长沙市建成区城市用地功能变化的特征识别*

李家裕，黄春华

随着城市快速发展和人口不断增加，城市交通拥堵、用地紧缺、环境恶化等大城市病问题日益凸显，城市更新显得愈发迫切。2021 年中国政府明确提出实施城市更新行动，旨在优化城市结构、提升城市品质、改善居住环境，从而实现城市可持续发展[1]。全球气候变化导致的气象灾害问题日益严峻。2020 年9 月，中国郑重承诺2030 年前实现碳达峰、努力争取2060 年前实现碳中和[2]，城市低碳发展成为必然要求。

城市用地是指按照特定功能和用途分配的土地，反映了城市布局的形态和功能性质的差异[3]。其中，城市用地功能有单一与混合之分。城市用地功能混合的概念源于1961 年简·雅各布斯提出的混合基本功能。美国的房地产行业组织普遍认为：混合功能包含住宅、零售、办公、娱乐等功能，谋求空间利用最大化的集成开发[4]，也包括特定区域相邻地块不同功能类型的组合[5]，混合在特定尺度才有意义，多种不同功能的地块之间仍然存在不同程度的混合[6]。土地集约利用是国家一直倡导的要求，而城市用地功能混合则被认为是促进土地资源集约、紧凑利用，强化空间共享与活力，提高空间多样性，实现低碳发展的重要途经[7-9]。目前城市规划管理在用地分类上只进行单一功能用地划分，与城市用地功能混合布局的实际情况和发展需求有较大差异。因此，识别城市用地的单一功能和混合功能并进行功能变化的分析能有效反映城市土地利用效率，符合城市发展趋势，能更加准确把握城市用地的发展变化，指导城市用地功能布局。

目前对城市用地功能的识别研究主要包括两个方面：一是通过遥感影像和地理信息系统等技术手段对城市用地类型进行分类和分析。二是通过实地调查和统计分析等手段对城市用地功能进行判断和评价。第一个方面，遥感影像主要用于提取各类型土地利用，如城镇工矿用地、耕地、林地等，对于精细化提取城市内各类型用地存在诸多问题，并且由于遥感图像在某种情况下所需成本和劳动力较高，因此不容易及时应用于所有城市的城市扩张研究[10]。此外，遥感分析强调城市发展的物理角度，而不考虑其他维度[11]。第二个方面，往往基于人工经验和专家意见，存在主观性和误差，数据准确性不高。而兴趣点（Point of Interest，POI）数据以点的形式呈现，能描述地理实体的准确信息，包括名称、地理坐标等。因其定位精确、容易获取、包含信息齐全的优点，在城市商业设施空间分布、空间结构研究、土地利用分类的完善、城市功能区的划分、公共服务的优化等方面应用广泛。吴佳楠等基于POI 数据采用SOFM 网络对深圳市城市土地利用的功能进行识别与分析[12]。冉钊等利用长沙市六区POI 数据采用核密度分析、熵指数等方法对长沙市生活性服务业的空间格局特征进行研究[13]。池娇等利用POI 数据对6 类城市功能区进行定量识别[14]。LIU等基于POI 数据和RS 数据采用核密度分析法、RS 目视解译等GIS 空间分析法对北京市工业用地更新进行特征识别研究[15]。曹根榕等利用POI 数据并采用网格分析法、样方比例法、GIS 空间分析法等对上海市中心城区“三生空间”进行识别与分析[16]。

长沙市作为“一带一路”节点城市，湖南省“一带一部”首位城市以及“长株潭”城市群核心城市，担负着承东启西、连接南北的战略重任。然而，长沙市目前的发展路径仍然存在明显的传统依赖，城市“摊大饼”建设的现象严重，亟需从规模扩张走向精明增长，加强高端服务功能集聚，规划必须利用空间供给的转型倒逼经济转型。同时，中央对土地调控要求不断提高，城市用地绩效需要提高以适应城市高质量发展的需要。

