基于改进景观扩张指数苏锡常地区城镇扩展空间形态变化

针对目前景观扩张指数计算存在的问题,提出一种改进计算景观扩张指数的方法用于动态分析城镇空间形态变化特征。将景观格局的3 种增长模式:填充式、边缘式和飞地式分别表示为3 种拓扑关系:包含、相交及相离关系,通过判断新增城镇建设用地斑块之间的拓扑关系计算景观格局扩张的各项指数,据此对苏锡常地区1985~2008 年各阶段城镇扩展空间形态变化进行分析。从总体景观扩张模式的变化来看,苏锡常地区建设用地增长方式以边缘式的紧凑增长为主;从增长形态的空间位置来看,各市市区和各镇行政中心的增长形态基本可以归纳为以边缘式增长为主的紧凑增长形态,普通城镇则可能是紧凑增长形态或者蔓延增长形态。计算结果表明,改进的景观扩张指数方法能够动态的反映苏锡常地区城镇用地空间格局形态变化过程。进一步计算反映城镇用地分形特征的盒子维数作对比分析,从计算结果来看,随着时间推移苏锡常地区城镇用地分维数值逐渐增加,从1985 年的1.220 增加到2008 年的1.504,但增长幅度不大,说明城镇空间格局始终处于集中和均衡之间;而景观扩张指数计算结果反映,从1995 年飞地式增长模式的数量和分布开始增加之后,给城镇发展的主导的紧凑模式带来了扰动,这种扩散式的增长导致各城镇扩张的结果在空间形态上出现与总体趋势分异的现象。新建设用地的增长点引起了城镇空间结构的变化,这种发展增加了城镇空间形态的随机性和结构的不稳定性,这个结果可以作为前述盒子维数计算结果的补充,说明景观扩张指数可以解释分形这种形态结果的空间变化过程;并且通过计算景观扩张指数,决策者可以了解城镇扩展空间形态的变化趋势,从而从宏观上控制城镇的无序蔓延。     

景观演化特征指数及其应用

随着中国城市化建设的快速推进,城市蔓延式增长和生态空间持续性萎缩成为普遍的现象,以地表硬化为主要特征的城市景观格局变化得到广泛关注,而景观扩张指数(Landscape Expansion Index, LEI)是测度这一现象的重要工具。但在新型城镇化背景下,由于大城市空间结构调整优化以及城市绿化率的提高,硬化地景观的收缩与消亡已成为城市景观演变的另一重要形式,因此亟需新的有效手段来刻画城市发展的新特征。在此背景下,本文在LEI指数的基础上,提出景观演化特征指数(Landscape Evolution Characteristic Index, LECI),尝试综合描述城镇化过程中硬化地景观斑块扩张与收缩的动态特征;并基于邻域特征计算的景观演化特征指数,包括景观演化模式识别指数(Landscape Evolution Pattern Index, LEPI)和景观演化规模指数(Landscape Evolution Area Index, LEAI),协同分析两个或多个时相景观格局演变过程中的斑块新生与消亡。本文将LECI指数应用于武汉都市发展区1990-2010年期间的城市硬化地景观演变过程中,与基于最小包围盒的景观扩张指数(LEI)对比分析,结果表明：①LEPI能准确识别不同规模和形状斑块的空间扩张模式,LEAI能够较好反映斑块扩张强度并表征景观扩张方向;②LEPI能有效识别城市景观演变中消亡斑块的湮灭模式,研究区内硬化地景观消亡现象明显加剧,可能与政府加强城市内部改造及绿化建设有关;③LECI指数变化分析发现,武汉都市发展区研究期内的城市景观扩张强度有所放缓,飞地式和边缘式空间增长构成斑块演变的主体,城市硬化地景观扩张模式在空间上呈现明显的梯度分异规律,随距主城区的远近呈现填充式/包围式、边缘式/邻接式到飞地式/孤立式的演替。     

