全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 猿期摇 摇 圆园员源年 圆月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
灾后生态恢复评价研究进展 刘孝富袁王文杰袁李摇 京袁等 渊缘圆苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生态能量视角的我国小水电可持续性分析 庞明月袁张力小袁王长波 渊缘猿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
北部湾北部海域夏季微型浮游动物对浮游植物的摄食压力 马摇 璐袁曹文清袁张文静袁等 渊缘源远冤噎噎噎噎噎噎
鲶鱼和胡子鲶的两性异形与雌性个体生育力 樊晓丽袁林植华袁丁先龙袁等 渊缘缘缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
环境温度对白头鹎代谢产热和蒸发失水的影响 林摇 琳袁曹梦婷袁胡益林袁等 渊缘远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
灌溉对沙拐枣幼苗生长及氮素利用的影响 黄彩变袁曾凡江袁雷加强袁等 渊缘苑圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
孕粤匀泽污染土壤植物修复对酶活性的影响 朱摇 凡袁洪湘琦袁闫文德袁等 渊缘愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于修正 砸陨杂运耘模型的重庆岩溶地区地下水脆弱性评价 魏兴萍袁蒲俊兵袁赵纯勇 渊缘愿怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎
排水沟蓄水条件下农田与排水沟水盐监测 潘延鑫袁罗摇 纨袁贾忠华袁等 渊缘怨苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
种群尧群落和生态系统
高寒退化草地不同海拔梯度狼毒种群分布格局及空间关联性 高福元袁赵成章袁卓马兰草 渊远园缘冤噎噎噎噎噎噎
捕食者对空心莲子草叶甲种群的生物胁迫 刘雨芳袁李摇 菲袁桂芳艳袁等 渊远员猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
夏尧冬季南海北部浮游植物群落特征 马摇 威袁孙摇 军 渊远圆员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
磨盘山天然次生林凋落物数量及动态 范春楠袁郭忠玲袁郑金萍袁等 渊远猿猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
持续干旱对樱桃根际土壤细菌数量及结构多样性影响 刘方春袁邢尚军袁马海林袁等 渊远源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎
随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用要要要以云南松分布模拟为例
张摇 雷袁王琳琳袁张旭东袁等 渊远缘园冤
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基于水文平衡的湿地退化驱动因子定量研究 侯摇 鹏袁申文明袁王摇 桥袁等 渊远远园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
华北低丘山地人工林蒸散的控制因子 黄摇 辉袁孟摇 平袁张劲松袁等 渊远远苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆天山高寒草原不同放牧管理下的 悦韵圆袁悦匀源和 晕圆韵通量特征 贺桂香袁李凯辉袁宋摇 韦袁等 渊远苑源冤噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析 马明德袁马学娟袁谢应忠袁等 渊远愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
引黄灌区土壤有机碳密度剖面特征及固碳速率 董林林袁杨摇 浩袁于东升袁等 渊远怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
自养微生物同化 悦韵圆的分子生态研究及同化碳在土壤中的转化 吴小红袁简摇 燕袁陈晓娟袁等 渊苑园员冤噎噎噎噎
资源与产业生态
基于能值分析法的矿区循环经济系统生态效率分析 孙玉峰袁 郭全营 渊苑员园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 粤阅鄄粤杂模型的海岸带生态系统综合承载力评估要要要以舟山海岸带为例
苏盼盼袁叶属峰袁过仲阳袁等 渊苑员愿冤
噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
基于增强回归树和 蕴燥早蚤泽贼蚤糟回归的城市扩展驱动力分析 李春林袁刘摇 淼袁胡远满袁等 渊苑圆苑冤噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
陕西省不同生态区大气氮素干湿沉降的时空变异 梁摇 婷袁同延安袁林摇 文袁等 渊苑猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同覆盖方式对旱地果园水热特征的影响 刘小勇袁李红旭袁李建明袁等 渊苑源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
长白山苔原带土壤动物群落结构及多样性 王振海袁殷秀琴袁蒋云峰 渊苑缘缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
最大可允许填海面积模拟要要要厦门西海域案例研究 林琛琛袁 饶欢欢袁 刘摇 岩袁等 渊苑远远冤噎噎噎噎噎噎噎噎
学术信息与动态
圆园员猿年水文土壤学与自然资源可持续利用国际学术研讨会述评 张摇 骁袁赵文武 渊苑苑源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢圆缘圆鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢圆怨鄢圆园员源鄄园圆
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 云南松树冠要要要云南松为松科松属裸子植物袁多生长在海拔 员园园园要猿缘园园皂的高山袁喜光尧耐干旱尧耐瘠薄袁适应酸性
的红壤尧黄壤袁在其他树种不能生长的贫瘠石砾地或冲刷严重的荒山坡分布袁易于天然更新遥 主要分布于四川西南
部尧云南尧西藏东南部尧贵州西部尧广西西部袁常形成大面积纯林袁尤以云南分布最广袁故有云南松之称遥 云南松树高
可达 猿园皂袁胸径达 员皂袁树皮呈灰褐色袁叶通常 猿针一束袁鲜有两针袁球果圆锥状卵圆形袁种子近卵圆形或倒卵形遥 树干
通直袁木质轻软细密袁是优质造纸尧人造板原料袁富含松脂是云南松的重要特点之一遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 3 期
2014年 2月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.3
Feb.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41171155);国家科技支撑计划课题资助项目(2012BAJ15B06)
收稿日期:2012鄄00鄄12; 摇 摇 修订日期:2013鄄12鄄06
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: huym@ iae.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201212121790
李春林. 刘淼, 胡远满,徐岩岩, 孙凤云.基于增强回归树和 Logistic回归的城市扩展驱动力分析.生态学报,2014,34(3):727鄄737.
