融合多源数据的城镇空间演化研究—以京津冀为例

王雨枫

（中国海洋大学 环境科学与工程学院，山东，青岛 266100）

快速城镇化已经成为影响中国甚至全球经济与环境的重要因素，其无序蔓延导致了交通拥堵、环境污染、生态失衡等一系列问题[1]. 由于传统的二维统计数据缺乏空间属性，无法直观反映出城镇空间动态，而遥感卫星可以从空间光学视角反映出城镇化发展动态与人类活动轨迹，所以被广泛应用于城镇空间演化、环境质量评估及社会经济动态等方面[2].因此本研究对于推动空间光学在监测城镇动态发展质量及规划决策等方面有着重要的理论价值及现实参考意义.

近年来，城镇用地演化已经逐渐成为国内外学者关注的热点问题，而融合经济、社会与地理多源数据的城镇演化测度已经成为了重要的研究方向[3]. 目前研究主要侧重于演化的空间态势、空间机理、演化模拟与效应等方面[4]. 从数据源层面，传统的城镇演化研究多使用统计年鉴数据，其缺乏空间异质性，难以量化空间层面的变化，而随着“3S”技术的发展，越来越多的学者开始关注并使用多源多时相的卫星数据[5]. 从研究方法层面，主要采用回归分析、相关性分析及空间计量分析等[6]. 从研究尺度层面，微观的乡镇到宏观的全球层面均有涉及，而中观层面的省域研究主要集中在快速城镇化和生态脆弱性等方面. 虽然已有文献揭示了城镇演化的部分因素，但是对于长时间序列不同层次城市的演化形态关注较少，对于不同阶段的城镇演化集聚状态的定量分析也有所欠缺. 在城镇发展影响因素上，大多采用地理或社会经济视角讨论，较少从城市群内各城市产业结构变化与转移视角分析. 因此，本文基于1990-2020年间的社会及地理等数据，探讨了京津冀城镇的空间化动态及影响因素，能够从宏观层面上了解其长期发展的动态与质量.

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

京津冀城市群主要包括北京、天津、河北等13个城市200个区县，辖区为中国北方最大的城市群，也是继长三角、珠三角之后第3大城市群与经济增长极，是中国的政治中心和重要的经济中心. 截至2020年末，京津冀GDP总量为8.64万亿，约占同期全国GDP总量的8.50%，区域总人口为1.13亿人，约占全国8.07%，区域土地总面积为21.80万km2，约占全国2.27%，其中已经利用的土地约占84%，其开发强度远高于全国平均水平，后备土地资源匮乏，潜力有限，因此，以京津冀城市群展开城镇化空间研究具有典型的代表性.

1.2 数据来源

本文社会经济数据来源于北京、天津及河北《统计年间鉴》以及《中国城市统计年间鉴》. 而城镇用地演化数据主要采集于1990、2000、2010及2020年间的夏季Landsat TM/ETM遥感影像，并在GEE地理云平台上对影像的波段、地面控制点及大地基准等空间信息进行了一系列的调整和校正[7]. 对于校正后的影像根据其光谱反射率、背景及地形等信息，采用人机交互解译与专家知识确定土地利用类型. 参考《土地利用现状分类》(GB/T 2017)标准，初步将土地利用类型归为建设用地、耕地、林地、草地、水域以及未利用地6种类型. 结合本文研究的需要，将建设用地中的大、中、小的城镇建设用地等不透水地面归类为本次研究的城镇用地面积. 对于整理后的城镇用地与《中国城市统计年间鉴》数据对比，其总体精度达到了90.34%～96.52%，基本符合本次研究的要求.

2 研究方法

本文对于京津冀城市群城镇用地演化动态及其影响因素的定量研究过程中，遵循由部分到整体的原则，选择了地理空间指数即用地演化强度指数(urban expansion intensity index,U)、演化热点指数(getis-ord generalg *i,G)，以及影响因素模型即综合发展指数(urbanization comprehensive development,D)、产业结构转移模型(industrial structure transfer model,I).U指数以研究对象的土地总面积为框架，用研究阶段的首尾年份面积变化值为变量，量化了不同城市在城市群的变化与占比值.G指数采用空间自相关原理，以不同阶段城镇的面积变化值为变量，在空间层面直观的展示出城市群内的演化热点聚集与冷点的分布. 通过两个地理空间模型，可以量化京津冀城市群城镇用地时空演化的动态，为了进一步分析各城市在城市群体系中长期的变化情况，引入了D指数.D指数涵盖了城市发展中最重要的3要素-人口、城镇用地、经济总量，能够精确量化城市的综合发展水平. 最后，选择城镇化过程中最具代表性第二、三产业产值变化，以I模型分析了城市群中不同城市产业转移情况.

