張景奇， 陳小冬， 修春亮

（1.東北大學文法學院，遼寧 沈陽 110169；2.東北大學江河建筑學院，遼寧 沈陽 110169）

1 引言

城市蔓延最早出現(xiàn)在歐美國家，工業(yè)革命加速了歐美國家的城市化進程，同時交通技術的進步和道路系統(tǒng)的擴張也推進了郊區(qū)化進程，二者共同奠定了歐美國家城市蔓延和低密度發(fā)展模式的基礎[1]。自20世紀60年代以來，城市蔓延逐漸成為困擾世界各大城市發(fā)展的難題，相對于歐美等發(fā)達國家，中國的城市蔓延出現(xiàn)時間較晚，20世紀80年代改革開放后城市化邁入高速增長階段，截至2017年初，中國的城鎮(zhèn)化率已經(jīng)達到57.35%。盡管起步較晚，但中國的土地城鎮(zhèn)化速度卻遠高于人口城鎮(zhèn)化速度，城市蔓延之勢洶涌。從結果上看，城市蔓延對人類賴以生存的物質(zhì)環(huán)境（增加空氣污染[2]、侵占動植物棲息地[3]、降低自然景觀觀賞性[4]，破壞城市空間結構[5]等），以及日常生活中行為心理（增加交通成本[6]、減少社會交互、增加犯罪率[7]等）等方面帶來巨大影響，因此如何測量城市蔓延對于塑造良好的城市空間形態(tài)至關重要，是解決城市蔓延系列問題的基礎。

目前已有的城市蔓延測度方法大多是基于西方國家城市化背景提出的，常見的有單指標法，如LOPEZ等[8]提出的基于居住密度的城市蔓延指數(shù)；多指標法，如蔣芳等[9]從城市擴展形態(tài)，擴展效率以及外部影響三個方面提出的城市蔓延測度指標體系；圖像分析法，如MAHESH等[10]利用GIS和RS技術構建香農(nóng)熵和景觀格局指數(shù)監(jiān)測阿杰梅爾市的城市蔓延情況，孫平軍等[11]利用遙感圖像對長春、吉林城市蔓延的程度、方式、效應與驅(qū)動力因子進行比較分析等。城市蔓延內(nèi)涵的復雜性決定了其測算方法不一，目前大多從人口密度、就業(yè)密度或居住密度與城市化建設用地增量的關系上進行測算，可見“密度”在城市蔓延測算中占據(jù)極其重要的地位。從城市蔓延的內(nèi)涵上看，蔓延本身就是指“低密度”的擴張，REILLY[12]形容它是“低密度單身家庭住宅的增加”，DUTTON[13]則形容它是發(fā)生在城市邊緣地帶的“低密度的土地擴展”；從城市蔓延的起因上看，它是對城市衰退（Urban Blight）的一種抗爭，隨著市中心“城市病”的不斷加大，人們無法忍受甚至“必須通過手術刀來切除這一毒瘤”時，降低“城市中心密度”成為最迫切的需求[14]，可見城市蔓延的初衷是反對城中高密度生活的弊端；從計算方法上看，LOPEZ等[8]根據(jù)某一區(qū)域的居住密度來構建城市蔓延指數(shù)，并認為居住密度比就業(yè)密度更能反映城市蔓延的特征。而國內(nèi)構建的城市蔓延指數(shù)，常見的是在假定城市人口均勻分布的基礎上，利用城市用地增長速度與城市人口增長速度之比來計算[15-17]，但該方法無法查明城市蔓延的具體區(qū)域，而從空間形態(tài)上來做的研究[18-19]，又面臨著高精度人口密度數(shù)據(jù)較少或時滯性高的問題（街道級別的人口數(shù)據(jù)需從全國人口普查數(shù)據(jù)獲取，每十年一次），應用中存在一定困難。

隨著地理空間大數(shù)據(jù)以及電子地圖定位服務的快速發(fā)展，利用興趣點數(shù)據(jù)（Point of interest, POI）進行城市方面的研究逐漸興起，如利用POI進行城市功能分區(qū)[20]、城市邊界劃定[21]、城市結構研究[22]等。POI數(shù)據(jù)具有信息量大、位置準確度高、實時性強、業(yè)態(tài)分類明確等特點[23]，日漸成為城市規(guī)劃與土地管理方面的重要輔助數(shù)據(jù)。為更合理地反映中國城市的蔓延特征，消除國內(nèi)高精度人口密度數(shù)據(jù)不足的缺陷，同時提高城市蔓延的研究精度（建筑單元級別），本文借鑒LOPEZ的方法，利用POI數(shù)據(jù)和建筑單元矢量數(shù)據(jù)，嘗試從公共服務設施密度角度構建城市蔓延指數(shù)并以沈陽市為例進行實證研究。

