北京市休闲农业园区空间分布特征研究

文章借助地理信息系统,利用调查的703个休闲农业园区的点位数据,对北京市休闲农业园区的空间分布特征进行了分析,为政府部门对休闲农业进行政策扶持,提供公共服务,以及有的放矢地进行休闲农业园区的提档升级进行决策支撑。从最邻近指数、洛伦兹曲线和地理集中指数以及基尼系数3个方面进行了空间分布类型的测定,结果显示北京市休闲农业空间布局类型是集聚型;利用核密度法、空间分布热点来分析空间分布密度,在密度较高的地区主要集中在昌平、顺义、海淀和通州,热点区域主要集中在昌平、海淀、顺义和怀柔;通过缓冲区分析和二次函数曲线拟合来分析观光园区点位与客源市场的关系,在与一级市场的关系来看,形成30~50km的高密度环,在与二级市场的关系来看,形成10~15km的高密度带,休闲园区分布随距离衰减的规律是先增加后减少;在交通网络密度方面,整体的路网密度较密集,呈现由中部向东西部逐步降低的趋势。从交通网络通达度来看,呈现环状分布兼块状分布相结合的趋势。网络交通度最高的园区分布在昌平、顺义还有海淀的一部分。结论:(1)北京的休闲农业园区发展已经达到了集聚程度,但集中程度不是很高,还有发展的潜力与空间。(2)密度较高的地方主要集中于昌平、顺义、海淀,在密度较高的地方交通网络通达度也较高,可以在密集程度较高的地方设立中转站或联络站点。(3)从距离客源市场的分布图分析,休闲农业的发展受客源市场影响较大。(4)交通网络密度,基本上按照圈层分布,要扩大休闲农业旅游市场范围,进一步增强休闲农业旅游的吸引力。     

中国林下经济发展的空间分布特征研究

利用中国公布的28个省份2012年林下经济产值数据,运用空间自相关分析方法研究中国林下经济发展的空间分布特征。研究结果表明:中国林下经济的发展在总体上呈现出微弱的离散分布特征;林下经济高值集聚现象主要集中在东北和华北区域,低值集聚现象主要集中在西北和西南地区;森林资源禀赋、区域经济发展程度和林下经济政策均不同程度的影响到中国林下经济发展的空间格局。因此,各省市要结合实际情况,利用资源优势和区域经济优势,加强与周边林下经济发达或核心省份的分工与合作,通过生产资料的完善与关联机制的不断强化带动林下经济发展。     

福建省休闲乡村空间分布特征及其影响因素研究

目的 休闲乡村的发展是推进休闲农业持续健康发展并促进农业强、农村美、农民富的有效途径。目前学界在省域层面检验休闲乡村示范点分布及成因的研究较少。分析福建省最美休闲乡村示范点空间格局并探索其影响因素,验证示范点选址合理性的同时揭示空间分布的内在机理,在此基础上提出福建省休闲乡村发展的优化路径与建议,为休闲乡村的深入推进与良性可持续发展提供借鉴参考。方法 文章在利用ArcGIS10.7的基础上,采用最邻近指数、基尼系数、核密度估计值等参数,从空间分布形态、区域分布差异、空间分布密度三方面对2014—2020年福建省142个最美休闲乡村示范点的空间分布特征进行探究,并运用Moran''s I 指数、地理联系率与缓冲区分析等指标和方法剖析其影响因素。结果 （1）福建省最美休闲乡村示范点空间分布呈集聚性和不均衡性特征。（2）示范点在不同设区市和不同地理区域的分布存在差异。在福建9个设区市中,逾55%的示范点集中分布在福州、泉州、三明、宁德4市。在闽东南西北中五大地理区域内,闽南地区分布最为密集,闽东地区次之,闽中地区最少。（3）示范点空间分布密度存在明显差异,形成厦门北部1个高密度中心,厦门西南部——漳州东北部1个次高密度中心。（4）示范点分布受自然因素和人文因素双重影响。地形地貌是自然因素核心要素,人文因素关键包括社会经济发展水平、农业基础、交通区位、旅游资源禀赋和客源市场规模。结论 福建省最美休闲乡村示范点能够立足地区自然资源禀赋和经济社会条件因地制宜发展;休闲乡村建设应立足自身条件,遵循阶段性发展规律,着重考量自然因素和人文因素,往建设最适宜区去选址与布局;进一步说,福建省及同类地区在未来发展中应立足自身自然条件和资源禀赋,依托当地农业发展基础,抓住社会经济发展机遇,发挥各地区位优势和示范区溢出效应,从而推动休闲乡村空间布局优化与高质量发展。     

