黄河下游滩区周边城镇空间扩展特征与驱动机制

在区域一体化及黄河流域生态保护和高质量发展战略背景下,黄河下游滩区将承担更加多元的生态与社会功能,滩区周边城镇空间进入新的快速成长期。基于城镇空间扩展差异指数、紧凑度、相关维数的定量测算探析2000—2020年黄河下游滩区周边城镇空间扩展格局及形态特征,在此基础上耦合随机森林回归算法与重心-时空地理加权回归（GTWR）模型,采用“主成分分析-重要性判断-驱动空间识别”的分析方法对城镇空间扩展时空变化进行驱动机制的多维度解析。结果表明：(1)黄河下游滩区周边地区城镇空间呈圈层式扩展,时空分异与空间溢出特征显著;2005—2010年为高速发展期,此后众多城镇空间重心向靠近黄河与中心城市方向迁移,局部地区城镇空间沿河流方向轴向拓展,区域一体化发展不断加强。(2)研究范围内城镇空间形态在波动变化中不断演进,经历了多点集中式扩展-局部线性蔓延-组团化协同发展的变化过程,城镇间联系日趋紧密,簇群结构日渐完善。(3)社会经济、产业结构、自然条件构成了滩区周边城镇扩张的内驱力,政策战略与水利工程形成了城镇发展的外驱力,二者耦合协同推动滩区周边城镇扩展格局与空间形态的不断变化。社会经济与产业结构是城镇扩...     

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.     

转型期京津冀城市群空间扩展格局及其动力机制研究——基于夜间灯光数据方法

针对中西方城市群空间扩展路径研究的争论,以京津冀城市群为例,运用夜间灯光数据,采取扩展强度指数、空间关联模型、多维驱动力分析模型,定量揭示了城市群时空扩展路径及其动力机制。结果表明：① 1992-2012年,京津冀城市群时空扩展呈现以京津唐为核心的中心集聚扩展模式,保定—衡水—石家庄之间的“三角地带”成为城市群空间扩展的冷点区;② 城市群空间扩展虽然已经出现了扩散势头,但向心集聚的惯性作用力依然强大;③ 城市群时空扩展的动力机制表现出以市场力为主要驱动因子的特征,行政力、外向力和内源力对城市群空间扩展的影响作用依次递减,从城市群空间扩展的驱动力演化趋势看,市场力、行政力、外向力的影响呈现上升趋势,而内源力的影响系数则呈现下降趋势。最后,提出降低行政干预、构建市场主导机制、强化内外双向开放、推动产业升级政策建议,促进城市群空间结构持续优化。     

哈长城市群城镇用地扩展进程及其驱动因素研究

以Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为主要数据源,提取哈长城市群1990、2000、2010、2015 年4 个年份的建设用地信息,采用年均扩展指数、景观扩展指数、多距离空间聚类函数、空间分维度等对城镇用地扩展进程进行分析。结果表明,1990~2015年间,哈长城市群城镇用地增加57 321.47 hm²,增长率为21.05%,整体扩展强度呈上升趋势;空间扩展表现出以中心城市为核心的扩展模式,边缘式增长在各个时期均为主导增长方式;空间扩展聚集性总体表现出“先增强、后减弱”趋势,整体空间结构相对稳定。国家宏观政策、非农业GDP增量和第三产业GDP增量是影响哈长城市群城镇用地扩展的重要因素。GDP增量、非农业人口增量、第二产业GDP增量对城镇用地的扩展起阶段性作用;人均GDP增量与城市用地扩展相关性不显著。     

