, 胡德勇, 赵文吉Spatial structure comparison of urban agglomerations between China and USA in a perspective of impervious surface coverage: A case study of Beijing-Tianjin-Hebei and Boswash
CAOShisong, HUDeyong, ZHAOWenji通讯作者:
收稿日期:2016-05-24
修回日期:2017-02-18
网络出版日期:2017-06-25
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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摘要
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Abstract
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1 引言
进入21世纪以来,随着经济全球化与区域经济一体化,以大城市为中心的区域性城市群成为了新世纪城市发展建设的主题[1-2]。城市群的空间形态与分布特征是城市群内部空间结构的整体体现,是城市群发展中历史、文化、经济、社会以及政策各种合力作用的结果,也是城市群功能结构的直接反映[3]。不同城市群的空间结构模式会对城市群的发展产生不同影响,这种影响有可能是正面的促进作用,也可能是负面的制约作用[4]。尤其当城市群规模变大,城市群空间结构模式对城市群资源的分配、内部功能的运转以及城市群生态环境的影响会愈加明显[4-5]。在中国快速城镇化的背景下,采用中外城市群空间结构对比的方式,容易吸收国际上发达国家或地区城市群与城市空间结构规划的经验与教训,可以深化城市群不同尺度空间结构历史过程与驱动机制的科学认识,对于中国政府进行城市群空间结构调整、产业布局和宏观规划具有重要意义。20世纪80年代开始,在全球经济一体化的背景下,国外****开始城市群空间结构的研究。Friedmann等[6-10]研究了全球经济一体化、区域网络化城市体系等不同因素对城市群空间结构的影响,发现城市群空间结构受到政策、经济以及交通布局的影响较大;Simeon等[11-12]对城市群空间重力模型做了研究,发现城市群空间重力模型能够很好的揭示城市群各城市间内在的发展关系。国内对于城市群空间结构的研究自陆大道1984年提出“点—轴”模式开始[13],之后,相关****分别从城市群空间结构形态[13-16]、空间结构模式[17-19]、空间结构定量测度[3, 5, 20]、城市群空间结构演化驱动力[21-22]等方面开展相关研究。纵观以往的城市群空间结构研究,可以发现：城市群空间结构特征研究空间分析不够,不能有效地刻画城市群各主城区内部以及各主城区之间的空间结构特征;同时,跨国别的城市群空间结构对比研究较少。
随着遥感技术的快速发展,大面积不透水地表的提取逐渐成为研究的热点。不透水地表是指人类作用于自然地表形成的诸如停车场、房屋以及道路等人工地表[23]。美国地质调查局（The United States Geological Survey, USGS）利用Landsat TM遥感影像研发了美国大陆范围地表分辨率30 m的高精度不透水地表盖度数据集产品[24],时间涵盖了2001年、2006年以及2011年;美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）基于DMSP/OLS夜间灯光数据发布了全球公里级建设用地不透水地表数据集产品[25]。
不透水地表作为典型的“人工景观”,其空间分布格局直接影响城市生态系统服务功能以及城市气候[3]。城市亚像元级不透水地表产品应用于城市群空间结构特征有如下优点：① 亚像元级的不透水地表产品比传统的像元级产品精度更高;② 不透水地表产品不仅能够表征城市群空间结构变化的广度信息,而且能够提供城市群空间结构变化的强度信息。
本文从不透水地表盖度视角进行城市群空间结构研究,通过遥感技术提取“京津冀”与“波士华”城市群近40年（1972年、1982年、1991年、1995年、2001年、2006年和2011年7个时段）不透水地表专题信息,并结合美国USGS不透水地表产品数据,引入引力模型和景观格局理论,利用引力指数、景观格局指数以及空间结构参数等,采用GIS空间分析的方法,从城市群与城市角度对两国城市群空间结构的时空分异进行对比研究,分析过去近40年来中美城市群不透水地表的时空变化及其差异,并对比了城市群和城市空间结构特征的变化特点,为“京津冀”城市群空间布局优化提供相关建议。
2 研究区和数据
2.1 研究区概况
本文选择“京津冀”城市群与“波士华”城市群为研究区域,地理位置如图1所示。美国“波士华”城市群（图1b）,北起波士顿,南至华盛顿,以纽约为核心,波士顿、费城、巴尔的摩、华盛顿4个特大城市为中心地带,通过其间分布的40多个中小城市与上述特大城市连接成超大城市群,该城市群沿海岸长600 km、宽100多km,面积约为13.8万km2。“京津冀”城市群（图1a）空间范围的界定参照陆大道[4]2015年“京津冀协同发展”背景下提出来的区域范围,具体由北京、天津两个直辖市以及河北的保定、唐山等主要城市组成,面积约为18.3万km2,目前已经形成了以北京和天津为核心的国家级城市群,“京津冀”城市群综合竞争力位居中国第三。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1研究区概况
-->Fig. 1Overview of the study area
-->
当下,世界经济中心正在从西方向东方转移,而城市群的发展往往与世界经济中心的转移息息相关。中国“京津冀”城市群面临与美国20世纪“波士华”城市群相同的机遇。从地理位置上看,“京津冀”城市群位于38.07°N~41.05°N、114.94°E~118.55°E;“波士华”城市群位于37.89°N~43.61°N、70.48°W~79.93°W,两个城市群所处地理位置纬度相似。同时,“波士华”是目前世界上规模最大,实力最强的城市群,虽然“京津冀”是中国重要的城市群,但是整体上综合竞争力较为薄弱,处于城市群发展的初级阶段,在发展过程中,有必要考察借鉴美国“波士华”的发展模式。
由于中美两国行政区划差异较大,为了研究需要,本文选取以主要城市为核心的都市建成区范围来进行不透水地表的提取以及空间结构的分析。
2.2 数据来源与预处理
本文用到的数据有：中国国家1:25万标准地理数据中的市界和县界;美国行政区划州界、郡界;2001年、2006年和2011年美国USGS 30 m不透水地表数据集（来源http://glovis.usgs.gov/）;1972年、1982年、1991年、1995年覆盖“京津冀”与“波士华”范围城市核心区域及2001年、2006年、2011年覆盖“京津冀”范围城市核心区域的晴朗无云生长季（leaf-on）与落叶季（leaf-off）Landsat TM数据（来源http://modaps.nasa.gov:8499/）;2006年高分辨率北京城区多光谱遥感影像（Quickbird,分辨率为2.4 m）,用于获取分类回归树（Classification And Regression Tree, CART）模型训练和验证数据;DMSP/OLS夜间灯光数据（来源http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html）和研究区数字高程模型数据（Global Digital Elevation Model, GDEM）（分辨率30 m）用于CART模型的输入数据。研究区土地利用数据,用来进行生态、生产以及生活用地（简称“三生”用地）空间分类（来源http://www.resdc.cn/Default.aspx）,美国土地利用数据来源于美国NLCD（National Land Cover Database）（来源http://www.mrlc.gov/index.php）。矢量数据采用统一的坐标系统（UTM/WGS-84）形成地理底图。Landsat MSS、Landsat TM/ETM影像以及DMSP/OLS等栅格数据经配准、镶嵌、重采样（1972年、1982年为60 m分辨率,其余年份为30 m分辨率）、投影转换后,与矢量数据配准,误差控制在一个像元以内。
3 研究方法
3.1 引力模型
城市间的引力指城市间的经济联系或者空间作用量的大小,它综合反映城市对外经济、文化、政治等的辐射能力,表现为经济实力大的城市吸引力大,即人才、资金等向大城市聚集。以往城市群引力模型常常用于城市间的空间结构[5, 26]、区域经济联系[15]、城市间的相互作用结构[21]等研究。不透水地表景观反应了人类对自然地表的作用强度,同时,相关****研究发现,城市建成区不透水地表与城市GDP与人口存在较强的正相关性（R2均超过0.86）[27]。因此,一个城市建成区的不透水地表面积从某种程度上可以表征该城市的综合实力。本文将不透水地表绝对面积作为城市的质量指标,利用引力模型来揭示城市群各城市间的空间结构联系[5]：
式中：Rij为城市i与j之间的引力值;Qi、Qj为城市i、j的质量大小（即为城市i,j的不透水地表绝对面积）;Ei为城市i的引力潜能,反应了城市i的集聚能力。
3.2 空间自相关指数
