景观扩张指数及其在城市扩展分析中的应用

景观指数是定量分析景观格局的一种常用手段,但目前大部分景观指数,往往只侧重于对景观斑块或格局的几何特征进行简单分析和描述.忽略了景观格局动态变化过程的信息.缺乏将景观空间分布格局与其变化过程相结合的深入研究.作者提出了一种新的景观指数一景观扩张指数(Landscape Expansion Index,LEI),与传统的景观指数相比,LEI包涵了景观格局的过程信息,可用来分析两个或多个时相景观格局的动态变化.而传统景观指数则只能反映某一时相景观格局的信息.将景观扩张指数应用于东莞市1988-2006年期间的城市景观扩张过程中,研究结果表明.LEI能够很好的识别城市扩张的三种类型一填充式、边缘式以及飞地式.此外,通过对东莞市城市扩张过程LEI的变化分析,发现东莞市城市扩张规律与城市增长相位理论是相符合的.     

一种新的城市景观扩张过程测度方法：多阶邻接度指数

提出多阶邻接度指数（Multi-order Adjacency Index, MAI）,应用多阶缓冲区完善对新旧斑块间空间关系的识别,从而更为详细地揭示城市扩张过程特征。MAI的延伸公式可供自下而上从宏观分析城市整体的扩张程度及空间变化过程。选取武汉市作为研究区,基于4期遥感影像（1995、2000、2005和2010年）划分3个时段应用MAI分析武汉市城市景观格局的演变特征。结果表明,MAI能够详细地反映出新增城市斑块在空间上有更加离散的分布趋势,新增斑块的扩张程度逐渐加深,建成区的边界不断向外延展。比较MAI与LEI（Landscape Expansion Index, LEI）的特征差异,指出MAI能够更加详尽地反映新旧斑块间的空间位置关系。     

基于GlobeLand 30的南亚各国人造地表变化时空特征分析

以南亚各国为例,基于2000、2010和2020年三期GlobeLand30数据,通过空间扫描统计法、景观扩张指数和洛伦兹曲线对2000—2010年和2010—2020年两个时段南亚各国的人造地表扩张情况进行统计分析,研究南亚各国人造地表的时空变化和空间结构的发展特征。结果表明：（1）南亚人造地表面积持续扩张,扩张率由2000—2010年的0.42%增长到2010—2020年的2.59%。（2）近20年来,印度人造地表面积扩张量最大,不丹的扩张率最快,南亚在人造地表扩张的过程中出现了显著的空间热点区域,并且在不同时段表现出空间热点的迁移现象。（3）巴基斯坦西部、斯里兰卡中部、孟加拉国西北部以及印度东部和南部飞地式斑块增加,人造地表呈现出分散凌乱的扩散特点;印度北部、斯里兰卡东部和孟加拉国东南部的新增斑块类型由飞地式转化为填充式和边缘式,表现出从扩散式阶段发展到趋于紧凑的聚合式阶段的变化趋势。（4）南亚各国人造地表的扩张在不同规模的城市尺度上存在很大差异,导致人造地表扩张过程表现出明显的不均衡性。     

长株潭城市群核心区城镇景观空间扩张过程定量分析

城镇扩张是城镇化过程最直接的表现,定量研究与揭示城镇空间扩张模式,对理解区域城镇化过程及城镇空间规划具有重要的意义。利用景观扩张指数定量研究了长株潭城市群核心区1993-2006年城镇景观空间演化过程,揭示其城镇景观空间扩张规律。结果表明:①研究时段内,城镇用地发展经过了凌乱分散的初级发展阶段后正趋向局部紧凑和区域布局合理;②1993-2006年间,长株潭城市群核心区城镇景观扩张主要是以边缘式增长为主,但是不同的时期,景观扩张表现出相异的空间扩张模式:1993-1996年间,景观扩张方式主要是以边缘式和飞地式为主,这一阶段长株潭城市群核心区处于快速城镇化过程的初级阶段;1996-1998年城镇化过程加快,这一阶段的城镇发展显得凌乱而分散,飞地式扩张明显;1998-2001年处于快速城镇化发展的扩散阶段,以边缘式扩张为主;2001-2006年间,处于快速城镇化的聚合阶段,城镇发展主要以边缘式和填充式为主;③长株潭城市群核心区在1993-2006年间,其平均斑块扩张指数和面积加权平均斑块扩张指数都呈上升趋势,表明城镇景观扩张更趋于紧凑。     

