陳寶芬， 張耀民， 江 東， 林 剛， 付晶瑩*

(1.西安科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 西安 710054； 2.中國(guó)科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所， 北京 100101)

空間信息技術(shù)支持下的福州市城市用地?cái)U(kuò)張時(shí)空特征研究

陳寶芬1， 張耀民1， 江 東2， 林 剛2， 付晶瑩2*

(1.西安科技大學(xué) 測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 西安 710054； 2.中國(guó)科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所， 北京 100101)

城市化是社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)重要?jiǎng)恿?，遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)(GIS)已成為監(jiān)測(cè)、分析城市發(fā)展的重要手段.該文選擇我國(guó)海西地區(qū)重要門(mén)戶福州市為研究區(qū)，以2000年～2015年多期Landsat TM/ETM+影像為數(shù)據(jù)源，對(duì)福州市城市用地空間分布信息進(jìn)行提取，分析了2000～年～2015年福州市城市用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空特征；同時(shí)結(jié)合福州市2000年～2015年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和人文數(shù)據(jù)，探討了城市擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素.結(jié)果表明：在時(shí)間上，福州市城市用地?cái)U(kuò)張總體呈上升增長(zhǎng)趨勢(shì)，尤其是2010年以來(lái)城市用地?cái)U(kuò)張快速發(fā)展；在空間上，福州市城市用地?cái)U(kuò)張呈現(xiàn)向西偏北方向移動(dòng)；在驅(qū)動(dòng)力上，人口、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及高程、坡度、燈光、到一般公路、學(xué)校、醫(yī)院的距離是影響福州市城市用地?cái)U(kuò)張的重要因素.

城市用地?cái)U(kuò)張； 時(shí)空特征； 驅(qū)動(dòng)力分析

城市擴(kuò)張是城市由于社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展而引起的城市空間增長(zhǎng)、城市規(guī)模擴(kuò)大，農(nóng)村人口向城市集中的過(guò)程[1].作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀要求和必然產(chǎn)物，它已成為繼工業(yè)化、現(xiàn)代化、信息化之后的又一全球性趨勢(shì).《中國(guó)城市狀況報(bào)告2010-2011》就指出，今后五年內(nèi)，中國(guó)的城鎮(zhèn)人口將超過(guò)農(nóng)村人口，到2030年，中國(guó)城鎮(zhèn)化率將達(dá)到65%左右，各類城鎮(zhèn)將新增3億多人口[2].諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者STIGLITZ則把“中國(guó)的城市化”和“美國(guó)的高科技”并稱為 21 世紀(jì)人類發(fā)展進(jìn)程的兩大關(guān)鍵因素[3].

早期對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的研究主要集中在擴(kuò)張時(shí)空特征的分析上.包括LOPEZ等利用遙感影像，分析并預(yù)測(cè)了墨西哥莫雷利亞城市邊緣的土地利用變換的時(shí)空特征[4]；儲(chǔ)金龍等采用擴(kuò)張速度、強(qiáng)度和分維數(shù)等指標(biāo)來(lái)研究南通城市用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空特征以及演變過(guò)程[5]；劉盛和等在多期遙感影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上分析城市擴(kuò)張的面積、速度及方向等時(shí)空特征[6]；胡長(zhǎng)慧基于Landsat TM數(shù)據(jù)以擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)度、重心轉(zhuǎn)移、象限方位為手段分析開(kāi)封城市擴(kuò)張的時(shí)空特征[7].

