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城市扩张程度的影响因素分析——以武汉市为例.docx
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城市扩张程度的影响因素分析——以武汉市为例.docx
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城镇化和工业化的快速推进吸引了大量农村人口向城市转移,城市土地规模不断增
加,在空间形态上,随着时间推移,城市扩张也表现出扩散和集聚的震荡过程
[1]
。相关研
究表明,中国已经成为世界城市扩张的主要发生地区之一
[2]
,2010-2016 年,中国城市人
口、建成区面积分别增加 18.39%、35.63%,中国城市扩张呈现土地城镇化快于人口城镇
化的特点,造成城市物理形态迅速演变。在城市扩张过程中,原有城市建设用地空间位置
一般不发生改变,城市形态演变是所有新增城市斑块综合作用的结果,城市斑块扩张程度
通过测度新旧城市斑块间空间邻近关系来反映城市形态的演变方向。较大的扩张程度会导
致城市形态松散、景观破碎、土地利用效率降低,造成耕地流失、资源浪费、生态环境破
坏等系列问题
[3-4]
。研究表明,城市形态朝着紧凑演变有利于发展交通、节约资源
[5]
,实现
城市可持续发展
[6]
。揭示城市形态演变的深层次机制,特别是探究扩张程度的影响因素对
制定城市规划,管控城市无序扩张,促进城市紧凑、可持续发展具有重要意义。
城市扩张程度是城市扩张的重要特征,反映了城市物理形态的演变方向。当前对扩张
特征的研究主要通过构建模型定量讨论城市扩张规模
[7-8]
、扩张模式
[9-10]
、空间形态
[11-12]
,认
为城市扩张特征存在时空差异
[13]
与尺度效应
[14]
,但忽视了对扩张程度的特征分析。城市的
扩张程度在空间分布上是否存在规律,伴随扩张程度的增大是否会导致城市形态松散,针
对这些问题,厘清扩张程度的空间分布规律及其与扩张速度之间的关系,有助于进一步揭
示城市扩张空间特征与内在机理,而这依赖于扩张程度的有效度量。城市扩张程度可以通
过基于边界共享率的景观指数进行度量
[15]
。景观扩张指数(landscape expansion index,
LEI)
[16]
、多阶景观扩张指数(multi-order landscape expansion index,MLEI)
[15]
通过计算新
增城市斑块缓冲区内原有城市斑块面积所占比例,将新增城市斑块划分为内填式、边缘式
和跳跃式 3 种类型,实现对新旧斑块空间关系的定量测度。LEI 指数和 MLEI 指数均仅建
立单层缓冲区,跳跃式斑块的指数值为 0,忽视了跳跃式新增斑块之间扩张程度的差异
性。邻近度扩张指数(proximity expansion index,PEI)综合新旧斑块之间的距离以及边界
共享率两个因素,实现了对所有新增斑块与原有斑块空间邻近关系的准确度量,PEI 越
大,新增斑块与原有斑块的空间邻近程度越高,代表扩张程度越低
[17]
。
探讨城市扩张程度的影响因素,是对城市扩张机制研究的进一步补充。当前城市扩张
机制的研究主要针对土地利用转变,在宏观层面,认为经济发展、人口增长、交通改善等
都会对城市扩张产生影响
[18-19]
,影响程度因区域、城市规模等产生差异
[20]
;在微观层面,
认为到城市中心的距离、到主要道路的距离等区位因子是斑块发生土地利用转变的重要影
响因素
[21-22]
,其结果与元胞自动机
[23-24]
、支持向量机
[25]
、多智能体
[26]
等方法结合,模拟未来
城市土地利用与布局。现有机制研究成果仅能解释其他土地向城镇土地利用转变概率高
低,而反映空间形态的城市扩张程度差异原因尚不明晰,对扩张过程中城市形态的演变机
理还不能有效揭示,不利于实施空间管控和促进城市紧凑发展。
本文以中国湖北省武汉市为研究对象,探究城市扩张程度的时空特征与影响因素。选
用 PEI 测度 2010-2015 年武汉市城市扩张程度,借助 Moran’s I 指数分析城市扩张程度的
空间分布特征;为探究城市扩张速度与扩张程度之间的关系,对研究区划分圈层,计算圈
层内扩张速度、扩张程度,应用相关性分析进行验证;为探究城市扩张程度的影响因素,
从自然、社会经济、交通、规划 4 个方面选取因素建立空间回归模型,揭示城市扩张过程
中城市形态演变的内在机理。
1. 研究区域、数据与研究方法
1.1 研究区域介绍
武汉市正处于快速发展阶段,城市扩张活动剧烈。其都市发展区是武汉城市功能的主
要聚集区和城市空间重点拓展区,布局城市主城区与新城组群。根据《武汉市城市总体规
划(2010-2020)》,以三环线以内,包括沌口、庙山、武钢地区为主城区,作为城市核心,
严格控制发展规模;近郊区建立东部、东南、南部、西南、西部、北部 6 大新城组群,包
含薛峰、常福等 24 个新城、新城组团,作为近郊新城区,为城市空间拓展重点区域;都
市发展区外围分布农业生产区、风景区、公园等生产、生态用地,为外围其他区域,各区
域分布如图 1 所示。
图 1 研究区域
Figure 1. Study Area
下载: 全尺寸图片 幻灯片
1.2 研究数据来源
本次研究数据包括武汉市土地利用数据、地形数据、人口数据、兴趣点(point of
interest,POI)数据、路网数据以及规划数据。其中,武汉市土地利用数据采用下载的 30
m 分辨率 Landsat 遥感影像解译得到,时间分别为 2010 年 12 月 30 日和 2015 年 10 月
25 日;地形数据采用从地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)下载的 30 m 分辨率数
字高程数据和坡度数据;人口数据来源于美国 LandScan 全球人口数据库 1 km 格网数
据;POI 数据来源于武汉市 2014 年网络电子地图,本文选取工业、居住和商服 3 种类型
的 POI 数据,类型划分如表 1 所示;路网数据来源于 OpenStreetMap 网站
(https://www.openstreetmap.org),时间为 2013 年;规划数据来源于《武汉市城市总体规
划(2010-2020)》的市域空间布局规划图。
表 1 POI 数据类型分布
Table 1. POI Data Type Classification
编
号
大类
子类
数量
1
工业用
地
工厂、公司、产业园
36
036
2
居住用
地
别墅、住宅小区、社区中心、商务住宅
14
499
3
商服用
地
外国餐厅、中餐厅、超级市场、购物中心、商业街、星级酒店、银行、证券公司、保险公
司、商务写字楼
48
936
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