长江中游城市群空间格局演变及优化研究——基于DMSP/OLS夜间灯光数据的方法

钟 洋, 林爱文

(1.武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079； 2.地理信息系统教育部重点实验室, 武汉 430079)

随着我国社会经济的飞速发展和综合国力的不断提升，我国的城市群发展建设也得到越来越多的重视。城市群是国家工业化和城镇化转型发展到高级阶段的产物[1]。目前，城市群在中国日益受到关注，被认为是国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元，是加快推进城市化进程和城乡统筹的主体空间形态，是中国未来经济发展最具活力和潜力的核心增长极[2-3]。

当前，随着我国城市群建设的不断推进，作为城市群研究主要内容之一的城市群空间格局演变研究自然引起了学术界的广泛关注。从研究视角来看，主要集中在可达性测度[4-5]、网络化分析[6]和流空间[7]等；从研究区域来看，主要以长三角城市群[8-9]、珠三角城市群[10]和长江中游城市群[11-12]等为主；从研究方法来看，主要包括主成分分析法[2]、引力模型[13-14]和社会网络分析法[15]和熵值法[16]。随着2015年4月5日，《长江中游城市群发展规划》得到国务院批复实施，“长江中游城市群”随即成为了学术界的研究热点区域，现阶段学术界对长江中游城市群的研究工作主要侧重于从多视角切入[17-19]、运用多种研究方法[20-22]和包括许多内容[23-26]等，通过比较，很明显可以看出对长江中游城市群空间格局的研究相对较少，同时当前国内城市群空间格局研究面临着日益严重的发展瓶颈问题，急需拓展新方法论与新数据源，尤需是形式简洁却内涵丰富的评估方式。

美国国防气象卫星Defense Meteorological Sat-ellite Program(DMSP)搭载的Operational Linescan System(OLS)传感器则使得夜间灯光数据的获取成为可能[27]。该传感器能够在夜间工作，不仅可以利用月光进行云监测，而且还能够探测到包括城市灯光甚至是小规模居民地灯光、车流等低强度灯光[28]。夜间灯光指数作为形式简洁却内涵丰富的评估指标，其实现了单一统计指标与综合指标体系的有机融合，因而夜间灯光指数理论上可高效评估城市规模并分析城市体系，此外由于该数据同时具有空间信息和强度变化信息，因此也比较适合用于在大尺度上监测和识别具有不同扩展强度变化轨迹的城市用地类型。目前，国内外学者通过以夜间灯光数据为基础进行了大量研究，主要以城市化扩展研究[29-33]、人口与经济估算[34-36]、电力消耗量估算[37-38]和碳排放空间分布特征[39-40]等方面为主。在城市化扩展研究方面，吴健生等[31]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的实证开展了对中国城市体系等级结构及其空间格局的研究，并且对中国城市体系等级结构进行了划分，同时也分析了中国城市体系的空间格局特征；杨洋等[32]通过以1992—2012年夜间灯光数据为基础，对环渤海地区三大城市群的城市规模分布动态比较进行了分析和透视，进而总结出了环渤海三大城市群城市规模动态的差异；王翠平等[33]基于DMSP/OLS影像对我国主要城市群即“京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群”的空间扩张特征进行分析，并且发现三大城市群城市用地空间扩张在城市群之间以及城市群内部具有明显的不均衡性。因此，可以发现学术界关于长江中游城市群空间格局演变的研究较少，迫切需要基于DMSP/OLS夜间灯光数据对长江中游城市群空间格局演变进行研究，这对于丰富相关研究的深度和广度以及促进长江中游城市群空间格局优化发展都有着重要的意义。