隨著城市用地?cái)U(kuò)張理論的不斷發(fā)展，許多學(xué)者把城市擴(kuò)張的研究定位到驅(qū)動(dòng)因素上.STERN通過(guò)分析城市化過(guò)程得出人口、經(jīng)濟(jì)及相關(guān)政策等因素影響著城市用地?cái)U(kuò)張的進(jìn)程[8].KESSIDES在分析城市轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素時(shí)發(fā)現(xiàn)地租差異在城市擴(kuò)張過(guò)程中占有重要作用[9]；譚明洪采用數(shù)學(xué)模型探討了我國(guó)城市擴(kuò)張的主要因素[10].周?chē)?guó)華站在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的角度上，分析地理環(huán)境及區(qū)域規(guī)劃等對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響[11].張占錄提出北京城市擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素是居住、交通環(huán)境[12].由于研究所用的觀測(cè)數(shù)據(jù)大都與地理位置有關(guān)，并且呈現(xiàn)一種鄰近關(guān)系，為了在模型中展現(xiàn)數(shù)據(jù)的空間特性并予以分析，英國(guó) New castle大學(xué)地理學(xué)家FORTHERINGHAM A S 等提出了地理加權(quán)回歸模型 GWR(Geographically Weighted Regression)[13].PaeZ將該模型用于研究日本仙臺(tái)市城市熱島效應(yīng)的空間變化[14]；邵一希以常州市孟河鎮(zhèn)為例將地理加權(quán)回歸模型應(yīng)用到土地利用格局的研究變化[15].本文借鑒上述方法，在提取福州市城市用地信息的基礎(chǔ)上，并對(duì)其城市用地?cái)U(kuò)張的特征及驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了詳細(xì)的研究分析.

1研究區(qū)概況

論文選擇福建省福州市作為研究區(qū).福州市位于福建東部、閩江下游沿岸，臺(tái)灣海峽以西，戴云山脈東冀， 25°15′～26°39′N，118°08′～120°31′E之間.西靠三明市、南平市，南鄰莆田市、泉州市，北接寧德市.市轄臺(tái)江區(qū)、倉(cāng)山區(qū)等5區(qū)，福清市、長(zhǎng)樂(lè)市等兩個(gè)縣級(jí)市，閩侯縣、連江縣等6個(gè)縣以及50個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn).具體位置如圖1．

作為我國(guó)海西地區(qū)輻射中西部的重要門(mén)戶.改革開(kāi)放以來(lái)福州市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和城市建設(shè)有了全面發(fā)展.初步統(tǒng)計(jì)，2000年至2015年，福州市地區(qū)總值(GDP)從876.39億元增長(zhǎng)到5 169.16億元.2015年年末全市常住人口750萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率67.7%，各項(xiàng)社會(huì)事業(yè)、公共基礎(chǔ)設(shè)施也得到了全新的發(fā)展，人民生活水平和環(huán)境顯著提高，為福州市正全力打造“一帶一路”海上絲綢之路戰(zhàn)略樞紐城市提供支撐.

2數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的遙感影像數(shù)據(jù)源為4個(gè)不同時(shí)相的Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于福州市統(tǒng)計(jì)年鑒(2000-2015年)(表1).

本文需要對(duì)上述數(shù)據(jù)做的預(yù)處理如下：首先進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換，統(tǒng)一獲得albers投影；然后借助于GIS空間分析功能，如距離計(jì)算、柵格計(jì)算、鄰域計(jì)算等功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，然后統(tǒng)一重采樣成100m*100m柵格大小.最后，再消除所有數(shù)據(jù)量綱對(duì)后面研究的影響，利用Arcgis中的柵格計(jì)算工具RasterCalculator完成標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程.本文研究采用模糊隸屬度函數(shù)模型對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，其公式為:

(1)

負(fù)向因子的模糊隸屬度函數(shù)模型:

(2)

2.2研究方法

本文以福州市的遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)所獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像波段配準(zhǔn)、大氣校正、幾何校正等預(yù)處理后，裁剪出本文所需要的研究區(qū)范圍，然后利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類與人工交互相結(jié)合的方法提取城市城區(qū)信息.

基于多時(shí)期的城區(qū)分布，從時(shí)間和空間兩個(gè)方面對(duì)福州市城市用地?cái)U(kuò)張進(jìn)行分析.本文采用擴(kuò)張強(qiáng)度和擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度兩個(gè)指標(biāo)來(lái)研究福州城市用地?cái)U(kuò)張?jiān)跁r(shí)間上的變化規(guī)律；采用重心轉(zhuǎn)移和緩沖區(qū)分析兩種方法來(lái)分析城市用地?cái)U(kuò)張?jiān)诳臻g上的變化情況.

最后針對(duì)福州市城市用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空規(guī)律，利用地理加權(quán)回歸分析的方法探求其發(fā)展的驅(qū)動(dòng)機(jī)制.主要從人口、經(jīng)濟(jì)、自然地理環(huán)境等因素出發(fā)，分析其對(duì)福州市城市用地?cái)U(kuò)張的影響.

