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城镇化是影响21世纪人类社会进程最深刻的事件之一[1]，自“十六大”提出有关城镇化的政策以来，中国城镇人口数量剧增，对城镇住房、公共设施和环境等一系列的需求也相应增加[2]，同时，旧城改造(如棚户区)、城市扩张(如开发区)等城市建设活动逐渐加强，城市空间变化成为了城市扩张的首要体现[3]，及时而有效地掌握城市以及其周边地区的区域规划状况和土地利用情况以反映城市变迁和土地变化是当前城镇化建设的主要研究课题。国内外学者采用Logistic、地理加权逻辑回归等模型探索城市土地利用变化的模式与机理[4-7]，而当前的地理空间数据处理中鲜有针对城镇化现象的。由于城镇化建设具有区域局部性，针对城市基础地理数据而言，宜采用增量模型来进行表达和更新。增量更新是当前空间数据更新的主要手段之一，在导航电子地图和制图更新[8-9]中应用较多，其关键在于增量信息提取[10-15]和更新处理[16]两个环节。针对高速发展的城镇化现状，亟需一套具有城镇化建设要素特征分析的空间数据更新机制，为进行城镇化战略部署及其策略制定提供最具有现势性的数据。
针对我国城镇化建设地理数据更新效率低、周期长、不规范的现状和对应的地理数据特征，以城市建设规划数据和实际建设为基础，分析了城镇地理要素与空间变化的特征，根据城镇建设的多地理要素聚集形式，提出组块式地理数据增量更新模型，为城镇化建设中地理数据更新提供合理的解决方案，以武汉和深圳两地数据为实例进行了有效验证。
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不同学科对于城镇化[17]有着不同的研究方向，如人口学对城镇化的研究注重于村镇人口向城市的集中和转移，研究的主要指标为城市与农村的人口比重[18]。经济学对城镇化的研究注重于农村经济向城镇经济转化的过程，包括产业转化、资金流向等[19]。地理学研究土地的变更形式，如集体所有制土地向城市建设用地的转变等，文章从地理学角度入手，尤其从地理数据的特征上对城镇化进行分析。
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城镇化不是一个起点到终点的直接跨越，而是许多子过程的集合(式(1))。每一个子过程(ΔU)，由一系列特征事件和要素组成(式(2))。
(1) 
(2) 式中，Urbanization表示城镇化整体过程集合；ΔU表示一个城镇化的子过程，是一个时间片内社会活动所推动的城镇化进程以及所对应的城市地理要素变化；Time代表一个城镇化子过程的时间片；Element表示城镇化的地理要素，Event表示城镇化进程的事件和政策。以新农村建设为例，ΔU表示新农村建设这个城镇化子过程，Time为该过程的时间段，Element包含新农村建设所涉及到的基础要素，如道路、居民建筑等，Event是政府针对不同村镇状况所采取的适应性政策，如新农村的迁移或就地改造等。
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根据城镇化进程中社会与空间特征的不同，同时结合城镇化建设地理数据的分布与聚集特征，将子过程归纳为城镇演化、城市改造和城市扩张等3种模式。城镇化进程3种模式的特征描述如表 1所示。
表 1 城镇化进程的三种模式
Table 1. Three Modes of Urbanization Process
模式 城镇化子过程 社会特征 空间特征 城镇演化 村镇建设、村镇废弃与迁址等 以村镇为起点的城镇化进程初级阶段。城镇基础设施进行初步构建，农村居民得到妥善安置，生活质量得到提高 村镇整体发生变化，出现或者消失；村镇内部进行颠覆式规划与翻新 城市改造 棚户区改造、城中村建设、危房改造等 城镇化进程的调整阶段。城镇内部设施进行建设与完善，市民居住面积再次分配，居住环境进行改善 城市内部部分要素发生变化，城市内部空间格局得到改进 城市扩张 新城新区建设、工业园区建设、开发区建设以及城乡结合部建设等 城镇化进程的扩展阶段。扩大人均占有面积，将村镇纳入城市 以城市核心区为基础，建设与规划逐渐向四周辐射扩散，城市范围与建筑面积增大 城镇化进程的3种模式反映了城镇的变化过程(图 1)和城镇化进程中不同的区域格局，在地理数据方面具有以下表现形式。
图 1 城镇化的3种类型
Figure 1. Three Types of Urbanization
1) 城镇演化(或称村镇变迁)。主要指村镇或新型城市的形成和转变过程，以居民地或村镇地理要素(如村舍、绿地等)的集合为整体，聚集性地替代该地区的耕地、谷场等地理要素(如图 1(a))。
2) 城市改造。城市改造在城市进行，农用宅基地或城市地理要素进行重建和翻新，建筑区二次规划与修建，道路进行扩宽、改道等(如图 1(b))，地理要素的总体变化表现为城市内部新老地理要素成片的替换过程。
