黄河流域经济空间分异格局研究

黄河流域经济空间分异研究黄河流域经济空间分异研究摘要：黄河是中国的第二长河流，流域范围广泛，涵盖了多个省份。

黄河流域的经济发展在不同地区之间存在着明显的空间分异。

本文通过对黄河流域经济空间分异的研究，探讨了不同地区之间的差异以及分异的原因，并提出了相应的对策。

一、引言黄河流域是中国的经济命脉之一，具有重要的农业、工业和交通资源。

然而，由于地理环境、自然条件、政策扶持等方面的差异，黄河流域的经济发展表现出明显的空间分异特征。

研究黄河流域经济空间分异，对于实现区域经济协调发展具有重要意义。

二、黄河流域经济空间分异的表现1. 区域经济发展水平差异黄河流域经济发展水平存在着明显的差异。

一方面，河南、山西等地经济发展较快，工业化水平相对较高；另一方面，甘肃、宁夏等地经济相对滞后，农业占主导地位。

2. 城乡经济发展差异黄河流域城市和农村之间的经济发展差异较大。

城市聚集了人力、财力和技术等资源，相对于农村，城市的经济发展水平更高。

农村地区的经济相对较为落后，且存在农村贫困问题。

3. 产业结构差异黄河流域的不同地区在产业结构上存在差异。

河南、山西等地相对发达的地区以工业为主导，而甘肃、宁夏等地则以农业为主导。

这种差异导致了经济发展水平和就业机会的不平衡。

三、黄河流域经济空间分异的原因1. 地理条件差异黄河流域地理条件差异较大，不同地区的气候、土壤、水资源等条件存在着显著差异。

这些差异直接影响了不同地区的产业结构和经济发展水平。

2. 政策扶持差异不同省份对于黄河流域的发展支持政策存在差异。

一些地区获得了政府的大力支持，通过开发利用资源、优化产业结构等手段，加快了经济发展。

而一些地区由于政策扶持不力，导致经济发展滞后。

3. 经济基础和历史遗留问题黄河流域经济发展的差异还源于不同地区的历史原因和经济基础。

一些地区由于有利的地理位置和丰富的资源，得以形成较为发达的经济体系；而一些地区则受到历史遗留问题的限制，经济发展较为滞后。

黄河流域工业生态效率空间分异特征与影响因素一、概述黄河流域作为中华民族的发源地，其生态环境保护与经济发展之间的平衡一直是国家关注的重点。

工业作为推动经济发展的重要力量，在黄河流域的发展中扮演着举足轻重的角色。

工业发展带来的资源消耗和环境污染问题也日益凸显，这使得黄河流域工业生态效率的空间分异特征及其影响因素研究显得尤为重要。

工业生态效率是衡量工业发展质量的重要指标，它反映了工业生产过程中资源利用效率和环境污染控制水平。

黄河流域地域辽阔，各地区工业发展水平、产业结构、资源禀赋等存在显著差异，导致工业生态效率在空间上呈现出分异特征。

深入探究黄河流域工业生态效率的空间分异特征，对于优化工业布局、提升工业生态效率、促进黄河流域生态保护和高质量发展具有重要意义。

本研究旨在通过对黄河流域工业生态效率的空间分异特征进行定量分析，揭示其空间分布规律，并探讨影响工业生态效率的主要因素。

通过构建科学的评价指标体系，运用适当的空间分析方法，本研究将为黄河流域工业生态效率的提升提供决策支持和政策建议。

本研究也将为其他流域或地区的工业生态效率研究提供借鉴和参考。

1. 黄河流域的地理、经济概况及工业发展重要性位于中国北部，是一条拥有深厚历史底蕴和丰富自然资源的长河。

其地理特征显著，上游以山地和高原为主，中下游则逐渐过渡为平原和丘陵地带。

这种地形地貌的多样性不仅赋予了黄河流域独特的自然景观，更为其经济发展提供了多元化的资源基础。

从经济角度来看，黄河流域是中国重要的经济区域之一。

流域内拥有广阔的农田和丰富的矿产资源，是农业和工业发展的宝地。

特别是中下游地区，依托黄河的灌溉之利，农业生产条件得天独厚，是国家粮食安全的重要保障。

黄河流域还蕴藏着大量的煤炭、铁矿石、石油等矿产资源，为工业发展提供了丰富的原材料。

工业发展在黄河流域具有举足轻重的地位。

随着国家对生态文明建设的不断推进，黄河流域的工业发展也逐渐转向生态化、绿色化。

工业生态效率的提升不仅关系到流域内经济的可持续发展，更对全国乃至全球的生态环境具有重要影响。

第35卷第2期2024年3月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.35,No.2Mar.2024DOI:10.14042/ki.32.1309.2024.02.013黄河水源涵养区土地利用变化的区域分异特征及未来格局梁㊀康1,公㊀丽1,2,宋小青2,张永勇1,刘昌明1(1.中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室,北京㊀100101;2.