空间自相关是用于研究空间依赖的重要方法,常用于空间数据的分类以及综合评价。其理论的核心是识别与空间位置相关的数据间的空间依赖与关联程度以及自相关性,通过空间数据的位置信息发现数据间的统计关系。空间自相关能够很好的研究不同区域间的空间相似与差异,并且能够解释这种格局产生的原因。本文利用局部空间自相关G系数分析城市群与城市不同尺度上的不透水地表景观空间聚集特征[28]：
式中：Wij是i、j景观单元之间的距离权重;
3.3 景观格局指数
景观格局指数能够高度浓缩景观格局的相关信息,反映其结构组成和空间配置特征的简单定量指标。基于“京津冀”与“波士华”城市群不透水地表空间分布图,选取类型尺度,通过斑块类型比例（PLAND）、归一化景观形状指数（NLSI）等景观格局指数,系统的对比二者不透水地表景观格局变化特征。本文利用景观格局分析软件Fragstats 4.2,具体计算公式[29]如表1所示。Tab. 1
表1
表1景观格局指数及其指标意义
Tab. 1Landscape pattern indices and its ecological meaning
| 景观指数 | 计算公式 | 指标意义 |
|---|---|---|
| 类型比例 | 景观中某类型的面积占整个面积的百分率 | |
| 景观形状指数 | 斑块聚合或离散程度的量度,LSI越大斑块越离散 |
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3.4 “三生”空间格局分析
中国共产党第十八次全国代表大会以后,以生产空间主导的国土开发方式逐渐向“生态—生产—生活”空间协调的开发方式转变。十八大报告中明确提出了“要按照人口资源环境相均衡、经济社会生态效益相统一的原则,控制开发强度,调整空间结构,促进生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀”。在此背景下,对比中美城市群“三生”空间时空分异,对于当下“京津冀”城市群空间结构的调整有着重要意义。本文“三生”空间划分依据前人研究成果[30],具体如表2所示。Tab. 2
表2
表2“三生”用地分类体系[
Tab. 2Ecology-living-production land classification
| 一级 | 二级 | 三级 |
|---|---|---|
| 生态用地 | 林地 | 有林地、灌木林地、疏林地、其他林地 |
| 草地 | 高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地 | |
| 水域 | 河渠、湖泊、水库坑塘、滩涂、滩地 | |
| 未利用地 | 沙地、戈壁等 | |
| 生产用地 | 耕地 | 水田、旱地 |
| 其他建设用地 | 厂矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地以及交通道路、机场及特殊用地 | |
| 生活用地 | 城镇用地 | 指大、中、小城市及县镇以上建成区用地 |
| 农村居民点 | 指独立于城镇以外的农村居民点 |
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4 数据处理与结果分析
4.1 不透水地表及其面积变化
“波士华”城市群不透水地表以美国USGS发布的30 m高精度不透水地表产品为参照,补充1972年、1982年、1991年和1995年不透水数据。“京津冀”与“波士华”城市群不透水地表盖度提取流程参照美国不透水地表产品生产方法,具体为[24, 31-32]：选择基于分类和回归树（CART）提取亚像元级城市群不透水地表盖度的方法对“京津冀”与“波士华”长时间序列不透水地表盖度进行提取,共使用了约170景Landsat TM以及约68景Landsat MSS遥感影像。提取过程主要包括4个步骤：① 从高分辨率遥感影像中获取训练和验证样本;② 选择输入的预测独立变量并建立估算模型;③ 运用建立的模型估算2006年“京津冀”城市不透水地表盖度分布图;④ 基于2006年“京津冀”与“波士华”不透水地表盖度,对1972年、1982年、1991年、1995年、2001年和2011年的“京津冀”与“波士华”不透水地表盖度进行估算提取,并对其进行精度评价。其中,1972年与1982年不透水地表盖度为60 m分辨率,其余年份为30 m。利用上文的不透水地表盖度提取方法提取“京津冀”与“波士华”不透水地表盖度数据,结合美国的USGS不透水地表产品,得到两城市群不透水地表所占比例（图2）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2“京津冀”与“波士华”不透水地表面积比例变化
-->Fig. 2Area proportion variation of impervious surface in BTH and Boswash
-->
（1）1972-2011年间,“京津冀”城市群不透水地表面积比例快速增加。主要是改革开放以后,“京津冀”城市群快速发展,城市群整体与各分城市不透水地表面积比例均呈现出蔓延蛙跳式增长。
（2）1972-2011年间,“波士华”城市群与各城市不透水地表面积比例较为稳定,整体上变化不大。从分城市来看,纽约不透水面积比例较高,其次是波士顿、费城、华盛顿与巴尔的摩。
（3）1972-2011年间,“京津冀”城市群不透水地表面积比例从10%增长到35%,增长了约2.5倍左右;“波士华”城市群不透水地表面积比例从12.01%增长到19.82%,增长了约0.65倍左右。
“京津冀”与“波士华”城市群整体与各分城市不透水地表面积增长速度如表3所示。从表3中可以看出：
Tab. 3
表3
表3“京津冀”与“波士华”城市群不透水地表面积增长速度
Tab. 3Area growth rate of impervious surface in BTH and Boswash
| 1972-1982年 | 1982-1991年 | 1991-2001年 | 2001-2011年 | 1972-2011年 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 总体变化(km2) | 年平均 (km2/a) | 总体变化(km2) | 年平均(km2/a) | 总体变化(km2) | 年平均(km2/a) | 总体变化(km2) | 年平均(km2/a) | 总体变化(km2) | 年平均(km2/a) | |||||
| 京津冀 | 262.60 | 26.26 | 482.12 | 53.57 | 477.99 | 47.80 | 635.13 | 63.51 | 1857.84 | 47.63 | ||||
| 波士华 | 256.34 | 25.63 | 403.02 | 44.78 | 498.34 | 49.83 | 127.73 | 12.73 | 1285.43 | 32.96 | ||||
| 北京 | 135.36 | 13.53 | 194.70 | 21.63 | 288.89 | 28.89 | 160.96 | 16.10 | 779.91 | 19.99 | ||||
| 天津 | 113.84 | 11.38 | 63.11 | 7.01 | 76.16 | 7.61 | 274.89 | 27.49 | 528.00 | 13.54 | ||||
| 唐山 | 16.99 | 1.70 | 34.35 | 3.82 | 34.35 | 3.44 | 49.53 | 4.95 | 113.60 | 2.91 | ||||
| 保定 | 11.25 | 1.13 | 22.81 | 2.53 | 33.56 | 3.36 | 13.86 | 1.39 | 81.48 | 2.09 | ||||
| 沧州 | 3.29 | 0.32 | 5.71 | 0.63 | 2.03 | 0.20 | 9.19 | 0.90 | 20.22 | 0.52 | ||||
| 承德 | 2.90 | 0.29 | 0.65 | 0.06 | 1.11 | 0.11 | 5.56 | 0.56 | 10.22 | 0.26 | ||||
| 廊坊 | 7.20 | 0.72 | 10.66 | 1.18 | 18.21 | 1.82 | 11.01 | 1.10 | 47.08 | 1.21 | ||||
| 张家口 | 3.88 | 0.39 | 3.46 | 0.38 | 7.48 | 0.75 | 11.92 | 1.19 | 26.74 | 0.69 | ||||
| 秦皇岛 | 5.64 | 0.56 | 12.31 | 1.36 | 4.23 | 0.42 | 12.86 | 1.28 | 35.04 | 0.89 | ||||
| 石家庄 | 25.27 | 2.53 | 77.10 | 8.57 | 35.18 | 3.51 | 34.69 | 3.47 | 172.24 | 4.42 | ||||
| 衡水 | 1.59 | 0.16 | 3.63 | 0.40 | 5.22 | 0.52 | 3.36 | 0.34 | 13.80 | 0.35 | ||||
| 邢台 | 12.66 | 1.26 | 13.18 | 1.46 | 8.04 | 0.80 | 11.43 | 1.14 | 45.31 | 1.16 | ||||