基于夜间灯光数据的呼包鄂城市群空间扩张特征及驱动力研究

为了揭示呼包鄂城市群时空演化特征和主导因素并明确其所处发展阶段,利用夜间灯光数据提取城市群1997年、2002年、2007年、2012年和2017年5个时期建成区轮廓,运用规模扩张指数、重心偏移模型和景观格局指数对其扩张过程、扩张方向和空间格局特征进行量化描述,在此基础上构建驱动力模型,探究其时空扩张驱动力。结果表明:(1)呼包鄂城市群呈现“先快后慢、先强后弱”的中心圈层式扩张的空间形态演变特征;(2)扩张方向上呈现“顺势转移、逐心而动”和“大幅东进、加速南移”的空间重心迁移特征;(3)空间格局上呈现核心-边缘分布以及“由极化转向集聚”的组织结构特征;(4)动力机制上以行政力和内源力平行驱动为主,市场力和外向力对城市群空间扩张影响作用依次递减。区域城镇化进程较快,总体处于快速发展的低级一体化阶段。     

基于GlobeLand 30的南亚各国人造地表变化时空特征分析

以南亚各国为例,基于2000、2010和2020年三期GlobeLand30数据,通过空间扫描统计法、景观扩张指数和洛伦兹曲线对2000—2010年和2010—2020年两个时段南亚各国的人造地表扩张情况进行统计分析,研究南亚各国人造地表的时空变化和空间结构的发展特征。结果表明：（1）南亚人造地表面积持续扩张,扩张率由2000—2010年的0.42%增长到2010—2020年的2.59%。（2）近20年来,印度人造地表面积扩张量最大,不丹的扩张率最快,南亚在人造地表扩张的过程中出现了显著的空间热点区域,并且在不同时段表现出空间热点的迁移现象。（3）巴基斯坦西部、斯里兰卡中部、孟加拉国西北部以及印度东部和南部飞地式斑块增加,人造地表呈现出分散凌乱的扩散特点;印度北部、斯里兰卡东部和孟加拉国东南部的新增斑块类型由飞地式转化为填充式和边缘式,表现出从扩散式阶段发展到趋于紧凑的聚合式阶段的变化趋势。（4）南亚各国人造地表的扩张在不同规模的城市尺度上存在很大差异,导致人造地表扩张过程表现出明显的不均衡性。     

景观扩张指数及其在城市扩展分析中的应用

景观指数是定量分析景观格局的一种常用手段,但目前大部分景观指数,往往只侧重于对景观斑块或格局的几何特征进行简单分析和描述.忽略了景观格局动态变化过程的信息.缺乏将景观空间分布格局与其变化过程相结合的深入研究.作者提出了一种新的景观指数一景观扩张指数(Landscape Expansion Index,LEI),与传统的景观指数相比,LEI包涵了景观格局的过程信息,可用来分析两个或多个时相景观格局的动态变化.而传统景观指数则只能反映某一时相景观格局的信息.将景观扩张指数应用于东莞市1988-2006年期间的城市景观扩张过程中,研究结果表明.LEI能够很好的识别城市扩张的三种类型一填充式、边缘式以及飞地式.此外,通过对东莞市城市扩张过程LEI的变化分析,发现东莞市城市扩张规律与城市增长相位理论是相符合的.     

中国城市群城市用地扩张时空动态特征

认识城市群城市用地扩张特征、扩张质量及景观生态效应等综合信息将有助于城市群空间高质量发展规划与决策。选取10个不同发育等级的城市群作为研究对象,综合运用城市用地扩张强度指数、城市用地扩张强度差异指数、景观扩张指数、景观格局指数,分析1990—2015年期间城市群城市用地扩张时空特征及景观生态效应,并构建人口、经济与城市用地协同发展指数,据此分析城市用地扩张中“人—地”关系协同程度。结果表明：① 1990—2015年,各个城市群城市用地面积持续增加,建成区的范围不断扩大,扩张强度呈现“上升—下降”的趋势;在2010年之前成熟型城市群的扩张强度最高,2010年之后培育型城市群成为扩张强度最高的类型。② 城市群城市用地扩张总体上呈现不均衡布局的趋势,高速扩张区域主要分布在沿海地区。从全国视角来看,东部高于中、西、东北部,整体城市群快速扩张的中心由东向西移动。③ 城市群城市用地空间扩张模式表现出边缘式和飞地式两种空间扩张模式并存,不同发育等级之间具有明显差异性,成熟型城市群的空间结构较为稳定,其他两种类型的城市群空间结构初具雏形或尚未形成。④ 城市群城市用地扩张“吞没”了郊区和农村地区,破碎化程度、形状的复杂程度较高,景观格局表现出不稳定。⑤ 城市群“人口—土地”协同程度逐步增强,“经济—土地”协同程度整体较高,整体上表现出城市用地扩张质量有所提升。新时期城市群城市用地应严格控制扩张规模,加快中小城市的发展,促进城市群城市用地扩张均衡发展,为城市群国土空间高质量发展提供重要参考。     

