河网型城市商业中心识别与空间结构特征——以江苏省淮安市为例

城市商业中心是指在城区范围内,零售、餐饮、文化娱乐、金融、商务、住宿等服务业在空间上集中,密集度高于城市其他区域的地区。以河网型城市江苏省淮安市为研究对象,抓取城市商业活动类的餐饮、购物、休闲娱乐、商务POI设施点数据,采用核密度估计、空间维信息熵和最小生成树方法,从整体和各业态分别识别商业中心的边界范围与等级结构,同时结合各业态商业的叠合特征,界定城市各级商业中心区的类型。结果表明:淮安市商业中心分市级、区级、社区级3个等级,主要集中在盐河和里运河之间的原清河区和淮阴老城区,形成以淮海广场为中心的极化分布特征。随着商业中心等级由高到低,空间分布形态从规模团状集聚逐渐转变为规模带状和小规模沿街分布。     

基于遥感的区域热环境分析

为研究城市及其周边区域大范围热环境变化,以秦岭山脉南坡和北坡为例,采用遥感数据反演地表温度、植被指数和地表通量,不仅从传统地表温度参数理解区域热环境问题,还着重分析了秦岭两侧地表通量空间分布格局.研究表明,秦岭山脉南坡与北坡气候、地形和地表覆被状况的差异导致地表温度和热通量等热环境均存在显著差异.北坡的西安和咸阳市平均地表温度比其他行政区显著偏高,而在南坡植被覆盖较好的周至县境内,地表温度平均值则显著下降;裸地和居民地的地表温度平均值较高,而潜热通量和蒸散发平均值则较低.遥感估算区域热通量和蒸散发信息与地表温度同样是区域热环境研究中不可忽视的重要表征变量之一,而大范围区域热环境变化对于研究城市热岛效应的形成机制具有重要推动作用.     

基于POI数据的长春市商业空间格局及行业分布

商业网点的空间集聚与分散是零售商业活动的重要表现,其合理化布局对发展城市经济、满足居民消费需求发挥着重要作用。基于核密度估计、区位熵指数及Ripley's K函数分析法,以长春市中心城区商业类城市兴趣点（POI）数据为基础,在分析城市商业空间格局特征的基础上,进一步从行业空间分异的视角,研究城市商业空间的行业分布及集聚特征。结果表明：① 长春市商业网点空间分布的集聚特征显著,并呈现多中心的分布形态,基于道路格网单元的商业网点热点区分布与识别的商业密度中心分布总体一致;② 不同商业中心表现出不同的等级规模差异,整体等级规模结构较为合理;③ 零售行业视角下的城市商业空间“中心—外围”分异明显,且不同行业表现出了不同的空间集聚模式;④ 各行业多尺度的空间集聚表现不同,综合零售、家用电器等行业区位选择的空间尺度范围较大,纺织服装、文化体育等行业区位选择的尺度范围较小;⑤ 行业视角的专业化功能区块差异显著,成熟区块呈现多功能要素、多优势行业集聚特征,发展中区块功能较为单一。     

基于增温敏感性指数的城市功能区升温效应空间分异研究

利用福州市三环内的POI数据和Place2vec模型识别城市功能区,并在此基础上分析各功能区的热场等级空间分异特征,借助增强回归树算法（Boosting Regression Tree, BRT）构建功能区增温敏感性指数,对不同功能区在地表升温过程中的敏感性差异进行定量测度,进而对区域尺度上的城市热环境空间分异机制进行深入探讨。结果表明：1）基于Place2vec模型的城市功能区识别结果具有较高的精度;2）除绿地与广场区外的4类功能区均具有高温现象,其中产业区的热场强度最高;3）各类功能区整体增温敏感性由高至低依次是：产业区、生活服务与住宅区、商业区、公共管理与服务区、绿地与广场区;不同升温阶段的功能区增温敏感性存在差异,在高温梯度下差异显著;地表覆被增温敏感性具有明显的功能区域分异特征。     

