南北方文化差异总结精选(九篇)

第1篇：南北方文化差异总结范文

[关键词] 地区生产总值虚拟变量生产总值

一、研究概况

我国经济的地区发展一直不平衡，东南部以上海、深圳为中心是我国的发达地区，那里也吸引了我国不少优秀的人才，更促进了经济的发展；我国北部的首都北京是我国的经济、文化、政治中心，西部的重庆、成都等地方发展也较好。每个地区都有其经济发展的中心，每个地区也都有其经济落后的地方，那么总体来说，南北方的差异是否存在呢？本文利用2005年统计年鉴上的2004年各地区生产总值数据进行分析，通过江南北方变量作为虚拟变量引入模型，验证地理位置的差异是否对各地区的生产总值产生影响。

二、虚拟变量与回归模型

1.虚拟变量

在经济计量分析中,利用回归模型方法对经济现象的变化进行描述、模拟和预测是经常使用的方法。在实际工作中 ,由于研究的特定现象不仅受到诸如产量、销售量、收入、价格、成本等数量变量的影响,而且也常常受到诸如政治、经济、自然条件以及社会文化背景等品质因素变化的影响。经常出现的情况是,这些因素的变化给回归模型的预测精度带来数量变量的变化 ,也要考虑品质因素的影响。因此,有必要将品质因素的变化加以量化 ,引入回归模型中了较大的影响。所以,在建立回归模型时,既要考虑数量变量的变化,也要考虑品质因素的影响。因此,有必要将品质因素的变化加以量化,引入回归模型中。这种将定性变量定量化后的变量就是虚拟变量。一般可根据定性因素的二分特性进行人工赋值，即0和1，其中“1”表示具备某种属性或受到某种因素影响，而“0”则表示不受某种因素影响或不具备某种属性。如果某一定性变量是多元的(不止二分)，设有m类(m>2)，则可以某一特征为基础设(m一1)个虚拟变量，比如季节变动分析，就可以选择三个虚拟变量。同样，如果要同时考察一个以上的定性变量的影响，这时可用多个虚拟变量，只不过其个数与定性变量相同。每个虚拟变量取值都是1和0，但其表达的含义不同而已。

2.包含虚拟变量的回归模型

根据虚拟变量的特性，可以建立两类包含虚拟变量的回归模型。

（1)只有虚拟变量的回归模型

在这里，回归模型中的解释变量只有虚拟变量。根据实际需要虚拟变量可以选一个，也可以选多个。比如要分析大学本科毕业生与高中毕业生在收入上是否存在统计意义上的显著差异，则可以设模型为:Y=B0+B1D+u（1）

式中Y 为收入，D为虚拟变量，当样本是本科毕业生时D为1，否则为0，选择工作年数相同的样本对上式进行模拟，在通过各种检验的条件下，Bo的估计值就是两种毕业生的收入平均差异。如果某一定性变量是多元的(不止二分)，设有m类(m>2)，则可以某一特征为基础设(m一1)个虚拟变量，比如季节变动分析，就可以选择三个虚拟变量。同样，如果要同时考察一个以上的定性变量的影响，如(1)式中加入性别变量，这时可用多个虚拟变量，只不过其个数与定性变量相同。每个虚拟变量取值．都是1和0，但其表达的含义则不同。模型为:

Y=B0+B1D1+B2D2+u（2）

（2)包含定量变量与定性变量的回归模型

假如我们知道变量X和变量Y存在着显著的线性相关关系，其中变量Y是由定量变量X来解释的，则可以建立一个简单的双变量模型，并采集样本数据进行拟合。但如果进一步观察到还有一个定性因素对Y的变动也起作用，这1时可以建立一个包含一个定量变量和一个虚拟变量的回归模型:Y=B0+B1X+B2D+u(3)

模型可以直观地解释为:在不考虑定性因素影响的情况下，常数项或者说模型的截距为B。而在定性因素有显著影响的时候，则为(B0+B1)。但模型(3)仅考虑定性变量的固定影响，而实际中由于定性变量的存在可能影响到定量变量，从而使应变量产生边际或变动影响，因此模型可以扩展为:

Y=B0+B1X+B2D+B3(DX)u(4)

此模型可以推广到多个定量变量和定性变量。由于经济现象的复杂性，定性影响的因素也较多，其程度也不同，因此判断一般线性模型是否应加入虚拟变量，首先必须运用正确的理论，对现象之间的关系进行分析，其次对加入虚拟变量前后的模型模拟结果进行比较。

三、虚拟变量技术在区域经济中的应用

全国31个地区生产总值数据直接从《中国统计年鉴2005》中获得，为了比较南北地区经济是否存在差异，我将全国31个地区以秦岭-淮河分界线划分为南方和北方，并且将各省市所在地区位置定义为虚拟变量如下：

在模型中只引入虚拟变量，建立模型为：

y=B0+B1D+u

其中y是各地区生产总值作为被解释变量，此模型可以解释为：在通过各种检验的条件下，B0的估计值就是两种毕业生的收入平均差异。如果南北方的经济存在明显差异，B1则是两地区的国内生产总值平均差异。

考虑到样本数据采用的是截面数据，可能会由于模型中有未考虑到的因素或选取线性模型进行回归出现的模型设定原因等而出现异方差。在进行异方差检验后，对样本数据利用加权最小二乘法进行回归，以消除异方差，模型回归结果如下：

从以上结果看，所有变量都通过t检验，说明南北方经济的确存在差异，北方地区生产总值平均为4407.53，南方的地区生产总值平均比北方高出1262.33，为5669.8664。

四、结论建议

在经济发展的过程中，区域经济发展的不平衡在一定程度上是难以避免的。影响差异的因素很多，有环境因素、体质因素、政策因素等多种因素。我国南方环境气候适宜居住，东南沿海受国家对外开放政策保护，成为重点投资对象，经济发展很快，而且逐渐形成了比较成熟的市场，逐渐从第二产业向高附加值的第三产业转移，较好的自然、经济、投资环境形成良性循环，更加速了地区的发展。而北方人口众多，气候干燥，大部分劳动力滞留在农村，产业结构上还是以工业为主，第三产业发展后劲不足，吸引投资能力不强，市场化程度相对也较低。在目前经济快速发展的环境下，南北差异有逐渐扩大化的趋势。

世界各国都把地区经济均衡发展作为长期发展的重要战略目标，并采取各种措施，努力缩小地区差异。我国南北差异、东中西差异普遍存在，要达到地区经济发展的均衡，需要政府从采取一定措施宏观上加以调控。专家给出缩小地区差异的一些方法有：（1）确立地区平衡协调发展的长期战略。其基本思路是：从不平衡发展中求得相对平衡;发挥地方积极性和扩大地区权利，加速地区经济发展；正确处理沿海发达地区与内陆欠发达地区、资源密集地区与加工业集中区域的关系，是产业倾斜与地区倾斜相结合。（2）调整地区经济结构（3）加强地区合作,促进地区经济一体化进程（4）加强国家宏观调控和干预。

参考文献:

[1]张落成吴楚材:中国地区经济差异扩大的原因及其对策[J].科技导报.1995.6:47-50

[2]吴良国:虚拟变量在居民消费研究中的应用[J].统计与决策.2004.4:116-117

第2篇：南北方文化差异总结范文

[关键词]皖南皖北；消费文化；差异；思考

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720150

消费文化是指在某一个历史阶段中，人们在物质与精神生产、社会生活和消费活动中所表现出来的消费理念、消费方式、消费环境和消费行为的总和。它的内容包括物质消费文化、精神消费文化和生态消费文化三个方面，它是社会文化一个十分重要的组成部分，是社会文明极其重要的内容。经济体制、政治制度、人们价值观念、经济发展水平、风俗习惯和居民整体素质都对消费文化产生不同程度的影响。

1模拟案例

A、B两人均来自安徽省，不同的是，A是皖北人，B是皖南人。A每个月的零花钱还没到月底就已经所剩无几，虽然B的生活费和A是差不多的，却每个月都能省下一笔（超前消费与滞后消费）。在今年的“双十一”活动时，他们俩都从网上淘了一些宝贝，A买了一些生活必需品，所以并没有消费太多，而B则是精打细算，看到一些比往常优惠许多的商品就没能忍住，最终还是“剁手”了，结果蚂蚁花呗上还有一笔欠款（冲动消费与理性消费）。B有一个好习惯，每天早晨和晚上都要喝杯热牛奶，中午再吃个水果，A则是渴了就喝凉水，偶尔心血来潮就去买些水果牛奶（生活品质）。一次他们叫了一辆车出去玩，到达目的地后A刚要把准备好的零钱塞给司机，B则笑笑对他说，已经在线支付过了（线上线下消费倾向）。

通过以上两位消费特点鲜明的同学，可以看出皖南皖北消费文化差异较大，主要体现在消费行为、消费方式和消费理念上。

2差异对比

21消费行为差异对比

皖南皖北消费者的消费行为存在差异：一是从生活习惯和作息规律上看：皖南皖北的消费行为发生时间和频率不同。如：皖北以阜阳为代表，人们的夜生活丰富且持续的时间较长；皖南以宣城为例，从店铺关门的时间以及夜市收摊时间较早来看，宣城居民的生活节奏较阜阳居民要显得缓慢些。夜生活显然没有阜阳持续时间长，因此购买行为多发生在白天；二是从消费阶段上看：皖南人性格细腻，购物前倾向于先对与产品相关的因素综合考虑分析，在行为上表现为购买前的精挑细选，购买时的讨价还价和购买后的反复对比；皖北人性格豪爽一些，在做出购买决策时可能会冲动些，没有考虑太多因素，较为直截了当。

22消费方式差异对比

消费方式是指人们日常生活中的购买方式。如下图可知，皖北六市的快递网点总数远超皖南六市，可以体现皖北地区居民的线上购买意识较强，发生在网上的购买行为更多，网购物流体系也更加完善发达。

23消M理念差异对比

就本身而言，皖南皖北并无太多差异，不过在细致对比之下，皖北人偏向于东北人的气质，而皖南人则更多地倾向于江南，加上皖北地区经济相对欠发达，消费观念较为保守。因此可以总结得到，皖北人具有攒钱意识，信奉的是积少成多，同时比较在意面子问题。比如，定期去银行存款，当金钱积攒到一定程度，考虑面子问题决定是先买车再买房，对于新鲜事物，态度更为被动；而皖南人更具有冒险精神，有赚大钱的意识，喜欢各种投资理财，并且乐于接受新鲜事物。

