DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与分析 3.1. 共同方法偏差的控制和检验 由于本研究均为初中生的自我报告，因此，我们首先采用Harman单因素检验法(周浩 & 龙立，2004；Podsakoff， Mackenzie， Lee， & Podsakoff， 2003)对所有变量进行共同方法偏差检验。本研究分别对第一次和第二次施测的所有量表的题项进行探索性因素分析，结果显示，第一次施测的解释率最大的一个公因子解释了25.30%的变异；第二次施测的解释率最大的一个公因子解释了27.40%的变异，两次施测的最大公因子的解释率均小于40%的临界标准，故本研究不存在共同方法偏差。 3.2. 人际开放与反应性攻击行为的描述统计 表1是两次施测的人际开放和反应性攻击行为的平均值和标准差。 3.3. 人际开放和反应性攻击行为的稳定性及性别、年级差异 配对样本T检验结果显示，初一和初二两个年级的同学在两次施测的人际开放差异不显著(t(81) = 0.84， p > 0.05; t(91) = 0.71， p > 0.05)，即人际开放呈现较高的稳定性；而初三同学的人际开放在两次施测 Table 1 Basic situation of variable T1人际开放 M (SD) T1反应性攻击 M (SD) T2人际开放 M (SD) T2反应性攻击 M (SD) 初一 男 3.76 (0.67) 0.70 (0.27) 3.60 (0.71) 0.83 (0.30) 女 3.61 (0.88) 0.76 (0.31) 3.64 (0.99) 0.87 (0.40) 初二 男 3.83 (0.67) 0.78 (0.30) 3.71 (0.77) 0.87 (0.36) 女 3.57 (0.79) 0.89 (0.35) 3.61 (0.66) 0.85 (0.34) 初三 男 3.67 (0.73) 0.90 (0.37) 3.44 (0.85) 0.82 (0.32) 女 3.72 (0.72) 0.82 (0.29) 3.60 (0.78) 0.85 (0.35) 表1. 人际开放与反应性攻击行为两次施测的基本情况 注：T1表示第一次施测，T2表示第二次施测，下同。 中差异显著(t(91) = 2.21， p < 0.05)。初二和初三两个年级的同学在两次施测的反应性攻击行为差异不显著(t(81) = 1.02， p > 0.05; t(91) = 0.41， p > 0.05)，即反应性攻击行为呈现较高的稳定性；而初一同学的反应性攻击行为在两次施测中差异显著(t(91) = 3.65， p < 0.05)。 3.4. 两次测量的人际开放与反应性攻击的平均数，标准差和相关系数 由表2可知，两次测量的人际开放呈显著相关(r = 0.64， p < 0.001)，两次测量的反应性攻击呈显著相关(r = 0.61， p < 0.001)，由此表明，初中生的人际开放和反应性攻击水平在这9个月内具有一定的稳定性。 同时期的人际开放与反应性攻击的相关显著，即第一次测量的人际开放与第一次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.47， p < 0.001)，第二次测量的人际开放与第二次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.53， p < 0.001)。跨时间的人际开放与反应性攻击的相关显著，即第一次测量的人际开放与第二次测量的反应性攻击相关显著(r = −0.38， p < 0.001)，第一次测量的反应性攻击与第二次测量的人际开放相关显著(r = −0.51， p < 0.001)。由此表明，初中生的人际开放与反应性攻击在同时期和跨时间上均具有一定关系，符合交叉滞后的基本假设。 Table 2 Mean， SD， and Correlations of variable M SD 人际开放T1 人际开放T2 反应性攻击T1 人际开放T1 3.70 0.74 人际开放T2 3.61 0.79 0.64 *** 反应性攻击T1 0.81 0.32 −0.47 *** −0.51 *** 反应性攻击T2 0.85 0.34 −0.38 *** −0.53 *** 0.61 *** 表2. 初中生两次测量的人际开放、反应性攻击的平均数、标准差和相关关系 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001，下同。 3.5. 人际开放与反应性攻击的交叉滞后分析 交叉滞后模型的分析结果见图1。模型各拟合指标良好，χ 2 /df = 0.00，CFI = 1.00，TLI = 1.00，RMSEA = 0.00，SRMR = 0.00。由图1可知，人际开放既可以同时间预测反应性攻击(β = −0.47， p < 0.001; β = −0.31， p < 0.001)，也可以跨时间预测反应性攻击行为(β = −0.12， p < 0.05)；同样，反应性攻击既可以同时间预测人际开放，也可以跨时间预测人际开放(β = −0.26， p < 0.001)。 图1. 人际开放与反应性攻击的交叉滞后模型的路径分析图
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user: 4. 讨论 4.1. 人际开放和反应性攻击行为的稳定性及发展 本研究结果表明，两次施测的人际开放和反应性攻击之间均呈显著相关。初一和初二两个年级的学生的人际开放具有很高的稳定性，初二和初三两个年级的学生的反应性攻击行为具有很高的稳定性。但初三学生的人际开放水平在9个月内不稳定，很有可能是由于正值中考阶段，学习压力过大，较长期伴随“焦虑”等负性情绪，因而会在一定程度上降低其人际开放水平。其次，初一学生的反应性攻击行为在9个月内不稳定，很有可能初一学生刚来到新环境，一切都是陌生而生疏的，从而本能地产生一些防御性的攻击行为。 因此，在学校教学活动中，教师可以着重对初一和初三同学开展团队辅导，从而引导初三学生正确看待考试，降低考试焦虑；引导初一学生适应新学校，提高安全感和归属感。 4.2. 人际开放和反应性攻击行为的交叉滞后模型 本研究采用纵向研究设计建立交叉滞后模型，结果显示，人际开放能够稳定预测反应性攻击行为，即人际开放既可以同时间负向预测反应性攻击，也可以跨时间负向预测反应性攻击行为；同时，反应性攻击既可以同时间负向预测人际开放，也可以跨时间负向预测人际开放；即人际开放和反应性攻击行为呈双向预测关系。 高人际开放个体更少出现反应性攻击行为。可能由于其更愿意去接纳他人，包容他人的缺点，进而原谅他人；较少做出防御性、报复性的攻击反应；同时，高人际开放者更容易对他人持积极的情感倾向，较少伴随“愤怒”、“焦虑”等负面情绪，较少会由于愤怒等消极情绪而激起反应性攻击行为。而低人际开放者则更容易对他人产生消极情绪，并较容易采取消极应对策略，更容易由于愤怒等消极情绪而激起反应性攻击行为；此外，高人际开放者更容易对他人持有积极的认知偏向和态度；而低人际开放个体对负性人际信息更为敏感，并很难从消极情绪中脱离出来(Xia， Shi， Zhang， & Hollon， 2013， 2014)。长期伴随反应性攻击行为的个体的人际开放水平也会有所降低。可能是由于长期处于受激惹和挑衅的情境下，更容易产生“愤怒”、“焦虑”等消极情绪，从而更少地做到共情，去真正地包容，接纳他人。 4.3. 不足和展望 本研究存在以下几点不足：1) 本研究初次探讨人际开放和反应性攻击间的关系，该研究结果还需要之后研究加以验证。2) 本研究仅仅只采用了问卷的方式对人际开放和反应性攻击的关系进行探讨，该研究结果还需要不同研究方法(例如：行为研究、ERP研究等)来加以验证。3) 人际开放与反应性攻击的关系是极为复杂的，单一模型并不能完全解释二者的关系，还需更深入地探讨二者间的内部机制。
