基于“核心-边缘”视角的都市圈空间结构——以广州、深圳都市圈为例
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陈宏胜,男,广东兴宁人,研究员,博士生导师,研究方向为区域规划与治理。E-mail: chenhongsh@szu.edu.cn |
收稿日期: 2024-01-05
修回日期: 2024-10-11
网络出版日期: 2025-03-10
基金资助
国家自然科学基金项目(52378062)
Spatial structure of metropolitan regions from the perspective of core-periphery division: Taking Guangzhou and Shenzhen metropolitan regions as examples
Received date: 2024-01-05
Revised date: 2024-10-11
Online published: 2025-03-10
【目的】识别都市圈的核心区和边缘区是分析都市圈发展问题的关键。耦合空间环境和人类社会活动两个层面,刻画都市圈“核心-边缘”空间结构特征,从而深化对于都市圈动态演化机制的理解,进一步揭示都市圈内部差异化的成长模式及其对周边区域的辐射效应,对于未来优化都市圈的空间资源配置具有重要意义。【方法】以广州都市圈和深圳都市圈为研究区域,基于土地利用数据、遥感影像等多源数据,采用耦合协调度模型等分析方法,通过测度物理环境与社会活动的耦合协调度识别两大都市圈的核心区和边缘区,并对都市圈边缘区域进行分类分析。【结果】①2010—2020年广州都市圈和深圳都市圈的良好及优质协调区面积快速增长,优质协调区在城市中心集聚成片,良好协调区由中心向外围扩张。②广州都市圈核心区呈现“核心集聚型”的核心区空间形态,空间扩张模式以边界填充为主,空间格局相对稳定;深圳都市圈核心区呈现“带状连绵型”核心区空间形态,以走廊式特征快速扩张,扩张区域主要集中在深圳市东北部及东莞市中部和东部。③将都市圈边缘区划分为近郊居住型、工业与物流园型、农业与生态保护型、新兴发展型、过渡性混合型5种空间类型。其中,广州都市圈主核心区东北侧边缘区多为农业生态保护型;西南侧多为过渡性混合型。深圳都市圈边缘区类型和分布模式复杂,东莞和深圳片区已基本被主核心区覆盖,深惠交界处多分布近郊居住区型边缘区。【结论】基于“核心-边缘”的空间分析视角,对都市圈的空间结构特征进行刻画,能较为准确地反映都市圈的空间发展状况与演化趋势。都市圈核心区和边缘区的空间形态差异明显,强化“核心-边缘”联系、优化边缘区域组团定位与分工、实施差异化的发展策略是推动都市圈“核心-边缘”协同发展的有效途径。
陈宏胜 , 邓书涵 , 李峥 . 基于“核心-边缘”视角的都市圈空间结构——以广州、深圳都市圈为例[J]. 资源科学, 2025 , 47(2) : 254 -267 . DOI: 10.18402/resci.2025.02.03
[Objective]Identifying the core and peripheral areas of a metropolitan region is crucial for analyzing its development issues. Characterizing the core-periphery spatial structure of a metro‐ politan region by coupling the spatial environment and human social activities is of great signifi‐ cance for optimizing the spatial resource allocation of the metropolitan region. [Methods] Focusing on the Guangzhou Metropolitan Region and Shenzhen Metropolitan Region, this study uses multi-source data (land-use data, remote sensing images) and methods like the coupling coordination degree model to identify primary and secondary core area and classify the latter. [Results] (1) From 2010 to 2020, high-quality coordinated areas in both regions increased rapidly, clustering in city centers with well-coordinated areas expanding from center to periphery.(2) The Guangzhou Metropolitan Region’s core area expanded mainly through near-boundary filling, maintaining a relatively stable spatial pattern. In contrast, Shenzhen’s core area expanded corridor-like towards the northeast of Shenzhen City and central-eastern Dongguan City, forming a strip-continuous spatial form. (3) Peripheral areas were classified into four types: suburban residential, industrial and logistics park, agricultural and ecological protection, emerging development, transitional mixed. In Guangzhou, the northeastern side of the primary core area was mostly agricultural/ecological, while the southwestern side was transitional mixed. Shenzhen’s peripheral areas are complex, primarily distributed in Huizhou City. [Conclusion] Core and peripheral areas’ spatial forms differ significantly. Strengthening core-periphery connections, optimizing peripheral area positioning and labor division, and implementing differentiated strategies are effective ways to promote coordinated development.