Li C L, Liu M, Hu Y M, Xu Y Y, Sun F Y.Driving forces analysis of urban expansion based on boosted regression trees and Logistic regression.Acta
Ecologica Sinica,2014,34(3):727鄄737.
基于增强回归树和 Logistic回归的
城市扩展驱动力分析
李春林1,2, 刘摇 淼1,胡远满1,*,徐岩岩1,2, 孙凤云1,2
(1. 森林与土壤生态国家重点实验室,中国科学院沈阳应用生态研究所,沈阳摇 110016;
2. 中国科学院大学,北京摇 100049)
摘要:研究城市扩展驱动力对于准确判断城市发展规律,剖析演化过程和预测城市未来扩展趋势具有重要意义,同时也能为制
定合理的调控政策提供指导。 以沈阳市 1997—2010年城市建成区变化作为因变量,选取三大类 10种驱动因子,利用增强回归
树(BRT)和 Logistic回归两种方法分析影响城市扩展的主要驱动力。 结果表明:(1)BRT分析得到影响沈阳城市扩展的驱动因
子从大到小依次是:距 1997年城区距离、距河流距离、数字高程模型 DEM、距高速公路和铁路距离、土地利用类型、开发区规
划、GDP、人口密度、坡向和坡度;(2)Logistic回归分析得到影响沈阳城市扩展的前 8 位驱动因子依次是:开发区、距 1997 年城
区距离、DEM、距高速公路和铁路距离、人口密度、距河流距离、农村居民点和坡度;(3)距 1997 年城区距离、DEM、距高速公路
和铁路距离是影响沈阳城市扩展的主要驱动力,均位于主要因子的前四位;(4)总体来说,沈阳城市扩展受邻域因子影响最大,
而自然因子的影响相对较小,社会经济因子则只有开发区和农村居民点对城市扩展影响较大。
关键词:城市扩展;驱动力;增强回归树;Logistic回归;沈阳市
Driving forces analysis of urban expansion based on boosted regression trees
and Logistic regression
LI Chunlin1,2, LIU Miao1, HU Yuanman1,*, XU Yanyan1,2, SUN Fengyun1,2
1 State Key Laboratory of Forest and Soil Ecology, Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: The rapid relentless urban area expansion has led to a series of problems in China. Many researches focused on
this issue in recent years. Driving forces are the core topic in urban expansion,as well as the basic component of modeling
and predicting. It is very useful and meaningful to analyze the driving force of urban expansion, which may provide us with a
scientific basis to rationally utilize land resources, determining the law of urban development, researching the evolution
process, predicting the urban expansion trends, and also providing guidance for the development of rational control policies.
The Shenyang city was chosen as study area. Eight categories of land use types were extracted from remote sensing
images (1997 and 2010) with ArcGIS software. Ten driving forces were chosen, including three natural factors, three
distance factors, four social and economic factors. which were calculated based on the land use maps, DEM, topographic
maps, zoning maps and the statistical yearbooks. The dependent variable was the change of built-up area of Shenyang from
1997 to 2010. Boosted regression trees (BRT) is an ensemble method and is a combination of techniques between statistical
and machine learning traditions that has shown to be effective to identify relationships between results and influencing
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factors. Logistic regression is a method to discover the empirical relationships between a binary dependent and several
independent categorical and continuous variables. Boosted Regression Trees and Logistic regression were used to analyze the
main driving force of urban expansion synthetically.
The result illustrated the relative influence of driving factors was followed by distance from urban area of 1997,
distance from river, DEM, distance from highway and railway, land use types, development plan, GDP, population
density, aspect, and slope based on BRT analysis. According to Logistic regression analysis, the relative influence of
important factors was followed by development zone, distance from urban land of 1997, DEM, distance from highway and
railway, population density, distance from river, rural residential areas and slope. The most important driving forces
affecting the expansion of Shenyang are distance from urban area of 1997, DEM, distance from highway and railway.
Meanwhile, they were all located in the top four of the main factors. The results revealed that the distance factors were the
most important factors, and the total contribution rate of relative influence was up to 61.4%. It is demonstrated distance
factors are the main driving forces of urban expansion. Natural factorswere less important, but the relative influence of DEM
was important, and the contribution rate was 12.5%. Development zones and rural settlements are the only two factors have
much influence in the socio鄄economic factors.
On the whole, location factors, which refer to the distance from urban land in this study, were the leading factors of
urban expansion. Natural factors, such as DEM, rivers and so on, are the basis of urban development, determining the
overall urban spatial form. The construction of infrastructures, such as roads and railways, are the frame of the city. The
social and economic factors decided the speed of urban expansion. Urban planning and development zone construction
provided the direction of urban expansion.
