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      基于POI和RS數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)用地分布變化特征識別及調(diào)控

      2021-05-06 02:08:54李婷楊鑫黃詩婷趙華甫
      關(guān)鍵詞:樣方功能區(qū)北京市

      李婷 楊鑫 黃詩婷 趙華甫

      中國地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院 北京 100083

      北京市作為中國的政治中心和經(jīng)濟(jì)中心城市,其根據(jù)高質(zhì)量發(fā)展的要求,一直堅(jiān)持減量集約、功能引領(lǐng)、重點(diǎn)推進(jìn)的原則,不斷優(yōu)化城市服務(wù)功能組織,強(qiáng)化首都功能。而城六區(qū)(東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)、豐臺區(qū)、石景山區(qū))又屬于北京市的首都功能核心區(qū)與城市功能拓展區(qū),所以本研究以北京市城六區(qū)為研究對象。但由于通過目視解譯得到的土地利用現(xiàn)狀圖,其圖斑變化區(qū)域內(nèi),單位區(qū)域的城市功能一般會隨之顯著變化,而地類圖斑不變區(qū)域的城市單位區(qū)域功能性質(zhì)的變化分布無法被精細(xì)化和可視化表達(dá)出,所以本研究首次將RS數(shù)據(jù)POI數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充,基于前者的解譯成果,識別地類變化情況,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用樣方密度和分區(qū)識別法進(jìn)行POI數(shù)據(jù)功能識別變化分析,從而得出產(chǎn)業(yè)用地分布變化特征并依此提出調(diào)控建議。

      1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

      1.1 研究區(qū)概況

      北京市位于華北平原西北邊緣,氣候類型為暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候,整體地勢西北高、東南低,西部為山區(qū),地處海河流域;地帶性植被為落葉闊葉林并有溫性針葉林,受人類活動影響,山區(qū)主要為次生林,平原地區(qū)主要為農(nóng)田、城鎮(zhèn)和基礎(chǔ)設(shè)施用地。本研究涵蓋北京市行政區(qū)內(nèi)的中心城六區(qū),總面積約為1378平方公里。

      1.2 研究框架

      本次研究以POI數(shù)據(jù)與RS數(shù)據(jù)為研究數(shù)據(jù),首先通過RS數(shù)據(jù)分析得到研究區(qū)域的地類變化情況,其次由POI數(shù)據(jù)得到研究區(qū)域的功能布局變化情況,二者結(jié)合分析,為研究區(qū)域的產(chǎn)業(yè)用地調(diào)控提出合理建議。

      圖1 研究流程圖

      1.3 研究方法

      1.3.1 樣方密度法

      樣方是指研究區(qū)域按一定規(guī)則劃分成的單元格網(wǎng)。樣方密度[3]是落入單元網(wǎng)格的POI數(shù)據(jù)個數(shù)除以樣方面積,公式如下(單位:個/km2):

      式中,f(s)代表樣方密度;n代表樣方中POI數(shù)據(jù)的個數(shù);s代表樣方的面積。

      1.3.2 分區(qū)識別法

      分區(qū)識別法使用兩個指標(biāo):頻數(shù)密度(frequency density,F(xiàn)D)和類型比例(category ratio,CR)來識別功能區(qū)。計(jì)算公式如下:

      式中,i表示POI類型;ni表示樣方中第i類型的POI數(shù)據(jù)的個數(shù);Ni表示第i類型的POI數(shù)據(jù)的總數(shù)。

      由此,在識別與劃分城市功能區(qū)時,將單位樣方內(nèi)占比最大的POI數(shù)據(jù)類型作為該單位樣方的功能性質(zhì)。

      1.4 數(shù)據(jù)來源

      (1)本文通過百度地圖獲取的北京市城六區(qū)行政區(qū)邊界及2013年與2019年的POI數(shù)據(jù),參考POI分類標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)城六區(qū)的產(chǎn)業(yè)特征,將POI數(shù)據(jù)分為9個一級分類,其中,去掉與本研究關(guān)聯(lián)性較低的數(shù)據(jù)點(diǎn),例如山、湖泊、河流等,分類情況見表1。

