基于VCM的建设用地空间分布格局对比研究

2021-04-29多斯波力哈力木别克

地理空间信息 2021年4期

多斯波力·哈力木别克，王江

（1.新疆宝地测绘有限责任公司，新疆乌鲁木齐 830054；2.国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司，新疆哈密 839000）

城市是区域的核心，其在城市化影响下的土地利用分布格局已成为地理学研究的重点[1]。城市空间作为一种城市人口、产业经济和基础设施等相对集中分布而产生的特定的城市地域空间，主要强调非行政区概念的地理空间，是城市各类社会生产、生活活动的场所空间以及作为城市景观的地理载体，是城市所占有的地表区域[2]。城市空间结构是不同功能的中心组合，不仅反映了城市的真实生活，而且诠释了城市的变化，融合了人类文明的方方面面。城市建设用地作为城市化影响下的城市空间土地利用/覆被变化的最显著的特征之一，其数量上的快速增长和空间上的迅速蔓延是建设用地变化的最明显的表现[3-4]。研究城市建设用地空间分布格局有利于同步优化区域经济结构与空间结构，经济结构和空间结构的组合能产生良好的经济效益和社会效益。

对于城市空间布局的研究早在19 世纪开始，杜能和韦伯利用理想化的假设，提出了分别以农业和工业为中心的农业区位论和工业区位论，成为城市周围空间分布格局研究的基础。近年来国内外学术界越来越重视对城市空间格局的研究，国内也形成了相应的研究体系[5]。有学者利用Markov 随机过程分析方法分析并得出随着城市化的发展，土地利用方式和空间结构都在不断地变化[6]；Brabec 等[7]分析了土地保护方式在美国东部的空间效应；陈晓军等[8]把北京市房山区平原地区作为分析样区，定量化测度了建设用地的空间部分格局，发现交通干线与建设用地的空间分布之间存在明显的空间相关；陈昌玲等[9]从通州和南通中心城区以及主干道影响下分析了通州城乡建设用地的空间分布格局；阿里木江·卡斯木等[10]利用低分辨率遥感数据在大尺度上对城市扩展进行研究，揭示了城市化和城镇体系规模结构演化规律；玉苏浦江·艾麦提等[11]利用ALOS 数据分析了乌鲁木齐市的景观格局的时空分异特征。

综上述可知，我国有关建设用地的空间分布格局研究区主要以经济发达地区城市和西部地区的大城市为主。新疆阿勒泰地区位于新疆的最北部，作为欧亚大陆中心腹地，阿勒泰地区各县分别换壤于哈萨克斯坦，蒙古等国家，我国在丝绸之路经济带向西开放的主要通道，对其进行研究意义重大。本文使用landsat-8 TM 遥感数据作为数据源，提取阿勒泰地区各县城的建设用地信息，并利用空间聚散程度的测度方法，通过建设用地中心和城市主干道路分别建立的VCM 曲线可呈现各县的空间分布格局，对其进行对比分析，可为该区域的城市发展和城市建设提供科学依据。

1 研究区概况

阿勒泰地区包括福海县、吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、富蕴县、青河县，介于85°31′73″E ～91°01′15″E、45°00′00″N～49°10′45″N 之间。研究区地处欧亚大陆中心腹地，远离海洋，属于中温带大陆性气候区，所占面积是17.1 万km2。全地区常住人口为603 283 人、哈萨克占总人口的54.39%，是我国以哈萨克族为主的少数民族聚集地。其中吉木乃县和青河县作为丝绸之路的交通要道，分别与哈萨克斯坦和蒙古国换壤。

2 数据源及处理

考虑到遥感卫星数据源的一致性，统一选取Landsa-8 OLI 遥感影像数据为数据源，空间分辨率为30 m，Landsat-8 OLI 影像4 景，条带号和成像日期分别为143/27，2013-07-27、143/28，2013-06-09、142/28，2013-07-24、141/28，2013-08-30，其他数据包括2013 年各县的城市道路图（图1）。

本文对影像进行几何校正、正射校正、裁剪研究区等预处理后，影像进行了一级分类，即分为建设用地、草地、林地、水体和未利用地等。

图1 阿勒泰地区各县2013 年建设用地分布图

3 研究方法

3.1 空间聚散程度的测度

本文使用渐变尺度研究方法VCM，即使用“等步长等距离缓冲方法”，以研究阿勒泰地区各县城的空间分布。VCM 方法是以某个空间目标为中心，并以特定半径执行缓冲区分析，以计算空间目标的总数和发生缓冲区重叠的空间数。当不断增加分析半径时，缓冲区内的空间目标的数目会呈现相应的变化，通过记录和分析该变化，可得出空间目标的总体分布特征[12]。VCM 曲线是指以缓冲区半径和与缓冲区叠加的空间目标的数量分别作为X轴和Y轴得到的反映斑块空间聚散分布的格局[13]。根据VCM方法得出关于建设用地中心和中心道路（县城主干道）建立的不同半径建设用地，分布如图2、3 所示（以布尔津县为例）。

