都市圈内核体系的综合比较研究——以长江中游城市群三大都市圈为例

都市圈是推进新型城镇化的新形态,也是实现区域经济发展的基本单元,这项研究明确了区域空间发展"点-区-群"过程中,城镇综合竞争力、空间联系强度、要素区际流动在都市圈内核体系的关键性作用,通过都市圈的综合对比,为优化区域协调发展新机制、适应都市圈提质增效的新要求提供新的借鉴.通过结合城镇综合竞争力模型、改进的空间联系模型、要素流强度模型等方法集成,分析2016年长江中游城市群中长沙都市圈、武汉都市圈、南昌都市圈在城镇综合竞争力、空间结构、城镇职能分工体系3个维度的对比差异.结果表明:(1)综合竞争力研究显示,各都市圈综合竞争力具有显著的空间非均衡分布特性,长沙都市圈呈东西轴带发展,武汉都市圈的中心-外围城镇差异显著,南昌都市圈缺乏强引领能力的高值发展中心;(2)长沙都市圈形成中心-外围的圈层式空间结构形态,武汉都市圈形成多中心组团式空间结构形态,南昌都市圈呈现出昌九"双星"式空间结构形态,都市圈在中心城市指向性、空间结构形态的显著差异,与城镇扩张政策、城镇发展差距及现代交通运输线路的网络化等因素相关联;(3)长沙都市圈内部城镇的要素配置层次分明,具有完善的要素流职能分工体系,武汉都市圈的交通流与经济流位序匹配程度较差,南昌都市圈缺乏完善的经济流、交通流职能分工体系;(4)在讨论分析中为各都市圈指出了完善资源共享和要素传递通道,优化城镇分工协作机制,促进现代交通网络体系发展等针对性发展思路.     

中原城市群城市土地利用效率时空差异及影响因素研究

基于2006～2016年中原城市群各地市面板数据,运用超效率SBM模型和Malmquist模型测算城市土地利用效率并分析其时空差异,基于此借助空间计量模型分析中原城市群城市土地利用效率的影响因素,旨在促进土地要素的合理配置和区域协调发展.研究结果表明:(1)2006～2016年中原城市群城市土地利用效率整体水平不高,呈现先下降后上升波动变化趋势.高效率聚集区主要分布于中原城市群的西部,而东部的高效率聚集区逐渐向北部迁移.(2)城市土地利用过程中要素投入以及非期望产出的冗余是造成中原城市群土地利用效率损失的主要原因之一.(3)中原城市群城市土地利用效率存在正向的空间自相关.(4)经济发展水平、产业结构对于提高城市土地利用效率具有显著的促进作用,而财政压力、城市房地产投资对提升城市土地利用效率具有显著的抑制作用.(5)研究区域的城市土地利用效率存在空间溢出效应.因此要提高城市土地利用效率,中原城市群需要进一步加强城市之间的联系,建立联动发展机制,增强城市土地利用的系统性和整体性.     

长株潭城市群人为热排放对城市热环境影响研究

采用"自上而下"的能源清单法,研究了长株潭城市群2017年人为热排放量及其时空分布特征;同时,利用中尺度天气预报模式(Weather Research and Forecasting,WRF)及其耦合的UCM对夏冬两季分别进行数值模拟试验,定量分析了不同类型建成区人为热排放增温效应的季节性差异.结果表明:(1)长株潭2017年人为热排放总量为3.49x1017J/a,平均人为热排放强度为14.22 W/m2,工业、建筑、交通和人体新城代谢对人为热的贡献率分别为48.15％、40％、11.3％和0.55％.(2)人为热的引入使得城市群主城区夏季和冬季的平均温度分别升高了约0.7℃和1.5℃;冬季增温效果是夏季的2倍.(3)不同密度分区人为热排放导致的增温效果不同,总的来说,工业/商业区＞高密度住宅区＞低密度住宅区.     

兰州—西宁城市群城乡建设用地开发强度空间格局变化及影响因素分析

明确土地开发强度空间格局特征和演变规律,对城市发展边界、生态安全红线和耕地保护红线划定具有重要的指导意义。以1995、2005、2015和2018年兰州—西宁(兰西)城市群39个县级单元为研究区,运用趋势面分析、空间自相关和地理探测器等方法,分析兰西城市群城乡建设用地开发强度空间格局特征及其影响因素。结果表明:(1)兰西城市群城乡建设用地开发强度均值总体呈增长态势,由1995年的2.74%增长到2018年的4.45%,在空间上呈现兰州—西宁2个中心高、外围地区依次降低的"核心—外围"空间分布格局。(2)东西方向和南北方向空间差异较大,且呈现出扁平的倒"U"型曲线分布态势。(3)城乡建设用地开发强度空间上存在显著正相关性且集聚特征明显,冷热点区的空间分布具有相对稳定性。(4)1995—2018年城乡建设用地开发强度受人口集聚水平、经济发展水平、产业结构水平和海拔等要素综合影响。研究结果可为兰西城市群以及同类型地区城乡建设用地管控和高质量发展提供决策参考。     

