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文檔簡介
基于GIS的中國沿海區(qū)域人口分布研究基于GIS的中國沿海區(qū)域人口分布研究
StudyonThePopulationModelinChina’sCostalZoneBasedonGIS
LIChun’eZHANGLi-jun
〔XinjiangInformationEngineeringSchool〈XinjiangMeteorologyTrainingCentre〉,UrumqiXinjiang830013〕
【Abstract】Accordingtothenationalregioneconomydivisionstandard,dividingtheChina’scoastalzoneintothenorthcoastalsynthesizeseconomiczone,theeasterncoastalsynthesizeseconomiczoneandthesouthcoastalsynthesizeseconomiczone.Invariousregions,analysingtherationrelationsofthepopulationspatialdistributioncharacteristicandcorrelationfactorsthroughtheory,methodandtechnique,puttingforwardthekeyindexwhichhaveclosecorrelationwithpopulationspatial,establishingthepopulationmathematicalmodel,finallyverifyingtheprecisioninvariousregionspopulationmodel,andanalysingthepopulationdistributioncharacteristicandthefactorswhichaffectvariousregionspopulationdistribution.Theverificationmethodincludesindependent-samplesT-testandthecorrelationanalysisofmodel-populationandcensuspopulation.Theconclusionisbelow:1.Thenorthcoastalsynthesizeseconomiczone,Keyfactors:GDP,rail,riverandareaofplain,Populationmodel:〔x1isGDP,x2israil,x3isriver,x4isareaofplain〕TheresultofT-test:thevalueofsigis0.334whichisbiggerthan0.05,thevalueofFis0.949,andthevalueofR2is0.6679;Thecharacteristicofpopulationdistribution:thedistributionofpopulationisdensenessintheinland-plainandcoastlandwherethehypsographyisevenness,thetrafficisconvenientandeconomicisdevelop,andsparsenessintheinthehillandinland-mountain.2.Theeasterncoastalsynthesizeseconomiczone.Keyfactors:GDP,areaofplantation,andareaofresidential;Populationmodel:〔x1isGDP,x2isareaofplantation,x3isareaofresidential〕TheresultofT-test:thevalueofsigis0.290whichisbiggerthan0.05,thevalueofFis1.147,andthevalueofR2is0.6668;Thecharacteristicofpopulationdistribution:thewholedistributionofpopulationisdenseness,especiallymoredensenessinthezonewherethetrafficisconvenientandeconomicisdevelop.3.Thesouthcoastalsynthesizeseconomiczone,Keyfactors:GDP,areaofwaterandareaofresidential;Populationmodel:〔x1isGDP,x2isareaofwater,x3isareaofresidential〕TheresultofT-test:thevalueofsigis0.281whichisbiggerthan0.05,thevalueofFis1.181,andthevalueofR2is0.6915;Thecharacteristicofpopulationdistribution:thedistributionofpopulationisdensenessinthezonewherethedistributionofinland-riverisdensenessandtheaccumulativetemperatureislower,andsparsenessinthehillandlowlandwheretheaccumulativetemperatureishigher.【Keywords】GIS;Costal;Populationmodel
1研究理論根底
人口分布指人口在某一特定時(shí)間、空間的集散狀態(tài)、。它是人口地理學(xué)研究的核心問題,同生產(chǎn)分布及經(jīng)濟(jì)社會(huì)開展息息相關(guān)。人口分布不單指人口數(shù)量的分布,還包括其他人口現(xiàn)象在地理空間的匯集與擴(kuò)散狀態(tài),如人口質(zhì)量、人口結(jié)構(gòu)、人口自然增長與機(jī)械變動(dòng)、人口居住地類型等空間的組合特征和空間聯(lián)系[1]。
人口密度是指特地定范圍內(nèi)單位土地面積上的常住人口數(shù),它是表現(xiàn)人口分布的主要形式和衡量人口分布地區(qū)差別的主要指標(biāo)。通過人口密度指標(biāo)便于比擬區(qū)域間的人口分布的稠密情況,顯示區(qū)域間人口分布的差別性[1]。
人口區(qū)劃是在一個(gè)國家或較大的區(qū)域范圍內(nèi),根據(jù)人口分布的根本特點(diǎn)及其影響因素的區(qū)內(nèi)類似性與區(qū)間差別性而劃分的人口區(qū)域。區(qū)劃的具體指標(biāo)包括自然地理特征指標(biāo)〔示例地形、氣候、水文、土地資源和礦產(chǎn)資源特征等〕和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件指標(biāo)〔示例生產(chǎn)力水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、文化特點(diǎn)等〕[2-4]。
基于遙感和GIS技術(shù)研究人口的文獻(xiàn)[5-17],主要是通過自然〔遙感影像信息、地形、海拔、坡度、坡向、水文、氣候、土壤、交通、居民點(diǎn)、土地利用類型等〕、經(jīng)濟(jì)〔GDP、第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等〕等因子與人口數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,得出與人口分布較為密切的關(guān)鍵因子,并建立人口模型和生成人口密度空間分布圖,采用的辦法主要有格點(diǎn)生成法、復(fù)合面積內(nèi)插法、分區(qū)建模法和多因子加權(quán)建模法等。