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user: 5. 结论 1) 同时间段的人际开放与反应性攻击间均呈显著的负相关。 2) 初一和初二两个年级学生的人际开放具有很高的稳定性，初二和初三两个年级学生的反应性攻击行为具有很高的稳定性。但初三学生的人际开放水平在9个月内不稳定，以及初一学生的反应性攻击行为在9个月内不稳定。 3) 交叉滞后模型结果显示，人际开放能够稳定预测反应性攻击行为，即人际开放既可以同时间负向预测反应性攻击，也可以跨时间负向预测反应性攻击行为；同时，反应性攻击既可以同时间负向预测人际开放，也可以跨时间负向预测人际开放；即人际开放和反应性攻击行为呈双向预测关系。
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user: 摘 要 以四川省224个四星及以上星级农家乐为研究样本，通过最邻近指数、地理集中指数、空间基尼系数、核密度估值及热点分析等方法从市域及自然地理区两个尺度探究四川省四星及以上星级农家乐的空间分布特征及其影响因素。结果表明：① 四星及以上星级农家乐在空间分布上呈现集聚分布。② 四星及以上星级农家乐的空间分布密度在不同区域有显著差异，与区域的地形、地貌有密切联系。③ 四川省四星级及以上星级农家乐以热点地区为主，整体发展较为活跃。④ 四星及以上星级农家乐的空间分布与各州市的资源禀赋、地形、客源市场、交通区位等因素间密切相关。 关键词 :星级农家乐，空间分布，核密度，热点，影响因素 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 作为农业旅游的新形势，发展农家乐被认为是增加农民收入、防止农村衰退的重要途径之一 [ 1 ] 。中国的农家乐旅游起源于20世纪90年代，经过20多年的发展已经成为解决“三农”问题，拉动农村经济增长的有效措施。中国各个省市纷纷出台各种举措促进农家乐的发展，农家乐如雨后春笋般出现在全国各地，呈现百家争鸣、百花齐放的现状。 农家乐旅游一直受国内外学者的广泛关注。学者们研究内容主要集中在农家乐旅游的经营模式与发展战略 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 、农家乐旅游发展中存在的问题及优化策略 [ 5 ] [ 6 ] 、农家乐旅游的社会经济影响 [ 7 ] [ 8 ] 、农家乐旅游与城乡协调发展 [ 9 ] 等方面，并取得大量有意义的研究成果。作为乡村旅游的重要载体，农家乐在空间上的合理布局对当地乡村旅游的健康发展有着深远影响，国内外学者对乡村旅游的空间布局规律做了相关的研究，研究重点主要集中在以下几个方面：一是乡村旅游分布规律及空间结构研究，如Chrisraller研究地理空间结构对乡村游憩地的影响，发现了旅游者在城市外部旅行时在空间上的扩展规律 [ 10 ] ；王润等通过研究北京的乡村旅游地的空间分布，发现乡村旅游地空间上的布局是受知名景区的影响 [ 11 ] ；吴必虎等通过研究客源地与乡村旅游地间的空间关系，发现乡村旅游地在空间布局上的规律 [ 12 ] 。二是乡村旅游的发展模式及空间优化研究，如胡爱娟通过研究杭州市休闲旅游地的空间分布结构特征，提出杭州市乡村旅游未来的发展模式 [ 13 ] ；徐清研究了宁波市乡村旅游资源在空间上的布局特征，并提出通过点–轴理论对旅游资源进行空间上的整合 [ 14 ] ；刘晓霞等通过研究农家乐旅游在空间结构上的特点，探讨了提升农家乐空间功能结构的策略 [ 15 ] 。三是影响乡村旅游空间分布的因素，Lorio等分析了政府的税收政策对乡村旅游发展的影响 [ 16 ] ；许贤棠等研究发现国家级乡村旅游地的空间分布受资源禀赋、客源市场、交通区位等因素的影响 [ 17 ] ；王新越等提出经济基础、人口密度、交通区位等影响山东省乡村休闲旅游地的空间分布 [ 18 ] 。 当前研究主要从微观视角入手，从省域等中观尺度研究乡村旅游的空间分布的探究不多，同时当前研究主要以不同等级乡村旅游地为对象，对不同级别乡村旅游地在空间上分布特征的研究不足。据此，本文以四川省作为研究范围，以四川省四星及以上星级农家乐为研究对象，借助ArcGis技术、计量统计方法等探究四川省四星及以上星级农家乐的空间分布特征，同时结合影响农家乐形成及发展的自然、社会经济因素剖析影响星级农家乐空间分布的因素，为四川省乃至全国农家乐的转型升级及空间布局提供相应的建议和指导对策。
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user: 3. 四川省星级农家乐的空间分布的影响因素分析 农家乐作为乡村旅游的伴随物，其形成与发展受到多方面因素的影响。近年来为推进农家乐的健康发展，四川省从经营场地、接待设施、服务质量、安全管理及环境保护五个方面作为星级农家乐的评价标准，对其境内农家乐的星级进行评定。因此结合星级农家乐的评价标准与农家乐发展所需的社会经济基础，可把影响四川省四星及以上星级农家乐空间分布的影响因素归结如下。 3.1. 资源禀赋 农家乐作为乡村旅游的主要形式，其形成与发展壮大与当地丰富多样的旅游资源是密不可分的。作为我国第一阶梯和第二阶梯的交界处，四川省具有优良的自然禀赋，因而形成各具特色的旅游资源。截至2016年，四川境内共有4A及以上等级旅游景区201处。以四川省201处4A及以上等级景区为指标，借助SPSS22.0进行相关性分析得到，A级景区与4星及以上星级农家乐的Pearson系数为0.695 ** ，P值为0.000，表明二者在空间分布上具有显著的正相关，空间匹配关系较强，农家乐的形成发展受其周围景区发展的带动作用强。为了更直观的现实A级景区与4星及以上星级农家乐在空间分布上的特征，通过ArcGis10.2工具，运用空间插值方法分别生成4星及以上星级农家乐的分布密度与A级景区分布的等值线的耦合图(图3)。由图3可知，4星及以上星级农家乐主要沿A级景区周边分布，二者在空间上有相应的重合性，但二者的核心密度带并非完全重合，四川盆地边缘的巴中、广元、雅安等城市的景区分布密度大，但4星及以上星级农家乐数量相对偏少，说明四川省局部地区的农家乐建设与景区的发展存在滞后现象，应加快该地区农家乐与景区的协调统一发展。事实上，由于景区附近的旅游交通和旅游市场等条件发展较为成熟，农家乐最早多是发源于景区附近的，并以此为核心呈集聚分布，利用景区的发展推动农家乐的空间分布及其后续升级。 