基于DMSP/OLS夜間燈光數據的浙江省城鎮發展評價

秦漢，張豐*，杜震洪，劉仁義

(1. 浙江大學 浙江省資源與環境信息系統重點實驗室， 浙江 杭州 310028； 2. 浙江大學 地理信息科學研究所， 浙江 杭州 310027)

基于DMSP/OLS夜間燈光數據的浙江省城鎮發展評價

秦漢1,2，張豐1,2*，杜震洪1,2，劉仁義1,2

(1. 浙江大學 浙江省資源與環境信息系統重點實驗室， 浙江 杭州 310028； 2. 浙江大學 地理信息科學研究所， 浙江 杭州 310027)

綜合DMSP/OLS非輻射定標夜間燈光數據與城鎮建成區統計數據，提取夜間燈光數據城鎮分割閾值，構建并修正回歸方程，以獲得能夠反映城鎮化發展水平的修正回歸城鎮燈光總值CRTNLI(correct regressive total night light index)，該指標與基于行政區的統計數據具有極高的相關性.應用浙江省1993，2003及2013年3年的CRTNLI進行城鎮發展潛力和輻射范圍分析，結果表明： 浙江省中小型城鎮發展較快，城鎮輻射范圍與行政區劃一致性高，且基本形成了以杭州、寧波為中心，浙北及沿海平原和浙贛鐵路線為軸線的點軸-等級漸進擴散式發展模式.

DMSP/OLS；城鎮發展；燈光總值；浙江省

城鎮作為人口集聚的一種特殊形態，是一個復雜的動態大系統[1]. 近年來，隨著我國城鎮的飛速發展，城鎮發展研究已成為一個熱點問題.綜合當前城鎮發展的各項研究成果，測度城鎮發展水平主要依賴基于行政區統計數據的指標法.然而，對于城鎮這樣復雜動態的大系統，統計指標法并不完全讓人信服，存在指標統計有偏差、全面性和通用性難以兼顧、統計過程不確定性大等問題[2-3].此外，也缺少具有城鎮空間信息屬性的統計數據，故亟須一種能對統計數據進行補充的新數據源.美國軍事氣象衛星DMSP(defense meteorological satellite program)攜帶的OLS(operational linescan system)傳感器具有較高的光電放大能力，能探測燈光、火光、漁船燈光等，且數據量較小，使用較為便捷，在大尺度宏觀城鎮發展研究中應用較為廣泛[4]，為評估城鎮發展提供了新的數據源和研究思路.

目前，夜間燈光數據在城鎮發展中的應用研究主要集中于城鎮建成區提取和城鎮發展評價指數構建.統計數據法在城鎮建成區提取中應用較為廣泛[5-9].該方法通過比較建成區統計數據確定閾值進行建成區提取，精確度較高.然而，受輔助統計數據的限制，只適用于統計數據完備的大中型城市，不能應用于未知統計數據建成區域的提取.城鎮發展燈光指數構建研究主要側重于通過構建夜間燈光數據描述城鎮化水平[2-3,10-17].多以行政區劃內燈光的平均強度和燈光像元占比或結合人口[10]、能源消耗[11]、生態資源[12]等統計數據來評價城鎮化水平，適用于縣級以上尺度的研究.但同樣受限于統計數據，難以對不同行政級別的城鎮進行統一評價.

基于以上研究成果，本文構建了一種能統一評價鎮、縣、市3個級別城鎮發展的指標.為構建該指標，在城鎮建成區提取中改進了統計數據法，能提取部分未知統計數據的城鎮.同時，在構建反映城鎮化綜合水平的燈光指數時，以城鎮代替行政區劃作為基本單位，構建修正回歸城鎮燈光總值CRTNLI，并與傳統統計指標進行相關分析，驗證其在評價城鎮發展中的可靠性.最后，應用CRTNLI分析浙江省1993，2003，2013三年的城鎮發展狀況，探討夜間燈光數據在城鎮發展評價中的應用.

1 研究區域與數據提取

1.1 研究區概況

浙江省社會經濟發達，各級城鎮發展迅速，尤其以龍港、鰲江、乍浦、柳市等強鎮的發展最引人注目.以浙江省作為研究區，對杭州、寧波、溫州、紹興、嘉興、湖州、金華、衢州、麗水、臺州、舟山11個地級市和89個縣市區及部分強鎮進行城鎮發展評價.

