·环境科学·
摘要：人口空间分布影响因素是人口科学重要的研究内容,探究人口空间影响因素有利于指导人口政策合理制定。文章选取贵州乌江流域人口、经济、自然环境等相关指标,采用地理加权回归等方法探究流域人口空间分布影响因素。得出以下结论:①贵州乌江流域面积、经济、地形(海拔)、教育对人口空间分布呈现促进作用,产业(第一产业占比)、财政对人口空间分布呈现抑制作用。②贵州乌江流域人口空间分布正影响回归系数中:面积影响呈现赫章—贵定递减,地形(海拔)影响呈现西南—东北递增,经济影响呈现西南—东北递减,教育影响呈现福泉—赫章递减。③贵州乌江流域人口空间分布负影响回归系数中:产业影响呈现西南—东北递减,财政影响呈现福泉—赫章递增。
关 键 词：人口分布;影响因素;地理加权回归;贵州乌江流域;西南山地流域
人口分布是一定时期历史、经济、自然等条件共同作用的结果,其研究是当今学术研究的热点和重要领域[1-5]。探究人口空间分布影响因素,是寻找和制定人口政策的重要手段。在人口分布影响因素中,最重要是社会经济因素影响,自然因素基础作用也不可忽视。谷国锋等学者研究东北人口空间特征中认为,该区域人口分布主要受自然、经济和历史等因素影响[6]。张红等研究荆州分洪区人口变化中认为:土地利用特别是城镇和农村居民点变化是引起区域人口分布的重要因素[7]。赵东霞等研究中国老年人口稀疏格局中发现,自然、经济、城市化等是人口格局形成的关键因素[8]。茆长宝等对浙江省人口分布机制研究中发现,该区域人口分布受“经济-政府-交通”等多重效应影响,经济因素影响并不一致的保持稳定特征[9]。康维娜研究人口迁移中认为,社会经济因素对人口迁移起到重要作用,其中非农收入比与道路连接度对个人迁移决策发挥着极为重要作用[10]。曾永明对川西地区人口迁移研究中认为,在(川西)复杂地形区人口分布较为复杂,传统OLS模型在人口密度影响总体上高估自然环境因子影响,低估经济社会因子[11]。以上文献可以发现,人口分布影响研究已有一定基础。但在影响人口分布的各种要素在空间上是如何变化,变化规律又是如何等研究文献相对较少。由于空间回归数据限制,探究人口空间变化特征和规律,不易进行空间统一尺度测算和因素分析,人口空间影响探究需进一步加强。同时,由于各区域资源禀赋、经济水平、地理环境差异,各种人口要素影响程度不可能完全一致,区域间存在微小差异。因此,探究各种影响因素空间差异和空间影响过程对人口分布研究具有重要意义。
中国西南地区地理环境十分复杂,该区域开展人口分布研究意义独特。首先,中国西南山地众多,山区小范围内产生巨大的自然地理环境差异,对人口分布影响明显。其次,中国西南地区经济欠发达且区域经济差异明显,研究该区域人口分布可以很好反映经济要素对人口影响。最后,在中国西南农村人口较多、基础设施尚需完善,该区域可以很好反映地理环境与社会环境影响下人口空间分布状况。因此,结合以上特点,选择自然地理环境复杂(喀斯特分布广泛、海拔落差大)、社会经济差异明显(既有区域中心城市又有国家级贫困县区)的贵州乌江流域,探究影响人口空间分布因素及不同要素空间影响趋势,以期研究成果能为人口政策制定、山区发展提供科学参考,并为山地资源环境研究提供有益借鉴。
1数据与方法
1.1数据来源
文中人口、面积、社会经济数据等来源于《贵州统计年鉴2016年》[12]、《中国县域统计年鉴(县市卷)2016年》[13]和《贵阳统计年鉴2016》[14]。人口均是2015年年末常住人口数据,人均GDP等人均社会经济指标均采用常住人口求取计算。部分县区面积通过政府官方网站及ArcGIS软件矢量文件计算得出，所选择县区未包括部分流域流经范围较少县区。DEM数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/),其分辨率为 90m。各县区海拔利用ArcGIS分区统计求取，采用平均值计算。
1.2研究方法
地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型是对传统回归模型的改进和扩展,对于传统统计分析来说,忽视空间之间差异性和相互依赖[15-17]。地理加权回归其扩展方式是在传统线性模型的基础上改进,将区域地理位置信息加入到回归参数之中,能够反映地理现象空间变化趋势以及异质性[15-18]。其函数表达式为[17-18]
(1)
其中表达式中y为某个区域的人口数量,k为进行地理加权回归的样本数量,(ui,vi)为某个区域地理坐标中心(县区面状数据利用ArcGIS默认方式求取),b0为常数,bi为自变量回归系数,xij为自变量,εi为随机误差值。
根据函数表达式(1)可构建贵州乌江流域人口分布影响因素的函数关系式。参考以往研究,文章用自然因素和社会经济因素探究人口分布空间影响。基础自然要素影响包括国土面积(a)和地形(b),地形影响用海拔来表征。社会经济要素主要从经济(c)、产业(d)、财政(e)和教育(f)来探究,分别用人均GDP、第一产业占比、人均财政支出、万人拥有中学数量表征,医疗对人口分布产生重要影响,由于数据缺失,暂不纳入研究范围。文章构建地理加权回归表达式[17-18]为
