基于夜间灯光数据的大同市城市扩张研究.pdf
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1、基于夜间灯光数据的大同市城市扩张研究王靖雯1,董 瑞2,李永华3(1.兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;2.内蒙古师范大学地理科学学院,内蒙古呼和浩特010022;3.内蒙古君和万维空间规划设计有限公司,内蒙古呼和浩特010020)摘 要:本文基于长时间序列的夜间灯光数据,使用统计数据比较法提取了大同市建成区,通过规模扩张指数、重心迁移模型、景观格局指数和相关性分析等方法对 19922020 年大同市时空扩张特征及扩张的影响因素展开分析。研究发现:在时间变化特征上,大同市建成区面积的净增量为 101km2,建成区的扩张强度在增大;在扩张模式上,大同市建成区空间上呈现以双核心集聚式和圈
2、层式发展为主的扩张模式;在重心迁移方面,19922020年城市重心总体上向西北方向移动,20162020 年城市重心呈现自东北向西南转移的趋势;在空间格局方面,大同市整体聚集性较强,具有空间格局紧凑性的特征,建成区占地形态趋于规则化、简单化。经济因素与大同市城市扩张的相关性最高。关键词:城市扩张;夜间灯光数据;建成区;重心迁移;相关性中图分类号:F299.27 文献标志码:A 文章编号:2097-1001(2023)05-0032-080 引言近年来,产业结构转型加快了中国城市化进程。由于土地城镇化速度远高于人口城镇化速度,导致耕地流失、景观破碎、城市新区土地利用效率低下甚至出现鬼城1。在城市
3、化进程极速推进的背景下,基于 3S 技术的城市建成区扩张演化动态监测与深入分析对城市可持续发展和合理确定发展规模具有重要意义。中国夜间灯光总量与城市规模和城镇化水平的相关性已得到广泛认可,夜间灯光数据在城市扩展的动态监测中具有较高的可操作性和可靠性2。大同市作为交通枢纽城市和煤炭能源基地,探究其扩张演变规律和开展扩张相关性分析对城市增长管理、土地资源管理利用及华北欠发达地区的城镇化研究均有重要参考价值。文 献 3 利用 Keyhole、Landsat、SPOT 等高分辨率卫星遥感数据研究大同市建设用地的时空扩张特征,认为城市发展伴随着不均衡性,由中心城区向城郊地区扩张。文献 4 采用扩展强度指
4、数、圈层分析等方法对大同市 19842017 年产业用地布局与城市空间演化特征进行分析,发现中心城区产业用地扩展与城市演化的相关性显著,大同市中心城区产业用地引导城市向正东和西南方向扩张。目前,大同市城市扩张研究多以统计数据或传统的卫星遥感影像为数据源。前者缺少空间位置信息,难以直观展示建成区扩张的时空变化过程;后者仅具有单一的物理维度,缺乏社会人文属性信息,不能直接揭示地表人类活动的收稿日期:2022-07-31;修回日期:2023-06-14第一作者:王靖雯(2001),女,研究生,主要从事城乡规划等研究工作,E-mail:通信作者:董瑞(1981),女,讲师,主要从事城市规划、科学技术史
5、方面的研究工作。E-mail:第 5 期2023 年 10 月自然资源信息化Natural Resources Informatization No.5Oct.,2023 33王靖雯,等:基于夜间灯光数据的大同市城市扩张研究第 5 期潜在规律。因此,本文基于夜间灯光数据,运用统计数据比较法提取 19922020 年大同市城市建成区信息,对其扩张时空变化特征进行研究,最终选取 6 个指标对城市扩张的影响因素进行相关性分析,为大同市可持续发展、城市规划提供 参考。1 研究区数据与方法1.1 研究区域概况大同市地处山西省北部、大同盆地中心,位于山西省、河北省和内蒙古自治区交界处。下辖四区六县,总面积
6、为 14176 km2。作为全国工业发展重点城市之一,以煤炭开采为主的重化工产业成为大同市的支柱产业4。但随着服务业的快速发展,“退二进三”产业转型、产业园区化用地分布等对城市空间演化产生了重大影响。1.2 数据来源与处理1.2.1 数据来源夜间灯光数据来源于美国国家环境信息中 心(https:/www.ngdc.noaa.gov/),本文下载1992年、1996 年、2000 年、2003 年、2008 年、2012 年 的DMSP/OLS 年平均数据和 2012 年、2016 年、2020年的 NPP/VIIRS 月度数据。大同市建成区面积统计数据来源于 19932021 年中国城市统计年
