城市群规划实施效果评估研究——以长株潭城市群为例

长株潭城市群经济发展对于湖南省以及中国中西部地区的发展至关重要,且该城市群规划实施的效果对其他城市群有重要借鉴意义。基于此,文章根据2000-2017年地级市面板数据,采用合成控制法,评估长株潭城市群规划实施后对城镇化和环境质量的影响。评估分析表明,长株潭城市群规划的实施推动了城市群城乡融合,在一定程度上促进了城镇化的进程,但对环境造成了一定的负面影响,其原因在于长株潭城市群内城市之间的非均衡发展。因此,城市群应着眼于制定合理规划,促进城市均衡发展,重点落实城乡融合和生态文明;各级政府应加强公共治理,强化监督和治理责任,以更好地实现城市群规划的既定目标。

长株潭城市群科技创新效率研究

基于超效率DEA、Malmquist模型和灰色关联分析方法对2011~2021年长株潭城市群科技创新效率进行测算和影响分析,并与合肥都市圈和郑州都市圈进行比较分析。得出结论:(1)长株潭城市群科技创新全要素生产率的不断提升得益于技术进步的推动,科技创新效率为三个城市群中最优;(2)规模以上工业R&D人员全时当量、新产品销售收入和R&D经费内部支出是与长株潭城市群科技创新效率灰色关联度最高的三个影响因素。基于此,建议长株潭城市群从人才优先发展、深化企业创新主体作用、加速金融发展和加大财政投入方面共同发力提高科技创新效率。

基于Markov-PLUS模型的长株潭城市群建设用地扩张模拟及碳排放响应分析

在双碳目标和新型城镇化背景下,保证经济平稳增长的同时减少碳排放是实现城市高质量发展的重要任务之一,更是长沙、株洲、湘潭等国家低碳试点城市重点建设目标之一。因此以长株潭城市群中用地变化和碳排放最为剧烈的中心城区作为研究区域,在现状分析的基础上运用Markov-PLUS耦合模型和碳排放响应模型,模拟了自然状态发展情景、耕地保护发展情景、生态保护发展情景和绿色低碳发展情景下建设用地扩张及碳排放响应情况。结果表明:①2000—2020长株潭城市群建设用地面积呈现阶段性的波动增长趋势,耕地和林地是其主要来源,扩张强度在2010—2015年最大,主要集中在城市群中心区域;碳排放量呈现倒“V”型曲线,可以划分为碳排放量快速上升阶段(2000—2005年)和碳排放量下降阶段(2005—2020年),以2010年为节点,下降幅度先增加后减缓;二者之间存在较为密切的正相关关系,整体表现为建设用地面积增加(减少)碳排放随之增加(减少)的较强扩张与较高排放模式。②Markov-PLUS模拟结果显示,长株潭城市群建设用地在自然状态发展情景下扩张面积最大(235.9503km^(2)),在生态保护发展情景下扩张面积最小(200.6354km^(2));绿色低碳发展情景下建设用地扩张所占用的生态碳汇面积相对较少(169.78km^(2)),占未利用地相比其他情景较多(1.20km^(2)),扩张分布较为合理,带来的生态环境压力和碳排放压力较小,既有利于生态环境保护也有利于社会经济发展。③碳排放响应结果显示,在不同情景下长株潭城市群各区县的碳排放对建设用地扩张均表现出一定的敏感性,综合建设用地扩张与碳排放响应结果,绿色低碳发展情景是长株潭城市群未来的较优发展模式。

多维要素流视角下环长株潭城市群空间网络结构特征

城市群空间网络结构特征分析有助于解析城市发展驱动力,减弱城市极化现象,本研究运用修正的引力模型、多维网络度量模型和隶属度模型测定环长株潭城市群内外部空间网络联系强度,分析其网络特征与作用方向,利用社会网络分析法研究城市群空间格局与板块效应。结果表明:(1)内外部总体多维要素网络表现相对一致,联系强度以长沙为中心逐渐向外圈降低。(2)在省内要素网络中,长沙市“一城独大”态势明显;在省际网络中,岳阳市在多维要素网络中表现突出,与武汉都市圈联系密切。(3)环长株潭城市群点度中心度内外部网络差异大,整体网络中介水平低,不利于吸引外部要素交流。其内部综合联系空间网络分为4个凝聚子群,外部综合网络仅分为2个凝聚子群。表明环长株潭城市群仍是以内部联系为主,对外连通性较弱。