江西省休闲农业示范点空间分布特征研究

[目的]深入分析江西省休闲农业示范点空间分布特征,进而可以提出促进区域休闲农业提升发展的对策建议。[方法]选取2010—2016年江西省国家级和省级休闲农业示范点作为数据,基于最邻近点指数、核密度估计法、不均衡指数和数量类型评价的方法,研究江西省休闲农业示范点的空间分布、类型构成与发展水平。[结果]江西休闲农业示范点空间上呈现聚集型分布特点,主要分布于中心城市、大型景区周边和交通干线沿线,以休闲农园、观光农园和生态农园等类型为主,存在空间分布不均衡、类型结构不合理等问题。[结论]以区域中心城市为中心,建设五大主题功能片区,优化多层级交通游线组织,加强城市、景区与农业资源丰富、生态环境优越区域的交通联系,并充分发挥休闲农业示范点的辐射带动作用,大力扶持培育休闲农业新业态,可以促进区域休闲农业的全面均衡发展。     

洛阳市非物质文化遗产的空间分布特征

以洛阳市非物质文化遗产项目为研究对象,运用Arc GIS10.5空间分析工具分析其空间分布状况,为洛阳市非物质文化遗产的保护与开发提供参考。研究表明,洛阳市非物质文化遗产在结构上,传统技艺所占比例最高,曲艺所占比例最少;在空间分布上,呈集聚分布的特点,多集中于洛龙区、老城区,呈东北向西南递减的趋势;在县域的数量分布以洛龙区、老城区较多,新安县以及洛宁县较少,有着明显的不均衡性。     

信阳市大气污染物分布特征分析

利用2015-2018年信阳市各市县环境监测站点的大气环境质量监测数据,采用趋势分析法,分析信阳市大气污染特征。结果表明,2015-2018年信阳市中度以上污染比例呈上升趋势。近几年,信阳市主要污染物PM2. 5呈明显下降趋势,而O3呈明显上升趋势,并逐渐成为第二大污染物。O3的浓度在夏季达到最高值,在冬季出现最低值,其他污染物则呈现出相反规律。PM2. 5浓度最大值出现在冬季,最小值出现在夏季,最大值是最小值的3. 31倍,O3浓度与PM2. 5相反,其最大浓度值出现在夏季,最小值出现在冬季,最大值是最小值的2. 81倍。     

全国特色小镇空间分布特征及影响因素

[目的]建设特色小镇是我国小城镇发展进入新阶段的重要战略,有必要从全国尺度上研究其空间分布特征,为小城镇空间体系空间布局优化提供科学依据。[方法]通过空间分析和计量分析等方法,研究了住房城乡建设部认定的全国特色小镇的空间分布特征。[结果]各省经济发展与特色小镇培育与存在省际差异,上海等4省市地方经济发展与特色小镇培育共进,宁夏等5省区特色小镇培育领先于地方经济发展。特色小镇的空间分布较均衡,体现出"整体分散、局部集中"的特征,区域间均衡性低于省际间均衡性。长三角城市群、长江中游城市群和京津冀城市群的特色小镇数量最多,中原城市群、哈长城市群和北部湾城市群的特色小镇数量占比明显滞后于区域内人口占比。从文化地理区划角度,吴越、荆湘和岭南文化副区的特色小镇数量最多。自然生态要素上,低海拔平原区域特色小镇最多;71.2%的小镇与自然水体临近;国家重点生态功能区内的特色小镇数量相对偏低。[结论]省级行政区划下的特色小镇分布均衡性较高,同时也与经济发展、文化沉淀和生态功能等因素密切相关。     

