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城市规模的划分范文1
Abstract: Urban, rural and regional Planning is currently the inevitable development process of landscape ecological planning; the exploration of rural and regional planning of landscape ecological models is the current research focus. The article discusses the ideas of landscape ecology and development, based on patch, corridor and matrix models, its basic elements are analyzed.
关键词:城乡与区域规划;景观生态模式;分析
Key words: urban, rural and regional planning;landscape ecological model;analysis
中图分类号:TU98 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)27-0060-01
0引言
景观生态规划模式是继I.McHarg的“自然设计”之后,又一次使城乡规划方法论在生态规划方向上发生了质的飞跃。自然设计模式摒弃了追求人工的秩序和功能分区的传统规划模式强调各项土地利用的生态适应性和体现自然资源的固有价值;而景观生态规划模式则强调景观空间格局对过程的控制和影响,并试图通过格局的改变来维持景观功能流的健康与安全,它尤其强调景观格局与水平运动和流(movement and flow)的关系。
1景观生态规划思想概述
景观生态学中的景观概念,比风景和地貌意义上的景观概念有更深而广的内函和外延,并有其特殊的意义,它是指多个生态系统或土地利用方式的镶嵌体,空间尺度大体在几平方公里至几百平方公里的范围。“景观生态”一词最早是由Troll于1939年提出的。当时航片开始普及,使科学家们能有效地在景观尺度上进行生物群落与自然地理背景相互关系的分析。但直到20世纪80年代之后,景观生态学才真正在把土地镶嵌体作为对象的研究中逐步总结出自己独特的一般性规律,使景观生态学成为一门有别于系统生态学和地理学的科学。他以研究水平过程与景观结构的关系和变化为特色。这些过程包括物种和人的空间运动,物质和能量的流动,干扰过程的空间扩散等。
2城乡区域规划的景观生态模式分析
2.1 斑块、廊道和基质模式斑块、廊道和基质是景观生态学用来解释景观结构的基本模式,普遍适用于各类景观,包括荒漠、森林、农业,草原、郊区和建成区景观,景观中任意一点或是落在某一斑块内,或是落在廊道内,或是在作为背景的基质内。这一模式为比较和判别景观结构,分析结构与功能的关系和改变景观提供了一种通俗、简明和可操作的语言。这种语言和景观与城乡规划师及决策者所运用的语言尤其有共通之处,因而景观生态学的理论与观察结果很快可以在规划中被应用,这也是为什么景观生态规划能迅速在规划设计领域内获得共鸣的原因之一,特别在一直领导世界景观与城乡规划设计新潮流的哈佛大学异军突起。美国景观生态学奠基人Richard F T. Forman与国际权威景观规划师Carl Steinitz紧密配合,并得到地理信息系统教授Stephen Ervin的强有力技术持支,从而在哈佛开创了又一代规划新学派。
2.2 斑块原理一般来说,只有大型的自然植被斑块才有可能涵养水源,联接河流水系和维持林中物种的安全和健康,庇护大型动物并使之保持一定的种群数量,并允许自然干扰(如火灾)的交替发生。总起来说,大型斑块可以比小型斑块承载更多的物种,特别是一些特有物种只有可能在大型斑块的核心区存在。对某一物种而言,大斑块更有能力持续和保存基因的多样性。相对而言,小型斑块则不利于林内种的生存、不利于物种多样性的保护,不能维持大型动物的延续。但小斑块可能成为某些物种逃避天敌的避难所,因为小斑块的资源有限,不足以吸引某些大型捕食动物,从而使某些小型物种幸免于难。同时,小斑块占地小,可以出现在农田或建成区景观中,具有跳板的作用。一个孤立的斑块内物种消亡的可能性远比一个与大陆(种源)相邻或相连的斑块大的多。与种源相邻的斑块当其中的物种灭绝之后,更有可能被来自相邻斑块同种个体所占领,从而使物种整体上得以延续。选择某一斑块作为保护对象时,一方面要考察斑块本身的属性,包括物种丰富性和稀有性;同时也要考察其在整体景观格局中的位置和作用。
3廊道原理
人类活动使自然景观被分割而得四分五裂,景观的功能流受阻,所以,加强孤立斑块之间的及斑块与种源之间的联系,是现代景观规划的主要任务之一。联系相对孤立的景观元素之间的线性结构称为廊道。生态学家和保护生物学家普遍承认廊道有利于物种的空间运动和本来是孤立的斑块内物种的生存和延续。从这个意义上讲,廊道必须是连续的。但廊道本身又有可能是一种危险的景观结构,它也可以引导天敌进入本来是安全的庇护所,给某些残遗物种带来灭顶之灾。廊道本身的构成不同,其作用也不一样。如高速公路和高压线路对人类生产和生活来说是重要的运输通道,但对生物来说则是危险的障碍。在美国,公路是野生动物最大的杀手。假设廊道是有益于物种空间运动和维持的,则两条廊道比一条要好,多一条廊道就减少一分被截流和分割的风险。
