張歡 趙志慶 王偉 黃玫

摘要：研究目的：基于概念辨析與方法演進(jìn)分析，從城鄉(xiāng)差異化人地特征入手，構(gòu)建指標(biāo)量化下的城區(qū)范圍識別方法并應(yīng)用于107個樣本城市進(jìn)行準(zhǔn)確度校驗(yàn)。研究方法：文獻(xiàn)資料法、歸納演繹法、實(shí)證分析法。研究結(jié)果：（1）城區(qū)概念中的實(shí)體地域認(rèn)知日益深化，現(xiàn)有多類指標(biāo)篩選法、遙感影像識別法、大數(shù)據(jù)與人工智能識別法三類識別方法且具有差異化應(yīng)用特征；（2）可從人口、土地、產(chǎn)業(yè)、環(huán)境4個維度選取差異化特征要素并確定指標(biāo)條件，構(gòu)建以實(shí)體地域?yàn)榛A(chǔ)的城區(qū)范圍識別方法；（3）借助影像數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，依次通過初步篩選獲得城區(qū)初始范圍，通過圖斑功能、連接度、邊界核查等判斷獲得城區(qū)實(shí)體地域范圍，通過圖斑占比、市政公用和公共服務(wù)設(shè)施等分析獲得城區(qū)范圍；（4）在方法準(zhǔn)確度校驗(yàn)中，105個樣本城市的城區(qū)實(shí)體地域范圍面積與同年度建成區(qū)面積平均偏差為21.2%，趨勢線斜率為0.825，判定方法有效。研究結(jié)論：本方法可應(yīng)用于全國各區(qū)域城市的城區(qū)范圍識別，未來可在人口指標(biāo)增補(bǔ)、統(tǒng)計精度提升等方面進(jìn)行優(yōu)化并開展鎮(zhèn)區(qū)、鄉(xiāng)村空間識別的延續(xù)性研究。

關(guān)鍵詞：城區(qū)范圍；城區(qū)實(shí)體地域范圍；人地特征；城鄉(xiāng)差異；國土空間規(guī)劃

中圖分類號：F301.23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-8158（2023）02-0021-12

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（52278055）；國家自然科學(xué)基金國際（地區(qū)）合作與交流項(xiàng)目（T2261139560）。

城區(qū)范圍作為矢量化空間邊界，同時反映了城市在土地利用、設(shè)施建設(shè)、社會經(jīng)濟(jì)等方面的綜合特征，具有從生產(chǎn)、生活、生態(tài)多維度描述國土空間現(xiàn)狀的價值。城區(qū)范圍作為城鄉(xiāng)空間的核心組成部分，也是土地管理和城市治理政策制定的依據(jù)。以指標(biāo)量化為基礎(chǔ)的識別方法對城鄉(xiāng)劃分統(tǒng)計和城鎮(zhèn)化發(fā)展研究均具有重要意義。另外，城區(qū)范圍作為國土空間規(guī)劃的空間基底，是地方工作底圖統(tǒng)一及共享信息平臺建設(shè)的基礎(chǔ)，對國土資源利用情況實(shí)施動態(tài)監(jiān)測的同時，輔助頂層設(shè)計對空間資源配置進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)長效治理。

然而目前我國城區(qū)范圍概念仍存在相似表述多、統(tǒng)一性弱問題，這與城鄉(xiāng)發(fā)展和規(guī)劃實(shí)踐工作的復(fù)雜性息息相關(guān)。例如：從行政建制角度定義的“城市”和“市區(qū)”；從實(shí)際建設(shè)角度定義的“城市建成區(qū)”“城市型建成區(qū)”“城市實(shí)體地域”；從規(guī)劃實(shí)踐角度衍生出的“城市規(guī)劃區(qū)”“中心城區(qū)”“主城區(qū)”等[1]。以上概念在內(nèi)涵和應(yīng)用上均與城區(qū)范圍產(chǎn)生交叉，識別方法也不盡相同，給各學(xué)科進(jìn)行城市研究、各部門開展實(shí)際工作帶來困難。因此，明晰城區(qū)范圍基礎(chǔ)概念并確定科學(xué)合理的識別方法成為新時期推動國土空間高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。

本文在充分比較現(xiàn)有概念基礎(chǔ)上，立足于我國城市發(fā)展現(xiàn)狀，從人地特征視角挖掘城市和鎮(zhèn)村空間發(fā)展的差異性，通過適宜性指標(biāo)的設(shè)置來實(shí)現(xiàn)城區(qū)范圍識別。雖然受限于數(shù)據(jù)的不完全統(tǒng)計和不充分獲取，但總體上不僅以定量識別優(yōu)化了原有定性思路，增強(qiáng)了技術(shù)路線的科學(xué)性和準(zhǔn)確度，而且應(yīng)用于全國107個樣本城市進(jìn)行了試驗(yàn)調(diào)整和改善提升，具有較高實(shí)踐價值。同時依據(jù)面積數(shù)據(jù)和矢量成果對全國各區(qū)域城市空間發(fā)展的規(guī)律特征和差異特征進(jìn)行了初步分析，作為未來方法優(yōu)化和城市空間研究的前提。

