城市SDGs空间型监测研究进展与展望

本文在分析城市SDGs监测评估研究背景的基础上，阐述了城市SDGs空间型监测的概念内涵及其与传统的基于统计数据的监测评估的区别，揭示了国内外城市SDGs监测评估研究的发展历程和最新进展，即城市可持续发展监测评估从传统基于统计调查数据的监测评估向基于地球大数据的空间型监测评估转变。同时，从监测指标体系、服务于监测的地理空间数据获取、监测思路与方法等方面系统地分析了国内外城市SDGs监测评估研究的最近进展和现状。最后，在分析城市SDGs空间型监测面临的挑战和困境的基础上，将城市SDGs空间型监测评估未来发展趋向归纳为5点展望，即建立科学高效的监测评估方法、建立规范统一的监测指标体系、构建数据生产共享及监测评估知识服务平台、加强地球大数据和相关学科支撑城市SDGs监测评估的应用研究等。     

地理学视角下城市复杂性研究综述——基于近20年文献回顾

城市作为组织结构复杂的开放人地地域系统,一直是地理学的研究核心之一。论文以2000—2020年相关文献为数据源,构建一套定量分析与定性认知相结合的文献分析判读体系,基于地理学视角从概念内涵、研究主题、技术方法等方面综述城市复杂性研究成果并开展讨论。过去20 a来,中国的城市复杂性研究逐渐从单尺度的格局、过程和机制研究转向于多尺度下复杂交互过程的集成与综合研究,并逐步形成了城市设施网络、城市人居环境、城市经济活动以及城市空间治理4个主要主题,在数据方法上逐步转向于空间技术及社会计算支持下的全景式全生命周期数据支撑的多维场景化分析。今后及未来一段时期,地理学视角下的城市复杂性研究需要进一步加强城市数字基础设施建设及全周期信息采集能力,加深对城市生态经济体系的综合测度及监控,增强跨区域发展机制影响下的城市流空间研究。     

基于公路客流的中国城市网络结构与空间组织模式

多视角和多尺度城市网络逐渐成为认识空间关系的主要途径。公路流数据具有显著的空间依赖性和距离衰减特性,对于刻画区域尺度空间关系具有重要意义。基于全国地级行政单元间的公路客运流,论文尝试刻画中国城市网络功能结构和区域效应,并对其空间组织模式进行特征提取和规律挖掘,以期能够为城市网络研究提供新的方法支撑和认知视角。研究结果表明：① 基于公路流的城市网络空间形态表现出强烈的空间依赖性和层级特征,与中国主要城市群分布存在较大程度的空间耦合,更多体现的是区域尺度的空间关系及核心—外围组合关系;② 通过社区发现算法识别出19个城市经济区,其空间内涵主要包括行政区经济、巨型区域溢出效应和核心—边缘结构等;③ 不同地域系统内城市网络自成体系,表现出显著的空间依赖性和多元的空间组织模式,多层次、流动性和网络化的地域系统格局凸显;④ 从空间形态上看,区域城市网络空间结构大致可划分为单中心结构、双核心结构、多中心结构和低水平均势结构等区域关联形态,并以单中心发育模式为主。     

智能技术影响下的城市空间研究进展与思考

智能技术的影响已经渗透到城市的不同方面,空间要素的流动更快更复杂,城市功能需要进行调整以适应居民活动的变化,城市空间的智能化发展与运营管理也成为新的挑战。论文从城市空间要素组织、居民活动与空间功能、空间运营管理3个方面梳理当前智能技术对城市空间的影响,并展望未来5~10 a的城市空间应具有瞬时异地、空间智能化、复杂流动性以及韧性能力更强的特点,最后从城市空间组织、功能形态、运营管理与规划方法4个方面探讨了未来的城市空间研究需要关注的重点内容,以期为智能技术影响下的城市空间研究与规划设计提供参考。     

