2014年地理科学本科毕业论文原版范文(最新)

重庆地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性初探 地理与旅游学院 地理科学（师范）专业 2010 级 潘国术 指导老师 苏维词 摘 要：地表起伏度，即地表起伏的程度和变化频率。它对区域生产、生活、基础设施建设 等社会经济发展的各方面带来重大影响。重庆市作为我国西部惟一的直辖市，地形支离破碎，地表 起伏程度较大。由于自然地理环境、交通区位条件以及原有发展基础的差异等因素的作用，重庆市 域内部存在着巨大差异，区域经济发展不平衡构成了基本市情。通过对重庆地表起伏度与县（区） 域经济发展的相关性初步探究发现，社会经济发展指标与地表起伏度各指标因子之间存在一定的相 关性，并且随着社会经济的不断发展，这种相关性呈现得越来越密切、越来越明显。这不仅可以从 宏观上了解重庆市地表起伏状况，还能为相关政府部分的财政预算安排和转移支付提供某些参考。 关键词：地表起伏度；县域经济发展；相关性 Abstract: the surface fluctuation degree refers to the surface fluctuation degree and the change frequency in one area. It can have significant impact on regional productivity , life, infrastructure construction and other social economic development. Chongqing City is the only municipality directly under the central government in western part of China. Being reduced to fragments of terrain, the surface fluctuation degree here is rather high. The natural geographical environment, traffic conditions and the original basis for the development of the enormous differences within Chongqing City area result in the unbalanced regional economic development. Through the research on the correlation betwween the relief degree of land surface and the development of District economy, it is discovered that there is a certain correlation between social economic development indicators and the the surface fluctuation degree. Furthermore, with social and economic development, this correlation will be enhanced and obvious.These findings can not only help to understand the surface fluctuation condition in Chongqing City, from the macro aspects, but also provide some reference for the government to make the budget and transfer payment. key words: the surface fluctuation degree; the development of county economy; Relevance. 1 引言 具有“山城”之称的重庆市地处中国第二阶梯的前缘，区域地跨大巴山断褶带、 川东褶皱带和川鄂湘隆起褶皱带三大构造单元，地形支离破碎，地表起伏程度较大。 这种崎岖破碎的地表起伏状况极大的增加了重庆境内的生产、生活、基础设施建设和 行政办公成本，降低了生产和基础设施投入产出效应，加大了财政运行难度。主要表 现在： 地表起伏程度越大，在城市建设、交通水利等基础建设时桥隧比、土石方开挖、 地基平整的工程量越大，学校、医院等社会发展的基础设施建设的成本也越高；地表 起伏程度越大，出现滑坡、崩塌、泥石流等山地环境灾害、工程地质灾害的频度和强 度加大，增加了区域开发成本；地表起伏程度越大，起伏频率加大，对农业生产条件 和农业生态环境也有较大影响，水土流失、生态破坏加剧。重庆市直辖和西部大开发 政策的实施，人类工程活动不断增强，特别是随着三峡工程的实施，三峡库区水位因 季节性涨落使水陆衔接地带的土地被周期性淹没和出陆而形成干湿交替地带（即消落 带） ，加上库区本身特殊的地质地貌条件，同时库区移民城镇迁建和库区居民对三峡库 区消落带的不合理开发利用等。