基于交通_人口和经济的中国城市群识别

地理学报

ACTAGEOGRAPHICASINICA

Vol.66,No.6June,2011

基于交通、人口和经济的中国城市群识别

张倩1,2,3,胡云锋1,刘纪远1,刘越1,2,任旺兵4,李军4(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;2.中国科学院研究生院,北京100049;

3.瑞典皇家理工学院城市规划与环境系,斯德哥尔摩10044;

4.国家宏观经济研究院,北京100038)

摘要：城市群是一个国家工业化和城镇化进程发展到较高阶段的自然产物，是国家参与全球竞争与国际分工的新型地域单元。当前，研究人员对城市群的识别尚没有一个统一、快速的技术体系，国内外研究人员对于中国城市群的准确识别和区域界定也不统一。在综合前人研究的基础上，作者首先厘清了城市群的基本概念；继而提出了一套以地球信息技术为支撑的，综合了交通、人口和经济属性判断的城市群快速识别和区划的技术流程，即以空间通达性的定量测算为基础，初步识别出空间上集结的城市集群；然后以城市集群的经济和社会属性为判据开展进一步的遴选，得到城市群空间分布及其区划界线。作者使用基础地理数据、DEM数据、空间化的经济社会格网数据，应用ArcInfoMacroLanguage编程技术对中国的城市群进行了识别，研究明确了2000年中国9大城市群的空间位置及其覆盖区域。与国内外既有认识的对比表明，本研究技术路线简单、清晰，所得的中国城市群区划成果准确，具有可参比性。关键词：城市群；地理信息技术(GIS)；计算机识别；空间分布；中国

国家“十二五”规划纲要明确提出“按照统筹规划、合理布局、完善功能、以大带小的原则，遵循城市发展客观规律，以大城市为依托，以中小城市为重点，逐步形成辐射作用大的城

[1]

市群，促进大中小城市和小城镇协调发展”。据估算，至2030年，中国城市群的发展将可以集中大约10亿左右的城市人口，基本可满足中国总人口达到14.6亿人峰值、城市化率达到

[2]

65%战略目标的需求。和研究人员已认识到：城市群是一个国家工业化和城镇化进程发展到较高阶段的自然产物，是经济发展中最具活力和潜力的核心增长点，是经济全球化和经济区域化的有机结合，是国家参与全球竞争与国际分工的新型地域单元[3-6]。基于上述共识，、国家以及一些发达地区的地方也积极编制了大量区域性战略规划和多个层级的主体功能规划，为推动中国城市群的健康发展做了大量工作[7-8]。

1城市群识别研究回顾

在国外，Brady对爱尔兰城市体系的空间组合区域进行了划分，但他给出的城市场

[9]

(urbanfield)仅是象征性的，不与任何具体功能相联系。Mu和Wang基于积权重Voronoi图(MultiplicativelyWeightedVoronoiDiagram)研究了美国城市的空间格局和体系，但该研

[10]

究仅仅考虑了人口因子。Fragkias和Seto在中国长江三角洲地区应用Hoshen-Kopelman算法进行城市集群探测，得到以核心城市及其周边郊区组成的大都市区[11]。在国内，研究多是针对城市群的组织和空间结构[12]，综合竞争力[13]，土地利用集约度[14]，经济空间的宏观形

收稿日期：2011-03-10;修订日期：2011-05-16

基金项目：科技部973计划(2010CB950904);科技部科技支撑项目(2008BAH31B04);瑞典科学研究基金项目

(348-2006-6638)[Foundation:NationalBasicRearchProgramofChina(973Program),No.2010CB950904;NationalKeyTechnologyResearch&DevlopmentProgram,No.2008BAH31B04;SwedishScienceFoundation,No.348-2006-6638]

作者简介：张倩(1981-),女,博士生,主要从事城市土地利用变化探测与模拟研究。E-mail:zhangq@lreis.ac.cn通讯作者：胡云锋(1974-),男,副研究员,中国地理学会会员(S110008243M),主要从事区域资源环境评价研究。