2 理論與方法

2.1 理論基礎

從全球范圍看，城市蔓延的產(chǎn)生是經(jīng)濟社會發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它的存在有一定的必然性，但是無論是歐美國家還是發(fā)展中國家，城市蔓延產(chǎn)生的背景不盡相同，因此不同地區(qū)的城市蔓延驅(qū)動機制、表現(xiàn)和反饋既存在共性也有差異。與歐美國家以市場為導向的城市蔓延不同，國內(nèi)的城市蔓延更多的是政府主導[24-25]，自1994年分稅制改革以來，以土地出讓金為核心的土地財政逐漸成為了地方政府財政收入的主要來源。究其原因，中國的土地——這一片“公共池塘資源”的所有者是政府，管理者也是政府，土地作為地方政府的“信用”使其能夠獲取大量貸款，從而支持城市中各類基礎設施和公共服務的配套建設，地方政府通過土地出讓獲取大量的土地財政，在城市化1.0階段累積資本上起了重要作用[26]；也有研究表明，土地財政顯著加速了城市蔓延，在不同形式財政分權和以GDP為核心的績效考核激勵模式下，這種“以地生財”和“圈地運動”的土地財政模式推進了城市空間增長[27]，其最終的結果就是建設用地的大量增加、開放空間的成片消失，在土地大肆開發(fā)和公共財政緊缺的背景下造成了城中和城郊地區(qū)公共服務和設施配置上的差距，相對于城中地區(qū)，城郊新開發(fā)地區(qū)公共資源配置速度遠遠跟不上城郊邊界建設用地的擴張速度。

因此，本文假定對于一個城郊建筑單元來說，所處位置的公共服務密度越低則城市蔓延指數(shù)越高，反之則低。本文界定的公共服務，既包括傳統(tǒng)意義上由政府提供的公共服務，也包含由市場提供的面向公眾的服務，而且就城市蔓延來說，市場的反應往往更為靈敏，例如餐館、超市等總是開設在人口密度較高的區(qū)域。已有文獻表明，基礎設施的建設促進了人口城市化水平的提高[28]，一般來說，基礎設施和公共服務越優(yōu)質(zhì)、越便捷的地區(qū)越容易吸引人口流入，相反，基礎設施和公共服務較差的地區(qū)，因在生活、教育、醫(yī)療和交通等方面上的不便，人口流入速度較為緩慢，這使得公共服務密度與人口密度具有高度的相關性。此外，判斷城市蔓延一個重要的標準是要看這個區(qū)域是否有“活力”，而這種“活力”的前提就是要有完善的基礎設施和公共服務。從“競爭性政府”（Competitive Governments）角度看，各地方政府通過優(yōu)化公共服務和營商環(huán)境、加強基礎設施建設等方式方法來增強城市的綜合競爭力，吸引人口和投資。并且，通過對研究區(qū)沈陽市的測算結果表明，公共服務密度與人口密度的相關系數(shù)高達0.939（限于數(shù)據(jù)可獲性原因，采用2015年人口密度和2018年POI密度進行空間相關性分析，人口數(shù)據(jù)來源于http: //maps.worldpop.org.uk），這也使采用POI密度測算城市蔓延程度成為可能。

