基于DMSP/OLS夜间灯光数据的成渝城市群碳排放时空动态特征研究

基于1992—2013年国防气象卫星计划(DMSP/OLS)夜间灯光数据和能源统计数据,对成渝城市群碳排放进行研究,应用空间自相关模型,并结合趋势分析和地理信息系统(GIS)空间分析方法,探究成渝城市群碳排放时空变化规律。研究结果表明:(1)基于DMSP/OLS夜间灯光数据估算的碳排放与基于能源消耗统计数据计算的碳排放动态变化趋于一致,且存在较好相关性;(2)1992—2013年成渝城市群碳排放增加趋势明显,碳排放增加区域面积高达76.26%,分布在成都、重庆主城及周围德阳、璧山等地区,碳排放不变或降低区域零散分布在研究区边缘地带,面积占比23.74%;(3)成渝城市群所有年份的全局空间自相关系数(Ⅰ)值均大于0,表现出较强空间自相关性,且在研究时段Ⅰ值总体呈增长趋势,说明其空间集聚性持续增强;(4)成渝城市群碳排放空间集聚模式主要为高-高集聚型、低-低集聚型,两者空间分布动态变化均呈增加模式,高-高集聚区域主要分布在成都、重庆主城以及邻近县域,低-低集聚区域主要零散分布在边缘相对落后地区,表明成渝城市群碳排放空间分布具有极强的相互依赖性。     

长江中游城市群城市土地利用效率空间溢出效应研究

城市群城市土地利用效率是城市群城市土地要素有效配置、合理利用以及城市经营管理水平的综合体现。在使用DEA方法得到2003～2015年长江中游城市群28个城市土地利用效率并且分析其变化趋势以及空间关联性的基础上，构建SDM模型对长江中游城市群的城市土地利用效率空间溢出效应进行分析。研究结果表明：（1）2003～2015年长江中游城市群城市土地利用效率总体呈波动变化趋势。长江中游城市群城市土地利用效率存在空间负相关关系，城市土地利用效率具有空间异质性；（2）通过构建SDM模型分析表明，外商直接投资额以及人均地区生产总值是长江中游城市群城市土地利用效率的主要驱动因素；（3）长江中游城市群城市土地利用效率的空间溢出效应较弱，在一定程度上反映了长江中游城市群城市之间的空间相互作用较弱，经济联系还不够紧密。因此，长江中游城市群需要进一步构建城市合作机制，提高城市土地利用系统的整体性和联动性，推进区域经济协同发展。     

长三角城市群科技创新、经济增长与生态环境的时空耦合及趋势预测

在梳理耦合跃迁机理的基础上，构建了科技创新、经济增长与生态环境三系统的评价指标体系，凭借熵值法、耦合协调度模型、空间重心模型与GM(1,1)灰色预测模型，科学测算与分析了2006～2019年长三角城市群科技创新、经济增长与生态环境三系统之间的时空耦合特征及其未来演变趋势。研究表明：(1)科技创新、经济增长和与生态环境各系统综合水平发展情况总体向好；(2)三系统耦合协调水平呈平稳上升态势，整体实现了由失调衰退状态向协调发展状态的转变，但在空间分布上存在不平衡，呈“中心-边缘”与“Z字型”分布特征；(3)长三角城市群高科技创新水平、高经济发展水平与高生态环境水平城市的空间错位分布特征显著，其中科技创新与经济增长的空间匹配程度最优，但在经历前期快速融合后，现面临难以继续深化的难题；(4)预测期内长三角城市群整体三系统耦合协调水平持续改善，但个别西部城市仍无法跳出失调衰退的发展状态。最后，为推动长三角城市群实现更高质量的一体化发展，本文提出相应的协调发展建议。     

