【地学顶刊】城市与区域研究文章合集

城市研究文摘

本期主要内容

1. 基于兴趣点（POI）大数据的东北城市空间结构分析

2. 基于物流企业数据的2007-2017年年中国城市网络空间特征及演化

3. 基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

4. 中国城市的网络地位及影响因素研究——基于上市公司500强企业网络视角

5. 长三角城际日常人口移动网络的格局与影响机制

6. 中国城际专线物流网络空间格局

7. 知识流动空间的城市关系建构与创新网络模拟

1.基于兴趣点（POI）大数据的东北城市空间结构分析

作 者：薛冰，肖骁，李京忠，谢潇

摘 自：《地理科学》,2020年第5期

以东北三省36个城市为研究区,利用400余万条兴趣点行业分类大数据,采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制。研究发现,东北城市要素显著集聚,城市内部空间结构呈现集中团块型、分散组合型、线型、放射型特征以及多元复合类型;第二产业和房地产业呈现郊区化特征,各行业发展方向与东北大区域的经济轴线一致,多数行业尚未形成专业化功能区;第二产业与房地产业的离心发展对集中团块型城市的塑造作用不强,但对分散组合型城市空间结构的贡献较大。线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集。 

图1 东北城市要素最临近距离指数分布

Fig.1 Distribution of the NNI of urban elements in Northeast China

图2 东北城市POI核密度分布

Fig. 2 Kernal density distribution of POI in Northeast China cities

原文链接：

https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDAUTO&filename=DLKX202005003&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MDM5MTZaNFI4ZVgxTHV4WVM3RGgxVDNxVHJXTTFGckNVUjdxZlllZHJGeXZoVWIvSklTSEFkckc0SE5ITXFvOUY=

2.基于物流企业数据的2007-2017年年中国城市网络空间特征及演化

作 者：宗会明，吕瑞辉

摘 自：《地理科学》,2020年第5期

采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明:基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现'两主多中心'的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。 

图1 中国城市网络组织能力空间分异演化

Fig.1 Spatial differentiation and evolution of urban network organizational capability in China

图2 中国城市网络联系的空间演变

Fig.2 Spatial evolution of urban network connection in China

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https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDAUTO&filename=DLKX202005010&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MDg1MzBITXFvOUVaSVI4ZVgxTHV4WVM3RGgxVDNxVHJXTTFGckNVUjdxZlllZHJGeXZoVnI3TUlTSEFkckc0SE4=

3.基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

作 者：高岩辉，杨晴青，梁璐，赵永宏

摘 自：《地理科学》,2020年第5期

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明:①西安市零售业呈'中心-外围'结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈'孤岛'状集聚。②文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。

图1 2017年西安市市区零售业核密度空间分布

Fig.1 Kernel density of retailing industry in Xi'an in 2017

图2 2017年西安市不同零售行业圈层分布

Fig.2 Multiple ring distribution of different retailing industries in Xi'an in 2017

图3 2017年西安市零售业方向分布及核心区范围

Fig.3 Directional distribution and core areas of retailing industriesin Xi'an in 2017

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https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDAUTO&filename=DLKX202005005&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MDA0MTlKSVNIQWRyRzRITkhNcW85RllZUjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3FmWWVkckZ5dmhWcnY=

4.中国城市的网络地位及影响因素研究——基于上市公司500强企业网络视角

作 者：盛科荣，杨雨，孙威

摘 自：《地理科学》，2020年第5期

利用2016年中国上市公司500强企业网络数据和隶属联系方法构建城市网络,解析了中国城市的网络地位分异格局,并定量测度了城市网络地位的影响因素,在城市网络'行为-结构-绩效'分析框架下解释了地位分异的动力机制。研究发现:正则等价性模型识别的15个正则等价块分化为首位者、经纪人、接收者和孤立者4个地位类型;地位间关系呈现'核心-半边缘-边缘'结构特征,其中首位者地位的正则等价块形成凝聚子群并占据网络权力的核心,经纪人和接收者地位的块位于半边缘位置,孤立者地位的块处于网络权力的边缘;市场潜力、政治资源、知识资本、区位条件和发展基础是中国城市网络地位的关键影响因素;规模偏好、择优选择、地理临近和路径依赖构成了城市网络地位分异的动力机制。城市网络的发展倾向于扩大城市间发展差距,中国城市化政策和城市治理体系需要做出相应调整。 

图1 正则等价性示意图

Fig.1 Graph to illustrate regular equivalence

图2 中国城市网络地位的空间格局

Fig.2 Spatial structure of urban network position in China

图3 正则等价块的网络关系

Fig.3 Relations of the 15 regular equivalent blocks

图4 城市网络“行为-结构-绩效”分析框架

Fig.4 The action-structure-performance conceptual framework for urban network analysis

 

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https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDAUTO&filename=DLKX202005008&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MTk0ODJDVVI3cWZZZWRyRnl2aFY3ekJJU0hBZHJHNEhOSE1xbzlGYklSOGVYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnI=

5.长三角城际日常人口移动网络的格局与影响机制

作 者：唐锦玥，张维阳，王逸飞

摘 自：《地理研究》，2020年第5期

人口移动是城际要素流动和资源配置的主要载体,是建构区域网络组织的主要形式。本研究关注人口移动的重要组分——短时间尺度48小时内城际日常移动(daily intercity mobility),基于微博签到大数据,通过分析长三角人口日常移动的城际格局发现,人口流动具有向多核心极化的分布特征,受到省级行政边界阻碍,并存在明显的省际差异。通过重力模型进行反向验证,对影响因素进行系统统计检验发现,移动的时间等成本和产业结构、文化、教育等城市特征补充塑造了由物理距离决定的城际移动模式,且相比于移动成本,城市特征对人口移动有着更大的影响。本文拓展了重力模型检验网络影响机制的方法实践,解析了城际日常移动机理,并从人口日常移动角度为理解长三角一体化的进程与优化策略提供参考。 

