基于流空间和场空间的中原城市群地域结构识别与优化.pdf
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1、基于流空间基于流空间和场空间和场空间的中原城市群地域结构识别与优化的中原城市群地域结构识别与优化张岩,翟国方张岩,翟国方摘要摘要:在推进城市群建设的过程中,需准确把握空间格局,合理制定结构优化战略。全球城市网络背景下,“流空间”相关研究逐步兴起,但将“流空间”与“场空间”进行综合比较的研究较为少见。本文基于能同时表征生产和生活的银行数据,采用连锁网络模型和核密度估计方法,得到流空间与场空间视角下的城市群地域结构。分析两种视角下城市群结构的特征及差异,总结规律并提出未来空间格局优化建议。研究表明:资金流联系强度整体上呈现出北多南少、中心集聚的格局,网络结构不均衡,大多数城市在网络中的重要程度很低
2、。以郑州为中心形成场空间结构雏形,邻近的小城市有一体化趋势,中心城市与周边存在断裂。场空间强度与流空间的连接率基本一致,二者具有协同效应,在不同等级城市中呈现梯度规律。在分析基础上阐述今后空间地域结构发展重点,并提出中原城市群近期基础完善、中期外部联系和远期结构优化的时序设想。关键词:关键词:流空间,场空间,城市群识别,区域规划,地域结构1 引言引言城市群是包含区域空间、自然要素和社会经济等要素的有机体,具有网络性的基本特征18。作为一种区域城市体系,城市群在城市之间的空间结构组织、产业分工布局、专业领域协作等方面发挥着重要作用。城市群的基本特征可总结为:形成发展动态性、空间网络结构性、内外连
3、接开放性和内部相互吸引性。地域结构指一定地域内组成地理系统的各要素在数量上的比例、空间格局以及联系方式,是城市群发展程度、阶段与过程的空间反映19,包含网络结构和地域范围。随着现代交通网络和信息技术的发展,传统的位序规模理论、中心地理论等难以准确表述城市空间地域结构特征。20 世纪 90 年代,Castells 首次提出信息时代对社会、经济、空间系统的结构与重构,阐述了“流空间(space of flows)”的概念,并将之区别于“场空间(space of place)”,认为城市能够通过“流经”它的东西获得并积累财富1,全球网络中城市将逐渐脱离所在区域,成为“去地方化”的网络节点2。场空间则
4、是根植于特定区域、独一无二的人类日常活动场所,是相对有界、封闭、实体的地理空间9。流空间的提出极大地丰富了城市网络结构研究的实践内容,现有研究中比较经典的是全球化与世界城市研究小组(GaWC)以企业为基础的世界城市网络研究,小组发起人 Taylor在连锁网络(Interlocking Network)模型中先后提出网络连接度3和网络连接率4指标,总结了报纸商务版面、总部-分支企业、移民调查、基础设施网络、文献计量学、专利合作情况和非政府组织活动等多种数据获取思路11。国内对城市网络和流空间的研究近年来不断发展,甄峰等选用互联网数据研究网络社会空间视角的城市网络12。罗震东等研究了客源交通流基础
5、的长三角功能多中心结构并分析了未来的发展趋势13。冷炳荣等将非农人口作为衡量城市重要程度的指标,运用重力模型总结了我国城市网络结构特征14。陈晨等基于四大银行数据将连锁网络模型用于东北城市群资金流特征分析10。国内研究多是对国外已有方法的运用,视角集中于生产性服务业企业网络,缺乏对依靠联系和枢纽的流与依靠实体扩散的场之间差异和联系的探讨。中原城市群正处于提质升级、加快崛起的关键阶段8,在此背景下对城市群地域结构进行研究,有助于把握城市群空间特征,优化城市发展战略,提升区域综合竞争力。因此,本文基于银行网点数据,从资本流动与空间扩散的视角识别中原城市群呈现出的网络结构和地域范围并提出优化建议。首
