与半干旱区,垦殖率较高、耕地集中分布,是甘肃省农业开发历史最悠久的地区。但由于降水的季节变化造成水土流失严重,加之区内难利用的荒山荒坡面积广布,农业水土资源匹配程度为良好,次于河西走廊区;甘南为高寒湿润区,降水较丰,但区内林草广布、耕地面积少,为甘肃最大的林区,农业水土资源匹配程度较差,次于陇东和陇中;陇南为甘肃省降水最多的地区,水资源总量丰富,但区内地貌复杂、耕地后备资源不足,加之区内不合理的陡坡耕作和盲目滥垦乱伐,水土资源匹配程度极差。

从甘肃省整体看,农业水土资源空间匹配不均衡,原因有:(1)甘肃省水资源的时空分布不均,各地降水量差距较大,且水资源相对短缺,部分地区水资源过度开发,造成水资源承载力的降低。同时,甘肃省各市土地资源丰缺不一、耕地资源好坏程度不一、耕地的后备储备也不同,水资源与耕地资源错位分布造成甘肃省农业水土资源匹配程度的差异。(2)有效灌溉面积比例的巨大差距造成农业水资源利用率的高低各异,也造成了农业水土资源匹配程度的差异。2000年、2005年、2010年和2015年的甘肃省各市有效灌溉面积比例见图3。甘肃省农业水土资源匹配程度与其有效灌溉面积比例相关程度较高。从图3可见,各市有效灌溉面积比例相差巨大,河西五市远远高于其他地区,金昌市2015年显著变高,这是金昌市2015年农业水土资源匹配程度转变为较优的原因。酒泉市有效灌溉面积比例一直都较高,因此农业水土资源匹配程度一直处于较优程度;而陇南和甘南的有效灌溉面积比例一直处于较低水平,因此农业水土资源匹配程度一直都较差。(3)甘肃省农业结构存在不合理现象,现代化程度低,传统高耗水农业比例占优,农业灌溉用水比重一直高于全国平均水平,加剧了水资源的分配矛盾。自2000年西部大开发战略实施以来,耕地资源大规模开发,高耗水农业的长期发展造成地下水资源的过度开发,河西地区绿洲甚至出现萎缩现象,耕地资源出现退化现象,土壤侵蚀和土壤盐渍化现象加剧,降低了土壤的肥力,造成农业水土资源匹配程度下降。近年来高效节水农业发展使农业水土资源匹配程度有所提高,但仍处于低水平,水土资源的合理开发和高效配置以及农业的产业转型工作还需加大力度。

5 结论与讨论

甘肃省水资源相对短缺,多年平均水资源量不足全国的5%,人均水资源占有量不足全国平均水平的1/2;水资源利用结构不合理,农业用水比重较大;水资源空间分布不均,呈现出“南多北少、腹地次之”的空间分布特点。甘肃省人均耕地面积大约是全国的1.4倍,且耕地资源大体呈现出“南多北少、东多西少”的特点。总体看,甘肃省水土资源现状为:耕地资源较丰富,水资源相对短缺,水土资源存在错位分布现象。

2000—2015年甘肃省水土资源匹配系数呈逐渐上升趋势,但仍处于较低水平,2015年水土资源匹配系数为0.254万m3/hm2,低于全国平均水平。从甘肃省分区来看,2000—2015年水土资源匹配系数呈现出河西>陇东陇中>甘南>陇南的分布特点,且河西与陇南地区水土资源匹配系数相差较大,多年都大于0.76万m3/hm2;甘肃省各市水土资源匹配系数大小各异,差距较大,2000—2015年,水土资源匹配系数的格局变化较小,匹配系数最高的多数为酒泉市,最低的一直都是庆阳市,多年相差均大于1.05万m3/hm2。

甘肃省农业水土资源的空间分布不均、有效灌溉面积比例的巨大差距和工农业现代化水平的低下(高耗水)共同导致了甘肃省农业水土资源匹配程度的不均衡现象。水土资源匹配程度形成“西高东低、北高南低”的格局,且呈现出一定的集聚态势,河西地区形成匹配程度较好的集聚区,陇东和陇南形成匹配程度较低的集聚区。2000—2015年空间匹配程度的格局相对稳定,变化较小,匹配程度较优和良好的区域数量略少于匹配程度较差和极差的区域。可见,甘肃省农业水土资源匹配程度水平低下,近年来虽然大力推广高效节水灌溉技术,调整工农业产业结构,但并未从根本上改变现状,今后应继续坚持节水技术推广和产业结构升级,同时注重水土资源的合理开发与保护,因地制宜,逐步实现农业水土资源的高效配置。

受到数据可获取性的限制,本文以甘肃省14个市为评价单元,选取4个时间节点分析了甘肃省各地区及各市的农业水土资源匹配格局与变化情况,但由于各年份各市域内部存在差异,对甘肃省更小评价单元、更长时间序列的研究有待进一步深入。同时,水土资源的匹配程度还受到技术进步(水资源调配工程)的影响,今后的研究还需考虑一些关键要素,如技术要素等。

摘要：以甘肃省市域为评价单元,将其分为河西、陇东陇中、陇南和甘南四区,通过构建水土资源匹配测算模型,对该省2000年、2005年、2010年和2015年农业水土资源空间分布和匹配格局进行分析。结果表明:甘肃省水土资源现状为“耕地资源较丰富,水资源短缺,水土资源错位分布”;2000—2015年农业水土资源匹配系数逐渐上升,2015年水土资源匹配系数为0.254万m~3/hm~2,低于全国平均水平;空间匹配程度形成“西高东低、北高南低”的特点,有一定的集聚态势,总体格局保持稳定。