城市景观格局对城市内涝的影响研究——以深圳市为例

近年来,城市内涝问题频发,引发了强烈关注。现有有关城市内涝问题的研究多关注土地利用与城市内涝的关系,而对于城市景观格局对城市内涝影响的研究则不多。本文以内涝问题严重的深圳市为研究区,利用深圳市2014年5月11日暴雨期间内涝点数据（共278个）,选取类型水平上的最大斑块面积比例（Largest Patch Index, LPI）、斑块聚集度（Patch Cohesion Index, PCI）、景观破碎度（Landscape Division Index, DIVISION）、景观水平的蔓延度（Contagion Index, CONTAG）、香农多样性指数（Shannon's Diversity Index, SHDI）共5个景观指数,并结合土地利用类型、不透水率、植被覆盖度、降雨量、地形地势及雨水管网密度等内涝影响因子,运用相关分析和多元逐步回归分析,探究深圳市景观格局对内涝的影响。结果表明：① 土地利用类型中,住宅用地等建设用地对内涝灾害影响最大,其面积比例的增加会加剧区域内涝程度;② 城市各类型景观格局特征中,建设用地斑块的优势度、聚集度越高,景观破碎化程度越低,区域的内涝程度越高,绿地的景观格局对城市内涝的影响与建设用地相反;③ 城市整体景观特征中,景观整体越复杂越不易引发内涝灾害;④ 不透水率等人为因素比降雨量等自然因素对城市内涝的影响程度大。本研究的结果可以使人关注到地表景观格局对内涝的重要作用,为内涝治理和景观格局的规划管理提供参考和借鉴。     

基于改进景观扩张指数苏锡常地区城镇扩展空间形态变化

针对目前景观扩张指数计算存在的问题,提出一种改进计算景观扩张指数的方法用于动态分析城镇空间形态变化特征。将景观格局的3 种增长模式:填充式、边缘式和飞地式分别表示为3 种拓扑关系:包含、相交及相离关系,通过判断新增城镇建设用地斑块之间的拓扑关系计算景观格局扩张的各项指数,据此对苏锡常地区1985~2008 年各阶段城镇扩展空间形态变化进行分析。从总体景观扩张模式的变化来看,苏锡常地区建设用地增长方式以边缘式的紧凑增长为主;从增长形态的空间位置来看,各市市区和各镇行政中心的增长形态基本可以归纳为以边缘式增长为主的紧凑增长形态,普通城镇则可能是紧凑增长形态或者蔓延增长形态。计算结果表明,改进的景观扩张指数方法能够动态的反映苏锡常地区城镇用地空间格局形态变化过程。进一步计算反映城镇用地分形特征的盒子维数作对比分析,从计算结果来看,随着时间推移苏锡常地区城镇用地分维数值逐渐增加,从1985 年的1.220 增加到2008 年的1.504,但增长幅度不大,说明城镇空间格局始终处于集中和均衡之间;而景观扩张指数计算结果反映,从1995 年飞地式增长模式的数量和分布开始增加之后,给城镇发展的主导的紧凑模式带来了扰动,这种扩散式的增长导致各城镇扩张的结果在空间形态上出现与总体趋势分异的现象。新建设用地的增长点引起了城镇空间结构的变化,这种发展增加了城镇空间形态的随机性和结构的不稳定性,这个结果可以作为前述盒子维数计算结果的补充,说明景观扩张指数可以解释分形这种形态结果的空间变化过程;并且通过计算景观扩张指数,决策者可以了解城镇扩展空间形态的变化趋势,从而从宏观上控制城镇的无序蔓延。     

中国城市市辖区的空间结构及演化机制

本文提出了市辖区6种空间结构类型：圈层式、组合式、并排式、独立式、包围式及飞地式,并总结了6种类型的主要特征。通过对中国市辖区分布格局及演变分析,发现城市规模等级越高,市辖区数量越多、人口密度越大。6种类型城市分布情况为圈层式结构城市集中在东部地区,组合式结构城市在东北地区分布最密,独立式结构城市大多分布于中西部,包围式结构城市中部地区最多,并排式和飞地式结构城市在全国分布比较均衡。市辖区空间结构的一般演化路径为“独立式-并排式-组合式-圈层式”,圈层式结构会继续优化,通过“内城合并、外城扩张”向第三、四圈层发展。文章最后分析了增设、拆分与合并市辖区三种行政区划调整方式的影响因素及作用机制。     

顾及城市空间结构信息的元胞自动机模型构建及其应用

利用衡量新增斑块空间邻接关系的多阶景观扩张指数定量识别城市组团的空间特征,结合城市组团所表现出的城市空间结构信息,构建基于MLEI的元胞自动机城市扩展（MLEI-CA）模型。针对武汉市1990、2000、2013年3期遥感影像数据,运用MLEI-CA对武汉市城市扩展进行模拟,通过与Logistic-CA模型对比验证该模型的适用性。研究结果表明,MLEI-CA模型更加准确地揭示城市扩展的空间演变过程,MLEI-CA模型精度优于Logistic-CA模型,Kappa系数、城市用地的精度分别提高6%和4%。     