4基质原理
一个理想的景观质地应该是粗纹理中间杂一些细纹理的景观局部。即景观既有大的斑块,又有些小的斑块,两者在功能上有互补的效应。质地的粗细是用景观中所有斑块的平均直径来衡量的。在一个粗质地景观中,虽然有涵养水源和保护林内物种所必须的大型自然植被镶嵌,或集约化的大型工业、农业生产区和建成斑块,但粗质地景观的多样性还嫌不够,不利于某些需要两个以上生境的物种的生存。相反,细质地景观不可能有林内物种所必须的核心区,在在尺度上可以与邻近景观局部构成对比而增强多样性,但在整体景观尺度上则缺乏多样性,而使景观趋于单调。在上述有关景观结构与功能关系的一般原理基础上,Forman等人又提出了下列两个景观整体模式,以作为景观生态规划的总体原则。景观规划中作为第一优先考虑保护或建成的格局是:几个大型的自然植被斑块作为水源涵养所必须的自然地;有足够宽的廊道用以保护水系和满足物种空间运动的需要;而在开发区或建成区里有一些小的自然斑块和廊道,用以保证景观的异质性。
参考文献:
城市规模的划分范文2
关键字：Arcgis，DEM，地形分析，城市规划
中图分类号： TU984 文献标识码： A
一、引言
地形分析是城市规划中的重要内容，与土地利用现状、建筑质量现状、区位交通现状、风貌现状、基础设施分析相并列，是城市规划的基础分析之一。数字高程模型DEM的出现和大量应用，使得从地形属性中提取各类地形参数和特征因子更加的简便和准确。通过提取各类地形参数和特征因子，对地形中的高程、坡度、坡向进行高效精确的分析，对于城市规划人员来说是非常有帮助的。本文以延安某片区为例，借助地理信息系统中常用的Arcgis 9.3软件进行地形分析，不需要投入大量设备,成本低,速度快,并且容易更新。
二、数字高程模型（Digital Elevation Model）
数字高程模型（Digital Elevation Models），是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟，它表示地表区域上地形的三维向量的有限序列，即地表单元上高程的集合，数学表达为：z=f(x，y）。实际上，地形表面是一个极不规则的曲面，DEM是地形的一个数学模型，从这个意义上讲，可将DEM看作一个或多个函数的和。通常，DEM的主要表示模型分为三种，既规则格网（Grid）模型、等高线模型和不规则三角形（TIN）模型。以上三种DEM表示模型是地形分析的基础数据。
三、地形分析
地形分析是DEM的各种分析和计算，主要包括坡度、坡向、高程、距离、面积、体积等的计算，以及通视、可视域、剖面等的分析。
1、坡度和坡向分析
坡度与坡向是相互联系的两个参数，坡度反映斜坡的倾斜度，坡向反映斜坡所面对的方向，两者是地形描述的常用参数[1]。坡度定义为水平面和地形表面之间夹角的正切值；坡向为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。坡度具有的实际地理意义如表1。
表1坡度的地理意义
对于不同的DEM表示模型，我们对于坡度和坡向的计算方法是不同的。以规则格网Grid模型（如表2）为例，坡度和坡向计算公式如下： 表2 规格格网模型
（1）（2）
坡度：（3）
坡向：（4）
式中，Slopewe为东西方向上的坡度，Slopesn为南北方向上的坡度。2、高程分析
高程分析包括平均高程和相对高程计算。如果DEM以格网模型建立，则格网单元的平均高程通常定义为格网的4个顶点Pk（k=1,2,3,4）的高程平均值，既。其相对高程定义为格网的平均高程与研究区域某一最低点高程Zmin之差。即：。 四、地形分析应用实例及所需注意事项
本文以延安某地区为例。数据源为该地区的cad电子地形图。利用Arcgis 9.3软件进行该地区的地形分析的步骤为：高程信息提取，高程信息纠错，数据格式转换，DEM生成，地形分析，出图。依据以上步骤，本文对该地区坡度、坡向以及平均高程这三项地形因子对该地区做了主要分析。结果如下图如下：
坡度分析图坡向分析图高程分析图
利用Arcgis9.3绘制的坡度分析图将该地区的坡度进行了分级，并按城市建设用地在各类地形地貌地区中对适宜坡度予以分类，同时，还可以依据城市各类建没用地坡度要求加以规范控制；坡向分析图将地面坡度的朝向用不同的色调表示，可将坡度的朝向分为平坦、东、西、南、北、东北、西北、东南、西南等不同的等级,坡向影响到建筑的通风、采光；高程分析图能够直观的反映该地区规划区地势的高低，能大致确定区内的排水方向及排水分区，能初步判断适宜建设区以及能够初步判断道路的选线及可设施性。
需要注意的是，在实际提取高程信息的过程中，可以使用南方Cass工程应用命令，用高程点生成数据文件，但提取的高程点信息dat文件有可能包含错误的信息，我们可以利用Excel的排序功能来剔除高程具有明显错误的点，提高制作DEM的准确性；另外在制作DEM的过程中，我们既可以使用等高线来制作，也可以使用高程点信息dat文件来制作，两种方法制作的DEM是相同的。
五、结语
我国山地面积约占全国陆地面积的69%,山地城镇约占全国城镇总数的一半。地形复杂导致地形分析城市规划中必不可少的分析之一。传统的地形分析方法：效率低、工作量大、精度。基于Arcgis9.3的地形分析不仅效率高、工作量低，而且精度高，可以实时更新，容易上手。
参考文献：
[1] 杜朝正 基于ArcGIS的坡度分析[J]. 资源开发与市场, 2009 (5):25-26
