我国城市适宜性等级评价与预测

尚海洋，宋妮妮，丁 杨

（1.兰州财经大学a.农林经济管理学院；b.经济学院，兰州730000；2.山西水利职业技术学院 水利工程系，山西 运城 044000）

0 引言

适宜性评价主要应用于城市规划、景观规划和环境影响评价等领域，是城市发展规划的基础[1]。生态系统提供的生态服务（Ecosystem Service，ES），城市系统提供的城市服务（Urban Services，US），共同塑造了城市适宜性，共同支撑社会经济的健康发展[2]。传统的城市适宜性评价，如梁涛等[3]主要侧重于生态服务，而对于城市服务的关注相对较少，导致评估结果更多关注“生态”方面，而轻视了城市自身的服务功能。2011年张浩、赵智杰[4]首次综合生态足迹分析与生态系统服务，对城市用地生态适宜性进行评价研究，评价因子以自然因素为主，同样通过AHP确定因子权重，应用GIS技术生成城市用地生态适宜度分布图，得出城市用地的可建设性，城市用地生态适宜性评价是土地生态适宜性评价的分支。2014年，张胜武等[5]在地理信息技术的支持下，修正单纯的权重叠加法，采用潜力-限制性分析法分析了兰州新区建设用地的生态潜力和生态阻力，对其生态适宜性做出评价。2015年，程淑杰，朱志玲，白林波[6]以宁夏中部干旱带为例，基于GIS的人居环境指数模型，刻画研究区生态适宜性等级的空间格局和演变特征，为宁夏州内生态移民的选址决策提供了有力的科学依据和有效的决策支撑，王雷涛等[7]，同样基于GIS技术开展了建设用地的适宜性评价研究工作。

本文以2005年、2010年和2015年为例，基于网络分析法（Analytical Network Process,ANP）建立以城市服务功能为主的城市适宜性评价指标体系，使用权重修正模型确定2005年、2010年、2015年的城市适宜性指数，对我国31个省会城市进行城市适宜性评价，得出我国31个省会城市当前的适宜性等级，结合ArcGIS软件，从时间和空间上比较分析间隔5年、间隔10年后的城市适宜性的空间动态变化特征，使用Vensim软件对城市未来适宜性等级进行模拟预测，讨论城市适宜性程度的发展状况，为个人和政府决策提供参考。

1 城市适宜性评价模型构建

1.1 建立评价指标体系

就生态服务功能而言，对生态服务功能的改善较为困难，依靠自然力量改善生态服务功能较为被动，人为改善生态服务功能需要长达数十年才能有明显变化且需要大量的人力物力财力，而且尚有一些领域是目前人类无法改变的。相较于生态服务功能而言，城市服务功能可能是未来研究城市适宜性的一个主流方向：城市服务功能便于使用具体指标量化分析，且可将对城市适宜性有不利影响的因素考虑在内，基于城市服务功能与城市适宜性之间的反馈关系，改进城市服务功能以提高城市适宜性水平，通过目前城市适宜性水平找到不足方面，有针对的完善城市服务功能，从而进一步提高城市适宜性。因此，选取包含城市服务（Urban Service,US）和生态服务（Ecological Service,ES）、侧重于US的20个评价因子构成城市适宜性评价指标体系。

同时，城市本身就是一个联系的整体，对城市适宜性进行评价的具体指标之间也必然会存在着相关性。传统的层次分析法无法有效处理各层次内部元素间的相互依赖性、低层元素对高层元素的支配作用，因此采用网络分析法确定评价指标权重，相比传统的层次分析方法而言更符合实际。本文在选取城市适宜性评估指标体系之后（表1），建立了城市适宜性评价指标的ANP结构模型（图1），以便构建ANP超矩阵并依据专家及相关利益者观点进行权重测算[8-10]。