1 概念回顧及方法演進(jìn)分析

1.1 城區(qū)概念的實(shí)體化轉(zhuǎn)向

從加拿大、美國、英國對城市地區(qū)及相近概念的定義分析，人口聚集和土地覆蓋特征是城市地區(qū)識別的主要依據(jù)（表1）。依托全國統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的人口普查數(shù)據(jù)，通過對柵格單元內(nèi)人口數(shù)量和密度的測算，實(shí)現(xiàn)對城市地區(qū)的等級劃分。雖然土地建成面積、空間連接、功能利用等特征并未在定義中過多提及，但在實(shí)踐中同為關(guān)鍵性核查指標(biāo)：連接及毗鄰程度判定、土地形態(tài)識別、各類非居住功能的取舍一并構(gòu)成了美國城市地區(qū)劃定的補(bǔ)充條款[2]；英國則以國家土地利用數(shù)據(jù)庫為依托，對土地使用類型、柵格單元相鄰度、土地斑塊面積和連接度進(jìn)行測算，繪制建成區(qū)范圍[3-4]。

中國城區(qū)范圍概念隨城鄉(xiāng)建設(shè)的推進(jìn)和治理需求的增強(qiáng)不斷演進(jìn)，城市、城市建成區(qū)、市區(qū)、城區(qū)等相關(guān)概念依次出現(xiàn)在城鄉(xiāng)劃分統(tǒng)計及相關(guān)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)文件中，對其認(rèn)知經(jīng)歷了行政地域向?qū)嶓w地域的轉(zhuǎn)變，尤其是2006年《關(guān)于統(tǒng)計上劃分城鄉(xiāng)的暫行規(guī)定》和2008年《統(tǒng)計上劃分城鄉(xiāng)的規(guī)定》對“實(shí)際建設(shè)”的解釋，弱化了行政建制的核心度，提升了對建成環(huán)境的關(guān)注度，奠定了實(shí)體地域作為城區(qū)范圍的空間基礎(chǔ)[5]（表2）。同時，上述概念在歷次全國性人口普查工作中的應(yīng)用效果也證實(shí)了將關(guān)注點(diǎn)由行政地域轉(zhuǎn)向?qū)嶓w地域的必要性。首先，1955年文件中的城市概念應(yīng)用在了第二、三、四次全國人口普查工作中，雖然立足于行政建制，但與當(dāng)時我國城鎮(zhèn)化水平低下、城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村界線較穩(wěn)定、城市建設(shè)還未大量開展的現(xiàn)實(shí)情況相對應(yīng)，因此并未使結(jié)果出現(xiàn)大的偏差；隨后由于中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，國務(wù)院于1984年和1986年先后批轉(zhuǎn)了民政部的《關(guān)于調(diào)整建制鎮(zhèn)標(biāo)準(zhǔn)的報告》和《關(guān)于調(diào)整設(shè)市標(biāo)準(zhǔn)和市領(lǐng)導(dǎo)縣條件的報告》，放寬了市鎮(zhèn)建制標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致按原有口徑統(tǒng)計的城鎮(zhèn)地域包含大量農(nóng)村地區(qū)，使計算得出的城鎮(zhèn)化率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于真實(shí)水平，因此分別在1990年和1999年對規(guī)定進(jìn)行了調(diào)整；最后進(jìn)入21世紀(jì)，城市規(guī)模的快速擴(kuò)張以及各類園區(qū)、新區(qū)建設(shè)使城區(qū)建設(shè)逐漸突破最小行政建制的空間界限向外蔓延，因此各類文件再次強(qiáng)化對實(shí)際建設(shè)的解釋，實(shí)體地域擁有了更加明確的內(nèi)涵[6-7]。

由此可知，從單一行政建制對城區(qū)范圍進(jìn)行定義具有局限性，城市建設(shè)速度的加快、城鎮(zhèn)村建制的口徑調(diào)整均可對其空間范圍產(chǎn)生影響。而立足于實(shí)體地域，以城市實(shí)際建設(shè)為基礎(chǔ)進(jìn)行定義，雖然仍存在精細(xì)度不夠、量化指標(biāo)不足的問題，但由于關(guān)注到了城市發(fā)展的本質(zhì)特征，因此具有真實(shí)反映城市建設(shè)情況的價值[8]。