图3. 四星级以上星级农家乐与4A及以上等级景区分布的耦合图 3.2. 客源市场 随着社会经济的发展，乡村旅游成为城市居民参与休闲体验的重要方式，充足的客源是农家乐发展的不竭动力，受客源的影响星级农家乐在空间分布上产生分异规律。作为我国重要的旅游目的地及中国乡村农家乐的兴起地，四川省的乡村旅游吸引了其周边乃至全国的游客。以2016年四川省的人口密度与国内旅游人数作为衡量客源的指标，通过SPSS20.0的相关分析，分析客源对星级农家乐在空间分布上的相关性影响。通过相关分析发现，各州市的人口密度与4星及以上星级农家乐之间的Pearson系数为0.465 * ，P值为0.034，大于0且小于0.05，说明人口密度与4星及以上星级农家乐在空间分布上有较强的关联性。德阳、自贡、内江、遂宁等市人均密度居于全省前列，但4星及以上星级农家乐数量相对较少，这是由于其境内A级景区数量偏少，且等级偏低，对游客的吸引力弱，客源不足，因此农家乐的发展也相对缓慢，等级不高。2016年四川省共接待国内游客75，327.21人次，表明四川省作为我国重要的旅游目的地，客源市场较充足。通过相关分析发现，国内旅游人数与4星及以上星级农家乐间Pearson系数为0.780 ** ，P值为0.000，表明各州市的国内旅游人数与其境内的4星及以上星级农家乐的空间分布有显著的正向相关性。总的来说，客源市场对4星及以上星级农家乐的空间布局有重要的推动作用。 3.3. 交通条件 交通是乡村旅游发展的基础，是游客进入目的地的桥梁。农家乐作为城镇居民及旅游者走进自然、陶冶情操的休闲方式，必须有较高的交通可达性才能吸引游客群体，从而实现可持续发展。受地形的影响，四川省的交通状况与平原地区相比较稍落后，但近年来随着川藏、川青、川陕等公路以及成渝高速公路的开通，四川省境内的交通状况得到大大改善，逐渐形成了以成都为中心的交通网络。以四川省境内几条主要的公路和铁路为轴，借助ArcGis10.0的空间分析工具，分别以15 Km和20 Km为缓冲半径，分别建立公路和铁路的缓冲区，把4星及以上星级农家乐坐标点与道路的缓冲区叠加后发现，在15 Km缓冲区内，有173处四星及以上星级农家乐，占总数的68.75%；20 Km缓冲区内四星及以上星级农家乐占总数的77.23%。需要指出的是，四川盆地边缘的宜宾、巴中等城市及川北高原的阿坝州，受境内地形的影响，道路交通不发达，其区域内的农家乐空间分布相对分散，相比较而言，四川盆地底部的城市交通网络相对发达，对农家乐的空间分布影响则较为显著。总得来看，四星及以上星级农家乐主要分布在国道、省道及主要的铁路干线附近。这主要是因为，较好的交通可达性能为农家乐发展提供有力条件，成为推动和农家乐持续发展的重要动力。 3.4. 地形条件 四川省横跨青藏高原、横断山脉、秦巴山地、四川盆地等地貌单元，地形复杂多样，可分为四川盆地底部、四川盆地边缘山区、川北高原和川西南山区四大地形区，地势西高东低，整体上由西北向东南倾斜，复杂的地形地貌为四川省带来丰富的生态旅游产品。利用ArcGis10.2工具将四星及以上星级农家乐空间分布图与四川省的地形高程图叠加生成图4。由图4知，四星及以上星级农家乐大多分布在地形平坦四川盆地及其边缘的地区，在川北高原和川西南山区则表现为零星分布。这反映旅游资源的开发受局地性与适宜性影响，地形平坦使得交通可达性较强，游客的可进入性强，客源市场广阔，同时农家乐建设与发展的基础条件相对优越；适宜的海拔高度有利于旅游产品的开发，能满足游客多种需求。因此，星级农家乐的空间分布与地形地貌呈现紧密的耦合关系。
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 结论 本研究通过最邻近指数、空间基尼系数、地理集中指数、核密度估值、热点分析等方法，通过ArcGis软件对四川省四星及以上星级农家乐空间分布的类型、集聚程度、分布密度、热点区域等进行了定量分析，并通过空间插值分析、缓冲区分析等方法对影响四星及以上星级农家乐的因素进行了探究，得到如下结论。 图4. 四星及以上星级农家乐与地形高程叠加图 第一，四星及以上星级农家乐的最邻近指数值为0.596489，在地理空间上呈现集聚分布。从市域角度看四星级以上星级农家乐在成都、绵阳、宜宾等城市的集聚程度较高；从自然地理区角度看其主要集中在四川盆地底部地区及其周围边缘山区，这两个区域集中了全省87.06%的四星及以上星级的农家乐。 第二，四星及以上星级农家乐的空间分布密度在不同区域有显著差异，与区域的地形、地貌有密切联系。从市域角度看密度高值区主要分布宜宾眉山、达州、宜宾、绵阳等城市；从自然地理区角度看，川西南山区和川北高原等海拔较高地区的核密度估计值相对较低，呈现零星的集聚分布；四星及以上星级农家乐的空间分布与城市的规模、功能的强弱等并非完全耦合。 第三，四川省四星级及以上星级农家乐以热点地区为主，整体发展较为活跃。从市域角度看热点和冷点区在空间分布上存在明显差异，热点区主要表现为集中连线分布，而冷点区呈现显著的“团块状”分布，从自然地理区尺度看，四星及以上星级农家乐的冷热点区分布差异不大。 第四，四星及以上星级农家乐的空间分布与各州市的资源禀赋、地形、客源市场、交通区位等因素间密切相关。四星及以上星级农家乐倾向于分布在地势相对平坦的地区，然后聚集在景区附近，并沿主要的交通轴线分布。 4.2. 讨论 四川省农家乐的发展起步较早，星级农家乐的评定为全国的农家乐发展树立了典范，可通过发挥星级农家乐的引领和带头作用，带动整个地区及全国农家乐的升级改造，有效地推动农家乐与乡村旅游资源的有效整合发展。政府部门要向农家乐经营业主提供政策支持，各州市要根据自身的资源特色、交通区位、客源市场特点完善农家乐的空间布局，进一步把握当地农家乐的发展方向和模式，通过提升自身的接待设施和服务质量，摆脱传统的低端农业观光旅游模式，同时实现旅游发展与环境保护的有机融合，实现农家乐旅游的可持续发展。
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user: 摘 要 城镇化的发展一方面会引起产业结构发生变化，另一方面也会对就业结构产生影响。根据钱纳里的工业化阶段理论，自“十一五规划”以来，山东省的产业发展已经由工业化中期阶段进入到工业化高级阶段。根据《山东省统计年鉴》 (2007~2017年)中的数据，通过图表以及相关分析、回归分析等方法，对2006~2016年期间的山东省城镇化发展水平、城镇化发展过程中产业结构以及就业结构的变化进行分析。结果表明：1) 山东省城镇化进程目前正处于加速阶段；2) 山东省产业结构演变基本符合世界大多数工业国家产业结构的演变规律，目前正处于工业化中级阶段向高级阶段的过渡时期；3) 城镇化进程中产业结构的演变进一步影响了就业结构的变化，第一产业从业人员比重持续减少，第二产业和第三产业就业人员呈现出缓慢增加趋势。 关键词 :城镇化，产业结构，就业结构，演变分析，山东省 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 城镇化主要表现为农业与非农业之间的动态转化过程，具体包括农业人口向非农业人口的转化、农村地域向城市地域的转化以及农业活动向非农农业活动的转化，其本质是经济结构、社会结构和空间结构的变迁 [ 1 ] 。