表1 评价指标体系及权重值表

图1 城市适宜性ANP结构模型

本文使用Super Decision软件测算了各指标的权重，表1为最终确定的指标体系及权重值表，极限值收敛且单一，可认定所得到的权重值为稳定权重。

1.2 评价模型构建

令某一城市适宜性指数为S，wxj指第x类第j种评价因素的权重，yxj为第x类第j种评价元素的属性值得分[11]，则利用权重修正模型可以得到城市适宜性指数S为：

2 评估结果分析

数据来源于《中国能源统计年鉴（2006、2011、2016）》、《中国环境统计年鉴（2006、2011、2016）》、《中国交通统计年鉴（2006、2011、2016）》，以及各省会城市2005年、2010年、2015年度统计公报和统计年鉴。

2.1 2005—2015年3期城市适宜性评价差异分析

利用权重修正模型，计算出各个省会城市适宜性得分，见表2。从表2可以看出，2005年城市适宜性最好的是北京，最差的是银川，而2010年则相应的变为南京和兰州，2015年的北京和乌鲁木齐；而从3期适宜性评估结果的差距来看，最大的是2010年，最小的是2005年，表明2010年31个省会城市间的适宜性差距较大，而在2015年则差距较小。此外，与2005年相比，在2015年城市适宜性变化最大的是海口，最小的是北京，基本没有变化的是广州、兰州、太原等，表明在此时间段中海口的城市适宜性提高较大，太原、兰州提高较小。

表2 2005—2015年3期城市适宜性评价结果

进一步，可以将城市适宜性分为五个等级，分别为高度适宜（12.03～14.69，13.85～16.12，12.72～14.73）、比较适宜（10.82～12.03，12.21～13.85，11.29～12.71）、一般适宜（9.59～10.82，10.81～12.21，9.33～11.29）、临 界 适 宜（7.98～9.59，9.28～10.81,6.35～9.33）与 不 适 宜（0.01～7.98，0.01～9.28，0.01～6.35）。

2005年，高度适宜城市有5个，分别为北京、天津、南京、广州、重庆，其共性在于基础设施完善，如城市道路里程相对较长、较早的开始建设并运营轨道交通；公共服务等级高，公共服务业投资占年末已完成固定资产资产投资的比重大；城市建设水平高，生活垃圾无害化处理率接近100%，污水处理厂日平均污水处理量大。比较适宜的城市有8个，分别为沈阳、上海、福州、南昌、长沙、武汉、南宁、成都。一般适宜的城市有5个，分别为哈尔滨、杭州、济南、郑州、西安。临界适宜的城市有石家庄、太原、长春、合肥、乌鲁木齐、海口、昆明、贵阳共8个城市。不适宜城市有拉萨、兰州、西宁、银川、呼和浩特，其共性在于城市人居环境较差，如建成区绿化覆盖率低、森林覆盖率低；城市服务功能较欠缺，污水处理厂污水处理能力不足，尚无轨道交通运营，城市道路里程较短，导致旅客周转较慢；文化服务水平较低，每万人口中在校大学生数、普通高等学校数、公共图书馆个数等单个指标适宜性评价低。

2010年，高度适宜的城市有6个，分别为北京、上海、南京、杭州、广州、福州，其共性在于调节服务功能较完善，污水处理能力高于均值，森林覆盖率高、尤其是杭州市森林覆盖率60%、福州市的森林覆盖率达到54.9%，建成区绿化覆盖率高；重视文化服务功能，公共图书馆和A级旅游景区较多；供给服务方面，年降雨量较充足。比较适宜的城市有11个，包括天津、哈尔滨、沈阳、武汉、成都、西安、合肥、南昌、济南、长沙、重庆。一般适宜的城市有郑州、南宁、海口、昆明共4个城市。临界适宜的城市有家庄、呼和浩特、长春、贵阳、银川共5个城市。不适宜的城市有太原、乌鲁木齐、拉萨、兰州、西宁共5个，其共性在于对文化服务功能的重视度较低；城市基础设施欠缺；社会服务中社会保障与就业支出占财政支出比重小、公共服务用地占城市建设用地比重小；除拉萨外，其他五个省会城市空气质量较差，空气质量达到二级以上天数较少。