Key Words: urban expansion; driving forces; boosted regression trees; logistic regression; Shenyang City
摇 摇 城市化又称城镇化,是指人口向城市聚集的过
程,这一过程包含了社会转型、人口迁移、空间扩展
和经济结构转换等多方面的内容。 城市扩展的动态
特征深刻反映了城市化进程和城市空间结构的变化
规律,是研究土地利用 /覆被变化和城市化的重要组
成部分[1]。 因此城市扩展驱动力的研究日益成为研
究的热点,这对于准确判断城市发展规律,剖析演化
过程和预测城市未来扩展趋势具有重要意义,同时
也能为制定合理的调控政策提供指导[2]。
城市扩展受多种因素的影响,其发展过程可能
是违背自然和客观规律的。 一些突变因子,如政策
的变化和导向、决策者的认识和偏好、国家重大项目
需求等,都对城市扩展有着决定性的作用,但这些因
子具有突变性且难以预测,很难数量化表达加入模
型。 因此本文仅从可以预见的渐变要素出发,旨在
以客观的角度对城市扩展的驱动因素进行分析。 目
前城市扩展驱动力研究主要是利用相关分析[3鄄4]、回
归分析[5鄄8]以及定量描述[9鄄10]来探讨影响城市扩张
的自然因素和社会经济因素。 国内外学者普遍认为
在长时间尺度范围上,自然环境条件对城市扩展起
重要影响,但在较短时间尺度内,社会经济因素往往
起重要作用[11]。
沈阳作为东北地区最大的中心城市和辽宁中部
城市群的核心,很多学者对其城市扩展特点和驱动
力进行了研究。 刘淼等选取 4 类 16 种驱动因子,利
用 Logistic回归模型分析了影响辽宁中部城市群扩
展的主要因素,并在此基础上用 CLUE鄄S预测了城市
群不同预案下未来扩展的方向[12]。 郗凤明等分析
了辽宁中部城市群的城市增长时空格局,然后利用
相关分析分析了城市快速增长的主要驱动力[13]。
周锐等利用遥感影像和多种指数对 1985—2004 年
间沈阳市市区和农村建设用地扩展的时空特征、空
间分异和形态变化进行分析, 并探讨了其主要驱动
因素[14]。 张培峰等基于 Barista 软件,提取了沈阳市
铁西区的三维高度信息,分析了 1997—2008 年铁西
区垂直方向的扩展特征和影响其垂直扩展的社会经
济因素[15]。
Logistic回归作为一种成熟的统计方法现已较
多应用于城市扩展的驱动力研究中,并有 CLUE鄄S等
土地利用模型于其结合。 本文引入较新的增强回归
827 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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树方法,对沈阳市 1997—2010 年城市扩展的主要因
素进行定量分析,能够弥补 logistic 回归作为二值模
型的局限。 通过两种方法的对比,寻找影响沈阳城
市扩展的主要驱动力,以期揭示城市未来扩展趋势,
为城市总体规划和区域可持续发展提供决策支持。
1摇 研究区与研究方法
1.1摇 研究区概况
沈阳市地处辽宁省中部( 41毅11忆51义—43毅02忆13义
N,122毅25忆09义—123毅48忆24义E) ,是辽宁省省会、东北
地区最大的中心城市以及全国重要的工业基地。 沈
阳市包括 9 个区和 4 个县 /市,全市土地总面积
12860 km2。 沈阳地处长白山余脉与辽河冲积平原
的过渡地带,由东北向西南缓慢倾斜,东部属于低山
丘陵区,海拔 70—200 m;西部和中部为浑河和辽河
冲积平原,海拔 20—40 m。 该市属暖温带季风气候
区,年均降水量 510—680 mm,降水集中在 6 月—8
月。 本研究以沈阳市的市辖区作为研究区,包括和
平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、东
陵区、沈北新区和于洪区(图 1)。 本研究区的土地
面积为 3471 km2,总人口数为 515.4 万人(2010 年
末) [16]。
图 1摇 研究区位置图
Fig.1摇 Location of study area
1.2摇 数据来源及处理
本研究使用的数据包括 1997 年、 2010 年的
Landsat TM 遥感影像、1颐 5 万 DEM、1颐 5 万地形图、
2010年沈阳市行政区划图、沈阳市总体规划图及相
关统计年鉴。
基于遥感分析软件 ENVI,以研究区 1颐5 万地形
图作为参照对原始影像进行几何精校正,误差控制
在 0.5个象元内。 然后利用 ArcGIS 软件,通过目视
解译方法分别对 1997 年和 2010 年的影像进行解
译,得到两期土地利用图。 根据研究目的将研究区
分为水田、旱地、有林地、灌木林、草地、城镇、农村居
民点和水域 8 种土地利用类型,通过与实地的采样
数据进行验证,解译精度分别达到 88.5%和 90.4%。
将两期土地利用图叠加,得到沈阳 1997—2010
年城市扩展区域和未扩展区域。 2010年沈阳行政区
划图和总体规划图通过校准,提取出沈阳市的主要
道路、河流和开发区。
1.3摇 研究方法
1.3.1摇 驱动因子
本研究选取了三类 10 种驱动因子,用于增强回
归树和 Logistic回归分析。 1)自然因子:坡度、坡向、
DEM;2)邻域因子:距河流距离、距高速公路和铁路
距离、距 1997 年城区距离;3)社会经济因子:GDP、