城市规模的划分范文3
五类七档新说法
国务院最新的《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城市划分为五类七档。城区常住人口50万以下的为小城市（20万-50万为Ⅰ型小城市，20万以下为Ⅱ型小城市）;50万以上100万以下的为中等城市;100万以上500万以下的为大城市（300万-500万为Ⅰ型大城市，100万-300万以下的为Ⅱ型大城市）;500万以上1000万以下的为特大城市;1000万以上的为超大城市。
与过去城市规模划分以“市区和近郊区”的“非农业人口”总数为标准不同，新的标准以“城区常住人口”为统计口径，将城市“近郊区的非农业人口”排除在外，这是在“做减法”;而市区人口部分，则不再只计“非农业人口”，而是“常住人口”，常住人口不仅包括拥有主城区户口的非农业人口，还包括那些不拥有主城区户口、但在主城区居住时间超过半年的人，大量的农民工等外来人口将被涵盖进新的统计口径，这是在“做加法”。
中国城市规划学会副理事长石楠表示，淡化户籍的概念，按照城区常住人口统计，更符合实际，“沿海城市农业人口、非户籍人口占比例很大，以常住人口来界定，能真实反映城市人口集聚情况”。
新标准既“做减法”又“做加法”，城市人口是减少还是增多？这取决于这个城市是郊区非农人口多还是城区的流动人口更多。
根据2013年的数据，在新标准下，城区人口超过1000万的超大城市有7个，分别是北京、上海、天津、重庆、广州、深圳、武汉;城区常住人口500万-1000万的特大城市有11个，分别是成都、南京、佛山、东莞、西安、沈阳、杭州、苏州、汕头、哈尔滨、香港。这18个城市不仅本地人口多，还因经济发展吸引了大量的外来人口。
似乎，在新标准下，那些外来人口比较多的城市，在城市分级上更容易“占到便宜”。
成都不是“超大”
在“超大城市”榜单上，重庆是唯一入围的西部城市，而被《第一财经周刊》评为“新一线城市之首”的成都，则未能上榜。
新标准的统计口径是城区常住人口，而城区是指“在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域”。据智谷趋势研究中心的解释，城区的街道办下“居委会”所辖人口，计入“城区常住人口”，但乡镇的街道之外的“村委会”所辖人口，并不算城区人口。
成都市的城区常住人口该怎样界定？按网友的理解，除了锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区等五大城区，龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市都应该纳入统计口径。那么按2010年第六次人口普查数据，9区4市的常住人口加起来有1011万人，达到了超大城市的标准。
而本刊记者查阅发现，到2013年，成都市的户籍人口1170万，常住人口1635万，其中主城区常住人口529.54万人。由此来看，在新标准下，成都是特大城市，但算不上“超大”。而四川省统计局和住建厅相关处室的负责人均表示，在新标准下，成都的城市规模需要进一步调查研究确定，现在还说不清楚。四川省统计局人口处的负责人表示，按他的理解，“市辖区”应该是指主城区，“不设区的市”是指地级市而非县级市，而就“区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域”来说，比如温江区政府驻地，如果有和成都主城区建设相连的部分，那么这部分的人口应该纳入城市人口。
新标准有新意义
城市规模“大中小”的划分，关系到政策红利、资源分配，不同“档次”的城市，享有不同的“待遇”。显然，各地区、各部门出台的与城市规模分类相关的政策、标准和规范等，都要按照新标准进行相应修订。
城市规模的划分范文4
关键词 城市规模结构；合理性；Zipf’s 法则
中图分类号 K901 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）12-0121-08
党的十报告和中央经济工作会议等国家重要文件和国家重大规划都多次提出要构建科学合理的城市化格局和城市发展格局。城市发展格局是指基于国家资源环境格局、经济社会发展格局和生态安全格局而在国土空间上形成的等级规模有序、职能分工合理、辐射带动作用明显的城市空间配置形态及特定秩序[1]。城市规模格局是城市格局的核心内容之一，其合理性直接关系到城市体系功能的发挥和竞争力提升。1949年，Zipf提出了Zipf’s法则用于揭示城市规模和城市等级之间的数量关系[2]，之后Gabaix和Duranton等学者将此法则在全球多个国家进行了应用和验证[3-4]。1980年代，中国学者最先运用Zipfs法则检验城市规模分布规律[5-6]，之后展开分形维度研究[7]并用于辅助探讨中国城市规模的影响因素[8]，其普适性[9]、空间尺度[10]也成为学术界争论的热点。劳昕等在2015年发表最新的研究成果认为，Zipfs 法则可以很好地拟合中国城市规模分布，反映了城市规模与其位序之间简单而准确的关系[11]，可以作为研究判别城市集聚和城市体系合理性的重要原则[12]。克鲁格曼认为，城市规模在城市体系内的合理比例与距离可以回避竞争和完善城市体系功能，利于城市共同成长[13]。皮亚彬认为城市规模对城市生产率和城市人口增长的影响显著为正[14]。而人口密度增长可以提高用地效率和消费效率[15]，扩大本土市场规模，进而促进经济增长绩效[16]。由此，方创琳等提出城市规模格局的合理性应该包括城镇体系的合理性（外部体系结构合理性）和城市本身规模效率的合理性（内部规模效率合理性），并构建城市规模合理性诊断模型参与中国城市格局合理性的评价[17]，该研究为本文提供了方法基础。
