基于能级提升的京津冀城市群旅游空间结构优化

选取反映城市旅游能级的27个单项指标构建评价指标体系,运用熵值法确定指标权重,计算2011,2016年京津冀13个城市旅游能级指数,并划分为4个层级。从城市旅游经济能级、旅游竞争潜力能级和旅游环境支撑能级三方面分析京津冀城市群的旅游空间结构演化特征,提出京津冀城市群旅游空间结构"以北京、天津为第一增长核心"和"以石家庄、唐山、保定为第二增长核心"的节点优化路径,构建"环京津特色旅游轴线"和"四纵旅游轴线"。     

京津冀城市群发展质量评价与空间分析

基于城市经济能级模型对京津冀城市群内各城市进行等级划分,借助引力模型分析城市间经济联系的变化,并利用城市群发展质量评价指标体系和空间自相关分析,对京津冀城市群和群内城市发展质量以及京津冀、长三角、珠三角三大城市群内核心城市发展质量进行评价。结果表明:城市群内一级中心城市北京、天津的辐射影响突出,集聚效应明显,城市间联系的网络化趋势在增强;城市群内各城市发展质量分为发展良好、发展中等、发展一般3个层次,北京和天津的城市发展质量指数高于河北11个城市,北京城市发展质量指数高于三大城市群内其他中心城市;基础设施网络化的发展促使城市群内城市发展质量和城市间联系的紧密程度呈"带状"结构发展。     

城市群空间结构效益评价与优化研究——以长株潭城市群与环洞庭湖城市群为例

从城市群规模效益、距离效益和空间联系效益3个方面出发,运用ArcGIS和城市相互作用强度模型对长株潭城市群和环洞庭湖城市群空间结构效益进行评价比较分析。结果表明：环洞庭湖城市群在外在规模上具有相对优势,具体表现为人口规模、空间规模以及城市数量较大,但城市群的紧凑度不高,城市规模等级结构优势不够明显,空间可达性较差,重要城市之间的空间联系不够紧密,呈现“大而散”的特征;相对而言,长株潭城市群城市数量、人口规模及用地较小,但其紧凑度及规模效益较高,城市规模等级结构优势度相对较高,可达性较好,重要城市之间的空间联系较为紧密。在此基础上,以实现城市群空间结构效益最大化为目标,构建了以长沙为中心城市的“一心两圈三轴”结构体系。     

不透水地表盖度视角下中美城市群空间结构对比——以“京津冀”与“波士华”为例

将城市不透水地表盖度产品应用于城市群空间结构研究具有重要价值。本文基于多源遥感数据提取了“京津冀”与“波士华”城市群近40年（1972-2011年）亚像元级不透水地表专题信息,构建了城市群空间结构对比分析数据集;并引入引力模型和景观格局理论,利用引力指数、景观格局指数以及空间结构参数等,采用地理信息系统空间分析方法,从城市群与城市两个尺度对城市群空间结构进行了对比研究。结果表明：① “京津冀”城市群不透水地表快速增长,而“波士华”城市群较为稳定;② “京津冀”城市群空间结构经历了城市孤立发展阶段、双核心城市群阶段、城市群组阶段以及城市群网络化阶段,“波士华”城市群空间结构较为稳定,空间结构呈现出“点—轴”带状分布;③ 中国城市不透水地表盖度“高—高”聚集区呈现出典型团块状“摊大饼”形态,而美国城市呈现出一种“多中心集聚、分散成组”的态势;④ “京津冀”城市群生态、生产与生活用地不透水地表面积占比均高于“波士华”城市群。最后,基于两国城市群空间结构的对比结果,从空间布局优化角度对“京津冀”城市群的发展提出了初步建议。     

