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2022 , Vol. 42 >Issue 12: 2097 - 2108

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2022.12.006

基于地理加权回归模型的辽宁省城市人居环境综合适宜性评价

  • 关莹莹 , 1 ,
  • 李雪铭 , 1, 2, * ,
  • 杨俊 3 ,
  • 李松波 1 ,
  • 田深圳 1
展开
  • 1.辽宁师范大学城市与环境学院，辽宁 大连 116029
  • 2.辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研中心，辽宁 大连 116029
  • 3.东北大学江河建筑学院城市气候与人类住区研究实验室，辽宁 沈阳 110169
李雪铭。E-mail:

关莹莹（1994-），女，黑龙江大兴安岭人，博士，主要从事城市人居环境、城市生态演变研究。E-mail:

收稿日期: 2021-03-20

  修回日期: 2021-06-10

  网络出版日期: 2022-12-20

基金资助

国家自然科学基金项目(41471140)

国家自然科学基金项目(41171137)

国家自然科学基金项目(41671158)

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
收起

Comprehensive Suitability Evaluation of Urban Human Settlements Based on GWR: A Case Study of Liaoning Province

  • Guan Yingying , 1 ,
  • Li Xueming , 1, 2, * ,
  • Yang Jun 3 ,
  • Li Songbo 1 ,
  • Tian Shenzhen 1
Expand
  • 1. School of Urban and Environmental Sciences, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China
  • 2. Centre for Marine Economy and Sustainable Development Research, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China
  • 3. Urban Climate and Human Settlements Research Lab, Jangho Architecture College, Northeastern University, Shenyang 110169, Liaoning, China

Received date: 2021-03-20

  Revised date: 2021-06-10

  Online published: 2022-12-20

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National Natural Science Foundation of China(41471140)

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摘要

构建适宜性评价指标体系，综合涵盖了适宜性自然要素及人文要素，基于地理加权回归模型计算分级人居环境适宜性指数，并探讨与人口、GDP密度的空间一致性，验证适宜性较好的土地的利用效率。研究表明：① 辽宁省人居环境自然适宜性呈现中部及沿海地区高于东部西部，空间上呈顺应山脉走向的东北–西南方向的纵向分异规律。其中沈阳市、大连市的自然适宜性指数最高；朝阳市、本溪市的自然适宜性最低。② 辽宁省人居环境人文适宜性指数中部最高，东部次之，西部最低，其中沈阳市、葫芦岛市的人文适宜性指数最高。③ 辽宁省人居环境综合适宜性的空间分异特征体现为：中部及沿海区域综合适宜性最高，东部次之西部最低。适宜地区面积占比51.72%，临界适宜性地区占比44.53%，不适宜地区占比3.37%，辽宁省整体人居环境适宜性等级为良好。④ 辽宁省的人口和GDP密度与人居环境综合适宜性指数的空间分布具有很好的空间一致性。累计百分比统计显示，人口经济集中于综合适宜性较高的地区，充分利用了人居环境适宜性高的土地。

关键词： 人居环境综合适宜性; 自然适宜性要素; 人文适宜性要素; 地理加权回归(GWR)模型

本文引用格式

关莹莹 , 李雪铭 , 杨俊 , 李松波 , 田深圳 . 基于地理加权回归模型的辽宁省城市人居环境综合适宜性评价[J]. 地理科学, 2022 , 42(12) : 2097 -2108 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2022.12.006

Abstract

The comprehensive suitability of the human settlements is of great significance to the development of the spatial layout of the urban human settlements and the concentration of urban population. This article constructs a suitability evaluation index system, which comprehensively covers the natural and humanistic elements of suitability, calculates the hierarchical human settlements suitability index based on the geographically weighted regression model, and discusses the spatial consistency with population and GDP density to verify the suitability efficiency of land use. The result shows that: 1) The natural suitability index in Liaoning Province presents the law of longitudinal spatial differentiation from northeast to southwest, which follows the direction of the mountains; Shenyang and Dalian had the highest natural suitability index, Chaoyang and Benxi had the lowest natural suitability index. 2) The highest to lowest humanistic suitability indexes were as follows: the central, eastern, and western regions; Shenyang and Huludao have the highest human suitability index, Chaoyang is the lowes. 3) The highest to lowest spatial differentiations of the comprehensive suitability of the human settlements were as follows: the central and coastal, eastern, and western regions; The suitable area accounted for 51.72%, the critical suitability area accounted for 44.53%, and the unsuitable area accounted for 3.37%. The overall suitability level of human settlements in Liaoning Province was good. 4) The spatial distribution of population–economy density in Liaoning Province was basically consistent with the spatial distribution of the comprehensive suitability index of human settlements. Ultimately, we found that the distributions of population–economy and human settlement suitability were relatively coordinated and that highly suitable land was already fully utilized.