1.2 城鎮夜間燈光數據提取

1.2.1 數據說明及預處理

選用DMSP/OLS非輻射定標夜間燈光強度數據，數據年份為1993，2003和2013年，1993年數據來源于F10衛星，2003年數據來源于F15衛星，2013年數據來源于F18衛星.數據產品的地理坐標系統為CGS_WGS_1984，精度為0.008 33°經緯格網，覆蓋緯度范圍： 75°N～65°S，像元灰度值(DN值)范圍為0～63，灰度值越大表明燈光越強，城鎮的可能性越大[2]，城鎮發展水平越高.因后續分析計算需要，本文將原始數據按照浙江省行政區劃進行裁剪，并將投影方式轉換為蘭伯特等面積投影，根據浙江省地理位置，中央經線設為120°，2條標準緯線分別設為28°和30°.影像在浙江省范圍內的分辨率大致為878 m，單位像元面積為0.77 km2.浙江省1993年、2003年和2013年的DMSP/OLS燈光影像如圖1所示.

圖1 浙江省DMSP/OLS燈光影像Fig.1 The DMSP/OLS nighttime light data of Zhejiang province

1.2.2 城鎮燈光總值計算

基于統計數據比較法求出最佳劃分閾值及城鎮燈光總值和平均值并進行修正，構建縣級行政區燈光最大值與城鎮燈光平均值的回歸方程，并由回歸方程重新求取城鎮燈光平均值(包括燈光最大值較大的縣級以下城鎮)，修正后即可求得城鎮燈光總值，具體方法如圖2所示.

圖2 城鎮燈光總值計算流程圖Fig.2 The flow chart to calculate CRTNLI

注TTNLI指閾值城鎮燈光總值(threshold total night light index)，CTNLI指城鎮修正燈光總值(correct total night light index)，TANLI指閾值燈光平均值(threshold average night light index)，CANLI指修正燈光平均值 (correct average night light index)，RANLI指回歸燈光平均值(regressive average night light index)，CRTNLI指修正回歸城鎮燈光總值(correct regressive total night light index).

1.2.2.1 構建回歸方程

城鎮建成區統計面積理想像元數目N：

N=Area/Areae.

(1)

2003年和2013年城鎮建成區統計面積Area分別來自2004年和2014年浙江省及各地市的統計年鑒，因缺少1993年建制縣建成區的統計面積，故數據采用《1993～1994中國城市統計年鑒》中建制市的建成區面積，根據預處理結果單位燈光像元面積Areae為0.77 km2.

根據像元數目N，采用統計數據比較閾值法求城鎮燈光區域[17]，并求該區域內的燈光總值TTNLI：

(2)

需修正圖斑數目M：

M=N(DNT)-N,

(3)

城鎮修正燈光總值CTNLI：

(4)

將式(3)代入式(4)：

(5)

式(2)、式(4)和式(5)及流程圖3中，DNmax為區域燈光最大值，ni為燈光值為DNi的像元數目，DNT為區域燈光提取閾值，N(DNT)為燈光值不小于DNT的像元數目，DNT和N(DNT)由流程圖3確定.

圖3 燈光閾值及像元數目計算流程圖Fig.3 The flow chart of calculation of the threshold and the number of pixel

閾值燈光平均值TANLI：

TANLI=TTNLI/N(DNT)，

(6)

將式(2)代入式(6)：

(7)

修正燈光平均值CANLI：

CANLI=CTNLI/N，

(8)

將式(3)、式(4)代入式(8)：

(9)

將式(1)、式(5)代入式(8)：

(10)

由式(10)求燈光平均值和區域燈光最大值DNmax并構建回歸方程，求1993年、2003年和2013年回歸燈光平均值RANLI：

RANLI=a+b×DNmax，

(11)

式(11)中，1993年、2003年和2013年的參數a分別為-2.464 31，-0.420 60，-4.302 73；參數b分別為0.884 99，0.916 71，1.047 06.回歸方程相關系數R分別為0.882，0.978，0.989，區域燈光平均值和燈光最大值相關性表現為1993年高，2003年和2013年極高，回歸分析結果好.

1.2.2.2 回歸方程修正并求值

根據流程圖4求值，TANLI，CANLI，RANLI分別由式(7)(9)(11)求得，計算修正燈光平均值誤差δ：

δ=|CANLI-RANLI|.

