城市群发展阶段的划分与评判——以长株潭和泛长株潭城市群为例

城市群的发展阶段是研究城市群或城市群规划建设中首先需要搞清楚的问题。鉴于目前对城市群发展阶段的划分没有统一标准,综合国内外对城市群发展演化阶段的划分方法,借鉴生命成长规律,把城市群发展划分为雏形发育阶段、快速发育阶段、趋于成熟阶段和成熟发展阶段,并对城市群各发展阶段的特征进行了概述。结合城市群各发展阶段的特征,构建了定性指标与定量指标相结合的城市群发展阶段评判指标体系,并制定了指标评判的界定标准。最后,运用模糊综合评判法和层次分析法,对长株潭城市群与泛长株潭城市群的发展阶段进行了实证评判。评判结果表明,长株潭城市群已处于快速发育阶段,但仍处于快速发育阶段的中前期;泛长株潭城市群仍处于雏形发育阶段,但已处于雏形发育阶段的中期。     

城市群发展阶段的划分与评判——以长株潭和泛长株潭城市群为例

城市群的发展阶段是研究城市群或城市群规划建设中首先需要搞清楚的问题.鉴于目前对城市群发展阶段的划分没有统一标准,综合国内外对城市群发展演化阶段的划分方法,借鉴生命成长规律,把城市群发展划分为雏形发育阶段、快速发育阶段、趋于成熟阶段和成熟发展阶段,并对城市群各发展阶段的特征进行了概述.结合城市群各发展阶段的特征,构建了定性指标与定量指标相结合的城市群发展阶段评判指标体系,并制定了指标评判的界定标准.最后,运用模糊综合评判法和层次分析法,对长株潭城市群与泛长株潭城市群的发展阶段进行了实证评判.评判结果表明,长株潭城市群已处于快速发育阶段,但仍处于快速发育阶段的中前期;泛长株潭城市群仍处于雏形发育阶段,但已处于雏形发育阶段的中期.     

长江中游城市群县域生态效率时空动态性及驱动机制

县域生态效率是支撑区域绿色发展的重要基础单元。以长江中游城市群为研究区域,依托多源数据构建县域生态效率投入产出指标体系,运用超效率EBM模型进行测度,并借助LISA时间路径、LISA时空跃迁等方法分析其时空动态特征,进一步将时空跃迁类型与面板分位数回归模型嵌套以探究驱动机制。结果表明：长江中游城市群县域生态效率整体水平于2005～2018年显著提升,其空间分布凝聚力较强且具备较高路径锁定特征,各县域单元存在一定跃迁惰性,“武汉城市圈-环长株潭城市群”周边县域单元生态效率局部空间特征动态性更强,在空间依赖方向上,丰城市具备最大波动性,长沙市市辖区具备最大稳定性;经济-气候驱动、产业-资源制约、经济-资源驱动、产业-降水制约等4种驱动/制约模式呈现出自“武汉城市圈-环鄱阳湖城市群”至“环长株潭城市群”由制约向驱动转化的演进格局,各自蕴含不同的驱动机理。     

城市群绿色创新网络结构特征与驱动因素的比较研究——以长三角和长江中游城市群为例

绿色发展战略背景下,构建高水平区域绿色创新网络有助于推动城市和区域高质量发展。基于2016～2020年城市间绿色发明专利联合申请数据,构建长三角和长江中游城市群绿色创新网络,借助空间网络分析和指数随机图模型,剖析长江中下游城市群绿色创新网络结构特征及其驱动因素的异同。研究发现：(1)长三角城市群绿色创新网络较为稠密,整体性和通达性强,形成了以沪宁杭为核心的多中心空间结构;长江中游城市群绿色创新网络较为稀疏,核心-边缘结构特征显著,整体性和通达性弱,呈现出以汉长为核心的双核放射状格局。(2)长三角城市群直辖市或省会城市的组织功能强而中介功能弱,相较而言长江中游城市群省会城市的组织功能弱而中介功能强。(3)两个城市群绿色创新网络均具有自组织生长特征,地理邻近、制度邻近和产业同构的影响方向相同但影响大小存在差异,“高经济发展水平城市之间更容易合作”的现象仅出现在长三角城市群。长三角和长江中游城市群绿色创新网络结构和动力机制迥异,因地制宜推动区域绿色创新一体化发展至关重要,长三角城市群应加快推动安徽城市的融入,而长江中游城市群应将突破行政壁垒作为首位任务。     