多数学者通过实证分析证实了城镇化的发展对产业结构的升级具有有力的促进和冲击效应。蒋勇等人通过VAR模型实证分析了我国城镇化对产业结构升级具有较为显著的拉动作用 [ 2 ] ；杨燕红以辽宁省为例，对城市化与产业结构演进关系进行了实证研究 [ 3 ] ；韩雪等人通过协整分析与误差修正模型等计量方法，从实证角度分析了山东省城镇化发展与产业结构之间的长期作用机制 [ 4 ] ；阎中晓等人通过计算山东省城市化与产业结构的灰色关联系数分析了与城市化水平关联系数最大的是第三产产业，其次是第二产业，最后是第一产业 [ 5 ] ；刘淑娟等人以山东省为例定量分析了改革开放以来城镇化与产业结构演变的规律以及两者之间的关系，认为城镇化发展对产业结构的作用主要表现在产业结构优化方面 [ 6 ] ；邹筱等人研究了新型城镇化背景下湖南省产业结构与就业结构的相关关系 [ 7 ] ；黄锡富基于新型城镇化的视角研究了产业结构和就业结构的优化 [ 8 ] 。本文基于前人对山东省城镇化水平以及产业结构的研究基础，分析了城镇化进程对产业结构与就业结构演变的影响。 山东省的产业结构的发展自“十一五规划”以来发生了明显的变化，第二产业产值比重由以前的不断上升趋势逐渐转为下降趋势，工业化发展逐渐进入高级阶段。本文主要利用2007~2017年《山东省统计年鉴》中的相关数据分析了2006~2016年产业结构随着城镇化进程的发展而产生的变化，并利用SPSS软件进行Pearson相关性分析和线性回归模型分析，研究城镇化水平与产业结构演变的关系。
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user: 2. 城镇化、产业结构与就业结构演变的描述性分析 2.1. 山东省城镇化现状 自改革开放以来，山东省的经济快速发展，城镇化水平不断上升。根据下面的公式计算城镇化水平： Y = Y 1 Y 2 * 100 % [ 9 ] (1) 上式中：Y：区域的城镇化水平；Y 1 ：区域内非农业人口占全部人口比重；Y 2 ：区域非农业劳动者占全部劳动者比重。由于是取二者的几何平均数，则Y的值肯定介于Y 1 与Y 2 之间。该公式不仅考虑到了城镇化与非农业人口比重的关系，还考虑了城镇化与劳动者就业结构的关系，具有较强的可信度 [ 9 ] 。按照上述公式计算出山东省2006年~2016年城镇化水平。如图1所示： 图1. 2006~2016年山东省城镇化水平 2.2. 产业结构与就业结构变化分析 2.2.1. 三次产业GDP构成变化分析 在城镇化进程中，产业结构的演变主要表现为三次产业的变化。根据统计数据绘制了2006-2016年山东省三次产业产值构成变化趋势图(图2)。 图2. 2006~2016年山东省三次产业GDP构成变化趋势图 从图2中可看出，自2006年以来，山东省的三次产业GDP变化特点为：第一产业比重变化较小，总体处于缓慢下降趋势，2006~2016十年间下降了2.5个百分点；第二产业也是处于缓慢下降趋势；第三产业总体处于上升状态。第二产业的下降趋势和第三产业的上升趋势在2006~2009年的变化非常缓慢，2009年后变化趋势明显。2010年第三产业GDP比重为36.6%，与山东省“十一五规划”第三产业目标比重37%仍有稍微差距 [ 10 ] ；但从2009年开始，第三产业GDP比重有了明显的上升趋势，即在“十二五规划期间”第三产业GDP比重有了明显的增加，说明在“十二五规划”期间，山东省的产业结构调整取得了一定的成果。 世界上发达国家的产业结构演变一般都经历了“二三”、“二一三”、“二三一”以及“三二一”四个发展阶段 [ 10 ] 。根据《2016年山东省国民经济和社会发展统计报告》，2016年全省三次产业比例由上年的7.9:46.8:45.3调整为7.3:45.4:47.3，实现了由“二三一”向“三二一”的历史性转变。由此，山东省产业发展模式基本符合世界产业发展的一般规律。 根据钱纳里的工业化阶段理论中的工业化阶段划分标准，在工业化初期，第二产业比重超过第一产业，此阶段的产业以劳动密集型产业为主；工业化中期，第一产业的比重降至20%以下，第二产业在三次产业产值比重中占据主导地位，第三产业开始迅速发展；当进入工业化后期即工业化高级阶段，第一产业的GDP比重下降至10%以下，第二产业GDP比重上升到最高值并且保持稳定，或是有所下降。在此期间，工业在国内生产总值中的比重将会经历一个有上升到下降的倒U型(钟形)变化过程 [ 11 ] 。 从山东省三次产业产值比重的变化来看，2006年以来第一产业一直处于10%以下，第二产业产值比重先是保持稳定，2009年后持续缓慢下降，第三产业比重不断上升，山东省正处于工业化中级阶段向高级阶段过渡时期。 2.2.2. 三次产业就业人数构成变化分析 城镇化水平的发展不仅与产业结构的演变息息相关，还与就业结构有着密切的联系，并且产业结构是否合理是通过三次产业产值与三次产业就业人员构成的比值来衡量的。因此，对于就业结构变化的分析与研究，是研究城镇化发展与产业结构演变过程中不可缺少的一部分。图3为2006年~2016年三大产业就业人员构成比重变化趋势图。 图3. 2006~2016年山东省三次产业就业人员构成变化趋势图 2006~2016年山东省第一产业就业人员比重总体降低了10个百分点，2008年以来更是呈现出一种明显的持续下降趋势，从事第一产业的劳动人员有明显的减少，更多的劳动人员从事到第二、三产业的领域中。第二产业的就业人数呈现出曲折上升并且逐渐趋于较稳定的变化趋势，第二产业从业人员比重由2006年的31.4%增加到2016年的35.4%，总体的增加比重较小。第三产业从业人员的比重总体上升。 根据钱纳里就业结构模型理论，随着工业化的发展，第一产业的劳动力比重不断降低，第二产业的就业比重不断增加，当工业化发展到一定阶段，第二产业的就业比重变化将不再明显，而第三产业就业比重不断增加。据钱纳里等人研究证实，世界上多数国家的就业结构在工业化初期，三次产业就业比重为58.7%：16.6%：24.7%；工业化中级阶段的第一时期三次产业就业比重为43.6%：23.4%：33.0%；工业化中级阶段的第二期三次产业就业结构比重为28.6%：30.7%：40.7%；当就业比重为23.7%：33.2%：43.1%时，工业化处于基本实现阶段；工业化达到全面实现阶段则三次产业就业比重达到8.3%：40.1%：51.6% [ 11 ] 。结合山东省三次产业就业结构变化趋势，2016年底，山东省工业化发展已处于从工业化中级阶段第二时期与工业化基本实现的过渡阶段。