辽宁沿海城市带空间结构

辽宁沿海城市带是中国环渤海地区的重要组成部分。在辽宁沿海经济带开发上升为国家战略的背景下,该区域城市群空间结构必然面临着转化与重组。本文以辽宁沿海城市带24个大、中、小城市为空间单元,分别从城市规模、经济发展水平、交通网络通达性3方面讨论城市群集聚程度,并对其空间分布特征进行分析,结果表明:①城市规模等级差异明显,首位城市垄断性强。通过构建规模指数模型,将该区域24个规模不等的城市分为4级,同级城市规模指数幅度变化不大,但是不同级别城市之间规模差异很明显。进一步运用首位度、分形理论等方法分析城市规模分布的空间特征,发现该区域城市首位分布明显,城镇规模分布较为松散,人口空间分布差异程度较大。②经济发展格局具有明显的层序性,空间集聚现象显著。经济空间结构呈现非均衡分布状态,而且各城市的经济发展水平之间存在较强的空间正相关关系,具有相似发展水平的城市在空间上具有显著的集聚及两极分化现象,发展水平较高的城市集中布局于辽东半岛,而辽宁省西部以及东南部的经济极化现象较弱。③通达性空间分异明显,交通网络仍有很大发展潜力。通达性最优区域集中分布在该区域的几何中心以及辽东半岛地区,辽西、辽东南的通达性值普遍较高。④综合以上分析,发现辽宁沿海城市带空间结构为典型的条形核心—外围—边缘结构,具有大连、锦州、营口3个强中心,其中大连的极化作用最强。     

中国城市群空间结构的稳定性分析

应用中心地理论,引入中心性指数和分形网络维数等方法以及GIS格网化技术,按照交通原则,即K ＝4作为参照系,采用2004年基础数据,对由160个地级市和700多个县级市构成的28个城市群及其空间结构的稳定性进行了定量测度。结果显示：① 中心性指数越大的城市群,其空间结构稳定性越强;② 中心性指数越大,与中心地结构相似性程度越高,空间稳定性越强;③ 网络维数越大,城市群空间结构稳定性越强;④ 点列数越长的城市群空间结构稳定性越强;⑤ 依据中心性指数大小,可将中国城市群划分为单核分割型、单核偏离型、单核集中型、双核平衡型和双核偏离型共5大类型;⑥ 根据半升梯形模糊隶属度函数模拟结果,将中国城市群空间结构稳定性划分为强稳定型、较强稳定型、中等稳定型、弱稳定型和不稳定型共5个等级;⑦ 根据不同等级的城市群个数,认为中国城市群空间结构的稳定性相对较差。本文最后提出了技术应用、参数选择等方面存在的问题以及未来研究的重点。     

城市群多层次空间结构分析算法及其应用——以京津冀城市群为例

日益受关注的城市群是国家参与全球竞争与国际分工的地域单元。在定义城市群的基础上,提出了城市群多层次空间结构分析算法。该方法在评价城市综合实力的基础上确定核心城市,依据核心城市的通勤圈确定研究区域;在计算城市间多模式交通可达性的基础上评价城市间相互作用强度;利用城市综合实力指数及相互作用强度进行城市群多层次空间结构分析,从复杂的城市群相互作用网络中分析确定其等级结构体系——多层次空间结构树。以京津冀城市群为例进行了实证分析,给出了城市群边界和空间结构。研究认为北京城区周边缺乏成熟的二级中心城市,而在天津地区,天津市城区具有较强综合实力,形成相应的辐射圈,与天津滨海新区形成双核结构。最后对模型的应用进行了讨论。研究表明:提出的模型架构为利用计算机的大数据快速处理能力进行城市群复杂网络分析提供了有益探索,将为城市群空间决策提供良好的支撑。     

京津冀城市群城市体系空间结构及其演变特征

基于引力模型和潜力模型,测度2000,2015年京津冀城市群各城市的空间作用强度、方向与范围,研究京津冀城市群城市体系的空间结构及其演变特征。结果表明:北京(市区)和天津滨海新区的吸引区范围不断扩张,为更多城市提供了发展机遇,但也导致京津周边各地级市市区吸引区范围的减小;河北南部各地级市市区吸引区范围变化不大,但潜力等级降低,石家庄(市区)在南部地区的增长极地位愈发凸显;大部分节点城市的等级降低,河北高等级节点数量减少尤为显著;非地级市市区的低等级节点城市增多,且大都位于石家庄Ⅰ级城市体系;京津冀城市体系空间结构更为稳定和成熟,但三大Ⅰ级城市体系均存在某一级节点城市的缺失,基本架构仍有待完善。     

