转型发展期北京市人口与产业耦合关系解析
发布时间：2021-03-27 05:45
快速的人口城镇化使北京市社会资源与环境面临巨大压力。当前北京市以产业疏解带动人口疏解来调控人口,但其人口与产业存在空间分布不均衡,耦合程度低等问题,针对该问题,基于2005-2017年北京市人口与产业统计数据资料,土地利用数据、夜间灯光数据、植被数据、道路数据以及兴趣点数据,通过植被指数对夜间灯光指数进行修正,以及道路、兴趣点数据对土地利用数据进行修正,构建人口与产业空间化模型,以及利用地理集中度、不一致指数、耦合指数以及空间自相关等方法,剖析人口与产业密度、空间布局变化特征以及空间集聚耦合关系,探讨影响人口与产业变化的因素,得到如下结论:（1）2005-2017年北京市人口有所下降,产业高度发展。人口数量表现为先快速后缓慢增长趋势,近年城市核心区人口在不断迁出,城市化率不断提升,2015年后人口密度减少主要在城六区,第三产业从业人口与产值占据主导地位,近年科学研究技术服务和地质勘察业地位提升幅度大。（2）2005-2017年北京市人口与产业在空间上差异性明显,但耦合集聚程度在逐步增强。人口与产业地理集中度均表现为在城市中心区集聚程度高,区县间在数值上存在较大差异,二者空间集聚分布一致...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区范围图
西安科技大学硕士学位论文10表2.1北京市4大功能区与16个区行政单元关系城市功能行政单元首都功能核心区东城区、西城区城市功能拓展区朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区城市发展新区顺义区、通州区、大兴区、房山区生态涵养发展区门头沟区、昌平区、平谷区、密云区、怀柔区、延庆区2.2数据源及预处理以北京市为研究单元，所用数据包含遥感影像数据、矢量数据、社会经济数据，所有数据地理参考系均采用WGS-84，栅格数据重采样为100m，重采样方法为最邻近法。2.2.1遥感数据（1）土地利用数据采用2010年和2015年中国土地利用现状遥感监测数据，数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（CSA），是在科技部和科学院项目支持下开发的土地利用现状遥感监测数据集。该数据以LandsatTM/ETM+遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，空间分辨率为100m，如图2.2所示。土地利用类型主要包括：耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地在内的6个一级类型以及25个二级类型，详细分类见表2.2。图2.22015年北京市土地利用类型图
2研究区与数据11表2.2土地利用类型编码一级类型名称二级类型名称1耕地水田、旱地2林地有林地、灌木林、疏林地、其他林地3草地高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地4水域河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩涂、滩地5城乡、工矿、居民用地城镇用地、农村居民点、其它建设用地6未利用土地沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地、裸土地、裸岩石质地、其它一般而言，人口聚居在城乡建设用地[53]，因此，利用ArcGIS软件提取工具，提取城镇用地与农村居民点为人口聚居区。由于土地利用类型的比例尺，城市内部道路、水体、公园等用地未能得到精细刻画，需要进一步修正，依据道路宽度以及道路距居住区距离做缓冲区，将这些要素从人口聚居区中剔除。水体、公园和机场也作相同处理，最终确定人口聚居区边界如图2.3所示。同样，利用ArcGIS软件提取工具，提取城镇用地、农村居民点以及工矿用地作为产业集聚区边界。图2.32015年北京市人口聚居区图（2）NPP/VIIRS夜间灯光数据选用2012年和2017年NPP/VIIRS（NationalPolarOrbitingPartnership’sVisibleInfraredImagingRadiometerSuite）月合成夜间灯光遥感影像，数据来源于美国国家海洋气象局数据中心（NOAA/NGDC），在http//ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_monthly下载。月数据是由DNB波段记录的日数据，根据特定算法合成，合成算法去除了云层反光和暂时
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化[J]. 王明明,王卷乐. 地球信息科学学报. 2019(05)
[2]基于“实有人口、实有房屋”数据的精细化人口空间化处理方法及应用研究[J]. 朱瑾,李建松,蒋子龙,程琦. 东北师大学报(自然科学版). 2018(03)
[3]基于POI数据的人口分布格网化方法研究[J]. 淳锦,张新长,黄健锋,张鹏程. 地理与地理信息科学. 2018(04)
[4]东北地区人口与经济空间格局演变分析[J]. 廉晓梅,吴金华. 人口学刊. 2018(01)
[5]京津冀人口与产业空间演变及相互关系——兼论产业疏解可否调控北京人口[J]. 张耀军,柴多多. 经济理论与经济管理. 2017(12)
[6]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[7]基于百度指数的全国雾霾公众关注度空间自相关分析[J]. 张涵玥,翁翎燕,杨栋,戴毅豪. 亚热带资源与环境学报. 2017(03)
[8]人口结构与产业结构耦合协调关系研究[J]. 方大春,张凡. 当代经济管理. 2016(09)
[9]人口流动与产业集聚互动的机制与过程——理论解读及经验证据[J]. 敖荣军,刘松勤. 湖北社会科学. 2016(06)
[10]产业转型背景下就业人口与产业发展关系研究综述[J]. 牟宇峰. 人口与经济. 2016(03)
博士论文
[1]基于高分辨率遥感数据的城市精细尺度人口估算研究[D]. 冯甜甜.武汉大学 2010
硕士论文
[1]基于微波和光学数据协同的区域人口空间化方法研究[D]. 林晨曦.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
[2]基于不同空间矩阵的空间自相关模型的土地利用驱动力的研究[D]. 赵明月.山东科技大学 2017
