西南省會(huì)城市擴(kuò)展時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因素分析

許冬凡， 張加龍*， 劉錢威， 馮亞飛

(1.西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院， 昆明 650224； 2.云南師范大學(xué)地理學(xué)部， 昆明 650500； 3.昆明市信息中心， 昆明 650500)

全球經(jīng)濟(jì)的動(dòng)力來(lái)自城市中心，城市發(fā)展是全球的焦點(diǎn)問題[1]。在過(guò)去的四十年里，中國(guó)經(jīng)歷了劇烈的城市化進(jìn)程，城市數(shù)量和規(guī)模的急劇增長(zhǎng)[2]。中國(guó)所有地級(jí)市的建成區(qū)面積從1990年的13 148 km2增加到2018年的46 066 km2[3]。伴隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，城市空間的擴(kuò)展進(jìn)程日益劇烈，已成為影響生態(tài)文明和國(guó)土空間可持續(xù)發(fā)展的重要因素[4]。

目前針對(duì)城市空間擴(kuò)展的相關(guān)研究成果頗豐，文獻(xiàn)[5-7]基于較大尺度范圍，宏觀地分析一個(gè)區(qū)域內(nèi)整體城市發(fā)展水平；郭歡歡等[8]研究分析古代城市空間擴(kuò)展的特點(diǎn)與趨勢(shì)，探討城市發(fā)展機(jī)制的演變；張曉東等[9]考慮到城市空間擴(kuò)展的時(shí)空特征，對(duì)于城市空間擴(kuò)展進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)；王成新等[10]、歐陽(yáng)曉等[11]開展了驅(qū)動(dòng)因素研究，探討了影響城市空間擴(kuò)展的種種因素。因?yàn)橛绊懗鞘袛U(kuò)展進(jìn)程的因素較多，所以分析城市擴(kuò)展的驅(qū)動(dòng)因素長(zhǎng)期以來(lái)是個(gè)較難的熱點(diǎn)話題[12]。在諸多針對(duì)城市空間擴(kuò)展驅(qū)動(dòng)的研究中，有學(xué)者采用了定性分析的方法[7]，也有部分學(xué)者采用相關(guān)性分析[13]、線性回歸[14]、Logistic回歸[15]等定量分析方法來(lái)討論經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政策等因素對(duì)于城市空間擴(kuò)展的驅(qū)動(dòng)因素。但是影響城市擴(kuò)展的多種驅(qū)動(dòng)因素之間也存在著相互作用的關(guān)系，而結(jié)構(gòu)方程模型則可以充分考慮到各驅(qū)動(dòng)因素間的相互影響，定量分析各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)于城市擴(kuò)展的影響。

目前的諸多研究中，針對(duì)具有復(fù)雜地形的西南地區(qū)的城市空間擴(kuò)展的定量研究則鮮有報(bào)道[16]。云貴川三省地處西南邊陲，與東部地區(qū)相比，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，城市建設(shè)水平較低，城市化規(guī)模較小，又因境內(nèi)山地地貌分布廣泛，城市建設(shè)受到較大限制。以云貴川三省的省會(huì)城市為研究對(duì)象，參考城市總體發(fā)展規(guī)劃，采用1990年、2000年、2010年、2020年的Landsat TM和OLI影像數(shù)據(jù)提取各個(gè)年份的建成區(qū)，并結(jié)合多項(xiàng)空間分析指標(biāo)對(duì)于建成區(qū)的時(shí)空變化進(jìn)行分析；并基于結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation model，SEM)，結(jié)合各城市歷年的社會(huì)因素、人口因素和經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)據(jù)，對(duì)于各城市的空間擴(kuò)展進(jìn)行定量的驅(qū)動(dòng)因素分析。研究結(jié)果可為西南三省未來(lái)的城市化進(jìn)程、地區(qū)一體化發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