具體研究路線如圖3所示．2.2.1擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù) 擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)(UrbanizationIntensityIndex，UII)是指某空間在研究區(qū)的建成區(qū)擴(kuò)張的面積占其土地總面積的百分比，即對(duì)建成區(qū)年均擴(kuò)張速度進(jìn)行處理，分析得出不同時(shí)期城市擴(kuò)張的快慢強(qiáng)弱[16].其計(jì)算公式如下：

(3)

式中，UII表示擴(kuò)張強(qiáng)度；Uib和Uia分別表示研究期內(nèi)的末年和初始年的城市用地面積，TLA為研究區(qū)土地總面積；T表示時(shí)間跨度，用年來(lái)計(jì)算.

2.2.2擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度指數(shù) 城市擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度是指研究時(shí)期內(nèi)研究區(qū)的某種土地類型數(shù)量的變化狀況，可以用來(lái)描述土地利用變化的速度[16].其計(jì)算公式：

(4)

式中，K表示建城區(qū)擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)度；Ub和Ua分別表示研究期內(nèi)的末年和初始年的城市用地面積；T表示時(shí)間跨度，用年來(lái)計(jì)算.

2.2.3重心轉(zhuǎn)移分析 城市重心是指不同區(qū)位的平衡點(diǎn)，隨著城市用地?cái)U(kuò)張的同時(shí)也在不斷偏移，它表征著城市發(fā)展規(guī)劃的方向[17].重心橫縱坐標(biāo)的計(jì)算公式為：

(5)

式中,Xt，Yt為第t年的重心坐標(biāo);ati表示第i個(gè)圖斑的面積;Xi和Yi為第i個(gè)圖斑的重心坐標(biāo).重心距離轉(zhuǎn)移的計(jì)算公式如下：

(6)

2.2.4緩沖區(qū)分析 緩沖區(qū)分析是指以點(diǎn)、線、面實(shí)體為基礎(chǔ)，自動(dòng)建立其周?chē)欢▽挾确秶鷥?nèi)的緩沖區(qū)多邊形圖層，對(duì)研究要素進(jìn)行一定范圍內(nèi)的鄰近分析.它可以定量描述不同距離范圍內(nèi)建成區(qū)擴(kuò)張的空間分布特征.

2.2.5地理加權(quán)回歸 地理加權(quán)回歸(GeographicallyWeightedRegression，GWR)模型在傳統(tǒng)回歸模型的基礎(chǔ)之上，將局部位置的空間特性納入到模型中，同時(shí)反映空間上某一點(diǎn)的特征值受其鄰近觀測(cè)點(diǎn)特征值的影響程度，并且這種影響會(huì)隨而距離的增加逐漸降低[18].地理加權(quán)回歸對(duì)一般的全局最小二乘回歸模型進(jìn)行擴(kuò)展，將數(shù)據(jù)的地理位置嵌入到回歸參數(shù)之中，其表達(dá)式為：

(7)

3城市用地?cái)U(kuò)張?zhí)卣鞣治?/h2>

基于計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類與人工交互相結(jié)合的方法提取了2000年、2005年、2010年、2015年的福州市城區(qū)，并對(duì)其進(jìn)行城市用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空分析(圖4、圖5).在ArcGIS10.2中統(tǒng)計(jì)并計(jì)算福州市4個(gè)時(shí)期的城市用地面積(圖6)，從圖6可以直觀的反映出福州市城市用地面積是呈直線上升的，變化幅度比較明顯，但是2010年～2015年面積增長(zhǎng)的最快，年平均水平達(dá)到17.39%，是同時(shí)期全國(guó)城市用地年平均增長(zhǎng)水平2.66%(統(tǒng)計(jì)年鑒)的8倍多.

3.1城市用地?cái)U(kuò)張時(shí)間特征分析

本文采用胡長(zhǎng)慧在開(kāi)封城市用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度時(shí)空特征劃分標(biāo)準(zhǔn)[7]，即：高速擴(kuò)張(>1.92)；快速擴(kuò)張(1.05～1.92)；中速擴(kuò)張(0.59～1.92);低速擴(kuò)張(0.28～0.59)；緩慢擴(kuò)張(0～0.28)；同時(shí)參考王麗萍等在江蘇省城市用地?cái)U(kuò)張動(dòng)態(tài)度研究的劃分等級(jí)[16]，即：高速擴(kuò)張(>20%)；快速擴(kuò)張(14～20%)；中速擴(kuò)張(8～14%);緩慢速擴(kuò)張(<8%).根據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)和公式(3)、(4)得到福州市各階段城市用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度與動(dòng)態(tài)度(表2).

