苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度_马荣华

第６２卷第１０期２００７年１０月

地理学报

ＡＣＴＡＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣＡＳＩＮＩＣＡ

Ｖｏｌ．６２，Ｎｏ．１０

Ｏｃｔ．，２００７

苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度

马荣华１，顾朝林２，蒲英霞３，马晓冬４，朱传耿４

（１．中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京２１０００８；２．清华大学城市规划系，北京１０００８４；３．南京大学地理与海洋科学学院，南京２１００９３；４．徐州师范大学城市与环境学院，徐州２２１００９）

摘要：定义了城镇边界的划分规则，通过卫星遥感影像获取了苏南沿江地区１９８４年、１９９１年、２０００年和２００５年的城镇边界，利用分形维数（半径维数、网格维数、相关维数、边界维数）、紧凑度指数以及空间自相关指数（ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎＩ、ＬｏｃａｌＭｏｒａｎＩ），定量揭示了区域城镇扩展的空间模式。结果表明：分形度量可以定量揭示区域城镇的空间分布特征以及空间组织结构，空间自相关可以定量揭示城镇的空间扩展过程、聚簇模式，二者相互结合，可以测度区域内城镇扩展的空间模式，揭示城市群／城市连绵区的形成过程；苏南沿江地区城镇扩展从改革开放初期自发的以大城市为中心的点状扩展模式，经历了由政策驱动下以融合填充为主导的点－轴延伸模式，发展到以经济辐射联系为策动力基于区域产业空间组织的城镇连绵集聚模式，一个大的城市群正在形成。特别自２０００年以来，城市群的空间结构特征日益显现。区域内城市的多中心现象始终存在，但空间极化作用逐渐削弱。关键词：城市化；空间扩展模式；分形；空间自相关；江苏

１引言

诺贝尔经济学奖获得者ＪｏｓｅｐｈＳｔｉｇｌｉｔｚ曾说过：“中国的城市化和美国的高新技术发展是２１世纪深刻影响人类发展的两大关键因素…，中国的城市化是推动区域经济发展的发动机”城市化过程”理论，城市形态作为城市化的结果，空间模式的。根据Ｋｎｏｘ的“

演变明确地反映了城市化过程［１］。中国的城市化过程既不与发达国家相吻合，也不同于第三世界国家（工业化明显滞后于城市化），还没有完全适合中国城市化模式和机理研究的理论可供借鉴［２］。在不同国家的不同发展阶段，城镇扩展的空间模式不同，一般遵循多中心—中心集聚—中心扩散—相对平衡的演化过程［３］。研究城镇扩展的空间模式，可以帮助我们正确把握城市化进程所处的阶段，预测城市的未来发展趋势。

城市地理学对城镇扩展空间模式的研究大多以扩展动力分析为基础，从资本、产业、信息等角度入手，结合社会经济统计资料，以定性和半定量分析为主［４－８］。随着遥感和ＧＩＳ等技术手段的广泛应用，土地利用／土地覆被变化为城市空间扩展研究提供了新的视角。借鉴土地利用／土地覆被变化的定量化测度方法或指标［９］，城市扩展的空间模式研究逐渐走向定量化。目前普遍使用扩展速度、扩展强度以及边界维数等指标，对比分析不同时期的扩展程度和城市形态特征，进而揭示各个阶段的扩展模式。这些分析大多集中在单一城市，如北京［１０，１１］、上海［１２］。也有学者使用上述方法研究城镇群体的扩展过程，如北京地区［１３］、常熟地区［１４］、南通地区［１５］、长江三角洲地区［１６］，但对城镇群体扩展的空间组织演化与模式发现还较少涉及，而空间数据挖掘方法为这一研究提供了新的技术支撑［１７，１８］。城镇形态作为城镇空间扩展的表征，是定量测度城镇扩展模式的重要载体。城市形态具有

收稿日期：２００７－０１－１５；修订日期：２００７－０５－２８

基金项目：国家自然科学基金项目（４０４３５０１３；４０６０１０７４；４０６７１０５３）［Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ

ｏｆＣｈｉｎａ，Ｎｏ．４０４３５０１３；Ｎｏ．４０６０１０７４；Ｎｏ．４０６７１０５３］

作者简介：马荣华（１９７２－），男，山东费县人，博士，副研究员。Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｈｍａ＠ｎｉｇｌａｓ．ａｃ．ｃｎ

１０１１－１０２２页

１０１２

地理学报６２卷

明显的分形特征［１９］，城市的空间扩展模式可以通过分形的幂定律来度量［２０］。区域城镇的空间自组织也具有无标度性，显示出分形特征［２１，２２］。同时，城镇实体地域的演化在区域范围还具有空间自相关的特征，并呈现出不同尺度、不同方位上的空间趋同和空间异质的结构，这种特性可以揭示区域内城市聚簇（城市群）组织演化的空间模式。本研究以中国经济发达地区—苏南沿江地带内的所有城镇为研究对象，通过不同时期的卫星遥感影像获取城镇实体地域的形态，通过分形和空间自相关分析等方法，度量区域内不同时期的城市空间分布状况及其空间扩展模式，为经济发达地区城市化的空间格局与过程提供定量化研究方法，为世界上不同区域的城市空间扩展提供可比较的典型研究案例。