POI数据在中国城市研究中的应用

兴趣点（Point of Interest,POI）数据的兴起带动了城市研究的革新。为梳理中国POI数据在城市研究的应用进展,阶段性总结其应用方向、数据分析方法及尚存不足,并为未来POI数据在中国城市发展中的应用提供思路和借鉴。应用CiteSpace工具对中国知网2010—2019年625篇相关文献进行知识图谱分析,结合分析结果对POI数据应用方向和数据分析方法进行梳理总结。结果表明:时间上,国内应用POI数据进行城市研究的文献在2013年后大量涌现,2017年呈现爆发式增长;应用上,主要用于城市功能区划分、城市中心区和边界识别、查明业态集聚分布以及兴趣点推荐4个方面;方法上,常用的有核密度分析、DBSCAN聚类分析和空间自相关分析3类。研究表明,POI地理大数据是一种研究城市发展的有效数据,有助于研究者深入了解城市的空间结构、分布格局和发展规律,未来可进一步与机器学习等算法结合,为城市外部扩张和内部功能结构调整在更长期的发展上提供一个决策分析手段,但POI数据尚无法代替面数据,研究时也要充分考虑到公众认知度高低对研究的影响。     

大数据时代城市时空间行为研究方法

信息技术的快速发展带来了“大数据”时代的到来,改变了城市的空间组织和居民行为,并使得城市时空间行为研究方法面临变革。本文在总结传统城市时空间行为研究方法存在问题的基础上,对影响其变革的数据获取与处理技术进行梳理,重点从居民时空行为、城市空间及城市等级体系3个方面综述了国内外应用大数据进行城市时空间行为研究的最新进展,构建了基于大数据应用的城市时空间行为研究方法框架。本文认为,大数据时代城市时空间行为研究方法的变革主要取决于对反映居民时空行为的网络或移动信息设备数据的挖掘、处理及应用,但是还需要进一步推动相关学科间的交叉与融合,加强社交网站等网络数据在居民时空行为和城市空间研究中的应用,并指导城市规划编制与管理方法的创新。     

基于土壤水分的农业干旱监测研究进展

土壤水分是评估农业干旱的关键变量。然而长期以来,由于缺乏大范围、高精度、长时间的土壤水分观测数据,基于土壤水分的农业干旱监测在实际应用中受到限制。近年来,随着遥感观测技术的发展,土壤水分数据的时空覆盖度和产品精度显著提升,基于土壤水分的农业干旱监测逐渐吸引更多的关注。论文系统归纳了站点观测与微波遥感观测的土壤水分数据特性,综述了目前基于土壤水分的3种农业干旱监测指标：基于长时间土壤水分序列的干旱指标、基于土壤水分与土壤水力学参数的干旱指标和基于土壤水分等多变量综合的干旱指标。最后,论文从提高土壤水分数据空间分辨率、加强农业干旱机制研究与完善农业干旱监测体系三方面提出基于土壤水分的农业干旱监测所面临的挑战与机遇,以期为未来的相关研究提供参考。     

复杂网络视角下的城市人流空间概念模型与研究框架

城市内人流特征研究一直是城市地理学和城市空间研究的重要领域之一。针对已有相关研究存在仅侧重于从人口规模、密度视角分析空间分布及格局特征,而对隐藏于空间分布背后,因人流动而建立的空间交互关系关注不足的问题。本文以流空间理论、复杂网络理论、空间行为交互理论为理论基础,立足基于流、网络剖析城市内部空间中各要素间的相互作用及关系,选取人流为观测研究对象,将城市空间、人、设施、服务和地理环境等要素之间的互动关系抽象为网络,提出了基于复杂网络视角的城市人流空间概念模型。在此基础上,进一步构建了城市人流空间研究框架,即基于理论融合、数据支撑与研究方法的整合创新,以探究人流视角下的城市空间特征、功能结构、人流与建成环境时空耦合关系及流动的时空模拟预测为重点的研究内容体系,并探讨其在规划实践业务中的方法技术支撑与应用拓展。以期为未来开展实证研究提供指导,提升城市感知数据在城市空间规划及管理中的应用价值,丰富“以流定形”的理性城市规划方法体系。     

