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     (2号宋体加粗)中原经济区城市间相互作用的时空

    格局演变研究

     

    刘静玉,杨虎乐,宋琼,范晓霞(4号仿宋)

     

    (河南大学区域发展与规划研究中心,河南 开封 475004)(小5号宋体)

     

    摘要(加粗):将中原经济区30个省辖市市区作为研究对象,按照由“线”→“”→“的分析思路,运用引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型等各种模型,定量分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用时空格局的演变过程与特征。结果表明:城市间相互作用强度的时空差异明显。“线层次上,城市间的引力和城市联结线数目的增多,逐渐形成辐射网络,引力和联结线数目的变化存在时空差异性。“点层次上,通过线-叠加分析,城市最大联结线数目增多和城市潜能等级提升的时空差异性明显。而且1990~2010年间各个城市潜能等级跃迁的时空差异明显。“面”层次上,近20 a来,区域中心城市没有变化,但4个中心城市的腹地变化明显,核心组团——郑州组团1990~2000年北扩,2000~2010年东扩;1990~2010年,潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征。

    关键词(加粗):城市间相互作用;时空格局;演变;中原经济区

    中图分类号(加粗):F129.9          文献标识码(加粗):A         文章编号(加粗):1000-0690

    (整个摘要部分小5号宋体,西文字符Times new roman,摘要、关键词、中图、文献、文章编号都加粗,整个摘要左右各缩进2字符)

     

    (1.正文汉字5号宋体,西文Times New Roman字体,正文标点用中文字符;2.编号形式为1;1.1,1.2…2,;2.1,2.2…..。一级标题小4号字,加粗;二级标题5号字,加粗;三级标题5号字,斜体加粗。)

     

    引言不作单独标题列出。引言内容包括:研究背景;文献回顾;已有研究存在的问题;本文的研究目的和意义。

    空间相互作用用以表达两地之间的相互联系程度[1],城市间相互作用的研究始终是学术界的热点之一,人们通过对城市间的经济、社会联系来表达其相互作用的程度。相关研究可归纳如下:第一,研究方法不断更新。学者多采用定性[2~4]多于3个文献,区间号使用~,英文字符、定量[5~8]以及定性与定量[9,10]2条文献,中间使用逗号,英文字符相结合的方法展开研究。由于城市间联系(Origin-Destination)交通距离数据获取难度较大,而采用理论模型[11~13]计算相对简单,因此,随着理论[14~18]和模型研究的不断深入,计量模型不断更新[19~24]……

     

    1  研究方法、研究区域与数据来源(1级标题用4号宋体,序号加粗)

    1.1 引力模型(加粗)

    采用引力模型来定量计算中原经济区城市间的引力,其表达式[25]为:公式在office2007word使用公式编辑器,变量使用斜体。

    ,(i≠j)                    (1)

    式中,ij变量使用斜体,请在office2007word公式编辑器中录入城市间引力值; QUOTE  ij城市间的欧氏距离;分别为ij城市市辖区的非农业人口;ij城市市辖区的国内生产总值;b为距离摩擦系数。对于距离摩擦因子b的争论较多,一般认为,b值分别取1和2时可以近似地揭示国家尺度和省区尺度的城市体系空间联系状态[20],根据本文实际,b值取2。

    1.2  潜能模型与潜能得分模型

    1.2.1  潜能模型   3级标题五号字不使用黑体

    ……

    1.      图表必须出现在正文提到的位置后;

    2.      注意表格中同一物理量的数据应使用同样的有效位数;

    3.      检查所有数据的准确性并与正文保持一致

    4. 全文图表应统一检查,按出现先后顺序标号

     

    1 1990~2010年节点潜能与最大引力联结线数目相关系数(5)

    Table 1  The correlation coefficient of the nodes’ potential and the numbers of MAX lines in 1990-2010  (6号)