E-mail:huyf@lreis.ac.cn

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态[15]，人口与经济发展平衡性[16]等问题开展分析。

在城市群空间范围确定和边界划分方面，大致存在两种识别和区划方法：第一种方法是依据经济社会统计年鉴资料确定城市群范围，即首先提出若干判定城市群的准则，而后主要根据统计年鉴数据进行以县为基本单元的城市群划分；这些准则大致包括城市群内的城市数量、总人口和城镇人口规模、人均GDP和工业化程度、经济密度、铁路及公路网密度、非农业产值和非农业劳动力比重、城市化水平、中心城市GDP比重等[17-20]。第二种方法则是依据一些比较复杂的空间测算模型和比较抽象的经济社会统计衍生指标进行城市群区划；这些指标和模型大致有：周围地区到中心城市的通勤率、中心城市到外围圈的通勤时间、外贸货流、铁路客货流、人口迁移流、信件流等流量，城市群发育程度指数模型，城市综合实力的R型因子模型、重力模型、摩擦系数模型等[21-24]。

显然，第一种方法直接使用行政区经济社会统计年鉴数据，技术路线成熟，区划方法简单，区划成果明确、可视化程度好；其缺点则是空间信息利用不足，不能准确反映城市群内部的空间联系；边界虽然可能跨越多级和多个行政单元，但只能是以行政单元边界为依托。第二种方法使用了更加专业的模型和指标，空间联系得到强调；但一些专业指标过于冷门，数据不容易获取；模型过于复杂；或者相关指标及模型从其它学科引入时过于牵强附会，城市群识别和区划成果不容易得到普遍认可。

为此，本研究在界定城市群概念的基础上，综合以上两大类研究方法的优点，以传统的经济社会统计分析和现代地球信息技术为技术支撑，将自然要素、经济要素、社会要素等有机结合起来，开展包含城市集群初步识别、城市群遴选2个阶段的城市群计算机识别和区划研究。这对于科学、规范地确定城市群、并基于此开展深入的区域规划、可持续发展监测和评价等研究，具有重要的理论意义和现实价值。

2理论基础、数据与方法

2.1理论基础

对国内外城市群研究的回顾表明，不同学者针对城市群概念、城市群边界性质以及城市群的识别方法等许多问题还存在许多不明确、不统一的地方。首先，城市群的概念不统一。国际上类似的表达有megalopolis、towncluster、courbation、metropolitanarea、urbanagglomeration、Desakota等[25-27]，国内则相应有都市密集区、都市连绵区、都市区、都市圈、城镇密集区等提法[28-31]，不同的表达形式下蕴含了学者们对城市群内涵理解的差异。其次，在城市群边界性质以及城市群识别方法方面存在简单化和较大的随意性。即：为地方施政的便宜性，多以行政区界线简单置换城市群的自然边界；在城市群识别方面，多由地方和研究人员从政治和宏观角度定性确定，少见基于区域人口、城市化率、经济总量、空间相互联系程度等指标开展深入和定量的研究；由现代地球信息技术支撑的城市群识别和区划技术体系和方法远未成熟。

根据过去10年来国内外城市群发展特点以及城市群规划实践的经验，并借鉴多数学者

[3-4,22,32]

已达成的共识，本文将城市群(UrbanCluster)定义为：由相当数量的、不同性质、类型和等级规模城市共同组成，以一个或两个特大或大城市作为区域核心，借助于现代化的交通网络和信息网络等手段联系起来的，具有相对完整和先进的经济社会及文化功能的城市集群。对城市群的概念进一步分析，可以明确城市群边界的性质及城市群识别的基本要求。首先，由于城市群是由交通网和信息网络联系起来的城市集合，因此城市群的边界应该是上述实体网络或虚拟网络的缓冲边界，不可能与行政区划边界完全重合、对应。其次，上述定义对于城市群的规模性、层次性、首位性、通达性以及先进性等5个方面提出了要求；通达性要求是特定地域内在的、空间化和格网化的属性，而规模型、层次性、首位性以及先进性