3消费文化差异产生的原因分析

31主观原因

性格是表现在相应行为方式中比较稳定的、具有核心意义的个性心理特征，人们在日常生活中的消费行为在某些程度上会折射出他们的心理特征，而正是这些心理特征促使消费文化产生不同的倾向。皖南人倾向于生活细致、踏实认真、情感细腻、讲究技巧、办事精明、优雅含蓄，但同时也显得有些软绵、相对小气、办事瞻前顾后，不够果断；皖北人比较豪爽，大大咧咧，做事干脆，但稍微有些急躁，容易冲动，喜欢争强好斗，不够理性。

32客观原因

321地理环境

皖南皖北地理环境上的显著差异是影响两地居民消费文化差异的重要因素。皖南依山傍水，气候湿润，有丰富的物产，自然灾害也较少，长期都是自给自足得，沿江一带地势平坦，自古以来，居民生活相对较为稳定，自给自足的经济形式造就了皖南淳朴的民风和相对发达的商业。皖北地处长江和淮河之间，一直就是中原文明和南蛮的冲突之地，更是兵家必争之地。连年的战乱，人民苦不堪言，而在以农耕为主的封建社会中，经济受水灾的影响最大，造成了人民需要不停迁徙，当地居民越来越少，外来人却在增多，由于在异地生活的艰难，战争的洗礼，造就了皖北人今天的性格，人民的民风习俗、语言，都呈现了偏向北方的特点。

322经济环境

皖南地区是安徽省的重要经济和文化中心。旅游业发达，人们对于奢侈品的消费观念相对开放。多年来，从总体上看，第二产业是皖南地区经济增长的主导产业，工业规模增速高于全省。再加上皖南地理位置优越等各方面有利因素，皖南地区的经济迅速发展，人民生活水平也得到了显著提高。皖北经济发展慢于全省。虽然近年来，随着皖江城市带承接产业转移示范区的建立，皖北地区的经济加快了发展，但与皖南相比仍滞后很多。显然两地居民的人均收入水平和生活水平都有较大差距。

323风俗文化

在皖南地区，新安文化在一定程度上影响了当地居民消费文化的形成，皖南文化不仅具有丰富的文化内涵，而且在安徽区域文化中，本区域文化相对来说较具有开放进取、注重实际精神，人文精神在这里得到较好的统一。明清以后徽商兴盛一时、闻名全国就是较好的见证。当中的重商取利精神在很大程度影响人们的消费观念。表现为皖南人比较讲究，除夕夜时，皖北吃饺子，加之不多的传统活动。皖南则在吃饭前要放鞭炮、贴春联、祭祖，祭祖仪式相当讲究，先上菜，必须有鸡、鱼。所以B同学对自己生活品质要求相对较高，生活得很讲究，而A同学则相对随意。

在皖北地区，人们消费相对理性。皖北的代表文化是老庄文化，而老子、庄子又属于道家，道家讲求“清静无为，逍遥齐物”。所谓“清静”便是头脑保持清醒、冷静；“逍遥齐物”则是不依赖外物。皖北人思想较为传统，表现为在“双十一”活动时，B并没有被打折等优惠冲昏头脑，在没有过度追求外在之物上有所体现，皖北人受老庄文化影响较深，对新的事物接受得相对较慢，A同学乘车采用传统的现金支付，而B同学则早已在网上进行支付，更加快捷、方便。

综上所述，皖南和皖北消费文化的差异较为明显，产生差异的原因也是多种多样的，本文从主、客观两方面分别列出一些分析角度，尽量进行全面的分析。皖南皖北在消费文化上各有优势和劣势，企业在两地销售产品时应充分考虑到这些，区别加以对待，这样才可能对企业占领市场起到积极作用。

参考文献：

[1]薛美娟消费主义的解读与应对[J].中国市场，2014（48）

第3篇：南北方文化差异总结范文

关键词：浙江省；信息消费；泰尔指数；地区间差异；地区内差异

中图分类号：F1261 文献标识码：A文章编号：2095-3283（2016）06-0105-03

随着信息化水平的提升和信息消费需求的增加，扩大信息消费、发展信息经济将成为扩大内需的重要举措，也是当前推进供给侧结构改革的重要途径和有效抓手。作为“软消费”和“硬消费”有机结合的信息消费具有大众性、数据化等特征，对地区经济的发展产生积极的效应。浙江省经济发展水平位居全国前列，是全国唯一的信息化和工业化深度融合的国家示范区，但其区域发展不平衡问题依然存在，为促进信息消费，实现信息消费均等化，2014年浙江省政府颁布了《关于促进信息消费扩大内需的实施意见》。本文重点研究浙江省11个地市的居民信息消费，从中寻找切入点，以缩小区域信息消费差距，进而推动区域的整体发展。

一、文献综述

信息消费是经济增长的重要引擎，国外学者较早开始对信息消费进行研究，Machlup（1962）、Oma（1996）等研究信息消费的对象，而Vandenberg（1995）、Shah（2006）等分析信息消费的行为，此外在信息对消费者的影响、信息消费对整个社会的影响研究也卓有成效。

国内学者主要从信息消费的概念界定、影响因素、现状方面分析。郑英隆最早把信息消费归结为决策者将信息进行加工转换形成行动方案的过程，而贺修铭、沈小玲等对定义进行进一步完善；赵付春（2014）将信息消费分为个人、企业和政府的消费，并总结出信息消费对经济的六大积极效应和三大消极影响[1]；沈小玲（2008）分析得出信息消费的主要影响因素是年龄、职业、信息能力与消费者偏好[2]；李旭辉、程刚（2012）构建了6个一级指标、35个二级指标的农村信息消费水平评价体系[3]；王子敏、黄卫东（2013）建立VAR模型定量分析江苏城乡的信息消费关系，结果表明城镇信息消费对农村具有单向影响[4]。

信息经济时代对信息消费的研究将不会停止，浙江省是信息消费极具潜力的地区，2015年信息化发展指数为0917，比2014年提高0029，而浙东北和浙西南的居民信息消费和收入依然存在差距，不利于整体发展水平的提高和信息化的推进。因此，本文对浙江省信息消费进行泰尔指数分析，针对区域发展问题提出对策建议，以期对推动浙江省的发展有所裨益。

二、研究方法及数据选取

改革开放以来，浙江省经济发展迅速，成为全国首个提出打造信息经济大省的省份，信息技术产业蓬勃发展，电子商务如火如荼，信息消费日益繁荣。浙江省东北地区包括杭州、宁波、绍兴、嘉兴、湖州和舟山市，西南地区包括金华、衢州、丽水、温州和台州市，两大地区发展各具特色，信息消费水平存在差距。

（一）研究方法

泰尔指数是用于衡量不平等度的重要指标，已广泛运用于区域差异的测算，公式如（1）。为反映整体的区域差异可将泰尔指数分解为地区间和地区内差异，泰尔指数越大，差异越大，公式如（2）-（5）[5]。通过贡献率可以测量各因素对总体差异的影响度，公式如（7）。

其中 T是测度总差异的泰尔指数，Tm、Tn分别是浙东北和浙西南的泰尔指数，Ta、Tb 是地区内和地区间差异的泰尔指数， ci、pi是第 i个地区的信息消费额和人口数，C、P是区域的信息消费总额和人口总数。（Cm/C）Tm/T、（Cn/C）Tn/T是浙东北、浙西南地区内差异对总差异的贡献率，Tb/T是地区间差异对总差异的贡献率。

（二）指标选取及数据处理

对信息消费的理解不同学者测度的口径也不同，借鉴陈立梅（2013）的测算方法：信息消费包括家庭设备支出、医疗保健支出、交通通讯支出和文教娱乐支出[5]。本文原始数据来源于浙江省统计局及11个地市的统计局网站，选取了2006―2014年浙江省11个地市的城镇人口、农村人口、城镇居民人均信息消费支出、农村居民人均信息消费支出、GDP指标的数据，由于统计口径的不一致性，本文对一个地区信息消费总额进行统一处理，计算公式如下：

信息消费总额=城镇居民人均信息消费*城镇人口+农村居民人均信息消费*农村人口。

三、浙江省居民信息消费差异的实证分析

（一）总差异分析

一个地区的经济发展水平决定居民的消费水平，因而将GDP和信息消费额代入公式 （1）得出2006―2014年浙江省11个地市总差异的泰尔指数值（见表 1），GDP和信息消费的泰尔指数从2006年的00089、00295上升为00134、00332，即差异扩大，2007年较2006年出现较大回落，之后变化平稳且上升，9年间信息消费与GDP泰尔指数的变化趋于一致。由此可知，随着经济社会的发展，收入差距拉大，人们的信息消费支出差距也在变大。

（二）地区间差异分析

根据公式（5）测算出浙东北和浙西南地区间的差异，信息消费差异由00046扩大至00105，增加00059，整体上差异扩大，而GDP的差异增加了00043，两个指标与整个地区差异变化的走势相同，这是由于两地区发展不平衡扩大了信息鸿沟。由表2可知，地区间差异占总差异的比重大于50%且随时间的推移不断增加，而GDP指标的比重从2006年以来一直超过70%，因而造成浙江省信息消费的差异主要来自于浙东北和浙西南间的差异，这也是缓解浙江省信息消费差异的突破口。

（三）内部差异分析

由于历史、自然等因素的影响，浙西南地区的发展长期落后于浙东北，2014年浙东北的GDP达2740619亿元，约为浙西南的两倍。2006―2014年浙东北地区的泰尔指数呈先下降后上升趋势，整体数值变化不大。而浙西南地区的信息消费在2006―2014年间波动较大，其中2011年差异最大，2014年差异缩小，2006―2011年浙西南地区内差异对总差异的影响大于浙东北，2012年后浙东北地区内差异的贡献率大于浙西南，而GDP差异波动比信息消费波动大，2006年差异最大，之后减小并趋于平稳（详见表3、表4和图1）。

四、提升浙江省信息消费水平的对策建议

（一）发挥城镇引领作用，促进城乡信息交流

近年来，浙江省居民的信息消费领域已从传统的报纸和书籍，转向以手机、电视和电脑等信息家电消费领域，信息消费的方式呈现多元化格局[6]。但受传统观念和消费方式的制约，农村的信息消费仍落后于城镇。因此，应利用浙江省新型城镇化建设的契机将城镇的信息产品和服务渗透到农村，促进农村居民生活方式不断向信息化转变，同时加强城镇和农村居民间的信息互动。

（二）加快“宽带中国”实施进程，加强软硬件建设

落实“提速降费”方案，提升信息消费的性价比，使更多的人成为信息消费者，并加强浙江省的“全光”城市建设和宽带基础设施建设。推动移动互联网、物联网等产业发展，创新服务，大力发展“互联网+”，让城乡居民充分享受经济便捷的信息消费。同时，提升居民的信息素质、改善消费观念是推进信息消费的必要途径，为此需加强信息的宣传力度和发展地方教育[7]。

（三）缩小地区间信息消费差距，推动全省整体发展

一方面，应先提高整体的消费水平，而提高消费水平的关键在于缩小城乡居民的收入差距，尤其要加快缩小浙东北和浙西南的发展差距，最终使两地区间的信息消费差距缩小。另一方面，信息消费越来越成为消费增长的引擎。当前要通过促进智能手机、电视等信息硬件及手机游戏、文学等信息载体的消费，促进各地区信息消费的增长，全面推动浙江省信息产业的发展。

[参考文献]

[1]赵付春我国信息消费构成、影响和发展重点研究[J]社会科学，2014（1）：64-73.

