基于夜间灯光数据的山东省城市扩展时空格局

张智璇单宝艳王俊凝刘洋洋林琪凯

(山东建筑大学测绘地理信息学院,山东济南250101)

0 引言

城市是人口、资源、环境和各种社会经济因素高度集合的综合体,在区域经济发展进程中发挥着核心作用,城市空间扩展直接带动区域空间结构的改变。国内外学者对城市扩展的研究一般基于传统统计数据以及Landsat、SPOT等遥感数据[1-2],主要运用神经网络分类、监督分类、归一化建筑指数、极限学习机、构造CLUE-S模型、城市年轮模型等方法对城市扩张进行模拟分析[3-14],研究内容主要集中于城市扩展的特征、驱动力、空间格局和演变格局等方面。基于传统统计数据的城市扩展研究存在着时效性较差等问题。1978年,Croft首次提出运用DMSP/OLS夜间灯光数据进行城市建成区提取[15]。自此以后,夜间灯光数据在城市用地提取方面的研究受到了广泛关注。夜间灯光数据为提取城市建设用地信息[16]、测算城市发展空间格局演变[17-22]以及推测城市城镇化水平[23]等提供了可靠的数据来源。

夜间灯光数据既能提取城市建成区,也可反映区域经济发展水平。有关学者采用相关分析和回归分析等方法,对夜间灯光总辐射率与人口总数[24-31]、GDP数据[32-33]之间的关系进行分析,以城市为统计单元,发现夜间灯光亮度总值和统计人口总数、GDP等经济因子之间呈现显著的相关性,夜间灯光影像已成为反演社会经济发展水平的良好数据源。因此,与传统方法相比,采用不同年份夜间灯光数据提取城市建成区面积不仅可以反映城市建成区面积的变化,还可以反映城市建设质量、城镇人口、经济发展水平等内涵特征。目前,山东省正处于城市化高速发展阶段,城市范围不断扩展,由于各市县区位条件和经济发展水平的差异,各地城市化水平存在非均质性,城市扩展规模、强度和质量存在一定差异。文章基于传统统计数据和夜间灯光数据,对山东省各市建成区面积扩展与内涵增长进行综合分析,分析其扩展的空间格局和发展演变特点,对全面分析山东省各地城镇化水平和区域空间结构具有重要意义。

1 数据来源及研究方法介绍

山东省是经济大省,自2007年以来,经济总量稳居全国第3位。山东省内城市发展较快,2018年,山东省城市化率达到61.18%,山东半岛部分地区达到了70%以上。据统计,2001—2015年间,山东省城市建成区面积由119 200 km2增长到339 800 km2,年均增长率超过7%,明显超过全国的平均增长率6.21%。

1.1 数据来源

2007、2012和2017年的山东省各城市建成区面积及各经济指标来源于对应年份的《山东统计年鉴》和《山东省建设统计年报》,地图矢量文件来源于山东天地图(www.sdmap.gov.cn)。研究区以2017年底的山东省行政区划为基准,包括99个市县。各年份城市建成区统计面积数据处理时,涉及行政区域变更的全部统一到2017年底的行政区划。胶南市调整为黄岛区归并入青岛市,即墨市调整为即墨区归并入青岛市,章丘市调整为章丘区归并入济南市,垦利县调整为垦利区归并入东营市,兖州市调整为兖州区归并入济宁市,文登市调整为文登区归并入威海市,陵县调整为陵城区归并入德州市,沾化市调整为沾化区归并入滨州市,定陶县调整为定陶区归并入菏泽市,苍山县更名为兰陵县,文中地图审图号为:鲁SG(2019)066号。

研究使用的两种夜间灯光数据均来源于NOAA网站(http://www.ngdc.noaa.gov/),分别为美国军事气象卫星计划发射的DMSP卫星通过搭载OLS传感器获得的全球夜间灯光影像数据,以及NPOESS Preparatory Project卫星系统搭载传感器得到的全球夜间灯光数据,时间序列为2007、2012和2017年。2007和 2012年为 DMSP/OLS影像,2017年为NPP/VIIRS影像,设定投影坐标系为 WGS 84/UTM zone 51N,以2017年底山东省行政区划为边界对全球夜间灯光数据进行裁剪和地理配准。

1.2 研究方法

1.2.1 相关分析

相关分析是研究变量之间相关性的分析方法,是使用适当的统计指标来描述客观事物之间关系紧密程度的过程。对于变量X=(x1,x2,x3,…,xi)、Y=(y1,y2,y3,…,yi),其相关系数rxy由式(1)[34]表示为

