多源数据支持的多尺度城市空间结构识别方法及应用

来源 :中国地质大学(北京) | 被引量 : 4次 | 上传用户:yuhy07
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快速城市化使得中国城市规模与空间结构发生了深刻变革。基于多源数据开展多尺度城市空间结构特征识别及演化规律分析是地理信息科学领域的重要议题,开展相关研究有助于丰富空间分析内容,且对国土空间规划具有参考意义。本文以实体地域城市为基础,在地理信息系统、遥感技术的支持下,利用夜间灯光、腾讯迁徙、兴趣点、城市路网、微博签到等多源数据开展多尺度城市空间结构识别与特征分析:首先,使用归一化植被指数与Sigmoid模型对夜间灯光数据进行预处理,基于时空校正后的灯光数据,采用改进的面向对象分区阈值算法快速提取建成区,进而从实体地域视角识别城市空间范围;其次,基于人口流动网络,综合采用Infomap算法与K壳均值算法识别城市群空间范围;第三,在识别的实体地域城市基础上,利用位序-规模指数分析全国和城市群尺度城市空间结构特征与演化规律;第四,基于兴趣点、微博签到与城市路网数据,依托实体地域城市概念与方法,识别中国294个地级以上城市市辖区尺度与中心城尺度城市空间结构;第五,利用多中心指数系统分析中国市辖区、中心城空间结构发展状况与空间特征;最后在综合分析中国城市空间结构发展的基础上,对未来各尺度城市空间结构发展提出建议。本文主要成果及结论如下:(1)在多源数据与相关技术支持下,改进不同尺度城市空间结构识别方法,构建了一套城市空间结构多尺度研究工作流程,丰富了空间分析研究的内容和方法。(2)基于归一化植被指数与Sigmoid模型增强了夜间灯光数据的精度,并增大了数据的时间跨度;改进面向对象分区阈值方法,保证实体地域城市空间范围在时间序列上的连续性。(3)以2010年为转折点,全国尺度城市空间结构多中心性逐渐提升;城市群尺度多中心特征明显,城市群内部各级别中心均衡性增强,各城市群空间结构总体向多中心结构发展。(4)中国城市内部空间结构多中心发展水平相对较低,市辖区尺度城市空间结构仍以单中心结构最为普遍,依托新区新城的发展,部分市辖区表现出多中心空间结构,但主中心仍在市辖区空间结构中占主导地位,次中心仍需继续发育;中心城尺度城市空间结构以一般分散化最为普遍,大多数中小城市中心城内部发展较为均衡,但部分超大、特大城市中心城内部表现出成熟的多中心空间结构。
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