城市建成区的城市用地功能变化是指对城市土地资源进行再利用和再开发的过程。城市用地功能更新可以提高城市的经济、社会和环境效益，提升城市形象和品质。因此，对城市用地功能变化的特征进行识别，可以更好地推进城市用地功能更新工作，提高城市的可持续发展水平。本文主要为识别城市用地功能变化的特征，分析城市用地功能变化的现状和趋势，对提高城市用地功能更新工作的效果和质量具有重要意义。

总之，利用POI 数据能较精确地识别城市用地功能，但目前研究主要针对某一年份的行政区域内城市用地功能识别分析，较少对长时序的城市建成区用地功能变化特征分析；并且缺乏面向城市发展实际情况与需求的城市功能混合利用的混合用地识别。基于此，本研究以长沙市建成区为研究对象，基于2012 年与2022年的POI数据，运用频数密度与类型比例法以及核密度分析法划分城市单一与混合功能用地及分析其时空变化特征，并进一步与基于RS 数据的解译结果进行对比分析。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究范围确定

本文选取长沙市建成区作为研究范围，以谷歌地球2012 年12 月与2022 年12 月的历史高分辨率影像图为底图，空间分辨率为0.60 m，结合JIANG 等[17]学者分享的长沙市2010 年和2020 年的建成区数据，利用ArcGIS10.2 软件，目视解译得到长沙市2012 年与2022年的建成区范围，作为本文的研究范围，如图1、2 所示。长沙市建成区涉及芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、长沙县共7 个行政区划，7个行政区划的总面积为3955.38 km2，两期建成区面积分别为603.22 km2、988.96 km2，占比为15.25%、25.00%。建成区是城市化的主体和规划管理的重点，是长沙核心功能的主要承载区，也是长沙建设国际知名的创新创意中心和智能制造中心的重要区域。对这一区域进行评估，对于提高长沙市的服务保障能力十分必要。

图1 长沙市行政区划图

图2 2012 年与2022 年研究范围

在进行POI 数据识别城市用地功能之前，首先将2022 年长沙市建成区划分基本识别单元，结合长沙市实际街区尺度以及赵广英等[18]研究中推荐的街区单元的测度尺度，本研究划分500m×500m 的网格作为基本识别单元，研究范围内共包括4303 个基本单元。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 POI 数据校正

POI 主要是指与人们生活密切相关的地理实体，如学校、商业贸易、政府机关等。本研究中的POI 数据来自长沙市2012 年10 月与2022 年9 月的高德电子地图的抓取。在对POI 数据进行分析之前，需要对其进行重分类与重复数据删除处理。结合《城市用地分类与规划建设用地标准（GB50137-2011）》[19]6-9与相关研究[12，14-16，18]分析，并遵循POI 分类的普遍性与一致性原则[20]，本研究提取14 大类进行数据重分类与清理，重分类为居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施、工业、交通设施、绿地与广场6 类功能用地。

本研究剔除公众认知度低[21]、在城市用地功能识别中不显著的POI 数据，如便利店、公交车站等，保留能明显体现城市用地功能特征的POI 数据。通过重新分类后，并根据POI 公众认知度删除重复数据中公众认知度较低的POI，本研究收集了26299 和176594 个数据点，如表1 所示。

表1POI 数据分类与综合权重赋值

城市地块功能属性受实体对象的面积以及公众认知度的影响。POI 数据是抽象点，无法体现实体对象的建筑面积或占地面积，而且城市中不同实体对象的面积差异较大。不同的POI 类型，公众认知度也不同。因此，通过权重赋值的方式对分类后的POI 数据进行处理。研究通过遥感影像与相关资料的查询，以及参考曹根榕等研究[16]49，依据各类用地面积的平均值对各类指标进行赋值，赋值区间为（0，100），并将其定义为影响度指数imp。并且研究参考赵卫锋等对POI 数据的公众认知度调查分析[21]，对调查得到的各类POI 显著程度均值进行（0.1，1）的归一化处理，得到各类型POI 的公众认知度指数cog。基于对影响度与公众认知度的数据分析，将各类型POI 数据的影响度和公众认知度指标累积起来得到POI 的综合权重（表1）：W=imp×cog。