定西市农村居民纯收入时空格局 第5篇

一、研究区概况

定西市位于东经103°52′~105°13′、北纬34°26′~35°35′, 地处黄土高原西部边缘地带和西秦岭末端, 总面积30.45万亩, 耕地771万亩, 总人口300万人 (截至2010年底) , 辖安定区、通渭、陇西、渭源、临洮、漳县、岷县1区6县, 119个乡 (镇) 。全市海拔在1640米~3900米之间, 东南暖湿气流受阻, 大陆性气候显著, 年平均降水量400毫米左右, 无霜期130天, 年平均气温7℃[5,6]。定西市由于自然环境条件恶劣, 干旱多灾, 水土流失严重, 植被稀少, 资源贫乏, 整体综合经济发展水平比较低。2010年全市国内生产总值131.94亿元, 2000年~2010年年均增长率13.2%, 人均国内生产总值4485元, 年均增长率12.9%。城镇居民人均可支配收入9858元, 年均增长为10.44%。农民人均收入2380元, 年均增长率7.2%。

二、数据来源与研究方法

㈠数据来源以镇域为研究尺度, 依现时的行政区划, 定西市共有119个镇域研究单元。根据统计数据的连续性、可得性与可比性原则, 研究时间跨度为1990年~2010年, 数据来源于1991年~2011年《定西市统计年鉴》, 选取人均GDP (当年价) 作为研究指标, 并对行政区划有调整的区域按可比性原则进行了相应的合并处理。

㈡研究方法

1.标准差指数和变异系数。区域经济差距分为绝对差距和相对差距, 测试经济差距的方法一般有标准差指数、级差指数、极比指数、变异系数、加权变异系数、基尼系数、广义熵指数、锡尔指数等。在一般情况下使用标准差指数 (S) 和变异系数 (V) 完全可以同时从相对和绝对意义上测度出区域间的经济差距。

式中:Xi为第i个区域的农村居民人均纯收入;n为区域个数;X为n个区域农村居民人均纯收入的平均值。S值越大, 表示相对差距越大, V值越大, 表明绝对差距越大。

2.空间关联方法。⑴Moran, s I指数

式中:Xi为区域i的观测值, Wij为空间权重矩阵, 空间相邻为1, 不相邻为0, 其中。采用Z值对Moran’s I结果进行统计检验:, 其中E (I) 为数学期望, Var (I) 为变异数。在给定显著性水平时, 若Moran’s I显著为正, 则表示经济发展水平较高 (或较低) 的区域在空间上显著集聚。反之, 若Moran’s I显著为负, 则表明区域与其周边地区的经济发展水平具有显著的空间差异。仅当Moran’s I接近期望值-1/ (n-1) 时, 观测值之间才相互独立, 在空间上随机分布, 此时满足传统区域经济差异度量方法所要求的独立条件[3]。

⑵Getis-Ord Gi*。Getis-Ord Gi*用于识别不同空间位置上的高值簇与低值簇, 即热点区 (hot spots) 与冷点区 (coldspots) 的空间分布。

为便于解释和比较, 对Gi* (d) 进行标准化处理:。式中:E (G*i) 和Var (G*i) 分别是G*i的数学期望和变异数, Wij (d) 是空间权重, 权重的计算方法如同Getis-Ord General G。如果Z (Gi*) 为正, 且显著, 表明位置i周围的值相对较高 (高于均值) , 属高值空间集聚 (热点区) ;反之, 如果Z (Gi*) 为负, 且显著, 则表明位置i周围的值相对较低。

三、结果与分析

㈠居民收入的时间异质性特征采用Geo Da软件计算了2002年~2010年的研究区各个乡镇的全局自相关系数Moran’s I (表1) 。从表1可知, 整个研究期间Moran’s I统计量全部为正, 检验结果Z值都比较显著。但是, 在时间尺度上Moran’s I存在阶段性的波动。表明2002年以来研究区各镇域的居民收入存在显著的正的空间自相关特性, 即经济发展水平相似的镇域 (高-高或低-低) 的在空间上呈集聚态势。从时间序列来看, 镇域居民纯收入集聚强态波动性较强;其中, 2006年研究区居民收入集聚强度最弱 (Moran’s I=0.284) , 2008年研究区居民收入集聚程度最强, Moran’s I高达0.329。时间尺度上Moran’s I数值大小的变化呈现一定的波动性, 镇域居民纯收入发展呈现弱集聚—弱分散—弱集聚的时间特征。总体而言, 研究区居民纯收入的Moran’s I呈现出了正向增长趋势[4], 说明区域居民纯收入呈现出了空间正相关, 同等收入水平的乡镇逐渐聚集现象。

㈡居民收入的空间异质性特征为了分析研究区镇域居民收入的热点空间格局, 识别不同空间位置上的高值簇与低值簇, 即热点区域 (hot spots) 与冷点区域 (cold spots) 的变化情况。本文使用Getis-Ord G*i计算5个年份各行政单元的局域空间关联指数, 并利用GIS软件将其空间可视化, 用Jenks最佳自然断裂法将各年份的G*i统计值分为4类, 生成定西市各乡镇居民收入格局热点的演化图, 如图1~图5所示。

1.从总体上看, 定西市居民收入热点、次热点区域的整体空间格局存在一定程度的波动。从热点、次热点分布的空间结构来看, 整个研究时间段内, 热点、次热点区主要为临洮、陇西、渭源县大部分乡镇, 并形成了临洮、陇西、渭源县的热点带状结构;而漳县、岷县及通渭县各乡镇的居民收入形成了冷点与次冷点的块状空间结构, 尤其冷区分布主要集中于漳县与岷县及其他县域交界处。漳县、岷县及通渭长期经济发展时段中, 均处于定西市经济发展的较贫困区, 其要素禀赋、经济基础等相对较差[7]。