２数据与方法

２．１数据来源

研究区为江苏苏南濒临长江的市县（区），行政范围包括常州市区、无锡市区、苏州市区、江阴市、张家港市、常熟市、太仓市、昆山市（图１），面积约９２００ｋｍ２，是长江三角洲地区的核心区。该区域是中国城市化水平最高的地区之一，也是２０世纪８０年代以来，中国快速城市化的典型地区之一。目前，该地区有３座特大城市（常州、无锡和苏州）、５座中等城市（江阴、张家港、常熟、昆山和太仓），１万人以上的建制镇或大的居民点２０５个。

改革开放以来，中国经历了三个重要的发展阶段。第一阶段开始于２０世纪８０年代初期，源于邓小平提出的“改革开放”政策；第二阶段始于９０年代初期，源于社会主义市场经济体制的确立，特别是邓小平的“南巡讲话”有力的推动了中国的对外开放和市场化改革；第三阶段开始于２０００年，经济全球化使长三角、珠三角等我国东部沿海地区成为ＦＤＩ的密集区，特别是上海、广州等核心城市成为跨国公司全球营销体系的重要结点，上海城市战略定位的调整使长三角区域发展从中心城市单向扩散和单一动力主体模式，朝着多层次、多维向、多中心、多动力联动整合模式转变［２３］，上海对它周围的地区显示出越来越强的影响力。根据这三个发展阶段，选择１９８４年、１９９１年、２０００年和２００５年作为分析的时间节点。另外，为了避免行政境界变迁对分析结果的影响，使用１９９１年城镇行政边界作为基本的分析和计算单元。统计数据引自江苏省公安厅汇编、１９８５年４月出版的江苏省人口资料（１９８４）以及中国统计出版社分别于１９９２年、２００２年、２００６年出版的江苏统计年鉴（１９９２）、江苏统计年鉴（２００１）、江苏统计年鉴（２００５）。

在城市空间扩展的研究过程中，大都把城市看作一个具有明确边界、内部均质的空间实体，城市边界成为城市空间扩展的重要载体，是城市扩展的一个重要指标。因此，准确定义城市空间范围、确定城市边界就显得尤为重要，但比较困难，并且没有统一的标准［２４］。我们根据提取城镇建设用地的遥感影像的空间分辨率，同时考虑到该区域水网密集和高强度工业开发的显著特点，把下述空间或土地利用类型看作城镇建设用地，并入本研究中城镇实体地域的范畴：①完全被其它城市土地利用类型（如居住地、工业用地、商业用地）所包围的开放空间（如水体、绿地）；②紧靠城镇的工业开发区或经济技术开发区（包含这些开发区的建成区以及由建成区包围的非建成区）；③与城镇紧密相连的村镇。另外，如果两个或几个城镇因扩展而连为一体，城市扩展后面积按照行政边界切割计算。

使用空间分辨率分别为３０ｍ和２３ｍ的ＬａｎｄｓａｔＭＳＳ／ＴＭ／ＥＴＭ（１９８４年８月４日、１９９１年７月２３日、２０００年５月４日）和ＩＲＳ－Ｐ６（２００５年５月３日）卫星影像数据，利用１：５００００地形图，通过最近邻算法，进行几何校正，误差在１个象元之内；之后在ＥＲＤＡＳ支持下进行图像拉伸、增强，突出纹理特征，通过目视判读获取城市建成区数据（图２）。

１０期马荣华等：苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度１０１３

通过ＡｒｃＧＩＳ编辑处理，并转换为ｂｍｐ文件（４７２４×４７２４个像元，２５０ｍ×２５０ｍ的像元尺寸），便于分形分析。２．２研究方法

不２．２．１分形维数

同类型的分形维数可以定量度量区域内城镇的空间分布特征，进而揭高速公路

铁路示城镇的空间组织结

长江岛屿构。基于分形维数测度

河流湖泊

方法的城市空间扩展可

省界ｋｍ

以为世界上不同区域的研究区城市分类提供典型案

图１研究区位置

例，分形维数已成为城

Ｆｉｇ．１Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ

市形态对比的一个实用

指标［１９］，包括半径维数、网格维数、相关维数和边界维数。前３种维数归属计数法，遵循逐步叠代原理，主要涉及两个变量：计数窗口内计算对象（黑色像元）的数量（Ｎ）以及计数窗口的大小（! ），有