1.2 識別方法的多類型對比

綜合諸多學(xué)者在城區(qū)及相近空間范圍識別方面的研究成果，可將現(xiàn)有識別方法劃分為三類：一是根據(jù)城市發(fā)展特征設(shè)置一系列量化指標(biāo)條件，對空間范圍進(jìn)行篩選，最終獲得城區(qū)范圍；二是以遙感影像為基礎(chǔ)進(jìn)行識別提?。蝗且劳写髷?shù)據(jù)和人工智能等多源數(shù)據(jù)和計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行空間識別。因方法具有不同優(yōu)勢和局限性，為甄選出可應(yīng)用于全國城市的識別方法，在此對其利弊進(jìn)行分析。

（1）多類指標(biāo)篩選法：從人口聚集程度、城鎮(zhèn)化水平、非農(nóng)化水平、土地建成情況、設(shè)施完備程度等方面選取相應(yīng)指標(biāo)對待核查區(qū)域進(jìn)行篩選，據(jù)此獲得可靠的空間范圍[9]。因涉及指標(biāo)種類較多，得以從不同方面對篩查結(jié)果進(jìn)行校核，屬于基礎(chǔ)且可靠的方法。但在指標(biāo)統(tǒng)一性和數(shù)據(jù)獲取度上存在問題：不同學(xué)者采用的指標(biāo)種類和數(shù)值有所差異，且研究往往以單個或區(qū)域少量城市為樣本，不一定適用于全國城市；人口密度、非農(nóng)化水平、基礎(chǔ)設(shè)施等統(tǒng)計數(shù)據(jù)需要大量調(diào)研，其結(jié)果的準(zhǔn)確性難以保障[10-11]。

（2）遙感影像識別法：將真實(shí)影像作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以基于用地功能的土地利用分類和基于物理特征的地表覆蓋分類為依據(jù)，采用遙感和GIS技術(shù)提取城區(qū)邊界，在應(yīng)用中包括傳統(tǒng)監(jiān)督分類法、遙感指數(shù)分類法、遙感模擬增長法、正一反向綜合法、多代理分割和分類算法、模糊分類法、層次分類法、集成迭代功能區(qū)提取法和基于高分辨率影像的城區(qū)邊界半自動提取方法[12-14]。通過該方法獲取的城區(qū)范圍客觀性和真實(shí)性較強(qiáng)，但數(shù)據(jù)獲取與處理成為難點(diǎn)：處理高分辨率影像涉及的數(shù)據(jù)量大，難以快速獲取空間邊界，而中低分辨率影像精度不夠，易出現(xiàn)混合像元、光譜混淆現(xiàn)象，使邊界細(xì)節(jié)模糊；另一方面因管理水平有限，部分城市存在數(shù)據(jù)獲取和更新上的困難，難以保證在同一時點(diǎn)獲取相同精度數(shù)據(jù)，使得到的邊界成果不具有城市間橫向?qū)Ρ鹊膬r值。

（3）大數(shù)據(jù)與人工智能識別法：夜間燈光、POI、手機(jī)信令、車輛軌跡等數(shù)據(jù)逐漸被應(yīng)用于城區(qū)范圍識別，通過對數(shù)據(jù)的可視化處理提取空間邊界，具有數(shù)據(jù)量大和反映實(shí)時特征的優(yōu)勢[15-18]。但由于數(shù)據(jù)并非完全開源，偏遠(yuǎn)地區(qū)與經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，導(dǎo)致難以在不同城市劃定統(tǒng)一參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。同時因數(shù)據(jù)的實(shí)時特征，需要長期記錄分析才能確定數(shù)據(jù)源是否可靠。

由各方法應(yīng)用特征可知，基于城鄉(xiāng)差異化特征的多類指標(biāo)篩選法更適用于全國城市，技術(shù)門檻較低且能從多角度對空間范圍進(jìn)行校核，只是在指標(biāo)選擇上需要兼顧數(shù)據(jù)的可獲取性和準(zhǔn)確性。同時可將另兩種方法作為輔助方法，對有條件的城市進(jìn)行二次校核。

1.3 差異化特征要素的篩選

由概念及方法分析可知，現(xiàn)有研究多從城鄉(xiāng)差異化特征要素提取和指標(biāo)設(shè)置來確定城區(qū)范圍，其中，人口規(guī)模、人口密度等反映人口聚集特征；建設(shè)用地比例、地塊連接程度等反映土地建成現(xiàn)狀；非農(nóng)化水平等反映產(chǎn)業(yè)類別；基礎(chǔ)設(shè)施情況等反映城市人居環(huán)境品質(zhì) [19-22]。

