Urban spatio-temporal expansion process for resource-exhausted cities: A case study of Huaibei city
ZHANGZhiyun通讯作者:
收稿日期:2017-06-14
修回日期:2017-10-20
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版权声明:2018《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
城市空间扩展是城市土地利用/覆被变化和城市化进程最为直接的表现形式,是城市空间结构布局变化的综合反映,已成为国内外城市发展研究领域中的热点[1]。过去100年,城市的扩展已使全球近乎一半的地表发生了显著的变化,城市化以空前的速度在全世界范围内进行[2]。世界城市化水平由1900年13.3%到2010年51.8%,用了110年时间;而自改革开放以来,中国城市化水平也进入快速发展阶段,从1978年17.9%上升到2013年53.7%,仅用了35年时间。与此同时,城市无序蔓延导致空间分布和规模结构方面不合理,建设用地粗放低效利用和供需矛盾尖锐,城市空间扩展也引发各种日益突出且亟待解决的问题,进而引起了学术界对城市空间扩展的广泛关注。
当前,城市空间扩展的研究主要集中于城市空间形态的定性归纳[3]和定量测度[4,5,6]、城市扩展过程和模式[7,8,9]、城市空间扩展机制[10,11]、城市空间扩展过程模拟[12,13,14,15]、扩展效应与调控[16,17,18]等。探究对象多选取洛杉矶[7]、米兰[8]、北京[13]、南京[3]、东莞[6]、广州[11]和福州[2]等沿海发达城市,而对于内陆中小城市特别是资源枯竭型城市空间扩展研究较少。
由于人们受到高额利益的诱惑,长期对矿产资源单程式无节制的过度开采,使一定范围的资源型城市变为资源枯竭型城市,由此引起了一批专家****的广泛关注。对资源枯竭型城市的研究主要涉及经济[19]、产业结构转型[20]、生态环境[21]、生态安全[22]、可持续发展[23]和产业用地变化[24]等领域,鲜有文献对资源枯竭型城市空间扩展进程进行研究。
对于资源枯竭型城市空间扩展过程的研究,除具有上述基本的扩展特征外,还应包含其独特之处。国内资源枯竭型城市有69个,占全国地级以上城市的20%左右,以煤炭城市居多,且随着煤炭资源的大量开采,已造成许多人为塌陷区域。此外,利用遥感技术对其空间扩展具体行为过程和动力机制的探究较少。因此,本研究旨在利用遥感技术,全方位多角度查明资源枯竭型城市空间扩展进程及其动力机制,以期能对新型城镇化背景下资源枯竭型城市的科学规划和可持续发展提供一定的指导作用。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究区概况
淮北市位于安徽省北部,地处116°24′E~117°03′E、33°16′N~34°10′N,在苏、豫、皖三省交界处,北接萧县,段园镇与江苏徐州市铜山区,南与蒙城县毗邻,东临江苏省,西连涡阳县和河南省永城市。淮北市地处淮北平原,地势总体由西北向东南倾斜,市辖区有相山和龙脊山等丘陵分布。淮北市为资源枯竭型城市,矿产资源的开采所形成的采空塌陷改变了原有的地貌和地面建筑,加剧了国土资源的严重流失,对生态环境造成一定程度的影响和破坏。塌陷区主要分布于淮北市各大煤田采区,其中部分塌陷区已积水成湖,衔接成片。
本文的研究范围是淮北市市辖三区及濉溪县城周边,约921.67 km2,包括杜集区(不包括段园镇)、烈山区、相山区,以及濉溪县城等周边乡镇。
2.2 数据源与预处理
考虑到遥感数据源的方便获取性、实用性、性价比及质量要求等方面,本文研究采用统一的Landsat系列卫星数据。具体数据说明如表1所示。Tab. 1
表1
表1研究数据来源与说明
Tab. 1Source and description of research data
卫 星 | 日期 | 传感器 | 轨道号 | 分辨率(m) | 用 途 |
---|---|---|---|---|---|
Landsat 5 | 1992-10-18 | TM | 122/036(037) | 30 | 城市增长边界提取和采煤塌陷区提取 |
Landsat 5 | 1997-05-25 | TM | 122/036 | 30 | 城市增长边界提取 |
Landsat 5 | 1998-05-28 | TM | 122/037 | 30 | 城市增长边界提取 |
Landsat 7 | 2002-05-31 | ETM+ | 122/036(037) | 30 | 城市增长边界提取和采煤塌陷区提取 |
Landsat 5 | 2006-05-02 | TM | 122/036 | 30 | 城市增长边界提取 |
Landsat 5 | 2007-05-05 | TM | 122/037 | 30 | 城市增长边界提取 |
Landsat 5 | 2011-06-01 | TM | 122/036(037) | 30 | 城市增长边界提取和采煤塌陷区提取 |
Landsat 8 | 2016-03-10 | OLI | 122/036 | 30 | 城市增长边界提取和采煤塌陷区提取 |
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为了保证遥感影像后续处理结果的可靠性和准确性,对研究区不同时相的遥感影像进行几何精校正。几何精校正误差均满足利用多时相遥感影像进行动态变化检测时几何校正误差小于0.5个像元的要求。为消除大气、太阳高度角、地形等对地表反射信号的影响,对获取的遥感影像进行辐射校正,TM和ETM+影像的辐射校正采用日照和大气校正模型(Illumination and Atmosphere Correction Model,IACM)[25],模型中涉及到的参数采用Gyanesh Chander等的参数[26]。2016年Landsat 8 OLI影像辐射校正采用FLAASH大气校正方法[27]。经ENVI 5.1软件获取研究区的平均海拔高程为0.042 km,其他参数可以通过该影像头文件获取。
2.3 裁剪与镶嵌
对于2016年Landsat 8 OLI影像,本文选择的研究区在单幅遥感影像所覆盖的范围内,因此对于影像进行几何和辐射校正之后,直接利用已有的研究区边界矢量图对影像进行裁剪。对于其他时相的Landsat影像,由于研究区选择范围不在其单幅遥感影像所覆盖的范围内,因此需要对多幅影像进行镶嵌来获得完整的研究区影像。在分别对其它10幅影像进行几何校正和辐射校正后,首先,利用ENVI 5.1软件对这10幅影像进行镶嵌处理;然后,利用研究区的边界矢量图进行裁剪;最后,获得无缝合成影像。其中,1997年和1998年影像裁剪后,1997年的影像占了研究区的绝大部分,并且包含该年份主城区部分,因此将这两年无缝镶嵌后的影像按1997年来处理;同理对于2007年和2006年的影像,按照2007年进行分析。
2.4 研究方法
2.4.1 建筑用地提取 研究区城市扩展主要表现为城市建筑用地“摊大饼”式向周围扩张,城市建筑用地由于其复杂性,简单地利用原始多光谱波段所构建的遥感指数来提取建筑用地,一般很难达到比较理想的效果,徐涵秋[28]基于压缩数据的方法提出遥感建筑用地指数(Index-based Build-up Index,IBI)。首次提出用指数波段构建指数,所选取的三个指数分别代表水体、植被和建筑用地,且为负相关关系,避免了数据的冗余性[29],其提取精度最高可达98%[30]。因此,本文采用IBI指数来提取研究区的建筑用地信息,表达式为:式中:NDBI为归一化建筑指数[31];SAVI为土壤调节植被指数[32];MNDWI为修正归一化水体指数[33];l为土壤调节因子,其值介于0~1之间;MIR、NIR、RED和GREEN分别代表中红外、近红外、红光和绿光波段的反射率。当反射空间的l取0.5时,可将土壤亮度差异缩减到最小,并可避免针对不同土壤的额外定标工作。为避免IBI值出现无穷小或无穷大大,NDBI、SAVI和MNDWI带入IBI指数公式前均需拉伸到0~255。
本文采用IBI指数增强不同年份影像的建筑用地,经过反复试验同时对比同期或者准同期的谷歌地球高分辨率影像发现选取单一阈值,很难提取理想的建筑用地,其中掺杂着裸土信息,尤其是遇到无植被覆盖的裸露山体等。因此,采用分区域选取阈值,将增强影像与原始影像叠加比较,再结合谷歌地球高分辨率影像进行目视判别,设定各区块最佳阈值,进而对非建筑用地进行掩膜,提取研究区内建筑用地信息,结果如图1所示。其中,图1a~图1f为假彩色影像,图1g~图1l为经阈值提取的建筑用地二值化影像。
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图1不同年份的遥感影像及其对应的建筑用地提取影像
-->Fig. 1Remote sensing images in different years and extracted images of corresponding building land
-->
进行精度评价时,参考影像选用同期或者准同期的谷歌地球高分辨率影像,并采用随机抽样的方法选取400个验证点对各年份建筑用地进行精度验证和评价。验证结果表明,不同时相的建筑用地提取总精度都超过92%,Kappa系数均大于0.8,较好地满了足本文研究的精度要求。
2.4.2 城市边界提取 虽然IBI指数可以将建筑用地很好地从影像中提取出来,但仍不能够将城市建筑用地和农村建筑用地区分开来。为此,徐涵秋等[34]提出一种基于连通区域的新算法,完成城市建成区的界定和自动提取。
首先,运用数学形态学中“腐蚀”和“膨胀”除去建筑用地二值影像中不必要的毛刺和细小的连接;其次,建成区建筑用地聚集程度大于乡村建筑用地聚集度,因此设置相应的阈值进行城市建成区提取,可以通过Matlab软件实现;最后,将提取到的城市建筑用地矢量化,再结合同期或者准同期的谷歌地球高分辨率影像进行分析,以期调整建成区的城市边界(图2)。
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图21992-2016年淮北市城市建成区范围
-->Fig. 2Scope of urban built-up area in Huaibei during 1992-2016
-->
2.5 城市空间扩展度量
城市空间扩展的度量方式可以从时间和空间两方面来考虑,其中时间方面是指研究期始末城市用地规模数量上的变化,常用城市化强度、扩展弹性系数和城市扩展强度等来表示(表2);空间方面是指研究期始末城市用地规模在空间上分布变化,可以用重心和紧凑度等来表征(表2)。Tab. 2
表2
表2城市空间扩展时空特征测度指标
Tab. 2Spatial and temporal characteristic measurement index of urban spatial expansion
测量指标 | 计算公式 | 参数说明 |
---|---|---|
城市化强度[2](%) | M为城市化强度;U为某一时间段内,研究区中非城市建筑用地转化为城市建筑用地的面积(km2);R为研究区城市扩展前的非城市建筑用地面积(km2);T为该时间段的长度 | |
城市扩展强度[2](%) | G为城市扩展强度;ΔA某时段城市扩展净增面积(km2);TA为研究区总面积(km2) | |
扩展弹性系数[35] | Ri为第i时段城市扩展弹性系数;Ai为第i时段用地面积平均增长率(%);Pi第i时段研究区人口年均增长率(%) | |
重心[35] | x,y分别为对应年份的重心坐标;wi第i个离散目标物权重,根据各离散目标的面积与总面积的比例确定;xi,yi为第i个离散目标物的坐标 | |
紧凑度指数[35] | c为第i年城市的紧凑度;A为第i年城市的面积(km2);P第i年城市边界轮廓的周长(km),c值在0~1之间 |
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为了能更加直观形象地展现研究区城市空间扩展时空变化,采用“等扇方位法”[35]。以1992年提取的城市建成区的重心为圆心绘圆,东西向为横轴,南北向为纵轴,按四象限16方位将圆划分为16个等面积的扇形区域,统计不同方向上城市建筑用地扩展面积。
3 城市空间扩展时空特征分析
3.1 城市空间扩展时序特征
