中国城市群空间识别及其演化研究

Urban agglomerations are the expected products of high levels of industry and urbanization in a country，as well as being the basic units of participation in global competition.With respect to China，urban agglomerations are regarded as the dominant formation for boosting the China's urbanization process. However，to date，there is no coincident，efficient，and credible methodological system and set of techniques to identify Chinese urban agglomerations.This research will focuse on invitigating the potential of an computerized identification method supported by geographic information techniques to provide a better understanding of the distribution of China's urban agglomerations.The principal components analysis method will be used to calculate urban nodality index with the indicators system.Then，China is divided into grids，the scale of which is 1km ×1km，with the support of ArcGIS software.With the application of raster cost weighted distance method，improved k-order data fields and EADA（Exploratory Spatial Data Analysis），the regional accessibility and the spatial field of cities at prefecture level or above in China will attempt to comprehensively measure.The urban agglomerations space and boundaries will be identified according to hydrology analysis methodby or fractal net evolution approach，with the aid of the rasterized socio-economic dataset.making use of hydrology analysismethod.Finally，spatial optimization and control strategies of Chinese urban agglomerations will be put forward. This project is expected to established quantitative research framework of identification of urban agglomerations theoretically. In practice，this research will represent the first study involving the computerized identification of China's urban agglomerations. Moreover, compared to other related studies，the study's approach will be a distinct, effective and reliable way of identifying urban agglomerations.It is benefit for clearing national development framework and promoting regional integration to divide and identify the urban agglomerations spatially.It also provides a scientific basis for national and regional planning of urban agglomeration.

针对目前城市群空间范围定量识别研究薄弱、无统一判断的实际，以城市地理学和经济地理学理论为基础，基于GIS空间分析和栅格计算，引入改进的场强模型、水文模型、面向对象的图像分割、探索性数据分析技术等手段，从理论上建立一种城市群GIS空间界定的定量研究框架和体系，在实践上力求创新一种城市群空间整体性认知与评价的框架与方法，并对我国城市群空间界定、空间格局及演变规律予以研究和总结归纳，提出中国城市群空间优化与管制策略，推动城市群空间识别研究理论与方法的创新与发展，为全国和区域城市群规划、城市群经济社会发展战略的制定、城市群空间结构的优化提供科学依据和实践借鉴。

城市群已经成为中国城镇化的主要空间载体，也是推动中国新型城镇化的主体空间形态。本项目梳理了国内外城市群空间界定研究的现状和发展趋势，针对目前城市群空间范围定量识别研究薄弱、无统一判断的实际，以城市地理学和经济地理学理论为基础，基于GIS空间分析、网络分析和栅格计算，引入改进的场强模型、水文模型、面向对象的图像分割、探索性数据分析技术、社会网络分析、大数据分析等手段，从理论上建立了一种城市群GIS空间界定的定量研究框架和体系，在实践上创新了城市群空间整体性认知与评价的框架与方法，并对我国城市群空间界定、空间格局及演变规律予以研究和总结归纳，推动城市群空间识别研究理论与方法的创新与发展，为全国和区域城市群规划、城市群经济社会发展战略的制定、城市群空间结构的优化提供科学依据和实践借鉴。综合测度了中国 287个地级以上城市可达性与空间场能，划分了城市腹地，依据城市腹地范围界定了城市群范围，实现了对广域地幅内众多城市腹地范围和城市群空间影响范围的定量分析，既体现了城市群区域集聚和扩散的特征，又突出了城市群内部各城市对区域空间的竞争和合作。研究发现，中国23个城市群中，空间影响范围最大的是北疆城市群，空间平均场强最大的是中原城市群；城市群在空间上呈现为发育程度不同的“11 + 9 + 3”的分布格局和逆时针 90°旋转的“β”型城市群连绵带发展格局。以全国发育较成熟的15个城市群为研究对象，通过空间网络分析，依据城市综合规模值、通勤时间、城市间的经济联系强度和区域GDP总量等指标，综合测定城市群的影响范围，并和城市群规划中的范围进行对比，提出了具体的城市群范围调整建议。以长株潭城市群为例，通过社会网络分析法测定城市群空间影响范围。采集“腾讯迁徙”数据平台中299个城市之间的逐日人口流动数据，利用复杂网络分析方法，尝试进行了中国城市网络结构和城市群空间层级分析。利用夜间灯光序列数据重建了城市群空间演化格局。