城區(qū)范圍這一空間概念包含了復(fù)雜的人地關(guān)系，是在人類與地理環(huán)境之間的相互作用下產(chǎn)生的。隨著人地互動在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的深入，城、鎮(zhèn)、村之間的差異化特征種類持續(xù)擴(kuò)充、要素不斷增多，不僅包括土地和人口兩個最基本種類，還囊括了反映社會經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)特征和反映居住品質(zhì)的環(huán)境特征，最終構(gòu)成以人口、土地為中心，以產(chǎn)業(yè)、環(huán)境為衍生的城鄉(xiāng)差異化人地特征群。由此來看，對城區(qū)范圍的判斷不僅是對空間的識別，更包含了對人地關(guān)系差異性的判斷。該過程主要針對城市邊緣地區(qū)，通過重點(diǎn)核查區(qū)域內(nèi)建成環(huán)境是否具有城市屬性，實(shí)現(xiàn)對城區(qū)范圍的甄別。因此，本文選取“人口—土地—產(chǎn)業(yè)—環(huán)境”4個維度的城、鎮(zhèn)、村差異化特征要素作為識別方法的指標(biāo)設(shè)置對象，其中，人口特征著重反映區(qū)域人口聚集程度，包括對人口聚落規(guī)模及等級的認(rèn)知，反映在城區(qū)最小統(tǒng)計單元的精細(xì)度劃分上；土地特征重在反映建成環(huán)境的蔓延程度，通過土地建成規(guī)模、土地開發(fā)比例和斑塊連接程度進(jìn)行測算；產(chǎn)業(yè)特征強(qiáng)調(diào)反映城市職能的產(chǎn)業(yè)類別，涉及用地斑塊功能、聚落功能及大型服務(wù)設(shè)施功能；環(huán)境特征意在測度人居環(huán)境品質(zhì)的真實(shí)水平，包括市政公用設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施完備程度調(diào)查（圖1）。

2 城區(qū)范圍識別方法的構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)分類與處理

城區(qū)范圍識別過程中應(yīng)用到的數(shù)據(jù)類別包括影像數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)或基于真實(shí)影像，或通過標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的全國性或區(qū)域性普查獲得，較為真實(shí)可靠（表3）。其中，影像數(shù)據(jù)是指“行政區(qū)內(nèi)不低于2 m分辨率的遙感影像”，應(yīng)用于連接條件中的阻隔判斷以及其他環(huán)節(jié)的空間核查，高效識別出河流、高速公路、鐵路等阻隔要素以及橋梁、涵洞、隧道等連接要素，以判斷用地斑塊間的連接程度。矢量數(shù)據(jù)包括“市級行政區(qū)矢量邊界、城鎮(zhèn)開發(fā)邊界、生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田界線”、“全國國土調(diào)查或年度變更調(diào)查數(shù)據(jù)”和“城區(qū)最小統(tǒng)計單元空間管轄范圍”，分別用于城區(qū)范圍與各類邊界的包含關(guān)系核查、城區(qū)初始范圍確定及圖斑類別核查、設(shè)施核查和計算城區(qū)實(shí)體地域面積占行政轄區(qū)總面積比例。統(tǒng)計數(shù)據(jù)是指各城區(qū)最小統(tǒng)計單元內(nèi)的市政公用設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施現(xiàn)狀配置狀況，是設(shè)施核查的依據(jù)，數(shù)據(jù)的獲取充分結(jié)合地方實(shí)際，在問卷調(diào)查、連線訪談、實(shí)地踏勘、內(nèi)業(yè)圖紙查詢等傳統(tǒng)調(diào)研方式基礎(chǔ)上，充分利用地方政務(wù)信息管理平臺、大數(shù)據(jù)等信息源，實(shí)現(xiàn)對全域的精準(zhǔn)核查。

2.2 識別方法與流程

方法平衡理論邏輯的科學(xué)合理性和實(shí)踐邏輯的可實(shí)施性，通過“人口—土地—產(chǎn)業(yè)—環(huán)境”4個維度特征要素指標(biāo)的層層篩選，圍繞城區(qū)建設(shè)“量”與“質(zhì)”的核準(zhǔn)制定技術(shù)路線（圖2）。其中，城區(qū)初始范圍的確定緊密結(jié)合全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)，將201（城市）和201A（城市獨(dú)立工業(yè)用地）圖層合并作為反映核心建成環(huán)境的空間基底；從初始范圍到實(shí)體地域范圍，對緊密圍繞在核心建成區(qū)周邊的土地斑塊進(jìn)行拾取，以100 m為半徑納入緩沖區(qū)，剔除被鐵路、河流、高速公路等阻隔要素阻斷的外圍圖斑，并以5次為迭代上限，在最小統(tǒng)計單元內(nèi)考查飛地、邊緣處鎮(zhèn)區(qū)粘連等建成現(xiàn)狀并進(jìn)行篩選，得到城區(qū)實(shí)體地域范圍；從城區(qū)實(shí)體地域范圍到城區(qū)范圍，在疊加城區(qū)最小統(tǒng)計單元邊界基礎(chǔ)上，直接將實(shí)體地域完全包絡(luò)的內(nèi)部最小統(tǒng)計單元納入城區(qū)，僅對實(shí)體地域邊緣最小統(tǒng)計單元進(jìn)行實(shí)體圖斑占比分析，剔除占比低于20%的單元，納入占比高于50%的單元，并對剩余單元進(jìn)行屬性統(tǒng)計和設(shè)施核查：居住型單元需同時滿足5項(xiàng)市政公用設(shè)施條件和3項(xiàng)公共服務(wù)設(shè)施條件；非居住型單元滿足5項(xiàng)市政公用設(shè)施條件即可。據(jù)此篩選出符合城市特征的城區(qū)最小統(tǒng)計單元，得到相對穩(wěn)定的城區(qū)范圍。

