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陈志杰: 作品数：13 被引量：145H指数：6; 供职机构：西北师范大学地理与环境科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>; 相关领域：经济管理建筑科学天文地球历史地理更多>>

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兰州城市社会空间结构分析被引量：8: 2015年; 依据第6次人口普查数据,利用因子生态分析方法对兰州城市社会空间结构进行全面剖析.结果表明,外来人口、国家干部与专业技术人员、少数民族人口、高学历人口、农业人口和产业工人等为兰州城市社会空间结构形成的主要因子.运用聚类分析方法将其社会空间划分为6大类型,即:机关干部与技术人员集中区、流动人口集中区、工人及低收入人口聚居区、少数民族人口聚居区、高学历人口集中区、郊区农业人口聚居区.据此将兰州城市社会空间结构概括为带状多中心主导下的混合模式.在此基础上,指出其形成缘于自然环境的制约、历史沿革的积淀、城市规划的引导和社会经济的发展.; 陈志杰张志斌; 关键词：社会空间

居民生活质量与城镇化协调度的时空演变及影响因素分析被引量：4: 2017年; 以中国284个地级及以上城市为研究对象,运用协调模型得到城镇化水平和居民生活质量的协调度并利用GIS对其空间可视化,采用空间计量模型对其影响因素进行分析。结果显示:(1)2005年城镇化与居民生活质量的协调度平均值处于中度失调阶段,2014年发展到中度协调阶段。(2)城镇化与居民生活质量的协调度空间分布不均衡,高协调区主要分布在北京、上海、广州、深圳和省会等主要城市;协调度较高的区域由东部沿海零散状分布演化为东部沿海自北向南完全汇合的带状分布。(3)从空间集聚性来看,H-H类型主要分布在长三角,珠三角、京津冀三大城市群;L—L类型主要分布在云南、贵州、甘肃三省。(4)空间计量模型结果表明消费水平、信息化水平、投资、区域经济水平对城镇化与居民生活质量的协调性具有显著促进作用,而工业化水平对其形成了制约。; 张宁白永平乔富伟汪凡陈志杰; 关键词：城镇化居民生活质量协调度

兰州市生活性服务业的分布特征及影响因素初探: 2020年; 生活性服务业科学合理的配置可为市民提供可持续发展的宜居环境.依据2019年兰州市四区兴趣点数据(POI),利用平均最近邻指数、核密度函数、局域Getis-Ord G*指数,探究兰州市生活性服务业的分布特征及影响因素.研究表明:兰州市生活性服务业集聚程度明显,整体具有“东密西疏”不均衡分布特征;不同类型生活性服务业分布特征各异,呈现“单核心”、“双核心”、“多核心”的分布特征;不同区域生活性服务业分布特征差异明显,城关区生活服务业态齐全,七里河区主要以医疗保健、批发零售、绿地广场为核心,安宁区主要以科教文化为核心,西固区主要以餐饮住宿、居民服务、批发零售为核心;地理环境、城市发展历史、商圈引力、政策导向、交通便捷程度是影响兰州市生活性服务业分布的重要因素.; 关惠元杨民安陈志杰; 关键词：POI

兰州城市社会空间结构分析: 依据第六次人口普查数据，利用因子生态分析方法对兰州城市社会空间结构进行全面剖析。结果表明，外来人口、国家干部与专业技术人员、少数民族人口、高学历人口、农业人口和产业工人等为兰州城市社会空间结构形成的主要因子。其次，运用聚...; 张志斌陈志杰; 关键词：社会空间

兰州城市宜居性评价及其空间特征被引量：35: 2014年; 在新型城镇化背景下,宜居性已成为当前城市发展研究的热点。基于问卷调查、Arc GIS空间分析方法及聚类分析法,选取设施完善度、出行便捷度、居住安全度、环境健康度、景观优美度和居民归属感6个一级指标和27个分指标,建立城市宜居性综合评价模型。在此基础上,以兰州市主城区内的48个街道和1个高新技术开发区为研究对象,从市区层面、分区层面和片区层面3个空间尺度,对兰州市宜居性进行了系统评价,以期为兰州城市建设提供参考。结果表明:兰州市宜居性总体水平不高,市区层面上受河流山体的提升作用,宜居性整体呈带状分布;分区层面上东西部差异明显。其中,城关区宜居性最好,七里河最差;片区层面受城市空间结构的影响,呈"多中心"分布格局。; 张志斌巨继龙陈志杰; 关键词：宜居性

高等学校生源地空间分布与区域经济相关性分析——以甘肃省为例被引量：3: 2014年; 选取2001—2011年西北师范大学本科生生源地统计信息,通过GIS可视化方法,对生源地在甘肃省的空间分布进行分析,得出生源地在甘肃省的分布格局;运用计量地理方法,分别计算学生人数与GDP、人均可支配收入的等级相关系数。总体上,生源地空间格局与经济发展水平协同性较好,分析了不同类型样本的等级相关性特征。结果表明,教育水平的城乡差异、资源配置的地区差异、民族地区教育发展缓慢等现象仍然存在。; 陈志杰张志斌; 关键词：生源地