1 基础数据与研究范围
本文变量的样本时间节点为2010年，研究单元为全国657个县级以上城市（不含香港、澳门和台湾）。市区常住人口数据来源于2010年全国第六次人口普查数据，城市建成区面积来源于《中国城市建设统计年鉴2011》和各省、直辖市、自治区的统计年鉴数据和相关统计公报。研究数据均采用 SPSS17.0 进行处理，借助ArcGIS 10.2空间分析平台实现。
2 研究方法与模型构建
2.1 城市体系合理性诊断：Zipf法则模型
本研究运用Zipf准则模型诊断中国城市规模结构合理性。理想状态下城市体系的城市规模分布表达为：
式中：n为城市的数量，Ri代表城市i的位序，Pi是按照从大到小排序后位序为Ri的城市规模，P1是首位城市的规模，而参数q通常被称作Zipf指数。为直观起见，通常对上式进行自然对数变换，得到
Pl值由回归分析确定。当q=1时，城市体系处于自然状态下的最优分布，城市规模分布满足Zipf准则；当q1时，城市规模趋向分散，首位城市垄断地位较强，城市体系不完善；q∞时，区域内将只有一个城市，为绝对首位型分布；q0表示区域内城市规模相同。合理的城市体系规模分布的Zipf维数向 1 趋近，也是自然状态下的城市位序-规模法则[18]。
2.2 城市规模合理性诊断：城市规模效率指数模型
用地规模和人口规模是城市规模的两大属性。城市规模效率指数（Urban Size Ficiency Index）是以城市建成区的人口规模和用地规模的比值来表征某个城市规模的效率[19]，即
其中：F表示城市规模效率指数，LSi为i城市的城市建成区用地规模，PSi为i城市的城市建成区人口规模。
王振波等：中国城市规模格局的合理性评价
中国人口・资源与环境 2015年 第12期2.3 基于两维判别矩阵的城市规模结构合理性诊断模型
2.3.1 城市规模体系合理度（Q）判别标准
将Zipf指数q=1认为此时城市体系处于自然状态下的最优分布，将城市规模体系合理度Q定义为q与1的绝对值距离，Q越小表明城市规模结构越合理，即
运用专家打分法，在中国科学院、北京大学、北京师范大学等单位选取30位博士学位以上城市地理学领域专家发放问卷，制定城市规模体系的合理性诊断标准（表1），设定Q
2.3.2 城市规模效率（F）判别标准
依据《城市用地分类与规划建设用地标准》，将城市规模效率即城市的建设用地集约度作为衡量城市建成区用地规模合理性的主要指标，设定城市建设用地集约度越高，城市规模效率越高，城市规模越合理[15]。参考全国不同区域人均建设用地标准（L），设定80 m2/人、100 m2/人、120 m2/人、150 m2/人作为城市建成区用地规模合理性的分界L值，即得出城市的规模效率（F）的分界值为1.25万人/km2、1万人/km2、0.83万人/km2、0.67万人/km2。以此为依据将全国城市分为高合理城市、较高合理城市、中等合理城市、低合理城市和不合理城市等类型（表1）。
2.3.3 全国城市规模结构二维判别矩阵构建
从省域城市体系合理性和城市规模效率合理性二个维度构建5×5判别矩阵，揭示省域城市体系结构与城市规模效率的组合规律（图1）。矩阵自左向右，城市土地利用趋于集约，规模效率增大，依次为城市规模低效率城市、较低效率城市、中等效率城市、较高效率城市和高效率城市；矩阵自下向上，省域城市体系结构趋优，合理性增大，依次为不合理地区、低合理地区、中等合理地区、较高理地区和高合理地区[20]。矩阵右上角（5-5）代表城市体系高合理省域的高规模效率城市，为最优的省市规模组合，矩阵指向此方向城市的规模结构趋优；左下角表示城市体系不合理省域的最低规模效率城市，矩阵向此方向城市的规模结构趋劣。依此规律将矩阵分为5类不同组合的区域
（图1，表2），分别代表高合理城市、较高合理城市、中等合理城市、低合理城市和不合理城市。
3 研究结果
3.1 中国城市规模结构的现状特征
3.1.1 全国城市规模结构呈现“中间略大、低端偏小”的较合理金字塔格局
2010年中国657个设市城市，包括4个直辖市，283个地级市，370个县级市。根据全国六普数据，将中国城市规模划分为超大城市（市区常住人口>1 000万人）、特大城市（500-1 000万人）、大城市（100-500万人）、中等 城市（50-100万人）、小城市（低于50万人）。其中，全国超大城市有上海、北京、重庆3个，占全国城市数量的0-46%；特大城市有武汉、天津、广州等9个，占1.37%；大城市182个，占27.70%；中等城市275个，占41.86%；小城市188个，占28.61%。全国城市体系等级健全，城市等级规模结构表现为中等城市最多，小城市和大城市次之，超大城市、特大城市最少，呈现“中间略大、低端偏小”的较为合理的金字塔格局。
3.1.2 由东向西中国城市规模结构趋向合理
