2013—2018年滁州市市辖区扩展变化及驱动力分析

曹睿星

（滁州学院地理信息与旅游学院, 安徽滁州 239000）

0 引言

国际上曾制定了“土地利用与土地覆被变化”这一研究计划，并确定了两个方向的主要研究：一方面是通过做实验进行研究，从而揭示不同状态下覆被动态的特征与引起该变化的原因；另一个方面是建立全球或局部区域土地利用变化模型，通过建立模型的方法，揭示土地利用与驱动力之间的相关关系，预测全球或局部区域土地利用的未来发展方向[1]。土地利用目前已经成为全球变化研究的核心领域和热点问题之一[2]。与此同时，国内有很多学者利用遥感和GIS技术对城市建成区提取展开深入研究，积累了许多经

验[4～5]。

建成区，指市辖区范围内经过开发利用的土地以及从实际生产生活建设中发展起来的非农业生产建设用地，它包括城市密集区和与城市有着紧密的郊区，城市建设用地与城市基本和完善的设施[3]。

国内利用遥感影像进行城市用地规模监测，有如下两种方法：一种方法是将遥感图像按照类别分类处理后进行光谱分类比较；还有一种是基于像元光谱变化直接比较的方法[4]。由于利用光谱变化检测对于数据来源的要求比较高，很难为城市的长期监测获取数据[5]。本研究采取了先分类之后再进行提取的方法，对遥感影像运用多种分类方法进行提取比较，对比寻找最优的方法。在GIS技条件支撑下，综合利用了扩展强度指数、紧凑度指数等数学模型和相关回归分析等数学方法进行分析，并结合各项社会经济统计数据，对建成区驱动力作出分析，因地制宜，以此促进滁州市经济稳定健康发展，使城市得到合理规划。

近年来，我国经济不断发展，城市化进程逐渐加快，随着这一个大时代的发展背景，城市建成区的规模扩大范围日新月异。城市建成区的目的性分析通过数据分析和模型论证，可以从时间和空间上反映城市的扩展和演变过程，从而有助于了解城市的扩展变化情况，并预测其未来扩展趋势[6]。遥感和GIS技术二者相结合，既能方便获取城市用地状况及其变化数据，又能极大地提高管理土地资源的能力。

1 研究区概况及数据基础

1.1研究区概况

滁州市市辖区由南谯区和琅琊区组成。南谯区位于江苏省和安徽省的交界之处，东南方向距离南京市仅50km，西面与安徽省省会合肥的距离仅在一百公里之内。以琅琊山系为分界线，包围着皖东政治、经济、文化中心——滁州市城区，位于沿海向内地过渡的主要区域。琅琊区则位于滁城北部，占地面积约12.1km2的琅琊新区，是城市空间发展中的重要组成部分。

1.2数据基础

基于2013，2015，2018年3期TM数字遥感影像数据，空间分辨率30m（见表1）。影像整体云量小于2.5，时间均为03～05月份，故成像质量好，纵向来看研究区土地各类信息变化情况较小，益于建成区周围其他地物和建成区进行对比分析，以便减小误差。

2 总体技术流程

2.1技术路线简介

本文总体操作技术流程如图1所示。对所获取的遥感影像进行辐射定标、图像融合、图像镶嵌等预处理，同时还运用了安徽省行政区划矢量图，裁取研究区遥感影像，获取得到研究区的影像数据。对城市扩展强度与城市紧凑度进行计算，结合2013～2018年滁州市市辖区国民经济和社会发展统计公报的各项数据，分析建成区扩展方向以及相关因素，预测未来的扩展方向。

图1 总体技术流程Figure 1.Overall technical flow

2.2建成区提取

当今对城市建成区提取的方法中，较成熟与可行的主要有监督、非监督分类、主成分分析法、归一化裸露指数（NDBI）。NDBI是NDVI的一个扩展应用，它基于城市建设用地在TMS的反射率大于4波段的特点而创建。但是不能单纯的认为NDBI＞0时提取准确可靠，因此需要设定一个合适的阈值。NDBI的模型为：NDBI=（TM5-TM4）/（TM5+TM4）[4]。

在本研究中，采用监督、非监督分类和NDBI对建成区进行提取。通过对提取结果与实际地物的契合程度进行比较，选择最准确、契合程度最高的提取方法。由于遥感图像中存在同物异谱、异物同态图和混合像元等影响分类精度的现象，光谱值统计的分类方法可能会出错。故决定结合现场实际调查的同时进行人工目视判读[7]。结果表明，最大似然法具有最高的分类精度，与目标的实际分布最为吻合。

