珠三角村镇建成区的空间型态：特征、类型和产业影响因素

doi:10.18306/dlkxjz.2019.06.004

地理科学进展 ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (6): 829-839.doi: 10.18306/dlkxjz.2019.06.004

珠三角村镇建成区的空间型态：特征、类型和产业影响因素

李极恒^1,²(), 龚岳^1,^2,^*(), 李贵才^1,²

1. 北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院,广东深圳 518055
2. 北京大学(深圳)未来城市实验室,广东深圳 518055

收稿日期:2018-10-04 修回日期:2019-01-12 出版日期:2019-06-28 发布日期:2019-06-27
通讯作者: 龚岳
作者简介:
第一作者简介：李极恒(1993— ),海南琼山人,硕士生,主要从事城市与区域规划研究。E-mail: lijiheng@pku.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金应急管理项目(41641006);广东省自然科学基金自由探索项目(2017A030313248);北京大学(深圳)未来城市实验室铁汉科研开放课题基金

Spatial patterns of village and town built areas in the Pearl River Delta:A land-use perspective

Jiheng LI^1,²(), Yue GONG^1,^2,^*(), Guicai LI^1,²

1. School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, Guangdong, China
2. Laboratory for Urban Future, Peking University (Shenzhen), Shenzhen 518055, Guangdong, China

Received:2018-10-04 Revised:2019-01-12 Online:2019-06-28 Published:2019-06-27
Contact: Yue GONG
Supported by:
Emergency Management Project of National Natural Science Foundation of China, No. 41641006;Free Exploration Project of Natural Science Foundation of Guangdong Province of China, No. 2017A030313248;Peking University (Shenzhen) Future Urban Laboratory Tie Han Foundation.

摘要/Abstract

摘要：

改革开放以来,珠三角地区的工业迅速发展,村镇土地利用快速非农化,其中以东莞、中山、佛山3市最为典型。论文以3市为案例,探讨2010年来珠三角村镇建成区空间型态。研究数据主要包括广东省2015年土地利用现状数据和2009—2015年间3市的土地利用数据。首先,通过斑块密度、空间离散度、空间均匀度、平均斑块面积、分形维数、景观破碎度、缓冲区分析、Moran's I指数这8个指标,分析建设用地的空间形态特征。其次,分析工业用地与非工业建设用地、建设用地与交通道路的空间分布关系,比较并总结3市的村镇建成区空间类型。最后,基于灰色关联分析法,探讨影响空间类型的产业发展因素。研究发现,东莞村镇建设用地呈现高度破碎均匀分布型,佛山呈现团状离散型,中山介于二者之间,为中度碎化分散型;3市的产业发展能较大程度上影响其形成不同的建成区空间型态。未来,基于产业经济作为村镇建成区空间特征变化的主因,珠三角可以结合粤港澳大湾区规划建设,通过调整产业结构、布局以及交通和土地利用,优化村镇空间布局。

关键词: 建成区, 空间类型, 土地利用, 产业因素, 珠三角村镇

Abstract:

During China's rural industrialization, land in villages and towns has been rapidly transformed into non-agricultural use. The Pearl River Delta in South China is the most representative of China's rural industrialization and urbanization. In the Pearl River Delta, the cities of Dongguan, Zhongshan, and Foshan are typical cases of both rural industrialization and land-use change. The dataset used in this study includes the land-use data of 2015 in Guangdong Province and the land-use data of the three cities between 2009 and 2015. This dataset provides valuable information on the post-2010 spatial structure of villages and towns in the Pearl River Delta. Based on this dataset, we examined the current (around the mid-2010s) spatial conditions of villages and towns in the Pearl River Delta. We first analyzed the spatial attributes of construction land. The analysis was based on eight indices or methods: land patch density index, spatial discrete index, spatial uniformity index, the mean of land patch area, fractal dimension index, landscape fragmentation index, buffer analysis, and Moran's I analysis. Then, we analyzed the spatial distribution relations between industrial and non-industrial land uses, and between construction land and transportation land through a statistical analysis. Finally, we discussed the industrial factors of the detected spatial pattern through the gray associative analysis. Our findings indicate a high fragmentation and even distribution pattern of village and town built-up areas in Dongguan, agglomerated and discrete pattern in Foshan, and medium level fragmentation and discreteness in Zhongshan. Diverse industrial development in the three cities had a major impact on the formation of the spatial patterns. In the future, the transformation of the spatial pattern of built-up areas in villages and towns in the Pearl River Delta must coordinate with the industrial development and the ongoing development of the Guangdong-Hong Kong-Macau Great Bay Area. Approaches to facilitating the transformation include the modification of the industrial structure and an adjustment of land use and transportation across these villages and towns. This article aimed to reveal the current spatial patterns of crucial rural-to-urban transformation in a rapidly urbanizing region and to provide relevant policy recommendations. The results may contribute to our understanding of China's continuous rural urbanization and industrialization.

Key words: built-up area, spatial pattern, land use, industrial factor, villages and towns in the Pearl River Delta

李极恒, 龚岳, 李贵才. 珠三角村镇建成区的空间型态：特征、类型和产业影响因素[J]. 地理科学进展, 2019, 38(6): 829-839.

Jiheng LI, Yue GONG, Guicai LI. Spatial patterns of village and town built areas in the Pearl River Delta:A land-use perspective[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2019, 38(6): 829-839.