据《中国城市建设统计年鉴》对中国大区域的分类标准，东部地区包括京、津、冀、辽、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、桂、琼12个省区；中部地区包括晋、吉、黑、皖、赣、豫、鄂、湘、蒙9个省区；西部地区包括川、渝、贵、滇、藏、陕、甘、青、宁、新10个省区。2010年东、中、西部地区城市数量分别为283个、247个和127个，分别占全国城市总数的43-07%、37.60和19.3%（表3）。东部地区城市体系等级健全，中等城市最多（133），大城市次之（102），小城市居中（41），特大城市（5）和超大城市（2）最少，呈现“中间大，两端小”的金字塔格局；中部地区城市体系等级不全，超大城市缺失。中等城市最多（104），小城市次之（83），大城市居中（58），特大城市最少（2），呈现“中低端大，顶端小”的金字塔格局；西部地区城市体系等级健全，小城市最多（64），中等城市次之（38），大城市居中（22），特大城市（2）和超大城市（1）最少，呈现“低端大，顶端小”的合理金字塔格局。
3.1.3 省级行政区城市规模结构呈现出与三大地形区相应的空间分异特征
31个省级行政区中，城市数量山东最多（48），广东次之（44）；30个以上城市的省份包括豫（38）、苏（39）、鄂（36）、浙（33）、冀（33）、川（32）和辽（31）；20-30个之间的省份有湘（29）、吉（28）、闽（23）、新（21）、赣（22）、皖（22）、晋（22）、桂（21）、蒙（20）；除直辖市外，城市数10个以下的有琼（8）、宁（7）、青（3）和西（2）（表4，图2），省级行政区城市规模结构与三大地形区相适应。
从城市等级来看，超大城市为沪、京、渝；9个特大城市中粤有2个，鄂、川、陕、苏、豫、辽、津各有1个；大城市粤、鲁、苏最多，均有21个，其次为豫（13），鄂、川、浙均为11个，其余省份少于10个；中等城市鲁最多（26），其次为辽（23）、冀（20）、鄂（19）、浙（18）、豫（18）、苏（15）、川（15）、粤（15）、黑（14）、湘（11）、赣（11）、皖（11）、吉（10），青、藏无大城市；小城市新最多（18个），蒙、吉均为14个，晋13个，黑、云12个，甘10个，其余均在10个以下，鲁只有1个小城市。
3.1.4 中国城市Zipf指数特征
运用Zipf准则模型分别诊断全国和各省城市规模结构合理性。全国来看，以lnPi为纵坐标，lnRi为横坐标，将点序lnPilnRi（lnRi，lnPi）作双对数图，并利用OLS 方法进行回归模拟估算：
其中判定系数为0.989 5，T值为 248.43 ，测算结果通过1%水平检验，拟合可信度较高。中国城市规模分布具有显著的分形特征，分维值可信。由此可知，2010年全国城市q值为0.6438，q
从三大区域来看，东、中、西部地区的判定系数分别为0.992 8，0.977 0和0.991 8，T值分别为196.32，101.91和123.32，测算结果通过1%水平检验，说明回归方程的拟合值和实际值比较符合，拟合可信度较高。西部地区的q值在三大区中最高，为0.879 9，东部地区为0.711 1，中部地区0.571 8，表明西部地区的城市规模等级结构优于东中部地区，中部地区因特大城市和超大城市数量少，人口集中程度还需进一步提升。
从省域层面来看，中国省域的城市判定系数均大于0.7，T值通过1%水平检验，说明回归方程的拟合可信度较高。蒙（1-399 1）、琼（1-352 8）、桂（1-153 0）、甘（1-072）、粤（1-005）等5个省份q值大于1，其中，蒙、琼q值趋向分散，首位城市垄断地位较强，城市体系结构欠佳；桂、甘、粤q值趋近1，大城市发达，城市体系处于自然状态下的最优分布（表5）。其余省份q值均小于1，黑、赣、云、晋q值大于0-8，吉、新、贵、陕、湘、苏高于0-7，均接近于1，城市规模结构在集中且趋优；除了皖（0-4）之外，其他省份q值均高于0-5，表明大城市不发达，中小城市比较发达，城市人口分散布局。城市规模结构中多数城市位于由 均衡向集中演变的阶段。[21]
3.2 中国城市规模体系合理性诊断
3.2.1 中国城市规模体系的合理性诊断
全国省域城市体系结构的合理性分区如表6所示。在全国范围内，城市规模结构高合理省份占19.35%，较高合理省份占32.26%，中等合理省份占38.71%，合计中等合理以上的省份占90.32%，体现出中国城市体系规模结构是合理的（图3，表6）。
3.2.2 中国城市规模效率的合理性诊断
全国规模效率高合理城市主要分布在长三角、珠三角、山东半岛、辽东半岛、中原地区、长江中游和成渝地区，包括80个城市，占城市总数的12.08%；较高合理城市主要分布在华南地区、中原地区和东部地区，包括235个城市，占35.77%；中等合理城市分布在较高合理区的，包括186个城市，占28.31%；低合理城市主要分布在西部、北部和长江南侧的大别山-大巴山地区，共115个城市，占17.50%；不合理城市主要集中在安徽、青海和地区，共41个城市，占6.24%。可见，全国76.26%的城市规模效率处于中等合理以上水平（图4）。
3.2.3 全国城市规模结构合理性综合诊断
根据城市规模结构合理性判别矩阵及差别标准，将全国657个城市分为高合理城市、较高合理城市、中等合理城市、低合理城市和不合理性城市。全国85.54%的城市规模结构处于中等合理以上水平（图5）。规模结构高合理城市122个，占城市总数的18.57%，主要分布在华南地区、黄河中上游、东北中南部和新疆西部地区；较高合理城市365个，占55.56%，主要分布在成渝、长江中游、长三角、中原、环渤海、辽东南和沿陇海线地区；中等合理城市75个，占11.42%，分布在珠三角、东部中部、长江中上游和新疆南部；低合理城市82个，占12.48%，分布在安徽省、内蒙古、山东半岛和长三角地区；不合理城市共13个，占1.98%，集中在安徽、青海和地区。其中，全国城市主要集中在规模结构较高合理区和中等合理区，城市人口密度集中在0.6-1.3万人/km2区间。