3 面向中國多樣本城市的試驗(yàn)結(jié)果

3.1 識別方法的準(zhǔn)確度校驗(yàn)

研究通過多輪試劃得到107個樣本城市的城區(qū)實(shí)體地域范圍和城區(qū)范圍數(shù)據(jù)。為檢驗(yàn)方法準(zhǔn)確度將得到的實(shí)體地域面積與同城市同年度建成區(qū)面積進(jìn)行比較分析。之所以選擇上述兩組數(shù)據(jù)，一是由于實(shí)體地域面積與由最小統(tǒng)計單元組成的城區(qū)范圍數(shù)據(jù)相比更為客觀，不會因行政轄區(qū)面積的增大而使比較結(jié)果發(fā)生較大偏差；二是因?yàn)榻ǔ蓞^(qū)概念與本文城區(qū)實(shí)體地域范圍概念較為相近，二者雖然在統(tǒng)計部門、口徑和方法上存在差異，但整體反映的均是城市中心區(qū)域的建成現(xiàn)狀，在內(nèi)涵上具有一致性。

由于建成區(qū)面積數(shù)據(jù)的缺失，這里剔除2個樣本城市進(jìn)行檢驗(yàn)。從直觀對比結(jié)果看，在105個樣本中，85.7%城市的實(shí)體地域面積大于建成區(qū)面積，兩組數(shù)據(jù)的變化趨勢基本一致（圖3）。為進(jìn)一步了解二者差異性，本文以實(shí)體地域面積為橫坐標(biāo)，以建成區(qū)面積為縱坐標(biāo)，將各樣本城市的一對面積值圖示在二維坐標(biāo)系內(nèi)并擬合出一條線性趨勢函數(shù)。發(fā)現(xiàn)各數(shù)據(jù)點(diǎn)均勻分布在趨勢線周圍，初步說明本方法得到的結(jié)果具有可信度（圖4）。經(jīng)計算，趨勢線斜率為0.825，兩組數(shù)據(jù)平均偏差為21.2%。產(chǎn)生差異的原因，經(jīng)初步分析可能存在于以下幾個方面：（1）數(shù)據(jù)統(tǒng)計時點(diǎn)不同。本方法應(yīng)用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)，統(tǒng)一時點(diǎn)為2019年底；建成區(qū)則選用2019年樣本城市的面積數(shù)據(jù)。雖然均代表2019年建成環(huán)境特征，但在實(shí)際統(tǒng)計過程中難免有時點(diǎn)上的偏差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)有出入。（2）統(tǒng)計流程不同。本方法基于城鄉(xiāng)差異化特征的指標(biāo)量化實(shí)現(xiàn)對城區(qū)范圍的識別，通過設(shè)置指標(biāo)數(shù)值盡量規(guī)避主觀判斷誤差；建成區(qū)數(shù)據(jù)則由規(guī)劃和土地部門參與，參照控制性詳細(xì)規(guī)劃審批用地規(guī)模等指標(biāo)進(jìn)行匯總，并未出臺明確的量化統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，在此過程中極易遺漏現(xiàn)已建設(shè)但尚未通過審批的用地，導(dǎo)致結(jié)果不同。（3）統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)不同。相較于建成區(qū)認(rèn)定，本方法識別的實(shí)體地域范圍不僅包括城市建設(shè)用地，還將部分濕地、林地、草地、水域及水利設(shè)施圖斑設(shè)置為候選地類，若其功能確與城市發(fā)展相關(guān)，則考慮納入實(shí)體地域范圍。另外，本方法還將與核心建設(shè)有一定距離、未能集中連片發(fā)展的國家級或省級開發(fā)區(qū)、重大交通基礎(chǔ)設(shè)施、市政公用設(shè)施和相鄰鎮(zhèn)區(qū)作為核查對象，視情況納入實(shí)體范圍。以上納入規(guī)則的差異使部分用地得以納入實(shí)體地域范圍而未納入建成區(qū)范圍，導(dǎo)致二者結(jié)果上的偏差。

