Hanqiu
Yue, Yongting Pan, Qingfeng Guan*. Measuring the spatial and size
polycentricity: An empirical study of China's urban agglomerations using
population distribution data. Applied Geography, Volume 176, 2025,103529.
DOI: 10.1016/j.apgeog.2025.103529![]()
岳汉秋，副教授，硕士生导师，平顶山学院旅游与规划学院，研究方向为城市网络、流数据、区域空间结构探测、时空大数据建模与分析。潘永婷，（特聘）副教授，硕士生导师，昆明理工大学国土资源工程学院，研究方向为时空大数据智能分析与挖掘、城市地理、社会地理计算，地理空间人工智能等。关庆锋（通讯作者），教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，主要从事高性能空间计算、空间计算智能、时空大数据和时空数据挖掘与模拟等研究。
随着信息通信技术和交通基础设施的快速发展，现代城市的功能逐渐向更大区域拓展，城市化发展的区域特征也日益凸显。一种新的城市组织形式——多中心城市区（Polycentric Urban Region，PUR）受到了地理研究人员和区域规划决策者的广泛关注。近年来，大量的方法和属性（包括人口、GDP、建成区）被用来量化形态多中心性。然而，现有的研究侧重于基于中心的重要性来量化形态多中心性，而忽略了中心在空间上的分布模式。位置与属性，作为地理实体的两个关键特征，在地理分析中常被用于解答有关地理实体“Where”以及“What”的问题。尽管已有一些研究聚焦于多中心的空间分布模式，但对于其内涵及其与重要性测度的形态多中心之间的关系还不清楚。
本文基于中心地理论、可达性理论和城市腹地理论，提出一种从空间和规模两个视角量化形态多中心性的方法框架。主要目标是评估基于规模分布确定的多中心性与基于空间分布确定的多中心性之间的关系，进而综合理解区域的形态多中心性。基于所提出的分析框架，采用2021年LandScan 数据集对中国大陆20个城市群的形态多中心性进行了测度。研究结果有助于理解形态多中心性的内涵，对区域内实现多中心结构发展具有重要的政策启示。
本研究提出了一个用于量化形态多中心性的方法框架，该框架包含以下4个步骤：（1）提取中心，通过阈值方法提取区域的中心；（2）量化空间多中心性（空间分布视角）。基于可达性和腹地理论来确定中心的影响范围，并进一步量化区域的空间多中心性；（3）量化规模多中心性（属性分布视角），采用中心规模的标准差分布来量化规模多中心性；（4）综合评价区域的形态多中心性。采用可视化、相关系数、K-means等方法来分析不同区域的形态多中心性特征。以长三角（YRD）城市群为例，图1展示了本文的方法框架。图1 方法框架
本研究基于2021年LandScan数据集，对中国大陆20个城市群的形态多中心性进行了量化，20个城市群的空间分布如图2所示。
基于提出的方法框架，我们提取了20个城市群的中心，并计算了它们的空间多中心性和规模多中心性。具体信息如表1所示：
表1 20个城市群的空间多中心性、规模多中心性、中心数量、所有中心包含的人口数量、最大中心包含的人口数量![]()
3.1 城市群的空间多中心性和规模多中心性
我们采用自然断点法，分别基于空间多中心性和规模多中心性的数值，将其各分为三个类别，空间多中心性：0.130-0.339、0.344-0.527和0.539-0.817；规模多中心性：0-0.201, 0.230-0.346和0.392-0.505。分别如图3和图4所示，我们对每个类别具有的特征进行了总结归纳，并对每个城市群的空间多中心性和规模多中心性进行了详细的分析。图4 20个城市群的规模多中心性
为综合评估中国20个城市群的形态多中心性，我们首先绘制了空间多中心性和规模多中心性的折线图（图5），并计算了二者的相关系数为0.504，表明规模多中心性与空间多中心性之间存在中度相关性。一个重要的发现是，一个区域空间多中心性大并不意味着规模多中心性也大，反之亦然。也即是说，规模多中心性与空间多中心性之间未显示明显的因果或关联关系。
图5 20个城市群空间多中心性和规模多中心性折线图
为了更深入地分析20个城市群在形态多中心性上的差异，我们基于规模多中心性、空间多中心性以及另外三个因素，运用K-means对它们进行了聚类分析，并分成了5个类别，分别定义为：超大城市引领的多核城市群、超大城市引领的单核城市群、双核或潜在双核城市群、低水平城市群，以及伪城市群（图6），并对每个类别的特征进行了归纳总结。图6 5类城市群的空间分布
在讨论部分，我们进行了参数设置、对比分析实验，并基于中国20个城市群的形态多中心性评价结果，提出了针对性的方针决策建议。概括而言，本文提出了一个测度区域形态多中心性的方法框架。主要贡献如下：其一，从空间和规模分布两个角度量化了形态多中心性，从中心的位置和属性维度，回答了“Where”和“What”的问题，完善了形态多中心性的测量方法，丰富了其内涵，并将它们与其他指标相结合评估了不同区域的形态特征。其二，利用地理学中的可达性、城市腹地和中心地理论等概念与理论，通过计算所提取中心的影响范围，创新性的量化了区域的空间多中心性。其三，基于所提出的框架，采用LandScan人口分布数据对中国20个城市群进行了实证研究，有助于为区域多中心结构的构建提供决策支持。最后，实证结果在应用地理学领域具有重要的潜在价值。一方面，它可用于分析空间和规模多中心性在诸如环境污染、交通拥堵和人口分布等一些社会问题上的影响差异。另一方面，它可用于进一步探究不同形态结构的区域与经济发展之间的关系。