4 结论与讨论
（1）全国城市体系等级健全，城市规模结构呈现“中间略大、低端偏小”的较合理金字塔格局。657个城市中超大城市占0.46%；特大城市1.37%；大城市27.70%；中等城市41.86%；小城市28.61%。东部地区城市等级规模结构表现为中等城市最多，呈现“中间大，两端小”的金字塔格局；中部地区城市体系等级呈现“中低端大，顶端小”的金字塔格局；西部地区城市体系规模结构呈现出“低端大，顶端小”的合理金字塔格局。省域城市规模结构呈现出与三大地形区相适应的空间分异格局。
（2）全国城市Zipf值为0.6438，q
（3）中国城市规模体系中等合理以上的省份占90-32%，表明中国城市规模体系结构整体合理。京、沪、津、渝、粤、甘等6省市为城市规模结构高合理区，占19-35%；黑、桂、赣、云、晋、吉、新、贵、陕、湘等10个省区为较高合理区，占32-26%；苏、琼、豫、川、蒙、鲁、闽、辽、鄂、浙、冀、宁等12个省区为中等合理区，占38-71%；皖为低合理省份，占3-22%，青、藏为不合理省区，占6-45%。
（4）全国76-26%的城市规模效率处于中等合理以上水平。规模效率高合理城市80个（12-08%），集中在长三角、珠三角、山东半岛、辽东半岛、中原、长江中游和成渝地区；较高合理城市235个（35-77%），集中在华南、中原和东部地区；中等合理城市186个（28-31%），分布在较高合理区的；低合理城市115个（17-50%），分布在西部、北部和长江南侧的大别山-大巴山地区；不合理城市41个（6-24%），集中在安徽、青海和地区。
（5）全国85-54%的城市规模结构处于中等合理以上水平。高合理城市122个（18-57%），主要分布在华南地区、黄河中上游地区、东北中南部地区和新疆西部地区；较高合理城市365个（55-56%），分布在成渝、长江中游、长三角、中原地区、环渤海、辽东南和沿陇海线地区；中等合理城市75个（11-42%），分布在珠三角、东部中部、长江中上游和新疆南部；低合理城市82个（12-48%），分布在安徽、内蒙古、山东半岛和长三角地区；不合理城市共13个（1-98%），集中在安徽、青海和地区。
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城市规模的划分范文5
一、发展目标
中期目标：至2020年，基本形成经济充满活力、高端人才汇聚、创新能力跃升、空间利用集约高效的世界级城市群框架，人口和经济密度进一步提高，在全国2.2%的国土空间上集聚11.8%的人口和21%的地区生产总值。远期目标：至2030年，长三角城市群配置全球资源的枢纽作用更加凸显，服务全国、辐射亚太的门户地位更加巩固，在全球价值链和产业分工体系中的位置大幅跃升，国际竞争力和影响力显著增强，全面建成全球一流品质的世界级城市群。
二、城市群分区
长三角城市群被细分为“一核五圈四带”，一核为上海。五大都市圈为：南京都市圈，包括南京、镇江、扬州三市。提升南京中心城市功能，加快建设南京江北新区，加快产业和人口集聚，辐射带动淮安等市发展，促进与合肥都市圈融合发展，打造成为区域性创新创业高地和金融商务服务集聚区。杭州都市圈，包括杭州、嘉兴、湖州、绍兴四市。合肥都市圈，包括合肥、芜湖、马鞍山三市。苏锡常都市圈，包括苏州、无锡、常州三市。建设苏州工业园国家开放创新综合试验区，发展先进制造业和现代服务业集聚区，推进开发区城市功能改造，加快生态空间修复和城镇空间重塑，提升区域发展品质和形象。宁波都市圈，包括宁波、舟山、台州三市。四条发展带为：沪宁合杭甬发展带，依托沪汉蓉、沪杭甬通道，发挥上海、南京、杭州、合肥、宁波等中心城市要素集聚和综合服务优势，积极发展服务经济和创新经济，成为长三角城市群吸聚最高端要素、汇集最优秀人才、实现最高产业发展质量的中枢发展带，辐射带动长江经济带和中西部地区发展。沿江发展带，依托长江黄金水道，打造沿江综合交通走廊，促进长江岸线有序利用和江海联运港口优化布局。沿海发展带，坚持陆海统筹，协调推进海洋空间开发利用、陆源污染防治与海洋生态保护。沪杭金发展带，依托沪昆通道，连接上海、嘉兴、杭州、金华等，以中国（上海）自由贸易试验区、义乌国际贸易综合改革试验区为重点，打造海陆双向开放高地。
三、城市定位
《规划》将长三角城市群中的各城市重新进行了定位。长三角城市群大中小城市齐全，拥有1 座超大城市、1 座特大城市、13 座大城市、9 座中等城市和42 座小城市，各具特色的小城镇星罗棋布，城镇分布密度达到每万平方公里80 多，是全国平均水平的4 倍左右，常住人口城镇化率达到68%。其中将上海定位为超大城市，南京定位为特大城市，杭州、苏州、合肥则为I 型大城市。
此结果一出，在社会上引发了不同城市的等级之辩，特别是“杭州不如南京”的声音四起。其实，我国城市等级的划分，是以城区人口的数量划分城市规模的。2014年11月，国务院印发《关于调整城市规模划分标准的通知》，用城区常住人口数量将城市划分为五种：1 000万人以上的城市为超大城市； 500万～1 000万人的城市为特大城市；300万～500万人的城市为Ⅰ型大城市，100万～300万人的城市为Ⅱ型大城市；50万～100万人的城市为中等城市；20万～50万人的城市为Ⅰ型小城市，20万人以下的城市为Ⅱ型小城市。官方划分城市规模所用的人口指标是城区常住人口，其对城区的定义是：城区是在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其它区域。