Ｎ＝" Ｄ或Ｎ＝#－Ｄ（１）

式中：Ｄ是分维值。一般而言，按下式估测分维数：

Ｎ＝ａ$Ｄ＋ｃ（２）

式中：ａ被称作形状因子（ｐｒｅ－ｆａｃｔｏｒｏｆｔｈｅｓｈａｐｅ），是局部偏离的综合指标，理论上ａ取值为１，一些情况下等于０．５或３；如果其值超过１０或小于０．１，则不具有分形性质［１９］。通常情况下，可以使用非线性回归获取最佳拟合曲线，以获取分形维数Ｄ，拟合优度通过相关系数来判断，如果相关系数小于０．９９９９，拟合曲线与理论曲线不能很好吻合，表

明研究对象不具有分形性质或者具有分段分形的性质。

半径维数（Ｄｒ）表明整个区域内城镇从中心（计数中心）到外围的空间分布衰减特征。如果Ｄｒ小于２，表明区域城镇的空间分布在密度上从中心向外围衰减；如果等于２，表明在半径方向上均一；如果大于２，表明从中心到外围增加。网格维数（Ｄｇ）表示一定区域范围内城市分布的均匀度，理论上位于０到２之间。如果Ｄｇ等于０，表明所有城镇集中于一点，

１９８４年城镇

１９８４－１９９１年扩展１９９１－２０００年扩展２０００－２００５年扩展

ｋｍ

图２１９８４－２００５年研究区内城镇的空间扩展分布

Ｆｉｇ．２Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｉｔｉｅｓａｎｄｔｏｗｎｓｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｉｎ１９８４－２００５

１０１４

地理学报６２卷

即仅有１个城市；如果等于１，表明城镇沿线（如铁路、河流等）集聚分布；如果等于２，表明城镇在整个区域内均匀分布；一般地，Ｄｇ位于１到２之间，随着Ｄｇ值的不断增加，城镇的空间分布均质水平愈显著。与Ｄｇ、Ｄｃ一样，相关维数（Ｄｃ）也表明一定区域内城镇分布的均匀度，但Ｄｃ可以揭示更多的细节。一般而言，Ｄｃ位于０到２之间；如果接近２，表明城镇分布较为均一；如果接近但大于０，表明区域内存在首位城市。边界维数又称面积周长维数；如果城市是一个简单的几何形状，其边界维数（线）为１，表面维数（面）为２，面与线的比率约为１．０５［１９］，这与欧几里德几何学相矛盾，但与分形几何学相一致。对每一个表示城镇的多边形而言，周长（Ｐ）和面积（Ａ）之间存在如式（３）的基本分形关系［２５］：

Ｐ＝ｋＡＤ／２

式中：Ｄ是分形维数（Ｄａ），ｋ是比例常数。上式可以转换为：

（３）

ｌｎＡ＝（２／Ｄａ）×ｌｎＰ＋ｃ（４）

式中：ｃ是线性回归截距。一般而言，Ｄａ位于１到２之间。

本研究使用上述４种分维方法，从不同的视角揭示经济发达地区不同阶段的城镇空间分布和组织体系。另外，使用标度曲线（ＳｃａｌｉｎｇＢｅｈａｖｉｏｒＣｕｒｖｅ，ＳＢＣ）! （" ）帮助识别城

镇聚簇形态变化的空间阈值，以揭示城市集聚在不同规模下的标度行为。

借用景观生态学中的紧凑度，定量测度区域内城镇的整体空间集聚２．２．２紧凑度指数

形态。一般使用修正的紧凑度指数（ｒｅｖｉｓｅｄｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓｉｎｄｅｘ，ＣＩ＇）［２６］：

ＣＩ＇＝

! ２" ｉ

ｉ

ｉ

Ｎ

２

（６）

式中：Ｓｉ和ｐｉ是第ｉ个城市（包括城镇）的面积和周长，ｐｉ是第ｉ个城市内接圆的周长，Ｎ是城市的总个数。

扩展强度指数（ＳｐｒａｗｌＩｎｔｅｎｓｉｔｙＩｎｄｅｘ，ＳＩＩ）定义为［１４］：２．２．３扩展强度

ＳＩＩｉ＝

Ａｓｉ

×１００

ｔｉ×（７）

式中：Ａｔｉ是第ｉ个城镇的镇域总面积，Ａｓｉ是第ｉ个城镇在时间内镇区扩展的面积。

区域城镇群体在其生长发育的过程中所表现出的空间格局或组织是２．２．４空间自相关

由城镇社会经济发展的空间关联特质引起的，从而造成不同层级城镇之间的空间相互作用，进而形成区域城市化进程的某种空间模式，单一要素之间的模式可以通过空间自相关校验的方法来定量度量。ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎＩ（ＧＭＩ）和ＬｏｃａｌＭｏｒａｎＩ（ＬＭＩ）［２７，２８］可以定量测度城镇的聚簇模式，识别城镇扩展“热点区”的分布，进而探测城镇扩展的空间模式［１５，１８］。ＧＭＩ定义为：

