上海市城市空间结构演变及预测邓悦1 , 王铮1 ,2 , 熊云波1 , 王凌云1 , 吴健平1 , 宋秀坤1(1. 华东师范大学城市与环境动态过程重点实验室,上海200062 ;2. 中国科学院政策与管理研究所,北京100080)摘要:该文研究了浦东开发以来上海市中心城区空间结构的演变。
利用地理信息系统软件、电子地图、统计数据和遥感图象,对上海市的人口重心、商业重心进行计算,以考察上海市城市空间结构的演变。
并利用马尔可夫链和神经网络两种方法预测了上海市中心城区2002 年和2005年的土地利用结构和土地利用结构的变化。
关键词:上海市; 空间结构; 预测引言城市空间结构是城市的各要素在空间的分布形式[1 ] 。
依据地理学的观点,可以按城市的外部(p hysical) 形态和人文(human) 形态来考察[1 ] 。
从外部形态来看,城市的空间结构主要表现为土地利用的结构和空间分布形态,这是城市空间结构领域内的研究热点[2 ] ,因为数据容易获得,容易描述。
而城市的人文形态空间结构常常被忽视,包括城市人口分布的空间结构、城市经济的空间结构等,虽然偶尔有文献提到这方面,但是也仅仅是定性描述,缺乏定量计算[3 ] 。
将城市空间结构的外部形态和内部形态联系起来,进行动态研究的文献就更少了,华楠,江景波对城市土地动态利用进行了有益的探索[4 ] ,但是仅限于土地利用的数量结构,并未涉及空间分布。
上海是中国最大的城市之一,也是中国城市空间结构领域学者研究的重要客体。
改革开放以来上海发展迅速,城市的空间结构发生了巨大的变化,在土地利用上表现尤其明显,预测这种变化是一项重要的工作。
近来,吴建平,梅安新等利用航空遥感图像对上海市城市土地利用状况作了基础性研究[5 ] ,为深入探索提供了依据。
吴志强(2000) [6 ]对上海市的城市土地利用空间结构、房国坤等(2000) [7 ]对城市扩张对环境的影响作了可喜的工作。
这些文章对上海市土地空间结构的定量研究打开了良好的局面,但出发点大都限于土地利用。
有关上海城市人文形态空间结构的定量研究则少之又少,影响了上海市城市空间结构研究的平衡发展,在这少量的研究中有张善余对上海市人口分布势态的定性研究。
[8 ]本文根据上海市土地利用遥感航片、商业数据和人口指标,研究了上海市城市空间结构的外部形态和人文形态。
由于篇幅所限,本文有重点地研究了上海市人口重心和商业重心的动态变化,并对城市中心区土地利用结构和分布状况进行了预测。
本文之所以将这两个题材联系起来,是因为考虑到两者都是城市空间结构领域内的重要问题。
本文结构如下:第1 节是上海市人口重心和商业重心位置的演变;第2 节对上海市土地利用数量结构和空间结构进行预测。
第3 节给出结论。
1 上海市人口重心和商业重心1. 1 算法首先需要说明重心和中心的区别,中心是指某要素占较大比例或某方面有重要地位的地区;重心的概念来源于物理学,原指物体各部分所受重力的合力作用点,引申为某地区某要素的加权几何重心。
形象而言,上海可以有若干个商业中心:南京路、淮海路、四川北路、徐家汇,但商业重心只有一个;同样的,人口中心也可以散落在各个区,但人口重心也只有一个。
关于上海市人口中心和商业中心的文章较多,本节则讨论人口重心和商业重心问题。
本文利用丁金宏(1996) [9 ]发展的人口重心计算模型,并推广到商业重心的计算。
数据采用上海市统计年鉴的人口数据和商业数据,其中浦西的人口数据从1990 年开始至1998 年,商业数据从1995 年开始至1998 年;浦东的人口数据从1994 年到1998 年,商业数据只有1998 年的。
人口重心计算如下。
由于使用1988 年上海市中心城区的电子地图,考虑到上海市中心区的政区在不断外扩,不能直接利用按政区统计的人口,而改用密度与政区面积的乘积,因此我们改进人口重心模型:式中的P 为中心城的总人口数, n 为区的个数。
其中d i 是各区的人口密度, s i 是电子地图上的各区面积。
商业重心计算模型如下:(4)式中, ( x i , y i) 为空间单元商业重心, ( .x , .y ) 为中心城的商业重心: p i 为各单元的商业零售业的从业人员数, m i 为第i 个区内的零售商业网点数,代表第i 个区商业的平均规模。
基于模型(1) - (4) ,我们利用Arc view 及Map Object s 并借助Visal Basic 编程,计算得到上海市及浦西的人口重心和商业重心的演变图(见图1) 。
1. 2 人口重心的演变我们发现整个上海市人口重心在过去20 年,基本都在苏州河南岸的黄浦区,并且1994年以来,上海市人口重心一直在向西迁移,几乎每隔两年,出现一次大幅度的西移,如1995～1996 年和1997 年到1998 年。
整个上海市的人口重心、商业重心与CBD 存在明显的偏离,并且移动趋向以东西向移动为主,南北向移动幅度相对较小,这是因为上海市主要联系方向是西部的南京杭州等地区。
向南、向北发展分别受到杭州湾和长江的阻隔,因此其人口和商业重心以东西向移动为主而且存在向西移动的趋势。
浦西的人口重心基本在闸北区苏州河北岸移动,其人口重心的变化可以分为三个阶段: 1985～1990 年;1990～1994 年;1994～1998 年。
1985～1990 年人口重心向西迁移。