郑州市2001~2007年城市扩张过程中城市用地景观特征分析

城市用地景观对理解城市扩张过程中土地利用的内部特征及其动态变化具有重要意义。利用2001年Landsat7和2007年Spot4影像,采用人工神经网络方法,提取郑州市土地覆被变化信息;并利用景观指数中的平均斑块面积指数、景观形状指数、平均分维指数和平均连接度指数对土地利用景观沿主要方向进行梯度分析。揭示了城市扩张与土地利用的景观变化是一个过程的两个方面;主要经济发展区已成为城市空间扩张的推动力,在提高平均地块面积和地块连通性方面起到一定积极作用,在距市中心10 km范围内紧凑度提高,整体上松散式和紧凑式扩张并存。     

长三角快速城市化地区景观多功能性演变——以苏州市为例

评估快速城市化地区的景观多功能性演变特征对于理解城乡发展转型下的资源配置与优化、制定合理的区域土地管理与规划政策至关重要。论文以长三角经济区中城市化进程最为突出的代表性城市——苏州市为研究区,选取居住承载、粮食供给、生境维持、水源涵养、气候调节与土壤保持6种景观功能指标,通过空间分析、SOFM网络模型等方法,基于1 km景观单元对区域景观多功能性的热点演变规律、权衡协同演化关系等进行分析。研究表明：① 受城市扩张影响,2000—2015年间苏州市景观多功能以居住承载功能的扩散态势为主,其他景观功能均呈现差异化缩减趋势,其中粮食供给与生境维持的功能弱化最为显著,且3种调节功能的空间分布特征存在一致性。② 随时间推移,苏州市景观多功能性逐渐增强,其高值区(>2)范围集中分布在林草地与耕地景观。在社会经济发展影响下,区域景观多功能性时空演变特征由强到弱并逐渐趋于稳定,演变热点区主要分布在乡村地区与城乡结合部,冷点区则以生态空间集聚为主。③ 景观多功能之间权衡与协同关系在研究期内的特征规律并未因时间序列演进表现出差异性,但权衡与协同程度存在波动性变化趋势。结合多功能权衡特征与多功能性热点变化规律,可在景观单元与乡镇行政单元上将苏州市划分出8类主导景观功能与4类城乡发展分区。整体而言,长三角快速城市化地区的景观多功能性优势呈“城市→近郊区→远郊区→乡村”的圈层式空间迁移过程,但多功能性映射出的土地利用多样化势必会导致更多的土地利用冲突问题,决策者应在多尺度时空耦合视角综合考虑景观管理或土地利用政策的设计与实施。     

Simulating urban growth by integrating landscape expansion index (LEI) and cellular automata

Traditional urban cellular automata (CA) model can effectively simulate infilling and edge-expansion growth patterns. However, most of these models are incapable of simulating the outlying growth. This paper proposed a novel model called LEI-CA which incorporates landscape expansion index (LEI) with CA to simulate urban growth. Urban growth type is identified by calculating the LEI index of each cell. Case-based reasoning technique is used to discover different transition rules for the adjacent growth type and the outlying growth type, respectively. We applied the LEI-CA model to the simulation of urban growth in Dongguan in southern China. The comparison between logistic-based CA and LEI-CA indicates that the latter can yield a better performance. The LEI-CA model can improve urban simulation accuracy over logistic-based CA by 13.8%, 10.8% and 6.9% in 1993, 1999 and 2005, respectively. Moreover, the outlying growth type hardly exists in the simulation by logistic-based CA, while the proposed LEI-CA model performs well in simulating different urban growth patterns. Our experiments illustrate that the LEI-CA model not only overcomes the deficiencies of traditional CA but might also better understand urban evolution process.     

广东省地级市建设用地扩展模式区域差异与驱动机制

利用景观扩展指数对2009―2014年广东省21个地级市建设用地扩展模式进行定量识别,对比和分析处于不同发展阶段城市的扩展模式组合与差异,揭示省级城市扩展的空间分异规律,并采用逐步回归模型探究不同扩展模式的驱动机理。研究表明：1）2009―2014年广东省各地级市城市扩展以边缘式为主,飞地式和填充式为辅,飞地式和填充式扩展比例呈反比。2）填充式扩展数量占比高的城市集聚于珠江口区域,呈现“小三角”形状,飞地式扩展数量占比高的城市在珠江三角洲区域外形成“大三角”的形状。3）人口密度越低,建设用地越趋向于飞地式扩展。非建设用地比例和人口密度较高的城市边缘式扩展更加剧烈。土地城镇化率高的城市填充式扩展更显著。     

Modeling different urban growth patterns based on the evolution of urban form: A case study from Huangpi,Central China