Key words： comprehensive suitability of human settlements; natural suitability; humanistic suitability; Geographically Weighted Regression (GWR) model

人居环境是人居活动的结果，人居活动是人类为自身所做出的地域安排，其主要目的是满足人类生存的需求[1]。人居环境科学一直引起地理学界、生态环境学界以及社会经济学界的广泛关注[2,3]。在伴随城市化进程加速发展，城市问题日渐暴露的现实背景下，城市人居环境成为国内外学者的研究重点和热点问题。其研究内容不断扩展，应用领域逐渐广泛，呈现出学科综合化的趋势与优势[4,5]。人居环境是人类活动与环境相互联系作用的结果，自然环境是人居环境的基础条件，人文环境是人类活动的结果和影响因素，自然和人文环境直接关系到人类宜居的质量[5]。
人居环境适宜性研究分析在综合的自然人文环境影响下，人类生存和社会经济发展的适宜性，对于实现社会经济的可持续发展，建设宜居宜业的人居环境具有重要意义。国内外学者多选择特殊地理环境地域[6~8]、自然环境保护区[9~11]、农牧业城市[2,12]、工矿业城市[13]、滨河滨湖流域型城市[14~17]等为研究对象。着眼于人居环境的构成系统[18~21]，以全球、区域、城市、社区、建筑等层面作为研究空间尺度[22,23]，结合相关学科相关理论[24,25]，选取评价因子构建计量模型[7]，借助地理信息系统实现人居环境适宜性评价空间可视化[26]，量化分析人居环境适宜性时空分异[27]，模拟人居环境未来演变趋势[9,28]。随着城市化加速发展，人居环境问题也日益突显亟待解决，城市产业结构转型以适应社会经济可持续发展，土地利用结构转变应对城市人口集聚增长与土地利用之间的矛盾[27,29,30]，整合城市自然社会资源以适应社会经济增长模式[31]。为实现人居环境优化布局，适应社会经济发展进步，满足物质文化发展需求[32,33]，城市人居环境适宜性研究成为新的切入点[34]，旨在为城市人居环境布局发展提供新的视角和理论支持。
目前关于城市人居环境适宜性的研究多以城市区域为空间尺度[34]，运用统计计数法、空间分析法等基本方法[5]，以自然环境适宜性为研究视角，缺少以省域为研究空间尺度，综合人文与自然要素的[24~26]综合适宜性研究。辽宁省作为东北地区唯一的既沿海又沿边的省份，也是东北及内蒙古自治区东部地区对外开放的门户，拥有优越的自然环境和重要的区位条件，研究其人居环境适宜性，集约利用土地资源，优化城市人居发展建设，对沿海区域人居环境建设具有典型性意义。本文以辽宁省为例，综合人居环境自然、人文适宜性指标，建立综合适宜性评价体系[35]，基于地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型，空间量化评价分级辽宁省人居环境综合适宜性指数（Human settlements comprehensive suitability index, HSCI），并与辽宁省人口、GDP密度空间分布状况进行空间一致性分析。以期为辽宁省人居环境研究提供新的切入视角与理论支持。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究选取DEM数据（分辨率90 m地形产品数据）（地理空间数据云网站， http://www.gsclound.cn/）、MODIS数据植被指数数字图像（MYD13Q1，250 m植被指数16 d合成产品）（地理空间数据云网站， http://www.gsclound.cn/）、水网分布矢量数据（中国科学院地理科学与资源研究所官网， http://www.igsnrr.cas.cn/）、2018年气象数据（中国气象数据网， http://data.cma.cn/）等自然地理数据；2018年辽宁省土地利用数据（100 m×100 m）（国家地球系统科学数据中心， http://loess.geodata.cn/）、2018 年NPP/VIIRS 影像，（空间分辨率为 15"）（NOAA 网站 NGDC 数据中心， https://www.ngdc.noaa.gov/eog/download.html）、2018年辽宁省陆地交通矢量数据（中国科学院地理科学与资源研究所官网， http://www.igsnrr.cas.cn/）、2018年辽宁省14个地级市的空气质量监测数据（中国科学院地理科学与资源研究所官网， http://www.igsnrr.cas.cn/）等人文环境数据；2018年辽宁省人口、GDP统计数据（2018年《辽宁省统计年鉴》， https://www.yearbookchina.com/）；显矢量图层、居民点图层（国家地球系统科学数据中心 ，http://loess.geodata.cn/），运用ArcGIS10.2、ENVI5.0实现空间校正、投影转换、栅格计算等数据处理操作，基于地理加权回归模型，计算辽宁省城市人居环境适宜性。

