Understanding spatial structures and organizational patterns of city networks in China: A highway passenger flow perspective

The use of multi-perspective and multi-scalar city networks has gradually developed into a range of critical approaches to understand spatial interactions and linkages. In particular, road linkages represent key characteristics of spatial dependence and distance decay, and are of great significance in depicting spatial relationships at the regional scale. Therefore, based on highway passenger flow data between prefecture-level administrative units, this paper attempted to identify the functional structures and regional impacts of city networks in China, and to further explore the spatial organization patterns of the existing functional regions, aiming to deepen our understanding of city network structures and to provide new cognitive perspectives for ongoing research. The research results lead to four key conclusions. First, city networks that are based on highway flows exhibit strong spatial dependence and hierarchical characteristics, to a large extent spatially coupled with the distributions of major megaregions in China. These phenomena are a reflection of spatial relationships at regional scales as well as core-periphery structure. Second, 19 communities that belong to an important type of spatial configuration are identified through community detection algorithm, and we suggest they are correspondingly urban economic regions within urban China. Their spatial metaphors include the administrative region economy, spatial spillover effects of megaregions, and core-periphery structure. Third, each community possesses a specific city network system and exhibits strong spatial dependence and various spatial organization patterns. Regional patterns have emerged as the result of multi-level, dynamic, and networked characteristics. Fourth, adopting a morphology-based perspective, the regional city network systems can be basically divided into monocentric, dual-nuclei, polycentric, and low-level equilibration spatial structures, while most are developing monocentrically.     

基于粮食安全的村镇区域农用地质量综合评价系统设计及其应用

基于ArcGIS Obejects,设计并开发了基于粮食安全的村镇区域农用地质量综合评价系统,该系统能够对不同尺度的农用地进行评价,特别是村镇区域,充分考虑了污染物对农用地质量的影响,融合了多种指标获取、指标量化、权重确定、分值计算等技术,并能够对评价的成果进行专题图的制作,适用于不同目的的农用地质量评价。     

GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的应用

目前土壤重金属高光谱反演模型大多忽视了重金属与光谱变量间相关关系的空间异质性,这与实际情况不相吻合,而地理权重回归（GWR）模型能有效地揭示变量间关系的空间异质性。本文以福州市土壤重金属Cd、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni为对象,构建土壤重金属预测的GWR高光谱模型,并将预测结果与普通最小二乘法回归（OLS）结果进行比较分析,探讨GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的适用性及局限性。结果表明：① GWR模型在土壤重金属高光谱预测中适用与否取决于重金属对光谱变量影响的空间异质性程度：对于Cr、Cu、Zn、Pb等对光谱变量影响空间异质性大的元素,其GWR预测精度较OLS提高明显,表现为GWR模型的调节R²较OLS模型有了明显提高,分别为OLS模型的2.69倍、2.01倍、1.87倍和1.53倍;而AIC值以及残差平方和较OLS模型却明显降低,AIC值减少量均大于3个单位,残差平方和则仅分别为OLS模型的25.33%、30.09%、47.22%和86.84%;对于Cd和Ni等对光谱变量影响空间异质性小的元素,相较于OLS模型,GWR模型的调节R²分别提高了0.015和0.007,残差平方和分别减少了5.97%和4.18%,但AIC值却分别增加了2.737和2.762,GWR预测效果改善不明显;② 光谱变换可以有效增强土壤重金属的光谱特征,其中以光谱的倒数变换效果最好,而且该变换及其微分形式可以很好地提高模型的预测效果;③ GWR模型的应用前提是变量间关系的空间非平稳性,适合在与土壤光谱变量间关系具有显著空间异质性的重金属高光谱预测中推广。     

中国老年人口分布的集疏格局及其形成机制

中国已全面进入快速老龄化社会,研究老龄人口空间集疏格局及形成机制,不仅是开展老龄人口空间研究的理论基础,也是指导面向老龄化社会城市更新问题的关键所在。选取地级以上行政单元为研究对象,基于五普、六普老年人口数据,采用老龄化率、集聚度和空间自相关等方法,定量分析2000年和2010年全国城市老年人口分布的集疏格局及空间关联。研究表明：全国地级以上城市总体处于老龄化中期水平,城市间老龄化空间分异较大,老年人口密集区城市主要分布在胡焕庸线以东,稀疏区城市则均位于胡焕庸线以西,这与总人口分布状况基本一致;高密区城市基本都分布在东部沿海地区,中密区主要分布在长三角、珠三角、中原、山东半岛、成渝和京津冀地区,为中国分布范围最广的老年人口集聚区;城市间人口老龄化存在较强的空间正相关特征,空间集聚状况有所增强,人口老龄化空间格局表现出以热点区为中心,逐渐向外围过渡的“中心—外围”结构;自然环境、经济环境、城市化建设、人口环境等是导致老年人口集疏格局的关键形成因素。     

耦合适应力的福州市高温脆弱性评估

全球气候变化导致极端高温发生区域不断增加,高温给自然环境和人类社会带来的负面效应不断扩大,严重影响了城市复合人地系统的脆弱性。适应是应对极端高温的重要行动,耦合适应力因素的城市高温脆弱性研究已成为国际热点和研究前沿。本文以中国代表性高温城市福州为例,利用专家评估、AHP法、地理空间分析技术,结合实地问卷调查和有序多分类Logistic回归分析等方法,重构耦合适应力的城市高温脆弱性空间评价指标体系,通过对福州市高温脆弱性和适应力的影响因素、空间分异特征、热点地区和尺度间依赖进行研究,系统评估了福州市高温脆弱性。结果表明：① 年龄、住房面积、外出纳凉频率、健康状况、医疗便利程度和政府缓解高温力度等6个指标对福州市居民高温适应力水平具有显著影响;② 福州市高温脆弱性、暴露性和适应力的空间分布均呈现“核心—外围”空间结构,高温脆弱性呈现“半包围式”的“外高内低”的空间特征;③ 在城市区域高温暴露性和易损性相同的背景下,从个体人到社区和城市层面的主动适应高温的能力,将显著改变城市高温脆弱性的空间分布。研究结果以期推动城市高温脆弱性研究的理论发展,并为福州市及同类型高温城市的高温脆弱性评估、调控和适应提供决策参考。     