從表2中可以明顯的看出，福州市城市用地的擴(kuò)張強(qiáng)度逐步遞增，2000年～2005年擴(kuò)張強(qiáng)度為0.47km2/年，屬于低速擴(kuò)張類型；2005年～2010年城市擴(kuò)張強(qiáng)度有所增加，達(dá)到0.99km2/年，步入快速擴(kuò)張行列；2010年～2015年擴(kuò)張強(qiáng)度大幅增加，為2.41km2/年，是2000年～2005年和2005年～2010年總和的2倍以上，屬于高速擴(kuò)張類型.同時(shí)期福州市城市用地的擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度類型為低速擴(kuò)張型、中速擴(kuò)張型和快速擴(kuò)張型，擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度分別為7.02%、11.21%、17.39%，其中2010年～2015年擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度最高，因?yàn)檫@一時(shí)期在“一帶一路”等相關(guān)政策的推動(dòng)下，福州市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平大幅度增加，生活素質(zhì)在不斷改變的同時(shí)，城市建設(shè)用地也在不斷擴(kuò)張.

3.2城市用地?cái)U(kuò)張空間特征分析

本文采用重心轉(zhuǎn)移的方法分析了2000年～2015年福州市城市用地重心的偏向情況，揭露了這一時(shí)期福州市城市用地的發(fā)展方向；并且利用緩沖區(qū)分析了同時(shí)期離重心距離的不同福州市城市用地的發(fā)展偏移情況.

3.2.1重心轉(zhuǎn)移分析 在ArcGIS10.2中進(jìn)行分析，利用CalulateGeometry幾何計(jì)算功能和AddXYDate功能以及計(jì)算公式得到城市坐標(biāo)(表3)并制作出城市重心轉(zhuǎn)移示意圖(圖7).

從表3和圖7可以看出，2005年～2000年，福州市城市的重心向西偏北移動(dòng)1.37km，偏移速度相對(duì)緩慢，主要是在原來(lái)的城市用地上進(jìn)行大餅式擴(kuò)張；2005年～2010年，城市重心向西偏北方向偏移的速度有所增加，偏移距離為3.58km; 在2010年～2015年，城市偏移速度明顯增加，向西偏北的距離為7.34km.這一階段處于福州市城市處于飛速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)人口數(shù)量的急劇上升，必然導(dǎo)致更多地居民住宅區(qū)以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)向西北偏移.

3.2.2緩沖區(qū)分析 在ArcGIS10.2的操作環(huán)境下以2000年福州市城市用地重心為圓心，利用Buffer緩沖區(qū)分析功分別緩沖出10個(gè)10km緩沖區(qū)，然后和4個(gè)時(shí)期福州市城市用地矢量圖進(jìn)行疊加分析，得到各時(shí)期城市用地在距離城市重心不同距離區(qū)域的區(qū)擴(kuò)張總量及空間分布(圖8、圖9).

從圖8和9分析可以看出，不同的緩沖區(qū)范圍內(nèi)，城市用地?cái)U(kuò)張量是不同的.2000年～2005年期間，擴(kuò)張量最高達(dá)到121.39km2，出現(xiàn)在距離城市重心10km的范圍內(nèi)，在距離城市用地重心50km時(shí)，城市擴(kuò)張量開(kāi)始下降，到距離100km的緩沖區(qū)范圍內(nèi)擴(kuò)張量為0；2005年～2010年期間，在距離城市重心20km的范圍內(nèi)擴(kuò)張量達(dá)到最高為182.40km2；2000年～2005年期間，擴(kuò)張量最高達(dá)到301.19km2，出現(xiàn)在距離城市重心30km的范圍內(nèi).