3.1.1 城市建筑用地变化 研究区的建筑用地面积在1992-2016年有了很大的增幅。表2经计算得表3,由表3和图3可知,整个研究期内研究区中的建筑面积由13.64 km2增加到130.19 km2,净增8.54倍,增加面积达116.55 km2;其中2007-2011年间城市扩展面积最大,扩展了55.69 km2,占全部扩展面积的47.78%。显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图31992-2016年淮北市城市建成区面积变化趋势
-->Fig. 3Area change trend of urban built-up area in Huaibei in 1992-2016
-->
Tab. 3
表3
表3建筑用地及相关指标
Tab. 3Building land and relevant index
指标 | 年份 | 时段 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1992 | 1997 | 2002 | 2007 | 2011 | 2016 | 1992-1997 | 1997-2002 | 2002-2007 | 2007-2011 | 2011-2016 | 1992- 2016 | ||
建筑用地 | 面积(km2) | 13.64 | 23.68 | 29.78 | 45.81 | 101.50 | 130.19 | 10.04 | 6.10 | 16.03 | 55.69 | 28.69 | 116.55 |
占研究区比例(%) | 1.48 | 2.57 | 3.23 | 4.97 | 11.01 | 14.13 | 1.09 | 0.66 | 1.74 | 6.04 | 3.11 | 12.65 | |
建筑面积平均 增长率(%) | - | 14.72 | 5.15 | 10.77 | 30.39 | 5.65 | 34.18 | ||||||
城市化强度(%) | - | 1.11 | 0.68 | 1.80 | 6.36 | 3.50 | 14.73 | ||||||
城市扩展强度(%) | - | 0.002 | 0.001 | 0.003 | 0.015 | 0.006 | 0.506 | ||||||
人口年均 增长率(%) | - | 1.95 | 1.80 | 1.24 | 0.95 | -0.44 | 1.23 | ||||||
扩展弹性系数 | - | 7.55 | 2.87 | 8.66 | 32.06 | -12.85 | 27.77 | ||||||
紧凑度 | 0.96 | 0.73 | 0.65 | 0.52 | 0.35 | 0.31 | - | ||||||
研究区面积(km2) | 921.67 |
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1992-2016年间研究区城市空间扩展速度具有不均衡性。2007-2011年的建筑面积平均增长率高达30.39%,而1997-2002年建筑面积增长率仅为5.15%,前者是后者的5.9倍;在2007-2011年前建筑用地面积整体趋于增加状态,之后2011-2016年间急剧减变为5.56%;1992-2016年间整个研究区的建筑面积平均增长率达34.18%,高于前面各个时间段的增长率。
就城市化强度而言,在2007-2011年间达到最大值,1997-2002年间达到最小值,前者是后者的近十倍。城市化强度为14.73%,整体水平处于较高程度。对于城市扩展强度,也是在2007-2011年间达到最大值,1997-2002年间达到最小值,前者是后者的十倍之余。城市扩展强度整个研究期内处于较高的水平,值为0.506%。
3.1.2 城市人地关系整体不协调 弹性系数主要用来表征城市扩展速度与人口增长速度关系,主要用于衡量城市扩展是否具有合理性[35]。中国城市规划设计研究院发布的2000年城镇用地预测综合报告认为较合理的弹性系数为1.12[36],也是国际上公认比较合理的数值。据表3可知,1992-2016年间弹性系数绝对值均大于合理值。特别是2007-2011年,弹性系数高达32.06,是合理值的28.62倍,表明该时期研究区内城市用地规模扩展过快,大大高于人口增长速度,处于不合理状态。同时人口年平均增长率逐时段降低,2002-2007年和整个研究期的数值大致相同,表明研究区内人口增长的速度逐步减弱。由于2011-2016年的人口年增长率为-0.44%,所以在此阶段的紧凑弹性系数为-12.85。2002-2007年,弹性系数为2.87,与合理值最为接近,城市用地规模扩展速度和人口增长速度在此阶段相对最为协调。整个研究期内,研究区城市土地利用集约程度不高,人地关系发展总体不协调。
3.2 城市空间扩展空间特征
3.2.1 城市重心总体东偏 引入重心揭示研究区城市建成区的迁移方向[37]。空间重心是表征研究对象空间分布的重要指标之一,分析重心的转移,可以了解城市空间变化的过程和特点[35]。从研究区重心变化转移(图4)来看,1992-1997年,研究区建成区重心向东北方向偏移,并且转移幅度相对较大;1997-2002年,重心向东转移,转移幅度较小;2002-2007年,重心向东南方向偏移,较上一时间段偏移幅度大;2007-2011年,重心紧接着向东南方向偏移,向东偏移量较少,重点向南转移;而最后一阶段,重心在2011年的基础上向西南偏移,首次出现向西偏移。纵观近25年的研究区建成区变化,重心总体呈现出东偏的姿态,相对集中。显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图41992-2016年淮北市城市建成区变化范围及重心转移图
注:图中1、2、3、4、5和6分别代表1992年、1997年、2002年、2007年、2011年和2016年的重心。
-->Fig. 4Diagram of change range and focus shift of urban built-up area in Huaibei during 1992-2016
-->
3.2.2 城市形态逐步分散 紧凑度是研究城市形态演变的重要指标之一,因此广泛用于研究城市空间扩展[38]。紧凑度是用来反映地形地物的形状,可以表征城市空间形态的变化特征[39]。其值在0~1之间,值越大,其形状越具有紧凑性;反之,越差。从表3和图4可知:随着时间的推移,研究区城市空间扩展迅速,紧凑度越来越差。1992年,建成区紧凑度接近于1,表明该年份城市发展具有很强的集聚性。1992-1997年,紧凑度下降到0.73,减少量为0.23;该时段建成区用地沿着1992年的建成区范围向四周蔓延,同时在东部也出现部分斑块,建筑用地相对集约。1997-2002年间,紧凑度下降到0.65,减少量为0.08,减幅较少。2002-2007年,紧凑度下降到0.52,减少量为0.13,表明2007年左右研究区建成区相对集中。2007-2011年,紧凑度下降到0.35,减少量为0.17;2007年建成区范围四周出现大小不一的斑块,表明建成区具有较强的分散性。2011-2016年,紧凑度下降到0.31,减少量为0.04,减幅最少,表明该阶段研究区城市形态具有相对高度的分散性。总的来看,随着改革开发步伐的加快,各经济技术开发区的规划建立,建成区用地紧凑度逐渐下降。
3.2.3 城市扩展方向具有一定的阶段性 以1992年淮北市建成区重心为圆心,18 km为半径绘圆,并将圆16等分,与不同时期的建成区叠加(图5)。计算不同时期各扇形区域扩展面积,各扇形的面积和夹角等都相同,因此所得到的各扇形扩展面积具有可比性。
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图5淮北市各时期建成区形态等扇叠加图
-->Fig. 5Equally-fanned superposition diagram of built-up area in Huaibei in different periods
-->
将研究期内不同时段建成区空间扩展面积绘制成“雷达图”(图6),更加直观形象地表达各时段不同方位城市空间扩展的不均衡性。由图6可知,不同时段建成区空间扩展在各方位上呈现出明显的差异性。1992-1997年,建成区扩展以东偏北向和南偏西向为主,NE-NEE为高速扩展向,S-SSW-SW为快速扩展向,其余方位扩展相对较少。1997-2002年,扩展顺承上一时间段扩展方向继续扩展,以东偏北向和南偏西向为主;NE-NEE-E为高速扩展向,SSE-S-SSW-SW为快速扩展向;该时间段的各方向扩展量均小于前一时间段。2002-2007年,扩展以东偏北向和南偏东向为主,同样NE-NEE-E为高速扩展向,SSE-S为快速扩展向。2007-2011年,空间扩展以东向和西南向为主,四周发散式扩展,NEE-E和SSW-SW为高速扩展方向,SSE-S-SSW为快速扩展向,该时间段建成区空间扩展量达到最大。近五年来,淮北市建成区空间扩展以南向和西南偏西为主,SSE-S和SWW为高速发展向。
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图6淮北市各时期不同方位城市空间扩展雷达图
-->Fig. 6Radar chart of urban spatial expansion in different azimuths in Huaibei in each period
-->
综合各方位新增建筑用地面积量,整个研究期内建成区空间扩展以东偏北、南偏东和西南方位为主;城市空间扩展整体经历先慢后快再慢、先东北后西南变化的特点。
4 城市扩展的动力机制分析
城市空间扩展是城市土地利用/覆被变化最为直接的表现形式。周利军等[40]认为土地空间退化是一个涉及社会、经济、自然和发展历史等因素的复杂过程。徐涵秋[2]认为可以从社会经济发展中找寻城市空间扩展的驱动力和影响因素,同时政府决策也与城市空间扩展紧密相关。臧淑英等[41]认为土地利用/覆被变化的主要驱动因子包括经济类、管理类和自然条件类等因子,其中人口规模和自然资源等是经济类的核心要素。由于资源枯竭型城市是以资源开发为主的城市,城市空间扩展的方式也与该区域的资源有着直接或者间接的联系,本文选择淮北市为例来探究资源枯竭型城市空间扩展进程,因此,在建立淮北市城市空间扩展驱动机制时,与煤炭资源开发相关的因素必须考虑在内。
总之,结合淮北市实际情况和数据获取的可得性,考虑1992-2014年的社会经济统计数据,将影响城市空间扩展的驱动机制分为经济因素(地区生产总值、地方财政收入、第二产业占比和交通水平等)、人口因素(市区非农业人口)、煤炭塌陷区和政府决策(规划)等,具体将表4中各年份的淮北市的上述指标作为自变量(x1-x14)(表4),将研究区现有的6个年份的建成区面积,内插得到1992-2014年间各年份的建成区面积,并将其作为因变量(y)进行逐步回归分析,以便验证对研究区建成区空间扩展产生重要影响的因子。同时由于各数据的量纲不同,所以需将各种数据进行无量纲化,然后进行回归分析计算,得到以下回归方程(R2=0.999,通过5%的显著性检验):
从式(5)可以看出,在逐步回归分析过程中,仅有城市化率、地方财政支出和年末金融机构存款余额三个指标通过显著性检验保留下来,并且各自系数均为正,说明它们为研究区城市空间扩展的主要驱动因素,代表了经济和人口。
Tab. 4
表4
表41992-2014年淮北市社会经济统计数据
Tab. 4Socioeconomic statistics in Huai bei during 1992-2014
年份 | ||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
变量 | 1992 | 1993 | 1994 | 1995 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | |
建成区面积(km2) | Y | 13.64 | 16.25 | 18.86 | 21.46 | 24.07 | 26.68 | 27.30 | 27.92 | 28.54 | 29.16 | 29.78 | 32.99 | 36.19 | 39.40 | 42.60 | 45.81 | 59.73 | 73.66 | 87.58 | 101.50 | 107.24 | 112.97 | 118.71 |
市区人口(万) | x1 | 67.80 | 66.40 | 70.60 | 72.10 | 73.30 | 75.30 | 76.30 | 77.20 | 79.50 | 80.50 | 81.70 | 82.80 | 91.20 | 92.30 | 106.60 | 107.50 | 108.40 | 109.00 | 109.80 | 110.60 | 110.90 | 106.80 | 104.90 |