中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北武汉㊀430074)摘要:解析黄河水源涵养区历史和未来的土地利用/覆盖变化(LUCC)对于保护黄河流域水土资源和维系生态系统服务功能等具有重要意义㊂在研究区及其三大子区(Ⅰ黄河上游水源区㊁Ⅱ渭河南山区㊁Ⅲ伊洛河区),基于1990 2020年的土地覆盖产品数据,采用转移矩阵㊁地理探测器㊁CA-Markov 模型等方法,分析LUCC 特征㊁探测驱动因素和预测未来期(2025年)空间格局㊂结果表明:自2000s 以来,研究区及分区地类呈现退耕还林还草和建设用地快速增长的2条主线变化趋势,其中,全区LUCC 主要受到粮食产量㊁高程和人口密度驱动,Ⅰ区㊁Ⅱ区和Ⅲ区LUCC 的主导驱动因素分别是高程㊁人口密度和粮食产量㊂未来生态保护情景相对于自然发展情景,耕地和建设用地扩张将受到约束,能更好地保障生态用地面积以支撑水源涵养等生态服务功能㊂关键词:水源涵养;土地利用/覆盖变化;地理探测器;CA-Markov 模型;黄河流域中图分类号:S152.7㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2024)02-0325-13收稿日期:2023-09-07;网络出版日期:2024-02-05网络出版地址:https:// /urlid /32.1309.P.20240204.1421.003基金项目:国家重点研发计划资助项目(2021YFC3201102);国家自然科学基金资助项目(41971035)作者简介:梁康(1986 ),男,重庆人,副研究员,博士,主要从事流域水文过程演变机理与水资源安全研究㊂E-mail:liangk@ 土地利用/覆盖变化(LUCC)是全球环境变化的重要原因和结果[1-2],影响粮食安全㊁生态安全和社会稳定[3]㊂黄河流域是中华文明的诞生地,是中国重要的生态屏障[4]㊂1999年开始实施的 退耕还林还草 生态工程,引起了黄河流域土地利用格局的重大变化,改善了生态环境[5-6],减少了水土流失和山洪灾害的发生[7]㊂然而,随着城镇化快速发展,黄河流域土地利用/覆盖正在发生新的变化㊂城镇化和工业化快速发展使得大量农田被建设用地占据,导致农田面积减少[8],可能影响黄河流域粮食安全㊂与此同时,全球变暖和人类活动等因素使得黄河流域的土地利用呈现多样化和复杂化的变化态势,可能会对黄河流域重要生态服务功能区的生态环境产生重大影响[9]㊂因此,深入研究黄河流域土地利用变化的发展模式㊁了解历史和预测未来的LUCC,对区域土地利用规划㊁粮食安全和生态服务功能的保障具有重要意义㊂自1995年 LUCC 科学研究计划 实施以来[2,10],国内外学者们对土地利用/覆盖的时空演变规律㊁驱动因素分析和模拟预测等方面做了大量研究[1,11-13]㊂其中,对历史土地利用变化驱动因素的定量解析和未来变化的预测是当前研究的重点和难点[14]㊂土地利用驱动因素分析从定性探究[15]转为采用数理统计方法,例如主成分分析法㊁相关分析法㊁logistic 回归模型㊁层次分析法㊁地理加权回归和地理探测器等[16-22]㊂其中,地理探测器被广泛应用于定量探析地理要素空间异质性驱动力,具有适用性强㊁理论基础可靠㊁操作简便等优点[14]㊂土地利用变化的模拟预测主要采用模型方法,经历了从数量到空间格局模拟㊁从单一模型到耦合模型模拟,呈现出多模型㊁多技术和智能化的发展态势[11,23],涌现出元胞自动机-马尔可夫(CA-Markov)模型㊁小尺度土地利用变化及效应(CLUE-S)模型和未来土地利用情景模拟(FLUS)模型等[24-26]多种技术方法㊂其中,CA-Markov 模型综合了CA 模型和Markov 模型的优点[27-28],可以对土地利用类型空间分布和数量演变326㊀水科学进展第35卷㊀进行预测,得到了国内外学者的广泛认可[4]㊂但其在建立CA 模型运行规则时,大多数研究基于logistic 回归方程来校正,可以解决各种因素的非线性和复杂性[29],但在空间分异性探测上略显不足,而将地理探测器的空间分异性探测优势与CA-Markov 模型相结合,有望提升土地利用模拟预测的准确性和可靠性㊂综合多种方法优势以实现土地利用变化驱动要素定量解析和未来变化的模拟预测,是当前及未来土地利用研究领域的发展趋势[30]㊂黄河水源涵养区是黄河流域非常重要的生态功能区,包括黄河源区㊁秦岭㊁祁连山㊁六盘山和若尔盖( 生态五区 [31])重点生态安全屏障,因此,研究该区LUCC 是科学支撑新时代黄河流域生态保护和高质量发展国家战略的基础㊂以往研究对该区的界定主要集中于黄河源区和上游水源涵养区[32-33],主要针对三江源㊁祁连山和若尔盖重点生态功能区,而容易忽略六盘山和秦岭北麓所在的渭河南部山区支流流域及秦岭余脉所至的伊洛河流域㊂以往该区LUCC 研究更多的是单独对黄河源区[32]㊁渭河流域[34]㊁伊洛河流域[35-36]的分散研究,缺乏将渭河南部山区支流流域和伊洛河流域统一纳入黄河水源涵养区范围内开展系统完整的综合研究㊂本文以黄河水源涵养区作为研究区,并依据黄河流域重点生态功能区的分布情况和水利部划分的水资源三级分区,将其划分为三大子区和10个水资源三级分区,重点对比分析全区㊁三大子区及10个水资源分区的LUCC 特征,定量探析LUCC 的空间分异原因,并结合空间分异原因预估未来的LUCC 情势,期望能为黄河水源涵养区下垫面变化综合分析㊁黄河流域的水源涵养能力综合评估㊁水资源和生态安全系统保护等提供参考㊂1㊀研究区与数据来源1.1㊀研究区概况图1㊀黄河水源涵养区地理位置及DEMFig.1Location and DEM of the water conservation zone of the Yellow River 本文界定的黄河水源涵养区位于32ʎN 39ʎN㊁96ʎE 114ʎE 之间,具体包括自西向东地理位置相互连接的三大区域,即Ⅰ黄河上游水源区(兰州以上流域)㊁Ⅱ渭河南山区(渭河华县以上流域,不含泾河,以下简称为 渭河南山区 )和Ⅲ伊洛河区㊂根据空间分异探析的研究需求,参考水利部划分的全国水资源区划(http:ʊ /),进一步将三大区域划分为10个水资源分区(图1和表1)㊂黄河水源涵养区跨青海㊁四川㊁甘肃㊁宁夏㊁陕西和河南6省,东西长约1550km,南北宽约710km,面积约28.7万km 