2.2 研究方法

2.2.1 基于POI的城市蔓延指數(shù)法

在此理論分析基礎上，參考LOPEZ等[8]研究成果，利用公共服務設施密度代替居住區(qū)密度構建城市蔓延指數(shù)。LOPEZ等通過繪制一個面積大小和形狀近似于人口普查區(qū)域的多邊形，并通過測量該多邊形的面積來估計每個區(qū)域的土地面積，人口密度則是通過其普查得到的人口數(shù)量與土地面積的比值進行計算。他將每個大都市區(qū)的土地分為高密度區(qū)（每平方英里3 500人以上）、低密度區(qū)（每平方英里200至3 500人之間）和農(nóng)村地區(qū)（研究中不包括該區(qū)域，每平方英里不到200人），通過高密度區(qū)與低密度區(qū)的占比構建城市蔓延指數(shù)，并對美國331個大都市區(qū)的城市蔓延情況進行測度。借鑒LOPEZ的研究方法和思路，本文利用核密度分析法計算研究區(qū)內(nèi)的各類公共服務設施密度，通過CRITIC方法對每一類公共服務設施進行賦權，之后通過柵格疊加得到四環(huán)公共服務設施密度圖，并利用自然間斷點方法將研究區(qū)公共服務設施密度分為5類，找出密度分類中密度最高的一類視為本文的高密度區(qū)域，其他區(qū)域以高密度區(qū)域為標準計算城市蔓延指數(shù)，公式如下：

式（1）中：SIi為i區(qū)域的城市蔓延指數(shù)；Li%為區(qū)域i公共服務設施低密度地塊所占的百分比；Hi%為區(qū)域i公共服務設施高密度地塊所占的百分比。計算的蔓延指數(shù)值分布在0～100之間，值越大代表城市蔓延的程度越高。

與LOPEZ基于居住密度的蔓延指數(shù)相比，本文綜合考慮了國內(nèi)城市蔓延的特點，即城郊地區(qū)相對于城市中心在公共服務配置方面的差異。而且，公共服務設施具有空間位置的固定性，相對于不斷流動的人口來說能夠更加客觀地反映城市新建區(qū)的蔓延狀況。此外，國內(nèi)高精度的人口空間密度數(shù)據(jù)在獲取上較為困難，而利用開放的API接口獲取POI地理大數(shù)據(jù)具有較高的便捷性。因此，本文嘗試利用公共服務設施密度代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人口密度（居住密度）來構建基于POI的城市蔓延指數(shù)，進而進行城市蔓延的測度。

2.2.2 核密度分析法

核密度分析在城市熱點探索方面應用廣泛[29-30]，該方法用于計算空間點、線要素在其周圍鄰域中的密度，并對密度布局進行連續(xù)化模擬，以圖像中每個柵格的核密度值反映空間要素的布局特征。本文利用核密度分析法探索不同類型POI數(shù)據(jù)的聚集特征，根據(jù)每個柵格內(nèi)POI核密度值估計其周圍密度，核密度函數(shù)的計算如式（2）：

式（2）中：f（x）為x處的核密度估計值；r為搜索半徑；n為樣本總數(shù)；dix為POI點i與x間的距離；Φ為距離的權重。

2.2.3 CRITIC賦權法

CRITIC法是由DIAKOULAKI[31]提出的一種客觀權重賦權法，各個評價指標的權重確定是以指標內(nèi)的變異性和沖突性來綜合衡量的，評價指標內(nèi)的變異性以標準差的形式表現(xiàn)，表示同一指標各個評價對象之間取值差距的大小，標準差越大各對象之間取值差距越大。指標之間的沖突性是以指標之間的相關性為基礎，如兩個指標之間具有較強的正相關，說明兩個指標沖突性較低。本文所選取的各項指標屬于并列關系，并且在空間分布上具有較強的相關性，因此選取CRITIC方法進行權重賦值，詳見式（3）：

式（3）中：Corrij表示第i個特征和第j個特征的相關系數(shù)；δj表示第j個特征的標準差；i表示特征總數(shù)。

CRITIC法目前已廣泛應用在績效評價[32]、質(zhì)量評價[33]以及區(qū)域發(fā)展評價[34]的指標賦權過程中，在公共服務設施（POI）的研究中也有過一些探索[35-36]。CRITIC法之所以能夠應用在POI的相關研究中，是因為POI數(shù)量在一定程度上能夠反映它的重要性，而CRITIC法則能有效地反映POI數(shù)量以及POI在空間上分布的相關關系，從而確定它們的權重。本文借鑒孫宗耀[35]等在研究濟南市生活設施空間布局時使用的CRITIC方法，利用平均數(shù)和相關系數(shù)計算不同公共服務設施的權重值。歸一化后的平均數(shù)體現(xiàn)出各設施在研究區(qū)內(nèi)布局密度的高低，相關系數(shù)用來衡量各類設施之間的關聯(lián)性，改進后的CRITIC法的計算如式（4）所示：