这些均会导致地表起伏程度发生较大变化，加剧了重 庆各县（区）域的自然灾害发生。以上这些不仅威胁到群众的生命财产安全，而且影 响到三峡库区生态安全，甚至影响三峡工程的正常运行，进而影响社会经济的可持续 发展。 因此，本文选取地表起伏程度较大的重庆市为研究对象，并且将地表起伏程度与 区域经济发展相结合，研究重庆地表起伏程度与县（区）域经济发展的相关性。这不 仅可以从宏观上了解重庆市地表起伏状况，还对于区域经济发展规划具有一定指导作 用，对促进县（区）域经济发展具有重要的现实意义。 2 重庆地表起伏度研究概况 第 3 页 （共 16 页） 从广义范围上来讲,地表起伏度是指地球表面由于受到地壳运动及各种外营力作 用的影响，形成极为复杂的地表起伏形态，是一个综合地形因子，包括坡度、地表凹 凸频率、相对海拔高差、地表粗糙度和沟壑密度等地貌因子。目前关于地表起伏度这 一综合指标在广义范围上研究甚少，苏维词等从广义范围上提出地表起伏度的概念， 并且将地表起伏度与区域发展成本结合起来研究地表起伏度高低对区域发展成本的影 响。 国外自 1899 年，戴维斯创立地貌侵蚀循环理论学说以来，研究者开始研究坡度对 土壤侵蚀的影响。早期研究主要是定性分析坡度影响土壤侵蚀的机理和侵蚀规律。后 来逐渐集中于坡度与土壤侵蚀的定性、定量关系，如 1936 年，F.G.Renner（美国农业 部技术报告 528 号）基于依达荷叶 Boloe 河流域的研究，得出坡面侵蚀先随坡度增大 而增强，后随坡度增大而减小。20 世纪 40 年代，N.W.哈德逊将坡度与土壤侵蚀量之间 的关系进行量化，认为 ES a（式中：E 为土壤侵蚀量，S 为坡度，a 为指数） ，其中 a 等于 1.5。Zingg 基于模拟降雨资料分析土壤侵蚀与坡度的关系，认为 a 约为 1.49。其 它学者研究土壤侵蚀与坡度的具体数值关系也不甚相同，主要是由于 a 取值的差异性 受到研究环境不同，从而导致基础数据的差异性。 国内学者对坡度研究主要是从 20 世纪 50 年代开始，研究范围也是将坡度用于土 壤侵蚀和地貌类型划分。黄秉维（1953）定性研究陕甘黄土区域土壤侵蚀的因素和方 式。罗来兴（1956）将坡度作为划分晋西、陕北、陇东黄土区域沟间地与沟谷地貌的 地貌类型。20 世纪 90 年代前后，开始定量研究坡度与土壤侵蚀量之间的定量关系。 综上所述知，在广义范围上研究地表起伏度这一综合指标的研究较少，主要集中 于地表起伏度的狭义范围下或者单一以及多个地形因子。 因此，本文首先基于重庆市 DEM 数据，通过提取地表起伏度各指标因子构建其指 标体系。然后基于重庆市区域经济数据，研究其空间分布规律。同时按照县域尺度， 将重庆市地表起伏度与其区域经济数据进行空间耦合，分析其关联程度。这将为重庆 县（区）域经济发展提供有效的指导作用，同时也为重庆市各区县区域经济发展规划、 资源开发规划等提供有力的依据。 2.1 基于县域尺度，构建重庆市地表起伏度指标体系 通过数据收集并结合运用 ArcGIS 提取各区县地表起伏度指标，然后通过熵权法确 定地表起伏度各指标因子的权重并且构建地表起伏指标体系，分析得出重庆市各区域 地表起伏指数如下表格： 表 2.1.1 地表起伏度各指标 区域名称 地表起伏度各指标因子 区（县） 相对海拔高差 地表粗糙度 沟壑密度山谷密度山 山峰密度 山谷密度 坡度6 面积比 万州区 441 1.0786 0.9306 1.5210 0.9349 0.8722 丰都县 458 1.0758 0.9609 1.4815 0.8622 0.8677 九龙坡区 158 1.0210 0.9858 1.8101 0.6342 0.3996 云阳县 549 1.1053 0.8755 1.1579 0.7460 0.9355 北碚区 308 1.0451 0.9582 1.9988 0.0135 0.6887 南岸区 213 1.0303 0.9265 1.8725 0.6345 0.9090 南川区 461 1.0879 0.9306 1.9673 1.2780 0.8276 合川区 169 1.0244 0.9493 2.5545 0.9265 0.4570 垫江县 179 1.0229 1.0107 2.9362 1.4991 0.3833 城口县 877 1.2216 0.8927 1.0631 0.7608 0.9823 大渡口区 162 1.0258 0.8129 2.6696 1.5556 0.5208 大足区 133 1.0207 0.9731 2.8721 0.9224 0.3465 奉节县 621 1.1250 0.9196 1.5426 1.0199 0.9474 巫山县 745 1.1529 0.9220 1.2517 0.8120 0.9495 巫溪县 872 1.2165 0.9422 1.4650 0.0282 0.9561 巴南区 293 1.0463 0.9464 2.3093 1.2176 0.7213 开县 569 1.1141 0.9073 1.4135 