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user: 4. 结论与讨论 文章主要利用统计年鉴中的数据，以山东省2006~2016年的城镇化率与三次产业产值比重、三次产业就业结构比例为研究对象，通过SPSS软件中相关分析对山东省2006~2016年城镇化进程中产业结构的演变进行了分析，结果表明：1) 山东省城镇化进程目前正处于加速阶段；2) 山东省产业结构演变基本符合世界大多数工业国家产业结构的演变规律，并在2015年实现了产业结构由“二三一”向“三二一”的历史性转变，目前正处于工业化中级阶段向高级阶段的过渡时期；3) 城镇化进程中产业结构的演变进一步影响了就业结构的变化，第一产业从业人员比重持续减少，第二产业和第三产业就业人员呈现出缓慢增加趋势。 基于以上分析结果，本文认为：1) 在未来城镇化建设中，随着生产技术的提高，三次产业的总产值将处于不断增加的过程，而三次产业的比重将会呈现出第三产业比重持续增加，第二产业比重将缓慢降低，第一产业比重缓慢降低逐渐并趋于平稳的趋势；2) 就业结构方面，随着现代化农业技术的发展，第一产业就业人员将不断减少；随着现代化工业以及信息化技术的发展，第二产业就业人员将呈现出波动变化状态；而第三产业就业人员将持续稳定增加。未来更多的劳动力将逐渐转向第二、第三产业的生产工作中。
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user: 摘 要 景观格局、生态过程和时空尺度是景观生态学研究中的核心内容。本文以云南省昆明市呈贡区为例，利用2001年与2016年两期遥感影像，分别是landset7和landset8卫星影像数据，对呈贡区的地类景观格局类型的形状、比例和空间配置的时空变化进行研究，得出了影响呈贡区地类景观格局变化的物质循环、能量流动和信息传递的主要驱动力，同时从地类景观格局类型的分布与变化方向分析了呈贡区在土地利用中存在的问题，并提出相关的发展建议。 关键词 :地类景观格局，生态过程，时空尺度，土地利用，呈贡区 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人口的急剧增加，与人类生活相关的土地资源成为人们日益关注的焦点，其中土地利用/土地覆盖变化更是备受关注，它不仅需要大尺度的宏观研究，而且需要中小尺度研究加以配合 [ 1 ] 。 景观格局主要是指构成景观的生态系统或土地利用/土地覆被类型的形状、比例和空间配置 [ 2 ] 。广义地讲，它包括景观组成单元的类型、数目以及空间分布与配置。例如，不同类型的斑块可在空间上呈随机型、均匀型或聚集型分布。以生态过程和景观生态功能为导向的格局分析，可能会成为深化景观格局研究的非常有潜力的方向 [ 3 ] [ 4 ] 。 生态过程是景观中生态系统内部和不同生态系统之间物质、能量、信息的流动和迁移转化过程的总称，其具体表现多种多样，包括植物的生理生态、动物的迁移和种群动态、群落演替、土壤质量演变和干扰、种子或生物体的传播、捕食者–猎物相互作用、干扰传播、物质循环、能量流动等在特定景观中构成的物理、化学和生物过程以及人类活动对这些过程的影响 [ 4 ] [ 5 ] 。 尺度这一术语通常用于指观察或研究的物体或过程的空间分辨率和时间单位 [ 6 ] 。广义地讲，尺度(scale)是指在研究某一物体或现象时所采用的空间或时间单位，同时又可指某一现象或过程在空间和时间上所涉及的范围和发生的频率。前者是从研究者的角度来定义尺度，而后者则是根据所研究的过程或现象的特征来定义尺度 [ 7 ] 。时间和空间尺度包含于任何景观的生态过程之中，景观格局和景观异质性都依所测定的时间和空间尺度变化而异，离开尺度来讨论景观的异质性、格局和干扰将失去现实意义 [ 8 ] 。在景观生态学中，尺度往往以粒度(grain)和幅度(extent)来表达 [ 7 ] 。一般而言，从个体、种群、群落、生态系统、景观到全球生态学，粒度和幅度呈逐渐增加趋势 [ 7 ] 。在生态学中，大尺度(或粗尺度，coarse scale)是指大空间范围或时间幅度，往往对应于小比例尺、低分辨率；而小尺度(或细尺度，fine scale)则常指小空间范围或短时间，往往对应于大比例尺、高分辨率 [ 7 ] 。某一生态过程对景观格局外部的反馈称之为效应，对景观格局内部的影响则称为功能。 实际上，景观格局和生态过程之间具有多种多样的相互影响和作用，忽略任何一方，都不能达到对景观特性的全面理解和准确把握 [ 5 ] 。景观格局与生态过程之间存在着紧密联系，这是景观生态学的基本理论前提 [ 8 ] 。格局过程相互作用及其尺度依赖性原理已经得到了实验研究的验证和支持。例如，美国新墨西哥州南部半干旱山麓冲积平原植被格局与水文过程关系的研究 [ 9 ] 和澳大利亚西南部森林景观多尺度格局过程关系的研究 [ 10 ] 。 城市景观是一种特殊的景观类型，其功能、结构及其演化过程，明显区别于其它景观 [ 11 ] ，在城市景观内部更强调系统的经济功能、政治功能、文化功能，生态功能也就随之被弱化了。城市景观类型的分化是由城市的地域分化而产生的，城市的景观分化是城市发展过程中一种重要的运动形式。在城市形成伊始，就分化为了住宅、店铺、作坊等功能区，它们是城市组成的基本单位——城市细胞，伴随着城市内部经济活动的丰富多样而继续分化和扩大，细胞之间相互依赖，紧密联系，继而形成城市的地域空间组织，并使城市内部逐渐出现各种主要功能区，最终形成各种景观类型交替出现、交错分布的城市景观镶嵌体 [ 12 ] [ 13 ] 。 本文选择呈贡区作为研究区，通过对不同幅度景观多样性的空间异质性和空间格局进行分析比较，定量揭示城市景观多样性的尺度效应及其空间变异规律。在理论上验证景观格局研究的尺度性规律；在实践上为城市景观生态学研究提供新的思路，另外从景观角度揭示城市用地空间结构及其空间变化的规律性和尺度效应，以便为呈贡区城市规划、城市景观生态系统优化提供理论参考。
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user: 2. 景观生态现状 呈贡区位于云南省昆明市东南部，西临滇池，东临阳宗海，地势东高西低，东南方和东北方海拔较高，大多为丘陵地形。呈贡是昆明市的南大门，其地处北纬24˚42'至25˚00'，东经102˚45'至103˚00'，国土面积为461 km 2 。截止2013年，全区辖10个街道，65个社区居委会，155个自然村。呈贡区海拔多在1775~2820米之间，境内最高为梁王山主峰，海拔2820米。 遥感影像采用呈贡区于2001年11月16日和2016年11月22日获取的两期美国Landsat7和Landset8卫星遥感影像，每期影像需要一景，即行号为043和列号为129的图像就可包涵呈贡区的所有区域。选题的时间尺度为15年的小尺度，空间尺度也仅为呈贡区整个县域的小尺度。分析遥感影像可知，十五年来呈贡区的生态环境质量得到了一定的改善，但生态结构、功能及运行状态仍存在很多问题。从用地结构上看，建设用地(居住用地和工业用地)过高，水域、农业用地和林地面积偏小；从空间分布上看，市区发展不均衡，体现为旧城区内人口过多、建筑密度过高；就城市绿地而言，旧城区内公园较多，绿地比重大，城市绿地分散，缺乏有机联系，城市生态环境恶化，各生态景观功能区没有形成自身鲜明的特色。
