洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素

探究城乡建设用地演变特征及其驱动因素对促进国土空间可持续发展具有重要意义。现有研究在政策量化方面往往只关注限制城镇扩张的约束政策,而较少考虑引导城镇发展的驱动政策,且多集中于整体尺度,对区域内部每个单元的差异考虑不足。研究以洞庭湖生态经济区为例,探究其2000—2020年土地利用类型转移、景观格局演变,借助回归分析和景观扩张指数探究全域和县（市、区）级建设用地演变的主要驱动因素并定量化政策因素对建设用地扩张的驱动作用。结果表明：2000—2020年洞庭湖生态经济区耕地和建设用地景观结构变化明显,建设用地的增长主要以占用耕地为主,其年变化率由1.968%提高到1.973%;景观格局分析表明,建设用地景观优势逐步增强,耕地和林地的破碎化程度上升,水域分布更加集中,整体景观趋向于离散化和复杂化;全域尺度上,社会经济因素对建设用地演变的驱动作用较为明显,每单位距乡镇中心距离增加将使建设用地扩张机会减少到原来的0.615倍,各斑块以邻接扩张式为主,扩张中心小幅南移。县（市、区）尺度上,社会经济、自然与政策因素均表现出地区差异性,交通运输用地显著增加,建设用地增长以交通建设为主。研究结果有助于洞庭湖生态经济区实现“共抓大保护、不搞大开发”目标,为优化国土空间开发保护格局提供引导依据。     

1990-2010年长三角城市群城市扩展时空规律分析?

随着城市化过程的深入,城市群建设已成为中国推进新型城镇化战略的重要举措之一,长三角城市群作为我国发育程度最高的城市群,研究其城市扩展的时空规律对于政策制定、合理规划具有重要参考作用。本文利用长三角城市群1990—2010年间5个时期的城镇建设用地监测数据,选取首位度指数、年均扩展量、土地利用效率等指标,对比分析不同城市扩展随时间变化的过程特征。结果表明：20年来该城市群内城镇建设用地面积增加量超过8000 km2,各时段中2005—2010年扩展最为剧烈;城镇建设用地首位度指数逐步降低,该城市群建设用地规模呈现多中心化的趋势且正在强化;各城市城镇建设用地年均扩展量及土地利用效率随时间的变化轨迹呈现出明显的省内相似性和省际异质性;绝大部分城市城镇建设用地利用效率呈现出先升高后降低的趋势,1995年以来各城市城镇建设用地利用效率普遍显著降低,说明粗犷低效蔓延仍是该地区城市用地扩展的主要模式。     

长三角地区城市绿色发展福利的时空差异与驱动因素研究

该文运用Dagum基尼系数与面板分位数回归模型对2010—2017年的长三角地区41个城市的绿色发展福利时空差异与驱动因素进行研究.研究结果表明:长三角地区城市绿色发展福利水平总体呈波动下降趋势,各区域间呈现出三极化格局,其区域间差距是影响总体差距的最主要来源; 各类因素对不同水平的城市绿色发展福利存在显著差异,在低水平城市中,经济发展与产业结构是促进绿色发展福利水平上升的主要因素,2者与环境规制的交互作用均显著为正; 在高水平城市中,经济发展与环境规制是促进绿色发展福利水平上升的关键因素,环境规制与经济发展、产业结构交互项显著为负,其与社会福利交互作用不显著.     

近20年喀麦隆的城市扩张特征及其驱动因素

分析城市的扩张特征及其驱动因素,有助于探索城市化的规律.基于2000年、2010年和2020年3期GlobeLand30的地表覆盖、人口密度、GDP、DEM、铁路公路数据及世界银行的统计数据,以扩张速度、扩张强度、城市空间紧凑度等指数分析了2000—2020年喀麦隆大区首府城市建设用地的时空演变特征,并运用灰色关联分析法和地理探测器分析了城市扩张的时间和空间驱动因素.结果表明：1)喀麦隆城市建设用地由2000年的1 185.9 km²增加到2020年的5 590.7 km²,各大区首府城市是城市扩张的主要区域,城市扩张的速度与强度逐渐增大;2)时间上,经济增长、人口增加、产业结构变化、政策效应是影响城市建设用地扩张的因素,其中影响最大的因素是GDP总量的增加;3)空间上,GDP、人口密度、到主要公路距离是城市扩张的主要驱动因子.不同驱动因子之间的交互作用对城市扩张的影响力大于单因子,其中GDP与人口密度、到主要公路距离之间的交互作用最为显著.社会经济发展是喀麦隆城市扩张的基础,人口增长是城市扩张的动力.     