3) 城市扩张。城市周边或城郊的农业、村镇、或其他地理要素逐步更替为城市地理要素，表现为建筑或居民地的新建和原始道路的延长或新建(如图 1(c))。
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基于国家政策和城市建设需求面向城镇化建设的区域，城镇化的地理要素主要表现为大比例尺下的各类地块、道路的变异，以道路为网进行城市地理空间划分，使土地在空间上具有成组、成片的特征。本文将具有显著边界分割和区块性质的区域定义为组块(式(3))；组块是一个城镇化子过程(ΔU)中的地理要素集合，由地块上的组块成员(式(4))集合组成。
(4) 式中，Group表示组块；Member表示组块内部的成员，即城镇化进程中道路、建筑等地理要素(Element)；ID为要素标识；Graphic和Attribute分别表示成员要素的图形和属性。
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本文以城镇化建设的组块式特征为依据，利用增量信息[14]的定义(式(5))，融入组块式信息，以方便实现城镇化建设地理数据的及时更新。
(5) 增量信息定义针对不同版本的地理数据提取增量信息，包含地理要素唯一标识(ID)、空间语义差异(ΔSemantics)、图形差异(ΔGraphics)、属性差异(ΔAttribute)和更新处理(Events)。面向城镇化建设的地理数据增量信息以组块为单元，增量内容主要为组块成员要素的图形增量和属性增量。
城镇化建设中，以地理空间成片的方式规划和建设，各类地理要素以成组的方式聚集，城镇建设区域具有显著的边界特征——道路网。城镇化地块和地块内建筑形成组块式增量信息的主体，道路作为边界限定范围，三者构建的组块式增量信息与数据特征有高契合度：组块式增量信息数据的基础单元为组块，组块由其所占的地块、道路和建筑要素等组成，组块的边界道路形成地块范围，内部道路和建筑形成增量信息主体。
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增量更新处理包括空间操作和属性操作，其操作依据是增量变化信息，手段是更新操作，增量信息变化体现在空间实体的变化上。当前研究针对单图元的变化类型做了1:1、1:n、n:1、n:m的变化分类[10, 20]，但单图元的分析基础是单个地理要素单元的变化形态，并不适合组块式增量信息的更新操作。
组块式增量数据具有多要素结合和以面为基础的特征。组块作为更新操作的整体，图形表达为面状要素，以组块面为基础进行的增量更新空间操作(表 2)是对组块式增量数据的嵌入式操作：底图要素与增量组块进行空间位置、语义关联和属性差异的分析，把增量组块作为嵌入要素嵌入底图保留。依据底图要素和嵌入要素的关系定义更新操作。底图要素和嵌入要素的空间位置表现为拓扑关系，语义关联体现在要素的现实表达与变化上，如面状绿化地属于可以分割的面要素，面状建筑物属于不可分割要素，只能删除，文章对底图要素与嵌入要素的关联性定义为排斥与契合，具体表达需要结合现实语义。
表 2 组块式增量更新空间操作
Table 2. Spatial Operations of Group-based Incremental Updating
底图要素 拓扑关系 语义关联 操作 线状要素 位于Group内 无 删除 穿过Group 截断 没入Group 截断 与Group相离 保留 与Group边界相合 排斥 删除 契合 截断 面状要素 位于Group内 无 删除 与Group相离 保留 与Group相交 排斥 删除 契合 分割 -
当前城镇化建设的众多子过程，如棚户区改造、城中村建设和新小区建设，都表现为以道路分割形成组块区域、区域内要素丰富的特征。实验采用了城镇建设的建筑物、道路、绿化用地、停车场、公园等地理要素作为增量更新要素，以当前城镇化建设子过程为出发点，以区域规划数据和道路规划数据为原始数据，结合实际建设进度采集更新数据，数据归一化到统一的坐标系下，利用经过预处理的航拍影像和遥感影像进行修正，生成增量更新包。增量更新包的承载形式为XML文件，以组块结构表达。增量更新包的主要结构包含元数据、时间段、进程事件和组块成员要素(图 2)。元数据是对组块的基本信息描述，时间段记录了原区域地理要素的存留时段和组块新建完成的时段，进程事件与城镇化三种模式所对应的城镇化子过程相匹配，组块成员要素则以坐标串的形式对组块中所有面向城镇化建设的地理要素进行记录。
图 2 组块式增量信息包详细结构图
Figure 2. Group-based Incremental Information Package