| 邯郸 | 3.15 | 0.32 | 9.39 | 1.04 | 17.68 | 1.77 | 34.30 | 3.43 | 64.52 | 1.65 | ||||
| 纽约 | 14.76 | 1.48 | 40.54 | 4.50 | 171.74 | 17.17 | 29.68 | 2.97 | 256.72 | 6.58 | ||||
| 华盛顿 | 39.92 | 3.92 | 38.61 | 4.29 | 116.73 | 11.67 | 42.69 | 4.27 | 237.95 | 6.10 | ||||
| 巴尔的摩 | 11.07 | 1.10 | 23.77 | 2.64 | 39.83 | 3.98 | 11.40 | 1.14 | 86.07 | 2.20 | ||||
| 费城 | 12.28 | 1.23 | 125.62 | 12.56 | 125.40 | 12.54 | 50.76 | 5.07 | 314.06 | 8.05 | ||||
| 波士顿 | 13.06 | 1.30 | 135.24 | 13.52 | 47.23 | 4.72 | 72.93 | 7.29 | 268.46 | 6.88 | ||||
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（1）从城市群尺度看,1972-2011年间,“京津冀”城市群整体增长速度为每年47.63 km2,“波士华”城市群整体增长速度为每年32.96 km2。“京津冀”城市群不透水整体增长速度最快为2001-2011年间,达到63.51 km2/a;“波士华”城市群整体速度增长较为平均,增长速度最快为1991-2011年间,为49.83 km2/a。
（2）从城市尺度看,1972-2011年间,“京津冀”城市群核心城市与主要城市增长速度差别较大,其中,北京与天津增长速度最快,北京与天津分别为19.99 km2/a和13.54 km2/a,其次为石家庄,为4.42 km2/a;“波士华”城市群则较为平均,各城市增长速度约为2~8 km2/a,其中,费城增长速度最快,巴尔的摩最慢。
近40年来,“京津冀”与“波士华”城市群各城市不透水地表面积所占比重变化不大,从不透水地表面积占比中可以看出：① 1972-2011年间,“京津冀”城市群各城市不透水地表占比较为稳定,核心城市天津与北京不透水地表占比最大,分别为40%与27%左右,占城市群整体不透水地表面积的67%左右,唐山不透水地表面积占比约为7%左右,其它主要城市不透水地表面积合计占比27%左右;② 1972-2011年间,“波士华”城市群核心城市与主要城市占比较为稳定,与“京津冀”城市群相比,“波士华”城市群各分城市不透水地表占比较为平均,其中,纽约与波士顿占比较高,均为28%左右,巴尔的摩不透水地表占比较低,为7%左右。
4.2 基于引力模型的空间结构特征对比分析
按照式（1）计算“京津冀”与“波士华”城市群各城市引力大小,再利用潜能计算公式得到各城市潜能值,进一步,按照“京津冀”城市群“一轴两翼”与“波士华”城市群“点—轴”带状空间结构分别计算两个城市群轴引力潜能（轴引力潜能等于该轴经过城市点的潜能之和）,最终得到两城市群引力空间结构演变图（图3,图4）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3“京津冀”城市群空间引力格局
-->Fig. 3Gravity spatial pattern in BTH
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4“波士华”城市群空间引力格局
-->Fig. 4Gravity spatial pattern in Boswash
-->
（1）1972年以前,“京津冀”城市群属于城市孤立发展阶段,空间结构呈现出零星的点状,双核优势并未凸显。
（2）1792-1982年,“京津冀”城市群属于双核心城市群阶段。随着改革开放,“京津冀”城市群快速发展,空间结构呈现出极核状,主要体现为北京与天津引力潜能突出,与此相对应,“京津唐”与“首都圈”的概念也逐步被相关部门与机构提出。
（3）1982-1991年,“京津冀”城市群属于城市群组阶段,空间结构呈现出“点—轴”,轴引力潜能逐渐形成规模,“一轴两翼”基本格局初步形成,与此相对应,“京津冀”地区正式的区域合作机制也在这个时期被相关部门提出。
（4）2001-2011年,“京津冀”城市群属于城市群网络化阶段,空间结构呈现出网络式,“一轴两翼”格局进一步完善,形成了“北京—天津”双核带动,唐山、石家庄等多支点基本格局。
图4为“波士华”城市群空间引力格局,从图4中可以看出：1972-2011年间,“波士华”城市群“点—轴”带状分布空间结构较为稳定,近40年间变化不大,城市点引力潜能与轴引力潜能增长幅度不大。同时,对比中美两国城市群引力潜能可以发现,“波士华”核心城市与主要城市引力潜能呈现出“齐头并进”的趋势,而“京津冀”核心城市与主要城市引力潜能差异较大。
4.3 基于空间自相关的空间结构特征对比分析
4.3.1 城市群尺度 为探究“京津冀”与“波士华”城市群空间变异特征,本文计算城市群尺度（1000 m尺度）以及城市尺度（500 m尺度）局部Local Moran's I并分别生成相应的聚类图（图5,图6）,图5为“京津冀”城市群尺度不透水地表景观空间热点图。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5“京津冀”城市群尺度不透水地表景观空间热点图
-->Fig. 5Spatial hotpot map of impervious surface in BTH on urban-agglomeration scale
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6“波士华”城市群尺度不透水地表景观空间热点图
-->Fig. 6Spatial hotpot map of impervious surface in Boswash on urban-agglomeration scale
-->
1972-2011年间,“京津冀”城市群处于快速发展时期,核心城市与主要城市不透水地表增长速度差异较大,与此对应“高—高”聚集区变化幅度较大。其中,1972年,“京津冀”城市群“高-高”聚集区主要位于北京与天津双核城市;1982年,“高—高”聚集区主要位于北京,天津“高—高”聚集区范围缩小,同时,唐山、保定与沧州出现“高—高”聚集点;1991年,“高—高”聚集区主要位于北京、天津、唐山、保定与石家庄;2001年,“高—高”聚集区主要位于北京、天津、唐山与保定;2011年,“高—高”聚集区主要位于北京、天津、唐山与保定。
从“波士华”城市群尺度不透水地表景观空间热点图（图6）可以看出：“波士华”近40年间不透水地表景观空间特征变化不大,不透水地表盖度“高—高”聚集区主要分布在波士顿、纽约、费城、巴尔的摩以及华盛顿等主要城市临海依次排开,空间上呈“点—轴”带状分布。
4.3.2 城市尺度 选取“京津冀”与“波士华”城市群典型城市北京和波士顿为例,探究城市尺度上两国城市不透水地表盖度空间分异,图7为北京（图7b）与波士顿（图7a）不透水地表景观空间关联图。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7城市尺度不透水地表景观空间关联图
-->Fig. 7Spatial hotpot map of impervious surface on urban scale
-->
（1）北京不透水地表盖度“高—高”集聚区呈现出非常典型的团块状“摊大饼”形态,即“高—高”聚集区主要位于城市中心,“低—低”聚集区沿“高—高”聚集区分散于中心城区外围,并且随着城市快速发展,1972-1982年间,北京“高—高”聚集区面积呈同心圆形状快速向四周蔓延。
（2）1972-2011年间,“波士顿”不透水地表景观空间关联度变化不大;不透水地表热点分布受到美国“田园城市”思想的影响,即不透水地表盖度“高—高”聚集区呈现出一种“多中心集聚、分散成组”的态势。近40年间,“波士顿”不透水地表盖度“高—高”聚集区增长模式主要以内部填充为主。
4.4 基于景观生态的空间结构特征对比分析
基于景观生态学相关理论,将不透水地表景观表征城市的主体景观,为便于年间对比,按照等分法将不透水地表分为,高密度不透水地表景观、中高密度不透水地表景观、中密度不透水地表景观、中低密度不透水地表景观以及低密度不透水地表景观;区间范围分别为（80%, 100%]、（60%, 80%]、（40%, 60%]、（20%, 40%]、（0%, 20%]。4.4.1 不透水地表景观类型比例的比较 对比“京津冀”与“波士华”城市群1972-1982年不透水地表景观斑块类型比例PLAND（图8a）,“京津冀”不透水高密度斑块类型比例高于“波士华”城市群,低密度斑块比例在1972年和1982年高于“波士华”,1991年以后低于“波士华”。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8“京津冀”与“波士华”城市群不透水地表景观格局指数
-->Fig. 8Landscape pattern indices in BTH and Boswash
-->
