广州市城区空间扩展遥感监测及驱动力分析

利用TM/ETM＋数据,采用遥感专题信息提取法与监督分类对广州市建成区不同时期城市扩展特征进行动态研究,分析了广州市1979～2002年间城市扩展的面积、方向和变化率以及城市扩展模式。23年间,广州市建成区面积净增加325.54km2,2002年达到397.4km2,比1979年扩大了近4.5倍,平均每年扩展14.15km2,年变化率达19.7%;广州市城市扩展模式基本上以旧城区为中心向四周延伸扩展的方式,形成圈层外扩和沿交通线路扩展的模式;在不同时期内,扩展速度差异明显,以向东部的城市扩展在各期最为突出。广州市建成区面积与城市GDP、城市总人口、城镇居民收入以及城市交通等存在着较强的相关性,是建成区扩展的主要驱动因子。     

云南省地级城市近20年空间格局演变

以云南省16个地级城市为研究区域,基于2000-2017年6个时间段的遥感影像、GDP、人口等数据,通过城市面积、扩展面积、扩展速度、扩展强度、用地增长弹性系数、空间扩展类型、紧凑度等7个评价指标来揭示云南省近20年城市扩展空间演变规律。结果表明,（1）空间格局上,在这17年间城区规模呈直线攀升,且城市扩展呈现出明显阶段性和地域差异性。（2）用地效益上,城市用地增长弹性系数均大于最优值,城市土地的扩展远大于城市人口的增长,二者出现不协调。（3）扩展类型上,在2000-2010年基本为外延型扩展,2011-2017年内部填充型扩展城市增多。（4）空间形态上,城市紧凑度呈现出“西高东低”的特征,而时间进程上表现为西南部地区先降后升,东部地区逐渐提升。     

基于MCR与CA的城市开发边界融合划定研究——以徐州市为例

研究目的：探索基于MCR和CA模型的城市开发边界划定技术方法体系，为区域国土空间规划提供参考。研究方法：夜间灯光与遥感指数融合法、MCR模型、CA-Markov模型。研究结果：（1）2005年、2010年和2015年徐州市建成区规模分别为213.15 km2、322.18 km2和443.25 km2，并呈现向东部和东南方向扩张的特征。（2）基于MCR模型从现实供给视角划定的徐州市2020年、2025年和2030年城市开发边界规模分别为544.54 km2、635.35 km2和716.63 km2；基于CA-Markov模型从理想需求视角划定的徐州市2020年、2025年和2030年城市开发边界规模分别为555.26 km2、655.94 km2和736.23 km2。（3）本文权衡推荐两种方法的融合结果，即规模为529.69 km2、589.36 km2和698.98 km2的空间范围作为2020年、2025年和2030年徐州市城市开发边界。研究结论：根据供需平衡原理，从现实供给和理想需求不同视角构建MCR模型与CA模型融合划定的城市开发边界，符合以徐州市为代表的成长发育型城市空间扩张的规律，能够科学优化城市开发格局，有效解决城市发展与农地保护矛盾，为规划实践提供方法参考和决策依据。     

基于遥感影像的城市景观格局变化分析

利用徐州市主城区1990～2005年间四期Landsat TM遥感数据及其它相关非遥感数据,通过处理获取主城区景观空间结构信息和景观格局的各种指数、景观类型转移矩阵和景观演变动态度来定量测评主城区的景观结构在时间维和空间维上的演变。研究结果表明,徐州主城区景观类型格局发生了很大改变。建设用地呈逐步增加的趋势;而以耕地面积呈逐步下降的态势;林地、水体和未利用地变化呈起伏状态,幅度较小,总体上没有太大变化;徐州市主城区景观破碎度增大、优势度指数降低、整体分维数略有增加,城市景观格局趋于复杂化、破碎化和多元化。     

大庆城市建设用地演变及驱动力研究

研究大庆城市建设用地演变对于促进大庆新型城镇化发展、推动哈大齐工业走廊建设都具有重要意义。选取大庆市2000、2005、2010、2015年4个时间节点的Landsat 8的遥感影像,依托ENVI、Arcgis、91卫图技术处理4期城市建设用地数据,并结合《中国城市统计年鉴》的城市建设用地统计数据进行校正。研究发现,大庆市15年间城市土地扩展方式从单一方向到多方位演变,且以外延式扩展为主,"摊大饼"特征比较明显。城市主要扩展方向经历了"北拓、东移、南进"的空间转变过程。其城市建设用地演变主要受国家和地方政策影响,此外还受经济发展、人口增加、交通基础设施建设等多种因素影响。     

重庆市渝北区城市空间扩展模式分析

城市化过程的城区形态变异是以建设用地的向外扩展为显著特征的,而空间扩展的规律、过程和特征是衡量城市化发展水平和模式的主要标准。研究基于近二十年来重庆市渝北建成区时空分布情况,应用遥感与地理信息系统技术,分析了渝北建成区空间扩展的面积、速率、方向、模式以及区内的道路建设扩展情况,揭示了渝北建成区以及道路建设空间扩展的规律、过程和特征,为该区域的城市规划、城市水土资源管理和宏观调控决策等提供了科学的依据。     