中国建设用地利用强度时空演化及其驱动机制分析

以中国4个五年发展战略的截止年份为时间节点, 基于径向函数(RBF)神经网络模型测度2000, 2005, 2010和2015年中国337个市级行政单元(不含港澳台地区)建设用地的利用强度, 并利用探索性空间数据分析模型(ESDA)分析其时空演变格局, 运用地理加权回归模型(GWR)分析中国建设用地利用强度时空分异的主要驱动因素。结果表明: 1) 2000—2015年, 中国建设用地利用强度整体上呈上升趋势, 且空间差异显著, 高强度的利用水平集中在环渤海经济区、各大沿海城市和省会城市; 2) 中国建设用地利用强度呈现空间自相关性, 且全局分异格局与冷热点分布格局及空间异质性的态势基本上吻合; 3) 中国建设用地利用强度的空间格局演变主要受经济发展水平、产业结构、城市化水平以及政府经济调控4 种因素影响, 影响程度的排序为城市化水平<产业结构<经济发展水平<政府经济调控。     

城市间相互作用力对城市建设用地利用效率影响研究——以武汉城市圈为例

建设用地利用效率提升是缓解快速城镇化进程中土地利用矛盾的关键所在.当前我国正处于快速城镇化阶段,城市群已成为我国城镇化的重要形式,城市之间的相互联系日益紧密,科学认识城市间相互作用力对建设用地利用效率的影响对提高城市建设用地利用效率具有重要意义.以武汉城市圈为案例区,在采用引力模型测算城市间相互作用力和采用C-D生产函数测算各城市建设用地利用效率的基础上构建逐步回归模型,将城市间相互作用力引入建设用地利用效率分析框架,以解析城市间相互作用力对建设用地利用效率的影响.结果表明:(1)城市间相互作用力是影响城市建设用地利用效率重要因素之一,与建设用地利用效率成正相关;(2)城市间相互作用力对建设用地利用效率的影响在不同城市间有较大的差异;(3)将城市间相互作用力引入到城市建设用地利用效率的解释模型,可以提高建设用地利用效率变化的解释能力,形成建设用地利用效率的科学认识.     

基于灰色系统理论的大连城市建设用地需求预测

建设用地既是城市发展的基础,也是区域实现城市化的基本物质保障,而城市建设用地需求量的预测则是城市土地利用的重要依据.基于灰色系统模型对城市建设用地驱动因子进行关联分析,建立GM(1,1)模型和灰色线性回归模型对大连市各个类型建设用地规模及城市建设用地总规模做出预测.认为大连市建设用地规模的变动受到人口、经济和社会等各个方面因素影响,非农人口数量的增加是影响大连城市建设用地增长的最主要因素.预测结果显示,2012—2020年大连市各个类型的建设用地呈现平稳增长趋势,城市建设用地总规模呈现较大幅度变动,但其增长的范围仍在土地利用规划控制目标范围以内.     

基于超效率DEA的河南省城市效率演变特征

运用超效率DEA模型对2009—2013年河南省18个省辖市的城市效率进行测度,并对城市效率水平时空演变特征进行分析,采用空间自相关方法对2013年河南省城市效率发展水平空间差异进行了研究.结果表明:12009—2013年河南省城市效率发展水平整体呈现出"中西高-东南低"的特点,豫中、豫西地区的城市效率相比要高于豫东和豫东南地区;2河南省城市效率发展水平具有一定的正空间相关性和空间异质性,即城市效率水平相似的地区在空间上集聚分布,说明城市效率水平不仅仅取决于各地区自身的发展程度,还受相邻地区城市效率水平的影响.     

