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地理科学  2017 , 37 (9): 1337-1344 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.09.006

Orginal Article

基于城市流空间的城市群变形结构识别——以长江三角洲城市群为例

王钊, 杨山, 龚富华, 刘帅宾

南京师范大学地理科学学院, 江苏 南京 210023

Identification of Urban Agglomerations Deformation Structure Based on Urban-flow Space: A Case Study of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

Wang Zhao, Yang Shan, Gong Fuhua, Liu Shuaibin

School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China

中图分类号:  K901.8

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2017)09-1337-08

通讯作者:  通讯作者:杨山,教授。E-mail:yangshan@njnu.edu.cn

收稿日期: 2016-11-2

修回日期:  2017-01-20

网络出版日期:  2017-11-20

版权声明:  2017 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目（41471135,41171133）、江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYLX16_1270）、江苏省社会科学基金项目(16SHC004)资助

作者简介:

作者简介：王钊（1991-）,男,湖南衡阳人,博士研究生,主要研究方向为城乡发展与区域规划。E-mail:wangzhao_njnu@163.com

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摘要

全球化、信息化时代,城市群空间结构在城市流的作用下发生剧烈的变形。基于长三角城市流的测度和关系矩阵构建,通过流要素分析、多维尺度分析,从“节点-联系-格局”3个方面识别流空间下城市群变形结构。研究表明：流空间下城市中心性层级特征变化明显,中间层级的城市数量大幅增加;局域范围内城市流网络仍受地理空间距离的制约,但高等级城市流具有跨地理空间流动特征;中心城市和边缘城市呈“异化”发展趋势,表现为中心城市的集聚组团以及边缘城市的分散偏离。

关键词： 空间变形 ; 城市群空间结构 ; 长江三角洲地区 ; 多维尺度分析

Abstract

The expansion of informatization, networking and globalization makes internal communication of urban agglomeration increased sharply. Due to the powerful shaping strength of urban flows, spatial structure of urban agglomeration has suffered dramatic structure deformation. It is meaningful to identify and optimize the structure of urban agglomeration from the prospect of the urban flow. Based on economic-social data and road traffic data of the Yangtze River Delta in 2014, this article carries on a comprehensive measurement of urban flow in the Yangtze River Delta. From the prospects of “Node-contact-pattern”, we try to identify the deformation structure of the Yangtze River Delta urban agglomeration with Multidimensional Scaling Analysis. The results indicate that: 1) At the node level, there is a significant hierarchy change of urban centricity in flow space. 67 cities are divided into four levels, the number of middle level city (including level I and level II) in flow space increased dramatically in contrast to traditional rank-size distribution. 2) The connections between nodes in local districtsare restricted to the law of geographic space distance, but high level flows exist between Nanjing, Shanghai, Hangzhou and some other cities, which characterized by the trans-regional intercourse feature and “7” glyph structure in space. 3) In terms of node spatial pattern identification, Multi-dimensional Scaling Analysis can make multidimensional connection matrixreduce to two-dimensional space matrix, the result is more objective and intuitive. Flow space structure pattern shows a dramatic deformation due to the core node “concentration” and the edgenode “discrete”. On one hand, cities such as Shanghai, Hangzhou, Nanjing, and Suzhou present a group concentration, which formed a “core area” characterized by large-scale, continuous urban space, and closely connection; On the other hand, cities in the north of the Yangtze River and south of Hangzhou bay show a scattered deviating trend from the “core area”. In order to improve the efficiency and integration level of the Yangtze River Delta, urban agglomeration, economic development and transport network construction of those structural deviation cities should be noticed by both state and local governments.

Keywords： space deformation ; urban agglomeration spatial structure ; the Yangtze River Delta ; Multidimensional Scaling Analysis

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王钊, 杨山, 龚富华, 刘帅宾. 基于城市流空间的城市群变形结构识别——以长江三角洲城市群为例[J]. 地理科学, 2017, 37(9): 1337-1344 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.09.006

Wang Zhao, Yang Shan, Gong Fuhua, Liu Shuaibin. Identification of Urban Agglomerations Deformation Structure Based on Urban-flow Space: A Case Study of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(9): 1337-1344 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.09.006

引言

城市地理学研究中的流空间是通过人流、物流、信息流、资金流等一系列流体化要素的不断运动所形成的空间场域或载体。城市流空间作为全球化与信息化时代的产物,在一定程度上引导着未来地域空间格局的发育[1]。由于劳动地域分工以及城市职能互补,作为城市空间联系实质内容的空间流成为具有方向和强度的空间矢量,其方向和强度的变化将导致区域内联系网络的改变,进而导致空间差异的产生[2]。1980 s以来,随着城市间人流、物流、资金流等相互作用逐渐增强,城市流逐渐模糊了时间和空间界限,促使城市在区域范围内的相对位置、相对关联及相互作用呈现出集聚和扩散等新特征[3,4]。作为一定地域范围内存在巨大能量流动的地域整合体,城市群的流空间已然成为城市群空间结构研究的重点内容。如何识别城市群流空间下的结构特征,揭示其对城市群实体空间所造成的结构变形和模式重构,是当前城市群空间结构研究迫切需要解决的问题与难点。

与城镇化发展的历程相似,国内外学者对有关城市群空间结构的研究关注的焦点处于不断变革之中。国外相关研究涉及结构关系、空间机制、组织优化等方面,结合区域化、全球化等时代背景,经历了由静态到动态、由地理空间到经济空间,再到多维空间的转变过程[5~7]。国内关于城市群空间的研究始于20世纪80年代的“城镇体系”研究。随后,地理学者与规划学者就城镇体系概念、组织结构、影响范围和城镇相互作用进行了广泛研究,实证区域覆盖了长江三角洲、珠江三角洲、京津冀、辽中南等城镇密集区域[8,9],这些研究为城市群空间结构研究提供了理论基础与实践经验。21世纪以来,随着城市群概念内涵的逐渐完善及新型城镇化中主体形态地位的确立,大批学者将空间结构相关问题的研究目光转向城市群空间结构特征、空间结构模式、空间整合及动力机制分析等方面,如方创琳等[10]、宋吉涛等[11]从空间结构的特性入手,定量测度并分析了城市群空间结构的紧凑度、稳定性;李亚婷[12]、李王鸣[13]、薛冰等[14]则分别从城市群的经济联系、要素分析、人地关系角度对城市群空间结构特征进行揭示;史雅娟等[15]在实证测度的基础上,对多中心网络式城市群空间模式进行了初步分析和探讨;李俊峰等[16]、万庆等[17]分别以江淮城市群、武汉城市群为案例,在定量测度结构要素的基础上,概括城市群空间组织形式并提出空间整合的发展模式。研究的主要分析工具涉及数学模型（如空间相互作用模型、城市流模型等）,GIS网络分析工具及可视化技术[18~20]。相关研究在内容和方法上均取得有益的进展,但大部分研究更多地关注城市与腹地的关系,对信息流、人员流、金融流、货物流等城市流作用下城市群的变形结构关注较少,且缺乏进一步模式识别和对比分析。