基于格网GIS的徐州市区城市化水平空间分异研究

以徐州市区为研究区,在遥感数据、土地利用数据和实地调查资料等多源数据的基础上,构建了基于土地利用方式的城市化水平评价指标较体系,利用格网GIS空间分析技术对徐州市区的城市化水平空间分异进行了定量分析。结果表明:徐州市区的城市化水平呈现空间差异较大,高度城市化区过于集中的特点,其次城市化水平整体存在明显的圈层结构,并在部分轴线上呈现轻微的波动特点。     

基于RS的土地生态环境质量评价指标体系构建——以徐州市为例

把握土地生态环境动态,对建立生态保护制度具有重要意义。在遥感和GIS技术的支持下,构建了一种完全基于遥感数据的评价指标体系,并基于此评价徐州市土地生态环境质量状况。     

省际边缘型城市现代服务业集聚区发展模式——以徐州市为例

现代服务业集聚区是促进城市现代服务业发展的载体。通过典型省际边缘型城市—徐州市现代服务业集聚区发展特点深入分析,认为徐州市现代服务业集聚区发展中存在产业支撑基础薄弱、现代服务业需求空间小、消费需求拉动能力不足和科技人才缺乏等问题,并据此,提出了现代服务业集聚区的发展模式,即生产性服务业型集聚区、服务外包型集聚区和总部经济型集聚区等3种发展模式。     

西宁市城市用地时空扩展研究

根据西宁市1985-2009年的城市用地情况,分别用城市扩展强度和扩展速度指标分析各阶段城市用地扩展特征,利用城市扩展图分析近24 a来城市的主要扩展方向,同时利用扩展弹性系数对用地扩展合理性进行分析.结果表明:城市用地规模不断扩大;不同时期城市用地扩展强度和速度差异很大,且呈波动变化;城市用地扩展和人口增长不协调造成城市建设用地紧张.通过用地扩展影响因素分析,经济增长、人口增长、自然地理环境、交通、政府决策等因素影响着城市扩展的速度和方向.     

典型河谷型大城市土地利用景观格局变化研究——以兰州市为例

以兰州市为例,在遥感与GIS技术的支持下.通过选取斑块面积、多样性指数、破碎度指数等有代表性的景观指数,利用景观生态学的方法,实现了典型河谷型大城市土地利用景观格局演变分析.各景观指数的变化,均表现出人类活动的强烈影响.也表现出河谷型城市土地利用变化的特殊性:由于城市空间扩展深受河谷地形限制,只有通过增加土地利用强度相对缓解城市用地的紧张,土地利用强度增加又导致了斑块破碎化,分维数降低等景观空问格局的变化.     

太原城市边缘区建设用地扩展研究

城市边缘区,是城市地域结构的一个重要组成部分,在城市郊区化和乡村城镇化的双重催化下,经济发展迅速,土地利用不断变化,成为土地利用/土地覆被变化最为激烈的地区之一。本文以1990年、2000年、2006年和2010年的TM遥感影像为基础信息源,提取四个时相的建成区范围,并对近20年来的太原市城市扩展过程进行动态监测研究,结果表明:1)1990~2010年,20年间太原市边缘区建设用地共扩展了191.81 km2;2)从时间上看,2006~2010年的扩展速度最快,强度最大;3)从景观格局上看,1990~2006年以斑块数增加,紧凑度减小的分散扩展模式为主,2006年后以斑块数减少,紧凑度增大的规模扩展模式为主;4)从空间发展上看,具有明显的空间分异特征,且在不同的时间段,这种特征表现不同。     

徐州市观赏鱼养殖过程中存在的问题

<正>一、产业发展现状随着徐州城市都市圈范围的扩大,城市工业用地的加速,徐州市城郊观赏鱼养殖基地受到很大的冲击,一部分养殖户面临拆迁停产。由于观赏鱼产业受到省、市各级渔业部门领导的高度重视,徐州市观赏鱼由零星养殖,逐步形成四大板块,在徐州三区,如云     

基于RS与GIS唐山市工业用地空间扩展模式研究

研究目的:揭示唐山市1993—2003年工业用地数量变化、时空变化特征、扩展模式和景观指数变化。研究方法:以1993年和2003年两期LandsatTM/ETM遥感影像为主要数据,借助唐山市城市土地利用现状图及统计资料,运用Erdas软件进行人机交互解译,并借助GIS软件进行分析。运用土地转移矩阵、重心转移、扩展速度、景观指数计算等方法。研究结论:(1)研究区内工业用地规模不断扩大,主要增加源为耕地。(2)工业用地空间结构发生变化,工业重心向西北方向移动。(3)工业扩展模式主要有飞地式跳跃扩展和同心圆式蚕食性扩展两种,其中以飞地式跳跃扩展为主。(4)工业用地斑块增加,平均面积减小,分形维数变大,破碎度增加,工业分布趋于分散。     