三峡工程建设背景下宜昌市建设用地变化特点及其驱动机制分析

根据宜昌市1997年-2004年的建设用地和社会经济统计、调查资料,分析了三峡工程建设背景下（1997年-2004年间）宜昌市建设用地数量变化和区域差异．应用相关分析和主成分分析。定量的诊断出宜昌市建设用地变化的驱动因子与驱动机制．结果表明：8年来,宜昌市建设用地呈逐年增加趋势、变化的区域差异显著、其变化具有与地区间经济发展水平的差异大致相一致的特点;公共政策与社会经济发展系统和人口压力系统是其变化的主要宏观驱动因子．在此基础上,运用多元回归分析构建回归模型。预测2010年的建设用地数量,并探讨了宜昌市未来建设用地结构变化趋势．     

哈尔滨市建设用地动态变化及趋势预测

建设用地是人们生产生活及社会经济发展的空间载体,是土地利用的重要组成部分.以哈尔滨市辖区为研究区,在分析哈尔滨市辖区1994—2013年建设用地动态变化、探讨其驱动机制的基础上,构建了灰色马尔科夫预测模型,并对其未来城市建设用地面积进行了预测.结果表明:(1)1994—2013年哈尔滨市城市建设用地面积整体呈上升趋势,尤以1999—2006年最为明显,年均增长率为14.39%.2007—2013年哈尔滨市建设用地结构供应量变化显著.(2)随着人口的增加,人均建设用地面积也相应增加.(3)1994—2013年哈尔滨市城市建设用地面积的扩大不尽合理,其建设用地变化弹性系数为3.08,远大于1.12的合理值.只有少数年份的建设用地变化弹性系数在合理值范围内,说明哈尔滨市应放慢建设用地的扩大速度.(4)人口、经济及交通因素、产业结构因素成为哈尔滨市城市建设用地变化的主要驱动力.(5)灰色马尔科夫模型预测精度高于灰色预测模型,经预测,2020年哈尔滨市城市建设用地面积为476.557 4km~2,2025年为538.162 6km~2.     

河南省沿黄区域土地利用时空变化及驱动因素分析

以河南省沿黄区域为研究对象,基于1980—2020年共5期的土地利用数据,利用转移矩阵、动态度指标分析近40年来研究区土地利用时空变化特征.从自然因素、社会经济因素和可达性因素三个方面选取了9个因子,采用Logistic回归模型分析土地利用时空分布及变化的驱动因素.结果表明：河南省沿黄区域土地利用类型以耕地、林地为主,二者面积占比在75%～80%之间,耕地与建设用地、耕地与水域的转化比较剧烈,占耕地转出面积的比例分别为81.84%、12.36%,不同土地利用类型之间的转化强度逐渐增加.综合土地利用动态度由1980—2000年的0.06,显著升高到2000—2020年的0.24,建设用地的动态度达到了2.33,较1980—2000年间增加了近4倍.坡度、温度、高程等自然因子对耕地、林地空间分布及变化影响较大;高程和坡度是建设用地的负解释变量,每增加1个单位时,建设用地的分布概率分别降低1.01倍和1.06倍;社会经济因素的GDP和人口密度在一定程度上反映区域经济社会发展状况,是建设用地分布的正向决定因素.     

中国交通碳排放与经济发展脱钩研究

采用“自下而上”的交通碳排放计算方法统计全国及各省的铁路、航空、水运和道路的年度交通碳排放，分析了2000—2020年中国交通碳排放的时空变化，并使用Tapio脱钩模型探究中国交通碳排放脱钩状态。研究发现：（1）2000—2020年，中国交通碳排放总量从23774.41万t增长至139051.47万t,2004—2011年为高速增长期，2012年以后增速开始放缓；（2）2000—2020年，道路碳排放一直是中国交通碳排放的主要来源，航空交通碳排放的占比小幅增加，铁路和水运碳排放的占比则出现较大幅度的减少；（3）2000—2020年，中国东部、中部、西部和东北4大地区的交通碳排放量持续存在明显的区域差异；（4）2000—2020年间，中国交通行业碳排放和经济发展呈现出“相对脱钩”的总体态势，北京、上海等省份已进入“强脱钩”状态。     