[2]沈小玲影响信息消费的主体因素分析[J]情报理论与实践，2008（6）：849-853.

[3]李旭辉，程刚农村信息消费水平评价指标体系构建研究[J]洛阳理工学院学报（社会科学版），2012（2）：49-52.

[4]王子敏，黄卫东江苏城乡居民信息消费关系实证分析[J]南京邮电大学学报（社会科学版），2013（4）：39-44.

[5]陈立梅，刘冬辉江苏省农村信息消费差异的动态变化与空间分解――基于泰尔指数的实证分析[J]华东经济管理，2016（2）：21-26.

[6]郑英隆，王勇我国城乡居民信息消费的结构差异成长[J]经济管理，2009（1）：152-159.

[7]陈立梅基于扩展线性支出系统模型的我国农村居民信息消费结构分析――来自1993～2009年的经验数据[J]管理世界，2013（9）：180-181.

Abstract： It is of great importance for information consumption to expand domestic demand and boost the reform of supply front. The article analyzes Zhejiang provinces information consumption differences and changes from 2006 to 2014 based on Theil index， and total differences is decomposed into differences between regions or within regions. The result shows that the information consumption differences in Zhejiang province is on the rise， which mainly results from the differences between regions， northeast of Zhejiang and southwest of Zhejiang both exist differences， but its contribution rate of total differences is smaller than the differences between regions. Therefore， we should promote Zhejiang provinces information consumption by strengthening urban and rural information exchange， building “BD China” and reducing the information consumption gap between regions.

第4篇：南北方文化差异总结范文

关键词：华北地区；夏季极端降水；时空特征

引言

华北地区位于我国北部地区，在大兴安岭、青藏高原以东，内蒙古高原以南，秦岭淮河以北。东临渤海黄海，北与东北地区、内蒙古地区相接。属温带季风气候，夏季高温多雨。由于华北地区是我国重要的粮食生产基地，降雨特别是极端降水，对于粮食的生长和生产有着极大地影响。因此，对华北地区夏季极端降水的时空变化规律，及其影响因素进行研究是十分必要的。

极端降水事件，是造成一个地区灾害天气的主要原因之一，与之相伴的通常是洪涝灾害。受夏季季风的影响，华北地区洪涝灾害频发。又由于华北独特的地理和政治地位，所以有很多学者研究该区域夏季极端降水的时空变化特征。有研究发现[1]，华北地区年降水量明显趋于减少。资料显示，在年降水量减少的地区，极端降水频数一般也呈现下降趋势，因此华北地区的极端降水频数也应有减少的趋势。但也有资料表明，在总的降水量没有明显变化甚至减少的时候，极端降水量在总的降水量中占的比例却为增加趋势。所以，华北地区夏季极端降水的时间分布不是很显著。再从夏季风场角度上看[2]，华北地区夏季极端降水多年，印度季风强度较强且能够伸展到我国东北地区，副热带高压强度也较强且位置偏北，在我国内蒙古北部和贝加尔湖南部有气旋性环流存在，造成极端降水量偏多；而极端降水少年，印度季风强度较弱，水汽仅输送到较低唯独，从而导致30°N以北地区水汽大量减少，副热带高压强度较极端降水多年弱且位置偏南，造成极端降水减少。据孙建华[3]等研究发现，华北地区夏季降雨量占年降雨量的50%以上，且主要由几次极端降水造成，一次极端降水的日降水量有时可达月降水量的50%以上，且华北地区80%-90%的极端降水出现在夏季，并集中在7月下旬到8月上旬。在水汽来源方面，何金海[4]等研究指出：来源于西太平洋的水汽输送及华北地区西北侧的西风带水汽输送队华北极端降水的产生有密切关系，极端降水前期及极端降水日，来自西太平洋和中高纬西风带的水汽输送变化及异常对极端降水的产生有重要影响；来自孟加拉的异常水汽输送仅对华北极端降水的形成有一定的加强作用。

文章主要研究的是，华北地区夏季极端降水时空变化。通过EOF分析，得到该地区极端降水异常的空间向量场和时间向量场。从空间向量场，可以得到华北地区夏季极端降水异常的空间分布，再结合对应的时间向量场，就可以得到整个华北地区的夏季极端降水异常的时间演变。

1 资料及方法

1.1 所用资料

降水资料来源于国家气候中心整编的中国大陆743站逐日资料。选取华北5省99个站包括：内蒙古34个站，河北18个站，山西15个站，河南18个站，山东14个站。所选取的时间为1961年-2010年，共50年的夏季（6-8月）逐日降水资料。500hP年高度场及海温场为1961年-2010年夏季月平均NECP/NC年R再分析资料。

文章采用华北各站1961～2010年逐年6～8月日降水量序列的第95个百分位值的50年平均定义为该台站极端降水事件的阈值，当该站某日降水量大于该阈值时，就称之发生了极端降水事件，统计出华北地区逐年夏季各站极端降水总量并建立时间序列。

如某日华北地区内极端降水事件发生的站的数量超过33个站，则该日为华北极端降水事件发生日。将每年华北地区夏季极端降水事件发生日求和，则定义该值为当年华北地区夏季极端降水频数。

将每个夏季华北地区每个极端降水事件发生日内极端降水总量除以该日内发生极端降水事件的站数，并排序，取逐年的最大值定义为该年华北地区夏季日最大极端降水量。

1.2研究方法

经验正交函数（EOF）[5]

它是一种原变量场分解为正交函数的线性组合，构成为数很少的不相关的典型模态，去代替原始变量场，每个典型模态都含有尽可能多的原始场的信息的一种方法。该分析方法的基本原理是将气象要素场分解为仅与空间或时间有关的两部分，与时间有关的部分表示各正交函数随时间的变化，成为时间系数，与空间有关的部分由正交函数组成，称为特征向量。

2 华北地区夏季极端降水的时空变化特征

2.1 夏季日最大极端降水量

由华北夏季日最大极端降水的时间序列（图1）可以看出，总体上最大日极端降水量为弱增加。然而由9点平滑曲线可以分析得，在70年代初到80年代中期，华北地区最大日极端降水量是减少的，而80年代中期以后，该值又开始增加，且变率大于之前的减少阶段。在经历了80年代中期至90年代初期的上升后，在1990到2000年这十年中，为华北地区夏季日最大极端降水最大的十年。2000年以后，开始减少。

2.2 夏季极端降水频数

图2（a）中给出了华北地区夏季极端降水频数（实线）与该地区夏季极端降水量的时间序列（虚线）。结果表明，两者之间有极好的相关性，即极端降水频数与极端降水量呈正相关，符合之前提出的第一类结论。单看极端降水频数图2（b）不难发现，该地区夏季极端降水频数的均值为6.5d，在全球变暖变旱的大背景下，极端降水频数在减少。在60年代末期到70年代初，极端降水频数较少，而后在1970年左右开始增加，到80年代初期开始变为缓慢减少。

结合之前夏季日最大极端降水量分析，可以看出，在华北地区，夏季极端降水变得更为集中，如图3（a、b）显示了华北地区夏季极端降水频数及总极端降水量均在减少，但日最大极端降水量却在增加。

2.3 华北地区夏季极端降水异常的时空变化特征

表1给出的是华北地区夏季极端降水做EOF分析的前11个特征向量的方差贡献，可见前11个特征向量的累积方差达到69.6%，其中，前3个特征向量解释了总方差的近40%，基本能够反映华北夏季极端降水异常的主要特征。为此下面着重分析前3个特征向量的时空分布。

第一特征向量场（图3（a））全部是正值，反映了华北地区夏季极端降水异常总体一致，即整个地区夏季极端降水偏多（或偏少）的特征。由图可以看出，在河北省地区，有一个中心值，则该区域是夏季极端降水异常的敏感区。当整个华北地区夏季极端降水偏多时，该区域较其他地区偏多的更明显，反之亦然。

结合第一时间向量场（图3（b））：对应于全部为正值的第一特征向量，可以看出华北地区夏季极端降水异常随时间的演变过程。由时间序列的趋势线可以看出，华北地区夏季极端降水总体上随时间在减少。而通过9点平滑曲线不难发现，第一时间向量的时间序列不是单纯的线性减少。在70年代初到80年代初，华北夏季极端降水为缓慢减少。而进入80年代中期以后，极端降水又开始增加。进入90年代以后，由于全球变暖加剧，华北夏季极端降水也随之减少。而特征向量场上的高载荷区（河北保定附近）在90年代以后，极端降水减少的更为明显。

第二特征向量（图4（a））看出华北地区夏季极端降水异常呈现南方为负北方为正的分布。反映了华北夏季极端降水异常的南北差异，其零线位于内蒙古南部，表明当此零线以南极端降水偏多（偏少）时，则以北极端降水会偏少（偏多）。其中，特征向量的大值中心位于内蒙古东部和河南地区，表明着两个地方此异常特征表现的最明显。

结合第二时间向量（图4（b））：根据第二特征向量场华北地区呈南北分布的夏季极端降水异常，可以看出，总体上时间序列为缓慢下降。对于北方地区，空间向量为正值，所以其极端降水总体在减少。但在80年代初到90年代初，夏季极端降水有所增加，而从90年代中期开始，时间序列急剧减少，华北北部地区极端降水明显减少。但对于处于负值区的华北南部地区，当时间序列总体减少时，该区域极端降水反而增多。而相应的在80年代初到90年代初，在北部极端降水增多的时期，该地区的极端降水反而减少，90年代中期以后，则明显增加，在2000年以后，华北南部地区的极端降水偏多。对于高载荷区，内蒙古东部在时间向量增大时，极端降水增大的更明显，而河南地区则极端降水减少的更显著，反之亦然。