基于不透水表面指数的城市扩张趋势及驱动机制分析——以南京市为例

城市扩张趋势及驱动机制研究存在两大难题:(1)传统景观数据的混合像元问题影响城市扩张趋势研究的准确性;(2)城市扩张驱动因子的共线性问题影响驱动机制研究结论的可靠性.针对上述问题,以南京市为例,利用不透水表面分析结果,采用不透水面加权平均重心分析、线性方向均值分析及标准差椭圆分析方法开展2000～2017年城市扩张趋势研究,并利用偏最小二乘回归分析方法对城市扩张驱动机制开展定性及定量分析.结果表明:南京市整体上表现为多中心非同步的蔓延式扩张;2000～2017年的3个时间跨度内,南京市整体的不透水表面扩张速度不断增长,年均不透水表面加权平均重心转移距离分别为303,379,611 m,全市尺度上往顺时针偏北259.12.方向转移2 564 m,具体到各辖区,重心转移距离存在较大差异;城市扩张的外部形态特征具有明显的方向性,2000、2005、2010以及2017年4个时期,不透水表面的标准差椭圆扁率均在2.232以上,主要表现为南北向扩张,各辖区扩张方向性不同;城市外部空间特征及发展战略、河流水系及自然保护区分布、土地利用规划等因素表现为对城市扩张方向的约束和限制作用;第二产业从业人员数量、人口密度、第三产业固定资产投资额、地区生产总值、城乡人均可支配收入等因素成为影响城市扩张规模的主要因素.     

人工智能发展水平时空差异及影响因素研究——以长江经济带三大城市群为例

长江经济带作为全国高质量发展的重要增长极,探究其人工智能发展水平对构建中国人工智能发展新格局意义重大。通过构建人工智能发展水平综合评价指标体系,在利用纵横向拉开档次法测度2010～2020年长江经济带三大城市群71个城市人工智能发展水平的基础上,进一步采用Dagum基尼系数、核密度估计、空间马尔科夫链和空间杜宾模型对其差距贡献、动态演进趋势和影响因素进行了深入研究。研究表明：(1)长江经济带三大城市群的人工智能发展水平均呈稳定上升趋势,其中长三角城市群处于绝对领先地位,成渝城市群次之,长江中游城市群紧随其后,整体上人工智能发展水平的空间分布格局由“V”字型分布逐渐向上中下游依次递增的格局转变;(2)长三角城市群和长江中游城市群在研究期内整体基尼系数有所下降,而成渝城市群则呈上升态势,三大城市群间人工智能发展水平的整体差距有所扩大,城市群间差距是造成人工智能发展水平空间非均衡性的主要原因;(3)各城市群人工智能发展“极化”效应显著,长三角城市群和长江中游城市群均表现为“多极”分化,成渝城市群则由“多极”分化逐步发展为“两极”分化;(4)不同等级的人工智能发展具有明显的转移“惰性”,人工智能发展水平较高的城市对于周边城市的人工智能发展具有明显的空间作用,虹吸效应与溢出效应并存;(5)区域人口密度、产业升级、经济发展水平和市场化水平对长江经济带人工智能发展具有显著促进作用,但科技金融具有显著抑制作用,各影响因素的作用效果具有明显的区域异质性。     

