京津冀都市圈建设用地格局与变化特征研究

1、    京津冀都市圈建设用地格局与变化特征研究    张宇硕 赵林 吴殿廷等摘要：基于2000、2010年京津冀都市圈30 m分辨率的地表覆盖数据，提取出建设用地数据信息，运用空间统计分析、空间自相关、土地类型转换及景观指标测算的方法，从规模变化、空间变化和景观格局变化的角度，揭示京津冀都市圈建设用地的空间格局及时空变化特征，并通过多元回归模型对影响建设用地变化的驱动因素进行分析。结果表明：2000年2010年间，在京津冀一体化发展战略背景下，伴随产业升级与产业转移的快速发展，京津冀都市圈建设用地规模经历了快速增长，高密度区县数量及其空间集聚性均呈显著上

2、升趋势；空间变化的非均衡性和两极分化特征明显，整体沿北京保定石家庄、北京天津、唐山天津沧州三条轴线扩展，同时京津唐地区的组团扩展和网络扩展特征日趋明显，呈现“中心外围边缘”的圈层式结构；景观格局的空间分散态势有所增加，各区县建设用地紧凑度指数较低，变化程度较小，建设用地的斑块变化具有一定的粗放性和无序性。运用多元回归对建设用地变化的驱动因素进行分析发现，人口、gdp和固定资产投资是影响京津冀都市圈建设用地的主导因素，其中人口是影响两期建设用地扩展的主导因素。关键词：建设用地；建设用地变化；京津冀都市圈；土地利用；京津冀一体化：k921 ：a0引言建设用地是人类对土地利用的重要方式之一，与人类的

3、社会经济活动密不可分，也是城市化过程的必然需求。随着全球城市化进程的推进和社会经济的加速发展，城市需要不断向外扩展以寻求新的发展空间，城市建设用地扩展及所引起的其他土地类型的变化成为重要特征，对社会、经济和生态环境等方面产生了综合的影响。建设用地变化引发了不同领域学者的广泛研究，是区域和城市发展研究的重点与热点。国外学者很早就从建设用地的扩展模式、时空扩展模型及对其他土地类型的影响等方面对城市建设用地进行了大量的研究，揭示了城市扩展过程中建设用地扩展的过程、模式及驅动力等。中国是全球城市化发展最快的国家之一，2000年2010年中国城乡建设用地增加了1.61×102km2，增长率高达

4、11.17%。中国城市化引起的建设用地扩展受到学者们的高度关注，并对建设用地的时空扩展过程、扩展模式、驱动机制及情景预测等方面进行了广泛的研究。目前国内对建设用地快速扩展的长三角和珠三角已有深入的研究，而对于京津冀的研究则相对较少。京津冀都市圈是中国重要的城市化区域，快速的城市化过程对建设用地的需求量越来越高，建设用地迅速扩展导致土地利用结构发生显著变化。伴随巨大的人口压力、资源紧缺、产业结构调整、生态环境保护等问题，人地矛盾日益尖锐，已成为限制京津冀都市圈协同发展的重要因素。目前京津冀协同发展已上升为国家战略，因此深入分析京津冀都市圈建设用地扩展的时空特征和驱动因素，可以有效避免或减缓其带来

5、的矛盾，对京津冀一体化协同发展具有重要的参考价值。近年来学者们从不同角度对京津冀都市圈的建设用地扩展进行了研究。徐新良等利用gis空间分析方法，分析了1990年2008年京津冀都市圈城镇扩展的时空过程，并运用sleuth模型模拟了不同发展场景下京津冀都市圈城镇扩展的未来情景，发现京津冀都市圈的城镇扩展速率具有一定的减缓趋势，扩展过程中对耕地的占用特别明显，扩展格局呈现显著的“双核、一带和两轴、多中心”的特征。刘翠玲等以城市增长理论和约束性元胞自动机模型为基础构建了京津冀城镇空间发展分析模型（budem-jjj），对京津冀地区2049年的城镇形态进行了多种情景模拟，并分析了不同发展情景下京津冀地

6、区城镇空间发展格局的变化。王利伟等运用夜间灯光数据，通过扩展强度指数、空间关联模型、多维驱动力分析模型等方法，定量揭示了1992年2012年京津冀城市群时空扩展路径及动力机制。现有的研究为认识京津冀都市圈建设用地扩展提供了坚实的基础，但这些研究多注重对不同时期建设用地空间扩展强度与范围的定量分析，容易遗漏不同尺度上建设用地的局部变异特征，对建设用地扩展过程与格局的空间分异特征的揭示有待进一步的深入研究。以往研究所使用的建设用地数据多为100m、250m或1km的空间分辨率，对建设用地局部变化的细节展现和分析具有一定的局限性。因此，本文以建设用地扩展的空间分异为切入点，使用30m分辨率的建设用地