市区非农业人口(万) | x2 | 43.80 | 46.00 | 50.60 | 53.30 | 54.20 | 56.20 | 57.40 | 58.20 | 59.60 | 61.20 | 62.90 | 64.30 | 65.70 | 67.40 | 74.70 | 76.60 | 78.00 | 78.90 | 79.70 | 80.30 | 80.80 | 78.40 | 76.80 |
城市化率(%) | x3 | 32.05 | 33.02 | 34.99 | 36.34 | 36.60 | 37.27 | 37.62 | 37.72 | 37.44 | 37.93 | 38.37 | 38.70 | 38.63 | 39.48 | 42.41 | 43.00 | 43.19 | 43.32 | 43.40 | 43.28 | 43.47 | 42.98 | 41.94 |
地区生产总值(亿元) | x4 | 35.90 | 46.47 | 58.65 | 72.30 | 80.85 | 87.52 | 90.61 | 95.96 | 103.02 | 112.39 | 124.20 | 138.75 | 178.84 | 205.14 | 221.81 | 260.49 | 341.53 | 371.87 | 461.64 | 554.92 | 620.54 | 714.26 | 759.64 |
第一产业占比(%) | x5 | 15.93 | 13.55 | 13.65 | 17.63 | 15.68 | 16.12 | 13.64 | 15.08 | 15.03 | 15.62 | 14.68 | 12.29 | 13.44 | 10.92 | 11.15 | 10.31 | 10.16 | 9.58 | 8.76 | 8.45 | 8.29 | 7.74 | 7.63 |
第二产业占比(%) | x6 | 51.82 | 62.77 | 58.38 | 55.02 | 54.79 | 51.48 | 51.44 | 48.45 | 47.03 | 46.26 | 47.22 | 50.66 | 51.66 | 56.73 | 55.73 | 57.85 | 61.44 | 61.39 | 64.63 | 66.34 | 66.13 | 64.12 | 63.42 |
第三产业占比(%) | x7 | 32.25 | 23.68 | 27.98 | 27.35 | 29.53 | 32.39 | 34.92 | 36.47 | 37.93 | 38.12 | 38.10 | 37.05 | 34.90 | 32.35 | 33.12 | 31.84 | 28.40 | 29.02 | 26.60 | 25.21 | 25.58 | 28.14 | 28.95 |
地方财政收入(亿元) | x8 | 2.04 | 3.20 | 4.85 | 6.57 | 8.83 | 10.26 | 10.95 | 11.73 | 12.32 | 13.30 | 14.45 | 16.39 | 20.57 | 26.61 | 31.16 | 35.65 | 42.41 | 52.22 | 70.02 | 90.37 | 101.11 | 93.03 | 91.35 |
地方财政支出(亿元) | x9 | 1.72 | 2.14 | 2.51 | 3.75 | 5.36 | 5.84 | 6.44 | 6.97 | 7.58 | 9.11 | 10.07 | 11.43 | 13.05 | 18.78 | 23.67 | 30.08 | 40.97 | 54.26 | 65.93 | 87.29 | 108.53 | 108.72 | 116.01 |
社会消费品零售总额(亿元) | x10 | 10.08 | 12.51 | 15.58 | 19.68 | 24.02 | 27.87 | 29.76 | 31.64 | 34.01 | 36.70 | 39.60 | 43.12 | 48.21 | 54.67 | 62.60 | 73.92 | 91.14 | 107.83 | 133.28 | 168.15 | 194.96 | 224.18 | 252.88 |
年末金融机构存款余额(亿元) | x11 | 19.34 | 23.85 | 27.76 | 37.21 | 66.59 | 76.68 | 80.91 | 82.43 | 89.41 | 107.16 | 128.78 | 151.17 | 183.22 | 243.93 | 277.77 | 300.80 | 376.18 | 472.21 | 568.56 | 696.85 | 788.70 | 864.97 | 948.17 |
职工年平均工资(元) | x12 | 3059 | 3466 | 4629 | 5436 | 6170 | 6298 | 5975 | 6364 | 6711 | 7275 | 8914 | 10009 | 12578 | 15290 | 18416 | 24962 | 30031 | 35134 | 42775 | 49498 | 55925 | 52383 | 52681 |
固定资产投资总额(亿元) | x13 | 9.45 | 11.30 | 10.76 | 17.98 | 20.05 | 26.39 | 33.85 | 39.25 | 41.63 | 34.08 | 35.74 | 51.13 | 64.10 | 84.13 | 110.30 | 151.19 | 204.69 | 280.32 | 366.93 | 450.07 | 577.21 | 700.53 | 840.84 |
工业产品(原煤)产量(万t) | x14 | 1879 | 1900 | 1986 | 2153 | 2350 | 2129 | 2136 | 2335 | 2459 | 2781 | 2892 | 3056 | 3279 | 3434 | 3457 | 3683 | 4087 | 4172 | 4735 | 5342 | 5835 | 5357 | 5203 |
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4.1 经济和人口的驱动机制
4.1.1 经济的驱动机制 经济发展是研究区建成区空间扩展的根本驱动力。据2014年淮北市统计年鉴数据分析并结合表4可知,1992年以来淮北市的经济发展突飞猛进,截止2014年底,地区生产总值达759.64亿元,是1992年的21.16倍。作为经济发展的直接体现者,年末金融机构存款余额从1992年的19.34亿元增加到2014年的948.17亿元,增速之快,后者是前者的49.03倍。多数专家****认为,土地财政收入是地方财政收入的主要来源,是导致城市空间扩展的主要驱动力,其中地方财政收入和地方财政支出相辅相成。由式5可得,地方财政支出指标通过显著性检验保留下来,并且各自系数均为正,所以本文对地方财政支出进行分析。地方财政支出与建成区面积的相关系数为0.339,表明两者之间具有较强的相关性。由1992年的1.72亿元到2014年的116.01亿元。同时,研究区地区生产总值(GDP)由1992年的35.90亿元猛增到2014年的759.64亿元。GDP的迅速增长,一定程度上刺激了城市用地规模的扩展,此外,经济发展还能产生人口集聚效应[44]。
第二产业占比高于第一和第三产业占比,淮北市是以第二产业为主导发展的城市。因此,研究期内淮北市的发展也与第二产业的发展有着密不可分的关系。工业的兴起导致了一定量的工业园区建设,从而迫使城市向外大幅度扩展。目前,淮北市已经建立多个省级开发区(工业园区),如:淮北经济技术开发区、濉溪经济开发区、杜集经济开发区和烈山开发区等。伴随着各开发区(工业园区)的发展成熟,其不断推进着城市范围的外扩。
综上,经济发展对城市空间扩展的推动可以从宏观和微观两方面进行考量,宏观方面决定了城市的发展速度和规模,微观方面通过改变城市居民的生活方式和水平实现对城市空间扩展的影响,其是城市空间扩展的根本驱动力,在以后的城市空间扩展进程中仍然会起着重要的驱动作用。
4.1.2 人口的驱动机制 经济发展不仅直接对建成区空间扩展产生影响,而且还导致大量流动人口的增加[42]。从式5可以看出,城市化率指标的系数值最大,表明该指标为最重要的驱动因子。而城市化率是城镇非农人口和总人口的比值,城市化率由1992年的32.05%提升到2010年的43.40%(最大值),然后降到2014年的41.94%,代表了研究区人口数量的变化。
1992-2014年,淮北市区总人口由67.80万人增加到2014年的104.90万人,增长了1.55倍。同期,研究区总人口由1992年的168.2万上升到2015年的217.9万,也增长了1.30倍。人口总数在2011年前一直处于增长阶段,2011年达到峰值。由于淮北市剧增的人口需要更多的生产生活用地空间承载,同时,随着生活水平和质量的不断提升,需要多样的生活空间(其中包括居民用地、工业用地、配套设施的建设用地、交通和公共设施用地),这些用地需求的增长,导致淮北市建成区向外快速扩展,是城市空间扩展的主要驱动力之一。
4.2 政府决策(规划)的引导机制
建成区城市空间扩展除了和社会经济有关外,还与政府决策(规划)密切相关。1992年开始,国家实施扩大开放战略,受到全国各地经济开发区建设潮流的影响,研究区西南部濉溪经济开发区动工建设,成为引领淮北市外扩发展的契机(图4和图6a)。1997年左右,城市土地有偿使用制度开始实施,城市土地价格由中心向外围递减,推动了城西南部和东部烈山经济开发区、淮北经济技术开发区的大规模建设(图4和图6b)。2007年,《国务院关于促进资源型城市可持续发展的若干意见》(国发[2007]38号)为资源枯竭城市转型提供支持(图4、图6c)。2009年,国务院确定淮北市为第二批32个资源枯竭城市之一,提供资金和优惠政策,推动淮北市经济增长方式的转变(图4、图6d)。2011-2016年,城市扩展速率大幅度下降(图6e),上述政策在一定程度上对研究区城市空间扩展产生了重大影响。2005年以来,伴随着《淮北市城市总体规划(2006-2020)》形成,规划发展方向为“东拓西调、北优南扩,保持组团形态”,也有力地促进城市向外扩展(图6d、图6e)。随着国家促进中部崛起战略、区域发展战略实施、城市转型和城乡一体化建设带来的机遇,淮北市提出了“提升南部、优化北部、新兴中部”的空间发展战略,加强一体化建设,实行土地整理、城乡建设用地增减挂钩、矿山环境恢复治理等相关政策,促进城市土地集约利用,合理外扩发展(图6f)。综上,政府决策(规划)是建成区城市扩展的直接驱动力,具有一定程度的引导作用。
4.3 交通水平的内生机制
城市沿着铁路和公路等主要交通干线发展是城市发展的特点之一[42],同样,对于研究区也不例外,交通基础设施(图7)是城市空间扩展的重要纽带。结合图4(a)和图7可知,铁路方面,淮北市因煤而建,早期铁路符夹线为了开发闸河煤田和减轻徐州枢纽运输负担所建,为淮北市的经济建设起到巨大的作用,研究区城市形态也是沿铁路向两侧扩张,总体与铁路线路形状一样,呈“弓形”;高铁部分,将于2017年建成并投入使用的淮北至萧县北客车联络线和符夹线,将会对研究区的发展产生深远的区域影响和意义。显示原图|下载原图ZIP|生成PPT
图7淮北市城市交通设施图
-->Fig. 7Diagram of urban means of transportationin Huaibei
-->
公路部分,研究区内有省道101、省道202和京台高速(G3)穿过,其中省道101是由合肥通往皖北地区及北方省份的一条重要干线,省道202是安徽省境内重要的交通干线,北起宿州萧县,至阜阳淮滨县,这两条省道连接着凤凰山经济开发区与濉溪经济开发区。城市主干道,交通干线沿线地区近年来空间面积都有所扩展,尤其是城市内部主干道,连接着城区与各个经济开发区,有了这些主干道的通达,经济开发区也得以快速发展。
总之,目前离散的基础交通网络设施越来越多,由内向外推动了建成区的扩展,大量土地被占用,促使建设面积不断增加,城市紧凑度越来越差(表3、图4)。
4.4 塌陷区的限制机制
资源枯竭型城市随着大量煤炭资源的开采,造成许多人为塌陷区域。淮北市是以煤炭资源发展起来的城市,淮北市矿山开采形成的采空塌陷主要分布于淮北市各大煤田采区。采煤塌陷的地段,常表现为地表开裂、逐日下沉,导致房屋倒塌、居民迁村,毁坏农田、减少耕地,破坏自然生态环境面貌,最终形成低洼不平的滩地或湖泊。选择1992年、2002年、2011年和2016年遥感影像作为数据源,经数据预处理后,结合式(4),依据上述城市边界提取方法提取塌陷区范围(图8)。依据淮北市城市规划中湖泊划分将研究区内刘桥一矿和二矿等采煤塌陷区统称为“西湖区”;杨庄、烈山矿塌陷区和乾隆湖等统称为“南湖区”;岱河矿、双龙矿、朱庄矿塌陷区以及高岳镇、任圩镇和矿山集镇附近的采煤塌陷区统称为“中湖和东湖区”;朔里矿塌陷区和石台镇附近的采煤塌陷区统称为“北湖区”。4个时相的湖泊提取总精度都超过90%,Kappa系数均大于0.8,满足精度要求。