式中:、分别为变量X、Y的平均值。相关系数rxy介于-1和1之间,为正值时,两个变量为正相关；为负值时,两个变量为负相关,r的绝对值越接近1,两个变量之间的相关性越强,越接近0,两个变量之间的关联程度越弱；而为0时,两变量无线性相关。

1.2.2 热点分析

热点分析又称Getis-OrdGi∗统计,其计算由式(2)[35]表示为式中:xj为要素j的属性值；wi,j为要素i和j之间的空间权重；n为要素总数；和S分别由式(3)和(4)表示为

Getis-OrdGi∗统计可使用ArcGIS10.3计算,计算结果输出Z得分和P值,统计即为Z得分[36]。通过2个数值可以得到高值和低值要素在空间上发生聚类的位置。Z为正值表现为热点,为负值表现为冷点,并且其绝对值越大,在空间上聚类效果越显著。Z＜-1.65或>1.65时,其要素反映置信度为90% 的统计显著性；Z＜-1.96或>1.96时,其要素反映置信度为95% 的统计显著性；Z＜-2.58或>2.58时,其要素反映置信度为99% 的统计显著性；Z得分接近0时,表示没有显著的空间聚类。

2 基于夜间灯光数据的城市建成区面积提取

2.1 城市建成区面积提取

采用夜间灯光数据提取城市建成区面积,经常采用阈值法[37]。基于夜间灯光数据提取建成区面积的标准为:使其满足某一阈值的夜间灯光数据提取的总面积与当年的《山东统计年鉴》和《山东省建设统计年报》统计的全省城市建成区面积总和的差值最小,并且满足两者之间的误差平方和达到最小。具体提取方法为:

(1)假设某年山东省夜间灯光度的灰度最大值为DNmax、最小值为DNmin,山东省建成区面积的潜在变量阈值DNx,定义变量DNx为灰度值范围的平均值；

(2)提取阈值为DNx时的面积S1,将其与当年统计年鉴统计的建成区面积总和S2作比较,若S1>S2,则将上述变量DNx作为第2次计算的最大值,替换原DNmax,若S1＜S2,则将上述变量DNx作为第2次计算的最小值,替换原DNmin；

(3)重复以上步骤进行计算,直到S1≈S2,且满足误差平方和最小为止,则该DNx作为该年份建成区面积提取的最佳阈值,在此阈值下提取的面积即作为建成区面积。

基于以上方法,选取2017年的提取阈值为8.9,即以DNx>8.9提取2017年的山东省各城市建成区面积。为分析各城市建成区提取面积(M1)与统计面积(M2)的误差及其空间差异,计算提取误差W=(M1-M2)/M2,并运用ArcGIS 10.3做空间分布分析,采用分位数法进行分类,结果如图1所示。采用同样方法提取2007和2012年的建成区面积,并分析其提取误差和空间差异,结果与2017年类似。

图1 2017年山东省城市建成区面积提取误差图

由图1可见,山东省各城市建成区提取面积和统计面积均存在一定差异,其中城市建成区提取面积明显大于统计面积的主要为地级以上城市,建成区提取面积小于统计面积的全部为县级市或县城。

2.2 城市建成区提取面积与经济指标的关系

为分析山东省各城市夜间灯光数据和城市经济发展水平的相关性,对2007、2012、2017年基于夜间灯光数据提取的建成区面积与当年的一般公共预算收入、一般公共预算支出、规模以上工业企业总产值、社会消费品零售额等经济指标做相关分析。采用式(1),运用Matlab2014计算相关系数R及其对应的P值(两者不相关的概率),结果见表1。

表1 2007、2012、2017年山东省各市县夜间灯光提取面积与经济指标的相关系数表

由表1可知,2007、2012、2017年的基于夜间灯光提取的建成区面积与各经济指标均为正相关,且高度显著。因此,山东省各城市夜间灯光数据不仅可以反映建成区面积,而且还能够反映城市经济和城市化质量。

3 山东省城市扩展的时空格局分析

城市扩展既包括量的扩展,表现为城市建成区面积的扩张；也包括质的提升,表现为城市的内涵增长、功能提升、结构优化和建设质量与水平的提高等。城市发展过程中,在扩张面积相同的情况下,城市建设投入和开发强度不同,城市扩展质量必然存在差异。对于城市扩展水平的定量分析,仅基于单一的城市空间扩展面积进行分析就比较片面,而构建综合指标,从空间扩展面积和扩展质量等方面进行综合分析,可以较为全面地反映城市扩展综合水平。借鉴已有研究成果[37-38],引入城市扩展综合指标,对城市扩展质和量进行定量表达,使其不仅能够反映建成区的空间扩展,也能反映城镇人口、经济发展水平和建设质量等方面。