4.4.2 城市不透水地表景观形状归一化指数的比较 景观形状指数NLSI反应了景观的聚集离散程度,NLSI越小,表明斑块聚集度越高。对比分析两城市群1972-2011年不透水地表NLSI（图8b）。①“京津冀”低密度不透水斑块聚集程度越来越高,“波士华”城市群低密度斑块聚集程度变化不大,1991年以前“波士华”低密度不透水地表斑块聚集高于“京津冀”,2001年以后低于“京津冀”;② 1972-1991年,“波士华”高密度不透水地表斑块聚集度低于“京津冀”,2001年以后两城市群高密度不透水地表聚集程度相似。
4.5 基于“三生”格局的空间结构特征对比分析
根据上文的“三生”用地分类,分析了1991-2011年20年间“京津冀”与“波士华”“三生”用地占比变化（图9）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图9“京津冀”与“波士华”“三生”用地空间比例
-->Fig. 9Ecology-living-production land area proportion in BTH and Boswash
-->
（1）1991-2011年间,“京津冀”城市群“三生”用地中生态用地比例变化不大,从11%减少为9%,较为稳定,生产用地变化幅度较大,从61%减少为44%,主要表现为耕地大幅减少,相对应的生活用地快速扩张,从28%增长为47%。
（2）1991-2011年间,“波士华”城市群“三生”空间变化为,生态用地从49%减少到39%,生活用地从35%扩张为51%,生产用地从17%减少为10%,从2001年以后,“波士华”城市群“三生”用地较为稳定。
（3）对比中美两国城市群“三生”用地可以发现,“波士华”城市群生态用地范围要远远大于“京津冀”城市群,生态用地面积约为中国的4倍。
为了解中美两国城市群,三生用地不透水面积比例异同,分析了1991-2011年“京津冀”与“波士华”“三生”用地不透水占比情况（图10）。① 1991-2011年间,美国“三生”用地不透水占比变化较为稳定,呈缓慢增长趋势,中国“三生”用地不透水地表占比快速增加;② 生态与生产用地不透水地表面积占比由于“京津冀”与“波士华”人口密度、城市规模、区域发展阶段都有一定差别而存在差异,“京津冀”生态与生产用地不透水面积占比高于“波士华”城市群;③ 生活用地不透水地表占比“京津冀”高于“波士华”城市群。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图10“京津冀”与“波士华”“三生”用地不透水面积比例
-->Fig. 10Imperious surface area proportion in ecology, living, and production land area respectively
-->
5 “京津冀”城市群空间分布的优化策略
采用“京津冀”与“波士华”城市群空间结构对比的方式,容易吸收国际上发达国家或地区城市群与城市空间布局的经验与教训,可以深化城市群不同尺度的空间结构历史过程与驱动机制的科学认识,对于政府进行城市群空间结构优化,产业布局,宏观规划具有重要意义。“京津冀”与“波士华”城市群空间结构特征根源于两国自然条件、历史、文化的不同,伴随着两国社会、经济的发展。“波士华”不仅是美国也是全球著名的城市群,是世界上规模最大,实力最强的城市群;“京津冀”虽然是中国当前及未来三大区域发展战略的实施区之一,但是目前整体上综合竞争力相对薄弱,处于城市群发展的初级阶段,在发展过程中,需要借鉴吸收美国“波士华”的发展经验。近40年间,为“京津冀”城市群产生与形成阶段,对比“京津冀”与“波士华”城市群形成与演化速度可以发现,“京津冀”要远远快于“波士华”城市群,与此相对应,“京津冀”城市化过程中衍生出一系列问题。比如：未能实现产业有效分工,产业结构趋同;生态环境承载能力较弱;交通网络化程度不高等。根据本文的分析结果,从城市群空间布局优化角度,对“京津冀”发展提出以下建议：（1）核心城市“有机疏散”与主要城市的“重新集中”相结合,实施“双核心—多中心”的城市群发展战略
本文的“引力模型”潜能空间分布结果表明“京津冀”核心城市与主要城市间的引力潜能差异较大,这从某种程度上说明,北京以及天津的快速发展未能有效的带动“京津冀”整个地区的发展。通过中美2011年“三生”空间格局分布中可以看出,“京津冀”城市群城市功能定位并未实现有效分工协作,美国“波士华”城市群生产空间主要位于华盛顿,巴尔的摩与费城,而中国分布则各个城市都有,主要位于北京,天津。基于此,应该从空间上对核心城市无序的过度集中进行“有机疏散”,缓解空间压力,与此相配合,在主要城市范围内实行“重新集中”,进一步调整各城市功能定位,使城市群发展由单中心聚集的“星形结构”向“双核心—多中心”空间结构转变,进一步完善城镇网络,拓展城市发展空间,促进区域整体均衡发展。具体以北京与天津核心城市为主轴,唐山与保定为两翼,疏解核心大城市功能,调整产业布局,发展主要城市,增加城市密度,构建“京津冀”组合城市,实现优势互补与共同发展。
（2）强化城市土地生态建设
中国城市处于快速发展时期,受国家政策与经济发展的影响,多数呈现出“摊大饼”的城市空间布局,美国城市则注重城市生态绿地建设,生态绿地与地表覆被状况从一定程度上要优于中国城市。从本文的分析中可以看出,美国城市的生态用地要远远高于中国城市,同时,中国城市群生态不透水地表面积高于美国城市。“京津冀”城市群发展应该以城市环境容量为前提,保护缺水区域的植被和林地,发展城市生态绿地,改善城市地表覆盖状态。
（3）建设综合交通运输网络体系,实现空间重组
区域交通技术的发展带来了城市时空观念的更新,为地区空间结构调整带来新的可能。积极推进城际快速轨道网络建设,强化通道运载能力,为城市群空间结构的重新规划创造新的条件。具体需要实现“京津冀”区域交通运输网从“单中心放射式”向“双中心网络式”的转变。进一步,加强航空港、海港、信息港等交通通信枢纽与区域及城际现代化综合交通网络的有机联系,实现城市群空间上的重组。
6 结论
本文从城市群空间结构特征视角对近40年中美两国城市群进行了对比研究,将不透水地表产品应用于城市群空间结构特征对比研究,这从一定程度上丰富了亚像元级不透水地表产品的应用范畴;同时,本文沿用“不透水地表景观”的概念,以不透水地表表征城市群主体景观,并结合遥感和地理信息技术,为城市群不透水地表时空变化研究提供了一个新的研究视角。研究的主要结论为：（1）1972-2011年间,“京津冀”城市群处于快速发展时期,不透水地表呈现出快速蛙跳式扩张,而“波士华”较为稳定,不透水地表增长趋势缓慢。近40年间,为“京津冀”城市群产生,成型与完善阶段,“京津冀”城市群空间结构经历了城市孤立发展阶段、双核心城市群阶段、城市群组阶段以及城市群网络化阶段;而“波士华”城市群空间结构较为稳定,空间结构呈现出“点—轴”带状分布。“波士华”核心城市与主要城市间的引力潜能呈现出“齐头并进”的趋势;而“京津冀”核心城市与主要城市间的引力潜能差异较大。
（2）1972-2011年间,“京津冀”城市群处于快速发展时期,核心城市与主要城市不透水地表景观增长速度差异较大,与此对应不透水景观“高—高”聚集区变化幅度较大;“波士华”近40年不透水地表景观空间特征变化不大,“高—高”聚集区主要分布在波士顿、纽约、费城、巴尔的摩以及华盛顿等主要城市,空间上呈“点轴式带状”临海依次排开。北京不透水地表盖度“高—高”聚集区呈现出典型的团块状“摊大饼”形态,随着时间推移,北京“高—高”聚集区面积快速呈同心圆形状快速向四周蔓延;波士顿不透水地表景观空间关联度变化不大,不透水地表热点分布受到美国“田园城市”思想的影响,不透水地表盖度“高—高”聚集区呈现出一种“多中心集聚、分散成组”的态势。
（3）1991-2011年间,“京津冀”城市群“三生”用地中生态用地较为稳定,生产用地变化幅度较大,从61%减少为44%,主要表现为耕地大幅减少,相对应生活用地快速扩张,从28%增长为47%。“波士华”城市群“三生”用地变化为,生态用地从49%减少到39%,生活用地从35%扩张为51%,生产用地从17%减少为10%,2001年以后,“波士华”城市群“三生”用地较为稳定。“京津冀”生产、生活以及生态用地不透水地表面积占比均高于“波士华”城市群。
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
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| [3] | . 城市内部土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要影响。中国与美国不同发展阶段城市不透水地表和绿地时空分布格局存在显著差异。本文基于Landsat TM/MSS影像获取1978、1990、2000、2010年城市内部土地覆盖和不透水地表分类信息,监测并比较中国和美国六个特大城市扩展时空动态、土地覆盖结构差异及城市不同功能区特征。研究表明,在过去30多年以来,中国城市以相对紧凑形态发展,美国城市较为离散;美国三大城市植被所占的比例是中国的2.21倍;中国城市内部结构土地利用功能类型更加复杂,不透水地表密度更高,而美国城市CBD和居住区功能相对独立,特别居住区以镶嵌式低不透水地表和高绿地比例结构为主。 . 城市内部土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要影响。中国与美国不同发展阶段城市不透水地表和绿地时空分布格局存在显著差异。本文基于Landsat TM/MSS影像获取1978、1990、2000、2010年城市内部土地覆盖和不透水地表分类信息,监测并比较中国和美国六个特大城市扩展时空动态、土地覆盖结构差异及城市不同功能区特征。研究表明,在过去30多年以来,中国城市以相对紧凑形态发展,美国城市较为离散;美国三大城市植被所占的比例是中国的2.21倍;中国城市内部结构土地利用功能类型更加复杂,不透水地表密度更高,而美国城市CBD和居住区功能相对独立,特别居住区以镶嵌式低不透水地表和高绿地比例结构为主。 |