1.2 指标选取与模型构建

为评价辽宁人居环境综合适宜性，构建涵盖城市人居环境基础自然条件的自然适宜性评价指标体系；构建包含城市社会人文环境因素的人文适宜性评价指标体系。运用ArcGIS10.2、ENVI5.0等软件，基于GWR模型在辽宁省范围内随机生成3 000个点，以100 m×100 m栅格为基本评价单元，分析辽宁省人居环境综合适宜性空间分布特征，技术流程如图1。
图1 技术路线

Fig. 1 Technology road map

1.2.1 自然要素指标选取

地形起伏度是指特定区域内海拔最高点与最低点的差值，是描述区域地形特征的宏观性指标。地形起伏是导致水土流失的最直接因素，且具有土壤侵蚀和地貌学意义。由地形起伏引起的土壤侵蚀直接威胁着区域人居环境，阻碍区域人口和经济发展，故选取地形起伏度作为评价人居环境质量的因子之一。地形条件直接或间接地影响人类居住地的选址和发展，以及土地利用方式和质量的优劣。地形起伏度指数越高地形起伏度越大，越不利于开展人居活动以及人居环境空间布局发展，反之指数越小代表地形越平坦，越有利于城市工农业布局以交通发展，因此地形起伏度指数与人居环境适宜性呈负相关，本文基于前人的研究成果[36]采用地形起伏度模型计算地形起伏度指数：
$ RDLS = {{\left\{ {\left[ {\mathop H\nolimits_{\max } - \mathop H\nolimits_{\min } } \right] \times \left[ {1 - {{P\left( a \right)} \mathord{\left/ {\vphantom {{P\left( a \right)} a}} \right. } a}} \right]} \right\}} \mathord{\left/ {\vphantom {{\left\{ {\left[ {\mathop H\nolimits_{\max } - \mathop H\nolimits_{\min } } \right] \times \left[ {1 - {{P\left( a \right)} \mathord{\left/ {\vphantom {{P\left( a \right)} a}} \right. } a}} \right]} \right\}} {500}}} \right. } {500}} $
式中，RDLS为地形起伏度指数，Hmax 和Hmin为研究区内海拔最高值和最低值，m；P(a)为研究区域内平地面积，坡度小于5°的区域为平地，km2；a为研究区域总面积，km2。
植被覆盖度是反映人居生态环境的重要指标，归一化植被覆盖指数不仅可以体现区域地下水、地表水、土壤肥力等自然因素的分布情况[37]，还与城市热环境、局部气候调节、城市绿地覆盖率等密切相关，可表征区域林木资源和绿化水平，对沙尘暴和水土流失有抑制作用，更能显著改善空气质量，因此采用归一化植被指数（NDVI）来反映区域植被覆盖率，植被覆盖率越高，则表明绿化环境越好，与人居环境适宜性呈正相关。
$ NDVI = {{\left( {NIR - R} \right)} \mathord{\left/ {\vphantom {{\left( {NIR - R} \right)} {\left( {NIR + R} \right)}}} \right. } {\left( {NIR + R} \right)}} $
式中，NDVI为归一化植被指数，NIR和R分别代表MODIS遥感数据提取的远红外波段反射率值和近红外波段反射率值，标准化后的NDVI值范围为0~100。
水资源量直接影响研究区域的土壤含水量、植物生长趋势、工农业生产以及日常生活，水资源的存量分布对区域内人居活动以及经济社会发展具有重要支撑作用。根据生态环境评价标准，采用水域面积和降水量的比重表征研究区水资源的稀缺程度，水域面积表征区域汇集水资源的能力，降水量表征区域自然给水能力，本文综合考虑多种水文指数计算方法，采用封志明等[36]提出的水文指数（HI）模型计算水文指数，降水量和距水域距离构建水文指数，降水量反映天然供水能力，距水域距离反映储水能力和取水便宜性，水文指数与人居环境适宜性呈正相关。
$ HI = \alpha P + \beta \mathop W\nolimits_a $
式中，HI为水文指数；P为年均降水量；Wa 为提取Landsat 8遥感数据获得的水域面积；α和 β分别为P和Wa 的权重，由于辽宁省水域面积较小储水能力有限，故设定距水域距离的权重较小，参考水文条件相似的京津冀区域水文指数计算公式的参数[38]，分别取值0.81，0.22。
温湿指数用来表征研究区域基础气候条件，直接反映城市居民感知对城市气候条件的舒适程度，是城市人居环境自然适宜性评价的重要指标，温湿指数越高与人居环境适宜性呈正相关。因此选取温湿指数[25]衡量研究区气候适宜度的指标。
$ THI = T - 0.55\left( {1 - f} \right)\left( {1.8t - 26} \right) $
式中，THI为温湿指数；T是月平均华氏温度，℉；t是月平均气温，℃；f是月平均空气相对湿度，%。