因为最大似然法分类的精度可以通过选择样本数量的提高而提高[8]，所以经过多次分类提高精度处理后，得到的分类结果如图2所示：

图2 监督分类结果图Figure 2.Supervised classification result diagram

3 滁州市市辖区城市扩展变化分析

3.1指数分析

3.1.1扩展强度指数

城市扩展强度指数是指单位时间内，一个空间单元的城市用地扩展的面积总量占土地总面积的百分比。扩展强度指数越大，表示城市扩展速度越快。即可展现其时间上的扩展特征[9～12]，公式如下：

表1 Landsat数据简介Table 1.Introduction to Landsat data

其中：AGR为扩展强度指数；△An+i和△Ai分别为后一年第n+i年和第i年的城市建成区面积；n为以年为单位的时间跨度，其值越大，表示扩展速度越快，反之则慢。

3.1.2紧凑度指数

紧凑度指数是反映城市空间形态密集程度以及空间功能的重要指标。它衡量城市建成区的紧凑性和丰满程度，以防止城市的无限蔓延，以节约土地利用为最终目标。城市紧凑度是衡量城市发展中城市空间密集程度的尺度[13]，通过紧凑度来分析滁州城市用地的空间分布。各种物质（工业、资本、人口、交通、城市设施等）的密度越大，紧凑度越高[14～15]，公式如下：

其中：C为紧凑度，通常在0～1之间，值越大，地物形状分布越密集；值越小，地物形状分布越稀疏。Ai和Pi分别为第i年城市的面积和周长。

3.2结果与分析

3.2.1建成区扩展面积和强度

滁州市市辖区主要建成区从2013年的82.90km2增加到2018年的192.88km2，净增长面积达 109.98km2，增加了2.33倍，平均年增长18.33km2（见表2）。

表2 2013-2018年滁州市市辖区建成区面积统计Table 2.Statistics of built-up areas of Chuzhoumunicipal districts from 2013 to 2018

滁州市市辖区建成区扩展特征（见表3）。

表3 年滁州市市辖区建成区扩展特征Table 3.Expansion characteristics of built-up areas of Chuzhou City

3.2.2扩展方向分析

对各个时期的建成区数据，进行矢量化处理后再进行叠加分析（见图3）。蓝色表示2013年滁州市市辖区的建成区分布，红色表示2015年滁州市市辖区的建成区分布，黄色表示2018年滁州市市辖区的建成区分布；可以清晰的看出滁州市市辖区建成区的时空分布变化。从图中可以看出滁东部分、城南部分以及乌衣部分都有建成区的扩展。其中滁东是经济开发区，城南则是商业中心以及政府办公聚集地，而乌衣地区则是与南京比较近。依据滁州市十三五期间重大建设项目，对近期建设用地布局进行合理优化，快速推进城南新区、明湖片区、琅琊新区、高铁原创科技城以及城东产业园区的建设步伐，提升老城区的功能和品质，才形成了独特的边缘扩展变化[16]。

图3 空间叠加分析Figure 3.Spatial superposition analysis

如表4所示，从2013年到2018年城市的紧凑度变大，说明了城市建成区的扩大，反映出滁州市市辖区近年来的发展，辅证了空间叠加分析的变化结果。

4 研究区城市扩展驱动力分析

4.1人口因素

随着经济的快速发展，滁州市市辖区城区人口呈不断增长的趋势。根据滁州市市辖区2013-2018年的国民经济和社会发展公报数据显示，滁州市市辖区常住人口从2013年的31.5万人，发展到2015年的33.9万人，再到2018年的47.1万人，6年增长了15.6万人；户籍人口从2013年的49.8万人，减少到2015年的49.7万人，再增加到2018年的51.2万人，6年增长了1.4万人。

表4 2013～2018年滁州市市辖区紧凑度指数值Table 4.Compactness index of Chuzhou municipal district from 2013 to 2018

2013～2018年滁州市市辖区的GDP也是逐渐上升的。2013年滁州市市辖区的经济总量是543.09亿元，2015年滁州市市辖区的经济总量是652.85亿元，是2013年的1.20倍；2018年滁州市市辖区的经济总量是900.85亿元，是2015年的1.38倍。