开发区规划、人口密度、土地利用类型。
本文研究的因变量是沈阳市 1997—2010 年城
市区域的变化情况,因此在 ArcGIS中将 2010年沈阳
927摇 3期 摇 摇 摇 李春林摇 等:基于增强回归树和 Logistic回归的城市扩展驱动力分析 摇
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城区图与 1997 年沈阳城区图叠加,得到沈阳市
1997—2010年城市变化值(即 0、1值,0 表示 1997—
2010年均为非城区区域,1 表示由 1997 年的非城区
变为 2010年城区的区域)。 自然因子和邻域因子是
通过空间分析模块得到的,社会经济因子是将统计
年鉴的数据赋值到沈阳市 9 个市辖区的矢量图层
中,最后将每一个驱动因子转换为分辨率为 30 m 的
栅格图层。 在 ArcGIS 平台中随机生成 1 万个样本
点,使用随机取样是为了避免数据的空间自相关
性[17]。 然后将因变量和驱动因子图层所对应的值
赋予点属性。 将样本点的属性表导出后,进行标准
化处理。 最后导入 R软件中进行增强回归树分析和
Logistic回归分析。
1.3.2摇 增强回归树
增强回归树 ( BRT)是基于分类回归树算法
(CART)的一种自学习方法,该方法通过随机选择和
自学习方法产生多重回归树,能够提高模型的稳定
性和预测精度[18鄄21]。 在运算过程中多次随机抽取一
定量的数据,分析自变量对因变量的影响程度,剩余
数据用来对拟合结果进行检验,最后对生成的多重
回归取均值并输出。 目前分类回归树已经被运用到
物种分布模拟[22]和土地利用分类研究[23]中,都取得
了较好的结果。 BRT方法提高了计算结果的稳定性
和精度,得出自变量对因变量的影响载荷,以及其他
自变量取均值或不变的情况下,该自变量与因变量
的相互关系[24]。
在 R中利用 ArcGIS 随机取样的 1 万个样点数
据,将沈阳 1997—2010 年城市变化值作为因变量,
10种驱动因子作为自变量,调用 Elith 编写的 BRT
方程包进行增强回归树分析[25]。 设置学习速率为
0.005,每次抽取 50%的数据进行分析,50%用于训
练,并进行 5次交叉验证。
1.3.3摇 Logistic回归
Logistic回归目前已被广泛的应用于土地利用
变化研究中[26鄄27],该方法是基于数据的抽样,通过逐
步回归对每一个栅格上土地利用变化的可能概率进
行诊断,筛选出对土地格局影响较为显著的因素,并
确定它们间定量关系和作用的相对大小,最后结果
可以采用 Pontius R. G 提出的 ROC 检验进行精度
评价[28鄄29]。
本研究利用随机取的 1 万个样点数据,将沈阳
1997—2010年城市变化值作为因变量,10 种驱动因
子作为自变量,在 R中做二元 Logistic回归。 随机取
50%的数据做回归分析,剩余的 50%做模型验证,最
后结果进行 ROC检验。
2摇 结果与分析
2.1摇 BRT结果与分析
在 R中进行 BRT 运算,最终模型经过 9000 次
分形达到最优。 训练数据的相关性达到 0.936,ROC
值为 0.997;验证数据的相关性为 0.784,ROC 值为
0郾 963。 两者 ROC值均大于 0.8,证明 BRT分析结果
真实有效。
2.1.1摇 城市扩展驱动因子分析
通过 BRT分析了自然因子、邻域因子和社会经
济因子对沈阳 1997—2010年城市扩展的影响。 图 2
中的柱状图表示 BRT分析得到的各因子对城市扩展
的影响力大小,其中影响沈阳 1997—2010 年城市扩
展的最大因子是距 1997 年城区的距离,在所有 10
个驱动因子中,其贡献率达到 32.4%。 其他驱动因
子从大到小依次是距河流距离、DEM、距高速公路和
铁路距离、土地利用类型、开发区规划、GDP、人口密
度、坡向和坡度。
通过比较可以看出,邻域因子对城市扩展的影
响均较大,3个邻域因子在所有因子中分别为 1、2、4
位,而且其总的影响达到 61郾 4%,也就是说邻域因子
决定了研究区中非城市用地转变为城市用地的
61郾 4%的可能性,说明城市扩展主要受邻域因子所
决定。 城市扩展主要以边缘增长为主,距离城市边
缘越近的地方越容易发展成为城市用地。 公路、铁
路和河流等交通要素能有效带动周边地区的发展,
从而引起沿线的城市化加速,使城市沿公路、铁路和
河流方向扩展。 自然因子中,只有 DEM 对城市扩展
的影响较高,达到 12.5%。 坡度和坡向对城市扩展
的影响作用最小,仅为 2.1%和 2.3%,因为本研究的
时间跨度只有十几年,在较小的时间尺度内自然因
子对城市扩展影响很小。 社会经济因子中,土地利
用类型和开发区规划的影响大于 5%,分别为 7.2%
和 5.4%,说明开发区的规划和非城市用地的土地利
用类型能在一定程度上影响城市扩展的方向和速
度。 而 GDP 和人口密度对城市扩展影响较低。
2.1.2摇 特征驱动因子分析
图 3是相对影响前 6位驱动因子的影响力变化
037 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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图,表示随着驱动因子取值的变动,其对城市扩展影
响力的变化。 其中相对影响数值大于零表示驱动因
子与城市扩展是正相关,小于零表示负相关,零值则