图1 长江三角洲区域范围

Fig. 1 Regional scope of the Yangtze River Delta

图2 微博签到数据映射城际日常移动的示例

Fig. 2 Example of inter-city trips based on Weibo users′ geo-tagged records

图3 人口移动影响因素的概念框架

Fig. 3 Conceptual framework for factors affecting population movement

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https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2020&filename=DLYJ202005013&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MTIwNjVMRzRITkhNcW85RVo0UjhlWDFMdXhZUzdEaDFUM3FUcldNMUZyQ1VSN3FmWWVkckZ5dmhWTHpBSVNIU1o=

6.中国城际专线物流网络空间格局

作 者：任梦瑶，肖作鹏，王缉宪

摘 自：《地理学报》，2020年第4期

物流是地域间社会经济联系的重要要素,城市间的物流联系是理解区域生产消费联系和城市空间体系的重要视角。但是由于数据与方法等层面的不足,较少有研究能够有效地揭示全国城市间的物流网络格局。近年来随着互联网与数据科学的发展应用,第四方物流平台的出现及其对各类物流资源和数据的整合为物流研究提供了新的数据源和基础平台。本文采集了中国规模最大的电子商务平台旗下第四方物流平台上的物流专线交易数据,采用社会网络分析方法,以地级市为空间单元汇总计算到发各城市的物流订单,测算各城市的专线物流联系强度以及网络中心性,旨在揭示中国城际专线物流的联系格局,透视各城市在全国专线物流网络中的职能差异。研究发现:①中国城际专线物流联系强度的空间分布与区域间社会经济发展格局基本一致,以'京津冀—长三角—珠三角'为核心,呈现出由沿海向内陆地区梯度递减的趋势;②中国城际专线物流具有明显的跨区流动特征,1200 km距离范围内的专线物流活动最为活跃;③依照全国专线物流网络中的职能特征,可将各城市划分为全国物流首位城市、全国物流中心城市、全国物流节点城市、区域物流节点城市和地区物流节点城市5类。上述研究结论期望从专线物流联系的视角为国家与各区域及城市制定空间规划及专项规划提供支撑。

图1 技术路线与研究方法

Fig. 1 Research flow and methods

图2 2017年11月—2018年1月中国城际专线物流联系强度空间分布

Fig. 2 Connectivity intensity profile in national LTL logistics network from November 2017 to January 2018

图3 不同距离范围内订单量分布

Fig. 3 Number of LTL shipment orders across different distance ranges

图4 2017年11月—2018年1月中国城际货运专线物流网络中心度空间分布

Fig. 4 Centrality profiles in national LTL network from November 2017 to January 2018

图5 2017年11月—2018年1月中国城际货运专线物流网络点出度与点入度空间分布

Fig. 5 Out-degree and In-degree profiles in national LTL network from November 2017 to January 2018

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https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2020&filename=DLXB202004012&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcEFLUmVicE1jT0RNUjFYdWJ1UVVHamN0ZGtycz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4IQMovwHtwkF4VYPoHbKxJw!!&v=MDIyODBJU0hUYkxHNEhOSE1xNDlFWm9SOGVYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVI3cWZZZWRyRnl2aFZiL00=

7.知识流动空间的城市关系建构与创新网络模拟

作 者：马海涛

摘 自：《地理学报》，2020年第4期

知识经济时代城市间的创新关系是新时代城市间相互作用关系的新内涵,研究者尝试采用各种方法探索城市间创新关系及其网络特征。然而,如何从理论上建构知识流动空间的城市间创新关系?如何设计更加合理的城市间创新网络模拟方法?这些问题却少有专门探讨。基于相关研究,本文提出了城市间创新关系构建的理论框架,认为城市间创新网络本质上是区别于'硬网络'的'软网络',是一种主观的关系建构过程,需要经过异城创新主体间的点—点关系向城—城之间关系的尺度转换,这一转换过程容易发生夸大或偏离城市间客观存在的创新关系,对结果的精确度产生很大影响,应对关系建构给予充分理论论证;本文论述了4种城市间创新关系建构和网络模拟方法,包括科技成果异城合作的城市间无向网络构建方法、科技成果转让转移的城市间有向网络构建方法、高端人才跨城移动的城市间创新网络建构方法和创新企业机构多城分布的城市间创新网络建构方法,并运用相关数据进行了模拟试验与结果展示,来反映城市间创新关系的不同方面。本研究有助于推动从城市地理学视角和城市关系的维度探讨全球/区域的创新空间格局,为城市间创新网络研究提供理论和方法支撑。

图1 城市内及城市间知识流动与创新联系示意图

Fig. 1 A schematic diagram to illustrate knowledge flows and innovation links inside, and between cities

图2 基于WOS数据库的2014—2016年中国城市间

论文合作网络模拟

Fig. 2 A Chinese intercity network based on WOS

co-publications between 2014 and 2016

图3 基于万方数据库的2014—2016年中国城市间

论文合作网络模拟

Fig. 3 A Chinese intercity network based on China Info

co-publications between 2014 and 2016

图4 基于WOS和万方数据库的2014—2016年中国

城市间论文合作网络模拟

Fig. 4 A Chinese intercity network based on WOS and

China Info co-publications between 2014 and 2016

图5 2016年中国城市间专利转移网络模拟

Fig. 5 A Chinese intercity network based on patent transfers

between cities in 2016

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来源：中原城市区域研究