1980—2020年粤港澳大湾区城镇用地空间格局类型演变及其驱动力多维探测

深入研究1978年改革开放以来粤港澳大湾区城镇用地空间格局类型,探索土地城镇化多维和交互驱动机制,对推进粤港澳大湾区建设,打造世界级城市群具有重要意义。本文基于模糊聚类,从规模、形态和分布3个维度划分和定义粤港澳大湾区城镇用地空间格局类型,利用地理探测器测度城镇用地空间格局多维变化驱动力及其交互作用。结果表明：① 粤港澳大湾区城镇用地空间格局类型包括分形/复杂大面积型、分形小面积型、复杂小面积型、简单小面积型和散布型5种类型,城镇用地规模和形状复杂性具有一定的正相关性,2010年后用地规模趋于稳定,形态的规则性和紧凑性得到优化,分布集中。② 人口、GDP、地方财政收入、固定资产投资额和路网密度等社会经济因素对城镇用地面积和形态变化影响显著,核心城市对城市群发展的牵引作用在2000年后得以显现。2010—2020年各影响因子对城镇用地面积、分布和类型变化的作用差异有所减弱,但社会经济因素对形状特征的影响力上升。③ 城镇用地面积特征变化的影响力交互作用最为多样,表现有非线性增强、协同增强、单因子减弱和非线性减弱4种类型;对形状、分布和空间格局类型变化的影响力交互作用主要表现为协同增强和非线性增强。核心城市牵引力、路网密度、河网密度与多数因子交互产生“1+1>2”的效果,反映出城市群核心区位、交通优势对城镇用地扩展的强烈推动作用。     

快速城镇化背景下建设用地扩展驱动力研究述评与展望

 快速城镇化及经济发展背景下,我国建设用地扩展特征明显,建设用地扩展驱动力研究可为政府制定土地利用管控策略提供依据。采用文献分析法、归纳法,对已有研究成果进行了综述,综合分析表明：已有研究存在理论体系不健全;驱动因子遴选缺乏科学性;尺度界定不清晰;数据获取口径不一,遥感数据与统计数据不匹配;研究方法存在一定缺陷等不足与弊端。从人类与环境相互作用的系统观视角出发,加强学科交流,构建完整理论体系框架;注重驱动因子遴选的整体性、层次性、动态性、差异性;构建揭示空间异质差异的非线性模型,创建对模型可靠性和科学性进行检验方法;将数学模型方法、数据库技术和3S技术结合起来,创新研究方法;规范数据获取口径;加强时空尺度的敏感性研究;建设用地扩展对自然、社会经济反馈机制等方面进行了展望,以期为建设用地扩展驱动力进一步研究提供借鉴。     

1979-2014年长沙市城市功能用地扩展与驱动力研究

基于长沙市中心城区1979年、1989年、2003年、2011年、2014年5个年份的土地利用现状图,借助ArcGIS、SPSS分析工具,提取居住、工业、服务三大功能用地,从方向、圈层、强度、用地间转变及轴带趋向对长沙城市功能用地扩展的时空特征及驱动力进行研究。结果表明：① 用地扩展模式以“圈层式、轴带式”为主,并逐渐向“多组团式”过渡,由单一的向外扩展向内部功能间演替和外部扩展相结合转变。整体扩展方向经历了由“东、南、东南-西北、东、东南、北”的变化,但各类用地的扩展方向有所差异;② 从扩展强度看,居住用地远远高于城市总体扩展强度,造成了城市功能空间失衡的现象,服务配套明显滞后,部分分区在扩展过程中,出现了与规划定位严重不符的矛盾;③ 功能用地间的转变主要集中在城市核心区,表现出以核心-外围明显分异的差距。外围片区的功能较为单一,融合度不够,未来应增强配套服务功能。④ 从经济驱动力、政策调控力、生态制约力与吸引力、社会助推力四个方面分析了功能用地扩展时空差异的驱动因素。⑤ 从“问题导向-现象归纳-本质剖析-策略应对”提出了城市功能用地扩展研究的基本研究框架。     

京津冀文化艺术产业空间格局演变及其影响因素

基于2007—2017年文化艺术企业数据,采用核密度估计和空间自相关检验分析京津冀县域尺度的文化艺术产业的空间格局演变,并运用岭回归和地理加权回归对其影响因素效应及空间分异性进行探索,最后讨论其影响机制。研究发现：① 京津冀文化艺术产业空间集聚范围不断扩大,河北与京津的断崖式差距正在逐步缩减,“两核一轴带”格局逐渐形成;② 京津冀文化艺术产业具有显著的空间依赖性,全局依赖性有所减弱但局部依赖性逐渐增强;H-H型集聚主要在京津分布蔓延,京津之间的廊坊市显现出L-H型集聚;L-L型集聚主要位于河北各地市的边缘地带,个别区县呈现H-L型孤岛集聚形态;③ 市场需求、关联产业及人才技术是影响当前京津冀文化艺术产业发展的主要因素,文化资源影响稳定而政策环境效应空间分异性大,未来应结合地区发展空间关联性和影响因素空间分异性针对性地实现京津冀文化艺术产业协同发展。     