1.2.2 RS 数据解译

RS 遥感影像图来自谷歌地球2012 年12 月与2022 年12 月的历史高分辨率影像图，空间分辨率为0.60m。本研究以《城市用地分类与规划建设用地标准（GB50137-2011）》[19]6-9为基础，确定长沙市建成区的土地划分标准与POI 数据用地分类一致，即包括居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施、工业、交通设施、绿地与广场以及其他功能用地。本文将遥感影像的图像特征与谷歌地图和高德地图进行对比，参考LIU 等研究[15]5，确定解译标准，如表2 所示。利用ArcGIS10.2 软件平台，基于2023 年2 月的Open Street Map 道路数据提取高架及快速路、城市主干路、城市次干路路网进行图斑划分，在此基础上，根据解译标准，目视解译进一步划分得到长沙市2012 年和2022 年的建成区范围内的用地类型数据。

表2 遥感图像下不同类型土地的解译标准

1.3 研究方法

本文的研究框架主要包含6 个部分，分别为研究范围确定、POI 数据校正、RS 数据解译，基于POI 数据的城市用地功能变化分析、基于RS 解译的城市用地功能变化分析、POI 数据与RS 数据对比分析。研究方法用于基于POI 数据的城市用地功能变化分析，具体包括采用频数密度与类型比例法进行用地功能识别，通过混淆矩阵验证识别结果，在用地功能识别结果的基础上，采用核密度分析法对用地空间格局变化进行分析。

1.3.1 频数密度与类型比例法

根据窦旺胜等人[22]807对区位熵方法改进，使用频数密度与类型比例法识别城市用地功能。公式如下：

其中，Fi表示该网格内第i 类POI 数量占该类型POI总数的频数密度，i 代表一级类用地类型，ni代表网格内第i 类POI 数据个数，Ni代表第i 类POI 总数。Ci表示第i 类POI 的频数密度占网格内所有类型的POI 频数密度比例。

当Ci值大于或等于50%时，该网格被划分为“单一功能用地”，具体用地类型即Ci值对应的一级类功能用地。如果网格内所有Ci值均小于50%，则该网格被划分为“混合功能用地”。这时，根据Ci值大小排序前三的类型确定为该网格的混合用地类型，其中Ci值最大的用地类型为该混合用地类型的主导用地类型。如果网格内没有数据，则将该网格划分为“无数据区”，用地类型统一称为“其他用地”。

1.3.2 核密度分析法

核密度分析法（Kernel Density Estimation，KDE）被用来计算元素在其周围邻域的密度。该密度在中心最大，并随距离衰减，在极限距离处密度为零[15]5。在分析点要素的空间分布特征时，KDE 用来反映点要素的空间分布相对集中程度[23]。通过ArcGIS10.2 中核密度分析法测算长沙市建成区城市功能用地的空间分布密度，分析各类功能用地的整体空间分布特征。其表达式如下：

其中，kj是研究对象j 的权重，dij是空间点i 和研究对象之间的距离，r 是选定区域的带宽。

1.3.3 混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）以矩阵的形式描绘样本数据的真实属性和预测结果之间的关系，是用来评价分类器性能的一种常用方法，可用n 行n 列的矩阵形式来表示，得到N×N 维混淆矩阵CM（C, M）。

混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数量；每一行代表了数据的真实类别，每一行的总数表示真实为该类别的数量。如cm11表示真实值为类型1，预测值也为类型1；cm12表示真实值为类型1，预测值为类型2。