空间交互视角下长株潭城市群地区城乡融合度评价及其驱动机制

城市群地区日益成为率先推进城乡融合发展的优势区域。科学认知城市群地区城乡融合发展现状及其驱动机制,对分区分类分阶段调控城市群城乡发展方向具有重要意义。在解析城市群地区城乡空间交互内涵及融合发展过程的基础上,引入“城乡融合度”概念。以人-地-业子系统切入,综合运用城乡发展状态评估概念模型、城乡融合度模型与地理探测器等方法对2005—2021年长株潭城市群地区城乡融合度进行动态评价与驱动机制分析。结果表明：(1)时空视角下的城市群地区城乡地域系统融合发展可分为4个时期、两大阶段,城市群空间效应由集聚效应绝对主导转为集聚-扩散效应协同并重。(2)近17年长株潭城市群人口及土地城镇偏移性、产业乡村偏移性相对提升,市辖区城镇偏向度与区域协调度较高,城市群城市性指数提升近2.4倍,而乡村性指数下降40%。(3)近17年长株潭城市群县域内部城-乡空间交互呈现“双核→多核”的强联系格局变化,乡-城空间交互基本保持“多核分散”的强联系格局,而县域之间的城乡空间交互联系逐渐增强。城市群整体从低度融合进入中度融合发展阶段,并呈现由极核为中心的圈层式格局向以轴带为对称的梯度式空间格局变化。(4)城市群地区城乡...     

广东省地级市建设用地扩展模式区域差异与驱动机制

利用景观扩展指数对2009―2014年广东省21个地级市建设用地扩展模式进行定量识别,对比和分析处于不同发展阶段城市的扩展模式组合与差异,揭示省级城市扩展的空间分异规律,并采用逐步回归模型探究不同扩展模式的驱动机理。研究表明：1）2009―2014年广东省各地级市城市扩展以边缘式为主,飞地式和填充式为辅,飞地式和填充式扩展比例呈反比。2）填充式扩展数量占比高的城市集聚于珠江口区域,呈现“小三角”形状,飞地式扩展数量占比高的城市在珠江三角洲区域外形成“大三角”的形状。3）人口密度越低,建设用地越趋向于飞地式扩展。非建设用地比例和人口密度较高的城市边缘式扩展更加剧烈。土地城镇化率高的城市填充式扩展更显著。     

郑州市2001~2007年城市扩张过程中城市用地景观特征分析

城市用地景观对理解城市扩张过程中土地利用的内部特征及其动态变化具有重要意义。利用2001年Landsat7和2007年Spot4影像,采用人工神经网络方法,提取郑州市土地覆被变化信息;并利用景观指数中的平均斑块面积指数、景观形状指数、平均分维指数和平均连接度指数对土地利用景观沿主要方向进行梯度分析。揭示了城市扩张与土地利用的景观变化是一个过程的两个方面;主要经济发展区已成为城市空间扩张的推动力,在提高平均地块面积和地块连通性方面起到一定积极作用,在距市中心10 km范围内紧凑度提高,整体上松散式和紧凑式扩张并存。     