(12)

式(9)中M取流程圖4中M和M-1，分別計算CANLI，并作由式(12)比較誤差δ，取誤差較小的一組CANLI作為城鎮燈光平均值.再由式(3)(8)求得修正回歸城鎮燈光總值CRTNLI：

CRTNLI=CANLI×[N(DNT)-M].

(13)

下文中的城鎮燈光總值皆指式(13)中的修正回歸城鎮燈光總值CRTNLI，簡稱為燈光總值.

圖4 用回歸方程求燈光閾值及修正像元數目Fig.4 Calculation of the threshold and the number of pixel by regression equation

1.2.3 城鎮點矢量提取

根據城鎮燈光區的分布，可將城鎮點矢量分為獨立城鎮點和衛星城鎮點.獨立城鎮點指城鎮燈光區不覆蓋周邊其他城鎮燈光區或具有重疊燈光區的中心最大城鎮.衛星城鎮點指具有重疊燈光區的除中心最大城鎮外的城鎮以及地市級城鎮中具有獨立燈光區的建制區.為區別于村莊，本文提取城鎮的最小閾值為10，小于10的區域不作為城鎮提取.

本文采用ArcGIS軟件提取城鎮點矢量，城鎮點地理位置取各城鎮燈光最大值DNmax范圍的幾何中心，由于衛星城鎮點難以確定燈光區的范圍，故不進行城鎮燈光總值的賦值，僅確定地理位置.確定獨立城鎮點地理位置后，由于有些城鎮燈光最大值較小，由式(11)求取城鎮燈光平均值的誤差較大.根據實際結果及經驗，式(11)在有統計數據的城鎮中應用較為準確，故為確保城鎮燈光總值的賦值精度，對燈光總值賦值的城鎮設定其燈光最大值最小為統計數據中最小城鎮燈光最大值的80%～85%，即城鎮燈光最大值1993年不小于15，2003年不小于13，2013年不小于30的城鎮由式(13)計算出燈光總值后進行賦值，不在此范圍內的獨立城鎮點，由于規模小，計算燈光總值精度不高，不進行燈光總值賦值.

根據以上定義及規則，1993年在浙江省范圍內共提取出114個城鎮點，其中獨立城鎮點102個，衛星城鎮點12個；2003年共提取出234個城鎮點，其中獨立城鎮點211個，衛星城鎮點23個；2013年共提取出337個城鎮點，其中獨立城鎮點304個，衛星城鎮點33個.考慮提取成果的可視化效果，采用ArcGIS的自然斷裂法(natural break)，按照城鎮燈光總值CRTNLI將提取出的獨立城鎮點分為5級[18]，將未進行燈光總值賦值的城鎮歸入第5級城鎮，提取結果如圖5所示.

圖5 浙江省城鎮分布Fig.5 The distribution of urban in Zhejiang province

1.3 燈光總值可靠性評價

為驗證提取出的縣級及以上行政單位的城鎮燈光總值的可靠性，將結果與夜間燈光數據同年統計年鑒中的非農業人口、城鎮建成區面積、第二產值、第三產值進行相關性分析，除1993年燈光總值與第二產值的相關系數低于0.9外，其余均高于0.9，且大多高于0.95，即相關性極高，且隨著時間的變化相關性呈增加的趨勢.故用燈光總值能反映城鎮的經濟、人口、建成區面積等的綜合水平.為更好地用燈光總值反映城鎮規模綜合性，采用城鎮規模綜合性復合指標Cj[2]：

(14)

式(14)中Cj為城鎮j的城鎮規模綜合性復合指標，Xi為反映城鎮規模的各統計因子，X1為城鎮j的非農業人口占全省的比重，X2為城鎮j的第二產值占全省的比重，X3為城鎮j的第三產值占全省的比重，Wi為各因子權重，等權重取常數的1/3.

統計年鑒各指標及城鎮規模綜合性復合指標Cj和燈光總值的相關性分析結果見表1.顯然燈光總值可代替各統計指標或城鎮規模綜合性復合指標來評價城鎮的發展狀況，且隨著城鎮的發展以及燈光強度和面積的增加，燈光總值評價的可靠性進一步增強，對于未來城鎮發展評價的應用前景良好.

表1 2013年燈光總值與統計數據相關性分析

Table 1 The correlation analysis between CRTNLI and the statistical data in 2013

注統計數據來源于浙江省及地市各年份的統計年鑒.

