中原城市群城市引力范围界定及演变格局

通过构建反映城市综合实力的指标体系,运用熵值法对中原城市群30个城市2005,2010,2015年的综合实力分别进行测算与评定,运用基于扩展断裂点模型的加权Voronoi图方法对中原城市群各城市引力范围进行划分并展示了城市间引力界线的变化趋势,揭示了中原城市群30个城市3个年份的城市引力范围时空演变特征和变化规律。结果表明:3个年份,综合实力较高的地区基本分布在中原城市群中部和北部,东南部城市综合实力较弱,排名靠后,呈现出中北高、东南低两极化的发展规律;目前中原城市群城市引力范围格局中,郑州市的引力范围最大,其次是洛阳市、邯郸市,已经形成了以郑州为城市群核心的空间格局;3个年份,中原城市群的城市影响范围演变格局总体较为稳定,局部地区空间吸引范围变化较为明显,中、北部城市发展态势良好,影响范围有向北扩大的趋势;城市引力范围与其综合实力不完全呈正相关关系。     

京津冀城市群水资源开发利用的时空特征与政策启示

京津冀城市群是中国在国际经济体系中具有最强竞争力的支撑平台之一,也是中国乃至全世界水安全保障难度最大的地区之一。本文主要以2000-2014年数据为基础,采用泰尔系数、变异系数、曲线分析和空间分级分类分析等方法,揭示了京津冀城市群水资源与用水变化的时空特征。结果显示：①绝大多数城市多年平均水资源总量显著减少,干旱化的长期趋势明显,而且北部、西部城市减少幅度更大;②京津冀城市群水资源极度短缺,空间不均衡性呈现先减小后增大的趋势,而且中部和南部城市水资源开发利用潜力更低,缺水更甚;③绝大多数城市用水总量零增长或缓慢负增长,用水结构以工农业用水比重下降为主要特征,各类用水的空间不均衡性保持相对稳定;④用水效率普遍快速提升,空间分布差异呈现先增大后减小的总体趋势。基于此,建议京津冀城市群实施“以水量城”的城镇化政策和“以水定产”的产业政策,完善水生态补偿政策,落实水资源管理红线政策,实现水资源约束下各城市间经济社会与生态环境的协同发展。     

京津冀城市群创业风险投资的时空分布特征及影响机制

创业风险投资是京津冀城市群一体化协同创新进程中的重要驱动力。本文利用社会网络分析方法分析了京津冀城市群创业风险投资的时空分布特征,在此基础上利用引力模型和计量分析模型揭示京津冀城市群创业风险投资时空分布的影响机制。主要结论为：京津冀城市群的创业风险投资网络在总额方面具有一定的周期波动性,其时空分布的不均衡性缓慢降低,创业风险投资的三中心(北京、天津和唐山)对周边城市具有一定的带动作用;创业风险投资在城市间的流动呈现出一定的网络性,但是发育缓慢,具有很强的向心性;创业风险投资对创业项目不同阶段的投资从偏重创业后期逐步趋向各阶段均衡发展;信息基础设施发展水平和经济发展水平与创业风险投资之间具有较强的正相关作用;金融环境、服务业发展水平相对滞后,对创新创业成果的转化和资金吸引能力较弱。     

区域创新网络模式研究——以长三角城市群为例

网络范式的兴起赋予城市创新模式新的内涵,引起了经济地理学者对不同空间尺度知识流动和创新联系的关注。基于网络视角,以中国知识产权局2014年长三角城市群26个地级市合作发明专利信息为原始数据,借助Ucinet、ArcGIS等分析工具,从本地和跨界多维空间尺度,刻画长三角城市群创新网络结构,测度城市创新网络地位,评价城市创新能力,进而对城市创新模式进行划分。研究表明：①研发密集的大型国有企业、中外合资企业和知名的理工科院校具有较高的知识生产能力,成为长三角城市群创新合作优先链接主体;②长三角城市群重视外部知识获取,跨界网络成为重要的创新合作途径,地理距离对创新合作空间载体选择的制约减弱;③创新网络位置影响知识获取和城市创新,网络视角下的长三角城市群呈现四类创新模式,密集的“本地—跨界”创新网络有助于城市创新。研究结论对长三角城市群不同类型创新模式的优化升级具有一定的参考价值。     

