基于流强度的中国城市对外服务能力时空演变特征

doi:10.13249/j.cnki.sgs.2014.011.1305

地理科学 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (11): 1305-1312.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2014.011.1305

基于流强度的中国城市对外服务能力时空演变特征

柯文前¹, 陆玉麒¹, 俞肇元¹, 王晗¹, 陈伟², 马颖忆¹

1.南京师范大学地理科学学院,江苏南京 210023
2.东北师范大学地理科学学院,吉林长春 130024

收稿日期:2013-04-08 修回日期:2013-12-27 出版日期:2014-11-10 发布日期:2014-11-10
作者简介:
作者简介：柯文前（1988-）,男,福建晋江人,博士研究生,主要从事空间结构与区域发展研究。E-mail: wqke2005@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目（41071084、41001074、41201377）、江苏省高校自然科学基金项目（12KJD170003）资助

Spatio-temporal Evolution Patterns of External Service Capabilities of Chinese Central Cities Based on Urban Flow Intensity

Wen-qian KE¹, Yu-qi LU¹, Zhao-yuan YU¹, Han WANG¹, Wei CHEN², Ying-yi MA¹

1.College of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu 210023,China
2.College of Geography Sciences, Northeast Normal University, Changchun, Jilin 130024, China

Received:2013-04-08 Revised:2013-12-27 Online:2014-11-10 Published:2014-11-10

摘要/Abstract

摘要：

综合运用城市流强度模型、改良Theil系数和K-means时空聚类法对2004~2010年中国地级以上286个城市对外服务能力的时空演变特征进行探讨,得到以下结论：① 城市流强度值的绝对量均有明显上升,但存在显著的区域非均衡现象,并与城市经济实力有较高的相关性。② 省内差异对城市对外服务能力的差异贡献率在58%~72%,是其空间尺度差异的主要来源。③ 时空演变表现出明显的阶段性和等级性规律,且空间等级性特征随阶段演进更趋明显。④ 对外服务能力的强弱和集聚强化趋势与城市流强度基数值大小和增速快慢有着紧密关系,一定程度上体现了基础乘数效应和循环累积效应配置下的非均衡特征。

关键词: 对外服务能力, 城市流强度, 时空演变, 中心城市

Abstract:

The present research on urban external service capability has focused less attention to its spatio-temporal evolution patterns. Aiming to solve this problem, this article comprehensively uses urban flow intensity model, the modified Theil index and K-means cluster as tools to analyze the spatio-temporal evolution patterns of external service capabilities of 286 central cities in Chinese urban system from 2004-2010. The conclusions can be drawn as follows: 1) urban flow intensity value has obvious rise during the study period, but the spatial differential features tend to remarkable, which has a high correlation with cities economy. 2) The modified Theil index shows that external service capabilities of central cities the differentiation in space are mainly from province inside, which gives a contribution rate from 58% to 72% to the national differentiation. 3) According to K-means cluster method, the spatio-temporal patterns of external service capabilities of Chinese central cities has the obvious evolution discipline of stage in time and hierarchy in space, and the hierarchy become more significant along with stage. 4) External service capabilities of Chinese central cities in the spatio-temporal patterns evolution tend to be more remarkable, and this trend has a close relationship with the urban flow intensity values and its growth rate. The relationship between external service capabilities of cities and the urban flow intensity values and its growth rate to a certain extent reflects the basic multiplier effect and the effect of cyclical accumulation can draw the regional unbalanced characteristics.

Key words: external service capability, urban flow intensity, spatio-temporal evolution, central cities

中图分类号:

F127

柯文前, 陆玉麒, 俞肇元, 王晗, 陈伟, 马颖忆. 基于流强度的中国城市对外服务能力时空演变特征[J]. 地理科学, 2014, 34(11): 1305-1312.

Wen-qian KE, Yu-qi LU, Zhao-yuan YU, Han WANG, Wei CHEN, Ying-yi MA. Spatio-temporal Evolution Patterns of External Service Capabilities of Chinese Central Cities Based on Urban Flow Intensity[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2014, 34(11): 1305-1312.

图/表 8

图1

表1

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表2

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参考文献 26

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年份	T_BR （地带间差异）	T_BP （省间差异）	T_WP （省内差异）	T_d （全国差异）	T_BR 贡献（%）	T_BP 贡献（%）	T_WP 贡献（%）
2004	0.0805	0.0131	0.2371	0.3307	24.34	3.96	71.70
2005	0.1113	0.0467	0.2640	0.4220	26.37	11.07	62.56
2006	0.1254	0.0603	0.2749	0.4606	27.23	13.09	59.68
2007	0.1214	0.0608	0.2533	0.4355	27.88	13.96	58.16
2008	0.1192	0.0590	0.2567	0.4349	27.41	13.57	59.02
2009	0.1126	0.0628	0.2521	0.4275	26.34	14.69	58.97
2010	0.1128	0.0215	0.2517	0.3860	29.22	5.57	65.21

年份	最后类别	距中心点欧式距离
2004	1	1173.95872
2005	1	345.93390
2006	1	370.33728
2007	1	1140.23508
2008	2	879.87922
2009	2	197.22303
2010	2	993.49763

基于流强度的中国城市对外服务能力时空演变特征

Spatio-temporal Evolution Patterns of External Service Capabilities of Chinese Central Cities Based on Urban Flow Intensity

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