由于浦东开发前,上海市向东部的扩张受到技术和交通瓶颈的限制,因此没有其他选择余地,只能向西发展。
1990～1994 年人口重心向东大幅迁移。
原因是1990 年以后,随着上海经济、技术水平的提高,城市发展已经能够跨越黄浦江这一障碍。
南浦大桥、杨浦大桥及越江隧道相继建成,城市向东部发展的瓶颈被打破,开始向东部蔓延。
中心城区改造产生的大量动迁人口中,有相当一部分搬迁到了浦东。
浦西部分虽然不包括浦东,但是它的人口重心显然也受到了影响,因此也向东部移动。
1994～1998 年浦西的人口重心又向西移动。
因为浦东经过20 世纪90 年代初的开发高潮后,仍然无法避免区位带来的瓶颈,而随着市政基础设施建设和老城区改造,上海市西南片区位条件变得更好,浦西的人口重心又恢复了人口自然移动的方向。
1. 3 商业重心的演变由于统计资料本身的局限(浦东各街道的商业数据只有1998 年的) ,上海市的商业重心只能计算1998 一年,它落在静安区的石门二路街道,该年整个上海市人口重心的东南面。
浦西的商业重心在静安区,它的演化可以分为两阶段: 1995～1996 年和1996～1998年。
1995～1996 年,浦西受浦东开发的影响,商业重心向东部移动。
1996～1998 年商业重心则向西南方向移动,这显然是受到人口重心迁移的影响。
从图1 中我们看到,人口重心的变化会诱导商业重心变化。
比如,1990～1994 年浦西的人口重心向东迁移,1994 年后向西移动;而商业重心在1996 年以前向东移动,而1996 年以后开始向西移动。
商业重心移动滞后人口重心移动两年。
由于商业迁移需要成本,其重心的迁移滞后于人口重心的移动。
2 上海市中心城区土地利用预测对城市土地利用空间分布的研究已经比比皆是,而本节则对城市土地利用进行预测。
所采用1947 年、1958 年、1964 年、1979 年、1984 年、1988 年、1993 年、1996 年8 个年份的遥感图像。
这些图象先后由梅安新教授、吴建平副教授解译,经专家评审通过[5 ] 。
由于城市土地利用的空间结构具有复杂性,一般的回归模型是一种线性模型,可能不适用,故我们采用了一些非常规的算法进行探索。
我们尝试用马尔可夫链和神经网络两种方法预测中心城区土地利用空间结构。
上海的城市土地类型有:城市工业用地、商业和居住用地、混合建设用地、农业用地、村镇建设用地、待建用地、道路用地和河流用地。
商业用地没有与居住用地分开,因为在遥感相片上商业和居住用地都表现为高楼,无法区别,因此不得不把两者合在一块称为“商住用地”。
而待建和建设用地是正在转换的土地类型,是城市化过程中的混合建设用地。
我们的模型涉及了这8 种单元。
2. 1 土地利用结构预测表1 是用马尔可夫链方法预测的2002 年和2005 年土地利用类型的结构,同时列出1996 年的土地利用情况以作对比。
从表1 可以看出,2000 年后城市内的农业用地将继续减少,而待建用地和混合建设用地将上升。
这表明城市中的农业用地将不断被开发,由于土地类型的转换有一定的时滞,不及时利用的土地就成为城市建设用地和待建用地。
从表1 还可以看到,居住和商业用地和道路用地将有略微增长。
表1 马尔可夫链预测2002 年及2005 年上海城市土地利用类型结构(单位:km2)表1 马尔可夫链预测2002 年及2005 年上海城市土地利用类型结构(单位:km2) :Tab. 1 Estimation of t he landuse st ructure in Shanghaiin 2002 and 2005 by Markoff Chain Met hod (unit : km2)土地类型商住用地工业用地混合建设用地农业用地村镇建设用地待建用地道路用地河流1996 年(已知) 61. 4050 33. 0700 31. 9950 12. 1650 5. 7950 10. 0570 11. 9170 11. 59302002 年(预测) 61. 6704 33. 0123 32. 0614 9. 9891 5. 6631 11. 9169 11. 82615 11. 59312005 年(预测) 61. 8055 32. 9993 32. 1599 9. 0504 5. 5946 12. 7138 11. 9175 11. 5931为了对比,我们用神经网络预测了2002 年土地利用情况(见图2) ,发现神经网络方法的预测结果与马尔可夫链的预测结果基本接近, 但是城市混合建筑用地增加较少,同时农业用地减少较少,可能马尔可夫预测更符合实际情况。
表2 神经网络预测2002 年上海城市土地利用结构(单位:km2)Tab. 2 Estimation of t he landuse st ructure in Shanghai in 2002 by neural network (unit : km2)土地类型商居用地工业用地混合建设用地农业用地村镇建设用地待建用地道路用地河流2002 年62. 789 34. 022 31. 923 11. 086 6. 741 7. 617 12. 072 12. 0332. 2 土地利用空间分布预测根据以上分析,我们最终采用马尔可夫链法对2002 年及2005 年的土地利用类型的空间结构进行预测。