3.2 樣本數(shù)據(jù)的分布特征

此次試驗(yàn)選擇107個國審城市作為樣本，遍布我國華北（12個）、東北（20個）、華東（31個）、華南（17個）、華中（17個）、西南（5個）和西北（5個）7大片區(qū)，具有區(qū)域廣泛、類型多樣的特征。從數(shù)據(jù)對比結(jié)果看，97.2%樣本城市的城區(qū)范圍面積大于城區(qū)實(shí)體地域范圍面積，甚至部分城市由于實(shí)體地域所在最小統(tǒng)計單元范圍遠(yuǎn)大于實(shí)體地域范圍，導(dǎo)致二者差值達(dá)到了34.43%（圖5）?？傮w來看，兩組數(shù)據(jù)雖然在趨勢上具有一致性，但因行政轄區(qū)劃分仍存在差異，因此在成果應(yīng)用時需恰當(dāng)選擇數(shù)值類別。例如：實(shí)體地域側(cè)重反映城市建設(shè)的客觀事實(shí)；城區(qū)范圍則在此基礎(chǔ)上疊加了質(zhì)量分析且便于行政管理。另外可對城區(qū)范圍面積持平或明顯小于實(shí)體地域面積的樣本城市進(jìn)行深入研究，其邊緣區(qū)域發(fā)展往往具有低質(zhì)蔓延特征，基礎(chǔ)設(shè)施等環(huán)境質(zhì)量不高，才會導(dǎo)致大部分最小統(tǒng)計單元被剔出城區(qū)范圍。

3.3 城市空間發(fā)展的區(qū)域差異

通過各片區(qū)樣本城市的數(shù)據(jù)分布特征，可初步判斷全國各區(qū)域城市的空間發(fā)展差異。從整體趨勢看，各片區(qū)樣本城市在實(shí)體地域范圍與城區(qū)范圍面積的區(qū)間分布上具有同一性，且前者趨勢性更加明顯（圖6）。這里選擇城區(qū)實(shí)體地域范圍面積數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中：華東地區(qū)城市實(shí)體地域面積廣泛分布于各個區(qū)間段，尤其集中于[10 000，60 000）范圍且分布均勻，說明城市發(fā)展規(guī)模多樣且態(tài)勢良好；華南地區(qū)樣本城市數(shù)據(jù)集中于[20 000，30 000）和[10 000，20 000）區(qū)間，整體規(guī)模適中，也有少量城市規(guī)模較大，處于[120 000，130 000）范圍；華中地區(qū)樣本城市數(shù)據(jù)集中于[10 000，20 000）區(qū)間，城市發(fā)展規(guī)模較為類似；華北地區(qū)樣本城市數(shù)據(jù)均勻分布在[10 000，20 000）、[20 000，30 000）、[30 000，40 000）三個區(qū)間，同時少量城市規(guī)模達(dá)到樣本最大值；東北地區(qū)樣本城市發(fā)展規(guī)模相對較小，基本處于20 000 hm2以下；西北、西南地區(qū)樣本過少，故不作討論。

同時結(jié)合空間矢量圖發(fā)現(xiàn)：以齊齊哈爾市、雞西市、伊春市為代表的諸多東北城市呈現(xiàn)不同程度的收縮態(tài)勢，該類城市從初始范圍向?qū)嶓w地域拓展時變化十分微小且城區(qū)范圍在實(shí)體地域基礎(chǔ)上出現(xiàn)內(nèi)擴(kuò)，說明不僅城市建設(shè)未明顯拓展，而且城區(qū)邊緣發(fā)展質(zhì)量也未達(dá)到城市標(biāo)準(zhǔn)（圖7（a））。相反，連綿發(fā)展成為華東、華南地區(qū)城市空間發(fā)展的重要模式，尤其是從初始范圍向?qū)嶓w地域的蔓延十分明顯，城區(qū)外圍存在大量建設(shè)用地，致使鎮(zhèn)區(qū)、城區(qū)相互交錯，尤其是東部沿海地區(qū)、“南京—上海”沿長江發(fā)展走廊、“蘇錫?！杯h(huán)太湖區(qū)域、粵港澳大灣區(qū)、東南沿海地區(qū)一體化發(fā)展格局尤為明顯（圖7（b））。

4 結(jié)論和討論

4.1 結(jié)論

本文基于城鄉(xiāng)在人口、土地、產(chǎn)業(yè)、環(huán)境4個維度的差異化特征，建立了一套以指標(biāo)量化為基礎(chǔ)的城區(qū)范圍識別方法，并將其應(yīng)用于全國107個樣本城市，依次獲得城區(qū)實(shí)體地域范圍和城區(qū)范圍，并得出以下結(jié)論。