表示两者没有相关关系。 每幅图上边框的短线是十
分位刻度,表示每 10%数据点所处的范围。
图 2摇 各驱动因子对城市扩展的相对影响
Fig.2摇 Relative influence of each driving factor for urban expansion
摇 摇 距城区的距离反映了地理区位的重要性,根据
克里斯塔勒的中心地理论,中心地和中心地周围区
域是相互依赖、相互服务的,有着密切的联系。 沈阳
市区作为该区域的中心地,向周围区域提供所需要
的货物和服务,而中心地的影响效应随着距离的增
大而减弱。 从距 1997 年城区距离的相对影响可以
看出,影响力整体是随着距离的变大而迅速减弱。
在距离城区 4 km以内时,距城区距离对城市扩展的
影响是正相关关系,而且距离城区越近,影响力越
大。 距离大于 4 km 后,影响变为负值,此时距离对
城市扩展有限制作用。 从距离城区 4—18 km,相对
影响力曲线先呈下降趋势,然后上升至 0 值附近,在
10 km处曲线达到最低点,表明从 4—10 km 随距离
变大,距城区距离对城市扩展的限制作用也越来越
大。 在 10—18 km,限制作用随距离变大而逐渐减
弱,直至 0,这是由于城市的辐射效应随距离变大而
减弱,超出了城市的影响范围。 距离大于 18 km 后,
从十分位刻度可以看出,只有 10%的数据在这个范
围内,而且影响力曲线在 0值附近,表明大于 18 km,
已经超出了城市的辐射效应范围,距城区的距离对
城市扩展几乎没有影响。
河流对城市的产生和发展具有重要作用,如塞
纳河、泰晤士河、易北河、哈德逊河和长江支持着巴
黎、伦敦、汉堡、纽约和南京的城市发展。 浑河作为
沈阳的母亲河,是城市的重要水源和水运通道,对沈
阳城市发展的有重要影响。 从图中可以看出,距浑
河距离小于 10 km 时,对城市扩展的影响为正值且
影响力较大,表明河流对城市发展的影响范围约为
10 km。 在这个范围内,河流能为城市发展提供有利
条件,促进城市的扩展。 大于 10 km 后,河流的促进
作用会逐渐减弱。 15 km后相对影响变为负值,且距
离越远,负作用越强,此时距离河流过远成为了城市
发展的限制因素。
自然地理条件是城市空间扩展十分重要的基础
条件,直接影响着城市扩展的潜力、方向和速度等。
沈阳市属于丘陵地区,海拔较低,且地势较平坦,从
DEM图的十分位刻度也可以看出,研究区的高程主
要集中在 0—100 m,DEM 大于 100 m 的数据只占
10%,因此本文只分析小于 100 m 的海拔对城市扩
展的影响。 在 DEM 为 20—60 m 时相对影响为正
值,表明该范围内的海拔高度适合城市的发展,海拔
过高或过低都会对城市扩展有限制作用。
137摇 3期 摇 摇 摇 李春林摇 等:基于增强回归树和 Logistic回归的城市扩展驱动力分析 摇
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图 3摇 主要驱动因素对城市扩展的影响
Fig.3摇 The influence of main driving factors of urban expansion
摇 摇 高速公路和铁路作为现代城市人流物流的主要
运输载体,对城市扩展有一定的促进作用。 从图中
可以看出,在距离为 3 km 以内时相对影响为正值,
说明高速公路和铁路能带动 3 km 范围内社会经济
发展,引起城市沿高速公路和铁路沿线扩展。 随着
辽宁中部城市群的快速发展,作为中心城市的沈阳
与其他城市的交流日益增强,因而依靠高速公路和
铁路高效的物质运输和人员流动,带动了其周边的
快速发展。
不同的土地利用类型反映了不同的人类活动状
况。 7种土地利用类型中,只有农村居民点的人类活
动最强烈。 特别是城乡结合部的农村居民点更容易
受城市化的影响,转变为城市用地。 因而图中显示
其与城市扩展是正相关,而且影响力较大,说明农村
居民点较容易被城镇化。 有林地和草地是人类活动
最少的土地利用类型,国家对这两种类型土地一般
采取保护政策,往往是禁止或者限制开发的区域,因
而对城市扩展有限制作用。
城市规划、产业发展政策等政府行为能决定城
市发展的基本过程,如北京实行的严苛的户籍制度
能限制人口的流动,从而限制城市扩展的进程。 从
开发区规划的相对影响可以看出,开发区对城市扩
展的影响是正相关且影响力较大,表明沈阳政府的
区域规划和开发区建设等政策方针对城市扩展有一
定引导作用。
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2.2摇 Logistic回归结果与分析
在 10个驱动因子中,土地利用类型和开发区规
划为分类变量。 Logistic 回归需要对分类变量引入
哑变量进行分析,本研究中土地利用类型因子是将
有林地作为参照对象,其他 6 种类型分别与其进行
对比,而开发区规划因子是将未开发区为参照对象,
开发区与其进行对比。
首先对各个自变量进行相关性检验,得到相关
系数 R2在 0.02—0.68之间,均小于临界值 0.8[30],表
明各个自变量之间的相关性较小,所有自变量都可
以进入 Logistic 回归模型。 模型利用 Homsmer鄄
Lemeshow进行拟合优度检验。 Logistic 模型估计结
果包括回归系数(茁)、标准误差、wald 统计量、自由
度、显著性水平和 EXP(茁)等。 其中,正的回归系数