6期张倩等：基于交通、人口和经济的中国城市群识别763

等要求则是该地域外在的、经济社会和文化方面的属性。

由上述认识可得到本研究技术路线，即：以空间通达性的定量测算为基础，初步识别出空间上集结的城市集群；而后以上述城市集群的经济社会等属性为判据进行遴选，得到有规模、有档次、有效益的城市群。2.2基础数据

研究主要使用了1:25万基础地理数据，1km分辨率的DEM数据，以及1km空间化人口和经济要素格网数据。具体描述如下：

1:25万基础地理信息数据库由国家基础地理信息中心建立，包括铁路、公路、水系、政区界、居民地、地貌等13层基础地理信息要素，本研究使用了其中的铁路、公路、行政区界、城镇点空间分布等要素层数据。

尽管存在GTOP30、SRTM等较高分辨率的全球数字高程模型数据，但考虑空间分析粒度的统一性，本研究使用了中国科学院资源与环境科学数据中心依据中国1:25万地形图制作的、覆盖中国及其周边地区的1kmDEM数据。

1km空间离散的社会经济数据格网由国家宏观经济研究院提供[33-34]。制作该数据集的基本思路是依据经济社会要素空间分布特点，将其与土地覆被/土地利用类型结合[35-36]，由此达到空间化展示、空间可计算的目的。

需要说明的是，上述基础地理(尤其是交通网络)以及人口和经济要素所反映的时间为2000年。这主要是受制于数据的可获得性以及基础地理数据与人口经济数据之间的时空匹配要求，即新一代基础地理数据的保密要求以及高分辨率(县区一级)的人口和经济普查成果尚未发布。考虑到本研究目的是在全国尺度上开展方法研究，数据现势性稍差会对研究成果的精确程度产生一定影响，但不会改变本研究在理论和方法上的正确性。2.3城市群识别方法

2.3.1城市集群的初步识别在地理信息技术(GIS)的支持下、依据交通网络的空间分布和地形地貌特点，可以初步确定城市集群的空间位置及范围。具体流程如图1所示。

(1)从基础地理数据库中提取城镇点要素。鉴于城镇行政定级受到区域非农业人口比例和国民生产总值的双重指标约束，是兼顾了区域人口规模、经济水平以及东西部差异的分级系统，因此，本研究借鉴行政定级成果，将全国城镇分为I级城市(即副省级以上城市)、II级城市(即地级市、或地区、盟、州)、III级城市(即县、县级市、旗等)3个等级。

(2)从基础地理数据库中提取铁路、公路要素，并结合1kmDEM数据，综合考虑公路铁路的行车等级、地形起伏和地貌特点、各种交通工具的行车速度以及步行速度等多种因素，

IIIIII

图1城市群识别方法流程

Fig.1GeneralprocedureofidentificationofChineseurbanclusters

7地理学报66卷

计算研究区内任意点到上述城市节点的时间成本。研究中，有关交通道路的等级和限速要求、各类运载工具行驶速率、一般人员步行速率、以及地形地貌对于行驶速率的影响等具体参数设置则是根据相关国家法规、标准或习惯来确定。

(3)在GIS工具支持下，根据通达时间最短原则将研究区内任意一点划入到相应的城市节点，由此实现对各级城市的通达区域的划分。鉴于中国东西部客观存在的发展差异，在确定城市通达时间阈值时，不能在全国范围内用一个固定的通达时间阈值，而是需要综合考虑全国固定通达时间与区域平均通达时间，通过取两者之间的最大值方法，实现时间阈值的自适应调整。

(4)按照自上而下、逐级归并方法，依次确定I级节点城市包裹的II级、III级城市节点及其区域，II级节点城市包裹的III级城市节点及其区域。经过上述过程，最终可以得到若干个以一个或者多个I级城市为核心的城市集群。

以上数据处理流程均在ArcGISWorkstation环境下通过ArcinfoMacroLanguage(AML)编程实现；在中国这样的区域上，一次完整的数据分析和识别结果输出大约需要20分钟。