7、数据，运用空间自相关、gis空间分析和景观生态分析的方法，从建设用地的规模变化、空间分异、景观格局三个方面对京津冀都市圈建设用地的时空变化进行了系统分析，并对影响建设用地扩展的主要驱动因素进行探讨。1研究区、数据来源及研究方法1.1研究区概况京津冀都市圈包括北京市、天津市以及河北省的承德、张家口、保定、唐山、廊坊、沧州、秦皇岛和石家庄8个地级市。位于东经113°04119°53，北纬36°0142°37，属温带半湿润半干旱大陆性季风气候，大部分地区四季分明，冬季寒冷少雪，夏季炎热多雨。地势由西北向东南倾斜，西北部为山区、丘陵和高原且其间分布有盆地和谷地，

8、中部和东南部为广阔的平原。土地总面积约18万km2，是我国北方重要的人口、经济、文化密集区，也是我国东部沿海三大都市圈（城市群）之一。1.2数据来源与处理本研究所采用的地表覆盖数据来自我国2014年研制的首套全球30m分辨率的地表覆盖数据产品（globeland30），该数据产品包括2000年和2010年两个基准年，具体包括耕地、林地、草地、灌丛、湿地、水体、人造地表、裸地、冰雪、苔原十大类。根据第三方验证，该产品的分类精度为80.3%。已有学者采用该数据产品对不同尺度区域的地表覆盖格局和变化进行了研究。从该数据产品中提取出京津冀都市圈的两期建设用地数据作为京津冀都市圈建设用地扩展时空过程研究

9、的数据基础（图1）。根据globeland30数据的产品说明，该产品中对建设用地的定义是人工活动形成的由沥青、混凝土、沙石、砖瓦以及其他建材覆盖的地表覆盖类型，包括居民区（城市、乡镇、村庄）、交通、通讯以及工矿等设施类型，考虑到城市中绿地及水体所占比例较小，故不包括下垫面为土壤的城市绿地（如公园、高尔夫球场）和水体。采用的人口数据来自北京市、天津市、河北省2000年和2010年的人口普查统计资料，社会经济数据来源于2001年和2011年的中国县（市）社会统计年鉴、中国城市统计年鉴。将研究区130个区县单元的矢量数据对建设用地的栅格数据进行空间统计运算，获得各区县的两期建设用地数据。1.3研究方

10、法1.3.1多层次空间统计分析为方便进行京津冀都市圈建设用地空间格局和变化特征分析，首先对京津冀都市圈全区2000、2010年建设用地面积进行空间统计分析，继而对130个区县建设用地的时空变化特征进行统计分析，然后通过斑块指数等分析两期建设用地的景观变化特征。1.3.2空间自相关空间自相关（spatial autocorrelation）是空间统计学研究中的一个重要方法，是反映一个区域单元上某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值相关程度大小的重要指标，包括全局空间自相关（global spatial autocorrelation）和局部空间自相关（local spatial

11、 autocorrelation）两大类。本文主要采用由gis生成的拓扑信息提供的空间对象邻接关系，采用rook方式、一阶邻接关系构建空间权重系数矩阵。1.3.3土地类型转换矩阵土地类型之间的相互转换可以用markov地类转换矩阵来进一步描述，利用该模型来计算建设用地与其他地类间的转换矩阵，进而分析新增建设用地的来源。1.3.4建设用地综合扩展指数2京津冀都市圈建设用地空间格局为了更好地比较不同地区以及同一地区不同时期建设用地的空间格局，采用各区县建设用地密度（建设用地面积/行政区土地面积）进行空间格局分析。以一阶邻接标准计算京津冀都市圈2000、2010年建设用地密度的morans 系数，2

12、000、2010年的morans 系数分别为0.3203和0.4168（图2），都为正值。z检验的显著性水平p<0.05。其结果表明：京津冀都市圈建设用地分布存在非常显著的空间正相关关系，即建设用地分布存在高密度区域与高密度区域相互邻接，低密度区域与低密度区域相互邻接的趋势，空间分布的集聚现象显著；2010年的morans 值高于2000年，说明2010年区县建设用地分布的集聚程度高于2000年。在局部空间自相关分析中，使用lisa聚集地图（lisa cluster map）来直观反映统计上显著的局部空间自相关及其类型。lisa地图按局部空间自相关类型将区域单元划分为高高、低低、高低、低