1.2.2 人文要素指标选取

地被指数综合反映研究区的土地利用结构及土地覆被状况，不仅包括地表自然覆盖状态，还包括人类活动与地表的人工地表覆盖，因此地被指数演变是人类活动和自然环境综合影响的结果，对人居环境适宜性有一定影响，地被指数与人居环境适宜性呈正相关。本文结合辽宁省土地利用类型和归一化植被指数计算地被指数，用来表示研究区地表覆被状况。
$ LCI = \mathop {LT}\nolimits_i \times \mathop {NDVI}\nolimits_{} $
式中，LCI为地被指数；LTi为各土地利用类型的权重，i = 1，2，…，18，分别代表18类二级土地利用类型，参考前人的研究成果[39]，结合辽宁省土地利用实际情况，以及专家意见得到权重（表1）。NDVI是辽宁省区域归一化植被指数，是由MODIS数字图像 ( MYD13Q1，250 m植被指数16 d合成产品)处理得到。
表1 土地类型权重

Table 1 Weights of landuse types

一级分类 权重 二级分类 权重 一级分类 权重 二级分类 权重
林地 0.18 有林地 0.33 水域、湿地 0.14 河流、湖泊 0.40
灌木林地 0.27 水库、坑塘 0.35
疏林地 0.21 滩涂、湿地 0.25
其他林地 0.19 建设用地 0.10 城镇用地 0.49
草地 0.29 高度盖草地 0.40 农村居民点 0.29
中覆盖草地 0.39 其他建筑用地 0.22
低覆盖草地 0.21 未利用地 0.07 裸地 0.29
耕地 0.22 水田 0.40 裸岩石砾 0.24
旱地 0.60 其他未利用地 0.47
夜间灯光指数是反应人类活动强度、城镇建设用地和城市化水平的人文要素综合指标，夜间灯光指数越高表征区域人居活动越活跃，说明区域人居环境适宜性越高，两者之间呈正相关。夜间灯光指数只等表征城市人居环境人文要素中积极因素的一方面，还需要综合地被指数、空气质量指数以及陆地交通可达性指数，全面反映城市人居环境的人文适宜性。NPP/VIIRS 影像为月度数据，空间分辨率为 15"，将上述数据投影转换为兰伯特投影，去除异常值、年内融合校正，并重采样为 1 km×1 km。
大气污染由生产生活过程中等化石燃料燃烧产生，是影响人类生活质量与身体健康的重要影响因素。辽宁省作为重要的工业省份，工业生产导致的空气污染问题对人居环境适宜性造成一定影响，空气污染物同样会对人体健康产生危害，本文采用空气质量指数定量描述空气污染对人居环境适宜性的影响。
$ \begin{gathered} IAQI = \dfrac{{{IAQI}_{up} - {IAQI}_{low} }}{{C_{up} - C_{low} }} \times \left( {C_i - C_{low} } \right) + {IAQI}_{low} \\ AQI = \max \left\{ {{IAQI}_1 ,{IAQI}_2 , \cdots {IAQI}_n } \right\} \\ \end{gathered} $
式中，AQI代表空气质量指数，指数值越小表示空气质量越好；IAQIi为污染物i的空气质量指数；Ci为污染物i的浓度；Cup、Clow分别为Ci对应浓度区间的高、低值；IAQIup、IAQIlow分别为Cup、Clow的空气质量分指数；n为污染物种类数。
陆地交通可达性作为衡量研究区域人口资源聚集流通便利程度的重要指标。日益完善的陆地交通网络，是支撑辽宁省社会经济发展重要基础建设，支撑着城市与城市之间人员、物质和信息等的交换和流动，便利的交通条件更能够提升城市人居环境质量，提高城市人居环境适宜性水平[40]。以辽宁省14个地级市为空间节点建立交通网络，选取加权平均旅行时间做为测度标准，运用成本距离加权分析法，结合2015年辽宁省经济、人口、交通数据，评价各个城市节点的陆地交通可达性。
$ \mathop A\nolimits_i = \dfrac{{\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^n {\left( {\mathop H\nolimits_{ij} \times \mathop w\nolimits_j } \right)} }}{{\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^n {\mathop w\nolimits_j } }} $
$ \mathop w\nolimits_j = \sqrt {\mathop P\nolimits_j \times \mathop G\nolimits_j } $
式中，Ai为节点i的加权平均旅行时间，h，值越大则可达性越差；n为研究评价的节点个数，本文n为14个；Hij为节点i到节点j的最短旅行时间；wj为节点j的权重；Pj为节点j的总人口；Gj为节点j的GDP总量。