泛长三角地区农用地资源利用效率与空间格局分析

以泛长三角地区为例,运用修正DEA模型测度1999-2013年区域农用地资源利用效率值.通过ESDA模型分析了泛长三角地区农用地利用效率空间格局演变特征.结果表明：1999-2013年泛长三角地区农用地利用效率以提升为主要趋势,技术效率高于综合效率和规模效率,农用地利用总体表现出技术效率驱动模式.全局上,泛长三角地区农用地利用效率呈现出空间自相关,效率高（低）的城市空间表现集聚分布.局部上,效率H-H类型主要分布在苏锡沪地区,H-L类型主要集中在杭甬、宁镇及皖江地区,L-H类型主要集聚在苏中、皖南及浙西南地区,而L-L类型主要分布在苏北地区、皖北及皖西地区.最后,结合效率空间格局分析有针对性地提出未来泛长三角地区农用地利用的优化路径.     

内蒙古生态安全与新型城镇化耦合格局及驱动因素研究

综合运用计量分析、空间分析等方法对2000—2018年内蒙古生态安全与新型城镇化耦合格局及驱动因素展开研究.结果表明:1)生态安全和新型城镇化水平均有大幅度提升,但仍表现为"弱势型"占主导类型,空间不均衡性较为显著;2)生态安全与新型城镇化耦合协调度上升趋势较为明显,但整体水平偏低,勉强协调和中度失调占主导类型,具有较大上升空间,两者耦合协调度表现为西部地区高于东部地区、空间差异表现为西部地区大于东部地区;3)生态安全和新型城镇化耦合格局分异较为显著;4)生态安全与新型城镇化耦合协调度演化的驱动因素渐趋复杂,东、西部地区驱动因素日益增多,城市驱动因素各异,但大部分城市都受生态环境的影响.     

西南省会城市扩展时空变化及驱动因素分析

我国西南地区的城市发展起步晚、水平低,研究西南地区的城市扩展的时空变化并进行定量驱动分析可为山地城市的未来发展提供参考。选取云贵川三省的省会城市为研究对象,使用1990-2020年的Landsat影像数据并结合城市总体规划提取成都、昆明、贵阳三个城市的建成区,采用多种空间测度分析指标,分析三座城市的建成区时空变化特征;基于结构方程模型,并结合多项社会经济数据分析推动城市发展的驱动因素。结果表明：1）1990-2020年内,三座城市的扩展速率持续增快、扩展强度先增后减,城市边界不断加长、紧凑度持续降低,城市空间质心迁移距离持续增大,城市空间扩展过程较为粗糙;2）1990-2020年内,扩展模式以“条带状”和“星状填充”为主,城市扩展方向多顺延山脉走向,多山的地形影响了城市建设进程;3）社会因素驱动城市空间扩展的总效应最大,人口因素与经济因素次之,按各因素驱动城市扩展的总效应可排序为：社会因素（1.294）＞人口因素（0.863）＞经济因素（0.742）。研究结果可为山区城市的发展规划提供科学建议。     

中国人类发展水平演化的时空分异特征

选取2000—2015年数据,运用人类发展指数、泰尔指数等方法,计算全国及各省区的人类发展水平,分析其时空变化特征与空间驱动因素。研究表明:2000—2015年中国整体人类发展水平不断提升,经济发展、教育和医疗卫生水平均不断上升,但三者在增速上呈现出明显的非同步性;中国人类发展水平及其增速呈现显著的地域分异特征,东部沿海地区人类发展水平整体高于中西部地区,但后者提升速度明显快于前者;中国人类发展水平的地区差异性不断缩小,区域内部差距逐步成为中国人类发展水平产生差异性的主导因素,对区域内差异贡献度排名依次为东部地区、中部地区、西部地区;依据"创新、协调、绿色、开放、共享"的新发展理念,提出了创新教育体系、协调区域资源配置和发展绿色经济等对策建议。     