辽宁沿海城市带界定及其结构特征分析

目前城市群已成为中国城镇化发展的主体形态之一。辽宁沿海城市带是中国城市群结构体系中的一个新兴城市群,在沿海开发与东北老工业基地振兴中起着战略支点作用。首先根据城市群内涵构建城市群空间范围识别指标体系,据此对辽宁沿海城市带进行空间界定。在此基础上,从多中心性、功能性、网络性3方面深入分析该城市带的结构特征。结果表明,辽宁沿海城市带人口规模与人口密度均表现出显著的多中心性特征,但是人口规模中心与人口密度中心的等级分布并不完全对应。而且"大连-营口-盘锦"发展轴的城市中心表现为强集聚型特征,城市带东西两翼表现为弱集聚型特征。城市带工业生产功能具有区际意义,而生产性服务功能的区际影响还很有限。内部各城市的工业结构趋同性明显,但是在服务功能、交通运输功能、商业功能等方面各具优势,已形成较为明确的分工与互补关系。辽宁沿海城市带交通网络发育比较完善,交通网络体系基本形成。内部各城市基于交通网络实现了较好的经济联系网络链接,城市带的点轴空间结构已经形成并且开始向网络结构过渡。     

基于人流-物流-信息流的成渝城市群网络结构特征研究

基于流空间理论,以成渝城市群为研究区,利用多源大数据,构建以人流、物流、信息流为主要构成的综合流强度指数,借助社会网络分析方法进行网络中心性、核心-边缘结构、凝聚子群分析,识别成渝城市群网络结构特征,并提出相关优化建议。结果表明：(1)成渝城市群人流向单个节点城市集中的趋势最强,信息流次之,物流最弱,成都市和重庆市为人流、物流、信息流网络的双中心。(2)在综合流视角下,成都市的点度中心度最高,在网络中的主导地位高于重庆市;成都市和重庆市是网络-边缘结构中的2个核心城市;组成不同凝聚子群的节点城市之间呈现等级差异。建议从提升重庆市和成都市对外辐射能力、培育城市群次级中心城市、建立跨行政区协同发展机制、强化都市圈辐射带动作用4个方面促进成渝城市群空间结构优化。     

天山北坡城市群空间组织形态的识别研究

 正确认识天山北坡城市群的空间组织结构以及空间发展形态,对于完善绿洲城市群的发展理论和规划具有重要意义。以天山北坡城市群为研究对象,通过资源环境承载力的分析,总结出未来城市群发展面临的客观制约因素;通过中心性分析、断裂点理论修正的Voronoi多边形等方法识别出城市群的中心城市及各自的辐射范围城市;通过引力模型识别出城市之间的社会经济联系强度。据此,利用多维尺度分析的方法,可视化地展现了天山北坡城市群发展的空间组织形态。经调查了解：（1）乌鲁木齐市与克拉玛依市是未来城市群发展的两个中心城市,五家渠市、阜康市、昌吉市、石河子市周边目前属于乌鲁木齐市的辐射范围城市,奎屯市,乌苏市属于克拉玛依市的辐射范围城市;（2）城市群内部的城市之间的联系比较松散,特别是两个中心城市之间联系较弱;（3）城市群的空间发展形态为串珠式,是一种特殊的走廊式空间形态。     

中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应

作为经济发展的战略核心区域,东部沿海城市群的创新效率关系到创新驱动发展战略的实施和创新型国家建设。基于东部沿海五大城市群创新投入和产出面板数据,引入随机前沿生产函数测度2001—2015年五大城市群的创新效率,并利用空间Durbin模型定量分析创新效率的空间溢出效应。结果表明：① 2001年以来,五大城市群的创新效率均呈现稳定增长的趋势;② 京津冀创新效率增长缓慢,山东半岛城市群创新效率的提升幅度最大,长三角创新效率的提升幅度和均值仅次于山东半岛和京津冀城市群,而城市群核心城市虽然创新资源投入较多,但创新效率偏低;③ 经济发展水平、集聚经济、外商投资、劳动力素质、政府资助、基础设施、产业结构和高新技术产业对城市群创新效率有直接作用和溢出效应。     