鉴于此，本文以DMSP/OLS夜间灯光时间序列数据为基础，以Landsat TM数据、空间分辨率为1 km的中国土地利用/覆盖格网数据集以及研究区域内部各省地县市的土地利用数据为辅助，获取长江中游城市群从1992—2013年总共22 a的城镇用地信息，同时运用多种研究方法，对长江中游城市群1992—2013年的空间格局演变展开研究，目的在于揭示长江中游城市群的空间格局动态演变特征和规律，具有较高的可信度和科学性，继而在此基础之上针对长江中游城市群空间格局演变所存在的问题和不合理之处提出相应地解决对策与建议，可以为长江中游城市群内部各级政府制定区域发展战略和城市群空间规划等提供科学依据，也具有一定的实践价值。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域

长江中游城市群是以武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群为主体形成的特大型城市群，武汉城市圈包括湖北省武汉市、黄石市、鄂州市、黄冈市、孝感市、咸宁市、仙桃市、潜江市、天门市、襄阳市、宜昌市、荆州市、荆门市；环长株潭城市群包括湖南省长沙市、株洲市、湘潭市、岳阳市、益阳市、常德市、衡阳市、娄底市；环鄱阳湖城市群包括江西省南昌市、九江市、景德镇市、鹰潭市、新余市、宜春市、萍乡市、上饶市及抚州市、吉安市的部分县(区)，总国土面积约31.7万km2，2014年实现地区生产总值6万亿元，年末总人口1.21亿人，分别约占全国的3.3%，8.8%，8.8%，长江中游城市群承东启西、连南接北，其不仅是长江经济带的重要组成部分，而且也是实施促进中部地区崛起战略、全方位深化改革开放和推进新型城镇化的重点区域，因而其在我国区域发展格局中占有重要地位。

2015年4月5日，伴随《长江中游城市群发展规划》国务院批复实施。这是《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》出台后，国家批复的首个跨区域城市群规划。长江中游城市群正式定位为中国经济发展新增长极、中西部新型城镇化先行区、内陆开放合作示范区和“两型”社会建设引领区，旨在推动中国经济朝着健康稳定的方向发展，推动长江中游城市群发展，对于依托黄金水道推动长江经济带发展、加快中部地区全面崛起、探索新型城镇化道路、促进区域一体化发展具有重大意义。

1.2 数据来源

1.2.1 DMSP/OLS夜间灯光数据 本研究采用1992—2013年总共22年的DMSP-OLS非辐射定标的夜间稳定灯光数据，该数据下载自美国国家地球物理数据中心，DMSP/OLS夜间灯光数据投影是WGS-84，该数据的灰度值范围是0～63，0值表示无灯光区域，相反灰度值越大则表示该处灯光亮度值越高，该数据包含城镇以及其他类型的稳定灯光，并已经过严格的处理，去除火灾、太阳光、月光、云和极光等因素的影响，因此在本文的研究中采用此种数据，根据研究时段选取F101992，F141999，F162006和F182013总共4期影像，长江中游城市群逐年数据灰度值分布频率统计见图1。同时为了验证模型结果的精确性，研究使用Landsat TM系列卫星同期数据对夜间灯光数据进行纠正，数据源自中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台，此外为了满足研究工作的需要，本文还运用二次回归函数方法对原始DMSP/OLS 夜间灯光数据进行相互校正，继而提高其在时间序列上的可比性。

图1 长江中游城市群1992年、1999年、2006年、2013年夜间灯光数据

1.2.2 土地利用数据 该数据下载自在“地球系统科学数据共享平台”上发布的中国1995年、2000年、2005年3期空间分辨率为1 km的土地利用/覆盖格网数据集(National Land Cover Data，NLCD)。具体的，在该数据的土地利用/覆盖分类系统中包括“耕地”、“林地”、“草地”、“水域”、“城乡、工矿、居民用地”和“未利用土地”总共6个一级类型，其中，在“城乡、工矿、居民用地”中包括了“城镇用地”、“农村居民点”和“其他建设用地”这3个二级类型[21]。因此，从该数据集中分别获取1995年、2000年和2005年的二级类型数据“城镇用地”，进而作为确定基于夜间灯光数据提取长江中游城市群1992—2013年总共22年逐年城镇建成区面积的最佳阈值的辅助数据。