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图8淮北市不同年份湖泊分布图
-->Fig. 8Diagram of lake distribution in Huaibei in different years
-->
淮北水资源总量不足,供需矛盾突出,是以超采岩溶水为主的典型缺水城市,人均水资源占有量不足全国的1/5。而塌陷区湖泊专门为“淮水北调”水源准备“调蓄湖泊”以便调蓄水资源,城市规划中划定为生态保护区,禁止建设。
再者,结合图4a、图6f和图8可知,研究期内城市空间扩展以东偏北、南偏东和西南方位为主,同时南湖、北湖、中湖和东湖区主要分布在建成区东部,阻碍了城市空间快速向东扩的进程;城市空间随着时间的推进,城市形态越具有相对高度的分散性,而西湖区较独立,位于建成区西部,各湖区之间相对分散,冲击了城市空间扩展的紧凑度。
采煤塌陷区的地段常表现为低洼不平的滩地或湖泊,湖泊面积的变化对应着塌陷区范围的改变。湖泊作为重要的水资源和生态资源,禁止开发建设,限制了城市空间的扩展。所以,采煤塌陷区相对于资源枯竭型城市空间扩展具有一定的限制作用。
5 结论与讨论
将资源枯竭型城市作为城市空间扩展进程研究对象,首先,以为多时相遥感卫星数据基础,结合GIS技术,借助Matlab软件实现不同年份城市建成区边界自动提取;其次,选取5种时空变量指数,分析资源枯竭型城市空间扩展过程特征;再者,结合实际情况和社会经济统计数据,探讨了资源枯竭型城市空间扩展的驱动机制。探究资源枯竭型城市空间扩展进程,主要得出如下结论:(1)以淮北市为例,城市建成区范围的提取,利用GIS和遥感技术,采用遥感建筑用地指数IBI,结合Matlab软件可以很好地实现。1992-2016年间建成范围面积由13.64 km2增加到130.19 km2,净增8.54倍。城市化强度整体处于中等水平、城市扩展强度整体处于较高的水平、城市土地利用集约程度不高及人地关系发展总体不协调。城市用地紧凑度逐渐下降,重心总体呈现出东偏的姿态,相对集中。从实证分析结果可以看出,经济及人口、政府决策(规划)、交通水平和采煤塌陷区分别是淮北市城市空间扩展的驱动机制、引导机制、内生机制和限制机制。
(2)作为资源枯竭型城市,其空间扩展具有典型的无序特征和明显的阶段性;城市空间形态较为分散及用地相对较粗放;也具有一定的独特性,并深受资源(煤炭、有色金属、黑色冶金、石油和其他等)的影响。
(3)资源枯竭型城市的产业结构变化对城市空间扩展产生影响,如第二产业占比的降低带来的城市空间扩展速度放缓。同时也是多种因素耦合作用的结果,涉及经济、人口、规划政策、交通和塌陷区(石油矿床)等诸多因子。资源枯竭型城市空间高速扩展的同时也带来了一些负面问题,如土地资源的过度浪费,不利于土地资源的节约利用;煤炭资源的无节制开采,造成许多人为塌陷区域等。
资源枯竭型城市在城市空间扩展表现方面具有较强的典型性,政府部门对此应当给予足够的重视,根据当前提出的新型城镇化发展战略要求,把握好城市增长边界、永久基本农田和生态保护三条“红线”,合理调整产业结构,实现空间紧凑、精明增长,确保土地资源的有序利用以及城市的健康可持续发展。限于篇幅,未来可以进一步研究合理控制城市无序蔓延、保护城市外部开放空间以及实现城市内部高密度紧凑式的发展的具体措施和方法。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
[37] | . , 城市空间扩展是衡量城市化进程的重要指标。本文以闽南金三角地区的福建省漳州市主城区作为研究区,选取2000、2006和2013年的Landsat遥感影像,利用IBI建筑指数分别提取了3个年份的建筑用地信息,然后对其变化进行GIS分析。结果表明,13 a间漳州市主城区面积净增13.69 km<sup>2</sup>,净增面积为2000年的66.9%。主城区主要沿交通主干道往西北方向呈带状和面状扩展。缓冲区分析表明,道路对主城区扩展起到很大的引导和促进作用。综合社会经济数据可知,主城区的城市扩展历程与第二产业的发展密切相关,属工业导向型的城市扩展模式。另外,城市人口的增加也起到了一定的促进作用,不同区位人口增长速率的差异,对城市扩展的方向也产生了一定的引导作用。 |
[38] | . , 随着工业化的迅速发展,城市化过程加快,使得城镇建设用地需求增加,土地利用中的矛盾日趋紧张。从不同时相的城市及区域土地利用多源遥感信息提取入手,运用GIS空间分析方法,以“时间过程”与“空间格局”为主线,对无锡市城镇建设用地扩展的时间过程与空间格局特征进行分析,将区域城镇建设用地扩展与自然交通条件和社会经济条件进行综合研究,揭示了无锡市城镇建设用地扩展的时空分异规律。研究表明:改革开放以来,无锡市城镇建设用地扩展具有显著的阶段性,用地扩展模式反映了城市发育、成长乃至成熟的历程;自然交通、社会经济条件的差异以及政策的引导,无锡市城镇建设用地扩展的空间方位差异显著,具有较强的向心性,主城区不同时段扩展的主导方向明显,对其周围集镇具有强大的吸引力和辐射力,它主宰着周围一定范围内集镇用地发展方向。 . , 随着工业化的迅速发展,城市化过程加快,使得城镇建设用地需求增加,土地利用中的矛盾日趋紧张。从不同时相的城市及区域土地利用多源遥感信息提取入手,运用GIS空间分析方法,以“时间过程”与“空间格局”为主线,对无锡市城镇建设用地扩展的时间过程与空间格局特征进行分析,将区域城镇建设用地扩展与自然交通条件和社会经济条件进行综合研究,揭示了无锡市城镇建设用地扩展的时空分异规律。研究表明:改革开放以来,无锡市城镇建设用地扩展具有显著的阶段性,用地扩展模式反映了城市发育、成长乃至成熟的历程;自然交通、社会经济条件的差异以及政策的引导,无锡市城镇建设用地扩展的空间方位差异显著,具有较强的向心性,主城区不同时段扩展的主导方向明显,对其周围集镇具有强大的吸引力和辐射力,它主宰着周围一定范围内集镇用地发展方向。 |
[39] | . , The space that can be seen from any vantage point is called an isovist and the set of such spaces forms a visual field whose extent defines different isovist fields based on different geometric properties. I suggest that our perceptions of moving within such fields might be related to these geometric properties. I begin with a formal representation of isovists and their fields, introducing simple geometric measures based on distance, area, perimeter, compactness, and convexity. I suggest a feasible computational scheme for measuring such fields, and illustrate how we can visualize their spatial and statistical properties by using maps and frequency distributions. I argue that the classification of fields based on these measures must be a prerequisite to the proper analysis of architectural and urban morphologies. To this end, I present two hypothetical examples based on simple geometries and three real examples based on London's Tate Gallery, Regent Street, and the centre of the English town of Wolverhampton. Although such morphologies can often be understood in terms of basic geometrical elements such as corridors, streets, rooms, and squares, isovist analysis suggests that visual fields have their own form which results from the interaction of geometry and movement. To illustrate how such analysis can be used, I outline methods of partitioning space, covering it with a small number of relatively independent isovists, and perceiving space by recording properties of the isovist fields associated with paths through that space. |
[40] | . , 以不同时段遥感影像为主要数据源,在GIS软件的支持下,提取了大庆市沙化土地和盐碱地的面积。分析了大庆市土地退化的时空变化格局以及多年平均降水量、干燥度及≥10℃积温等自然控制因子对土地退化的影响。运用多元回归方法及主成分分析方法,分析了土地退化与各社会经济因子之间的相关程度及影响土地退化的主导因子,并建立了土地退化驱动因子的诊断模型。研究结果表明,大庆市退化土地面积持续增加,区域变化也比较明显;退化土地年变化率在降水量400mm,干燥度为1.14,≥10℃积温为2780℃处变化最为显著;在社会经济因子中耕地面积数量、原油产量、人口数量是导致土地退化的主导因素。 . , 以不同时段遥感影像为主要数据源,在GIS软件的支持下,提取了大庆市沙化土地和盐碱地的面积。分析了大庆市土地退化的时空变化格局以及多年平均降水量、干燥度及≥10℃积温等自然控制因子对土地退化的影响。运用多元回归方法及主成分分析方法,分析了土地退化与各社会经济因子之间的相关程度及影响土地退化的主导因子,并建立了土地退化驱动因子的诊断模型。研究结果表明,大庆市退化土地面积持续增加,区域变化也比较明显;退化土地年变化率在降水量400mm,干燥度为1.14,≥10℃积温为2780℃处变化最为显著;在社会经济因子中耕地面积数量、原油产量、人口数量是导致土地退化的主导因素。 |
[1] | . , 城市空间扩展是城市化过程的重要标志, 而城市土地利用变化又是城市空间扩展最为直接的表现形式。随着全球城市化的推进, 城市空间扩展已成为国内外城市发展研究中的热点领域。国外城市空间扩展研究发端于20 世纪60 年代的计量地理革命, 中国城市空间扩展的研究自80 年代中期开始;2000 年以来, 伴随中国城市化的快速发展, 城市空间扩展问题日益突出, 城市空间扩展研究逐渐成为热点, 有关研究成果更是大量涌现。本文根据国内外城市空间扩展研究内容的变化, 运用文献资料法和对比分析法, 从扩展形态、扩展模式、动力机制、模拟预测、效应与调控5 个方面对城市空间扩展研究进行了系统总结与梳理。在国外与国内比较研究与综合分类基础上, 重点评析现阶段国内相关研究的特点和不足, 并对中国未来城市空间扩展的研究趋势进行了展望。 . , 城市空间扩展是城市化过程的重要标志, 而城市土地利用变化又是城市空间扩展最为直接的表现形式。随着全球城市化的推进, 城市空间扩展已成为国内外城市发展研究中的热点领域。国外城市空间扩展研究发端于20 世纪60 年代的计量地理革命, 中国城市空间扩展的研究自80 年代中期开始;2000 年以来, 伴随中国城市化的快速发展, 城市空间扩展问题日益突出, 城市空间扩展研究逐渐成为热点, 有关研究成果更是大量涌现。本文根据国内外城市空间扩展研究内容的变化, 运用文献资料法和对比分析法, 从扩展形态、扩展模式、动力机制、模拟预测、效应与调控5 个方面对城市空间扩展研究进行了系统总结与梳理。在国外与国内比较研究与综合分类基础上, 重点评析现阶段国内相关研究的特点和不足, 并对中国未来城市空间扩展的研究趋势进行了展望。 |
