李婷 楊鑫 黃詩婷 趙華甫

中國地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院 北京 100083

北京市作為中國的政治中心和經(jīng)濟中心城市，其根據(jù)高質(zhì)量發(fā)展的要求，一直堅持減量集約、功能引領(lǐng)、重點推進的原則，不斷優(yōu)化城市服務(wù)功能組織，強化首都功能。而城六區(qū)（東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺區(qū)、石景山區(qū)）又屬于北京市的首都功能核心區(qū)與城市功能拓展區(qū)，所以本研究以北京市城六區(qū)為研究對象。但由于通過目視解譯得到的土地利用現(xiàn)狀圖，其圖斑變化區(qū)域內(nèi)，單位區(qū)域的城市功能一般會隨之顯著變化，而地類圖斑不變區(qū)域的城市單位區(qū)域功能性質(zhì)的變化分布無法被精細化和可視化表達出，所以本研究首次將RS數(shù)據(jù)POI數(shù)據(jù)相互補充，基于前者的解譯成果，識別地類變化情況，在此基礎(chǔ)上運用樣方密度和分區(qū)識別法進行POI數(shù)據(jù)功能識別變化分析，從而得出產(chǎn)業(yè)用地分布變化特征并依此提出調(diào)控建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

北京市位于華北平原西北邊緣，氣候類型為暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，整體地勢西北高、東南低，西部為山區(qū)，地處海河流域；地帶性植被為落葉闊葉林并有溫性針葉林，受人類活動影響，山區(qū)主要為次生林，平原地區(qū)主要為農(nóng)田、城鎮(zhèn)和基礎(chǔ)設(shè)施用地。本研究涵蓋北京市行政區(qū)內(nèi)的中心城六區(qū)，總面積約為1378平方公里。

1.2 研究框架

本次研究以POI數(shù)據(jù)與RS數(shù)據(jù)為研究數(shù)據(jù)，首先通過RS數(shù)據(jù)分析得到研究區(qū)域的地類變化情況，其次由POI數(shù)據(jù)得到研究區(qū)域的功能布局變化情況，二者結(jié)合分析，為研究區(qū)域的產(chǎn)業(yè)用地調(diào)控提出合理建議。

圖1 研究流程圖

1.3 研究方法

1.3.1 樣方密度法

樣方是指研究區(qū)域按一定規(guī)則劃分成的單元格網(wǎng)。樣方密度[3]是落入單元網(wǎng)格的POI數(shù)據(jù)個數(shù)除以樣方面積，公式如下(單位:個/km2)：

式中，f(s)代表樣方密度；n代表樣方中POI數(shù)據(jù)的個數(shù)；s代表樣方的面積。

1.3.2 分區(qū)識別法

分區(qū)識別法使用兩個指標:頻數(shù)密度(frequency density，F(xiàn)D)和類型比例(category ratio，CR)來識別功能區(qū)。計算公式如下：

式中，i表示POI類型；ni表示樣方中第i類型的POI數(shù)據(jù)的個數(shù)；Ni表示第i類型的POI數(shù)據(jù)的總數(shù)。

由此，在識別與劃分城市功能區(qū)時，將單位樣方內(nèi)占比最大的POI數(shù)據(jù)類型作為該單位樣方的功能性質(zhì)。

1.4 數(shù)據(jù)來源

（1）本文通過百度地圖獲取的北京市城六區(qū)行政區(qū)邊界及2013年與2019年的POI數(shù)據(jù)，參考POI分類標準，根據(jù)城六區(qū)的產(chǎn)業(yè)特征，將POI數(shù)據(jù)分為9個一級分類，其中，去掉與本研究關(guān)聯(lián)性較低的數(shù)據(jù)點，例如山、湖泊、河流等，分類情況見表1。