而第三特征向量（图5（a））将华北极端降水异常分布按东西向划分。内蒙古东南部、河北南部、河南和山东地区为正值，其余西部地区为负值。这反映了华北地区夏季极端降水异常的东西差异，其零线位于河北中南部及山西南部一带，当此零线以东极端降水偏多（或偏少）时，以西地区极端降水会偏少（或偏多）。山东地区为高载荷正值区，相较而言，该地区极端降水偏多更明显，而山西西北部及内蒙古西南部位为高载荷负值，则极端降水偏少更显著。

结合第三时间向量场（图5（b））：与第二模态结果相类似，第三特征向量场显示华北地区夏季极端降水异常呈东西分布，结合时间向量场不难发现，时间序列总体缓慢增加。对于处在正值区的东部地区，在90年代前，极端降水在减少，而在90年代以后，随着时间序列的增加，极端降水开始增加。而对于负值区的西部地区来说，刚好相反，极端降水逐渐减少。高载荷中心极端降水对应的偏多（或偏少）更为显著。

由前三个模态可以看出，总体上华北夏季极端降水异常有统一的变化，而同时，在南北向及东西向也存在一定的反相关差异。其中，在总体一致的情况下，河北保定地区为高载荷区，相较其他地区，夏季极端降水的变化更为显著。

4 结束语

（1）在华北地区夏季极端降水频数减少的情况下，极端降水量与频数保持一定的相关性，随频数减少而减少，但日最大极端降水量反而增大。即华北地区夏季极端降水总雨量减少，频数减少，但极端降水较为集中，日最大极端降水量较多。

（2）华北地区夏季极端降水总体有一致的变化，其中，河北保定地区为异常敏感区。同时，在该区域夏季极端降水在南北向及东西向也存在一定的反相关差异。

参考文献

[1]张爱英，高霞，任国玉.华北中部近45年极端降水事件变化特征[J].干旱气象，2008，26（4）：46-50.

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[3]孙建华，张小玲，卫捷，等.20世纪90年代华北大暴雨过程特征的分析研究[J].气候与环境研究，2005，10（3）：492-502.

[4]梁萍，何金海，陈隆勋，等.华北夏季降水的水汽来源[J].高原气象，2007，26（3）：460-465.

[5]韦莹莹，淮梅娟，平海波，等.江苏省夏季降水异常和成因分析[J].安徽农业科学，2011，29（3）：1582-1586.

第5篇：南北方文化差异总结范文

关键词:区域经济差异;Theil指数;基尼系数;因子分析

中图分类号:F061.5 文献标识码: A 文章编号:1003-3890(2008)12-0072-04

一､河北省区域经济差异演变的特征

为了观察河北省区域经济差异的变化特征,现以1997-2006年河北省11个地市人均GDP作为测度指标｡衡量区域经济差异的指标很多,分为绝对指标和相对指标,即利用极差､标准差来估算区域经济的绝对差异;用变异系数､加权变异系数来测算经济的相对差异｡计算公式如下:

极差 R=Xmax-Xmin

标准差 S=

变异系数 CV==

加权变异系数 CVw=

其中Xmax为该区域人均GDP的最大值,Xmin为该区域人均GDP的最小值,xi为第i个地区人均GDP的值,x为所有地区人均GDP的平均值,n为地区个数,pi为各地区人口数,p为各地区人口之和｡

根据公式计算得出,从1997-2006年,河北省各地市人均GDP的绝对差异呈不断扩大趋势｡1997-2002年,极值和标准差增长相对缓慢,年均增长率分别为12.1%､11.8%;2002年以后,极值和标准差年均增长率分别为27.2%､21.6%,说明从2002年以后,绝对差距的增长幅度也在提高｡但是,绝对差异指标都会受到价格指数的影响,而且与地区发展基数密切相关,相对差异指标排除了这些因素,能够更全面准确地反映不同时期､不同区域的差异变化｡

从总体上看,河北区域经济相对差异也是不断扩大的｡变异系数和加权变异系数的变化情况基本一致:从1997年的0.3043､0.3079一直上升到2003年的0.3432､0.3465;而2004年两个指标出现降低,但幅度很小,分别为2.7%､1.2%;2005年指标增长幅度最大分别为7.4%､10.9%;到了2006年又出现微小下降,分别为0.3531､0.3757;2004年和2006年变异系数和加权变异系数的下降,说明河北省政府采取了缩小区域经济发展､统筹区域协调发展的战略｡

二､河北省区域经济差异的分解分析

(一)Theil指数的空间分解方法

为了对河北省区域经济差异进行分析,本文运用了具有空间可分解性质的Theil指数,计算公式如下:

T=组间差距+组内差距=∑Yi×log(Yi/Pi)+∑Yi×Ti

Ti=∑Yji×log(Yji/Pji)

Pi是第i组的人口在所研究总体区域的人口中的比重;Yi是第i组的收入在所研究总体区域的收入中的比重;Ti是未加权的组内泰尔指数;∑Yi×Ti是加权组内泰尔指数｡Pji是第i组中第j个子区域的人口所占该组总人口的比重;Yji是第i组中第j个子区域的收入所占该组总收入的比重｡

现根据河北省将11个市级行政区域划分为“一线两厢”三个空间单元作分析:“一线”区域包括石家庄､唐山､保定､秦皇岛和廊坊五个市级行政区;“南厢”区域包括邯郸､邢台､沧州和衡水四个市级行政区;“北厢”区域包括张家口､承德两个行政区｡这里的i=3(一线､南厢､北厢),Y用GDP指标来衡量｡

为了分析组间差距和组内差距对河北省区域经济差异的贡献大小,我们定义贡献率

组间(内)贡献率=组间(内)差距/T

由公式计算河北省1997-2006年三大区域GDP的Theil指数｡河北省的泰尔指数从1997年的0.1610增加到2001年的0.1706,是1997年的1.06倍,年均增长速度仅为1.5%,这说明河北省区域经济差异增加缓慢,比较稳定｡但2002年泰尔指数下降为0.1698,到2005年下降为0.1660,经济发展差异有所减缓｡2006年又小幅度上升为0.1688｡从泰尔指数的构成上看,1997-2004年,产生差异的原因主要是组间经济差异,2005-2006年,组间差异迅速减少,组内差异成为这两年经济差异的主要因素,这说明从2005年开始,河北省GDP在区域间进行了重新分配｡下面进一步分析三大区域内部经济差异情况(见图1)｡

从图1中可以看出,河北省三大区域组内差异主要是由一线区域内五个市的差异变化造成,说明这五个市之间的经济差异较大,必须把如何缩小一线地区内部各市的经济差异作为政府缩小河北区域经济差异的工作重点｡具体来看,一线区域差异从1997年的0.0561增加到2006年的0.0752,是1997年的1.34倍｡在这10年间,一线区域差异有升有降,1999-2001年差异迅速上升,2002年明显下降之后两年缓慢增长,到2005年迅速增长为0.0739,增长速度为19%｡从北厢区域差异来看,差异非常小且变化不太明显,平均值为0.0018｡南厢区域差异从1997-2004年变化不太明显,2005年出现异于往年的迅速增长,2004和2005年的南厢差异分别为0.0018和0.0211,增长速度高达160.5%,这主要是由于2005年沧州､邯郸两市GDP迅速增加,增长速度分别为46.1%和23.6%,拉大了与邢台､衡水两市的距离｡

由上述公式可得,1997-2004年河北省的组间贡献率一直高于组内贡献率,且2002年组间贡献率最大达到61%,组内贡献率一直在40%左右｡2004年以后,组间贡献率迅速下降,到2006年降为41%,这说明造成河北省区域经济差异的原因由组间差异转为组内差异｡组内贡献率的增加表明三大区域内部各地区经济增长速度差距在扩大,要减小河北区域经济差异就要控制三大区域内部经济增长差距的进一步扩大｡

(二)基尼系数的产业分解方法

基尼系数是反映收入在居民间分配不均等程度的指标,同样可以用来衡量区域间收入分配差异｡这里用人均GDP作为衡量人均收入的指标｡基尼系数的计算分两步:首先将某一区域内的不同地区按照其人均收入从小到大的顺序排列｡

Y=(Y1,Y2,……,Yn),Y1≤Y2……≤Yn

其中Y=Yi,yi=Yi/Y

基尼系数的计算公式如下:

Ck=ciyi-(c1=1,c2=2,……,cn=N)

其中Ck为基尼系数,Y为某区域内人均收入总和,N为地区总数,Yi为第i个地区的人均收入,yi为各地区人均收入占该区域人均收入总和的比例｡一般认为,基尼系数具有不可按地区进行分解的特点(崔启源,1994),但是,我们可以对基尼系数进行按产业分解[1]:

G=SkCk

其中,G为总的基尼系数,Ck为分项基尼系数,Sk为分项产值(人均一､二､三产值)占人均GDP的比重｡SkCk/G×100%表示第k项产业收入对基尼系数的贡献率｡计算2006年河北省的数据可得,第一､第二､第三产业对基尼系数的贡献率分别为7%､53%､40%,其中第二产业最大,第三产业次之,说明河北省还处于工业化进行阶段｡根据配第―克拉克定理:随着人均国民收入的提高,劳动力首先由第一产业向第二产业移动,当人均国民收入水平进一步提高时,劳动力便向第三产业移动｡劳动力在产业间的分布状况,第一产业将减少,第二､三产业将增加｡由贡献率看,造成该省产业差距的主要原因是第二､第三产业的差距｡因此,河北省要优化提高各市的第二产业,加速发展第三产业,缩小各市产业水平的差距｡

如果要分析基尼系数变化产生的原因,那么还要对基尼系数的变化率进行分解,结果如下:

ΔG=ΔSkCkt+SktΔCk+ΔSkΔCk

ΔG是总基尼系数的变化,ΔCk为分项基尼系数的改变,ΔSk是产业结构的改变,ΔSkCkt为由产业结构变化引起的总基尼系数变化,称为“结构性效应”,SktΔCk是产业集中度引起的总基尼系数变化,称为“集中效应”,ΔSkΔCk为产业结构和产业集中改变引起的总基尼系数变化,称为“综合效应”(范建勇､朱国林,2002)(计算结果见表1)｡总基尼系数变化不明显,2004年变化值最大｡从对基尼系数变化的分解来看,2002-2005年,总集中效应大于总结构效应,说明缩小区域差异可以通过减少各地区相同产业间的差距实现;然而2006年发生转变,总结构效应略高于总集中效应,影响基尼系数变化的是产业结构变化所导致的结构效应,调整三次产业之间的比例关系将成为今后工作重点｡