鉴于此,本文从空间结构的节点、联系、格局3个要素特征入手,对流空间下城市群的变形结构进行定量识别,并与实体空间下城市群的结构进行对比,探索变形前后城市群的空间结构模式差异。长三角城市群作为全国最大的城市群,同时也是发育最为成熟的城市群,其城镇空间组织的结构渐趋成熟,具有较强的典型性和示范性。研究将以长三角城市群为案例区,综合运用主成分分析法、联系强度模型、多维尺度分析法进行流空间变形,旨在丰富城市群空间结构理论,实现流空间结构模式的定量化识别,为城市群空间结构优化、功能整合及协同规划等提供决策依据。

1 研究数据与研究方法

1.1 数据来源

长三角1∶25万主要道路空间分布数据（2013年）以及乡镇界线数据来源于国家科技基础条件平台——地球系统科学数据共享平台[21]（http://www.geodata.cn）,包括长三角范围内省道、国道、高速、各省市市内道路等,该数据集具有较好完整性和精确性。各城市社会经济数据来源于2015年江苏省[22]、浙江省[23]和上海市统计年鉴[24]。研究单元包括上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、泰州、杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、台州16个城市及其他县级中心城镇共计67个统计单元。

1.2 基于流空间的结构识别方法

以往城市群空间结构的研究,通常是从中心地理论出发探讨城市空间分布的特征和秩序[25];从指标体系的综合计算方式,结合一定的数量分析方法(如主成分分析、层次分析、图论和复杂网络研究工具等),揭示城市之间的相互作用及经济网络结构[26];最后根据相关专业人员基于自身对某地区实情的观察,凭经验定性地给出城镇空间格局,而定量的结构识别方法体系相对缺乏[27,28]。在此借鉴高晓路等基于“空间节点-空间联系-空间格局”的区域城镇空间结构识别思路[29],首先对城市群节点的中心性层级规律进行测算,通过城市联系强度模型分析城市间相互联系的流向、流量分异规律,再通过多维尺度分析法量化变形前后的空间结构关系,结合节点层级结构、联系结构确立城市群变形后的完整结构模式。基于流空间城市群变形结构的研究技术路线见图1。

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图1   基于流空间的城市群结构识别方法技术路线

Fig.1   Technical route for spatial structure recognition of urban agglomeration based on flow space

1） 联系强度矩阵构建。城市间联系强度是确定城市群空间结构的关键指标,也是最终确定城市群空间结构的依据[30]。城市间联系强度评价方式多样,包括直接测量法、模型测量法和参量替代法等。直接测量法和参量替代法存在数据获取难度高、数据代表性不强等不足[29]。因此,本文以引力模型为基本原型,为避免使用单一指标偏差过大的问题,采用综合实力大小和加权最短距离来构建城市联系强度模型,计算公式如下：

Vij=Zi×ZjRij2（1）

Rij=LijWr（2）

式中, Vij是城市间联系强度评价值; Zi、 Zj分别为城市i和城市j的综合实力评价值; Rij是两城市间的加权最短距离; Lij为连接两个城镇的道路长度,在ArcGIS中利用网络分析模块进行O-D最短路径矩阵分析得出; Wr为道路等级权重,道路权重赋值分别为：铁路为3;高速公路为2.5;国道为2;省道为1.5;县道为1.0。综合实力大小采用主成分分析方法得出,以2014年各城市社会经济数据为基础,选取城市规模水平、经济水平、社会发展水平和基础设施水平4个方面共14个指标,运用主成分分析法对长三角城市群67个县市进行综合实力评价。依据特征值大于1,累计贡献率大于85%的原则提取2个主成分,在对各主成分代表的实际情况做出合理解释的基础上,计算得到各城市综合实力值。

2） 多维尺度分析。多维尺度分析(Multi-dimensional-Scaling,MDS)是Torgerson于1958年提出的一种基于研究对象之间的相似性或距离,将研究对象在一个低维（二维或三维）的空间形象地表示出来,进行聚类或维度分析的图示法[31]。确定各个节点之间的关系矩阵或距离矩阵是该方法的核心,距离代表了城市（城镇）之间的差异性,既可以是时间距离、空间距离,也可以是属性距离。将研究对象的相似性或相异性数据用一个邻近矩阵表示,进而用低维空间中的点结构来表示研究对象,可以揭示数据的潜在结构。其基本原理如下[32]：

假设有n个客体1, 2, …,n,客体j和k之间的相异性为δjl,在p次维的空间中,点间欧氏距离大小 \(d_{jk}=\sqrt{\sum_{i=1}^p {({y}_{sj}-({y}_{ik})}^2\qquad}\) ,yij为点j在i次维度中的坐标;yik为点k在i次维中的坐标;p为维度。客体自身之间的相异性略去,则共有m=\(\frac{n(n-1)}{2}\)个相异值。在MDS模型中假定：δjk≈f(djk)。其中当δjk为相似性时,f为单调降函数;当δjk为相异性时,f为单调增函数。若样本之间没有相等值,则构造出一个具有与源数据对应大小的矩阵：

Δ=δj1k1,δj2k2,…,δjmkm（3）

式中, m为相异或相似值的有效个数。为度量上述矩阵的拟合程度,Kruskal提出了应力系数（Stress coefficient）这一检验统计量[33]。它代表实际距离与空间表征上的预测距离间的差距（误差）,占实际总距离的比率。计算公式为：

\[S=\sqrt{\left[\sum_{J=1}^n \sum_{k=1}^n(d_{jk}-\hat{d}_{jk})^2\bigg/\sum_{j=1}^n \sum_{k=1}^n({d}_{jk}-\overline{d})^2\right]}\]

式中, djk是客体间欧氏距离; d
jk是在该空间表征下两客体间的预测距离; d̅是所有客体间欧氏距离的平均数。Stress系数和拟合指数RSQ(R-squared)是目前用来检验MDS空间表征构图拟合优度最常用的指标,Stress系数判断标准为：当Stress系数小于0.05为拟合极好;Stress系数小于 0.1为拟合较好;Stress系数小于0.2为拟合一般;Stress系数大于0.3为拟合较差。RSQ指数表征模型拟合的解释程度,RSQ应大于0.6,其值越大,模型的解释力越强。

2 结构要素分析

2.1 流动节点层级分析

节点是流空间的出发点、中间环节或终点,是整个城市群结构的核心。流入和流出是流空间下城市节点辐射和扩散的主要方式,通过测度表征节点在流空间中辐射和扩散能力的节点中心度①（1 节点中心性： Ci=∑jnVij, j为除节点i以外的其他节点。）指标,并基于节点中心度的不同进行等级分层,可以识别城市群空间结构中节点辐射扩散能力的层级特征。

