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2018 , Vol. 37 >Issue 1: 20 - 36

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201801002

研究论文

国家园林城市时空演变特征及其影响机理

  • 芮旸 ,
  • 唐蓓佩 ,
  • 王兴 ,
  • 马滕 ,
  • 刘晓琼
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  • 西北大学城市与环境学院,西安 710127
通讯作者：通讯作者：刘晓琼（1977- ）,女,青海湟源人,博士,副教授,主要从事气候变化与区域发展研究。E-mail：

作者简介：芮旸（1985- ）,男,安徽合肥人,博士,讲师,主要从事城乡转型与空间治理研究。E-mail：

收稿日期: 2017-05-16

  要求修回日期: 2017-09-28

  网络出版日期: 2018-01-31

基金资助

国家自然科学基金项目（41401184,41601174）

收起

The spatio-temporal evolutionary characteristics and the impact mechanism of national garden cities in China

  • RUI Yang ,
  • TANG Beipei ,
  • WANG Xing ,
  • MA Teng ,
  • LIU Xiaoqiong
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  • College of Urban and Environmental Sciences, Northwest University, Xi'an 710127, China

Received date: 2017-05-16

  Request revised date: 2017-09-28

  Online published: 2018-01-31

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

“树典型”的国家治理方式生产出诸多针对特定类型地域的评选项目,将此类项目评定结果抽象为点状地理事物进行空间分析是值得探究的方向。以国家园林城市为例,基于对其政策演进、发展历程及特色模式的宏微观结合分析,选择2003 年、2009 年、2015 年3个时点,采用网格维数、集中度系数、核密度估计、ESDA及叠置分析、矩阵分析、PPCC等方法,探究其时空演变的多维特征及影响机理。结果表明：① 国家园林城市在时间演化上,历经建设探索、生态化发展和宜居性提升3个阶段;② 在结构特征上,表现出分形状况较复杂的特征和分布集聚程度不断上升的趋势;③ 在分布格局上,与中国的综合自然地理区划高度耦合、与“胡焕庸线”显著相关,呈现为“东南密西北疏”的特征且变化不大;④ 在关联格局上,一直存在全局自相关性,冷热点区域的变动明显;⑤ 在影响机理上,水热气候条件、历史园林资源、城市发育状况、经济发展水平的区域分异和部门评审管理权力、地方政府重视程度等因素的相互作用是其演变的动力。

关键词： 国家园林城市; 空间格局特征; 演变; 影响机理; 评选项目

本文引用格式

芮旸 , 唐蓓佩 , 王兴 , 马滕 , 刘晓琼 . 国家园林城市时空演变特征及其影响机理[J]. 地理研究, 2018 , 37(1) : 20 -36 . DOI: 10.11821/dlyj201801002

Abstract

The application of a geographical perspective in the development of representative national level spatial models of governance in China constitutes a gap in the literature. The purpose of this study was to address this gap through a spatial analysis of the outcomes of numerous regional projects aimed at establishing a "typical" model of national governance. National garden cities in China were considered as illustrative case studies for developing this model. Three points in time were selected based on macro-level and micro-level analyses of the development histories and characteristic patterns of national garden cities and the evolution of policies to support their development. Using a range of methods that included grid dimension and coefficient of concentration measurements, kernel density estimation, ESDA and overlay analysis, matrix analysis, and PPCC, this study investigated the multidimensional characteristics and the influence mechanism of the spatio-temporal evolution of national garden cities in China. The following findings emerged from the study. First, national garden cities have undergone three stages in their evolution: construction and exploration, ecological development, and adjustments to improve their livability. Second, an examination of their structural characteristics indicated greater complexity and a trend reflecting an increasingly concentrated distribution relating to their fractal situation. Third, their distribution pattern was found to be strongly associated with China's physical and geographical divisions. Moreover, their distribution was closely correlated with the "Hu Line", demonstrating "dense in the southeast and sparse in the northwest" characteristics that have remained largely constant. Fourth, there has been a global autocorrelation relating to the pattern of association that indicates significant changes in hotspot and coldspot areas. Last, the findings revealed that interactions between factors such as hydrothermal climatic conditions, historical garden resources, urban development status, regionally differentiated levels of economic development, departmental reviews and management, and the degree of attention of local governments constituted the impact mechanism driving the evolution of China's national garden cities.

Key words： national garden city; spatial pattern characteristics; evolution; impact mechanism; selection project

1 引言

1992年的联合国环境与发展大会确立了减少温室气体排放、保护生物多样性、促进人类可持续发展等一系列新战略和新理念。受此影响,也是基于建国以来“大地园林化”运动、全民义务植树运动等园林绿化重大政策实践的经验教训,同年,原建设部（现住房和城乡建设部）发起了国家园林城市创建活动。截至最近的评审年即2015年底,全国共有18批310个城市获此殊荣。在此24年间,国家园林城市的建设目标和内容渐趋全面和多元、评选标准和指标不断提高和细化,有力地推动了全国城乡园林绿化的建设和人居生态环境的改善。“创园”不仅往往成为申报城市政府的一项中心工作,也吸引了学界的关注。
鉴于国家园林城市所具有的评选项目和政策工具双重属性,既有研究成果或聚焦于评价指标体系及考核标准演变历程、方向的梳理、审视[1,2],或集中在政策的内涵分析、实践回顾及问题诊断[3,4,5],而对其空间格局及演化特征的探讨则很少见,且相关研究也仅初步指出了国家园林城市不均衡和集群化的分布特征[6,7],缺乏对数理统计和空间统计方法的综合应用。进一步拓宽视角来看,国家园林城市是中国“树典型”“以点带面”政府治理机制[8,9]生产出的诸多针对特定类型地域的评选项目之一,而围绕国家历史文化名城、中国优秀旅游城市等亦深具影响的“城市名片”类评选项目,业已有较为丰硕的空间分析成果产出[10,11,12,13]。不仅如此,学界对此类项目评定结果空间点格局的研究,还已拓展到历史文化名村[14]、传统村落[15]、一村一品示范村镇[16]、旅游扶贫试点村[17]等试点示范村镇,自然保护区[18]、森林公园[19]、地质公园[20]、湿地公园[21]、文物保护单位[22]等自然和文化遗产地,以及A级旅游景区[23]、风景名胜区[24]、水利风景区[25]、休闲农业与乡村旅游示范点[26]等旅游目的地。显然,分析国家治理方式造就的各类点状地理事物的时空演变及影响因素,已成为研究的热点,而对国家园林城市的探讨则是其中的缺环。
因此,针对研究不足和“创园”的现实需求,梳理分析国家园林城市政策、实践演进历程及其阶段特征,从微观视角总结各类园林城市的特色及建设模式;基于对政策转捩点的把握,选取2003年、2009年、2015年3个时点,采用网格维数和集中度系数、核密度估计、ESDA方法,从宏观视角分别探察国家园林城市空间分布的结构特征、格局特征、关联特征及其变化;综合运用叠置分析、矩阵分析、皮氏积矩相关系数等方法,揭示其演化特征背后的影响因素及其作用机理,以期为“创园”乃至园林绿化相关政策的完善提供科学依据,为空间类评定项目分布格局特征的研究提供思路和方法借鉴。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源与分析思路