内陆区域中心城市金融产业集聚的演化机理——以郑东新区为例

基于演化和制度经济地理学,构建了区位机会窗口、金融机构衍生、区域产业分叉、制度厚度“四位一体”的分析框架,以郑州为案例,以郑东新区金融产业集聚区为对象,通过问卷调查和深度访谈,研究了中国内陆区域中心城市金融产业在特定空间的集聚过程与演化机理。研究发现：在金融产业集聚起步阶段,郑东新区开发建设为金融业发展打开了区位机会窗口;在快速发展阶段,金融机构衍生是金融业集聚和集群化发展的重要内生动力;在全面提升阶段,区域产业分叉是金融业态创新和高端要素集聚的主导力量;在郑东新区金融业集聚演化的全过程中,持续改进的政府支持与制度安排使制度厚度不断加厚,自增强机制使制度空间的粘性作用不断增强。与制造业的企业衍生、产业分叉过程不同,金融业集聚演化缺乏从大学实验室、科研机构、已有产业衍生和分叉出以技术为纽带的相关企业的实践,但对制度空间的粘性作用有更强的依赖。     

武汉市城市空间集聚要素的分布特征与模式

不同城市要素的集聚现象具有不同的空间模式,定量化研究城市要素集聚模式的差异和联系对于理解城市发展机理、合理制定城市规划具有重要意义。本文以武汉市为例,获取不透水表面、商业服务业网点（POI）、人口、容积率、城市道路等城市要素数据;采用核密度估计法识别城市主次中心,从城市要素的分布形态、集聚程度、集聚模式等来研究城市要素的空间分布格局特征。研究发现,武汉市呈现“一主七副”的多中心结构,各城市要素从城市中心向外呈反S型的圈层递减。采用集聚度指数衡量城市要素的集聚水平,结果显示商业POI、人口密度的集聚程度最大,其次是容积率、道路密度、不透水表面占比。高度集聚的商业POI、人口密度呈现出点状模式与带状模式相结合的分布模式,中度集聚的道路密度、容积率呈现点状模式、环状模式与轴状模式相结合的分布模式,低度集聚的不透水表面密度主要表现为环状模式。城市中心的吸引、立体空间开发等促进了城市要素的向心集聚,交通干线、稀缺景观资源的廊道效应等重塑了城市要素的空间分布形态。     

基于VEP实验法的江南水乡古镇游客感知意象研究——以上海枫泾古镇为例

江南水乡古镇已成为城市居民和游客回归自然、追忆乡愁的休闲旅游新标的。为获取游客对此类旅游目的地客观、真实的感知,避免游客自述性反馈的主观干扰,广泛借助格式塔心理学、凝视理论、符号学等相关理论,采用游客受雇拍摄法——邀请游客在游历过程中拍摄一系列照片,通过对照片编码和拍摄点的分析,解构游客凝视的元素、结构和空间流动,归纳游客对江南水乡古镇的感知意象特征。结果表明,游客对江南水乡古镇的感知意象呈现具有原真属性、创意属性以及功能属性的三维耦合结构。其中,最具传统江南文化表征的原真属性占据感知意象的主导,代表新式文化与传统文化融合的创意属性具有提升和开发的潜力,而带有旅游功能属性的感知意象相对最弱。从空间角度看,随着旅游活动的不断展开与深入,游客感知意象流动易在古镇入口、特色通道与景观带、园林标志物处高度聚焦、聚集。     

拉萨古城居民地方依恋及其影响因素研究

以拉萨为案例,对古城区居民地方依恋及其影响因素进行解读。研究发现:居民地方依恋水平整体较高,居民对古城的情感性依恋要大于功能性依恋;但由于依赖类型、居住时间、文化背景、宗教信仰以及"家"的归属感不同,原住居民的地方依恋水平要高于非原住居民;从地方因素来看,宗教信仰、环境状况、活动参与和社交关系是影响居民地方依恋的关键因素,原住居民排在第一位的影响因素是环境状况,而非原住居民排在第一位的则是宗教信仰,这为提升拉萨古城居民地方依恋水平提供了科学依据。     

Modeling urban expansion by using variable weights logistic cellular automata: a case study of Nanjing,China

Simulation models based on cellular automata (CA) are widely used for understanding and simulating complex urban expansion process. Among these models, logistic CA (LCA) is commonly adopted. However, the performance of LCA models is often limited because the fixed coefficients obtained from binary logistic regression do not reflect the spatiotemporal heterogeneity of transition rules. Therefore, we propose a variable weights LCA (VW-LCA) model with dynamic transition rules. The regression coefficients in this VW-LCA model are based on VW by incorporating a genetic algorithm in a conventional LCA. The VW-LCA model and the conventional LCA model were both used to simulate urban expansion in Nanjing, China. The models were calibrated with data for the period 2000–2007 and validated for the period 2007–2013. The results showed that the VW-LCA model performed better than the LCA model in terms of both visual inspection and key indicators. For example, kappa, accuracy of urban land and figure of merit for the simulation results of 2013 increased by 3.26%, 2.96% and 4.44%, respectively. The VW-LCA model performs relatively better compared with other improved LCA models that are suggested in literature.