中国城市群城市用地扩张时空动态特征

认识城市群城市用地扩张特征、扩张质量及景观生态效应等综合信息将有助于城市群空间高质量发展规划与决策。选取10个不同发育等级的城市群作为研究对象,综合运用城市用地扩张强度指数、城市用地扩张强度差异指数、景观扩张指数、景观格局指数,分析1990—2015年期间城市群城市用地扩张时空特征及景观生态效应,并构建人口、经济与城市用地协同发展指数,据此分析城市用地扩张中“人—地”关系协同程度。结果表明：① 1990—2015年,各个城市群城市用地面积持续增加,建成区的范围不断扩大,扩张强度呈现“上升—下降”的趋势;在2010年之前成熟型城市群的扩张强度最高,2010年之后培育型城市群成为扩张强度最高的类型。② 城市群城市用地扩张总体上呈现不均衡布局的趋势,高速扩张区域主要分布在沿海地区。从全国视角来看,东部高于中、西、东北部,整体城市群快速扩张的中心由东向西移动。③ 城市群城市用地空间扩张模式表现出边缘式和飞地式两种空间扩张模式并存,不同发育等级之间具有明显差异性,成熟型城市群的空间结构较为稳定,其他两种类型的城市群空间结构初具雏形或尚未形成。④ 城市群城市用地扩张“吞没”了郊区和农村地区,破碎化程度、形状的复杂程度较高,景观格局表现出不稳定。⑤ 城市群“人口—土地”协同程度逐步增强,“经济—土地”协同程度整体较高,整体上表现出城市用地扩张质量有所提升。新时期城市群城市用地应严格控制扩张规模,加快中小城市的发展,促进城市群城市用地扩张均衡发展,为城市群国土空间高质量发展提供重要参考。     

行政边界对城市群交界地区土地利用变化的影响——以通州—武清—廊坊地区为例

由于各地资源禀赋差异和各级政府之间的复杂关系,城市群交界地区不可避免地存在经济社会发展上的矛盾和不平衡。已有研究揭示了行政边界效应在省域、城市群等不同尺度均普遍存在,且在不同阶段影响土地利用变化的程度大小不一,但多将行政边界转化为虚拟变量而非空间地理要素,不足以理解中微观尺度各种因素之间的复杂相互作用。论文旨在利用1985—2020年的中国年度土地覆盖数据集,以区县为单元,运用质心迁移、核密度分析和Logistic回归方法,分析京津冀典型城市群交界地区“通州—武清—廊坊(通武廊)地区”不透水面(ISA)的扩张机理并测度行政边界效应的影响。结果显示：(1)不同行政区因资源禀赋和所处发展阶段的不同,城市用地扩张的速度和主要时期存在一定的差异;(2)由于要素的高度流动,地理邻近的行政区城市扩张驱动要素表现出一定的相似性;(3)在不同区域分工水平下,行政界线的边界效应对城市用地扩张的影响表现出一定差异性。通过“强—弱”管控提高通武廊地区各要素协调水平,减少行政边界对地方之间资源整合的负面影响,对于实现京津冀城市群协同发展具有重要作用。     

基于空间聚类方法的京津冀城市群多层级空间结构研究

在京津冀协同发展战略背景下,以建设京津冀世界级城市群为引领,遵循城市发展规律,优化城市空间布局,明确京津冀城市群等级结构及其空间特征具有重要意义。本文以京津冀城市群156个区县为研究对象,从经济中心性、交通中心性、信息中心性、人口中心性4个角度,利用4种空间聚类方法进行5个等级的聚类分析,并基于克氏中心地理论对京津冀城市群等级划分结果进行空间结构分析。结果显示,自组织特征映射神经网络算法(SOM)较适合京津冀城市群的等级划分;京津冀城市群正从以北京城区为单核心的圈层空间结构向3条带型空间结构转变,其中京津都市发展走廊发育成熟,沿海都市发展带也初具规模,而包括雄安新区在内的京石都市发展带正在孕育。     

城市用地扩张及驱动力研究进展

城市土地利用是地理学、土地科学和城市规划等多学科研究的核心领域.随着中国城镇化进程的快速推进,中国城市用地扩张成为近年来该领域关注的焦点问题之一.本文从全国、区域和个案城市3个尺度总结了中国城市用地扩张的特征和空间模式;从LUCC、区域统计和案例剖析3个视角对城市用地扩张及驱动力的既有研究成果进行了梳理、分析和归纳.研究发现.学科的交叉性决定了关于城市用地扩张问题的研究在视角、尺度、方法、数据等方面有明显不同,相关研究的差异和纷争较大;实证研究方法逐渐多元化,但模型建设有待加强,理论研究起步较晚.从现有研究进展来看,应加强学科内和学科间的交流与融合,强化城市土地利用变化的理论研究.     