三､河北省区域经济差异综合模型分析

为了能够综合评价河北省各市经济发展水平,我们选取2006年11个市的13项指标进行因子分析:GDP､人均GDP､GDP年均增长率(2002-2006年)､人均固定资产投资､人均社会消费品零售总额､外商直接投资额､外商投资企业数､农民人均纯收入､城镇居民人均可支配收入､非农业人口占总人口比重､第二､第三产业占GDP总比重､工业增加值占GDP比重､地方财政收入､地方财政支出｡

因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法｡将以上指标进行无量纲化处理,运用SPSS软件进行因子分析｡从经过旋转的因子矩阵可以看出,公因子1中GDP､农民人均纯收入､城镇居民人均可支配收入､外商直接投资额､外商投资企业数､地方财政收入､地方财政支出都有较大的载荷值,主要表现在人均收入､对外经济和政府调控作用等因素;公因子2包括人均固定资产投资､人均社会消费品零售总额､非农业人口占总人口比重､第二､第三产业占GDP总比重等经济规模因子;公因子3包括GDP年均增长率､工业增加值占GDP比重,表现为经济效益方面｡同时,根据因子得分可以算出各市经济发展水平的综合得分,由高到低分别是:唐山1.356,石家庄0.950,廊坊0.272,保定0.263,邯郸0.236,沧州0.089,秦皇岛-0.280,邢台-0.450,衡水-0.592,张家口-0.917,承德-0.927｡

由上可以看出,经济发展水平最高的唐山和经济发展最低的承德两者综合得分相差2.28,经济发展差异较大,地区经济发展不均衡｡根据以上结果,将河北划分为高､中､低三个梯度｡高梯度地区包括唐山和石家庄;中梯度地区包括廊坊､保定､邯郸､沧州､秦皇岛5市;低梯度地区包括邢台､衡水､张家口和承德｡

高梯度地区具有较强的优势,唐山和石家庄是河北省最发达的两市,政府调控作用较大,外商投资条件好｡唐山市的经济发展最为迅速,轻重工业都比较发达,资源丰富,尤其是在曹妃甸港发现冀东南堡油田,储量规模达10亿吨,煤炭､石油､电力､冶金等也是推动该地区发展的支柱产业｡石家庄是河北省的省会,拥有优越的区位条件和经济环境,比较完善的基础设施,交通运输便利｡中梯度地区具有较弱优势,保定和廊坊属于环京津地区,受到一定的经济辐射作用｡秦皇岛､沧州的人均GDP的排名分别为第三､第四,这与它们地处沿海,拥有发展外向型经济的区位优势密切相关｡邯郸的矿产资源非常丰富,是连接晋､冀､鲁､豫的重要经济协作地区｡低梯度地区处于劣势,区位条件较差,经济发展水平较低｡特别是张家口､承德一直处于河北省经济最落后地区,由于这两地的大部分地区处于山区,自然条件差,交通不便,工业基础薄弱,政府调控力度小,投资条件差｡

参考文献:

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[2]郝寿义,安虎森.区域经济学(第二版)[M].北京:经济科技出版社,2004.

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[5]司金銮,胡章俊.区域经济发展及其协调对策创新[J].南京工业大学学报(社会科学版),2007,(1).

[6]孙良媛,攀志刚.广东区域经济差异的实证分析[J].经济理论与经济管理,2001,(5).

Analysis of Regional Inequality in Hebei Province

Cai Yuqian1, Zhai Youlong2

(1. Institute of Regional Economy, China West Normal University, Nanchong 637002, China;

2. Land and Resources College, China West Normal University, Nanchong 637002, China)

第6篇：南北方文化差异总结范文

关键词：经济分布；经济重心；变动轨迹

中图分类号：F127 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）012-0-01

随着经济发展工业化及城市城镇化进程的加快，区域之间发展的差异也受到很多学者的关注，作为区域发展差异的重要组成要素：经济，研究其空间分布差异变化对研究区域发展差异，实现区域经济协调发展有着重要的作用。对经济重心空间转移的研究最早可追溯到20世纪80那年代，最初研究侧重于经济重心的测算，测度其运动发展轨迹，来研究经济发展空间变动。本文借鉴已有研究成果并选取河南省最新数据指标，分析其空间分布，研究其差异性，计算经济重心，河南省经济重心移动变动轨迹得出结论。

一、研究地区概况及数据来源与处理

河南作为中原地区经济发展的重要增长极， 2016年国内生产总值居中国第5位，中西部地区首位。但河南省内各地区之间发展并不平衡，经济发达地区分布在以省会城市：郑州为中心的经济发展圈内。在中原城市群发展战略及打造郑州部级中心城市大背景下研究省内经济空间变化以及重心变动，对促进河南省发展实现中部大崛起，实现经济的跳跃式发展具有重要意义。2006年至2015年期间部分地区进行撤县并市、地区划分调整，为实现研究区域数据连续性，以2010年行政单元为基础对其他年份进行调整，撤县并市、地区划分变动的区域，从其总体中分离。文章所使用GDP数据均来自相关年份河南省统计年鉴。

二、河南省经济发展变化概况分析

选取2006年、2010年、2015年各县市GDP与全省GDP，计算各年份各县市GDP占全省GDP的比重，并以此为分析对象，再以2010年为比较基础，计算2010年与2006年，2015年与2010年各h市GDP占全省GDP比重的变动量，分析可得， 2006-2015年这10年间河南省经济发展状况，经济发展速度是在不断增长的，但也有差异性。这10年间，经济发达区域多集中于陇海铁路沿线产业带、京广铁路沿线产业带以及西部资源型城市群，形成了以京广铁路、陇海铁路为轴线的经济发展集聚带，以郑、汴、洛、新、焦为中心的豫中部偏北的经济发展活跃产业带，郑汴洛城市群成为河南省经济发展核心区域，经济不发达区域主要在传统农业聚集区域：黄淮四市。

三、河南省经济重心迁移变化分析

1.经济重心概念及计算方法

重心模型能够将区域的社会经济属性、空间属性与时间属性结合起来，可以把各要素在区域内的整体演化特征清晰、直观地展现出来。近年来，重心和重心变动轨迹多被用来研究社会经济要素的空间分布及动态演化的分析。经济重心是指在区域空间上存在某一点，在该点前后左右各个方向上的经济力量对比能够维持平衡。重心的计算公式为： ， 公式中、为整个区域第t年的某一属性的重心的经纬度值；Mti为第t年第i个县（市）的某种属性的数量值，Xi和Yi分别表示第i个县（市）的重心的经纬度。在ArcGIS中，利用Mean Center工具计算平均中心时指定一个权重值，那么就可以得到加权的平均中心，即重心。可选取GDP值作为权重，从而可得河南省经济重心。本文通过建立2006年至2015年河南省各县市常住人口数据和GDP数据的地理信息系统，使用Mean Center工具计算2006年至2015年河南省经济重心，并绘制其变动轨迹图。

2.河南省经济重心移动轨迹分析

选取河南省2006-2016年期间126个县市的GDP数据，计算河南省2006-2015年的经济重心坐标，分析可得，10年间河南省经济重心在新郑市境内。从2006-2011年期间，河南的经济重心大体上向北移动，2012-2015年期间经济重心向东移动。经济重心整体的移动方向是向北移动。河南省经济重心在南北方向上，其偏移程度加大，南北经济发展南北差异较大。

四、结论与建议

河南省经济发展形成了以郑汴洛为核心的经济发展中心，区域经济发展落后，省内经济受核心区域经济发展带动辐射影响较明显；2006-2015年间，经济重心移动幅度不大，向东北方向移动；省内经济发展东西差异有所缩小，南北差异加大。

参考文献：

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[3]许家伟等. 1990―2009 年中国区域差异与空间格局―――以人口重心与经济重心为例[J].人文地理，2011，120（4）：85-90.

第7篇：南北方文化差异总结范文

关键词：陕西省；三大区域；经济差异；主成分分析

中图分类号：F127　文献标识码：A　文章编号：1009-9107(2012)01-0066-06

引言

20世纪90年代，中央提出实施西部大开发战略，目的在于加快中西部地区发展，促进我国东中西部经济协调发展。西部大开发战略实施以来，特别是“十一五”以来，陕西省紧紧抓住西部大开发的历史机遇，把又快又好地发展作为主题，把转变增长方式、调整经济结构、促进协调发展作为主线，把改革开放和科技进步作为动力。

在区域经济研究方面，我国学者对主成分分析法的应用主要体现在区域经济发展水平、区域经济综合竞争力、地区经济发展潜力、地区投资环境、城市经济综合实力、城市综合影响力等方面。而且这方面的研究已比较成熟。有些学者在利用主成分分析的基础上，进一步进行聚类分析，对主成分分析法所求得的结果进行归类、比较。但不足之处在于多数学者偏重于运用主成分分析法的计算过程，对结果的解释往往比较简单，而且提出实质性对策的研究较少。

国外学者对集群与区域经济活动的研究主要集中在以下几个方面：产业集群的形成与发展、知识外溢与区域创新活动、地方化学习能力与创新基础设施、创新衍生与扩散、区域创新系统构建与创新政策、区域创新与区域竞争力、区域可持续发展能力等。将主成分分析法应用到区域经济研究的内容比较少，因此运用该方法从事区域经济方面的研究很有理论价值和现实意义。

本文在对陕西省三大区域经济发展差异分析的基础上，构建衡量三大区域的10个地级城市经济发展水平综合评价指标体系，运用主成分分析法，计算出各城市的经济发展综合评价值，并对其进行排名、对比。

一、陕西省三大区域经济发展

差异分析

陕西南北狭长，由北向南可分为截然不同的三大地区：陕北、关中和陕南。本文从以上三大区域选取10个地级城市作为研究对象，这10个城市分别是：榆林、延安、西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川、汉中、安康、商洛。其中前两个城市属于陕北地区，后三个城市属于陕南地区，中间五个城市均属于关中地区。选取国内生产总值(GDP)、人均国内生产总值(人均C-DP)、地方财政收入、固定资产投资总额、社会消费品零售总额等经济指标进行简单对比，具体见表1。