以城市节点的中心度 Ci为划分标准,利用自然断点分类法（Natural break）可将城市群内的节点中心度层级划分为4个层级,同时根据综合实力规模划分出传统的层级结构进行比较（表1）。与综合实力规模的等级划分相比,上海的第Ⅰ层级位置保持不变,第Ⅱ、Ⅲ层级的城市数量大幅增加,苏州、杭州、无锡、昆山、海宁等在城市群中具有区位优势的城市排序上升,南京、常熟、台州等城市排序下降。说明流空间下城市节点的中心性不仅受城市规模的影响,地理位置、交通条件改善等因素也有利于节点中心性作用的发挥,节点城市的层级性呈现更多的变化,区域多核化发展特征更加明显。

表1   城市层级划分对比

Table 1   Comparison of urban hierarchy

层级综合实力规模等级节点中心度等级
划分标准Zi城市划分标准Ci城市
Ⅰ>1302上海>2727上海
Ⅱ417~1301南京、杭州1013~2726苏州、南京、杭州、昆山
Ⅲ157~416苏州、常熟、张家港、江阴、昆山295~1012无锡、江阴、常州、海宁、镇江、张家港、太仓、常熟等12市
Ⅳ<156镇江、太仓、台州、宜兴、常州、诸暨、
慈溪、湖州等59市		<294嘉兴、靖江、宜兴、诸暨、绍兴、德清、溧阳、平湖、句容等50市

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2.2 流动联系网络分析

相对于一般区域内松散的城镇联系,城市群内部之间的要素联系十分紧密,通过分析城市间的联系强度,可以揭示流空间下联系网络特征。基于城市联系强度计算结果,选取各个城市最大的联系强度方向和城市间联系强度排在前30位的城市对进行连线,通过ArcGIS10软件进行最大联系方向与TOP30网络的空间化,得到城市最大联系方向图和城市间联系强度TOP30（图2）。

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图2   长三角城市最大联系方向（a）及城市间联系强度TOP30（b）

Fig.2   The largest connecting direction of cities (a) and TOP 30 connecting networks (b)

由图2a所示,各城市的最大联系方向多指向地区中心城市,区域范围内“核-辐结构”明显。整个城市群形成了4个大小不一的“放射式”城市联系网,连接节点主要集中在上海、杭州、南京3个重要节点城市周边,与这3个节点连接的最大连接边数依次占总边数的36.7%,20%,18.3%（共占总数的75%）。其中以上海为中心的联系强度网络向西经苏锡常延伸到金坛,向南延伸到宁波、天台,向北至兴化,构成城市群内最大的一个城市联系网络;以杭州为核心,周边城市指向杭州的城市联系线路构成了第二个大的城市网络;以南京为核心向镇江、扬州等地级市辐射组成第3个联系网络;此外,以台州为核心存在着一个小范围的单中心联系网络。最大联系方向的组团式特征表明空间邻近网络由于路径较短、货物运输、人员流动、技术扩散较快等因素,区域中心对周边城市仍起主导作用。

TOP30联系网络承担了城市群中最大最强的城市流,是整个城市群中联系最为密切的区域（图2b）。将网络中城市联系强度前30位的城市相互联接起来,发现城市群核心流向集中在南京-上海-杭州一线,呈“7”字形分布。核心城市间的联系突破局部地域范围,南京到上海、上海到杭州的长距离联系边在高等级联系网络中出现。值得注意的是,宁波、台州等重要节点城市的联系并未进入前30位,这也导致杭州以南、以东的结构缺失,宁波成为TOP30网络中的“结构洞”,应加强宁波与杭州之间相互作用,实现城市群网络向南部的延伸。

2.3 节点空间格局分析

通过上述分析可以看出,不同层次城市间的流动路径和流量水平是存在差异的,现阶段长三角城市群局域范围内的城市流仍然呈“核心-边缘”辐射的结构特征,即低层次城市流动并未发生较大变形;在实际流动中,不同地区之间主要通过核心城市进行联系,这些城市间的联系流量规模在整体流空间中占有绝对主导地位。基于此,本文以长三角16个地级市间的最短交通距离和城市间城市流强度作为变形前后的距离矩阵,并将这2个矩阵数据作为运行数据,利用多维尺度分析方法（MDS）拟合不同距离矩阵下城市空间分布格局,变形前后MDS拟合结果的Stress系数分别为0.038和0.187,RSQ值为0.993与0.863,拟合效果分别达到极好和较好水平,得到城市实体空间（图3a）和流空间下的二维分布格局图（图3b）,为便于分析,将其进行了转置和矢量化。

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图3   长三角城市群空间结构模式对比

Fig.3   Contrast of urban agglomeration spatial structure pattern

可以看到,MDS二维分布格局图中城市之间的相对位置发生了较大变化。图3a显示最短交通距离下城市二维空间分布,呈离散状态,其格局与长三角城市群传统空间分布差异不大。图3b所代表的空间格局是城市流强度矩阵所得出的二维空间,本文用它作为变形后城市之间相互关系的空间表征。变形后城市群空间呈现出明显的集聚性,上海、苏州、杭州、南京等城市处于空间的中心位置,部分城市之间的距离有了较大程度的缩小,也有部分城市空间位置与核心位置距离被拉大。

3 城市流空间下变形结构模式识别与对比

基于多维尺度分析法得出的城市之间的空间关系,将前文所得的城市层级划分、城市间联系主要方向以及城市的大体影响范围进行叠加,可将城市群结构模式识别出来（图3a、3b）。

在变形之前的空间结构模式中（图3a）,南京-上海-杭州一线呈“Z”字型的空间格局,I级和II级中心城市分别在城市群的西部、东部、南部起核心辐射作用,为长三角城市群的三大极核。三大核心城市之间分布有苏州、无锡、常州、嘉兴、湖州、绍兴、宁波等地级市,这些城市的发展非常迅速,城市间地域逐渐呈连绵发展的态势,填充了东-西向和南-北向轴线,使得“Z”字型轴线发展成为重要的城市廊道。

图3b为城市群变形后的结构模式,可以看出其空间结构呈明显的“核心-边缘”结构,上海、杭州、南京、苏州等城市因其城市间流动联系较强,在空间上呈集聚态势,城市影响范围相互重叠,形成规模显著、空间连续、联系紧密的城市连绵区,这一区域构成了长三角城市群的“核心区”。长江以北的扬州、南通和泰州以及杭州湾以南的绍兴、宁波、台州、舟山与城市群“核心区”距离扩大,说明这些城市与核心城市的经济辐射能力仍有一定差距,同时也反映尽管跨江通道和杭州湾跨海大桥建设缩短了长江以北和杭州湾以南的城市与长三角核心城市间的交通距离,但城市间的联系网络仍较为稀疏且强度较弱。未来应加强与沪宁杭之间的联系对接,改善长三角城市群北部和南部城市辐射影响不足的问题,进一步填充和完善长三角城市群的空间结构体系。

