甘肃酒嘉地区城镇体系空间格局分析

吴 娜 , 石培基 , 潘 翔

(西北师范大学 地理与环境科学学院，兰州 730000)

甘肃酒嘉地区城镇体系空间格局分析

吴 娜 , 石培基 , 潘 翔

(西北师范大学 地理与环境科学学院，兰州 730000)

依据干旱区绿洲城镇特点，建构绿洲特色城镇指标体系,改进中心性强度模型、空间相互作用模型，集成区域城镇空间格局研究方法，提出一套针对绿洲型城镇的空间格局分析方法，并以酒(泉)嘉(峪关)地区为例，分析其城镇等级和空间格局特征。结果表明：① 酒嘉地区以肃州区和嘉峪关市为区域中心城镇，玉门、敦煌和金塔为区域次中心城镇，瓜州、阿克塞和肃北为地方中心城镇。② 山脉、沙地和砾质戈壁的阻隔改变城镇辐射圈大小和方向。肃州区和嘉峪关市辐射范围最大，敦煌市次之，肃北县最小。③ 酒嘉地区城镇体系以肃州区和敦煌市为核心, 形成东西两组团。城镇沿交通线延伸，以黑河、疏勒河为主轴展布。④ 酒嘉城镇空间组织无圈层推进特征。

干旱绿洲区；城镇体系；中心性强度；空间格局；酒嘉地区

0 引言

城镇地域空间格局是指一定地区各城镇的空间地理位置状况及组合形式[1]。城镇体系空间格局分析为揭示空间分异和区域联系奠定了基础，对把握区域发展规律具有重要作用。近30年来，学者们对城镇体系结构的研究主要集中在以下方面：1)城镇体系空间结构的分形特征研究，以分形理论为基础，借助聚集性、关联性和网络性指标描述区域城镇体系要素核心聚集发展形态、空间相对分布状态以及空间构造特征[2-5]。2)城镇体系等级规模结构研究，主要通过位序-规模法则、首位度、流强度及基于指标建构的发展潜力、优势度、中心性指数等，定性定量相结合确定城镇等级层次，并从区位条件、经济发展、政策约束等多方面究其原因[6-10]。3)城镇体系空间关联性研究，通过交通距离、时间判别、空间聚类或空间自相关分析等方法，刻画表征城镇关联性的一体化程度、集聚与离散性、相互依赖性[11-18]。4)城镇体系等级规模与空间结构演化研究，主要应用数理统计、RS、GIS等方法，研究不同时空尺度背景下典型城镇体系结构的演化过程与战略导向，并提出空间组织的优化模式、重组策略和调控措施等[19-24]。

前人研究重点集中于城市密集区域和城镇化快速发展的区域，侧重于应用某种方法的实证分析。绿洲型城镇是干旱区内部人类活动最为集中、人地关系最为敏感的区域，其相关研究始于20世纪80年代末。近年来，绿洲型城镇研究有了较快的发展，研究内容主要集中于城镇用地扩展特征、城镇体系空间结构及形成机制、城镇发展约束、城镇环境管理等方面[25-27]，但研究区以新疆为主。针对河西走廊地区，缺乏区域城镇体系空间格局分析。表征空间格局的城镇组合形态、空间联系及影响范围界定缺乏量化技术集成研究。因此，在前人研究基础上，本研究依据绿洲区特点，建构绿洲特色城镇指标体系、改进空间相互作用模型，集成区域城镇空间格局方法，提出一套针对绿洲区城镇空间格局的定量分析方法，并以河西走廊典型的绿洲型城镇分布区酒(泉)嘉(峪关)地区为例，分析城镇节点等级层次、空间组织格局，以期为绿洲城镇空间管制和有序发展提供依据。

1 格局判识

1.1 城镇节点判别

1.1.1 城镇节点规模指标构建。城镇节点指整个区域中，对其他城镇的发展具有显著辐射带动作用的重要城镇。一般而言，判定城镇节点规模主要应用位序规模法、首位度、基尼系数等方法以人口规模为依据划分等级层次。或者以GDP、城镇发展水平、基础设施等构建指标体系，应用聚类法分层定级。绿洲型城镇除具有一般城镇的特点外，还受水资源、水土组合状况等因素的强烈限制。地质地貌、水资源及其空间分布的协调性决定了绿洲的位置和承载量，进而制约着城镇的区位指向和空间网络组织以及城镇规模大小[28]。本研究构建了具有绿洲地域特色的城镇节点规模指标体系(表1)。