    (表格为三线表,用黑实线。表内汉字6号宋体,英文和数字Times New Roman体,表线顶底线为0.3mm,中线为0.18mm)

    年份

    相关系数

    年份

    相关系数

    1990

    0.692

    2003

    0.783

    1995

    0.733

    2004

    0.796

    1996

    0.761

    2005

    0.812

    1997

    0.744

    2006

    0.817

    1998

    0.774

    2007

    0.832

    1999

    0.776

    2008

    0.819

    2000

    0.795

    2009

    0.849

    2001

    0.786

    2010

    0.854

    2002

    0.786

     

     

     

    论文的数据主要来自1991~2011 年的《中国城市统计年鉴》[73]、《中国分县市人口统计资料》[74]、《河南统计年鉴》[75],年鉴请按照书籍引用共选取1991 年、1996~2011 年共17 a的中原经济区30个省辖市市区非农业人口和市区GDP数据。需要说明的是3个研究节点正好是中国四、五、六次人口普查的时间节点,故研究中的非农业人口数据来自3次人口普查的直接数据或据此整理而来。

     

    2  3个层次的时空格局演变分析

    将1990、2000、2010年各个省辖市市区相应的数据分别代入引力模型、潜能模型、潜能得分模型和经济隶属度模型,计算各个城市的引力、潜能、潜能得分和经济隶属度值,以此来分析中原经济区城市间相互作用的时空演变特征。

    2.1  “线层次时空格局演变分析

    参考相关研究成果[40,65],根据计算获得的引力值的数据特征,考虑能充分反映3个时间节点的引力变化,将城市间引力值划分为6 个等级:>1 000,500~1 000 正文中,区间号使用~,300~500, 150~300,50~150,10~50,并将1990年、2000年、2010 年城市间的引力值做空间表达(图1)。说明: 2010年中原经济区城市间相互作用格局.jpg说明: 2000年中原经济区城市间相互作用格局.jpg说明: 1990年中原经济区城市间相互作用强度格局.jpg

    a 1990年                              b 2000年                        c 2010年

    图放于正文第一次提到该图的自然段结束后,图件必须采用嵌入式版式。图下写图序号、中文图题及英文图题(先中文,后英文)。图例一律放在图内,中文图注在中文图题上,英文图注在英文图题上。不要使用文本框和表格放置图片以及图表标题;地图要有线段比例尺。请将图片在ArcGIS中,去掉文字图层,导出为600分辨率以上的jpg底图,与有文字对照图一起发送,图中文字请用6号宋体字录入word单独发送;或者将无文字jpg底图导入coreldraw中添加文字。

    (小5号宋体) 图1  中原经济区城市间相互作用强度格局

    (6号Times New Roman)Fig.1   The intensity pattern among the Central Plains Economic Zone

    不太复杂的折线、柱状图,无需使用彩图;如果是excel制图,请将图片直接粘贴到word中;如果是origin制图,请去掉文字导出为400分辨率jpg图片,发送无文字底图或者导入到coreldraw中添加文字。线条图最细不要小于0.12~0.15mm。

     

    3  结论与讨论

    3.1 结论结论不能是结果的简单重复,应结合讨论内容回答引言中提出的科学问题

    论文将中原经济区的30个省辖市市区作为研究对象,按照“线”→“点”→“面”的分析思路,运用引力模型、潜能模型与潜能得分、经济隶属度模型等各种模型计算获得各个城市的引力、潜能、潜能得分和经济隶属度数据,分析1990~2010年间中原经济区城市间相互作用的演变过程与时空特征。可以得出如下结论:第一,“线”层次上,近20 a来,城市之间的引力和城市的联结线数目不断增多,时空差异明显,1990~2000年间联结线的数目及强度不断增大,但是整体水平较低;2000~2010年间引力联结线数目和强度快速增加,整体水平显著提高。第二,“点”层次上,通过“线-点”叠加分析,城市最大联结线数目不断增多,城市潜能等级不断增加,其时空差异性明显,1990~2000年间“线-点”格局变化迅速,而2000~2010年间这一格局放缓,各城市等级跃迁差异明显。第三,在“面”层次上,中原经济区的区域中心城市没有变化,但4个中心城市的腹地变化明显,1990~2000年的核心组团——郑州组团北扩,而2000~2010年的该组团东扩。研究发现,潜能高值区域的空间收缩也表现出阶段性特征,1990~2000年间收缩明显,而2000~2010年间收缩放缓。

