【文献阅读】成渝城市群城市空间扩展冷热点格局演化趋势模拟

摘要

数据

夜间灯光遥感数据

研究内容

分析了成渝城市群城市空间扩展的冷热点分布特征,结合研究区域生态空间约束条件,构建了最小累计阻力面模型,模拟成渝城市群城市空间扩展冷热点格局演化趋势。

结论

  1. 不同时期,城市空间扩展的自相关性逐渐减弱;

  2. 冷热点分布的全局特征区域随机化,

  3. 局部特征体现出城市空间阔炸的多样性,具体表现为热点区域经历了“点状扩张-点环扩张-点轴扩张-轴带辐射”的格局转变过程。

  4. 随着空间扩展强度增大,热点区域不断增加

一、引言

1. 国内外研究

国外

  1. 对城市空间形态的定量测度
    一般通过建立指标和构造模型进行研究

  2. 寻求 低效城市空间扩展 的控制途径

国内

  1. 对城市空间扩展的格局和形态进行研究

  2. 探讨城市扩展的影响因素和驱动机制、模拟
    总的来说:多学科融合: 元胞自动机模型、系统动力学模型、神经网络算法、CLUE-S 模型

2. 研究方法

最下累积阻力模型(MCR)荷兰生态学家提出,用以研究物种的迁移和扩散。后来该模型用于生态网络的构建和城市空间扩展模拟。
改进的最小累积阻力模型(UEER)叶玉瑶等
这些研究从生态安全的角度出发,将城市空间扩展看作已有城市用地克服生态阻力向外扩撒的过程。在生态阻力较小的地方优先发展为城市用地。
缺点:没有考虑现有城市用地的空间格局,空间格局体现了不同的地理或景观单元的空间关系,城市空间扩展作为受空间格局影响的过程,需要将格局和过程耦合起来进行研究。
冷热点分析为揭示空间格局提供了良好的方式,通过冷热点分析识别区域要素在空间上的高值簇和低值簇。

二、研究区及数据

研究区

成渝城市群

数据

DMSP/OLS夜光遥感数据提取建设用地

GIS数据构建最小累积阻力模型
统计年鉴数据

三、研究方法

1. 空间关联指数

城市扩张强度是指某一研究单元经过一定时期的发展,其城市用地的年均扩张面积与整个研究单元的面积之比
空间扩展冷热点探测

2. 最小累积阻力面模型

  1. 从热点区找“源”划分等级

  2. 生态阻力的确定

    1. 选取区域内无法进行城市空间扩展的区域作为生态障碍

    2. 选取表征区域内生态适应性的指标作为生态阻力因子,将阻力因子进行分级,赋予一定的系数,系数越大表示对城市空间的阻力越大,越不利于城市空间的扩展。

    3. 因子选定

  3. 最小累积阻力模型的构建
    将城市扩展看作从源克服生态阻力沿阻力面向外扩展
    基本模型

    blockformula_editorMINresistance=fmin\left(\sum_{i=1}^{i=m}D_{ij}\times R_j \times K_i \right)

式中:MINresistance为最小累积生态阻力值;f是个表示生态适应性与最小累积阻力值之间负相关关系的函数;D表示“源”i到栅格j的距离Rj表示栅格j的生态阻力值:Ki;表示不同的“源”空间扩展能力强弱的权值,权值越大表示“源”向外扩展的能力越强。由“源”和生态阻力综合评价结果利用 ArcGis中的 Cost-distance模块生成最小累积阻力面,受距离的影响,离“源”越远的区域,最小累积阻力越大,其次阻力因子的阻碍作用使生态阻力快速增加,生态障碍区域的生态阻力无穷大,无法实现城市空间扩展。
4. 模型检验 遥感影像监督分类Kappa系数检验

参考资料:ENVI教程笔记九:遥感图像监督分类

分别以 1992、96、02、09为源模拟96、02、09、15的夜间灯光数据,计算真实夜间灯光数据和模拟夜间灯光数据之间的Kappa系数
系数稳定在0.7左右,说明模型可用

四、分析

1.冷热点特征

整体分析

局部分析

轨迹迁移分析

2. 模拟分析

基于构建的生态阻力面, 模拟出城市空间扩展扩展 5%、10%、20%时的边界。
不同扩展强度,不同城市扩展的面积不同。

五、讨论

1. 城市群扩张冷热点区城市职能分工之间的关系

2. 不足展望


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