2.时间尺度上而言, 居民收入的热点区和冷点区域的数量与空间位置均在不断地变化。自2002年起, 研究区居民收入热区、次热区及冷区数量在不断减少, 而次冷区的所占镇域数在不断增加。2002年居民纯收入发展的热点、次热区主要集中在临洮、陇西及渭源县, 至2010年主要分布在临洮与陇西县, 并且热点区仅仅分布在陇西县内。这说明定西市居民收入增长极趋于减小, 整个区域内部居民收入趋于平衡, 居民收入空间呈现出了均质化。随着时间推移, 整体发展形势上冷区分布逐渐从带状、块状向破碎化阶段发展, 尤其在岷县、漳县区表现较为明显。2002年研究区形成以安定区凤翔镇、吉岚镇为中心的次热区、次冷区、冷区的圈层结构;然而随着定西市市区经济发展, 周边梯度推进能力的形成, 周边冷区分布范围趋于减小;至2010年定西市安定区范围内的冷区均转换成为次冷区。其说明, 定西市安定区经济发展对当地居民收入水平的带动作用较强。

2004年G*统计值

四、结论

研究认为: (1) 随着时间推移, 整个研究区内居民收入水平呈现出了集聚现象, 但是陇西县、临洮县局部地区依托其区位、资源优势经济迅速发展, 而其梯度推进作用较弱, 导致时间尺度上整体居民收入水平时间微小分异。 (2) 整个研究时间段内, 受自然资源环境限制, 定西市形成了临洮、陇西、渭源的居民收入热区带状结构, 定西安定区及周边县区的交界处形成了次热区、次冷区、冷区的圈层结构, 漳县、岷县及通渭县各乡镇的居民收入形成了冷点与次冷点的块状空间结构;但随区域农业政策实施与特色农产品的规模种植, 冷区面积趋于缩小趋势, 冷区板块逐渐破碎化, 居民收入区域均质性得以加强。

参考文献

[1]卢小丽, 谢贤健.农村居民收入区域差异的收敛性分析—以四川省为例[J].西南大学学报 (自然科学版) , 2012, (12) .

[2]孙虎, 刘彦随.山东乡村居民收入地域差异及其形成机制研究[J].地域研究与开发, 2011, (2) .

[3]文玉钊, 钟业喜, 熊文平.江西省农村居民收入时空差异及其影响因素[J].经济地理, 2012, (5) .

[4]Du, Yang, Albert Park, Wang Sangui.Migration and rural poverty in China[J].Journal of Comparative Economics, 2005, (4) .

[5]郭华, 蔡建明.河南省县域经济空间演化格局及机制分析[J].中国人口·资源与环境, 2010, (11) .

[6]周长进, 董锁成, 李岱.定西地区主要生态环境问题与对策[J].干旱区资源与环境, 2004, (6) .

时空格局演变 第6篇

1 研究区概况

东辽河发源于吉林省东辽县, 流经吉林省辽源和四平地区以及内蒙古的三江口, 于辽宁省昌图县福德店与西辽河汇合。干流全长360 km, 流域面积11 500 km2, 年日照时数2 507 h, 多年平均蒸发450~700 mm, 多年平均降水量651.8 mm。东辽河流域地形处于松辽平原与长白山余脉丘陵地带之间, 地形呈现出东高西低, 东部低山丘陵, 中部波状平原, 西部平原。土壤类型主要有白浆土、暗棕壤、沼泽土、水稻土等。土地利用类型以旱地和水田为主大多分布在中下游地区, 其中上游的主要以林地为主。根据流域地貌格局和水文情势分异, 东辽河流域可划分为拉 (渭) 津河流域、梨树河流域、二龙山水库区、北大河流域、中部山地、小辽河流域和下游平原等7个水文小区 (图1) 。

2 研究方法

2.1 研究数据的获取

在中国科学院应用环境数据库中获取1998年和2008年的TM5影像和ASTER-GDEM数据, 通过ENVI4.8对影像进行预处理 (包括大气校正, 几何校正以及影像的拼接和裁剪) 并利用监督分类和波段运算的方法得到研究区不同时期的土地利用类型和植被覆盖度图;通过中国气象科学数据共享服务网获取降雨量数据, 通过中国西部环境与生态科学数据中心获取第二次全国土壤调查的土壤图。

2.2 USLE模型

本文采用的是USLE模型进行, 其数学表达式为:

式 (1) 中, A为年土壤流失量, t/ha;R为降雨和径流因子, MJ·mm/ha·h·y;K指土壤可蚀性因子, t·ha·h/ha·MJ·mm;LS为坡度坡长因子, 其中L为坡长, m;C为植被与经营管理因子;P是水土保持措施因子。

2.3 降雨侵蚀力因子R的计算

本文采用章文波等[13]利用全国71个代表性气象站资料, 建立了利用日雨量估算降雨侵蚀力的简易算法模型的方法, 其模型公式为式 (2) 。

式 (2) 中M表示某半月时段的侵蚀力值 (MJ·mm/ha·h·y) ;K为该半月时段内的天数;凡为半月时段内第j天的侵蚀性日雨量, 要求日雨量大于等于12 mm, 否则以0计算;a和b为模型待定参数。

式 (3) 中, Pd12为日雨量不小于12 mm (包括等于12mm) 的日平均雨量, mm;Py12为日雨量不小于12 mm (包括等于12 mm) 的年平均雨量, mm。

2.4 坡度坡长因子LS的提取

本文采用的是林素兰[14]在对辽北低山丘陵区坡耕地土壤流失方程研究中提出的LS计算公式, 其模型公式如AA (5) 。

式 (5) 中, L代表坡长因子, λ为坡长, m为坡长指数 (坡度大于5°时, 指数为0.5) , θ为坡度。在arcgis中利用Spatial Analysis模块分别对坡长和坡度的栅格数据进行指数运算再叠加后得到LS空间分布。