4 结论与讨论

本文以长三角城市群为案例地区,通过对城市综合实力、城市联系强度的定量测度,构建城市群交通矩阵和联系强度矩阵,结合多维尺度分析模型,分析并提炼城市实体空间和流空间下的城市群空间结构模式。研究从城市群存在的多维空间结构特征出发,遵循空间节点-空间联系-空间格局的城市群空间结构定量识别路径,得出了一些有益的结论：

1） 流空间下,城市中心性与城市综合规模并非完全相关。受交通和区位等因素影响,城市节点中心性的层级划分变化较大,中间层次城市数量明显增多,多核化趋势明显。

2） 局部地域范围内城市最大联系方向仍符合距离衰减规律,核-辐结构明显;但城市群TOP30网络中跨区域长距离联系增多,高等级城市联系开始突破局部地域空间的限制。

3） 多维尺度分析在识别城市群节点的空间格局方面较为客观和直观,城市群空间格局中核心节点“集聚”和边缘节点“离散”特征尤为明显。上海、杭州、南京、苏州等在空间上呈集聚组团态势,形成规模显著、空间连续、联系紧密的城市群核心区;长江以北以及杭州湾以南的城市的分散偏离趋势更加明显,应针对性加强结构性偏离城市的结构融合,以提高空间组织效率和城市群一体化水平。

本文的研究在于通过构建相互联系矩阵和交通矩阵进行城市群空间结构变形。基于城市流视角下的结构模式分析可以脱离地理空间的限制,为城市群空间结构的一体化研究提供新的视角,同时也存在一些有待继续研究之处,如城市相互联系的影响因素不仅仅是城市规模和距离,还包含城市之间的行政隶属关系、城市性质的互补与排斥、社会文化联系等,这些因素的加入有助于提高相互联系矩阵的精确性,进而完善城市群空间变形结构模式的识别体系。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[J]. Transactions of the Institute of British Geographers, 2013,38(3):497-511.

https://doi.org/10.1111/j.1475-5661.2012.00545.x      URL      [本文引用: 1]      摘要

This paper reports a new type of world regionalisation based upon the location strategies of leading advanced producer service firms. To generate these global practice' regions, a principal components analysis of the office networks of 175 service firms across 138 cities is used to identify 10 common location strategies. These are interpreted as fuzzy (overlapping) and porous regional formations each consisting of two parts: a home-region and a global-outreach. The results indicate five overlapping pairs of regions: (i) intensive and extensive globalisations based upon the USA plus London (USAL); (ii) Americas and Latin America regions; (iii) Pacific Asia and China regions; (iv) Europe and Scandinavia regions; and (v) Australasian and Canadian Commonwealth' regions. All regions have worldwide global-outreaches but they differ significantly in their respective sizes and importance. Discussion of these findings elaborates upon two key points: first, globalisation is not a blanket' process creating a homogeneous world, and second, the resulting fuzzy and porous regionalisation counters the traditional territorialist' regional geographies that can provide a framework for global conflict with a more complex geography of multiple global integrations.
[8] 顾朝林. 经济全球化与中国城市发展[M].北京:商务印书馆,1999.

[本文引用: 1]     

[Gu Chaolin.Economic Globalization and the Development of Cities in China. Beijing: The Commercial Press,1999.]

[本文引用: 1]     

[9] 刘继生, 陈涛.

东北地区城市体系空间结构的分形研究

[J]. 地理科学,1995,15(2):136-143.

https://doi.org/10.1007/BF02006258      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文探讨了城市体系空间分布的分形特征,东北地区城市体系的空间结构,包括随机聚集分维的测算比较、分形结构因子的度量等的分析,以及东北地区城市体系相互作用与形成机制等.

[Liu Jisheng, Chen Tao.

A Fractal study on the spatial structure of systems of towns in northeast China.

Scientia Geographica Sinica,1995,15(2):136-143.]

https://doi.org/10.1007/BF02006258      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文探讨了城市体系空间分布的分形特征,东北地区城市体系的空间结构,包括随机聚集分维的测算比较、分形结构因子的度量等的分析,以及东北地区城市体系相互作用与形成机制等.
[10] 方创琳,祁巍锋,宋吉涛.

中国城市群紧凑度的综合测度分析

[J]. 地理学报,2008,63(10):1011-1021.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.10.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

城市群紧凑度是指在城市群形成与发育过程中，所体现出的城市（城镇）、产业、资源、资金、交通、技术、人才等物质实体按照一定的经济技术联系在空间上的集中程度，包括城市群产业紧凑度、城市群空间紧凑度和城市群交通紧凑度等类型。适度的紧凑度是城市群综合效益最大化的集中体现．城市群紧凑度过高、过低都不利于城市群的健康发展。从产业、空间和交通三大视角入手．通过构建城市群紧凑度的综合测度模型．对选取的23个城市群紧凑程度进行分析后认为．中国城市群紧凑度总体不高．且空间差异性大，根据这种差异，采用聚类分析法可将中国城市群综合紧凑度划分为高度紧凑、紧凑、中度紧凑、低度紧凑和不紧凑（分散）5个等级。城市群综合紧凑度呈现出由东向西、由南向北逐渐降低的分异态势。城市群综合紧凑度与城市群发育程度呈现出高度的正相关性。如何科学调控城市群紧凑程度，紧凑程度达到一种什么样的标准才是最佳选择．这是本文研究中试图回答的问题。该研究为我国城市群的形成与发育．为建设资源节约型城市群、环境友好型城市群、生态型城市群和高效型城市群提供定量的决策依据．为推动我国城市群的适度集聚和健康发展奠定科学基础。

[Fang Chuanglin, Qi Weifeng, Song Jitao.

Researches on comprehensive measurement of compactness of urbanagglomerations in China.

Acta Geographica Sinica,2008,63(10):1011-1021.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2008.10.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

城市群紧凑度是指在城市群形成与发育过程中，所体现出的城市（城镇）、产业、资源、资金、交通、技术、人才等物质实体按照一定的经济技术联系在空间上的集中程度，包括城市群产业紧凑度、城市群空间紧凑度和城市群交通紧凑度等类型。适度的紧凑度是城市群综合效益最大化的集中体现．城市群紧凑度过高、过低都不利于城市群的健康发展。从产业、空间和交通三大视角入手．通过构建城市群紧凑度的综合测度模型．对选取的23个城市群紧凑程度进行分析后认为．中国城市群紧凑度总体不高．且空间差异性大，根据这种差异，采用聚类分析法可将中国城市群综合紧凑度划分为高度紧凑、紧凑、中度紧凑、低度紧凑和不紧凑（分散）5个等级。城市群综合紧凑度呈现出由东向西、由南向北逐渐降低的分异态势。城市群综合紧凑度与城市群发育程度呈现出高度的正相关性。如何科学调控城市群紧凑程度，紧凑程度达到一种什么样的标准才是最佳选择．这是本文研究中试图回答的问题。该研究为我国城市群的形成与发育．为建设资源节约型城市群、环境友好型城市群、生态型城市群和高效型城市群提供定量的决策依据．为推动我国城市群的适度集聚和健康发展奠定科学基础。
[11] 宋吉涛,方创琳,宋敦江.