1.1.2 中心性强度测度。在城镇体系中，区域中心城镇凭借较强的经济实力、服务功能、信息交流能力、交通通达能力等，对周围区域产生有效的辐射带动。结合城镇节点规模指标体系，定义城镇中心性强度计算公式：

(1)

式中：Qi为城镇i的中心性强度；Xij为城镇i的j指标值；w为权重；Dik为城镇i，k间的空间距离。

由式(1)看出，准确计算城镇中心性强度的关键在于确定两城镇间的距离。常用距离包括：欧氏距离和网络距离。欧氏距离是两点之间的直线距离。网络距离是基于实际路网的最短距离。但建立网络需要考虑线段费时、转弯费时、单行线等网络要素。对于干旱绿洲区城镇，城镇道路网络相对不完善、道路等级普遍偏低，各网络要素采集和处理难度大且花费昂贵，网络距离很难实现。成本加权距离是根据成本影响程度对成本因子(运输经济成本、时间成本等)赋予权重、加权求和、修正直线距离后得到的空间距离。相比而言，加权成本距离应用于干旱区绿洲城镇更具有现实意义。本研究以加权成本距离计量空间距离。

干旱绿洲区客货流量较大的公路运输是城镇间的主要联系方式。借助公路网，不同斑块绿洲城镇间实现了物质和人口的移动。本研究以各城镇间的公路网为依托，以各等级道路的路况、通行能力、运载特点等为依据考虑权数，按照道路等级对距离摩擦指数赋值作为加权成本，测算加权成本距离。

1.1.3 城镇节点等级判别。城镇中心性强度测算为宏观认识各城镇节点奠定了基础。为明确干旱绿洲区城镇体系中各城镇节点的等级排序，在ArcGIS中运用自然断裂(Jenks)法对各城镇的中心性强度分层定级，判别等级高低。

1.2 城镇空间组织格局判别

1.2.1 中心带动模式。中心城镇在经济地域形成和发展过程中通过组织、集聚、传输、辐射扩散作用，带动外围地域城镇发展，发挥着核心作用。在城镇空间扩散过程中，随着距离增加，中心城镇对周围区域的影响力逐渐减弱。障碍在空间扩散中有重要的限制作用。在干旱绿洲区，沙地和砾质戈壁的分隔是影响城镇间空间扩散的主要障碍。这种障碍制约着城镇间的相互作用流，对绿洲型城镇吸引区边界的形成具有明显作用。

划分城镇吸引区边界是研究城镇间、城镇与区域间相互作用的一个重要内容。常用划分方法包括断裂点理论和扩展断裂点模型[10]。断裂点理论以城镇人口规模和城镇间距离衡量其吸引力。但从现实角度看，人口规模不能准确体现城镇的综合实力。为较好地确定城镇吸引区边界，本研究将中心性强度代替人口规模进行断裂点测评。扩展断裂点模型(又称加权Voronoi图)定义为：P={p1,p2,p3，…，pn}为二维欧氏空间中任意多边形V的一个点集。λi(i=1,2,…,n)是给定的n个正实数。由n个点生成的Voronoi图将多边形R划分成n个子区间，则：

(2)

1.2.2 轴带扩展模式。缓冲区分析是常用的空间扩展分析方法。干旱绿洲区城镇大多具有轴带扩展特征。因此，模式分析在ArcGIS10.2的平台上，采用Buffer工具，对干旱绿洲区城镇公路网和单线河流分别进行不同领域半径的缓冲区对比，分析其轴带扩展影响。

1.2.3 组团发展模式。衡量城镇间相互作用强度的引力模型是根据距离衰减原理和牛顿万有引力公式构造出来。可表达为：

(3)

(4)