式（4）中：Mj表示第j個設施的平均像元值。

2.2.4 自然間斷點分類法

自然斷點法分類是基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組，通過對分類間隔加以識別，在數(shù)值差異相對較大處設置邊界，對相似值進行恰當分組，使各類之間差異最大化。本文基于ArcGIS 10.5軟件的重分類工具利用自然斷點法對公共服務設施密度的分析結果進行分類，并結合POI統(tǒng)計結果計算沈陽市四環(huán)內(nèi)不同地區(qū)的城市蔓延指數(shù)。

3 實證分析

3.1 研究區(qū)概況

沈陽市是中國東北地區(qū)的區(qū)域中心城市，也是典型的重工業(yè)城市。本文以沈陽市四環(huán)內(nèi)的區(qū)域作為研究區(qū)，按照沈陽市的規(guī)劃，沈陽市中心城區(qū)是以四環(huán)為基礎，到2020年，沈陽市四環(huán)以內(nèi)將全部發(fā)展成為中心城區(qū)，行政區(qū)劃上涉及和平區(qū)、沈河區(qū)、皇姑區(qū)、大東區(qū)的全部和鐵西區(qū)、渾南區(qū)、沈北新區(qū)、蘇家屯區(qū)、于洪區(qū)的大部，全域面積為1 233.6 km2，四環(huán)質(zhì)心坐標為123°25′56.623″E、41°47′58.447″N。1975—2011年，沈陽市一二環(huán)間的建設用地填充度由39.8%上升到92.3%以上，且在2004年時填充度已達到90%以上，二三環(huán)間的填充度增幅為61.95%，說明36年間沈陽市城市發(fā)展的重點區(qū)域在此區(qū)間，而且呈加速增長態(tài)勢，三四環(huán)間填充度增幅已由低于2%逐漸上升到5%直至高于10%，說明在二三環(huán)間尚未飽和的情況下，三四環(huán)間已呈明顯加速趨勢，這意味著沈陽市在城市土地利用的內(nèi)部挖潛方面還有待提高，若按當前的發(fā)展速度和方式，該區(qū)域很有可能成為下一階段城市蔓延的重災區(qū)[37]。

3.2 數(shù)據(jù)來源與預處理

研究涉及到兩類地理大數(shù)據(jù)。第一類是公共服務POI數(shù)據(jù)。政府和市場是公共服務配套設施的供給方，在研究中公共服務設施的類型選擇十分重要，為此，參考朱查松等[38]對社會公共服務設施的分類方法，將研究區(qū)公共服務設施分為生活、交通、教育、餐飲、健康、金融、娛樂、安保和文化服務9大類23小項，基本涵蓋了與居民日常生活息息相關的各個方面。實際操作中，利用高德地圖API接口獲取POI數(shù)據(jù)，經(jīng)過空間匹配、去重及刪除辨識度低的公共服務設施網(wǎng)點等必要的數(shù)據(jù)清洗之后，共余68 869個POI（如圖1（a）和表1所示，數(shù)據(jù)獲取時間為2018年4月），進行坐標糾偏后將結果轉入ArcGIS中待用；第二類是建筑單元矢量數(shù)據(jù)。用類似的方法獲取沈陽市四環(huán)內(nèi)的建筑單元158 023個（如圖1（b）所示，數(shù)據(jù)獲取時間為2018年4月），之后通過計算每個建筑單元范圍內(nèi)的公共服務設施密度來測量不同地區(qū)的城市蔓延程度，相對于傳統(tǒng)研究中街道級別的研究尺度（根據(jù)全國普查數(shù)據(jù)做的研究），利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)⒀芯烤忍岣咧两ㄖ卧墑e。

3.3 公共服務密度計算

3.3.1 權重分配

圖1 沈陽市四環(huán)內(nèi)POI點與建筑單元分布Fig.1 Points of construction units distribution within the fourth ring