2,㊀第2期梁㊀康,等:黄河水源涵养区土地利用变化的区域分异特征及未来格局327㊀占黄河流域总面积的38%,贡献了黄河流域约84%的河川年均径流量[31]㊂研究区西北高,东南低,高程范围为92~6174m㊂降水量和多年平均气温都呈由东南向西北递减的特征,雨季集中在6 9月㊂表1㊀黄河水源涵养区水资源分区概况Table1Overview of water resources subzones in the water conservation zone of the Yellow River 水源涵养区水资源分区编号水资源分区名称分区面积/km2Ⅰ黄河上游水源区Ⅰ-1河源 玛曲83502.88Ⅰ-2玛曲 龙羊峡44151.31Ⅰ-3龙羊峡 兰州26326.81Ⅰ-4大夏河 洮河32860.07Ⅰ-5湟水16330.53Ⅰ-6大通河享堂以上14471.81Ⅱ渭河南山区Ⅱ-1渭河宝鸡峡以上30733.28Ⅱ-2宝鸡峡 咸阳15750.75Ⅱ-3咸阳 华县4610.99Ⅲ伊洛河区Ⅲ伊洛河流域18139.451.2㊀数据来源与处理本文主要包括两大类数据:土地利用数据与影响土地利用变化的驱动因子数据㊂本文选用的土地利用数据(1990 2020年,共31期)来自武汉大学黄昕教授团队制作的中国30m年度土地覆盖产品,该数据基于5463个目视解译样本,总体精度达80%[37]㊂根据研究需要和参照国家标准‘土地利用现状分类:GB/ T21010 2007“,对黄河水源涵养区土地利用遥感监测数据重新划分为草地㊁耕地㊁林地㊁未利用土地㊁水域和建设用地共6类㊂基于研究区的实际情况以及驱动因子可获取性㊁可量化性等原则,本文选取涉及地形地貌(高程㊁坡度)和水热条件(降水㊁气温)两方面的4个自然地理因子,以及人口密度㊁GDP㊁粮食产量㊁城镇化率4个社会经济因子㊂其中,高程数据采用美国国家航空航天局(NASA)发布的全球30m分辨率DEM数据;坡度数据基于DEM数据得到;将从中国科学院资源环境科学与数据中心(https:ʊ/)获取的逐月气温和降水数据处理为年均数据(2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年共5期);人口密度数据集(2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2020年)来自World Pop(https:ʊ/project/catego-ries?id=18);GDP数据(2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年㊁2019年)来自Chen等[38]修正的实际国内生产总值数据;县级粮食产量和城镇化率数据(2000年㊁2005年㊁2010年㊁2015年和2020年)来自中国经济社会大数据研究平台(https:ʊ/)㊂上述所有数据的空间分辨率均处理为1km㊂2㊀研究方法2.1㊀土地利用动态变化研究方法土地利用转移矩阵是分析LUCC的一种有效工具,能够揭示特定时期区域各土地利用类型间的相互转化,包括数量的结构特征和转移方向[39]㊂本文采用Mann-Kendall趋势检验法检测1990 2020年LUCC趋势显著性㊂该方法是一种非参数检验方法,其优势在于对异常值不敏感,计算原理简单易懂,且无需检测序列符合某种概率分布[40]㊂本文给定显328㊀水科学进展第35卷㊀著性水平α=0.05,通过统计量Z值(|Z|>1.96)进行显著性检验,当Z>1.96时,上升趋势显著,当Z< -1.96时,下降趋势显著㊂2.2㊀土地利用空间分异驱动力分析方法空间分异性探测是地理探测器的核心特点之一,是揭示内在驱动力的一种新兴统计学手段[41]㊂因子探测通过研究因变量LUCC的空间异质性,定量探测各驱动因子对LUCC的解释力(q),q越大,则该因子对土地利用变化的影响越大㊂公式如下:q=1-ðL h=1N hσ2hNσ2(1)式中:q的取值范围为0~1;L为影响因子类型数;N h为类型量h的样本数,h=1,2, ,L;N为全区的样本数;σ2h为类型量h的离散方差;σ2为研究区土地利用的方差㊂2.3㊀土地利用变化预测模型2.3.1㊀模型构建CA-Markov模型是由CA模型和Markov模型耦合而成,以适宜性图集和转移矩阵为规则,模拟未来土地利用类型变化㊂适宜性图集是CA的关键核心部分,主要用于模拟土地利用复杂的空间变化[27],转移矩阵作为Markov过程的初始转移概率,用于模拟土地利用未来的数量变化㊂本文在模型构建时,分模型识别期(基期为2010年,模拟2015年土地利用)㊁验证期(基期为2015年,模拟2020年土地利用)和应用期(基期为2020年,模拟2025年土地利用)3期进行㊂以模型识别期为例,构建黄河水源涵养区LUCC预测模型的4个主要步骤为:(1)生成土地利用适宜性图集㊂研究区2010年土地利用类型数据作为因变量,选取2010年的自然地理因子和社会经济因子作为自变量,将地理探测器计算出的驱动力作为权重,利用布尔交叉法生成6种土地利用类型的适宜性图像,进而打包成2010年土地利用适宜性图集㊂(2)计算参考期土地利用转移矩阵㊂采用Markov链计算2005 2010年识别期的土地利用面积转移矩阵㊂(3)模拟预测土地利用结果㊂利用CA-Markov模型,通过设置5ˑ5滤波器㊁循环次数为5等参数,基于2005 