式中：bl为两城镇间l公路的摩擦作用指数；dl为l公路的长度。

1.2.4 圈层推进模式。圈层结构理论最早由德国农业经济学家杜能提出，应用于以市场为中心的农业生产方式的空间配置。阿隆索将其引入城镇研究，并构建了单中心城市模型，是城镇圈层结构研究的开端。大量实证研究已从土地利用、人口分布、产业布局等不同角度验证了圈层结构在城镇空间结构中的普遍存在[29]。干旱绿洲区城镇圈层模式分析可在GIS中以区域中心城镇为圆点进行等间隔圈层表达，分析圈层布局特征。

2 酒嘉地区实例分析

2.1 研究区概况

酒(泉)嘉(峪关)地处甘肃省河西走廊绿洲区西段，位于祁连山水系冲积、洪积平原的斑块状绿洲上，是西北干旱区典型的绿洲型城镇分布区(图1)。东距兰州市800km，西距乌鲁木齐市1 100km，南与青海格尔木市相连，北与内蒙古额济纳旗为邻，并拥有甘肃省唯一的沿边马鬃山口岸。酒嘉地区总面积19.75万km2，总人口132万人，城镇化率76.29%，包括嘉峪关市、酒泉市肃州区、金塔县、玉门市、敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县，区域范围内共38个城镇。

图1 酒(泉)嘉(峪关)地区绿洲分布示意图

2.2 酒嘉城镇节点判别

2.2.1 指标体系构建。参照前人研究，结合干旱绿洲区地域特点，从城镇规模、经济、基础设施、社会生活、生态环境、资源基础6个方面选取27个指标构建指标体系(表1)。并采用离差最大法对各指标数据进行无量纲处理。因不同指标对城镇中心性强度贡献不同，采用德尔菲法(Delphi)与层次分析法(AHP)确定各指标权重。

表1 干旱绿洲区城镇中心性强度评价指标体系

2.2.2 酒嘉城镇节点中心性强度测度。各等级公路网是酒(泉)嘉(峪关)地区城镇间紧密联系的重要纽带。酒嘉公路网主要由国(包括高速公路)、省、县、乡道构成。本研究以公路网为依托、以运输时间成本为因素考虑权数，测算加权成本距离。运用中国地图出版社2012年出版的《甘肃省地图册》对酒嘉各等级道路进行配准和数字化处理，提取公路信息，进行拓扑分析，建立网络数据集。理论上认为，距离摩擦作用指数b应等于1.0或2.0，但经验研究表明，由于距离指数的值会受到不同货物可运输性的影响，b值在0.5～3.0之间[30]。基于酒嘉地区的城镇道路系统，结合实地调研数据与交管部门提供的有效信息，采用Delphi与AHP确定距离摩擦指数权重，加权求出等级公路距离摩擦作用指数(表2)，然后在GIS中将路网数据集重分类为4个等级，分别赋值，生成等级公路距离成本图层。

表2 酒(泉)嘉(峪关)地区等级公路距离摩擦作用指数

以等级公路距离成本图层为依据，酒(泉)嘉(峪关)地区8个城镇为起终点，计算城镇间的加权成本距离，带入(4)式计算各城镇间的平均距离摩擦作用指数(表3)，为计算中心性强度和城镇相互作用强度奠定基础。

2.2.3 酒嘉城镇节点等级判别。依据中心性强度评价指标体系，借助2013年统计数据，运用加权求和法将指标层归并至准则层，并带入(1)式计算得到酒嘉各城镇节点的中心性强度(表4)。然后在GIS中运用Jenks法对各城镇的中心性强度定级排序，判别酒嘉地区城镇节点规模等级高低。