| [4] | . 本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。 . 本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。 |
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| [9] | . This report "presents major trends and changes in the urban system in Europe over the last thirty years (1960-1990). It examines the present state of urbanization and considers the cycles and dynamics of urban development urban growth and urban decline and describes current and future issues of urban development in the twelve countries of the European Community including the united Germany and in Austria and Switzerland." (EXCERPT) |
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| [11] | . <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">The effects of past linkages on trade flows in the former Soviet Union (FSU) are studied using a gravity equation, estimated from trade flows among and between 9 Russian regions and 14 FSU republics from 1987 to 1996. We find that Russian regions traded 60% more with each other than with republics in the period from 1994 to 1996. In contrast, these regions did not trade significantly more with each other than with republics in the period from 1987 to 1990. We find that past linkages, such as infrastructure, production and consumption chains, and business networks, have limited the reorientation of trade. <em>J. Comp. Econ.</em>, March 2002, <strong class="boldFont">30</strong>(1), pp. 76–90. World Bank and CEPR; and Federal Reserve Board. <em>© 2002 Elsevier Science (USA).</em></p><p id=""><em>Journal of Economic Literature</em> Classification Numbers: F14, F15, P21.</p> |
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| [14] | . 阐述了目前国内外对于城市群的空间演变规律及其发展趋势的一般认识.在此基础上,以福厦城市群为例,对其发展条件、形成机制与空间范围的界定及发展阶段作了简要的分析,并探讨了其未来空间发展演化趋势. . 阐述了目前国内外对于城市群的空间演变规律及其发展趋势的一般认识.在此基础上,以福厦城市群为例,对其发展条件、形成机制与空间范围的界定及发展阶段作了简要的分析,并探讨了其未来空间发展演化趋势. |
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| [17] | . 以产业结构升级和人口扩散为核心的经济发展是城市用地扩展的内在 动力,外部推力是交通联系,中间力量是管理规划.从全国范围考察,西安市城市土地扩展速度不及全国平均水平,其耕地减少的根本原因在于经济发展所导致的郊 区化、产业结构演进引起的功能替代和人口空间结构分异产生的用地调整.在城市土地扩展基本理论模式基础上,提出西安市以圈层式和飞地式扩展并重的基本理 念,即今后相当时期,城市扩展在挖潜的前提下,应以圈层扩展和飞地式扩张并重,近期以前者为主,远期考虑以后者为主.指出西安市土地扩展的要素特征(包括 要素建设、要素转移、功能形成、结构变化)和阶段划分. . 以产业结构升级和人口扩散为核心的经济发展是城市用地扩展的内在 动力,外部推力是交通联系,中间力量是管理规划.从全国范围考察,西安市城市土地扩展速度不及全国平均水平,其耕地减少的根本原因在于经济发展所导致的郊 区化、产业结构演进引起的功能替代和人口空间结构分异产生的用地调整.在城市土地扩展基本理论模式基础上,提出西安市以圈层式和飞地式扩展并重的基本理 念,即今后相当时期,城市扩展在挖潜的前提下,应以圈层扩展和飞地式扩张并重,近期以前者为主,远期考虑以后者为主.指出西安市土地扩展的要素特征(包括 要素建设、要素转移、功能形成、结构变化)和阶段划分. |
| [18] | . 本文简要地综合了中外城市地理学界、规划学界对城市密集区空间组织自本世纪中叶的认识与研究，理论及实践成果，并且针对从城市群向大都市带演变的理论上及实践上的空白，做出一些理论及实践上的尝试 . 本文简要地综合了中外城市地理学界、规划学界对城市密集区空间组织自本世纪中叶的认识与研究，理论及实践成果，并且针对从城市群向大都市带演变的理论上及实践上的空白，做出一些理论及实践上的尝试 |
| [19] | . 城市群区域内的网络化是城乡之间多种物质的动态流的最高表现形 式,也是城市群形成发展过程中理想的城市化模式.在基础设施比较完善的区域内,城市群内网络化组织是比较完善的,具有多种网络化模式.主要研究城市群区域 内的网络化基本概念、空间结构模式、以及网络化对城市群内人流、物流、信息流的重要作用.通过深层次的网络化空间组织合理性的研究,尽力表现在市场经济体 制下,调节有序的经济活动与无序的指挥之间的矛盾,提高城市综合实力. . 城市群区域内的网络化是城乡之间多种物质的动态流的最高表现形 式,也是城市群形成发展过程中理想的城市化模式.在基础设施比较完善的区域内,城市群内网络化组织是比较完善的,具有多种网络化模式.主要研究城市群区域 内的网络化基本概念、空间结构模式、以及网络化对城市群内人流、物流、信息流的重要作用.通过深层次的网络化空间组织合理性的研究,尽力表现在市场经济体 制下,调节有序的经济活动与无序的指挥之间的矛盾,提高城市综合实力. |
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| [21] | . 以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空间联系能力。研究表明:①沈阳的经济联系总量最大,沈阳与其他城市的经济联系强度和沈阳距其铁路距离呈S形曲线关系。②依据城市流强度值的大小将辽中南城市群十个节点城市划分为高、中、低三个档次,大连的值最大,营口则显现出作为该城市群中部区域极点的潜力。③沈大高速公路集中了通达性处于前三位的三个城市,辽阳在城市通达性方面显现出显著的优势,四项通达性指标全位居第一。④从SOM神经网络的分级结果看,沈阳都作为独立的一级,表明沈阳的空间联系能力最强,体现了其中心性的地位。 . 以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空间联系能力。研究表明:①沈阳的经济联系总量最大,沈阳与其他城市的经济联系强度和沈阳距其铁路距离呈S形曲线关系。②依据城市流强度值的大小将辽中南城市群十个节点城市划分为高、中、低三个档次,大连的值最大,营口则显现出作为该城市群中部区域极点的潜力。③沈大高速公路集中了通达性处于前三位的三个城市,辽阳在城市通达性方面显现出显著的优势,四项通达性指标全位居第一。④从SOM神经网络的分级结果看,沈阳都作为独立的一级,表明沈阳的空间联系能力最强,体现了其中心性的地位。 |