长株潭城市群生态环境与城镇化时空耦合协调关系--基于遥感生态指数和夜间灯光指数

城镇化是推动社会经济发展、影响区域生态安全格局的重要因素,生态环境与城镇化的稳定协调是实现区域可持续发展的保证。为平衡城市群在城镇化发展进程中与生态环境的耦合协调关系,以长株潭城市群23个区(县)为研究对象,综合利用土地利用、夜间灯光和MODIS数据,基于Google Earth Engine(GEE)平台,构建2002~2022年夜间灯光指数和遥感生态指数分别表征城镇化水平和生态环境质量,并采用耦合协调度模型探析长株潭城市群城镇化与生态环境耦合协调的等级聚类和时空差异。结果表明:①2002~2022年,长株潭城市群热度变化显著,降低29.26%,且除炎陵县外,其他区(县)生态环境质量均有不同程度下降,呈倒“N”型或“M”型走势,开福区、天心区、天元区等城镇建设活动多的区(县)遥感生态指数下降幅度最大;②长株潭城市群城镇化水平有所提高,夜间灯光指数整体呈上升趋势,但2022年增速低于2017年,区(县)之间发展不均衡,城镇化水平较高的区(县)集中在长沙;③长株潭城市群多数区(县)耦合度在2002~2022年处于从拮抗到磨合过渡的阶段,2012年耦合度整体处于较高水平,但17个区(县)在2017年又落回较低阶段。2022年长株潭城市群大部分区(县)耦合协调度达到协调状态,部分区(县)长期失调,整体耦合协调情况较好,但空间分布不均衡,呈现中北部高、南部低的特征。

长株潭城市群人类活动强度与生态系统服务价值空间关系

选取长株潭城市群为研究对象,以遥感影像、地理统计、交通路网等多源数据为基础数据源,构建人类足迹指数模型、生态系统服务价值修正模型和流向损益模型测度1990~2020年人类活动强度和生态系统服务价值的时空演化特征,并在此基础上综合运用地理探测器和双变量空间自相关模型,探究人类活动强度与生态系统服务价值的空间关系,揭示人类活动强度对生态系统服务价值的深刻影响.结果表明:近30a来长株潭城市群人类活动强度持续上升,增长率为33.33%,整体呈以主城区为中心向外围递减的圈层式空间演变特征.1990~2020年生态系统服务价值呈速率为1.38×10^(8)元/a缓慢下降的趋势,空间上呈现出“边缘区较高,核心区较低”的分布格局,林地转建设用地和耕地是价值量损失的主要原因.因子探测人类活动强度q值由0.348增至0.394,较好地解释了生态系统服务价值空间分异现象,风险探测发现随着人类活动强度的增强,生态系统服务价值总体呈下降趋势,其中生态系统文化服务价值在人类活动强度异常范围0.3~0.7内保持平衡.研究时段内Moran's I从-0.363变化为-0.491,人类活动强度与生态系统服务价值存在显著的负相关关系,且负向效应加剧,高-低聚类区主要分布在北部的中心城区,低-高聚类区主要分布于研究区边缘海拔较高的森林山脉密集地.

城市群绿色产业发展探究——以长株潭城市群生态绿心地区为例

在生态共保共治行动要求下,长株潭落实生态协同治理,探索生态价值转换途径,助力融合产业落地,绿色发展焕发新机。文章通过阐述绿色产业的定义与特点,对长株潭城市群生态绿心地区绿色产业发展现状和存在的问题进行了分析,提出了对策建议,为促进长株潭城市群生态绿心地区的绿色产业发展提供参考。

环长株潭城市群旅游经济—交通运输—城镇化的耦合协调及影响因素分析

为了促进旅游、交通和城镇化协调发展,推动城市群健康持续发展,本研究以环长株潭城市群为例,构建旅游经济—交通运输—城镇化耦合协调评价指标体系,运用熵值法、耦合协调模型评估2009—2019年的耦合协调度时空演变特征,并利用障碍度模型诊断其影响因素。研究结果表明:(1)环长株潭城市群旅游经济和城镇化发展水平呈现持续上升趋势,城镇化发展水平更具优势,交通运输发展水平出现明显的波动变化特征,且发展相对滞后;(2)三个系统耦合协调度在时间上均呈现波动上升趋势,数值总体变化较大,在空间上存在核心极化和“中心—外围”的结构特征,长沙的优势明显;(3)旅游经济系统是制约协调发展的主要障碍系统,旅游经济效益、交通客运能力、交通运输设施和经济城镇化对城市群协调发展影响较大。