4城市用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力分析

城市發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、復(fù)雜的系統(tǒng)，是內(nèi)外因素共同影響下的結(jié)果.城市用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素通常分為自然因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和政策因素，但是政策因素對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響有很大的限制性，因此本文主要從經(jīng)濟(jì)、人口以及自然因素出發(fā)，對(duì)2000年～2015年福州市城市用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了初步探討.

4.1城市用地?cái)U(kuò)張與人口、經(jīng)濟(jì)關(guān)系分析

城市用地是人類生產(chǎn)、生活的場(chǎng)所，人口增長(zhǎng)必然導(dǎo)致對(duì)土地需求的增加，它是城市用地?cái)U(kuò)張本質(zhì)的因素[19].因此，人口增長(zhǎng)必然導(dǎo)致土地利用系統(tǒng)輸出產(chǎn)品需求量的增加和居住地的增加.伴隨著城市化進(jìn)程加快，人口的增加，人口流動(dòng)性越來(lái)越顯著，農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)人口的轉(zhuǎn)換加快，這些都表現(xiàn)為城市用地的不斷擴(kuò)張.同樣，一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展變化，也影響著該地區(qū)土地利用的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和布局，可以這樣說(shuō)經(jīng)濟(jì)水平是衡量城市發(fā)展的重要指標(biāo).本研究根據(jù)2005年～2015年福州市城市用地面積數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)年份的福州市年末戶籍總?cè)丝跀?shù)據(jù)及生產(chǎn)總值GDP數(shù)據(jù)， 分別得到城市用地面積與人口、GDP的關(guān)系如圖10、11所示.

由圖9、10可知，福州市在2000年～2015年這段時(shí)期內(nèi)，年末戶籍總?cè)丝诳傮w呈上升趨勢(shì)，同期建設(shè)用地面積也呈現(xiàn)同向增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，兩者呈現(xiàn)高度的正相關(guān).因此可以這樣說(shuō)人口的增加是城市用地?cái)U(kuò)張的主要促進(jìn)因素.同樣，在研究時(shí)間內(nèi)，GDP從876.39億元增長(zhǎng)到5 169.16億元，總量增長(zhǎng)迅速.具體表現(xiàn)在2000年～2005年，GDP增長(zhǎng)相對(duì)緩慢，同期城市用地也呈相同的增長(zhǎng)趨勢(shì).之后GDP和城市用地都開(kāi)始大幅度增長(zhǎng)，在2010年～2015年增長(zhǎng)速度最快.GDP和城市用地兩者呈現(xiàn)同向的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，因此GDP是促進(jìn)城市用地?cái)U(kuò)張的重要因素.所以，可以毫不夸張的說(shuō)人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是城市用地?cái)U(kuò)展的最直接驅(qū)動(dòng)力[20].

4.2城市用地?cái)U(kuò)張與自然地理環(huán)境的關(guān)系分析

作為城市用地?cái)U(kuò)張變化的基本影響因素，自然地理環(huán)境影響在某種程度上能夠決定城市用地?cái)U(kuò)張的宏觀格局[20].地理空間位置的變化，以及空間要素的空間不穩(wěn)定性，這都導(dǎo)致空間環(huán)境因素對(duì)城市用地格局的影響程度具有空間異質(zhì)性，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是同一影響因子在不同區(qū)域?qū)ν恋乩酶窬值挠绊懗潭仁遣煌?因此，本文采用基于地理加權(quán)回歸的邏輯回歸模型來(lái)模擬分析城市用地?cái)U(kuò)張與自然地理環(huán)境的關(guān)系[21-22].

本文將城市用地賦值為1，非城市用地的值為 0.通過(guò)查詢參考文獻(xiàn)以及根據(jù)科學(xué)性、獨(dú)立性和可行性等原則，選取了高程(DEM)、坡度(slope)、燈光以及到一般公路、高速公路、水體、學(xué)校、醫(yī)院、公園綠地、生活品市場(chǎng)的距離10 個(gè)自然環(huán)境影響因子(表4).在進(jìn)行回歸之前，需要對(duì)研究區(qū)進(jìn)行采樣.本文采用Arcgis10.2 中的CreateRandomPoints工具在研究區(qū)隨機(jī)產(chǎn)生樣本點(diǎn)，并除去約束層范圍內(nèi)的點(diǎn)，最后獲得1 053個(gè)樣本點(diǎn).然后利用Arcgis10.2 的ExtractValuestoPoints工具將各地理環(huán)境要素的屬性數(shù)據(jù)提取至樣本點(diǎn)中.由于Arcgis10.2 軟件里的GWR回歸方法不能做BinaryLogistic回歸，所以用GWR4.0 軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行全局性邏輯回歸和地理加權(quán)邏輯回歸. 結(jié)果如表 5所示.

