- 规划与建设
- 文章编号：1009-6000(2024)11-0108-07
- 中图分类号：F291 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2024.11.016
- 项目基金：哈尔滨市科技创新人才专项基金项目“基于最优化理论的停车换乘选址研究”（2015RQQXJ029）。
- 作者简介：陈旭（1998—），东北林业大学园林学院，硕士研究生，主要研究方向为交通与土地利用；
房德威（1978—），通信作者，东北林业大学园林学院，博士，副教授，主要研究方向为交通与土地利用、城市公共交通政策；
孙珊（1998—），华中科技大学建筑与城市规划学院、湖北省城镇化工程技术研究中心，硕士研究生，主要研究方向为交通与土地利用、城市公共交通政策；
曹新宇（1974—），美国明尼苏达大学公共事务管理学院，博士，教授，主要研究方向为土地利用和交通的互动关系、电信技术对交通行为的影响、满意度分析。
- 基于多源数据的中俄边境收缩城市建设用地格局演变机理研究 ——以牡丹江市为例
- xamining the Mechanism Underlying the Evolution Pattern of Construction Land in Shrinking Cities on the Sino Examining the Mechanism Underlying the Evolution Pattern of Construction Land in Shrinking Cities on the Sino Russian Border Based on Multi-Sour
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- 陈旭 房德威 孙珊 曹新宇
- CHEN Xu FANG Dewei SUN Shan CAO Xinyu
- 摘要：
通过观测35年的遥感数据及其他多源数据，以5年为时间切片，采用近邻比率、核密度等空间统计分析方法，识别中俄边境地区重要的边贸城市牡丹江市城乡建设用地演变路径。通过空间统计法计算牡丹江市的收缩趋势及速度，并利用机器学习之梯度提升决策树（GBDT）分析边境贸易、交通基础设施、民生基础设施等多种因素对城乡建设用地格局的影响机理，文章证明了牡丹江市属于边境贸易影响下以陆路交通为主导的收缩型城市，阐释了中俄边境城市建设用地格局的演变机理，为该区域城市建设用地供给政策提供科学依据。 - 关键词：
多源数据；城乡建设用地；空间格局；梯度提升决策树；边境口岸城市； - Abstract: Using five-year cross-sections of remote sensing data and other multi-source data spanning 35 years, this study applied spatial statistical analysis methods, such as average nearest neighbor and kernel density, to trace the evolution trajectory of urban and rural construction land in Mudanjiang city, a key trade hub in the Sino-Russian border region. Using spatial statistical methods, we calculated the contraction trend and speed of Mudanjiang city. We then used Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), a machine learning technique, to examine the influences of border trade, transportation infrastructure, and essential civil infrastructure on the development pattern of construction land. Based on these analyses, we substantiate that Mudanjiang city is a shrinking city primarily influenced by border trade and road transportation. Moreover, this study elucidates the evolution mechanism of the construction land pattern in Sino-Russian border cities, shedding light on the supply policy of construction land in the region.
- Key words: multi-source data; urban and rural construction land; spatial pattern; Gradient Boosting Decision Tree; border crossing city
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