2.1 用地演化强度指数（U）

是指在研究周期内不同阶段城市i城镇用地演化强度，其能够表征城市i在不同阶段演化的形态及发展质量等，其表达式为

2.2 演化热点指数（G）

能够反映城市i城镇用地与周围城市在区域和邻近区的依赖程度，其能够直观地展现出变量在空间的相关性及关联程度. 其表达式为

2.3 综合发展指数（D）

能够较为准确地反映城市群内部各城市的综合实力及其在城市群体系中的发展变化，其包含人口、城镇建设用地及城市经济等要素，其表达式为

式中：pi为城市i的 城镇常住总人口；li为其城镇用地面积；ei为 其国民经济生产总值；Di越 大代表城市i的综合城镇化水平越强.

2.4 产业结构转移模型[8]（I）

能够表征城市i发展的不同阶段，其内部产业结构的构成与转移情况，能反映出城市i的发展质量水平，主要包括城市经济总量及第二、第三产业产值，其表达式为

式中：g3为 第n年 城市i第三产业产值；g2为其第二产业产值；g为其总产值.

3 城镇空间演化特征分析

对1990-2020年以10年为周期的京津冀城市群城镇用地演化进行精确的量化，并分析不同城市城镇用地演化的时空特征.

3.1 城镇用地演化强度分析

京津冀城市群城镇用地演化强度整体上呈现出先上升后降低的趋势，并呈现出明显的阶段化差异特征(表1). 从省域层面分析，30年来各城市城镇建设用地面积持续增长，其中北京U>天津U>河北U，分别为0.28、0.18及0.02. 其中北京的U指数先上升后下降，1990-2010年间U从0.15连续上升到0.45，然后2010-2020年间U则从0.45下降到0.17. 天津的U指数整体上呈现出平稳的态势，1990-2010年间U从0.06连续上升到0.24，而2010-2020年间回落到0.22. 相对于北京、天津的城镇用地快速演化，1990-2020年间河北的U指数增长缓慢且处于较低水平的0.01～0.02之间. 从区县层面分析，京津冀城市群城镇用地演化呈现出明显的中心城市(区)资源集中，次中心城市(县)发展乏力格局. 1990-2010年间，中心城市的演化保持在较高的水平，U指数从0.37持续上升到1.24，而2010-2020年间，U虽然从1.24下降到0.26，但是整个30年间U指数仍然保持在0.39的平均水平，而次中心城市U指数一直处于较低水平的0.02～0.06，整个30年间U指数保持在0.04的平均水平.

表1 城镇用地演化强度指数Tab. 1 Urban land expansion intensity index

从30年间京津冀各城市的U指数变化的趋势及空间演化分析，北京和天津一直是京津冀发展的两大核心驱动城市，而河北则处于较低水平的发展状态. 其中北京在经历了1990-2005年的高速发展后，由于工业污染、低效用地、生态破坏等原因，主动关停并外迁部分高污染低能效的企业及产业链到天津和河北. 基于精细化发展与大量工业产业链外迁的原因，2005年后北京已经处于工业化后期阶段，城镇演化更注重空间质量的提高，其U指数呈现下降趋势. 而天津则处于工业化加速阶段，其经济发展仍然以工业为主，持续发展需要大量的建设用地. 河北整体处于工业化初级阶段，其经济发展主要依靠农业与重工业，城镇用地演化较为缓慢.

3.2 城镇演化热点分析

本文以京津冀城市群200个区县为基础，用Arc-GIS计算4个周期的G指数，以自然断裂点法把结果分为5类，完成其空间演化的冷热点空间分布图(图1).