表1 POI數(shù)據(jù)分類細則

（2）遙感影像的目視解譯選擇2013、2019年具有1.88米空間分辨率的研究區(qū)Google Earth影像。

2 結(jié)果分析

2.1 城六區(qū)產(chǎn)業(yè)用地分布變化的定量識別

2.1.1 基于衛(wèi)星圖像的遙感影像解譯

本研究利用RS數(shù)據(jù)與目視解譯的可視性，根據(jù)研究所需的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類型對研究區(qū)域的地類進行細化，通過目視解譯得到土地利用空間格局的變化趨勢，從而對研究區(qū)域的產(chǎn)業(yè)用地分布及其變化特征識別。

表2 解譯矢量圖結(jié)果分析

從表2可以看出，以13年為起始年份，2013-2018年期間研究區(qū)各種土地利用類型都發(fā)生了顯著的變化，但不同土地利用類型變化的總量、變化幅度和變化速度卻存在明顯差異。工業(yè)、倉儲物流用地等數(shù)量較大幅度減少，交通設(shè)施用地、公園綠地增加顯著。

2014、2015年之后，北京市推出眾多疏解北京“非首都功能”的舉措，并且堅持嚴格執(zhí)行、不斷完善《北京市新增產(chǎn)業(yè)的禁止和限制目錄》。結(jié)合近幾年北京市政府出臺的“疏解一般制造業(yè)和‘散亂污’企業(yè)治理”、“拆除違法建設(shè)”等政策，說明城六區(qū)近年來淘汰退出污染產(chǎn)業(yè)，清理整治低端低效產(chǎn)業(yè)，加快一般制造業(yè)和高端制造業(yè)中不具備比較優(yōu)勢的生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)移等舉措成果顯著。

2.1.2 基于POI數(shù)據(jù)識別功能區(qū)

將城六區(qū)行政區(qū)域分割成若干個1km×1km的格網(wǎng)，以每個格網(wǎng)為一個“單元”利用樣方密度與分區(qū)識別法分別處理2013與2019年的POI數(shù)據(jù)，識別并劃分城市功能區(qū)。

圖2 2019年北京市城六區(qū)功能區(qū)識別結(jié)果圖

2.1.3 功能區(qū)變化分析

(1)轉(zhuǎn)換類型及數(shù)量

通過2013年和2019年分析區(qū)域的功能區(qū)識別對比，結(jié)合實際后選擇功能區(qū)之間的轉(zhuǎn)換類型中數(shù)量最多的10類進行分析如下：

表3 功能區(qū)轉(zhuǎn)換單元數(shù)量

通過表3可以得出：2013年與2019年之間，以上功能區(qū)的轉(zhuǎn)換類型中有一半以上都屬于從2013年的工業(yè)轉(zhuǎn)換為2019年的其他功能（其中轉(zhuǎn)為交通設(shè)施最多），同時倉儲物流轉(zhuǎn)換為交通設(shè)施的數(shù)量也較顯著。

（2）功能區(qū)變化區(qū)位分布

根據(jù)上述10種類型及數(shù)量特征，本研究先著重對數(shù)量最多的工業(yè)功能的轉(zhuǎn)換進行空間分布特征分析：

圖3 工業(yè)功能轉(zhuǎn)換空間分布

如圖3，對于工業(yè)用地功能區(qū)轉(zhuǎn)換的空間分布特征而言，城市功能發(fā)生變化的單元數(shù)量呈現(xiàn)非均勻分布且集中于城六區(qū)相對外圈的狀態(tài)。說明城六區(qū)外圍的一些工業(yè)正逐步被騰退疏解，并且這些用地大多用于完善城市交通建設(shè)和公園綠地建設(shè)等。

圖4 其余主要功能轉(zhuǎn)換類型

如圖4所示，倉儲物流-交通設(shè)施主要分布于朝陽區(qū)、海淀區(qū)的邊界周圍；公園綠地-工業(yè)主要分布于豐臺、朝陽兩區(qū)且數(shù)量零星；教育-文化設(shè)施則聚集于海淀區(qū)；交通設(shè)施-醫(yī)療衛(wèi)生、公園綠地-醫(yī)療衛(wèi)生則較均勻分布。