中国东部沿海5大城市群旅游流网络结构空间分布特征研究

基于大数据挖掘的旅游流网络结构研究,是旅游流深化研究的主要方向之一。论文基于网络爬虫技术抓取携程旅行网上的中国东部沿海5大城市群旅游线路相关数据,构建城市群旅游流网络,进一步利用社会网络分析法从网络密度、节点结构特征、网络凝聚子群、核心—边缘特征、结构洞等方面揭示旅游流网络结构特征。主要结论有：中国东部沿海5大城市群旅游流网络结构具有层级性和位序—规模特征;各凝聚子群内部联系较为紧密,但各子群之间的互动较少;核心区均位于长江三角洲城市群,核心节点对边缘节点的“涓滴效应”有限;北京、厦门、青岛、广州、中山、杭州等城市在旅游流网络中的结构洞优势较为明显。大数据视角下的旅游流空间网络结构特征的揭示,对于深入认知“流空间”的内涵以及优化城市旅游空间布局具有重要意义。     

基于中国期刊全文数据库的生态城市研究 文献计量分析

以1980年以来中国期刊全文数据库中高影响因子期刊所刊载的生态城市相关论文共2 077篇作为数据源,依托文献管理软件NoteExpress,运用计量统计方法,从研究时序、研究方法、研究类型、研究尺度、研究区域、作者及其单位、主要期刊的影响力等方面对中国生态城市的研究动态进行了统计分析,并利用普莱斯定律估算了核心作者群及其论文情况。研究发现,自生态城市理论引入我国以来,中国生态城市论文数量快速增长;研究方法和研究类型日益多样化,计量方法的应用明显增多,基于案例分析的实证研究逐渐成为主流;研究尺度从侧重于中观转变为宏、中、微观并重;研究区域从沿海发达地区逐渐向内陆其他地区扩散;核心作者人数及其论文篇数增加但比重下降,规划学界、地理学界和生态学界是我国生态城市研究的中坚力量。最后展望了我国生态城市研究的未来发展趋势。     

大数据与小数据结合：信息时代城市研究方法探讨

信息技术的快速发展引起了城市研究领域的“大数据”热潮,并带来了传统城市研究方法的变革。但是,其自身存在的诸多缺陷使得学者不得不重新考虑传统小数据的应用角色。但是,传统小数据并没有失去其应用价值,相反,以城市与居民行为活动关系研究为主体的信息时代的城市研究必要充分结合大数据与小数据,并探讨适宜的方法论与方法框架,从而应对日益复杂的城市问题和居民需求。提出“物质空间与活动空间结合”、“相关关系与因果关系结合”、“宏观分析与微观挖掘结合”的3个方法论,并在此基础上构建了“大样本空间发展评价+空间差异与联系发现+小样本影响因素探究”、“小样本模型构建+影响因素发现+大样本验证及挖掘”、“微观活动分析+活动空间界定+影响因素探究”3种方法框架,且分析了这些框架的具体应用,以期为未来的城市研究提供思路和方法借鉴。     

地理大数据挖掘的本质

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义,本文解释了地理大数据的含义,并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征,揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上,从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用,并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。     

基于空间句法和LBS大数据的合肥市人口分布空间格局研究

针对目前城市人口分布研究现状,在传统的空间句法模型基础上,将LBS大数据技术有机引入到城市人口分布研究中,从而构建了理论分布和实际分布有机结合的城市人口分布研究新思路。合肥市中心城区的案例研究显示：空间句法模型与LBS大数据分析所得到的人口集聚区域在空间上并不完全一致;根据空间句法模型和LBS大数据分析结果的综合对比,合肥市中心城区被划分为高密度、中密度和低密度3类人口分区,同时提出了不同密度分区的人口分布发展建议。研究表明,LBS大数据的适时、动态特点能弥补传统数据的不足,其与空间句法模型有机结合将能为城市人口分布研究提供更加精确高效的工具与方法。     