[41] | . , 在遥感技术和地理信息系统平台的支持下,以1980~2005年间的6期遥感影像为基础,经过矢量化后得出哈大齐工业走廊范围内的哈尔滨、大庆和齐齐哈尔市区的土地利用变化数据。结合三个城市的经济统计数据,建立土地利用动态变化模型,在此基础上引入两个驱动因子评价指标(驱动效率指数和经济效益指数),对比分析三个城市的土地利用结构与经济发展的关系,对其土地利用结构进行合理性分析。研究表明:大庆市随着石油资源的耗竭,地区的经济产业结构做出相应调整,土地利用结构趋于相对稳定;哈尔滨在多元化的经济发展模式下,形成相对合理的土地利用结构,进而促使经济不断保持协调稳定发展;齐齐哈尔市驱动因子评价指数尚未趋于稳定,区域经济发展还在很大程度上依赖土地资源的消耗。本研究为进一步的土地评价和土地利用结构调整提供相应的基础和依据。 . , 在遥感技术和地理信息系统平台的支持下,以1980~2005年间的6期遥感影像为基础,经过矢量化后得出哈大齐工业走廊范围内的哈尔滨、大庆和齐齐哈尔市区的土地利用变化数据。结合三个城市的经济统计数据,建立土地利用动态变化模型,在此基础上引入两个驱动因子评价指标(驱动效率指数和经济效益指数),对比分析三个城市的土地利用结构与经济发展的关系,对其土地利用结构进行合理性分析。研究表明:大庆市随着石油资源的耗竭,地区的经济产业结构做出相应调整,土地利用结构趋于相对稳定;哈尔滨在多元化的经济发展模式下,形成相对合理的土地利用结构,进而促使经济不断保持协调稳定发展;齐齐哈尔市驱动因子评价指数尚未趋于稳定,区域经济发展还在很大程度上依赖土地资源的消耗。本研究为进一步的土地评价和土地利用结构调整提供相应的基础和依据。 |
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[2] | . , 位于福州盆地中心的福州市在城市化进程的推动下,城市空间快速扩展。利用多时相遥感影像和IBI建筑用地指数获得的建筑用地信息表明,福州市建成区在1976~2006年的30 a间面积增加了105 km2,增幅达到3.2倍。由于金山、快安等新城区的形成和马尾区的扩展,整个福州城区从西到东几乎连成一片,城市扩展经历了先慢后快,先北、后东、西的扩展历程。研究发现,福州城市的空间扩展并不属于工业主导型,而是第三产业推动型。城市空间的快速扩展已给福州带来了一定的环境资源问题,其中最突出的就是城市热岛效应与城市建筑用地总量控制问题。 . , 位于福州盆地中心的福州市在城市化进程的推动下,城市空间快速扩展。利用多时相遥感影像和IBI建筑用地指数获得的建筑用地信息表明,福州市建成区在1976~2006年的30 a间面积增加了105 km2,增幅达到3.2倍。由于金山、快安等新城区的形成和马尾区的扩展,整个福州城区从西到东几乎连成一片,城市扩展经历了先慢后快,先北、后东、西的扩展历程。研究发现,福州城市的空间扩展并不属于工业主导型,而是第三产业推动型。城市空间的快速扩展已给福州带来了一定的环境资源问题,其中最突出的就是城市热岛效应与城市建筑用地总量控制问题。 |
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[4] | . , Fractals aspects in urban structures.— The introduction of fractals by B. Mandelbrot in the scientific discussion has given rise to a real boom of applications in all possible domains. In the present paper their application to urban structures will be discussed. The investigation of different aspects of the urban patterns, like the spatial distribution of the built-up areas or of different types of exploitation (supply systems, administration, etc.), as well as the dendrification of transportation networks leads to the more general point of view, that fractal dimensions are a useful quantitative mesure for all types of hierarchically organized subsystems. This can serve to compare those subsystems for different urban units. Finally, fractal growth processes, their simulation, and their growth dimension are introduced with respect to urban growth.Stadtstrukturen in fraktaler Sicht. — Seit B. Mandelbrot die Fraktale in die wissenschaftliche Diskussion einfiihrte, haben sie in vielen Anwendungsgebieten Verwendung gefunden. Im vorliegenden Beitrag wird deren Anwendung auf Stadtstrukturen diskutiert. Die Untersuchung verschiedener Eigenschaften urbaner Strukturen, wie die raumliche Verteilung der Bebauung oder unterschiedlicher Nutzungen (Gewerbefl01chen, 02ffentliche Geb01ude usw.) oder auch die Verzweigungen von Transportsystemen führen zum allgemeineren Ergebnis, da08 fraktale Dimensionen ein nützliches quantitatives Ma08 fur aile hierarchisch aufgebauten Subsysteme darstellen. Dies kann zum Vergleich dieser Subsysteme zwischen verschiedenen St09dten verwendet werden. SchlieBlich werden fraktale Wachtstumsprozesse sowie deren Simulation und Wachtstumsdimensionen im Hinblick auf das st01dtische Wachstum eingefiihrt.L'introduction des fractales dans la discussion scientifique a déclenché une véritable avalanche d'applications dans beaucoup de domaines. Dans le présent article, l'application de cette méthode aux structures urbaines est discutée. L'analyse de différents aspects de ces structures, comme la distribution de la surface b09tie ou des types d'activités différentes (système de service, administrations, etc.) ou encore les ramifications des réseaux de transport démontre que la dimension fractale représente une mesure quantitative qui peut servir à caractériser toutes sortes de sous-systèmes montrant une organisation hiérarchique. On obtient ainsi une possibilité de comparer différentes villes en vue des propriétés de ces sous-systèmes. Finalement, des modèles de croissance fractale et leur simulation ainsi que leur dimension fractale de croissance sont discutés sous l'aspect de l'évolution des agglomérations. |
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[7] | . , No abstract is available for this article. |
[8] | . , The question of the environmental or social costs of urban form is increasingly attracting attention in spatial policy, but scientific debate in this field is often marred by prejudices and abstract visions; empirical analyses are very rare. The present study aims at establishing, in the metropolitan area of Milan, whether different patterns of urban expansion could be associated with specific environmental costs—in particular, for land consumption and mobility generation. Different typologies of urban expansion were defined, and an impact index weighting differently journey-to-work trips with reference to mode and time length was built at the municipality level. The statistical analysis confirmed the expected “wasteful” character of sprawling development patterns in terms of land consumption, though suggesting that recent urban development is becoming relatively ‘virtuous’ with respect to the past. With reference to the mobility generated, higher environmental impacts were proved to be associated with low densities, sprawling development, more recent urbanisation processes and residential specialisation of the single municipalities. Public transport seems to be strongly influenced, both in terms of efficiency and competitiveness, by the structural organisation of an urban area: the more dispersed and less structured the development, the lower its level of efficiency and competitiveness and consequently its share of the mobility market. On the contrary, trip times for private transport appear to be correlated not so much to urban dimension or density as to the presence of recent housing development, indicating the emergence of new models of lifestyle and mobility which are very different from those of the past. |