從表5可知，全局性邏輯回歸的AICc和異常解釋百分比(Percentdevianceexplained)分別為 585.290 5 和 0.704 1，而基于GWRBinaryLogistic回歸分析的AICc和異常解釋百分比分別為 532.687 2 和 0.782 5，且局部R2均在 0.70 以上.AICc表示模型模擬的效果，其值越小表示效果越好.結(jié)果表明，基于GWRBinaryLogistic的回歸擬合效果相比于全局回歸效果明顯較好，而且異常解釋百分比也有較大的提高.從全局性邏輯回歸結(jié)果來(lái)看，高程、坡度、燈光和到一般公路、高速公路、河流、 學(xué)校、 醫(yī)院的距離對(duì)城市用地的影響都表現(xiàn)了顯著的相關(guān)性，表明地形、區(qū)位、水體、交通、教育及醫(yī)療條件對(duì)城市用地的擴(kuò)張具有較大的相關(guān)性.而燈光數(shù)據(jù)的影響系數(shù)的絕對(duì)值是最大的，即區(qū)位對(duì)城市用地?cái)U(kuò)展具有重要的影響作用.而從地理加權(quán)回歸的地理空間差異性檢驗(yàn)結(jié)果DIFFofCriterion可知，高程、坡度、燈光和到一般公路、河流、學(xué)校、醫(yī)院的距離對(duì)城市用地的影響在空間上表現(xiàn)出極大的差異性.總的來(lái)說(shuō)，到高速的距離對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響顯著但是空間差異性較小，而到高程、坡度、燈光、到一般公路、河流、學(xué)校、和醫(yī)院的距離對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響顯著而且空間差異性較大.

福州市三面環(huán)山，面海臨江，地勢(shì)自西向東傾斜，因此城區(qū)建設(shè)向西部發(fā)展受到限制，整體格局表現(xiàn)為東擴(kuò)南進(jìn)、西拓北挺、沿江向海，同時(shí)這也決定了高程、坡度對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的空間差異性影響.到燈光的距離的代表著地理區(qū)位，隨著到燈光距離的增大，到燈光的距離對(duì)城市擴(kuò)張的影響逐漸減少，且在東部的影響程度最大；到一般公路的距離和河流的空間差異影響主要表現(xiàn)在西北部和東南部的差異.在東南部，隨著距離一般公路和河流距離的增大，一般公路和河流對(duì)城市擴(kuò)張的影響逐漸減少，而在西北部則相反；到學(xué)校和醫(yī)院的距離的空間差異影響主要表現(xiàn)在東南部與西部之間的空間差異，在東南部到學(xué)校和醫(yī)院的距離與對(duì)城市擴(kuò)張的影響呈正相關(guān)，即到學(xué)校和醫(yī)院的距離越大對(duì)城市擴(kuò)張的影響越大；在西部，學(xué)校和醫(yī)院相對(duì)較少，故而對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響表現(xiàn)不明顯.而高速公路、生活品市場(chǎng)、公園大多集中在東部地區(qū)，這些地方相比于其他區(qū)域城市用地已經(jīng)趨于飽和，城市用地?cái)U(kuò)張相對(duì)不明顯，因此這些因素對(duì)城市用地發(fā)展的空間差異性表現(xiàn)不明顯.總的來(lái)說(shuō)，這些因素在空間表現(xiàn)上的差異性均由福州市獨(dú)特的地理區(qū)位、地勢(shì)以及空間發(fā)展格局決定.對(duì)于西部和北部而言，地勢(shì)較高，多為山地，因此城市用地多遠(yuǎn)離其而發(fā)展.而南部、東南部地區(qū)，面江臨海，地勢(shì)相對(duì)平坦，在一般公路、河流、醫(yī)院、學(xué)校的影響下，距離近的較小的村落迅速集聚發(fā)展，東南部表現(xiàn)的最為明顯.