0.9666 0.8852 彭水县 557 1.1060 0.9462 1.6989 1.2267 0.9236 忠县 302 1.0522 0.9336 2.1651 1.2006 0.7414 梁平县 269 1.0440 0.9292 2.2031 1.0427 0.1359 武隆县 629 1.1148 1.0031 1.2240 0.8388 0.9337 永川区 182 1.0210 0.7884 2.4695 1.1498 0.3370 江北区 183 1.0312 0.9529 2.8272 1.7588 0.5914 江津区 297 1.0554 1.0320 2.2104 1.2336 0.6208 沙坪坝区 361 1.0249 0.9602 2.1214 0.6094 0.4140 渝北区 258 1.0382 0.9302 4.8968 2.7330 0.6694 涪陵区 352 1.0536 0.2789 1.9838 1.1182 0.7423 渝中区 144 1.0246 0.9373 0.8368 0.1395 0.4718 潼南县 103 1.0180 1.0036 3.5884 1.1179 0.3438 璧山县 197 1.0246 0.8885 2.6261 0.9438 0.3979 石柱县 482 1.1051 0.9765 1.6669 1.2176 0.9070 秀山县 397 1.0903 0.8833 2.0970 1.3518 0.8364 第 5 页 （共 16 页） 綦江区 439 1.0777 0.9398 1.6177 0.9796 0.8653 荣昌县 82 1.0101 0.9544 2.8748 1.1794 0.1643 酉阳县 474 1.1047 0.9789 2.3667 1.6266 0.9081 铜梁县 118 1.0224 0.9905 3.8848 0.0557 0.3682 长寿区 219 1.0271 0.9165 2.2648 0.9962 0.4885 黔江区 510 1.1143 0.9292 2.0276 1.3963 0.9096 2.2 各县（区）域在同一阶段和不同阶段的经济社会发展水平 通过查阅相关资料并结合重庆年鉴、重庆统计年鉴的数据，分析得出重庆市各区 （县）分别在 1997 年和 2011 年的主要社会经济发展指标归纳为如下表格： 表 2.2.1 1997 年重庆市各区（县）主要社会经济指标 区域名称 社会经济发展指标 区（县） 年末总人口数 社会消费品零售额（万元） 人均 GDP（元） 农林牧渔业总产值（万元） 职工年均 工资（元） 农民人均纯收入（元） 万州区 丰都县 75.8 72437 2277 71773 4386 1450 九龙坡区 68.8 314600 10304 33681 6616 2403 云阳县 123.5 81920 1573 85466 4127 1445 北碚区 62.7 111069 8123 35496 5284 2060 南岸区 44.1 176145 9623 14925 5583 2418 南川市 63.5 82860 4507 72844 4868 1903 合川市 150.2 174194 4656 119258 4239 2194 垫江县 86.9 61171 1941 70492 4544 1519 城口县 21.3 14060 1753 19861 3742 1032 大渡口区 20.5 113370 16458 8184 6910 2573 大足县 91.3 76393 3741 76013 4177 2195 奉节县 98.7 53123 2311 76179 3896 1331 巫山县 58.2 41757 1850 45464 4480 1209 巫溪县 50.1 21337 1323 38100 3513 1124 巴南区 86.0 93898 4489 109771 4921 2161 开县 145.9 133989 2449 125216 3911 1481 彭水县 60.1 37516 1831 58048 4481 1169 忠县 97.8 60193 2168 76880 3916 1398 梁平县 86.9 64852 2222 72715 4033 1722 武隆县 39.4 49334 2599 42529 4236 1482 永川市 102.5 159355 3802 91559 4913 2176 江北区 44.7 260167 10601 10455 6091 2300 江津市 144.6 180366 5513 160757 4785 2117 沙坪坝区 64.3 203534 10313 26439 5851 2238 渝北区 78.6 84247 4079 66542 5417 2094 潼南县 89.6 67371 2574 78391 4370 1707 璧山县 59.5 63100 3870 47201 4841 2189 石柱县 49.9 41501 2351 56195 4500 1166 秀山县 56.8 