[9] | . , 中国是世界上城市化最早、发展缓慢和近期快速增长的国家,但是中国城市化研究开展滞后。自1979年吴友仁发表《关于中国社会主义城市化问题》一文后,中国城市化研究才得到快速发展。此后,从国家城市化战略出发,学术界对城市化进程进行了大量的研究,主要研究成果简略归纳为以下几个方面。 . , 中国是世界上城市化最早、发展缓慢和近期快速增长的国家,但是中国城市化研究开展滞后。自1979年吴友仁发表《关于中国社会主义城市化问题》一文后,中国城市化研究才得到快速发展。此后,从国家城市化战略出发,学术界对城市化进程进行了大量的研究,主要研究成果简略归纳为以下几个方面。 |
[10] | . , 本文通过系统地评析国外不同学术派系对城市土地利用扩展的空间模式、动力机制及管理政策的研究进展 ,指出其研究重点已从归纳空间演替模式深化到探究城市土地开发过程中的决策过程与动力机制 ,从崇尚土地市场的自由运作转向对其进行精明管理。 . , 本文通过系统地评析国外不同学术派系对城市土地利用扩展的空间模式、动力机制及管理政策的研究进展 ,指出其研究重点已从归纳空间演替模式深化到探究城市土地开发过程中的决策过程与动力机制 ,从崇尚土地市场的自由运作转向对其进行精明管理。 |
[11] | . , 以广州市番禺区为例,运用LandsatTM/ETM影像和Arcgis软件研究行政区划调整影响下城市空间扩展过程中城市用地增长的数量变化、时空格局以及扩展模式等的变化特征.结果显示,改革开放后经济快速发展使番禺进入快速城市化阶段,城市空间扩展迅速;1992年番禺"撤县设市"后,城市建设用地增长总量持续增加,城市扩展模式以自组织特征为主,主要增长区域是中心城区和经济发达的中心镇;2000年"撤市设区"和2005年辖区范同调整后,广州市政府和新的城市规划成为促使番禺城市空间扩展从自组织向他组织转变的重要因素,城市空间增长结构表现出以广州大学城为代表的城市"植入体"增长带动为主的特征.总体上,行政区划调整适应番禺城市发展和促进城市空间扩展,城市增长模式和管理制度仍需创新. . , 以广州市番禺区为例,运用LandsatTM/ETM影像和Arcgis软件研究行政区划调整影响下城市空间扩展过程中城市用地增长的数量变化、时空格局以及扩展模式等的变化特征.结果显示,改革开放后经济快速发展使番禺进入快速城市化阶段,城市空间扩展迅速;1992年番禺"撤县设市"后,城市建设用地增长总量持续增加,城市扩展模式以自组织特征为主,主要增长区域是中心城区和经济发达的中心镇;2000年"撤市设区"和2005年辖区范同调整后,广州市政府和新的城市规划成为促使番禺城市空间扩展从自组织向他组织转变的重要因素,城市空间增长结构表现出以广州大学城为代表的城市"植入体"增长带动为主的特征.总体上,行政区划调整适应番禺城市发展和促进城市空间扩展,城市增长模式和管理制度仍需创新. |
[12] | . , In this paper we describe a cellular automaton (CA) simulation model developed to predict urban growth as part of a project for estimating the regional and broader impact of urbanization on the San Francisco Bay area's climate. The rules of the model are more complex than those of a typical CA and involve the use of multiple data sources, including topography, road networks, and existing settlement distributions, and their modification over time. In addition, the control parameters of the model are allowed to self-modify: that is, the CA adapts itself to the circumstances it generates, in particular, during periods of rapid growth or stagnation. In addition, the model was written to allow the accumulation of probabilistic estimates based on Monte Carlo methods. Calibration of the model has been accomplished by the use of historical maps to compare model predictions of urbanization, based solely upon the distribution in year 1900, with observed data for years 1940, 1954, 1962, 1974, and 1990. The complexity of this model has made calibration a particularly demanding step. Lessons learned about the methods, measures, and strategies developed to calibrate the model may be of use in other environmental modeling contexts. With the calibration complete, the model is being used to generate a set of future scenarios for the San Francisco Bay area along with their probabilities based on the Monte Carlo version of the model. Animated dynamic mapping of the simulations will be used to allow visualization of the impact of future urban growth. |
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[14] | . , The paper discusses driving forces of suburban growth, and presents a model that simulates polycentric development of suburban systems. The model introduces different settlement growth velocities within the suburban region considering housing area densification and land use change from open space to built up area. In particular, the model takes into account suburban population migration and commercial start ups controlled by regional and local factors (attractiveness/constraints) in the suburban Vienna Region: large and small scale accessibility (traveling time to the core city, access to motorways), land prices, landscape attractiveness, social and commercial services supply, traffic exposure obstacles as well as (land use) zoning constraints. The approach concentrates on a Spatial Agent Model to stimulate regional migration and allocation decisions of households and commercial enterprises aiming in the selection of target municipalities. Land use change will finally be performed by a cellular automaton to decide on densification and land use change. The model has been developed and applied to simulate prior and future landscape transition processes for the suburban region in the surroundings of Vienna, Austria. |
[15] | . , 本文以南京市为研究区,以南京市1986年的土地利用现状图为基 础,分析研究区概况并根据数据的可获取性,选取13类土地利用变化驱动因素,利用逻辑斯蒂回归分析求解土地利用变化驱动因素作用系数矩阵.在此基础上运行 CLUE-S模型,对南京市1996年的土地利用空间格局进行模拟.将模拟结果与南京市1996年土地利用现状图与进行对比,结果较为理想,模拟正确率达 88.57%,KAPPA指数0.86.这说明CLUE-S模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力,对土地利用预测、规划具有重要的指导作用. . , 本文以南京市为研究区,以南京市1986年的土地利用现状图为基 础,分析研究区概况并根据数据的可获取性,选取13类土地利用变化驱动因素,利用逻辑斯蒂回归分析求解土地利用变化驱动因素作用系数矩阵.在此基础上运行 CLUE-S模型,对南京市1996年的土地利用空间格局进行模拟.将模拟结果与南京市1996年土地利用现状图与进行对比,结果较为理想,模拟正确率达 88.57%,KAPPA指数0.86.这说明CLUE-S模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力,对土地利用预测、规划具有重要的指导作用. |