注：**代表在 0.01 水平上極顯著相關(guān)，*表示在 0.05 水平上顯著相關(guān)； 根據(jù)模型選擇標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)DIFFofCriterion為正值時(shí)，表示沒(méi)有空間異質(zhì)性.

5主要結(jié)論

本文選擇福州市為研究對(duì)象，利用擴(kuò)張強(qiáng)度、擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度、重心轉(zhuǎn)移以及緩沖區(qū)的方法，對(duì)提取的福州市城市用地進(jìn)行時(shí)空特征分析，最后從人口、GDP和自然因素3個(gè)方面探討了各因素對(duì)福州市城市用地?cái)U(kuò)張的影響機(jī)制.主要結(jié)論如下.

1) 2000年～2015年福州市城市用地?cái)U(kuò)張呈現(xiàn)不斷發(fā)展的趨勢(shì)，2000年～2010年城市用地?cái)U(kuò)張相對(duì)緩慢，擴(kuò)張強(qiáng)度和擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度增長(zhǎng)平穩(wěn)，但是2010年以后，城市擴(kuò)張飛速發(fā)展，擴(kuò)張強(qiáng)度和擴(kuò)張動(dòng)態(tài)度快速增長(zhǎng).同時(shí)在2000年～2015年內(nèi)，福州市城市用地的重心主要向西偏北方向偏移；緩沖區(qū)內(nèi)擴(kuò)張量最多的分別出現(xiàn)在距離城市重心10km的緩沖區(qū)、距離城市重心20km的緩沖區(qū)、距離城市重心30km的緩沖區(qū).

2) 人口的增加、GDP的增長(zhǎng)是促進(jìn)城市用地?cái)U(kuò)張的重要因素，他們?cè)?000年～2015年這段時(shí)間內(nèi)的增長(zhǎng)趨勢(shì)和同期福州市城市用地的變換是同向正相關(guān)，總體的上升態(tài)勢(shì)是相同的，因此他們的共同作用主導(dǎo)了福州市城市用地的擴(kuò)張.

3) 通過(guò)全局性邏輯回歸和地理加權(quán)邏輯回歸分析可知， 整體上， 地形、區(qū)位、河流、交通、教育及醫(yī)療條件對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響較顯著.其中，到高速的距離對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響顯著但是空間差異性較小，而到高程、坡度、燈光、到一般公路、河流、學(xué)校、和醫(yī)院的距離對(duì)城市用地?cái)U(kuò)張的影響顯著而且空間差異性較大.

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Study on the spatio-temporal characteristics and driving forces of urban land expansion of Fuzhou City with spatial information techniques

CHEN Baofen1, ZHANG Yaomin1, JIANG Dong2, LIN Gang2, FU Jingying2

(1.College of Geomatics, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710045; 2.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Science, Beijing 100101)

Urbanization is an important driving force for social development and economic growth. Remote Sensing (RS) and geographic information system (GIS) technology have become important means of monitoring and analysis of urban development. In this paper Fuzhou City， which is an important gateway in the west of china， is chosen as the research area， and the Landsat TM/ETM+images of Fuzhou City in 2000～2015 are taken as the data source. The spatial information of Fuzhou urban is extracted， and spatial characteristics of land expansion along with its driving factors are analyzed from 2000 to 2015 in Fuzhou city. At the same time， the driving factors of city are studied in combination of the social， economic and cultural data of Fuzhou city from 2000 to 2015. Results show that in time， Fuzhou urban land expansion exhibits an overall upward trend， especially since 2010， when urban land expansion develops rapidly. In space， Fuzhou city urban land expansion was moved westward in the space. For the driving force， the development of population and economy along with DEM， slop， light， road， school and hospital are important factors to affect the expansion of urban land of Fuzhou city．

urban land expansion; spatio-temporal variation; driving forces

2016-11-30.

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571509)；中國(guó)國(guó)防科技工業(yè)局高分辨率對(duì)地觀測(cè)重大專項(xiàng)項(xiàng)目(30-Y30B13-9003-14/16-04).

1000-1190(2017)02-0237-10

F291.1

A

*通訊聯(lián)系人. E-mail: fujy@igsnrr.ac.cn.