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基于多源数据的长江中游城市群边界识别文献综述

 2020-04-19 09:04  

1.目的及意义

城市是人口聚集的一种形式,随着人口的急剧增多以及城镇化进程的加快,城市早已进入到一个飞速发展的阶段。而城市的不断扩张与发展,会与周围相邻的区域发生强烈的交互作用。当一个城市的人口集聚增多,该城市的物资水平已出现缺口,就需要周围区域供给,形成了先发展的城市带动周围的城市发展的格局。因此二十一世纪以来,城市区域化以及区域城市化已经成为区域发展的主导方向,单个城市的发展已经演变成城市群的发展。城市群是一个国家城镇化进程发展到中高阶段的自然产物,也是一种加快推动城乡统筹的重要表现形式,是国家经济发展最具有推动力的发展单元。因此,研究城市群的空间范围对推动城市群以及城市群内部包含的所有区域发展都具有很大的价值。

合理界定城市群的边界是认识和研究城市群的必然要求,也是通过空间规划落实区域功能空间布局和发展指向的基础条件。自 Gottmann(1957)提出大都市连绵区的概念以来,地理学界、规划界和空间经济学界对城市群的研究由来已久。然而,社会各界对城市群的概念尚未达成统一的认识,对城市群空间范围的理解更是莫衷一是,学术界和政府部门从各种角度出发提出了不同的观点。因此,理清城市群边界的内涵,科学识别城市群的边界,了解中国城市群的最新发展状况,已成为当下研究城市群发展最基本的课题,具有突出的紧迫性和重要的现实意义。

长江中游城市群是以武汉城市圈、环长株潭城市群、环鄱阳湖城市群为主体形成的特大型城市群,承东启西、连南接北,是长江经济带三大跨区域城市群支撑之一,也是实施促进中部地区崛起战略、全方位深化改革开放和推进新型城镇化的重点区域,在我国区域发展格局中占有重要地位,因此研究长江中游城市群边界识别也具有重要意义。

现有文献对城市群空间范围的研究大致可分为以下三类:

其一,基于指标体系的城市群范围研究。首先建立指标体系作为确定城市群范围的依据,然后以统计数据为基础,以地级或县级行政区划作为基本单元,对城市群边界进行划分。如日本1960 年代制定了基于城市人口规模、通勤人口比例、货物运输比例的大都市圈界定标准 (张伟,2003);中国学者周一星等(1995)、姚士谋等(2006)、倪鹏飞(2008)、方创琳(2009)等也提出了中国城市群的界定标准和相关指标体系。

其二,基于模型和算法的城市群范围研究。如 Fragkias等(2009)应用Hoshen-Kopelman算法对中国长三角地区的城市群范围进行研究;董青等(2008)采用分形理论对中国城市群的空间分布进行定量分析;黄建毅等(2010)应用加权 Voronoi图对黑龙江省城市经济影响范围进行研究。

以上两类研究方法各有优缺点,所以将它们的结果进行综合集成也成为一个趋势,如将指标体系与场模型和潜力模型相叠加(王丽等, 2013),或将城市群遴选指标与交通通达性相结合得出城市群识别体系(Zhang et al, 2012)等。不过,以指标体系为遴选依据不可避免会带有主观性,而且多项指标也难以做到统一与调和。因此,仅仅基于城市中心性和城市经济联系(交通、信息)强度的分析模型将空间数据进行简化与抽象,难以表达真正的城市群空间边界。

还有以土地利用或夜间灯光数据为基础的遥感数据解译等研究方法(Imhoff et al,1997; Henderson et al, 2003),它们更多地强调城市的外在形态,缺乏对城市群内部空间联系的考虑,并且大部分研究所使用的数据都较为陈旧不能跟上经济迅速发展的脚步。

目前,城市群的空间范围以及边界界定方法并没有统一的方法和流程,相关识别的结果也存在着很大的差异,限制了城市群识别和划分方法的通用性。并且传统方法可以反映城市之间互动的机制以及城市群发展的内在动力,但缺乏直观反映城市群内部城市之间空间关系,城市群空间形态和空间模式的有效手段;且尚没有研究能利用城市之间的空间邻近关系来进行城市群的识别和划分。

因此本文拟从识别城市群边界入手,结合实时夜间灯光数据和实时微博签到数据,采用定性与定量相结合的方法,以城市联系强度、区县活动强度、区县聚集程度、夜间灯光强度这四个指标为基于多源数据划定城市群边界的指标体系中,进行长江中游城市群空间范围的确定。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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基本内容:

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