2.3.2城市群的遴选完成城市集群的初步识别之后，需要以城市集群的经济社会等属性为判据，分别从规模型、层次性、首位性以及先进性等外在的、经济社会和文化方面的属性出发，对以空间通达性为依据初步识别出的城市集群结果进行遴选，得到真实可信的城市群。具体做法为：以城市群概念为理论依据，并结合国内知名学者提出的判断准则[4,24]，将城市群规模性、层次性、首位性以及先进性等4方面要求进一步分解为具体的、可操作的遴选准则(表1)。表1城市群的遴选准则

全部通过上述准则Tab.1Thecriteriausedforfilteringurbanclusters

准则　要求类型　的区域可以确定为成熟的序号　指标　　城市数量　I级、ＩＩ级城市的个数分别多于１个和３个　首位性、层次性　城市群。如果未能通过全１２２　城市群面积　面积不小于１万ｋｍ　规模性　部准则，则进一步考虑：３　人口总量　人口规模不低于２０００万　规模性　城市数量是城市群的基本４　城市化率　城市人口比例不低于５０％　先进性　２　人口密度　人口密度达到５５０人／ｋｍ　规模性、先进性　属性，因此第1项准则（即城５６　人均ＧＤＰ　人均ＧＤＰ超过１．２万元　先进性　市群内I、II级城市个数要７２　ＧＤＰ密度　经济密度大于５００万元／ｋｍ　先进性　求）应作为基本控制项；不８　经济类型　非农产值比重超过７０％　先进性　　满足该项的认为不具备成群的基本条件；如果满足第一项准则，且通过项数在5项及5项以上、以下的区域，则确定为正在发展的城市群。此外，当城市群规模过大（城市群内部I级城市个数大于5个时），应酌情将区域内与I级城市交通联系最不紧密的部分拆解出来作为新的城市群。

3结果与分析

3.1城市集群初步识别结果

基于交通通达性初步识别出2000年中国有19个城市集群(图2)：东北平原的哈

图2初步识别出的中国2000年城市集群(PC)空间分布

尔滨—长春—沈阳—大连条带状区域

Fig.2Thespatialdistributionofpreliminarily-identified

（PC1）、华北平原的北京—天津—石家庄—Chineseurbanclustersin2000

6期张倩等：基于交通、人口和经济的中国城市群识别765

济南—郑州区域(PC2)、山东半岛的青岛核心区(PC3)、长江下游的芜湖—南京—上海—杭

州带状区域(PC4)、长江中游的武汉—长沙—南昌的空心环状区域(PC5)、福建沿海的福州—厦门条带状区域(PC6)、岛西岸的台北—高雄条带状区域(PC7)、珠江三角洲的—深圳—广州—珠海—区域(PC8)、海南岛和雷州半岛的海口核心区域(PC9)、广西的南宁核心区域(PC10)、内蒙古高原的呼和浩特核心区域(PC11)、关中平原的西安核心区域(PC12)、四川盆地的成都—重庆条带状区域(PC13)、云贵高原上的贵阳核心区域(PC14)和昆明核心区(PC15)、河西走廊区的兰州—西宁区域(PC16)和银川平原河套区域(PC17)、高原的拉萨核心区域(PC18)、天山北麓的乌鲁木齐核心区域(PC19)。

上述初步识别出的城市集群成果基本涵盖了国内专家普遍认可的城市群，但也存在需要改进的地方，即：初步识别出的城市集群数量明显偏多，超过当前中国大致存在8-12个城市群的传统认识；并且，在上述19个城市集群中，不同城市集群的自然地理条件及经济社会发展水平差异较大，有些城市集群明显不符合国内外研究人员普遍认同的城市群定义。3.2城市群遴选结果

在城市集群初步识别的基础上，对上述城市集群的经济社会等8个属性进行了空间统计，结果如表2所示。继而依据城市群判别的准则（表1），对上述空间统计成果通过判别准则的情况进行了统计（表3），得到最终的城市群遴选结果(图3)。结果显示，2000年中国地区存在2个成熟的城市群和7个发展中的城市群。2个成熟的城市群分别是长江下游城市群和珠三角城市群，7个发展中的城市群分别为：东北城市群、京津冀城市群、中原