7、鉴。地区生产总值、人均地区生产总值、公共财政预算收入、社会消费品零售总额、城镇人口、公路通车里程 6 个指标数据均来源于 19932021 年山西省统计年鉴。1.2.2 数据处理DMSP/OLS 和 NPP/VIIRS 数 据 的 传 感 器 参数、空间分辨率、光谱响应方式等存在明显差异,因此基于这 2 种数据提取的建成区不具有可比性2。为了获得连续长时间序列且具有可比性的夜间灯光数据,本文需要对 2 种夜间灯光数据进行校正与拟合。数据处理流程如图 1 所示。图 1 数据处理流程首先,对DMSP/OLS数据进行投影变换、裁剪、重采样等数据预处理,利用文献 5 提出的校正参数及幂次回归模型,选择
8、鹤岗市为不变目标区域,对 1992 年、1996 年、2000 年、2003 年、2008 年和 2012 年 6 期数据进行传感器相互校正、影像间连续性校正、影像过饱和校正处理,得到校正后的数据集。其次,对 NPP/VIIRS 数据进行投影变换、裁剪、重采样等数据预处理,通过阈值法对 2012 年、2016 年和 2020 年的 NPP/VIIRS 数据去除负值和异常值,进行影像间连续性校正处理,得到校正后的数据集。最后,对 DMSP/OLS 和 NPP/VIIRS 数据进行拟合。利用 2 种数据的重叠年份数据进行拟合,假设 2012 年 2 种夜间灯光数据的 DN 值存在一定的关联性,利用
9、 ArcGIS 软件分别将其栅格转点,?NPP?VIIRS?NPP?VIIRS?DMSP?OLS?34自然资源信息化2023 年 10 月将数据导入 SPSS 软件并进行拟合,选择相关性最高的模型,得到最佳拟合方程。利用该方程对 NPP/VIIRS 夜间灯光数据进行校正,得到连续长时间序列数据集。1.3 提取方法与精度评价1.3.1 城市建成区提取本文采用相较于其他方法误差最小和可操作性最高的统计数据比较法提取城市建成区。预先选择一个合适的灯光阈值,将大于或等于该阈值的区域面积之和与统计年鉴中的建成区面积进行对比,将两者数值最接近时的灯光阈值作为最佳阈值,大于或等于该最佳阈值的区域即为城市建成
10、区6。1.3.2 精度检验本文将提取结果与统计年鉴的统计数据进行对比,结果如表 1 所示。从建成区面积提取精度看,8 期提取的相对误差均小于 3.5%,其中 2003 年误差为 0,表明统计数据比较法适用性高。从建成区空间位置提取精度看,本文以 Google Earth 高分辨率影像为参考,将 2016 年提取的建成区结果随机生成 230 个样本点,目视判读并统计所有样本的结果,最终得到94.0%的空间位置提取精度。因此,基于拟合校正后的夜间灯光数据提取城市建成区具有一定的可靠性和可信性,也为后续的城市扩张时空变化特征分析和相关性分析提供了基础和 依据。表 1 提取精度相对误差分析指标项199
11、2 年1996 年2000 年2003 年2008 年2012 年2016 年2020 年统计面积/km25864778791108125155提取面积/km25665798790110126157相对误差/3.41.62.601.11.90.81.32 城市扩张时空变化特征分析2.1 城市扩张时间变化特征分析本文利用上述得到的长时间序列城市建成区客观反映大同市 29 年的城市扩展模式。通过城市扩张速度和扩张强度 2 个指标表征扩张时间变化特征。(1)城市扩张速度是指城市建成区面积的年增长率,表征城市建成区扩张的快慢7。计算方法如公式 1)所示。M TMC=100%1)式中:C 为扩张速度,M
12、 为不同时期城市建成区面积差,M 为考察初期城市建成区面积,T为时间变化量。(2)城市扩张强度是一定时期内城市建成区扩张面积占城市土地总面积的比值,衡量城市建成区扩张的强弱7。计算方法如公式 2)所示。M TBP=100%2)式中:P 为扩张强度,M 为不同时期城市建成区面积差,B 为考察初期的区域土地总面积,T 为时间变化量。本文提取 19922020 年大同市建成区并对建成区进行空间叠加。计算 7 个时段的城市扩张速度和扩张强度。结果如表 2 和图 2 所示。35王靖雯,等:基于夜间灯光数据的大同市城市扩张研究第 5 期表 2 扩张时间变化特征相关指标指标项19921996 年 19962
13、000 年 20002003 年 20032008 年 20082012 年 20122016 年 20162020 年面积增长量/km291483201631年均增长量/km22.253.502.670.605.004.007.75扩张速度/%4.025.383.380.695.563.646.15扩张强度/%0.10820.16830.12820.02880.24040.19230.3726图 2 大同市建成区扩张过程从时间上看,19922020 年,大同市建成区面积的净增长量为 101 km2。20162020 年城市建成区的扩张速度最快和扩张强度最大,面积增加了 31 km2。2016