6、先总结了流空间和场空间视角下的网络结构、等级体系等特征,分析比较识别结果并对联系的梯度规律做了总结;其次根据现有规划提出相应的空间优化建议,推动城市群地域结构的完善和一体化进程,促进区域合作机制的提升。2 研究设计研究设计2.1 研究区概况研究区概况根据 2016 年中原城市群发展规划,中原城市群跨越了河南、山西、河北、山东和安徽 5 省,拥有良好的发展基础,人力资源丰富,交通区位优越,城市体系完备,常住人口城镇化率接近 50%15。本文选择的研究对象为中原城市群 30 个地市,包括核心发展区 14市和联动辐射区16市。研究区域2017年总人口16353.17万人,约占全国12%;总GDP67
7、78.12亿元,约占全国 8%。为贯彻落实促进中部地区崛起战略,推动中原城市群发展,国务院先后批复了中原经济区规划、中原城市群发展规划和促进中部地区崛起“十三五”规划,中原城市群已跻身国家级七大城市群。自 2012 年提出中原经济区建设时就开始了对城市空间发展结构的战略安排,“米”字形的城镇轴线网络也已经历经了 6 年的发展,陆续出台的五个相关规划文件中对中原城市群逐步完善,提出了“核心带动、轴带发展、节点提升、对接周边”原则5、构建“一核四轴四区”网络化空间格局6、郑州建设国家中心城市7和中原城市群核心城市16,引领中原城市群发展17等空间战略。图 1 中原城市群行政区划图片来源:根据中原城
8、市群规划绘制2.2 地域地域结构结构识别方法识别方法2.2.1 技术路线分析城市群地域结构,需先识别城市群的基本空间特征,特征空间的塑造与生产生活行为密切相关。银行作为一种普遍存在的金融机构,既是生产融资贷款的来源,又是居民生活存款的去处,充当信用中介作用。不同城市银行数量可以衡量其业务强度,并进一步根据银行种类推算出城市间的资金联系,用于分析网络结构。借鉴连锁网络模型中的流空间识别方法,分别得到表征城市之间联系强度的“网络连接度”和表征单个城市重要程度的“相对网络连接率”,并在 ArcGIS 中进行批量的可视化表达。地图用户兴趣点(POI)数据能够反映微观尺度上城市系统中的人类活动,作为基础
9、设施的银行空间分布反映了商务活动和居民生活的地理空间扩散,采用聚类算法中的核密度估计来计算各类银行的空间扩散与融合情况,用以表征场空间的强度。技术路线如图 2 所示。图 2 流空间与场空间视角下的城市群识别技术路线图片来源:作者自绘2.2.2 指标体系(1)网络连接度:衡量两个城市之间联系强度。根据各城市的银行数量、种类等数据构建矩阵3,将城市中银行的得分定义为该银行在整个网络中的重要程度,用表示。a,b 两城市之间的网络连接度。单个城市与其它所有城市的网络连接度。T为整个网络的连接度总和。可由下述公式计算:(1)(2)(3)(4)其中,为 i 城市中 j 银行数量,为 i 城市的银行总数;、
10、分别为 a,b 两城市j 银行得分;为 a 城市和 i 城市网络连接度;为 i 城市与其它所有城市的网络连接度。(2)相对网络连接率:衡量单个城市在网络中的重要程度。单个城市的网络连接率为。根据网络中最高的连接率,计算每个城市的相对连接率。(5)(6)其中,为 a 城市与网络内其它城市的网络连接度,T 为网络连接度总和;为整个网络中连接率最高的城市的网络连接度。(3)核密度估计:该方法用于估计未知的密度函数,根据某一点周围数据的分布特征估计该点的核密度。表征地理空间上的商务活动和居民生活场所范围,反映了场空间的扩散与融合程度。如有 n 个数据,则 x 处的核密度可按照下式进行计算:(7)其中,