2.5 土壤可蚀性因子K的计算

土壤可蚀性因子K是指在其他条件相同时由于土壤性质不同所引起的侵蚀量的差异。利用sharply[15]等发展的土壤可蚀性因子估算模型, 其计算公式为

式 (6) 中, SAN为砂粒含量, %;SIL为粉砂含量, %;SLA为黏粒含量, %;C为有机碳含量, %:SN1=SAN/100。

2.6 植被覆盖及水土保持因子C和水土保持因子P

本文采用蔡崇法等 (2000) 提出的C因子与植被覆盖度 (f) 的拟合公式 (7) [16], 式中, 当植被覆盖度大于或等于78.3%时, 基本可看作不产生土壤侵蚀, C值为0 (最小值) ;当覆盖度等于0时, 土壤侵蚀为标准状况, C值为1 (最大值) 。

目前的研究中, P值没有具体的公式进行测算, 一般根据经验来估算 (如表1) , P值变化范围介于0~1之间。0表示完全不发生侵蚀的部分, 1表示受到剧烈侵蚀的部分。本文根据这方面学者的研究成果, 结合研究区的实际情况对P因子进行赋值。

2.7 土壤侵蚀总体状况及其空间分布

在Arc GIS中, 利用校正工具统一上述因子坐标为WGS_1984_UTM_Zone_51N, 将上述各侵蚀因子层利用resample工具进行重采样, 成30 m×30 m的图像, 然后利用Raster Calculator进行叠加相乘, 并根据水利部发布的《土壤侵蚀分类分级标准SLI90—2007》划分侵蚀等级, 获得东辽河流域土壤侵蚀强度空间分布 (图2) 。

3 结果与分析

3.1 土壤侵蚀总体动态变化

根据1998年和2008年研究区的土壤侵蚀评价结果, 统计了10年来各级别的土壤侵蚀强度面积分布及其变化状况 (表2) 。

从两个时期的土壤侵蚀强度的面积分布来看, 1998年相比于2008年而言土壤侵蚀状况比较恶劣, 其中轻度侵蚀所占的面积最大, 占流域面积的39.35%, 其次是微度侵蚀, 占38.21%, 中度以上的侵蚀占22.44%, 而经过10年的变化到了2008年土壤侵蚀状况逐渐好转, 侵蚀面积逐渐减少, 从侵蚀量上也表现为下降趋势, 除了轻度侵蚀和中度侵蚀面积有所增加。

3.2 不同自然环境因子的土壤侵蚀相关分析

3.2.1 不同海拔的土壤侵蚀状况

地形是影响土壤侵蚀的重要自然因素之一, 它可视为各种形状和坡度的斜面在空间上的组合。考虑到研究区的实际高程, 将DEM高程按照100m、100~250 m、250~350 m和350 m以上进行分级并与土壤侵蚀强度类型图进行叠加, 分类统计不同相对海拔高程分级的土壤侵蚀分布情况 (表3, 表4) 。

由上表可知, 土壤侵蚀强度随相对高程的梯度分布特征而言, 极强烈以上的主要分布于高程带250~350 m和350 m以上的范围。强度和中度土壤侵蚀则主要在相对高程带为100~250 m和250~350 m范围内较均匀地分布, 其中250~350 m高程带所占中强度土壤侵蚀面积比最高, 1998年所占比例为39.78%, 2008年所占比例为40.57%。轻度和微度土壤侵蚀面积主要分布在相对高程带为100~250 m的范围内, 分别为1998年所占面积比例为63.18%和82.01%, 2008年为65.96%和77.46%。综上分析, 流域的土壤侵蚀随海拔高程变化分异明显, 大于250 m的海拔高程带是土壤侵蚀强度和侵蚀量最大的地带, 土壤侵蚀防治中应该重点关注。

3.2.2 不同地形坡度与土壤侵蚀状况分析

利用DEM将把地面坡度分为:<5°、5°~8°、8°~15°、15o~25°、>25°。分别与相应年份土壤侵蚀强度分布图叠加, 通过地图计算, 可得到五个坡度级别相应的土壤侵蚀率分布具体情况 (表5, 表6) 。

从上表中可以明显看出, 土壤侵蚀强度基本表现出随坡度的增大而增加的特征, 极强度以上的土壤侵蚀面积高度集中于大于25°坡度范围。1998年和2008年8°~15°坡度范围的土壤侵蚀面积所占比例均为最高, 其次为5°~8°坡度范围。利用坡度图与土地利用类型图的叠加, 知研究区8°~15°坡度范围的土地面积比较大。同时耕地在8°~15°。坡度范围所占比例最大, 该坡度范围由于适于人类开发利用, 人为扰动频繁, 导致土壤侵蚀比较严重。而大于25°坡度范围由于国家限制开发, 土壤侵蚀发生的比例相对低。经过10年的治理, 2008年研究区陡坡地区的土壤侵蚀呈明显下降的趋势, 但15°~25°坡度范围的侵蚀状况仍然很严重。

