李维庆，潘泓君，张 璇，田 忠

(1. 国家测绘地理信息局 第三地理信息制图院，四川 成都 610100；2. 四川师范大学 地理与资源科学学院，四川 成都 610066)

0 引 言

城镇影响区，指城镇中心的吸引力和辐射力对周边区域社会经济发展产生影响的范围。影响力大小依赖于城镇综合实力和交通条件[1]。城镇综合实力可以用社会经济统计指标描述[2]，反映了社会经济发展水平。交通条件可以用时间成本距离量化，以表达城镇的可达性[3]，它的改善能提高城镇可达性，有助于社会经济的发展，进而增强城镇影响力，扩大城市影响区。可达性被Morris（1978）界定为经济活动借助某种交通系统从某地到另一个地方的容易程度[4]。

对于城镇影响区的研究，学者们多注重在西北地区[5]、长江经济带沿线城市[6]、京津冀地区[7]等区域；同时，更多集中在对市域行政区的影响范围研究，对于县域尺度的研究较少。在研究内容上，主要包括基于数理模型的影响区划分[8-10]、影响区的变化研究[11-12]以及影响区特征分析[13]等。

本文在已有研究方法的基础上，利用地理国情监测数据和统计数据，计算成渝城市群四川地区113个县城的社会经济综合影响力，并采用影响力“取大”原则确定各县城影响区范围，从而综合分析113个县城的综合实力、交通可达性水平、影响力及影响区特征。通过这些分析，可以明确各城镇在成渝城市群四川地区中的地位和作用，把握各县域城镇影响力与影响范围特征，为城市体系的合理规划和可持续发展提供理论依据和决策支持。

1 研究数据

本文以成渝城市群四川地区的113个县域城镇为研究区。研究区分布在成都经济区、川南经济区及川东北经济区内，是四川省城市化相对发达、人口和城镇分布密集、综合实力较强的区域。境内自然禀赋优良，综合承载力较强，交通体系比较健全，经济发展水平较高，城乡一体化发展的趋势明显。与2013年相比，2014年县域地区生产总值增长最高达28%。至2014年末，研究区县域地区生产总值共约24889亿元，常住人口约6660万人，均占成渝城市群的50%以上。

地理国情监测提供了区域地表覆盖变化的数据集，其中的交通与土地利用是影响各县城间时间成本距离的主要因素。数据采用栅格数据格式，空间分辨率为100m。将研究区土地利用归并为3个大类：建设用地、水体和其他。交通分为五级：高速公路、一级公路、二级公路、三级公路、四级公路。

DMSP/OLS夜间灯光数据是由美国国家海洋与大气管理局下属的美国国家地球物理数据中心发布，从NGDC网站（http://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html）获取，空间分辨率为0.00833°（约1 km网格）。夜间灯光强度可以反映城镇发展水平，是当前提取城市建成区范围的有效手段。借鉴朱康文等（2015）提出的方法[14]，基于夜间灯光数据获取研究区各县域的建城区范围，并提取其几何中心作为各县域城镇中心。

研究中选择的社会经济数据来源于《四川省统计年鉴》。借鉴已有相似研究中选取的指标[6,11,14]，并结合本区域社会经济数据的可获取性，最终选取12个与人口、经济、社会相关的统计指标来度量各县域城镇的综合实力，见表1。

表1 城镇中心性指数指标体系Tab.1 Urban centrality index system

2 研究方法

2.1 城镇综合实力测算

城镇综合实力是可以衡量城镇对其以外地区的引力和辐射力的指标。首先对原始统计数据进行标准化处理，以消除量级、量纲差异可能带来的影响。然后利用主成分分析法求出各县域城镇的综合得分，为了避免综合得分中出现负值带来的影响，本研究将其变换到区间[1,100]上，其数据变换公式为：

2.2 县域城镇影响区划分

城镇影响区是研究城镇之间、城镇与区域之间相互作用关系的重要视角与基础，能够分析出城镇、城市群等的发展态势和未来可能的发展趋势[15]。城镇辐射区划分的前提是城镇中心影响力的测算。本文利用侧重研究微观地域变化的场模型测算城镇中心对空间任意点的场强大小，表征城镇中心影响力。场模型公式为[16]：