3.1 城市扩展综合指标构建

夜间灯光数据能够反映城市经济和城市质量等方面,也能够表达建成区面积,但各城市均存在一定误差。建成区统计数据能够比较精确地表达建成区面积,但难以反应城市经济、城市建设质量。因此,文章取两者之长,以夜间灯光数据提取的建成区面积M1和建成区面积统计数据M2和构建城市扩展综合指标M,由式(5)表示为

式中:λ1和λ2分别为M1和M2的权重,采用专家调查法和灵敏度分析法综合确定。

这样构建的城市扩展综合指标,既能较精确地表达建成区面积扩展,同时还能反映城市经济和城市建设质量等方面。分别采用λ1/λ2为0.5/0.5、0.4/0.6、0.3/0.7进行灵敏度分析,计算结果差别较小,经综合分析,最终确定权重λ1和λ2分别为0.4和0.6。

3.2 山东省城市扩展的空间格局

依据城市扩展综合指标数据计算2007—2012年、2012—2017年的山东省各城市扩展综合指标的增长量和增长率,并运用ArcGIS10.3进行空间格局分析。将增长量和增长率按分位法各分为3类,每一类各占1/3,分别表示低、中、高三级增长率和低、中、高三级增长量。其中,2007—2012年间,-0.32～0.19定义为低增长率、0.19～0.48为中增长率、0.48～1.42为高增长率；-6.03～3.19定义为低增长量、3.19～7.82为中增长量、7.82～132.37为高增长量。2012—2017年间,-0.34～0.14定义为低增长率、0.14～0.37为中增长率、0.37～1.69为高增长率；-9.48～3.74定义为低增长量、3.74～9.30为中增长量、9.30～212.2为高增长量。增长量采用分级设色表示,增长率采用线状图形表示,将图层叠加得到增长率和增长量的综合分析图,既可分别表达山东省各城市扩展综合指标增长量和增长率的空间格局,也可表达增长量和增长率9种组合类型的空间格局,结果如图2、3所示。

图2 2007—2012年山东省城市扩展综合指标增长率和增长量综合图

图3 2012—2017年山东省城市扩展综合指标增长率和增长量综合图

由图2可知,2007—2012年,山东省城市扩展综合指标增长量和增长率的空间格局存在着明显差异,增长量较大的主要为山东省的各设区市,多为中增长率,说明各城市扩展的增长量主要取决于城市的原有规模。设区市原有城市规模基数较大,所以城市扩展增长量较大,而增长率相对较小。城市扩展增长率高的市县主要位于鲁西北和鲁西南地区,其原有城市规模基数较小,所以城市扩展率相对较高。其中,山东省东部的胶州市,中部的临朐县、昌乐县、安丘市,北部的滨州市、博兴县、广饶县,西部的德州市、齐河县、郓城县,南部的曹县、济宁市、临沂市、曲阜市的城市扩展综合指标增长率和增长量都较高,城市扩展相对迅猛。南部的诸城市、莒县、莒南县、五莲县、临沭县、新泰市、宁阳市、平邑县、费县、滕州市、微山县、成武县、苏明县、郯城县,东部的海阳市、乳山市、莱阳市、龙口市,北部的乐陵市、庆云县、利津县,西部的高唐县、阳谷县、东阿县的城市扩展综合指标增长率和增长量都较低,城市扩展相对缓慢。

由图3可知,2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长量和增长率的空间格局仍然存在明显差异,增长量较大的仍为山东省的各设区市,多为低中增长率,城市扩展增长率高的市县主要位于鲁西和鲁西南地区。其中,山东省东北部的蓬莱市,南部的平邑县、滕州市、沂南县、莒南县、郯城县、滕州市,西部的菏泽市、郓城县、济宁市、东明县、曹县、阳谷县、冠县、聊城市、荏平县、高唐县等市县的城市扩展综合指标增长率和增长量都较高,城市扩展相对迅猛。西北部的无棣县、庆云县、乐陵县、商河县、宁津县、利津县、高唐县、惠民县、夏津县、武城县、平原县、商河县,巨野县,中部的寿光市、昌邑市、临朐县、曲阜市、肥城市,东部的高密市、莱州市、招远市、日照市、栖霞市、海阳市、乳山市等市县的城市扩展综合指标增长率和增长量都较低,城市扩展相对缓慢。