2010年土地利用面积转移矩阵和2010年土地利用适宜性图集,模拟得到2015年研究区土地利用类型分布图㊂(4)检验模拟预测结果精度㊂对模拟预测的2015年土地利用数据进行数量和空间模拟精度验证,利用Kappa指数评价空间模拟精度,利用相对误差评价数量模拟精度,如精度测试通过,则应用此耦合模型模拟未来土地利用㊂2.3.2㊀模拟情景设置模拟情景设置主要是根据流域发展的不同需求而设定,本文设定自然发展情景和生态保护情景2种土地利用未来发展情景,并参照上述LUCC预测模型构建步骤,预测研究区2025年土地利用空间分布格局㊂(1)自然发展情景㊂不考虑任何人类活动和自然条件等限制性因素的影响,黄河水源涵养区未来土地利用的演变是由该区2015 2020年土地利用变化的发展规律决定,即采用2015 2020年的转移概率和转移面积作为未来土地利用类型的转换规则㊂(2)生态保护情景㊂为保障研究区生态用地面积和减缓耕地面积的损失,在2015 2020年面积转移矩阵的基础上,将林地㊁草地和水域转换为其他土地利用类型的面积设置为0,将耕地转化为除耕地以外的其他土地利用类型的面积比例减少30%㊂㊀第2期梁㊀康,等:黄河水源涵养区土地利用变化的区域分异特征及未来格局329㊀3㊀结果与分析3.1㊀土地利用演变特征3.1.1㊀土地利用结构及变化特征黄河水源涵养区整体的土地利用时空分布特征见图2(α为斜率)和图3㊂研究区1990 2020年3个主要地类的多年平均面积占比排序依次为草地㊁耕地㊁林地,这3类面积之和占总面积的96.92%,其次为未利用土地㊁水域和建设用地㊂近30余年来,研究区各地类面积的线性趋势表现不同,其中,林地㊁建设用地和未利用土地均呈现显著增加趋势(p<0.05),耕地和草地呈现显著减小趋势,水域为不显著减少趋势㊂值得注意的是,草地㊁耕地和水域的变化趋势都在2002年前后发生转变,草地和水域趋势均由下降变为上升,耕地则相反,此外,未利用土地面积的上升趋势在2009年之后增强㊂黄河水源涵养区1990 2020年不同时期土地利用类型的总体空间分布格局相似(图3),表现为草地广泛分布在整个研究区,且更集中分布于西部区域,耕地和建设用地主要分布在中东部的低海拔地区,林地主要分布在西部北侧㊁中部南侧和东部西侧,水域靠近黄河干支流,未利用土地集中在西部高海拔区域㊂图2㊀黄河水源涵养区1990 2020年各土地利用类型面积变化Fig.2Area change of each land use type in the water conservation zone of the Yellow River from1990to2020对于黄河水源涵养区分区尺度下的LUCC特征,在三大子区之间和各子区内部不同水资源分区之间,其土地利用类型结构和面积变化趋势等均存在明显差异(表2和图3)㊂首先,对于Ⅰ区及内部6个水资源分区而言,草地是多年平均面积占比最大的地类,同时Ⅰ区表现出草地面积缩减及建设用地迅速扩张,特别是在Ⅰ-4区和Ⅰ-6区,建设用地增长尤为显著㊂然后,对于Ⅱ区而言,耕地㊁草地㊁林地和建设用地具有地带规律分布特征,即草地和耕地面积自西向东减少,而林地和建设用地自西向东增加㊂Ⅱ区整体上呈现出耕地急剧减少趋势,尤其是在Ⅱ-2区和Ⅱ-3区;建设用地在Ⅱ-1区㊁Ⅱ-2区和Ⅱ-3区都呈现出显著增长,显示出较为强烈的工业或城市发展导致的土地转变㊂最后,对于Ⅲ区而言,耕地和林地是主要地类,该区土地利用变化趋势与Ⅱ区相似㊂330㊀水科学进展第35卷㊀图3㊀黄河水源涵养区1990 2020年不同时期土地利用空间分布Fig.3Spatial distribution of land use in the water conservation zone of the Yellow River in different periods from 1990to 2020表2㊀黄河水源涵养区各水资源分区土地利用类型面积比例及变化趋势Table 2Proportion and trend of land use type area of each water resources subzone in the waterconservation zone of the Yellow River 分区草地耕地林地未利用土地水域建设用地面积占比/%Z 面积占比/%Z 面积占比/%Z 面积占比/%Z 面积占比/%Z 面积占比/%Z Ⅰ区86.09-4.11∗ 5.16-1.77 5.85 6.46∗ 1.47 4.66∗ 1.37-0.070.06 6.49∗Ⅰ-1区96.00-1.52∗0.02-4.22 1.207.01∗0.60 5.00∗ 2.50-2.07∗∗00Ⅰ-2区90.67-2.00∗∗0.62-4.15∗ 3.76-3.38∗ 3.85 4.52∗ 1.10 4.96∗00Ⅰ-3区82.290.569.31-3.03∗ 6.50 3.30∗ 1.17-0.170.59 6.820.15 4.71Ⅰ-4区69.09-4.49∗14.25 1.8716.26 5.23∗0.070.510.32 4.590.02 6.39∗Ⅰ-5区72.700.1419.73-1.367.07 5.44∗0.29 3.79∗0.09 2.98∗0.13 6.19∗Ⅰ-6区76.37-3.57∗ 4.69-4.86∗13.96 2.16∗ 4.02 4.62∗0.92 2.50∗0.03 1.14Ⅱ区22.93 2.48∗49.96-5.71∗∗24.197.89∗000.17 2.30∗ 