城市化过程中聚落与道路变化的比较研究

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1、Changesandcorrelationofsettlementsand1'·-●一‘一roadaensi钾POSTGRADUATE：CAOYunlongMENTOR：Assoc．Prof．LiuMaosongSchoolofLifeScience，NanjingUniversityMay,2011由室．盘堂互塞生生业论文主文揎垩董豆用纸毕业论文题目：邀立垡垫型塞蓥鱼重整銮垡煎出筮壁塞生查茔专业指导老师(姓名、2QQ墨级硕士生姓名；萱垂垄职称)：型蕉拴割塾撞摘要城市化是区域土地利用变化的主导过程，已经成为人类活动改造自然环境的主要方式之一。由城市化过

2、程导致的大规模的土地利用／覆盖变化深刻地改变着自然景观，并对整个地球系统产生了巨大的影响。城市化可以看作是微观上不同土地利用类型相互转化的结果，很大程度上表现为聚落在景观上的增长过程。道路是聚落间相互连接的通道，在城市化过程中起着极其重要的作用，道路的修建、道路网的形成可直接影响景观土地利用格局、周围的物理环境以及生物多样性等，改变物流、能流及信息流的传输方式或通道。所以道路的合理建设对国民经济、生态环境等有非常积极的意义。作为两类重要的景观要素，聚落和道路间存在复杂的相互作用。一般地，随着聚落规模的增加，聚落间的人流、物流需求同步增长，聚落间的路网密

3、度也将迅速增大，而交通的便利也将促进聚落规模的扩张，彼此间存在一定的相互促进作用；土地资源的有限性也会使彼此间存在一定的相互制约作用。揭示两类景观要素问的互动规律及作用机制，对于合理规划道路系统、调控城乡发展规模、合理利用基础设施实现区域可持续发展等有重要意义。南京市是长江三角洲内具有代表性的大型城市，既拥有中心城市(市区)，又包括广大郊区农村的大都市地区。改革开放以来，南京的城市化过程逐步推进，土地利用／覆盖变化也在发生急剧变化。本文选取南京市作为研究区域，对于长江三角洲乃至全国其他城市的发展具有重要的参考价值。本文以南京市1988、1998、200

4、6三个年份的多时相遥感数据及相应时期的交通图为基础，经过预处理、土地利用类型的提取、后期处理等多重步骤统计出南京市聚落分布情况，根据南京市测绘勘察研究院有限公司编制的比例尺为1：17万相应时期的交通图，和相应时期的TM影像进行修正后提取出1988、1998、2006三个年度的3级以上南京市道路分布情况，再用10kmxl0km的网格划分后对1988--2006年间南京市聚落占地率和路网密度的变化及相互关系进行了统计研究。研究结果如下：(1)1988---2006年期间研究区聚落规模和道路系统均得到快速增长，说明其近二十年间南京市经历了快速城市化过程。当期

5、初规模较小时，其相对增长速度均随期初规模的增加而迅速减少，而当期初规模达到一定水平后，相对增长率较低且随期初规模的增加而变化较小，存在一定程度的阈值效应。聚落规模的相对增长速度快于道路。(2)在城市化初期，聚落占地率较小，聚落占地率和路网密度之比较小，表明用以满足聚落交通需求的道路较充足；随着聚落占地率的变大，聚落占地率与路网密度之比迅速上升，说明在已有的较为充足的道路所提供的交通便利下，聚落得到快速发展；当已有的道路不足于维持聚落的交通需求时，路网也随着聚落规模的增大得到建设。而当聚落占地率达到30％左右以后，比值趋于稳定(约为12)，聚落占地率与路

6、网密度趋于同比增长，聚落和道路之间相互促进。此研究结果同时启示，在城市化过程中是先建成道路，道路的功能使道路服务范围内聚落得到快速发展，并最终道路密度和聚落规模成一定比例增大。(3)道路密度大小与聚落占地率大小之间呈现出显著正相关关系，表明聚落规模和道路密度之间是密不可分的。相关性显示聚落的发展与期初聚落规模呈负相关关系，说明聚落发展到一定规模后，原有聚落规模对聚落的进一步发展表现出一定的阻碍作用；而不同时期的道路之间的相关性表明，原有道路对道路的发展影响不明显。(4)聚落占地率与路网密度在城乡梯度带上均表现出随离主城区距离的增加而减小的规律，且在各区

7、位上3个年度间依次增大，尽管各区位相对变幅存在一定差异，但总体上表现出较为一致的变化趋势。II聚落占地率与单位路网密度之比一定程度上反映了道路系统对聚落间交通需求的支持强度，比值越大，道路的利用率也越高。3个年度间各区位的比值总体上持续上升，越靠近主城区，比值越大，表明期间道路系统的负荷总体上逐年上升，且越靠近主城区，单位路网密度的负荷越大，年度间基本格局未发生显著变化。路网和聚落的年均相对增长率在不同区位间及不同年度间存在显著不同的梯度格局。1988--1998年间，聚落占地率的年均相对增长率随距中心城区距离的增加而加大，但1998--2006年间，

8、却呈先上升后下降的分布格局，说明在1988---2006年问，近城区的聚落规模总体一直在增长，