表2初步识别出的2000年中国城市集群的人口及GDP等状况

Tab.2PopulationandGDPofpreliminarily-identifiedChineseurbanclustersin2000

代码　地区　面积　城市个数　总人口　城市人口　人口密度　人均ＧＤＰ　ＧＤＰ密度　非农产值比重　２２２（ｋｍ）　（Ｉ，　ＩＩ级）　（万人）　（％）　（人／ｋｍ）　（万元／人）　（万元／ｋｍ）　（％）　４，　１４　６，　３２　１，　０　５，　１６　３，　１９　２，　３　－　５，　９　１，　０　１，　２　１，　０　１，　３　２，　１０　１，　４　１，　２　２，　５　１，　３　１，　０　１，　２　５，　２０　１，　１２　４８５１　１５７１５　６３３　８７７７　６２３６　１４７８　－　３８６４　３０２　６６２　２１７　１４６３　４１０９　８９９　８１１　１０６５　２９４　３７　３６７　１１７６３　３９５２　６６．４　４１．８　５６．２　５６．８　４７．２　５６．５　－　７５．０　５２．０　４６．２　６０．７　４９．７　４８．９　５４．５　５５．０　４３．３　５９．１　５９．０　７５．６　４４．５　３３．６　　４３９　　６８９　　７４７　　８３０　　５６７　　９１４　－　１２０５　　３８５　　２９４　　２４４　　７２３　　７９９　　４０４　　３４１　　１４６　　２０１　　　４８　　　９２　　６６２　　７８６　１．４３　１．０２　１．６２　１．７０　０．８６　１．６３　－　１．６８　０．８７　０．７８　０．８３　０．７１　０．８１　０．５４　１．２２　０．６４　０．７６　１．０５　１．３９　１．０８　０．７６　　６２７　　６８８　１２０９　１４０６　　４９０　１４８６　－　２０１９　　３３３　　２２９　　２０４　　５１４　　６４３　　２１９　　４１５　　　９３　　１５２　　　５１　　１２７　　７１３　　６０１　９２．１　８９．２　９１．５　９３．９　８８．０　９２．１　－　９５．６　７８．５　８０．８　９０．０　９０．０　８８．１　９０．０　９２．９　９０．４　８８．１　８２．２　９４．９　９０．０　８５．７　区域　人口　ＧＤＰ　ＰＣ１　ＰＣ２　ＰＣ３　ＰＣ４　ＰＣ５　ＰＣ６　ＰＣ７　ＰＣ８　ＰＣ９　　ＰＣ１０ＰＣ１１　ＰＣ１２　ＰＣ１３　　ＰＣ１４ＰＣ１５　ＰＣ１６　ＰＣ１７　ＰＣ１８　　ＰＣ１９ＰＣ２'　东北　　华北１鲁东　长江下游　长江中游　海峡西岸　　宝岛西岸２珠三角２　海口　南宁　呼和浩特　关中　成渝　贵阳　昆明　兰州－西宁　银川平原　拉萨　天山北坡　京津冀　（华北区）　ＰＣ２０　中原　（华北区）　１１０４７６　２２８０１９　　　８４７７　１０５７８０　１１００４１　　１６１５７　－　　３２０４９　　　７８５６　　２２５４０　　　８８６６　　２０２４１　　５１４４６　　２２２４７　　２３７４９　　７３０３１　　１４６０５　　　７６２６　　４００４２　　１７７７３５　５０２８４　注１：为后期的城市群遴选方便，华北城市群　（ＰＣ２）　可以进一步拆分为京津冀城市群　（ＰＣ２　和中原城市群　（ＰＣ２０）　并进'）行空间统计。　注２：、和地区，由于经济发展与完全不同，其人口、ＧＤＰ等参数不具有可比性，因此在本表中未作统计。　766地理学报66卷