基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别

准确识别当前城市群建设进程中核心区发展边界是研究城市群的一项重要内容。本文提出一种研究思路：采用空间句法分析城市群道路网,将得到的4个分析指标融合成新指标——“城市群集群度”,并提取“城市群集群度”等值线和“城市群集群度”曲线,通过计算找到最佳阈值从而提取出城市群核心区发展边界。以长株潭城市群为例,将基于空间句法的研究结果与基于Densi-Graph方法的研究结果进行对比,在除去数据质量因素后,城市群核心区发展边界识别差异有望控制在10%以内。研究表明：基于空间句法理论的城市群核心区发展边界识别方法容易获取计算数据,适用范围广,可靠性强。     

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。     

基于产业空间联系的“大都市阴影区”形成机制解析——长三角城市群与京津冀城市群的比较研究

通过引入感应度系数和影响力系数,构建产业联系强度测度模型,探讨了当前长江三角洲与京津冀城市群产业空间联系特征,研究了两大城市群空间经济差异,基于产业空间联系视野对"大都市阴影区"的形成进行了实证研究。研究表明:①城市群内部各城市间产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好;②城市群的中心城市与其他各城市产业联系强度越高,城市群整体经济发展水平就越好、越趋于均衡;③从产业空间联系来看,中心城市与其邻近的外围地区的产业联系强度弱化是造成"大都市阴影区"形成的关键因素。     

省会城市行政边界扩张对省域经济增长的影响

选取1997—2018年全国27个省（区）的面板数据,运用合成控制法以反事实分析的方式探讨了2000年后部分省会城市行政边界扩张对全省（区）经济增长的影响。实证结果表明,样本省会城市行政边界扩张没有起到提高全省（区）人均GDP的作用;对于经济规模占全省（区）份额本就很高的省会城市而言,通过行政手段做大其规模反倒对全省（区）人均GDP产生显著抑制作用,且作用强度随时间呈不断扩大趋势。因此,各省（区）在制定空间治理政策时应结合省会城市现有经济体量,注重培育多个中心城市,避免造成“一市独大”抑制全省（区）经济增长的弊端。     

京津冀城市群制造业结构变迁与空间集聚影响因素分析

运用修正的地理集聚指数(EG),并通过构建空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)等空间计量方法,综合分析京津冀城市群制造业空间变化趋势与集聚影响因素。研究发现:①"京津双城"技术密集型制造业转移扩散特征明显;②资本要素对京津冀城市群制造业集聚有显著促进作用,知识密集度的影响不显著,劳动要素密集度的影响为负;③金融利率高低与制造业集聚呈显著负相关关系;政府干预度和宏观税负对制造业集聚有正向影响效应;④交通基础设施与市场规模与京津冀城市群制造业集聚有正相关性,而外商直接投资(FDI)与京津冀城市群制造业集聚呈现负相关关系。     

基于城市联系强度与城市流的京津冀城市群空间联系研究

强化空间联系是破解京津冀城市群发展瓶颈的重要途径.从区域和产业两大维度,采用经济联系强度模型与城市流模型对京津冀城市群进行了实证研究,结果表明:与长三角城市群相比,京津冀城市群之间存在一定程度的空间联系,但较为松散.京津之间经济联系非常紧密,而与其他城市联系均相对松散,说明京津两市的空间集聚效应大于扩散效应;石家庄、唐山与京津空间联系最为紧密,唐山由于产业结构偏重,城市流不如石家庄,两者依然是京津冀城市群次核心城市的主要候选者;其余城市与京津的联系强度及城市流都较小,说明其与京津的落差在进一步加大,这也导致了其承接京津产业转移存在较高难度,京津“孤岛”仍将进一步持续.     