2.747.85∗Ⅱ-1区34.30 2.58∗51.76-3.67∗13.467.75∗000.06 2.43∗0.417.70Ⅱ-2区 6.63-1.8448.16-6.83∗40.387.82∗000.36 2.28∗ 4.477.82∗Ⅱ-3区 1.64-7.2945.70-7.89∗39.907.46000012.767.89Ⅲ区 6.38-6.08∗46.59-7.14∗41.44 6.70∗000.43 4.83 5.167.89注:∗为置信水平小于0.01;∗∗为置信水平小于0.05㊂3.1.2㊀土地利用转移特征从黄河水源涵养区多期土地利用转移矩阵结果可知(图4),不同时期的土地利用流转方向㊁转移规模大小存在差异,并且因退耕还林还草政策的实施,研究区在2000年前后呈现出不同的变化特征㊂具体而言,2000年前的土地利用类型转移活跃(尤其是1990 1995年),耕-林草转移表现为耕增-林草减,耕-建转移则表现为耕减-建增㊂2000年后退耕还林还草效果明显,表现为其他地类转向草地和林地,耕-林-草转移表现㊀第2期梁㊀康,等:黄河水源涵养区土地利用变化的区域分异特征及未来格局331㊀为耕减-林草增,但耕-建转移依旧表现为耕减-建增,但不可忽视的是,近20a,草地向未利用土地转变逐渐增强,说明草地存在一定的退化趋势㊂此外,以耕地流入主导的建设用地快速增加的特征及发展趋势较明显㊂进一步以2000年为界,通过1990 2000年和2000 2020年2期土地利用转移矩阵对比,在分区尺度下分析研究区土地利用转移特征㊂在2000年以后,土地利用转移在三大分区普遍出现耕-草互转方向改变,即从耕增-草减转变为耕减-草增㊂在Ⅰ区,该转变发生在Ⅰ-2区㊁Ⅰ-3区㊁Ⅰ-5区和Ⅰ-6区㊂此外,草地流向未利用土地的面积均在2000年后增强,尤其在Ⅰ-1区和Ⅰ-2区,分别增加了294km2和162km2㊂在Ⅱ区,该转变主要发生在Ⅱ-1区和Ⅱ-2区,而Ⅱ-3区则从耕减-草增转变为耕增-草减㊂在Ⅲ区,还呈现出耕地转为建设用地规模增强的特征㊂综上,在分区尺度下,三大子区和绝大多数水资源分区的土地转移方向跟全区尺度转移方向基本一致,但仍存在个别水资源分区(如Ⅱ-3区)与主导转移方向不一致㊂此外,退耕还草效果不够稳固有退化风险的区域主要在Ⅰ-1区㊁Ⅰ-2区㊂图4㊀黄河水源涵养区不同时期土地利用转移比例弦图Fig.4Land use transfer ratio chord diagram in different periods in the water conservation zone of the Yellow River3.2㊀土地利用与覆盖变化的驱动力利用地理探测器的因子探测方法得到了全区土地利用类型与8个驱动因子之间的关系,如图5(a)所示㊂自然地理因子和社会经济因子共同驱动研究区LUCC,且社会经济因子的多年平均解释力(0.799)大于自然地理因子的解释力(0.521)㊂研究区全区主要受到粮食产量㊁高程和人口密度的影响,多年平均解释力分别为0.290㊁0.238和0.234,其中,高程和人口密度的解释力均呈逐年下降趋势,坡度和气温的解释力也呈下降趋势,其余驱动因子的变化无明显规律㊂对8个驱动因子进行分区探测的结果如图5和表3所示,各分区在主导驱动因子㊁各因子解释力大小和因子变化趋势等方面存在较强的空间异质性㊂具体而言,Ⅰ区主要受自然地理因子的影响(图5(b)),尤其是高程和气温,多年平均解释力分别为0.313㊁0.278㊂在Ⅰ区的6个水资源分区中(表3),虽然自然地理因子普遍占主导地位,但主导驱动因子分区而异,Ⅰ-1区㊁Ⅰ-2区㊁Ⅰ-3区㊁Ⅰ-4区㊁Ⅰ-5区和Ⅰ-6区分别受降水㊁GDP㊁粮食产量㊁气温㊁高程和气温的主导驱动;而Ⅱ区和Ⅲ区的LUCC更多地受到社会经济因子332㊀水科学进展第35卷㊀图5㊀黄河水源涵养区全区及三大子区LUCC驱动因子探测结果Fig.5Detection results of LUCC drivers in three major subzones of the water conservation zone of the Yellow River表3㊀黄河水源涵养区各水资源分区LUCC驱动因子多年平均q值Table3Multi-year average q-values of LUCC drivers for each water resources subzone in the waterconservation zone of the Yellow River分区高程坡度气温降水人口密度GDP城镇化率粮食产量Ⅰ-10.0980.0690.0720.1050.0180.037-0.079Ⅰ-20.1100.0030.1080.0220.1210.1230.0250.030Ⅰ-30.0750.0200.0570.0490.0730.0620.0740.093Ⅰ-40.0720.0100.0740.0540.0580.0510.0550.067Ⅰ-50.1060.0070.0920.0610.0740.0570.0500.052Ⅰ-60.2860.0220.3040.1660.2200.1890.1960.163Ⅱ-10.0110.0050.0040.0170.0140.0110.0110.020Ⅱ-20.0380.0340.0120.0220.0440.0420.0140.029Ⅱ-30.0180.0140.0010.0130.1170.125-0.099Ⅲ0.0180.0350.0110.0080.0380.0190.0490.061注: - 为未通过显著性检验㊂㊀第2期梁㊀康,等:黄河水源涵养区土地利用变化的区域分异特征及未来格局333㊀的驱动,在Ⅱ区的3个水资源分区中(表3),社会经济因子同样占有较高影响,尤其是粮食产量㊂总体而言,自然地理因子在Ⅰ区对LUCC影响较大,而在Ⅱ区和Ⅲ区,社会经济因子更为显著;同时,社会经济因子影响力在Ⅱ区和Ⅲ区不同年份之间波动剧烈,而在Ⅰ区则呈逐年下降趋势㊂3.3㊀黄河水源涵养区土地利用/覆盖变化未来模拟与预测3.3.1㊀模型模拟精度验证利用地理探测器的各驱动因子对LUCC的解释力,结合CA-Markov模型对研究区LUCC进行模拟和预测㊂利用模拟和实际的土地利用数据计算Kappa指数(K),当K>0.75时,通常被认为具有较高的可靠性[42]㊂模型识别期和验证期K分别为0.88和0.93,表明基于地理探测器和CA-Markov模型耦合模拟的空间分布结果是合理的,但无论是识别期还是验证期,模拟的土地利用类型相对于实际的土地利用类型分布更加集中(图6)㊂进一步将各土地类型的模拟面积与2015年㊁2020年的实际面积进行比较(图6(e)),2期土地利用模拟面积精度均大于83%,未利用土地是模拟精度最高的土地利用类型,其次是草地和建设用地㊂图6㊀黄河水源涵养区识别期和验证期土地利用类型空间分布及相对误差Fig.6Spatial distribution of land use types and relative error in the identification period and verification period of the water conservation zone of the Yellow River3.3.2㊀未来2025年土地利用情景模拟以2020年为预测基准期,对研究区2025年自然发展情景和生态保护情景的土地利用进行预测㊂在2种情景下,各地类未来空间分布格局相较于基准期总体变化较小,且未来土地利用类型仍然以草地㊁耕地和林地为主,但不同地类的面积增减变化方向和数量存在较大差异(图7)㊂具体而言,在自然发展情景下,草地和未利用土地面积减少,主要集中分布在Ⅰ区,其中Ⅰ-4区的草地面积减少比例最大(13.4%);耕地㊁林地和建设用地面积增加,其中耕地增加主要在Ⅱ区,尤其是Ⅱ-1区(19.7%)㊂在生态保护情景下,研究区的林地㊁草地和水域面积增长,尤其是Ⅰ-5区的草地面积增加比例最大(6.1%);耕地面积在所有分区上均减少,Ⅰ-5区减少面积比例最大(6.0%)㊂总体而言,在生态保护情景下,黄河水源涵养区的耕地和建设用地的发展将受到限制,生态用地面积将得到保障,生态环境将持续改善㊂黄河水源涵养区未来地类转移特征如图8所示㊂研究区在2种情景下均以林-草-耕地间的转变为主,自然发展情景倾向于耕地的扩增,生态保护情景则偏向于增加草地面积㊂草地向未利用土地的转变在自然发展情景下呈现草地退化趋势,在生态保护情景下以草地面积增加为主㊂具体到分区尺度,Ⅰ区在自然发展情景下,地类转移较活跃,草地普遍转向耕地,例如,在Ⅰ-3区和Ⅰ-4区,草地流失面积分别为268km2和334㊀水科学进展第35卷㊀图7㊀黄河水源涵养区2025年2种不同情景下的土地利用空间分布及面积Fig.7Spatial distribution of land use types and areas under two different scenarios in2025in the waterconservation zone of the Yellow River491km2;在生态保护情景下,Ⅰ区的耕地和未利用土地转为草地,特别是在Ⅰ-5区㊂在Ⅱ区土地利用变化中,自然发展情景导致耕地和建设用地增加,林草地减少;而在生态保护情景下则呈现耕地减少㊁林草地增加的趋势,其中Ⅱ-2区一直保持耕地减少和林草地增加的状态㊂对于Ⅲ区,仍是自然情景下耕地增加显著,在生态保护情景下,耕地减少㊁林草地增加㊂图8㊀黄河水源涵养区2025年2种发展情景的土地利用转移比例弦图Fig.8Land use transfer ratio chord diagram for two development scenarios in the water conservation zone of the Yellow River in2025 4㊀结㊀㊀论本文以黄河流域生态保护和高质量发展国家战略为导向,将秦岭和六盘山所在的渭河南部山区流域和伊洛河流域共同纳入黄河水源涵养区,以 演变规律-驱动机制-未来预测 为主线对黄河水源涵养区及分区LUCC进行定量分析,得出以下结论:(1)近30余年,黄河水源涵养区及分区的土地利用结构总体上未发生根本改变,草地㊁耕地㊁林地是最主要的3种地类,草地广泛分布在Ⅰ区(黄河上游水源区),耕地主要分布在Ⅱ区(渭河南山区)和Ⅲ区(伊洛河区),林地主要分布在Ⅰ区北部㊁Ⅱ区南部和Ⅲ区西部㊂全区从2000s后呈现退耕还林还草和建设用地快速增长的2条主线变化趋势,但在Ⅰ区存在草地退化趋势㊂(2)自然地理因子和社会经济因子共同驱动黄河水源涵养区LUCC,全区LUCC主要受到粮食产量㊁高程和人口密度驱动,Ⅰ区㊁Ⅱ区和Ⅲ区LUCC的主导驱动因素分别是高程㊁人口密度和粮食产量㊂Ⅰ区自然地理因子的解释力呈波动增强趋势,社会经济因子的解释力呈减弱态势,应高度重视未来气候变化可能造成的影响,而在Ⅱ区和Ⅲ区的2类驱动力总体上均呈增强趋势,需要更加注重气候变化和人类活动协同驱动下。