| [22] | . 以ArcGIS为平台,在1:25万基础地理数据、江苏省交通路网数据、江苏省各县(市)统计数据的支持下,应用"自下而上"的划分方法对江苏省1990年、1996年、2002年和2008年不同等级的城市及其腹地的吸引范围进行了划分。划分过程包括:运用因子分析得到65个城市的综合实力,利用可达性分析技术得到城市间两两时间距离,运用最大联系强度以及逐级归并方法确定不同等级城市及其腹地范围。结果表明:采用城市间两两可达性来代替直线距离,对划分结果的准确性有所提升;划分方法充分考虑了城市间的隶属关系,划分过程中充分体现了城市质量与城市间的时间距离,划分结果较好地体现了区域均衡。"自下而上"划分方法体现了与传统的"自上而下"划分方法完全不同的研究路径,作为城市腹地划分方法的一种补充,可供研究人员进一步理论和实证探讨。 . 以ArcGIS为平台,在1:25万基础地理数据、江苏省交通路网数据、江苏省各县(市)统计数据的支持下,应用"自下而上"的划分方法对江苏省1990年、1996年、2002年和2008年不同等级的城市及其腹地的吸引范围进行了划分。划分过程包括:运用因子分析得到65个城市的综合实力,利用可达性分析技术得到城市间两两时间距离,运用最大联系强度以及逐级归并方法确定不同等级城市及其腹地范围。结果表明:采用城市间两两可达性来代替直线距离,对划分结果的准确性有所提升;划分方法充分考虑了城市间的隶属关系,划分过程中充分体现了城市质量与城市间的时间距离,划分结果较好地体现了区域均衡。"自下而上"划分方法体现了与传统的"自上而下"划分方法完全不同的研究路径,作为城市腹地划分方法的一种补充,可供研究人员进一步理论和实证探讨。 |
| [23] | . The knowledge of impervious surfaces, especially the magnitude, location, geometry, spatial pattern of impervious surfaces and the perviousness mperviousness ratio, is significant to a range of issues and themes in environmental science central to global environmental change and human nvironment interactions. Impervious surface data is important for urban planning and environmental and resources management. Therefore, remote sensing of impervious surfaces in the urban areas has recently attracted unprecedented attention. In this paper, various digital remote sensing approaches to extract and estimate impervious surfaces will be examined. Discussions will focus on the mapping requirements of urban impervious surfaces. In particular, the impacts of spatial, geometric, spectral, and temporal resolutions on the estimation and mapping will be addressed, so will be the selection of an appropriate estimation method based on remotely sensed data characteristics. This literature review suggests that major approaches over the past decade include pixel-based (image classification, regression, etc .), sub-pixel based (linear spectral unmixing, imperviousness as the complement of vegetation fraction etc .), object-oriented algorithms, and artificial neural networks. Techniques, such as data/image fusion, expert systems, and contextual classification methods, have also been explored. The majority of research efforts have been made for mapping urban landscapes at various scales and on the spatial resolution requirements of such mapping. In contrast, there is less interest in spectral and geometric properties of impervious surfaces. More researches are also needed to better understand temporal resolution, change and evolution of impervious surfaces over time, and temporal requirements for urban mapping. It is suggested that the models, methods, and image analysis algorithms in urban remote sensing have been largely developed for the imagery of medium resolution (10 100 m). The advent of high spatial resolution satellite images, spaceborne hyperspectral images, and LiDAR data is stimulating new research idea, and is driving the future research trends with new models and algorithms. |
| [24] | . A wide range of urban ecosystem studies, including urban hydrology, urban climate, land use planning, and resource management, require current and accurate geospatial data of urban impervious surfaces. We developed an approach to quantify urban impervious surfaces as a continuous variable by using multisensor and multisource datasets. Subpixel percent impervious surfaces at 30-m resolution were mapped using a regression tree model. The utility, practicality, and affordability of the proposed method for large-area imperviousness mapping were tested over three spatial scales (Sioux Falls, South Dakota, Richmond, Virginia, and the Chesapeake Bay areas of the United States). Average error of predicted versus actual percent impervious surface ranged from 8.8 to 11.4%, with correlation coefficients from 0.82 to 0.91. The approach is being implemented to map impervious surfaces for the entire United States as one of the major components of the circa 2000 national land cover database. |