(2)
由于回归系数是空间结果,则bi值在空间中存在一定趋势,该趋势可以表示为各种要素空间影响程度。若回归系数b大于0,则表示正影响,系数越大说明实际影响程度越高。如回归系数b小于0,则表示为负影响,系数越小说明实际影响程度越高。
2人口、自然、社会经济基本特征分析
2.1人口基本特征
2015年贵州境内乌江流域(以下简称流域)人口最多为七星关114.93万人,人口最少为龙里县16.04万人,县区平均人口数量49.08万人,平均人口密度为267.69人/km2。流域内人口数量来看(见图1),云岩、南明、遵义县、七星关等县区人口数量高,均在60万人以上。龙里、乌当、息烽等县区人口数量低,均在25万人左右。流域上游人口分布多,如织金、纳雍等县区。贵阳市周边形成了一个特殊人口分布区,贵阳市辖区人口相对较高,周边郊区郊县人口相对较少。流域东部和河流中下游人口分布均衡且稀少,多县区人口在30万人左右。值得注意的是,虽云岩、南明国土面积较小,但人口多在50万以上，人口密度处于流域较高水平。
图1 2015年贵州乌江流域各县区人口数量
Fig.1 Population of the Wujiang River Basin of Guizhou Province
贵州乌江流域面积、经济、地形(海拔)、教育对人口空间分布呈现促进作用,产业(第一产业占比)、财政对人口空间分布呈现抑制作用。地理加权回归结果显示,选取的6个指标中,区域面积、经济、地形和教育空间回归系数均为正向,即随着这些要素的提升,人口空间呈现增长趋势。产业和财政回归系数均为负向回归系数,即随着产业和财政支出增长,人口空间趋于下降。
2.2自然和社会因素特征
流域县区国土面积差异较大(表1),2015年国土面积最高为遵义县4 094km2,国土面积最小为云岩区92km2,县区平均国土面积1 833.60km2。流域内人均GDP差异较大,花溪区人均GDP最高7.71万元,人均GDP最低务川1.59万元,两者差超5万元。在产业结构上,流域内云岩第一产业占比最低,不足0.1%。流域第一产业结构占比最高为道真37.52%。流域内第一产业占比平均值18.37%,流域第一产业比例过高。人均财政支出指标层面,各县区差异明显,人均财政支出最高1.88万元,最低0.43万元,平均财政支出0.81万元。万人拥有中学数量最高为正安0.99所,最低为普定0.38所,县区平均值0.72所。县区平均海拔分布上,海拔最高赫章2.00km,最低思南0.71km,流域平均海拔1.20km。从以上可以看出,流域内自然条件和社会经济条件差异明显,探究各要素影响十分必要。
图2 人口半变异函数和协方差云
Fig.2 Semivariogram and covariance cloud of population
表1 指标描述性统计
Tab.1 Descriptive statistics of index
因子指标含义指标单位样本量最小值(M)最大值(X)平均值(E)标准偏差 人口常住人口数量万人4216.04114.9349.0824.34 面积县域面积km24292.004 094.001 833.60998.62 地形平均海拔km420.712.001.200.29 经济人均GDP万元421.597.713.641.79 产业第一产业占比%420.0937.5218.3711.55 财政人均财政支出万元420.431.880.810.26 教育万人中学数量所/万人420.380.990.720.14
各要素空间趋势(见图3)看,流域面积东西方向呈现西南、东北高,中部低,南北方向呈现北高南低。海拔(地形)空间分布特征上,大致呈现西高东低,南高北低。经济东西方向呈现中高东、西低,南北方向上呈现南高北低。第一产业结构(产业)空间分布特征:东西方向呈现中部低两侧高,南北方向呈现北高南低。人均财政支出(财政)在空间上趋势不如其他要素明显,总体呈南高北低特征。万人拥有中学数量(教育)空间趋势明显差异,东西方向呈中低两侧高,南北方向呈南低北高。总体看,流域自然和社会经济要素差异明显,具有一定空间趋势,适合探究地理环境对人口分布影响。
财政对人口影响系数(见图7)在西北较高,最高区域为七星关和赫章,最低主要集中东南县区。财政表现为负回归系数,这种回归系数变化特征从毕节向周边扩散趋势。主要原因是毕节等地区人口相对较多,经济欠发达。财政支出对人口影响较低区域主要集中在东南部,东南部地区较低大致呈现印江—花溪延伸特征。
2.3相关性分析
经济对人口影响回归系数(见图7)呈现西南—东北方向逐渐降低特征。流域上游西南部县区赫章、水城、六枝等县区属于经济对人口影响高值区,印江、沿河、道真等县区属于经济对人口影响低值区。贵阳周边属于经济次高值区,经济对人口影响处中等水平。在贵阳周边可能是模型问题,该区域经济对人口影响可能被低估。毕节市等周边地区经济欠发达,对人口影响较为突出。
