空间分布格局-2010

第3期据源提取研究区撂荒耕地图斑，采用耕地撂荒率及其变化、撂荒耕地核密度分析、全局空间自相关分析和冷热点分析方法对研究区撂荒耕地空间分布格局特征进行分析，结果如下。

①研究区2020年耕地撂荒率为1.06%，旱地撂荒率为2.71%，水浇地撂荒率为0.19%，整体撂荒率不高，但2014—2020年撂荒率持续上升，前3年间增长迅速，后3年间增速有所减缓。

撂荒耕地由旱地和水浇地组成，以较低质量和较低产出效益的旱地为主。

旱地撂荒率的增长趋势与耕地基本一致，整体撂荒率持续上升，前3年间增长较快；水浇地撂荒率较低，增长也比较缓慢。

②从耕地撂荒率空间分布来看，研究区撂荒耕地主要分布在西部的千阳县、陇县和凤翔县，扶风县和蒲城县撂荒耕地较少。

从各县耕地撂荒率增长趋势来看，千阳县、陇县和凤翔县耕地撂荒率增长较快，扶风县、蒲城县耕地撂荒率增长较慢，大荔县耕地撂荒率略有降低。

③从撂荒耕地核密度分析结果来看，研究区多数撂荒耕地分布在中高密度区和高密度区，少数分布在中密度区和中低密度区，极少量的撂荒耕地分布在低密度区。

高密度区和中高密度区主要分布在凤翔县东北部丘陵和千阳县北部山地区，中密度区主要分布在陇县、千阳县和凤翔县，中低密度区主要分布在陇县，低密度区在各县均有分布，大荔县全部为低密度区。

④从撂荒耕地空间自相关分析结果来看，研究区撂荒耕地存在空间集聚性，撂荒耕地冷点低集聚区主要分布在关中平原东部的大荔县、蒲城县和富平县，冷点较低集聚区分布在关中平原中部的三原县、泾阳县、礼泉县、乾县和扶风县，热点较高集聚区主要分布在凤翔县，热点高集聚区主要分布在关中西部的陇县和千阳县。

4.2建议根据前述对撂荒耕地空间分布格局的分析，耕地撂荒与区域地貌、耕地类型、地块破碎度、灌溉条件、土壤肥力、产出效益、农民收入、耕地保护力度等因素都有关系，因此，解决研究区耕地撂荒问题可采取如下措施。

①大力开展国土综合整治，实施土地平整、灌溉与排水、农田防护、水土保持等工程，减小耕地破碎度和区域水土流失，提高土壤肥力和耕地质量，改善农业耕作条件，提高耕地产出效益。

中国人口空间分布相关资料第32卷第3期2 012 年03 月Vol. 32 No. 3Mar., 2 0 1 2地理科学SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA地理科学32 卷间格局的研究。

由于大中城市在中国城市发展中占有举足轻重的地位，未来随着中国市场化进程和城市化步伐的加快，大中城市的重要性还将进一步提升，特别是中国若干大都市区还会率先成为世界城市，引领中国城市参与世界城市体系的竞争。

为此，本文将进一步对地级及以上城市迁移人口分布格局作深入分析，以便更清晰地把握中国经济社会条件下的人口迁移空间分布规律。

1 研究对象及数据来源本研究中的城市是指经中国民政部批准的建制城市①，遵循研究时间相一致的原则，选取2000 年中国的663 个建制城市作为研究对象。

迁移人口数据主要来源于全国第五次人口普查资料。

由于城区是城市各项功能和发展特点的集中反映，城市对人口的拉力也主要体现在城市的城区，因此本研究中城市迁移人口规模仅指城区的迁移人口规模。

在本文中，地级及以上城市城区迁移人口是市辖区迁移人口的汇总；县级市则因大多是由县改市建立起来的，其城区按照国家统计局《关于统计上划分城乡的规定》是指市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域②，而目前公布的县级市迁移人口未对县级市城区进行分开统计，因此本文中县级市迁移人口规模是指全市域范围。