中国三大城市群电子商务快递物流网络空间结构及其形成机制研究

以中国长三角、京津冀、珠三角三大城市群为案例,基于中国智能物流骨干网（China Smart Logistic Network,CSN）关系数据,采用社会网络分析、随机森林分类算法、QAP分析等研究方法,在县区尺度上探索电子商务快递物流网络空间结构特征及其形成机制。研究发现：① 三大城市群电商快递物流网络密度较高,已形成典型的网络式空间结构。其中长三角城市群网络呈圈层蛛网式结构,县区间联系强度以环杭州湾为中心向外围梯度衰减;京津冀城市群网络受制于行政藩篱,形成“北京?天津”双核心网络结构;珠三角城市群网络联系强度自区域外围由弱到强逐渐向珠江口东岸方向变化,形成“穗（广州）?莞（东莞）?深（深圳）”快递物流廊道。② 三大城市群中物流输出型县区多集中在区域中部,依托中心城市向外物流辐散,而物流输入型县区多分散于外围。③ 城市群电商快递物流网络形成主要受人均可支配收入、常住人口和距离等因素影响。研究结果对于丰富城市网络理论,促进城市群快递物流协调发展,提升现代服务业水平和城市群整体竞争力具有重要意义。     

基于POI与NPP/VIIRS灯光数据的城市群边界定量识别

科学识别城市群边界是城市群精明紧凑发展的关键,也是国家空间治理体系与空间治理能力的重要标志。论文以京津冀、长三角和珠三角3大城市群为研究区域,采用NPP/VIIRS(Suomi National Polar-orbiting Partnership / Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光影像与POI(Point of Interest)数据,基于密度的曲线阈值法与分形网络演化算法,对3个城市群的实际物理边界和集聚空间范围进行精准识别与空间特征解析。研究结果表明：① 基于POI密度的曲线阈值法与NPP/VIIRS分形网络演化算法识别出城市群边界均小于国家城市群规划的行政边界,识别范围约占规划范围的20.90%~24.40%,识别结果显示3大城市群中长三角城市群发育最好,识别的城市群面积是京津冀和珠三角城市群的2倍左右;② 从POI与NPP/VIIRS灯光数据提取的城市群边界面积非常接近,其中POI数据提取的城市群面积偏大,更大程度上反映的是城市群整体边界轮廓而非内部细节;NPP/VIIRS影像提取的城市群更细碎,能更好地识别城市群聚集中心与关键核心区域,2种方法可以相互比较和验证;③ POI与灯光数据识别的城市群边界叠置分析发现,3大城市群中除了关键核心地带(集聚区)以外,外围还有众多孤立的点状区域(中小城镇),外围的点状区域与城市群集聚中心区空间割裂,一定程度上很难快速有效地接受来自城市群核心区域的辐射带动(涓滴效应)。     

中国中心城市公路客运联系及其空间格局

依托中国地级中心城市间的公路长途客运联系数据,运用GIS空间网络分析方法,对中国公路客运联系网络结构及其分布格局进行清晰的空间解构。研究显示：公路客运联系强弱与城市人口规模和经济总量相关性较强,而与经济发展水平不相关性;中国人口经济密集分布的东中部地区中心城市间的公路客运联系密切,呈现区域性集聚的分布格局;最为密集的区域为长三角、珠三角两地,而京津冀、山东省、河南省和成渝地区的集聚程度也相对突出。总体上,中国公路客运联系以各省份的省会及区域中心城市为联系中心,以区内其他城市为联系对象,在中短途客运距离内形成自成一体的区域性空间集聚。研究表明：中国公路长途客运联系的适宜空间距离应在500 km以内,最佳客运距离为100~300 km左右;中国公路长途客运联系在200 km内是随着距离增大而增加,之后则呈现二次曲线型的距离衰减趋势;细分各距离区段内的公路客运联系可以清晰识别城市群内、省域内、省际间及大区域间等不同空间尺度下区域交通联系的结构特征。     