基于滞后变量模型的城市群建设用地增长对经济增长的滞后期和效应分析——以京津冀城市群为例

城市群建设用地增长对经济增长存在客观的时间滞后效应,即“用地投入—建设开发—效益产生—效益爬坡—效益稳定”的全周期过程。计算其滞后期长短和总效应大小,并挖掘导致差异的内在机制,对区域建设用地的供给与管理及经济社会的可持续发展具有重要意义。论文以1995—2017年京津冀城市群13个主要城市的统计数据为支撑,提出了建设用地增长对经济增长的滞后变量模型,定量确定了京津冀城市群各城市的滞后期长短、各滞后期的效应以及总效应,并发现了以下规律：① 城市群建设用地增长对经济增长存在普遍的滞后效应,滞后期在0~4 a;② 城市群建设用地增长对经济增长存在显著的正面效应,总效应介于1.66~49.5亿元/km2;③ 城市群建设用地增长对经济增长的滞后期和总效应均呈现出“中心—边缘”的空间分异特征;④ 滞后期主要与城市的等级和功能定位有关,高等级的中心型城市、中等级的副中心型城市和低等级的节点型城市对应的滞后期分别为4 a、2 a和0~2 a;⑤ 总效应主要与产业构成有关,城市产业高、中、低端对应的效应分别为30亿~50亿、10亿~20亿、1亿~10亿元/km2。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。     

基于生态-经济权衡的京津冀城市群土地利用优化配置

探索生态保护与经济发展的权衡关系,并利用该权衡关系协调土地利用优化配置是解决城市群经济与生态协调发展难题的重要途径,已成为目前的一个研究热点。论文针对京津冀城市群生态友好型协同发展的需求,设置生态系统服务价值最大化和经济价值最大化2种优化目标,每种目标下再设置“生态保护”“统筹兼顾”“粮食安全”和“经济发展”4种土地利用情景,采用CLUE-S模型模拟2025年京津冀城市群在不同情景下的土地利用空间配置格局,及其生态系统服务价值、经济价值在不同目标的各种情景下的变化。研究结果表明：相比2015年,2025年在不同目标不同情景下,各类土地利用面积的数量变化和空间格局均有较大不同,且生态目标和经济目标下不同情景的土地利用配置不同。生态系统服务价值在生态目标生态保护情景下最大,为14423.58亿元;而经济价值则在经济目标经济发展情景下最大,为96771.49亿元。从土地利用变化的空间分布上来看,生态用地中林地与草地的增加多出现在坝上高原和燕山与太行山山地,水体的增加则主要分布在东部沿海地区。研究认为,生态效益与经济效益间存在权衡关系,基于生态-经济权衡的土地利用优化研究结果对未来京津冀城市群生态实践工作有较大的参考价值。     

多中心城市群土地利用/覆被变化地学信息图谱研究——以长株潭城市群为例

多中心城市群具有交通网络发达、功能联系密切、空间多维复合等特征,其土地利用/覆被变化（LUCC）是一个相当复杂的过程。采用地学信息图谱方法,探索城市群LUCC数量结构与时空格局一体化耦合机理,研究用地变化与区域发展互动关系,有助于深入揭示多中心城市群土地利用时空演变规律,为同类城市群的国土空间规划和健康发展提供参考。本文以典型案例长株潭城市群为例,构建1995—2015年四个时期地学信息图谱,并耦合重心转移模型,在总体量化分析基础上,重点从城际与城乡视角深入解析城市群土地利用时空变化特征和一体化发展态势。研究结果表明：① 土地利用总体动态加速演变。四期建设用地扩张年动态度分别为1.06、4.10、2.21和7.39,转移强度动态增加,耕地和林地呈加速减少态势。② 城际与城乡地类图谱转移呈现多维演变。图谱“15（耕地→建设用地）、25（林地→建设用地）、45（水域→建设用地）”重心由株洲城区（Ⅰ 期）向长沙城区（Ⅱ 期和Ⅲ 期）再向湘潭城区（Ⅳ期）迁移,经历“相对均衡-长沙加速崛起-有机均衡”和“城市加速集聚-城乡相对均衡”演变过程。③ 近年来,城际转移强度差异缩小,转移结构分异增加,区域主体功能逐步凸显。同时,外围区县加速发展,城乡一体化水平明显提升。④ 城市群土地利用涨落势图谱与经济社会一体化发展高度耦合,同时耕地保护与高质量发展有待加强。     