3.3 不同自然分区的土壤侵蚀状况

按照研究区的自然地理划分, 参考地质、地貌和土壤类型, 将流域分为上游山地丘陵区, 中游丘陵平原区和下游平原的土壤侵蚀类型区 (表7) 。

从上表中可知上游低山丘陵区平均侵蚀模数大于3 500 t/ (km2·a) 。其中1998年达到了4 951.92 t/ (km2·a) 。属于强度侵蚀, 这主要是由于该区人口密集, 人类活动频繁, 自然植被破坏严重, 山麓丘陵草木稀疏, 多垦为坡耕地, 坡度陡, 为15°~25°。海拔高度为350 m以上。其中经过10年的治理, 平均侵蚀模数2008年为3 650.44t/ (km2·a) , 降幅达到了26.28%。中游岗地丘陵区属于海拔高度位于150~350 m之间多数为开垦的耕地, 植被覆盖率很低, 坡度8°~15°;坡耕地上有浅沟发育, 并有部分切沟, 土壤侵蚀状况比较恶劣, 以二龙湖水库地区最为突出, 从表7可知平均侵蚀模数在2 500 t/ (km2·a) , 虽然经过10年的治理该区的土壤侵蚀模数, 从1998年的3 089.21 t/ (km2·a) 降到2008年的2 566.91 t/ (km2·a) 。下游岗地平原区为波状起伏的山前冲积, 洪积台地平原, 土质肥沃, 海拔均在150 m以下, 由于坡度多位于8°以下, 该区土壤侵蚀模数在1 000 t/ (km2.a) 左右属于轻度侵蚀, 土壤侵蚀类型以微度和轻度为主。

3.4 东辽河流域小流域的农业景观格局与土壤侵蚀的关系

考虑到本研究区旱地、林地、水田、城镇用地以及草地占95%以上的面积, 并且对水土流失的作用, 选择以上几种地类的面积 (CA) 作为类型水平上的景观指数, 在景观水平上分别选取形状指数中的分维数 (FRAC_AM) 、蔓延度指数中的聚集度 (CON-TAG) 和多样性指数中的香农多样性指数 (SHDI) 作为代表。景观格局指数由软件FRAGSTATS3.3的Arcgis中计算获得, 通过相关分析7个小流域土壤侵蚀与景观格局之间的关系 (表8, 表9) 。

利用以上7个子流域所得到的侵蚀模数以及各子流域相对应的景观指数值, 采用SPASS软件对土壤侵蚀与所对应的景观指数进行单因子相关分析, 结果表明 (表10) , 旱地, 水田、草地和香农多样性指数与平均侵蚀模数表现出负相关关系, 林地、分维数和聚集度指数与土壤侵蚀表现出正相关关系。

2008年相对于1998年而言, 由于研究区是典型的农业流域, 研究区内处聚集度的相关性降低之外, 其他的因子都有所提高, 可见, 人工干预程度高。由于子流域的分维数的相关性增加, 斑块形状趋于规则, 景观空间构型趋于简单。香农多样性指数对景观类型数较敏感, 能够反映景观的异质性, 香农多样性指数相关性的提高说明由于子流域景观类型数的不同, 产生空间异质性差异增加, 使其对土壤侵蚀的影响显著不同;景观聚集度的降低反映了景观斑块的空间延展性和连接度, 分散了土壤侵蚀危险, 避免了高强度土壤侵蚀大面积集中分布所引起的更高强度更大面积侵蚀的链动后果。此外, 林地、草地、耕地是该流域水蚀控制的主要景观类型, 而香农多样性增大能够在景观水平上提高水蚀控制能力。

4 结论与讨论

(1) 研究区的主要侵蚀类型为轻度和微度侵蚀, 其中研究时段内, 研究区侵蚀面积明显减少, 侵蚀量不同程度的降低, 其中剧烈侵蚀变化率最大, 达到了46.36%。研究不同时间小流域的农业景观格局与土壤侵蚀的关系表明, 2008土壤侵蚀与所对应的景观指数进行单因子相关性都高于1998年, 说明人为干预是研究区土壤侵蚀减少的主要原因。香农多样性指数对景观类型的敏感性高, 能够表示景观的异质性, 其负相关性, 说明该指数在抑制侵蚀上面具有指示意义。

(2) 基于景观生态学的基础上对研究区内10年的不同地形条件下和不同流域分区内土壤侵蚀变化状况进行研究。海拔在250 m以上的地区、坡度为8°~15°为主要的土壤侵蚀地区是土壤侵蚀风险高的主要地带。经过10年的治理, 这些侵蚀严重的地带侵蚀状况趋于好转, 同时对不同自然地理分区的土壤侵蚀状况进行分析。结果表明, 上游低山丘陵地区土壤侵蚀情况最严重, 中游岗地丘陵区次之, 中游岗地丘陵区侵蚀面积较大, 而下游平原岗地区基本无明显侵蚀。

摘要：利用RUSLE模型分别对研究区1998年和2008年的土壤侵蚀状况进行模拟并评价。在此基础之上, 从景观生态学的角度对研究区10年间土壤侵蚀时空变化特征进行分析。主要结果:①研究区土壤侵蚀以微度侵蚀和中度侵蚀为主, 其中海拔在250 m以上的地区、坡度为8o15o的地区是土壤侵蚀风险高的主要地带。研究区上游土壤侵蚀情况明显要高于中游和下游。②研究区侵蚀面积明显减少, 侵蚀量降低, 其中剧烈侵蚀变化率最大, 达到了46.36%。③研究不同时间小流域的农业景观格局与土壤侵蚀的关系表明, 2008年土壤侵蚀与所对应的景观指数单因子相关性都高于1998年, 说明人为干预是研究区土壤侵蚀减少的主要原因。

两极格局下大国兴衰与演变 第7篇

(1) 从盟友到对手——两极格局 (世界) 的形成。二战后期, 雅尔塔体系确立后逐渐形成了两极格局。在两极格局形成之初, 其力量组合现状是以美苏为首, 东西方对立, 政治上美苏各自控制自己的势力范围, 军事上北约和华约紧张对峙, 经济上各成体系封锁隔绝, 意识形态上针锋相对。它们采用了除战争以外的一切手段, 形成了以美国为首的西方资本主义国家和以苏联为首的社会主义国家对峙的“冷战”格局, 取代了长期以来以欧洲为中心的世界政治格局。在美苏之间有一个广阔的中间地带——第三世界逐步崛起成为一支独立的政治力量。