2研究區(qū)域概況
根據(jù)國務(wù)院開展研究中心的報(bào)告指出,中國的東、中、西區(qū)域劃分辦法已經(jīng)不合時(shí)宜,為此,報(bào)告提出“十一五〞期間中國劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊,再將四個(gè)板塊劃分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的具體設(shè)想[11-20]。本文的研究范圍是在報(bào)告提出的八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)所包括的北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)〔包括北京、天津兩市、河北、山東兩省〕、東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)〔包括上海市、江蘇、浙江兩省〕和南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)〔包括福建、廣東、海南三省〕,因數(shù)據(jù)獲取等問題,暫時(shí)不考慮我國的港澳臺(tái)地區(qū)。
該區(qū)域從北往南屬暖溫帶濕潤半濕潤地區(qū)、亞熱帶濕潤地區(qū)和熱帶濕潤地區(qū),年降水量均在400mm以上,北部和東部沿海區(qū)域一年四季清楚,南部沿海區(qū)域長夏無冬。水量豐盛,汛期長,地貌以平原和丘陵為主,交通網(wǎng)絡(luò)稠密,水陸運(yùn)輸條件好,農(nóng)業(yè)開展根底好,工業(yè)狀況北部偏重工業(yè),東部和南部偏輕工業(yè)。經(jīng)濟(jì)根底較我國中西部有明顯的優(yōu)勢[21]。
3研究材料
3.1自然數(shù)據(jù)
3.1.1沿海區(qū)域省級、縣級行政區(qū)域數(shù)據(jù)
來自中國2022年行政區(qū)域圖,數(shù)據(jù)格式為Coverage,比例尺為1:100萬。
3.1.2沿海區(qū)域河流水系數(shù)據(jù)
來自國家測繪科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)的1:400萬三級以上河流、1:400萬四級河流和1:400萬五級河流,時(shí)間為1997年,數(shù)據(jù)格式為EOO。
3.1.3沿海區(qū)域DEM數(shù)據(jù)和土地利用類型數(shù)據(jù)
來自中國科學(xué)院地理科學(xué)研究所,時(shí)間為2000年,數(shù)據(jù)格式分別為GRID和Coverage格式。
3.1.4沿海區(qū)域氣候數(shù)據(jù)
來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享效勞網(wǎng),時(shí)間范圍為1951-2022年,數(shù)據(jù)格式為Shape格式。
3.1.5沿海區(qū)域地形地貌數(shù)據(jù)
對李炳元先生主編的1:100萬形態(tài)地貌圖進(jìn)行數(shù)字化形成1:400萬地貌圖,時(shí)間為1996,數(shù)據(jù)格式為Coverage格式。
3.2經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
3.2.1沿海區(qū)域第五次人口普查數(shù)據(jù)
來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,時(shí)間為2000年,數(shù)據(jù)格式為EXCEL。
3.2.2沿海區(qū)域2000年GDP數(shù)據(jù)
來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心和國家統(tǒng)計(jì)局綜合司編制的?中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒2022》,時(shí)間為2000年,數(shù)據(jù)格式為EXCEL。
3.2.3沿海區(qū)域2000年非農(nóng)業(yè)戶口人口比重?cái)?shù)據(jù)和第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口占行業(yè)人口比重?cái)?shù)據(jù)
來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,時(shí)間為2000年,數(shù)據(jù)格式為EXCEL。
3.2.4沿海區(qū)域公路數(shù)據(jù)和鐵路數(shù)據(jù)
來自國家測繪科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)的1:400萬根底地理信息數(shù)據(jù),時(shí)間為1997年,數(shù)據(jù)格式為EOO格式。
4研究辦法
4.1根底數(shù)據(jù)處理
4.1.1河流數(shù)據(jù)
在Arcinfo軟件中,通過“Import〞命令把E00格式轉(zhuǎn)換為coverage格式;通過“Project〞功能設(shè)置投影參數(shù)〔同行政區(qū)域數(shù)據(jù)〕,通過“Merge〞合并三級、四級和五級河流數(shù)據(jù);通過“Intersect〞疊加合并后的河流和縣級行政區(qū)域數(shù)據(jù),通過“Length〞計(jì)算各縣的河流長度。
4.1.2DEM數(shù)據(jù)
在ArcGIS軟件中,通過“Mosaictonewraster〞功能把DEM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù),通過“Zonalstatisticsastable〞計(jì)算出各縣的DEM平均值。
4.1.3土地利用類型數(shù)據(jù)
在ArcGIS軟件中,通過Featuretoraster〞轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù);通過“Tabulatearea〞功能,計(jì)算出各縣級的各土地利用類型的面積,并按照人口分布的影響因素和土地利用類型分類的規(guī)范,將相關(guān)的類型合并計(jì)算[示例非合適區(qū)包括水域〔代碼為41-46〕和未利用類型〔代碼為61-67〕,合適區(qū)包括居住區(qū)〔代碼為51-53〕和非居住區(qū),非居住區(qū)包括耕地〔代碼為11-12〕、林地〔代碼為21-24〕和草地〔代碼為31-33〕]。4.1.4氣候數(shù)據(jù)
在ArcGIS軟件中,采用克里金法〔Kriging〕插值辦法對氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)的插值,形成分辨率為250m的GRID數(shù)據(jù);通過“Zonalstatisticsastable〞功能,計(jì)算各縣的氣候數(shù)據(jù)均值。
4.1.5地形地貌數(shù)據(jù)