从表1中的数据可以看出，三大区域的经济发展水平相差悬殊。从经济总量来看，2007年，关中的GDP是陕北的2.8倍，是陕南的5.9倍，陕北是陕南的2.1倍；关中的人均GDP是陕北的1.4倍，是陕南的3.3倍，陕北是陕南的2.3倍；财政收入，关中分别是陕北、陕南的1.4倍和8.3倍，陕北是陕南的5.9倍；固定资产投资总额，关中分别是陕北、陕南的3.1倍和6倍，陕北是陕南的1.9倍；社会消费品零售总额，关中分别是陕北、陕南的9.3倍和4.7倍，陕南是陕北的2倍。因此，从经济总量来看，关中地区的经济实力最强，陕北居中，陕南经济实力最弱。从经济增长速度来看，2007年陕北两城市的GDP和人均GDP增长较快，都超过30％，榆林最为突出，两项经济指标的增速都超过50％。与此同时，关中和陕南城市的GDP增速在20％左右，与陕北城市存在明显差距；财政收入方面，关中地区的咸阳和宝鸡增速较为突出，陕南城市整体增速较高，陕北的延安增速最慢；固定资产投资方面，陕南的安康增速最为突出，达到104.7％，远远高出其他城市；社会消费品零售总额方面，陕南的商洛增速非常突出，达到275.5％，其他城市都不到20％。从以上经济指标的增长速度来看。陕南的增长速度整体较快，有突破发展的趋势，其次是陕北，关中除在个别指标上有突出增长的城市外，经济增长速度整体稳定。

二、研究假设与方法

(一)理论假定

对所选取的各城市的经济发展水平进行定量排名，分析导致差异的主要经济指标，在此基础上对各城市经济发展水平进行分类，最后给出三大区域经济协调发展的对策。通过表1的定量分析，得出=三大区域经济发展水平存在一定差距，并且在经济总量上相差悬殊。其中，关中地区发展稳定，仍然是陕西经济发展的优势区域；陕北地区脱颖而出，多项经济指标增长速度超过关中；陕南地区也有城市在其中一两项指标上增长速度突出。这些结论是否符合陕西省三大区域经济发展的现实状况，还有待进一步论证。

(二)研究方法

主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。衡量三大区域经济发展水平的指标很多，如果都加以考虑势必使研究过程变得复杂。通过主成分计算，可以用少数几个主要指标来反映绝大部分经济发展信息，从而更容易抓住主要矛盾，提高分析效率。主要步骤包括：根据研究问题选取指标与数据；进行指标数据标准化；进行指标之间的相关性判定；计算主成分的贡献率和累计贡献率，确定主成分个数m；计算主成分与标准化样本的因子载荷矩阵，确定主成分表达式；计算综合主成分值，最后进行评价与研究。

三、主成分分析过程和结果

(一)评价指标的选取

为了能科学、客观、准确、合理的衡量陕西三大区域经济发展水平，根据陕西地级城市经济发展的现状。本文从经济总量、经济结构和经济效益三方面共选取10个指标作为衡量lO个城市经济发展水平的指标体系，分别是：X1国内生产总值(GDP)；X2表示人均国内生产总值(人均GDP)；X2表示地方财政收入；X1表示固定资产投资总额；X5表示社会消费品零售总额；X6表示农业增加值；X7表示工业增加值；X8表示第三产业增加值；X9表示生产总值指数；X10表示工业增加值率。具体指标见表2。

(二)主成分分析过程及结果

首先，调用统计分析软件SPSSl6.0对上述10个样本的10个指标进行处理，得出相关系数矩阵对应的特征方程的特征根及特征向量；然后按特征根由大到小的排列顺序得到主成分的贡献率和累计贡献率。见表3和图1。

特征值在某种程度上可以看成是表示主成分影响力度大小的指标。南表2可知，第一主成分的特征根值为5.721，方差贡献率为57.209％，前三个主

成分累计方差贡献率为89.717％，表明前=三个主成分的数值变化就可以基本代表上述10个原始变量的变化。

图1中，横坐标为主成分序号，纵坐标为各因子对应的特征值。在图中根据主成分序号和对应特征值描点，然后用直线连接，即为碎石图。“根据点问连线坡度的陡缓程度，从碎石图中可以比较清楚地看出主成分的重要程度。比较陡的直线说明断点所对应的主成分的特征值差值较大，比较缓的直线则对应较小的特征值差值。从图1中可以看出，主成分1、2和3之间连线的坡度相对较陡，说明前面3个主成分可以基本代表上述10个原始变量的变化，这和表3中的结论是吻合的。从表4可知，GDP、人均GDP、地方财政收入、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、工业增加值、第三产业增加值在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；生产总值指数和工业增加值率在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了这两个指标的信息；农业增加值在第三主成分上有较高载荷，说明第三主成分反映了这一指标的信息。所以，提取三个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用三个新变量来替代原来的十个变量。但这三个新变量的表达式还不能从输出窗口中直接得到，因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵，每个载荷量表示主成分与对应变量的相关关系，而主成分分析模型需要的不是因子载荷量而是特征向量，所以还需将表5中的因子载荷量输入数据编辑窗口，然后利用“主成分相应特征值的平方根与特征向量乘积为因子载荷量”的性质来计算特征向量。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，就可以得到主成分线性表达式。

以每个主成分所对应的特征值占所提取的主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型：

四、模型结果分析

(一)城市经济发展差异特征明显

从表6计算结果可以看出，2007年各城市经济发展综合评价值为正的有3个城市，分别为：西安、榆林、延安。除省会城市西安外，其余两城市都处于陕北地区。西安与排名第2的榆林相差1.026，与位于以西安为中心的“一线两带”辐射区内排名最靠前的宝鸡相差3.355，这说明西安与各城市的关联度不够，辐射力太小。综合评价值为负的有7个城市，得分最低的三个城市为：汉中、安康、商洛。这三个城市均属于陕南地区。其中得分最高的西安市(3.196)和得分最低的汉中市(-1.386)相差4.582，由此可见陕西省内各地区经济发展差异较大。

表6中，第一主成分的排名与综合评价值的排名基本相同。榆林、延安、铜川、宝鸡在反映生产总值指数和T业增加值率的第二主成分上排名靠前；咸阳、渭南、榆林、宝鸡在反映农业增加值的第三分上排名靠前。生产总值指数、工业增加值率和农业增加值三个指标都是反映经济增速的指标。这说明，以上这些城市经济发展的增速较快，经济发展潜力较大。

以往学者研究的结论是关中处于领头羊位置，陕北居中，陕南靠尾。本文通过以上计算，得出的结论与上文理沧假定中提出的结论基本吻合。首先，处于发达、次发达梯度内的城市都是位于关中和陕北地区，而且通过以上主成份分析得出的综合评价值可以进一步发现，关中的领头羊地位正在被陕北所取代，这比上文中的理论假设更深化一步；而欠发达梯度的城市大部分都处在陕南地区。其次，位于以西安为中心的“一线两带”辐射区内城市的经济综合评价值较高，而地处边沿的汉中、安康、商洛的经济综合评价值及各主成分值都比较低。

(二)陕西省区域经济发展的梯度分区

在最后的加权得分中，除西安作为省会城市经济发展较突出外，陕北城市排在前列，关中城市基本排在中间行列，陕南城市则靠尾。由排名及得分差距大小可以大致将陕西地区分为四大经济发展梯度区。

第一梯度发达区：西安。其综合评价值远远高于其他城市。作为陕西省省会城市的所在地，西安的经济实力在陕西省乃至全西部地区都是首屈一指的，综合评价值和第一主成分的得分更是证实了这一点。但从表6可以看出，西安在第二、第j主成分的排名基本靠尾。这说明，与陕西其他城市相比，西安经济的增长速度较缓慢。

第二梯度次发达区：包括榆林和延安。这两个城市综合评价值介于3与0之间。榆林在综合评价值和各项主成分中的排名都比较靠前。这说明，随着国家西部大开发战略的实施，榆林资源开发步伐进一步加快，近几年实现了跨跃式发展，成为陕西省最具活力的新的经济增长极。延安总体排名靠前，在反映农业增加值的第三主成分上排名比较靠后，这是由于延安经济发展的侧重点不在农业方面。“十一五”期间，延安重点实施“能源化工强市、绿色产业富民、红色旅游兴业”三大发展战略--，为延安市经济的发展注入了新的活力。

第二三梯度发展稳定区：包括宝鸡、咸阳、渭南。这一梯度城市综合评价值都介于0和-1之间。这三个城市均位于关中地区，且属于以西安为中心的“一线两带”建设的沿线辐射区。咸阳和宝鸡的各项得分均比较稳定，渭南在反映生产总值指数和工业增加值率的第二主成分上排名第8，这说明，渭南市的生产率水平还有待进一步提高。

第四梯度欠发达区：包括铜川、汉中、安康和商洛。这一梯度城市的综合评价均小于-1。铜川与关中地区其它城市相比，整体偏后，所以与陕南三城市归为一类。但在反映生产总值指数和工业增加值率的第二主成分上排名第3，这说明铜川这个资源型城市的生产率水平提高较快。这一梯度的其他三个城市，属于陕南地区。这三个城市综合评价值和各项主成分得分均偏低，可以看出加快陕南突破发展极为必要。

第8篇：南北方文化差异总结范文

关键词 夏季降水；分布特征；空间结构；成因；黑龙江省；1979―2010年

中图分类号 P467 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）03-0257-04

Abstract According to the monthly mean summer rainfall data of 27 meteorological stations of Heilongjiang Province from 1979 to 2010，trend analysis，EOF analysis，linear regression analysis，etc statistical methods were used to research the summer rainfall space-time change and the correlation ship between it and circulation and ocean temperature，and mechanism of abnormal of Heilongjiang Province in recent 30 years. Results indicated that：In Heilongjiang Province，precipitation mostly concentrated on midlands. In east and south parts，precipitation is relative lower，and precipitation decreased from midlands to northwest and southeast. By EOF analysis，from the first mode，Heilongjiang region showed a consistent trend of basic region. The second mode showed a north-south anomaly presents the distribution of Heilongjiang Province features a reverse distribution.There was a relationship between summer precipitation in Heilongjiang Province and ocean temperature.The first modal showed positive correlation between mid-latitude Pacific early winter and summer precipitation in Heilongjiang Province，and negatively correlated with the mid-latitude Atlantic. The second mode of Heilongjiang Province summer precipitation in north and south didn′t reverse the change and the SST.