13、高四种类型。2000年和2010年lisa聚集地图（图3）差异很小，显示京津冀都市圈建设用地密度的总体格局相对稳定。从图中可以看出，局部空间自相关显著的区域主要以高高和低低类型为主。2000年，显著的高高类型区主要集中在北京中心城区、天津的近郊区和石家庄市区三个高密度聚集区。2010年，北京近郊区、天津市区及唐山市区也属高高类型区，但并不显著，主要因为市区建设用地密度较高，与外围区县差异过大。显著的低低类型区连片分布在区域北部和西北部的张家口与承德市，形成区域内建设用地低密度聚集区。空间异质性只反映在少数几个显著的低高和高低类型区。低高类型区在北京西部的门头沟区最为显著和稳定，反映了建设用地密

14、度由市区的高密度区向外围低密度区的过渡。显著的高低类型区仅有一个，为张家口市区，表明在北部和西北部地区，建设用地在城市市区高度集中，市区以外区县普遍较低。局部空间自相关分析揭示京津冀都市圈内稳定存在三个显著的建设用地高密度区，以北京中心城区、天津市区和石家庄市区为中心的三个高密度区主导区域城乡建设用地分布格局，可以看作是区域的三个建设用地高密度中心。低密度建设用地区呈集聚的连片状分布，而密度较高区县则呈分散的斑块状分布，整体呈低值集聚、高值分散特征。3京津冀都市圈建设用地变化分析3.1建设用地的规模变化分析建设用地规模变化主要是指建设用地数量和结构的变化。2000年以来，京津冀都市圈经济发展迅

15、速，尤其是北京与天津人口增长迅速、产业升级与产业转移蓬勃发展，河北省各区县在承接北京和天津产业转移的过程中引发建设用地规模高速增长。总体来看，京津冀都市圈建设用地增长态势显著（表1），由2000年的1168.13km2增长到2010年的14179.61km2，年均增长率为2.4%。但三大行政区建设用地的扩展速度存在显著差异，按年均增长率排列依次为天津（4.82%）、北京（4.17%）、河北（1.35%）。从各区县建设用地密度的数值和等级类型的数量来看（表2、表3），最低值和最高值随时间变化不大，但均值和标准差均增大，分别从2000年的12.9%和14.1%增长为2010年的15.2%和16.4

16、%，说明建设用地的平均密度水平呈现高速增长趋势。10年间，建设用地密度介于5.5%-10.5%的区县由14个增加到17个，而在26.5%-40.5%和>40.5%范围内的高密度区县数量增加幅度更大，分别增加为13个和8个，使26.5%以上的高密度区县数量占区县总量的比例由2000年的6.2%增加到2010年的16.2%，呈现出建设用地规模增加的急剧性和计划性，区域非均衡性和非对称性更加突出（图4）。运用arcgis10.0的空间分析功能，计算得到新增建设用地来源的地类及其面积（表4）。2000年2010年京津冀都市圈3275.39km2的非建设用地转化为建设用地，通过占用耕地的新增建设用

17、地的比重高达78.4%（2567.85km2），通过占用草地的新增建设用地比重为16.4%（537.31km2），说明2000年2010年京津冀都市圈建设用地扩展速度迅速，且新增建设用地主要来源于对耕地的占用。3.2建设用地的空间变化分析通过对两期数据进行空间分析运算，获得2000年2010年京津冀都市圈建设用地扩展状况（图5（a）。可以看出，随着工业化和经济发展对建设用地需求的不断增加，2000年2010年间全区建设用地高速扩展。受地形条件、建设用地扩展的自身阶段性规律及区域交通等基础设施条件的影响，建设用地扩展区域集中分布于中部和东南部平原地区，北部和西北部山区除张家口市区外，均处于建设用

18、地扩展的低谷区。从空间扩展的整体分布來看，建设用地低增长区呈现连片状分布，而高增长区县则沿北京一保定一石家庄、北京一天津、唐山一天津一沧州三条轴线呈点轴式分布，交通节点区县建设用地扩展特征显著。从局部区县单元来看，各区县建设用地的增加围绕中心城市呈蔓延式向外扩展，区县间建设用地组团扩展和网络扩展特征明显。可以看出区域整体建设用地空间扩展的非均衡特征十分突出。利用公式（1）（7）计算得到京津冀都市圈各县（区）的建设用地综合扩展指数。参考相关研究，利用jenks自然断裂法将130个区县单元的建设用地综合扩展指数分为了四类：<0、0-1.5、1.5-3.5、3.5-7.5。依据各组间和组内扩展