图3 各要素空间趋势图
Fig.3 Space trend chart of influence factors
3地理加权回归分析
3.1参数检验
地形对人口影响(见图6)呈现出西南—东北方向逐渐递增趋势。海拔对流域东北部人口影响更加强烈,主要为道真、思南、沿河等县区。流域东北部地广人稀是导致该特征的重要原因。流域西南部,赫章、纳雍、水城等县区海拔高,地形(海拔)对人口影响不如东北部强烈。中部地带属于过渡地区,地形(海拔)对人口影响处于中等水平。
3.2模型检验
地理加权回归模拟结果(见图5)来看,模型整体模拟效果尚可。大部分县区人口模拟百分误差小于30%,仅有少部分县区人口百分误差大于30%。42个县区中,模拟误差最大为龙里和贵定,其百分误差为93.58%，95.53%,两县区模拟结果严重偏离。百分误差大于50%县区,仅有修文、息烽、龙里、贵定、福泉等,占比不足15%,因此研究认为此模拟结果基本可靠。
3.3结果描述性统计
3.1.4 “农业+互联网”：加快产业间融合，拓宽销售渠道，创建品牌 现阶段，宣传效果最显著的就是互联网，互联网是迅速传播信息的有效捷径。如图1所示，通过构建“农业+互联网”体系，不仅产业间融合的速度加快，提高资源的利用率，建立绿色无污染的产业链，而且通过网上平台的规划，产品知名度得到了提升，无论是生产者还是消费者，其之间建立的信任已经在无形之中拓展了产品的销售渠道。
表2 相关系数表
Tab.2 Correlation coefficient table
人口面积地形经济产业财政教育 人口Pearson 相关性显著性(双尾)面积Pearson 相关性0.308*显著性(双尾)0.047地形Pearson 相关性0.382*0.089显著性(双尾)0.0120.576经济Pearson 相关性0.038-0.739**0.137显著性(双尾)0.8130.0000.386产业Pearson 相关性-0.1710.677**-0.281-0.863**显著性(双尾)0.2780.0000.0720.000财政Pearson 相关性-0.551**-0.301-0.0630.265-0.172显著性(双尾)0.0000.0530.6910.0900.276教育Pearson 相关性0.0240.214-0.072-0.2380.385*0.091显著性(双尾)0.8820.1730.6500.1290.0120.569
* 在置信度为 0.05 时,相关性是显著的。** 在置信度为 0.01 时,相关性是显著的。
表3 地理加权回归模型参数
Tab.3 Geographically weighted regression model parameters
VarnameVariableVarnameVariableVarnameVariableBandwidth40.61Sigma15.99R2 Adjusted0.57 Residual Squares8950.78AICc364.77Effective Number7.01R20.63
图4 地理加权回归标准残差图
Fig.4 Geographically weighted regression standard residual plot
图5 地理加权回归人口模拟误差
Fig.5 Geographically weighted regression population simulation error
表4 结果描述性统计
Tab.4 Descriptive statistics of results
面积地形经济产业财政教育 最大值0.0146334610.437633751.94260361-1.24402674-48.8305931536.69562759 最小值0.0146206910.428846971.94050852-1.24482833-48.8661930036.66455289 平均值0.0146255010.433049611.94149164-1.24441078-48.8530183036.68422540 极差0.000012770.008786780.002095090.000801590.035599850.03107470
注:自变量均为人口
4影响因素空间特征分析
4.1自然影响因素空间特征分析
面积对人口影响大致呈现赫章—贵定沿线递减。对于流域县区来说,西北部县区面积越大,人口相对越多。图6中可以发现,西北部(赫章、七星关等)县区人口数量相对较多,这些县区国土面积较大,空间影响程度更大。从赫章—贵定、道真—龙里(花溪),这两条西北—东南、东北—西南方向回归系数呈现越来越小特点。整体来看,西北部地区影响更强烈,东北部影响次之,东南(贵定—印江)沿线属面积影响低值区。
图6 自然影响因素回归系数