混淆矩阵常用总体精度（Overall Accuracy，OA）、Kappa 系数（K）来评价识别结果精度。公式如下：

式中：N 是样本总数，n 是混淆矩阵中的行列数，xii是混淆矩阵中第i 行第i 列的样本数，xi+和x+i分别为第i行和第i 列的样本总数。

2 结果分析

2.1 基于POI 数据的城市用地功能变化分析

以划分基本识别单元后的长沙市建成区为研究对象，根据表1 的综合权重计算每个网格单元内各一级类POI 数量，如网格单元内绿地与广场用地的数量=[公园绿地POI 数量×65.484 ]+[风景名胜POI 数量×79.990 ]，依据公式（1）和（2）计算Fi、Ci值，得到长沙市2012 年与2022 年建成区内的单一、混合功能用地、无数据区空间分布图（图3）。2012 年与2022年的单一与混合功能用地均呈现圈层化地域分布格局，如图3 所示。

图3 2012 年与2022 年长沙市建成区功能用地空间分布图

根据表3，2012 年～ 2022 年对比分析可知，单一与混合功能用地网格数量均增加，总功能用地增加39.04%。其中，单一功能用地由1447 个增加至2402 个，增加22.19%；混合功能用地由398 个增加至1123 个，增加16.85%。两期单一功能用地的规模均比混合功能用地大，虽然单一功能用地增加不到1 倍、混合功能用地增加接近2 倍，但二者的占比差没有减少而有所增加，从24.38%增加至29.72%。

表3 2012～2022 年用地功能类型网格数量与变化

如图4 所示，总体上，10 年来长沙市建成区的空间扩张方向主要集中在开福区北部、岳麓区北部和东部、雨花区中部、天心区西南部、望城区东南部、长沙县西部。经过城市的不断发展，建成区的用地更加紧凑，并且不断向周边地区扩张。

图4 2012 年与2022 年功能用地核密度图

2.1.1 识别结果验证

通过建立混淆矩阵定量评价识别精度，利用ArcGIS10.2 创建随机点功能选择样本网格进行识别结果验证。城市实际用地功能由高分辨率影像以及高德地图中所显示的地名、地物等属性信息确定。从各单一功能用地及以其为主导的混合功能用地的网格中、无数据区网格中分别随机选择50 个样本网格，由于2012 年的交通设施用地的网格总数为24 个，将其全部作为样本，因此2012 年与2022 年样本总数分别为324 个和350 个。通过目视解译及属性信息查询，对样本的实际用地类型进行确认，建立混淆矩阵（表4、5），计算总体精度与Kappa 系数指标值。

表4 2012 年各类用地样本混淆矩阵

表5 2022 年各类用地样本混淆矩阵

2012 年与2022年各类用地样本的总体精度分别为79.01%和73.14%，用地分类结果精度较高；Kappa 值分别为0.753 和0.687，当Kappa 值介于0.6～0.8 时，表示分类结果高度一致，准确性检验结果良好。图5 显示了一些检验样本的高清影像图（该图以2022 年为例）。居住用地的32 号样本显示影像图为位于岳麓区的八方小区。公共管理与公共服务用地的11 号样本显示影像图为位于天心区的湖南省政府与湖南省自然资源厅。工业用地的7 号样本显示影像图为工业建筑物，结合高德电子地图为多家钢材工厂。绿地与广场用地的20 号样本显示影像图为位于岳麓区的梅溪湖公园。

2.1.2 单一功能用地变化特征识别

结果如表6 所示，2012～2022 年间，各单一功能用地数量均增加，增加量从多到少分别是工业、绿地与广场、交通设施、居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施用地。两期规模数量前三的用地依次均为工业、居住和公共管理与公共服务用地。2022年，单一的绿地与广场用地规模超过商业服务业设施用地排第4 位。规模最小的用地均为交通设施用地。在各类型用地占该时期总单一用地的百分比中，2022 年，单一的公共管理与公共服务、居住、商业服务业设施用地占比减少，单一的工业、交通设施、绿地与广场用地占比增加。