京津冀城市群产业空间重构与优化调控

科学解析京津冀城市群产业空间重构不仅有助于深化产业空间演化相应理论,也是服务京津冀协同发展国家战略的必然要求。论文从全球价值链视角出发,基于社会经济统计数据与全国工业企业库数据,采用经校正的产业比重变动方法对京津冀城市群产业空间重构进行了解析,并据此提出优化调控对策。主要结论有：① 产业空间重构是推动城市群发育与成熟的重要动力,其中嵌入全球价值链并持续攀升是推动城市群高级化的基础动力,而内部产业空间重构则是完善产业合作网络、推动城市群一体化的重要途径,此外,资源环境承载力与全球化、郊区化的交互是形成双“C”字形空间格局的基础与支撑;② 在国际产业空间重构方面,目前天津市为承接核心,北京次之,其余城市发展则相对滞后;③ 在城市群内部产业空间重构方面,由北京—天津—唐山—沧州围成的内“C”字形范围是产业空间重构的核心区,不同类型产业表现出不同的驱动特征,其中纺织服装业表现为全球价值链主导下的市场驱动,化学产业表现为环境管制与水资源依赖的双重作用,钢铁产业表现为明显的政府主导,医药制造业则表现为全球价值链主导下的政府调控;④ 京津冀城市群的内“C”字形地区应侧重产业升级,外“C”字形地区则重点关注生态环境保护与产业转型,以内“C”引领外“C”,以外“C”保障内“C”,双“C”联动,以保障京津冀协同发展战略的顺利实现。     

中国沿海三大城市群城市空间网络拓展分析——以综合交通信息网络为例

在以“空间流”为逻辑的区域空间组织下,借由城际交通与信息网络的全面发展改变着社会经济空间结构的深度与广度,由此产生的“时空压缩”效应大幅度增强城市信息联系,促使现代城市在“空间流”的作用下不断扩展城市网络空间。针对中国在城镇化发展过程中出现的沿海三大城市群：长三角、京津冀以及珠三角城市群,对其进行城市空间网络分析,结果表明：① 公路运输、普通列车、高速列车、信息网络在一定程度上把相互连接的城市转变成为城市空间对外拓展的网络节点,拉近节点城市与周边城市的时空距离,带动城市群区域信息“网络化”结构的形成;② 长三角城市群城市空间网络主要以上海（沪）、南京（宁）核心节点城市构成,北翼网络化程度较高于南翼线性联系程度,其区域联系密度以“沪-宁”“沪-杭”沿线向两侧递减;其城市群城市网络拓展流向主要是以上海→湖州、上海→宁波、上海→泰州、南京→扬州、南京→镇江、南京→无锡、南京→苏州、南京→上海、杭州→宁波等城市流向,呈现典型多中心结构;③ 京津冀城市群城市空间网络主要以北京、天津为核心向外辐射,形成了以廊坊、沧州、承德、张家口等次级城市网络连线。其城市群城市间网络的拓展流向主要是以北京→天津、北京→石家庄、北京→秦皇岛、北京→廊坊、天津→秦皇岛、天津→石家庄等城市流向,呈现典型的双核心结构,这些城市彼此之间呈现复杂网状联系特征,其中,北京-天津-石家庄围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他10个城市节点组成外围低密度圈层;④ 珠三角城市群城市空间网络主要以广州、深圳、珠海为核心向外辐射,形成了以佛山、惠州、江门等次级城市网络连线。其城市群城市网络拓展方向主要以广州→深圳、广州→肇庆、广州→东莞、深圳→广州、深圳→东莞、珠海→东莞等城市流向。其中,广东、深圳处于网络的绝对中心位置,广东-深圳-东莞-佛山围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他5个城市节点组成外围低密度圈层,多核心网络结构特征显著。     