在全新的长三角城市群版图中，上海继续处于最核心的位置。《规划》将上海定位为“全球城市”，这一学术界谈论已久的观点，正式写入国家级规划。也对上海提出了着眼全球、着眼未来的全新定位。对于上海的超大城市名号，没人会有意见。但同样是发达省份的省会，凭什么南京就是特大城市，而杭州却只是“大城市”。杭州人难免会觉得不公平。而如果按照市域常住人口计算，2014年杭州的常住人口为889万，超过南京的822万。换言之，同为省会的杭州之所以在城市规模上“输给”南京，是因为其下辖的县市区中，有4个县市的常住人口按规定并不计算在内，就是杭州下辖的两个县（桐庐县、淳安县）和两个县级市（建德市、临安市），城区常住人口没有达到特大城市标准。南京则不同，只有市辖区，已经实现全域市区格局，常住人口达到822万，其中城镇常住人口667万，达到国家特大城市标准。类似的例子还有苏州，它的市域常住人口达1 059万，但昆山、常熟、太仓、张家港四个县级市的人口不能计算在内。
城市规模的划分范文6
关键词：城市建设用地；集约利用水平；影响因素；城市建设投资；交通便利性；城市空间结构；用地模式
中图分类号：F293.2 文献标识码：A 文章编号：1672-3104（2014）02?0001?06
一、文献综述
（一） 城市土地集约利用内涵
城市土地利用的重要性很早就被西方学者所认识，19世纪和20世纪初的早期城市土地利用理论主要关注城市土地作为生产要素在经济活动中所体现出的特征和经济规律。地租理论、边际收益递减理论、区位理论分别提出土地作为生产要素参与经济活动的经济规律和土地利用数量与空间配置的经济效益最大化规律。这些理论成果为城市土地集约利用研究奠定了基本的理论基础，揭示了城市土地利用的经济本质属性。
目前被较多学者认同的界定是从投入产出角度城市土地集约利用的内涵，指在合理的城市布局和用地结构前提下，通过对城市土地的资本、技术和劳动力投入，提高城市土地使用效率和利用效益[1， 2]。但城市土地利用的集约化不能简单理解为土地利用的高强度开发，而是土地利用达到的最有效状态。在最有效状态的描述上学者们存在不同观点，李翅强调的是实现城市土地经济、社会和环境效益的协调统一[1]，林坚、陶志红则认为建设用地集约利用的关注重点在于经济社会效益，适当兼顾生态效益，主要属于经济领域范
畴讨论的问题[2， 3]。本文将关注重点放在城市土地集约利用的经济属性上，用经济效益来划分集约利用水平等级。
（二） 城市规模与城市土地集约利用的关系
国外学者对城市规模较早进行了研究，在早期的理论探索中，由Mills和Muth基于单中心城市模型提出城市规模是由一定的外生变量直接决定的，这些变量分别是人口（population）、收入（income）、农地地租（agricultural rent）和通勤成本（commuting cost）[4， 5]。
随着城市化进程的快速发展，城市结构日趋复杂，由单中心模型向多中心模型的转变已经成为城市发展的必然趋势，但研究表明基于单中心模型的城市规模影响因素的推断仍然是有效的。Brueckner & Fansler和McGrath相继对该模型进行了理论拓展并通过实证研究对单中心模型的假设进行了验证。Brueckner & Fansler采用的是美国40个小都市区域的截面数据，研究结果发现人口、收入和农地地租与城市规模显著相关，而通勤成本与城市规模的相关性并不显著[6]。McGrath采用的是美国33个大都市区域的面板数据，研究发现人口、收入、农地地租和通勤成本均与城市规模显著相关，与模型的假设完全一致[7]。
而人口、收入、农地地租、通勤成本与土地集约利用之间又存在相互依存，相互促进的循环反馈关系。
人口增加和收入的增长意味着人们对住房的需求增大，城市规模扩大；而城市规模越大，地价上涨越高，又提高了城市土地的机会成本，使得开发商不断提高建筑密度，土地利用趋于集约；而由于人口密度增加导致的通勤成本的增加又反过来削减了人们的可支配收入，造成房价的回落，土地集约利用程度下降。
王家庭和季凯文从集聚经济角度认为随着人口、经济和文化等要素的不断集聚，城市土地将得到更加充分和集约的利用，但是城市规模及城市的增长并不是无极限的，它具有一个最佳合理规模，在这样的规模下，城市土地利用为最大效用。
（三） 土地集约利用影响因素
目前被学者普遍认同的影响土地利用的因素是人口和经济，由于可利用土地的数量是有限的，快速的经济发展和人口的增长就会导致林地和耕地的减少，大量耕地转化为城市建设用地[8]。
对于发展中国家，在土地利用方面最明显的特征是由于城市化而导致的农村用地减少，城市建设用地增加，这与发展中国家的人口大部分居住在城市有关。结合中国的经济体制改革现状，在城市化的进程中，政府起到主导作用，中国的土地利用更多的受到国家政策制度的调控影响，基于此，吴郁玲和曲福田构建了包含经济、制度和生态等因素的理论模型，通过实证研究证明了市场化发育水平是影响我国土地利用集约程度的关键性和根本性原因[9]。李翅和吕斌从区域整体角度也分析了土地使用制度与市场是影响城市土地集约利用的因素之一[1]。从已有的研究成果可以看出经济、人口、城市化、土地市场和政策制度都是影响我国城市建设用地集约利用的主要因素。
二、影响因素指标选取