本文的研究样本为截至2015年底被住房和城乡建设部命名的310个国家园林城市,分布在除港澳台和天津市外的30个省市区中。样本数据来源于住房和城乡建设部官网（http://www.mohurd.gov.cn）、中国风景园林网（http://www.chla.com.cn）;空间数据来源于国家基础地理信息中心（http://www.ngcc.cn）提供的1 ∶ 400万矢量地图数据库;统计数据来源于《中国统计年鉴（2016）》。
在微观尺度参考关于城市分类的既有研究成果[27,28],按建成区所处地形将国家园林城市初步划分为三类：滨海型、平原型、河谷型,以透析其绿化特色和建设模式。在宏观尺度则将国家园林城市抽象为空间点,对其分布格局特征的演化过程和机理进行刻画和分析。利用ArcGIS 10.2软件,对各类园林城市的空间分布进行可视化表达（图1）。
Fig. 1 The spatial distribution of national garden cities

图1 国家园林城市空间分布

2.2 研究方法

2.2.1 网格维数 其是一种基本的分形维数,能直接从事物分布出发,刻画其空间结构的分形几何特征[29]。在对研究区域进行网格化后,可经计算绘出网格维数双对数散点图,测得容量维数和信息维数,从而可探察国家园林城市空间分布的均衡性。具体公式为30]：
I ε = - ∑ j k ∑ j k P ij ε ln P ij ε （1）
式中： k = 1 ε 为区域各边的分段数目; i 、 j 分别为将区域网格化后形成的行号和列号; P ij ε = N ij N 表示分布概率,其中 N ij 为第 i 行、第 j 列的网格中园林城市的数量, N 为国家园林城市总数。若其分布具有无标度性,则有 N ε ∝ ε - α , α = D 0 为容量维数;若其空间结构是分形的,则有 I ε = I 0 - D 1 lnε , I 0 为常数, D 1 为信息维数。网格维数 D 值范围为0~2,正常情况下为1~2,越大表明国家园林城市的分布越均衡,反之则越集中; D 值趋近于1,表明国家园林城市有均匀集中到一条带状区域的趋势; D 1 = D 0 时网格内国家园林城市等概率分布[31]。
2.2.2 集中度系数 学界通常采用地理集中指数来衡量事物空间分布的集中程度,但由于该指数的大小受到分布区域数量多寡的影响,因而无法用以比较分布区域数量发生变动的同一地理事物的集中性。为此,引入朱沁夫等提出的集中度系数[32]来反映国家园林城市空间分布集聚程度的变化趋势。改进后的公式如下：
G = ∑ i n X i T 2 ∑ i = 1 n 1 n 2 - 1 （2）
式中： G 为集中度系数; X i 为第 i 个省市区的国家园林城市数; T 为国家园林城市总数; n 为省市区总数。 G 值越大,表明国家园林城市的分布越集中,反之,则越分散。
2.2.3 核密度估计 其是较之点密度、线密度更为直观平滑的点状要素分布密度表达方法,可借助ArcGIS空间分析模块中集成的Kernel Density工具实现[33]。借助搜索窗口的移动,对不同时间的点格局密度进行平滑采样,以反映国家园林城市空间分布的总体格局及其变化趋势。具体公式如下[34]：
f n X = 1 n h d ∑ i = 1 n k X - X i h （3）
式中： k X - X i h 为核密度方程; X - X i 为估值点 X 到要素 X i 的距离; h 为带宽即搜索半径,经多次试验后确定为200 km; n 为要素总数; d 为数据维数,本文取2。
2.2.4 探索性空间数据分析（ESDA） 其旨在通过对事物空间分布格局的描述与可视化,发现空间集聚和空间异常,揭示事物间的空间相互作用机制[35,36]。其以空间关联性测度为核心,本质是一系列空间数据分析方法和技术的集合[37]。借助ESDA方法,从全局和局部两个维度,探究国家园林城市空间关联特征及格局的演化。具体采用 Glo bal Moran's I 指数测度整个研究区域的空间关联结构模式,选取 Getis - Ord G i * 进一步识别不同空间位置上的高值簇与低值簇,明晰热点区与冷点区的空间分布格局[36]。计算公式如下：
（1） Global Moran's I 指数
I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij x i - x ̅ x j - x ̅ S 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij i ≠ j （4）
式中： n 为空间单元数; x i 、 x j 和 x ̅ 分别为 i 、 j 空间单元的国家园林城市数和所有研究单元的平均数; S 2 为 ∑ i=1 n X i - X ̅ 2 n ; W ij 为空间权重矩阵,空间邻接为1,不相邻为0。 Global Moran's I 指数的取值范围为[-1,1],若值为正,表明国家园林城市分布较多（或较少）的空间单元呈显著集聚的态势;若值为负,表明呈相反的离散状态;若值趋近于期望值 - 1 ( n - 1 ,则呈独立随机分布特征,不存在空间自相关。
（2） Getis - Ord G i *
G i * d = ∑ i = 1 n W ij d x j ∑ i = 1 n x j （5）
式中, x j 为 j 空间单元的国家园林城市数, W ij ( d ) 为空间权重矩阵。
为便于解析,对式（5）进行标准化处理：
Z G i * = G i * - E G i * Var G i * （6）
式中： E G i * 和 Var G i * 分别为 G i * 的数学期望值和变异系数。若 Z G i * 为正且显著,说明 j 空间单元周围地区的国家园林城市数相对较高（高于均值）,属高值空间集聚（热点区）;反之为负且显著,则表示 j 空间单元周围地区的国家园林城市数相对较低（低于均值）,属低值空间集聚（冷点区）[36]。
2.2.5 皮氏积矩相关系数（PPCC） 其是衡量两个正态连续变量之间线性相关程度的统计分析指标,可用以测度特定因素对国家园林城市时空演变的影响。计算公式如下[38]：
r xy = ∑ i=1 n x i - x ̅ y i - y ̅ ∑ i=1 n x i - x ̅ 2 ∑ i=1 n y i - y ̅ 2 （7）
式中： n 为有国家园林城市分布的省市区数; x 、 y 和 x ̅ 、 y ̅ 分别为待分析的2个变量和其样本值的平均数。 r xy 的取值范围为[-1,1],其绝对值越大,说明变量间的相关性越强;反之亦然。一般认为, r xy <0.2为极弱相关或无相关,0.2< r xy <0.4为弱相关,0.4< r xy <0.6为中等程度相关,0.6< r xy <0.8为强相关,0.8< r xy <1为极强相关。