Fig.6 Natural influence factors regression coefficients
Bandwidth是地理加权回归重要参数,该带宽采用ArcGIS默认值计算最优结果。地理加权回归残差Residual Squares和Effective Number分别为8 950.78，7.01(见表3)。地理加权回归Sigma和AICc分别为15.99，364.77。地理加权回归拟合值R2为0.63,调整后R2(R2Adjusted)为0.57。标准残差结果显示(见图4),大于2.5标准残差县区较少,无小于-2.5标准残差。由于研究中指标多且差异明显,根据以上参数,认为模型整体上尚可满足研究需要。
4.2社会影响因素空间特征分析
相关系数结果(见表2)来看,人口与面积呈现显著正相关,相关系数为0.308,显著性0.047。即面积越大,县区人口越多,一定程度说明国土面积是承载人口的基础。人口与地形呈现显著正相关,相关系数为0.382,显著性0.012。人口与经济呈正向关联,但不显著。产业选取第一产业,产业与人口呈不显著负相关。财政与人口呈显著负相关,相关性-0.551,显著性0.000。财政与人口负相关,表明流域财政投入无法有效吸引人口增长,经济发展相对滞后。教育与人口呈不显著正相关,经济和面积呈负相关,国土面积较大则人均GDP可能越低。第一产业与经济呈现显著负相关,说明经济发展过程中第一产业结构降低,第一产业变化是反映经济发展的重要指标。
宋萌枝的硕士论文《中国现代戏剧史上的蔷薇花——袁昌英戏剧研究》［2］，也论及弗洛伊德精神分析学说、女性主义和唯美主义对袁昌英戏剧创作的影响，此外，还涉及到袁昌英对于莎士比亚浪漫戏剧和现代主义艺术手法的借鉴。
产业对人口影响回归系数(见图7)呈现出西南部高、东北部低特征。西南部县区产业对人口影响在南部更为强烈,尤其是普定、西秀等周边。东北地区产业对人口分布影响相对偏低,这些县区比较集中。东北部县区产业对人口影响较小,主要原因是该区域人口数量较少,地理环境复杂,农业从业人口多。产业在西北部地区影响系数更大,主要原因在于该区域人口较多,高原地区较为平坦,有利于高原农业生产,从而影响人口分布。
文章选取6个要素与人口进行地理回归,结果显示面积、地形、经济、教育表现为正回归系数(见表4)。即随着这些要素增长,人口呈现增加趋势,但产业和财政对人口呈现负回归系数。正回归系数中,面积平均回归系数0.01462550,地形平均回归系数10.43304961,经济平均回归系数1.94149164,教育平均回归系数36.68422540。正回归系数中,地形和教育极差相对较大,分别为0.00878678，0.03107470。负回归系数中,产业平均回归系数-1.24441078,财政平均回归系数-48.85301830,两者极差分别为0.00080159，0.03559985。
绝缘衬底上硅(SOI)由顶层硅,中间二氧化硅衬底层和基底硅三层材料组成,其折射率差大,约束光场能力强,是制作微环谐振腔的常用材料。运用MEMS工艺,通过SOI基片预处理、涂覆PMMA光刻胶、电子束光刻、显影、ICP深硅刻蚀、去胶等工艺得到了高度为220 nm的硅波导微环谐振腔基本结构,其不同耦合间距对应的SEM图示及波导截面尺寸示意图如图7所示。
员工当月工资薪金所得高于（或等于）税法规定的费用扣除额，适用公式为：应纳税额＝员工当月取得全年一次性奖金×适用税率－速算扣除数
教育对人口分布影响(见图7)从东南—西北逐渐降低特征。研究选取教育对人口影响指标是基于中学数量,这可能存在一定偏差。教育对人口影响向贵阳周边偏移,主要原因在于贵阳周边经济相对发达。西北部地区人口较多,但是人均中学学校数量也较多,故该区域表现为教育对人口总体影响小于其他区域。
图7 社会因素回归系数
Fig.7 Social factors regression coefficients
5结论与讨论
5.1 结 论
半变异函数是一种空间异质性分析方法[19],文章采用ArcGIS地统计分析工具直接得出半变异函数和协方差图(见图2),简单描述人口空间分布的异质性。从半变异函数来看,随着距离增加,流域人口逐渐分散,该分散趋势并不明显,由此说明流域人口空间集聚特征不明显,即空间异质性不明显。协方差云显示,流域人口分布具有一定趋势,但该趋势在空间表现不明显,与半变异函数趋势基本一致。综上看,流域人口分布空间异质性不明显,空间集聚程度较低。
由表5可知，采用异步连续摊铺技术铺筑的水稳基层含水量、水泥剂量与压实度均符合规范要求。各路段上、下层位含水量均不超过最佳含水率±0.5%，水泥剂量与设计值相差不超过1.0%，且底基层压实度值均大于96%，基层压实度均大于98%，符合规范压实度要求。