贵阳市土地利用变化及驱动因素分析

以贵阳市2000年、2005年、2010年土地利用数据为基础,依托Arc GIS、IDRISI等软件平台,分析2000—2010年间贵阳市土地利用变化。从自然、社会经济、可达性等方面选取6个驱动因子,运用Logistic模型,分析贵阳市各土地利用变化驱动因素。研究结果表明:1)10年间,贵阳市土地利用变化显著,建设用地、林地大幅增加,耕地大幅度下降,且耕地是建设用地、林地的主要转入来源;2)2000—2010年,各地类平面重心均发生迁移,建设用地平面重心变化幅度最大,耕地平面重心迁移方向与建设用地相反;3)各地类与驱动因子的Logistic回归模型的ROC值均大于0.75,能很好地模拟土地利用变化与驱动因子之间的关系;4)在喀斯特山区,坡度、高程、距居民点距离对贵阳市土地利用格局的形成及演变有重要作用。     

东北地区中心城市城区蓝绿空间演化及驱动机制研究

【目的】城镇化进程中蓝绿空间不断遭受侵蚀,厘清其演化特征及其驱动机制对于指导城市用地规划、提高生态环境质量具有重要意义。【方法】选择哈尔滨市中心城区为研究区,以1981—2020年5轮城市总体规划为依据设定时间节点,探究其蓝绿空间演化特征,从社会经济和自然因素两方面构建空间计量模型并解析其演化驱动机制。【结果】①研究区耕地、林地和水域及湿地面积均发生显著缩减,草地面积有所增加;政府颁布的相关土地利用政策与城市规划方案是研究区蓝绿空间演化的基础依据。②研究区蓝绿空间总占比在各梯度都呈减小趋势,耕地、水域及湿地在主城区及近郊明显减少;林地占比在城市中心及紧邻松北新区主要建设用地外围出现小幅度减少;草地在主城区范围有所增加。③1981—2017年研究区蓝绿空间收缩演化模式以主城区内吞式为主;2017—2020年边缘式收缩成为蓝绿空间主要演化模式;蓝绿空间收缩由城市中心建筑用地内部单元逐渐向外围转移。④研究区各类蓝绿空间演化受多种因素共同驱动,社会经济因素是直接驱动力,自然因素驱动作用不如社会经济因素显著。【结论】研究明确了1981—2020年哈尔滨中心城区各阶段蓝绿空间的时空演化特征,引用计量经济学模型探究社会经济及自然因素对蓝绿空间演化的驱动作用,可为东北地区城镇快速扩张过程中制定科学合理的城市蓝绿空间发展战略提供参考依据。     

2000—2013 年海坛岛土地利用/覆被变化与驱动力分析

基于GIS 的空间分析与数理统计方法,文章对2000—2013 年海坛岛土地利用变化/覆被变化的时空演变特征进行分析;采用灰色关联分析法,选用政策、社会、经济和人口四个一级指标层的8 项指标,分析海坛岛土地利用/覆被变化的驱动力. 结果表明：（1）2000—2013 年,海坛岛土地利用/土地覆盖变化特征主要表现为耕地、林地、水域和草地的面积和比重减少,而建设用地和其它用地的面积和比重增加;（2）2000—2013 年海坛岛土地利用综合指数从2000 年的249.08 不断上升到2013 年的252.90;（3）2000—2013 年海坛岛土地利用变化的驱动力主要是政策投入、产出水平、人口 变化和生活水平.     

城市政务微博竞争力差异及其影响因素的时空分析——以陕西省为例

现有政务微博的研究多关注空间尺度和横断视角,缺少时间尺度和动态视角下的研究.进行时间视角下政务微博发展和建设的探究以及影响因素的分析,可以为当前竞争力提升和舆情管理能力提高等提供理论依据和实践着力点参考.基于2015—2020年陕西政务微博城市竞争力指数数据和统计年鉴面板数据,综合运用GIS技术和SPSS软件,构建了竞争力影响因素的回归方程,实证了竞争力及其影响因素的变化趋势和演变规律.结果表明:第一,陕西各市之间政务微博竞争力差距显著,空间分布不均衡.第二,2015—2020年,陕西政务微博竞争力整体呈现上升趋势,各市之间竞争力差距逐渐缩小,区域发展的协调性不断提高.第三,人口规模是2015—2020年陕西各市政务微博竞争力的主要影响因素,经济水平、教育水平和信息化基础是重要影响因素.其中,经济水平和教育水平的影响程度不断下降,人口规模和信息化基础的影响程度呈现上升趋势.