3 国家园林城市时空演变的多维特征

3.1 政策演进及其阶段特征

3.1.1 政策节点识别 国家园林城市既是在中国园林文化根脉上开出的“新花”,也是新中国园林绿化建设实践结出的“硕果”,其评选具有鲜明的时代性和政策性。基于政策内涵的流变（图2）,审视国家园林城市的创建活动,可以发现其中有3个重要的时间节点：一是1992年,该年是“创园”活动的开端年;二是2004年,原建设部于该年提出在已有“创园”工作基础上,开展生态园林城市创建活动,标志着城市园林绿化建设由只重绿量增长的粗放模式向量、质兼顾的生态模式转化;三是2010年,住房和城乡建设部于该年对园林城市和生态园林城市的标准进行了修订和对接,重点增加了节能减排、人居环境、社会保障等方面的评价指标,反映出“创园”目标由推动城市生态环境建设向全面提高城市发展宜居性的转变。
Fig. 2 Summary of important landscape greening policies and the construction of garden cities commencing from 1949

图2 1949年以来中国园林绿化及“创园”重要政策梳理

3.1.2 发展阶段分析 基于对上述政策转捩点的判断,将国家园林城市的发展历程大体划分为3个阶段（图2）。结合图3可知：
Fig. 3 The degrees and types of structural changes of national garden cities

图3 国家园林城市数量及类型结构变化

（1）1992-2003年为园林城市建设探索阶段。在此期间囿于全国城市绿化基础的普遍薄弱和地方政府财政投入的不足,国家园林城市数量增长缓慢,12年间仅有7批52个城市入选,但获命名城市绿化建设的特色多较显著,如滨海型城市威海“山、海、岛、林、湾、滩”相融的独特风貌,平原型城市北京“环圈围绕、绿廊串联”和合肥“公园环城、绿楔入城”的“城乡一体化大园林”建设模式,以及河谷型城市马鞍山“九山环一湖、翠螺出大江”的绿化景观格局。而从类型结构来看,滨海型城市在创建伊始的优势趋于不明显,但其在该阶段的绝大多数年份都还能占到国家园林城市总数的1/3以上。
（2）2004-2009年为园林城市生态化发展阶段。在此期间“创园”的方向得以进一步明晰,即通过建设更高水平的生态园林城市向生态城市迈进。并且,“创园”作为改善生态和生活环境、提升城市品质的重要政策工具受到了地方政府的广泛重视,甚至演变为一项社会动员工程。创建热潮的掀起,推动了国家园林城市数在6年间迅速增加到180个,每批次入选数的平均值达25.6个,是前一阶段相应值（7.4个/批）的近3.5倍。伴随整体数量的扩张,国家园林城市的类型结构也发生了变化,平原型城市占到半壁江山,河谷型城市持续增多,两者成为“创园”的主体。
（3）2010-2015年为园林城市宜居性提升阶段。在此期间“创园”的内容日益多元和综合,城市人居环境质量和为民服务水平的提升成为政策的着力点。受申报评审周期安排的影响,国家园林城市数量年际间的变化大,呈现出偶数年少、奇数年多、梯次爬升的整体态势。尽管获命名城市数量的增幅及分批次的平均值都仍较大（130个、21.7个）,就指标尤其是绿量而言创建水平也在不断提高,但涉及领域过多、地域特色不显、建设路径趋同等问题也开始凸显。
3.1.3 特色模式总结 国家园林城市所处的自然地理环境及其约束下的山水格局,是其绿化景观特质和人居环境风貌形塑的基础。因此,基于其城市建成区所处的局部地形,对各类园林城市的特色景观意象进行分析（表1）。
Tab. 1 Classification of national garden cities

表1 国家园林城市分类型的分析

类型 数量(个) 占比(%) 城市建成区所处局部地形 山水格局 特色景观意象 典型例证
滨海型国家园林城市 34 10.97 海岸平原 依山傍海 天连海色蓝深浅,城接山光绿淡浓 青岛
入海河流河口地区 城依山,水绕城 一岫坡陀凝碧草,河流蜿蜒入城中 温州
平原型国家园林城市 163 52.58 三角洲平原 水网交错 绿林织河网,人家尽枕水 苏州
山前洪积、冲积平原 水从山出,城在山前 山随绿野尽,水入邑城中 西安
平原中腹 地阔水疏 阡陌纵横万亩连,绿满田畴麦叶齐 商丘
江河沿岸冲积平原 江水穿(绕)城 无山平野云天阔,有绿高城烟江微 武汉
河谷型国家园林城市 113 36.45 河流阶地 两山夹川 一河护城将绿绕,两山排闼送青来 兰州
山间盆地 群山环抱 翠峰环野立,一水抱城流 柳州
低山丘陵 城随山转,山水相依 江环千嶂合,山城绿葱茏 重庆
进一步对各地“创园”实践进行总结可知,国家园林城市的建设在20余年间已形成了4种典型模式：一是利用优越的水热条件和拥山抱海的景观,构建大绿量、花园式、开放型、生态化的绿化格局,塑造山海园林城市特色。该模式多见于深圳等亚热带和热带海滨城市;二是构建“绿林织河网、绿廊贯交通、公园遍全城”的绿化布局,形成水网、路网、绿网“三网一体”的生态格局,营造蓝绿交响、水城一体的风貌特色。该模式多见于昆山等三角洲平原城市;三是尊重自然、顺应地形、因地制宜,构建亲山近水、城林交融的大山水、大园林空间格局。该模式多见于重庆等河谷型城市;四是依托人文积淀和历史园林资源,构建既有古典韵味又具现代功能的绿化格局,注重在景观营造中彰显传统风貌和地方特色,促进城市文脉、绿脉的融合和延续。该模式多见于苏州等园林名城。

3.2 空间分布结构特征变化

3.2.1 均衡性 选取包含所处时间节点全部国家园林城市的矩形,利用ArcGIS10.2软件中的渔网工具对矩形的边依次进行2~10等分分格,生成不同尺度的由矩形单元组成的渔网。基于式（1）,统计落入网格内国家园林城市的个数并进行相应计算,得到表2的数据。将所得的 ( N ε ， k ) 和 ( I ε ， k ) 绘制成双对数散点图（图4）,并对点列的直线部分进行回归,求出2003年、2009年、2015年国家园林城市空间分布的容量维数 D 0 和信息维数 D 1 。
Fig. 4 The ln-ln plot for constructing the grid dimension of national garden cities