中国城市群空间结构的稳定性分析

[J].地理学报,2006,61(12):1311-1325.

URL      [本文引用: 1]     

[Song Jitao, Fang Chuanglin,Song Dunjiang.

Spatial structure stability of urban agglomerations in China

.Acta Geographica Sinica, 2006,61(12):1311-

URL      [本文引用: 1]     

1325.]

URL      [本文引用: 1]     

[12] 李亚婷,潘少奇,苗长虹.

中原经济区县际经济联系网络结构及其演化特征

[J].地理研究,2014,33(7): 1239-1250.

URL      [本文引用: 1]     

[Li Yating, Pan Shaoqi, Miao Changhong.

Structure and evolution of economic linkage network at countylevel in Central Plains Economic Zone.

Geographical Research,2014,33(7):1239-1250.]

URL      [本文引用: 1]     

[13] 李王鸣,柴舟跃,江佳遥.

基于城市空间要素分析的浙中城市群结构特征研究

[J].地理科学,2011,31(3):295-301.

URL      [本文引用: 1]     

[Li Wangming, Chai Zhouyue, Jiang Jiayao.

Structural Characteristics in Central Zhejiang Urban AgglomerationBased on Spatial Elements System Analysis.

Scientia Geographica Sinica,2011,31(3):295-301.]

URL      [本文引用: 1]     

[14] 薛冰,张黎明,耿涌,等.

基于空间重构视角的老工业区人地关系研究——以沈阳市铁西区为例

[J].地理科学,2015,35(7):890-897.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>以铁西老工业区为例,通过2000年、2005年和2010年的航片及遥感影像数据,结合300 m&times;300 m网格的5206栋建筑单体的人工调查,基于GIS及制度理论,从空间重构视角揭示了微观尺度人地系统演化特征,阐明了人地结构变化的动力机制。铁西老工业区空间重构主要表现为级差地租支撑下的企业搬迁:1938~2000年呈南北格局,2000年后快速转化为东西格局。以政府、企业和公众为主要分析对象构建空间重构动力分析模型,结果表明:政策条件对人地系统演化具有直接影响,其作用效力依赖于产业结构类型及其与周边区域经济活动的关联性。</p>

[Xue Bing, Zhang Liming, Geng Yong et al.

Spatial-restructuring Analysis of Human-land Relationships in An Old Industrial Area: The Case of the Tiexi District, Shenyang.

Scientia Geographica Sinica, 2015,35(7):890-897.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>以铁西老工业区为例,通过2000年、2005年和2010年的航片及遥感影像数据,结合300 m&times;300 m网格的5206栋建筑单体的人工调查,基于GIS及制度理论,从空间重构视角揭示了微观尺度人地系统演化特征,阐明了人地结构变化的动力机制。铁西老工业区空间重构主要表现为级差地租支撑下的企业搬迁:1938~2000年呈南北格局,2000年后快速转化为东西格局。以政府、企业和公众为主要分析对象构建空间重构动力分析模型,结果表明:政策条件对人地系统演化具有直接影响,其作用效力依赖于产业结构类型及其与周边区域经济活动的关联性。</p>
[15] 史雅娟,朱永彬,冯德显,等.

中原城市群多中心网络式空间发展模式研究

[J].地理科学,2012,32(12):1431-1438.

https://doi.org/10.1007/s11783-011-0280-z      URL      [本文引用: 1]      摘要

通过实证中原城市群不同空间的集聚一碎化程度、经济集聚力和交通网络对城市群空间发展的影响，剖析长期以来中原城市群空间发展的特征，提出了中原城市群多中心网络式空间发展的模式。研究结果显示，中原城市群基本处于持续均质发展状态，其发展符合中心地理论K值原则；核心增长极弱核牵引，节点城市发展程度差异不大，节点在区域以发达道路交通交织成网，中原城市群多中心网络式空间发展模式成为一种必然。

[Shi Yajuan, Zhu Yongbin,Feng Dexian et al.

Polycentric Network Development Pattern of Zhongyuan Urban Agglomeration.

Scientia Geographica Sinica,2012,32(12):1431-1438.]

https://doi.org/10.1007/s11783-011-0280-z      URL      [本文引用: 1]      摘要

通过实证中原城市群不同空间的集聚一碎化程度、经济集聚力和交通网络对城市群空间发展的影响，剖析长期以来中原城市群空间发展的特征，提出了中原城市群多中心网络式空间发展的模式。研究结果显示，中原城市群基本处于持续均质发展状态，其发展符合中心地理论K值原则；核心增长极弱核牵引，节点城市发展程度差异不大，节点在区域以发达道路交通交织成网，中原城市群多中心网络式空间发展模式成为一种必然。
[16] 李俊峰,焦华富.

中原城市群的空间组合特征与整合模式

[J].地理研究,2010,29(3):535-544.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.02.018      URL      [本文引用: 1]      摘要

城市群已成为我国城镇化发展的主体形态,城市群的空间整合是我国城镇化过程中必须解决的重大战略性问题。目前,中原城市群发展形势良好,被认为是我国将形成的十大城市群之一。本文运用分形、城镇化不平衡指数、城市网络、城市空间相互作用等理论和方法,对中原城市群城镇的空间组合状况进行分析;构建促进中原城市群9城市协调组合发展的空间整合机制;依据中原城市群自身发展特色,对其空间整合模式进行选择,并由此提出其空间整合的总体概念模型。

[Li Junfeng, Jiao Fuhua.

Study on spatial combination characteristics and conformity patterns of the Central Plain city cluster.

Geographical Research,2010,29(3):535-544.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.02.018      URL      [本文引用: 1]      摘要

城市群已成为我国城镇化发展的主体形态,城市群的空间整合是我国城镇化过程中必须解决的重大战略性问题。目前,中原城市群发展形势良好,被认为是我国将形成的十大城市群之一。本文运用分形、城镇化不平衡指数、城市网络、城市空间相互作用等理论和方法,对中原城市群城镇的空间组合状况进行分析;构建促进中原城市群9城市协调组合发展的空间整合机制;依据中原城市群自身发展特色,对其空间整合模式进行选择,并由此提出其空间整合的总体概念模型。
[17] 万庆,曾菊新.