浅谈区域协调发展的黄河流域经济空间开发摘要：黄河流域经济空间开发是我国区域协调发展中的一个重要问题。

本文以黄河流域为研究对象，分析了其经济空间现状和发展潜力，探讨了区域协调发展的理论与实践，提出了推进黄河流域经济空间开发的对策建议，以期为实现区域协调发展和全面建设社会主义现代化国家提供理论指导和实践参考。

关键词：黄河流域；经济空间开发；区域协调发展黄河流域经济空间开发是我国区域协调发展中的一个重要问题。

黄河流域作为中国重要的农业、工业和文化中心，其地理位置优越，资源丰富，具有很大的发展潜力。

因此，加强黄河流域经济空间开发，实现区域协调发展，对于推动我国经济发展和全面建设社会主义现代化国家具有重要意义。

一、黄河流域经济空间现状和发展潜力（一）经济空间现状由于历史原因和自然环境的限制，黄河流域经济空间发展不平衡，产业结构单一，区域协调度低[1]。

具体表现在以下几个方面：（1）资源不均衡。

黄河流域地区的水资源、煤炭资源、农业资源等资源分布不均衡。

例如，水资源主要分布在黄河流域中游和下游地区，而上游地区水资源短缺[2]。

（2）产业结构单一。

黄河流域经济主要以农业、工业为主，服务业发展相对较弱。

而且，工业主要以传统制造业为主，高新技术产业、现代服务业发展相对滞后。

这种产业结构单一的现象不利于黄河流域经济的长远发展。

（3）区域协调度低。

黄河流域地域广阔，区域之间联系不紧密，区域协调度低。

此外，黄河流域各地发展水平和经济发展规模差异较大，经济发展格局不够协调。

这种情况不利于黄河流域经济整体发展[3]。

（二）经济空间发展潜力黄河流域具有丰富的自然资源和人力资源，拥有较好的区位优势。

随着国家对“一带一路”战略的推进，黄河流域地区的发展将受到更多关注和支持。

因此，黄河流域经济空间发展具有很大的潜力[4]。

（1）优质农产品生产潜力。

黄河流域是我国重要的农业生产基地，拥有较大的农业生产潜力。

该地区主要农作物有小麦、玉米、水稻、棉花、油菜等，同时畜牧业、水产养殖等业态也具有发展潜力。

黄河流域城镇化时空格局分析郭家睿;吕可文【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（社会科学版）》【年(卷),期】2017(018)002【摘要】黄河流域的大部分地区是我国传统农耕区,横跨我国的东、中、西部,研究其城镇化时空格局,对于推动该区域城镇化协调发展与全国城镇化进程具有重要意义.搜集查找2010年和2014年108个地级市的城镇化率,利用ArcGIS与Excel 软件对数据进行处理,分析其城镇化的进程、格局、原因,发现:近年来黄河流域城镇化发展较快,处于城镇化发展的中期阶段,但发展是不均衡的,由北部到东南部再到西南部,城镇化发展程度依次降低,一些经济发达城市、资源型城市和省会城市的城镇化水平较高,传统农区、边缘区域城镇化水平较低,以省会城市为中心的城市群区域形成了城镇化水平的高值区域.根据目前黄河流域的城镇化发展时空格局,应重点建设中西部地区,尽快缩小黄河流域内各地区间的差距,有计划地、合理地开发能源资源和矿产资源,重视加工工业的发展,重点加强资源深加工,使区域综合经济能力得到提升,从资源优势向经济优势转变,带动流域经济社会又好又快发展,使城镇化发展与经济社会发展相协调.【总页数】6页(P68-73)【作者】郭家睿;吕可文【作者单位】郑州大学,商学院,河南郑州450001;河南大学黄河文明与可持续发展研究中心,河南开封475001【正文语种】中文【中图分类】F32【相关文献】1.黄河流域气候水分盈亏时空格局分析 [J], 邵晓梅;许月卿;严昌荣2.黄河流域工业化时空格局分析 [J], 吕金嵘;吕可文;滕光清;靳飞;刘猛虎3.黄河流域城镇化水平的时空特征及影响因素研究 [J], 赵田;刘兆德;郭树明;李凯龙4.黄河流域城镇化水平的时空特征及影响因素研究 [J], 赵田;刘兆德;郭树明;李凯龙5.基于乡村振兴视角的乡村发展与城镇化耦合协调时空格局分析--以河南省为例[J], 周广亮;吴明;台亚非因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《黄河流域经济发展与生态环境质量之间的耦合关系研究》篇一一、引言黄河流域作为我国重要的经济区域，其经济发展与生态环境质量之间的耦合关系，对于我国乃至全球的可持续发展都具有重要的意义。