贵州乌江流域人口空间分布正影响回归系数中:面积影响呈现赫章—贵定递减,地形(海拔)影响呈现西南—东北递增,经济影响呈现西南—东北递减,教育影响呈现福泉—赫章递减。正影响因素中,区域面积对人口影响为正影响,影响系数最高位于赫章、七星关等地,影响系数最低位于贵定、福泉等地。地形对人口的影响系数东北道真、务川等最高,西南六枝、水城等县区系数最低。经济对人口空间影响系数沿河、印江等地最低,赫章、水城等地最高。教育对人口影响空间回归系数在福泉—石阡沿线系数最高,赫章—七星关属于最低系数区。
贵州乌江流域人口空间分布负影响回归系数中:产业影响呈现西南—东北递减,财政影响呈现福泉—赫章递增。文章选取的6个要素中,仅产业和财政对人口空间分布负系数。产业对人口影响回归系数在道真、印江等最低,西南部赫章、水城等县区最高。财政影响中,印江、贵定等属于西南部较低负回归系数,西北部赫章属于最高水平。值得注意的是,正回归系数和负回归系数意义不同。当负回归系数越小,则说明实际负影响程度越高。
根据此决策树进行分析，可见学生成绩跟上课出勤情况关系最大，四六级通过情况、性别、生源地等虽然也会对成绩有影响，但影响不大。针对决策树的结果可以对属性进行处理，去除对成绩影响非常小或根本无关的属性，挑选关联大的属性继续分析，并可根据各属性对成绩的影响力进行排序，得到有价值的信息应用于教学。
5.2 讨 论
人口分布与地理环境有密切关系,山区人口分布不同于平原,喀斯特广泛分布的乌江流域人口分布更不同于普通山区。文章基于自然地理环境和社会经济环境对流域人口分布进行探究,各种要素空间趋势均具有明显差异。自然因素文章选取自然要素即国土面积和地形。一般情况下,国土面积越大所能承载人口越多。流域国土面积对人口影响呈现西北高和东北次之的特征,这与国土面积大小表现不一致。例如流域西北和东北国土面积都相对较大,但西北人口更多,东北人口却更少。地形对人口影响在空间上呈现东北—西南递减特征,东北部影响更大,更可能是地形起伏度大导致,西南部毕节高原地区却呈现较为平坦特征,这种地形影响可能更小。同时,流域东北部下游地区地理环境复杂,不利于人口分布,但可能影响产业结构,特别是第一产业结构。社会经济要素对人口影响在空间上不一致,经济对人口影响呈现西南高、东北低特征,为何在西南部影响更高,原因尚不明确。文章认为西南部县区人口相对较多,经济欠发达,人口容易产生外流现象,经济因素影响更加强烈。第一产业对人口影响回归系数在空间上也呈现西南高、东北低特征。一般来说,第一产业较高地区,经济欠发达,技术欠发达,导致农村人口较多,也影响人口空间布局。人均财政支出和人均GDP属于经济因素影响,但影响程度和影响方式具有差异,财政影响系数呈现西北—东南递减。由于财政为负回归系数,东南部值较小,实际说明负影响程度越高,出现该特征的原因不得而知。教育对人口影响在空间上呈现东南—西北下降特征,这种影响主要是东南部万人中学数量相对较少所产生,该特征可能是贵阳影响,贵阳高等教育相对较好,但万人拥有中学数量并不占优势。
“南海核心利益说”距其提出已经整整8年。追根溯源，引发该说的是《中国军队寻求拓展海军实力》这篇文章。此后，关于该说的研究及其影响大体都在该文的框架之内。就这篇文章而言，“南海核心利益说”不过是一个具体的论据；但就此后该说的影响而言，该文不过是为该说提供的一个国际趋势分析框架。因此，对该说的思考宜以这篇文章的框架为基础，以前后事实发展为依据，同时就该话题的“政治性”以及同国际关系理论的关系进行探讨。
文章基于地理加权回归模型,探究西南山地流域人口空间分布影响因素。文章结果可为山区资源开发和人口政策制定提供一定参考。文章选取的地形因子中,以海拔来表征。虽然海拔作为最重要的地形因子之一,可在一定程度反映地形对人口影响。但影响人口的地形因子相对较多,仅选择海拔可能略显不足。医疗资源对人口具有影响,由于文章数据缺失,未将医疗纳入到影响因素中。医疗对人口影响在地形复杂的山地流域,影响程度和趋势如何仍然不清楚。因此,文章有以下方面需要今后进一步延伸探究:①自然因素中,纳入到坡度、起伏度等地形因子,探究不同地形因子的空间影响程度和空间趋势。②探究医疗条件对人口的空间影响程度,以及纳入医疗指标后是否影响其他指标空间趋势。
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InfluencefactorsofpopulationspatialdistributioninMountainousBasinofSouthwestChina:AcasestudyoftheWujiangRiverBasinofGuizhouProvince
CHENG Dongya, LI Xudong
(School of Geography and Environmental Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550025， China)