基于GIS场模型的城市餐饮服务热点探测及空间格局分析

餐饮服务是城市生活的重要组成部分,提取城市餐饮服务热点并识别其空间分布模式,对于理解城市形态结构具有重要意义。针对过去基于POI进行城市形态特征定量分析的不足,利用GIS场模型对城市特征要素的空间分布模式进行识别,并采用地学信息图谱对其模式进行可视化和分析。以济南市主城区4.71万个餐饮服务POI作为主要数据源,首先基于密度场热点探测模型提取餐饮服务热点并按照密度值进行等级划分;然后采用广义对称结构图谱和数字场层次结构图谱表达餐饮服务热点的空间分布结构特征和规模等级结构特征,并构建其分布模式图谱;最后对结果展开讨论。研究表明：① 数字场热点探测模型能够有效地从POI中识别出不同等级的热点。② 广义对称结构图谱和基于GIS场模型的层级结构图谱能够分别从纵横两个方面分析和表达餐饮热点的空间分布结构和层次等级结构特征。综上所述,本研究为基于POI的城市特征要素提取和城市形态研究提供了一种有效的定量分析思路,其方法也可以推广至其他城市特征要素的提取、分析和表达当中。     

基于多源数据的长沙市人居热环境效应及其影响因素分析

针对城市人居热环境效应研究缺乏从自然—人文多维因子组合综合评价分析的现状,本文基于多源空间数据（Landsat 5、Landsat 8卫星影像数据、POI空间大数据、数字高程模型等）反演长沙市2000年、2009年和2016年城市地表温度格局,并快速获取与城市热环境密切相关的自然和人文因素共12个影响因子。应用标准差椭圆、空间主成分分析（PCA）等方法多角度分析了城市人居热环境效应及影响因素的联动关系。结果表明：① 2000—2016年共16年间热岛面积共增加547 km²、地表最高温度差达到10.1 ℃。城市热岛区的空间分布主要集中在城市建成区,如工商业集中和人口密集的城市中心地区,并呈现出地表温度从城市中心向郊区逐渐降低的热岛的空间分布格局,出现多个高温中心点,如五一广场商圈、长沙县星沙经济技术开发区、望城工业区、岳麓工业集中区、天心工业区等;② 2000—2016年热岛空间发展主轴保持在东北—西南方向,2000—2009年热岛重心向西南偏移了2.7 km,偏转角度为54.9°,2009—2016年热岛重心向东北偏移了4.8 km,偏转角度为60.9°。整体上,长沙市热环境空间格局的变化和城市的建设强度的变化存在一定的关联;③ 通过主成分分析得出影响长沙城市热环境格局的因子为景观格局、城市建设强度、地形地貌3个主因子;④ 人文因素对于当前加剧热岛效应形成产生的促进作用明显大于自然因素的抑制作用,综合作用下地区将升温0.293 ℃。影响城市人居热环境的因素众多,多源数据有助于揭示城市热环境空间格局及演变规律,深化对城市热岛效应成因分析认知,明确人文和自然影响因素间相关关系和相关程度,以此为改善城市人居环境质量提供科学依据。     

珠江三角洲港资服务业企业的空间格局及影响因素研究

香港与珠三角地区历来有着紧密的社会经济联系，研究港资服务业在珠三角的空间布局，有助于发现港资服务业在珠三角不同等级城市的跨制度边界分布规律，并对揭示香港与珠三角之间的服务业合作关系和促进粤港澳大湾区一体化建设具有重要意义。基于1 050家珠三角港资服务业企业POI点数据，运用最邻近点指数、核密度估计法和地理集中指数等定量方法和GIS技术，研究珠三角港资服务业企业的总体空间布局及局部区位特征，并构建了多元回归模型揭示其空间布局的影响因素。结果发现：① 珠三角港资服务业企业的整体空间表现为集聚型，形成了“总体分散，局部集中”的空间分布特征；② 分行业来看，除分配性服务业企业具有空间多中心特征外，其余服务业企业均形成了以广、深为核心的空间分布结构，且4类珠三角港资服务业企业均具有显著的集聚特征，其中生产性服务业企业的集聚特征最为突出；③ 除分配性服务业企业外，其他类别港资服务业企业的空间分布受到不同因素影响，主要包括服务业发展水平和固定资产投资。     