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。     

北京市城区扩展的空间格局与影响因素

2000年以来北京市持续推进产业结构升级,由此引发了经济活动的空间重构,伴随着住宅郊区化、职住分离以及交通基础设施的配套建设,将引起新一轮城市空间扩展。构建顾及综合可达性因素、邻域因素、自然因素、规划因素以及社会经济因素的城市空间扩展模型,分析诊断北京城区扩展进程中的主要影响因素及问题,从而为指导与管治北京市城市空间的有序扩展提供科学支撑。研究表明：① 综合交通静态可达性（单一年份）与城市扩展呈显著负相关;综合交通动态可达性（年份之间的可达性变化）则在引导北京市城市空间发展方面并无显著影响。② 邻域建设用地百分比与城市扩展呈正相关,而农用地、林业用地及水域用地的比例将减少土地开发的概率。③ 城市总体规划在指导城市空间扩展的纲领性地位逐渐受到重视,其对城区扩展的影响程度最为显著。④ 常住人口的分布现状、第二产业企业数量、第三产业企业数量分布现状对土地开发无显著影响。⑤ 认为北京市静态可达性与土地利用变化呈负相关,即可达性条件较差的地区,土地开发的可能性越小,这与北京市“摊大饼式”空间蔓延和居住郊区化的发展现实相符;北京市动态可达性与土地利用变化亦呈负相关,表明可达性提高程度越大的区域并不一定带来更高的土地开发几率,这从侧面传递了沿着既有建成区进行土地扩展的概率远远大于由于诸如轨道交通建设而带来可达性极大改善区域的概率。因此,重视与发挥综合交通动态可达性指标对城市扩展的引导作用,将是有效破解城市蔓延式扩张、优化城市扩展的重要手段。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群研究

Research into urban expansion patterns and their driving forces is of great significance for urban agglomeration development planning and decision-making.In this paper,we reveal the multi-dimensional characteristics of urban expansion patterns,based on the intensity index of the urban expansion,the differentiation index of the urban expansion,the fractal dimension index,the land urbanization rate,and the center of gravity model,by taking the Beijing-Tianjin-Hebei(Jing-Jin-Ji)urban agglomeration as an example.We then build the center of gravity-geographically and temporally weighted regression(GTWR)model by coupling the center of gravity model with the GTWR model.Through the analysis of the temporal and spatial patterns and by using the center of gravity-GTWR model,we analyze the driving forces of the urban land expansion and summarize the dominant development modes and core driving forces of the Jing-Jin-Ji urban agglomeration.The results show that:1)Between 1990 and 2015,the expansion intensity of the Jing-Jin-Ji urban agglomeration showed a down-up-down trend,and the peak period was in 2005-2010.Before 2005,high-speed development took place in Beijing,Tianjin,Baoding,and Langfang;after 2005,rapid development was seen in Xingtai and Handan.2)Although the barycenter of cities in the Jing-Jin-Ji urban agglomeration has shown a divergent trend,the local interaction between cities has been enhanced,and the driving forces of urban land expansion have shown a characteristic of spatial spillover.3)The spatial development mode of the Jing-Jin-Ji urban agglomeration has changed from a dual-core development mode to a multi-core development mode,which is made up of three functional cores:the transportation core in the northern part,the economic development core in the central part,and the investment core in the southern part.The synergistic development between each functional core has led to the multi-core development mode.4)The center of gravity-GTWR model combines the analysis of spatial and temporal nonstationarity with urban spatial interaction,and analyzes the urban land expansion as a space-time dynamic system.The results of this study show that the model is a feasible approach in the analysis of the driving forces of urban land expansion.     

基于产业链空间网络的京津冀城市群功能协同分析

京津冀协同发展虽已取得显著成效,但缓解区域差异的挑战依然十分严峻。本文基于城市间投入产出表,构建京津冀产业链空间网络,考察京津冀协同发展战略提出前城市间功能协同存在的问题,据此探讨京津冀协同发展政策设计对改善城市间功能协同的有效性。研究发现,京津冀协同发展战略提出前,京津冀城市群存在着有分工、缺协同的问题,主要表现为：① 交通运输设备制造业和机械设备制造业产业链中游部门相对薄弱;② 北京生产性服务业的辐射强度和辐射范围不足;③ 产业链空间网络不均衡,空间融合程度低。产业链空间网络分析表明,《京津冀协同发展规划纲要》针对京津冀城市间功能协同的存在问题提出了解决方向与对策,但在补强产业链中游的加工制造环节、增强首都圈增长极作用和强化石家庄南部支点作用等方面,应加以完善。     

Spatio-temporal evolution and dynamic simulation of the urban resilience of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration

Journal of Geographical Sciences - The continuous growth of urban agglomerations in China has increased their complexity as well as vulnerability. In this context, urban resilience is critical for...