因为人口的增多，人们对住房以及各类基础设施的需求也日益增加，同时也带动了国民生产总值的飞速发展。从而使城市居民用地增加，城市建成区面积增大。

对人口和GDP与建成区面积进行相关性回归分析，通过在Excel中拟合散点分布趋势，发现之间呈现较强的相关关系（如图4），相关系数分别为R2=0.98,R2=0.99,相关系数都十分接近1，说明建成区面积与人口和GDP成正相关关系。人口的增长可以推动建成区面积的扩大。

图4 建成区面积和人口及GDP相关性Figure 4.Correlation between built-up area and population and GDP

4.2经济发展因素

经济水平的发展与城市建设规模是呈现正相关性的。因为如果城市总体建设的范围、目标和要求，不能满足当今社会经济发展的需求，就会制约整个城市，甚至整个国家的经济发展以及基础设施建设。换句话说，经济的快速发展，也会推动城市的建设。

滁州市市辖区2013年一、二、三产业的产值比例分别占地区经济发展总值的19.17%，53.09%，7.83%，到2015年3个产业的占比分别为16.96%，53.22%，29.82%，再到2018年3个产业的占比分别为12.25%，51.62%，36.13%。滁州市市辖区第一、二产业比值轻微呈下降趋势，第三产业比值则呈迅猛上升趋势。第二产业比值虽有所下降，但由于该地区经济总量的呈上升趋势，第二产业的经济总值也呈现迅速增长趋势。由图5可知，二、三产业与建成区面积的相关关系与生产总值与建成区面积的相关关系（见图5）趋势大致相同。故可得出由于二、三产业的迅速增长，大量工业用地、服务产业占地面积扩大，直接反映为城市建成区面积的扩大。而第一产业的下降，则说明城市建设对农业生产有着一定的抑制作用。

图5 滁州市市辖区2013～2018一二三产业与建成区面积相关关系Figure 5.Correlation between primary,secondary and tertiary industries and built-up area of Chuzhou City from 2013 to 2018

4.3交通因素

交通线路可影响城市空间的扩展方向、速度以及城市空间结构的建设，这与它有着高经济集聚性这一性质密不可分。一方面，对外可以加速城市空间的扩张速度；另一方面,如果交通建设滞后于经济发展，它将成为城市可持续发展的瓶颈[17]。滁州市市辖区属泛长江三角洲合作核心区，商贸流通畅达。该市辖区全区已形成多方向开放式的新型流通网络。交通网络的完善度直接影响到一个区域在地理方位上的可进入性，交通便利性高，意味着对外交往可能性高，无论是针对原料产地、生产制造地还是最后的消费地而言，都可以起到促进经济活动发展的作用，从而带动城市的建设发展。

如图6中交通线密集处与建成区聚集区域较为吻合，可以得出交通便捷程度也是建成区发展的一个重要制约因素。滁州市市辖区深化市域铁路交通规划以及优化市域高速公路布局的实施，都为滁州市市辖区建成区的扩展起到了推动性作用[16]。

5 结论

（1）滁州市市辖区主要建成区面积从2013年的82.90km2增加到2018年的192.88km2，净增长面积达109.98km2，增加了2.33倍，平均年增长18.33km2。

（2）从空间上看，滁州市市辖区总体扩张方向为滁东方向、城南方向以及乌衣方向。这三块主要扩展区域都受到经济政治等方面的影响，其中滁东是经济开发区，城南则是商业中心以及政府办公聚集地，而乌衣地区则是与南京比较近。

（3）滁州市市辖区建成区的扩展主要受人口、经济、交通3个因素综合影响。其中，人口因素和经济因素对建成区的扩展起到推动性作用，而交通的不便则对建成区的扩展起到制约作用。三个因素共同作用导致建成区的扩展。夏阳、李洋洋在《基于遥感和GIS的德州市德城区建成区扩展变化及驱动力分析》指出政策因素是驱动城市发展的主导力量[4]。刘涛《城市用地扩张及驱动力研究进展》中，基于LUCC、区域统计和个案剖析等3个视角的研究都发现城市人口增长、经济发展、工业化和地方政策对城市用地扩张的核心驱动作用，同时肯定了开发区、交通和地理基础的作用[19]。杨吕悦在《成都市城市蔓延程度与驱动因素》指出城市蔓延驱动因素中，房地产开发投资、城市道路面积与社会消费品零售总额对建成区面积有正向影响，地区生产总值、固定资产投资与职工平均工资与建成区面积表现为负相关关系[20]。国内外还有许多学者都提出了关于建成区扩展影响因素的分析[21～28]。主要因素还是人口、经济和交通因素对建成区面积的影响。