长三角城市群臭氧浓度的时空分异及驱动因素

运用克里金插值、空间自相关分析、冷热点分析和地理探测等定量分析方法,对长三角城市群2015~2017年O3浓度的时空分异特征及驱动因素进行了探讨。结果表明：（1）2015~2017年长三角城市群O3浓度呈上升趋势,O3日最大8 h滑动平均值第90百分位数平均浓度由149 μg/m3上升到166 μg/m3,平均超标率由9.3%上升到12.1%,以O3为首要污染物的天数占超标总天数的比例由32.3%上升到46.4%。（2）受气温和降水量年际波动的影响,各年份O3月均浓度变化曲线形状不同。但O3超标都主要发生在4~9月,超标天数分别占2015、2016、2017年的88.3%、98.2%和97.0%。（3）由于安徽O3浓度快速上升,长三角城市群O3浓度空间分布格局由东高西低演变为北高南低,且同质化增强、异质性减弱。（4）随着O3浓度的上升,O3浓度热点区由环太湖地区向南京都市圈扩展,冷点区在安徽有明显收缩。（5）地理探测表明,长三角城市群O3浓度空间分异主要受经济规模、城市化和排放源等社会经济因素驱动,且均呈正向影响。自然因素中的降水量和风速呈负向影响,分别对O3有显著的清除和扩散作用。     

长江沿岸中心城市土地扩张时空演化特征——以宁汉渝3市为例

基于国家新型城镇化与\"T\"字型发展战略理论内涵,选取长江沿岸上、中、下游中心城市重庆、武汉和南京为实证研究对象,以1980、1990、2000、2010年4期遥感影像资料为基础数据源,通过RS、GIS和景观生态结合分析,分别对其城市扩张强度、城市扩张类型和城市建设用地扩张弹性进行对比分析,并采用景观指数进行了进一步分析和验证,从而系统分析了近30 a来3个城市建设用地扩张的时空特征与内在机理。结果表明:(1)30 a来,南京、武汉和重庆3市城市扩张强度均呈明显上升趋势,总体呈现南京市>武汉市>重庆市,但2000年是一个分水岭,之后重庆市城市扩张增速赶超武汉市,南京市反而增速最低;(2)对城市扩张类型分析表明,南京市始终以边缘式增长为主;武汉市在2000年之前以飞地式扩张主导,2000年之后呈现边缘式增长;重庆市以边缘式增长为主,但2000年之后飞地式增长迅速;(3)从城市建设用地扩张弹性分析表明,1980~2010年南京市土地扩张相比城市人口开始减缓,而武汉市和重庆市在2000年以后城市扩张速度远远超过城市人口增长速度;(4)景观指数验证分析结果显示,遥感分析、地理信息分析和景观生态分析的结合能够很好反映城市建设用地的扩张过程及演化特征。     

环长株潭城市群空间联系演变特征与对策研究

科学揭示城市群内在空间联系特征是诊断问题与优化对策,以实现可持续发展的关键所在。在城市综合质量指标评价体系和可达性分析基础上,基于空间相互联系、对外服务扩散能力、对内集聚影响力等层面方法集成对2006年以来环长株潭城市群的空间联系展开了实证分析。结果表明：城市群空间相互作用呈现出以长沙-株洲-湘潭为核心的内心圈层结构,交通科技对城市空间联系产生的时间压缩效应明显,空间联系网络格局出现进一步扩大的趋势;对外服务扩散能力北高南低、东北高西北低,但区域差异程度得到较大幅度的改善,呈现出以长沙为主核心的圈层模式与常德市为副中心的极核模式并存的局面;长沙是城市群集聚的核心,益阳、娄底、常德处于城市对内集聚影响的低位区,城市群对内集聚影响能力沿高铁线路分布和拓展,长昆客运专线开通后核心地带开始呈现出向西偏移的态势;针对城市群存在极核结构依然明显、内核圈层尚处雏形、区域网络联动效应较差、基础配套有待加强的问题,提出了加强区域产业协作、优化战略政策和完善一体化交通体系的建议。