尽管本研究扩大了县级城市迁移人口规模，对全国城市总迁移人口规模以及城市在全国人口迁移中的地位产生偏差，但并不影响到本文的基本结论。

图形数据为中国行政区划图。

2 迁移人口在城市的分布状况2.1 迁移人口在不同行政级别城市的分布2000 年全国共有663 个建制城市，包括4 个直辖市，15 个副省级市，244 个地级市和400 个县级市，迁移人口总量达6 604 万，占全国总迁移人口的83.86%，这符合中国目前城市化快速发展时期大量人口向城市迁移的重要特征。

其中，263 个地级及以上城市的迁移人口总量达到5 207 万人，占全国城市迁移总量的78.85%，这表明20 世纪末中国流向城市的流动人口主要流向地级及以上城市，它们在全国人口迁移中的地位尤为重要（表1）。

二十一世纪以来中国民族人口空间互嵌格局研究作者：段成荣毕忠鹏黄凡来源：《广西民族研究》2021年第05期【摘要】空间互嵌是民族互嵌格局的重要维度和基础。

本文基于2000、2010和2015年全国地级市层面民族人口数据，采用多样性指数、均匀性指数和空间自相关分析，对中国民族人口空间互嵌格局进行分析。

研究发现，少数民族人口仍集中分布在传统民族聚居区，但扩散趋势明显，逐渐打破传统分布格局;民族人口多样性、均匀性空间集聚特征显著，围绕走廊地带形成多个热点分布中心，东中部地区则是冷点分布中心，其中热点冷点均呈收缩态势。

尽管低多元均匀的空间互嵌类型仍是主导，但随着各民族人口的流动，多元均匀将从低向中、高逐步发展。

应该对不同类型的空间互嵌分类施策，促进和引导地区间、民族间交往交流交融，为构建民族互嵌社会奠定基础。

【关键词】民族人口;空间互嵌;多样性;均匀性【作者】段成荣，中国人民大学人口与发展研究中心教授，博士生导师;毕忠鹏，中国人民大学社会与人口学院博士研究生;黄凡，中国人民大学社会与人口学院博士研究生。

北京，100872。

【中图分类号】D633 【文献标识码】A 【文章编号】1004-454X（2021）05-0001-0011中国自古以来就是一个多民族国家，在长期的历史演进中造就了各民族在空间分布上的交错杂居、文化上的兼收并蓄、经济上的相互依存、情感上的相互亲近，形成了你中有我、我中有你，谁也离不开谁的多元一体格局。

其中各民族人口空间分布的交错，一方面为促进各民族交往交流交融，构建民族互嵌社会结构奠定了空间基础;另一方面也为铸牢中華民族共同体意识提供了良好契机。

2014年中共中央政治局在关于进一步推进新疆社会稳定和长治久安工作会议上，强调要“推动建立各民族相互嵌入的社会结构和社区环境，促进各民族交往交流交融，巩固平等团结互助和谐的社会主义民族关系”[1]，在随后召开的第二次中央新疆工作会议座谈会和中央民族工作会议上，分别再次强调“推动建立各民族相互嵌入的社会结构社会环境”[2][3]，至此构建民族互嵌式社会结构和社区成为全局性的民族工作方针。

第1篇一、实验目的通过本次实验，了解植物在不同环境条件下的分布规律，掌握植物种群空间分布格局的测定方法，分析植物种群分布与生态环境的关系，为植物资源保护和生态环境建设提供理论依据。

二、实验原理植物种群的空间分布格局是指植物个体在空间上的排列方式。

根据植物个体在空间上的排列特征，可以将植物种群的空间分布格局分为均匀分布、随机分布和集群分布三种类型。

本实验主要研究植物种群的集群分布。

三、实验材料与方法1. 实验材料：选取校园内具有代表性的植物群落，如乔木、灌木和草本植物。

2. 实验方法：（1）样地设置：在每个植物群落中设置若干个样地，样地大小为10m×10m。

（2）样地调查：在样地内，采用样方法进行植物个体调查。

具体操作如下：a. 在样地内随机选取一个起点，以1m为间隔，沿对角线方向设置样线。

b. 在样线上，每隔5m标记一个点，作为调查点。

c. 在每个调查点，调查植物个体的种类、数量、胸径、高度等特征。

d. 记录样地内所有植物个体的信息。

（3）数据分析：根据调查数据，采用以下方法分析植物种群的空间分布格局：a. 集群指数：采用Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数，分别对样地内植物个体进行空间自相关分析。

b. 集群分布图：利用空间自相关分析结果，绘制植物种群的空间分布图。

四、实验结果与分析1. 集群指数分析通过Moran's I指数和Getis-Ord Gi指数分析，得出以下结论：（1）乔木层植物种群的空间分布格局以集群分布为主，且存在显著的空间自相关性。