[3]河南省县域人口—经济关联耦合的空间格局研究[D]. 梁阁.河南大学 2016
[4]基于多源数据的太湖流域人口空间化研究[D]. 刘焕金.南京农业大学 2012
[5]四川省重点开发区人口与经济耦合关系研究[D]. 周艳.西南大学 2012
[6]辽宁省经济发展的空间关联分析[D]. 于欣.辽宁师范大学 2012
[7]基于GIS城市人口日动态分布模拟[D]. 杨海.西南大学 2011
[8]内蒙古人口结构与区域经济耦合的关联分析[D]. 毕其格.内蒙古师范大学 2006
本文编号：3103000
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区范围图
西安科技大学硕士学位论文10表2.1北京市4大功能区与16个区行政单元关系城市功能行政单元首都功能核心区东城区、西城区城市功能拓展区朝阳区、海淀区、丰台区、石景山区城市发展新区顺义区、通州区、大兴区、房山区生态涵养发展区门头沟区、昌平区、平谷区、密云区、怀柔区、延庆区2.2数据源及预处理以北京市为研究单元，所用数据包含遥感影像数据、矢量数据、社会经济数据，所有数据地理参考系均采用WGS-84，栅格数据重采样为100m，重采样方法为最邻近法。2.2.1遥感数据（1）土地利用数据采用2010年和2015年中国土地利用现状遥感监测数据，数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（CSA），是在科技部和科学院项目支持下开发的土地利用现状遥感监测数据集。该数据以LandsatTM/ETM+遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译生成，空间分辨率为100m，如图2.2所示。土地利用类型主要包括：耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地在内的6个一级类型以及25个二级类型，详细分类见表2.2。图2.22015年北京市土地利用类型图
2研究区与数据11表2.2土地利用类型编码一级类型名称二级类型名称1耕地水田、旱地2林地有林地、灌木林、疏林地、其他林地3草地高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地4水域河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩涂、滩地5城乡、工矿、居民用地城镇用地、农村居民点、其它建设用地6未利用土地沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地、裸土地、裸岩石质地、其它一般而言，人口聚居在城乡建设用地[53]，因此，利用ArcGIS软件提取工具，提取城镇用地与农村居民点为人口聚居区。由于土地利用类型的比例尺，城市内部道路、水体、公园等用地未能得到精细刻画，需要进一步修正，依据道路宽度以及道路距居住区距离做缓冲区，将这些要素从人口聚居区中剔除。水体、公园和机场也作相同处理，最终确定人口聚居区边界如图2.3所示。同样，利用ArcGIS软件提取工具，提取城镇用地、农村居民点以及工矿用地作为产业集聚区边界。图2.32015年北京市人口聚居区图（2）NPP/VIIRS夜间灯光数据选用2012年和2017年NPP/VIIRS（NationalPolarOrbitingPartnership’sVisibleInfraredImagingRadiometerSuite）月合成夜间灯光遥感影像，数据来源于美国国家海洋气象局数据中心（NOAA/NGDC），在http//ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_monthly下载。月数据是由DNB波段记录的日数据，根据特定算法合成，合成算法去除了云层反光和暂时
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化[J]. 王明明,王卷乐. 地球信息科学学报. 2019(05)
[2]基于“实有人口、实有房屋”数据的精细化人口空间化处理方法及应用研究[J]. 朱瑾,李建松,蒋子龙,程琦. 东北师大学报(自然科学版). 2018(03)
[3]基于POI数据的人口分布格网化方法研究[J]. 淳锦,张新长,黄健锋,张鹏程. 地理与地理信息科学. 2018(04)
[4]东北地区人口与经济空间格局演变分析[J]. 廉晓梅,吴金华. 人口学刊. 2018(01)
[5]京津冀人口与产业空间演变及相互关系——兼论产业疏解可否调控北京人口[J]. 张耀军,柴多多. 经济理论与经济管理. 2017(12)
[6]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[7]基于百度指数的全国雾霾公众关注度空间自相关分析[J]. 张涵玥,翁翎燕,杨栋,戴毅豪. 亚热带资源与环境学报. 2017(03)
[8]人口结构与产业结构耦合协调关系研究[J]. 方大春,张凡. 当代经济管理. 2016(09)
[9]人口流动与产业集聚互动的机制与过程——理论解读及经验证据[J]. 敖荣军,刘松勤. 湖北社会科学. 2016(06)
[10]产业转型背景下就业人口与产业发展关系研究综述[J]. 牟宇峰. 人口与经济. 2016(03)
博士论文
[1]基于高分辨率遥感数据的城市精细尺度人口估算研究[D]. 冯甜甜.武汉大学 2010
硕士论文
[1]基于微波和光学数据协同的区域人口空间化方法研究[D]. 林晨曦.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017
[2]基于不同空间矩阵的空间自相关模型的土地利用驱动力的研究[D]. 赵明月.山东科技大学 2017
[3]河南省县域人口—经济关联耦合的空间格局研究[D]. 梁阁.河南大学 2016
[4]基于多源数据的太湖流域人口空间化研究[D]. 刘焕金.南京农业大学 2012
[5]四川省重点开发区人口与经济耦合关系研究[D]. 周艳.西南大学 2012
[6]辽宁省经济发展的空间关联分析[D]. 于欣.辽宁师范大学 2012
[7]基于GIS城市人口日动态分布模拟[D]. 杨海.西南大学 2011
[8]内蒙古人口结构与区域经济耦合的关联分析[D]. 毕其格.内蒙古师范大学 2006
本文编号：3103000
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