(2) 美国和前苏联因军备竞赛和对外侵略战争的拖累, 实力相对衰落。美国由于战后推行全球扩张政策, 特别是深陷侵越战争而不能自拔, 国力衰落。1973年, 以美元为中心的资本主义世界货币体系──布雷顿森林体系崩溃, 美国的资本主义世界经济霸主地位严重动摇。前苏联由于采取高度集中的经济政治体制、一党制和中央集权, 缺乏民主, 加上同西方长期处于敌对状态, 几十年的军备竞赛耗费巨大, 抑制了国民经济的结构调整, 使畸形的经济一直发展下去;又多次对外侵略, 并支持地区霸权主义的扩张, 最终被美国的“星球大战”计划拖垮而解体。两极格局也随之瓦解。

(3) 第三世界在国际舞台上崛起, 不结盟运动兴起。战后一系列亚非拉国家取得独立, 帝国主义殖民体系瓦解。1955年4月, 亚非29个国家和地区第一次在没有西方国家的参加下举行了万隆会议, 标志着第三世界兴起。1961年, 第一次不结盟国家和政府首脑会议召开, 不结盟运动正式形成。从20世纪70年代起, 不结盟运动斗争重心转向了经济领域, 把建立国际政治经济新秩序作为不结盟运动的行动纲领。这在一定程度上冲击着两极格局, 促进世界向多极化方向发展。但由于种种原因, 现在其影响反而不如以前了。

(4) 社会主义阵营不复存在, 中国自主发展。前苏联从20世纪50年代中期开始, 军事力量迅速膨胀, 极力推行大国沙文主义和霸权主义政策, 同美国争夺世界, 加紧对其他社会主义国家的控制。1958年, 中苏关系开始恶化。20世纪60年代, 随着前苏联把意识形态的分歧扩大到国家关系, 导致中苏关系破裂, 社会主义阵营不复存在。

在这一阵营中的中国自1949年10月起, 开启了崭新而漫长的社会主义民主政治的历程, 建立、完善了人民代表大会制度, 多党合作和政治协商制度, 民族区域自治制度等, 形成了具有中国特色的民主政治。通过了几个“五年计划”, 国力大为增强。奉行独立自主的和平外交政策, 取得一些重要成果。倡导的“和平共处五项原则”在国际上产生了深远影响。20世纪70年代, 中国恢复了在联合国的合法席位, 中日建交、泛同中国建交的热潮, 打开了外交新局面。改革开放后, 拨乱反正, 民主法制建设进入一个新的时期;按照一国两制构想, 香港澳门相继回归祖国, 祖国统一前程辉煌;适应新形势, 积极参加联合国和地区性国际组织的外交活动, 中国已成为世界政治舞台上的重要力量。

而东欧国家受前苏联改革和国内经济困难的影响, 自20世纪80年代后期起, 各国的执政党纷纷丧失政权, 社会制度随之发生了根本性变化。

(5) 帝国主义阵营四分五裂, 美国、西欧、日本三足鼎立。欧美国家在政治上有共同性, 采取资本主义国家代议制。特别是日本、西德经过战后审判和民主改革, 经济迅速发展, 随着经济力量壮大, 国际地位的提高, 在经济上出现摩擦, 在政治上出现独立倾向。欧洲走向联合。舒曼计划试图通过控制煤钢生产来促进法德和解。苏联和东欧社会主义国家所形成的外部压力, 西欧国家具备类似的经济类型和较密切的经济联系, 使西欧国家能够走向一体化, 形成了欧洲共同体。日本谋求政治大国地位。二战后, 日本受到制裁, 被迫实行经济的非军事化, 客观上促进了经济的迅速恢复与发展。到20世纪80年代, 日本成为仅次于美国的世界经济强国。

在当今世界的整个政治的发展态势来说, 和平与动荡并存, 多极化趋势加强, 但现在的状态仍是“一超多强”。

参考文献

[1] (美) 斯塔夫里阿诺斯.全球通史 (1500年以前的世界) [M].吴象婴, 梁赤民译.上海:上海社会科学院出版社, 1999.

时空格局演变 第8篇

经过20余年的发展,成都的旅游产业体系基本形成。成都入境旅游人数从2000年开始(除2003年和2008年之外),增长率均保持在15%以上,最高达80.46%(2004年),且除2008年之外,增长率均高于全国水平[1]。2006年成都市成功入选首批“中国最佳旅游城市”,加上一贯有“休闲之都”的雅号,必然会吸引更多的入境游客,因此研究成都入境旅游市场的时空演变规律有重要意义。

我国学者对入境旅游市场时空演变规律进行了研究。陈秀琼、黄福才采用Theil系数测量1990—2004年中国入境旅游时间尺度上的地带间、地带内和省际差异变化状况,结果表明1990—2004年中国入境旅游省际差异逐渐缩小,地带内差异大于地带间差异,地带内差异是构成省际差异的主要因素[2];杨瑾、马耀峰利用年际集中指数、亲景度、竞争态等指标,分析了西安从1996—2002年各客源国的时空变化特征,研究了西安国际客源市场的特点和动态发展规律并提出了相应的发展策略[3];姚小云依据张家界市1999—2007年入境旅游市场的相关统计数据,通过亲景度与竞争态等指标分别做了与时间和空间的相关分析,揭示了张家界入境旅游市场时空演替规律[4]。借鉴以往学者的研究方法,本研究根据成都市2000—2008年入境旅游市场的相关数据,运用亲景度和竞争态两个衡量指标,揭示成都入境旅游市场时空演变规律,从而为有关部门制定入境旅游市场开拓战略提供新的依据。

