基于DMSP/OLS数据的蒙古高原城市群空间特征比较

李胭胭，董晓峰， 李 宇

（1.北京交通大学土木建筑工程学院，北京 100044；2.北京交通大学建筑与艺术学院，北京 100044；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101）

关于城市群空间特征方面的研究主要包括城市群空间范围划定[1]、城市群空间网络化研究[2]、城市群内部经济联系等测度比较研究[3]、城市群区域一体化研究[4]、城市群区域协调发展研究[5]等。以上研究偏向于选用人口、GDP 等社会经济统计数据，以市域或县域为研究单元进行分析，而夜间灯光数据已被研究证明与社会经济指标有很强的相关性，并在社会科学领域得到了广泛的应用[6]，由于其数据本身的特性（空间分辨率为1 km 的栅格数据），在使用过程中不会受到行政单元区划的限制，适用于城市群空间特征方面的研究[7]。

在研究区域上，关于丝绸之路经济带上的城市群研究比较缺乏，尤其是蒙古高原上中外城市群空间特征的对比分析几乎处于空白状态。鉴于丝绸之路经济带的地理特殊性和战略重要性，对沿线跨国大都市尤其是城市群的比较研究意义重大。本文研究对象中的呼包鄂城市群是2018 年国家批复的国家级城市群之一，乌达城市群则根据蒙古国实际发展情况由作者自行界定，虽然城市数量规模很小，城市级别也较低，但乌兰巴托和达尔汗地区发展的中心性使其成为全国独一无二的特殊中心区域，加上同位于黄土高原这一地理特殊性，可将其与呼包鄂城市群进行比较分析。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

乌达城市群位于蒙古国中部区域，主要有两个中心城市乌兰巴托市和达尔汗市，由于其地理位置的特殊性（乌兰巴托市位于中央盟内部，达尔汗乌勒盟位于色楞格盟内部），乌达城市群范围界定为包括首都乌兰巴托市、中央盟、达尔汗乌勒盟及色楞格盟组成的区域，总面积为12.3 万km2。其中乌兰巴托是蒙古国的经济、政治、金融、科技和文化中心；达尔汗市为达尔汗乌勒省首府，蒙古国第二大城市；色楞格盟首府苏赫巴托尔和中央盟首府宗莫德与以上两个城市相比，规模过小，本文分析过程中使用的夜间灯光数据不能全面反映其城市扩张情况，故分析过程中暂时不予考虑。呼包鄂城市群位于全国城镇体系“京-呼-包- 银”城镇发展轴的中段，是国家呼包鄂榆重点开发区和呼包银经济区的重要组成部分，包括品字形分布的自治区首府、政治中心呼和浩特市，制造业中心、最大城市包头市，以及新兴草原都市、能源城市鄂尔多斯市，总面积为13 万km2。

1.2 数据来源

DMSP/OLS 非辐射定标数据来自美国国家海洋与大气管理局（NOAA）下属的美国国家地球物理数据中心（NGDC，https://www.ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html），包括6 个卫星获取的1992-2012 年共21 年的33 期影像。本文选用其中的稳定灯光影像，像元DN值范围为1 ～63，DN值越大表示该区域的灯光强度值越大。校正所用参考影像为辐射定标数据，与非辐射定标数据相比，解决了象元DN值饱和的问题。DEM 数据来自地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）；呼包鄂各市的城市建成区面积统计数据来自《中国城市建设统计年鉴》（2003-2014 年），乌兰巴托市和达尔汗市节点年份的城市建成区面积来自Hogeun 等[8]的研究成果，以上统计数据用于夜间灯光影像提取城市建成区的阈值对比分析。

2 研究方法

2.1 夜间灯光影像校正

1）数据预处理。以研究区矢量边界作为掩膜提取所有待校正影像和参考影像，将所有研究区影像投影坐标系转换为兰伯特等面积投影坐标系，并对影像网格重采样为1 km2，以此消除在WGS-84 坐标系下影像网格随纬度增大而减小的问题，本文的影像校正方法参考了曹子阳等[9]的研究成果。

2）相互校正和饱和校正。在确定了研究区待校正影像和参考影像后，提取每一期影像的每一个像元的DN值，分别用33 期的待校正影像与参考影像进行指数、线性、对数、二次多项式、幂数5 种形式的回归分析，得到5 组相关系数（图1）。

图1 回归模型相关系数

可以看出，二次多项式回归的相关系数总体上相对最高，说明其拟合的待校正影像和参考影像的相关性最好，因此，选择二次多项式方程建立校正模型，模型计算公式如下：

式中，DN表示待校正影像中的像元DN值；DNcal表示校正后的像元DN值；a，b和c为二次多项式回归得到的参数。经过相互校正后的DMSP/OLS 数据影像之间具有可比性，同时每一期影像都削弱了像元DN值的饱和程度。