表6 2012～2022 年单一功能用地类型网格数量与变化

其中，工业用地增加最显著，网格增加量占总增加量的54.45%，2022 年工业用地规模占研究范围的23.70%；空间分布方面，总体上2012 年工业用地分布在中心外围，2022年工业用地向外扩张，并且原来在市中心的部分工业用地向外围迁移，最明显的迁移区域为芙蓉区东部，城市内部工业用地逐渐置换为其他用地，是“退二进三”进程的空间表现。绿地与广场用地的变化量也较为显著，比2012年增加了1.62 倍；空间分布方面，2022 年绿地与广场用地在研究范围内分布更加均衡、广泛，城区中心用地明显增加。交通设施用地网格数量由24 个增加到150 个，2012 年～2022 年长沙市建成区交通设施用地明显增加，空间分布更加广泛，城市交通功能显著增强。

单一的居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施用地的网格数量变化均较不显著，变化量占总变化量均小于10%。但空间变化较为明显且相似，2012 年用地较密集分布在城区中心，2022年表现为用地向外扩张，用地在建成区中心分布显著减少，整体上分布更加广泛与均衡，体现城市向外扩张且配套设施不断完善的过程。空间分布如图6、7 所示。

图6 2012 年与2022 年各类单一功能用地空间分布图

图7 2012 年与2022 年各单一功能用地核密度图

2.1.3 混合功能用地变化特征识别

本研究不考虑混合用地中各类用地的相对顺序，共有20 种混合情况。混合用地中各类用地的首字作为混合用地的简称。例如，“居工商”即居住、工业、商业服务业设施用地的混合。

经统计，建成区城市用地混合类型2012 年共计9 种，2022 年共计20 种，2012 年缺少“交工公”、“绿交商”、“绿商工”、“交公居”、“交绿公”、“交工商”、“交居商”、“交居绿”、“交绿工”、“交商公”和“交居工”11种类型。混合功能用地主要分布在城区中心，并发生了显著的空间扩张，建成区中心原单一功能用地较大部分更替为混合功能用地，如图8、9 所示。

图8 2012 年与2022 年混合功能用地空间分布图

图9 2012 年与2022 年混合功能用地核密度图

对各类的混合功能用地的网格数量进行统计发现，2012年与2022年的混合类型排在前四的用地类型相同，分别是“居商公”、“工商公”、“居工公”和“居工商”，2022年该4 类用地占混合用地类型百分比分别为29.92%、19.23%、19.15%、11.31%， 总 计79.61%，为混合用地类型的主要部分，即其余16 种用地类型占比为20.39%。由此可以进一步看出城市用地主要混合方式是“居公”、“居商”、“居工”、“工公”、“工商”，居住用地多与公共管理与公共服务、商业服务业设施、工业用地混合分布，工业用地多与商业服务业设施及公共管理与公共服务用地混合分布。

除了以上4 种数量较显著的混合用地类型，2012 年的其余5 种混合用地类型的网格数量均小于10。在2022 年，这5 种已有的混合用地类型增加较显著的是“绿公居”和“绿商公”。“绿公居”网格数量由2012 年的2 个增加到2022 年的53 个，“绿商公”由9 个增加到31 个。表明城市绿化建设更加完善，分布在居住设施和商业服务业设施周围，绿地与广场用地面积增加，城市环境质量提升。

除上述6 种混合用地类型，2022 年的其他14 种混合用地类型的网格数量均小于25 个。该14 种混合用地类型中，如上所述有11 种类型为2022 年新增，可以发现主要是由于交通设施的增加，并与其他用地类型混合。

2.2 基于RS 解译的城市用地功能变化分析

根据上文介绍的解译标准和方法，本研究对2012 年和2022 年长沙市建成区的遥感影像图进行了直观判读，分别得到了1987 个和2904个用地图斑，结果如图10所示。