式中，Fik为县域城镇i在区域内任意位置k上的场强；Zi为城镇i综合规模；Dikα为城镇i距k的距离；α为距离摩擦系数，一般取标准值为2.0[17]。

地域内的任意位置k都接受各县域城镇中心i的影响，根据“取大”原则来确定k受到哪个城镇i的影响，这些受到相同城镇i影响的位置k的集合即为县域城镇i的影响区(Fi)。这说明县域城镇辐射区是与城镇中心联系最密切的区域。影响区(Fi)表示为：

2.3 空间分析方法

本文运用全局Moran's I指数、局部Getis-Ord G*i指数等探索性空间统计分析方法分析县域尺度交通平均可达性的空间自相关格局。

3 结果分析

3.1 县域城镇综合实力分析

基于城镇综合实力测算方法，得到如图1所示的县域城镇综合实力分布图。整体上看，2014年，成渝城市群四川地区综合实力强的县域城镇主要集中在成都市。研究区中心性指数平均值为22，而有61个县域城镇的中心性指数小于22，约占整个研究区县域城镇个数的63%，而中心性指数大于80的县域城镇只有2个。从市域来看，市辖区的综合实力在本市普遍较强，主要得益于这些区域的地区生产总值、社会固定投资总额、公共财政收入与支出均相对较高。除成都市五城区外，成都市双流区和龙泉驿区、绵阳市涪城区的中心性指数位列研究区城镇前三，其中，双流区中心性指数达到100，它是天府新区核心区域，是成都市城市向南发展的中心地带；龙泉驿区是成都经济技术开发区所在地，与双流区实力相当，中心性指数为99.29。与双流区和龙泉驿区相邻的成都平原区城镇实力也相对较强。综合实力最弱的是乐山市的马边彝族自治县，中心性指数为1，其次为宜宾市的屏山县（1.68）和乐山市峨边彝族自治县（2.12），这些县域城镇均处于四川盆地边缘地带，区域内多山脉，区位条件导致其发展水平相对较低。

图1 县域城镇中心性指数分级图Fig.1 The grading map of urban centrality index in each county

3.2 县域可达性空间格局分析

基于时间成本距离计算得到成渝城市群四川区域的可达性状况空间分布，将空间任意区域到各县域城镇中心的最短时间均值作为区域可达性水平，如图2所示。图中可达性值越低，表示到达该区域的时间越短，交通越便利。整体来看，研究区内113个县域城镇的可达性呈现出如下特征：

1）区域平均可达性总体上处于较高水平

将区域可达性进行分级（如图2所示），并统计各等级区域占研究区总面积的比重（如图3所示），以表示区域可达性平均水平。从研究区可达性时间来看，最大可达性值达到了526min，平均可达性值约为211min，变异系数约为0.30；从观察可达性值在各时间段的分布与累计频率发现：可达性值在150～180min时段的区域占研究区总面积的比重是最大的，为26.14%，县域城镇可达性值在150min以内的区域占研究区总面积的13.31%，其中，成都市的县域城镇占5.31%，这与成都市社会经济发展水平密切相关。可达性值在240min内的区域所占比重已经达到72.44%，可达性相对较差的地区在成渝城市群四川地区分布较小，且主要分布于研究区外围。由此可见，成渝城市群四川地区的县域城镇基于公路交通的区域可达性总体上处于较高水平。

图2 区域平均可达性Fig.2 Regional average accessibility

图3 区域可达性时间分布频率与累计频率Fig.3 Distribution frequency and cumulative frequency of accessibility time

2）县（区）行政单元区内平均可达性呈明显的集聚分布特征

为进一步刻画县域行政区可达性集聚特征，本文引入了ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis）方法的全局Moran's I指数和局部Getis-Ord Gi*指数。计算结果显示，Moran's I为0.43，Z分值较高，为17.64，远大于2.58，表明县域单元存在较强的空间集聚效应；局部Getis-Ord Gi*系数分析结果显示，Z-score为负值，且检验结果显著，说明研究区内大部分地区表现为可达性低值集聚，即可达性较高区域空间关联集聚。

四川省县域单元可达性空间集聚特征表现为从核心区到边缘区由低值集聚区向高值集聚区过渡，如图4所示，高值集聚区分布于研究区南北两端，这与研究区南北两端的区位条件密不可分。

图4 县域行政区可达性空间关联集聚分布格局Fig.4 Distribution pattern of spatial relational aggregation in county-level