本文旨在探讨黄河流域经济发展与生态环境质量之间的内在联系，分析其耦合关系，并提出相应的政策建议。

二、黄河流域经济发展现状黄河流域是我国重要的农业和工业基地，经济发展迅速。

近年来，随着国家对黄河流域的支持力度不断加大，黄河流域的经济实力逐渐增强，经济增长势头强劲。

但是，经济的高速发展也给生态环境带来了一定的压力。

三、黄河流域生态环境质量现状黄河流域的生态环境质量面临诸多挑战。

随着人口增长和经济发展，水资源短缺、土地退化、生物多样性减少等问题日益严重。

此外，工业污染和农业面源污染也对黄河流域的生态环境造成了严重影响。

四、黄河流域经济发展与生态环境质量的耦合关系黄河流域的经济发展与生态环境质量之间存在着密切的耦合关系。

一方面，经济发展需要一定的生态环境作为支撑，如水资源、土地资源等。

另一方面，生态环境质量的改善也有利于经济的可持续发展。

在黄河流域，经济发展与生态环境质量之间存在着相互促进、相互制约的关系。

一方面，随着经济的快速发展，人们对于资源和能源的需求不断增加，这导致了对生态环境的过度开发和利用。

如果不加以控制和保护，将导致生态环境的恶化和生态系统的破坏，从而影响经济的可持续发展。

另一方面，良好的生态环境是经济发展的基础和保障。

只有在生态安全、环境优美的基础上，才能实现经济的可持续发展。

因此，黄河流域的经济发展必须与生态环境保护相结合，实现经济与生态的协调发展。

五、政策建议为了实现黄河流域经济的可持续发展和生态环境的改善，提出以下政策建议：1. 加强生态保护和修复。

加大对黄河流域生态保护和修复的投入力度，加强水土保持、荒漠化治理、湿地保护等工程的建设。

2. 推进绿色发展。

鼓励和支持黄河流域的企业采用绿色技术、绿色生产方式，推动产业升级和转型。

黄河流域城市能源生态效率的时空差异及其影响因素分析黄河流域作为中国重要的经济区域，拥有丰富的资源和人口。

随着城市化进程的加速，能源消费也在不断增加，给环境带来了严重的压力。

研究黄河流域城市能源生态效率的时空差异及其影响因素对于促进区域经济可持续发展具有重要意义。

本文将从时空差异和影响因素两个方面展开分析，以期为相关政策的制定提供重要参考。

一、时空差异分析1. 城市能源生态效率的时空分布特征黄河流域的城市主要包括兰州、西宁、银川、郑州、太原、呼和浩特等。

这些城市在不同的地理环境和经济条件下，城市能源生态效率呈现出明显的时空差异。

首先是城市的地理位置造成的差异。

兰州、西宁和银川都位于黄河上游地区，地处高原和草原之间，气候条件较为严酷，能源资源相对匮乏，城市的能源生态效率较低。

而郑州、太原和呼和浩特则位于黄河中游和下游地区，地势平坦，气候温和，能源资源丰富，城市的能源生态效率较高。

其次是城市的经济发展水平造成的差异。

郑州、太原和呼和浩特是黄河流域的重要工业基地，能源消费较高，能源生态效率整体较低。

兰州、西宁和银川则以农业为主，能源消费较低，能源生态效率整体较高。

随着经济的快速发展和城市化进程的推进，黄河流域的城市能源生态效率呈现出不同的时空演变趋势。

从时间上看，1990年代以来，随着经济的改革开放和城市化进程的加速推进，黄河流域城市的能源消费持续增长，能源生态效率整体呈现下降趋势。

特别是在郑州、太原和呼和浩特等工业城市，能源消费增长速度更为显著，能源生态效率下降更为严重。

从空间上看，城市能源生态效率的空间分布呈现出明显的差异。

以郑州、太原和呼和浩特为代表的工业城市，能源生态效率较低，而以兰州、西宁和银川为代表的农业城市，能源生态效率较高。

这一空间分布趋势将在未来持续强化。

二、影响因素分析1. 自然因素的影响2. 经济结构的影响不同城市的经济结构差异也是影响能源生态效率的重要因素。

重工业城市的能源消费相对较高，而农业城市的能源消费相对较低，从而导致了不同城市能源生态效率的差异。

黄河流域县域经济密度测算及空间分异研究作者：张鹏岩李颜颜康国华孙东琪卢谦成周志民来源：《中国人口·资源与环境》2017年第08期摘要县域经济是国民经济的基本单元，科学评估县域经济的空间分异、影响因素和形成机理，可以为区域经济分析和区域发展政策制定提供科学决策依据。

本文以黄河流域504个县域为研究单元，采用熵权灰色模型、Jenks 最佳分类法和Kernel分析等方法，基于人均、地均组成的经济密度综合指数构建经济密度评价指标体系和经济密度综合评价模型，从空间分布特征、空间集聚状态两个维度对2000年、2014年黄河流域县域经济密度的空间分异的特征状态和影响因素进行研究。

研究结果表明：①流域经济密度的空间分异主要受人均密度系统影响，地均密度系统只是强化或减弱人均系统的分异强度。

②黄河流域东部与中西部之间的经济密度差异明显。

东部经济密度水平高，且形成了以郑州、济南为中心的高级别集聚状态，中东部以西安为中心形成了次一级集聚状态，而中西部经济密度整体水平低且仅有少量的弱集聚核心和集聚影响区。

③流域中西部内部经济空间分异也发生变化。

内蒙古、河南的经济密度水平较高，而其他省区的水平相对较弱；流域中西部高水平、中高水平经济密度区域及实力较强的集聚核心和扩展轴带分布在内蒙古中部、河南中部、陕西南部、山西中部，其他省区的集聚核心和扩展轴带较弱。

关键词经济密度；空间分异；空间集聚；县域；黄河流域中图分类号K902文献标识码A文章编号1002-2104（2017）08-0128-08DOI：10.12062/cpre.20170407经济密度，指相对于物理空间上劳动力、人口和有形资本的集中程度[1-2]。

在国土资源开发与区域经济建设中，经济密度不仅是测度经济发展水平与集中度的重要指标，而且是制定各项区域政策与评价实施进程的重要依据[3-4]。

综观国内外研究，关于经济密度的研究集中于理论模型分析[5]、实证评价[6-7]、机制解析[8-9]与效应影响[10]四个方面。

黄河流域生产性服务业发展水平时空格局及影响因素分析黄河流域生产性服务业发展水平时空格局及影响因素分析一、引言生产性服务业是指为其他产业提供各种服务的行业，如金融、信息技术、科技咨询等。

近年来，随着我国经济的转型升级和城镇化进程的推进，生产性服务业的作用日益凸显。

黄河流域作为我国重要的农业和工业基地，生产性服务业的发展对于促进区域经济增长、提高经济效益具有重要意义。

本文旨在分析黄河流域生产性服务业的发展水平时空格局及其影响因素，为相关决策提供理论参考和实践指导。

二、黄河流域生产性服务业发展水平时空格局描述1. 发展水平时空特征黄河流域生产性服务业的发展水平存在明显时空差异。

就时间维度而言，近十年来，生产性服务业在黄河流域地区整体呈现稳步增长的态势，具体表现为服务业增加值不断提升、从业人员规模扩大、服务业占比逐年提高。

就空间维度而言，黄河流域南部的省份（如河南、山东）生产性服务业发展较为成熟，占比较高；而黄河流域北部的省份（如宁夏、内蒙古）生产性服务业发展较为滞后，占比较低。

2. 产业结构特征黄河流域生产性服务业的产业结构以金融业、商贸物流、科技咨询为主。

金融业在整个流域地区占据重要地位，尤其是南部省份金融发达。

商贸物流业则受益于黄河流域交通便利的地理位置，形成较为完善的物流网络。

科技咨询业因为黄河流域地区依托大学和科研机构资源丰富，有较好的发展前景。

三、黄河流域生产性服务业发展影响因素分析1. 区位因素黄河流域地处我国中西部，交通便利，地理位置优越。

这为流域地区的生产性服务业发展提供了有利条件，助推产业集聚，提高了流域的产业竞争力。

2. 经济因素黄河流域作为我国的农业和工业基地，经济实力雄厚。

流域地区的经济发展为生产性服务业提供了广阔的市场需求和商机。

3. 人力资源因素流域地区拥有大量的人力资源，尤其是具备高素质、高技能的专业人才较多，为生产性服务业的发展提供了强有力的支持。

4. 政策因素政府对生产性服务业的扶持力度不断加大，出台了一系列的政策措施，以促进生产性服务业的发展。