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图们江流域水资源利用与经济发展匹配度时空差异

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图们江流域水资源利用与经济发展匹配度时空差异

204 205 科技资讯 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 科 技资讯 2019 NO.07 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 学 术 论 坛 DOI 10.16661/ki.1672-3791.2019.07.205 图们江流域水资源利用与经济发展匹配度时空差异 徐可 延边大学理学院地理系 吉林延吉 133002 摘 要 该研究以图们江主要流经市为例, 收集各市2013年和2017年用水人口、 全年供水总量、 人均日生活用水量、 人均 GDP数据, 借助ArcGIS软件的地理分析和空间统计功能分析水资源利用与经济发展匹配度、 匹配度空间自相关性以及匹 配度聚类特征。 结果表明 1延吉市水资源利用与经济发展匹配度变化较为稳定, 有小幅增长, 其他几市除龙井市外匹配 度皆有一定增长; 22013年各市水资源利用与经济发展匹配度空间自相关性为中等相关, 2017年无空间自相关性; 3延吉 市由得分较高的热点区域变为得分较低的冷点区域, 龙井市与和龙市则由冷点区域变为热点区域。 结合地理学知识对研 究结果进行分析, 对延边州相关政策的实施提出建议, 为 “一带一路” 建设提供理论依据。 关键词 匹配度 空间自相关性 空间聚集性 中图分类号 TV213 文献标识码 A 文章编号 1672-3791201903a-0205-03 1 研究区概况 研 究 区 域 为 中 国 一 侧 图 们 江 ,位 于 吉 林 省 延 边 朝 鲜 族 自治州的东南边境, 是中国与朝鲜的界河。 图们江发源于 长白山东南部, 干流全长525km, 流经和龙、 龙井、 图们、 珲春 4市, 注 入 东侧日本海。 由于近靠日本海, 受海洋和日 本海回流天气系统的影响, 图们江流域气温温和, 年温差 较 小 ,多 阴 寡 照 ,雨 量 充 足 [1] 。图 们 江 流 域 景 色 优 美 ,人 群 密集, 交通发达, 这些条件为城市的发展奠定基础。 2 研究方法与数据来源 2.1 匹配度计算 研究某一地区水资源利用与经济发展的匹配度是近 年来的一个热点问题, 例如杜军凯 [2] 基于基尼系数法对全 国十大水资源一级区水资源与经济社会要素进行时空匹 配 分 析 ;左 其 亭 [3] 基于数列分别从时间和空间上计算匹配 度, 从而研究水资源利用与经济社会发展匹配程度。 本研 究借鉴基于数列计算匹配度的方法, 根据经济要素占总值 比例计算水资源利用与经济发展的匹配度。 假设研究区域内有 n 个单元, 各个单元变量x和y的属性 值分别为x 1 , y 1 , x 2 , y 2 , , x n , y n ,各 个 单 元 变 量 x 和y的 属性值占总体比例分别以a i , b i 表 示 。若 x 值越大y 值也随之 增 大 ,即 二 者 为 正 向 关 系 ,则 计 算 匹 配 度 的 公 式 为 1 max , min , i i i i i i i a b m a b a b − − − 1 反 之 ,二 者 若 为 反 向 关 系 ,公 式 为 max , min , 1 max , min , i i i i i i i i i i i a b a b a b m a b a b − − − − 2 在该匹配度模型中 , 人为划定匹配度大于或等于0.8为 匹配; 0.8和0.6之间为较匹配; 小于或等于0.6为不匹配。 2.2 半变异函数分析 在地统计问题中 , 可以通过半变异函数建模对某一地 区自相关性进行检查和量化, 从而实现对该地区空间关联 性的探索。 半变异函数 h γ 的表 达 式为 2 1 1 2 N i i i h Z s Z s h N h γ − ∑ 3 其 中, h为样本距离, Nh为间距, Zs i h、 Zs i 分别为 间距h的两点属性值。 