表32000年中国城市群判定指标符合程度统计

地区　．　．　．　７．　ＧＤＰ　１．　各级别　２城市群　３总人口　４城市　５．　人口　６．　人均　８．　非农产值　通过　城市　面积超过　超过　人口比例　密度超过　Ｇ超过　密度大于　比重超过　项数　ＤＰ２２２个数　１万ｋｍ　２万　超过５０％　５人／ｋｍ　１．２万元　５万元／ｋｍ　０００５０００８５％　＋　＋　－　＋　＋　＋　＋　－　－　－　＋　＋　＋　－　＋　－　－　－　＋　＋　＋　－　＋　＋　＋　＋　－　＋　－　＋　＋　＋　＋　＋　＋　－　＋　＋　＋　＋　－　＋　＋　－　＋　－　－　－　－　＋　－　－　－　－　－　－　＋　＋　－　＋　＋　－　＋　＋　＋　－　＋　－　－　＋　＋　－　＋　＋　＋　－　－　＋　＋　＋　＋　＋　＋　－　－　－　＋　＋　－　－　－　－　－　－　＋　＋　－　＋　＋　－　＋　＋　－　－　－　－　－　－　＋　－　－　＋　＋　－　＋　＋　＋　＋　－　＋　＋　－　－　－　＋　＋　－　－　－　－　－　－　＋　＋　＋　＋　＋　＋　＋　＋　－　－　＋　＋　＋　＋　＋　＋　＋　－　＋　＋　７　６　５　８　５　７　８　１　１　２　５　６　４　４　３　３　２　４　６　Tab.3Filteringcriteriaandperformanceofpreliminarily-identifiedurbanclustersin2000

东北　京津冀　鲁东　长江下游　长江中游　海峡西岸　珠三角　海口　南宁　呼和浩特　关中　成渝　贵阳　昆明　兰州西宁　银川平原　拉萨　天山北坡　中原　注：＋　表示符合判定准则，－　表示不符合判定准则．　城市群、长江中游城市群、海峡西岸城市群、关中城市群和成渝城市群。3.3讨论

3.3.1与一般认识的对比通过对既有文献的调研以及对过去10年来重点地区区域规划成果的梳理，可以厘清并得到决策层与研究界对当前中国既有城市群发展的判断和认识；国家最新通过的十二五规划更是明确了未来一段时间要重点打造“两横三

[1,16,18,21-24,37-38]

纵”的城市化战略格局。总体来看，当前国内外研究人员一般认为中国当前存在以下11个相对成熟的城市群(图4)，即：辽中南城市群、京津冀城市群、山东半图32000年中国城市群的空间分布岛城市群、中原城市群、长三角城市群、海Fig.3ThespatialdistributionoffinalidentifiedChineseurban峡西岸城市群、珠三角城市群、江汉平原城clustersin2000市群、川渝城市群、关中城市群和长株潭城市群。

本研究与上述认识相比，其识别方法及最终成果之间存在3个区别：①方法手段不同。本研究是基于严格的地理空间运算、经济社会指标综合考量得到的；传统的城市群及其边界的确定主要依赖于定性判断，有很大程度的政治考量。②边界性质不同。本研究所得城市群边界是综合了自然地理和经济社会运行机制的综合性界线，它打破了既有的行政边界；传统的城市群区划则受制于行政区划藩篱，虽然能够打破省级区划，但通常难以打破、并落实到县、县级市一级的行政区划上。③城市群的性质、数量和范围不同。本研究具体指出2000年的中国存在2大成熟城市群、7个发展中的城市群；而传统认识中则泛泛地指出中国共有11个城市群。

6期张倩等：基于交通、人口和经济的中国城市群识别767

显然，前两个区别正显示了本研究的

优点所在，在此不再赘述。就第3个区别而言，本研究关于城市群发展阶段的认定，即2000年中国存在2大成熟城市群和7个发展中城市群的分析结果，这明显要比传统的相对宽泛和模糊的认识要明确和细致。事实上，本研究认定的2大成熟城市群(长江下游城市群和珠江三角洲城市群)更是国际和国内均公认的区域经济高速发展、城市建成区快速蔓延的都市区和城市连绵带；其他7个城市群的国际知名度、在全局中的地位和区域带动作用，都远不如上述2个区域。