在ArcGIS軟件中,通過“Importcover〞命令把EOO格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成coverage格式;通過“Dissolve〞功能,按照地貌類型的代碼融合地貌類型數(shù)據(jù)的屬性表;通過“Featuretoraster〞功能轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù),通過“Tabulatearea〞功能,計(jì)算出各縣的各地貌類型的面積,并根據(jù)平原、丘陵和山地三大地貌類型規(guī)范重新合并計(jì)算面積〔平原類型[合并代碼:2-21,23,26-34,36-40,43-44,67-85,88,90-96,98-107,109],山地類型[合并代碼:24,25,35,41,45,46,51-53,86,89,97,110],丘陵類型[合并代碼:22,42,55,87,108],其他[合并代碼:其余代碼]〕。
4.1.6公路和鐵路數(shù)據(jù)
在Arcinfo軟件下,通過“Import〞命令把E00格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Coverage格式;通過“Intersect〞疊加公路數(shù)據(jù)〔和鐵路數(shù)據(jù)〕和縣級行政區(qū)域數(shù)據(jù),通過“l(fā)ength〞計(jì)算屬性表中各縣的公路和鐵路長度。
4.1.7經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
校正第五次人口普查數(shù)據(jù)、GDP、非農(nóng)業(yè)戶口人口比重?cái)?shù)據(jù)和第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口占行業(yè)人口比重?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑,以保證經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)范圍和縣級行政數(shù)據(jù)中的空間范圍保持一致。
4.2后期處理分析
隨機(jī)選取85%的縣級區(qū)域數(shù)據(jù)做分析,殘余的15%的數(shù)據(jù)作為最后的模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)。
首先,在SPSS軟件中得出三個(gè)區(qū)域內(nèi)各數(shù)據(jù)的散點(diǎn)矩陣圖,重點(diǎn)分析人口普查數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)間的散點(diǎn)圖趨勢。然后,剔除與人口普查數(shù)據(jù)相關(guān)性較差或無關(guān)的數(shù)據(jù),把與人口普查數(shù)據(jù)相關(guān)性較好的數(shù)據(jù)重新建立散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣,選取與人口普查人口數(shù)據(jù)相關(guān)性大于等于0.6,且無明顯自相關(guān)性的指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo)[22-33]。
最后,建立人口指標(biāo)與各關(guān)鍵指標(biāo)間的模型,再對各模型進(jìn)行權(quán)重相加[34],得出最終的人口模型,權(quán)重系數(shù)由各關(guān)鍵指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)的絕對系數(shù)R2確定,用殘余的15%的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)各區(qū)域模型的精確度并分析其原因。
5研究結(jié)果
5.1各區(qū)域指標(biāo)間的散點(diǎn)圖矩陣
5.1.1北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)〔如圖1〔a-e〕〕
〔a〕〔b〕
〔c〕〔d〕
〔e〕
圖1〔a-e〕北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖
Fig1〔a-e〕Initialdatadotmatrixinthenorthcoastsyntheticaleconomiczone
存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo):GDP、road〔公路〕、rail〔鐵路〕、river〔河流〕、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。
不存在關(guān)系的指標(biāo):第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、DEM、水域面積、aat〔年均溫〕、jw〔大于0℃年積溫〕、aap〔年降水〕、aah〔相對濕度〕、aas〔日照時(shí)數(shù)〕、林地面積、草地面積、未利用面積、非合適區(qū)面積、合適區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。
5.1.2東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)〔如圖2[a-e]q〕
存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo):GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。
不存在關(guān)系的指標(biāo):第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、road〔公路〕、rail〔鐵路〕、river〔河流〕、DEM、水域面積、aat〔年均溫〕、jw〔大于0℃年積溫〕、aap〔年降水〕、aah〔相對濕度〕、aas〔日照時(shí)數(shù)〕、林地面積、草地面積、未利用面積、非合適區(qū)面積、合適區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。
〔a〕〔b〕
〔c〕〔d〕
〔e〕
圖2〔a-e〕東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖
Fig2〔a-e〕Initialdatadotmatrixintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone
5.1.3南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)〔如圖3[a-e]〕
存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo):GDP、第一產(chǎn)業(yè)人口比重、DEM、水域面積、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。
不存在關(guān)系的指標(biāo):第二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、road〔公路〕、rail〔鐵路〕、river〔河流〕、aat〔年均溫〕、jw〔大于0℃年積溫〕、aap〔年降水〕、aah〔相對濕度〕、aas〔日照時(shí)數(shù)〕、林地面積、草地面積、未利用面積、非合適區(qū)面積、合適區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。