值表示解释变量每增加一个单位值时发生比会相应
增加。 相反,当回归系数为负值时说明增加一个单
位值时发生比会相应减少。 Wald 统计量表示在模
型中每个解释变量的相对权重,用来评价每个解释
变量对事件预测的贡献力[17]。
预测的分类标准值可以利用 Youden 指数(即特
异度与灵敏度的和减 1)方法进行判断,在 Youden指
数的最大值所对应的预测概率即为分类标准值[31]。
本研究根据该方法,取 0.14 作为由非城市区域变为
城市区域的概率阈值。 依据该方法,模型预测和验
证的概率分别达到 82.7%和 83.2%。 且 ROC检验结
果为 0.89,大于 0.8,表明模型可靠有效,模型对沈阳
城市扩展有很好的解释能力。
Logistic模型估计结果可以看出,连续变量中只
有坡向未达到 0.01 的显著性水平,说明坡向对沈阳
城市扩展的影响不显著(表 1)。 分类变量中农村居
民点、水域和开发区都达到了 0.01的显著性水平,说
明分类变量中这 3个因子对城市扩展影响显著。
表 1摇 沈阳城市扩展驱动力 Logistic模型估计结果
Table 1摇 Logistic regression results of driving forces of Shenyang urban expansion
驱动因子
Driving forces
回归系数(茁)
Regression
coefficients
标准误差
Standard
error
Wald统计量
Wald
statistics
自由度
Degree
of freedom
显著性水平
Significance
level
发生比率
EXP(茁)
发生比率 95%置信水平
95% confidence
interval of EXP(茁)
下限
Lower
上限
Upper
坡度 Slope 0.245 0.057 18.355 1 0** 1.278 1.142 1.430
数字高程模型
Digital Elevation
Model (DEM)
-0.035 0.004 63.340 1 0** 0.965 0.957 0.974
草地 Grassland -1.844 1.073 2.953 1 0.086 0.158 0.019 1.296
灌木林 Shrubbery -0.040 0.582 0.005 1 0.945 0.961 0.307 3.007
旱地 Dryland 0.269 0.315 0.725 1 0.394 1.308 0.705 2.428
农村居民点
Rural residential land 1.742 0.327 28.309 1 0
** 5.709 3.005 10.845
水田 Paddy field -0.032 0.318 0.010 1 0.921 0.969 0.519 1.809
水域 Water body -2.198 0.815 7.282 1 0.007** 0.111 0.022 0.548
距高速公路和铁路距离
Distance from highway
and railway
-0.201 0.031 42.658 1 0** 0.818 0.770 0.869
距河流距离
Distance from river
-0.047 0.008 35.487 1 0** 0.954 0.939 0.969
开发区 Development zones -1.457 0.138 111.613 1 0** 0.233 0.178 0.305
坡向 Aspect 0.000 0.000 0.586 1 0.444 1.000 0.999 1.001
距 1997年城区距离
Distance from urban
land of 1997
-0.128 0.015 68.400 1 0** 0.880 0.854 0.907
人口密度 Population density 0.000 0.000 35.501 1 0** 1.000 1.000 1.001
GDP Gross Domestic Product 0.000 0.000 13.980 1 0** 1.000 1.000 1.000
常量 Constant 2.234 0.417 28.707 1 0** 9.337
摇 摇 **表示在 0.01水平上显著
337摇 3期 摇 摇 摇 李春林摇 等:基于增强回归树和 Logistic回归的城市扩展驱动力分析 摇
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摇 摇 沈阳城市扩展驱动因子贡献率前八位依次是开
发区、距 1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路
距离、人口密度、距河流距离、农村居民点和坡度。
驱动因子中自重要的解释因子为开发区,其回归系
数是正值,表明城市扩展的概率随着开发区的建设
而增大,开发区每增加一个单位,城市扩展发生比率
将增大 0.23 倍。 距 1997 年城区距离的回归系数是
负值,说明距离城区距离越远,城市扩展的概率越
小,距城区距离每增加 1 km,发生比率将减少 0.88
倍。 DEM的回归系数是负值,表明城市扩展的概率
随 DEM 的变大而变小,DEM 每增加 1 m,发生比率
减少 0.97倍。 其余的主要驱动因子中,距高速公路
和铁路距离、距河流距离两者回归系数是负值,说明