1.2.3 基于GWR模型评价人居环境综合适宜性

本文改进传统权重的算法，将传统的适宜性指标与人口相关性确定权重，改为运用GWR模型计算权重[6,25,39,41]。GWR是传统线性回归的扩展，作为局部回归统计方法，可以反映地理现象的空间非平稳性，其各因子地理空间回归权重计算公式如下：
$ \mathop Y\nolimits_i = \mathop \beta \nolimits_0 \left( {\mathop u\nolimits_i ,\mathop v\nolimits_i } \right) + \displaystyle\sum\limits_k {\mathop \beta \nolimits_k \left( {\mathop u\nolimits_i ,\mathop v\nolimits_i } \right)} \mathop x\nolimits_{ik} + \mathop \gamma \nolimits_i $
式中，Yi为位置i处的人口密度；（ui,vi）表示空间中的位置i的坐标；β0（ui,vi）表示截距值；xik是位置i处的第k个独立变量；k为自变量个数，范围为 1，…8，对应不同的自然因素和人文因素指标；βk（ui,vi）表示位置i处的第k个自变量的系数；γi表示位置i处的随机误差。
基于GWR模型的人居环境指数评价法流程主要可以分为4个步骤。利用ArcGIS10.2在辽宁省范围内随机生成3 000个点，并将人口和归一化后的自然、人文适宜性指标等8个数据项，提取到该3 000个点的属性中；基于所选取的点分别构建人口与各个评价指标的GWR回归模型；通过回归系数和R2来判断适宜性因素对人口分布的影响程度，计算各适宜性指标的权重；最后将辽宁省的人居环境自然适宜性、人文适宜性以及综合适宜性划分为 3类7级（表2）。
表2 2018年辽宁省人居环境适宜性分区统计

Table 2 Statistics of different environmental suitability of human settlements in Liaoning Province in 2018

人居环境适宜性分区 自然适宜性 人文适宜性 综合适宜性
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
适宜地区 高度适宜地区 12 297.3 8.53 22 156.1 15.38 17 632.7 12.20
比较适宜地区 28 915.6 20.07 28 709.3 19.93 31 478.6 21.86
一般适宜地区 27 747.1 19.26 33 695.8 23.40 25 427.1 17.66
临界适宜地区 适宜性临界适宜地区 30 038.8 20.85 40 933.9 28.42 31 950.8 22.19
限制性临界适宜地区 34 584.3 24.01 14 210.1 9.90 32 168.1 22.34
不适宜地区 条件不适宜地区 9 768.8 6.70 3 201.1 2.20 4 818.3 3.35
永久不适宜地区 665.9 0.46 1 111.4 0.80 542.4 0.38

2 结果分析

2.1 人居环境适宜性指数空间分异

2.1.1 人居环境自然适宜性指数空间分异分析

辽宁省人居环境自然适宜性指标空间分布如图2所示。地形起伏度呈现东西部高中部低的状态（图2a），辽宁省中部为平坦的辽河平原，东部西部山脉分别是长白山支脉和内蒙古高原，向中部辽河平原的延续部分，地形起伏度指数最高值0.286分布在东部山地区域。其中沈阳市、鞍山市的平均地形起伏度指数最低，地势平坦开阔；本溪市的平均地形起伏度指数最高，地形以丘陵山地为主。归一化植被指数呈现东西部高于中部以及沿海地区的分布规律（图2b），其中沈阳市、大连市归一化植被指数最小为0.004，综合城市绿地覆盖度较低；抚顺市、本溪市、丹东市归一化植被指数最高为0.92，城市绿地面积比重高。辽宁省水文指数呈现出自东向西逐渐减少的分布特征（图2c），其中大连市水文指数最低为0.113，本溪市最高为0.173，辽宁省水域面积和年均降水量空间分布并不均匀，对辽宁省的人居环境产生重要影响。温湿指数呈现西部、中部相对较低，东部及沿海区域相对较高的特点（图2d），其中朝阳市温湿指数最低为0.134，丹东市最高为0.306，东部和沿海区域相对中部西部区域气候温暖湿润，人居环境适宜性较高。
图2 2018年辽宁省人居环境自然单因子指数空间分布

