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广州市中心城区扩张及其空间影响因子研究

韩富状  
【摘要】:改革开放以来,广州经济保持快速增长态势,使得城市对土地的需求急剧增加,以至城市建成区面积迅速增长。本文使用1980年、1990年、2000年和2010年的遥感影像数据,结合地理信息系统技术和空间分析技术对广州市中心城区(越秀、天河、荔湾、海珠和黄埔)建设用地扩张进行时空演变分析;运用皮尔森相关系数r值、普通最小二乘法(OLS)回归模型、空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)从多尺度(30m、60m、90m、120m和150m的空间格网大小)的角度来探索城市建设用地比率和空间影响因子(包括密度和距离两种类型共22个探索性变量)之间的关系,并找出广州市中心城区扩张的主要影响因子。研究结果显示:(1)这30年间,研究区的城市建设用地面积增长了近一倍,从1980年的121.63km2增加到2010年的237.74km2,城市建设用地面积增加了116.11km2;同期,研究区的城市建设用地面积占比增加了31%,到2010年,城市建设用地覆盖了研究区的64%。研究区的年平均城市扩张比率为3.18%,城市快速增长阶段出现在1980-1990年,但是在接下来的20年里,城市扩张比率呈持续下降的趋势。1980-1990年新增的城市建设用地主要集中分布在珠江北岸的天河区和黄埔区,海珠区和荔湾区的城市扩张主要以边缘和填充的模式增长。1990-2000年城市增长主要发生在天河区的南部,海珠区和黄埔区的东北部,总共占了这个时期城市扩张面积的83%。2000-2010年,城市增长的速度明显减缓,特别是天河区和黄埔区,城市的扩张主要局限于边缘和填充的模式增长。(2)由于研究区城市建设用地比率存在显著的空间自相关性,因此,空间回归模型相对于普通最小二乘法回归模型,能够更好地解释城市建设用地的空间分布情况。本研究发现在不同的空间尺度下,空间回归模型SLM和SEM的表现结果要优于OLS。空间回归模型中的R2值范围从0.27到0.52,OLS模型R2值范围从0.17到0.26,这证明了城市建设用地分布空间依赖性的影响。对于回归模型中的探索性变量,道路密度、到交通服务设施的距离、到银行的距离和到旅馆的距离是最主要的解释城市建设用地空间分布的影响因子;其次是到公司企业办公室和到主要道路的距离这两个因子,这些都表明了广州市中心城区城市居民考虑到日常交通便利的重要性。在5个尺度下,SEM和SLM在性能统计数据和重要探索性变量的表现几乎是一致的,因此,证明了空间回归模型在模拟城市建设用地模式上的有效性和可靠性。这些结果和广州城市条件、城市规划的研究是密切相关的,给城市条件提供了有用的信息,也为广州市未来城市规划提供了指导意见。


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