可以看出，根据VCM 曲线图上的曲线峰值的位置反映出建设用地的空间聚散分布格局，在区域面就恒定的情况下，根据曲线峰值位置可以分为以下3 种情况：①曲线峰值偏左，表示研究区中建设用地斑块间距较小，分布集中；②曲线峰值偏右，表示研究区中建设用地斑块间距较大，分布分散；③曲线峰值中，表示研究区中建设用地斑块间距相对固定，分布方式主要为均匀分布。

图2 布尔津县距建设用地中心不同半径下的建设用地分布图

图3 布尔津县距中心道路不同半径下的建设用地分布图

3.2 回归分析法

回归分析法是分析某一个因素（自变量）是如何影响另一事物的（因变量）的过程[14]，如果假设Y为因变量，X1,X2,X3,……,Xn为随机变量，则两者之间有以下所示的线性关系：

此公式称为回归方程，其中a1,a2,……,an为回归系数，C为常数。基于该方程，将每个缓冲区的建设用地面积设置为Y，将缓冲区的距离设置为X，然后得到随着缓冲区增加，建设用地与缓冲区距离的定量关系模型。

3.3 衰减趋势分析法

通过对农业区位论、工业区位论、城市结构模型的分析，可以得出以下规律，为了使成本最小化和收益最大化，在进行城市的社会再生产活动时，在选择区位时存在一种规律，这种规律使得城市各结构在空间分布布局上呈现圈层条带分布格局[13]。根据该理论，本文采用衰减趋势分析法，建设用地随着选择的城市中心和中心道路（主干道）的距离变化而产生相应变化的情况。其计算公式如下：

式中，Pi表示建设用地在第i个缓冲带上的比重；Si表示建设用地在第i个缓冲带上所占面积；S表示建设用地在研究区内的总面积。

根据上述公式，将计算出来的各个缓冲带上的建设用地比重设为X轴，以离城市中心和中心道路（主干道）的距离为Y轴，分别设置直方图，该直方图反映随着距离的变化，建设用地所呈现的空间分布情况。

4 结果与分析

4.1 建设用地随城市中心和主干道的距离的变化趋势对比分析

使用渐变尺度研究方法（VCM）对阿勒泰地区各县的建设用地进行分析得出，距城市中心和中心道路不同距离的缓冲区内的建设用地所占比重的变化（如图4 所示）。

图4 建设用地随城市用地中心和主干道的距离变化分布的VCM 曲线

通过图4a，分析出建设用地随着城市用地中心的距离的增加而变化的趋势。以建设用地中心为中心做缓冲带，从数量指标上分析发现，在缓冲距离是500 m时，缓冲区与建设用地斑块发生重叠区域的面积比重从低到高的排列顺序为福海、吉木乃、哈巴河、富蕴、布尔津、青河，发生重叠的面积占各自的总建设用地的占比重依次为13.94、15.47、17.46、21.11、21.22、40.34%；当缓冲距离增加到1 000 m 时，占比依次上升到40.86、52.67、69.64、63.63、68.16、85.45%；当再次把缓冲距离1 500 m 时，占比上升到了69.27、79.34、99.08、99.41、99.34、98.54%；当缓冲区距离设置为2 000 m 时，占比分别为94.86、95.59、100、100、100、100%；当福海和吉木乃的缓冲区增加到2 500 m 时，缓冲区中建设用地的比重达到了100%；在以建设用地中心为中心做缓冲区，结果发现富蕴、青河、哈巴河以及布尔津在1 500 m 缓冲区围内包涵了建设用地的99%以上的部分，这些县城的建设用地空间分布格局具有相似性，吉木乃和福海缓冲区距离中心2 000 m 时达到了90%以上，因此吉木乃和福海具有相似的空间分布格局。

通过图4b，可以分析出建设用地随离干道的距离的增加而变化的趋势。将城市主干道作为空间目标设置缓冲区，以数量指标进行分析可以得出，缓冲距离为500 m 时，缓冲区与建设用地斑块发生重叠区域的面积以比重从低到高进行排列，顺序依次为福海、哈巴河、布尔津、青河、吉木乃和富蕴，发生重叠区域的面积占各自建设用地的比重依次为41.42、52.94、60.99、62.98、66.61、72.67%；缓冲区距离增加到1 000 m 时，占比分别为61.84、88.28、93.81、92.78、99.82、92.34%；当再次增加缓冲区到1 500 m 时，占比依次上到74.87、100、100、98.31、100、100%；青河和福海的缓冲区距离上升到2 000 m 时，占比达到了100%；以主干道做缓冲区，结果发现，富蕴、青河、布尔津和吉木乃在以1 000 m 缓冲区范围内，建设用地面积占总量的90%以上，而哈巴河和福海的建设用地比重分别为88.28、61.84%；当缓冲区的距离增加到1 500 m 时，富蕴、哈巴河、布尔津、吉木乃的建设用地比重达到了100%，而青河和福海建设用地的比重分别为98.31、74.87%；青河和福海的缓冲区距离上升到2 000 m 时缓冲区中建设用地比重达到了100%。以城市主干道为空间目标设置缓冲区时，离主干道的距离达到1 000 m 时，富蕴、青河、布尔津和吉木乃的建设用地的比重达到了90%以上，这些县城的建设用地的空间分布格局上具有相似性，哈巴河和福海与这些县城的空间分布不同，即哈巴河和福海在以主干道为空间目标的分布上具有各自的空间分布格局。