结合宏观和微观视角的城市扩张方向异质性分析

探究城市扩张过程在不同方向的异质性及其规律,对理解城市空间结构变化和城市动态增长过程具有重要意义。基于武汉市1995-2016年间5期遥感数据,应用反S函数与邻近扩张指数(PEI)方法,分别从宏观和微观角度定量刻画城市土地密度梯度分布的形态(宏观形态)和斑块扩张过程(微观视角),结合空间形态演变阶段探究方向异质性规律。研究表明:1)扇形方向与交通廊道的城市土地密度在梯度上呈"反S形"分布,反S函数可较好拟合其形态。2)各向城市空间的紧凑与松散变化过程具有异质性,西南方向的宏观形态趋于紧凑,东北方向的宏观形态由紧凑变得松散,东南和西南方向的斑块扩张处于聚合阶段。3)各向城市空间形态演变可划分为块状、块状生长、指状和指状生长时期:在块状生长时期,交通廊道的宏观形态更紧凑,廊道内斑块扩张更紧凑,且与廊道外的差距增大;在指状生长时期,交通廊道的宏观形态更松散,廊道内斑块扩张更紧凑,但与廊道外的差距减小。     

Simulating urban growth by integrating landscape expansion index (LEI) and cellular automata

Traditional urban cellular automata (CA) model can effectively simulate infilling and edge-expansion growth patterns. However, most of these models are incapable of simulating the outlying growth. This paper proposed a novel model called LEI-CA which incorporates landscape expansion index (LEI) with CA to simulate urban growth. Urban growth type is identified by calculating the LEI index of each cell. Case-based reasoning technique is used to discover different transition rules for the adjacent growth type and the outlying growth type, respectively. We applied the LEI-CA model to the simulation of urban growth in Dongguan in southern China. The comparison between logistic-based CA and LEI-CA indicates that the latter can yield a better performance. The LEI-CA model can improve urban simulation accuracy over logistic-based CA by 13.8%, 10.8% and 6.9% in 1993, 1999 and 2005, respectively. Moreover, the outlying growth type hardly exists in the simulation by logistic-based CA, while the proposed LEI-CA model performs well in simulating different urban growth patterns. Our experiments illustrate that the LEI-CA model not only overcomes the deficiencies of traditional CA but might also better understand urban evolution process.     

深圳市近20年城市景观格局演变及其驱动因素

基于深圳市1996—2015年土地利用数据,利用景观指数、景观转移矩阵和景观扩张指数等方法探究了深圳市近20年景观格局时空变化、主要景观类型转移和建筑用地扩张模式,最后使用Binary Logit模型考察了市级和区级建筑用地景观扩张的主要驱动因素。结果表明：① 1996—2015年,深圳市建筑用地景观优势性逐步增强,面积增加15.81%,以蔓延式（61.9%）和填充式（36.27%）扩张为主;② 1996—2006年为城市化快速扩张期,建筑用地扩张呈集中开发形态,景观多样性和均匀性增加,城市扩张中心略微向北部和东部移动,2006—2015为城市化低速过渡期,景观破碎化加剧,城市扩张重心向北部和西部偏移;③ 在市级尺度上,GDP密度和人口密度对建筑用地景观扩张有显著正影响,生态控制线、高程、坡度和至道路的距离有着显著负影响。每单位生态控制线范围、坡度的增加分别将使建筑用地景观扩张的机会比率将平均减少到原来0.8168倍、0.8841倍。各驱动因素表现出区域和尺度差异性,GDP对宝安区、南山区和坪山区,人口增长对宝安区、龙华区,以及交通可达性对大鹏新区、龙岗区驱动分别最为突出。研究结果可以为中国城市快速扩张过程中的景观格局变化提供科学实践。     

Modeling different urban growth patterns based on the evolution of urban form: A case study from Huangpi,Central China

Spatial patterns of urban expansion mainly include infilling, edge expansion, and outlying growth patterns. The cellular automata (CA) model, is an important spatio-temporal dynamic model and effectively simulates infilling and edge-expansion urban expansion. but is evidently lacking in outlying scenarios. In addition, CA cannot explain the causes and processes of urban land expansion. Given these limitations, we proposed a novel urban expansion model called simulation model of different urban growth pattern (SMDUGP), which can work well in both adjacent (i.e., infilling and edge expansion) and outlying growth patterns. SMDUGP has two main components. First, we divided the non-urban region into two categories, namely, candidate region for adjacent pattern urban growth (CRFAP) and candidate region for outlying pattern urban growth (CRFOP). Second, different methods were utilized to simulate urban expansion in the different categories. In CRFAP, a CA model based on the potential of urban growth was proposed to simulate urban growth in relatively randomly selected urban growth regions based on the discrete selection model and Monte Carlo method as the expansion area was implemented in CRFOP. Huangpi, a suburban area in Wuhan, is utilized as the case study area to simulate the spatial and temporal dynamics of urban growth from 2004 to 2024. SMDUGP can effectively simulate outlying urban growth with a highly improved simulation precision compared with the traditional CA model and can explain the causes and processes of urban land expansion.     