在建立半变异函数之前通常要进行插值才能进行拟 合, 常用的方法如克里金法、 反 距离权重法、 径向基函数 插值法等, 根据数据的分布情况选择适当的插值方法。 半变异函数有3个重要的特征参数 基台值still, C 0 C 1 、 变程range, A 0 和块金值nuggest, C 0 。块 金 值 C 0 与基台值C 0 C 1 之比为块金系数。 块金系数小于0.25, 该 区域空间自相关性较强; 块金系数在0.25到0.75之间, 区 域空间自相关性适中; 块金系数大于0.75, 空间相关性弱, 区域范围内属性值变异性较大 [4] 。该 研 究 借 助 A r c G I S 的 地 统计功能创建半变异函数, 对研究区空间自相关性做出评 价。 2.3 热点区域分析 Getis-Ord G i * 统计值广泛用于计算某一区域空间聚集 性得分 , 从体现局部空间自相关性。 其表达式为 1 , , 1 * 2 2 , , 1 1 / 1 n n j i j j i j j i n n i j i j j j w x X w G S n w w n − − − ∑ ∑ ∑ ∑ 4 其 中, S为所有数据的标准差, X为所有数据的平均值, n 为数据个数, x j 为单位变量属性值, w i,j 为空间距离矩阵 [5] 。 G i * 分值越高, 说明该地区为热点区域, 空间聚集性越 高; 得分越低, 说明该地区为冷点区域, 空间聚集性低。 2.4 数据来源 国内一侧图们江主要流经和龙、 龙井、 图们、 珲春、 延 吉5市 , 由于数据局限性, 仅以此5市为例。 在吉林省统计 年鉴中分别收集该区域2013年及2017年人均 日 生活用水 206 207 科技资讯 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 科 技资讯 2019 NO.07 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 学 术 论 坛 量L、 人均GDP元和用水人口数据, 汇总为表格进行计 算。 3 结果与分析 3.1 匹配度计算结果 根据公式对已有数据进行计算, 得到区域水资源利用 与经济发展匹配度结果如表1。 根 据 计 算 结 果 能 够 看 出 ,2 0 1 3 年 水 资 源 利 用 与 经 济 发 展匹配度大于0.8的城市为龙井市 , 匹配度大于0.6且小于 0.8的为珲春市、 图们市, 匹配度小于0.6的为延吉市、 和龙 市。 2017年水资源利用与经济发展匹配度大于0.8的城市 为珲春市、 和龙市、 图们市 ; 匹配度大于0.6且小于0.8的为 龙井市; 匹配度小于0.6的为延吉市。 研究区域5个城市中 , 延吉市的匹配度较为稳定, 这也 证明近年来延吉市用水量与经济发展之间并无太大变化。 匹配度小于0.6, 说明延吉市水资源利用与经济发展不匹 配, 这一状况与地理位置和实施政策有关。 延吉市位于延 边州中心 , 人口密集, 城市化得到高速推进。 尽管延吉市有 穿城而过的布尔哈通河以及若干水库以便供水, 但延吉市 用水人口持续增长, 结合降水等自然因素, 不得不考虑实 施相关的节水政策, 由此导致了延吉市水资源利用与经济 发展不匹配的现状。 除龙井市外, 其他几市匹配度皆有所增长。 其中和龙市 由于山水景色较好 , 大力发展旅游业, 近年来经济快速发 展, 因此水资源利用与经济发展匹配度由不匹配大幅增长 为高度匹配。 图们市与珲春市与朝鲜较近, 旅游业发展较 好, 匹配度也有所增长。 龙井市由于人口迁移及其他经济 因素 , 匹配度呈下降趋势。 3.2 半变异函数分析结果 将矢量数据输入匹配度计算结果, 利用ArcGIS的统计 功能对其进行分析。 实现半变异函数分析需要进行插值 处理, 由于数据量较小, 选择普通克里金法。 半变异函数 类型选择效果较好的J-Bessel模型。 分析结果如图1。 将块金值和基台值相除得到块金系数, 2013年和2017 年的块金系数等参数如表2。 