随着距离的增加,城市扩展的概率减小。 人口密度、
农村居民点和坡度的回归系数都是正值,表明人口
密度、农村居民点和坡度与城市扩展是正相关关系。
由 Logistic回归模型可以看出,城市扩展是受自
然因子、邻域因子和社会经济因子共同影响的。 其
中,以社会经济因子中开发区的规划对城市扩展影
响最大,政府的开发区政策不仅能带动当地基础设
施的建设,而且能够引导社会投资偏向开发区,从而
实现开发区的社会经济快速发展。 3 个邻域因子对
城市扩展的影响均在 0.01 水平上显著,且贡献率分
别位于第 2、4、6位,说明距城区、道路和河流的距离
都对城市扩展有较大影响,其中以城区对城市扩展
的影响最大。 由于城市扩展以边缘扩张为主以及城
市集聚效应的影响,距离城市越近的区域,社会经济
活动强度越大,城市扩展也越强烈。 土地利用类型
因子中只有农村居民点和水域在 0.01 的水平上显
著,且农村居民点的影响贡献率为第 7 位,说明农村
居民点与其他土地利用类型相比更容易转变为城市
区。 自然因子中 DEM对城市扩展的影响最大,贡献
率排第 3位,坡度和坡向的影响较小,说明自然因子
不是城市扩展的主要驱动因子。
2.3摇 BRT与 Logistic结果对比分析
本研究分别利用 BRT 和 Logistic 回归分析了影
响沈阳城市扩展的主要驱动力,得到的影响城市扩
展的前 8位影响因子如表 2 所示。 两种方法都表明
距 1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路距离
是影响沈阳城市扩展的主要驱动力,均位于主要因
子的前四位。 通过分析位于前四位的影响因子可以
得出,自然因子对城市扩展的影响较小,而邻域因子
的影响较大,说明较小的时间尺度内自然因子不是
城市扩展的主要驱动力,且城市扩展较多受距建成
区、道路和河流的距离的影响。 不同的是,Logistic
回归分析显示社会经济因素对城市扩展影响较大,
但 BRT 分析则显示社会经济因素分别位于第 5、6、
7、8位,总影响力贡献率仅占 21.7%。
BRT分析显示影响沈阳城市扩展的主要驱动力
是距 1997 年城区距离,其贡献率达到 32. 4%;而
Logistic回归模型得到的贡献率最大的是开发区,距
1997年城区距离是贡献率第 2位的驱动因子。 距城
区距离在一定程度上反映了城市的辐射效应,从
BRT的分析结果可以看出随着距离变大城市辐射效
应迅速减小,到距离到 4 km 时,辐射效应降低为 0,
说明辐射效应有一定的距离限制,距离越远辐射作
用越小,甚至变为负效应。 开发区规划在 BRT 分析
中是贡献率第 7 位的影响因子,这可能由于在
Logistic回归中开发区规划是分类变量,开发区是以
未开发区作为参照对象的,两者有一定差异。
农村居民点作为土地利用类型中的分类变量,
在两种方法中都显示与城市扩展都是正相关关系,
说明农村居民点是土地利用类型中与城市扩展关系
最密切,能较容易转变为城市用地。 BRT 分析中
GDP 的影响贡献率位于第 7 位,而未出现在 Logistic
回归模型的前 8位影响因子中。 坡度因子在 Logistic
回归模型中贡献率位于第 8 位,而在 BRT 中是最后
一位的影响因子,说明 Logistic回归和 BRT分析有一
定差异,但得到的主要影响因子是相似的。
表 2摇 BRT和 Logistic的主要驱动因子对比
Table 2摇 The contrast of main driving factors from BRT and
Logistic摇
影响力排序
Influence
order
增强回归树
BRT
Logistic回归
Logistic
1 距 1997年城区距离 开发区
2 距河流距离 距 1997年城区距离
3 DEM DEM
4 距高速公路和铁路距离 距高速公路和铁路距离
5 土地利用类型 人口密度
6 开发区规划 距河流距离
7 GDP 农村居民点
8 人口密度 坡度
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3摇 结论
(1)通过 BRT分析得到影响沈阳城市扩展的驱
动因子依次是:距 1997 年城区距离、距河流距离、
DEM、距高速公路和铁路距离、土地利用类型、开发
区规划、GDP、人口密度、坡向和坡度。
(2)通过 Logistic回归分析得到影响沈阳城市扩
展的前 8位驱动因子依次是:开发区、距 1997 年城
区距离、DEM、距高速公路和铁路距离、人口密度、距
河流距离、农村居民点和坡度。
(3)BRT结果显示,3个邻域因子总的影响贡献
率达到 61.4%,说明城市扩展主要受邻域因子所决
定。 自然因子中只有 DEM 的影响较高,为 12.5%。
社会经济因子中,土地利用类型和开发区规划对城
市扩展虽然有一定影响,但贡献率仅为 7. 2%和
5.4%。
(4) Logistic 回归结果得出,城市扩展是受自然
因子、邻域因子和社会经济因子共同影响的。 而以
社会经济因子中开发区的规划对城市扩展影响最
大,是城市扩展的最主要驱动力,其次是邻域因子,
自然因子对城市扩展的影响最小。
(5)通过 BRT 分析和 Logistic 回归模型两种方
法可以得出,距 1997年城区距离、DEM、距高速公路
和铁路距离是影响沈阳城市扩展的主要驱动力,均
位于主要因子的前四位。 总体来说,沈阳城市扩展
受邻域因子影响最大,而自然因子的影响相对较小,