2 研究方法

2.1 对原始灯光数据进行聚类分析

针对DMSP/OLS夜间灯光数据的灰度值范围为0～63，0值表示无灯光区域，随着灰度值越大则表示该处灯光亮度值越高，同时由于在后续的研究中是采用基于辅助数据的比较法确定提取城镇建成区面积的最佳阈值，此外作为辅助数据的是从“地球系统科学数据共享平台”下载其发布的3期中国1995年、2000年、2005年这3个年份的空间分辨率为1 km的土地利用/覆盖格网数据集(NLCD)数据，因此，为了能够保证接下来城市建成区阈值的提取更为精准，继而对1995年、2000年、2005年这3个年份的DMSP/OLS夜间灯光数据进行聚类分析，从而对夜间灯光数据灰度值的分布进行分类，了解夜间灯光数据本身亮度值的分布特征，继而对接来下基于辅助数据的比较法确定提取城镇建成区面积的最佳阈值起到铺垫作用。聚类分析结果见表1，1995年、2000年、2005年这3年的夜间灯光亮度值所占比重较大的分别是8.83，9.97，11.81，由此可见，长江中游城市群在1995年、2000年、2005年这3年的夜间灯光亮度值数值较低，城镇建成群范围较小，此外，1995年、2000年、2005年这3年的夜间灯光亮度值和总数大小在年份上也是逐渐增大，可以看出，长江中游城市群处于发展扩张之中，城镇建成区面积不断扩大。

2.2 提取城镇建成区面积

通过对国内外基于DMSP/OLS夜间灯光数据的长时间序列城镇建成区面积提取方法进行综合比较，继而选取阈值法作为提取城镇建成区的方法，而在阈值提取法中包括的基于辅助数据的比较法更能满足本研究中进行长时间序列长江中游城市群空间格局演变的需要，因此，选取基于辅助数据的比较法来确定提取城镇建成区面积的最佳阈值，继而提取出长江中游城市群在各个年份的城镇建成区面积。

以从“地球系统科学数据共享平台”下载其发布的中国1995年、2000年、2005年3期空间分辨率为1 km的土地利用/覆盖格网数据集(NLCD)数据中获取的城镇用地信息为基础，采用基于辅助数据的比较法来确定提取长江中游城市群城镇建成区的最佳阈值，即找出在kappa系数最大时对应的最佳阈值，基于此方法，本文选定灯光阈值≥25的区域作为城镇建成区范围，然后从1992—2013年逐年DMSP/OLS夜间灯光数据中提取长江中游城市群从1992—2013年总共22年间各年份的城镇建成区面积，继而为后续研究提供基础。

2.3 使用空间格局变化分析方法

本文运用景观生态学中的景观指数方法[26]对提取的长江中游城市群在1992年、1999年、2006年、2013年4个年份的城镇空间信息进行分析。考虑到由DMSP-OLS灯光数据提取得到的长江中游城市群建成区数据的景观类型较为复杂的特点，继而选取景观总面积(TA)、总斑块数量(NP)、斑块密度(PDh)、最大斑块指数(LPI)、总边界长度(TE)、平均边界密度(ED)、景观形状指数(LSI)和聚集度指数(AI)总共8个典型景观格局指标，各景观格局指数的含义见表2,进而运用FRAG-STATS 4.2软件对选取的8个典型景观格局指标进行计算。

表1 1995年、2000年、2005年夜间灯光数据聚类分析统计

表2 景观格局指数

3 结果与分析

FRAG-STATS 4.2软件计算结果如表3所示，为了使得该计算结果显现得更为直观明了，因此，对表3中的各项景观格局指标计算结果进行回归分析，得到图2中的各项指标在1992—2013年共22年间的变化趋势。