依据实地调研和中心性强度大小，将酒嘉城镇节点规模划分为4个等级(图2)。

第一级，区域中心城镇(中心性强度大于3.6)。包括肃州区和嘉峪关市。两城镇不论从城镇规模、经济、基础设施还是社会生活和资源基础都明显大于其他城镇(表4)。其中心性强度是区域次中心城镇的4～5倍，是其他城镇的6～9倍，优势度明显。肃州区和嘉峪关市是酒嘉地区两个地级市政府所在地，是区域的经济、文化、科技、教育、金融中心。工业、人口、交通运输、金融、贸易、商业、服务业及科教文卫事业等在此显著聚集。另外，两城镇位于酒嘉绿洲上，较大的绿洲斑块为其中心性的发展提供了空间基础。肃州区的中心性强度是嘉峪关市的1.08倍，主要源于城镇规模和基础设施的贡献。肃州区对外围城镇具有更强的辐射带动作用，其客货流量、交通网络密度、通达度都高于后者。外围乡村、城镇为其供应工农产品和初级加工品，肃州区又通过交通通信网络等媒介为外围乡村、城镇提供物资、信息、服务等，从而有效地加强了城镇间的相互作用。嘉峪关拥有酒泉钢铁公司、中核四〇四有限公司，是河西走廊绿洲区典型的工矿城镇。依托工业发展，带动人口城镇化，提供较多的就业机会，提高人民生活水平。但其对外围城镇的辐射带动作用相对肃州区弱。

表3 酒(泉)嘉(峪关)城镇间加权成本距离与平均距离摩擦作用指数

说明：矩阵右上角为成本加权距离，左下角为平均距离摩擦作用指数。

表4 酒(泉)嘉(峪关)地区2013年城镇指标得分与中心性强度

说明：数据来源于2013年酒嘉地区各县(市)国民经济和社会发展统计公报，2014年甘肃省城市(县城)建设统计年报。

图2 酒(泉)嘉(峪关)地区空间组织等级层次

第二级，区域次中心城镇(中心性强度介于3.6～2.3之间)。包括玉门市、敦煌市和金塔县。三城镇分别在城镇规模、经济、基础设施、资源基础方面，城镇规模、社会生活和生态环境方面，城镇规模、生态环境方面接近区域中心并明显超过其他城镇(表4)。中心性强度是其他城镇的1.5～2.5倍。由于酒嘉中心城镇对周围城镇的辐射扩散受水资源、水土组合状况等因素的制约，区域次中心城镇凭借相对较强的生产、旅游、文化、交通和物资集散功能等，通过自身的传递、极化、带动作用，协调肃州区与其他城镇和乡村间的极化效应。通过区域内的再生产循环，玉门、敦煌、金塔向肃州区提供素质较高的生产要素，同时它们相对较大的城镇规模为肃州区产品和劳务输出提供了较大的市场。一方面对中心城镇形成竞争压力，另一面形成较强的创新动力和刺激，是酒嘉区域经济发展中不容忽视的力量。相比较而言，玉门市中心性强度较高，金塔较低。玉门市是我国的石油基地和以风电为代表的新能源产业基地，加之玉门所在的昌马绿洲面积仅次于酒嘉绿洲，有良好的发展基础条件。玉门市的城镇规模、经济、基础设施、资源基础都明显高于其他城镇。敦煌市依托丰富的旅游资源，城镇社会生活和生态环境领域表现出较强的优势。金塔县是“全国商品粮基地县”和“甘肃省第一产棉大县”，依托丰富的农业资源，带动周围的城镇和乡村发展。此外，金塔县与内蒙古额济纳旗毗连，紧靠酒泉卫星发射中心，境内路网纵横交错，嘉策铁路与兰新铁路接轨，酒额、酒航公路南端连接312国道、连霍高速公路，优越的区位条件和相对完善的交通运输条件为增强中心城镇的区外输出能力和吸引能力提供了有力支撑。

第三级，地方中心城镇(中心性强度小于2.3)。包括瓜州县、阿克塞县和肃北县。三县分担二级城镇的部分空间组织功能，辐射带动县内各乡镇和特殊功能区一体化发展，为消除短板效应、培育整体竞争优势、提升酒嘉地区的综合经济实力奠定基础。三者比较，瓜州县中心性强度最大，主要源于城镇规模和城镇基础设施的贡献。瓜州县风能资源丰富，依托风电及装备制造业带动地方经济发展，增加就业机会，提高人民收入。凭借城镇资源基础的明显优势，阿克塞县中心性高于肃北县。