Fig. 2 Spatial distribution of natural suitability single element indices in Liaoning Province in 2018

2.1.2 人居环境人文适宜性指数空间分异分析

辽宁省人居环境人文单因子指数空间分布如图3所示。地被指数呈现出中部和沿海地区明显高于东部西部区域的空间分布特点（图3a），其中沈阳市、铁岭市较高为0.96，朝阳市较低为0.03，辽宁省中部及沿海地区城市集聚，土地利用程度高，东西部丘陵山地广布，人居活动对土地资源开发程度较弱。夜间灯光指数空间差异明显，呈现出城市明显偏高，非城市则较低，中部城市空间集聚相连的特点（图3b）。各区域的空气质量指数差异明显，中部的沈阳市、辽阳市、鞍山市等的空气质量差，东部区域的本溪市、抚顺市、丹东市等的空气质量相对较好（图3c）。陆地交通通达型指数呈现出以葫芦岛市、沈阳市、大连市为中心，多中心相连接向东西方向逐渐减小的圈层分布特征（图3d），其中沈阳市、葫芦岛市、大连市最高为1.0~1.5 h，朝阳市最低为4.0~4.5 h，辽宁省交通网络以中部地区与沿海地区交互相连的交通网络结构，发达的交通条件为城市人居环境提供良好的发展环境。
图3 2018年辽宁省人居环境人文单因子指数空间分布

Fig. 3 Spatial distribution of humanistic suitability single element indices in Liaoning Province in 2018

2.1.3 人居环境综合适宜性指数空间分异分析

基于GWR模型实现辽宁省城市人居环境的自然、人文和综合适宜性的量化空间分析，并进行空间量化分析。自然适宜性指数空间分布显示出中部及沿海地区高于东西部地区的特征（图4a）。其中，沈阳市、大连市以及营口市的自然适宜性指数最高为0.62，本溪市、抚顺市、朝阳市的自然适宜性指数最低为0.21。辽宁省人居环境自然适宜性受到地形起伏程度，到海的距离影响较明显，地形越平坦对于人居环境的布局发展越有优势，距离海域越近，海洋性气候湿润人体舒适度高，因此中部平原和沿海地区的自然综合适宜性明显优于西部东部山地丘陵地区。
图4 2018年辽宁省人居环境自然适宜性指数、人文适宜性指数、综合适宜性指数空间分布

Fig. 4 Spatial distribution of natural suitability index，humanistic suitability index, composite suitability index in Liaoning Province in 2018

人文适宜性指数空间分布显示（图4b），中部、东部、西部的适宜性指数依次递减的纵向分布特征。其中，沈阳市、葫芦岛市、大连市最高为0.85，朝阳市最低为0.30。辽宁省中部较其他区域而言，地势平坦利于土地利用开发，交通路网密集人口资源流通便利，城市人口集聚工农业发展迅速，人文适宜性指数较高。东部和西部地区受到地形起伏度等自然因素的限制，土地利用程度受人类活动干扰程度较低，空气环境较好，但陆地交通便利程度不及中部和沿海地区，人文适宜性指数较低。
辽宁省人居环境综合适宜性指数空间分布显示出（图4c），中部高东西两侧相对较低的纵向排列，沿渤海湾、黄海海岸地区优于内陆区域的环形分布，纵向与环形相结合的空间分布特征。大连市的综合适宜性指数最高为0.801，朝阳市最低为0.213。中部和沿海地区地势平坦，气候温和，交通便利，人口资源流通发展迅速，人居环境综合适宜性高；东部西部地区为山地丘陵地形，城市发展，产业布局，交通基础设施建设均受到自然环境的限制，人居环境综合适宜性指数相对较低。