選取云南、貴州、四川三省的省會(huì)城市——昆明、貴陽(yáng)、成都為研究區(qū)域。云貴川三省的國(guó)土面積約為105×104km2，約占中國(guó)國(guó)土面積的11%；人口總量為16 256萬(wàn)，約占中國(guó)總?cè)丝诘?1.5%；2019年云貴川的GDP總和占中國(guó)GDP的8.75%。在云貴川三省內(nèi)，除成都平原之外，大部分區(qū)域?yàn)樯降氐孛玻辉诰坝^類型方面，除沙漠外其他景觀類型均有分布。云貴川三省生態(tài)環(huán)境較為優(yōu)良，旅游業(yè)的發(fā)展較為迅猛，近年來(lái)財(cái)政收入不斷增加，城市擴(kuò)展進(jìn)程持續(xù)加快。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于遙感影像來(lái)提取出各城市歷年的建成區(qū)范圍。研究所采用的遙感影像為L(zhǎng)andsat系列衛(wèi)星，影像來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局(USGS，https://www.usgs.gov/)。除去2020年影像為L(zhǎng)andsat 8外，其余年份均使用Landsat 4-5 TM影像。昆明市所使用的影像軌道號(hào)為129-43，貴陽(yáng)市所使用的影像軌道號(hào)為127-41與127-42，成都市所使用的影像軌道號(hào)為129-39與130-39。由于西南地區(qū)多為山地地貌，陰雨天氣較多，為保證提取建成區(qū)的準(zhǔn)確性，故而在選取影像時(shí)優(yōu)先選取云量小于5%的影像。

為了定量分析影響城市擴(kuò)展的主要因素，本研究采用多項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建了驅(qū)動(dòng)城市擴(kuò)展的指標(biāo)體系。本次研究所采用的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局編寫的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[3]。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性，在構(gòu)建驅(qū)動(dòng)指標(biāo)體系前，對(duì)呈現(xiàn)出空值、未調(diào)查值的指標(biāo)進(jìn)行了剔除。

2 研究方法

2.1 建成區(qū)提取

基于ENVI軟件平臺(tái)，采用支持向量機(jī)的監(jiān)督分類法提取昆明、貴陽(yáng)、成都三座城市的主城區(qū)建設(shè)用地，并結(jié)合Google Earth歷史影像，采用混淆矩陣法對(duì)建設(shè)用地進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。各期分類精度如表1所示，均處于合格水準(zhǔn)。針對(duì)監(jiān)督分類所提取出的建設(shè)用地范圍，參考各城市總體規(guī)劃，勾繪出各城市歷年的建成區(qū)范圍。

表1 基于混淆矩陣的精度驗(yàn)證Table 1 Accuracy Verification based on Confusion Matrix

2.2 城市空間擴(kuò)展測(cè)度分析

通過(guò)擴(kuò)展面積、擴(kuò)展速率、擴(kuò)張強(qiáng)度[17]、緊湊度[14]以及建成區(qū)質(zhì)心遷移這5項(xiàng)指標(biāo)來(lái)分析三座城市的建成區(qū)擴(kuò)展時(shí)空特征，以此來(lái)評(píng)價(jià)建成區(qū)的擴(kuò)展“傾向性”[18]。

(1)

(2)

(3)

(4)

式(1)中：ΔUij為ij時(shí)刻的城市建成區(qū)的面積變化量；Δtij為ij時(shí)刻的時(shí)間跨度；ULAij為ij時(shí)刻的建成區(qū)面積；BCI即為描述城市用地的緊湊指數(shù)，BCI取值越趨近1，緊湊性越大；取值越趨于0時(shí)，城市的空間形態(tài)緊湊性就越差；A為城市建成區(qū)的面積；P為城市建成區(qū)的輪廓周長(zhǎng)；X、Y分別為城市空間布局質(zhì)心的經(jīng)度值和緯度值；Ci為第i個(gè)城市斑塊的面積；Xi和Yi分別為第i個(gè)城市斑塊的質(zhì)心坐標(biāo)。

2.3 城市擴(kuò)展驅(qū)動(dòng)因素分析

SEM是一種基于變量間的協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量之間關(guān)系的定量統(tǒng)計(jì)方法，能夠處理多因素因果關(guān)系[19]，其可以反映自變量對(duì)因變量的直接影響、間接影響和總效應(yīng)。該方法多應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，而在城市空間擴(kuò)展驅(qū)動(dòng)因素的研究領(lǐng)域中鮮有報(bào)道。