多情景下珠江三角洲地区土地利用变化对生态系统服务的影响预测

土地资源的有序开发是区域可持续发展的基础,针对未来不同情景下土地利用变化对区域生态系统服务的影响进行科学评估与预测,可以为城市可持续发展规划提供科学参考。以珠江三角洲(珠三角)地区为研究区域,采用PLUS模型模拟不同情景下土地利用变化,结合InVEST模型对各情景下产水量、土壤保持量、生境质量、碳储量和水质净化服务及其变化进行预测,构建综合生态系统服务指数从空间上反映各生态系统服务供给量,分析2040年不同情景下土地利用变化对生态系统服务的综合影响。结果表明：(1)PLUS模型模拟精度较高,可用于合理预测珠三角土地利用变化。(2)在自然发展情景下,仅土壤保持服务供给水平得到提高;在城市发展情景下,除水质净化服务损失严重外,其他服务供给损失变化与自然发展情景相似;在生态保护情景下,生境质量和碳储量提升幅度最大,而产水量下降幅度最大;在可持续发展情景下,水质净化能力损失最严重。(3)2040年不同情景下珠三角综合生态系统服务指数空间分布格局相似,与2020年相比,生态系统服务总体水平将有所提高,但整体上预测平均值较低。该研究可为未来珠三角土地利用规划提供参考建议,为协调土地利用与生态保护管...     

基于碳汇潜力的碳排放空间关联网络结构特征及影响因素——以长江中游城市群为例

考虑碳汇潜力的碳排放空间关联是促进城市群协同减排的重要基础,更是实现碳中和的有力抓手。以长江中游城市群为研究区,对传统引力模型进行修正,构建兼具碳汇潜力的碳排放空间关联网络,采用社会网络分析（SNA）和二次指派程序方法（QAP）探究长江中游城市群碳排放空间关联网络的时空特征与影响因素。结果表明：(1)研究期间长江中游城市群碳排放网络关联关系数、网络密度和网络关联度呈增长趋势,网络效率和网络等级度不断下降,且网络等级度在2010年后始终为0,表明碳排放空间关联网络日益稠密、网络通达性较强,存在多重叠加的溢出渠道,但等级结构并不森严。基于碳汇潜力的长江中游城市群碳排放空间关联网络从“双核化”向“多极化、多线程”网络形态发展,核心城市的扩散作用不断增强。此外,以抚州、宜昌、鹰潭、上饶和吉安等为代表的高碳生态承载力地区,在碳排放空间关联网络中的受益关联性大于溢出关联性。(2)2020年,长江中游城市群碳排放空间关联网络形成四大板块,相较于板块内部成员间的碳排放空间关联效应,板块间的碳排放空间关联效应更为明显,即板块间的“碳排放转移”效应较为普遍。净溢出板块主要分布在武汉都市圈、宜荆荆都市圈和长...     

生态位理论及其在城市竞争研究中的作用——以中原城市群为例

城市生态位作为生态学重要理论之一,可用于分析城市群内部不同城市间竞争、演化等现象。以中原城市群9个省辖市为基本单元,运用生态位理论模型,进行多指标的综合加权和聚类分析,得出如下结论:(1)就中原城市群整体而言,城市生态位偏低且呈现明显的层次分异;(2)中原城市群城市生态位空间分异表现复杂。综合城市生态位、自然生态位及人口生态位空间分异并不明显,而经济生态位和社会生态位空间分异却十分显著,其中经济生态位最为显著;(3)中原城市群缺少4个子系统都具有优势特征的城市,只有郑州独具2项优势特征,但其自然生态位较低,自然生态位是郑州城市生态位的限制性因子。     

京津冀城市群生态福利绩效时空格局及演进特征

提高生态福利绩效是协调经济增长、生态环境保护与民生福祉增进的重要途径。京津冀城市群作为中国极为重要的战略区域,深入探究其生态福利转化过程中生态经济转化阶段和经济福利转化阶段,有助于把握京津冀城市群生态福利绩效水平、薄弱环节和内部差距。运用两阶段DEA模型和Malmquist指数从动态视角考察京津冀城市群2006-2020年的生态福利绩效,并刻画生态福利转化过程各阶段效率的时空格局,借助Kernel密度估计、Moran指数、传统和空间Markov链揭示其动态演进特征。研究发现,（1）京津冀城市群生态福利绩效总体呈上升趋势,年均增长1.7%,两阶段的年均增长率分别为6.7%和-3.1%,经济福利转化阶段是制约生态福利绩效提升的关键环节。各城市在生态经济转化阶段呈现全片增长的发展格局,城市间差异在经济福利转化阶段相对较小,但增长表现相对较差,形成低效连片的发展格局,空间分布格局存在明显的阶段性差异。（2）城市间生态福利绩效的绝对差异出现不同程度的扩大趋势,两阶段分别于2020年和2019年达到研究期内城市间差异的最大值,生态经济转化阶段存在微弱的极化趋势,需要加强各城市在该阶段的均衡化发展。...     

长三角城市群工业生态效率空间溢出效应及其影响因素

工业生态效率能够反映经济发展、环境保护和资源节约之间的平衡关系,探究工业生态效率对于转变工业发展方式,实现可持续发展具有重要意义。该文测算长三角城市群工业生态效率,并对其时空演变、区域差异、溢出效应及影响因素的空间效应进行探索。研究发现：长三角城市群工业生态效率均值不断上升,绝对差异增加,而相对差异变化不大;具有正的空间相关性,在空间分布上具有一定的集聚性;呈现出“东高西低”的空间特征,具有显著的高-高和低-低集聚的空间俱乐部分布特征;在工业生态效率类型转移过程中存在着趋同的趋势,并且具有显著的空间溢出效应;科技投入和经济发展对本地工业生态效率的提升起显著的推动作用,而工业结构不利于本地工业生态效率的改善;本地城镇化的提升不利于邻近其它城市工业生态效率的提升;而本地科技投入和经济发展有利于邻近其它城市工业生态效率的提升。加强城市之间合作对提升工业生态效率具有重要影响。