基于各類公共服務設施的相關矩陣（在ArcGIS中計算相關性），根據(jù)改進后的CRITIC方法，得到沈陽市四環(huán)內(nèi)各類設施權重，詳見表2。各類設施權重從大到小依次為生活＞交通＞教育＞健康＞金融＞安保＞餐飲＞文化＞娛樂，其中，生活服務設施占比最高，超市、市場等生活設施的豐富程度、便捷程度極大地影響了居民的居住選擇，是區(qū)域發(fā)展差距較直觀的外在表現(xiàn)之一；其次是交通服務，交通服務中的公交站點是所有23項設施中所占比重最大的一項（權重為0.102），這與城市蔓延的成因相符合，私人交通促進了蔓延的發(fā)展，而便捷的公共交通卻能夠較好地減輕城郊地區(qū)居民出行的成本，特別是有地鐵站點的城郊地區(qū)更容易吸引人口的快速流入；相對而言，權重最低的是娛樂服務（0.034），作為服務業(yè)，娛樂設施在考慮公平性的前提下服從利潤最大化的布局原則[39]，空間布局與商業(yè)設施具有地域趨同性，主要集中于地段繁華的市中心商業(yè)區(qū)。

表1 POI數(shù)據(jù)基本情況Tab.1 Category of the POI data

表2 各類型配套設施權重Tab.2 Weights of different public service facilities

3.3.2 POI密度計算

基于核密度分析法，分別計算研究區(qū)23項公共服務設施單項的密度，進行歸一化操作后，代入表2中的權重進行空間疊加，進而得到研究區(qū)公共服務設施的綜合密度。已有研究表明，核密度計算中帶寬R的選擇對核密度分析的結果有關鍵影響[40]，在參考了多位學者的研究成果之后[41-43]，本文選取了400 m、800 m、1 200 m、1 600 m、2 000 m和2 400 m的不同帶寬進行試驗，結果表明帶寬為1 200 m和1 600 m的條件下既能夠識別設施分布的局部熱點信息，同時又能夠較好地反映其整體分布特征，結合研究區(qū)自身特點，綜合考慮公共服務設施的平均影響范圍及其空間分布的離散程度，最終選擇半徑為1 200 m的距離閾值進行分析。之后對核密度圖進行歸一化，消除因POI數(shù)量不等導致密度差異的影響，最終得到的POI密度分布如圖2所示。從分布的結果看，研究區(qū)公共服務設施整體上呈現(xiàn)團狀集聚的空間格局，其密度的最大值為0.606，均值為0.091。公共服務設施在市中心地區(qū)具有相對明顯的規(guī)模優(yōu)勢，外圍地區(qū)除蘇家屯區(qū)（南偏西方向）之外，其他地區(qū)的公共服務設施規(guī)模較小且布局分散。

圖2 四環(huán)公共服務設施空間密度分布Fig.2 Spatial density distribution of public service facilities

圖3 城市蔓延計算結果Fig.3 Results of urban sprawl in study area

3.4 城市蔓延指數(shù)計算

城市蔓延指數(shù)計算的關鍵在于找到高密度區(qū)域和低密度區(qū)域，但關于劃分公共基礎設施高低密度的文獻較少。為此，研究借鑒了“相對”的概念，從LOPEZ的公式上看，城市蔓延的高低密度本身也是一個相對值，為此本文利用分級之后的最高密度區(qū)作為高密度的參考。具體操作中，在ArcGIS中應用自然間斷點法對相似值進行分組（5類區(qū)域），完成對POI密度圖的分割，確保各類之間的差異最大化。之后，將分割后的5個區(qū)域看作是各自獨立的區(qū)塊單元，并以分割后POI最高密度區(qū)所覆蓋建筑單元的面積作為“高密度”的參照（H%），隨后分別計算另外4個區(qū)域建筑面積相對于參照區(qū)域建筑面積的比例，進而得到L2%～L5%和H2%～H5%。其中，由于區(qū)域Ⅰ是參照標準，故認為其沒有低密度區(qū)，即L1% = 0%，H1% = 100%；利用式（1）分別計算得到5個區(qū)域的城市蔓延指數(shù)，結果如表3所示；最終，將5個區(qū)域按城市蔓延值由低到高分別命名為非蔓延區(qū)、輕度蔓延區(qū)、中度蔓延區(qū)、高度蔓延區(qū)和重度蔓延區(qū)，并將其蔓延值代入ArcGIS繪制成圖3，完成城市蔓延的空間可視化操作。