Ｉ＝ｎ

０

! ! ｗ（ｘ

ｉ

ｊ≠ｉ

ｉｊ

ｎｎ

ｉ

－ｘｊ－）－）２

! （ｘ

ｉ

（８）

ｉ

式中：ｎ是样本总数，ｘｉ和ｘｊ分别是位置ｉ和ｊ处的观测值（本研究中指不同城镇的扩展强度），是观测值ｘｉ在所有位置处的平均，ｗｉｊ是空间权重矩阵（ｎ×ｎ），Ｓ０是空间权重矩阵ｗｉｊ中所有元素之和。利用ＭｏｒａｎＩ可以测度空间自相关性，发现观测值在空间分布的差异性和相关性。当位于一定距离ｄ内的观测值相近时，ＭｏｒａｎＩ显著而且为正，不相近时为负，当观察值随机排列时为零。ＧＭＩ是对观测值空间模式的整体定量描述。另外，在全局空间随机分布的样本中，也可能存在局部空间自相关的观测值。因此在全局分析

１０期马荣华等：苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度１０１５

的基础上，采用ＬＭＩ进行局部自相关的测度。ＬＭＩ定义为：

Ｉｉ＝

! ｗ＇

ｉｊ

ＺｉＺｊ

（１１）

式中：Ｚｉ和Ｚｊ是观测值的标准化值，ｗ＇ｉｊ是ｗｉｊ的行标准化。在显著性水平下（如ｐ值小于０．０５），当Ｉｉ和Ｚｉ均为正时，表明位置ｉ处的观测值和它周围的观测值均为高值区，即高高集聚（ＨＨ）；当Ｉｉ为正、Ｚｉ为负时，表明位置ｉ处的观测值和它周围的观测值均为低值区，即低低集聚（ＬＬ）；当Ｉｉ为负、Ｚｉ为正时，表明位置ｉ处的观测值大于它周围的观测值，即高低集聚（ＨＬ）；当Ｉｉ和Ｚｉ均为负时，表明位置ｉ处的观测值小于它周围的观测值，即低高集聚（ＬＨ）。

３结果分析

苏南沿江地区２００５年的城镇总面积分别比１９８４年、１９９１年、２０００年增长了１１．４２、４．３４、２．４１倍（图３ａ）。该区城镇总面积（ＴＵＡ）和城镇总人口（ＴＵＰ）之间的线性关系非常显著（Ｒ２＝０．９９９２）（图３ｂ）；从每万人拥有的城镇面积来看，属于异速增长；城镇建设用地的增长速度快于城镇人口的增长，表现出与人口增长并不协调的城镇圈地式增长模式。３．１异质性、紧凑度和中心性

以区域质心［３１０３３５］、常州［１１３２２９］、无锡［２５３３２２］和苏州［３８８４４１］作为计数中心，分析半径维数、网格维数和相关维数，其中相关维数的计算选择方形计数窗口。

以区域质心３．１．１城镇空间分布整体上逐渐趋于均匀，局部范围内异质特征较为显著

为中心的全局分形半径维数（ＧＦＲＤ）的分析表明（图４ａ）：整体上ＧＦＲＤ值逐渐增大，区域内城镇的空间分布逐渐趋于均匀；仅１９９１年ＧＦＲＤ出现异常（小于１），表明１９９１年及其前后城镇扩展的无序化程度加剧，区域内城镇的空间组织形态类似谢尔宾斯基地毯的形状［２０］。１９８４年、１９９１年和２０００年的ＳＢＣ曲线变化趋势相似（图５ａ），沿半径方向城镇的空间分布异质性较大；但２００５年变化明显，区域内城镇在向着区域质心的方向扩展，空间分布的同质性增加，尤其在半径４００像元（１００ｋｍ）内，具有更好的紧凑度。分别以苏州、无锡和常州为中心的ＧＦＲＤ分析表明（图５ｂ，５ｃ），从１９８４年到２００５年，稀释半径范围不断向外推移，表明三个城市的中心范围在不断扩大，促使区域内城镇的空间分布整体上向着均匀、同质的方向发展。１９８４年的全局相关维数（ＧＦＣＤ）约为１（图６ａ），局部相关维数（ＬＦＣＤ）随计数窗口的像元尺寸在０．５５到１．４３之间的变化（图６ｂ），特别当计数窗口尺寸范围在２３到８６、１１８到１３０以及１３０到１５４个像元内时，ＬＦＣＤ均小于１，

T U A (k m )

(k m )

(a)

TUP (×10)

图３不同年份的城镇总面积及其与城镇总人口的关系

Ｆｉｇ．３Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｏｔａｌｔｏｗｎａｒｅａａｎｄｔｈｅｔｏｔａｌｔｏｗｎｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｙｅａｒｓ

１０１６

地理学报

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图４全局半径维数及其对应的相关系数：（ａ）以区域质心［３１０３３５］为中心；（ｂ）以苏州［３８８４４１］

