吉林省城市间引力空间格局研究
2019-07-03陈芳琪
陈芳琪
摘要:城市空间格局研究对城市建设的有益之处在于它可以很好地了解各城市间的发展情况,有利于促进区域间的协调发展和城市与城市间城市群的形成。通过以万有引力定律为基础,构建和引入引力模型公式及断裂点公式,再通过ArcGIS对吉林省城市结构的分析,从而得到以下结论:吉林省城市间的发展不平衡,长春市中心城市的地位基本确定,刚具备发展省内城市群阶段,还有些边缘城市的发展缓慢。研究结论对吉林省城市的发展有着积极地作用。
关键词:引力模型;断裂点公式;吉林省;发展缓慢
中图分类号:F2文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.10.008
1引力模型及其相关研究综述
“引力模型”来源于物理学中牛顿提出的“万有引力定律”,用来表达空间中两个物体之间的引力作用与影响,是目前研究空间结构的常用方法。美国学者,威廉-赖利将引力模型引用到社会经济中,提出了“零售引力法则”即为大家熟知的“赖利法则”,阐述了人口与距离对贸易零售额的影响。时至今日,引力模型被广泛的应用,例如在国际贸易、区域经济学、经济地理学、人口学等方面。国内学者对引力模型的研究也集中于此,引力模型中一个重要的因素是人口因素,它对一个国家的贸易既可能是促进作用,也可能是阻碍作用,如李秀敏、李淑艳;两个城市之间空间的相互作用有着与时间相似的周期趋势和频谱特征,陈彦光;受区域经济发展基础要素禀赋区位和政策等内外环境的积淀影响,区域发展过程中难免会出现一定程度的“路径依赖”,要素流向和政策关注往往会固定指向某些特定城市,导致省域内经济社会发展的“马太效应”,朱道才,“吸引惯性指数”K来替代引力参数G这里的K值随受力城市的不同而改变,那么赋予K以变量的特征可以在一定程度上反映城市间吸引力的不对称性,郭源园。
2数据来源
吉林省有8个地级市和1个少数民族自治州,依次是:长春市、吉林市、四平市、松原市、通化市、白山市、白城市、辽源市和延边朝鲜族自治州(以下称为延边市)。查找2016年《吉林省统计年鉴》得到相关数据,将这些数据带入引力模型和断裂点公式,进而求得相关结论。并利用ArcGIS进行软件分析,得出吉林省城市空间结构格局特点。
3研究方法
3.1理论基础
每一个城市都是开放的,对其他城市也是有影响的,不同要素在不同城市间流通。因此在研究吉林省的城市时,一要考虑空间的封闭性,如东北地区的省会城市沈阳、哈尔滨对吉林省城市的影响不计;二要保证城市间的要素双向流通,使城市间的发展联系更为密切。
3.2模型选取
根据牛顿万有引力定律得知:任何物体之间都有相互吸引力,这个力的大小与各个物体的质量成正比例,而与它们之间的距离的平方成反比。如果用M1、M2表示两个物体的质量,R表示它们间的距离,则物体间相互吸引力为F。
F=GM1M2R2 (G为引力常数)(1)
依据万有引力公式为原型,得到引力模型公式。下面是引力模型公式和断裂点公式,公式如下:
F=kQiQjd2ij(2)
dik=dij1+QjQi(3)
式中Fij表示i城市对j城市的吸引力;Qi和Qj表示城市i和城市j的城市规模;dij表示城市i与城市j之间的综合距离;k为固定值,其值不影响结果,因此我们射k值为1;dix为城市i到断裂点x之间的距离。
3.3规模指标选取
城市的规模能反映一个城市的城市质量,一般用四个指标来表示,城市的人口总量,用P(万人)表示;地区生产总值,用G(亿元)表示;社会消费品零售总额(亿元),用C表示;进出口总额,用E(亿美元)表示。通过这四个指标构建城市质量公式,指标用Q来表示,公式如下:
Q=4P×G×C×E(4)
3.4距离指标选取
城市间的距离一般能够反映出城市与城市之间要素传递的便捷程度,我们使用城市与城市间的地理距离作为指标。本文选取公路里程(包括高速公路)和空間直线距离为指标来表示吉林省各城市间的距离情况,即:
dij=D×L(5)
式中,D表示的是i市到j市间的公路距离,L表示的是i市到j市间的空间直线距离,dij表示的是两城市间的综合距离。
4吉林省城市间引力分析
将收集到的相关数据,例如:城市人口总量(P)、地区生产总值(G)、社会消费品零售总额(C)、进出口总额(E)带入公式4中得出以下结果。
从表1中我们可以得出,吉林省城市质量排名第一的是省会城市长春市,第二名的是吉林市,第三名是延边市,然后依次是四平、松原、通化、白山、白城和辽源市。
从图1中我们发现位于吉林省中东北部的长春市、吉林市和延边市的颜色较深,与长春市相接的城市四平、松原颜色次之,而白山市和白城市较为边缘的城市的颜色最浅。