鉴于城市土地集约利用与城市规模存在着密切关系，本文以经典模型的结论为基础（Mills， 1972； Muth， 1969）[4， 5]，结合中国城市发展的现状，从人口、收入、农地地租和通勤成本四个方面选取指标。
（一） 人口
区域人口数量制约和影响着土地资源的开发利用程度和生产经营水平的高低[10]。人口越密集地区，土地承载人口能力越大，越容易形成规模较大的城市，土地集约利用程度越高，但人口密度必须在一定范围内，过高的人口密度将使人地关系趋于紧张，当这种压力超过资源环境的承载阈值时，将会破坏生态环境，从而阻碍经济和社会的发展。因此，在人口方面，本文选取人口密度指标来反映人地关系状况。
（二） 收入
由于家庭收入水平取决于当地的经济发展水平，为找出造成不同集约利用水平的多方面具体因素，故收入方面选取与经济相关的指标。
表4是因子得分系数矩阵，根据因子得分系数和原始变量的标准化值计算出每个评价对象各因子的得分值，将其作为新的变量值，进一步对其进行多元逻辑回归分析。
（四） 多元逻辑回归分析
利用多元逻辑回归（Multi-logistic Regression）找出影响各城市集约利用水平高低的关键因素，土地集约利用水平类型作为因变量，城市建设投资水平、产业结构、交通便利性和人口密集度作为自变量，使用SPSS16进行逻辑回归（具体分析结果见表5～7）。
在显著性水平为0.05的情况下，自由度为8的卡方临界值为15.51。表5是总模型的似然比检验结果，可见最终模型和只含有常数项的初始模型相比，最大似然平方的对数值从537.083下降到484.758，卡方值为52.325，大于临界值，并且Sig值小于0.01，说明模型整体是显著的，且最终模型的预测概率为59%。
分别以低效水平和集约水平城市为参考类，所得模型参数估计结果分别如表6和表7。
结果显示，在0.05的显著性水平下，集约水平城市比低效水平城市有着更高的城市建设投资水平，相关系数B为2.471，显著性水平sig=0.000
四、结论
从多元逻辑回归结果可以看出，随着城市建设投资水平的提高，土地集约利用水平会逐渐提高，但更高的集约度可能会造成交通的便利性下降。实现从低效利用到集约利用的转变，关键是要提高城市建设投资水平，在城市土地扩张的同时进一步促进经济增长；而实现从集约利用到挖潜利用的过程需要建立在一定的城市设施建设水平基础上，在控制土地规模的前提下进一步提高人口、经济的集聚程度；但随着挖潜用地对城市空间结构和用地模式的改变，交通便利性将成为制约土地利用走向挖潜的关键因素。
（1） 从投入产出角度分析，建设用地集约利用水平与建设用地投入、资本投入、劳动力投入和其他要素投入直接相关。一般而言，经济实力较强的区域对基础设施的投资力度往往也较大，一定程度上决定区域用地的开发密度和强度，从而影响区域用地的集约利用水平。基础设施作为社会先行资本对经济发展有着重要作用，而交通基础设施是基础设施中很重要的部分，城市管理者可以利用交通基础设施建设等来改变土地综合区位，实现城市土地合理高效利用。然而，相比较于发达国家，我国城市的基础设施建设仍不完善。城市的主要环境问题大多数都是由于城市各项基础设施建设缓慢、缺乏协调性以及环保基础设施投资落后于城市经济发展而造成的。黄金川指出我国城市基础设施现代化程度最近几年虽有很大提高，但与当前城市人口规模膨胀和社会经济迅速增长的需求相比，还有较大差距。因此，在实现城市建设用地利用从低效走向集约和挖潜的发展过程中，关键是要加强城市建设投资强度，增加全社会固定资产投资份额，完善各项基础设施的建设，实现城市基础设施与城市的经济、社会、资源和环境等子系统按比例地和谐发展。
（2） 从城市空间结构来看，许多特大、大城市正由单中心结构向多中心结构、由多中心结构向区域城市和都市区转变，城市用地规模也增长迅速。越来越多子城市中心的形成加速了要素经济的聚集，土地也得到了更加充分的利用。对于多中心城市，如果家庭和企业能够周期性地通过空间位置的调整来实现居住?就业的平衡，就能使交通总量降低并且分散在更广的区域内，从而减少平均出行距离和出行时间[16]。但对于就业与住宅就地不平衡的子中心，在形成过程中过于强调其就业功能，造成居住和就业的空间分隔，居民的跨区域出行将会使城市交通更为拥挤[17]，导致人们出行的便利性下降。因此，在建设用地集约利用水平提高的同时，可能会带来交通便利性的下降。
（3） 从用地模式来看，与发达国家特别是美国城市相比，中国城市的突出特点是土地利用的高度混合。如果CBD做到商业、办公和零售的混合，居住区做到与生活有关的服务的混合，就能提高土地利用强度，使就业集中分布，人均交通需求（如汽车行驶里程）就会最小化，平均出行距离可以降至最低。但“单位?住宅”高度混合发展是中国许多城市（特别是老城区）的基本特征之一，非居住用地和居住用地混合，导致就业密度下降，分散的就业中心并不能减少通勤时间，随着就业次中心数量、规模以及就业密度的增加，平均每个就业人员的通勤量增加、公交出行比例降低，且独自驾车上班的比例上升。可见，混合土地利用一方面能够提高土地的集约利用程度，将社区交通需求“内部化”，但另一方面可能诱发对外交通对小汽车的依赖并增加出行距离[18]，使得人们出行便利性 下降。因此，需采用多中心城市布局和集约型土地利用模式，加强土地混合使用，满足居民多样化生活需求，将居民工作、学习、购物、娱乐等日常生活出行控制在步行或是自行车可达范围之内。
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