河南省传统村落空间分布特征及影响因素研究

[目的]分析河南省传统村落的空间分布特征及其影响因素,以期为中原地区传统村落的建设发展提供指导。[方法]文章通过谷歌地理信息系统及Arc GIS10. 2软件对河南省124个国家级传统村落的空间分布类型、分布格局、分布均衡型及影响因素进行分析,采用最邻近距离法、核密度估计法及地理集中程度等方法揭示其空间分布特征及其形成的影响因素。[结果]最邻近距离法分析R=0. 628,小于1,分布类型为凝聚型。核密度分析中,整体空间分布呈现3个核心区域,平顶山东北区域,豫西北沿省边界呈带状分布及豫南信阳南部,空间分布受地理、经济和文化等因素影响。[结论]河南省传统村落的空间分布属凝聚型不均衡分布。从地级市层面上分析,主要集中在平顶山东部、信阳南部和三门峡地区;从分区层面上,以豫中较多,豫北、豫西和豫南其次,豫东基本空白。形成原因与地理高程、社会经济和历史事件有关。交通不便、经济相对发达或相对落后、历史事件少发的区域,传统村落保存较为完整。     

成都民宿空间分布特征及影响因素

民宿作为我国乡村振兴和旅游转型升级过程中出现的一种新的商业形态和空间利用模式,日益受到关注,呈现出蓬勃发展的态势。以2000—2020年成都民宿为例,通过网络数据,采用标准差椭圆、核密度分析、平均最近邻分析、缓冲区分析等方法,探讨成都民宿的空间分布及其影响因素,研究发现:(1)2000—2020年成都民宿数量总体上呈不断增长的趋势,成都民宿空间分布从个别区域集中发展向全成都市均衡发展。(2)成都民宿的空间演化过程是由分散到集聚,再到强烈集聚的过程,空间结构逐渐呈现出强凝聚力的趋势。(3)成都民宿的时空演化在不同年份存在一定差异,在空间发展过程中形成了“点—线—面”的集聚演化特征。(4)区域政策、海拔高程、旅游资源条件、城镇化发展水平、道路交通条件、人口条件都是成都民宿空间分布的重要影响因素。研究旨在探讨中国典型民宿集群发展模式的理论意义,以及民宿的产业定位、选址和规划实践的现实意义。     

黄河三角洲典型区土壤盐分空间分布预测方法研究

[目的]正确评估土壤盐渍化状况,掌握土壤盐分空间分布规律,是合理开发利用盐渍化土壤资源的基础和前提。[方法]文章选取黄河三角洲典型地区垦利县作为采样区,利用4种确定性方法 (全局多项式、局部多项式、反距离加权、径向基函数)和3种地统计不确定性方法 (普通克里格、简单克里格、协同克里格),分别对研究区进行土壤含盐量的空间分布特性估计,从误差和空间分布特点上对比分析不同方法的预测效果,并明确了研究区土壤盐分的空间分布特征。[结果]地统计不确定性插值方法的精度整体上优于确定性方法,简单克里格预测后的空间表达和误差精度均属最优。基于最优的空间预测方法,黄河三角洲土壤盐分目前在空间上整体呈现出东部高于西部的趋势,且部分区域存在斑块状现象。非盐渍化、轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占研究区总面积的2.54%、27.14%、43.70%、21.21%和5.41%。[结论]在土壤属性变异强度大的时候,采用简单克里格效果会更好。     

湖南省乡村聚落景观空间分布特征及评价研究

[目的]通过研究湖南省乡村聚落景观的空间分布特征,并对其进行综合评价,旨在为基于乡村聚落景观的湖南省乡村旅游发展提供合理的参考建议。[方法]运用GIS10.2软件对湖南省历史文化名村名镇和特色旅游名村等147处乡村聚落景观的空间分布情况进行研究,通过计算最临近点指数、地理集中指数和地理联系率分析其空间分布特征。以生态环境、景观价值、社会效应和开发条件组成评价层,下分16个具体指标,对湖南省乡村聚落景观进行综合评价研究。[结果]计算得出湖南省历史文化名镇名村R=0.8125,G>G1,说明其在各地级市的分布呈现集聚且不均衡的特点;特色旅游名村R=1.126,G相似文献   