（1）通過對國內(nèi)外城區(qū)范圍研究梳理可知：在概念上存在由單一行政建制向多維實(shí)際建設(shè)特征的變化趨勢，實(shí)體地域內(nèi)涵更加明確；在方法上可大致分為多類指標(biāo)篩選法、遙感影像識別法、大數(shù)據(jù)與人工智能識別法三類，其中多類指標(biāo)篩選法因技術(shù)門檻低且可從多角度對空間范圍進(jìn)行校核，適宜廣泛應(yīng)用，其余兩類因?qū)?shù)據(jù)和技術(shù)有較高要求，更適合作為輔助方法。

（2）通過對城鄉(xiāng)差異化特征要素的篩選，提出可構(gòu)成以人口、土地為中心，以產(chǎn)業(yè)、環(huán)境為衍生的要素集合并設(shè)置相應(yīng)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對人口聚集程度、建成區(qū)蔓延程度、土地功能類別、人居環(huán)境質(zhì)量的測度，構(gòu)建以實(shí)體地域?yàn)榛A(chǔ)的城區(qū)范圍識別方法。

（3）方法依據(jù)各類影像數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，依次篩選獲得城區(qū)初始范圍、城區(qū)實(shí)體地域范圍和城區(qū)范圍。其中，將三調(diào)數(shù)據(jù)中的城市和城市獨(dú)立工業(yè)用地合并作為初始范圍；對初始范圍進(jìn)行圖斑功能判斷及納入、緩沖區(qū)判斷、連接判斷、迭代更新、特殊功能圖斑納入、邊界核查等步驟以獲取實(shí)體地域范圍；疊加城區(qū)最小統(tǒng)計單元進(jìn)行圖斑占比分析、單元屬性分類、市政公用和公共服務(wù)設(shè)施核查得到城區(qū)范圍。

（4）方法經(jīng)檢驗(yàn)具有科學(xué)性和可行性，可廣泛應(yīng)用于全國城市。檢驗(yàn)過程將城區(qū)實(shí)體地域范圍數(shù)據(jù)與同年度建成區(qū)數(shù)據(jù)相比較，得出二者平均偏差21.2%，趨勢線斜率0.825，數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)均勻分布于趨勢線兩側(cè)，證明方法具有準(zhǔn)確性。經(jīng)分析差異來源于數(shù)據(jù)時點(diǎn)、統(tǒng)計流程和統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)的不同。同時發(fā)現(xiàn)，因最小統(tǒng)計單元行政轄區(qū)面積大于相應(yīng)圖斑面積，97.2%樣本城市的城區(qū)范圍面積大于城區(qū)實(shí)體地域范圍面積；數(shù)據(jù)分布在樣本城市中具有區(qū)域差異，分別在我國東北地區(qū)和南部地區(qū)初步觀測到城市收縮和蔓延現(xiàn)象。

4.2 討論

方法融合了國土、規(guī)劃、地理、測繪和遙感等多學(xué)科多領(lǐng)域知識基礎(chǔ)和技術(shù)原理，充分吸納了原有“建成區(qū)”概念，豐富并細(xì)化了各項(xiàng)量化指標(biāo)，為后續(xù)學(xué)術(shù)研究、實(shí)踐管理工作提供了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，可與城市體檢、城市蔓延、城鎮(zhèn)化發(fā)展、國土利用監(jiān)督反饋、城市形態(tài)等研究內(nèi)容相結(jié)合，推動學(xué)科知識水平和城市治理水平的提升。但因人口和行政邊界等數(shù)據(jù)難以獲取，方法舍棄了代表城鄉(xiāng)顯著差異的人口聚集特征，并降低了最小統(tǒng)計單元精度，因此從方法優(yōu)化角度進(jìn)行如下討論。

（1）人口數(shù)據(jù)完善下的量化指標(biāo)增補(bǔ)。研究曾嘗試將25人/hm2和50人/hm2的人口密度指標(biāo)納入技術(shù)流程并應(yīng)用在前期試驗(yàn)。但從結(jié)果來看，一方面，因地形、形態(tài)因素，部分網(wǎng)格狀城市人口密度不具有明顯由內(nèi)向外逐級遞減的規(guī)律性，且部分邊遠(yuǎn)城市難以滿足人口密度最低要求，若針對不同區(qū)域設(shè)置多個門檻值，又會大幅增加方法復(fù)雜性和實(shí)施難度。另一方面，人口數(shù)據(jù)存在難以獲取問題。統(tǒng)計部門每10年對全國常住人口進(jìn)行普查，準(zhǔn)確度高但間隔時間長；公安部門雖然進(jìn)行年度數(shù)據(jù)更新，但開展的是以戶籍人口為基礎(chǔ)的統(tǒng)計，難以反映人口真實(shí)聚集程度。另外人口和最小統(tǒng)計單元空間數(shù)據(jù)存在不符現(xiàn)象，使人口密度值無從計算。因此現(xiàn)階段暫未設(shè)置人口密度指標(biāo)，僅以最小統(tǒng)計單元的規(guī)模等級初步反映人口聚集屬性。未來在城市數(shù)據(jù)管理能力不斷增強(qiáng)和全國性統(tǒng)計工作有序推進(jìn)基礎(chǔ)上，可考慮依托政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)及手機(jī)信令等信息源，實(shí)現(xiàn)人口與空間數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)獲取，得出城鄉(xiāng)人口密度的分異特征并將其作為參考指標(biāo)之一。