2015年，高度适宜城市有北京、天津、上海、南京、杭州、广州，其共性在于城市服务功能水平高，供给服务、调节服务、文化服务和社会服务均普遍水平高。比较适宜城市有石家庄、长沙、南宁、海口、重庆、成都共6个。一般适宜城市有福州、南昌、郑州、武汉、昆明、西安。临界适宜的城市共11个，包括太原、呼和浩特、沈阳、长春、哈尔滨、合肥、济南、贵阳、拉萨、西宁和银川。不适宜城市有乌鲁木齐和兰州。

表3 3期城市适宜性等级特征城市群组及群组演变规律

从表3可以看出，天津2005年处于高度适宜等级，2010年处于比较适宜等级，2015年又发展为高度适宜，从原始数据来看，天津的生态服务指标具体数值呈上升趋势，城市服务功能尤其是调节服务的指标具体数值在2010年有所下降，所以导致天津城市适宜性等级出现明显变化。海口2005年处于临界适宜等级，2010年处于一般适宜等级，2015年发展到比较适宜等级，海南是最早提出“生态省”的省份，海口作为海南省的省会城市，依托旅游业和天然的地理位置，其城市服务和生态服务呈良好态势，表现为其城市适宜性等级提高。重庆2005年处于高度适宜等级，2010年和2015年均处于比较适宜城市，其社会服务水平在2005年处于全国较高水平，但之后社会服务发展缓慢，固定资产投资于公共服务业的比重、公共服务用地占建成区用地比重落后于高度适宜城市，导致重庆城市适宜性发展后劲不足。

2.2 2005—2015年3期城市适宜性的空间分布特征

根据地理学第一定律（Tobler's First Law），即空间上的每个事物都与其他事物相关，但是距离近的事物比距离远的事物相关性更高[12]，来分析城市适宜性的空间分布特征。本文利用空间统计分析方法—标准差椭圆（Standard deviational ellipse，SDE）模型，对我国31个省会城市2005年、2010年和2015年的适宜性评价结果进行空间差异分析。

标准差椭圆（SDE）是分析经济要素分布特征的重要方法。其构成要素主要包括重心、转角、长半轴和短半轴。其中，标准差椭圆的重心反映经济要素空间分布的相对位置；长轴的方向反映其在二维空间上展布的主趋势方向，长度表示经济要素空间在主趋势方向上偏移重心的程度（离散程度），短轴代表其在次要方向上偏离重心的程度（离散程度），长、短轴的比值可以体现要素空间分布的形态。SDE的方位角为从标准差椭圆的顶点开始按顺时针进行测量的长轴的旋转角度，反映分布的主趋势方向。具体的计算方法见参考文献[13-15]。

总体来看，我国31个省会城市适宜性评价的空间格局分布呈现东北—西南格局。从转角变化范围来看，2005—2015年转角在41.91°～46.01°之间变动，变动幅度较小。从主轴的方向和长度来看，主半轴长度从2005年1167124.00km扩大至2010年的1176528.50km，表明我国31个省会城市适宜性评价在东北—西南方向上出现分散。2015年主半轴长度缩小到1156929.60km，表明2015年适宜性评价在东北—西南方向出现极化。从辅轴方向上来看，辅半轴长度从2005年1008178.50km下降至2015年996026.44km，表明我国31个省会城市适宜性评价在西北—东南方向出现空间极化现象（表4）。