为中心；（ｃ）以无锡［２５３３２２］为中心；（ｄ）以常州［１１３２２９］为中心

Ｆｉｇ．４Ｇｌｏｂａｌｆｒａｃｔａｌｒａｄｉｕｓｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｃｅｎｔｅｒｅｄａｔ：（ａ）ｒｅｇｉｏｎｃｅｎｔｒｏｉｄ［３１０３３５］，（ｂ）Ｓｕｚｈｏｕ［３８８４４１］，（ｃ）Ｗｕｘｉ［２５３３２２］ａｎｄ（ｄ）Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ［１１３２２９］

a

a

图５１９８４－２００５年半径分维的尺度变化曲线ＳＢＣ：（ａ）以区域质心［３１０３３５］为中心；（ｂ）以苏州［３８８

４４１］为中心；（ｃ）以无锡［２５３３２２］为中心；（ｄ）以常州［１１３２２９］为中心

Ｆｉｇ．５Ｓｃａｌｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｃｕｒｖｅｓ（ＳＢＣ）ｏｆｆｒａｃｔａｌｒａｄｉｕｓｄｉｍｅｎｓｉｏｎｉｎ１９８４，１９９１，２０００ａｎｄ２００５，ｃｅｎｔｅｒｅｄａｔ：（ａ）ｒｅｇｉｏｎｃｅｎｔｒｏｉｄ［３１０３３５］，（ｂ）Ｓｕｚｈｏｕ［３８８４４１］，（ｃ）Ｗｕｘｉ［２５３３２２］ａｎｄ（ｄ）Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ［１１３２２９］

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1.6

1.000 0.999 0.998 0.997

2.0

1.4 1.3 1.2 1.1 1.0

1984

1991

2000

2005

a

1.5

1.81.61.41.21.00.845161 [***********]91

( )

图６１９８４－２００５年区域城镇的相关维数及其尺度变化：（ａ）相关维数；（ｂ）尺度曲线ＳＢＣ

Ｆｉｇ．６Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｃａｌｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｃｕｒｖｅｓ（ＳＢＣ）ｉｎ１９８４，１９９１，２０００ａｎｄ２００５

区域内城镇空间组织的异质性特征更为明显，这与城 镇空间上的相互分离相对应。１９９１年和２０００年的ＧＦＣＤ大于１但小于１．３，ＳＢＣ的变化趋势基本相同，

稍有差异的是，１９９１年计数窗口尺寸! 在２８到９０以

及１１２到１２６个像元范围内时ＬＦＣＤ小于１，而２０００

年均大于１，表明２０００年城镇空间组织在上述标度范

围内优于１９９１年。２００５年的相关维数最高，表明

２００５年的城镇空间分布更为均质。紧凑度指数的分析

表明（图７），从１９８４到２００５年城镇空间分布越来越

图７修正的紧凑度指数

紧凑、连接越来越紧密，验证了分形分析的相关分析

Ｆｉｇ．７Ｒｅｖｉｓｅｄｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓｉｎｄｅｘ

结果；与其不同的是，分形边界维数的分析表明（图８），城镇形态的复杂性在增加，但波动较大，１９９１年

前后最高，２０００年、２００５年有所下降。１９９１年较多

的乡镇新增建设用地出现，到２０００年以后城镇快速扩展导致城镇空间粘合过程显著，形态的稳定性又有所增强。格网分维分析同样揭示出：区域内城镇空间

分布在１９８４－２００５年间整体上逐渐均一化，局部异质

性特征也较为明显，围绕不同的中心城市，城镇的空

间组织结构存在差异。篇幅关系，不再对格网维数进

行详细分析。

图８边界分形维数

３．１．２区域内城市三中心特征始终存在，但中心极化Ｆｉｇ．８Ｆｒａｃｔａｌｂｏｕｎｄａｒｙｄｉｍｅｎｓｉｏｎ

以苏州为中心作用逐渐削弱，有走向融合的趋势

的ＳＢＣ曲线表明（图５ｂ）：①４个年份具有相似的空间组织结构，存在明显的中心和外围差别，中心城市的特征显著；②１９８４－２０００年，苏州的城市中心范围相近，具有相同的稀释半径范围（１２．５￣４７．５ｋｍ），最大有效稀释半径（４７．５ｋｍ）远离无锡和昆山；③２００５年苏州的城市中心范围明显扩大，稀释半径范围（３５￣６０ｋｍ）向外推移，接近无锡和昆山的城市边界。以无锡为中心的ＳＢＣ曲线表明（图５ｃ）：①１９８４－２０００年，无锡的城市中心范围相近，在５０到１６０个像元（１２．５到４０ｋｍ）的范围内存在较为明显的稀释带，稀释带的最大有效半径（４０ｋｍ）均远离苏州和常州，稀释带内ＬＦＲＤ都小于１，表明稀释带内的城镇空间分布存在明显的异质特征；②２００５年ＳＢＣ相对平缓，城市中心范围扩大，稀释带仍存在，但范围变窄（约３１到５０ｋｍ）并向外推移，最大有效半径（５０ｋｍ）接近苏州

ＣC Ｔ ＇?