43831 2059 58026 3833 1094 綦江县 93.9 121648 4120 90885 5394 2095 荣昌县 79.6 91054 3557 59211 5029 2179 酉阳县 70.2 41509 1496 56917 3781 1099 铜梁县 80.9 82757 3711 74678 4459 1908 长寿县 87.8 121077 4691 76266 6890 2077 黔江县 47.6 61855 2906 51583 5132 1382 表 2.2.2 2011 年重庆市各区（县）主要社会经济指标 区域名称 社会经济发展指标 区（县） 年末总人口数 社会消费品零售额（万元） 人均 GDP（元） 农林牧渔业总产值（万元） 职工年均工资(元) 农民人均纯收入(元) 万州区 169.70 423669 39715 265572 11132 2287 丰都县 78.67 116331 15484 137357 11627 2193 九龙坡区 76.15 920909 62757 92963 15580 3760 云阳县 128.75 158383 11983 199404 10594 1974 北碚区 65.05 266812 43244 88687 15148 3280 南岸区 52.68 595521 56042 47425 16514 3965 南川市 64.30 151475 31496 183651 10355 2717 合川市 149.94 346705 23517 320595 11290 3150 垫江县 90.11 158224 20986 174714 12556 2614 城口县 23.07 25918 19392 37286 11200 1831 大渡口区 21.30 93404 48590 22741 19513 3812 大足县 92.48 173951 32235 184085 11973 3118 奉节县 100,20 113779 15536 182901 11019 1886 巫山县 59.45 72057 12877 98507 10916 1834 巫溪县 51.95 51559 11484 84454 9890 1703 巴南区 85.75 261062 42635 283318 12838 3124 开县 152.95 248081 17214 283255 10906 2186 彭水县 62.10 113314 14091 140800 11967 1962 忠县 96.25 140558 18254 228772 11695 2282 梁平县 88.31 141493 19171 177368 12026 2521 武隆县 39.84 84872 24756 102678 9585 2203 永川市 107.20 379190 36750 266649 13013 3234 江北区 48.87 530738 68206 23896 17388 3748 第 7 页 （共 16 页） 江津市 145.48 370158 30926 427538 12602 3234 沙坪坝区 72.67 747698 54833 73378 17981 3814 渝北区 84.78 298006 56216 168345 16357 3168 涪陵区 111.57 349907 51838 222896 12932 2529 渝中区 59.92 1427390 104844 19263 潼南县 90.40 154836 22912 208779 12240 2805 璧山县 61.17 184944 35254 118165 13339 3285 石柱县 51.45 89427 19396 111789 11024 1882 秀山县 61.19 98432 18715 112499 11457 1837 綦江县 94.66 210980 24796 237367 11923 3031 荣昌县 81.36 165676 31253 200990 10892 3048 酉阳县 74.99 69897 13354 139336 10912 1745 铜梁县 80.40 191450 32576 209611 10356 3271 长寿区 87.49 204939 40916 209737 14289 3034 黔江区 50.24 129076 28990 112981 15420 1968 2.3 重庆县(区)域经济社会发展与地表起伏幅度相关性分析 为了说明重庆市各区县地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性，应用 Excel2013 版软件对重庆市地表起伏度与各县（区）域经济发展数据进行处理和回归分 析，其中横坐标（X）为研究区的区（县）的地表起伏度各指标因子，y 为其区（县） 的社会经济发展指标，本文主要以社会经济发展指标中的农民人均纯收入和人均 GDP 为例，得到相关散点图如下： 图 2.3.1 1997 年农民人均纯收入与相对海拔高度差的相关性 图 2.3.2 2011 