基于空间相互作用视角的城市群产业结构优化——以武汉城市群为例

[J].经济地理,2013,33(7):102-108.

URL      [本文引用: 1]     

[Wan Qing, Zeng Juxin.

The Optimization of Industrial Structure of Urban Agglomeration from the Perspective of Spatial Interation: Case Study of Wuhan Urban Agglomeration.

Economic Geography,2013,33(7):102-108.]

URL      [本文引用: 1]     

[18] 王钊,杨山,刘帅宾.

基于DMSP/OLS数据的江苏省城镇人口空间分异研究

[J].长江流域资源与环境,2015,24(12):2021-2029.

https://doi.org/10.11870/cjlyzyyhj201512004      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。

[Wang Zhao,Yang Shan,Liu Shuaibin.

Urban population spatial heterogeneity analysis of Jiangsu Province based on DMSP/OLS nightlight data.

Resourcesand Environment in the YangtzeBasin,2015,24(12):2021-2029.]

https://doi.org/10.11870/cjlyzyyhj201512004      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。
[19] 杨永春,冷炳荣,谭一洺,等.

世界城市网络研究理论与方法及其对城市体系研究的启示

[J].地理研究,2011,30(6):1009-1020.

https://doi.org/10.11821/yj2011060005      URL      摘要

世界城市研究是城市研究领域的重点领域之一,主流学者们的研究方法与思路在不同时期发生了一系列变化,研究的主要视角可划分为＂有属性无关系＂的世界城市研究、网络社会视角的世界城市研究、全球背景下的世界城市网络理论与方法研究三个阶段。随着信息通讯技术的发展、全球一体化进程的加速推进,生产性服务业已成为世界级城市发展高端化的重要标志,众多学科的交融为世界城市研究提供了新的技术支撑。目前对世界城市的研究已从多个城市的综合属性比较走向世界城市网络研究。基于生产性服务业的世界城市网络研究创新性地提出了连锁网络模型方法,为世界城市之间联系的重要推手（跨国企业）构建了由企业联系到城市联系的桥梁,成为基于企业视角的世界城市网络理论与方法的基石。世界城市网络理论与方法在城市体系研究中有着重要的运用价值,主要表现在：（1）由属性走向关系——从侧重城市属性信息到城市之间如何联系的转变;（2）由等级走向网络——从侧重城市的等级排序与竞争到城市体系的连接方向与互补的转变;（3）由封闭系统走向开放系统——从侧重考察范围内城市体系如何组织到更大范围内甚至全球的城市开放体系的转变;（4）在分析方法上从侧重统计比较到以点和线为一体的网络分析方法的转变。

[Yang Yongchun, Leng Binrong, Tan Yiming et al.

Review on world city studies and their implications in urban systems.

Geographical Research,2011,30(6):1009-1020.]

https://doi.org/10.11821/yj2011060005      URL      摘要

世界城市研究是城市研究领域的重点领域之一,主流学者们的研究方法与思路在不同时期发生了一系列变化,研究的主要视角可划分为＂有属性无关系＂的世界城市研究、网络社会视角的世界城市研究、全球背景下的世界城市网络理论与方法研究三个阶段。随着信息通讯技术的发展、全球一体化进程的加速推进,生产性服务业已成为世界级城市发展高端化的重要标志,众多学科的交融为世界城市研究提供了新的技术支撑。目前对世界城市的研究已从多个城市的综合属性比较走向世界城市网络研究。基于生产性服务业的世界城市网络研究创新性地提出了连锁网络模型方法,为世界城市之间联系的重要推手（跨国企业）构建了由企业联系到城市联系的桥梁,成为基于企业视角的世界城市网络理论与方法的基石。世界城市网络理论与方法在城市体系研究中有着重要的运用价值,主要表现在：（1）由属性走向关系——从侧重城市属性信息到城市之间如何联系的转变;（2）由等级走向网络——从侧重城市的等级排序与竞争到城市体系的连接方向与互补的转变;（3）由封闭系统走向开放系统——从侧重考察范围内城市体系如何组织到更大范围内甚至全球的城市开放体系的转变;（4）在分析方法上从侧重统计比较到以点和线为一体的网络分析方法的转变。
[20] 牛方曲,刘卫东,宋涛,等.

城市群多层次空间结构分析算法及其应用——以京津冀城市群为例

[J].地理研究,2015,34(8):1447-1460.

https://doi.org/10.11821/dlyj201508004      URL      [本文引用: 1]      摘要

日益受关注的城市群是国家参与全球竞争与国际分工的地域单元.在定义城市群的基础上,提出了城市群多层次空间结构分析算法.该方法在评价城市综合实力的基础上确定核心城市,依据核心城市的通勤圈确定研究区域;在计算城市间多模式交通可达性的基础上评价城市间相互作用强度;利用城市综合实力指数及相互作用强度进行城市群多层次空间结构分析,从复杂的城市群相互作用网络中分析确定其等级结构体系——多层次空间结构树.以京津冀城市群为例进行了实证分析,给出了城市群边界和空间结构.研究认为北京城区周边缺乏成熟的二级中心城市,而在天津地区,天津市城区具有较强综合实力,形成相应的辐射圈,与天津滨海新区形成双核结构.最后对模型的应用进行了讨论.研究表明:提出的模型架构为利用计算机的大数据快速处理能力进行城市群复杂网络分析提供了有益探索,将为城市群空间决策提供良好的支撑.

[Niu Fangqu, Liu Weidong,

Song Tao et al. A multi-level spatial structure analysis algorithm for urban agglomeration study in China.

Geographical Research,2015,34(8):1447-1460.]

https://doi.org/10.11821/dlyj201508004      URL      [本文引用: 1]      摘要

日益受关注的城市群是国家参与全球竞争与国际分工的地域单元.在定义城市群的基础上,提出了城市群多层次空间结构分析算法.该方法在评价城市综合实力的基础上确定核心城市,依据核心城市的通勤圈确定研究区域;在计算城市间多模式交通可达性的基础上评价城市间相互作用强度;利用城市综合实力指数及相互作用强度进行城市群多层次空间结构分析,从复杂的城市群相互作用网络中分析确定其等级结构体系——多层次空间结构树.以京津冀城市群为例进行了实证分析,给出了城市群边界和空间结构.研究认为北京城区周边缺乏成熟的二级中心城市,而在天津地区,天津市城区具有较强综合实力,形成相应的辐射圈,与天津滨海新区形成双核结构.最后对模型的应用进行了讨论.研究表明:提出的模型架构为利用计算机的大数据快速处理能力进行城市群复杂网络分析提供了有益探索,将为城市群空间决策提供良好的支撑.
[21] 国家地球系统科学数据共享平台.

长三角1∶25万主要道路空间分布数据(2013)

[R/OL].