Key words summer precipitation；distribution characteristics；spatial structure；cause；Heilongjiang Province；1979 to 2010

黑龙江省是中国最东北的省份，是中国最大的商品粮基地，素有“粮仓”之称。黑龙江省南北跨了10个纬度，2个热量带；东西跨了14个经度，3个湿润区。农作物生长的主要季节是夏季，而夏季也是降水比较集中的季节，黑龙江粮食的产量深受降水量多少及分布的影响。

东北夏季降水分布呈南多、西北少的分布形式，十分不均匀[1]。孙力、安刚等人选用EOF、小波分析等方法发现降水异常的空间分布不仅仅有全区一致性，同时也存在着南北部及东西部相反变化的差异[2]。龚强、汪宏宇通过对东北地区夏季降水异常的EOF分析，得到3个空间分布结构[3]。汪秀清、陈长胜等人用REOF方法将东北地区的夏季降水分为6个独立的区域，发现各区域的水汽异常输送路径和关键区在多雨年也不尽相同[4]。贾小龙、王谦谦等人用诊断分析的方法得出黑龙江省夏季降水异常呈现出显著的年际和年代际变化特征。利用降水资料和再分析资料得出黑龙江省夏季降水的年际变化较大；黑龙江省夏季的降水异常可能是由东北北部的冷涡异常，200 hPa东亚高空的西风急流位置异常及西太平洋副热带高压异常以及中蒙地区上空的环流异常引起。从而发现黑龙江省夏季异常降水受多尺度大气系统相互影响，有着复杂的环流背景[4-7]。沈柏竹、林中达等人通过相关分析和回归分析发现初夏东北降水显示出全区一致性，其东北的中西部为相关的中心。到了盛夏，东北的东南部则出现明显的正相关。而且初夏和盛夏对应的环流特征也存在差异[8]。初夏的时候东北降水异常主要以东北冷涡活动为主，而盛夏则主要是受到东亚夏季风的影响。海温的冷暖变化一定程度上影响着黑龙江夏季降水与太平洋海温的相关性。虽地处东亚中高纬地区，但东北地区降水异常也受海洋活动的影响[7-11]。

本文在前人的研究基础上，讨论近30年黑龙江省夏季降水异常的特征及影响降水异常的因素。先利用黑龙江省平均夏季降水、方差和趋势分析了夏季降水的基本特征，然后通过EOF、相关分析和一元线性回归分析影响其夏季降水异常的特征及其成因分析。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本文所用资料：①夏季降水的资料取自中国气象局整编的1979―2010年月平均降水资料，选取黑龙江省27个气象台站。将各站月平均资料处理成各站30年的夏季（6―8月）平均降水。②海表温度采用NCEP/NCAR网站下载1979―2010年期间的逐月平均全球海温场，网格为2°×2°。③水平风场资料采用NCEP/NCAR 1979―2010年月平均风场，资料为12层，网格为2.5°×2.5°。

1.2 研究方法

采用趋势分析、EOF分析和一元线性回归分析等方法对黑龙江省夏季降水异常的特征及其与海温的相关关系和其机理进行分析。

EOF分析也被叫做主分量分析或主成分分析，初始信息资料（矩阵）大量的被压缩，从而求得能最大部分地捕获初始方差的正交线性组合，这就是出现频率最高的主导时空变化型和时空变化型的一种一元线性回归方法。

2 结果与分析

2.1 黑龙江省夏季降水分布特征

2.1.1 黑龙江省夏季降水的基本分布特征。为了研究夏季降水的分布特征，分析了30年间平均的夏季累计降水分布，得出黑龙江夏季降水分布大体上呈现由中部向两侧逐渐减少的趋势。中部降水达到120 mm，东南部降水变化较密集，降水最小值为95 mm。根据1979―2010年间逐年的夏季降水量的变化，分析出了这30年夏季降水标准方差分布，通过结果可以得出中部地区降水变化较小，而西北和东南地区降水变化较大。在之前分析出的降水量高值区（绥化和伊春市交界处）同时也是方差的高值区。方差的分布大致也遵循从中部到两边逐渐增加的趋势，造成黑龙江夏季降水方差分布在绥化有一个最高值区。即绥化降水变化在30年间变化在整个黑龙江省属于最大区域。结合30年间平均的夏季中降水量分布可以得出结论：黑龙江省夏季降水的降水量和降水改变剧烈程度主要都集中在中部地区。

2.1.2 黑龙江省夏季降水的时空分布特征。为了进一步解释黑龙江省夏季降水的时空分布特征，对这30年的降水标准化距平场进行EOF分析，前2个模态的降水距平分布如图1所示。前2个模态通过了蒙特卡洛检验，各模态解释总方差的百分比如表1所示。第一模态的方差贡献占总方差的45.3%，远大于其他模态的方差贡献，它集中了黑龙江夏季降水异常分布的最主要的特征。前2个模态累计方差贡献为57.8%，它们所对应的模态基本上代表了黑龙江省夏季降水异常的最主要空间分布。

由前2个模态可知，无论降水的正距平的高值区或负距平的高值区，还是距平线的密集区，主要都集中在黑龙江中部偏南地区。由此可知，东南降水变化的剧烈程度要远大于西南地区，降水量中部偏西南较大。

从EOF分析的第一模态可以看出，黑龙江地区基本呈现全区一致变化趋势。整体几乎都处于正值区，高值区在齐齐哈尔、黑河、绥化一带。从第一模态对应的时间序列（图2）来看，黑龙江地区20世纪90年代前期正负距平几乎相等，90年代后期负距平明显多于正距平，20世纪末正距平略多于负距平，21世纪初期负距平微多于正距平。从对时间序列做9点滑动平均曲线可以看出，20世纪末，距平有明显的下降趋势。

结合图1a和图2a可以看出，从20世纪末开始，黑龙江东南地区降水显著性减少，而黑龙江地区无论降水量还是降水剧烈程度都集中在西南地区。

从EOF第二模态图1b可以看出，黑龙江地区距平呈南北反向分布的特征。从第二模态对应的时间序列可以看出，20世纪90年代，黑龙江夏季降水正距平略多于负距平，1990―1995年正距平明显多于负距平，20世纪末期，负距平远多于正距平，而且异常偏旱偏涝年份逐渐增多，从时间序列图上表现为波动逐渐增大，21世纪初负距平仍略多于正距平。

2.2 环流场异常对黑龙江省夏季降水异常分布的影响

2.2.1 850 hPa。图3给出了850 hPa风场气候态的回归系数分布情况。可以看出，太平洋地区有一个庞大的反气旋环流，这个环流中心在太平洋上。该环流在亚洲东岸等地区形成了偏南风，黑龙江受西南气流及偏南风的影响产生盛夏降水。

图4给出了黑龙江省夏季降水异常分布第一模态时间系数与850 hPa风场的回归系数分布情况。从850 hPa风场回归系数分布图（图4）可以看出，在中高纬度太平洋上空有一个反气旋系统，在亚洲东北岸会有偏南气流，黑龙江北部有强的偏北气流，把水汽运输到黑龙江等东北地区，造成黑龙江夏季降水异常。

图5给出了黑龙江省夏季降水异常分布第二模态时间系数与850 hPa风场的回归系数分布情况。东北上空为反气旋距平环流，南来水汽输送减弱，造成了黑龙江省夏季降水北少南多。

2.2.2 西太平洋副高对黑龙江省降水异常分布的影响。500 hPa高度场气候态回归系数分布情况。通过分析可以得出，西太平洋地区有一副高，位于北纬20°～30°之间。

图6给出了黑龙江省夏季降水异常分布第一模态时间系数与500 hPa高度场的回归系数分布情况。从500 hPa高度场距平场图（图6）可以看出，我国北方大部分地区一直到贝加尔湖是负距平控制的，负中心位于蒙古地区，在欧洲地区也由负距平控制，还有一大的负值中心格陵兰岛以东北冰洋洋面上空。新地岛和格陵兰岛附近有一正距平值，正距平覆盖俄罗斯大部地区，该地也是冷空气的发源地，使欧亚地区盛行经向环流；副热带西太平存在一个正距平值中心，西南暖湿气流向黑龙江地区输送水汽，造成黑龙江地区盛夏降水偏多，西太平洋副高加强西伸和北进时，其西北方向的西南风气流增强，有利于更多的水汽由低纬向东北地区输送，使得黑龙江地区盛夏降水显著加强，造成黑龙江地区盛夏降水的异常偏多。

图7给出了黑龙江省夏季降水异常分布第二模态时间系数与500 hPa高度场的回归系数分布情况。可以看出，我国东北方大部分地区是正距平控制的，正距平黑龙江大部地区，冷空气偏强；副热带西太平存在一个负距平值中心，西南暖湿气流向黑龙江地区输送水汽偏少，造成黑龙江地区盛夏降水北少南多。

3 结论

本文利用1979―2010年黑龙江省27个站点的夏季降水资料以及1979―2010年全球海温资料讨论了黑龙江夏季降水的时空分布特征，及其与环流、海温的关系。

黑龙江省夏季降水总体来说中部多、两边较少，在1979―2010年这30年间，东南部和西北部的降水主要表现出显著性增加的特点。由于中部地区降水量大，且东南部有显著性减少的趋势，造成中部地区30年间降水方差较大，而西北地区由于降水较少，且30年间降水趋势改变不大，所以降水方差较小。通过EOF分析，从第一模态可以看出，黑龙江地区基本呈现全区一致变化趋势。而第二模态则表现出黑龙江省南北的距平分布呈现反向分布的特征。黑龙江省降水量高值区和降水改变较大的区域都集中在中部地区，从20世纪末开始，黑龙江省东南地区降水显著性减少，而黑龙江地区无论降水量还是降水剧烈程度都集中在西南地区。

分析夏季环流场与黑龙江省夏季降水EOF分析时间系数的多元线性回归系数可知，第一模态中在中高纬度太平洋上空有一个反气旋系统，在亚洲东北岸会有偏南气流，黑龙江省北部有强的偏北气流，把水汽运输到黑龙江省东北地区，副热带西太平存在一个正距平值中心，西南暖湿气流向黑龙江地区输送水汽，西太平洋副高加强西伸和北进时，其西北方向的西南风气流增强，有利于更多的水汽由低纬向东北地区输送，使得黑龙江地区盛夏降水显著加强，造成黑龙江全区夏降水的异常偏多。第二模态中东北上空为反气旋距平环流，东北方大部分地区正距平控制的，正距平黑龙江省大部地区，冷空气偏强，副热带西太平存在一个负距平值中心，西南暖湿气流向黑龙江地区输送水汽偏少，造成黑龙江地区盛夏降水北少南多。

4 参考文献

[1] 龚强，汪宏宇，王盘兴.东北夏季降水的气候及异常特征分析[J].气象科技，2006，34（4）：387-393.