影響城市空間擴(kuò)展的因素較為復(fù)雜，為保證所選取的驅(qū)動(dòng)因素的客觀性與準(zhǔn)確性，參考其他學(xué)者的相關(guān)研究[7,13-14,20-22]后，選取社會(huì)因素、人口因素與經(jīng)濟(jì)因素這三大類驅(qū)動(dòng)因素作為自變量，分析其對(duì)建成區(qū)變化所產(chǎn)生的效應(yīng)，所構(gòu)建的驅(qū)動(dòng)指標(biāo)體系如表2所示。基于R語(yǔ)言的lavaan包進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建與分析。

表2 城市空間擴(kuò)展驅(qū)動(dòng)指標(biāo)體系Table 2 Urban space expansion drive index system

3 結(jié)果與分析

3.1 城市空間擴(kuò)展時(shí)空變化分析

3.1.1 城市空間擴(kuò)展指標(biāo)分析

根據(jù)擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)和緊湊度指數(shù)可得昆明、貴陽(yáng)、成都的擴(kuò)展方式表。綜合表3各項(xiàng)指標(biāo)可知，在30年內(nèi)昆明、貴陽(yáng)、成都三者的建成區(qū)規(guī)模在30年內(nèi)分別增長(zhǎng)了10.9倍、13.9倍、17.9倍，三座省會(huì)城市的擴(kuò)展速率持續(xù)增快，擴(kuò)展強(qiáng)度先增后減，按建成區(qū)面積大小排序?yàn)椋撼啥际?貴陽(yáng)市>昆明市；按建成區(qū)擴(kuò)展速率大小排序?yàn)椋撼啥际?貴陽(yáng)市>昆明市；長(zhǎng)期來(lái)看，三座城市擴(kuò)展速度仍將加快，城市規(guī)模將不斷擴(kuò)大。

表3 城市空間擴(kuò)展方式Table 3 Urban Spatial Expansion Style

與文獻(xiàn)[23]的結(jié)果相比，從建成區(qū)擴(kuò)展速率與擴(kuò)展面積的角度來(lái)看，成都市的建成區(qū)擴(kuò)展進(jìn)程較為活躍，而昆明市與貴陽(yáng)市的擴(kuò)展進(jìn)程則稍顯平緩。

3.1.2 城市空間擴(kuò)展模式分析

通過(guò)提取建成區(qū)的幾何質(zhì)心，可得昆明、貴陽(yáng)以及成都的建成區(qū)質(zhì)心變化情況，質(zhì)心遷移距離如表4所示，幾何質(zhì)心變化如圖1所示。

從質(zhì)心遷移的距離上來(lái)看，昆明市、貴陽(yáng)市與成都市的城市質(zhì)心多年來(lái)分別移動(dòng)了14 321.7、7 754.67、11 422.79 m，昆明市的城市質(zhì)心遷移距離最大，成都其次，貴陽(yáng)稍緩。

由城市空間分布質(zhì)心遷移圖(圖1)可知，30年來(lái)昆明市城市空間擴(kuò)展方向?yàn)椤皷|-南-南”；貴州市城市空間擴(kuò)展方向?yàn)椤拔?北-西”；成都市城市空間擴(kuò)展方向?yàn)椤拔?北-南”。

根據(jù)建成區(qū)擴(kuò)展圖(圖2)可知，昆明市與貴陽(yáng)市受多山地形的影響，在1990—2020年的城市總體擴(kuò)展方式以“條帶狀”擴(kuò)展為主，城市擴(kuò)展的方向順延山脈的走向，且二者分別在離主城較遠(yuǎn)的區(qū)域開發(fā)了呈貢新區(qū)和觀山湖區(qū)這兩座新城，但城市的空間緊湊度受此影響而降低；成都市在1990—2020年城市總體擴(kuò)展方式是以“星狀填充”為主，大體上沿著城市中軸線擴(kuò)展。

與文獻(xiàn)[23]的研究結(jié)果相比，三座城市的城市質(zhì)心在30年間遷移距離較大，城市形態(tài)變化較為劇烈，城市的擴(kuò)展節(jié)奏較快。

表4 1990—2020年城市質(zhì)心遷移距離Table 4 Migration distance of built-up area centroids from 1990 to 2020