2 成都入境旅游市场亲景度分析

亲景度分析是入境客源市场对某旅游目的地偏好的一种客源市场分析方法。其数学含义是某客源国游客在某一旅游目的地的市场占有率与其在全国的市场占有率的比值[5],实质上是两个比重之比的偏爱指数。数学模型为:Pi=Di/Ci。式中,Pi为亲景度,Di为某客源国在旅游目的地占有率,Ci为该客源国在全国旅游市场的占有率。以P=1为界,P ≥1的客源国为亲景客源国;P=0表示不是客源国;P<1的客源国称为疏景客源国。此外,可进一步细分为强亲景客源国(2≤P)、弱亲景客源国(1≤P<2)、弱疏景客源国(0.5≤P<1)和强疏景客源国(O≤P<0.5)。当然,亲景度的大小与入境游客数量不一定呈正相关,因为这与旅华游客的总人数有关。依据2001—2008年《中国旅游统计年鉴》对成都市和中国大陆统计的16个境外客源市场日本、韩国、新加坡、泰国、美国等入境游客人数的统计,通过以上公式可计算出各入境市场对成都的亲景度(简称“亲蓉度”),见表1。

2.1 时空分布:亲蓉度差异不明显

2001—2008年在成都入境旅游市场中亲景度大于1的市场占2/3,小于1的占1/3,差异不大。比较各入境客源市场8年亲蓉度年均值,泰国、新加坡、美国均大于2,为强亲景客源国和地区;日本、马来西亚、加拿大、英国、法国、德国、澳大利亚和台湾地区均为1—2,属弱亲景客源国和地区;韩国、菲律宾为0.5—1,为弱疏景客源国;俄罗斯和香港、澳门特区小于0.5,为强疏景客源国和地区。从表1看,在中国入境旅游市场分割中成都的市场优势集中在泰国、新加坡和美国,它们也是中国的主要入境客源国。其中泰国2001—2008的亲蓉度均大于2,说明泰国游客对成都偏好性强,在我国入境旅游市场中形成了较特殊的“泰流现象”。泰国游客偏爱成都的重要原因是,曼谷到成都的航班达到每天一班,且往返费用只需1000元人民币。韩国、菲律宾、俄罗斯也是中国主要入境客源国,但却是成都的疏景客源国,说明成都对这3个国家的市场开拓不够;英国、法国、德国经济发达、人们的闲暇时间多,是世界上最重要的出国旅游市场,也是成都的亲景客源国,应进一步巩固和开拓这三个市场。

注:资料来源于2002—2009年《中国旅游统计年鉴》。

2.2 年际变化:亲蓉度高位波动,中位、低位稳中有增

成都入境旅游强亲景客源市场波动,弱亲景客源市场和疏景客源市场稳中有增,这是成都入境游客逐年攀升且增幅高于全国水平的主要原因。在强亲景客源国中,泰国的亲景度变化幅度最大(3.38),2001—2003年的亲蓉度均大于6,说明成都在这三年对泰国市场吸引力很强;2004—2008年不断波动,亲景度均小于4,说明泰国游客对成都的偏好在降低。占1/2的弱亲景市场呈稳中有增的态势。以日本为例,除2008年亲景度最小(0.97)之外,其余年份均为1.50—2.05,说明地震对日本游客的目的地选择影响较大,这与日本经常受到地震的干扰有关。在疏景客源市场中,以韩国为例,8年间韩国的亲蓉度为0.27—0.80,说明成都对韩国市场的吸引力不强。

3 竞争态分析

旅游市场竞争态是指旅游系统中各市场在市场占有率(αi)和市场增长率(βi)双指标作用下,所表现出的状态特征,记为Ωi(ɑi,βi)[6]。式中,undefined。式中,Xi为某目标市场当年的量,undefined为当年同类市场量的总和,Xi-1为该目标市场上年的量。每个市场的市场竞争态Ωi(ai,βi) 在二维坐标系中对应为一点,该点既能确定该市场在同类市场中的地位,又可清楚地描述该市场的未来发展趋势,是一个能准确衡量市场竞争力大小的量[6]。以a=m、β=n为界,可把市场竞争态划分为4个象限,分别为金牛市场、明星市场、幼童市场和瘦狗市场。由于不同类型的市场是相对而言的,所以m 、n 的取值应根据具体研究市场的特征而定。这里以市场占有率的平均值确定m,以市场增长率的平均值确定n,通过竞争态分析可对旅游业中各市场做出定量的对比分析,确定哪些是优势市场,应给予优惠政策实现优先发展;同时可通过区域中各类型市场所占比重大小的比较,对区域旅游业的整体发展水平做出全面的评价[6]。

3.1 竞争态空间特征分析

以成都2001—2008年各入境客源市场的平均增长率为βi,以2007年各入境客源市场的市场占有率为ai进行竞争态总体特征分析。划分象限的标准m 、n采用整体市场的平均值,其中m=5.6,n=25.2。据此可得出成都入境旅游市场竞争态分布图(图1):①瘦狗市场——加拿大、德国、泰国;②幼童市场——新加坡、马来西亚、菲律宾、新加坡、英国、法国、俄罗斯、澳大利亚和澳门特区;③明星市场——韩国;④金牛市场——日本、美国和香港特区、台湾地区。

3.2 竞争态时间特征分析

以2001—2008年每年市场平均占有率和市场平均增长率为界,可将每年的市场竞争态划分为金牛市场、明星市场、幼童市场和瘦狗市场。再根据成都16个入境市场2001—2008年各个年度市场占有率和市场增长率的数据(表2),可得出每个入境市场从2001—2008年在市场竞争态中所处的区域。