区域生态创新协同度及其影响因素研究

科技创新和低碳环保成为当今时代的主题,如何有效推动区域生态创新对于我国生态文明建设具有重要意义。本文基于低碳环保创新视角构建科技创新与生态环境复合系统协同度模型,在此基础上,选用2005-2013年中国三大城市群的面板数据对中国区域生态创新协同度进行测评,并运用计量经济模型从政府、市场、区域三个层面对生态创新协同度影响因素进行实证分析。协同度测度结果表明三大城市群生态创新协同度在[-0.05,0.3]之间震荡,协同度水平较低,区域科技创新与生态环境协同机制尚未建立。协同度增长速度存在空间差异,长三角增长速度最快,珠三角次之,京津冀增长最慢,原因在于河北省的生态创新协同度较低,京津冀区域存在内部发展不平衡问题。由于宏观经济环境和政府政策的影响,三大城市群协同度变化在时间上具有一致趋势。协同度影响因素分析表明政府环境规制、科技创新支持以及市场竞争程度对区域生态创新协同具有积极的推动作用,这说明政府增加环境规制强度和科技创新支持力度可以有效促进区域生态创新协同,市场竞争程度的提高也有利于提高区域生态创新协同水平。基于上述实证分析,本文认为政府应积极推动创新驱动战略和区域协同发展战略,加强环境规制和科技创新支持力度,建立生态创新产业链,鼓励绿色创新产业的发展,以科技创新拉动生态效益的改善,同时规范市场竞争秩序,完善技术交易市场,为绿色创新技术成果转化消除障碍,促进城市群形成生态创新协同机制并对全国各省市形成良好示范效应。     

京津冀城市群防灾韧性时空格局和空间收敛性研究

为探究京津冀城市群防灾韧性的时空演化，基于2010—2020年京津冀城市群13个城市的防灾韧性评估结果，应用Kernel密度估计方法、空间自相关模型、收敛检验法以及Dagum基尼系数法，对不同时期京津冀城市群防灾韧性水平时空动态演进分布格局及地区差异进行分析。结果显示：2010—2020年京津冀城市群防灾韧性水平总体呈现上升趋势；但在发展过程中，各地区间的防灾韧性水平差距也逐渐增大，河北省的防灾韧性水平较低且增长较缓慢，与北京市和天津市有较大差距；区域整体呈现出非均衡发展特征，不存在显著的集聚与收敛特征，未来还需不断加强区域的协调发展。     

长三角城市群各业用地价格的空间分布格局及影响因素

运用空间自相关及地理加权回归方法,揭示长三角城市群各业用地价格的空间分布及关联特征,并分析其影响因素的空间异质性,丰富和发展城市群地价空间分布规律的理论研究。研究结果表明:工业用地价格普遍偏低,商住地价价格较高,符合城市间土地级差收益规律,但商住倒挂现象明显;在空间分布上,工业地价从浙东南向苏北呈梯度递减,在空间上呈现显著空间正相关,表现为低值空间集聚;居住地价在空间上呈现出较强的空间正相关,具体表现为一、二线城市为高值集聚,商服地价不存在空间自相关性;人均可支配收入、公共财政支出对长三角城市群工业地价的影响空间差异显著,城市等级、国内生产总值和人均可支配收入对居住地价的影响空间差异明显,商服地价主要受到社会消费品总额、每万人公共汽车数量和公共财政支出影响。     

基于熵权-云模型的城市群综合承灾度评价

为解决城市群综合承灾度评价过程中的模糊性与随机性问题，合理评估城市群的综合承灾度。从防灾、抗灾、救灾和恢复4个维度构建城市综合承灾度评价指标体系，提出基于云模型的城市群综合承灾度评价模型。以西北地区3个城市群为例，运用云模型对城市群的综合承灾度进行评价，通过熵权法进行赋权，最终确定算例城市群的综合承灾状况。结果表明:西北地区3个城市群承灾度等级均为Ⅱ级，承灾能力中等；该方法利用能综合反映多因素之间复杂关系的特征指标得出相应的评价等级，同时为地区内城市的承灾度大小判断提供参考，对提升城市群综合承灾度具有积极意义。     