    3.2  讨论

    论文依据不同定量分析模型的特点,将引力模型、潜能模型与潜能得分模型、经济隶属度模型组合使用定量研究中原经济区城市间相互作用的时空演化特征,论文的局限在于使用了相对传统的定量化研究方法,使用了GDP、人口等静态数据,优点在于各具特色的定量方法组合使用,能够规避某些方法的不足,可更为精细、全面刻画城市间相互作用特征。选择采用另一主流研究方法——城市流模型对中原经济区城市间经济联系的时空变化研究 [477172]做对比,发现:尽管研究方法不同,但两者在城市间辐射强度、内在联系方面的结论是相似的。进一步研究发现,这两类研究都采用了静态的面板数据进行分析。对此,至少有两点需要深入研究:第一,研究方法不同,但两者都揭示了研究区域该问题的本质特征,不同研究方法产生的差异是什么。第二,数据是否是造成产生相似结果的主要原因。如果采用细化的分行业数据或者流数据,城市流模型可以比总量数据更能详细刻画其外向功能;而传统方法同样使用分行业数据或者流数据,是否还会产生相似的结论,这也是值得尝试的地方。同时,如何能够方便快捷地获取流数据也是当前研究需要面对的问题。当然,城市流模型也有其固有的不足:只能反映城市的外向辐射能力,却不能反映该城市外向辐射方向,因此,定量模型组合使用也许是更为有效、合理的做法。

    参考文献(Reference):(4号加粗)

    1.请检查所有的文献必须和正文对应;2.文献量至少应达到30条左右;3.尽量引用近3年来发表的较新文献;4.尽量引用权威期刊出版的文献;5.参考文献主体使用6号字(宋体+Times of New Roman),全部标点符号为英文符号;区间号为-”;注意检查所有文献的文献标识码、卷期号码。中文文献应附英文参考文献对照,请从中国知网等网址引用文章的标准格式。

     

    专著: 作者姓名. 文献名[M].出版地:出版社,出版年:起止页码. (对应英文的文献类型如[M],[J]等省略,下同)

    如:

    [1] 《中国大百科全书》总编委会.中国大百科全书(第二版)[M].北京:中国大百科全书出版社, 2009. [General Editorial Board of Encyclopedia of China.Encyclopedia of China(2nd ed). Beijing:Encyclopedia of China Press,2009.]

    [2] 沃尔特·克里斯塔勒. 德国南部的中心地原理[M].常正义等译.北京:商务印书馆, 1998. [Christallerr Walter.Die Zentralen Orte in Süddeutschland.Translated by Chang Zhengyi et al.Beijing: The Commercial Press, 1998.]

     

    期刊:作者姓名. 文题名[J]. 刊名, 出版年, 卷号(期号): 起止页码.

    如:

    [1] 陆大道. 建设经济带是经济发展布局的最佳选择——长江经济带经济发展的巨大潜力[J].地理科学,2014,34(7):769-772. [Lu Dadao. Economic belt construction is the best choice of economic development layout: the enormous potential for the Changjiang River Economic Belt.Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(7):769-772.]