徐州市城市住宅用地合理价格测算

研究目的:建立城市住宅用地合理交易价格测算模型,评估基于居民可支配收入视角的徐州市城市住宅用地合理价格区间。研究方法:问卷调查法、统计分析法和计量模型法。研究结果:(1)徐州市居民收入整体偏向于低收入家庭,家庭月可支配收入区间为[600,9600]元;(2)根据家庭可支配收入测算的徐州市住宅用地价格区间为[318,9900]元/m2,平均地价为2755元/m2。研究结论:利用徐州市居民期望房价调查结果验证了基于居民家庭可支配收入的住宅用地合理价格测算结果的合理性,同时也验证了该模型的可行性。     

基于PSR框架的徐州市城市土地集约利用评价研究

从城市土地利用的人地关系入手,探讨基于PSR模型的城市土地集约利用指标体系;采用层次分析(AHP)法确定指标权重,选择二次综合函数来评价城市土地的集约利用程度,并进行动态调控;利用所建立的指标体系与模型对徐州市城市土地集约利用状况进行综合评价:徐州市正处于大幅度加强土地集约利用的初期,土地利用状态和环境存在问题,并针对问题提出了建议。     

中国大陆城市建设用地扩展动因浅析

研究目的：深入剖析城市建设用地扩展动因，为城市建设用地扩展问题提供政策参考。研究方法：在定量分析中国大陆城市建设用地扩展规模、扩展速度等问题的基础上，采用灰关联法测度了各因素的作用程度。研究结果：社会发展是城市建设用地扩展的主要驱动力，非农业人口增长是影响城市建设用地扩展的主导因素，交通基础设施建设是城市建设用地扩展的直接原因，经济总量增加和房地产开发投资并不是推动城市建设用地扩展的主导动因，而国家政策的不连续性、多变性和衔接性较差是导致城市建设用地扩展周期波动的根源。研究结论：在当前扩大内需政策实施中，对于交通基础设施投资带来的城市建设用地扩展问题应引起高度关注，特别要加强对交通基础设施沿线土地开发利用的管制，走集约发展之路。     

基于PLUS模型的徐州市生态系统服务价值多情景模拟研究

研究目的：分析2000—2020年徐州市生态系统服务价值变化规律,模拟多情景下徐州市2030年生态系统服务价值,为资源型城市转型发展提供参考。研究方法：当量因子法与PLUS模型。研究结果：（1）徐州市土地利用类型以耕地和建设用地为主,2000—2020年耕地面积持续下降,湿地与水体面积先减后增。（2）2000—2020年徐州市生态系统服务价值先减后增。（3）在三种情景模拟中,生态系统服务价值均出现损失,调节服务价值损失最大,耕地、草地面积减少是生态系统服务价值减少的重要原因。城镇发展情景下,建设用地侵占其他地类速度加快,生态系统服务价值下降趋势最为明显。生态保护情景下,生态系统服务价值损失量最少。研究结论：资源型城市在未来发展中应均衡经济发展与生态保护,同时加强规划引领,促进资源型城市绿色转型发展。     

基于改进三维生态足迹的自然资本动态分析——以资源枯竭城市徐州市为例

文章将化石能源用地和其他用地区分开来,应用生态足迹方法对我国典型煤炭资源型城市徐州1999—2018年转型期间耕地、林地、草地、水域、建筑用地、化石能源用地的生态足迹进行了测算,并采用流量资本占用率、存量资本流量利用比和理论足迹广度系数等指标分析了徐州市转型期间对自然资源流量资本与存量资本的利用程度及其动态变化特征。结果表明:徐州市人均足迹深度由1.578上升至2.489,人均足迹广度由0.199hm~2下降至0.184hm~2,人均三维生态足迹由0.314hm~2上升至0.458hm~2。这说明徐州市占用的流量资本越来越多,消耗的存量资本不断增加,区域可持续发展面临严峻考验;不同地类的自然资本利用差异显著,六类用地均处于生态赤字状态,其中耕地、林地、草地、水域、建筑用地的生态赤字较小,化石能源用地的生态足迹大幅度上升,徐州市城市发展和产业转型工作仍以消耗资源为代价,是不可持续的发展模式。     

快速城市化背景下的桂林市土地利用时空动态分析

以城市化快速发展的桂林市五城区为研究区,1991年和2006年两期TM遥感影像为数据源,利用光谱影像信息增强与监督分类相结合方法提取城市土地利用空间信息,同时借助GIS空间分析工具,对桂林市15年间的土地利用时空动态进行了分析。研究结果表明:全市各类土地利用面积发生了明显变化。城镇与居民点用地、水体和其它用地面积均有较明显增长,耕地、林地面积出现不同程度减少,城乡建设用地面积增长已成为整个区域土地扩展的主体;全市土地扩展强度指数和相对变化率存在较大区域差异,城镇与居民点用地、水体和其它用地面积在五城区均呈增长态势,其中城镇与居民点用地扩展强度指数变幅最大,七星区、叠彩区面积扩展最快,雁山区最小。耕地、林地分别以象山区和七星区减少速度最快;从缓冲区上看,城市土地扩张空间差异明显,城镇与居民点用地扩展主要集中在距市中心2～10km的建成区与边缘地带,该地带内的林地、耕地正逐渐被城乡居住、工业与交通用地所替代。