| [25] | . We present the first global inventory of the spatial distribution and density ofconstructed impervious surface area (ISA). Examples of ISA include roads, parking lots,buildings, driveways, sidewalks and other manmade surfaces. While high spatialresolution is required to observe these features, the new product reports the estimateddensity of ISA on a one-km2 grid based on two coarse resolution indicators of ISA 01040000“ thebrightness of satellite observed nighttime lights and population count. The model wascalibrated using 30-meter resolution ISA of the USA from the U.S. Geological Survey.Nominally the product is for the years 2000-01 since both the nighttime lights andreference data are from those two years. We found that 1.05% of the United States landarea is impervious surface (83,337 km2) and 0.43 % of the world0104000064s land surface (579,703km2) is constructed impervious surface. China has more ISA than any other country(87,182 km2), but has only 67 m2 of ISA per person, compared to 297 m2 per person in theUSA. The distribution of ISA in the world0104000064s primary drainage basins indicates that watersheds damaged by ISA are primarily concentrated in the USA, Europe, Japan, China and India. The authors believe the next step for improving the product is to include reference ISA data from many more areas around the world. |
| [26] | . 基于铁路客运交通网络把各省会城市抽象为铁路网络中的节点,以2003和2008年省会城市间铁路客运网络的最短旅行时间为度量指标,对我国铁路客运网络的空间可达性及空间格局进行分析,测算各省区间的省际经济联系强度,进而探讨省际间经济联系的空间指向。研究表明:(1)经过第五、六次铁路客运提速,省际可达性获得了显著提升,尤其西部地区提升幅度更大,省际可达性表现出自东部沿海向西北内陆逐渐降低的圈层式空间格局,高于全国平均水平的地区范围在扩展,干线指向性越来越强;(2)各省区对外经济联系总量地域差异突出,东部地带省区的经济联系总量远高于中西部地带省区;(3)地区间经济联系依托京沪、京广以及京哈等主要铁路干线形成了省际联系的主导轴线,并且随着地区经济的发展和铁路网络的大幅度提速,地区经济联系的空间网络格局逐步形成。 . 基于铁路客运交通网络把各省会城市抽象为铁路网络中的节点,以2003和2008年省会城市间铁路客运网络的最短旅行时间为度量指标,对我国铁路客运网络的空间可达性及空间格局进行分析,测算各省区间的省际经济联系强度,进而探讨省际间经济联系的空间指向。研究表明:(1)经过第五、六次铁路客运提速,省际可达性获得了显著提升,尤其西部地区提升幅度更大,省际可达性表现出自东部沿海向西北内陆逐渐降低的圈层式空间格局,高于全国平均水平的地区范围在扩展,干线指向性越来越强;(2)各省区对外经济联系总量地域差异突出,东部地带省区的经济联系总量远高于中西部地带省区;(3)地区间经济联系依托京沪、京广以及京哈等主要铁路干线形成了省际联系的主导轴线,并且随着地区经济的发展和铁路网络的大幅度提速,地区经济联系的空间网络格局逐步形成。 |
| [27] | . Research on physical characteristics and land-cover dynamic changes of megacities over time provides valuable insights for effectively regulating urban planning and management. This study conducts a comparative analysis of 30-year urban expansion patterns and rates among three metropolises in China (Beijing, Shanghai, and Guangzhou) and another three in the USA (New York, Los Angeles, and Chicago) based on time-series impervious surface area (ISA) data extracted from multitemporal Landsat images using the linear spectral mixture analysis approach. This research indicates significantly different urbanization patterns and rates between the Chinese and American megacities. The ISA expansion area in Chinese megacities was five times higher than that in American megacities during the past three decades. The Chinese megacities expand outward from the urban core to the periphery in a concentric ring structure, whereas the American megacities increase ISA mainly within the inner cities with patch-filling patterns. The Chinese megacities are in the development stage where population and economic conditions significantly influence urban expansion patterns and rates, but the American megacities are in the developed stage where population and economic conditions are not important forces driving the ISA expansion. The ISA intensity in the American megacities decreases constantly and smoothly, but ISA intensity in Chinese megacities decays abruptly within certain distances, depending on different cities and years. The most obvious urban expansions were between 8 and 20km in Beijing in the 1980s, between 14 and 50km in Shanghai in the 2000s, and between 8 and 18km in Guangzhou in the 1990s. |
| [28] | . 本文旨在发展基于Moran指数的空间自相关分析理论和方法.首先,利用线性代数知识对基于Moran统计量的空间自相关过程的数学表示进行规范化整理;其次,基于变换中的不变性思想给出Moran指数的理论解释;第三,对空问权重矩阵的数理性质、建设方法和应用范围提出新的见解.总结并发展了Moran指数的三种计算方法--三步求值法、矩阵标度法和回归分析法,将空间权重矩阵划分为四种基本类型--局域关联型、准局域关联型、准长程关联型和长程关联型.以河南省鹤壁市乡镇体系为实证对象,以本文改进的理论和方法为依据,提供了一个空间自相关分析的简明案例. . 本文旨在发展基于Moran指数的空间自相关分析理论和方法.首先,利用线性代数知识对基于Moran统计量的空间自相关过程的数学表示进行规范化整理;其次,基于变换中的不变性思想给出Moran指数的理论解释;第三,对空问权重矩阵的数理性质、建设方法和应用范围提出新的见解.总结并发展了Moran指数的三种计算方法--三步求值法、矩阵标度法和回归分析法,将空间权重矩阵划分为四种基本类型--局域关联型、准局域关联型、准长程关联型和长程关联型.以河南省鹤壁市乡镇体系为实证对象,以本文改进的理论和方法为依据,提供了一个空间自相关分析的简明案例. |