城镇化组块数据更新时需要进行规范化处理、数据匹配等过程(图 3)：按前述规范化处理组块式增量信息，制作增量信息包，更新时首先验证数据的有效性，并对解析后的数据与数据库数据进行匹配，进一步进行数据的监测、融合和更新。
图 3 面向城镇化建设的地理数据增量更新处理流程
Figure 3. Flowchart of the Incremental Updating of Geographic Data for the Urbanization Construction
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增量数据的整体更新过程反映了城市建设地理要素的新老替换过程和空间分布的变化特征，为了充分表现城镇化过程中多模式的地理要素变化，实验采用具有显著城镇化建设成果的武汉、深圳两地实例数据，分别体现城市扩张模式和城市改造模式的变化特征。实验共采集23个建设区域数据，采用其中19个具有组块式数据特征的数据进行实验，实现了组块式城镇化数据的入库、匹配、融合和更新，并对城镇化前后的相关指标进行统计分析。各项统计指标宏观地反映城市的空间变化，展现城市居民生活空间的组织与聚集形式，同时间接地呈现出城市的发展、规划与战略部署方向以及城市的区域性空间格局。
图 4增量数据采集于深圳市龙华新区，是万科第五园居民社区扩展的一部分(图 1(c))，属于城镇化建设的新城新区建设子过程，是一种典型的城市扩张模式。对图 4的新城新区建设进行统计，该新区子过程包含两个新建型组块，组块总面积32.08 hm2，新区建筑面积为89 321.9 m2。新增建筑面积占地块总面积为27.8%。增量更新过程中，组块式城镇化建设新增成组的建筑群和内部道路，同时保持着和周边环境的连通性。
图 4 城市扩张的更新过程
Figure 4. Updating of Urban Expansion
图 5增量数据采集于武汉市武昌区，来源于武汉楚河汉街规划建设(图 1(b))，是城镇化建设的棚户区改造子过程，属于城市改造模式。该子过程包含5个组块，组块占地面积43.6 hm2，原始建筑面积95 303.9 m2，更新后建筑面积105 711.6 m2。这种城市改造在保持与城市周围连通的情况下，对内部区域进行了颠覆式重组，如图 5(c)中城市改造前后的地理要素的形态、空间分布完全不同。
图 5 城市改造的更新过程
Figure 5. Updating of Urban Reconstruction
更新过程结合原始要素与组块的拓扑关系和语义关联，进行组块式增量更新操作，如图 4(c)红色标记处(图 6(a))，原始道路要素与组块相交，但原始道路与其他道路是具有关联性的，故操作中将原始道路截断而不是删除。对于图 5(c)红色标记处(图 6(b))，该道路要素与组块信息排斥，且与其他道路要素不具有连通性，在语义记录中为废弃道路，故删除。
图 6 组块式增量更新操作
Figure 6. Spatial Operations of Group-based Incremental Updating
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中国城镇化发展迅速，城中村建设、棚户区改造、新城新区建设等多种城镇化子进程集中推进了中国城镇化的进展。在当前众多城镇化子进程中，大部分地理要素具有聚集性、区片性、规划性的特点，多要素的成组聚集形式是中国城镇化建设地理数据的最显著特征。地理要素的聚集形式表明城市的发展动态呈现聚集化，这种聚集不仅仅是村到城的聚集，也是城市内部的功能分化、要素聚集，这标志着城市将根据规划而进行组块式划分。本文针对城镇化进程中地理要素的组块式分布特征，提出了符合该特征的组块式增量更新模型，该模型不同于常规的单要素增量更新，而是多要素的、聚合的统一整体；并利用组块式增量更新模型设计城镇化建设地理数据增量更新处理流程，采用实例数据验证，说明了组块式增量更新模型的可行性，而对城镇化建设的地理数据更新的统计可以进一步验证和说明城镇化建设的社会意义(如改善居民条件等)。
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摘要: 随着我国土地城镇化进程的加快，城市基础地理数据的采集与更新速度难以跟上城镇化建设的速度。针对城镇化建设的不同类型，分析城镇化建设空间分布和数据特征，提出了组块式增量更新模型；依据城镇化建设中的多地理要素成组分布特征，生成组块式增量信息，制定规范的数据传递格式和更新流程，以武汉、深圳两地的实验样区为例，阐述面向城镇化建设的组块更新过程并论证其可行性，为面向城镇化建设的地理数据增量更新提供完整的解决方案。