图4 国家园林城市空间分布的网格维数双对数散点图

Tab. 2 The data used to calculate the grid dimension of national garden cities

表2 国家园林城市空间分布的网格维数测算数据

k 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2003年 Nε 4 6 10 12 14 15 17 23 21
Iε 0.8878 1.6037 1.9101 2.1911 2.4356 2.4523 2.4173 2.7009 2.6703
2009年 Nε 4 7 12 15 18 21 28 29 35
Iε 0.9199 1.5257 2.0168 2.1510 2.3072 2.5560 2.8842 2.9236 3.1629
2015年 Nε 4 6 9 12 14 14 20 21 26
Iε 0.9413 1.1893 1.3837 1.5874 1.9242 2.1825 2.2419 2.4211 2.6705
由图4可以看出,国家园林城市空间结构的分形特征明显,网格维数无标度区间的范围在3个时点间的变化不大;容量维数 D 0 和信息维数 D 1 均表现出先增后减的变化趋势,反映出国家园林城市的空间分布在由集中渐趋均衡后又有反转。具体而言：3个年份的容量维数值分别为1.0610、1.3217、1.1321（测定系数分别为0.9767、0.9917、0.9866）,更为接近于1,说明国家园林城市在自组织演化过程中具有向某条带状区域集中的趋势,结合图1可以发现沿海、沿长江地区及京广等综合运输大通道沿线区域是其分布的高度密集区;而3个年份的信息维数值分别为0.6191、0.7069、0.6570（测定系数分别为0.8777、0.9524、0.9916）,均明显小于对应的容量维数值且相差较大,表明国家园林城市在空间分布上呈不等概率分布态势,分形结构较为复杂。
3.2.2 集中度 网格维数的测算结果仅反映了国家园林城市空间分布的不均衡性即空间结构的集聚特征,有必要对这种特征的程度及变化趋势进行更为准确地把握。因此,基于式（2）计算2003年、2009年、2015年国家园林城市空间分布的集中度系数 G ,得到其值分别为9.82、22.13、22.88（表3）。显然,国家园林城市在省域尺度分布的不均衡性一直在强化,但此态势已大为趋缓。相较于2003-2009年间分布集中度的快速上升,2009年以后国家园林城市集聚程度的变化很小,原因可能与更多城市政府的积极申报、主管部门评选时对区域平衡的考量以及部分现状高密度分布区国家园林城市数的饱和等因素有关。
Tab. 3 Variations in the concentration of the spatial distribution of national garden cities

表3 国家园林城市空间分布的集中度变化

年份 分布省份总数(个) 国家园林城市总数(个) 集中度系数
2003 18 52 9.82
2009 28 180 22.13
2015 30 310 22.88

3.3 空间分布格局演变特征

在明晰空间分布结构特征变化的基础上,对2003年、2009年、2015年的国家园林城市分别进行核密度制图（图5）,进一步探究其空间分布的总体格局及演变特征。通过3个时段的对比,可以看出：
Fig. 5 The kernel density of the spatial distribution of national garden cities

图5 国家园林城市空间分布的核密度图①(① 图5中三大自然区域界据赵松乔1983年提出的《中国综合自然地理区划方案》[39]。)

（1）国家园林城市的空间分布总体上与中国的综合自然地理区划高度耦合,在三大自然区之间的分异明显,呈现出东部季风区连片高密度分布、西北干旱区局部集聚、青藏高寒区零星散落的特征。尽管随着时间推移,国家园林城市有向西北干旱区扩散的趋势,但其仍显著集聚在东部季风区,且在该区域的分布密度仍在不断上升。
（2）国家园林城市的空间分布也与“胡焕庸线”（“黑河—腾冲线”）呈强关联特征,即在人口密度高的东南半壁,国家园林城市分布密度也大;在人口密度低的西北半壁,国家园林城市分布密度也小。进一步从时间演化来看,国家园林城市“东南密西北疏”的分布格局尚未有明显变化,仅有以绿洲城市为主体的部分城市突破了“胡焕庸线”的约束。
（3）东部地区中的长江三角洲、珠江三角洲和山东半岛地区,中部地区的中原经济区和西部地区的天山北坡地区一直是国家园林城市的主要分布地区;宁夏沿黄经济区、武汉城市圈后来居上,也已形成明显的集聚区。

3.4 空间关联格局演化特征

3.4.1 关联特征变化 借助ArcGIS 10.2软件,根据式（4）计算2003年、2009年、2015年国家园林城市空间分布的 Global Moran's I 指数,其估计值分别为0.0399、0.0904、0.0871,正态统计量 Z 值分别为1.3357、2.1764、2.1167。3个年份的 Global Moran's I 指数全部为正,且2009年和2015年的 Z 值大于0.05置信水平下的临界值1.96,通过了显著性检验（2003年的检验结果不显著）,表明国家园林城市的分布一直具有空间自相关特征,获命名城市数量相当的省市区在空间上集中分布,且集聚的态势在2009年前不断增强,但在此后相邻空间单元的正相关性又略有减弱。
3.4.2 热点区域演化 由于全局评估有时会掩盖局部状态的不稳定性,需在识别出国家园林城市空间集聚特征的基础上,进一步探测集聚的具体区域及其变化。根据式（5）、式（6）,分别计算出2003年、2009年、2015年的局部空间关联指数（ Getis - Ord G i * ）,并基于GIS平台将其可视化。继而采用Jenks的“自然间断点分级法”将每个年份的局部 G i * 统计量从高到低分成4类,生成国家园林城市空间分布格局的热点演化图（图6）。由图6可知：
Fig. 6 Regional evolution of hotspots in the spatial distribution of national garden cities

图6 国家园林城市空间分布的热点区域演化

（1）随着国家园林城市创建活动的深入开展,热点区和次热点区数量由11个增加到16个,冷点区数量由9个大幅减少到3个,但在研究的3个年份中,未发生变化的区域仍有10个,占总数的32.26%,空间格局表现出一定的稳定性。
（2）2003年热点区集中连片分布在东南沿海地区,且向西北逐渐演替为冷点区,冷热点格局的梯度变化特征明显;西部12省份均为冷点区或次冷点区,其中西北5省区形成明显的国家园林城市分布低值簇。到2009年,山东、河南跃迁为新的热点区,高值聚簇区向北推移,由原先的带状变为“J”字型的集聚形态;福建、江西、广东、广西、海南等泛珠三角区域5省的集聚性则出现衰减。而到2015年,热点区进一步扩大并演化为倒“U”型形态,次热点区也有拓展,次冷点区则在西南和东北地区明显扩张。
（3）分省来看,始终未发生变化的区域中,江苏、浙江和安徽、湖南分别是热点区和次热点区,甘肃、青海、西藏和辽宁、内蒙古、贵州分别为冷点区和次冷点区;而在发生变化的区域中,除河南直接从次冷点区一跃为热点区外,都表现为逐级增强或减弱的演化 特征。

4 国家园林城市时空演变的 影响机理

综合运用叠置分析、矩阵分析、皮氏积矩相关系数等方法,分析影响国家园林城市时空演变的主要因素及其作用机理。

4.1 水热气候条件

水热气候条件的地域分异是决定国家园林城市分布格局的基础因素,对国家园林城市空间扩散的方向及扩展的地域范围也有着强约束。热量条件和水分条件的地带性差异主要以温度带和干湿区来体现,因此将310个国家园林城市分别叠加到中国的温度带[39]和干湿区划分图[40]上（图7、图8）,以探察其与气候区的耦合规律。
Fig. 7 The superimposition of national garden cities on temperature zones in China

图7 国家园林城市与中国温度带划分图的叠加②(② 图7中中国温度带的划分据王静爱和左伟主编的《中国地理图集》[40]。)

Fig. 8 The superimposition of national garden cities on arid and humid regions in China

图8 国家园林城市与中国干湿区划图的叠加③(③ 图8中中国干湿区的划分据郑景云等2013年编制的《1981-2010年中国气候区划简图》[41]。)