| [29] | . 基于景观格局指数的空间格局分析是当前景观生态学研究的重要基础 内容,不仅数据源准确度、尺度效应显著影响景观格局指数,土地利用类型划分也对景观格局指数具有显著影响,但我们对这种影响的总体理解尚很缺乏.本研究选 取24种常用景观格局指数,以深圳市宝安区为试验区,探讨景观格局指数随土地利用分类系统变化的基本规律.研究结果表明,土地利用分类对景观格局指数的确 具有显著影响.而根据景观格局指数对土地利用类型数目变化响应的可预测性,可将其分为三类:①第一类指数随土地利用分类系统变化的可预测性强,能用简单函 数关系(对数函数关系、S形曲线、反比曲线关系)来表达,包括斑块数目、斑块密度、边界密度、平均斑块面积、景观形状指数、平均斑块形状指数、周长面积比 分维数、平均斑块分维数、聚合度、Shannon多样性指数、Simpson多样性指数和修改Simpson多样性指数;②第二类指数随土地利用分类系统 变化可预测性较差,表现为典型的分段(或阶梯形)变化,存在多种可能(S形曲线、直线、反比曲线与复合曲线关系),包括斑块面积标准差、斑块面积变异系 数、最大斑块指数、面积加权平均斑块形状指数、面积加权平均斑块分维数、分离度和斑块结合度;③第三类指数由于在度量相关空间格局特征时考虑了土地利用类 型数多少的影响,随土地利用分类系统变化呈无规律变化,难以用一种简单函数或分段函数来预测其变化行为,包括蔓延度、Shannon均匀度指数、 Simpson均匀度指数、修改Simpson均匀度指数和优势度指数.这些指数随土地利用分类系统变化的变化规律,使试验区不同时期、不同土地利用分类 系统下的空间格局比较成为可能. . 基于景观格局指数的空间格局分析是当前景观生态学研究的重要基础 内容,不仅数据源准确度、尺度效应显著影响景观格局指数,土地利用类型划分也对景观格局指数具有显著影响,但我们对这种影响的总体理解尚很缺乏.本研究选 取24种常用景观格局指数,以深圳市宝安区为试验区,探讨景观格局指数随土地利用分类系统变化的基本规律.研究结果表明,土地利用分类对景观格局指数的确 具有显著影响.而根据景观格局指数对土地利用类型数目变化响应的可预测性,可将其分为三类:①第一类指数随土地利用分类系统变化的可预测性强,能用简单函 数关系(对数函数关系、S形曲线、反比曲线关系)来表达,包括斑块数目、斑块密度、边界密度、平均斑块面积、景观形状指数、平均斑块形状指数、周长面积比 分维数、平均斑块分维数、聚合度、Shannon多样性指数、Simpson多样性指数和修改Simpson多样性指数;②第二类指数随土地利用分类系统 变化可预测性较差,表现为典型的分段(或阶梯形)变化,存在多种可能(S形曲线、直线、反比曲线与复合曲线关系),包括斑块面积标准差、斑块面积变异系 数、最大斑块指数、面积加权平均斑块形状指数、面积加权平均斑块分维数、分离度和斑块结合度;③第三类指数由于在度量相关空间格局特征时考虑了土地利用类 型数多少的影响,随土地利用分类系统变化呈无规律变化,难以用一种简单函数或分段函数来预测其变化行为,包括蔓延度、Shannon均匀度指数、 Simpson均匀度指数、修改Simpson均匀度指数和优势度指数.这些指数随土地利用分类系统变化的变化规律,使试验区不同时期、不同土地利用分类 系统下的空间格局比较成为可能. |
| [30] | . 工业化、城市化和经济的快速发展导致中国人地关系紧张,争地现象多发。为兼顾粮食安全、经济发展和生态保护之间的关系,需要协调土地不同功能用地的矛盾。现行的土地利用分类体系,注重土地的生产、生活功能,对生态功能考虑不够。本研究以土地的主体功能为出发点,兼顾其他功能,纳入生态用地的概念,构建了"三生用地"分类体系,统筹生产、生活和生态用地空间。通过先分区再分类的方法,提取了中国"三生用地"的分布范围。结果表明,生态用地、生态生产用地、生产生态用地和生活生产用地等面积分别为603.70万km2、135.38万km2、200.19万km2和20.73万km2,各占国土面积的62.89%、14.10%、20.85%和2.16%。生态用地主要分布在中西部,生态生产用地因其生产功能具有明显的地域分异,生产生态用地和生活生产用地则更集中分布在东部地区。 . 工业化、城市化和经济的快速发展导致中国人地关系紧张,争地现象多发。为兼顾粮食安全、经济发展和生态保护之间的关系,需要协调土地不同功能用地的矛盾。现行的土地利用分类体系,注重土地的生产、生活功能,对生态功能考虑不够。本研究以土地的主体功能为出发点,兼顾其他功能,纳入生态用地的概念,构建了"三生用地"分类体系,统筹生产、生活和生态用地空间。通过先分区再分类的方法,提取了中国"三生用地"的分布范围。结果表明,生态用地、生态生产用地、生产生态用地和生活生产用地等面积分别为603.70万km2、135.38万km2、200.19万km2和20.73万km2,各占国土面积的62.89%、14.10%、20.85%和2.16%。生态用地主要分布在中西部,生态生产用地因其生产功能具有明显的地域分异,生产生态用地和生活生产用地则更集中分布在东部地区。 |
| [31] | |
| [32] | . We developed a Sub-pixel Imperviousness Change Detection (SICD) approach to detect urban land-cover changes using Landsat and high-resolution imagery. The sub-pixel percent imperviousness was mapped for two dates (09 March 1993 and 11 March 2001) over western Georgia using a regression tree algorithm. The accuracy of the predicted imperviousness was reasonable based on a comparison using independent reference data. The average absolute error between predicted and reference data was 16.4 percent for 1993 and 15.3 percent for 2001. The correlation coefficient (r) was 0.73 for 1993 and 0.78 for 2001, respectively. Areas with a significant increase (greater than 20 percent) in impervious surface from 1993 to 2001 were mostly related to known land-cover/land-use changes that occurred in this area, suggesting that the spatial change of an impervious surface is a useful indicator for identifying spatial extent, intensity, and, potentially, type of urban land-cover/land-use changes. Compared to other pixel-based change-detection methods (band differencing, rationing, change vector, post-classification), information on changes in sub-pixel percent imperviousness allow users to quantify and interpret urban land-cover/land-use changes based on their own definition. Such information is considered complementary to products generated using other change-detection methods. In addition, the procedure for mapping imperviousness is objective and repeatable, hence, can be used for monitoring urban land-cover/land-use change over a large geographic area. Potential applications and limitations of the products developed through this study in urban environmental studies are also discussed. |