具体对比图3所确定的9大城市群以图4一般认识上的中国城市群的空间分布及图4指示的11大城市群，可以发现：本研Fig.4SpatialconfigurationoftraditionallyrecognizedChinese

urbanclusters究识别出的中原城市群、珠三角城市群和

海峡西岸城市群与传统认识在空间位置和边界范围上大致吻合。本研究识别出的长江下游城市群除覆盖长三角地区外，还沿长江上溯覆盖了安徽沿江地区，这与和沪、苏、皖等地方应实际形势，谋划安徽皖江城市带承担长三角地区产业承接转移的定位相吻合。本研究识别出的东北城市群除覆盖辽中南城市群外，还覆盖了吉林和黑龙江的几个核心城市；这与本地区长期以来在自然地理、交通网络、产业结构、区域发展模式以及文化渊源上的紧密联系相吻合。本研究所得的成渝城市群要比传统认识中的川渝城市群范围要小，且主要沿长江展布；这与四川东部和西部地区山地丘陵广泛分布的自然特点相吻合。本研究识别出的京津冀城市群包含了山西省太原核心区、山东省济南核心区域，但未囊括河北省北部地区；这与该地区受燕山山脉的地形地貌特点影响有关。本研究把江汉平原城市群与长株潭城市群聚拢、并将赣西北地区囊括进来形成三角环状结构的长江中游城市群；这与湘、鄂、赣三省联手打造中国经济发展“第四极”的构想相吻合。本研究将传统认识中的山东半岛城市群的一部分(济南核心区域)归并到京津冀城市群，另一部分(青岛核心区域)则被剔除；这与广大研究人员将济南地区纳入京津冀城市群形成环渤海经济圈、将青岛地区单列并力促其形成蓝色海洋经济带的研究相吻合。3.3.2优点和不足与前人的研究相比，本研究提出的城市群计算机识别方法和技术体系具有以下明显的优点：①以地理信息技术为支撑，基于1:25万基础地理要素数据和DEM数据开展的交通通达度分析充分考虑了现实的交通网络以及中国地形地貌特点，由此得到的时间成本距离要比其它相关研究人员基于简单的几何距离、或者是不考虑地形地貌特点的交通网络距离要更为科学、准确。②以交通通达程度为指标，得到初步的城市集群及其空间范围；而后依据城市集群的经济和社会等属性，开展城市群的遴选。这一技术流程清晰、明确，且易于根据理论研究以及实践工作的需要进行调整，可扩展性强。③上述方法和技术流程的通用性强，且已经程序化、系统化。在数据收集齐备的情况下，可快速进行城市群判定和识别，并在此基础上开展针对城市群内部属性的深入分析，由此更好地理解城市群的发展轨迹。

本研究存在值得改进的地方有：①综合考虑到各类资料数据的可获得性、时间匹配和统计单元精度匹配等现实情况，本研究使用了现势性为2000年的相关数据。毫无疑问，基于2000年数据开展研究和分析，相关的成果将与当前(2011年)的现状会有差异；尤其是2000年以来，中国境内高速铁路、高速公路的快速发展，现实的城市群的空间分布和形态将