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和常州边界，稀释带内ＬＦＲＤ为１．４８９，表明稀释带内城镇空间分布较为均质；③以无锡为中心的城镇空间组织结构存在明显的中心和外围差别，中心城市的特征较为明显。以常州为中心的ＳＢＣ曲线表明（图５ｄ）：①城市中心范围不断向外围扩展，稀释半径逐渐外移，已接近江阴和无锡；②以常州为中心的城镇空间组织结构存在中心和外围差别，中心城市的特征较为明显。３．２空间扩展模式

２０００年以来，苏南沿江区城镇扩展的强度迅速增加，约是２０世纪８０年代中末期的６．８倍。三个时段内（１９８４－１９９１年、１９９１－２０００年、２０００－２００５年）城镇扩展强度的平均值分别为０．５４、０．３４和３．６５。当以拓扑邻接关系构建空间权重矩阵时，上述三个时段内扩展强度ＳＩＩ的全局ＭｏｒａｎＩ值（ＧＭＩ）分别为０．４２７、０．１７６和０．２９４；当以５ｋｍ（最佳邻域距离）和１０ｋｍ为相关距离构建空间权重矩阵时，三个时段的计算结果如表１。

表１利用不同的邻域距离构建的空间邻接矩阵计算所得的空间扩展强度的全局ＭｏｒａｎＩ值（ＧＭＩ）Ｔａｂ．１ＧｌｏｂａｌＭｏｒａｎＩ（ＧＭＩ）ｏｆｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｉｎｔｅｎｓｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐａｔｉａｌａｄｊａｃｅｎｃｙｍａｔｒｉｘ

ｂａｓｅｄｏｎａｄｊａｃｅｎｃｙｄｉｓｔａｎｃｅｏｆ５ｋｍａｎｄ１０ｋｍ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ

I(d) E(d) Z Score

1984-1991 1991-2000 2000-2005 1984-1991 1991-2000 2000-2005

1.620 -0.005 15.317

0.200 -0.005 1.878

0.456 -0.005 4.165

0.707 -0.005 18.517

0.167 -0.005 4.363

0.222 -0.005 5.666

三种计算结果均表明：①１９８４－１９９１年城镇扩展强度的聚集度最高，其次是２０００－２００５年，１９９１－２０００年最低；②１９８４－１９９１年城镇的空间扩展主要集中表现在少数城市；③１９９１－２０００年扩展强度的聚集度明显下降，城镇扩展表现出一定的离散性；④与１９９１－２０００年相比，２０００－２００５年扩展强度的聚集度增加，空间分布的异质性有所增强，空间上有较大扩展的城镇的数量增加。扩展强度的局部ＭｏｒａｎＩ值（ＬＭＩ）的计算结果表明，区域内空间扩展的局部聚集模式存在较大差异（图９ａ－９ｃ）：①三个时段内，呈现出明显的ＨＨ集聚区逐渐扩展、增生，ＬＬ区域不断缩小的过程，ＨＨ区集聚规模、分布的位置和集聚形态的时相演化特征也十分明显；②１９８４－１９９１年，ＨＨ区为鲜明的中心地结构，集中在常州、无锡、苏州市区周围，其余大部分城镇位于ＬＬ集聚区，表明这个时段内城镇发展主要为核心集聚型；③１９９１－２０００年，ＨＨ区开始增多，多个ＨＨ集聚核开始出现，特别是无锡的江阴地区、苏州的昆山地区成为新的ＨＨ集聚区，而且随着无锡及江阴的ＨＨ区扩展，研究区的西北部即无锡、常州地区呈现ＨＨ连接区；④２０００－２００５年，在苏州地区临近上海的太仓、昆山附近的城镇形成连片，形成大的ＨＨ集聚区，并向西与苏州市区、无锡市区粘连为非常连续的ＨＨ区集聚带，常州地区的ＨＨ区逐渐缩小；⑤整体上从城镇扩展的ＨＨ区演化上看，研究区的城镇发展经历了一个中心集聚（１９８４－１９９１年），即城镇的快速扩展区集中在少数几个中心城市，苏州、无锡、常州三个地级中心城市主导着研究区的城市化进程。然后多点集片（１９９１－２０００年），即多个城镇快速扩展区出现，并与原快速扩展区的外围集结成片，特别是无锡各市县的城镇发展表现出强势的特征，并辐射影响到常州，有与常州连接成片的趋势。最后连片成带（２０００－２００５年），即城镇快速扩展区不断扩张，并与新增的城镇快速扩展区相互粘合，逐渐演变为较连续的带状集聚区，在此过程中，苏州各市县的发展步入快车道，替代无锡成为研究区城市化进程的引领者。３．３模式驱动机制