中国沿海城市群环境规制效率时空变化及影响因素分析

基于2003~2016年中国沿海三大城市群的面板数据,采用基于非期望产出的超效率SBM模型测度城市群环境规制效率,结合变异系数、基尼系数、空间自相关和广义最小二乘法（GLS）分析城市群环境规制效率空间演变特征,识别环境规制低效运行城市,探究环境规制效率变动的驱动因素。研究表明：① 京津冀城市群注重产业结构调整,环境规制效率上升最为显著;长三角城市群注重末端治理,环境规制效率下降趋势明显;珠三角城市群注重清洁生产技术的引进,环境规制效率明显优于其他两大城市群。② 三大城市群环境规制效率内部差异明显,珠三角城市群最为突出,长三角城市群环境规制下降型城市占比高达38.64%,集中分布在安徽、江苏交界处。③ 珠三角城市群是高环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应显著;京津冀、长三角城市群是低环境规制效率空间集聚区,空间溢出效应不显著。④ 经济发展水平、产业结构、市场环境、城镇化水平和对外开放水平是东部沿海城市群环境规制效率变动的影响因素。     

长江经济带主要城市群2h出行交通圈格局特征

城市群作为城镇化高级阶段区域社会经济发展和参与国际竞争的主要空间载体,良好的交通通达性是其高质量发展的必要条件。以《交通强国建设纲要》提出的城市群2h通达目标为研究视角,以长江经济带3个国家级城市群为研究对象,选取加权平均出行时间作为测度指标并引入场强和引力模型,对比分析3个城市群所有城市与中心城市两个层级2h出行交通圈格局特征。研究发现：① 3个城市群出行交通圈均表现为从中心向外围地区呈现出由低到高连续扩大的“圈层式”空间格局特征,且长三角和成渝城市群分别形成了“>”字型和“十”字型2h出行廊道,但长江中游城市群尚未形成2h出行廊道。② 城市群中心城市2h出行交通圈的空间分布受区位条件影响较大,越接近区域几何中心则2h出行交通圈覆盖范围越大,而影响腹地受中心城市综合规模的作用明显,3个城市群各中心城市2h出行交通圈和影响腹地的空间分异显著。③ 不同城市群中心城市2h出行交通圈衔接联系水平差异显著,表现出多元的圈层叠加的经济联系格局。④ 高密度高速公路路网在提高城市群中心城市2h出行交通圈衔接联系水平中发挥重要作用,按衔接联系模式特征可将各城市群总结为多中心网络型、多中心组团型与双中心轴辐型。     

基于财富中国500强企业的中国城市群城市网络联系分析

现有城市网络研究多集中于城市联系及各城市群内部的空间关联,多以企业总分机构关系型数据研究中国城市网络结构,尚较少涉及中国城市群城市网络联系的整体认知。本文基于财富中国500强中的311家金融与专业性服务企业数据,分析中国19个城市群及41个主要城市间城市网络联系,借助企业在属地城市群层面的跨尺度空间表达,依据关系地理将城市群视为互相联系的空间集合,运用网络分析与互锁网络模型相结合的方法,重点分析城市群金融与专业服务业城市网络联系。结论如下：一方面,中国城市群整体形成以京津冀、长三角、珠三角、成渝、山东半岛与长江中游城市群为核心的空间组织体系,并与国家中心城市分布特征一致。关中平原、辽中南、滇中等13个城市群为非核心层级空间组织,是中国城市群空间拓展的重要支撑。另一方面,城市群城市网络联系依赖于金融及专业性服务要素高效优化配置,城市群对外联系范围决定了该城市群对各类服务要素流的控制与配置能力,进而影响其发展地位。其中,京津冀城市群主导商业银行、多元金融投资、保险、会计和律师事务形成的城市网络联系,长三角城市群以绝对优势主导证券企业城市网络联系,长三角、成渝、珠三角城市群共同主导着广告代理、管理咨询企业间的城市网络联系。本文尝试以城市群关系邻近性认知企业行动与城市群间的跨尺度空间联系互馈机理,认为城市群间水平联系对中国城市群城市网络具有重要作用,为国家制定城市群相关政策提供参考。