图/表 11

图1

表1

空间形态格局指标与方法"

类别	指标	计算公式	涵义说明
空间分布	斑块密度	$PD = n A 0 × 100 %$	$PD$ 为斑块密度指数,PD值越大斑块越密集;n为斑块数;A₀为市域总面积
	空间离散度	$F = D i Q i$ $其中 : D i = A / N i 2$ $Q i = A i A$	F为某一景观类型分离度,值越大分布越离散; $D i$ 为景观类型 $i$ 的距离指数; $Q i$ 为景观类型 $i$ 的面积指数; $A i$ 为景观类型 $i$ 的面积; $N i$ 为景观类型 $i$ 的斑块数; $A$ 为市域总面积
	空间均匀度	$y i = x i / S i ∑ i = 1 n x i / S i$ $I = ∑ i = 1 n y i / n$	$I$ 为区域空间均匀度指数, $I$ 值范围在 $1 n$ ~1之间, $I$ 越接近1,区域空间越均匀; $x i$ ( $i$ =1, 2, …, n) 为区域中某一政府单元的指标; $S i$ 为政府单元的辖区面积; $y i$ 为每个区域单元指标占区域总指标的比重
空间形态	平均斑块面积	$AREA - MN = ∑ i = 1 n a i n$	AREA-MN为某用地类型斑块的平均用地规模大小; $a i$ 为第 $i$ 个斑块的面积;n为斑块数
	分形维数	$S i = 2 ln P i 4 ln A i$	分形维数 $S i$ 反映空间形态复杂程度, $S i$ 值的理论值在1.0~2.0之间, $S i$ 值越大,表示图形形状越复杂,边界越不规则; $P i$ 和 $A i$ 分别表示斑块 $i$ 周长和面积
	景观破碎度	$FS = 1 - 1 ASI$ $其中 : ASI = ∑ i = 1 n A i SI i A$ $SI i = P i 4 A i$ $A = ∑ i = 1 n A i$	FS为某一景观类型斑块形状破碎化指数,FS值越大,景观越破碎;ASI为用面积加权的景观斑块平均形状指数; $SI i$ 为景观斑块 $i$ 的形状指数; $P i$ 为景观斑块 $i$ 的周长; $A i$ 为景观斑块 $i$ 的面积; $A$ 为该景观类型的总面积;n为该景观类型的斑块数
功能关系	缓冲区分析	$W = S i S 0 × 100 %$	以交通线路为中心线建立双侧多环缓冲区,统计各缓冲区内的用地面积,计算其占缓冲区面积的比重。 $S 0$ 为缓冲区面积; $S i$ 为在该缓冲区内i类型用地面积;W为i类型用地在该缓冲区的占地比重,W值的大小反映该用地与交通线路的空间分布的相关程度
功能关系	Moran's I指数	$I = n × ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w ij y i - y ˉ y j - y ˉ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w ij × ∑ i = 1 n y i - y ˉ 2$	$I$ 即为Moran's I指数,反映2种地域类型之间空间分布的相关性,取值在-1~1之间,正值意味着正的空间相关,负值意味着负的空间相关; $n$ 为区域单元个数; $y i$ 以及 $y j$ 分别为第 $i$ 和第 $j$ 个区域内的属性值; $y ?$ 为所有区域属性值的平均值; $w ij$ 为区域单元之间的空间权重矩阵,用以衡量区域之间的相互邻近关系

表1

图2

图3

图4

图5

表2

表3

表4

表5

表6

参考文献 38

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数量及比例	国有企业	集体企业	有限责任公司	外商投资	中外合资	中外合作	“三来一补”企业	私营企业	个体工商户	总计
数量/个	815	1471	11764	12279	476	91	1535	226499	456055	710985
比例/%	0.11	0.21	1.65	1.73	0.07	0.01	0.22	31.86	64.14	100.00

数量及比例	国有企业	集体企业	股份合作	联营企业	有限责任公司	股份有限公司	私营企业	其他内资	港澳台投资	外商投资	总计
数量/个	1620	2585	159	197	23419	806	49731	4261	2173	1107	86058
比例/%	1.88	3.00	0.18	0.23	27.21	0.94	57.79	4.95	2.53	1.29	100.00

企业类型			东莞	中山	佛山
全市规模以上工业企业数量/个			5869	3089	6627
全市规模以上工业企业比例/%			4.82	3.29	5.93^*
外资企业比例/%			49.07	31.01	20.54
按轻、重工业划分	轻工业	数量/个	2924	1887	2496
	轻工业	比例/%	49.82	61.09	37.66
	重工业	数量/个	2945	1202	4131
	重工业	比例/%	50.18	38.91	62.34
按规模划分	大型	数量/个	266	107	375
	大型	比例/%	4.53	3.46	5.66
	中型	数量/个	1638	573	1591
	中型	比例/%	27.91	18.55	24.01
	小型	数量/个	3760	2336	4366
	小型	比例/%	64.07	75.62	65.88
	微型	数量/个	205	73	295
	微型	比例/%	3.49	2.36	4.45

指标	外资比例	重工业比例	规模以上企业比例	关联度比较
斑块密度	0.669	0.543	0.544	外资比例>规模以上企业比例>重工业比例
空间离散度	0.546	0.678	0.652	重工业比例>规模以上企业比例>外资比例
空间均匀度	0.517	0.575	0.578	规模以上企业比例>重工业比例>外资比例
平均斑块面积	0.470	0.752	0.766	规模以上企业比例>重工业比例>外资比例
分形维数	0.496	0.654	0.607	重工业比例>规模以上企业比例>外资比例
景观破碎度	0.546	0.594	0.592	重工业比例>规模以上企业比例>外资比例

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Spatial patterns of village and town built areas in the Pearl River Delta:A land-use perspective

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