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user: 3. 主要研究方法 3.1. 呈贡区景观类型划分 根据城市景观的特征，考虑到区域研究尺度的特点以及资料的可获得性，并结合各类不同景观类型的经济、文化与生态功能，将研究区域内景观类型划分如下：1) 建筑景观(construction land)，主要包括：① 居住景观，主要指城市居民的住宅小区和成片的居民点；② 工业景观，主要指各类工矿企业、仓储及其附属设施；③ 道路景观，主要包括铁路、各级公路以及交通站场等；2) 森林景观(forest land)，包括各类公共绿地、公园以及各种防护林带和防护绿地等；3) 水域景观(water)，主要指河流及各种水面；4) 农业景观(agriculture land)，主要指呈贡区县域内的所有农田、菜地、耕地、园地等农业用地；5) 未利用土地即裸地景观(bare land)，主要指在遥感卫星图上看到的裸露的土地，很少或几乎没有受到人类活动的影响的斑块 [ 14 ] 。遥感解译后的呈贡区景观类型的空间镶嵌结构图1、图2所示。 3.2. 景观多样性 对呈贡区景观生态质量的评价除了要遵循科学性、整体性、可操作性的一般性原则外，还要具体结合呈贡城市规划建设的目标和要求。本文主要采用多样性指数，多样性指数是基于信息论基础之上，对不同类型景观的丰富程度和复杂程度的反映。参考Shannon-Wiener指数，景观多样性可以表示为 [ 7 ] ： S H D I = − ∑ i = 1 m P i × log 2 P i (1) 图1. 2001年呈贡区景观类型空间镶嵌结构图 图2. 2016年呈贡区景观类型空间镶嵌结构图 式中，SHDI为Shannon多样性指数，P i 是景观类型i所占的面积比例，m为景观类型数目。对多样性公式深入分析发现，同一幅度内，多样性大小同时取决于两个因素：景观类型的数目和景观类型面积组合的均匀度，即在面积相同的两个幅度内，若景观类型相同，面积比率分布越均匀多样性越大，若二者均匀度相同，类型越多多样性越大，所以相同幅度内多样性指数是景观丰富程度和组合复杂程度的综合体现。
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user: 4. 呈贡区地类景观格局转移矩阵 转移矩阵是国内外通用的一种揭示多种地类景观格局间变化方向的方法，能够全面而具体地反映变化的结构特征和各类型之间转移的方向 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] ，矩阵中行列元素表达的意义十分明确，并且有明显的行列统计关系，通常以表格的形式给出。转移矩阵的意义在于它不仅可以反映各个时期景观格局类型结构，同时还可以反映不同地类之间的转移变化情况，可以更好地了解呈贡区景观格局类型转移的来源及构成 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。转移矩阵的数学形式为： S i j = S 11 S 12 ⋯ S 1 n S 21 S 22 ⋯ S 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ S n 1 S n 2 ⋯ S n n 式中：S-面积；n-地类景观格局数目；ij-研究区初、末的地类景观格局类型；S ij -研究区初、末第i类地类景观格局转化为第j类的面积。由转移矩阵的意义可知第i行之和为基准期地类景观格局第i类的面积，第j列为研究期地类景观格局第j类的面积。通过变化转移矩阵得到呈贡区2001、2016年各类地类景观覆盖面积及所占比重，如表1所示。 Table 1 Change Transfer Matrix of Landscape Pattern in Chenggong District in 2001 and 201 地类景观 建筑景观 森林景观 水域景观 农业景观 裸地景观 合计 建筑景观 86.3352 12.7818 3.5793 101.2932 76.3281 280.3176 森林景观 5.0868 52.9974 0.0522 3.0834 23.9076 85.1274 水域景观 0.3033 0.0027 4.9248 0.0432 0.00 5.274 农业景观 14.6448 18.0153 0.2493 13.9788 29.6289 76.5171 裸地景观 2.3229 1.7703 0.00 1.1538 4.8969 10.1439 合计 109.125 85.9014 8.8389 119.6253 134.964 458.4366 表1. 呈贡区2001年和2016年地类景观格局变化转移矩阵(km 2 ) 将2001年和2016年的地类景观格局图层进行GIS叠置分析并建立分析结果图层，统计该结果图层的面积数据后再进行透视分析生成景观类型面积转移矩阵，如表1所示。通过地类景观格局转移矩阵进一步分析出呈贡区地类景观格局的转化方向，如表1所示。通过解读表1可以分析农业景观、森林景观、建筑景观、水域景观和裸地景观的变化特征，其中横排代表2016年，纵排代表2001年。 1) 建筑景观用地变化特征：在2001年的建筑景观用地中有86.3352 km 2 到2016年没发生变化。在转出部分中主要是14.6448 km 2 转为农业景观用地，有5.0868 km 2 转为森林景观用地，是对非法占用农业景观用地的整治或工矿复垦。在新增部分中最主要的来源是农业景观用地转入的101.2932 km 2 和裸地景观用地转入的76.3281 km 2 ，均是由于呈贡区撤县建区，人口增多而导致建筑景观用地需求增多，有大量耕地、裸地被占用来建设房屋或交通设施等。 2) 森林景观用地变化特征：在2001年的森林景观用地中有52.9974 km 2 到2016年没发生变化。在转出部分中主要有两个方向：12.7818 km 2 转为建设景观，是由树木被过多砍伐后的荒地现代化建设而来；18.0153 km 2 转为农业景观，很有可能是人类毁林开荒，砍伐树木后转为农业景观。在新增部分中最主要的来源是裸地景观转入的23.9076 km 2 ，同样是由于在荒地植树造林政策；还有建筑景观用地转入的5.0868 km 2 ，农业景观用地转入3.0834 km 2 是由于退耕还林政策造成的。 3) 水域景观用地变化特征：在2001年的森林景观用地中有4.9248 km 2 到2016年未发生变化。在转出部分中主要有两个方向：水域景观干涸后有3.5793 km 2 转为建筑景观用地，水域干涸后被用作农业景观的有0.2493 km 2 ，在新增部分中最主要的来源是建筑景观用地转入的0.3033 km 2 ，农业景观用地转入的有0.0432 km 2 ，主要由于河流水量大而漫到附近的耕地。 4) 农业景观用地变化特征：2016年的农业景观用地中有13.9788 km 2 是在2001年的基础上未发生变化。在转出部分中主要有三个方向：101.2932 km 2 转为建筑景观，显然农业景观紧邻建筑景观，是城乡建筑景观的主要来源；3.0834 km 2 转出为森林景观，很可能是响应了国家退耕还林政策的结果；还有1.1538 km 2 转为裸地景观，很有可能是外出打工的农民增多，农业人口转移为非农业人口，导致许多农业景观用地撂荒。同时，农业景观用地也有新增的部分，最主要的来源是从裸地景观转入的29.6289 km 2 ，建筑景观转入的14.6448 km 2 ，是对非法建筑景观的整治，确保农业景观用地保有量不减少；还有森林景观转入的18.0153 km 2 ，可能是有人毁林开荒的结果。 5) 裸地景观用地变化特征：在2001年的其他景观格局用地中有4.8969 km 2 到2016年没发生变化。在转出部分中主要有三个方向：76.3281 km 2 转为建筑景观用地、23.9076转为森林景观用地、29.6289 km 2 转为农业景观用地。新增部分中最主要来源是建筑景观用地转入的2.3229 km 2 ，还有森林景观用地转入的1.7703 km 2 ，农业景观用地转入的1.1538 km 2 。