3）影像间的连续性校正。在相互校正和饱和校正后仍存在影像数据集不连续的问题，如不同传感器获取的同一年度的影像、不同年度影像相同象元的DN值波动问题。同年份一致性校正：

式中，为经过相互校正和饱和校正后2 个不同传感器所获影像中第i个像元的DN值；表示经过同年份一致性校正后的第n年影像中第i个像元的DN值。

影像间连续性校正：

校正前后的城市群夜间灯光影像对比如图2 所示。

图2 影像校正前后对比图

2.2 城市建成区提取

基于DMSP/OLS 数据的城市建成区提取方法主要有图像分类法和阈值法两大类，其中阈值法主要有经验阈值法、突变检测法和基于辅助数据的比较法。经验阈值法过于主观，突变检测法易忽略城镇发展的区域差异，而基于辅助数据的比较法更能满足进行长时间序列城市建成城区测度分析的需要[10]。因此，本文采用基于辅助数据的比较法，以各市已知的建成区面积统计数据为基础，分别确定两个城市群基于夜间灯光数据提取城市建成区的最佳阈值。

2.3 城市扩张测度

选取扩张面积（ΔA）、扩张速度（V）和扩张强度（R）

3 个指标来衡量各城市扩张的数量特征，公式如下：

式中，Aa为1995 年城市建成区面积；Ab为2013 年建成区面积；T为时间间隔，本文中为18。

2.4 空间演变特征分析

借助景观生态学中的各项指数，将城市建成区作为景观斑块，分析其在空间上的分布特征，用以表示城市群的空间特征，计算过程利用Fragstats 4.2.1 软件完成。选取的指数有：

1）总斑块数量（NP）：指区域中所有斑块的总数，描述整个区域内斑块的异质性。NP 越大景观破碎度越高，反之破碎度越低，对城市群区域发展来说，越高的破碎度表明区域发展越趋向均衡。

2）斑块总面积（TA）：代表该区域可探测到的城市建成区域总面积。

3）最大斑块面积比（LPI）：即区域内最大斑块面积占所有斑块总面积的比重，可反映出斑块所在城市的区域中心性。

4）景观形状指数（LSI）：是通过计算区域内某斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量其形状复杂程度的，本文研究对象为城市建成区，计算时以圆形作为比较。

5）边界总长度（TE）：所有斑块的边界（即城市边界）长度之和。

3 结果分析

3.1 城市建成区提取

以各市已知的建成区面积统计数据为基础，与校正后的夜间灯光栅格数据进行比较，分别确定各市基于夜间灯光数据提取城市建成区的最佳阈值，对于部分缺失统计数据的年份，经过与相近年份已知数据的反复比较分析，确定其合适的提取阈值，最终DN值大于该阈值的所有象元被提取为城市建成区，见表1 和图3。

图3 城市建成区提取结果

表1 夜间灯光影像建成区提取面积及阈值/km2

可以看出，5 个城市的建成区面积在1995-2013 年间均有明显增长，其中增长幅度最大的为乌兰巴托市（该部分将在后续城市群扩张测度部分进行解释说明）。从建成区提取阈值上看，呼包鄂各城市建成区的提取阈值明显大于乌达城市群。根据夜间灯光数据的特点，越发达的地区夜间灯光亮度值越高，DN值也越大，同时，所有夜间灯光影像在校正过程中均使用同一标准、统一分析，据此可反映出呼包鄂城市群的城市发达程度要显著高于乌达城市群，与实际情况相符。

3.2 城市群扩张测度

各城市扩张数量计算结果见表2。

表2 城市扩张统计

从城市扩张总量上看，乌兰巴托市最高，达尔汗最低，乌达扩张差异较大，而呼包鄂各市扩张差异则相对均衡。乌兰巴托作为蒙古国的首都城市，至2016 年底，GDP 达156 201.18 亿图，占全国GDP 总量的65.4%。加上乌兰巴托自然资源丰富，可以提供国内70%的石油需求，且全国大部分工厂和企业都设在此，全市工业总产值约占全国工业总产值的一半以上。随着乌兰巴托市经济持续快速地增长，其中心地位不断巩固加强，乌兰巴托市的人口膨胀态势也日益严重，至2017 年底乌兰巴托常住人口占蒙古国总人口的46%，城市建设力度也随之加大，城市建成区面积已超过1995 年城市建成区面积的2 倍以上。相比之下，达尔汗市城市发展速度与乌兰巴托之间悬殊较大，如图4 所示。