甘肃省耕地质量等别特征与空间分布研究

[目的]摸清甘肃省耕地质量空间分布地区差异,整体把握全省耕地质量状况,以期为耕地保护策略制定提供参考依据。[方法]文章基于Arc GIS 10.0软件,以2015年耕地质量等别更新评价县级数据和省级汇总数据为主,采用克里格空间插值法研究了省域范围内耕地质量的空间格局,采用对比研究法、分类统计法分析了全省、各市州及各区域的耕地质量状况。[结果](1)甘肃省存在4个中等质量耕地分布区域。自然质量等别、利用等别和经济等别下的中等质量等值区逐渐缩小:在陇南逐步向东南方向缩进,在河西走廊逐步由张掖向西北缩进,在兰州白银一带由带状区域缩小至零星区块;(2)全省耕地质量分布在8~15等,平均为13.1等,比全国耕地平均等别低3.1等;(3)各市(州)和各二级区耕地质量等别差异明显,中等地主要分布在河西走廊地区,低等地集中在陇东和陇中地区。[结论]甘肃省耕地质量等别总体偏低,基于耕地质量的耕地保护策略值得决策部门进一步关注,应持续研究耕地质量随时间的变化态势并在评价过程中考虑"土壤污染"因素。     

重庆房地产空间分布均衡性研究

本文简要介绍重庆房地产业近期发展概况,从重庆房地产投资、商品房竣工面积、商品房销售面积、商品房价格、房地产资源占有量等方面详细说明重庆房地产业的区域发展状况,重点分析重庆房地产空间分布不均衡的原因,并提出相应的调整对策。     

陕西省特色小镇发展模式及空间分布特征研究

[目的]通过分析陕西省特色小镇的发展模式及其空间分布特征,将有助于实现特色小镇的空间优化。[方法]文章通过实地调研走访了解陕西省特色小镇的发展现状,在此基础上,系统分析该地区特色小镇的发展模式,并通过ArcGIS10.2平台,采用平均最邻近指数、地理集中指数、核密度和平均分布密度,探究境内78个特色小镇的空间分布格局。[结果](1)陕西省78个特色小镇,主要有"特色产业+"、工业主导型、"文化+"和"红色革命+"发展模式,其中"特色产业+"是数目最多的类型。(2)在空间分布类型中,特色小镇总体趋于集聚分布且均衡程度较高。(3)在市域尺度上,咸阳和渭南特色小镇分布较多,榆林、铜川和安康特色小镇分布较少。(4)在空间分布密度上,咸阳的平均分布密度最高,为11.712个/万km~2,榆林平均分布密度最低,仅为1.377个/万km~2。其中核密度最高的热点区域为西安东部,咸阳南部地区为次密度区。[结论]陕西省特色小镇空间分布密度差异较大,通过挖掘各地发展潜力如特色产业、特色文化等,打造特色产业集群,才能积极推进全省新型城镇化的可持续发展。     

山西省乡村休闲旅游地空间分布特征及影响因素研究

［目的］通过对山西省乡村休闲旅游地的空间分布特征及影响因素进行研究,旨在为山西省的乡村旅游发展提供合理的参考建议。［方法］选取山西省213处国家级和省级乡村旅游示范点为研究对象,运用最临近点指数对其空间分布类型进行判别,并运用地理集中指数和地理联系率对其分布均衡程度和地理联系程度进行考量,通过核密度图进一步分析其空间分布指向,在此基础上对影响因素进行分析。［结果］山西省乡村休闲旅游地空间分布呈集聚分布的特点,且与经济规模和人口密度在空间上的均衡、配合程度较高。［结论］（1）山西省乡村休闲旅游地包括以太原和晋中为主的中部密集区和以临汾、运城、晋城为主的南部密集区,且都以各地级市为中心向周边扩展,大多数示范点分布于城郊地区; （2）经济发展、人口密度、资源禀赋、区位因素和社会因素是影响山西省乡村休闲旅游地分布的主要因素,其中农业科技类、农事体验类和特色村镇类多分布于经济和人口密度较高的地区。     

重庆市乡村旅游空间分布特征及优化评价

[目的]探讨乡村旅游的空间分布特征对于优化乡村旅游空间格局具有重要意义,对其进行分析评价,有利于完善区域旅游资源,进而促进其均衡发展。[方法]以重庆市为研究对象,通过最邻近指数分析其乡村旅游景点空间分布特征,采用层析分析法对其乡村旅游进行评价,根据结果提出相应优化措施。[结果](1)重庆市都市区的最邻近指数最高为0.814,其次为渝东北生态涵养发展区为0.735,城市发展新区为0.697;渝东南生态保护发展区为0.402,可以看出重庆市乡村旅游空间分布总体上呈凝聚分布;(2)重庆市乡村旅游优化评价指标中旅游资源、道路设施、生态环境和综合管理的权重分别是 0.357 1 ,0.253 6,0.230 1和0.159 2,得分大于70分以上包括乡村森林覆盖率、公路的便捷性、乡村气候舒适度、保障机制、经济水平、游客容量和客源条件,其他指标得分低于70分,包括服务中心数量、乡村旅游专线、乡村空气质量、农民拥有的道路面积密度、乡村公路等级、文化价值和管理者素质,这些也是重庆市急需优化的方面。[结论]整体上重庆市乡村旅游综合管理水平相对落后,应加强该方面的投入和管理,促进乡村旅游的协调发展。     

