2000—2020年兰州市人口时空格局演变及驱动因素分析

doi:10.12118/j.issn.1000-6060.2024.099

摘要/Abstract

摘要： 基于2000、2010年和2020年人口普查数据，运用偏移-分享法、随机森林模型等方法，揭示2000—2020年兰州市人口时空演变过程及其驱动因素。结果表明：（1）兰州市不同时段、不同地域的人口增长差异显著，人口郊区化特征明显，且表现为从中心城区向远郊区的“跳跃式”扩散。其中，中心城区始终是吸纳人口最多地区，不过增速放缓；近郊区人口增速不断加快；远郊区人口呈先减少后快速增长态势。（2）从人口偏移增长时空特征来看，以2010年为分界点，2010年前人口正偏移增长的街区主要分布于中心城区，而2010年后则转变为远郊区，特别是国家级新区、开发区人口增长更为明显，呈现“飞地型”人口集聚特征。（3）从驱动因素来看，自然因素、经济因素、社会发展水平、历史沿革是人口空间演变的主要驱动力，政策因素与环境舒适度因素的影响逐步提升，且各重要驱动因子对人口分布的影响作用呈现非线性特征。研究结果对西北内陆城市人口布局优化调控政策具有参考意义。

关键词: 人口分布, 时空演变, 郊区化, 驱动因素, 随机森林模型, 兰州市

Abstract:

Utilizing data from population censuses conducted in 2000, 2010, and 2020, this study employs the offset-sharing analysis, the random forest model and other methods to examine the spatio-temporal evolution and driving factors of population distribution in Lanzhou City, Gansu Province, China, from 2000 to 2020. The findings reveal that: (1) Population growth exhibits significant differences across periods and regions in Lanzhou City, with clear suburbanization trends characterized by a “jumping” diffusion from the central urban area to the far suburbs. The central urban area remains the most populous, although its growth rate has slowed, while suburban growth is accelerating. Population in the far suburbs initially declined but later increased rapidly. (2) The population offset growth pattern in Lanzhou City is uneven. Taking 2010 as a pivotal year, blocks with positive population deviation growth were primarily located in the central urban area before 2010 but shifted to the far suburbs afterward, particularly in national new districts and development zones, which demonstrate “enclave” population agglomeration. (3) Natural factors, economic conditions, social development levels, and historical evolution are the main drivers of population spatial changes. Meanwhile, the influence of policy interventions and environmental comfort is increasingly significant. The impact of these driving factors on population distribution is nonlinear. These findings provide valuable insights for optimizing population distribution policies in inland cities of northwest China.

Key words: population distribution, spatial-temporal evolution, suburbanization, driving factors, random forest model, Lanzhou City

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图/表 7

图1

表1

表2

变量描述"

维度	解释变量	指标说明	数据来源
经济因素	城镇化水平（X₁）	各街区城镇人口占总人口比重/%	2000、2010年和2020年兰州市人口普查数据
	就业人口（X₂）	各街区就业人口数量/个	2000、2010年和2020年兰州市人口普查数据
	经济发展水平（X₃）	街区内平均夜间灯光指数	2000、2010年和2020年的夜间灯光指数源于国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn）
	生活成本（X₄）	各街区住宅平均销售价格/元·m^-2	2000、2010年和2020年的住宅销售价格源于安居客官网（https//:anjuke.com）
	企业数量（X₅）	各街区第二、三产业企业数量/个	2000、2010年和2020年兰州市工商管理局注册企业数据库
社会发展水平	交通设施（X₆）	各街区公交、地铁站点数量/个	2005年中国电信兰州黄页名录数据以及2010年和2020年高德POI
	医疗设施（X₇）	各街区诊所、综合医院数量/个	同上
	教育设施（X₈）	各街区幼儿园、中小学、高等院校数量/个	同上
	购物设施（X₉）	各街区商场、大型超市、便利店数量/个	同上
	娱乐设施（X₁₀）	各街区影剧院、KTV、公园游乐园数量/个	同上
	金融设施（X₁₁）	各街区银行数量/个	同上
政策因素	国家级新区（X₁₂）	街区内国家级新区面积比率/%	国家级新区规划文件
	国家级开发区（X₁₃）	街区内国家级开发区面积比率/%	国家级开发区规划文件
	省级开发区（X₁₄）	街区内省级开发区面积比率/%	省级开发区规划文件
历史沿革	老城区（X₁₅）	街区内老城区面积比率/%	参考既有文献划定（清末时期格局）
历史沿革	老工业区（X₁₆）	街区内老工业区面积比率/%	参考历版城市总体规划及政府文件划定
环境舒适度	城市绿地（X₁₇）	街区内绿地面积比率/%	通过NDVI提取得到，2000、2010年和2020年的NDVI来源于中国科学院生态学科数据中心（http://www.nesdc.org.cn）
环境舒适度	PM_2.5（X₁₈）	各街区PM_2.5浓度/μg·m^-3	2000、2010年和2020年的PM_2.5浓度来源于Zenodo欧洲科学数据开放平台（https://zenodo.org）
自然因素	地形起伏（X₁₉）	各街区平均地形起伏度/m	通过DEM提取得到，2000、2010年和2020年DEM数据源于地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/sources）
自然因素	降水量（X₂₀）	各街区年均降水量/mm	兰州市气象局提供的兰州地区国家观测站点获得2000、2010年和2020年的年均降水数据

表2

图2

图3

图4

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参考文献 33

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地域	人口数量/10⁴人			人口密度/人·km^-2			人口密度年均增长率/%
地域	2000年	2010年	2020年	2000年	2010年	2020年	2000—2010年	2010—2020年
中心城区	174.48	228.87	282.27	3341.45	4383.15	5405.74	2.75	2.12
近郊区	40.19	40.88	47.62	146.67	149.67	173.77	0.17	1.54
远郊区	99.58	91.87	106.05	100.29	92.52	106.81	-0.81	1.45