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可能有重大变化。②本研究在评价城市群内部交通联系时主要考虑了陆面交通网络，即铁路交通和公路交通。这在2000年中国航空业远未成为交通运输、尤其是物流交通主流的时候是基本合理的；但考虑到近10年以及未来中国航空业的不断发展，空中交通网络的地位将变得越来越重要。此外，与上述实体联系网络类似的还有互联网、金融交换网络等虚拟的联系网络，这些虚拟的联系网络对于评估和勾勒21世纪中国城市群的空间位置和范围将逐渐发挥越来越重要的作用；然而由于上述虚拟网络数据的获取相对困难，暂时难以将它们纳入识别模型。③本研究考虑了城市群内部反映社会和经济发展的指标，如GDP的总量、人均强度和地均强度等信息，但是没有能力刻画城市之间的经济联系、文化联系(如共同的语言，共同的生活习惯，历史上的渊源等)。虽然有些研究借鉴了物理学中的万有引力定律来刻画城市之间的经济联系，但这种机械的引入在理论上并没有十分明确的依据，由此得到的结果也值得深入考量。此外，城市群内部的文化认同对于城市群自身经济和社会的发展具有深刻影响，如岭南文化、海派文化和京派文化分别对珠三角、长三角和京津冀城市群的形成起着不可忽视的作用。如何显式表达、定量测算这些文化联系，是未来的一个重要研究课题。

4结论

本研究将地球信息技术及经济地理学有关城市群的基本理论方法相结合，提出了在地理信息技术支持下，以空间通达性的定量测算为基础，初步识别出空间上集结的城市集群；而后以上述城市集群的经济社会等属性为判据进行遴选，得到城市群空间分布及其区划界线的一整套的、理论相对完备、实践中可操作的、大区域城市群识别解决方案。依据上述理论和解决方案，作者使用基础地理数据、DEM数据、空间化的经济社会数据，应用ArcInfoMacroLanguage编程技术对中国城市群进行了识别，确定了中国2000年城市群的数量、空间分布以及发展阶段。与国内外既有研究成果及方法的对比分析表明，本研究所确定的技术路线简单、明晰；所得的中国城市群区划成果准确，具有可参比性。参考文献(References)

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IdentificationofUrbanClustersinChinaBasedonAssessmentofTransportationAccessibilityandSocio-EconomicIndicators

ZHANGQian1,2,3,HUYunfeng1,LIUJiyuan1,LIUYue1,2,RENWangbing4,LIJun4

(1.InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China;

2.GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China;

3.DepartmentofUrbanPlanningandEnvironment,RoyalInstituteofTechnology-KTH,10044Stockholm,Sweden;4.AcademyofMacroeconomicResearch,NationalDevelopmentandReformCommission,Beijing100038,China)

Abstract:Urbanclustersaretheexpectedproductsofhighlevelsofindustryandurbanizationinacountry,aswellasbeingthebasicunitsofparticipationinglobalcompetition.WithrespecttoChina,urbanclustersareregardedasthedominantformationforboostingtheChina'surbanizationprocess.However,todate,thereisnocoincident,efficient,andcrediblemethodologicalsystemandsetoftechniquestoidentifyChineseurbanclusters.ThisresearchinvestigatesthepotentialofancomputerizedidentificationmethodsupportedbygeographicinformationtechniquestoprovideabetterunderstandingofthedistributionofChina'surbanclusters.Theidentificationmethodisexecutedbasedonageographicinformationdatabase,adigitalelevationmodel,andsocio-economicdatawiththeaidofArcInfoMacroLanguageprogramming.Inthemethod,preliminaryboundariesareidentifiedaccordingtotransportationaccessibility,andfinalidentificationsareachievedfromlimitingcitynumbers,population,andGDPinaregionwiththeaidoftherasterizedsocio-economicdataset.TheresultsshowthatthemethodidentifiesnineChineseurbanclusters,i.e.,PearlRiverDelta,LowerYangtzeRiverValley,Beijing-Tianjin-HebeiRegion,NortheastChina,MiddleYangtzeRiverValley,CentralChinaPlains,WesternTaiwanStrait,GuanzhongandChengdu-Chongqingurbanclusters.ThisresearchrepresentsthefirststudyinvolvingthecomputerizedidentificationofChina'surbanclusters.Moreover,comparedtootherrelatedstudies,thestudy'sapproach,whichcombinestransportationaccessibilityandsocio-economiccharacteristics,isshowntobeadistinct,effectiveandreliablewayofidentifyingurbanclusters.

Keywords:urbanclusters;GeographicInformationSystem(GIS);computerizedidentification;spatialdistribution;China