基于多源遥感数据的街区尺度“鬼城”住房空置率估算

Housing vacancy rate is considered as the most objective evaluation of ‘ghost city’ phenomenon, however, the identification resolution of ‘ghost city’ prevents the further housing vacancy rate estimation. Through literature review, the current researches mainly focus on small areas, with identification resolution on county level and subjective thresholds. For improving it, our proposal aims to realize the block scale identification of ‘ghost city’ within urban areas on the nationwide, by presenting a block scale suitable ‘ghost city’ metric and exploring a scientific threshold setting method based on large-scale and multi-source remote sensing data with spatial resolution advantages; based on it, we further present an estimation model for estimating the housing vacancy rates of all ‘ghost cities’ based on web-camera and field survey. This proposal aims to realize the high precision identification of ‘ghost city’ and improve the accuracy and credibility of housing vacancy rate estimation of ‘ghost city’. The outcomes of our research contribute to the planning of new cities and the solution of ‘ghost city’.

住房空置率是“鬼城”现象严重程度最直观的评价指标，当前“鬼城”的识别精度限制了“鬼城”住房空置率的估算。针对当前“鬼城”识别存在研究区域小、研究精度停留在县/区层面、指标构建及阈值设定主观性强等问题，本项目拟综合运用具有空间分辨率优势的大尺度、多源遥感数据产品，构建街区尺度适用的“鬼城”指标，寻求区域差异自适应阈值设定方法，实现全国范围街区尺度“鬼城”识别；在此基础上，结合网络街景实时录像以及实地调查资料，构建街区尺度适用的住房空置率估算模型，估算全国范围“鬼城”住房空置率。本项目拟通过研究思路和技术方法的创新，实现“鬼城”高精度识别，提升“鬼城”住房空置率估算结果的准确率和可信度。项目研究结果可作为今后合理规划新城新区以及探索“鬼城”问题解决方案的重要参考和科学依据。

国家发改委城市和小城镇改革发展中心调查显示，截至2016年5月，全国县及县以上的新城新区数量达3500多个，可容纳34亿人口，远超当前全国人口总数（2018年底约13.9亿）。在此背景下，部分新城新区内存在大量闲置建设用地，形成了中国快速城镇化过程中特有的“鬼城”现象。“鬼城”现象通常指城市内部某些区域被闲置，而并非指整个城市无人居住。然而，现有研究未能实现在全国城市内部对于这种现象的监测和识别。此外，多数现有研究忽略了新增建设用地所需要的移民周期。在本研究中，我们提出了一个新的概念，即“幽灵社区”。它是指一个新建的商业住宅区，在经历了5到6年的必要的移民周期后，仍然处于无人居住或者入住率极低的状态。基于这一新的概念，我们设计了一套方法流程来识别中国各地城市内部存在的“幽灵社区”。该流程包含一系列的步骤，主要依靠街区内部夜间灯光强度逐步排除非“幽灵社区”。整个过程采用了处于国际领先水平的LJ1-01夜光数据、TanDEM-X数据和Urban footprint数据。这些数据在空间分辨率上具有明显优势，同时适用于整个中国。随后，我们分析了被识别的“幽灵社区”的属性特征以及它们在城市内部空间分布的多时相演变。主要发现如下：1）在全国范围内，我们一共识别出了1048个“幽灵社区”，总覆盖面积为353.64平方公里，估计最少可容纳1360万人；2）在城镇化进程较快的区域，“幽灵社区”的分布密度更高，规模更大，如珠三角、长三角和环渤海地区；3）较新的“幽灵社区”主要集中在城镇化速度较快的地区，通常位于新城新区，老旧的“幽灵社区”多数分布在资源枯竭、经济衰退的地区。本项目攻克了全国范围街区尺度闲置居民小区（即“幽灵社区”）识别的技术难题，生成了全国范围街区尺度“幽灵社区”分布图，分析了全国街区尺度“幽灵社区”属性特征以及时空分布特征。本项目的科研成果可为国土空间规划过程中涉及到的低效用地监测和再开发、城市扩张和更新等方面提供重要的数据支撑，具有实际的应用前景。