图10 2012 年与2022 年长沙市建成区用地类型遥感影像解译图

根据遥感影像解译结果，可以发现长沙市在十年间发生了明显的向外扩张，以及部分城市用地的内部更新，主要体现在原建成区外工业、居住用地面积的显著增加，内部其他用地、工业、绿地与广场用地更新为其他功能用地。空间分布上，工业用地主要分布在长沙县西部、岳麓区北部、望城区东南部。从统计结果来看（表7），工业用地图斑增加了207 个，面积增加了65.56 km2。居住用地图斑增加了262 个，面积增加了61.06 km2。公共管理与公共服务、绿地与广场用地有所增加。商业服务业设施、交通设施用地图斑数量和面积变化不大。其中，原建成区外，工业用地面积增加58.46 km2，居住用地面积增加36.44 km2。居住和公共管理与公共服务用地在原建成区内外的面积增加量相差不大，绿地与广场、交通设施用地面积的增加主要位于原建成区外。原建成区内绿地与广场用地图斑数量显著增加，面积变化不大。

表7 2012 年与2022 年用地类型图斑数量与面积统计

这一结果表明，城市化进程中，工业和居住用地显著增加，公共管理与公共服务、绿地与广场、交通设施用地相应增加。原建成区内工业用地面积增加不大，变化主要为原分散杂乱的低端工业厂房更新为整体布局的高端产业园区，工业用地向外围发展。原建成区内居住用地增加较明显，建设更加紧凑。原建成区内绿地与广场用地分布更加广泛，但单个用地平均面积减少。

将解译后的4 类用地占比与《城市用地分类与规划建设用地标准（GB50137-2011）》[19]12中规定用地占城市建设用地比例进行对比，发现两期居住、工业、公共管理与公共服务用地的用地比例相差均在5%以内，绿地与广场用地的比例小于规定的比例，且占比相差较大。这一结果表明，城市建设用地结构分配较合理，但城市化进程中侵占了城市绿地，未来应保护城市绿色空间，加强绿色基础设施的建设。

2.3 POI 数据与RS 解译结果对比分析

本文利用ArcGIS10.2 将各类POI 数据和遥感影像解译后的用地类型进行空间连接，以POI 点数据为目标要素，解译矢量图为连接要素，以“相交”为匹配选项，从而得到POI 数据类型与解译矢量图用地类型一一对应的数据，将POI 类型与解译的用地类型进行“相同”与“不同”数量统计，结果如表8 所示。

表8 POI 数据和解译的用地类型比较

2012 年，居住和交通设施用地的POI 类型与解译的用地类型的匹配效果处于中间状态，相同数量比例分别为54.33%和48.48%。公共管理与公共服务、商业服务业设施、工业、绿地与广场用地的匹配效果较差，相同数量比例为30.00%左右。2022 年，居住用地的POI 类型与解译的用地类型的匹配效果处于中间状态，其余5类POI 数据匹配效果较差。

为了进一步查明POI 数据与解译的用地类型匹配结果较差的原因，本研究对各类POI 数据与解译的用地类型进行一一对应统计，得到结果如表9、10所示，表中首列代表POI 功能类型，首行代表解译的用地类型。