表3 各區(qū)域建筑輪廓面積及比例Tab.3 Acreages and proportions of constructions

3.4.1 環(huán)向分析

環(huán)向分析目的在于理清研究區(qū)各環(huán)間的城市蔓延情況。統(tǒng)計沈陽市一環(huán)內(nèi)、一二環(huán)、二三環(huán)以及三四環(huán)間各蔓延區(qū)域的占比，結果如表4。從總量上看，輕度蔓延（區(qū)域Ⅱ）和中度蔓延（區(qū)域Ⅲ）面積最高的地區(qū)在二環(huán)內(nèi)，而重度蔓延（區(qū)域Ⅴ）和高度蔓延（區(qū)域Ⅳ）面積最高的地區(qū)在二三環(huán)間；從占比上看，輕度蔓延（區(qū)域Ⅱ）和中度蔓延（區(qū)域Ⅲ）面積最高的地區(qū)還是在二環(huán)內(nèi)，但重度蔓延（區(qū)域Ⅴ）和高度蔓延（區(qū)域Ⅳ）占比最高的地區(qū)卻變成了三四環(huán)間。環(huán)向分析的結果一方面說明沈陽市目前發(fā)展較好的區(qū)域是在二環(huán)內(nèi)，另一方面說明越靠近外環(huán)，城市蔓延的情況越嚴重，在二三環(huán)間填充尚未飽和的情況下，三四環(huán)間已呈明顯加速趨勢。

3.4.2 扇區(qū)分析

等扇區(qū)分析能夠直觀地表明研究區(qū)城市蔓延在各方位上的表現(xiàn)。以四環(huán)質(zhì)心為圓心，將研究區(qū)以8個方位進行扇形劃分并與城市蔓延現(xiàn)狀圖進行空間疊加，統(tǒng)計5個區(qū)域在不同方位的面積占比得到圖4。從城市增長趨勢看，越靠近外圍，增長趨勢越明顯，城市蔓延的程度越來越重。整體上，四環(huán)內(nèi)形成以NE-N方位為主要蔓延翼，NE-E和SW-S方位為次要蔓延翼的分布格局。局部上，NE-N方位上城市蔓延現(xiàn)象最為嚴重，其中區(qū)域Ⅳ和Ⅴ總占比為76.42%，整個方位上絕大部分建筑單元均屬高度和重度蔓延區(qū)，其次為NE-E方位和SW-S方位，區(qū)域Ⅳ和Ⅴ總占比為63.72%和62.93%。相對而言，SW-W方位上蔓延現(xiàn)象較為緩和，區(qū)域Ⅳ和Ⅴ所占比重最低（44.36%）。

表4 各環(huán)間城市蔓延區(qū)域面積和占比Tab.4 Acreages of urban sprawl areas among rings

圖4 扇區(qū)分析結果Fig.4 Results of sector analysis

表5 各區(qū)域所占面積比例Tab.5 Proportions of areas occupied by each region (%)

3.4.3 區(qū)劃分析

統(tǒng)計5類蔓延區(qū)在行政區(qū)劃上（市內(nèi)9區(qū)）各自的占比，結果如表5所示。整體上看，沈陽市以和平區(qū)、沈河區(qū)和皇姑區(qū)的市中心地區(qū)為核心，借助放射型交通干線呈現(xiàn)多方向的圈層式蔓延。此外，在南偏西方向的蘇家屯區(qū)是一個相對獨立的發(fā)展單元，該區(qū)是由蘇家屯鎮(zhèn)轉變而來，作為國務院批準的沈陽南部副城有著較長的建設歷史，因此它附近的蔓延程度并不嚴重。相對而言，蔓延較為嚴重的地區(qū)集中在渾南區(qū)、沈北新區(qū)、于洪區(qū)和大東區(qū)。