山地城市空间形态的地表热环境效应——基于LCZ的视角

全球气候变暖背景下,城市高温的强度、发生频率、持续时间和覆盖范围屡创新高,热舒适性已成为影响大城市人居环境质量的一个重要因素。以典型山地城市并有"火炉"之称的重庆市渝中区为例,分析城市空间形态指数与地表温度之间的相关性关系及其作用机理,参考Local Climate Zone(LCZ)方案对城市空间形态进行分类,旨在引导改善城市热环境的规划设计与优化调控途径。研究结果表明,容积率、建筑密度、下垫面不透水面率、平均高度4个形态指数与地表温度之间呈显著正相关,天空开阔度与地表温度之间呈显著负相关,迎风面积指数与地表温度之间没有显著的相关性关系。在城市空间形态类型方面,建设用地比自然地表温度更高。紧凑类型比开放类型地表温度更高,并且表现出低层中层高层的趋势。因此,在城市规划建设过程中,通过合理的用地布局,将低层空间让位于绿地、水体等自然要素,建筑向竖向高层发展;在相同建设强度的情况下,高层低密度城市形态更有利于缓解城市热岛效应,提高热舒适性。     

近10年来苏州主城区职住空间格局演变及类型划分

基于2010年和2019年高德地图POI数据,运用缓冲区、标准差椭圆和最近邻层次空间聚类法分析近10年苏州主城区职住空间格局的演变特征.研究表明:苏州主城区居住郊区化和就业多中心格局显著,职住空间呈"南—北"向分布且重心南移,职住热点区分别展现"凝聚型+扩散"和"分散型+向心"的动态分布;从分产业角度按集聚分区测度方法将职住空间划分为7种类型,即居住主导型、制造业主导型、服务业主导型、制造业+服务业主导型、居住+制造业主导型、居住+服务业主导型和职住均衡发展型;根据类型区不同特征,概括出3种演变模式,即核心区服务业拓展模式、近核区职住均衡化模式和远核区职住稳定发展模式.     

全球气候变化背景下基于土地利用的人类活动对城市热环境变化归因分析——以京津冀城市群为例

近年来全球气候变化已经影响到人类生活的所有地区,气候系统变化的规模和现状是数千年来前所未有的。与此同时,中国城镇化进程显著加快,尤其以城市建设用地扩张主导的土地城镇化最为突出,导致城市热环境脆弱性加剧。已有研究探索了特定类型土地利用变化对于城市热环境的影响,但忽视了全球气候变化背景下自然气候和人类活动共同作用城市热环境变化的双重过程。因此,本研究提出一种基于土地利用类型的城市热环境变化贡献度算法,旨在厘清自然气候（表征为土地利用平均温度变化）和人类活动（表征为土地利用类型转变）对于区域热环境变化的单独贡献。本研究使用中分辨率成像光谱仪（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）地表温度及发射率数据,定量计算2005—2020年四季和昼夜京津冀城市群各城市土地利用类型平均温度和面积变化对于城市热环境变化的分别贡献。该算法计算各城市四季和昼夜地表温度变化与MODIS LST产品误差在1 K以内。2005—2020年各城市地表平均温度大多数呈增长态势,其中冬季白天增温幅度最高。耕地、城市建设用地和农村居民点对城市热环境变化的贡献度较其他土地利用类型突出。京津冀城市群中各城市人类活动对城市热环境变化的单位贡献强度远高于自然气候（4.03~648.07倍）,而人类活动的贡献总量（-0.25~0.92 K）低于自然气候（-2.40~6.50 K）。研究结果对于京津冀城市群空间协同发展和适应及减缓气候变化等具有重要的科学意义和实践价值。     