14、2020 年,大同市全域处于高速发展时期,不断完善综合交通网络,强化城镇轴带上的客运铁路建设,建设区域重大基础设施,构建基础支撑服务体系,完善“两河三城”的空间结构。20032008 年城市建成区扩张速度最慢和扩张强度最小,面积仅增加了 3 km2。整体上,19922020 年大同市建成区的扩张强度在变大。从空间上看,19922020 年,大同市城市建成区空间呈现以大同古城及周围为核心和以西花园街道、老平旺街道为核心的双核心集聚式和圈层式扩张模式,如图2所示。随着城市的不断扩张,一些点状组团逐渐出现,它们与中心城区还未形成明显的交流廊道,但对城市整体发展的影响正在增强。2.2 城市扩张重心迁移
15、分析本文通过重心迁移方位反映城市主要扩张方向,选用重心偏移距离、偏移速度与偏移角度 3 个指标2。本文采用加权重心法分析 19922020 年 大同市城市重心迁移轨迹,选择建成区范围的灯光值权重字段。计算建成区重心迁移指标并分析重心迁移情况,结果如图 3 和表 3 所示。图 3 城市建成区重心变化 36自然资源信息化2023 年 10 月表 3 建成区重心变化相关指标时期偏移距离/m偏移速度/(m/a)偏移角度/()19921996 年1815.83 453.96 34.54 19962000 年432.17 108.04-10.83 20002003 年57.77 19.26-55.84 2
16、0032008 年60.26 12.05-85.61 20082012 年1072.10 268.02 167.16 20122016 年355.10 88.78 154.49 20162020 年1660.01 415.00-169.37 从图 3 和表 3 可以看出,19921996 年建成区重心向东北方向迁移 1 815.83 m,19962008 年 建成区重心向东南方向迁移 550.20 m,20082016年建成区重心向西北方向迁移 1 427.20 m,20162020 年建成区重心向西南方向迁移 1 660.01 m。但相对于 1992 年,2020 年城市重心总体上向西北方向
17、移动。重心迁移距离越大,说明迁移方位的城镇化进程越快2。研究期内城市重心的偏移距离、速度与角度都有显著的变化,表明大同市城镇化进程不断推进。其中,19921996 年和 20162020 年重心移动幅度较大,表明 19921996 年间大同古城所在地区(平城区)的发展较为优先,表 4 空间格局相关指标年份斑块面积/km2斑块个数/个平均斑块 面积/km2最大斑块面积/km2最小斑块面积/km2斑块面积标准差斑块形状指数斑块密度/(个km2)199256228.00 37199.00 1.472 0.000962199665232.50 442111.50 1.462 0.00096220007
18、9326.33 54121.70 1.310 0.001442200387329.00 59323.04 1.402 0.001442200890190.00 90900.00 2.081 0.0004812012110336.67 105148.33 1.525 0.0014422016126342.00 118253.76 1.517 0.0014422020157439.25 132253.83 1.478 0.001923因此重心向平城区方向大幅移动。20162020 年平城区空间发育较成熟,城镇化进程相对放缓,云冈区城镇化进程明显较快,主导了重心的移动方向。20002003 年重心移
19、动幅度最小,城市在该时期各个方向的扩张较均衡。2.3 城市扩张空间格局分析本文利用景观生态学中的景观格局指数分析方法进行空间格局演化分析,选取建成区斑块规模、斑块密度和斑块形状指数等指标8。其中,斑块规模包括最大、最小和平均斑块面积以及斑块面积标准差。结果如表 4 所示。37王靖雯,等:基于夜间灯光数据的大同市城市扩张研究第 5 期由表 4 可知,可提取的斑块个数和斑块密度整体上随时间推移而增加2。建成区采取紧凑发展模式,其中 2008 年出现反常,说明随着经济的不断发展,平城区建成区和云冈区建成区之间需要交流联系。随着交通体系的优化,2 个建成区之间完成用地扩张,进而成为一个高效运行的系统。
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