3.2 擴(kuò)展驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析

從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[3]中收集整理三座城市的部分社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，為消除量綱對(duì)于數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的異常，首先對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析[24]，所得Cronbachα系數(shù)為0.956，表明數(shù)據(jù)具有較高的信度，可以基于結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)分析1990—2020年影響三座城市擴(kuò)展的主要因素。

圖1 1990—2020年建成區(qū)幾何質(zhì)心變化Fig.1 Changes in the geometric centroid of built-up areas from 1990 to 2020

圖2 建成區(qū)擴(kuò)展圖Fig.2 Built-up area expansion map

結(jié)構(gòu)方程概念模型如圖3所示，社會(huì)因素通過(guò)影響經(jīng)濟(jì)因素和人口因素對(duì)建成區(qū)的變化產(chǎn)生間接影響，而經(jīng)濟(jì)因素與人口因素對(duì)于建成區(qū)的變化產(chǎn)生直接影響。

結(jié)構(gòu)方程模型的總體擬合系數(shù)R2為0.827，這表明該模型可以解釋82.7%建成區(qū)的變化。各擬合精度指數(shù)如圖3(a)所示，均處于合理范圍，表明擬合程度較好。

從路徑系數(shù)來(lái)看，社會(huì)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)因素、人口因素的直接影響系數(shù)分別為0.715和0.912，且均在0.01水平上顯著；而經(jīng)濟(jì)因素、人口因素分別對(duì)建成區(qū)產(chǎn)生了0.863和0.742的直接影響，分別在0.01水平上和0.1水平上顯著。

各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)于建成區(qū)變化所產(chǎn)生的影響如表5所示，各驅(qū)動(dòng)因素貢獻(xiàn)占比如圖3(b)所示。社會(huì)因素雖然對(duì)于建成區(qū)變化不具有直接影響，但是其經(jīng)由人口因素與經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于建成區(qū)變化產(chǎn)生較高的間接影響，具有較高的總效應(yīng)。人口因素和經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于建成區(qū)變化具有直接影響，其總效應(yīng)分別為0.863和0.742。

總體來(lái)看，各驅(qū)動(dòng)因子對(duì)于城市擴(kuò)張的關(guān)聯(lián)系數(shù)差異較為明顯，社會(huì)因素對(duì)于建成區(qū)變化的總效應(yīng)占比最高，其次為人口因素與社會(huì)因素。按照總效應(yīng)可排序?yàn)椋荷鐣?huì)因素(1.294)>人口因素(0.863)>經(jīng)濟(jì)因素(0.742)。

本次結(jié)構(gòu)方程模型的分析結(jié)果表明在這城市空間擴(kuò)展的過(guò)程中，三項(xiàng)因素均具有正向的推動(dòng)作用。其中，社會(huì)因素是導(dǎo)致城市建成區(qū)變化的最主要推力，而人口因素與經(jīng)濟(jì)因素其次[14,20]。

結(jié)合模型的分析結(jié)果，可認(rèn)為政府在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的投入及城市規(guī)劃的宏觀調(diào)控間接導(dǎo)致了人口結(jié)構(gòu)發(fā)生變化、城市人口不斷增加，刺激了各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)提升，從而間接影響城市空間擴(kuò)展。而人口數(shù)量的增長(zhǎng)與人口就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化直接刺激了城市空間的擴(kuò)展，而經(jīng)濟(jì)水平的提升也直接引起了城市空間規(guī)模的擴(kuò)展。

***表示該路徑在1%水平上顯著；*表示該路徑在10%水平上顯著； CFI、GFI、SRMR與CHi-square/df分別為比較擬合指數(shù)、擬合優(yōu)度指數(shù)、 標(biāo)準(zhǔn)化均方根殘差值、卡方自由度比，均為結(jié)構(gòu)方程模型的擬合精度評(píng)價(jià) 指數(shù)；本次結(jié)構(gòu)方程模型的擬合精度評(píng)價(jià)指數(shù)均處于合理的取值范圍圖3 結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果Fig.3 Results of structural equation model