3.1 长江中游城市群空间格局演变特征

景观总面积(TA)、总斑块数量(NP)、斑块密度(PDh)这3个指标在整体层面上呈现出逐年增长的特征，在整体上反映出长江中游城市群在城镇化扩张过程中城镇面积和城镇数量均得到不断增加，具体的，这3个指标的年均增幅分别达到了31.89%，10.6%和10.7%，且2003—2013年的增幅要明显高于1992—2002年的增幅，尤其是2010—2013年的增幅最明显，同时孤立的城镇板块增幅也较为明显，说明在1992—2013年这22年间，长江中游城市群出现了较多的小城市和新兴城镇。但是，这3个指标的波动也较为明显，尤其是1992—1998年和2003—2010年这两个阶段的起伏波动最为明显，此外这3个指标也呈现出很明显的相关性，继而反映出长江中游城市群内部在发展壮大过程中存在不稳定性和波动性，迫切需要按照科学规划进行调整，最终实现协调发展。

总边界长度(TE)、平均边界密度(ED)和景观形状指数(LSI)这3个指标在整体层面上也保持着逐年增加的态势，具体的，总边界长度(TE)和平均边界密度(ED)的年平均增长速度分别为18.86%和18.87%，同时2003—2013年的增幅要明显高于1992—2002年的增幅，景观形状指数(LSI)的增幅为4.33%，体现了长江中游城市群城镇区域的形状复杂度不断上升，进一步反映了长江中游城市群城镇间聚集程度越来越高，相互影响也变得越来越大，但是这3个指标发展变化的起伏波动也较为明显，尤其是1992—1998年和2003—2010年这两个阶段起伏波动较大，这不仅反映了长江中游城市群发展存在不协调性和不规范性，而且缺乏内部各城市之间的合理分工和稳定核心的带动引领。

最大斑块指数(LPI)和聚集度指数(AI)这两个指标在整体层面体现出逐年下降的特征，最大斑块指数(LPI)的起伏比较明显，很明显可以看出在2001—2013年最大斑块指数(LPI)的起伏波动最大，说明城市群的核心城市面积变化存在不确定性，呈现不规则和无序化的特征，因此需要进行科学规划来调整，聚集度指数(AI)的变化呈现出逐年平缓下降的特点，反映出长江中游城市群城镇之间联系越来越紧密，破碎度逐步减小，城镇化水平得到不断提高。

表3 1992-2013年长江中游城市群景观格局指标计算结果

3.2 长江中游城市群空间格局优化发展的对策与建议

3.2.1 贯彻落实《长江中游城市群发展规划》，同时高规格制定其他相关规划 2015年4月国务院批复同意《长江中游城市群发展规划》，标志着长江中游城市群发展已经上升为国家战略，同时由于长江中游城市群包括武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群三大子城市群，跨越了湖北省、湖南省和江西省3个省份的行政管辖范围，必定存在一定的避雷阻碍，因此，长江中游城市群发展要贯彻落实《长江中游城市群发展规划》，积极开展和推动长江中游城市群三大核心城市武汉市、长沙市和南昌市以及其他地市在经贸、旅游和文化等各个领域的协调、往来和互动，从而实现长江中游城市群合理的区域分工和协调发展。同时，对于长江中游城市群内部其他相关规划，也需要高规格高标准的完成，坚持生态与效率并重，最终实现长江中游城市群快速和科学发展。

3.2.2 集中力量推动武汉市、长沙市和南昌市的发展，提升这三大核心城市的核心作用和辐射作用 长江中游城市群拥有武汉市、长沙市和南昌市三大核心城市，他们分别是武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群的核心增长极，在各自城市群内部具有明显优势，是带动各自子城市群和整个环长江中游城市群发展的龙头和关键所在，但是在武汉城市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群内部，这三大核心城市的核心带动作用却是有差距的，当前，武汉市的城市实力和影响力对武汉城市圈的发展起着至关重要的作用，其更是整个长江中游城市群的核心龙头，需要进一步强化武汉市的核心龙头作用；长沙市的城市实力和影响力在长江中游城市群内部仅次于武汉市，在环长株潭城市群内部也是处于核心地位，需要进一步加快长沙市的发展壮大；相比之下，南昌市的城市实力和影响力明显弱于武汉市和长沙市，由于南昌市自身的实力所限，导致环鄱阳湖城市群整体实力在各方面也跟武汉城市圈和长株潭城市群存在一定的差距，需要集中力量推动南昌市的发展，提升南昌市的竞争力。因此，需要进一步强化三大核心城市的首位城市作用，从而最终实现以点带面的发展格局。

