地球科学进展 doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2025.093

   

奈曼旗产业发展时空演变研究
胡迪1,畅骏1,徐勇2,洪亮3,李红波1*,管卫华1,钱润萱1   
  1. (1. 南京师范大学 地理科学学院,江苏 南京210024;2. 广州大学 地理科学与遥感学院,广东 广州 510006;3. 云南师范大学 地理学部,云南 昆明 650050)
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(编号:M2542010,42471242)资助.

Analysis of the Spatiotemporal Evolution Characteristics of Industrial Development in Naiman Banner

HU Di1, CHANG Jun1, XU Yong2, HONG Liang3, LI Hongbo1*,GUAN Weihua1, QIAN Runxuan1   

  1. (1. School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210024, China; 2. School of Geography and Remote Sensing, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China; 3. Faculty of Geography, Yunnan Normal University, Kunming 650050, China)
  • About author:HU Di, research areas include spatiotemporal GIS and spatially integrated humanities and social sciences. E-mail: hud316@gmail.com
  • Supported by:
    Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. M2542010, 42471242).
立足乡村振兴战略与地理科学视角,结合内蒙古奈曼旗产业发展转型的地方需求,获取了 天眼查企业数据库的奈曼旗企业大数据并进行了空间化,采用GIS 空间分析和大数据分析方法,分 析了奈曼旗产业发展的时空演变特征,探究其空间格局的影响因素。结果表明,奈曼旗产业的空 间分布随时间演进逐步呈现出以大沁他拉镇为集聚中心、贯穿全旗的偏南偏北走向的条带状特 征;人口分布、交通条件、土地利用因素影响着奈曼旗产业的空间格局,产业偏向于分布在临近国 道与省道的城镇用地区域,且人口越多该特征越突出。基于分析结果与产业发展实际,进一步对 奈曼旗产业发展的结构转型、空间布局优化提出了科学建议,对奈曼旗产业发展具有指导意义。
Abstract:Based on the strategy of rural revitalization and the perspective of earth sciense, combining the local demands of industrial development transformation in Naiman Banner, Inner Mongolia, this study utilizes enterprise big data obtained from the Tianyancha database, GIS-based spatial distribution analysis, and big data analytics to reveal the spatiotemporal evolution characteristics of industrial development in Naiman Banner and explore the influencing factors of its spatial pattern. The results indicate that the spatial distribution of industries in Naiman Banner has gradually evolved into a belt-shaped pattern, centered around Daqintala Town and extending in a north-south orientation across the banner. Population distribution, transportation infrastructure, and land use significantly influence the industrial spatial pattern, with industries tending to cluster in urban areas near national and provincial highways, a trend more pronounced in densely populated regions. Based on the analytical results and practical industrial development conditions, this study proposes scientific recommendations for structural transformation and spatial optimization of industrial development in Naiman Banner, offering actionable insights for local policymaking.

中图分类号: 

[1] 王凡, 张旭东, 任沂斌, 刘颖洁, 王浩宇, 李晓峰. 基于人工智能技术的海洋智能预报研究进展[J]. 地球科学进展, 2025, 40(2): 111-125.
[2] 黄春林, 侯金亮, 李维德, 顾娟, 张莹, 韩伟孝, 王维真, 温小虎, 朱高峰. 深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化:进展与关键科学问题[J]. 地球科学进展, 2023, 38(5): 441-452.
[3] 王姣娥, 黄洁. 交通—区域发展交互的理论创新与实践应用[J]. 地球科学进展, 2022, 37(2): 177-186.
[4] 马鹏飞,刘志飞,拓守廷,蒋璟鑫,许艺炜,胡修棉. 国际大洋钻探科学数据的现状、特征及其汇编的科学意义[J]. 地球科学进展, 2021, 36(6): 643-662.
[5] 王亚锋,芦晓明,朱海峰,梁尔源. 高山树线的调查与研究方法[J]. 地球科学进展, 2020, 35(1): 38-51.
[6] 王卷乐,王明明,石蕾,高孟绪,陈明奇,郑晓欢,王超,王玉洁. 科学数据管理态势及其对我国地球科学领域的启示[J]. 地球科学进展, 2019, 34(3): 306-315.
[7] 高峰,赵雪雁,宋晓谕,王宝,王鹏龙,牛艺博,王伟军,黄春林. 面向SDGs的美丽中国内涵与评价指标体系[J]. 地球科学进展, 2019, 34(3): 295-305.
[8] 宋晓谕, 高峻, 李新, 李巍岳, 张中浩, 王亮绪, 付晶, 黄春林, 高峰. 遥感与网络数据支撑的城市可持续性评价:进展与前瞻[J]. 地球科学进展, 2018, 33(10): 1075-1083.
[9] 范小杉, 何萍, 董敬儒. 基于项目可持续发展规划的海岸带生态承载力评价研究进展[J]. 地球科学进展, 2017, 32(1): 90-100.
[10] 何志斌, 杜军, 陈龙飞, 朱喜, 赵敏敏. 干旱区山地森林生态水文研究进展[J]. 地球科学进展, 2016, 31(10): 1078-1089.
[11] 谢榕, 刘亚文, 李翔翔. 大数据环境下卫星对地观测数据集成系统的关键技术[J]. 地球科学进展, 2015, 30(9): 855-862.
[12] 杨秋明. 10~30 d延伸期天气预报方法研究进展与展望[J]. 地球科学进展, 2015, 30(9): 970-984.
[13] 谢榕, 刘亚文, 李翔翔. 大数据环境下卫星对地观测数据集成系统的关键技术[J]. 地球科学进展, 2015, 30(8): 855-862.
[14] 余星. 海底岩石地球化学研究中的#cod#x0201c;大数据#cod#x0201d;#cod#x02014;#cod#x02014;PetDB及其应用[J]. 地球科学进展, 2014, 29(2): 306-314.
[15] 李平星,曹有挥. 产业转移背景下区域工业碳排放时空格局演变——以泛长三角为例[J]. 地球科学进展, 2013, 28(8): 939-947.
阅读次数
全文


摘要