城市（城镇）扩展是一个复杂的过程，最终表现出不同的空间形态。历史形态学派、区位经济学派、决策行为学派和政治经济学派对城市扩展／城市增长模式都有不同的理

１０期马荣华等：苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度１０１９

解［９］。从一个城市整体的角度，城市的空间扩展呈现轴向增长、同心圆增长、扇形扩展以及多核增长等多种形态，历史学派认为圆形城市是城市形态和增长模式的理想类型［９］；考虑城市形态的形成过程，城市增长一般表现为填充式、扩张式、独立式、线状式、簇状式等五种方式［２９］。从区域的角度，一般表现为城市群、都市圈、城市连绵区、大都市伸展区等四种方式，区域内的重要交通轴线在城市扩展过程中起着重要作用，往往成为城市扩展的牵引方向。中国的城市化属于双轨城市化模式［３０，３１］，即政府主导城市化（自上而下）和自发城市化（自下而上）；前者以非农人口的增加为特征，后者以小城镇城市化和流动人口迁移为特征，二者共同决定了城市化的空间模式。改革开放以来，包括资本和技术的流动、生产的全球重构与转移等要素在内的经济全球化为城市化带来了新的动力［４－６，８，３２］，促使江苏城市化动力机制由自上而下和自下而上转变为多元城市机制，外资成为江苏城市化新的动力机制［３３］。苏南一直是我国城镇比较密集的地区，特别进入１９９０年代以来，苏南地区设立了大量的吸纳工业集聚的经济开发区，多数开发区的规模超过了原城镇建成区，这些开发区或在城镇的边缘布局，或依托城镇对外交通通道形成组团或新城，经济开发区往往成为城镇的新增长空间和扩张牵引方向，城镇实体地域的快速城市化极大地推动了区域城镇群体形态的演化，尤为明显地表现在沿交通线的各级经济开发区在快速扩张中相互粘合。进入新世纪以后，以上海为核心的长三角地区的城市化进程进入功能提升阶段，一方面许多开发区由单纯的工业区向综合城区演化，进入开发区的功能城市化阶段；另一方面，全球化浪潮使得世界城市以其高新技术及其创新升级产业结构、促进城市集群、推动区域一体化的内生性而产生的辐射力、聚合力，在配置区域资源方面的功能将愈益强化。苏南沿江区，尤其

（ａ）１９８４－１９９１年

（ｂ）１９９１－２０００年

（ｃ）２０００－２００５年

图９１９８４－２００５年ＬＭＩ散点地图Ｆｉｇ．９ＳｃａｔｔｅｒｍａｐｏｆｌｏｃａｌＭｏｒａｎＩ（ＬＭＩ）ｏｆｕｒｂａｎｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉｎ１９８４－２００５

１０２０

地理学报６２卷

是各市县中心城市，再一次抓住了上海为打造世界城市而进行战略调整的机遇，进一步提高了与上海都市区经济的产业耦合与集聚化程度，并通过技术互补、产业配套、要素配置，加强了城市间的经济联系，在不断促进沿重要经济联系走廊上工业集聚带或城镇连绵带生长的基础上，进一步推动了区域城镇集群和大都市伸展区的发育。

４结论

（１）１９８４年以来，苏南沿江区城镇的总面积扩大了近１２倍；２０００年以来，扩展强度迅速增加，增加了近７倍。区域内城市的多中心现象始终存在，但空间极化作用逐渐削

弱。

（２）总体上，苏南沿江区的城镇空间扩展从改革开放初期自发的以大城市为中心的点状扩展模式，经历了由政策驱动下以融合填充为主导的点－轴延伸模式，到以经济辐射

联系为策动力基于区域产业空间组织的城镇连绵集聚模式，一个大的城市群正在形成。特别自２０００年以来，城市群的空间特征日益显现，区域内城镇的空间分布逐渐均质化、紧凑化。

（３）改革开放以来，苏南沿江区的发展热点不断转换，常州始终处于发展的次热点区。最初，常州、无锡和苏州三个地区的发展较为均衡；１９９０年代后，无锡地区率先成为苏南沿江区的发展热点，常州也取得了较快发展；２０００年代以后，苏州成为苏南沿江区的新热点。

（４）区域内城镇的空间分布具有分形特征，分形度量可以定量揭示区域城镇的空间分布特征，辅助空间组织结构分析；空间自相关可以定量揭示城镇的空间扩展过程、聚簇模式和热点转换；二者相互结合，可以测度区域内城镇的空间扩展模式，揭示城市群／城市连绵区的空间形成过程。

（５）分形计算中的标度曲线分析非常重要，是揭示围绕不同中心城市的不同城镇空间组织结构的关键；扩展强度是进行城镇空间扩展分析的一个实用标准化指数，是利用空间自相关的测度方法探测城市空间过程、聚簇模式和热点转换的基础，其中的关键指数是ＬｏｃａｌＭｏｒａｎＩ和ＬｏｃａｌＧｅｔｉｓ－ＯｒｄＧ，关键的可视化表现手段是Ｍｏｒａｎ散点地图。参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）

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ＵｒｂａｎＳｐａｔｉａｌＳｐｒａｗｌＰａｔｔｅｒｎａｎｄＭｅｔｒｉｃｓｉｎＳｏｕｔｈｏｆＪｉａｎｇｓｕ

ＰｒｏｖｉｎｃｅａｌｏｎｇｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒ

ＭＡＲｏｎｇｈｕａ１，ＧＵＣｈａｏｌｉｎ２，ＰＵＹｉｎｇｘｉａ３，ＭＡＸｉａｏｄｏｎｇ４，ＺＨＵＣｈｕａｎｇｅｎｇ４

（１．ＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＬｉｍｎｏｌｏｇｙ，ＣＡＳ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００８，Ｃｈｉｎａ；

２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｉｔｙＰｌａｎｎｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ；

３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｎｄＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９３，Ｃｈｉｎａ；

４．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＵｒｂａｎａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＸｕｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１００９，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｓａｃｑｕｉｒｅｄｉｎ１９８４，１９９１，２０００ａｎｄ２００５，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｉｎｔｅｒｐｒｅｔｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｏｆｃｉｔｉｅｓａｎｄｔｏｗｎｓｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｏｆＪｉａｎｇｓｕｐｒｏｖｉｎｃｅａｌｏｎｇｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｏｕｒｂｏｕｎｄａｒｙｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ．Ａｎｄｔｈｅｎｒｅｇｉｏｎａｌｕｒｂａｎｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｐａｔｔｅｒｎｗａｓｕｎｃｏｖｅｒｅｄｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｌｙｂｙｓｏｍｅｉｎｄｅｘｅｓ，ｓｕｃｈａｓｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｒａｄｉｕｓｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｇｒｉｄｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｂｏｕｎｄａｒｙｄｉｍｅｎｓｉｏｎ，ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓｉｎｄｅｘ，ａｎｄｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｉｎｃｌｕｄｉｎｇｇｌｏｂａｌＭｏｒａｎＩａｎｄｌｏｃａｌＭｏｒａｎＩ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔ：（１）ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｍｅｔｒｉｃｓａｎｄｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｃａｎｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｌｙｒｅｖｅａｌｒｅｇｉｏｎａｌｕｒｂａｎｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｐａｔｔｅｒｎ，ａｎｄｔｈｅｉｒｆｕｓｅｃａｎｍｅａｓｕｒｅｒｅｇｉｏｎａｌｕｒｂａｎｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｐａｔｔｅｒｎａｎｄｕｎｃｏｖｅｒｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｈｏｗｔｏｆｏｒｍｔｈｅｕｒｂａｎｃｌｕｓｔｅｒ；ａｎｄ（２）ａｔｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｓｔａｇｅｏｆｒｅｆｏｒｍａｎｄｏｐｅｎ－ｕｐｐｏｌｉｃｙ，ｔｈｅｕｒｂａｎｓｐｒａｗｌｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｏｆＪｉａｎｇｓｕｐｒｏｖｉｎｃｅａｌｏｎｇｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｗａｓｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓｌｙｐｏｉｎｔ－ｐａｔｔｅｒｎｃｅｎｔｅｒｅｄａｒｏｕｎｄｂｉｇｃｉｔｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｎｐｏｉｎｔ－ａｘｉｓ－ｐａｔｔｅｒｎｄｏｍｉｎａｔｅｄｂｙｐｏｌｉｃｙ－ｄｒｉｖｅｎｕｒｂａｎｓｐａｔｉａｌｆｕｓｅａｎｄｆｉｌｌ，ａｔｐｒｅｓｅｎｔｃｌｕｓｔｅｒ－ｓｔｒｅｔｃｈｅｄｐａｔｔｅｒｎｂａｓｅｄｏｎｒｅｇｉｏｎａｌｉｎｄｕｓｔｒｙｓｐａｔｉａｌｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｄｒｉｖｅｎｂｙｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔａｃｔ，ａｎｄａｂｉｇｕｒｂａｎｇｒｏｕｐｉｓｃｏｍｉｎｇｉｎｔｏｂｅｉｎｇ．Ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｓｉｎｃｅ２０００，ｓｐａｔｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆａｎｕｒｂａｎｇｒｏｕｐａｒｅｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｅｖｉｄｅｎｔｗｉｔｈｔｉｍｅｅｌａｐｓｉｎｇ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｔｈｅｍａｉｎｆｅａｔｕｒｅｏｆｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｉｓｔｈａｔｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎｐｕｓｈｅｓｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｇｌｏｂａｌｅｃｏｎｏｍｙ．Ｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａｔｈｒｅｅｃｅｎｔｒｉｃｃｉｔｉｅｓｈａｖｅｅｘｉｓｔｅｄｓｉｎｃｅｔｈｅ１９８０ｓ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｉｒｓｐａｔｉａｌｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎｓｈａｖｅａｌｅｓｓａｎｄｌｅｓｓｅｆｆｅｃｔｏｎｏｔｈｅｒｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｓｐｒａｗｌｐａｔｔｅｒｎ；ｆｒａｃｔａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；Ｊｉａｎｇｓｕｐｒｏｖｉｎｃｅ