19、指数的差异将以上四种类型划分为稳定型、弱扩展型、强扩展型、剧烈扩展型（图5（b）。2000年2010年间，京津冀都市圈建设用地剧烈扩展型区县共有8个，包括北京的朝阳区、通州区、丰台区、石景山区及天津的东丽区、西青区、津南区和北辰区，呈环形带状集中分布于中心城区外围。主要由于以上区域环绕于发达的核心城市周围，与北京、天津市区存在密切的产业联系，在交通条件的引导下快速升级为中心城市居住和产业功能疏散的重点区域，成为市区建设用地向外延伸的主要方向；强扩展型区县主要分布于京津唐地区的城市外围区县，主要由于京津唐区县是北京和天津工业产业转移与升级的主要承接区，第二、三产业用地特别是工业用地、城镇用地和交

20、通用地面积大幅扩展，成为该时段京津冀都市圈建设用地扩展的重要特征，推动京津唐地区发展为建设用地扩展的热点地区；弱扩展型区县数量占区县总数的56%，主要包括京津唐地区的外围区县，与剧烈扩展型、强扩展型共同构成环状圈层结构；稳定型区县连片分布于保定和沧州。综合以上分析发现，京津冀都市圈经济中心与建设用地扩展中心相吻合，建设用地扩展的区域非均衡性、差异性和“两极分化”现象日益显著，“中心外围边缘”的圈层式空间结构日趋明显，中心城市与周边区县呈现明显的核心边缘效应，建设用地扩展程度从各城市辖区由近及远逐级降低。3.3建设用地的景观格局变化分析2000年2010年京津冀都市圈建设用地景观格局特征发生了显

21、著变化（表5（a）。斑块总数从28694个增加到40450个。与此同时，斑块密度由2.46个/km2增加为2.85个/km2，斑块平均面积由0.41km2下降到0.35km2，说明建设用地的快速扩展是建立在分散式扩展模式之上。最大斑块指数由5.89增加到7.12，表明大城市建设用地的蔓延式扩展在逐渐增强。全区的紧凑度指数从149.62降低为145.48，表明建设用地斑块形状越来越复杂，空间格局趋于分散。采用公式（8）计算各区县紧凑度（ci）（图6），结果表明：10年间，各区县建设用地的紧凑度指数变化较小，除北京和天津的辖区外，其他区县的紧凑度指数均较低。可以看出2000年2010年建设用地扩展

22、的无序性和粗放性较显著，主要由于：京津冀都市圈的区县大都处于工业发展初、中期阶段，产业布局分散化趋势明显，建设用地往往呈现分散点状产生、增长和扩展，不利于提高建设用地空间聚集度；区县间经济发展阶段差异性和极化性显著，当缺乏有效的政策与制度引导时，建设用地扩展趋于自发和无序状态，空间分布趋于分散；城镇规划和政府在大力引进产业转移提高经济发展水平的同时，缺乏有效、合理和可持续用地管理政策与制度，短时期内很难协调建设用地扩展的自发性和随意性。4建设用地变化的驱动因素分析运用多元回归法对京津冀都市圈建设用地变化的驱动因素进行分析。在借鉴以往研究成果的基础上，将影响京津冀都市圈建设用地变化的驱动因素分为

23、社会因素、经济因素、政策因素和交通因素。选择影响建设用地变化的因子体系：人口数量作为衡量社会因素的影响因子；gdp、第二产业产值、第三产业产值为经济影响因子；固定资产投资额和表征政府财政政策的地方财政支出额作为表征政策因素的影响因子；客运量和货运量表征交通因素影响因子。为增强驱动因素分析对现实中建设用地管理决策的参考作用，将县域单元（区、县）作为空间单元进行多元回归分析。以县域单元的建设用地密度为因变量，以上所选因子为自变量，建立京津冀都市圈建设用地变化的多元回归模型，在计算之前对所有因子进行了标准化处理。从表6可以看出，2000年的模型拟合度（r2）为0.903，拟合程度很高，f值为42.8

24、31，通过了5%的显著性水平检验，显示人口和固定资产投资对城乡建设用地影响较大，弹性系数分别为1.233和0.469，具有显著的正向影响；2010年模型拟合度为0.888，f值达到72.193，与建设用地增加关系最密切的因子是人口和gdp，弹性系数分别达到0.949和0.914。由此表明京津冀都市圈建设用地增长受人口、gdp及固定资产投资的影响最大，而人口是影响建设用地扩展的稳定因素。在区位条件、收入水平、产业发展需求、市场发展潜力等因素的刺激下，劳动力向大城市或经济效益好的地方流动，促使城市规模扩大并不断向外扩展。根据2010年全国“六普”数据显示，京津冀都市圈的人口规模达到约1.04亿，占全国人口比重的7.79%，与“五普”数据相比，上升了0.58%。人口的增加导致住房、交通等基础设施相应增加，造成城市和村庄不断向外围扩展而占用大量其他用地。5结论与讨