年农民人均纯收入与相对海拔高度差的相关性 图 2.3.3 1997 年农民人均纯收入与地表粗糙度的相关性 图 2.3.4 2011 年农民人均纯收入与地表粗糙度的相关性 图 2.3.5 1997 年农民人均纯收入与沟壑密度的相关性 第 9 页 （共 16 页） 图 2.3.6 2011 年农民人均纯收入与沟壑密度的相关性 图 2.3.7 1997 年农民人均纯收入与山峰密度的相关性 图 2.3.8 2011 年农民人均纯收入与山峰密度的相关性 图 2.3.9 1997 年农民人均纯收入与山谷密度的相关性 图 2.3.10 2011 年农民人均纯收入与山谷密度的相关性 图 2.3.11 1997 年农民人均纯收入与坡度6面积比的相关性 图 2.3.12 2011 年农民人均纯收入与坡度6面积比的相关性 图 2.3.13 1997 年人均 GDP 与相对海拔高度差的相关性 第 11 页 （共 16 页） 图 2.3.14 2011 年人均 GDP 与相对海拔高度差的相关性 图 2.3.15 1997 年人均 GDP 与地表粗糙度的相关性 图 2.3.16 2011 年人均 GDP 与地表粗糙度的相关性 图 2.3.17 1997 年人均 GDP 与沟壑密度的相关性 图 2.3.18 2011 年人均 GDP 与沟壑密度的相关性 图 2.3.19 1997 年人均 GDP 与山峰密度的相关性 图 2.3.20 2011 年人均 GDP 与山峰密度的相关性 图 2.3.21 1997 年人均 GDP 与山谷密度的相关性 第 13 页 （共 16 页） 图 2.3.22 2011 年人均 GDP 与山谷密度的相关性 图 2.3.23 1997 年人均 GDP 与坡度6面积比的相关性 图 2.3.24 2011 年人均 GDP 与坡度6面积比的相关性 根据以上作出的线性回归图像可知，农民人均纯收入与地表起伏度指标因子中的 相对海拔高度差、地表粗糙度和坡度6面积比之间存在着较好的反相关关系。1997 年农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗糙度、坡度6面积比之间存在的线性 回归方程及相关系数分别为：y=-1.6330x+2372.4，R=0.7562；y=- 6711.3x+8948.9，R=0.7838；y=-1099.0x+2506.6，R=0.6151。而 1997 年农民人均纯 收入与相对海拔高度差、地表粗糙度、坡度6面积比之间的线性回归方程及相关系 数分别为：y=-2.5163x+3642.7，R=0.7656；y=-10326x+17360，R=0.7923；y=- 1667.8x+3832.4，R=0.6134。由线性回归方程得知，2011 年的农民人均纯收入与相对 海拔高度差之间的线性回归方程 y=-2.5163x+3642.7 和农民人均纯收入与地表粗糙度 之间的线性回归方程 y=-10326x+17360 系数均大于 1997 年相对应的线性回归方程的系 数。这说明，随着社会经济的不断发展，农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗 糙度之间存在的相关性越来越密切、越来越明显。根据农民人均纯收入与相对海拔高 度差、地表粗糙度、坡度6面积比等地表起伏度指标因子之间的相关性线性回归方 程的系数大小知道，不管是 1997 年还是 2011 年均有：R(地表粗糙度)R(相对海拔高 度差)R(坡度6面积比)。这说明对农民人均纯收入最能造成影响的为地表粗糙度。 由前面 1997 年的回归方程 y=-6711.3x+8948.9 和 2011 年的线性回归方程 y=- 10326x+17360 知，农民人均纯收入与地表粗糙度之间存在着较好的反相关关系，可进 而说明，地表粗糙度越大，农民的人均纯收入就越偏低。反之，地表粗糙度越小，农 民的人均纯收入就越偏高。 根据 1997 年和 2011 年人均 GDP 与地表起伏度各指标因子之间相对应的线性回归 方程及相关系数大小可得知，人均 GDP 与相对海拔高度差、地表粗糙度之间也存在着 一定的反相关关系，这种相关性 2011 年较 1997 年也变得更密切、更明显。同样，地 表粗糙度对人均 GDP 的相关性密切度大于相对海拔高度差对人均 GDP 的相关性密切度， 即 R(地表粗糙度)R(相对海拔高度差)。但不管是 1997 年还是到了 2011 年，这种相 关性都较农民人均纯收入要小得多。这也能在某种程度上说明，地表起伏度指标因子 对县(区)域的社会经济发展的指标中特别是农民的人均纯收入影响很大，其影响甚至 要远大于其他社会经济发展指标如人均 GDP、社会消费品零售额、农林牧渔业总产值、 职工年均工资等社会经济发展指标。 通过相类似的研究分析方法，进一步探究其它社会经济发展指标与地表起伏度其 它各指标因子之间的相关性。最后分析发现，社会经济发展指标与地表起伏度各指标 因子之间存在着一定的相关性，并且随着社会经济的不断发展，这种相关性呈现得越 来越密切、越来越明显。 第 15 页 （共 16 页） 3 结语 重庆市将进入 4.0 时代：五大功能区发展战