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user: 4. 青岛市城镇扩展分析 4.1. 青岛市城市扩展信息 城镇用地范围为建设用地一级类型中的城镇用地，指大、中、小城市及县镇以上建成区用地。对城镇用地扩展的研究，主要指在研究时段的起止之间探究城镇用地在数量结构上的特点和变化 [ 18 ]。城市化扩展的主要特征是建成区面积随着城市化不断加快出现不断向外延伸和面积增加的现象 [ 19 ]。 4.1.1. 数据分析 1) 扩展强度是单位面积土地和单位时间内的城镇用地扩展面积，反映城镇用地扩展的强弱。扩展速度是单位时间内城镇用地扩展面积与基期城镇用地面积的比值，表征城镇用地的年增长速度，反映城镇用地扩展的快慢 [ 15 ]。扩展形态指数指一定时期内城镇用地面积的年增长率与上一个时期年增长率的比值，表征城镇用地的扩展模式。如表2，1992~2000年，青岛市城镇扩展强度指数是0.73；2000~2010年，青岛市城镇扩展强度指数是0.79；2010~2013年，青岛市城镇扩展强度指数是0.13；由此可以得出1992~2010期间，城镇扩展的强度最大，2010年后城镇扩展速度减缓，属于减速型发展模式。整体而言，青岛市逐步向集约节约的方向发展。减缓规模的扩张，注重集约的发展。 2) 城市紧凑度指数数值越大，说明其形状的紧凑性越有紧凑度 [ 15 ]。如表3，自1992~2013年，紧凑度指数呈减小趋势，整体稳定在0.6~0.7之间；说明青岛市建成区由紧凑的形态布局逐渐分散，不局限于某一地区的发展，而是扩展为整体的发展，辐射带动发展多个中心圈。 Table 2 Extended quality inde 年份 扩展强度指数(%) 扩展速度(%) 扩展模式 1992~2000 0.73 9.34 0.62 减速型 2000~2010 0.79 5.77 2010~2013 0.13 0.61 0.10 表2. 扩展质量指标 Table 3 Spatial morphology inde 年份 紧凑度指数 分维指数 稳定性指数 1992 0.66 9.59 8.09 2000 0.63 11.43 9.93 2010 0.62 11.65 10.15 2013 0.60 17.78 16.28 表3. 空间形态指标 3) 分维指数越大表明形态越复杂、边界越规则；稳定性指数数值越大，表示空间形态越稳定。数据可以看出青岛市城镇区域形态相对复杂，边界不规则，但空间形态稳定逐步增强。 4.1.2. 制图分析 1) 通过1992、2000、2010、2013四个年份的灯光指数图可以明显看出1992~2010年城镇是逐步扩展的，灯光高亮度值的区域逐渐扩大，2010~2013年相对稳定，变化不明显(如图4)。 2) 由1992~2013年城镇扩展图可以看出青岛市总体上符合“三带一轴、三湾三城、组团式”的空间发展布局。自1992年至2013年，以市南区、市北区为主的东岸城区、以城阳为主的北岸城区以及西岸城区构成的中心湾区为发展主力，发展迅速，并联动发展即墨区、胶南市(黄岛区)，东部湾区(鳌山湾)、西部湾区(灵山)、平度市、莱西市相对发展缓慢(如图5、图6)。 4.2. 社会因子分析 城市化进程发展不合理会引起很多问题如城市热岛、空气污染、温室气体和健康风险的增加。因此，调查城市化进程及其对中国社会的影响对于管理和决策的可持续发展至关重要。从1990年代到2009年，几乎所有中国地级市扩张的夜间灯光照明区域，皆由当地普遍的城市化进程造成的。其中，采用线性模型回归分析，夜间照明区域的扩张与城市电力消耗的增加量呈显著正相关，相关程度达97.2%；夜间灯光值与城市GDP之间呈正相关，相关程度高达95.9%；并且城市人口增长与加权夜间照明区域的扩张呈显著正相关，线性模型相关程度高达95.8%；此外，城市建成区面积增长趋势也非常明显，与夜间灯光数据同样呈正相关，相关程度高达92.6%。这些结果表明，DMSP/OLS夜间灯光的变化与青岛市的空间和社会经济活动存在统计学上同步变动的相关性(如表4)。 Table 4 Correlation function mode DN值与相关指数相关性分析 函数 R R² Adjusted R² 标准估算的错误 显著性 DN值与建成区面积 线性 0.926 0.857 0.85 39.69 0.003 指数 0.962 0.925 0.921 0.137 0.000 DN值与全年用电量 线性 0.972 0.945 0.942 23.301 0.000 指数 0.963 0.928 0.924 0.173 0.000 DN值与青岛市 财政收入 线性 0.926 0.857 0.85 876，693.224 0.000 指数 0.966 0.934 0.931 0.305 0.000 DN值与年末总人口 线性 0.958 0.919 0.914 10.11 0.000 指数 0.957 0.916 0.912 0.014 0.000 DN值与GDP 线性 0.959 0.92 0.916 6，088，644.861 0.000 指数 0.974 0.949 0.947 0.223 0.000 表4. 