[2] 孙力，安刚，丁立，等.中国东北地区夏季降水异常的气候分析[J].气象学报，2000，58（1）：70-82.

[3] 龚强，汪宏宇.我国东北夏季降水异常的时空结构分析[J].辽宁气象，2004，32（1）：21-22.

[4] 汪秀清，陈长胜，石大明，等.东北区夏季多雨年水汽异常输送特征[J].气象，2007，31（9）：44-47.

[5] 贾小龙，王谦谦，周宁芳.近50a东北地区异常气候特征分析[J].南京气象学院学报，2003，26（2）：164-171.

[6] 李永生，朱玉祥.黑龙江省盛夏降水异常特征及其成因初步分析[C]//第30届中国气象学会年会，2013.

[7] 孙力，安刚，廉疫，等.中国东北地区夏季旱涝的大气环流异常特征[J].气候与环境研究，2002，7（1）：102-112.

[8] 沈柏竹，林中达，陆日宇，等.影响东北初夏和盛夏降水年际变化的环流特征分析[J].中国科学，2011，41（3）：402-412.

[9] 何金海，吴志伟，祁莉，等.北半球环状模和东北冷涡与我国东北夏季降水关系分析[J].气象与环境学报，2006（22）：1-5.

第9篇：南北方文化差异总结范文

关键词：地磁模型；地壳磁异常；陕西地区

中图分类号：P318

文献标识码：A

文章编号：1000-0666（2015）03-0396-05

0 引言

地壳磁异常也称岩石圈磁异常，其主要产生于地壳和上地幔岩石的磁化率，由于不同岩性的岩石有各自的磁化率特征，复杂的构造运动也会导致区域差异，所以地壳磁异常携带着丰富的地壳深部构造信息。陕西省地处中国中部，由中朝准地台、扬子地台和秦岭褶皱带这3个一级构造单元构成，其中秦岭被认为是中国东西部地质转换和南北部地质衔接的枢纽地带，地质构造尤为复杂。陕西北部为稳定的鄂尔多斯地块，其周围断裂发育，关中地区位处有名的渭河盆地，历史上发生过多次大地震。因此研究陕西地区地壳磁场的分布特点、探索地壳磁异常与岩石圈区域构造的对应关系，对认识该地区地壳构造及活动演化、探讨地震孕育机理有着重要意义。

很多学者利用航空磁测或者卫星磁测等资料对中国不同地区的磁场特征做了大量分析研究，然而单一资料对于分析区域磁场特征存在很大的局限性，所以将各种磁测资料融合在一起建立磁场模型用以研究地球磁场受到越来越多学者的关注。本文应用高阶磁场模型探讨陕西地区地壳磁场强度、形态分布等特征，分析其构造意义。

1 计算资料和方法

基于高斯球谐理论，地磁位可表达为式中，λ和θ分别为地理经度和地理余纬，a取地球平均半径是n阶m次的归一化缔合勒让德函数，是地磁位的球谐系数。美国国家地球物理数据中心（NGDC）综合了海洋磁测、航空磁测和卫星磁测的大量数据，研制了NGDC-720全球地磁模型，计算了该地磁模型的720阶系数，其对应的空间波长为2500-56km，模型的分辨率为15’，可用以计算地球表面与地球表面以上任意一点的地磁场矢量。其中，n=1～13阶为地核磁场，n=14～15阶为地核磁场和岩石圈磁场的过度，n=16～720阶为岩石圈磁异常。与其它地磁模型相比，它所包含的地磁场的信息更全面，在刻画异常场方面更准确，具有较高的精度和空间分辨率，广泛应用于科学研究与诸多实用领域。

在球坐标系下对（1）式求导，可得到地磁场北向分量X、东向分量y和垂直分量Z，取球谐阶次n≥16，可直接计算地壳磁场北向分量AX、东向分量Y和垂直分量Z，其表达式为

由地磁场各个分量之间的数学关系式：，可间接计算出地壳磁异常各分量。从各个分量的总磁场中减去地核场，即可得到地壳磁异常的水平分量H、总强度F、磁偏角D和磁倾角I。安振吕等指出，各分量对径向方向求导，可得到地磁场在径向的变化情况，即垂直梯度。

本文应用第三版NGDC-720-V3模型，取n=16～720阶球谐系数，计算了陕西地区地壳磁异常不同分量网点值，研究区域为（31。～40。N，105°～112°E），网格点间隔为0.1°×0.1°。应用这些数据分析了该地区地壳磁异常特征，并重点分析了F分量的磁异常特征及其垂直梯度，同时对F分量进行化极处理，讨论磁异常与大地构造的对应关系。

2 陕西地区磁异常特征

2.1 地壳磁异常基本特征

图1为陕西地区地表地壳磁异常的北向分量X、东向分量y、垂直分量Z和总强度F。从图1a中可以看出，陕西地区地壳磁异常X分量强度较弱，大多数地区都在±150nT以内，并且变化平缓。观察其整体形态发现，该分量在全区成片状、条带状分布；陕北地区以正负相间的北北东向磁异常条带为主；而在关中和陕南地区，磁异常形态则呈东西向展布。对比图la、b可以发现，陕西地区地壳磁异常东西分量强度略小于北向分量，大多数地区地壳磁异常都没有超过±100nT，正负异常变化都较为平缓。值得注意的是，在图lb中，正异常所包围范围扩大，并且与北向分量明显不同的是，东向分量磁异常焦点位置发生变化；从其形态分布来看，整个研究区磁异常从北到南呈现正负相间的北北东向条带状展布。从图lc可以看出，陕西地区地表磁异常垂直分量强度与北向分量相当，其值略大于东向分量。进一步观察可以看出，正负异常所围范围大致相同，二者边界清晰，成片出现的条带状异常将该区域分为若干区域：秦岭以北地区自北向南为3条北北东向的负、正、负磁异常条带，从秦岭向南则转变为两条东西向的正、负磁异常条带。比较图lc、d能够得出，陕西地区地壳磁异常总强度无论在形态、展布还是焦点位置都与垂直分量基本相似，二者仅异常强度有细微差别。

2.2 地壳磁异常分区特征

由于不同纬度区域磁倾角不同，地质体的磁化方向就会随着磁倾角变化也发生变化。对于同一个磁性体，在不同的磁化方向下产生的磁异常也不同，这样就增加了磁异常解释的复杂性。对磁异常进行化极，不仅可以使其解释变得容易，而且可以提高磁异常解释的准确程度。用于建立模型的实测数据均属于斜磁化数据，所以由模型计算的各个分量，都属于斜磁化的结果，直接解释比较困难。经过化极处理，能够把斜磁化的磁异常转换为垂直磁化，即化到地磁极，其实质就是把位于地磁极以外的磁性体产生的磁异常，换算为假定磁性于地磁极处所引起的磁异常。这样就可以消除内磁化场的倾角引起的磁异常的不对称性，并且垂直磁化条件下的磁异常总强度或垂直分量与地质体的联系更为简单而密切。

在以往的研究中，当研究区域倾角变化范围不大时，一般取固定倾角进行化极，即以研究区中心位置的倾角作为固定倾角进行化极。然而在中低纬度，这种方法的化极结果却不够精确。本文采用变倾角的微分化极方法对陕西地区地表磁异常总强度进行了化极处理。该法应用泰勒展开计算不同网点处的化极结果如5式所示。其中，是应用研究区域中心倾角和偏角进行化极所得值，inc、dec分别是区域中心点倾角、偏角与其它各个网格点值之差。由于偏角对磁异常影响不大，本文仅应用倾角进行化极。各个网格点的倾角值来自模型计算结果，化极效果如图2a所示。

对比化极前（图ld）和化极后（图2a）的磁异常图可以看出：（1）化极后磁异常的展布、磁异常带的走向、异常的焦点位置及异常值没有发生太大变化；（2）主要的缝合边界，如商丹缝合线和勉略缝合线在化极磁异常图上表现的更加清晰，并很好地对应着磁异常边界和地块边界；（3）化极磁异常图中异常的轮廓更加清晰并且具有更好的对称性。此外，以秦岭为分界线，陕西南北两部分磁异常展布明显不同，南北两部分分别属于鄂尔多斯地块和秦岭褶皱带这两个地质单元，并且全区自北向南磁异常分布呈现规则的条带，正负磁异常边界清晰。由此我们将研究全区分为I区（鄂尔多斯磁异常区）和II区（秦岭磁异常区），下面分别讨论这两个区域的特征。

I区（鄂尔多斯磁异常区）内部以宽缓的磁异常条带为主，大致由3个异常条带组成：靖边一神木负磁异常带、志丹一佳县正磁异常带和宝鸡一延川负磁异常带，这3个条带正负相间斜穿陕西北部地区。其中志丹一佳县正磁异常带比另外两个负异常带更宽，而其余两个负异常带则相当，所不同的是，靖边一府谷磁异常带具有较大的梯度，而宝鸡一延川磁异常带梯度变化较为缓慢，并且后者在强度上较前者弱。从以上磁异常条带的分布可以推断，虽然属于鄂尔多斯地块的陕西北部地区具有良好的整体性，但是其内部结晶基底仍然存在差异。同时，该区南部边界与商丹缝合带吻合，更进一步说明了不同板块基底性质的差异。

II区（秦岭磁异常区）以东西向正异常条带为界，区内除北部边界东西向正异条带外，常以负值为主，呈近东西向条带分布，由东向西负磁异常逐渐加强。在勉县附近出现小范围串珠状正异常，周围为较强的负异常，并且向东逐步延伸至安康附近后淹没在负异常中，这说明地壳内部存在东西向物性差异；这些串珠状正异常正好与勉略缝合带相吻合。

图2b为陕西地区磁异常总强度F在15km处化极磁异常。当高度上升后，由浅层地质体产生的高频磁异常大量衰减，深部异常信息突出，磁异常强度减弱。但无论是I区还是II区，磁异常分布的基本形态及展布并没有发生变化，说明研究区磁异常分布主要受深层地质体控制。图2c为陕西地区地表磁异常总强度F垂直梯度，I区和II区内磁异常垂直梯度分布与磁异常分布格局、焦点位置基本相同，梯度值普遍较小，所显示的构造分区更加明显。

3 结果与讨论