半城市化地區(qū)范圍識別及其分類引導(dǎo)策略研究——以西安市長安區(qū)為例.pdf

1、在二元化制度框架和全球性制造業(yè)轉(zhuǎn)移的共同作用下，中國的快速城鎮(zhèn)化催生了不同于西方國家郊區(qū)化的半城市化現(xiàn)象。隨著國內(nèi)東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，半城市化正快速擴(kuò)散至廣大中西部地區(qū)。半城市化地區(qū)作為未完全城市化的發(fā)生區(qū)域，是一種區(qū)域特質(zhì)介于城市和鄉(xiāng)村之間的過渡性地域類型。目前，學(xué)術(shù)界對其內(nèi)部的土地利用秩序混亂、生態(tài)環(huán)境破壞和空間管制不足等問題已基本取得共識;對半城市化地區(qū)的形成機(jī)制與特征、土地利用變化及其驅(qū)動力和景觀格局演變也有較為深入全面的探討。

2、然而，在半城市化地區(qū)空間范圍的準(zhǔn)確識別方面仍進(jìn)展甚微。這在很大程度上阻礙了半城市化定量研究的開展，很多半城市化研究因?qū)ο蠓秶磺宥荒芏ㄐ缘孛枋?。同時(shí)，也降低了城鄉(xiāng)發(fā)展中政府決策的精準(zhǔn)性和規(guī)劃方案的適用性。
　　鑒于此，提出論文的研究主題以試圖解決半城市化地區(qū)空間范圍的準(zhǔn)確識別及其分類引導(dǎo)問題。本文以西安市長安區(qū)為例，在廣泛回顧半城市化地區(qū)研究進(jìn)展，綜述半城市化地區(qū)空間范圍識別及其地域類型劃分的基礎(chǔ)上開展實(shí)證研究并先后完成以下工作

3、:(1)建立了由“過渡性指數(shù)”、“多樣性指數(shù)”、“動態(tài)度指數(shù)”、“碎片化指數(shù)”和“聚集度指數(shù)”5個(gè)二級指標(biāo)，共16個(gè)三級指標(biāo)構(gòu)成的半城市化地區(qū)判別指標(biāo)體系;(2)運(yùn)用數(shù)據(jù)格網(wǎng)化技術(shù)，將遙感影像解譯數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)等不同空間分辨率和來源的數(shù)據(jù)按指標(biāo)體系整合到標(biāo)準(zhǔn)方里網(wǎng)中;(3)采用熵值法確定各層指標(biāo)權(quán)重，然后通過多指標(biāo)綜合評價(jià)計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元的半城市化特征指數(shù);(4)利用GIS對評價(jià)結(jié)果做空間插值分析，繼而運(yùn)用距離衰減突變

4、法識別半城市化地區(qū)的空間范圍。基于此，論文從城鄉(xiāng)空間結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)景觀圖譜和城鄉(xiāng)相互作用三個(gè)方面初步提煉了半城市化地區(qū)范圍識別的理論啟示;闡述其在城鄉(xiāng)規(guī)劃中的應(yīng)用價(jià)值。隨后從應(yīng)用層面劃分了長安區(qū)的半城市化地域類型，并針對不同類型的半城市化地區(qū)提出分類引導(dǎo)策略，以期為地方政府決策提供參考服務(wù)。
　　論文研究得到以下結(jié)果:(1)長安區(qū)的半城市化地域主要分布于王寺街道、斗門街道、郭杜街道、韋曲街道、興隆街道和東大街道等城鄉(xiāng)土地利用混雜交錯、

5、土地利用碎片化顯著、非農(nóng)化水平較高的區(qū)域;(2)景觀圖譜表明，半城市化特征值具有顯著的空間衰減特性，空間衰減主要受人口與產(chǎn)業(yè)的非農(nóng)化水平、多樣性與聚集度以及土地利用覆被景觀的影響;(3)長安區(qū)半城市化地域的形成受城市職能轉(zhuǎn)移、國外資本投資、建成區(qū)快速擴(kuò)張和鄉(xiāng)村旅游發(fā)展等多重因素的影響，是全球化與地方化交互作用、自上而下決策驅(qū)動與自下而上行為響應(yīng)共同作用的產(chǎn)物。(4)根據(jù)驅(qū)動機(jī)制的不同，將長安區(qū)的半城市化地域劃分為工業(yè)主導(dǎo)型、職能轉(zhuǎn)移型和

6、旅游帶動型3大類4小類，其中工業(yè)主導(dǎo)型包括傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型兩種，并提出分類引導(dǎo)策略。
　　研究表明:識別指標(biāo)體系的完善，尤其是過渡性、多樣性和動態(tài)度指標(biāo)的引入使評價(jià)模型能夠更真實(shí)地刻畫半城市化地區(qū)的復(fù)雜特性。同時(shí)，數(shù)據(jù)格網(wǎng)化的運(yùn)用也克服了傳統(tǒng)識別方法中空間分辨率不足、數(shù)據(jù)難以整合對應(yīng)、識別結(jié)果粗糙等缺陷。通過對數(shù)據(jù)的離散化處理，不同空間分辨率及不同來源的數(shù)據(jù)得以整合，并用于驅(qū)動改進(jìn)后的評價(jià)模型，使半城市化地區(qū)空間