基于大数据方法和SOFM聚类的中国经济-环境综合分区研究

作     者：冯喆 蒋洪强 卢亚灵 Feng Zhe;Jiang Hongqiang;Lu Yaling1

作者机构：环境保护部环境规划院国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室北京100012 中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083 

出 版 物：《地理科学》 (Scientia Geographica Sinica)

年 卷 期：2019年第39卷第2期

页      面：242-251页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0201[经济学-理论经济学] 020105[经济学-世界经济] 07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室开放基金(ZDSYS201701) 国家自然科学基金项目(71603097 71433007 41771204)资助~~ 

主　　题：经济-环境关联体系 夜间灯光指数 PM2.5 自组织特征映射模型(SOFM) 

摘      要：研究使用经济和环境多源大数据,建立包含人口、GDP等经济指标和空气质量等环境指标的中国经济-环境关联体系,识别各指标的热点、冷点时空变化特征,采用人工神经网络聚类方法对中国现阶段经济-环境进行综合分区。研究结果如下:①灯光平均强度较高的省份主要集中在沿海地区,经济以长三角、珠三角和环渤海区域为主要拉动引擎,呈东南高西北低的发展态势,东部沿海地区经济发展优于东北、中部和西南地区。②PM2.5浓度呈现先增后减趋势,高污染区主要集中在华北、华中等区域;东北方向逐步扩散,污染热点地区从辽东半岛、山海关一线向东北扩张;南方地区基本保持稳定态势。③采用自组织特征映射模型对2015年全国各地级市OLS灯光指数、人口、城市自然边界和年均PM2.5浓度4类指标进行聚类,第I类为经济极发达-环境恶化地区,主要位于华北平原和长江三角洲;第II类为经济发达-环境趋恶化地区,主要分布在第I类区域周边,特别是京津冀周边地区;第III类为经济发达-环境良好地区,广东、海南、江西、福建以及重庆等省市多属此类型;第IV类为经济不发达-环境优质地区,主要分布于东北地区北部、内蒙古、甘肃、贵州、新疆、青海、西藏等地。