分温度带统计可知,中温带、暖温带、亚热带内的国家园林城市数分别为37个、99个、160个,分占总数的11.94%、31.94%、51.61%,而热带内仅有8个,3大垂直气候带内合计也只有6个,寒温带内更是空白。明显可以看出,亚热带和暖温带由于热量条件相对优越、生长期相对长,利于植树造林和绿地建设,是国家园林城市最主要的分布地带。其他温度带内国家园林城市分布少的原因各异：垂直气候带是因其海拔高,积温不足,植物生长期短;寒温带则是由于其范围很小,无霜期很短;热带尽管热量资源充足,但占陆地国土面积的占比过小,其内的城市数量也少。
分干湿区统计可知,干旱区、半干旱区、半湿润区、湿润区中的国家园林城市数分别为20个、19个、93个、178个,分占全部园林城市数的6.45%、6.13%、30.00%、57.42%。显然,湿润、半湿润地区由于降水量相对较多、全年多数时间水分有盈余,且夏季雨热同期,为城市园林绿化建设提供了较好的水热条件,因而成为国家园林城市分布的主要地域;干旱、半干旱地区干燥少雨且降水的年际变化大,部分地区甚至只能“以水定城、以水定绿”,水分的不足限制了城乡绿化面积的拓展,水资源的缺乏约束了该地区国家园林城市数的增加。

4.2 历史园林资源

园林城市是体现中国特色和传统园林文化积淀的城市生态文明建设新模式,其发展根植于历史,受该地域历史时期园林兴盛程度的影响。借助对中国各省份历史园林遗产数量[22]与国家园林城市数量④(④ 以有国家园林城市分布的30个省份为研究样本;北京、上海、重庆三个直辖市已获评国家园林城市且未下辖市,故其国家园林城市数量均按1个计算,下同。)的矩阵分析,探究历史园林资源因素的作用。从图9可以看出,73.33%的省份分布在第一象限和第三象限;26.67%的省份分布在第二象限和第四象限,且其内的山西、云南、福建等省紧邻分界线,表明国家园林城市的分布与历史园林遗产的分布具有明显的空间耦合关系,以江南私家园林著称的江浙两省和园林类型多样、数量较多的河南、湖北等省也是国家园林城市的主要集聚区。历史园林资源既夯实了城市“创园”的物质文化基础,也赋予了城市园林绿化的独有特色。
Fig. 9 A matrix for analyzing historic garden heritage and national garden cities at the provincial scale

图9 各省份历史园林遗产数量与国家园林城市数量的矩阵分析

4.3 城市发育状况

城市发育状况即省域尺度上城市数量的差异是影响国家园林城市空间分异的关键因素。通过对中国各省份城市的数量与其中获评国家园林城市的数量⑤(⑤ 北京、上海、重庆三大直辖市并未下辖市,故其城市数量均按1个计算,下同。)的矩阵分析,探寻城市发育状况因素的作用。从图10可以看出,76.67%的省份分布在第一象限和第三象限;23.33%的省份分布在第二象限和第四象限,表明国家园林城市的分布与城市发育状况具有显著的正相关性。两者关系紧密的原因显而易见：由于设市城市才可申报国家园林城市,因此,一定区域内的城市基数越大,可能获命名国家园林城市的数量自然越多。
Fig. 10 A matrix for analyzing the number of cities and national garden cities at the provincial scale

图10 各省份城市数量与国家园林城市数量的矩阵分析

从图11可以更直观地看出城市密集分布地区与国家园林城市主要分布地区在空间上具有的一致性,即环渤海、长江三角洲、珠江三角洲、长江中游、海峡西岸等主要城市化地区也是国家园林城市的集聚区。显然,国家园林城市分布的集聚特征一定程度上也是由中国城市分布的不均衡性所形塑。
Fig. 11 The relation between national garden cities and the national urbanization strategy

图11 国家园林城市与全国城市化战略格局图的叠加⑥(⑥ 图11中的城市化战略格局依据《全国主体功能区规划》划分[42]。)

4.4 经济发展水平

经济发展水平的区域差异是影响国家园林城市空间分异的重要因素。因各省份可参评国家园林城市的城市基数不一,为更精准地衡量经济因素的作用,分别选取各省份国家园林城市数量占其城市数量的占比和2015年的人均GDP作为变量,测度两者线性关系的密切程度（表4）。运用SPSS软件计算得到皮氏积矩相关系数 r xy =0.611（在0.01水平上显著）,表明国家园林城市空间分布与经济发展水平的相关性强。原因可能有二：一是国家园林城市的评选自2000年起就已不再局限于对绿地建设管控的考量,而是逐渐拓展到生态环境、市政设施等多个领域,涉及诸多职能部门,需要大量资金的投入和相关资源的整合。经济发达地区财政实力强、市场机制更完善、城市治理水平相对也高,在“创园”上较之欠发达地区有明显优势。二是经济发达地区的居民收入水平和消费水平高,对人居环境质量的要求也高,在一定程度上也助推了该地区国家园林城市的创建。
Tab. 4 Percentage contribution of national garden cities to China's per capita GDP in 2015

表4 2015年中国各省份国家园林城市占比与人均GDP

省份 国家园林城市
占比(%)		 人均GDP
(万元)		 省份 国家园林城市
占比(%)		 人均GDP
(万元)		 省份 国家园林城市
占比(%)		 人均GDP
(万元)
北京 100.00 4.40 安徽 68.18 1.20 重庆 100.00 1.58
河北 34.29 1.65 福建 45.45 2.40 四川 35.14 1.24
山西 45.45 1.40 江西 50.00 1.23 贵州 22.22 0.81
内蒙古 30.43 2.37 山东 73.33 2.33 云南 34.48 1.00
辽宁 29.03 2.44 河南 60.53 1.38 西藏 12.50 1.09
吉林 72.73 1.79 湖北 59.46 1.65 陕西 23.08 1.49
黑龙江 22.58 1.64 湖南 23.33 1.41 甘肃 22.22 0.94
上海 100.00 4.76 广东 43.90 2.65 青海 12.50 1.38
江苏 82.35 2.99 广西 42.86 1.18 宁夏 85.71 1.45
浙江 77.42 2.97 海南 22.22 1.46 新疆 35.29 1.55