區(qū)域Ⅰ主要包括沈河、和平、皇姑、大東以及鐵西區(qū)，其中沈河、和平兩個區(qū)所占比例之和高達59.1%，這兩個區(qū)作為沈陽市傳統(tǒng)的核心區(qū)域，在商業(yè)、金融、教育、交通等配套方面較為齊全；區(qū)域Ⅱ中占比最大的區(qū)域是鐵西區(qū)，比例達到36.5%，鐵西區(qū)原是沈陽市工廠最為集中的地區(qū)，自2004年鐵西工廠實施大規(guī)模向外搬遷后重新煥發(fā)了活力，可以看到鐵西區(qū)在二環(huán)內(nèi)的區(qū)塊蔓延情況并不嚴重；區(qū)域Ⅲ于洪區(qū)的占比最大，為22.09%，2007年于洪區(qū)提出“一區(qū)”“兩城”“一帶”打造沈陽西北副中心的發(fā)展構想，該規(guī)劃綱要加快了于洪新城的城市建設，但同時也拉動沈陽城區(qū)向西北方向的蔓延；在蔓延程度較高的區(qū)域Ⅳ和區(qū)域Ⅴ中，于洪區(qū)和渾南區(qū)的占比最大，比例之和分別為43.9%和39.7%，特別是渾南區(qū)在區(qū)域Ⅴ中的占比最高（27.24%），這與沈陽市實施“開發(fā)大渾南”的戰(zhàn)略規(guī)劃有關，尤其是2008年奧運村的建設以及2009年全運會的開展加快了渾南新城的建設，以及2017年沈陽市提出了“一河兩岸”的發(fā)展規(guī)劃，從根本上改變了傳統(tǒng)意義上位于“沈水之北”沈陽城的空間發(fā)展格局。

4 結論與討論

4.1 結論

合理地測度城市蔓延是研究城市蔓延程度、特征、機理以及調(diào)控的基礎，借助地理空間大數(shù)據(jù)提取多種類型的POI以及建設單元數(shù)據(jù)，通過公共服務密度來構建城市蔓延指數(shù)具有計算便捷的特點，同時計算結果還可以直觀地查明蔓延治理的重點區(qū)域。本文通過POI密度來計算沈陽市四環(huán)內(nèi)不同區(qū)域城市蔓延指數(shù)的結果表明，環(huán)向上沈陽市二三環(huán)間是城市蔓延的重災區(qū)，重度蔓延（區(qū)域Ⅴ）面積最大，是應重點治理的區(qū)域，而三四環(huán)間重度蔓延（區(qū)域Ⅴ）比例最高，90%以上的建筑單元處于高度和重度蔓延狀態(tài)，是應重點防范的區(qū)域；從扇區(qū)分析結果看，四環(huán)內(nèi)形成以NE-N方位為主要蔓延翼，NE-E和SW-S為次要蔓延翼的分布格局；從區(qū)劃分析結果看，蔓延程度最高的是渾南區(qū)和于洪區(qū)。

4.2 討論

在快速城市化的驅(qū)動下，城市建設用地擴張速度遠超城市公共服務設施的配置速度，不少城市住宅用地面積出現(xiàn)冒進式和零亂式增加的趨勢，而相關基礎設施和公共服務設施配套明顯滯后[44]，地方政府容易陷入“基礎設施建設經(jīng)費不足——用土地財政來彌補基礎設施建設的財政缺口——新建區(qū)域出現(xiàn)更大的財政缺口”的死循環(huán)。因此治理城市蔓延，一方面要立足于城市內(nèi)部挖潛，在新區(qū)規(guī)劃時要充分考慮城市蔓延的成本，在東北地區(qū)整體經(jīng)濟有待振興、人口流失的前提下，地方政府要充分考慮新建學校、醫(yī)院、公交等配套設施和服務的建設成本、運行成本及服務效率，從而減少城郊地區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)造成城市盲目向外擴張的行為，轉向促進土地的混合利用和緊湊發(fā)展，建立和完善公交系統(tǒng)，促進軌道交通；另一方面，要注重公共服務的重心外移，提早做好諸如大型醫(yī)院等服務設施的外遷規(guī)劃，促進新老城區(qū)公共服務密度的平衡，既能夠使城市新建區(qū)域的人口吸引力增強，又能夠滿足設施機構自身發(fā)展需求、減輕老城區(qū)高密度人口帶來的種種壓力。新型城鎮(zhèn)化背景下的城市發(fā)展應由過去片面注重城市規(guī)模擴大、空間擴張的做法，改變?yōu)橐蕴嵘鞘形幕?chuàng)新和公共服務等核心競爭力為重心的高質(zhì)量增長，真正使城市成為具有較高品質(zhì)的宜居之所?；诘乩泶髷?shù)據(jù)提取POI，通過公共服務密度來計算城市蔓延指數(shù)的方法，能夠較好地反映國內(nèi)城市蔓延的特征，在之后的研究中，將深入對比全國各大城市公共服務設施配置的密度差異，從而構建適合全國范圍內(nèi)基于公共服務設施密度的城市蔓延指數(shù)，為更好地測度和了解城市蔓延提供便捷、準確的方法。