11、k 为核函数,n 为观测值个数,h 是带宽。2.3 数据获取数据获取为了获得银行的种类、数量和空间位置等信息,通过百度地图爬取中原城市群 30 个地级市的银行网点 POI,经数据清洗保留了一级分行、二级分行和支行,剔除了 ATM 机和自助银行等不完全职能网点。最终选取了 11 家银行的共计 8316 个网点数据,包括中央银行、国有银行、股份制银行和地方性银行四个大类,兼顾国家调控、基础服务、商业开发和区域发展。省级、市级行政区划及市政府驻地等空间数据来自基础地理信息数据库,运用 ArcGIS中的坐标转换工具将其设定为和银行网点数据同一坐标系(本文选用 Baidu2009 坐标系)。表 1 各类
12、银行及数据量类别类别银行银行数据量数据量类别类别银行银行数据量数据量国有银行中国银行711中央银行中国人民银行199中国工商银行1241股份制银行兴业银行48中国农业银行1733上海浦东发展银行91中国建设银行977地方性银行徽商银行80中国邮政储蓄银行2692中原银行349交通银行135合计83163 地域结构特征地域结构特征3.1 流空间特征流空间特征依据网络连接度指标测度流空间的联系网络,按公式(1)(2)计算出各城市之间的网络连接度,用于衡量城市之间资金流联系强度。运用自然断裂点法将联系强度分为 5 级并筛选出前 3 级,最终得到连接 116 个,三个等级各有 6,26,84 个(图
13、3)。城市之间的联系强度总体上呈现北多南少、向心集聚的格局,以郑州为中心呈现放射状,“核-辐”结构明显。第一等级呈现出明显的分裂格局,出现了两个放射状的主次网络。主网络以郑州为中心,联系节点中洛阳和晋城为核心发展城市,菏泽和邢台为联动辐射城市,空间方位均在郑州北侧;次网络以蚌埠为中心,联络了安徽省内的淮北和阜阳两市;8 个节点城市在整个中原城市群中联系紧密,有较强的空间关系。第二等级呈现以第一等级 8 个节点城市为中心的放射状,并在一级网络基础上增加了节点之间的联系。空间上以郑州为中心向各个方向产生联系,主次网络之间也开始产生联系。第三等级没有明显的中心,多为较小节点之间的相互联络,是对整个网
14、络的修补和完善。联系强度在第一等级和第二等级的城市如表 2 所示,所有联系强度的分布如图 5 所示。绝大多数城市之间联系强度很低,高于 50 的仅有 8 对,81.6%在 015 区间。除少数城市外,联系强度普遍较低,中心城市的极化作用较为明显。图 3 中原城市群流空间图片来源:作者自绘表 2 城市之间网络连接度城市城市网络连接度网络连接度城市城市网络连接度网络连接度城市城市网络连接度网络连接度城市城市网络连接度网络连接度郑州-晋城100新乡-郑州47郑州-邯郸31运城-菏泽29郑州-洛阳95亳州-蚌埠41宿州-淮北31洛阳-蚌埠29郑州-菏泽85郑州-蚌埠40邢台-晋城31许昌-菏泽27阜阳
15、-蚌埠83宿州-阜阳39洛阳-菏泽31郑州-南阳27淮北-蚌埠72邢台-洛阳37郑州-许昌31菏泽-蚌埠26郑州-邢台71洛阳-晋城37驻马店-郑州30淮北-亳州26淮北-阜阳53郑州-聊城36菏泽-邯郸29邢台-邯郸26宿州-蚌埠50阜阳-亳州32洛阳-邯郸29菏泽-安阳25依据相对网络连接率指标测度流空间的节点层级,按公式(3)(6)计算每个城市的相对网络连接率(表 3),反映了该城市在网络中的重要程度。采用自然断裂点法按等级分布并可视化(图 4)后发现,郑州的连接率最高,排在第二位的洛阳仅为 0.69;连接率在 0.5以上的仅 8 市,分别为郑州、洛阳、蚌埠、菏泽、邢台、南阳和邯郸,这些
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