表1 2022年广州都市圈和深圳都市圈经济社会发展情况对比Table 1 Comparison of economic and social development between Guangzhou Metropolitan Region and Shenzhen Metropolitan Region, 2022 |
| 基本信息 | 广州都市圈 | 深圳都市圈 |
|---|---|---|
| 面积/km2 | 19551 | 16273 |
| 人口总量/万人 | 3257 | 3415 |
| GDP/亿元 | 44705 | 49522 |
| 人均GDP/万元 | 13.73 | 14.50 |
| 人口密度/(人/km2) | 1665.90 | 2098.57 |
数据来源:整理自《广东省统计年鉴2023》。 |
表2 都市圈空间结构评价指标体系及数据来源Table 2 Evaluation indicator system of spatial structure of metropolitan regions and data sources |
| 目标层 | 指标层 | 指标获取方法 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| 物理环境 | 建设用地面积 | 选择不透水表面作为建设用地,计算每一网格内面积 | 中国土地覆盖数据集(CLCD)[18],空间分辨率为30 m |
| 交通通达度 | 某一网格中心点到高速公路、铁路、一级道路、二级道路和三级道路的最短距离,通过ArcGIS的欧氏距离工具计算得到,取距离的倒数作为该网格的交通通达度 | 道路数据来源于Open Street Map (https://www.openstreetmap.org) | |
| 社会活动 | POI数量 | 以研究区2020年6月为节点,通过应用程序接口进行数据采集,剔除重复和误差项,计算每个网格中的POI数量作为属性值 | 高德地图 |
| 夜间灯光平均数 | 取夜间灯光数据的平均数作为每个网格的属性值[19] | 中国长时间序列逐年人造夜间灯光数据集(1984—2020年),空间分辨率为1 km |
表3 耦合协调度等级划分Table 3 Classification of coupling coordination degree |
| 耦合协调度区间 | 协调等级 |
|---|---|
| 0≤ <0.15 | 严重失调 |
| 0.15≤ <0.30 | 中度失调 |
| 0.30≤ <0.50 | 轻度失调 |
| 0.50≤ <0.70 | 良好协调 |
| 0.70≤ <1.00 | 优质协调 |
图6 2010年和2020年广州、深圳都市圈主次核心区识别结果Figure 6 Identification results of the primary and secondary core areas in Guangzhou and Shenzhen metropolitan regions, 2010 and 2020 |
表4 2010年和2020年广州、深圳都市圈主核心区形态特征指标统计Table 4 Statistics of morphological characteristic indicators of the primary core areas in Guangzhou and Shenzhen metropolitan regions, 2010 and 2020 |
| 都市圈 | 年份 | 数量 | 总面积/km2 | 物理环境与社会活动耦合协调度 | 紧凑度 | 分形维数 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平均值 | 标准差 | ||||||
| 广州都市圈 | 2010 | 1 | 5372 | 0.456 | 0.109 | 0.209 | 1.129 |
| 2020 | 1 | 5489 | 0.549 | 0.124 | 0.225 | 1.122 | |
| 深圳都市圈 | 2010 | 1 | 3155 | 0.457 | 0.194 | 0.164 | 1.154 |
| 2020 | 1 | 4000 | 0.584 | 0.135 | 0.190 | 1.140 | |
表5 2010年和2020年广州、深圳都市圈次核心区形态特征指标统计Table 5 Statistics of morphological characteristic indicators of the secondary core areas in Guangzhou and Shenzhen metropolitan regions, 2010 and 2020 |
| 都市圈名称 | 年份 | 数量 | 总面积/km2 | 物理环境与社会活动耦合协调度 | 紧凑度 | 分形维数 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平均值 | 标准差 | ||||||
| 广州都市圈 | 2010 | 16 | 536 | 0.412 | 0.112 | 0.161 | 1.170 |
| 2020 | 15 | 515 | 0.501 | 0.132 | 0.171 | 1.164 | |
| 深圳都市圈 | 2010 | 20 | 385 | 0.390 | 0.193 | 0.162 | 1.172 |
| 2020 | 13 | 108 | 0.512 | 0.113 | 0.240 | 1.142 | |
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