（毕业论文）基于GIS的中原经济区城市势力圈划分及类型分析

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1、基于GIS的中原经济区城市势力圈划分及类型分析摘要：借助场强模型，利用GIS空间分析方法，对中原经济区28个城市的势力圈进行了划分，再与各个城市的行政区进行叠加分析。结果表明，中原经济区各城市的势力圈相差较大，并且与各自行政区的吻合程度不同。为以后我们对中原经济区各城市行政区的重新规划提供辅助决策。关键词：空间分析；中原经济区；城市势力圈；地理信息系统城市势力圈是指城市的吸引力和辐射力对城市周围地区的社会经济联系起着主导作用的地域BO城市势力圈的形成是区域内同级城市空间相互作用力量平衡的结果，势力圈范与中心相对应，空间极化的结果使空间特化，形成了中心-

2、腹地结构，势力圈一方面为中心城提供生产原料、生产要素,一方面受中心城经济影响而变化。测定城市势力圈对于城市经济区划、区域空间分析、行政区划的调整和城镇体系的等级结构分析等具有一定的指导意义。中原经济区位于中国中部地区，除省会郑州跻身全国一线城市之列，其他城市基本处于中小规模的发展水平上，聚集效应不显著，并且城市发展不平衡，城市化水平差距较大。为了合理配置地区资源，应打破行政界限，根据各地区经济发展水平，形成功能鲜明、布局合理的区域开发格局，故有必要对中原经济区城市的势力圈做明确、科学的划分，以寻求区域内集约发展最合理的模式。我国学者从城市势力圈的概念、

3、界定、划分方法等多角度作了研究⑵，但这些研究往往仅把人口作为衡量城市规模的标准，手段上也鲜见GIS空间分析方法的应用，且研究区域全部集中于东、中部形状较均匀、城市首位度不高的省份。学生在GIS和空间统计分析软件支持下，以2011年中原经济区七省28个城市为研究对象，基于场强模型，进行城市势力圈的测定，并与市域行政区范围进行了叠合分析，以期为中原经济区的经济区划和城市体系布局研究提供参考。1势力圈的分析模型1.1城市综合规模获得城市势力圈的大小由城市本身的规模和经济实力决定，随周边城市的竞争力强弱而发生变化。城市规模应是一个复合性指标，要求能比较全面地反

4、映城市对区域的多方面影响.而传统的评价方法往往采用单一指标（如人口）或少数几个指标，不能全面、客观、综合地反映城市的实力地位。因此，学生采用综合指标体系来分析城市影响区域系统,考虑反映城市影响的主要因素及其现状影响与潜在影响能力。由于各原始指标间相关性较高且数据量庞大，加之各指标的权重较难确定，学生利用主成分分析法进行综合规模值的计算・。主成分分析方法是多元统计分析中一种重要的方法，通过多个指标的线性组合，将众多具有错综复杂相互关系的一系列指标归结为少数几个综合指标，既能使各主成分相互独立，舍去重叠的信息，又能更集中更典型地表明研究对象的特征，还能避免

5、大量的重复工作⑶。对选取的主成分通过特征值加权累加成一个综合的数值，即得到研究区域内各城市的综合规模值。1.2场强模型城市作为一定区域空间结构的核心，具有集聚和扩散的功能，对周围的区域产生影响。借用物理学的概念，城市腹地可称为城市影响力的“力场”，影响力的大小称为“场强”以城市的综合规模戶作为评价城市地理场场强的综合变量，则区域内任一点W都接受来自区域内各城市的辐射。强度计算公式为⑷Fik二Zi/Daik,（1）其中，Rk为i城市在k点上的场强；厶为i城市的综合规模；叽为i城市到k点的距离；3为距离摩擦系数，一般取标准值2.0。由于地域内的任意一点k受

6、到来自区内各城市的辐射，其中有一个城市的辐射强度最大，因此可分別求出来自各城市的辐射强度，并根据“取大”原则来确定每一点所受到的场强，以及该场强来源于哪个城市，从而定出该点的归属。将各城市的吸引范围用不同的形式表示，即可直观地显示各城市的势力圈。2研究方法2.1数据来源以中原经济区七省28个城市作为研究对象。指标数据资料取自《河南统计年鉴2011》和其它各个城市2011年度的统计年鉴⑸，政府所在地作为市域中心位置，中心坐标和市域行政区界限取自国家基础地理信息中心1：400万数据库⑹在ArcGIS中转换到Albers等积圆锥投影系下，椭球体取Krasov

7、skyo2.2数据处理2.2.1指标选择选取以下8个指标来测度城市综合规模:X】各市生产总值/亿；X2各市常住人口/万；X3工业总产值/亿；人财政收入/亿；X叔才政支出/亿；X6教育经费/万；X?邮电业务总量/亿；X*客运量/万人；冶货运量/万吨。2.2.2计算城市综合规模对原始数据进行标准化处理，为排除数量级和量纲不同带来的影响，同时为避免标准化之后指标产生负值而不利于后面的相关运算，文中釆用平均值标准化方法，即Mij=MXj,(2)其中,Mij为第i城市第j个指标标准化后的新值；Xij为第i城市第j个指标的原始统计值;Xj=l/nYjXij,为各个

8、城市第j个指标的算术平均值。运用SPSS11(SAS)统计软件对标准化后的数据使用因子分析(F