厦门市建设用地功能区的热环境分异研究

基于厦门2019年的兴趣面(Area of Interest)数据、Landsat遥感影像等多源数据,应用Logistic回归模型、空间自回归模型、衰减模型,分析各类建设用地功能区热力特征和对城市热岛影响程度及升温效应的分异规律。结果表明：各类功能区均具有高温现象。交通运输区高温现象显著,仓储区、工业区次之,居住区、公共设施区则较弱;各功能区比例均对形成城市热岛效应有正向影响,影响大小依次为：工业区>仓储区>公共管理与服务区>居住区>商业服务业区>交通运输区>公共设施区;各功能区比例均与热岛强度呈正相关关系,且空间溢出效应显著。交通运输区、商业服务业区比例对热岛强度的正向影响较强,仓储区、工业区次之,公共管理与服务区、居住区、公共设施区比例的正向影响较弱;工业区、商业服务业区、仓储区、交通运输区的升温效应比较显著。功能区面积越大,则其升温效应越显著,但大面积功能区的升温效应可能出现“饱和现象”。     

Effect of human settlements on urban thermal environment and factor analysis based on multi-source data: A case study of Changsha city

In view of the lack of comprehensive evaluation and analysis from the combination of natural and human multi-dimensional factors, the urban surface temperature patterns of Changsha in 2000, 2009 and 2016 are retrieved based on multi-source spatial data(Landsat 5 and Landsat 8 satellite image data, POI spatial big data, digital elevation model, etc.), and 12 natural and human factors closely related to urban thermal environment are quickly obtained. The standard deviation ellipse and spatial principal component analysis(PCA) methods are used to analyze the effect of urban human residential thermal environment and its influencing factors. The results showed that the heat island area increased by 547 km~2 and the maximum surface temperature difference reached 10.1℃ during the period 2000–2016. The spatial distribution of urban heat island was mainly concentrated in urban built-up areas, such as industrial and commercial agglomerations and densely populated urban centers. The spatial distribution pattern of heat island is gradually decreasing from the urban center to the suburbs. There were multiple high-temperature centers, such as Wuyi square business circle, Xingsha economic and technological development zone in Changsha County, Wangcheng industrial zone, Yuelu industrial agglomeration, and Tianxin industrial zone. From 2000 to 2016, the main axis of spatial development of heat island remained in the northeast-southwest direction. The center of gravity of heat island shifted 2.7 km to the southwest with the deflection angle of 54.9° in 2000–2009. The center of gravity of heat island shifted to the northeast by 4.8 km with the deflection angle of 60.9° in 2009–2016. On the whole, the change of spatial pattern of thermal environment in Changsha was related to the change of urban construction intensity. Through the PCA method, it was concluded that landscape pattern, urban construction intensity and topographic landforms were the main factors affecting the spatial pattern of urban thermal environment of Changsha. The promotion effect of human factors on the formation of heat island effect was obviously greater than that of natural factors.The temperature would rise by 0.293℃ under the synthetic effect of human and natural factors. Due to the complexity of factors influencing the urban thermal environment of human settlements, the utilization of multi-source data could help to reveal the spatial pattern and evolution law of urban thermal environment, deepen the understanding of the causes of urban heat island effect, and clarify the correlation between human and natural factors, so as to provide scientific supports for the improvement of the quality of urban human settlements.     

徐州城市建设用地空间格局特征及其演化

基于1979年、1994年、2003年、2008年徐州城市土地利用现状图,构建研究区居住、工业和商业及公共服务（商服）用地图层,在此基础上运用基于矢量单元的圈层分析、扇形分析和基于栅格单元的空间韵律分析技术,分别从距离、方位和空间格局关系等方面分析了徐州城市建设功能用地空间格局。研究表明：（1）工业和居住用地的波峰位置...     