4.5 政府行政力量

国家园林城市需经审核通过后方可获命名,其空间格局自然受到评审办法尤其是相关标准的直接影响。例如,2000版《国家园林城市标准》首次分秦岭淮河以南和以北城市对绿地指标进行取值,后者的达标要求低于前者。受此影响,北方城市在国家园林城市中的占比由该政策实施前的36.84%,提高到该政策执行期末（2009年）的43.33%。然而也需看到,评选标准虽至今已历经5次修订完善,但总体而言指标设置和达标要求的“一刀切”现象仍然明显,未能充分考虑到自然条件和经济社会条件区域差异的存在,尤其不利于气候条件较差、政府财力不足、植绿护绿成本高的西北欠发达地区城市,因而不仅未能缓解,甚至在一定程度上加剧了国家园林城市分布的不均衡。同时,还需注意到,随着国家园林城市部分评价指标考核范围的扩大,以及考核要求对统筹城乡生态空间的强调,各城市都在更大的地域空间提升园林化水平,城市间互联互通的生态网络体系开始形成,部分地区出现了园林城市群的雏形。简言之,政策因素的空间效应开始更多地表现在城市—区域尺度,而非此前的全国和城市内部尺度。
此外,由于国家园林城市实行申报制,申报主体为城市人民政府而非园林绿化主管部门,相关决策多是自上而下做出,同时其创建又是一项社会系统工程,需要全民动员、全社会参与,因此,地方政府及其主要领导的认知水平、积极性和动员能力往往会影响到城市“创园”结果。换言之,地方政府重视和支持的差异也在影响国家园林城市的空间格局。
综合上述对影响因素及机理的分析可知,国家园林城市的时空演变是自然约束力、人文驱动力和政府行政力交互耦合作用的结果。具体而言：水热气候条件的地域差异框定了国家园林城市空间分布的基本格局且限制了其演化,是先天性的自然约束力;城市发育状况、经济发展水平和历史园林资源等人文动因,与气候因子对国家园林城市的空间分异有类似影响,因而进一步强化了基本格局的不平衡性;主管部门——住房和城乡建设部的标准制（修）订及评审管理权力,与申报城市政府的决策力、组织动员力共同构成了直接影响国家园林城市创建的政府行政力,但由于考核要求未能因地制宜,前者的“有形之手”没有发挥应起的调控作用,反而在一定程度上加剧和固化了国家园林城市空间分布不均的状态（图12）。
Fig. 12 The impact mechanism of the spatiotemporal evolution of national garden cities

图12 国家园林城市时空演变的影响机理

5 结论与讨论

5.1 结论

（1）2004年、2010年是“创园”政策的两大转捩点,据此可将国家园林城市的发展历程大体划分为建设探索（1992-2003年）、生态化发展（2004-2009年）和宜居性提升（2010-2015年）3个阶段。
（2）国家园林城市的空间分布特征在全国尺度上表现为由集中渐趋均衡后又有反转的趋势,在省域尺度表现为不均衡性的一直强化,整体而言空间结构的分形特征明显且分形结构较为复杂。
（3）国家园林城市在空间分布上,与中国的综合自然地理区划高度耦合、与“胡焕庸线”显著相关,总体上呈现为“东南密西北疏”的分异格局;在时间演化上,有跨越自然区域与地理界线的扩散与突破,但分布格局并未发生明显变化,东部季风区及主要城市化地区始终是其主要集聚区。
（4）国家园林城市的分布在全局上一直具有空间自相关特征,而局部空间关联格局的变动则较大,表现为：热点区的数量扩张、分布“北移”及形态演化特征明显,次热点区和次冷点区均有一定拓展,冷点区则大幅缩小,发生变化的区域基本都是逐级减弱或增强。
（5）国家园林城市的时空演变受水热气候条件、历史园林资源、城市发育状况、经济发展水平的区域分异和部门评审管理权力、地方政府重视程度等多重因素的影响,是自然约束力、人文驱动力和政府行政力等复杂动力相互作用的结果,表现为不平衡分布格局的形成、强化和固化以及格局演化的受制。

5.2 讨论

（1）鉴于客观存在的自然地域分异规律不能改变,现实中的区域经济差距也难以在短期内弥合,优化国家园林城市不平衡分布格局、彰显城乡园林绿化建设地域特色的关键显然在于政府层面的顶层设计。建议住房和城乡建设部对于“创园”采取差别化考核、分区域或分类型评比的方式,按照“指标有区别、权重有差异”原则,修订《国家园林城市系列标准》,针对不同地理单元或不同类型的城市设置各有侧重、各具特色的考核指标内容,以评促建、以评促优。指标体系中,既要有保证“增绿量、优环境”基本目标任务的共同指标,也应有利于各区域或各类型城市园林绿化特色凸显的差异指标。
（2）本文主要探讨国家园林城市在大尺度上的格局特征演化,尽管也有城市尺度的类型学分析,但由于篇幅和结构所限,仅对各类园林城市的绿化特色及建设模式进行了初步总结,需在今后予以更细致地探察。同时,随着“创园”工作的全面开展,全国已有近半城市获命名,因而导致国家园林城市的空间分布与中国城市的分布格局有一定的相似性,但作为政府治理机制生产出的点状地理事物,其分布及演变亦有特殊性,突出表现为政策的重要作用。因此,在下一步的工作中,需结合宏微观的分析,更深入地揭示国家园林城市总体分布格局和内部园林绿化格局演化的政策驱动机制。此外,国家园林城市等各类可抽象为空间点的评选项目分布的共性规律及一般影响机理,也是值得探究的科学问题。

The authors have declared that no competing interests exist.

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朱竑, 陈晓亮. 中国A级旅游景区空间分布结构研究. 地理科学, 2008, 28(5): 607-615.旅游景区是地球表面上一类特殊的景观类型,而A级旅游景区则是具有中国特色的旅游等级分类系统。它的设立和评比对中国旅游产业的发展业已发挥巨大的作用。且自旅游景区评A以来,随着各级政府的日趋重视,旅游景区评A在全国得到广泛认同,进而使A级旅游景区分布的格局发生显著变化。以现有2 286个中国A级旅游景区的数据资料为基础,分析了其分布特征及变化规律。研究发现,看似毫无组织的全国A级旅游景区其实是有其内在的空间分布规律性的。它两端稠密、中间稀疏的整体分布格局是伴随着中国旅游景区的发展而逐渐形成的。无论是在空间组织上还是在时间演变上,A级旅游景区都与人口分布、地形地势间存在着密切的关联性和配比性。虽然中国31个省份的A级旅游景区分布情况各有差异,但其组成结构仍然具有较高的相似性,而且越来越呈现出不断分散的趋势。总体看,中国各省份都存在着旅游景区的组团形态,但这并不能阻止中国A级旅游景区向无序化方向发展。研究对目前中国A级景区的分布状况与资源间的错位问题及未来发展的趋势等进行了讨论。

DOI

[Zhu Hong, Chen Xiaoliang.Space distribution structure of A-grade scenic spot in China. Scientia Geographica Sinica, 2008, 28(5): 607-615.]

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吴佳雨. 国家级风景名胜区空间分布特征. 地理研究, 2014, 33(9): 1747-1757.国家级风景名胜区是中国自然和文化遗产的重要载体。基于风景名胜区类型的多样性和区域地理条件与历史脉络的差异性,借助ArcGIS等分析工具,从全国尺度对国家级风景名胜区空间分布特征进行分析,结果表明:国家级风景名胜区整体呈凝聚状态,以自然特点为主和以人文特点为主的风景名胜区分布状态不同。国家级风景名胜区在自然地理要素中的空间分布特征有:集中分布在地表水域周边,与地貌特征和地质构造成因有密切关系,倾向于分布在植被种类丰富的区域;国家级风景名胜区在人文地理要素中的空间分布特征有:国家级风景名胜区按类别均质分布在文化地理区划的副区中,集中分布在交通可达性较好的区域,尤其在古代重要城市周边聚集,而与当代经济发展水平没有关系。

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[Wu Jiayu.Study on spatial distribution characteristics of Chinese national parks. Geographical Research, 2014, 33(9): 1747-1757.]