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user: 5. 地类景观格局变化存在的问题 通过对呈贡区2001年与2016年的地类景观格局变化特征分析，了解到其土地利用存在几点问题：建筑景观太多、农业景观太少、森林景观资源分布不均、水域景观面积有减少的趋势。这四点都会破坏呈贡区的生态景观环境，不利于呈贡区生态文明建设，必须引起政府的足够重视，合理引导城市发展，协调用地矛盾。
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user: 6. 地类景观格局驱动力及其因素 地类景观格局变化是对自然与人类之间相互影响关系的一种体现，明确引起变化的驱动力及其因素是研究地类景观格局变化的关键问题。呈贡区地类景观格局驱动力因素主要表现为三个方面。 1) 人口因素。迅速增长的人口必然会加大城市建筑景观用地的需求，大量占用城市边缘地带的农业景观用地、森林景观用地等土地，使其转变为建筑景观用地和其他景观用地。 2) 经济因素。呈贡区经济的快速发展和人均收入的增加，提高了人们对生活环境和精神享受上的更高追求，从而促使政府在市政设施方面不断加大投入，比如建设了大量城市绿化带、休闲、娱乐与健身场所等。 3) 政策因素。政府制定的各种政策在地类景观格局变化中起着重要作用。如“保护基本农田，实行占补平衡”政策要求在保护环境的前提下基本农田需满足国家的数量指标；“退耕还林、还草”生态修复政策保持良好的生态环境；“废弃工矿复垦”政策有利于对农业景观的保护和山区环境质量的提高；政府为拉大城市框架，提高承载力而实施的重点项目(如呈贡新区的建设等)会使大量的多种地类景观格局划入到城市的发展规划中。
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user: 7. 结语 由于呈贡区没有大的自然灾害或气候变化，自然因素对地类景观格局变化的影响较小，而人为的政策因素对呈贡区地类景观格局变化影响最大，但人口增长所加大的土地资源压力将在很长时间内会对地类景观格局变化起着关键作用。经济发展带来的技术进步虽然促进了呈贡区的良性发展，却在一定程度上破坏了生态环境。当然，政策则对地类景观格局类型的调整方向有着积极的导向作用。
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user: 摘 要 延庆县位于北京西北部山区。该县生态资源丰富，承担着首都及周边地区水源保护和风沙治理职能。因此，保护该地区的生态环境显得极为重要。本文在GIS技术支持下，并结合延庆地区生态特点，选取影响该地区生态环境的地形地貌、生态安全、社会经济等3大类9个指标因子，采用层次分析与因子叠加分析相结合的方法，对延庆的生态敏感性进行了分析评价。最终，依据各因子确定的生态敏感度的高低，将延庆县分为生态高度敏感区、生态中度敏感区和生态弱敏感区，分别占延庆总面积的48.4%、18.31%和33.29%。同时，本文对生态敏感度分析结果进行了讨论，并提出了分区保护与建设的建议，为延庆生态环境保护和经济发展提供了有价值的参考。 关键词 :延庆，生态敏感性，地理信息系统 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生态敏感性分析(Ecological sensitivity analysis)是指在不损失或不降低环境质量的情况下，生态因子对外界压力或外界干扰适应的能力 [ 1 ] 。生态敏感性越强，其对外界的压力或外界干扰越敏感，越容易出现生态环境问题。生态敏感性分析目的在于，确定不同生态级别敏感区域所占的比例和分布情况，明确需要重点保护与修复的生态高度敏感区域。从而为今后城乡规划过程中，确定城市发展的规模、发展方向、用地布局等提供依据。因此，正确识别生态敏感区域至关重要。 根据具体情况的不同，不同地区、不同研究尺度，影响生态敏感度的因子也不相同。本文以北京市西部山区的延庆县为研究对象，有针对性地选取了9个生态影响因子，并利用GIS的空间分析和层次分析功能，分析评价了延庆县的生态敏感性。并最终按照生态敏感性高低进行了区划，并探讨了延庆地区实行分区保护与建设的方法。
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user: 2. 研究区概况 延庆县位于北京市西北部，距北京市城区约74公里，平均海拔500米以上，县域面积1993.75平方公里，其中山区面积1451.41平方公里，占总面积的72.8%。全县有15个乡镇，现有31.9万。该县东、南、北三面环山，一面环水，山、水之间是延庆平原，是典型的盆地地形。2011年全县森林覆盖率达到63.76%，林木绿化率达到65.84%，湿地面积超过100平方公里。 延庆地处城市上风上水位置，承担着水源保护和风沙治理职能，是首都西部生态屏障中重要环节点。作为北京市的后花园，以及保障首都城市生态安全的关键区域，保护延庆地区的生态环境极为重要。
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user: 3. 研究方法 3.1. 生态敏感因子选择 通过对延庆县生态环境现状的实地走访调研及资料收集，本文认为该地区主要生态环境问题有：用水需求不断增大，水资源匮乏趋势加重；旅游景区的环境保护任务加重；控制环境噪声的任务难度加重等。本文以从延庆地区统计年鉴、生态环境保护计划和城市总体规划等获取的数据为基础，选取了对该区域生态敏感度影响较大的地形地貌条件(高程、坡度、坡向等)、生态安全(包括河流、湖泊、自然保护区、风景名胜区、断裂带等)、社会经济(包括道路交通、已建设用地开发强度)等3大类9个因子，对该区进行了生态敏感性分析。 1) 地形地貌因子 地形条件是影响生态敏感度的一个重要地学因子，其主要包括高程、坡度和坡向三方面内容 [ 2 ] 。延庆地区山区面积占区域总面积的72.8%，地形复杂，地形地貌因素对该区生态环境具有重要的影响。延庆的地貌骨架主要是由山地——平原构成，境内山地多、平原少，其东、北、南三面环山，西临官厅水库，山、水之间为延庆平原。该区西部高程479米以下区域属于官厅水库保护区，此范围内属禁止建设区。根据前人的研究成果，坡度是影响生态敏感度的重要因素。其中：坡度25˚以上为水土流失区，生态敏感度高；15˚为水土流失的相对质变点，因此15˚~25˚是生态中度敏感区域；坡度小于15˚的地区适宜建设用地，为生态弱敏感区。 