2.2 產(chǎn)業(yè)用地調(diào)控建議

新經(jīng)濟地理學(xué)指出，產(chǎn)業(yè)集聚是城市形成根源，規(guī)模經(jīng)濟、不完全競爭等，帶動人口和功能向大城市特別是中心城區(qū)高度集中。北京市城六區(qū)，用8%的土地，容納了相近60%人口，承載著70%產(chǎn)業(yè)。過多的產(chǎn)業(yè)、人口、公共服務(wù)以及中央部門在中心區(qū)聚集和單中心城市結(jié)構(gòu)，使得城市資源布局失衡，導(dǎo)致北京市區(qū)人口過快增長、交通擁堵、環(huán)境惡化、房價過度上漲等問題日益凸顯。所以對于北京市“非首都功能”的疏解，可以說刻不容緩。

綜合以上，提出建議如下：

第一，對城市內(nèi)已經(jīng)完成疏解騰退的區(qū)域，要實時監(jiān)測，保障騰退空間資源高效再利用；對未有效疏解騰退的區(qū)域，要強化督導(dǎo)，促進區(qū)域疏解騰退，為北京市留白增綠做出貢獻。

第二，要建立健全疏解騰退用地的基礎(chǔ)臺賬，分類制定再利用規(guī)劃。優(yōu)先用于完善城市服務(wù)設(shè)施、進行便民服務(wù)、留白增綠和發(fā)展高精尖產(chǎn)業(yè)。

第三，結(jié)合分區(qū)規(guī)劃功能定位，細化完善用地負面清單制度，建立疏解騰退空間統(tǒng)籌管理機制。據(jù)不同區(qū)域?qū)嶋H情況分類制定再利用規(guī)劃。達到實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提升城市品質(zhì)，推動經(jīng)濟發(fā)展的重大目標。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本研究先對2013、2019年的Google Earth影像進行遙感目視解譯，識別到兩年之間研究區(qū)的地類變化情況，為了精細識別和深入挖掘該區(qū)域功能信息變化情況，采用POI視角于此區(qū)域中運用樣方密度法與分區(qū)識別法，識別并劃分出城六區(qū)單位功能區(qū)，最終做到POI與RS數(shù)據(jù)二者相互結(jié)合，優(yōu)勢互補，獲得研究區(qū)單元內(nèi)功能性質(zhì)和功能重心的變化情況和區(qū)域分布。

所以研究最終得到結(jié)論如下：

（1）RS與POI結(jié)合的方法，可以高效識別北京市產(chǎn)業(yè)疏解過程中的土地利用和功能變化特征。

（2）北京市中心的倉儲物流和批發(fā)市場轉(zhuǎn)換為公園綠地和公共服務(wù)用地顯著。

（3）北京市內(nèi)西城區(qū)與東城區(qū)的用地規(guī)模趨于穩(wěn)定、功能逐步優(yōu)化。

（4）北京市城六區(qū)關(guān)于產(chǎn)業(yè)疏解整治政策的實施成效顯著。

3.2 討論

本次研究還存在以下幾點尚待優(yōu)化：

（1）遙感影像與POI的匹配：遙感影像與POI數(shù)據(jù)的精度不完全一致，對于POI數(shù)據(jù)，在劃分單元格之后，無法保證其高精度，所以二者如此的結(jié)合分析，存在一定的精度誤差。

（2）POI數(shù)據(jù)分類問題

①由于研究區(qū)域范圍較大，原始 POI 數(shù)據(jù)多達十幾萬個，其屬性信息部分描述不夠精確，因而可能會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)分類不夠準確，存在一定誤差。

②不同年份的原始 POI 數(shù)據(jù)分類信息等存在交叉紊亂等情況，本研究對 2013 年 POI 數(shù)據(jù)、2019 年 POI 數(shù)據(jù)進行分類時，不同年份原始 POI 數(shù)據(jù)本身存在一定差異，并且原始 POI 數(shù)據(jù)中仍有許多數(shù)據(jù)未被劃分到具體類別中。