引力值的大小可以反映出城市间的相互影响的强弱,通过图表2来界定引力值强弱的界限,当引力值F>10时,引力较强;当10>F>1的时,引力一般;当引力值1>F>0时,引力较弱。从图表2中可以看出,长春市与吉林市间的引力值是35.69,是区域间最大的;其次是长春市与四平市的引力值为19.1,为区域间第二;吉林市与四平市间的引力值是1.14,排在第10位。长春市、吉林市和四平市是吉林省城市质量靠前的,城市间引力值较高,因此说明这几个城市在空间作用上较强。
城市间的引力是相互的,由于不能对引力方向进行判断,所以我们引进断裂点公式,把断裂点距离和城市间引力值结合,就能判断城市间引力的方向。我们将数据带入构建好的式子(3)中,得到表3。如果有两个城市i和j,若城市i离断裂点较近,j离断裂点较远,则表示城市j对城市i的吸引力较大,i市受j市的影响较显著。例如长春市对吉林市,它们之间的引力值是35.69,断裂点距长春市是81.05km,而断裂点距吉林市是39.15km,这说明长春市对吉林市的空间作用较强。
5吉林省城市空间格局分析
通过对城市间引力与断裂点距离的判断和分析,可以看出吉林省城市间的基本空间格局及其特点。
5.1长春市中心地位基本确立
从图表2中可以看出,长春市在对其他8个城市的引力值有7个引力值时大于一的并且有2个是大于10的,断裂点的距离与长春市比较远,与其他城市较近,并且断裂点都在除长春市的其他城市之内,这说明长春市对其他城市的空间作用是相当强的,且长春市的引力已经渗透到其他的城市之中。
5.2吉林省具备城市群的形成
在长春市、吉林市和四平市这三个城市间,引力值分别是第1、2和10,所以在这个区域间空间的相互作用比较强。这三个城市位于吉林省中部,在地理位置上相互临近,更有利于城市群的形成。
5.3有些边缘城市发展缓慢
白城市、白山市和辽源市是吉林省城市质量靠后的三个城市,这三个城市位于城市的边缘,辽源市城市质量则排在最后一位。
6结论和展望
研究结果显示,吉林省城市体系发展尚未达到成熟的标准,城市空间格局较不合理,问题主要出现在以下几个方面:
一是中心城市较少,只有一个长春市,虽然长春市对其他城市的辐射程度是最强的、辐射面积也是最大的,但是长春市得辐射能力有限,不足以带动整个吉林省的发展。如吉林市,延邊市和四平市这三个质量较好的城市对其它地级城市的辐射强度和面积较小,因此较长春市的辐射程度有着明显的不足。二是吉林省处在刚具备发展成城市群的阶段,吉林省长春市、吉林市和四平市之间的引力值时是区域间最大的,空间引力最强,其他城市还不具备这样的能力。三是边远城市发展缓慢。如白山市、白城市和辽源市这三个城市的发展最为落后,随着吉林省城市的发展,其他城市与他们之间的差距将不断增大。伴随着城市化的不断推进,吉林省要做好对各个城市的发展规划,以便提升吉林省城市的竞争力,使其在大发展的进程中不掉队。吉林省有些城市已具备形成省内城市群的条件,如长春市、吉林市和四平市,这三个城市的城市质量比较高,它们不仅在空间上有相接,而且它们城市间的引力值也是区域间最大的,因此它们之间有能力发展为省内城市群。通化市与白山市在空间上是相邻的,互相间引力值也非常强,因此两个城市彼此间应多进行合作与交流,从而产生更多积极地影响。吉林省一个很重要的城市是延边朝鲜族自治州,延边市城市质量排在吉林省第三位,因其与朝鲜接壤,与韩国相望,所以延边市的进出口贸易是相对比较高的,良好的地理位置会促进延边市的进出口贸易的发展。
随着吉林省城市的发展对外不断开放,吉林省的经济将会有大幅度的提升,吉林省的城市格局也将随之优化,进而城市间的发展潜能与前景将是美好的。
参考文献
[1]Reilly W J,The Law of Retail Gravity (Second Edition) [M].New York:Pilsbury Publishers,1953:5.
[2]王江波.基于引力模型的城市空间研究综述[J].四川建筑,2016,(1):24-28.
[3]孟德友,陆玉麒.基于引力模型的江苏区域经济联系强度与方向[J].地理科学进展,2009,(5):697-704.
[4]张红.基于引力模型的中国对外开放战略研究[M].上海:上海大学出版社,2016.
[5]钱春蕾,叶菁,陆潮.基于改进城市引力模型的武汉城市圈引力格局划分研究[J].地理科学进展,2015,(2):237-245.
[6]陈彦光,刘继生.基于引力模型的城市空间互相关和功率谱分析——引力模型的理论证明、函数推广及应用实例[J].地理研究,2002,(6):742-752.
[7]陈彦光.空间相互作用模型的形式——量纲和局域性问题探讨[J].北京大学学报,2009,(2):333-338.
[8]朱道才,陆林,晋秀龙,蔡善柱.基于引力模型的安徽城市空间格局研究[J].地理科学,2011,(2):237-245.
[9]任家强,楚国威,张敏.基于引力模型的辽宁省城市空间格局研究[J].沈阳建筑大学学报 ,2017,(3):271-275.
[10]郭源园,胡守庚,金贵.基于改进城市引力模型的湖南省经济区空间格局演变研究[J] .经济地理,2012,(32):67-90.