3.3 山东省城市扩展的时空热点分析

采用式(4),运用Arcgis10.3的空间统计工具箱对山东省城市扩展综合指标增长量和增长率进行热点分析,空间权重采用“Queen”相邻,即共享边或点即为相邻,选择热点分析工具的 CONTIGUITY_EDGES_CORNERS实现。 2007—2012年、2012—2017年山东省城市扩展综合指标增长量和增长率的热点分析结果如图4～7所示。

由图4、5可知,2007—2012年、2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长量的热点分布较为明显,且存在明显的空间差异,均无显著的冷点。2007—2012年,山东省城市扩展综合指标增长量的热点主要分布在省会济南及其周边市县。其中,置信水平99%的热点位于莱芜市；置信水平95%的热点位于淄博市、济南市、泰安市、济阳县和邹平县；置信水平90%的热点位于齐河县和平阴县。说明此期间济南及周边市县的城市扩展综合指标增长量呈现高值集聚。置信水平90%的热点位于胶州市,其余城市冷热点均不显著。2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长量的热点主要分布在东部沿海的青岛市、日照市及其相邻市县,其中,置信水平99%的热点位于莱西市、胶州市、诸城市、五莲县和日照市；置信水平95%的热点位于青岛市、平度市、莱阳市；其余市县冷热点均不显著。说明此期间青岛市、日照市及其周边市县的城市扩展综合指标增长量呈现高值集聚。

图4 2007—2012年山东省城市扩展综合指标增长量热点分析图

图5 2012—2017年山东省城市扩展综合指标增长量热点分析图

由图6、7可知,2007—2012年、2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长率的冷热点分布比较分散,空间差异明显。2007—2012年,山东省城市扩展综合指标增长率的热点主要分布在鲁西北和鲁西南的部分市县,冷点主要分布在日照市、临沂市及其周边部分市县。其中,置信水平95%的热点位于武城县、济阳县、惠民县、济宁市、嘉祥县、鱼台县；置信水平90%的热点位于临邑县、高青县、高唐县、郓城县、金乡县、鄄城县；置信水平95%的冷点位于临沭县,置信水平90%的冷点位于东南部的五莲县、日照市、临沂市、郯城县；其余城市冷热点均不显著。说明此期间鲁西北和鲁西南部分市县的城市扩展综合指标增长量呈现高值集聚,日照市、临沂市及其周边部分市县的城市扩展综合指标增长量呈现低值集聚。2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长率的热点主要分布在鲁西的聊城市及其周边部分市县、鲁西南的部分市县和临沂市及其周边的部分市县,冷点主要分布在烟台市及其周边部分市县及鲁西北的阳信县。其中,置信水平99%的热点位于冠县、聊城市、莘县、临沂市和临沭县；置信水平95%的热点位于临清县、阳谷县、梁山县；置信水平90%的热点位于东阿县、郓城县、嘉祥县、东明县、枣庄市、莒南县和郯城县；置信水平95%的冷点位于山东省东部的乳山市和海阳市；置信水平90%的冷点位于烟台市；其余市县冷热点均不显著。两段时期冷热点变化最明显的是临沂市、临沭县和郯城县,城市扩展综合指标增长率由2007—2012年的冷点转变为2012—2017年的热点。

图7 2012—2017年山东省城市扩展综合指标增长率热点分析图

4 结论

通过研究,得到以下结论:

(1)2007—2012、2012—2017 年,山东省城市扩展综合指标增长量和增长率的空间格局存在明显差异,增长量高低主要取决于城市的原有规模,增长量较高的主要为设区城市,其城市原有规模较大,城市扩展增长量也较大。增长率较高的市县主要位于山东省经济发展水平相对落后的鲁西、鲁西北和鲁西南地区。这些地区城市规模基数较小,增长量较小,增长率相对较高。2007—2012年,山东省城市扩展综合指标增长量高的市县,其增长率主要处于中等水平；2012—2017年,城市扩展综合指标增长量高的市县,位于鲁西和鲁西南的部分市县中其增长率仍处于高水平。

(2)2007—2012、2012—2017年,山东省城市扩展综合指标增长量和增长率的热点和冷点的地区分布明显不同。城市扩展综合指标增长量的热点一直存在集聚特征,随着时间推移,在空间上发生了明显变化,发展路径为“中部地区—东部沿海地区”。增长率的热点和冷点一直较为分散,热点主要由山东省西北部、西南部转移到西部、南部,冷点主要由西南部转移到东北部。