第四级，地方次中心城镇。包括30个建制镇。承接上级中心城镇的能极扩散效应，带动周围乡村发展，是统筹城乡一体化的重要节点城镇。

2.3 酒嘉城镇空间组织格局判别

2.3.1 中心带动模式。为判识中心城镇对区域经济发展的辐射带动效应，以酒嘉8个城镇的中心性强度为特征量，分析其空间影响范围(图3)。

图3 基于加权Voronoi的城镇辐射范围

分析图3可知，山脉、沙地和砾质戈壁的分隔是影响酒嘉城镇间引力扩散的主要障碍。城镇多分布于斑块状或小片零星状绿洲的格局特征，决定了酒嘉城镇辐射范围是以绿洲为核心向四周扩散。当遇到山脉、沙地或戈壁等障碍时，扩散迅速衰减，甚至阻断。由于祁连山脉、沙地和砾质戈壁的阻隔，阿克塞南辐射圈经过红柳湾镇后迅速衰减，而逆转向西延伸扩散；玉门市南辐射圈，在经过玉门镇向赤金镇延伸的过程中快速减弱，而径直向敦煌方向发展。同样的，由于北山山脉的阻隔，玉门市北辐射圈，瓜州县北辐射圈，在山脉附近迅速转向，朝阻力较小的方向扩散。金塔县在沙地和砾质戈壁的阻隔下，辐射扩散沿交通线向鼎新绿洲方向进行。

从不同城镇的辐射范围看：区域中心城镇肃州区和嘉峪关市的辐射范围最大，带动城镇数量最多。由于两市紧密的地缘关系及近年来的一体化建设，肃州区、嘉峪关城镇间相互作用逐渐增强，辐射范围由竞争下的争夺变为合作下的融合，辐射范围分割线由封闭变为沿嘉峪关新城镇向北扩散的非封闭状态。肃州区、嘉峪关辐射范围北至马鬃山镇，南至党河以北，西至玉门市赤金镇，东至肃州区清水镇。由于肃州区、嘉峪关辐射带动作用力的影响，位于酒嘉地区东北的金塔，辐射范围偏向东北；位于酒嘉地区西北的其他城镇，辐射范围偏向西北。金塔县主要带动东坝镇、鼎新镇、航天镇发展。玉门市跨越行政边界的束缚，辐射带动三道沟镇、玉门镇和瓜州县南界线附近的锁阳城镇。瓜州县辐射带动柳园镇、渊泉镇、南岔镇。敦煌市的辐射范围仅次于肃州区、嘉峪关市，主要有肃州镇、七里镇、沙洲镇、莫高镇。阿克塞县辐射带动红柳湾镇。在资源环境、社会经济等条件限制与周围其他城镇辐射带动作用力的影响下，肃北县辐射范围最小，仅带动党城湾镇发展。

2.3.2 轴带扩展模式。以酒(泉)嘉(峪关)地区公路(指客货运输周转量最大的国道和省道)、铁路、单线水系为基础，采用ArcGIS 10.2中的Buffer分析工具，分别作5，10，15 km的缓冲区，统计不同缓冲区内城镇的数量(表5)。酒嘉地区38个城镇中，位于公路、铁路、河流10 km缓冲区内的数量分别是22，14，19个，占酒嘉城镇总数的57.89%，36.84%，50.00%。公路和河流15 km缓冲区内城镇数量超过60%。由此可见，酒嘉城镇分布具有交通指向性和水资源指向性。具体来讲，在酒嘉地区312国道穿越全境，沿线15 km范围内汇集了清水、玉门、瓜州、柳园、七里、阿克塞等20个城镇，占酒嘉城镇总数的52.63%。兰新铁路横贯东西，沿线15 km范围内聚集着清水、金佛寺、肃州区、赤金、三道沟、柳园等17个城镇，占酒嘉城镇总数的44.74%。国道215和省道314、302将肃北、阿克塞、敦煌、瓜州、渊泉、柳园等城镇连接起来。金塔、鼎新等城镇以国道312、省道214和连霍高速公路为纽带与肃州区相联。以交通为指向，酒嘉地区初步形成以肃州区和敦煌市为节点、沿交通线延伸的城镇体系轴带扩展模式。此外，大多城镇(除走廊北山的柳园镇和马鬃山镇外)以黑河、疏勒河为主轴展布，15 km的范围内汇集了金佛寺、航天、三墩、赤金、瓜州、党城湾等24个城镇，占酒嘉城镇总数的63.16%。