长株潭城市群科技创新与区域经济耦合协调关系及障碍因子研究

基于2012—2021年长株潭城市群数据构建了科技创新与区域经济系统评价体系,并运用熵权TOPSIS法、耦合协调度模型和障碍度模型,综合分析了两系统综合得分、耦合协调关系、主要障碍因子的时序变化,得出结论如下:(1)长株潭城市群科技创新能力大幅提升,区域经济增势较弱。(2)两系统良性耦合程度不断加深。(3)2012—2017年,制约两系统耦合协调的主要障碍因子为有R&D活动企业数占比、高新技术企业数、在校大学生数、规模以上工业企业新产品销售收入和进出口总额。2018—2021年,制约两系统耦合协调的主要障碍因子为第二产业增加值占比、地区生产总值、人均地区生产总值。因此,未来长株潭城市群科技创新与区域经济要实现优质耦合协调,需要兼顾科技创新稳步提升和创新驱动区域经济高质量增长。

长株潭城市群核心区植被覆盖时空演变格局分析

城市化进程中,大量植被表面被转化为不透水表面,造成了巨大的生产力损失,直接影响了区域生态环境质量。归一化植被指数(NDVI)是研究植被变化的常见有效指标,本研究基于MODIS NDVI遥感数据和同期土地利用数据,分析了长株潭城市群核心区域植被时空演变格局,并评估了城市化对植被覆盖变化的影响。结果表明,2000—2021年,长株潭城市群核心区植被状况得到大面积改善,显著增加、轻微增加、显著退化、轻微退化趋势的面积占比分别为69.30%、15.95%、5.24%、9.50%;研究区NDVI均值及植被变化空间格局与城市建设活动紧密相关,城市化对植被的影响具有明显的空间差异;城市化阶段分区植被演变趋势存在差异,随着城市建设用地增加量提高,城市化阶段分区NDVI上升趋势减缓甚至变为下降趋势。

长株潭城市群生态敏感性时空演变及其驱动因子研究

文章从自然要素和社会经济要素两个方面共选取12个指标,将层次分析法与熵权法相结合确定指标权重,应用加权叠加法计算生态敏感性综合指数,并运用格网编码法分析生态敏感性等级变化,探究长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性的时空演变特征,运用地理探测器从地理分异的角度探究其驱动因子。研究结果表明:(1)长株潭城市群生态敏感性以不敏感和较不敏感为主,一般敏感等级呈包围式分布于中心城区较敏感与极敏感等级四周;(2)长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性等级呈先上升后下降再上升的趋势,但总体来说以常年不变与波动不变区域为主;(3)长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性地理分异主要受GDP、NDVI、人口密度、PM2.5含量的影响。

环长株潭城市群建设用地扩张时空特征及其质量分析

探讨城市群建设用地扩张及其质量特征,对于构建高质量的城市群空间结构具有重要价值。以环长株潭城市群为研究对象,利用Landsat TM/ETM遥感数据,运用扩张强度指数、协调度模型和Tapio弹性脱钩模型对其建设用地时空演变和扩张质量进行多尺度分析,并运用Theil指数对其扩张质量的区域差异进行分析。结果表明:1)2000―2020年,环长株潭城市群建设用地面积持续扩大,阶段性特征显著,且空间分异格局明显。2)城市群整体建设用地与人口间的协调关系总体上处于不协调状态,但协调度的提升态势明显;都市圈尺度的人地协调关系的优化提升快于城市群整体。3)城市群整体建设用地与经济的脱钩关系总体上属于弱脱钩类型,且呈趋优趋势;都市圈尺度的脱钩耦合关系明显优于城市群整体。