（2）灌木层植物种群的空间分布格局以随机分布为主，空间自相关性不显著。

（3）草本层植物种群的空间分布格局以集群分布为主，且存在显著的空间自相关性。

2. 集群分布图分析根据空间自相关分析结果，绘制植物种群的空间分布图，如下：（1）乔木层植物种群的空间分布图显示，植物个体在空间上呈现明显的集群分布特征，且分布范围较广。

智能规划NO.12 202352智能城市 INTELLIGENT CITY基于PLUS模型的耕地时空演变及驱动因素分析韩丹燕1 樊童生2（1.广西致达远土地规划设计有限公司，广西 南宁 530201；2.南宁师范大学，广西 南宁 530001）摘要：文章运用土地利用转移矩阵、标准差椭圆、核密度和景观格局指数，对南宁市2000—2020年耕地的时空演变特征进行探讨，运用PLUS模型对耕地时空演变驱动因素进行探测。

结果显示，2000—2020年南宁市耕地面积呈持续减少状态；耕地转型呈现一转多的特点，主要转向建设用地和林地；耕地重心呈现先向东南迁移再向东北迁回的特征；耕地空间呈现中部密度高、北部及南部密度低的集聚分布；地的数量和斑块密度呈先减后增的趋势，斑块整体聚集度较高；耕地时空演变是社会经济和自然环境因素共同作用的结果，交通区位和气温主导耕地的演变。

关键词：土地利用变化；PLUS模型；耕地；空间特征；驱动因素中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：2096-1936（2023）12-0052-03DOI ：10.19301/ki.zncs.2023.12.015PLUS模型为探究耕地时空演变的驱动因素提供了有效工具，可以呈现各类驱动因子对耕地时空演变影响的贡献程度[1-2]。

目前对于南宁市耕地时空演变特征及其驱动因素相关的研究较少，探讨南宁市耕地的时空演变特征及其驱动因素对区域耕地资源的可持续发展和保障粮食安全有着重要意义。

1　数据处理借助ArcGIS 10.8软件将人口、GDP及土壤类型空间分布数据的空间分辨率重采样至30 m ，与土地利用数据一致；借助ArcGIS 10.8软件进行欧氏距离分析，得到距离空间分布数据，分辨率为30 m ；借助ArcGIS 10.8软件对DEM进行坡度分析，得到坡度空间分布数据，分辨率为30 m ；借助ArcGIS 10.8软件对年平均气温和年平均降水量数据进行克里金插值，得到年平均气温和年平均降水量数据的空间分布数据，分辨率为30 m 。

摘要利用遥感技术、全球定位系统和地理信息系统技术(合称3S技术)对泰山地区2010年植被分布格局进行了分析和研究，从而掌握该地区植被覆盖变化的动态，为研究该地区景观格局动态变化提供依据。

本文以遥感数字影像和地面GPS采集数据为主要数据源，在遥感和地理信息系统技术的支持下，通过ArcGIS和ERDAS 软件，建立2010年泰山地区植被分布图，对区域内植被分布进行分析。

通过物种分布图，结合泰山地区的自然、人文特点，分析出了泰山物种分布格局的几点成因。

AbstractBy using RS GPS and GIS technology (the 3S technology)to study the species distribution patterns of the Taishan Mountain the year of 2010,in order to grasp the dynamic changes of vegetation coverage of study area,and provide the basis for the study of the dynamic landscape pattern change of study area．In this paper, we used RS digital images and ground GPS data collection as the main data source,wity the help of RS and GIS technology,made the map of species distribution of Taishan Mountain by using ArcGIS and ERDAS,analysis the distribution of vegetation in the study area.According to Species distribution map, combined with natural and cultural features of the Taishan region, Precipitation of some causes of the the Taishan species distribution patterns.关键词泰山，遥感，物种分布，ArcGIS，ERDAS1 引言1.1 遥感技术1.1.1 遥感技术简介遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线结目标进行探测和识别的技术。