4.2 建设用地中心与主干道对建设用地空间分布的影响程度对比分析

本文使用回归分析法技术，以建设用地的中心的距离和主干道的距离为缓冲距离与缓冲区范围内的建设用地进行计算得出，各县以呈对数模型在递增，为了反映中心和主干道对其的影响程度计算出了各自的R平方值，其对数模型及相关结果如表1所示。

通过表1 可知，各县城建设用地的空间分布与建设用地中心和主干道之间存在一定的空间分布特性，类似于Y=aln(X)+b模型，并且相互之间存在着很强的相关性。根据基于建设用地中心和主干道的空间分布的相关系数的大小可以分为与主干道强相关分布和与建设用地中心强相关空间分布。与道路强相关空间分布的县城有青河、布尔津和哈巴河，相关系数分别为0.956 6、0.976 7 和0.992 5，它们的与建设用地中心的空间分布的相关系数与主干道的空间分布的相关系数相比较低，分别为0.923 9、0.962 8、0.959；与建设用地中心强相关空间分布的有富蕴、福海和吉木乃，相关系数分别为0.964、0.9746 和0.991 4，它们的与中心道路的空间分布的相关系数分别为0.936 6、0.920 9 和0.941 8。

4.3 建设用地空间聚散程度对比分析

在理想的状态下，假设城镇只受建设用地中心或者主干道单因素的影响下，则各缓冲带内的建设用地比重随着建设用地中心和主干道的距离的增加而呈现衰减的趋势；为了反映随着距离的增加各缓冲带上的建设用地的变化情况，本文根据公式（2）计算出了各缓冲带所包含的建设用地的比重，并对各县的空间聚散程度进行了对比。

4.3.1 各县城基于建设用地中心的建设用地空间聚散程度对比分析

以建设用地中心为空间目标进行缓冲区，并把缓冲区分为0～500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、1 500～2 000 m、2 000～2 500 m 等5 个部分，根据公式（2）可以得出各缓冲带上的建设用地的比重，并得出基于城市中心的缓冲区内建设用地分布的VCM 曲线图，得出了建设用地在每个县城随缓冲带的变化情况（如图5 所示）。

根据图5，可以了解建设用地以城市中心的缓冲区中建设用地的变化情况。由图可知，在研究区各县市建设用地都存在先增长后减少的趋势，但其衰减程度各有所异，说明各自的内部空间结构有相应差异。依据建设用地距离衰减图上的建设用地的峰值的位置，可以将这些县城的空间分布分为以下两种类型：第一种是指以集中分布为主的县城，包括青河县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县。这些县城的峰值都处于偏左的位置，说明了建设用地图斑之间的距离较小，建设用地以集中分布为主。第二种是指以分散分布为主的县城，该分布类型的县城只有福海县，其县城的峰值都处于偏右的位置，其建设用地图斑之间的距离较大，因此建设用地以分散分布为主。

图5 以建设用地中心为空间目标的建设用地距离衰减图

4.3.2 各县城基于主干道的建设用地空间聚散程度对比分析

以主干道为空间目标进行缓冲区，并把缓冲区分为0 ～250 m、250 ～500 m、500 ～750 m、750 ～1 000 m、1 000～1 250 m、1 250～1 500 m、 1 500～1 750 m、 1 750 ～2 000 m 等8 个部分，并通过公式（2）计算出了各缓冲带上的建设用地的比重，可以得出基于主干道的VCM 曲线图（如图6 所示），每个随缓冲带的变化情况。

根据图6 可以得出建设用地以主干道建立的缓冲区中建设用地的变化情况，依据建设用地距离衰减图上的建设用地的峰值的位置可以把各县城的空间分布分为以下两种类型：第一种为集中分布为主的县城，包括青河县、富蕴县、哈巴河县、布尔津县、吉木乃县。这些县城的峰值都处于偏左的位置，说明了建设用地图斑之间的距离较小，建设用地集中分布为主。第二种为分散分布为主的县城，即福海县，其县城的峰值都处于偏右的位置，建设用地图斑之间的距离较大，建设用地以分散分布为主。