URL      [本文引用: 1]     

[National Earth System Science Data Sharing Infrastructure.

Main road spatial distribution data 1∶250000 (2013)

..]

URL      [本文引用: 1]     

[22] 浙江省统计局.浙江统计年鉴(2015)[M]. 北京:中国统计出版社.

[本文引用: 1]     

[Zhejiang Provincial Bureau of Statistics. Zhejiang Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2015.]

[本文引用: 1]     

[23] 江苏省统计局.江苏统计年鉴(2015)[M]. 北京:中国统计出版社.

[本文引用: 1]     

[Jiangsu Provincial Bureau of Statistics. Jiangsu Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2015.]

[本文引用: 1]     

[24] 上海市统计局.上海统计年鉴(2015)[M]. 北京:中国统计出版社.

[本文引用: 1]     

[Shanghai Municipal Statistics Bureau. Shanghai Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2015.]

[本文引用: 1]     

[25] 刘正兵,丁志伟,卜书朋,等.

中原城市群城镇网络结构特征分析:基于空间引力与客运联系

[J].人文地理,2015,30(4):79-86.

URL      [本文引用: 1]     

[Liu Zhengbin, Ding Zhiwei, Bu Shupeng et al.

The Network structure analysis of Zhongyuan urban agglomeration based on interactive and traffic flow relationship.

Human Gerography,2015,30(4):79-86.]

URL      [本文引用: 1]     

[26] 李陈,靳相木.

基于引力模型的中心镇空间联系测度研究——以浙江省金华市5个中心镇为例

[J].地理科学,2016,36(5):724-732.

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.010      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>根据中心镇之间经济社会要素空间流动特征,对引力模型和断裂点公式进行改进与整合,形成基于引力模型的中心镇空间联系测度方法体系,并将其应用于金华市25个中心镇空间联系强度和空间引力范围的定量测度。结果显示：<i>① </i> 金华市中心镇空间联系强度呈现出明显的组团化空间格局,中心镇发展可进行“两轴线、四组团”的空间整合;<i>② </i>市域中心镇空间联系强度具有显著的空间分异规律,需采取差别化的措施促进中心镇协同发展;<i>③ </i>金华市中心镇空间引力范围差异较大,中部中心镇组团空间引力范围最大,东南部、西部组团次之,北部组团最小;<i>④ </i>中心镇与断裂点之间的距离关系,可作为判断中心镇组团内核心中心镇及关键节点中心镇的重要依据。</p>

[Li Chen, Jin Xiangmu.

Measurement of Spatial Interaction between Central Towns Based on the Gravity Model.

Scientia Geographica Sinica, 2016,36(5):724-732.]

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.010      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>根据中心镇之间经济社会要素空间流动特征,对引力模型和断裂点公式进行改进与整合,形成基于引力模型的中心镇空间联系测度方法体系,并将其应用于金华市25个中心镇空间联系强度和空间引力范围的定量测度。结果显示：<i>① </i> 金华市中心镇空间联系强度呈现出明显的组团化空间格局,中心镇发展可进行“两轴线、四组团”的空间整合;<i>② </i>市域中心镇空间联系强度具有显著的空间分异规律,需采取差别化的措施促进中心镇协同发展;<i>③ </i>金华市中心镇空间引力范围差异较大,中部中心镇组团空间引力范围最大,东南部、西部组团次之,北部组团最小;<i>④ </i>中心镇与断裂点之间的距离关系,可作为判断中心镇组团内核心中心镇及关键节点中心镇的重要依据。</p>
[27] 钟业喜,冯兴华,文玉钊.

长江经济带经济网络结构演变及其驱动机制研究

[J].地理科学,2016,36(1):10-19.

https://doi.org/10.1329/j.cnki.sgs.2016.01.002      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在构建城市间经济联系网络基础上,从网络密度、中心性、核心-边缘结构、QAP分析等角度对1988~2012年长江经济带经济网络结构演变及其驱动机制进行深入分析。结果表明:长江经济带经济联系网络结构日趋成熟,三大经济地带内城市内聚性显著增强但地带间差异逐渐缩小,经济网络向均衡化发展;城市度中心性整体持续下降,经济网络出现多核心趋势,城市介中心性高值区的梯度推移特征明显;"核心-边缘"结构分析显示核心度高值区呈片状格局,高核心度城市由"质大量少"向"质小量多"转变,经济网络的"核心-边缘"结构呈组团式发展,组团内形成各自核心城市;QAP分析显示经济全球化、要素集聚与扩散、产业升级、交通技术创新与城市群建设等机制共同驱动着长江经济带经济联系网络的演变及优化重组。

[Zhong Yexi, Feng Xinghua, Wen Yuzhao.

The Evolvement and Driving Mechanism of Economic Network Structure in the Changjiang River Economic Zone.

Scientia Geographica Sinica,2016,36(1):10-19.]

https://doi.org/10.1329/j.cnki.sgs.2016.01.002      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在构建城市间经济联系网络基础上,从网络密度、中心性、核心-边缘结构、QAP分析等角度对1988~2012年长江经济带经济网络结构演变及其驱动机制进行深入分析。结果表明:长江经济带经济联系网络结构日趋成熟,三大经济地带内城市内聚性显著增强但地带间差异逐渐缩小,经济网络向均衡化发展;城市度中心性整体持续下降,经济网络出现多核心趋势,城市介中心性高值区的梯度推移特征明显;"核心-边缘"结构分析显示核心度高值区呈片状格局,高核心度城市由"质大量少"向"质小量多"转变,经济网络的"核心-边缘"结构呈组团式发展,组团内形成各自核心城市;QAP分析显示经济全球化、要素集聚与扩散、产业升级、交通技术创新与城市群建设等机制共同驱动着长江经济带经济联系网络的演变及优化重组。
[28] 冷疏影,宋长青,吕克解,等.

地理学学科15年发展回顾与展望

[J].地球科学进展,2001,16(6):845-851.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-8166.2001.06.015      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在 过去的 15年中 ,把握科学目标与国家目标双重定位的前提下 ,国家自然科学基金委员会地理学学科不断拓展和深化研究领域 ,取得了一批瞩目的研究成果 ,培养了一批优秀人才 ,稳定了研究队伍 ,形成了学科发展特色。1　地理学学科发展状况从国家自然科学基金委员会学科管理的角

[Leng Shuying, Song Changqing,yu Kejieet al.

LReview andforecast of geography in past 15 years.

Advancein Earth Sciences,2001,16(6):845-851.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-8166.2001.06.015      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在 过去的 15年中 ,把握科学目标与国家目标双重定位的前提下 ,国家自然科学基金委员会地理学学科不断拓展和深化研究领域 ,取得了一批瞩目的研究成果 ,培养了一批优秀人才 ,稳定了研究队伍 ,形成了学科发展特色。1　地理学学科发展状况从国家自然科学基金委员会学科管理的角
[29] 高晓路,季珏,樊杰.