基于空间扩展模型和地理加权回归模型的城市住房价格空间分异比较

鉴于已有研究主要集中探讨住房价格的空间依赖性,较少涉及空间异质性对住房特征价格的影响,也很少尝试构建不同计量模型来比较模型间刻画住房价格影响因素空间分异的准确性,以长沙市中心城区为研究区,采用空间扩展模型和地理加权回归模型比较分析城市住房价格影响因素的空间分异,结果表明：① 空间扩展模型和地理加权回归模型都表明,长沙市中心城区的住房属性边际价格随着区位的变化而变化,揭示住房价格影响因素具有显著的空间异质性;小区环境、交通条件、教育配套、生活设施等因素对住房价格的影响强度存在明显的空间分异。② 地理加权回归模型和空间扩展模型都能对传统特征价格模型进行改进,但地理加权回归模型在解释能力和精度方面都超过空间扩展模型;对属性系数估计空间模式的分析,地理加权回归模型形成的结果比采用坐标多义扩展的空间扩展模型更为复杂和直观。     

基于遥感数据的建三江垦区城镇用地扩张时空特征及驱动力分析

在RS和GIS的支持下集成多源数据,重建了建三江垦区下辖农场1990年、2000年、2010年和2015年4个时期的城镇用地格局。应用动态度模型等探讨了建三江垦区城镇用地扩张的时空特征及区域差异,分析了其驱动因素。结果表明：① 1990~2015年,建三江垦区城镇用地面积增加了3 237.5 hm²,平均扩张速率为130 hm²/a,扩张速率最显著的阶段是2000~2010年。② 垦区下辖农场城镇用地扩张时空差异明显,建三江管局所在城镇扩张面积最大;浓江农场扩张相对比例最大;动态度模型分析发现二道河农场扩张速度最快,勤得利农场的城镇用地扩张速率最慢,扩张面积最小。③ 建三江垦区以农场为城镇单元的建设用地扩张模式主要为线性轴状扩张。④ 城镇人口数量、经济水平的不断提升、产业结构的优化与区域政策极大地促进了垦区城镇用地的扩张,交通条件是城镇扩张速率和模式的重要影响因素。     

行政边界对城市群城市用地空间扩张的影响——基于京津冀城市群的实证研究

作为静态的抽象地理要素,行政边界如何影响城市用地的空间扩张过程?以城市群为研究对象,从理论的角度出发,构造符合中国城市群发展历程的行政边界效应阶段模型,并根据城市群发育过程中行政边界对城市用地空间扩张的影响,将其分为四个阶段：隐形阶段、异化阶段、疏导阶段和消融阶段,分析不同阶段城市群城市用地扩张的空间特征和动力机制。研究以京津冀城市群为实证案例,采用趋同分析和β回归方程测度不同类型行政边界对城市用地扩张的边界效应。研究表明：行政级别跨度越大,边界效应越大,城市间城市用地扩张规模的差距也越大;行政边界对城市用地空间扩张的影响具有长期性和累积性的特点,时间越长,边界对城市用地扩张的影响效应越显著。为突破行政边界制约、合理划定城市开发边界、实现城市群城市用地理性扩张提供理论支撑和政策建议。     

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。     

Exploring spatial-temporal change and gravity center movement of construction land in the Chang-Zhu-Tan urban agglomeration