[16] | . , Vegetation cover, surface moisture availability (wetness) and radiant surface temperature constitute microclimatic variables derivable from multi-spectral satellite imagery. In addition, fraction impervious surface cover and urban-induced surface runoff (RO) are obtainable from such imagery when it is combined with a conventional image classification. Using AVHRR and Landsat TM data, we illustrate how these parameters respond to urbanization with a case study of Chester County, PA 鈥 a region that has undergone rapid urban development over the past decade. Specific factors affecting the change in the surface microclimatic variables are discussed. Based on a statistical analysis of the Chester County data, future values of these microclimatic parameters can be predicted, given the characteristics of the initial land surface and an estimate of the change in vegetation and urban coverage. |
[17] | . , 城市空间自组织是一种潜在的城市发展机制。当前中国正处于快速城市化进程中,正确认识和发挥自组织机制,有效复合空间规划的管控效应,将对城市空间良性扩展至关重要。通过构建空间逻辑斯蒂模型,阐释了城市空间扩展的基本机制,定量诠释了城市空间扩展在"面状"空间规划与"点线状"交通基础设施规划引导下呈现出连续性和复杂性并存的自组织特征。"面状"空间规划体现在区位择优发展、临近建成区拓展等规律,"点线状"交通基础设施规划主要表现为城市空间扩展的不完全预知性。在此基础上,采用相同模型对研究区全域、城市规划建设区、非城市规划建设区进行对比研究,进一步揭示了"面状"空间规划对城市空间扩展的强制性管控作用和"点线状"交通基础设施规划的空间引导作用。因此,为了有效预防规划失效并引导城市空间的良性增长,应当科学使用、谨慎布局"面状"空间规划,需要构建一套顾及城市空间自组织机制,以自下而上的"点线状"交通基础设施规划为基础,并充分发挥好自上而下的"面状"空间规划强制管制功能与"点线面"相协调的综合管控方案。 . , 城市空间自组织是一种潜在的城市发展机制。当前中国正处于快速城市化进程中,正确认识和发挥自组织机制,有效复合空间规划的管控效应,将对城市空间良性扩展至关重要。通过构建空间逻辑斯蒂模型,阐释了城市空间扩展的基本机制,定量诠释了城市空间扩展在"面状"空间规划与"点线状"交通基础设施规划引导下呈现出连续性和复杂性并存的自组织特征。"面状"空间规划体现在区位择优发展、临近建成区拓展等规律,"点线状"交通基础设施规划主要表现为城市空间扩展的不完全预知性。在此基础上,采用相同模型对研究区全域、城市规划建设区、非城市规划建设区进行对比研究,进一步揭示了"面状"空间规划对城市空间扩展的强制性管控作用和"点线状"交通基础设施规划的空间引导作用。因此,为了有效预防规划失效并引导城市空间的良性增长,应当科学使用、谨慎布局"面状"空间规划,需要构建一套顾及城市空间自组织机制,以自下而上的"点线状"交通基础设施规划为基础,并充分发挥好自上而下的"面状"空间规划强制管制功能与"点线面"相协调的综合管控方案。 |
[18] | . , <p>城市蔓延是当今世界许多大城市普遍面临的问题。20 世纪90 年代以来,长春城市蔓延特征逐渐凸显并日 趋严重,随之产生许多经济、社会和生态方面的负面效应。城市经济的高速发展、人口增长与空间扩散、开发区建 设、机动化与交通设施建设、住宅扩散与郊区房地产开发以及城市规划的宏观导向等因素,都在不同程度上导致了 长春的城市蔓延。为遏制长春“摊大饼”式的空间扩张和进一步的城市蔓延,借鉴国内外有效控制城市蔓延的相关 理念和应对策略,从城市增长模式、空间优化布局、房地产开发控制与引导、快速交通体系建设、耕地与生态系统保 护等五个方面提出了长春城市发展过程中消减城市蔓延的调控路径。</p> . , <p>城市蔓延是当今世界许多大城市普遍面临的问题。20 世纪90 年代以来,长春城市蔓延特征逐渐凸显并日 趋严重,随之产生许多经济、社会和生态方面的负面效应。城市经济的高速发展、人口增长与空间扩散、开发区建 设、机动化与交通设施建设、住宅扩散与郊区房地产开发以及城市规划的宏观导向等因素,都在不同程度上导致了 长春的城市蔓延。为遏制长春“摊大饼”式的空间扩张和进一步的城市蔓延,借鉴国内外有效控制城市蔓延的相关 理念和应对策略,从城市增长模式、空间优化布局、房地产开发控制与引导、快速交通体系建设、耕地与生态系统保 护等五个方面提出了长春城市发展过程中消减城市蔓延的调控路径。</p> |
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[20] | . , 资源枯竭型城市发展滞后已成为我国经济进步的制约因素之一。造成资源型城市衰弱的根本原因是城市本身在长期依赖资源的情况下导致的产业结构不合理。选取典型的资源枯竭型城市枣庄市为研究对象,运用定量和定性的分析方法,对其产业结构和主导产业做出科学评价,由此提出转型方案,为资源枯竭型城市的产业转型提供典型案例。 . , 资源枯竭型城市发展滞后已成为我国经济进步的制约因素之一。造成资源型城市衰弱的根本原因是城市本身在长期依赖资源的情况下导致的产业结构不合理。选取典型的资源枯竭型城市枣庄市为研究对象,运用定量和定性的分析方法,对其产业结构和主导产业做出科学评价,由此提出转型方案,为资源枯竭型城市的产业转型提供典型案例。 |
[21] | . , 在对资源型城市可持续发展中面临的普遍性生态环境问题进行分析的基础上,结合济宁市的实例,对济宁市生态环境现状进行评估,并采用库茨涅茨曲线拟合分析,进而对济宁市生态环境进行预测.根据预测结果,提出了生态环境综合整治的重点.结果认为,济宁市生态环境问题比较严重,体现在煤烟型空气污染突出、水污染严重、采煤塌陷地日趋扩大、整体生态环境脆弱等,这些问胚将直接影响其经济发展的可持续性.济宁市应以采煤塌陷地的综合整治为突破口,加大生态环境治理力度,科学划分生态功能区,因区进行生态保护与管制,做好资源型城市生态环境建设的试验与示范,构建生态型产业体系,使其自然生态系统更有效地支撑经济、社会的可持续发展. . , 在对资源型城市可持续发展中面临的普遍性生态环境问题进行分析的基础上,结合济宁市的实例,对济宁市生态环境现状进行评估,并采用库茨涅茨曲线拟合分析,进而对济宁市生态环境进行预测.根据预测结果,提出了生态环境综合整治的重点.结果认为,济宁市生态环境问题比较严重,体现在煤烟型空气污染突出、水污染严重、采煤塌陷地日趋扩大、整体生态环境脆弱等,这些问胚将直接影响其经济发展的可持续性.济宁市应以采煤塌陷地的综合整治为突破口,加大生态环境治理力度,科学划分生态功能区,因区进行生态保护与管制,做好资源型城市生态环境建设的试验与示范,构建生态型产业体系,使其自然生态系统更有效地支撑经济、社会的可持续发展. |
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[23] | . , 截止2009年,我国已有44个城市被国家有关部门列为资源枯竭型城市,其面临着生态环境破坏严重、主体产业衰退、失业及贫困人口较多等方面的困境。本文在对资源枯竭型城市产生的原因和面临的困境进行较为深入分析的基础上,从政策扶持和立法保障两方面提出了资源枯竭型城市可持续发展的基本对策。 . , 截止2009年,我国已有44个城市被国家有关部门列为资源枯竭型城市,其面临着生态环境破坏严重、主体产业衰退、失业及贫困人口较多等方面的困境。本文在对资源枯竭型城市产生的原因和面临的困境进行较为深入分析的基础上,从政策扶持和立法保障两方面提出了资源枯竭型城市可持续发展的基本对策。 |
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[26] | . , This paper provides a summary of the current equations and rescaling factors for converting calibrated Digital Numbers (DNs) to absolute units of at-sensor spectral radiance, Top-Of-Atmosphere (TOA) reflectance, and at-sensor brightness temperature. It tabulates the necessary constants for the Multispectral Scanner (MSS), Thematic Mapper (TM), Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), and Advanced Land Imager (ALI) sensors. These conversions provide a basis for standardized comparison of data in a single scene or between images acquired on different dates or by different sensors. This paper forms a needed guide for Landsat data users who now have access to the entire Landsat archive at no cost. |
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[28] | . , <p>城市建筑用地是一种复杂的土地利用类型,在电磁波反射光谱上表现出明显的异质性。因此,很难用简单的方法将其从遥感影像中准确地提取出来。在详细研究了城市建筑用地的光谱特征以后,创建了一种不直接采用影像的原始波段,而是采用由它们衍生的3个指数波段来构成新型建筑用地指数(IBI)。通过对ASTER和Landsat ETM+两种多光谱影像进行的实验表明,新指数除了能够有效地增强影像中的建筑用地信息外,还能和植被指数、水体指数一样,用于进行数值运算,从而实现了建筑用地对城市生态环境影响的定量研究。对厦门、福州两城市的实例分析表明,新的建筑指数与地表温度呈正相关关系,而与植被指数、水体指数呈负相关关系。研究进一步发现,建筑指数与地表温度的关系不是简单的线性关系,而是一种指数函数关系,说明高建筑用地比例地区的升温效应要明显高于低建筑用地比例地区,因此,对城市热岛的形成起着更大的作用。</p> . , <p>城市建筑用地是一种复杂的土地利用类型,在电磁波反射光谱上表现出明显的异质性。因此,很难用简单的方法将其从遥感影像中准确地提取出来。在详细研究了城市建筑用地的光谱特征以后,创建了一种不直接采用影像的原始波段,而是采用由它们衍生的3个指数波段来构成新型建筑用地指数(IBI)。通过对ASTER和Landsat ETM+两种多光谱影像进行的实验表明,新指数除了能够有效地增强影像中的建筑用地信息外,还能和植被指数、水体指数一样,用于进行数值运算,从而实现了建筑用地对城市生态环境影响的定量研究。对厦门、福州两城市的实例分析表明,新的建筑指数与地表温度呈正相关关系,而与植被指数、水体指数呈负相关关系。研究进一步发现,建筑指数与地表温度的关系不是简单的线性关系,而是一种指数函数关系,说明高建筑用地比例地区的升温效应要明显高于低建筑用地比例地区,因此,对城市热岛的形成起着更大的作用。</p> |