表5 酒(泉)嘉(峪关)地区线状要素缓冲区内城镇数量

2.3.3 组团发展模式。以中心性强度代替城镇质量，计算得到酒(泉)嘉(峪关)地区8×8的城镇相互作用强度矩阵，用Jenks法分为六类(图4)。依据分类结果，肃州区和嘉峪关之间的相互作用值最大，属一级。二者分别以二级相互作用值与金塔、玉门相联系。这四者之间紧密联系形成以肃州区为核心，包括嘉峪关、金塔、玉门的东组团；敦煌以三级相互作用值与瓜州、肃州区、嘉峪关相联系，以四级相互作用值与肃北、阿克塞相联系。瓜州与敦煌的相互作用值大于玉门和肃州区的相互作用值，因此，可划分为以敦煌为核心，包括瓜州、肃北、阿克塞的西组团。东组团以讨赖河、弱水、北大河、石油河、昌马河为水源，以酒嘉绿洲、金塔绿洲、鼎新绿洲和昌马绿洲为基础，形成了城镇密度较大、空间网络相对完善、分工相对明确的东半部城镇空间格局。肃州区依靠工业技术、产品、信息服务等的扩散，推动工业化和城镇化，尤其与玉门市和嘉峪关市之间存在的较强的互补联带效应。近年来，酒嘉一体化建设和玉门石油管理局的搬迁等政策进一步加强了东组团城镇间的联系。西组团以疏勒河、党河为水源，以双塔绿洲、党河绿洲为基础，形成了城镇密度相对稀疏、网络结构相对松散的西半部城镇空间格局。依托国道215，省道314、302，敦煌发挥核心带动作用，加强了南北山区城镇的相互联系。肃北、阿克塞向敦煌输送矿产资源和畜牧产品等丰富的加工业原料，敦煌为肃北、阿克塞供应大量的农副产品和工业制成品；瓜州处于敦煌莫高窟艺术文化旅游圈内，凭借石窟艺术、古城遗址及雅丹地貌等的知名度吸引中外游客，带动瓜州经济发展。

图4 酒(泉)嘉(峪关)地区城镇空间相互作用强度

酒嘉地区各城镇分布于山前洪积扇前缘的绿洲。不同绿洲斑块上的城镇，依托空间相互作用形成东西两个组团，而贯穿全境的铁路、国道、公路、水系等网络系统又将东西组团串联起来，形成酒嘉特有的“团块—轴向”空间网络组织。

2.3.4 圈层推进模式。为判定酒(泉)嘉(峪关)城镇体系的圈层空间布局特征，以肃州区为中心，在ArcGIS中进行50 km等间隔圈层表达(图5)。图5表明：以肃州区为核心、50 km为半径的圈层呈闭合状，圈层内分布有嘉峪关、金塔、金佛寺、峪泉、银达等8个城镇。其他圈层由于南、北山脉以及沙漠的阻隔，未能闭合。酒嘉城镇空间组织不符合圈层推进模式，但表现出：在南、北山脉之间的零星沙地、荒地、戈壁、河滩地上，以肃州区为核心，边缘城镇依次向外推进分布的特征。地理边界(南、北山脉)的阻隔制约了肃州区的扩散效应向南、北方向延伸，而朝阻力较小的西部发展。一般地，现象的空间扩散会随距离的增加而衰减，而表现为一条下降的连续曲线。但当空间扩散遇到障碍物时，原先的曲线将会改变[30]。核心城镇肃州区的扩散效应因南北山脉的不可渗透形成反射，改变了原来的曲线，增加了障碍物附近地区对交易、咨询、知识、产品、服务等的接受量。随着该增加的积累，交通便利、区位条件优越的边缘区(如玉门、敦煌、瓜州)就发展成了次核心城镇，其作用有时会取代核心城镇。由图5知，从50 km层开始，经过扩散反射增加的积累，间隔100 km形成了一个区域次中心——玉门；再间隔100 km经过累积，形成了一个地方中心——瓜州；继续推进100 km，形成了另一个区域次中心——敦煌。