3.3 城镇影响力特征分析

研究区县域城镇的影响力分布图（如图5所示）中可以发现, 大面积强影响区集中在成都市, 成都市的二圈层县域城镇可达性呈集聚的块状强影响区，成都市向北与德阳市、绵阳市的县域城镇强影响区沿成绵高速呈空间连片分布，往南与眉山市东坡区和仁寿县、资阳市雁江区的强影响区相连，显示出县域经济协同发展的态势。其他城镇均在城镇中心周围形成小面积的强影响区，尤其是综合实力弱，可达性低的研究区边缘山区和丘陵区城镇。研究区各县域城镇影响强度呈现以城镇中心为核心，影响力随距离衰减的规律，且影响力沿高速公路延伸。综上可知，区域的高可达性水平并没有带来大面积的强影响力，因此需要加强城镇自身的综合实力，深入开展多点多极发展模式，以有效促进城镇对周围地区的影响力，进一步推动县域经济协同发展。

图5 场强分级图Fig.5 The grading map of field intensity

3.4 城镇影响区特征分析

县域城镇影响区形态多样（如图6所示）。城镇影响区面积的差异性显著，县域城镇最大影响范围是成都市双流区，影响区最小的城镇是宜宾市屏山县。从空间特征看，影响区小的城镇不仅分布在四川盆地西部、西南和南部边缘的山区，如雅安市荥经县、乐山峨边彝族自治县、宜宾市屏山县等，还与影响区范围很大的城镇相邻分布，如绵阳市涪城区周围的游仙区、罗江县，南充市顺庆区的高坪区与嘉陵区。影响区较大的城镇除了分布于离成都市较近的各市主城区外，也分布在空间上距离成都市较远的雅安市石棉县、达州市宣汉县、泸州市古蔺县等。

图6 城镇影响区划分Fig.6 The division of urban eあect region

以可达性值小于平均水平（192 min）为可达性优，中心性指数大于平均水平（22）为实力强，统计各城镇影响区类型的实力与可达性情况。发现各类影响区都存在实力强与弱，可达性高和低的城镇。在影响区为扩张型的城镇中，实力较强的城镇个数约占69%，可达性优的城镇个数约占74%，说明区域可达性好更有利于城镇影响区的扩张。在影响区为收缩型的城镇中，实力弱的城镇约占影响区为收缩型城镇的78%，可达性差的城镇约占42%。该类城镇中存在两种情况：一是这些城镇由于自身综合实力弱、可达性差，其影响范围有限，因而其行政区被实力强的城镇影响区所覆盖。二是实力强或可达性好的城镇，其影响区受到实力更强且可达性更好的相邻城镇影响区的竞争而被挤占压缩，该类城镇包括游仙区、沿滩区、江油市、金堂县、简阳市、泸县、彭山县、中江县、仁寿县、大安区、青白江区、广汉市、资中县、彭州市、都江堰市、什邡市、新都区等。说明城镇自身综合实力弱更容易导致其影响区被压缩。

4 结束语

地理国情监测数据准确反映了区域交通、土地要素的分布与变化，结合人口、社会、经济等统计指标，得到2014年成渝城市群四川地区的113个县域城镇综合实力。结果表明，成都市双流区与龙泉驿区是研究区综合实力最强的两个城镇，是四川的社会经济发展增长极。绝大多数城镇的综合实力低于平均水平。因此，多点多极的发展模式还需进一步推进。

以区域到各城镇中心的最短时间成本距离的均值作为区域可达性值，分析结果发现，研究区的可达性水平较高。行政区平均可达性值存在空间关联低值集聚特征，且呈圈层状向研究区边缘增加，低可达性区域集聚在研究区边缘，说明高速公路与城镇区位对城镇交通可达性产生重要影响。

基于“场强模型”，计算确定各城镇的影响范围。成都市、德阳市、绵阳市、眉山市与资阳市的相邻县城的强影响力空间连片区，在研究区处于核心地位。研究区边缘山区与丘陵城镇影响力较弱，与区域社会经济发展水平低和可达性差有关。城镇影响区的面积与城镇综合实力、交通条件及区位的空间竞争有关。区域综合实力、交通条件、空间作用力的均质化程度越高，城镇影响区扩展率差异越小；区域极化越严重，城镇影响区扩展率差异越大，影响区收缩表现明显，并出现跨区域融合，如综合实力强的若干主导城镇（成都市双流区和龙泉驿区、绵阳市涪城区、遂宁市船山区、宜宾市翠屏区、泸州市江阳区、南充市顺庆区等）与相邻县域城镇。研究区县域经济趋于融合，正在形成多极点的县域经济协同发展模式。