    [2] 赵一阳, 鄢明才. 中国浅海沉积物化学元素丰度[J]. 中国科学B辑,1993,23(10):1084-1090.[Zhao Yiyang,Yan Mingcai.Chemical element content of the sediments from the shallow sea in China. Science in China: Series B, 1993, 23(10):1084-1090. ]

     

    论文集析出文献:作者姓名. 文题名[M]//编者(只列一位,多者写“等”). 论文集名. 出版地: 出版社, 出版年: 起止页码.(其中论文集的编者若为多位作者,只需列出第一编者,并在其名后加et al. 字样)

    如:

    [1] 张文, 刘剑. 长江中下游地区汛期极端降水量的异常特征分析[M]//2009年全国重大天气过程总结和预报经验交流会论文集, 2009: 58-62.[Zhang Wen,Liu Jian.Analysis to the anomaly of flood season extreme rainfall in the Yangtze River region.//Proceedings of 2009 National Major Weather Process Summarize and Forecast Exchange of Experience, 2009: 58-62. ]

    [2] 吴文, 谷志孟. 长江中下游洪涝灾害的成因、发展态势与对策[M]//许厚泽等. 长江流域洪涝灾害与科技对策. 北京: 科学出版社, 1999: 37-41. [Wu Wen,Gu Zhimeng. The causes, development trend and countermeasures of flood disaster in the Yangtze River region.// In:Xu Houze et al.Flood Disaster and Technology Strategies in Yangtze River Basin. Beijing: Science Press, 1999:37-41.]

     

    报纸文章:作者名. 文章名[N]. 报纸名,出版日期(版次).

    如:

     

    [1]陆大道. “一带一路符合大多数国家和人民的利益[N].科技日报,2015-04-19.[Lu Dadao. "One Belt & One Road" benefit most countries along the line. Science and Technology Daily,2015-04-19.]

    [2]陈志恺.华北缺水形势日益严峻[N].人民日报,2002-10-23(2).[Chen Zhikai.Water shortage in the northern China is more and more momentous.The People’s Daily,2002-10-23(2).]

     

    电子文献:作者名. 电子文献名. 文献出处或可获得地址, 发表日期/引用日期.

    [1]陈志恺.华北缺水形势日益严峻[N/OL].人民日报,2002-10-23(2). http://www.people.com.cn/GB/channel1/10/20001023/281935.html. [Chen Zhikai.Water shortage in the northern China is more and more momentous.The People’s Daily, http://www.people.com.cn/GB/channel1/10/2000102 3/281935.html.2002-10-23(2).]

    [2]陈利顶,贾福岩,汪亚峰.黄土丘陵区坡面形态和植被组合的土壤侵蚀效应研究[J/OL]. http://www.cnki.net/kcms/detail/22.1124.p.20150730.1135.002.html,2015-07-30.[Chen Liding, Jia Fuyan,Wang Yafeng.The effects of slope configuration and vegetation pattern on soil erosion in the LoessHillyArea.http://www.cnki.net/kcms/detail/22.1124.p.20150730.1135.002.html, 2015-07-30.]

     

    学位论文:作者姓名. 论文名[D]. 单位所在地: 单位名, 出版年.

    如:

    [1] 肖亮. 城市街区尺度研究[D].上海:同济大学, 2006.[Xiao Liang. The Research on Urban Block. Shanghai: Tongji University, 2006.]

    [2] 闫仕娟. 海洋表层沉积物元素地球化学数据处理分析及综合信息评价技术:为渤海为例[D].青岛:中国海洋大学,2012. [Yan Shijuan.The methods of processing, analyzing geochemical element data from marine surface sediment and evaluating multivariate information: Take Bohai for example. Qingdao: Ocean University of China, 2012.]