Spatial patterns of urban expansion mainly include infilling, edge expansion, and outlying growth patterns. The cellular automata (CA) model, is an important spatio-temporal dynamic model and effectively simulates infilling and edge-expansion urban expansion. but is evidently lacking in outlying scenarios. In addition, CA cannot explain the causes and processes of urban land expansion. Given these limitations, we proposed a novel urban expansion model called simulation model of different urban growth pattern (SMDUGP), which can work well in both adjacent (i.e., infilling and edge expansion) and outlying growth patterns. SMDUGP has two main components. First, we divided the non-urban region into two categories, namely, candidate region for adjacent pattern urban growth (CRFAP) and candidate region for outlying pattern urban growth (CRFOP). Second, different methods were utilized to simulate urban expansion in the different categories. In CRFAP, a CA model based on the potential of urban growth was proposed to simulate urban growth in relatively randomly selected urban growth regions based on the discrete selection model and Monte Carlo method as the expansion area was implemented in CRFOP. Huangpi, a suburban area in Wuhan, is utilized as the case study area to simulate the spatial and temporal dynamics of urban growth from 2004 to 2024. SMDUGP can effectively simulate outlying urban growth with a highly improved simulation precision compared with the traditional CA model and can explain the causes and processes of urban land expansion.     

深圳市近20年城市景观格局演变及其驱动因素

基于深圳市1996—2015年土地利用数据,利用景观指数、景观转移矩阵和景观扩张指数等方法探究了深圳市近20年景观格局时空变化、主要景观类型转移和建筑用地扩张模式,最后使用Binary Logit模型考察了市级和区级建筑用地景观扩张的主要驱动因素。结果表明：① 1996—2015年,深圳市建筑用地景观优势性逐步增强,面积增加15.81%,以蔓延式（61.9%）和填充式（36.27%）扩张为主;② 1996—2006年为城市化快速扩张期,建筑用地扩张呈集中开发形态,景观多样性和均匀性增加,城市扩张中心略微向北部和东部移动,2006—2015为城市化低速过渡期,景观破碎化加剧,城市扩张重心向北部和西部偏移;③ 在市级尺度上,GDP密度和人口密度对建筑用地景观扩张有显著正影响,生态控制线、高程、坡度和至道路的距离有着显著负影响。每单位生态控制线范围、坡度的增加分别将使建筑用地景观扩张的机会比率将平均减少到原来0.8168倍、0.8841倍。各驱动因素表现出区域和尺度差异性,GDP对宝安区、南山区和坪山区,人口增长对宝安区、龙华区,以及交通可达性对大鹏新区、龙岗区驱动分别最为突出。研究结果可以为中国城市快速扩张过程中的景观格局变化提供科学实践。     

基于昆山市城乡一体化的景观动态变化分析

在我国快速城乡一体化发展的背景下,研究城乡一体化的景观格局动态变化,对城乡景观的协调发展有十分重要的意义。以昆山市域范围为研究对象,基于1985—2008年间的3期TM影像图及两期土地利用数据,采用遥感和地理信息系统相结合的技术方法,应用Image Analyzer 1.0等景观分析软件,依据城乡联系的特点对昆山市域范围的景观格局进行分类,并对其演变进行动态研究。结果表明:23年间自然景观类型的面积基本保持不变;人工景观面积显著增长了440%;半自然半人工景观面积减少了29%。乡镇的农业景观大幅度减少了312.45 km2(占总面积的33.69%),而工商业及交通用地的增幅达33.17倍。市域范围内整体斑块密度、景观斑块数量破碎化指数受人工景观类型的影响基本呈上升趋势;受可开发利用土地资源量的限制,斑块之间距离缩进,其景观分离度也呈下降趋势。说明在城乡一体化进程中,景观格局受人为影响非常严重,在城市建设的同时,自然景观格局的连续性与完整性遭到破环。     

科尔沁沙地风沙与湖泊景观演变及影响因素分析

以科尔沁沙地为研究区,基于1975~2015年中等分辨率卫星影像,采用景观格局指数计算及数理统计分析方法,研究该区近40 a来沙地与湖泊景观格局的变化过程,并对其影响因素进行分析。结果表明,近40 a科尔沁沙地风沙地貌覆盖面积呈减少趋势,年均变化率-0.31%,而灌草丛沙丘地、抛物线形沙丘等固定半固定型沙丘面积增加,沙地逆转化趋势明显。沙地景观蔓延度整体下降了2.13,优势度增加了16.55,说明科尔沁沙地斑块连通性与多样性降低。湖泊群面积净减61.24 km²,斑块数减少了66个,湖泊群质心朝ESE方向迁移了35.76 km,湖泊景观分离度呈下降趋势,而集群性有所增加、景观演变趋于稳定。气候因素和人类活动因素是科尔沁沙地演化的驱动因素,尤其社会经济和政策因素可短时间内促进沙地景观的演变过程。