京津冀城市群协同发展的理论基础与规律性分析

推动京津冀城市群协同发展既是一项国家重大战略,又是一个复杂的长期博弈过程,需要遵循科学理论,尊重科学规律,推动京津冀城市群实现共同繁荣昌盛、共享蓝天白云、共担发展风险、共建世界都会的战略目标。本文从理论上提出了京津冀城市群协同发展的科学理论基础与科学规律。认为推进京津冀城市群协同发展应以协同论、博弈论、耗散结构理论和突变论作为科学理论基础,其中协同论为核心理论。京津冀城市群的协同发展过程是一个博弈、协同、突变、再博弈、再协同、再突变的非线性螺旋式上升过程,每一次博弈—协同—突变过程,都将城市群的协同发展推向更高级协同阶段,并呈现出阶段性规律。具体包括协助阶段、协作阶段、协调阶段、协合阶段、协同阶段、协振阶段、一体化阶段和同城化阶段共8大阶段。进一步分析认为,京津冀城市群协同发展的真正内涵是推动城市群实现规划协同、交通协同、产业协同、城乡协同、市场协同、科技协同、金融协同、信息协同、生态协同和环境协同,建设协同发展共同体。本文成果旨在为京津冀协同发展提供科学基础和理论依据。     

基于网络分析的城市影响区和城市群空间范围识别

以不打破行政界线为前提,利用Huff模型,基于矢量数据,采用最短交通路网距离和城市综合规模值来综合测算腹地与中心城市之间的势能,根据势能确定腹地县域的归属,对全国地级及以上城市的空间影响范围进行识别,并和基于改进场强模型的城市影响腹地范围界定结果进行对比。以全国发育较成熟的15个城市群为对象,综合测定城市群的影响范围,并与城市群规划中的空间范围进行对比,提出城市群空间范围调整建议。并以长株潭城市群为例,通过社会网络分析方法,综合分析测定城市群的空间影响范围。研究结果可为城市(群)规划提供科学依据和方法参考。     

长株潭城市群污染空间识别与污染分布研究

利用Arc-GIS空间分析软件对各类型污染进行空间识别和分布模拟,探究长株潭城市群污染空间分布特征。结果显示：① 该区大气环境污染以扬尘和煤烟型为主,主要污染物为可吸入颗粒物和二氧化硫,重点污染区域在长沙、株洲、湘潭三市主城区,呈点状分布;② 该区水域整体水质基本达标,水体环境污染以氨氮和各类重金属为主,且有明显的季节变化规律;③ 土壤污染覆盖范围较广,以株洲市的石峰区为代表,以镉污染最为严重,主要原因为重化工业排污累积。总之,株洲污染最严重,湘潭和长沙次之。污染空间的形成与长株潭城市群的地形地势及三类污染元素之间的转化有较大关联。     

长三角城市群“空间流”层级功能结构——基于高铁客运数据的分析

高铁作为城市群内部物质与信息交流的基础设施,是城市扩展和城市间相互联系的重要通道,而城市群则是被高铁系统压缩了空间的众多城市空间。本文通过采集长三角城市群380个高速铁路客运数据建构20×20的矩阵,建立了基于高铁客流的长三角城市群城市间联系的矩阵,并在此基础上对长三角城市群内外空间结构进行深入分析。结果表明：①长三角城市群核心城市上海、南京、杭州、宁波间城市网络联系密度高于其他廊道城市间联系;②长三角城市群核心城市向外延伸的轴线联系加强,主要表现为上海与镇江、嘉兴,南京与丹阳、湖州,苏州与常州、昆山等城市间联系紧凑;③在城市群“空间流”分层方面：第一层级主要分布在长三角地区“沪—苏—锡—常”及其沿线;第二层级城市网络主要由“沪—宁”及其沿线路线构成;第三层级城市网络主要由“沪—杭—甬”及其沿线路线构成;第四层级城市网络主要由上海—金华—义乌及其沿线路线构成。     

中国城市群多中心网络的拓扑结构

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。     

基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。