图1 城镇演化热点分析Fig. 1 Analysis on hot spots of urban expansion

1990年以来，京津冀城市群城镇用地演化经历了起伏，演化的热点区域的面积在波动中呈现逐步上升趋势，而冷点区域在波动中呈现逐渐下降趋势.其中3个周期中热点区的面积占比分别为21.31%、16.76%及33.61%，冷点区域面积分别为62.71%、65.37%及38.36%. 1990-2000年，城市群演化的热点初步形成了北京-保定-石家庄的轴线演化带. 其中以环北京-天津为中心，形成了演化的热点主核心区域，同时在河北的西南部，逐渐形成了以石家庄-保定等城镇演化热点次核心区域，而京津冀城市群北部的承德、张家口、秦皇岛及东南部的沧州、衡水、邢台等都处于演化的冷点区. 2000-2010年，演化的热点区域面积下降，而冷点区域面积上升. 其中环京津唐为中心的演化热点区域持续上升，演化热点中高值占比由25.16%上升到63.16%，尤其是北京演化热点区域的面积稳步上升. 整体演化冷点中低值占比由21.42%上升到23.62%，其中保定、石家庄等城市城镇演化减弱，甚至部分转为冷点区域. 2010-2020年，演化的热点区域面积开始上升，而冷点区域面积逐步下降. 其中北京、天津演化明显减弱，演化热点区域面积开始收缩，甚至部分地区转为冷点，而唐山-秦皇岛形成了新的演化热点. 而此时南部的保定-石家庄-衡水-邢台等城市形成了新的演化热点，且面积首次超过了超过了环北京-天津-唐山城市群. 而演化的冷点区面积虽然下降，但是其演化冷点中低值占比由23.62%上升到57.38%，冷点低值区仍然集中在京津冀城市群的东北部的承德、张家口等城市.

综上所述，1990-2020年间，京津冀城市群城镇用地演化的热点主要表现出环京津唐及石家庄-保定等两个中心的聚集式特征(热点区面积占比31.26%)，而冷点区域则主要集中在京津冀城市群东北部及西南部，包括承德、张家口、衡水、邢台及邯郸等城市(冷点区面积占比54.75%). 环京津唐的热点是京津冀发展的重要驱动，其具有先导性，但是随着工业经济弊端的显现，政府部门更加重视精细化的发展，所以演化热点逐步下降，而石家庄-保定的发展相对于北京、天津具有滞后性，其承接了转移的部分产业链以及雄安新区的大力建设，都极大地促进了其城镇快速演化(图2).

图2 城镇用地演化时空演变Fig. 2 Spatiotemporal evolution of urban land expansion

3.3 城镇综合发展分析

D指数可在时空尺度上反映出城市群内各城市的相对综合实力以及其发展占比变化情况(表2). 从时空演化分析，D指数下降的城市包括北京、天津及唐山等，其中北京的D指数从0.28持续下降0.22，主要因素是人口与城镇用地演化增速下降，人口增速的下降主要源于社会生活成本上涨，减弱了其对于周边人口的吸引力，而城镇用地演化下降源于精细化城镇发展策略. 而天津的D指数从0.23持续下降到0.17，下降主要因素是经济发展疲软，其主要源于天津的经济结构中第二产业的比重较高，短期内附加值较低. 唐山的D指数从0.11持续下降0.08，下降的主要因素是人口增速下降，人口增速的下降主要源于其经济吸引力很难获得从北京、天津分流的人口，也难以获得河北中部与南部广大腹地的人口流入.

表2 城镇综合发展指数Tab. 2 Urban comprehensive development index

D指数上升的城市包括石家庄、邯郸、邢台、保定、沧州、衡水等，其中石家庄、保定属于河北的新兴城市，石家庄的D指数从0.07持续上升到0.09，主要因素是人口与城镇用地演化增速上升，其主要源于省会首位度的优势，在人口方面吸引了河北中部与南部大量的人口，同时在城镇建设方面拥有更大的政策红利. 而保定的D指数从0.04持续上升到0.08，主要因素是经济与城镇用地演化增速上升，其主要源于近年来国家大力支持雄安新区的建设，加快了其经济发展. 邯郸的D指数从0.05持续上升到0.07，主要因素是经济与城镇用地演化增速上升，其主要源于邯郸第二产业中的重工业带动了其经济发展，同时矿业的开采也促进了中小城镇的建设. 沧州的D指数从0.03持续上升到0.06，主要因素是经济增速上升，其主要源于沧州是河北中南部唯一的海港城市，河北中部南部广阔的腹地激发了其海洋产业与运输业的增长，促进了经济发展. 而衡水、邢台的D指数分表从0.01持续上升到0.04，从0.02持续上升到0.05，两个城市位于沧州与邯郸之间，经济促进了共同发展.D指数保持稳定的城市包括秦皇岛、张家口、承德、廊坊等，其区位分布均位于环京津唐的城市圈，共同特征是人口、城镇用地与经济发展缓慢，基本保持稳定.