表9 2012 年各类POI 数据和解译的用地类型比较

表10 2022 年各类POI 数据和解译的用地类型比较

观察表9、10 数据大小，可以发现居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施用地3 类POI 数据对应的解译用地类型按照数量大小顺序排序，前3 位的解译用地类型均为此3 类用地。POI 数据与解译用地类型匹配结果较差的原因是实际建设中，公共管理与公共服务、商业服务业设施用地混合建设在住宅建筑中，在土地解译过程中不容易提取，并且大量公共管理与公共服务设施建筑所占面积不大，解译过程中容易混淆。工业用地类型POI 数据主要分布在居住、商业服务业设施、公共管理与公共服务用地中，原因是公司企业类的工业类型POI 数据容易与上述用地混淆。交通设施用地类型POI数据主要分布在居住、商业服务业设施用地中，原因是地铁站点建于地下空间，在解译过程中不能提取。绿地与广场用地类型POI 数据主要分布在居住、公共管理与公共服务用地中，原因是这两类用地中分布着大量居住小区中的配套社区绿地，以及高等院校、职业技术学校中的绿地与广场。由此可以看出，实际建设中用地功能多进行混合布局，主要混合功能用地类型为“居商公”、“居工公”“居工商”、“绿公居”、“交居商”5 种，与POI 数据识别结果得到的混合功能用地类型相似。

结合对比POI 识别结果与RS 解译结果，可以发现二者的功能用地在空间和规模变化上结果相似。空间扩张较显著区域为长沙县西部、岳麓区北部、望城区东南部；功能规模变化上，结合POI 数据识别的混合功能用地类型结果表明，工业、居住用地增加较显著，公共管理与公共服务、绿地与广场、交通设施用地规模也相应地增加。POI 数据与RS 数据解译用地类型对比发现城市实际建设中用地功能多混合布局。因此，基于POI 数据精细化提取与划分城市单一与混合功能用地进行功能变化特征分析，更加符合实际情况，且有利于未来城市功能混合布局规划，提高土地利用效率。

3 结论与讨论

3.1 结论

本研究基于POI 数据运用频数密度与类型比例法以及核密度分析法，对长沙市建成区城市用地功能进行识别，并与RS 数据解译结果进行对比，分析其2012 年与2022 年两期城市用地在功能类型与空间分布的变化特征，得到结论如下：

（1）建立城市用地功能变化的规划和管理体系是城市更新的重要保障和推动力。两期城市功能用地的总体分布均呈现圈层化地域分布特征。混合功能用地与单一功能用地以“中心-外围”式分布，混合功能用地主要分布在城区中心，单一功能用地主要沿混合功能用地外围分布，且数量大于混合功能用地。单一与混合功能用地均向外扩张。城市扩张最显著区域为长沙黄花国际机场以西区域，除此以外，城市各区域均不同程度地向外扩张。通过与《长沙市城市总体规划（2010-2030）》对比发现，城市用地扩张与规划相对一致。可见，随着城市发展，城市用地向外围扩张，城市中心混合度提高，但仍需加强外围用地功能的混合。需建立城市用地功能变化的规划和管理体系，以提高城市用地的混合度和推动城市可持续发展。

（2）城市用地功能变化越来越注重节约集约利用土地资源，推进土地空间优化配置和布局调整。对比两期混合功能用地规模，数量占比增加了16.85%，主要用地类型为“居商公”、“工商公”、“居工公”和“居工商”4种。除此之外，2022 年增加量较多的混合功能用地类型还有“绿公居”和“绿商公”两种，2022 年新增11 种混合功能用地类型，其中10 种为包含交通设施用地的混合功能用地类型。可见，城市用地功能变化越来越注重节约集约利用土地资源，城市用地中居住用地多与商业服务业设施、公共管理与公共服务、工业用地混合分布，工业用地多与商业服务业设施、公共管理与公共服务用地混合分布。城市绿地与广场用地以及交通设施用地增加，包含这两种用地的混合功能用地相应增加。

（3）城市用地功能变化是城市经济转型升级、提高城市居民生活质量和保障城市生态环境的需要。单一功能用地类型的规模数量均增加。其中，工业用地的规模数量变化最显著，增加量占总变化量的54.45%，其次，绿地与广场用地以及交通设施用地增加较显著，居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施用地规模数量增加较不显著。由此可见，城市产业发展快速，城市交通更加便捷，城市“增绿”取得一定成效。人民对经济发展、交通便捷性和城市绿色空间的需求得到满足。工业用地空间布局向外围迁移与扩张，绿地与广场用地和交通设施用地在城区中心分布增加且更广泛，居住、公共管理与公共服务以及商业服务业设施用地的分布在整个建成区范围内分布更加均衡与广泛。