图5 酒(泉)嘉(峪关)地区“圈层结构”

3 结论

集成区域城镇空间格局研究方法，结合干旱绿洲区特点，提出了定量分析绿洲型城镇空间格局的方法。首先，构建具有绿洲地域特色的指标体系，改进中心性强度模型，计算城镇中心性，并以此为依据判识城镇节点等级。其次，应用中心带动、轴带扩展、组团发展、圈层推进4种模式判识绿洲城镇空间组织格局特征。

酒嘉地区城镇可划分为区域中心城镇(肃州区和嘉峪关市)，区域次中心城镇(玉门市、敦煌市和金塔县)，地方中心城镇(瓜州县、阿克塞县和肃北县)和地方次中心城镇(酒嘉30个建制镇)；山脉、沙地和砾质戈壁的分隔是影响酒嘉城镇间空间扩散的主要障碍；酒嘉地区城镇已形成了以肃州区和敦煌市为核心的东、西两个组团，贯穿全境的铁路、国道、公路、水系等网络系统又将东西组团串联起来，形成酒嘉特有的“团块—轴向”空间网络组织；酒嘉城镇空间组织无圈层推进特征，但表现出在南、北山脉间的零星沙地、荒地、戈壁、河滩地上以肃州区为核心、边缘城镇依次向外推进分布的特征。

[1] 陈才.区域经济地理学[M].北京:科学出版社,2001:183-185.

[2] 赵萍,冯学智.基于遥感与GIS技术的城镇体系空间特征的分形分析——以绍兴市为例[J].地理科学,2003,23(6):721-727.

[3] 张改素,丁志伟,胥亚男,等.河南省城镇体系等级层次结构研究——基于河南省新型城镇化战略分析[J].地域研究与开发,2014,33(1):46-51.

[4] 朱兵,张小雷,雷军,等.西部欠发达地区城镇体系分形研究——以兰州—西宁城镇密集区为例[J].干旱区研究,2010,27(3):458-465.

[5] 卢明珠,尹发能.武汉城市圈城镇体系空间分形研究[J].地域研究与开发,2013,32(4):64-68.

[6] 周一星,杨齐.我国城镇等级体系变动的回顾及其省区地域类型[J].地理学报,1986,41(2):97-111.

[7] 杨勃,石培基.甘肃省城镇规模分布演化及空间特征分析[J].地域研究与开发,2013,32(6):55-58.

[8] Xu Z，Harriss R.Discontinuities in the Evolution of the City System in Texas from 1850 to 2010[J].Computers,Environment and Urban Systems,2014，43:14-24.

[9] 王发曾,张改素,丁志伟,等.中原经济区城市体系空间组织[J].地理科学进展，2014,33(2):153-166.

[10] 范强,张何欣,李永华,等.基于空间相互作用模型的县域城镇体系结构定量化研究——以科尔沁左翼中旗为例[J].地理科学,2014,34(5):601-607.

[11] 王磊,段学军.长江三角洲地区城市空间扩展研究[J].地理科学,2010,30(5):702-709.

[12] Reed M G,Buyneel S.Rescaling Environmental Governance,Rethinking the State:A Three-dimensional Review[J].Progress in Human Geography,2010,34(1):646-653.

[13] Weber C,Puissant A.Urbanization Pressure and Modeling of Urban Growth:Example of the Tunis Metropolitan Area[J].Remote Sensing of Envionment,2003,28(3):341-352.

[14] 高晓路,季钰,樊杰.区域城镇空间格局的识别方法及案例分析[J].地理科学,2014,34(1):1-9.

[15] 闫卫阳,王发曾,秦耀辰.城市空间相互作用理论模型的演进与机理[J].地理科学进展,2009,28(4):511-518.

[16] 梅志雄,徐颂军,欧阳军,等.近20年珠三角城市群城市空间相互作用时空演变[J].地理科学,2012,32(6):694-701.