图2 1992-2013年长江中游城市群景观格局各指标变化趋势

3.2.3 积极发展大中城市和稳步扩大小城镇的发展规模，从而构建科学合理的城镇等级结构 长江中游城市群除了武汉市、长沙市和南昌市为特大城市之外，其余的28个城市均为大中城市，同时伴随长江中游城市群的不断发展，中小城市进一步壮大，同时也产生了许多新兴小城镇，但是现今长江中游城市群的城镇发展呈现出不规则和无序化的特征，反映出长江中游城市群城镇结构不合理的现状，尤其是黄石、株洲、岳阳和九江等大中城市作为长江中游城市群重要的组成部分，不仅是各自地级区域发展的核心龙头，而且对于完善长江中游城市群城镇结构也有着重要的意义，因此，需要积极发展大中型城市，支持培育地方增长极，从而促使大中城市能有效地分担首位城市的部分职能，推动它们快速成长，成为联系首位城市和中小城市的重要桥梁，同时稳步扩大小城镇的发展规模，坚持走新型城镇化的道路，提高城镇发展的质量，选择并培育一部分具有发展前途的乡镇，逐步将其发展升级为小城市，从而最终构建科学合理的城镇结构。

本研究使用DMSP-OLS夜间稳定灯光数据，采用基于辅助数据的比较法提取得到1992年、1999年、2006年、2013年长江中游城市群，以及武汉市、长沙市和南昌市三市市域范围的城镇建成区范围，见图3。随着社会经济的发展，整个长江中游城市群的城镇化速率不断加快，三大核心城市武汉市、长沙市和南昌市的城镇建成区面积均得到很大的扩展，其中武汉市市域的城镇建成区面积从1992年的501.37 km2增加到2013年2 516.35 km2，在这22 年的时间里增加了4.12倍；长沙市市域的城镇建成区面积从1992年的158.02 km2增加到2013年的1 716.83 km2，在这22 年的时间里增加了9.86倍，增幅在长江中游城市群三大核心城市当中最高；南昌市市域的城镇建成区面积从1992年的135.32 km2增加到2013年915.78 km2，在这22 年的时间里增加了5.77倍，增幅也较为明显。由此可以看出长江中游城市群三大核心城市城镇建成区面积不断扩展，城市整体实力也不断得到提升，从而保证三大核心城市在长江中游城市群的发展崛起中更好地发挥核心增长极的龙头作用。

图3 城镇建成区面积演变

4 结 论

在1992—2013年总共22年间，长江中游城市群城镇化快速扩展，城镇建成区面积增幅达到7.02倍，斑块数量增幅为2.35倍，斑块密度也不断增加，同时景观斑块形状复杂度不断上升，中小城市不断发展壮大，同时出现了较多的新兴小城镇，总边界长度和平均边界密度的年均增长速度分别为18.86%和18.87%，最大斑块指数和聚集度指数两个指标呈现出逐年下降的态势。但是在整体上所有的景观总面积、总斑块数量和斑块密度等8个指标的演变过程均存在着一定的波动和无序化。

DMSP/OLS夜间灯光卫星数据在监测城市化和分析城市空间格局演变等方面有无可比拟的优势，但实际应用中存在DMSP/OLS夜间灯光卫星数据分辨率过低等问题，导致小城市、县城以及小城镇等面积较小城区的数据准确性不高，通过较高分辨率的数据开展更加精细的定量化研究可以改善这一情况，这是以后的研究需要拓展的地方。