地理单元划分对城市热环境响应规律的影响——以北京为例

尺度效应及空间异质性决定了同一种影响因子在不同地理单元中对生态过程的作用程度存在差异。论文选择城市热环境效应这一典型城市生态过程为研究对象,针对地理单元划分对热环境效应响应规律研究较少的现状,选择土地利用分类、网格、街区、局地气候区4种地理单元,选取常用景观组分指标——归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、不透水面比例(impervious surface area, ISA)和改进的归一化差值水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)为热环境影响因子,探究不同地理单元中城市热环境对景观组分响应规律的差异。以POI数据重新定义的北京市城区为研究区,结果表明：① 单因子与地表温度Pearson相关性分析得出街区和网格作为划分单元,各影响因子与地表温度相关性较高;② 利用多因子回归方法更适合于地表温度空间分异的解释,植被和不透水面比例因子的组合在4 km网格单元,植被、水体组合及植被、水体、不透水面比例的因子组合在局地气候区单元对地表温度空间分异的解释力度最强。论文为北方大城市热岛影响因素选择提供依据,充实了不同尺度热环境效应响应规律的案例研究,并为城市生态环境效应选择适当研究单元提供依据。     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以广东东莞为例

利用Landsat TM6热红外遥感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区东莞市的城市地表温度。构建了三个热效应评价指数:热效应贡献度指数、热像元权重指数和区域热像元权重指数,来定量分析不同土地利用类型对城市地表温度的贡献度,发现城乡工矿居民用地、林地和耕地的热效应贡献度较大,水域和草地的热效应贡献度较小,未利用地对区域热环境的贡献最小。此外,研究表明,随着平均温度的升高,东莞市水面和陆面1988~1998年的温度反差明显增大。     

建成环境对城市居民日常出行碳排放的影响——以开封市248个居住区为例

居住区是居民日常生活最基本的空间单元,其建成环境对出行碳排放的影响是学术界关注的焦点。基于大样本调查数据核算居民各类出行碳排放,通过POI抓取、空间句法、网络分析等方法识别开封市主城区成规模的248个居住区的建成环境特征,借助核密度和GWR等方法剖析居住区尺度居民各类出行碳排放的空间分异规律。结果表明：① 城市内部居民出行碳排放空间差异显著,居住区公共服务供给的公平性问题突出,外圈层快速扩张区域应作为城市碳减排工作的关键区域;② 居住区尺度能较好地揭示建成环境对出行碳排放的影响,路网设计、建筑密度、土地利用混合度等因素对各类出行碳排放的作用机理差异较大,作用强度亦存在不同方向上的空间渐进规律;③ 根据出行碳排放结构及其对应的建成环境指标可识别出外层高密度欠通达低混合型居住区碳排放水平较高,内层低密度高通达高混合型居住区碳排放水平较低。研究结果可为居住区空间重构和城市碳排放的分区规划与治理提供科学依据。     

南京市热场分布特征及其与土地利用/覆被关系研究

文章采用Landsat ETM⁺热红外波段反演LST,分析南京市热场分布规律,构建了土地覆被指数LCI定量表示热场分布特征与土地利用/覆被的关系。结果表明:南京市存在三个连续分布且范围较广的热岛中心,主要分布在工业区;建成区平均温度比郊区高0.972℃;土地利用/类型的空间格局总体上决定了城市热场的空间分布,下垫面介质的热特征和生物学特征差异是地表温度不同的根本原因,工业热源是南京市热岛形成的重要因素;LCI可以和城市气候模型、水文模型结合起来运用,为城市热岛提供一种新分析方法。对某一特定区域而言,随着城市化水平的提高,单位面积内LCI值逐渐减小。     

张掖城市主要功能用地演变特征及其动因分析

研究城市功能用地演替可以揭示出新时期中国城市功能空间演化的特征、趋势与形成机制，为城市管理提供理论依据。本文以张掖中心城区为研究范围，运用GIS工具及方法，定量分析了张掖市1981年以来居住用地、工业用地、公共服务用地三大功能用地的空间演变特征及其动因，进而绿洲城市空间的可持续发展提供指导。研究发现：张掖城市居住用地和公共服务用地呈逐步增加趋势，空间上呈“内聚→外散”的演变趋势,两者均由老城区向四周扩散，而工业用地先增加后减少，空间上呈“混杂→集中”的转变特征，整体上集中于东北部产业园区内。张掖城市功能用地演变是人口经济驱动、宏观政策调控、城市开发与生态环境博弈、交通线路牵引、城市规划引导等共同作用的结果。