      表1 POI數(shù)據(jù)分類細(xì)則

      (2)遙感影像的目視解譯選擇2013、2019年具有1.88米空間分辨率的研究區(qū)Google Earth影像。

      2 結(jié)果分析

      2.1 城六區(qū)產(chǎn)業(yè)用地分布變化的定量識別

      2.1.1 基于衛(wèi)星圖像的遙感影像解譯

      本研究利用RS數(shù)據(jù)與目視解譯的可視性,根據(jù)研究所需的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)類型對研究區(qū)域的地類進(jìn)行細(xì)化,通過目視解譯得到土地利用空間格局的變化趨勢,從而對研究區(qū)域的產(chǎn)業(yè)用地分布及其變化特征識別。

      表2 解譯矢量圖結(jié)果分析

      從表2可以看出,以13年為起始年份,2013-2018年期間研究區(qū)各種土地利用類型都發(fā)生了顯著的變化,但不同土地利用類型變化的總量、變化幅度和變化速度卻存在明顯差異。工業(yè)、倉儲物流用地等數(shù)量較大幅度減少,交通設(shè)施用地、公園綠地增加顯著。

      2014、2015年之后,北京市推出眾多疏解北京“非首都功能”的舉措,并且堅(jiān)持嚴(yán)格執(zhí)行、不斷完善《北京市新增產(chǎn)業(yè)的禁止和限制目錄》。結(jié)合近幾年北京市政府出臺的“疏解一般制造業(yè)和‘散亂污’企業(yè)治理”、“拆除違法建設(shè)”等政策,說明城六區(qū)近年來淘汰退出污染產(chǎn)業(yè),清理整治低端低效產(chǎn)業(yè),加快一般制造業(yè)和高端制造業(yè)中不具備比較優(yōu)勢的生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)移等舉措成果顯著。

      2.1.2 基于POI數(shù)據(jù)識別功能區(qū)

      將城六區(qū)行政區(qū)域分割成若干個1km×1km的格網(wǎng),以每個格網(wǎng)為一個“單元”利用樣方密度與分區(qū)識別法分別處理2013與2019年的POI數(shù)據(jù),識別并劃分城市功能區(qū)。

      圖2 2019年北京市城六區(qū)功能區(qū)識別結(jié)果圖

      2.1.3 功能區(qū)變化分析

      (1)轉(zhuǎn)換類型及數(shù)量

      通過2013年和2019年分析區(qū)域的功能區(qū)識別對比,結(jié)合實(shí)際后選擇功能區(qū)之間的轉(zhuǎn)換類型中數(shù)量最多的10類進(jìn)行分析如下:

      表3 功能區(qū)轉(zhuǎn)換單元數(shù)量

      通過表3可以得出:2013年與2019年之間,以上功能區(qū)的轉(zhuǎn)換類型中有一半以上都屬于從2013年的工業(yè)轉(zhuǎn)換為2019年的其他功能(其中轉(zhuǎn)為交通設(shè)施最多),同時倉儲物流轉(zhuǎn)換為交通設(shè)施的數(shù)量也較顯著。

      (2)功能區(qū)變化區(qū)位分布

      根據(jù)上述10種類型及數(shù)量特征,本研究先著重對數(shù)量最多的工業(yè)功能的轉(zhuǎn)換進(jìn)行空間分布特征分析:

      圖3 工業(yè)功能轉(zhuǎn)換空間分布

      如圖3,對于工業(yè)用地功能區(qū)轉(zhuǎn)換的空間分布特征而言,城市功能發(fā)生變化的單元數(shù)量呈現(xiàn)非均勻分布且集中于城六區(qū)相對外圈的狀態(tài)。說明城六區(qū)外圍的一些工業(yè)正逐步被騰退疏解,并且這些用地大多用于完善城市交通建設(shè)和公園綠地建設(shè)等。

      圖4 其余主要功能轉(zhuǎn)換類型

      如圖4所示,倉儲物流-交通設(shè)施主要分布于朝陽區(qū)、海淀區(qū)的邊界周圍;公園綠地-工業(yè)主要分布于豐臺、朝陽兩區(qū)且數(shù)量零星;教育-文化設(shè)施則聚集于海淀區(qū);交通設(shè)施-醫(yī)療衛(wèi)生、公園綠地-醫(yī)療衛(wèi)生則較均勻分布。