社会经济因子中则只有开发区和农村居民点对城市
扩展影响较大。
4摇 讨论
影响城市扩展的驱动因素很多,本文利用 BRT
分析和 Logistic 回归模型两种方法分别分析了影响
沈阳城市扩展的三大类 10 种驱动因子,并对两种方
法的结果进行了对比分析。 社会经济因子的空间化
难度比较大,而本文只是按照行政分区进行赋值的,
这在一定程度上影响了数据的准确性。 Logistic 回
归和 BRT分析有一定差异,但得到的城市扩展主要
影响因子是相似的。 其他学者也普遍认为地理区
位、交通、政策、人口增长和经济发展是城市扩展的
主要驱动力。 冯仕超等认为地形因素是南宁市城市
空间扩展的基础,人口增长和经济发展是城市扩展
的主要因素,政策对城市扩展有显著的推动和导向
作用[32]。 牟凤云等认为交通的发展促进了城市用
地的扩展,是城市扩展的牵引力,对城市空间扩展具
有指向性作用[33];黄庆旭认为宏观尺度上政策和旧
的城市格局决定了北京城市发展的基本格局,中观
尺度是人口增长和人民生活水平的提高为城市扩展
提供动力,微观尺度上则是地形、区位和交通决定了
城市扩展的可能性[34];渠爱雪通过研究发现,经济
转型和产业结构优化升级是城市用地扩展的核心驱
动力,交通是重要引导力,城市规划是重要调控
力量[35]。
总体来说,区位因素是城市扩展的主导因素;
DEM、河流等自然因子是城市发展的基础,决定了城
市的整体空间形态;公路、铁路、河流等基础设施的
建设,拉大了城市的框架;GDP 和人口等社会经济因
素决定着城市扩展的速度;城市总体规划和开发区
的建设又为城市扩展提供了空间导向。
本研究发现,BRT 适合于城市扩展驱动力的研
究,能得出各个驱动因子的相对影响大小,而且能得
到每个驱动因子取值变化时,因变量相对影响的变
化,获得的结果比较直观形象。 BRT 对数据的要求
较低,能方便处理连续变量和分类变量。 而 Logistic
回归模型在自变量是分类变量时需要引入哑变量,
使得结果解释起来麻烦且难以理解。 本文对社会经
济数据的空间化是以区为单位,数据较粗略,不能有
效反映出社会经济的空间差异性,从而在一定程度
上影响了模型的精度。
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737摇 3期 摇 摇 摇 李春林摇 等:基于增强回归树和 Logistic回归的城市扩展驱动力分析 摇
粤悦栽粤 耘悦韵蕴韵郧陨悦粤 杂陨晕陨悦粤 灾燥造援猿源袁晕燥援猿 云藻遭援袁圆园员源渊杂藻皂蚤皂燥灶贼澡造赠冤
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蕴陨晕 悦澡藻灶糟澡藻灶袁 砸粤韵 匀怎葬灶澡怎葬灶袁 蕴陨哉 再葬灶袁 藻贼 葬造 渊苑远远冤
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愿苑苑 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 猿源卷摇
叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
促进生态学研究深入发展袁为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务尧为国民经济建设和发展服务遥
叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方法尧新技术介绍曰新书评价和
学术尧科研动态及开放实验室介绍等遥
叶生态学报曳为半月刊袁大 员远开本袁圆愿园页袁国内定价 怨园元 辕册袁全年定价 圆员远园元遥
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标准刊号院陨杂杂晕 员园园园鄄园怨猿猿摇 摇 悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝
全国各地邮局均可订阅袁也可直接与编辑部联系购买遥 欢迎广大科技工作者尧科研单位尧高等院校尧图书
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通讯地址院 员园园园愿缘 北京海淀区双清路 员愿号摇 电摇 摇 话院 渊园员园冤远圆怨源员园怨怨曰 远圆愿源猿猿远圆
耘鄄皂葬蚤造院 泽澡藻灶早贼葬蚤曾怎藻遭葬燥岳 则糟藻藻泽援葬糟援糟灶摇 网摇 摇 址院 憎憎憎援藻糟燥造燥早蚤糟葬援糟灶
编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
生摇 态摇 学摇 报渊杂匀耘晕郧栽粤陨摇 载哉耘月粤韵冤渊半月刊摇 员怨愿员年 猿月创刊冤
第 猿源卷摇 第 猿期摇 渊圆园员源年 圆月冤
粤悦栽粤 耘悦韵蕴韵郧陨悦粤 杂陨晕陨悦粤摇渊杂藻皂蚤皂燥灶贼澡造赠袁杂贼葬则贼藻凿 蚤灶 员怨愿员冤摇灾燥造郾 猿源摇 晕燥郾 猿 渊云藻遭则怎葬则赠袁 圆园员源冤
编摇 摇 辑摇 叶生态学报曳编辑部
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粤凿凿院员愿袁杂澡怎葬灶早择蚤灶早 杂贼则藻藻贼袁匀葬蚤凿蚤葬灶袁月藻蚤躁蚤灶早 员园园园愿缘袁悦澡蚤灶葬
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