2000-2010年草海自然保护区生境质量演变韩会庆 1 张朝琼2（1.贵州师范学院地理与旅游学院，贵州贵阳 550018；2.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州贵阳 550001）摘要：区域生境质量的高低深刻影响着生物的生存条件。

利用InVEST模型，以草海国家级自然保护区为例，对保护区生境质量变化进行了分析，结果表明：（1）除水域和未利用地外，其他地类变化突出。

旱地、草地、城镇建设用地和农村居民点之间转化明显；（2）保护区生境质量整体趋于好转，试验区改善幅度最大；（3）保护区生境质量一直呈现核心区＞缓冲区＞试验区的特点。

核心区和缓冲区生境质量空间变化较小，试验区生境质量空间变化明显。

东部和西南部是生境质量改善区，北部主要为生境质量恶化区。

退耕还林还草工程实施是生境质量改善的主导原因，城镇用地扩张对部分地区生境质量改善产生一定的负面影响。

关键词：生境质量；土地利用；InVEST 模型；草海自然保护区；贵州引言生境（栖息地）是指生物体的生存环境，它既包括生物体生存的必需条件，又包括与物种生存相关的其他生态因素[1]。

生境质量的好坏直接影响着生物的生长、发育、繁殖和分布，生境质量退化是造成生物多样性下降最主要的原因之一[2]。

生境质量作为重要的生态系统服务功能，正越来越受到人类活动的干扰，因此，评估区域生境质量变化对区域生态环境保护和规划具有重要意义。

目前，关于生境质量的评估多集中于单一物种[3]和生物群落[4]。

研究方法多利用景观生态学法[5]、指标法[6]、模型法[7]等。

土地利用作为人类活动的重要方面，它是威胁生境质量的重要因素[8]。

如Antwi等发现工矿用地变化（停产后）将促使生境的丰富度不断增加，生境破碎化增强[9]。

Schleupner 等认为草地转化为耕地将使得鸟类的生境质量下降[10]。

然而，当前的学者多利用生境适宜性模型分析土地利用变化对生境质量的影响[11]，鲜有学者利用InVEST 模型进行保护区生境质量演变分析。

空间统计分析实验报告一、空间点格局的识别1、平均最邻近分析平均最邻近距离指点间最邻近距离均值。

该分析方法通过比较计算最邻近点对的平均距离与随机分布模式中最邻近点对的平均距离，来判断其空间格局，分析结果如图1所示。

图1 平均最邻近分析结果图最邻近比率小于1，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0计算结果共有5个参数，平均观测距离，预期平均距离，最邻近比率，Z 得分，P值。

P值就是概率值，它表示观测到的空间模式是由某随机过程创建而成的概率，P 值越小，也就是观测到的空间模式是随机空间模式的可能性越小，也就是我们越可以拒绝开始的零假设。

最邻近比率值表示要素是否有聚集分布的趋势，对于趋势如何，要根据Z值和P值来判断。

本实验中的最邻近比率小于1 ，聚集分布，Z值为-7.007176，P值为0，即这种情况是随机分布的概率为0，该结果说明云南省详细居民点的分布是聚集分布的，不存在随机分布。

2、多距离空间聚类分析基于Ripley's K 函数的多距离空间聚类分析工具是另外一种分析事件点数据的空间模式的方法。

该方法不同于此工具集中其他方法（空间自相关和热点分析）的特征是可汇总一定距离范围内的空间相关性（要素聚类或要素扩散）。

本实验中第一次将距离段数设为10，距离增量设为1，第二次将距离段数设为5，距离增量同样为1，得到如图2和图3所示的结果。

从图中可以看出，小于3千米的距离内，观测值大于预测值，居民点聚集，大于3千米，观测值小于预测值，居民点离散。

且聚集具有统计意义上的聚集，离散并未具有统计意义上的显著性。

图2 K函数聚类分析结果1小于3千米，居民点聚集，且聚集具有统计意义上的聚集，大于3千米，居民点离散，离散并未具有统计意义上的显著性图3 K函数聚类分析结果23、密度制图前面的最邻近分析和K函数聚类分析只能得到从数值上的出空间分布的状态，但并不能直观看到分布集聚或分散的位置、形状和大小。