（2）空間數(shù)據(jù)健全后的統(tǒng)計精度提升。最初方法將居（村）民委員會轄區(qū)作為核查精度，但在前期試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)村民委員會轄區(qū)邊界可通過第三次全國國土調(diào)查獲取，但地方城市并未對居民委員會轄區(qū)邊界進(jìn)行過統(tǒng)計，這為實(shí)體地域面積占比的計算以及設(shè)施條件的核查帶來困難。因此方法在保留原有精度基礎(chǔ)上，將最小統(tǒng)計單元核查精度放寬至街道（鎮(zhèn)）級別，雖然增大了單個最小統(tǒng)計單元劃入或劃出對城區(qū)范圍增減幅度的影響，但保障了方法的可實(shí)施性。隨著地方治理能力的提升，可逐步掌握細(xì)化至居村民委員會轄區(qū)的矢量數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整方法細(xì)節(jié)，獲得更精準(zhǔn)的空間結(jié)果。

城區(qū)范圍識別方法的探索對國土空間規(guī)劃背景下的綜合治理與城鄉(xiāng)發(fā)展研究意義重大，不僅使城區(qū)范圍的識別更加科學(xué)規(guī)范，也為后續(xù)城鄉(xiāng)劃分統(tǒng)計中鎮(zhèn)區(qū)與鄉(xiāng)村的空間識別和發(fā)展特征分析奠定了基礎(chǔ)，使包括城區(qū)、鎮(zhèn)區(qū)、鄉(xiāng)村在內(nèi)的國土空間研究更加全面豐富。

致謝：感謝《城區(qū)范圍確定規(guī)程》編寫組全體成員為本文的不斷深化和日益完善所做出的重要貢獻(xiàn)！

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Urban Built-up Area Identification Method Based on Multi-dimensional Human-land Characteristics of Urban-Rural Differentiation： Based on the Practical Exploration of Various Cities in China

ZHANG Huan1，2，3， ZHAO Zhiqing1，2，3， WANG Wei4， HUANG Mei4

（1. School of Architecture， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001， China； 2. Key Laboratory of Cold Region Urban and Rural Human Settlement Environment Science and Technology， Ministry of Industry and Information Technology， Harbin 150001， China； 3. Key Laboratory of National Territory Spatial Planning and Ecological Restoration in Cold Regions， Ministry of Natural Resources， Harbin 150001， China； 4. Bureau of Territorial and Spatial Planning， Ministry of Natural Resources， Beijing 100812， China）

Abstract： The purposes of this paper are to construct the urban built-up area identification method under index quantification and to apply the method in 107 sample cities for accuracy verification， based on concept discrimination and method evolution analysis， starting from the human-land characteristics of urban and rural differentiation. The research methods include literature review， induction and deduction， and empirical analysis. The results show that： 1） the cognition of physical region in urban built-up area concept is deepening day by day. There are three kinds of recognition methods， namely multi-category index screening method， remote sensing image recognition method and big data and artificial intelligence recognition method， which have differentiated application characteristics. 2） The differentiated characteristic elements are selected from the four dimensions of population， land， industry and environment， and the index conditions are determined to construct an urban built-up area identification method based on the physical region. 3） With the help of image data， vector data and statistical data， the preliminary urban built-up area is obtained through screening， the physical urban built-up area is obtained through the judgment of land patch function， connectivity， boundary verification， and the urban built-up area is obtained through the analysis of land patch proportion， municipal and public service facilities. 4） As for the accuracy verification of the method， the average deviation between the physical urban built-up area and the corresponding built-up area of the 105 sample cities is 21.2%， and the slope of the trend line is 0.825. The preliminary determination of the method is effective. In conclusion， this method can be applied to the urban built-up area identification of cities in various regions. It can be optimized in the future in terms of population index supplement and statistical accuracy improvement. The follow-up research is expected to focus on the spatial identification of towns and villages.

Key words： urban built-up area； physical urban built-up area； human-land characteristics； urban-rural differentiation； territorial space planning

（本文責(zé)編：陳美景）