【摘 要】
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随着区域经济社会发展和人口自然增长率的下降,人口迁移在区域增长中扮演着日益重要的角色。区际人口迁移的演变不仅依赖于迁出地和迁入地的经济社会发展状况,也与不同时段、不同空间上的迁移流密切相关。然而,当前大部分人口迁移流的实证研究忽视了这种时空依赖性,且较少涉及到对未来迁移流发展和演变的预测。本文根据五个时期(1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年以及2
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,南京210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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随着区域经济社会发展和人口自然增长率的下降,人口迁移在区域增长中扮演着日益重要的角色。区际人口迁移的演变不仅依赖于迁出地和迁入地的经济社会发展状况,也与不同时段、不同空间上的迁移流密切相关。然而,当前大部分人口迁移流的实证研究忽视了这种时空依赖性,且较少涉及到对未来迁移流发展和演变的预测。本文根据五个时期(1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年以及2005-2010年)的中国省际人口迁移流数据,运用特征向量时空滤波方法,分别构建时空滞后滤波模型和时空同期滤波模型,并对模型结果进行对比分析;在此基础上,选择时空同期滤波模型对2010-2035年间五个时期的省际人口迁移流进行预测和分析。研究结果表明:(1)省际迁移流之间存在显著为正的时空自相关效应。特征向量时空滤波模型可以有效捕捉其中的时空效应,其中尤以时空同期滤波模型的拟合能力较好;(2)2010-2035年间省际人口迁移总量变化呈现“先升后降,再升再降”的趋势。人口迁入热点地区集中在北京、河北、上海、江苏、浙江和广东等地,分布格局变化不大;人口迁出热点出现在河北、安徽、江西、河南、湖南和四川等地,表现出多区域性特点。未来中国省际人口迁移流会形成一条在空间上连接京津冀和广东的“1”字型迁移活动高密度地带。
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