3.2 讨论

本研究利用POI 与RS 数据分析了长沙市建成区的城市用地功能变化特征，研究结果表明，长沙市城市用地越来越注重土地资源节约集约利用，体现城市经济发展、居民生活质量、城市生态环境保护等方面的工业、交通设施、绿地与广场等用地类型有明显的增加。这些特征表明长沙市城市用地功能正在往城市可持续发展方向前进，但需要注意的是，与过去十年相比，城市用地从规模扩张更加注重精明增长，对城市土地利用要求更高，如何进一步加强城市土地资源的再利用和再开发过程是今后研究的重点。

过去的研究中利用POI 数据识别城市用地功能或功能区时通常采用城市行政区域作为研究范围，然而，这样容易受到行政区域内非城市建设用地的POI 数据的影响，导致识别误差。本文利用其他学者[17]的开源数据，基于遥感影像图划定城市建成区作为研究范围，有效避免误差，同时有利于加深对城市实体地域的定量时空认识，更精确地认识土地城镇化过程[24]。本研究不仅可以识别城市用地的时空变化，还为城市建设用地的精细化提取以及城市各种公共服务设施的合理布局提供了参考。

总体来看，本研究基于POI 数据定量识别城市建成区的用地功能并将其可视化，可以更加直观地把握城市空间结构及其功能变化特征，提高政府部门对空间规划与土地利用的科学性[22]811。但由于POI 数据的分布缺陷，对于POI 数据少、建筑密度低、城市裸地的地区的用地分类，可能造成分类失真。与RS 数据进行对比分析能相互监督保证了结果的真实性和可信度，也可以实现定性和定量的多维分析，为城市用地功能更新带来更大的便利。本研究只探讨了长沙市2012 年与2022 年的城市用地功能变化特征，而没有对更多年份更长跨度的城市用地功能变化进行探讨和研究，这些不足之处将在今后的研究中进一步完善。

4 政策建议

基于长沙市建成区城市用地功能变化的特征分析，对长沙市城市未来发展，从用地功能混合布局、绿色基础设施建设、城市边缘区域管控3 个角度提出以下建议：

（1）加强用地功能混合布局，提高土地利用效率。新开发用地中加强居住用地与商业服务业设施、公共管理与公共服务用地之间的复合；加强工业用地与居住、公共管理与公共服务、商业服务业设施用地的复合，缓解城市交通压力；加强交通设施用地与居住、商业服务业设施、工业用地的复合建设，提高城市便捷性；加强绿地与广场用地与居住用地的复合建设。同时，注重用地功能之间的协调和衔接，避免功能隔离和碎片化的问题。

（2）增加绿色基础设施建设，增强城市综合承载能力。增加城市公园绿地与保护城市生态空间，大力增加城市绿地比例。一方面保护城市内已有绿地空间，特别是保障高密度建成区的绿色空间；另一方面，新增建设用地注重自然绿地的保留，绿地与其他用地类型混合建设，提高城市生态系统的稳定性，提高城市抵御气候灾害、抗洪的能力。

（3）加强城市边缘区域管控，防止城市无序扩张。加强对城市边缘区域的规划和建设，优化长沙市城市内外部扩展的通道和交通网络，特别是长沙县西部和岳麓区北部；强化对城市新区和新增用地的管控，确保新区的规划与建设与整个城市的发展相协调；制定科学合理的城市发展规划，明确长沙市城市扩张的边界和发展方向，避免城市蔓延过快和无序扩张。

图、表来源

表1：作者基于对参考文献[12]、[14-16]、[18-21]的信息进行绘制；

表2：作者基于参考文献[15]的信息进行绘制；

其余图、表均由作者绘制。