Abstract: The acquisition and update speed of urban foundational geographic data cannot keep pace with the speed of urbanization construction with the acceleration of land urbanization process.For the current situation of urbanization process, the paper analyses the characteristics of the urbanization construction and their representations of geographic data, and proposes a Group-based Incremental Updating Model (GBIUM) by utilizing the incremental updating technology.Such model generates the group-based incremental information based on the characteristics of geographic elements that are distributed in groups, and defines the spatial operation of group-based incremental information on the basis of group-based incremental information.At last, the paper formulates the standardized data transmission format and updating workflow based on sample regions in Wuhan and Shenzhen that are taken as experiments, and gives a detailed discussion on update process of geographic elements of urbanization construction by combining experiment and statistical results. Analysis with different models of urbanization construction and corresponding experiments illustrate the feasibility and efficiency of GBIUM in urban data updating.
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图 3 面向城镇化建设的地理数据增量更新处理流程
Figure 3. Flowchart of the Incremental Updating of Geographic Data for the Urbanization Construction
表 1 城镇化进程的三种模式
Table 1. Three Modes of Urbanization Process
模式 城镇化子过程 社会特征 空间特征 城镇演化 村镇建设、村镇废弃与迁址等 以村镇为起点的城镇化进程初级阶段。城镇基础设施进行初步构建，农村居民得到妥善安置，生活质量得到提高 村镇整体发生变化，出现或者消失；村镇内部进行颠覆式规划与翻新 城市改造 棚户区改造、城中村建设、危房改造等 城镇化进程的调整阶段。城镇内部设施进行建设与完善，市民居住面积再次分配，居住环境进行改善 城市内部部分要素发生变化，城市内部空间格局得到改进 城市扩张 新城新区建设、工业园区建设、开发区建设以及城乡结合部建设等 城镇化进程的扩展阶段。扩大人均占有面积，将村镇纳入城市 以城市核心区为基础，建设与规划逐渐向四周辐射扩散，城市范围与建筑面积增大 
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表 2 组块式增量更新空间操作
Table 2. Spatial Operations of Group-based Incremental Updating
底图要素 拓扑关系 语义关联 操作 线状要素 位于Group内 无 删除 穿过Group 截断 没入Group 截断 与Group相离 保留 与Group边界相合 排斥 删除 契合 截断 面状要素 位于Group内 无 删除 与Group相离 保留 与Group相交 排斥 删除 契合 分割
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图(6) / 表(2)
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