     

    Spatio-temporal Pattern Evolution of the Interaction Among

     the Cities in Central Plains Economic Zone(4号加粗)

    Liu Jingyu, Yang Hule, Song Qiong, Fan Xiaoxia(5号)

    1.Research center of Region Development and Planning, College of Environmentand Planning, Henan University, Kaifeng 475004, Henan, China) 注意检查中英文单位名称应一致

     

    Abstract: 1.英文摘要最低限度为英文450个单词,最好请英语母语或者有英语国家留学经验的老师把关;2.摘要不要出现任何不确定的结果;不要使用图表公式;3.推荐报道性摘要,即摘要应由:目的;方法;结果;结论组成。4. 5号字

     

    Objectives: Urban social space is an important dimension of urban spatial structure research. Factor ecology analysis is one of the main methods of current urban social area studies. However, factor ecology analysis has some defections so that it cannot effectively reveal the characteristics of spatial association of urban social space which is essential for the spatial related things and phenomena. Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) was introduced to the study of urban social space. Taking the central urban district ofShanghaias a case, the characteristics of spatial association of urban social space was revealed from the global and local dimensions.

     

    Methods: Based on the sub-district level data from the fifth national census of the Central Urban District of Shanghai in 2000, the index of 104 items belonging to 18 categories including age, occupation, marital status, housing status were extracted, and a 128×104 data matrix was built. The score of main factors was analyzed by ESDA after the main factors of urban social space were extracted by factor analysis. ESDA involves spatial weight matrix construction, global spatial autocorrelation measurement and test, local spatial association identification. In this study, the principle of spatial adjacency was adopted to define the spatial weight matrix, global spatial autocorrelation was measured by global Moran's I, the types of spatial association was identified by Moran scatter plot, the local spatial autocorrelation was measured by Local Moran's I. On the basis of the above analysis, the LISA cluster map was formed by combining LISA significance level with Moran scatter map.  LISA cluster map can identify local spatial agglomeration of "hot spots" and "cold spots", as well as reveal the spatial "outliers".

     

    Results: 1) Five main factors of social areas of the central urban district ofShanghaiwere extracted by factor analysis. According to the factor loadings, the main factors are named as: "elders and floating population factor", "socio-economic status factor", "housing condition factor", "business or services and agricultural population factor", "workers village factor". 2) Global spatial autocorrelation analysis showed that the main factors of social areas of the central urban district of Shanghai all have a significant positive spatial association in general, and there showed a clear convergence agglomeration characteristics. However, there are differences in the degree of spatial association between the factors. The factors of socio-economic status and housing conditions have stronger spatial association than other factors. Spatial agglomerations of similar socio-economic status and housing conditions groups have more prominent contributions to the formation of urban social space. 3) Local spatial autocorrelation analysis demonstrated that the main factors have different local spatial association from the overall pattern. There are obvious "hot spots" and "cold spots", and also some spatial "outliers". The socio-economic status and the housing condition factors show more obvious "hot spots" and "cold spots ", which manifested the characteristics of significant "homogeneous agglomeration, heterogeneous segregation ".

     

    Conclusions: Due to considering the effect of spatial location, ESDA can better reveal the regional spatial association and heterogeneity. The method of ESDA in urban social space research can make up for the defections of factor ecology analysis to a certain extent, and can effectively reveal the characteristics of association between of urban social spaces, which is of great significance to understanding the formation of urban social space. The research results, such as "hot spots" and "cold spots", spatial "outliers", can provide some reference for choosing typical cases of the further in-depth research, and are of great value to the related policy-making in urban planning and management.

     

     

    Key words: 1.关键词与中文一一对应,之间用分号链接;2.不要使用缩写;3.除专有名词首字母大写外,其余首字母小写

     



     收稿日期(6号宋体加粗):2013-05-23;修订日期:2013-12-09

    基金项目:国家自然科学基金项目(********)资助。[Foundation: National Natural Science Foundation of China (********).]

    作者简介:刘静玉(1971-),男,河南林州人,副教授,博士,主要从事城市-区域综合发展、城市规划与设计研究。E-mail:liujy@henu.edu.cn(脚注6号宋体,英文小6号Times New Roman字体)

    通讯作者:姓名,职称。E-mail:

  • 发布日期:2020-01-02 浏览: 1941