4 討論

在快速的城市化進(jìn)程中，西部地區(qū)城市的發(fā)展呈現(xiàn)城市邊界增長(zhǎng)過(guò)快、緊湊度持續(xù)降低、城市空間質(zhì)心遷移距離持續(xù)增大的趨勢(shì)，這表明城市擴(kuò)展節(jié)奏過(guò)快、擴(kuò)展過(guò)程粗糙。在城市空間擴(kuò)展的同時(shí)，土地的利用效率并沒有隨之提升，城市發(fā)展規(guī)劃對(duì)于城市空間擴(kuò)展的約束力不足。西部地區(qū)的城市受限于山區(qū)內(nèi)部自然條件的影響，城市發(fā)展可用面積并不大，所以在擴(kuò)展的同時(shí)，應(yīng)充分考慮到自然條件，提升土地利用效率，建立嚴(yán)格的國(guó)土空間規(guī)劃制度。

表5 各驅(qū)動(dòng)因素效應(yīng)貢獻(xiàn)Table 5 The contribution of each driving factor’s effect

在驅(qū)動(dòng)因素研究方面，驅(qū)動(dòng)因素的選擇一直以來(lái)是多數(shù)學(xué)者討論的熱點(diǎn)問題，城市發(fā)展收到多重因素的影響，根據(jù)不同研究對(duì)象的特點(diǎn)進(jìn)行合適的驅(qū)動(dòng)因素選擇仍將是驅(qū)動(dòng)因素研究的重點(diǎn)。西部地區(qū)的城市化過(guò)程較東部區(qū)域相比，起步晚、起點(diǎn)低。隨著政府對(duì)基礎(chǔ)建設(shè)的投入增大、對(duì)城市規(guī)劃的宏觀調(diào)控，近年來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)得以快速發(fā)展，人口規(guī)模迅速增長(zhǎng)，人口結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，并推動(dòng)了城市空間的迅速擴(kuò)展。

5 結(jié)論

以云貴川三省的省會(huì)城市為研究對(duì)象，使用Landsat影像，基于ENVI軟件平臺(tái)采用支持向量機(jī)法進(jìn)行監(jiān)督分類，同時(shí)參考城市規(guī)劃，提取1990年、2000年、2010年和2020年的城市建成區(qū)，采取擴(kuò)展面積、擴(kuò)展速率、擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)、緊湊度指數(shù)和城市空間質(zhì)心遷移這五項(xiàng)指標(biāo)對(duì)城市空間擴(kuò)展的時(shí)空變化進(jìn)程進(jìn)行分析，并基于結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)城市空間擴(kuò)展進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分析。得出如下主要結(jié)論。

(1)30年內(nèi)，三座省會(huì)城市的擴(kuò)展速率持續(xù)增快，擴(kuò)展強(qiáng)度先增后減，按建成區(qū)面積大小排序?yàn)椋撼啥际?貴陽(yáng)市>昆明市，按建成區(qū)擴(kuò)展速率大小排序?yàn)椋撼啥际?貴陽(yáng)市>昆明市，且長(zhǎng)期來(lái)看，三座城市擴(kuò)展速度仍將加快，城市規(guī)模將不斷擴(kuò)大。

(2)三座城市建成區(qū)的空間擴(kuò)展進(jìn)程較為劇烈，城市邊界呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)，城市空間緊湊度總體持續(xù)降低，且城市質(zhì)心遷移距離總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，發(fā)展過(guò)程較其他城市相比略顯稍顯粗糙。

(3)三座城市的主要擴(kuò)展方向不斷變化，且城市空間擴(kuò)展呈現(xiàn)“條帶狀”與“星狀填充”的模式，城市走向總體順延山脈，多山地形是城市擴(kuò)展過(guò)程中主要的限制因素。

(4)結(jié)合社會(huì)因素、人口因素與經(jīng)濟(jì)因素建立結(jié)構(gòu)方程模型，社會(huì)因素對(duì)于城市擴(kuò)展具有間接影響，而人口因素與經(jīng)濟(jì)因素則具有直接影響，按各因素的效應(yīng)值來(lái)看，社會(huì)因素對(duì)于城市空間擴(kuò)展的總效應(yīng)最大，其次為人口因素與經(jīng)濟(jì)因素，可排序?yàn)椋荷鐣?huì)因素(1.294)>人口因素(0.863)>經(jīng)濟(jì)因素(0.742)。