根据两个年份的块金系数能 够看出, 2013年水资源利用与经济发展匹配度空间自相关 性适中, 2017年水资源利用与经济发展匹配度无空间相关 性。 这与图们江流域水资源分配与经济发展不平衡的加剧 有关。 延吉市、 珲春市等市经济发展迅速, 用水人口增加, 水资源无法长时间大量集中供给, 因此将导致水资源利用 与经济发展匹配度降低。 2013年水资源利用与经济发展匹配度呈中等程度的空 间自相关性, 通过分析可知其匹配度聚集在延吉市。 延吉 市为延边州政治、 经济中心, 城市化发展加速, 而周边城市 发展速度较慢, 由此形成中度聚集的局面。 2017年延吉市 用水人口增加, 图们江部分主要干流由于人口增加受到一 定程度的污染 [6] , 结合近年来的气候状况, 水资源供给明 显不足, 延吉市水资源利用与经济发展匹配度降低。 另外 珲春市、 图们市等城市由于临近朝鲜、 俄罗斯等国家, 大力 推进旅游业, 经济增长迅速。 这些经济发展状况导致水资 源利用与经济发展匹配度无空间自相关性。 为保持这种中等程度的空间自相关性, 加强图们江地 区互联 [7] , 以加快实现 “一带一路” 在长吉图地区的建设, 图们江流域水资源应当考虑向延吉市等核心区域聚集, 相 关政策的实施将有助于经济的发展。 3.3 热点区域分析结果 利用ArcGIS空间统计模块对矢量数据进行分析, 空间 关系概念化选择默认的FIXED_DISTANCE_BAND方法 , 距离法选择较常用的EUCLIDEAN_DISTANCE方法 , 得到 各市Getis-Ord G i * 得分值, 具体得分如表3。 根据得分情况能够看出, 以0为分界线, 2013年的热点 表1 图们江主要流经市2013、 2017年水资源利用与经济发展匹配度 研究城市 2013年 2017年 延吉市 0.420629778 0.489124520 珲春市 0.701345120 0.830248366 龙井市 0.814794678 0.782551935 和龙市 0.064605713 0.933871617 图们市 0.757425492 0.942452602 表2 半变异函数分析结果参数 参数 2013年 2017年 块金值C 0 0.07808833 0.03399567 基台值C 0 C 1 0.14040200 0.03399567 偏基台值C 1 0.06231367 0 块金系数 0.55617676 1 表3 各市水资源利用与经济发展匹配度Getis-Ord G i * 得分值 2013年 2017年 延吉市 0.988955 -0.855643 珲春市 1.040753 0.898128 龙井市 -0.536719 -0.209798 和龙市 -0.656589 0.619495 图们市 1.747937 -0.838146 206 207 科技资讯 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 科 技资讯 2019 NO.07 SCIENCE TECHNOLOGY INATION 学 术 论 坛 区域为延吉市、 珲春市、 图们市 , 冷点区域为龙井市和和龙 市; 2017年的热点区域为珲春市和和龙市, 冷点区域为延 吉市、 龙井市、 图们市。 总体上热点区域与冷点区域城市数 目相近, 图们江主要流经市水资源利用与经济发展匹配度 较平衡。 热点区域与冷点区域的分布体现了匹配度的空间 聚集性, 同时验 证了空间自相关分析结果。 延吉市由得分较高的热点区域变为得分较低的冷点区 域, 其主要原因为经济持续增长, 用水人口增加, 导致水资 源分配不平衡, 空间聚集性降低。 龙井市与和龙市则由冷点 区域变为热点区域, 体现了两市空间聚集性增加, 在经济上 具 有 良 好 发 展 前 景 。珲 春 市 与 图 们 市 得 分 小 幅 降 低 ,与 近 年 来旅游业的发展导致的水资源与经济变化有所相关。 另外 , 在计算Getis-Ord G i * 得 分 值 过 程 中 ,理 想 的 做 法 是输入30个以上数据, 这一点将成为进一步优化问题的研 究方向。 