环长株潭城市群绿色发展潜力评估与预测研究

绿色发展潜力是维系经济社会与资源环境可持续发展的重要基础,是城市群核心竞争力的关键因子。通过选取资源承载力、环境支撑力、社会响应力和经济发展力4个准则层构建环长株潭城市群绿色发展潜力评估指标体系,利用综合评价法对2011—2020年环长株潭城市群绿色发展潜力进行评价,并基于GM(1,1)模型科学预测其未来5年绿色发展潜力演变趋势。结果表明:1)环长株潭城市群绿色发展潜力受城镇化率和经济密度等基础指标显著影响,说明城市群绿色发展中社会保障与经济发展尤为关键,同时应与资源环境协同并进;2)2011—2020年,环长株潭城市群绿色发展潜力呈波动攀升的演变趋势,但环境支撑力子系统呈现略微的波动下降趋势;3)环长株潭城市群各区域潜力水平不平衡,在社会响应力和经济发展力方面出现长沙“一枝独秀”局面;4)根据城市群2021—2025年绿色发展潜力预测得出,社会响应潜力子系统的上升态势最为显著,经济发展子系统与城市群绿色综合发展潜力将呈现稳步上升趋势,而资源承载力与环境支撑力子系统将处于相对停滞发展状态。

长株潭城市群田园综合体建设发展研究——以浔龙河小镇为例

长株潭城市群积极相应国家乡村振兴和建设美丽乡村的号召,着力发展集现代农业、休闲旅游、田园社区为一体的特色小镇和乡村综合发展的田园综合体模式。文章总结了田园综合体的意义,长株潭城市群农业发展现状,对比分析国内外田园综合体发展经验,选取长株潭城市群有代表性的浔龙河小镇田园综合体项目为样本,分析田园综合体可持续发展存在核心问题,为后续研究长株潭城市群区域内田园综合体项目可持续发展路径提出了相关建议。

长株潭城市群城镇化水平与生态质量的冲突与交互作用

城镇化的快速发展给生态质量提升带来挑战,如何解决城镇化发展与生态质量提升之间的冲突是实现区域可持续发展的关键。通过构建城镇化与生态质量评价指标体系,运用耦合协调度模型(CCDM)和时空地理加权回归模型(GTWR)揭示2000—2020年长株潭城市群城镇化与生态质量的冲突程度,并对其交互作用的时空异质性进行测度。结果表明:(1)研究期间,长株潭城市群城镇化水平呈上升趋势,表现出中心地区高于四周的特征;生态质量呈现先降低后上升的趋势,并表现出四周高中心低的特征。(2)长株潭城市群城镇化水平与生态质量之间的冲突程度逐渐降低,经历了从城市化滞后到生态质量滞后的转变,并在空间上表现出由中部高四周低向北高南低过渡的特征。(3)城镇化水平与生态质量之间的交互作用表现出明显的阶段性特征,城镇化水平与生态质量的负向作用主要分布在中部发达地区,而正向作用主要分布在经济欠发达的四周区域。其中,人口和空间城镇化导致生态不断恶化,而生态功能的减弱以及结构的破碎化制约了城镇化的发展。

长株潭城市群生态环境质量时空演变及影响因素分析

准确把握新型城市群生态环境质量的演变趋势,识别其影响因素,对科学引导城市化并实现可持续发展具有重大意义。在目前新型城市群生态环境质量时空演变特征评价研究中,缺乏多因素对生态环境质量的交互影响的相关研究,针对此问题,该文基于Google Earth Engine(GEE)平台,以长时序Landsat TM/OLI遥感影像为基础数据源,采用遥感生态指数(remote sensing ecological index,RSEI),结合Sen斜率估计和Mann-Kendall检验方法,探究1990—2020年长株潭城市群生态环境质量的时空变化特征,并运用地理探测器定量测度不同因素对长株潭城市群生态环境空间异质性的影响。研究表明,长株潭城市群生态环境质量总体较好,空间分布总体上遵循“边缘地区较好,核心区较差”的格局。长株潭城市群生态环境质量等级为“优”和“良”的面积平均占比超过60%。可持续发展理念转变了长株潭城市群城市无序扩张的发展模式,使得RSEI呈现先下降后上升的趋势,并在2000年出现拐点。1990—2020年长株潭城市群中心城区生态环境质量退化严重,非中心城区生态环境质量变化以提升为主。自然地理条件是显著影响长株潭城市群早期生态环境质量的主要因素,但随着社会经济发展,夜间灯光等社会经济因素对生态环境质量影响逐渐增强,并逐步发挥主导性作用;各因子在交互作用下对生态环境质量的影响显著增强,2010年前人文因素和自然因素间的交互作用对生态环境影响较强,而2015年后人文因素间的交互作用对生态环境质量影响较强。该研究结果可为推进长株潭城市群一体化高质量发展提供科学依据,同时也为其他同类型城市群发展提供参考。