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刘国明, 杨效忠, 张琳伟. 中国国家级水利风景区的旅游空间结构分析. 河海大学学报: 哲学社会科学版, 2011, 13(1): 49-53.

[Liu Guoming, Yang Xiaozhong, Zhang linwei. Analysis on tourism spatial structure of national water scenic spot in China. Journal of Hehai University: Philosophy and Social Sciences, 2011, 13(1): 49-53.]

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许贤棠, 刘大均, 胡静, 等. 国家级乡村旅游地的空间分布特征及影响因素: 以全国休闲农业与乡村旅游示范点为例. 经济地理, 2015, 35(9): 182-188.以483个全国休闲农业与乡村旅游示范点为研究样本,对其空间分布形态、均衡程度、分布密度进行定量表征,并运用空间插值和缓冲区分析等方法探究其影响因素.研究表明:①示范点在地理空间上趋于聚集分布状态,属于凝聚型分布格局.②示范点空间分布是分形的,且分形结构较复杂,在自组织演化过程中是围绕城市、交通等地理要素展开.③示范点空间分布密度呈现明显的差异性,京津冀、长三角的密度最大,珠三角、闽东南和川渝等地次之.④示范点空间分布受资源禀赋、客源市场和交通区位的影响较大,呈现“傍景”、“环城”、“沿路”的分布格局.

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[Xu Xiantang, Liu Dajun, Hu Jing, et al.Spatial distribution characteristics and influence factors of rural tourism destination in China: The case of national level leisure agriculture and rural tourism demonstration sites. Economic Geography, 2015, 35(9): 182-188.]

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周一星. 城市地理学. 北京: 商务印书馆, 1995.

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杨永春. 中国河谷型城市研究. 地域研究与开发, 1999, 18(3): 61-65.河谷型城市是城市主体在河谷中形成和发育的一类城市。文章讨论了河谷型城市的内涵、特征、分类、分布、社会经济功能以及自然条件对河谷型城市建设的影响，阐述了河谷型城市建设与发展中应注意的若干问题

DOI

[Yang Yongchun.Research on the valley-city of China. Areal Research and Development, 1999, 18(3): 61-65.]

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刘继生, 陈彦光. 城镇系统空间结构的分形维数及其测算方法. 地理研究, 1999, 18(2): 171-177.

[Liu Jisheng, Chen Yanguang.Fractal dimensions of spatial structure of an urban system and the methods of their determination. Geographical Research, 1999, 18(2): 171-177.]

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许志晖, 戴学军, 庄大昌, 等. 南京市旅游景区景点系统空间结构分形研究. 地理研究, 2007, 26(1): 133-139.应用分形理论,以南京市旅游景区景点系统为例,测算出其聚集维数、网格信息维数和空间关联维数三种分形维数,对景区景点系统的空间结构进行研究。通过对维数值和分维数坐标图进行了分析,认为南京市景区景点体系的空间结构是分形的,系统的有序度高,空间结构紧致,具有景点体系空间结构演化自组织优化的趋势,南京市景区景点的空间分布集聚性很强,且是沿着某些方向上的集聚,自组织优化趋势受到无序因素的干扰而打断,空间结构需要进行调整。

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[Xu Zhihui, Dai Xuejun, Zhuang Dachang, et al.A fractal study on spatial structure of tourist scenic spots systems: A case study of Nanjing. Geographical Research, 2007, 26(1): 133-139.]

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Arlinghaus S.Fractals take a central place. Geografiska Annaler, 1985, 67(2): 83-88.Please read the attached file for an abstract and for a link to the full text for the reader to use via a participating library or other institutions (for a free copy).

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朱沁夫, 李昭, 杨樨. 用地理集中指数衡量游客集中程度方法的一个改进. 旅游学刊, 2011, 26(4): 26-29.地理集中指数用来衡量游客集中度存在着一些不足，其大小受到样本数量多少的影响，既没有一个衡量的标准，又不能进行不同样本数量的结果的比较，且不够直观。考虑引入完全均匀分布的地理集中指数，并计算其与地理集中指数之差，再运用这个差值与完全平均的地理集中指数之比来衡量游客集中度，并称这个比值为游客集中度系数，这一系数可以较科学、直观地反映游客集中程度。

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[Zhu Qinfu, Li Zhao, Yang xi. An improvement of evaluating method on tourist concentration degree with geographic concentration index. Tourism Tribune, 2011, 26(4): 26-29.]

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佟玉权. 基于GIS的中国传统村落空间分异研究. 人文地理, 2014, 29(4): 44-51.以2012年住房和城乡建设部等国家四部委联合评审认定的646家“中国传统村落”为研究对象,通过谷歌地理信息系统（GoodyGIS）定位村落的地理坐标,确定海拔高程等属性。利用Arcgis10.1和GeoDa技术平台,对中国传统村落的空间分异特征进行综合分析。研究发现：中国传统村落在空间上呈明显的集聚型分布,在各省份间具不均衡态势,呈现出黔东南—湘西、皖南—浙西—闽西北、晋—冀—豫和滇西北等四个核密度高值区。传统村落距离中心城市较远,大多数村落处在40—100km的直线范围内。全局及局部空间自相关研究结果表明,不同高程中国传统村落的空间分布明显存在着高高（HH）、低低（LL）集聚现象,缺乏低高（LH）、高低（HL）区域,反映出传统村落在空间选址上所具有的复杂性和多样性特征。

[Tong Yuquan.Research on the spatial differentiation of Chinese traditional village on GIS. Human Geography, 2014, 29(4): 44-51.]

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刘昌雪, 汪德根. 城市创意旅游资源空间效应及发展模式: 以苏州市中心城区为例. 地理研究, 2016, 35(5): 977-991.随着创意经济的兴起和旅游者需求的变化,发展创意旅游日益成为消费热点和推动旅游业转型升级的有效途径.创意旅游资源是创意旅游发展的基础,其产生的空间效应是区域旅游研究的重要内容,对提升区域旅游竞争力具有重要意义.以苏州中心城区为例,综合运用最近邻指数、不平衡指数、核密度分析和使用者温度计量模型等方法,深入研究城市创意旅游资源空间效应.结果显示:①创意旅游资源的融人使苏州中心城区整体和各区域的旅游资源空间分布集聚度增大,但各区域增大程度和资源空间分布状态变化不同;②融入创意旅游资源后苏州中心城区整体旅游资源区域分布呈集中态势,且分布的均衡度降低;③创意旅游资源的融入促进了区域旅游资源空间效应的发挥,苏州中心城区由以姑苏区为“单核心”的“众星拱月”空间格局转变为以姑苏区一工业园区为“双核心”的“日月同辉”空间格局,从而实现苏州中心城区“双核”旅游空间发展模式.