相关性函数模型 图4. 青岛市不同年份灯光指数图 图5. 青岛市城镇扩展变化图 图6. 青岛市行政区划图 4.2.1. 夜间灯光与GDP 1) 地理加权回归(GWR) 在回归分析中我们往往分析的是两种具有时间序列数值的相关性，是统计学中统计的各种数值的相关程度，普通的回归分析往往不能解释数据空间上关系，而通过地理加权回归则就可以将地理位置要素考虑在内，在分析中会对地理因素给予一定的权重，然后再进行空间各要素的相关分析。是采用通过在线性回归模型中假定回归系数是观测点地理位置的位置函数，将数据的空间特性纳入模型中，分析回归关系的空间特征的方式，以表征空间异质性 [ 20 ]。 2) 青岛市经济影响因素的空间异质性 a) 影响因素变量选取各区市年末总人口、固定资产投入、从业人口数三个基本变量，用以表征GDP发展状态来确定使用哪一种回归分析，分析结果如下：(见图7、图8) 图7. 地理回归分析-GDP 图7、图8中的不同的数值和颜色，代表的是系数的标准误差。它是用来衡量每个系数估计值的可靠性。标准误差与实际系数值相比较小时，代表着估计值的可信度会更加高。而较大标准误差的原因可能是存在局部多重共线性问题。官方说法中，需要检查超过2.5倍标准差的地方，这些地方可能会有问题，在本图中即黄岛区和市南区。通过数值的对比可以看出地理回归模型的拟合程度更好，黄岛区和市南区的颜色更浅代表着拟合程度更好，模型的准确度更高。AIC c是模型准确度的一种度量，可以比较不同的回归模型。一般来讲，数值越低拟合程度越好。在本次模型构建中，相较于最小二乘法，地理回归加权的AIC c值具有更佳的效果。 图8. 最小二乘法-GDP b) 将平均灯光强度作为被解释变量，人口、GDP、从业人口数以及DN值作为解释变量，用地理回归加权进行分析(如表5)。 Table 5 Statistics of geographical regression analysis dat VARNAME VARIABLE Bandwidth 132769.21 ResidualSquares 250.17 EffectiveNumber 5.54 Sigma 7.49 AICc 106.94 R² 0.94 R²Adjusted 0.88 表5. 地理回归分析数据统计 1) 在核估计中，核函数对回归分析结果的影响比较小，但是带宽(Bandwidth)对结果影响非常大，因此宽带是“地理加权回归”的最重要参数。宽带是指控制模型平滑程度的一项指标。在本次回归模型中，为辐射超过青岛市的半径范围，采用的带宽较大，准确性较高。 2) Residual Squares是指模型中的残差平方和。残差测量值越小，地理回归模型与观测数据的拟合程度越高。在本次的模型中，测量值较大，拟合度程度较好。 3) Effective Number这个数值的结果与带宽的选择有关。是拟合值的方差与系数估计值的偏差之间的折衷表示 [ 21 ] [ 22 ]。Sigma西格玛值为标准化剩余平方和(剩余平方和除以残差的有效自由度)的平方根 [ 21 ] [ 22 ]。代表着残差的估计标准差。数值越小越好。主要用于AIC c计算。 4) R²：R²是拟合度的一种度量。其值在0.0到1.0范围内变化，数值越大代表着拟合度越高。R²计算的分母为因变量值平方和。因此在增加一个解释变量的时候，分母不变，但是分子会发生改变，这就可能出现拟合度上升的情况，但大部分都是假象，因此这个值仅作为参考，大多数用下面的校正后的R²。 5) R²Adjusted：校正的R²的计算将按分子和分母的自由度对它们进行正规化 [ 21 ] [ 22 ]。这对模型中变量数有补偿的效果，所以校正的R²值一般小于R²值。在此模型中校正的R²值为0.88，相关性较强。R²值大于0.85，所以可以用人口，GDP，从业人口数，DN值表征平均灯光指数。通过用地理加权回归反演灯光指数验证夜间灯光数据表征扩展强度的方法是可行的。 由图9、图10可以看出青岛市的平均灯光强度与人口、GDP发展水平基本保持一致，在1992~2013年间人口、经济主要集中于市南区、市北区、崂山区、李沧区并不断向外延伸发展。加入地理因素的综合考虑后，市南区、市北区、崂山区、符合沿海岸城市经济发展水平高、灯光指数强的状况，平度市、城阳区的分析结果存在误差。 图9. 青岛市各区平均灯光指数 图10. 地理回归分析–平均灯光指数