区域城镇空间格局的识别方法及案例分析

[J].地理科学,2014,34(1):1-9.

URL      Magsci      [本文引用: 2]      摘要

<p>通过分析城镇之间的空间关系，探讨了区域城镇空间格局的定量化识别方法。该方法包含3 个步骤：一是通过人口、产业或交通优势度的分析，识别具有较大发展潜力的城市、城镇或城镇集聚区（空间节点）。二是以空间节点之间的交通联系及其未来发展变化情况为依据，利用多维尺度分析方法展现城镇之间的空间关系（空间联系）。三是确定城镇空间影响范围，进而确定城镇空间体系的整体架构（空间圈域）。以广西西江流域7 个地级市为例，运用该方法,分析了2000 年以来广西西江黄金水道及区域性综合交通体系的建设对区域城镇体系产生的影响，对未来城镇空间格局的变化进行了预测。</p>

[Gao Xiaolu, Ji Jue, Fan Jie.

An Analytical Tool for Identifying the Regional Structure of Urban System.

Scientia Geographica Sinica,2014,34(1):1-9.]

URL      Magsci      [本文引用: 2]      摘要

<p>通过分析城镇之间的空间关系，探讨了区域城镇空间格局的定量化识别方法。该方法包含3 个步骤：一是通过人口、产业或交通优势度的分析，识别具有较大发展潜力的城市、城镇或城镇集聚区（空间节点）。二是以空间节点之间的交通联系及其未来发展变化情况为依据，利用多维尺度分析方法展现城镇之间的空间关系（空间联系）。三是确定城镇空间影响范围，进而确定城镇空间体系的整体架构（空间圈域）。以广西西江流域7 个地级市为例，运用该方法,分析了2000 年以来广西西江黄金水道及区域性综合交通体系的建设对区域城镇体系产生的影响，对未来城镇空间格局的变化进行了预测。</p>
[30] 陈少沛,丘健妮.

基于潜力模型的广东城市可达性度量及经济联系分析

[J].地理与地理信息系统,2014,30(6):64-69.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2014.06.014      URL      [本文引用: 1]      摘要

以城市中心职能强度指数分析为基础,应用和改进潜力模型对广东省各地级市的可达性进行综合测算和空间差异分析.结果表明,广东城市可达性及由此反映出来的经济联系的空间格局呈现同心圈层结构,并以佛山市禅城区和顺德区为中心向外辐射.广东珠三角城市群表现出最优的可达性和经济联系强度,而北部和东、西两翼城市在交通网络结构缺乏横向关联、远离经济中心的地理位置和过于依赖珠三角城市群的带动作用等因素的综合影响下,可达性程度和经济联系最差.通过城市可达性和经济联系强度的空间分异规律分析,揭示出广东区域空间结构和交通网络结构存在的问题,诠释城市经济水平、发展模式和地理区位对可达性空间分异的作用,从而为广东省城镇网络体系发育、区域经济协调及珠三角产业转移规划优化提供科学支撑.

[Chen Shaopei, Qiu Jianni.

Urban Accessibility Measure and Economic Connection Analysis in Guangdong Province Based on Potential Model. Geography and

Geo-Information Science,2014,30(6):64-69.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2014.06.014      URL      [本文引用: 1]      摘要

以城市中心职能强度指数分析为基础,应用和改进潜力模型对广东省各地级市的可达性进行综合测算和空间差异分析.结果表明,广东城市可达性及由此反映出来的经济联系的空间格局呈现同心圈层结构,并以佛山市禅城区和顺德区为中心向外辐射.广东珠三角城市群表现出最优的可达性和经济联系强度,而北部和东、西两翼城市在交通网络结构缺乏横向关联、远离经济中心的地理位置和过于依赖珠三角城市群的带动作用等因素的综合影响下,可达性程度和经济联系最差.通过城市可达性和经济联系强度的空间分异规律分析,揭示出广东区域空间结构和交通网络结构存在的问题,诠释城市经济水平、发展模式和地理区位对可达性空间分异的作用,从而为广东省城镇网络体系发育、区域经济协调及珠三角产业转移规划优化提供科学支撑.
[31] 李志强,李维泉,陈子燊,等.

华南岬间弧形海岸平面形态影响因素及类型

[J].地理学报,2014,69(5): 595-606.

https://doi.org/10.11821/dlxb201405003      URL      [本文引用: 1]      摘要

对华南47个典型弧形海岸,选取表征海岸平面形态特征、海岸水动力等10个地貌动力要素,利用主成分、分层聚类和非度量多维尺度分析等方法对影响华南弧形海岸的主要因素及海岸类型进行研究,结果表明:(1)华南弧形海岸平面形态主要受到地质构造、水动力、海陆供沙等要素共同作用;(2)华南弧形海岸可以分成4个大类。第一类型是中、强潮型海岸;第二类型主要为强浪型海岸;第三类型是地质构造控制的大型弧形海岸;第四类型只有洋浦湾与铺前湾,是比较独特的弧形海岸类型;(3)利用非度量多维尺度分析探究地貌动力要素及海岸形态与类型的关系,说明华南弧形海岸聚类分析结果具有一定的客观性。

[Li Zhiqiang, Li Weiquan,

Chen Zishen et al. Influencing factors and classifications of arc-shaped coastsin South China.

Acta Geographica Sinica,2014,69(5): 595-606.]

https://doi.org/10.11821/dlxb201405003      URL      [本文引用: 1]      摘要

对华南47个典型弧形海岸,选取表征海岸平面形态特征、海岸水动力等10个地貌动力要素,利用主成分、分层聚类和非度量多维尺度分析等方法对影响华南弧形海岸的主要因素及海岸类型进行研究,结果表明:(1)华南弧形海岸平面形态主要受到地质构造、水动力、海陆供沙等要素共同作用;(2)华南弧形海岸可以分成4个大类。第一类型是中、强潮型海岸;第二类型主要为强浪型海岸;第三类型是地质构造控制的大型弧形海岸;第四类型只有洋浦湾与铺前湾,是比较独特的弧形海岸类型;(3)利用非度量多维尺度分析探究地貌动力要素及海岸形态与类型的关系,说明华南弧形海岸聚类分析结果具有一定的客观性。
[32] 王保进. 多变量分析:统计软件与数据分析[M].北京:北京大学出版社,2007.

[本文引用: 1]     

[Wang Baojin.Multivariate analysis: Statistical software and data analysis. Beijing: Beijing University Press,2007.]

[本文引用: 1]     

[33] Kruskal J B.

Nonmetric multidimensional scaling: A numerical method

[J].Psyehometrika, 1964,29(2): 115-129.

https://doi.org/10.1007/BF02289694      URL      [本文引用: 1]     

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