2.2 人居环境适宜性等级空间分异分析

基于GWR模型对辽宁省城市人居环境适宜性指数分级（图5，表2），适宜地区面积约为8.02万km2，占比54.19%，其中自然适宜地区面积约为6.12万km2，占比41.35%，人文适宜地区面积约为8.68万km2，占比58.65%；集中分布于辽宁省的中部及沿海区域，地势平坦，土地利用系数高，交通便利，适合城市化发展及布局，城市人居环境综合适宜性等级最高，其中，人文适宜地区面积高于自然适宜区域，原因在于综合地表覆盖、交通便利性、空气质量条件等人居活动因素和区位条件因素，适合开展人居活动的区域多于自然适宜性区域。临界适宜地区面积约为6.43万km2，占比44.53%，其中自然适宜地区面积约为6.48万km2，占比44.87%，人文适宜地区面积约为5.55万km2，占比38.33%；分布在东部低山丘陵地区，东部地区较西部基础自然环境相对较好，地形起伏相对平缓，气候湿润，植被覆盖度高，水资源相对丰富，属于临界适宜性地区。不适宜地区面积约为0.52 km2，占比3.74%，其中自然适宜性地区的面积大约为1.05 km2，占比为7.17%，人文适宜性地区面积大约为1.44 km2，占比为3.01%；分布在辽宁省西部的山地丘陵地区，地形起伏度大，气候干燥、水资源紧缺，不利于工农业布局发展以及陆地交通建设，因此城市人居环境适宜性最低。
图5 2018年辽宁省人居环境自然适宜性等级、人文适宜性等级、综合适宜性等级空间分布

Fig. 5 Spatial distribution of natural suitability grade，humanistic suitability grade, composite suitability grade in Liaoning Province in 2018

2.3 人居环境综合适宜性指数与人口经济空间一致性分析

采用空间相关性系数作为空间一致性分析，辽宁省人居环境综合适宜性与人口、GDP密度空间分布格局基本一致，大体上都呈现中部高于东西两侧的特点。综合适宜性指数与人口、GDP密度的相关性系数分别为0.198和0.182，辽宁省人口经济基本分布在人居环境综合适宜性指数0.31~0.80的人居环境适宜地区，辽宁省人居环境布局发展充分开发利用了综合适宜性指数高的地区。以沈阳市大连市为空间集聚的中心（图6）。各适宜性单因子指数和综合适宜性指数，与人口密度、GDP密度都有很高的空间一致性（表3），其中地形起伏度指数、陆地交通可达性指数以及空气质量指数与人口密度、GDP密度空间分布呈现负相关，其他指数呈现正相关。夜间灯光指数直接反应人口和GDP的聚集状况，因此夜间灯光指数与人口、GDP密度空间分布的相关性最高，分别为0.213和0.194；水文指数空间一致性指数最小分别为0.068和0.046。
图6 2018年辽宁省人口密度、GDP密度空间分布

Fig. 6 Spatial distribution of population density and GDP density in Liaoning Province in 2018

表3 人居环境评价因子与人口密度、GDP密度空间相关性系数

Table 3 Correlation coefficient between human settlements indexes and population density, GDP density

评价因子 与人口密度
相关系数 		与GDP密度
相关系数
　　注：**表示在0.01水平上显著相关。
地形起伏度指数（RDLS） -0.132** -0.143**
植被覆盖指数（NDVI） 0.081** 0.147**
水文指数（WRI） 0.068** 0.046**
温湿指数（THI） 0.067** 0.060**
地被指数（LCI） 0.176** 0.162**
夜间灯光指数（DMSP） -0.213** -0.194**
陆地交通可达性指数（LTAI） -0.135** -0.186**
空气质量指数（AQI） -0.188** -0.182**
人居环境综合适宜性指数（HSCI） 0.178** 0.174**
累计百分比曲线能够直观的显示，在不同等级综合适宜性区域是否聚集等百分比的人口经济，适宜性相对较好的区域是否得到充分利用。为了更精确地反映人口经济与人居环境综合适宜性的一致性和差异性，绘制了以人居环境综合适宜性指数为横坐标，人口、GDP和土地面积累积百分比曲线（图7）。人口、经济与土地面积累积百分比均呈“S”型曲线，趋势相似，但并非完全重合。当HSCI在0.21~0.41 时，人口、经济累积百分比大于土地累积百分比，在适宜性较低的17.3%的土地上聚集了约18%的人口，土地为过饱和状态；当HSCI为0.41~0.68 时，人口、经济累积百分比小于土地累积百分比，在适宜性中等的72.3%的土地上聚集了约72%的人口，土地为未饱和状态；当HSCI 为0.68~0.80时，人口、经济累积百分比与土地累积百分比几乎相等，在适宜性最高的10%土地上，聚集了约10%的人口，土地处于恰好饱和状态。两曲线间距较小说明虽然有土地处于未饱和以及过饱和状态，但其程度较小，说明辽宁省人口经济分布与人居环境适宜性分布基本协调。
图7 2018年辽宁省人口经济累积百分比与土地面积累积百分比