4 城市产业结构转移探讨

根据1990-2020年京津冀城市群《城市统计年鉴》的GDP、第一、二、三产业及企业等相关数据分析，京津冀城市群产业结构在空间上存在着集聚与扩散的趋势. 特别是中高端制造业、服务业存在着在首位城市集聚，中低端的加工业、劳动密集型产业及农业则向周围城市转移[9]，京津冀城市群产业升级与转移在不同城市间形成了分级与分工. 为了量化1990-2020年京津冀城市群不同城市的产业结构升级与转移的情况，本文使用京津冀城市群13个地级市第二、第三产业的数据，用式(5)计算其产业变化(图3). 对比1990年、2000年、2010年、2020年13个城市第二、第三产业的差值变化趋势，其中1990年，各市的产业差值总体为负，差值平均值为-23.96%，只有秦皇岛(9.11%)的产业差值为正. 2000年各市的产业差值总体为负，差值平均值为-8.88%，差值为正的城市增加到3个，包括北京(20.2%)、秦皇岛(13.5%)及张家口(1.10%). 2010年各市产业差值总体为负，差值平均值为-9.25%，差值为正的城市降低到2个，包括北京(51.1%)及秦皇岛(7.33%).2020年各市产业差值总体为正，差值平均值为13.31%，差值为正的城市增加到12个，主要包括北京(62.35%)、秦皇岛(21.29%)、天津(18.16%)及石家庄(17.94%).

图3 城市产业构转移时空演变Fig. 3 Spatio-temporal evolution of urban industrial structure transfer

从1990年到2020年，各城市产业差值的变化基本上可以反映出第二、第三产业在不同城市之间的转移，并揭示出京津冀城市群中各城市经济发展的结构性差异. 1990年，各城市产业结构在空间上分布比较均衡，总体差异较小，低于平均值的城市共6个.随着京津冀城市群经济总量持续增长，各城市的合作分工也更加紧密，经济中的产业结构也随之改变.2020年，各城市产业结构在空间上分布差异明显，差值为负的城市只有唐山，表明北京已经完全形成以第三产业(服务业)为主的高附加值、低污染的经济结构，天津初步形成第二产业(工业)与第三产业(服务业)并重的经济结构. 而京津唐的城市圈中，唐山的经济结构中第二产业(工业)的比重远超第三产业(服务业)，表明唐山承接了从北京、天津转移的部分工业企业及产业链. 虽然其经济总量位于河北首位，但是其仍然处于工业社会加速发展阶段，经济的单位能耗较高，污染比较严重. 河北紧邻北京、天津，承接了其大部分的产业转移，从30年来河北城市产业差值的变化也印证了产业结构的变化. 但是其承接的多是高污染的第二产业及部分附加值较小的第三产业，导致其生态环境恶化，其经济仍然以第一产业(农业)为主，主要为北京、天津的发展提供原材料与粗加工，经济总量并不高. 针对现状，政府部门应该及时调整产业结构并改变招商引资策略，重点引进高科技高附加值的产业，促进污染型企业技术革新. 同时降低对资源开采的依赖性，不能只是低速发展，而应该积极融入京津冀城市群，在北京、天津的引领下共同发展.

5 结 论

长时间序列的遥感数据为监测大尺度的城镇用地演化及人口流动提供可靠的数据源，本文针对京津冀城镇空间演化及经济活动进行了分析. ①北京U>天津U>河北U，且城镇用地演化呈现出明显的中心城市(区)资源集中，次中心城市(县)发展乏力格局. ②城镇用地演化形成了京津唐、石家庄-保定的两大热点区域，演化的冷点主要分布于河北的西北部与东南部. ③D指数下降的城市包括北京、天津、唐山等，上升的城市包括石家庄、邯郸、邢台、保定等. ④区域产业在地理空间上存在着集聚与扩散的趋势，中高端制造业、服务业在首位城市集聚，中低端的加工业、劳动密集型产业及农业向周围城市转移. 本文以遥感数据与统计数据结合，定量分析京津冀城镇建设和社会经济的动态耦合关系，证明了光学卫星在城镇发展监测方面的巨大潜力.