三个强亲景客源市场:①新加坡市场从2001—2008年的变化为幼童市场→幼童市场→金牛市场→明星市场→金牛市场→金牛市场→瘦狗市场→瘦狗市场→幼童市场。年际变动显著,市场增长率除2004年之外均很小,在特征年(2003年和2008年)出现明显的负增长。②泰国市场从2001—2008年的变化为金牛市场→明星市场→金牛市场→金牛市场→瘦狗市场→幼童市场→金牛市场→瘦狗市场。市场波动不大,除特征年和2005年之外均保持了较高的增长率。③美国市场从2001—2008年的变化为幼童市场→幼童市场→瘦狗市场→幼童市场→瘦狗市场→瘦狗市场→明星市场→金牛市场。年际波动较大,2007年一跃成为明星市场,2008年增长率降低,但市场占有率达到历年最高。

3个强疏景客源市场:①俄罗斯市场从2001—2008年的变化为瘦狗市场→瘦狗市场→瘦狗市场→幼童市场→幼童市场→幼童市场→明星市场→金牛市场。除特征年之外,增长率不断变大,市场占有率稳中有增。②香港市场从2001—2008年的变化为明星市场→瘦狗市场→金牛市场→幼童市场→瘦狗市场→瘦狗市场→幼童市场→金牛市场。从2001年之后开始市场开始衰退,在瘦狗与幼童之间徘徊。③澳门市场从2001—2008年的变化为瘦狗市场→瘦狗市场→瘦狗市场→幼童市场→明星市场→幼童市场→瘦狗市场→明星市场。市场年际波动较明显,2005年一跃从幼童市场成为明星市场,之后衰退为幼童市场,在2008年又升为明星市场,且市场占有率达历年最大。从上述分析看出,金牛市场和明星市场多出现在强亲景客源市场中,而幼童市场和瘦狗市场多出现在强疏景客源市场中。

注:资料来源于2002—2009年《中国旅游统计年鉴》。

4 亲景度与竞争态联动分析

亲景度反映的是某入境客源地游客对某目的地的偏好程度,竞争态说明该市场在旅游目的地同类市场中的地位。从表3可见,亲景度低于1的多为瘦狗市场或幼童市场,明星市场或金牛市场多为亲景度大于1,可见两者之间有一定程度的正相关关系,但也有不一致的情况。如泰国和新加坡的亲景度均大于2,为强亲景客源国,而在市场竞争态中属于瘦狗市场,原因是它们在2007年的市场占有率和市场增长率均低于市场平均水平。可以推断,市场集中度对亲景度和竞争态的相关性确实有影响。2007年香港特区的亲景度小于1,为疏景客源地,却属于金牛市场,直接原因是香港游客在成都的市场占有率较高,但仍远低于香港游客在整个中国的市场占有率。原因是2007年是香港回归祖国10周年,大量香港游客除了选择到广州、深圳等距离较近的地方探亲访友之外,还选择到最有影响力的城市如北京、上海、杭州等地。

5 结论与对策

泰国是成都最重要的境外客源市场。2001年以来亲蓉度均大于2,为强亲景客源市场,说明泰国游客对成都旅游非常偏好;市场竞争态除了2005年和2008年之外,一直处于明星市场或金牛市场,且市场增长率较高,在成都境外旅游市场结构中处于非常重要的地位。自从2004年以来,泰国市场亲蓉度有所下降,对成都的偏好在减弱,其中2008年最低(2.26),说明成都的市场竞争对手对泰国的吸引力在增强,同时也说明成都的泰国市场结构有待优化。今后应不断完善和开发新的旅游产品,提升服务质量,进一步加强对泰国市场的吸引力。韩国市场呈上升状态,其亲蓉度稳中有增,且在竞争态中处于优势地位,除特征年之外增长率均较高,应加大营销力度,吸引强大的客源。

成都入境客源市场空间分布均匀。在16个国家或地区中属于亲景客源国(地区)的占11个,其中强亲景客源国3个、弱亲景客源国(地区)8个,这有利于成都入境旅游市场稳定发展。同时对强疏景客源地的香港,面对其市场竞争态的不断衰退状态,应针对性的采取相应措施,促进其增长。亲景度和竞争态有一定程度的正相关关系。两者结合起来分析有助于对一个目的地确定其目标客源市场,把握客源市场的时空演变规律,究竟是哪些因素影响两者的相关性,有待进一步研究。

摘要：入境旅游客源市场时空演变规律的研究是入境旅游市场研究的一个热点。依据成都市2000—2008年入境旅游市场的相关统计数据,通过分析亲景度和竞争态在时间和空间上的演变,揭示了成都入境旅游客源市场的时空演变规律。研究发现,泰国是成都最重要的入境客源市场,但自从2004年以来亲蓉度有所下降。面对入境客源市场空间分布比较均匀的状况,市场关注的重点应放在市场竞争态有所衰退的市场,以确保整体市场的稳步攀升。

关键词：入境旅游,亲景度,竞争态,成都市

参考文献

[1]国家旅游局.中国旅游统计年鉴[M].北京:中国旅游出版社,2001-2009.

[2]陈秀琼,黄福才.中国入境旅游的区域差异特征分析[J].地理学报,2006,61(12)∶1271-1280.

[3]杨瑾,马耀峰.西安国际客源市场时空动态变化分析研究[J].西北大学学报(自然科学版),2006,36(2)∶309-312.

[4]姚小云.张家界入境旅游市场时空演替规律研究[J].地域研究与开发,2010,29(3)∶93-96.

[5]苏红霞,马耀峰.基于亲景度、SWOT方法的旅游客源市场分析——以西安市的英国客源市场为例[J].干旱区资源与环境,2005,19(5)∶146-147.