4 结论 该研究通过收集图们江流域城市2013年及2017年人均 日生活用水量L、 人均GDP元和用水人口数据并对其进 行汇总、 计算、 分析, 得到各市各年份水资源利用与经济发 展匹配度数据, 对这些数据进行半变异函数分析、 热点区 域分析, 得到一系列具有现实意义的结论。 ( 1 ) 运用基于数列的方法计算各市水资源利用与经济 发展匹配度并进行分析, 能够看出所研究城市中 , 延吉市 匹配度变化较为稳定, 有小幅增长, 其他几市除龙井市外 匹配度皆有一定增长。 匹配度的变化与水资源量与经济发 展 速 度 之 间 的 协 调 有 关 ,对 于 匹 配 度 下 降 的 区 域 ,要 注 意 在经济保持发展的基础上对水资源的进行合理分配。 ( 2 ) 运用半变异函数分析2013年匹配度空间自相关性 为中等相关, 2017年无相关性。 延边州的经济中心在延吉 市, 而延吉市近年来由于用水人口增加以及相关的地理因 素, 水资源短缺, 水资源利用与经济发展匹配度下降。 周 边城市则在经济增长的基础上保持水资源利用的平稳增 长, 其匹配度相对稳定, 由此导致了匹配度空间自相关性 降低。 应当考虑实施保证延吉市水资源供给的相关政策。 ( 3 ) Getis-Ord G i * 得分值显示了图们江流域水资源利 用与经济发展匹配度变化冷点区域和热点区域分布。 延吉 市由得分较高的热点区域变为得分较低的冷点区域, 龙井 2013年 2017年 图1 水资源利用与经济发展匹配度半变异函数分析结果图 距离 Meter ,h 10 -5 γ 10 1 0 0.471 1.413 2.356 3.298 4.24 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 2.1 2.4 模型 已丢弃 已平均化 距离 Meter ,h 10 -5 γ 10 2 0 0.471 1.413 2.356 3.298 4.24 1.236 2.472 3.709 4.945 6.181 7.417 8.654 9.89 模型 已丢弃 已平均化 市与和龙市则由冷点区域变为热点区域。 对于热点区域要 增加经济上的扶持, 而对于冷点区域则要在水资源利用上 进行政策调整。 作为 “一带一路” 倡议的新起点, 图们江流域的规划具 有重要的战略意义。 该研究对于图们江流域各市水资源利 用与经济发展匹配度进行分析, 得到有助于政策实施的建 议, 同时对图们江的规划治理也有所帮助, 具有一定的现 实意义。 该研究的不足之处在于 , 由于数据量较少 , 存在着 空间分析结果不够理想的问题。 可以考虑将数据细化, 或 者优化空间分析方 法, 这将是日后进 一步的研 究方向。 参考文献 [1] 戚德康.土地利用/覆盖变化影响下的图们江跨国界地 区生态系统服务时空格局动态变化研究[D].延边大 学,2018. [2] 杜军凯,李晓星,贾仰文,等.基于基尼系数法的全国十大 水资源一级区水资源与经济社会要素时空匹配分析[J]. 水利科技与经济,2018,2461-8. [3] 左其亭,赵衡,马军霞,等.水资源利用与经济社会发展匹配 度计算方法及应用[J].水利水电科技进展,2014,3461-6. [4] 张乐勤,朱超洪.基于ArcGIS的安徽省水资源利用与经 济发展匹配度时空差异分析[J].河南大学学报自然科 学版,2017,475522-531. [5] FENG Yongjiu,CHEN Xinjun,GAO Feng,et al.Impacts of changing scale on Getis-Ord Gi* hotspots of CPUEa case study of the neon flying squid Ommastrephes bartramiiin the northwest Pacific Ocean[J].Acta Oceanologica Sinica,2018,37567-76. [6] 余凤.气候变化对图们江干流径流变化影响研究[D].延 边大学,2018. [7] 对接 “一带一路” 建设自由贸易区和 “冰上丝绸之 路” [N].图们江报,2018-09-05.

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