5.2提取各區(qū)域內(nèi)關(guān)鍵性指標(biāo),并建立人口模型
5.2.1北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)
選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、rail、river和平原面積四個(gè)指標(biāo),并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析,查看指標(biāo)間的自相關(guān)性,可以確定三個(gè)指標(biāo)間沒有明顯的自相關(guān)性。散點(diǎn)矩陣圖如圖4所示。
人口指標(biāo)與GDP間的模型:
人口指標(biāo)與rail間的模型:
人口指標(biāo)與river間的模型:
人口指標(biāo)與平原面積間的模型:
根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是:GDP為0.36,rail為0.24,river為0.15,平原面積為0.25。北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型:
〔x1為GDP,x2為rail,x3為river,x4為平原面積〕
〔a〕〔b〕
〔c〕〔d〕
〔e〕
圖3〔a-e〕南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖
Fig3〔a-e〕Initialdatadotmatrixinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone
5.2.2東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)
選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積四個(gè)指標(biāo),并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析,查看指標(biāo)間的自相關(guān)性,可以發(fā)現(xiàn)平原面積和耕地面積間的R值為0.961,剔除平原面積指標(biāo)。散點(diǎn)矩陣圖如圖5所示。
人口指標(biāo)與GDP間的模型:
人口指標(biāo)與耕地面積間的模型:
人口指標(biāo)與居民區(qū)面積間的模型:
根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是:GDP為0.34,耕地面積為0.30,居民區(qū)面積為0.36。
東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型:
〔x1為GDP,x2為耕地面積,x3為居民區(qū)面積〕
5.2.3南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)
選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、水域面積和居民區(qū)面積三個(gè)指標(biāo),并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析,查看指標(biāo)間的自相關(guān)性,三個(gè)指標(biāo)間沒有明顯的自相關(guān)性。散點(diǎn)矩陣圖如圖6所示。
人口指標(biāo)與GDP間的模型:
人口指標(biāo)與水域面積間的模型:
人口指標(biāo)與居民區(qū)面積間的模型:
根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是:GDP為0.41,水域面積為0.20,居民區(qū)面積為0.39。
南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型:
〔x1為GDP,x2為水域面積,x3為居民區(qū)面積〕
圖4北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖
Fig4Dotmatrixinthenorthcoastsyntheticaleconomiczone
圖5東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖
Fig5Dotmatrixintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone
圖6南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖
Fig6Dotmatrixinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone
6結(jié)果及存在的缺乏
6.1結(jié)果討論
6.1.1北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)
T檢驗(yàn)結(jié)果:sig值為0.334>0.05,F(xiàn)值為0.949。表明此區(qū)域模型人口數(shù)據(jù)的均值與人口普查數(shù)據(jù)的均值差別不顯著。模型人口數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析〔圖7所示〕可以看出,R2值為0.6679。
北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型有四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):GDP,rail〔鐵路長度〕,river〔河流長度〕和平原面積,并且GDP的線性相關(guān)性R高達(dá)0.9358,其次為平原面積、rail和river長度。該區(qū)整體氣候合適,地勢較為平坦,比擬適合人類居住,經(jīng)濟(jì)開展水平整體較高,交通便利,河流較多,人口分布整體上較為稠密,特別是沿海城市人口分布較為密集。
6.1.2東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)
T檢驗(yàn)結(jié)果:sig值為0.290>0.05,F(xiàn)值為1.147。表明此區(qū)域模型人口數(shù)據(jù)的均值與人口普查數(shù)據(jù)的均值差別不顯著。模型人口數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析〔圖8所示〕,可以看出,R2值為0.6668。
東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型有三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):GDP,耕地面積和居民區(qū)面積,并且居民區(qū)面積指標(biāo)的影響程度最高,其次分別為GDP和耕地面積。該地區(qū)為我國經(jīng)濟(jì)興旺地區(qū),整體生產(chǎn)力開展水平較高,
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