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[Liu Changxue, Wang Degen.Spatial effects and development pattern of creative tourism resource: A case study of center city of Suzhou. Geographical Research, 2016, 35(5): 977-991.]

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Anselin L.Interactive techniques and exploratory spatial data analysis. In: Longley P A, Godchild M F, Maguire D J. Geographical Information Systems. New York: John Wiley &Sons, 1999: 253-266.Recent developments in computing hardware and GIS software have made it possible to interact directly with large spatial databases and to obtain almost instantaneous results for a wide range of GIS operations. The sophistication in storage, retrieval, and display

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[36]
靳诚, 陆玉麒. 基于县域单元的江苏省经济空间格局演化. 地理学报, 2009, 64(6): 713-724.通过ESDA相关分析,描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上,江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性,相似的地区在空间上集聚分布,热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构,且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性,热点区域切换频繁,没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强,空间分异格局中的随机成份在不断降低,而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著,东北—西南方向经济发展的空间差异较小,而东南—西北方向经济发展空间差异最大。最后,将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面:历史发展基础、经济区位和区域发展政策。

DOI

[Jin Cheng, Lu Yuqi.Evolvement of spatial pattern of economy in Jiangsu province at county level. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(6): 713-724.]

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马晓冬, 马荣华, 徐建刚. 基于"ESDA-GIS"的城镇群体空间结构. 地理学报, 2004, 59(6): 1048-1057.基于ESDA-GIS的空间分析框架,利用江苏省1346个小城镇的统计数据,对其城镇群体空间结构进行了研究.首先对统计数据进行了概括性因子分析,抽取的规模与经济因子值的频率分布都是偏态的,且两因子之间不存在规模-效益的正相关性.随后,对小城镇群体的空间结构进行了探索性分析,由密度图显示:小城镇空间分布不均衡,其密度由东南部的沿长江、环太湖地区向西和向北递减.通过空间自相关测度分析得出:小城镇的经济因子的空间分布具有正相关性,呈现出空间集聚的特征;规模因子的空间相关特征不明显.最后,将小城镇的局域空间自相关系数按县(市、区)行政单元进行聚类,利用方差图的结论修正聚类结果,得出江苏省小城镇经济发展类型分区:三区、一环(带)、一片,即苏北中部地区、苏中及宁镇区、苏锡常地区、苏北边缘环带、睢宁片区,对应的经济发展类型分别为:弥漫发展型、极核发展型、集群发展型、过渡发展型、持续贫困型.

DOI

[Ma Xiaodong, Ma Ronghua, Xu Jiangang.Spatial structure of cities and towns with ESDA-GIS framework. Acta Geographica Sinica, 2004, 59(6): 1048-1057.]

[38]
索玉霞, 王正兴, 刘闯, 等. 中亚地区1982-2002年植被指数与气温和降水的相关性分析. 资源科学, 2009, 31(8): 1422-1429.本文利用1982年~2002年间AVHRR-NDVI数据和气候研究组（CRU）降水与气温数据，分析了中亚5国21年来NDVI年际与季节变化特征及其与气候因子的相关关系。结果表明：①在植被生长季，53%地区NDVI年变化率 <±0.0005NDVI/a（无变化），40%地区NDVI年变化率>0.0005 NDVI/a（增加），6%地区NDVI年变化率< -0.0005 NDVI/a（下降）；按照植被覆盖类型，除常绿林、高山草甸年均NDVI呈一定的上升趋势，变化率分别为0.0014 NDVI/a（p<sub>0.05</sub>=0.001），0.0009 NDVI/a（p<sub>0.05</sub>=0.001），落叶林、草原、作物、草原化荒漠NDVI没有显著变化（p<sub>0.05</sub>>0.05）；②年均NDVI与降水、温度相关性分析结果表明，49.00%的地区年均NDVI与年降水量呈正相关，52.33%的地区NDVI与春季降水量正相关，33.69%的地区NDVI与夏季降水量正相关，70.00%的地区年均NDVI与各季气温弱相关，仅17.78%的地区年均NDVI与年均气温正相关；6种植被类型NDVI与降水、气温相关关系为，常绿林、高山草甸年均NDVI与年均气温分别低度、显著正相关性，相关系数分别为0.432（p<sub>0.05</sub>=0.05）、0.557（p<sub>0.05</sub>=0.009）；草原、作物与年降水量分别显著、低度正相关，相关系数分别为0.511（p<sub>0.05</sub>=0.018）、0.476（p<sub>0.05</sub>=0.029）；落叶林NDVI与夏、冬季降水量低度正相关，相关系数分别为0.415（p<sub>0.05</sub>=0.061）、0.461（p<sub>0.05</sub>=0.035）；草原化荒漠NDVI与春季降水量正相关但不显著，相关系数为0.415（p<sub>0.05</sub>=0.061）。

[Suo Yuxia, Wang Zhengxing, Liu Chuang, et al.Relationship between NDVI and precipitation and temperature in Middle Asia during 1982-2002. Resources Science, 2009, 31(8): 1422-1429.]

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赵松乔. 中国综合自然地理区划的一个新方案. 地理学报, 1983, 38(1): 1-10.

[Zhao Songqiao.A new scheme for comprehenesive physical regionalization in China. Acta Geographica Sinica, 1983, 38(1): 1-10.]

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王静爱, 左伟. 中国地理图集. 北京: 中国地图出版社, 2009.

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郑景云, 卞娟娟, 葛全胜, 等. 1981-2010年中国气候区划. 科学通报, 2013, 58(30): 3088-3099.lt;p>根据我国658个站1981~2010年日气象观测数据, 以日平均气温稳定&ge;10℃的日数、年干燥度、7月平均气温为划分温度带、干湿区、气候区的主要指标, 以1月平均气温、年降水量为温度带、干湿区划分的辅助指标, 并参考日平均气温稳定&ge;10℃的积温及极端最低气温的多年平均值等指标, 对我国1981~2010年气候状况进行了区划, 将我国分为12个温度带、24个干湿区、56个气候区. 与1951~1980年相比, 受气候增暖影响, 1981~2010年间我国东部多个温度带界线出现了北移, 其中暖温带北界东段最大北移超过1个纬度, 北亚热带北界东段平均北移1个纬度, 中亚热带北界中段最大北移2个纬度, 南亚热带北界西段北移0.5~2.0个纬度; 西部因受地形影响, 温度带水平移动不显著, 但在青藏高原有亚寒带范围缩小、温带范围扩大趋势. 同时, 因华北、东北东南部、西北东部降水减少, 北方半干旱与半湿润分界线东移与南进, 其中36&deg;~41&deg;N间的移动幅度达0.5~2.5经度; 但西北的河西走廊、新疆及青藏高原的干旱区、半干旱区总体转湿.</p>

DOI

[Zheng Jingyun, Bian Juanjuan, Ge Quansheng, et al.The climate regionalization in China for 1981-2010. Chinese Science Bulletin, 2013, 58(30): 3088-3099.]

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樊杰. 中国主体功能区划方案. 地理学报, 2015, 70(2): 186-201.

[Fan Jie.Draft of major function oriented zoning of China. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(2): 186-201.]

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