图4 乌兰巴托、达尔汗城市建成区面积

从城市扩张速度上看，乌兰巴托仍居榜首，达尔汗市仍明显低于其他城市，增长速度缓慢。受乌兰巴托极化效应的影响，达尔汗虽为蒙古国第二大城市，其发展受到了限制。

从城市扩张强度上看，鄂尔多斯显著高于其他城市。鄂尔多斯为新型能源型草原都市，具有煤炭、天然气等众多优势资源，注重大基地、大产业开展综合开发利用。2016 年人均GDP 为21.5 万元，明显高于重要工业城市包头（13.5 万元）和省会城市呼和浩特（10.3 万元），经济的快速发展必然带动城市的建设活动，且由于鄂尔多斯城市建成区面积基数（1995 年仅为17 km2）较小，相对其他城市而言，同样的城市扩张量却造成较大的扩张强度。

3.3 城市群空间演变特征

通过Fragstats 计算的各景观格局指数如表3 所示。

表3 城市建成区景观格局指数

呼包鄂城市群在1995-2013 年间总斑块数量NP 值逐渐增大，表明区域内城镇数量不断增加，新兴小城镇得到逐步发展，其中鄂尔多斯斑块数量最多。而乌达城市群仅2013 年增加了一个小斑块，城市发展一直以来都集中在乌兰巴托和达尔汗的主城区，区域发展很不均衡。

两个城市群的斑块总面积TA 均逐年增加，呼包鄂城市群增长比率为142%，乌达城市群为122%，表明两个城市群的城市化过程总体处于快速发展状态，但是原有城市的发展和面积的扩张是该区域城市建成区面积快速增加的主导因素，虽然小城镇逐步兴起，但其增加的面积所占比重仍然较低。

从最大斑块面积比LPI 来看，最大城市呼和浩特建成区面积所占比重有所下降，新兴小城镇得到更多的发展机会和发展空间，呼包鄂三市之间发展更为均衡。乌兰巴托建成区面积占比不断增加，也表明其作为全国性的中心城市，对周边地区的带动作用较弱，而在不断吸纳周围地区资源，区域极化效应显著。

呼包鄂城市群和乌达城市群的LSI 均在不断增加，城市边界形状更加复杂，也在一定程度上反映出城市在扩张过程中的集约度和有序度在降低。

与斑块面积相似，边界总长度TE 比较直观的反映了城市建成区的大小，但同时也能反映出城市边界的破碎化程度。呼包鄂城市群1995-2013 年边界总长度年均增长率为9.5%，高于斑块总面积的年均增长率7.9%，乌达城市群边界总长度年均增长率为2.9%，低于其斑块总面积的年均增长率6.8%，表明呼包鄂城市群城市边界破碎化程度有所增加，而乌达城市群城市边界破碎化程度有较大幅度降低，相对呼包鄂城市群，受地形限制的乌达城市群的城市扩张更加紧缩。

4 结 语

5 个城市的建成区面积在1995-2013 年间均有明显增长，其中增长幅度最大的为乌兰巴托市，最小的是达尔汗市，呼包鄂各市的增长幅度之间差异较小。呼包鄂城市群城市建成区的提取阈值显著高于乌达城市群，呼包鄂城市群的城市发达程度要显著高于乌达城市群。从城市扩张总量和扩张速度上看，乌兰巴托均居于榜首，达尔汗则明显低于其他城市，增长速度缓慢，乌兰巴托极化效应显著，使周围地区的发展大大受到了限制，相对而言，呼包鄂城市群各城市之间的发展则较为均衡。从城市扩张强度上看，鄂尔多斯显著高于其他城市，作为新兴能源草原型城市，发展势头迅猛。

呼包鄂城市群在1995-2013 年间的斑块数量逐年增加，城市建成区面积也有大幅度增长，城市化过程处于快速发展状态，周边新兴小城镇得到逐步发展，最大的城市呼和浩特建成区面积所占比重有所下降，区域发展趋向均衡化。但城市扩张过程中的集约度和有序度却有所降低，城市边界破碎化程度加大。乌达城市群的发展一直集中在乌兰巴托和达尔汗主城区，且绝大部分扩张面积属于乌兰巴托，作为中心城市，乌兰巴托对周边区域缺少带动作用，一直处在极化发展过程中，发展速度缓慢。但因受地形限制，乌兰巴托和达尔汗的扩张更加紧缩，城市边界破碎化程度有所降低。如何走更可持续、更均衡的道路是乌达城市群未来发展过程中将面临的挑战。