[29] | . , 通过压缩数据维的方式,研究城市建筑用地信息准确提取的原理和方法。通过对城市土地利用类型的分析,选取了归一化差异建筑指数、修正归一化差异水体指数和土壤调节植被指数来代表城市建成区的3种最主要地类――建筑用地、水体和植被。通过将ETM 影像原有的7个波段压缩为由它们衍生的这3个采用比值运算构成的指数波段,大大压缩了数据维数、减少了数据的相关度并降低了不同地类的光谱混淆性。因此采用简单的最大似然分类和掩膜处理技术,就可以将城市建筑用地信息提取出来,其精度可达91.2%。 . , 通过压缩数据维的方式,研究城市建筑用地信息准确提取的原理和方法。通过对城市土地利用类型的分析,选取了归一化差异建筑指数、修正归一化差异水体指数和土壤调节植被指数来代表城市建成区的3种最主要地类――建筑用地、水体和植被。通过将ETM 影像原有的7个波段压缩为由它们衍生的这3个采用比值运算构成的指数波段,大大压缩了数据维数、减少了数据的相关度并降低了不同地类的光谱混淆性。因此采用简单的最大似然分类和掩膜处理技术,就可以将城市建筑用地信息提取出来,其精度可达91.2%。 |
[30] | . , This paper proposes a technique to extract urban built-up land features from Lundsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery taking two cities in southeastern China as examples. The study selected three indices, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) to represent three major urban land-use classes, built-up land, open water body, and vegetation, respectively. Consequently, the seven bands of an original Landsat image were reduced into three thematic-oriented bonds derived from above indices. The three new bands were then combined to compose a new image. This considerably reduced data correlation and redundancy between original multispectral bands, and thus significantly avoided the spectral confusion of the above three land-use classes. As a result, the spectral signatures of the three urban land-use classes are more distinguishable in the new composite image than in the original seven-band image as the spectral clusters of the classes are well separated. Through a supervised classification, a principal components analysis, or a logic calculation on the new image, the urban built-up lands were finally extracted with overall accuracy ranging from 91.5 to 98.5 percent. Therefore, the technique is effective and reliable. In addition, the advantages of SAVI over NDVI and MNDWI over NDWI in the urban study are also discussed in this paper. |
[31] | . , 如何快速、准确与客观地提取城镇用地信息,以获得城镇用地的分布范围和面积资料,是有关城镇问题研究中经常涉及到的一个基本问题,现代遥感技术为这个问题的有效解决提供了强有力的保证,运用提出的归一化建筑指数,从TM图像进行了无锡市城镇用地信息的自动提取,研究结果表明,与传统的计算机分类和手工屏幕数字化方法相比,归一化建筑指数法是一种非常行之有效的方法。 . , 如何快速、准确与客观地提取城镇用地信息,以获得城镇用地的分布范围和面积资料,是有关城镇问题研究中经常涉及到的一个基本问题,现代遥感技术为这个问题的有效解决提供了强有力的保证,运用提出的归一化建筑指数,从TM图像进行了无锡市城镇用地信息的自动提取,研究结果表明,与传统的计算机分类和手工屏幕数字化方法相比,归一化建筑指数法是一种非常行之有效的方法。 |
[32] | . , A transformation technique is presented to minimize soil brightness influences from spectral vegetation indices involving red and near-infrared (NIR) wavelengths. Graphically, the transformation involves a shifting of the origin of reflectance spectra plotted in NIR-red wavelength space to account for first-order soil-vegetation interactions and differential red and NIR flux extinction through vegetated canopies. For cotton ( Gossypium hirsutum L. var DPI-70) and range grass ( Eragrostics lehmanniana Nees) canopies, underlain with different soil backgrounds, the transformation nearly eliminated soil-induced variations in vegetation indices. A physical basis for the soil-adjusted vegetation index (SAVI) is subsequently presented. The SAVI was found to be an important step toward the establishment of simple 掳lobal鈥 that can describe dynamic soil-vegetation systems from remotely sensed data. |
[33] | . , 在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。 . , 在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。 |
[34] | . , 建筑用地是一类复杂的土地利用类型,难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来.而城市建成区的界定,更是缺乏有效的方法,因此亟需一种科学的方法来准确提取城市建成区.新近提出的IBI建筑用地指数虽然可以将建筑用地较好地从影像中提取出来,但仍无法将城市建筑用地和农村建筑用地区别开来.为此,本文提出一种基于连通区域的新算法.在IBI指数所提取的建筑用地二值影像基础上,通过检测影像中连通区域的方法来鉴别各种建筑用地的聚合体,并根据其面积参数来判别城市和农村建筑用地,完成城市建成区的界定与自动提取,精度可达96%以上. . , 建筑用地是一类复杂的土地利用类型,难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来.而城市建成区的界定,更是缺乏有效的方法,因此亟需一种科学的方法来准确提取城市建成区.新近提出的IBI建筑用地指数虽然可以将建筑用地较好地从影像中提取出来,但仍无法将城市建筑用地和农村建筑用地区别开来.为此,本文提出一种基于连通区域的新算法.在IBI指数所提取的建筑用地二值影像基础上,通过检测影像中连通区域的方法来鉴别各种建筑用地的聚合体,并根据其面积参数来判别城市和农村建筑用地,完成城市建成区的界定与自动提取,精度可达96%以上. |
[35] | . , 以landsat MSS/TM/ETM+遥感影像为数据源,借助Arc GIS平台,选取城市空间扩展速度、扩展强度、紧凑度、分形维数、重心坐标、扩展弹性系数等指标,运用空间形态分析、叠加分析、等扇分析等方法,分析了改革开放以来芜湖市城市空间扩展时空特征,结合统计数据探究了扩展驱动力。结果表明:1979—2012年间,芜湖市城市空间扩展速度与强度具有较大波动性;人口增长与城市空间扩展的关系渐趋合理;城市空间形态由紧凑型向分散型转变;城市空间沿长江及主要交通线非均衡拓展;城市重心东偏北移;经济、人口、交通建设等是芜湖市空间扩展的主要驱动力。 . , 以landsat MSS/TM/ETM+遥感影像为数据源,借助Arc GIS平台,选取城市空间扩展速度、扩展强度、紧凑度、分形维数、重心坐标、扩展弹性系数等指标,运用空间形态分析、叠加分析、等扇分析等方法,分析了改革开放以来芜湖市城市空间扩展时空特征,结合统计数据探究了扩展驱动力。结果表明:1979—2012年间,芜湖市城市空间扩展速度与强度具有较大波动性;人口增长与城市空间扩展的关系渐趋合理;城市空间形态由紧凑型向分散型转变;城市空间沿长江及主要交通线非均衡拓展;城市重心东偏北移;经济、人口、交通建设等是芜湖市空间扩展的主要驱动力。 |
[36] | . , 利用中国科学院资源与环境数据中心提供的关于天津市20世纪80年代中期,90年代中 期,2000年度3期1:10万土地利用数据,以GIS为制图和数据提取的分析手段,通过引入城市扩展速度、强度、重心坐标、紧凑度、分维数、弹性系数等 指标,研究了天津城市扩展的时空规律,形态特征,与人口、经济发展之间的协调关系以及对周边土地利用的影响。结果表明,天津城市用地扩展的时空分异特征明 显,城市核心区扩展依然以西北-东南走向为主要轴向,北运河-海河轴向扩展一直是城市扩展的主轴。改革开放后滨海轴扩展速度也在加快。城市扩展过程中紧凑 度数值先降低后稍有增加,空间形态由向着趋于不稳定状态发展而趋向稳定。城市扩展先是远慢于城市人口的增长,后来则大大快于城市人口的增长,出现了城市增 长速度与人口增长速度之间不协调现象。面积-GDP弹性系数有上升的趋势,此时段经济的年均变化率远远超过了城市扩展的年均变化率。城市建成区面积的扩展 对耕地的影响最大,其次是林地、草地、水域及未利用地等其它土地。 . , 利用中国科学院资源与环境数据中心提供的关于天津市20世纪80年代中期,90年代中 期,2000年度3期1:10万土地利用数据,以GIS为制图和数据提取的分析手段,通过引入城市扩展速度、强度、重心坐标、紧凑度、分维数、弹性系数等 指标,研究了天津城市扩展的时空规律,形态特征,与人口、经济发展之间的协调关系以及对周边土地利用的影响。结果表明,天津城市用地扩展的时空分异特征明 显,城市核心区扩展依然以西北-东南走向为主要轴向,北运河-海河轴向扩展一直是城市扩展的主轴。改革开放后滨海轴扩展速度也在加快。城市扩展过程中紧凑 度数值先降低后稍有增加,空间形态由向着趋于不稳定状态发展而趋向稳定。城市扩展先是远慢于城市人口的增长,后来则大大快于城市人口的增长,出现了城市增 长速度与人口增长速度之间不协调现象。面积-GDP弹性系数有上升的趋势,此时段经济的年均变化率远远超过了城市扩展的年均变化率。城市建成区面积的扩展 对耕地的影响最大,其次是林地、草地、水域及未利用地等其它土地。 |
[37] | . , 城市空间扩展是衡量城市化进程的重要指标。本文以闽南金三角地区的福建省漳州市主城区作为研究区,选取2000、2006和2013年的Landsat遥感影像,利用IBI建筑指数分别提取了3个年份的建筑用地信息,然后对其变化进行GIS分析。结果表明,13 a间漳州市主城区面积净增13.69 km<sup>2</sup>,净增面积为2000年的66.9%。主城区主要沿交通主干道往西北方向呈带状和面状扩展。缓冲区分析表明,道路对主城区扩展起到很大的引导和促进作用。综合社会经济数据可知,主城区的城市扩展历程与第二产业的发展密切相关,属工业导向型的城市扩展模式。另外,城市人口的增加也起到了一定的促进作用,不同区位人口增长速率的差异,对城市扩展的方向也产生了一定的引导作用。 |