农村人口转移趋势及空间指向研究

农村人口转移及城市集群发展加速城镇化进程,把握农村人口转移趋势,导引农村人口有序转移是推动新型城镇化建设的关键。长株潭城市群一体化发展具有典型性和代表性,基于此,本文选择湖南省和长株潭城市群作为研究对象,探讨农村人口转移趋势及其空间指向。本文选择人口发展方程和回归分析两种常见的人口总量预测方法测算湖南省2016—2030年人口总量,比较测算结果发现人口发展方程虽然在年增长率的预设上具有一定的主观性,但在长期人口预测中表现出更好的适用性。在城镇化率预测上,Logistic增长模型具有广泛的适用性。因此本文选择人口发展方程和Logistic增长模型,预测湖南省和长株潭城市群2016—2030年的人口总量和城镇化率,在此基础上计算出人口城乡分布的大致状况,进而估算农村人口转移趋势。预测结果显示2016—2030年间,湖南省和长株潭城市群分别有大约980万和567万农村人口向城市转移,长株潭城市群城镇化率和农村人口转移进程均领先于湖南省平均水平,尤其是城市群中心城市。据此,可得出结论:城镇化进程中的城市群发展在推动农村人口转移中的作用突显,农村人口转移空间指向城市群集聚,即城市群是引领城镇化进程的空间经济主体形态,是农村人口转移的"牵引力",是农村人口转移空间指向的"内聚力"。同时,农村人口加快向城市群聚集的趋势也呼吁城市治理理念和治理模式的创新,智慧城市或是这一变革的最优方案。     

长江中游城市群城市人居环境竞争力格局及优化路径

从人居环境与城市竞争力的关联性入手,将生态、居住、生产环境纳入一个分析框架。运用AHP与多级模糊综合评价相结合的方法,构建城市人居环境竞争力指标体系,对长江中游城市群城市人居环境竞争力进行评估并解析了其空间分异特征。此外,依托Arcgis平台,运用空间聚类分析法,基于人居环境竞争力特征进行区域归类,并借助箱型图,对城市人居环境竞争力领域及区域类别特征进行了探索。研究表明:(1)竞争力分布中,浙赣线江西段沿线城市生态、休闲环境竞争力等级最高,京广线沿线城市的居住、公共服务环境竞争力等级最高,居住、公共服务竞争力空间格局具有高度相似性。区域中心及副中心城市在经济发展环境竞争力领域具有显著优势。(2)综合竞争力二级以上等级的城市主要分布于环鄱阳湖地区,包括九江、景德镇、上饶、鹰潭、南昌,以及省会城市武汉、长沙。(3)四类空间的城市人居环境竞争力优劣格局十分清晰。第1类区域围绕省会等区域中心、副中心城市分布,生态环境具有最优竞争力,居住、公共服务、经济发展环境最劣;第2类区域多为区域中心、副中心城市,强势竞争力集中于居住、公共服务、经济发展环境领域,而休闲环境为最劣势;第3类区域多为临山型城市,具有最优异的休闲环境竞争力;第4类区域以老工业城市居多,在生态环境、公共服务环境拥有相对优异的竞争力。最后,以因地制宜、突出特色为出发点,基于格局、类别特征等提出了涵盖现实特征、发展定位、重点措施等内容的长江中游城市群城市人居环境竞争力提升路径选择。其中,第1类区域定位为生态优异的山水园林城市;第2类应以营造城市外部开放空间为重心,推进公共服务设施智慧转型,打造为智慧高效的综合都市;第3类区域建议以良好的休闲环境作为特色人居环境建设的切入点,有序推进对居住、生产、生活空间的综合整治,致力建成休闲舒适的中小田园城市;第4类区域按照老工业基地调整改造规划要求,重塑城市形象,建成安居乐业的可持续发展城市。