Fig. 7 Population, GDP and land cumulative percentage curves in Liaoning Province in 2018

某区间的人口经济累积曲线斜率反映处于该区间的人口经济数量。当HSCI 为0.46时，斜率最大，说明人居环境适宜性指数为0.46的土地上人口经济分布最密集。随着距0.46值越远，斜率越小，人口分布越少，呈正态分布规律，说明辽宁省人口经济在人居环境最好以及中等水平的地方分布最多。整体来看，HSCI大于0.53的土地约占20%，聚集了约18%的人口；HSCI 小于0.53的土地约占80%，聚集了约82%的人口，说明辽宁省人口经济与人居环境适宜性分布较为协调，人居环境适宜性相对较好的土地得到了充分利用。

3 结论和讨论

3.1 结论

1）受东西两侧丘陵山地地形向中部平原倾斜过渡的影响，东西两侧地形的起伏度指数明显高于中部；植被覆盖条件东部明显优于中西部地区，中部及沿海地区归一化植被指数最低；水文条件与气候条件相同，呈现由东向西逐渐递减的分布特征；西部较中部、东部地区相比，水资源更加紧缺更加炎热干燥。总体来看，辽宁省人居环境自然适宜性空间上呈顺应山脉走向的东北—西南方向条带装分异规律，中部及沿海城市的自然适宜性指数高于东部西部城市。
2）地被指数与夜间灯光指数都呈现中部与沿海区域较高、东部西部较低的空间分异特征；陆地交通通达性指数整体较高，空间差异相对较小，以沈阳市、大连市、葫芦岛市为中心，空间分布呈现多中心相连，向东西方向逐渐减小的圈层结构分布特征；空气质量指数与社会经济发展密切相关，中部城市社会经济发展良好同时付出破坏生态环境的代价，中部城市的空气质量明显劣于东西部城市。总体来看，辽宁省人居环境人文适宜性指数中部最高，东部次之，西部最低。
3）综合适宜性空间分布呈现出，中部及沿海区域综合适宜性最高，东部次之西部最低，顺应地形走势的东北—西南方向的纵向形与沿海弧形相结合的空间分布规律。其中，沈阳市、大连市、鞍山市的综合适宜性指数最高，本溪市、朝阳市的综合适宜性指数最低。
4）辽宁省的人口GDP密度与人居环境综合适宜性指数的分布空间基本一致，相关指数分别为0.198和0.182。其中地形起伏度指数、夜间灯光指数、陆地交通可达性指数以及空气质量指数与人口密度、GDP密度空间分布呈现负相关，其他指数呈现正相关。辽宁省人口经济与人居环境适宜性分布相对协调，城市人口经济聚集于人居环境水平较好的地区，人居环境适宜性高的土地得到了充分利用。

3.2 讨论

为提升辽宁省整体综合人居环境适宜性，建设布局均衡、可持续发展的人居环境，需要改善辽宁省城市绿化环境，提高城市聚集区的植被覆盖率，改善城市人居环境的舒适性；优化土地利用空间结构，提高东部西部丘陵山地区域的土地利用效率；加强东部和西部的交通基础设施建设，充分利用辽宁省地理区位优势，加强辽宁省内部以及与相邻省份地区的交通便利性，提高人流物流流通量；转变产业结构与经济发展模式，提高服务业和高科技创新产业比重，经济转型实现可持续发展。逐渐增强人们日常生活中的环保意识，从生产生活两方面改善日常生活环境，改善城市空气质量，提升整体城市人居环境质量。
本文以省域范围为研究空间尺度，综合自然和人文适宜性要素，基于GWR模型构建人居环境综合适宜性评价模型，探讨城市人居环境综合适宜性空间分异特征，以期更好的建设布局辽宁省人居环境。但由于遥感数据的精度较低，社会经济统计数据存在一定误差，可能会在一定程度上对研究结果的准确性造成影响。对人居环境适宜性演变进行未来预测，和以及人居环境建设提出针对性的优化建议，是今后仍需要进一步研究的问题。

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