协同理论视角下长株潭城市群田园综合体规划路径研究——以湖南省长沙市乔口镇为例

以长株潭城市群田园综合体为例,选取乔口镇为样本,运用协同规划方法剖析了长株潭城市群田园综合体内涵及规划路径,并从要素协同和规划路径协同两个方面系统解析了乔口镇田园综合体的规划实践过程。研究发现,乔口镇田园综合体的发展规划通过多方主体、多方要素的协同发展、合力联动,才能激活乡村发展内生动力,带动村民实现共同富裕。

长株潭城市群经济-社会-生态协同发展水平的演化特征及提升路径

基于复合系统协同度模型,将城市群解析为由经济、社会、生态等子系统集成的复合系统,以长株潭城市群为对象,探讨国家“两型”社会综合配套改革试验区获批成立以来长株潭城市群经济-社会-生态协同发展水平的演化特征并探寻其提升路径。结果表明:1)从城市群尺度看,2007—2019年长株潭城市群经济、社会、生态子系统有序度总体呈提升趋势,复合系统协同度由轻度失调走向中度协同;2)从城市尺度看,长沙市、株洲市已实现中度协同,湘潭市仍为轻度协同,研究期内长沙市复合系统协同度持续强化、株洲市与湘潭市相对弱化;3)长株潭城市群协同发展目前存在两大问题,一方面城市群总体协同水平偏低、社会-生态子系统变化缓慢,主要制约序参量为基础设施和环境治理;另一方面城市间协同水平存在明显差距,主要制约序参量为经济规模、发展质量、产业结构和污染排放;4)长株潭城市群协同发展水平的进一步提升,在城市群尺度下需合理制定各子系统有序发展与协同目标,健全城市群财政及公共事务统筹管理机制;在城市尺度下各城市应补足短板、提升发展能级,不断完善城市间互动合作机制。

多元要素流动对城市群高质量发展的影响——以长株潭城市群为例

利用熵值法测度2011-2020年长株潭城市群高质量发展水平,并在梳理多元要素流动影响城市群高质量发展作用机制的基础上,选取全局与局域莫兰指数检验城市群高质量发展水平的空间关联特征,采用3种空间面板模型实证分析R&D人才流、R&D资金流和信息流对高质量发展的影响。研究结果表明:(1)长株潭城市群高质量发展水平均值为0.433,经济全面发展与社会协调发展水平明显偏低,高质量发展水平在全局范围内存在显著的空间正相关性;(2)长株潭城市群空间结构呈现出以长沙为核心的单极化发展趋势,长沙的各要素流和综合流强度均明显高于其它城市;(3)城市群高质量发展与R&D人才流呈显著的线性正相关,与R&D资金流呈显著的U型曲线关系,经济全面发展、社会协调发展与环境友好发展在城市群内均存在显著的空间正相关。

长株潭城市群新型城镇化对生态系统服务价值空间分异的影响

【目的】随着城镇化进程的加快,生态环境问题日渐凸显,推进新型城镇化和生态文明“一体化”建设显得尤为重要和紧迫。【方法】基于2010、2015和2018年三期的土地利用遥感监测和统计年鉴数据,测度长株潭城市群新型城镇化和ESV的时空演变格局,运用双变量空间自相关分析二者的空间相关特征,进一步借助普通最小二乘法、空间回归和地理加权回归模型,从全局和局部视角出发,诊断不同新型城镇化水平对ESV空间分异的影响。【结果】1)长株潭城市群平原区域的新型城镇化水平明显高于山地区域,研究期内ESV显著下降,空间上总体呈“中心低、四周高”分布特征,二者呈现相反的空间分布格局;2)除社会城镇化以外,其他不同新型城镇化水平与AESV间存在显著的空间依赖效应,且产生了一定的负外部性;3)通过对比发现,空间误差模型被证明能更好的解释二者的空间关系,经济、空间、生态城镇化是引发ESV空间分异的显著因子,且其作用方向均为负向,作用强度空间城镇化最强;4)地理加权回归揭示了各因子的效应均存在显著的空间非平稳性。【结论】经济城镇化对AESV产生负向影响,且空间上由中部向南北部逐渐递减;空间城镇化对AESV的影响最大,空间异质性最强,且呈西北地区向东南地区梯度递减态势,说明在西北地区单位空间城镇化水平的变化引起AESV的下降幅度最大;生态城镇化与AESV也呈全局负相关关系,总体上呈“由北向南,由东向西”递减态势。