探索长株潭城市群建设用地的时空变化及重心移动（英文）

Urban agglomeration is caused by the continuous acceleration of the urbanization process in China. Studying the expansion of construction land can not only know the changes and development of urban agglomeration in time, but also obtain the great significance of the future management. In this study, taking Changsha-Zhuzhou-Xiangtan(Chang-Zhu-Tan) urban agglomeration in Hunan province as a study area, Landsat images from 1995 to 2014 and Autologistic-CLUE-S model simulation data were used. Moreover, several factors including gravity center, direction, distance and landscape index were considered in the analysis of the expansion. The results revealed that the construction area increased by 132.18%, from 372.28 km~2 in 1995 to 864.37 km~2 in 2014. And it might even reach 1327.23 km~2 in 2023. Before 2014, three cities had their own respective and discrete development directions. However, because of the integration policy implementation in 2008, the Chang-Zhu-Tan began to gather, the gravity center moved southward after 2014, and the distance between cities decreased, which was in line with the development plan of urban expansion. The research methods and results were relatively reliable, and these results could provide some reference for the future land use planning and spatial allocation in the urbanization process of Chang-Zhu-Tan urban agglomeration.     

Exploring spatial-temporal change and gravity center movement of construction land in the Chang-Zhu-Tan urban agglomeration

Urban agglomeration is caused by the continuous acceleration of the urbanization process in China. Studying the expansion of construction land can not only know the changes and development of urban agglomeration in time, but also obtain the great significance of the future management. In this study, taking Changsha-Zhuzhou-Xiangtan (Chang-Zhu-Tan) urban agglomeration in Hunan province as a study area, Landsat images from 1995 to 2014 and Autologistic-CLUE-S model simulation data were used. Moreover, several factors including gravity center, direction, distance and landscape index were considered in the analysis of the expansion. The results revealed that the construction area increased by 132.18%, from 372.28 km² in 1995 to 864.37 km² in 2014. And it might even reach 1327.23 km² in 2023. Before 2014, three cities had their own respective and discrete development directions. However, because of the integration policy implementation in 2008, the Chang-Zhu-Tan began to gather, the gravity center moved southward after 2014, and the distance between cities decreased, which was in line with the development plan of urban expansion. The research methods and results were relatively reliable, and these results could provide some reference for the future land use planning and spatial allocation in the urbanization process of Chang-Zhu-Tan urban agglomeration.

     

黄河流域城市群扩张的时空格局演化及情景模拟——以呼包鄂榆城市群为例

黄河流域城镇扩张对区域景观格局影响显著,城市群人口聚集与增长引发了流域“人-地”矛盾和“空间冲突”等一系列生态环境问题。基于土地利用数据和FLUS模型对2025年和2035年呼包鄂榆城市群城镇化与土地利用时空演化特征进行多情景模拟预测。结果表明：① 1990—2018年呼包鄂榆城市群整体发展水平较低,建设用地面积经历了“平稳增加-缓慢增加-急剧增加”的变化过程,区域总体以草地为主,其占土地总面积的50%以上,其次是未利用土地和耕地,林地和建设用地次之。② 城市群扩张最剧烈地区在空间上主要发生在呼和浩特市、包头市等城市主城区,且扩张模式以外延式扩张为主,扩张来源主要是耕地、草地等生态用地。③ 三种情景模拟发现,2025年和2035年区域土地利用变化的空间结构和特征差异明显。自然发展情景下,城市扩张不受约束,高速增长占据了大量生态用地;加入生态约束条件很好的控制了对草地和林地的占用;经济发展情景下,城市扩张将进一步占据更多的未利用土地和耕地。本研究通过城市群扩张时空格局演化及情景模拟分析,尝试为区域规划、城市空间规划和区域生态空间保护提供多角度、多情景和可选择的政策决策参考。