人口分布与服务设施布局的分析-精品文档.docx

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1、人口分布与服务设施布局的分析研究方法区域空间效应的评价要素的空间属性会产生两类空间效应空间依靠和空间异质通常情况下，一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上的同一现象或属性值相关几乎所有的空间数据都具有空间依靠，即空间自相关或空间关联目前，常采用全局研究空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的类似程度；用局域描绘该区域单元周围显著的类似值区域单元之间空间集聚程度的指标，详细参数意义参见文献的定义公式要素关联性的评价空间自相关指标能够揭示要素的空间效应，但无法测算两要素空间分布的关联性因而，在研究分析中，以人口分布公里格网的值为提取根据，将单位面积人口密度、单位面积银行网点数、单位面

2、积超市网点数以及对应的交统统达能力均提取为列数据由于各要素的空间布局是多因素综合作用的结果，这些因素之间的关系是灰色的，很难分清哪些因素是主导因素，哪些因素是非主导因素，哪些因素之间关系密切，哪些不密切因而在对原始数据序列标准化处理的基础上，运用灰色关联分析来对其进行关联性的计算实证研究上海市人口分布的空间特征上海市公里格网人口密度的六分位见图总体上，上海市的人口密度呈现从市中心向远郊区逐步降低的圈层构造直观上，人口密度与市中心距离的远近呈现负相关关系但是值得注意的是人口密度最高的区域并不位于最核心的区域，而是向核心区域的外围略有扩展，这可能是由于核心区域多为商业和办公的集中区，寓居成本过高因

3、而，很多人在中心城区的核心区域工作，选择靠近中心城区的区域寓居尽管我们从直观上观察到上海市的人口分布存在着差异，为了愈加定量的测度这种差异的程度，用全局的公式和距离空间权重值矩阵计算出的上海市人口分布的全局为，显著性检验显示上海市人口分布的变化在全市范围内具有较好的空间构造性，存在一定的空间正相关性应用局域计算得到的如图所示从图中能够明显看出，上海人口空间分布的中心核心外围边缘空间分布形式和构造特征比拟明显，存在较明显的局域空间集聚特征和正的空间相关性上海市的中心城区属于“高高集聚的区域，人口集中程度最高；离中心城区较远的远郊区域属于“低低集聚区域，是上海市将来可发展人口的区域此外，一些卫星镇

4、在空间上表现出孤立的集聚点而近郊区属于未能通过显著性检验的区域这些区域在现实中，由于中心城区功能的置换和边缘新区住宅的大规模建设，是上海人口分布变化最大的区域，也是将来一段时间人口转移的重点区域上海市服务设施空间分布差异利用全局及局域的计算公式和距离空间权重值矩阵计算出的银行网点、超市网点及交统统达能力的全局及局域的结果如图图所示上海市银行网点的分布表现出明显的“高高集聚和“低高集聚的特征，而且两个集聚区均集中在上海市的中心城区，“低高集聚的区域围绕着“高高集聚区另外，在一些新兴镇有个别的集聚的孤立点，也同样表现出“低高集聚的区域围绕着“高高集聚区的特征，空间异质性明显上海市超市网点的分布与银

5、行网点有很大的同“高高集聚和“低高集聚两个区域仍集中在上海市的中心城区，但“高高集聚的区域单位明显扩大，“低高集聚的区域仍然围绕着“高高集聚区存在，但范围明显缩小；新兴镇仍然有个别“低高集聚围绕“高高集聚的孤立点；上海的远郊区是超市网点分布的“低低集聚区上海超市分布的空间集聚特征与人口分布的空间集聚特征表现出较高的一致性除崇明和金山的部分地区，上海全市交统统达能力较好，与人口分布具有较大差异上海市人口分布与服务设施分布的关联性运用灰熵关联分析模型计算出的上海市人口分布与服务设施分布的灰熵关联度结果如表所列以人口分布为参考序列，它与银行网点数和超市网点数均呈现正相关，这讲明人口的集中分布有利于促

6、进银行网点和超市网点布局的增加这一结论验证了经济学家的经历性判定数据还显示银行网点数的关联度要高于超市网点数的关联度这一方面可能是由于在收集相关数据的时候未对超市规模进行界定，使得该指标的精度降低；另一方面可能是随着网络的发展，实体银行网点的布局往往会选择人口高度集聚和人类经济活动如商业活动等最为频繁的区域，因此在这些单元格上出现了较高程度的匹配，进而扩大了两者的关联性本文来自于（甘肃科学学报）杂志。（甘肃科学学报）杂志简介详见结语从微观的角度，首先运用空间自相关分析指标研究了上海市人口分布与服务设施银行和超市分布的空间特征，发现人口分布呈现中心外围两极分化的趋势；银行网点的分布仅表现出向中心城区集聚的趋势，超市网点的分布则与人口分布表现出较为一致的空间分布特征进而运用灰熵关联分析发现上海市的人口分布与服务设施的布局呈现出较强的正相关特点，而且在不考虑超市规模的情况下，人口分布与银行网点数的关联度要高于与超市网点数的关联度研究结果表明，分析、了解上海市将来人口分布的特征有利于促进服务设施的合理布局