多尺度下我国休闲乡村空间分布特征及其影响因素研究

［目的］中国最美休闲乡村示范点的确立为乡村旅游增添了新的旅游吸引形式,基于各种示范点的乡村旅游,成为新时期我国农村经济实现转型的重要途径之一。通过对中国最美休闲乡村示范点的研究,以期为各省市休闲旅游可持续发展提供借鉴。［方法］文章利用ArcGIS102,使用最邻近距离法、不均衡指数、核密度分析、全局莫兰指数等方法,对标记在地图上的370个中国最美休闲乡村示范点的空间分布特征及影响因素进行分析。［结果］（1）示范点空间分布不均衡,呈聚集分布状态;（2）示范点空间分布密度存在明显差异,示范点主要分布在省会城市周围,以长三角、京津冀地区分布密度最高,珠三角、闽东南等地次之; （3）示范点的空间分布具有正自相关性,表明示范点分布在空间上存在依赖性;（4）示范点的空间分布主要受到旅游资源禀赋、区域交通、客源市场、经济发展等因素影响。［结论］中国最美休闲乡村示范点空间分布不均衡,各省市应突出差异竞争,加强区域合作,突出核心区域辐射周边的效应,实现休闲乡村旅游资源空间格局上的优化。     

湖南省休闲农庄空间分布研究

［目的］通过分析湖南省星级休闲农庄的空间分布特征,探究其分布规律,以期为区域规划与休闲农业发展提供借鉴与参考。［方法］以湖南省内971个评定的星级农庄为样本,运用最近邻指数、地理集中指数、洛伦茨曲线、基尼系数及核密度估算等方法进行空间分布类型及均衡程度测度; 运用缓冲区与叠加分析,进行农庄相对于主要客源市场的空间分布测度。［结果］（1）湖南省星级休闲农庄空间分布整体呈现出“东密西疏,区域集聚”特征; （2）整体空间分布类型为集聚型,市州区域分布较不均衡,具有围绕市州中心城市集聚分布的特征; （3）形成了长株潭地区和湘南郴州地区2个高密度热点区,与湘南衡阳地区、湘中娄底地区2个次热点区; （4）星级农庄主要分布在距市州中心城市90km范围内。［结论］湖南省休闲农业星级农庄发展已经达到了集聚程度,但发展较不均衡,表明湖南省的休闲农业发展水平东部明显高于西部,根据该研究结果可将湖南省休闲农业划分为长株潭、湘南、湘中南、湘北、湘西5个休闲农业发展区域。     

东北地区乡村聚落空间分布特征及影响因素分析

［目的］乡村聚落空间上的差异化,深刻影响着新农村建设工作的开展及进程。截止目前,基于空间角度对整个东北地区乡村聚落空间的研究尚无,为推进东北地区区域新型城镇化建设、统筹城乡发展和乡村聚落的转型,文章对其乡村聚落的空间分布特征及影响因素进行探索分析。［方法］该文采用最邻近距离指数、平均分布密度、核密度估计法,借助GIS101,对2016年东北地区乡村聚落空间分布进行测算与空间可视化表达。［结果］（1）东北地区乡村聚落呈随机分布类型; （2）其下辖的36个地级市乡村聚落分布密度均处于最低等级,且南部高于北部,极化现象非常明显; （3）东北地区乡村聚落在空间规模上表现出由边缘地区向中部逐渐降低的空间分异特征,规模较高的聚落集中在中部地区,包括齐齐哈尔、大庆、绥化、哈尔滨、长春等市; 规模较低的集中在边缘地区,包括大兴安岭、鹤岗、延边、白山、盘锦等市。［结论］地理位置、城镇化率高、人口净流出大是引起东北地区乡村聚落空间分布特征的主要原因,且解决人口净流问题是核心关键所在。