表4 2005—2015年我国31个省会城市标准差椭圆参数变化

3 系统模拟及预测

城市社会经济发展具有系统性、动态性、复杂性的特点，运用系统动力学方法建模可以充分揭示城市系统的非线性结构和动态特征[16]，从而对环境约束下的城市适宜性发展趋势进行判断预测。为保证模型的合理性与准确性，模型参数主要来源于我国31个省会城市2010—2015年统计数据。使用Vensim PLE软件对系统历史行为进行模拟，模型的预测范围为2016—2020年，Time Step为0.25，图2（见下页）为城市适宜性评价系统流程图。

图2 适宜性评价系统流程图

建立模型后，分别对供给服务子系统、调节服务子系统、文化服务子系统、社会服务子系统进行模拟，以北京为例给出适宜性预测曲线图（图3），2020年北京市适宜性指数为17.6，可以确定北京市2020年的城市适宜性等级为高度适宜。同时，从四个服务系统预测曲线可以看来，在接下的“十三五”期间，北京市的文化服务（US）、社会服务（US）上升趋势均大于供给服务（ES）、调节服务（ES），充分说明了城市发展后期，特别是对于大城市、特大城市来讲，未来在提高城市的适宜性方面应当重点放在提高城市服务方面。采用相同方法可以得出各省会城市的城市适宜性评价结果（表5），预测城市适宜性等级及特征组群。

图3 北京2020年城市适宜性预测曲线

预测结果表明：到2020年，我国31个省会城市中处于高度适宜等级的有北京、天津、上海、南京、广州、杭州、成都；处于比较适宜等级的有武汉、重庆、福州、海口、长沙、南宁、西安；处于一般适宜等级的有合肥、郑州、南昌、昆明、济南、长春、石家庄、哈尔滨、贵阳；处于临界适宜等级的有沈阳、太原、呼和浩特、乌鲁木齐、银川；处于不适应等级的有西宁、拉萨、兰州。与2015年相比较，处于高度适宜等级的特征城市组群分布发生较大变化，处于西南地区的成都发展成为高度适宜城市；比较适宜城市变化较小；在2015年被评估处于临界适宜的部分城市在2020年发展为一般适宜等级，如长春、合肥、哈尔滨，并且其他临界适宜城市也呈现出整体向好发展趋势。

4 结论与讨论

由于城镇化和工业化发展所带来的城市人口分布不均、雾霾沙尘暴等环境问题严重、生态破坏以及资源过度消耗等负面效应，给城市系统造成了巨大的威胁和压力，不仅严重影响着城市的人居环境，也制约着区域社会经济的进一步发展。在此背景下，对2005—2015年我国31个省会城市的适宜性及城市适宜性发展状况进行分析研究，并对2020年我国31个省会城市的适宜性等级进行预测，对个人制定未来规划及政府更好地发挥公共服务职能提供参考意见。

表5 2016—2020年我国省会城市的城市适宜性指数预测

以往的适宜性评价指标中，对于城市服务的考虑不够，主要侧重于生态服务指标，本文重点考虑了城市服务功能，以城市服务功能为主、生态服务功能为辅建立城市适宜性评价指标。如果按照以往的注重生态功能进行城市适宜性评价，那么适宜性变化的趋势应该是基本一致的，而考虑了城市服务之后，这使得城市适宜性等级发生跳动成为可能。如：尹海伟等[17]基于层次分析法建立侧重于生态因子的评价体系，对济南2004年和2009年的城市适宜性进行评价，并预测济南未来的城市适宜性，得出济南市最适宜用地面积呈不断增加趋势。加入城市服务功能进行济南适宜性评价，其结果是济南的适宜性从2005年一般适宜状态发展到2015年的临界适宜等级，与经济同等发展水平城市相比，济南社会服务中的交通服务尚不完善，仍没有建成并投入运营的轨道交通、旅客周转量较低，所以侧重于城市服务功能的济南市城市适宜性水平较低。基于分析城市适宜性等级的动态变化特征视角，加入城市服务功能的指标体系更有意义，侧重于生态服务功能的城市适宜性等级将呈现缓慢的一致性变化。