2) 地表水系因子 江河湖泊等水体在调节地区气候、美化环境等方面发挥着重要作用，是影响生态敏感度的另一个重要因素。延庆县境内湖泊河流众多：大-中型水库3座，即官厅水库(北京的备用水源)、白河堡水库(延庆水源补给源头)、古城水库；四级以上河流18条，并分属于北运河、永定河、潮白河三大水系 [ 3 ] 。延庆地区是北京及其周边地区重要的水源保护地，目前，随着工矿业用水需求的不断增大，该地区水资源匮乏趋势加重。此外，各类开发建设活动对水质、水量也会产生重要的影响。因此，该区是北京周边亟需重点保护的地区之一。 3) 生态资源与人文资源因子 延庆县各类型生态资源丰富。区内分布有自然保护区9处，保护区总面积达5.3万余公顷，占全县总面积的27%以上。2011年，延庆县完成森林健康经营项目11.4万亩、重点公益林管理项目2.2万亩和低效林改造工程1万亩，全县绿化覆盖率达63.76%，林木绿化率达65.84% [ 4 ] [ 5 ] 。人文资源方面，区内有八达岭长城、古崖居、古山戎墓群等多处古遗址。作为保障首都城市生态安全的关键区域，延庆县近年提出建设“首都生态涵养重地、国际旅游休闲名区、现代生态宜居新城”的发展目标，而各类生态与人文资源的保护无疑是实现上述目标的重要前提。 4) 道路交通因子 交通流产生的大量空气污染、噪音污染等，会对其周围生态环境等造成负面影响。通常而言，距离道路交通越近，其生态敏感度越低，而距离道路交通越远，生态敏感度越高。本文将道路交通作为影响生态敏感性分析的一个重要因子。 5) 已建设用地 人类活动，特别是长期生存生活所形成的建设用地，会对周围的生态环境造成巨大影响。延庆县下辖11镇4乡3个街道办事处，境内建设用地开发强度大。此外，山区内也分布有星罗棋布的乡镇和村庄。因此，需将已建设用地作为影响生态敏感性分析的一个因子。 3.2. 评价指标体系的建立 本文采用层次分析法建立了延庆县生态敏感性分析评价指标体系。该体系可分为目标层、准则层和指标层三个层次，其具体图示见图1。 根据各类因子对生态敏感性的重要程度不同，生态敏感性影响因子可分为刚性因子和弹性因子两类。刚性因子是指其对生态敏感度极高，保护范围基本没有可调整改变的余地，不分配权重；弹性因子是指其范围具有一定的可调整改变余地，根据发展或保护价值分配合适的分值。延庆县生态敏感性评价指标因子及其等级见表1。 图1. 生态敏感性评价指标体系 Table 1 Ecological sensitivity evaluation factors and rating scale syste 指标因子 子因子 生态敏感等级得分 0 1 3 5 地形地貌因素 坡度 >25 25~15 15~5.7 <5.7 生态安全因素 河流 <100 m 100 m~200 m 200 m~300 m >300 m 湖泊、水库 <200 m 200 m~300 m 300 m~500 m >500 m 自然保护区 <200 m 200 m~300 m 300 m~500 m >500 m 风景名胜区、 森林公园 <100 m 100 m~300 m — — 长城保护带 <200 m 200 m~300 m 300 m~500 m >500 m 社会经济因素 城镇 — — 500 m~1000 m <500 m 表1. 生态敏感性评价指标因子及评价等级体系 3.3. 指标权重的确定 指标的权重是指标评价过程中其相对重要程度的一种主观客观度量的反映 [ 6 ] 。本研究利用层次分析法(Analytic hierarchy process， AHP)确定各评价因子的权重值(表2)。AHP是将有关因素划分出层次，比较各因素间的相对重要性并量化，最后计算出每一层次因素的权重。该方法广泛应用于城市产业规划、经济管理规划、能源开发利用与资源分析、交通运输及水资源分析利用等方面 [ 7 ] 。本文用(e^(0/5)~e^(8/5))标度法对各指标进行标度，利用(e^(0/5)~e^(8/5))标度来构造主观感觉判断矩阵，并进行一致性检验，最终确定各层次所有因子权重。 3.4. 综合评价模型 延庆地区生态敏感性分析评价最终采用层次分析与GIS支持下的空间叠加分析相结合的方法实现。其计算公式为： P i = ∑ k = 1 n X i W i 式中：P为第i个评定单元生态敏感总值； n为基本指标因子个数； W i 为第i种生态指标计算权重，是指标因子权重和子因子权重的乘积； X i 为第i项指标因子分级赋分值。 Table 2 Weight Values of the Indicators of ecological sensitivity analysi 指标因子 权重 子因子 子因子权重 复合权重 地形地貌 0.38 坡度 — 0.38 生态安全 0.44 河流 0.08 0.0352 湖泊、水库 0.26 0.1144 自然保护区 0.22 0.0968 风景名胜区 0.21 — 森林公园 — 0.0924 长城保护带 0.23 0.1012 社会经济 0.18 城镇 0.18 0.0324 村庄 0.11 0.0198 国道省道 0.45 0.0810 县道 0.26 0.0468 表2. 延庆县生态敏感性分析的各指标权重值 依据AHP确定的各指标因子的权重，利用GIS软件，运用缓冲区分析、重分类等方法，将每一评价因子的栅格数据级别赋予相应的等级数值，得到单因子生态敏感性分析图，具体见图2。 图2. 各生态因子评价图 最后利用GIS的空间分析模块，按照公式及相应的因子权重进行各指标图层的叠加计算，最终得到的综合性生态敏感性分析得分结果为1.867~5.737分，如图3。
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user: 4. 评价结果分析 将敏感性结果进行聚类分析，依据生态敏感度评价值的大小，将延庆县用地分为3级：生态高度敏感区、生态中度敏感区和生态弱感区，具体见图3和表3。 图3. 延庆县生态敏感性综合值及生态敏感性分析图 Table 3 Statistical table of ecological sensitivit 分级 高度敏感 中度敏感 弱敏感 面积/(km 2 ) 965 365 603 比例/(%) 48.40 18.31 33.29 表3. 生态敏感性统计表 生态高度敏感区，主要包括坡度大于25˚以上的山地、水体保护控制区、风景区的生态保育区以及水源涵养区。该类地区生态系统保存完好，对外界干扰承受能力弱，一旦破坏，很难恢复。该类地区共计约面积965平方公里，约占延庆总面积的48.40%。该区域对研究区的生态环境具有决定性作用，其应以生态保育和生态涵养功能为主，区内应注重生态系统多样性和稳定性，禁止一切与保护环境无关的活动。 生态中度敏感区对外界干扰有一定的承受能力，恢复缓慢。区内主要包括坡度较大的丘陵区，面积约为365平方公里，约占总面积的18.31%。该类地区仍是水土保持的关键地区，应坚持“保护为主，适度开发”的原则进行有关的生产、生活活动。 生态敏感度较低区域与延庆划分的川区基本一致，该类区域对外界干扰的承受能力强，地势平缓，交通发达，城镇乡村也多集中于此。其面积共计约为603平方公里，约占总面积的33.29%，是城镇发展建设的主要承载空间，适宜较大强度的集中建设。