雅鲁藏布江中游地区城乡居民点多尺度空间分异及自然因素影响分析被引量：14: 2019年; 西藏高原土地面积广阔,但适宜人类居住的空间却高度集中于局部地区,其中雅鲁藏布江中游地区是西藏高原最重要的人口承载区。利用核密度、空间"热点"探测和地理探测器等方法,从"居民点斑块-样带-研究区全域"构成的点-线-面多尺度揭示了雅鲁藏布江中游地区城乡居民点的规模、形态和密度的空间分异特征,并分析了自然因素对城乡居民点空间分异的影响。结果表明:①全域尺度上,雅鲁藏布江中游地区各乡镇居民点规模空间差异较大,基本形成以"彭措林乡-增期乡"为轴线的南北对称态势,居民点形态普遍规则,密度总体偏低;②样带尺度上,仅有拉萨河样带的密度分布呈线性分布,雅鲁藏布江样带和湘曲-年楚河样带的规模、形态和密度以及拉萨河样带的形态和规模在各自方向上均呈现非线性分布,即居民点东西方向呈现分布规模和形态"两端大中间小"、分布密度"两端小中间大"的特征,而南北方向规模、形态和密度均呈现"南大北小"的特征;③斑块尺度上,居民点规模普遍较小,面积小于1000 m^2的数量高达19 099个,占比达到55.14%;斑块形态比较规则,形状为规则类型的数量有21 256个,占比为61.37%;分布密度整体偏低,全域仅为0.34个/km^2;④自然要素中,海拔对居民点规模和密度的影响最大,地势起伏度和河流邻近性对居民点形态影响显著,而降水量对居民点的规模、形态和密度影响均不显著。; 乔富伟白永平周亮周亮曹鹏陈志杰; 关键词：空间分异

关中平原城市群植被覆盖的时空特征与影响因素被引量：14: 2020年; 植被是全球及区域生态系统环境变化的重要指标,也是对人类社会活动有重要贡献的资源之一。为了研究关中平原城市群不同区域植被覆盖变化对自然和人文因子的响应,以划分为三个区域的植被作为研究对象,选取2000-2017年MODIS-NDVI遥感数据,运用趋势分析、探索性空间数据分析与地理探测器等方法,从时序演进与空间分布方面研究了18 a内植被覆盖的演化及分布特征,定量分析影响植被覆盖的主导因子。遥感数据要通过投影转换、拼接、最大值合成等方法进行处理,再运用Python程序进行影像批量裁剪,将遥感数据和气象数据进行分区统计,最后对该处理数据进行讨论研究。结论表明:(1)研究期内关中平原城市群植被覆盖呈显著上升趋势,NDVI平均值增速为0.077·(10 a)-1,阶段性变化特征明显,其中2005-2007阶段和2011-2013阶段极显著增加,最大上升速率达到了0.05·a-1。(2)空间上总体呈现"南高北低"的分布特征,研究区总体得到改善;高值区主要分布在南部秦岭北坡,受气候因子的影响更大,植被覆盖增加速度缓慢,达到轻度改善水平;低值区聚集在黄土高原边缘地区,植被增加趋势明显;中部关中平原极少部分地区植被覆盖出现了轻度退化或严重退化,以西安市及临近城市最为典型。(3)热点区主要分布在秦岭山区及关中平原中部地区,冷点区则集中于黄土高原边缘地区,植被覆盖总体以增长为主。热点区格网数量持续增多,2013年达到最大为45.07%;冷点区域数量不断减少,2017年减少到9.82%;次热点区与次冷点区主要分布在中部平原地带及北部地区,由连片分布转化为零散分布,且总量不断减少。(4)自然因素对植被覆盖的影响最为突出,其中气温和降水为影响植被覆盖的主导因子,决定力q值分别为0.955和0.931,且气温的影响大于降水的影响;人文因子影响力较为显著,GDP因子决定力q值达�; 王治国白永平车磊陈志杰乔富伟; 关键词：NDVI ESDA

兰州市公交便捷性与新建住宅价格相关性研究被引量：1: 2014年; 本文以兰州市主城区2008年至2013年新建楼盘和同期所有公交站点及线路为研究数据,以统一半径缓冲区中乘客所能选择的公交线路的数量作为楼盘公交便捷性优劣的评判依据,运用相关分析法计算出楼盘房价与公交便捷性之间的相关系数。结果表明:(1)兰州市新建住宅价格与公交便捷性呈明显的正相关关系;(2)兰州市新建楼盘房价与公交便捷性间的相关性表现出四种类型,即以高房价-高便捷性(H-H)与低房价-低便捷性(L-L)类型为主,零星分布高房价-低便捷性(H-L)与低房价-高便捷性(L-H)类型楼盘;其中,H-H型楼盘向各自辖区的中心城区集聚分布特征明显,L-L型楼盘表现出向城市中心区外围扩散的边缘化分布;(3)兰州市新建住宅价格水平受到包括公共交通状况在内的多种因素的综合影响。; 刘洋张志斌达福文陈志杰; 关键词：新建住宅房价

我国西南地区风速变化及其影响因素被引量：49: 2014年; 基于110个台站日风速观测资料,对我国西南地区1969—2009年风速时空变化及其影响因素进行研究,结果表明:1969—2009年西南地区平均风速以0.24 m s-110a-1的速率显著降低,其中1969—2000年平均风速以0.37 m s-110a-1速率降低,而2001—2009年却以0.55 m s-110a-1的速率升高,各季节、非季风和季风期风速变化趋势与年序列相似。空间分布上,1969—2009年风速降低台站主要位于高海拔区,降低幅度呈现西高东低趋势。1969—2000年风速降低台站主要位于西藏高原、横断山区和云南高原。2001—2009年风速增加台站主要位于云南高原、横断山区和四川盆地。风速这种变化趋势一方面受大气环流影响,西风环流和季风环流风速的减弱可能是2000年之前风速降低的重要原因,而纬向风的加强则对2000年以来风速增强有重要贡献。另一方面,区域变暖是风速降低的关键诱因。; 张志斌杨莹张小平陈志杰; 关键词：气候变化风速

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