基于日常活动空间的社会空间分异研究进展

社会空间分异是城市社会学与城市地理学的经典研究议题,也是当前中国社会所面临的现实问题,在大量理论与实证研究的支撑下,形成了从居住空间出发的经典研究范式。而在人类移动性不断增强、居民活动日趋多样化的背景下,传统的研究范式显得静态和片面,难以反映社会空间分异与隔离问题的全貌,因此有必要从居民的日常活动空间出发探讨社会空间分异问题。国际学者们从不同视角出发对该议题进行了探索,本文对已有研究进行了梳理和述评,将已有研究总结为基于活动空间的群体分异与交往、个体活动空间的时空分异、社会空间分异的动态变化三种类型;并以时空间行为研究的理论和方法论为基础,从基于人的空间研究范式出发,构建“人群—活动空间—社会空间”基于活动空间的社会空间分异研究框架;尝试推进社会空间分异研究范式的多元化,从以人为本的立场出发理解城市空间和城市中的人。     

城市空间破碎化研究进展及其展望

在辨析城市空间破碎化概念基础上，以空间破碎化在城市方面研究为主题对1998—2016年间SCI和SSCI数据库中相关文章进行文献计量，对城市空间破碎化研究的内容、方法和进展开展评述。从研究主题看，相关研究多以土地利用、生物多样性保护、环境可持续发展为主题展开，遥感和GIS技术应用是主要的技术趋势。从测度方法看，以土地功能碎化与景观破碎化测度为主，采用景观格局分析的方法，涉及多种景观维度或指数的综合运用。从城市空间相关的研究来看，以现象描述为主，主要着眼于城市内部空间重组，探讨不同类型空间破碎化的表现、产生原因和应对思考。未来城市空间破碎化研究应综合多学科的视角和方法，从空间上一体化运行的相关实体要素出发研究城市空间破碎化内涵、测度方法，结合空间大数据挖掘应用的新技术新方法开展系统综合的研究。     

融合式研究趋势下的地理信息教学体系探索

城市研究的范式在大数据和人工智能的影响下已经发生了巨大变化。本文根据城市研究及地理信息科学的发展历程和学科脉络,提出城市空间信息学是社会和产业需求导向的一个新兴知识领域,也是融合式研究趋势下地理信息教学和研究的一个发展方向。城市规划和地理信息科学两大类专业虽然具备孵化出城市空间信息学人才的学科基础,但是其学科体系都需要较大的改变才能实现突破;从现有的学科设置的体系看,地理空间信息工程专业由于提供了同时培养学生系统思维、空间思维和计算思维的框架,具备发展城市空间信息学本科教育的入口。本文在此基础上提出了城市空间信息工程本科专业的培养方案设计思路,期望能够对城市空间信息学的学科发展以及教学研究带来讨论契机,并推动地理信息学科和城市规划学科的可持续发展。     

城市交通与土地利用一体化模型的理论基础与发展趋势

城市交通与土地利用间的协调发展是科学调控城市发展的重要环节。在基于地租理论的微观区位决策与土地利用与交通系统宏观动态交互理论基础上,回顾了城市交通与土地利用一体化模型的发展过程及不同依据下的分类特征,对空间相互作用和重力模型理论模型、空间经济学理论模型、随机效用和离散选择模型和基于行为的微观模型4类一体化模型的优劣进行了系统梳理分析。分析表明,具有合理理论基础、科学数据处理方法、较高模型精度和政策评估适用性的一体化模型仍存在巨大发展空间。近年来西方学者研究趋向微观化、综合化和简约化,而国内一体化模型发展相对滞后,要求模型理论与综合实证开发的进一步突破。特别是在新数据、新交通技术、国土空间规划体系背景下,城市交通与土地利用一体化模型将从“空间”模型向“时空间”模型转变;从“宏观”集计模型向“微观”行为模型转变;从“交通-土地”模型向“综合系统”模型转变;从“样本数据”模型向“大数据”模型转变;从“交通规划”应用向“国土空间规划”应用转变。旨在对城市交通与土地利用一体化模型的一般结构、原理类型、当前面临的问题和挑战进行深入剖析,以推进一体化模型在中国的研究与开发。