Abstract: The influence factors of population spatial distribution are important research contents of population science. Exploring the spatial influence factors of population is conducive to guiding the rational formulation of population policies. The paper selects the relevant indicators of population, economy and natural environment in Wujiang River Basin of Guizhou Province, and uses geographically weighted regression to explore the influence factors of population spatial distribution in the basin. The article draws the following conclusions: ①Area, economy, topography (altitude), education promoted the spatial distribution of populationin in Wujiang River Basin of Guizhou Province.Industry (the ratio of the primary industry) and public financial situation have a restraining effect on the spatial distribution of population. ②Among the positive regression coefficients of population spatial distribution in Wujiang River Basin of Guizhou Province:The area impact shows a decreasing trend from Hezhang to Guiding; The topographic (altitude) impact shows an increasing trend from southwest to northeast; The economic impact shows a decreasing trend from southwest to northeast; The education impact shows a decreasing trend from Fuquan to Hezhang.③Among the negative factors positive regression coefficients of population spatial distribution in Wujiang River Basin of Guizhou Province: The industrial impact shows a decreasing trend from southwest to northeast, and financial impact shows an increasing trend from Fuquan to Hezhang.
Keywords:population;influence factors; geographically weighted regression; the Wujiang River Basin of Guizhou Province; Southwest Mountain Basin
收稿日期：2018-12-05
基金项目：国家自然科学基金资助项目(41261039)；美国能源基金资助项目(G-1601-24189)；中国清洁发展机制基金资助项目(2014015)
作者简介：程东亚，男，安徽亳州人，从事资源利用与低碳发展研究。
通讯作者：李旭东，男，湖南邵东人，教授，主要从事人口地理与区域发展、应对气候变化与低碳经济研究。
中图分类号：K901.3
DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2019-05-016
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(编 辑 亢小玉)
标签：人口论文; 系数论文; 流域论文; 空间论文; 地形论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《西北大学学报(自然科学版)》2019年第5期论文; 国家自然科学基金资助项目(41261039) 美国能源基金资助项目(G-1601-24189) 中国清洁发展机制基金资助项目(2014015)论文; 贵州师范大学地理与环境科学学院论文;