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.     

2013-2017年京津冀区域PM2.5浓度变化特征

利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM_2.5监测数据，综合探讨了该区域PM_2.5浓度的时空变化特征。结果表明：京津冀区域PM_2.5污染整体较重，但治理成效显著，2013-2017年区域PM_2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m³，完成《大气污染防治行动计划》PM_2.5浓度下降25%左右的目标；13个城市PM_2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势，且随百分位数增大而下降速率加大，PM_2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m³，污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m³；京津冀区域PM_2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%，呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM_2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m³，PM_2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。     

长江三角洲城市群土地利用及其生态系统服务价值时空演变研究

采用1990、2000、2010和2015年四期长江三角洲城市群土地利用数据，利用土地利用转移概率矩阵等方法，描述了长江三角洲城市群的土地利用方式和转移方向，采用谢高地等修正Costanza价值量评价法定量计算了区域内的生态系统服务价值，并借助地理探测器对其空间分布格局进行了归因解释。研究表明：长江三角洲城市群土地利用类型以耕地为主，呈现逐年减少的趋势，林地变化相对稳定，水域变化先增后减，建设用地持续增长且保留率最高，耕地为其主要转化来源，草地主要转化为耕地和林地，水域主要转出为建设用地。1990、2000、2010和2015年长江三角洲城市群的生态系统服务价值分别为 2 644.26、2 639.53、2 615.49 和 2 569.88 亿元，总体呈逐渐下降趋势，其中农田生态系统价值下降最多，森林生态系统对整个区域的贡献率最大，Ⅲ、Ⅳ等级的城市的生态系统服务价值高于Ⅰ、Ⅱ等级，且城市规模越大，经济价值越占主导地位。空间分布格局形成以太湖和巢湖为中心的高值集聚区、东南地区高于西北地区的特征，其受到坡度、高程、土壤类型、人口等因子的影响。     

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。     

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。     

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.     

京津冀地区一次污染过程的星载地基激光雷达联合观测分析

针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。     

基于ESDA的京津冀地区草地变化空间分异

论文以县域为基本研究空间单元,借助GIS软件与Geoda空间统计分析软件,利用ESDA方法,对京津冀地区县域草地资源数量变化的总体与局域空间差异进行了分析。结果表明:①1980-2000年京津冀地区草地动态变化系数的Global Moran’s I为0.184 4,α = 0.05时呈显著的空间正相关,草地变化呈现出较明显的空间集聚特征;②时段Ⅰ(1980-1995年)到时段Ⅱ(1995-2000年)的全局Moran指数有所增加,表明草地变化在空间分布上集聚的趋势在增强;③各县域Local Moran’s I的Grid图反映了京津冀地区草地变化在局域空间上的均质性,尤其是高值区域与低值区域的集聚特征十分显著;④LISA集聚4种类型中,正相关的"H-H"类型区、"L-L"类型区占主体部分,二者约占总数的70%以上,其中,在时段Ⅱ,"H-H"关联的县域主要聚集在西北部山区,而中部的平原区域则表现出明显的"L-L"关联特征。