[17] 刘立平,穆桂松.中原城市群空间结构与空间关联研究[J].地域研究与开发,2011,30(6):164-168.

[18] 蒋海兵,徐建刚,祁毅.京沪高铁对区域中心城市陆路可达性影响[J].地理学报,2010,65(10):1287-1298.

[19] 肖磊,黄金川,孙贵艳.京津冀都市圈城镇体系演化时空特征[J].地理科学进展,2011,30(2):215-223.

[20] 文玉钊,钟业喜,蒋梅鑫,等.鄱阳湖生态经济区城镇体系空间结构演变[J].地域研究与开发,2015,34(2):45-50.

[21] 周国华,彭佳捷.空间冲突的演变特征及影响效应——以长株潭城市群为例[J].地理科学进展,2012,31(6):717-723.

[22] 张润朋.新型城镇化下的珠江三角洲城市空间组织研究[J].规划师,2013,29(4):27-31.

[23] Xing J L,Ben D,Petre T.Mapping the Evolution of Hierarchical and Regional Tendencies in the World City Network,2000—2010[J].Computers,Environment and Urban Systems,2014(43):51-66.

[24] 刘彦随,杨忍.中国县域城镇化的空间特征与形成机理[J].地理学报,2012,67(8):1011-1020.

[25] 张豫芳,杨德刚,张小雷,等.天山北坡城市群地域空间结构时空特征研究[J].中国沙漠,2008,28(4):795-801.

[26] 李骞国,石培基,魏伟,等.干旱区绿洲城市扩展及驱动机制——以张掖市为例[J].干旱区研究,2015,32(3):598-605.

[27] 方创琳,李铭.水资源约束下西北干旱区河西走廊城市化发展模式[J].地理研究,2004,23(6):825-832.

[28] 张志斌,王录仓,李志刚.绿洲型城镇体系的空间组织格局——以甘肃省酒泉地区为例[J].干旱区地理,1999,22(4):42-47.

[29] 刘涛,曹广忠.北京市制造业分布的圈层结构演变——基于第一、二次基本单位普查资料的分析[J].地理研究,2010,29(4):716-726.

[30] 许学强,周一星,宁越敏.城市地理学[M].北京:高等教育出版社,2009:163-198.

Spatial Pattern of Urban System in Jiuquan-Jiayuguan Region of Gansu Province

Wu Na , Shi Peiji , Pan Xiang

(CollegeofGeographyandEnvironmentScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730000,China)

According to the characteristics of oasis towns, constructing the index system of oasis characteristic, improving the centricity intensity model and spatial interaction model, integrating the method of regional space structure, and then put forward a set of spatial structure analytical method for oasis cities,at the same time, taking Jiuquan and Jiayuguan Region for example. Finally, some conclusions are drawn as follows: ① Suzhou and Jiayuguan are regional center towns. Yumen, Dunhuang and Jinta are regional sub-central towns. Guazhou, Akesai and Subei are local center towns in the urban system of Jiuquan and Jiayuguan Region; ② The blocking of mountains, sand and gravel gobi can change the magnitude and direction of radiation, Suzhou and Jiayuguan are the largest, Dunhuang is secod and Subei County is the smallest about irradiation scope; ③ Jiu-Jia urban system is composed of two groups, Suzhou is the core in west cluster and Dunhuang is the core in east cluster. Towns extend along the regional transportation lines, Hei River and Shule River; ④ There is no characteristic of “circle-layer” structure in Jiuquan and Jiayuguan Region.

arid oasis region; urban system; centricity intensity; spatial pattern; Jiuquan-Jiayuguan Region

2015-03-20；

2016-06-07

国家自然科学基金项目(41271133)

吴娜(1989-)，女，甘肃酒泉市人，博士研究生，主要从事城市与区域发展研究，(E-mail)xbsfdxwn@126.com。

石培基(1961-)，男，甘肃临洮县人，教授，博士生导师，主要从事城市与区域发展、土地利用规划与管理研究，(E-mail)shipj@nwnu.edu.cn。

K902

A

1003-2363(2016)04-0085-07