Urban agglomeration is caused by the continuous acceleration of the urbanization process in China. Studying the expansion of construction land can not only know the changes and development of urban agglomeration in time, but also obtain the great significance of the future management. In this study, taking Changsha-Zhuzhou-Xiangtan (Chang-Zhu-Tan) urban agglomeration in Hunan province as a study area, Landsat images from 1995 to 2014 and Autologistic-CLUE-S model simulation data were used. Moreover, several factors including gravity center, direction, distance and landscape index were considered in the analysis of the expansion. The results revealed that the construction area increased by 132.18%, from 372.28 km² in 1995 to 864.37 km² in 2014. And it might even reach 1327.23 km² in 2023. Before 2014, three cities had their own respective and discrete development directions. However, because of the integration policy implementation in 2008, the Chang-Zhu-Tan began to gather, the gravity center moved southward after 2014, and the distance between cities decreased, which was in line with the development plan of urban expansion. The research methods and results were relatively reliable, and these results could provide some reference for the future land use planning and spatial allocation in the urbanization process of Chang-Zhu-Tan urban agglomeration.

     

北京城市边缘区空间扩展特征及驱动机制

在Landsat TM数据支持下,利用突变点方法获取北京市1994、1999、2004年城市边缘区范围,从扩展总量、扩展类型、扩展方向、扩展区域以及扩展强度等方面分析城市边缘区空间扩展特征,探讨扩展驱动机制。结果表明:(1)北京城市边缘区扩展速率逐渐加快;扩展方向主要是东、北,类型以向外扩张为主;(2)边缘区空间扩展受自然地理条件限制的同时,受经济发展、工业增长、城市基础设施等社会经济因素影响较大,城市规划等政治因素也对边缘区空间扩展具有一定影响。     

Evolution and driving forces of rural functions in urban agglomeration: A case study of the Chang-Zhu-Tan region

Journal of Geographical Sciences - As the Rural Revitalization Strategy is gradually implemented, China’s rural areas are set to have more diverse function requirements. This paper selects...     

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。     

基于城市流和层级性的城市群扩展模型构建

城市群是具有网络关系与层级性的区域空间,一直是中国推进城镇化与区域协调发展的主体单元。本文综合考虑城市群的网络与层级性特征,运用城市流刻画城际网络交互作用,采用分层广义线性模型（HGLM）揭示城市群分层驱动机制。同时,选取长江中游城市群开展实证研究,通过与元胞自动机（CA）耦合,构建HGLM-CA模型模拟城市群空间扩展。将模拟结果与Logistic-CA模型、BBO-CA模型进行比对,据此评析HGLM-CA模型的优劣与改进方向。实证结果表明：城市群空间扩展是多层驱动因素共同作用的结果,城市流不仅会推动城市群空间扩展,而且对元胞层因素起到重要的调节作用,使之具有城际分异性;HGLM-CA模型相比Logistic-CA模型模拟精度更高,说明顾及城市流与层级性的城市群空间扩展模拟结果更为精准;与智能模型BBO-CA相比,HGLM-CA模型模拟精度较低,但其便于从层级性角度把握城市群空间扩展机制。     

城市群水污染物排放的驱动因素及尺度效应

揭示水污染物排放的驱动因素及尺度效应是研究城市群演化环境效应的重要议题,也是实现城市群水污染物协同减排和水环境协同治理的重要前提。以长三角城市群的305个县域为例,选取化学需氧量（COD）和氨氮（NH₃-N）两项特征污染物指标,在2011—2016年水污染物排放时空格局分析基础上,采用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）评估城市群水污染物排放的驱动因素,构建多尺度地理加权回归（MGWR）模型诊断驱动力的尺度效应及空间异质性。结果显示：常住人口规模、城镇化水平和经济发展水平对水污染物排放呈现全域层面的正向驱动,而工业化水平、社会固定资产投资、外商直接投资、地方财政分权程度以局部的微观作用为主;固定资产投资在杭嘉湖及沿海地区对COD和NH₃-N排放均呈较强正向驱动,工业化水平在太湖流域及浙江全域对COD排放呈正向驱动;外商直接投资对NH₃-N排放呈局部抑制作用,外资投入的“污染光环”效应在苏北、皖北、浙南等城市群边缘区较为突出;地方财政分权在城市群中心区对COD排放具有明显抑制作用,反映出地方环保意识提升和多层级环境规制强约束的积极影响。建议引导绿色生产生活方式以降低水污染物排放基数,在工业生产、资本投入和财政收支等领域嵌入环境倒逼机制,系统构建与水环境承载力相适应的城市群高质量发展格局。