      2.2 產(chǎn)業(yè)用地調(diào)控建議

      新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)指出,產(chǎn)業(yè)集聚是城市形成根源,規(guī)模經(jīng)濟(jì)、不完全競爭等,帶動人口和功能向大城市特別是中心城區(qū)高度集中。北京市城六區(qū),用8%的土地,容納了相近60%人口,承載著70%產(chǎn)業(yè)。過多的產(chǎn)業(yè)、人口、公共服務(wù)以及中央部門在中心區(qū)聚集和單中心城市結(jié)構(gòu),使得城市資源布局失衡,導(dǎo)致北京市區(qū)人口過快增長、交通擁堵、環(huán)境惡化、房價(jià)過度上漲等問題日益凸顯。所以對于北京市“非首都功能”的疏解,可以說刻不容緩。

      綜合以上,提出建議如下:

      第一,對城市內(nèi)已經(jīng)完成疏解騰退的區(qū)域,要實(shí)時監(jiān)測,保障騰退空間資源高效再利用;對未有效疏解騰退的區(qū)域,要強(qiáng)化督導(dǎo),促進(jìn)區(qū)域疏解騰退,為北京市留白增綠做出貢獻(xiàn)。

      第二,要建立健全疏解騰退用地的基礎(chǔ)臺賬,分類制定再利用規(guī)劃。優(yōu)先用于完善城市服務(wù)設(shè)施、進(jìn)行便民服務(wù)、留白增綠和發(fā)展高精尖產(chǎn)業(yè)。

      第三,結(jié)合分區(qū)規(guī)劃功能定位,細(xì)化完善用地負(fù)面清單制度,建立疏解騰退空間統(tǒng)籌管理機(jī)制。據(jù)不同區(qū)域?qū)嶋H情況分類制定再利用規(guī)劃。達(dá)到實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,提升城市品質(zhì),推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大目標(biāo)。

      3 結(jié)論與討論

      3.1 結(jié)論

      本研究先對2013、2019年的Google Earth影像進(jìn)行遙感目視解譯,識別到兩年之間研究區(qū)的地類變化情況,為了精細(xì)識別和深入挖掘該區(qū)域功能信息變化情況,采用POI視角于此區(qū)域中運(yùn)用樣方密度法與分區(qū)識別法,識別并劃分出城六區(qū)單位功能區(qū),最終做到POI與RS數(shù)據(jù)二者相互結(jié)合,優(yōu)勢互補(bǔ),獲得研究區(qū)單元內(nèi)功能性質(zhì)和功能重心的變化情況和區(qū)域分布。

      所以研究最終得到結(jié)論如下:

      (1)RS與POI結(jié)合的方法,可以高效識別北京市產(chǎn)業(yè)疏解過程中的土地利用和功能變化特征。

      (2)北京市中心的倉儲物流和批發(fā)市場轉(zhuǎn)換為公園綠地和公共服務(wù)用地顯著。

      (3)北京市內(nèi)西城區(qū)與東城區(qū)的用地規(guī)模趨于穩(wěn)定、功能逐步優(yōu)化。

      (4)北京市城六區(qū)關(guān)于產(chǎn)業(yè)疏解整治政策的實(shí)施成效顯著。

      3.2 討論

      本次研究還存在以下幾點(diǎn)尚待優(yōu)化:

      (1)遙感影像與POI的匹配:遙感影像與POI數(shù)據(jù)的精度不完全一致,對于POI數(shù)據(jù),在劃分單元格之后,無法保證其高精度,所以二者如此的結(jié)合分析,存在一定的精度誤差。

      (2)POI數(shù)據(jù)分類問題

      ①由于研究區(qū)域范圍較大,原始 POI 數(shù)據(jù)多達(dá)十幾萬個,其屬性信息部分描述不夠精確,因而可能會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)分類不夠準(zhǔn)確,存在一定誤差。

      ②不同年份的原始 POI 數(shù)據(jù)分類信息等存在交叉紊亂等情況,本研究對 2013 年 POI 數(shù)據(jù)、2019 年 POI 數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時,不同年份原始 POI 數(shù)據(jù)本身存在一定差異,并且原始 POI 數(shù)據(jù)中仍有許多數(shù)據(jù)未被劃分到具體類別中。

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