2 城鎮發展分析評價

2.1 城鎮發展潛力分析

潛力模式是對區域內所有城鎮作用程度的描述.區域內某一點的城鎮潛力定義為各城鎮規模與該城鎮距離這一特定地點的距離函數之積的總和，即：

(15)

式(15)中：Pk為k點發展為城鎮的潛力，k為區域內任意地點，i為城鎮所在地，Mi為城鎮規模，本文Mi取燈光總值，dik為i、k兩地距離，取歐氏距離，f(dik)為距離衰變函數.參考牛頓萬有引力定律，距離衰變函數為：

(16)

城鎮潛力模型的構建是城市群識別的前提[17].城鎮潛力值表示該地點發展為城市的潛力，城鎮潛力高的地點區域基礎較好，適于城市群的發育.

將浙江省劃分為若干1 km×1 km網格，取網格中心點為k點，由式(15)和(16)計算浙江省城市潛力分布(分辨率為1 km)，如圖6所示.

圖6 浙江省城鎮潛力分布圖Fig.6 The distribution of urban potential in Zhejiang province

浙江省城鎮分布以及發展潛力具有以下特征：

2.1.1 時間

(1) 浙江省近20 a總體城鎮發展潛力格局基本未發生大的改變.

(2) 在寧波和臺州的影響下，舟山島和玉環島城鎮發展潛力增長顯著，沿海地區城鎮集群效應日益明顯.

2.1.2 空間

(1) 浙北地區城鎮發展潛力普遍較高.杭州、寧波附近的城鎮發展潛力尤其高，基本已形成穩定的都市圈和城市群，紹興、嘉興、舟山、湖州、慈溪和余姚等地具有不錯的城鎮發展潛力，也具有發展為都市圈和城市群的能力.

(2) 沿海城鎮發展潛力高的區域除寧波外，主要集中于東南沿海的溫州、臺州地區，且具有發展成為溫臺城市群的潛力，而寧波、臺州之間的城鎮發展潛力較弱，短期內難以發展形成較有影響力的城鎮和城市群.

(3) 浙中地區，除金華、義烏附近的城鎮發展潛力較高，能發展為城市群外，其余城鎮周邊發展潛力較弱，難以形成由核心城鎮帶動發展的都市圈和城市群.

(4) 浙南和浙東地區城鎮發展潛力很低，城鎮發展能力較弱.

2.2 城鎮輻射范圍分析

2.2.1 城鎮腹地劃分

腹地是指中心城鎮周邊為其提供資源并受其輻射和影響的區域，腹地的范圍取決于中心城鎮的經濟吸引力和輻射能力[19].腹地不僅體現了城鎮的實體范圍，而且為城鎮體系規劃、城鎮設施建設以及資源的合理分配提供了依據[20].

中心城鎮作為區域中心，對腹地的吸引力和輻射力作用類似于物理中的“場”，故可以根據牛頓萬有引力定律推導出城鎮的引力模式來描述城鎮對周邊腹地的吸引力.城鎮腹地的引力模式計算公式如下[20]：

(17)

式(17)中：Eik為城鎮i在k點的場強，Mi為城鎮i的規模，可用燈光總值反映，Rik指城鎮i與k點的距離，取歐氏距離，摩擦系數a取2.

比較所有城鎮在k點的場強，對k點場強最大的城鎮i即為k點的中心城鎮，也即k點為城鎮i的腹地.將全省劃分為1 km×1 km的網格，用以上方法求出網格中心點場強最大的城鎮，并以此做出浙江省城鎮腹地圖，如圖7所示.

圖7 浙江省城鎮腹地圖Fig.7 The hiterland in Zhejiang province

浙江省城鎮腹地分布具有以下特征：

(1) 特大型都市杭州、寧波、溫州腹地在省內具有明顯優勢，但有縮小的趨勢，其邊緣腹地逐漸歸入周邊中小型城鎮.

(2) 1993～2003年城鎮間腹地大小差別較大，腹地包含和半包含關系較多；2003～2013年城鎮間腹地差距縮小，腹地競爭和并存關系有所增強.

2.2.2 城鎮腹地與行政區劃范圍

行政區劃是國家權力在不同地域空間劃分和配置的過程和狀況，是國家內部次級地理單位與權力單位的統一[21].國家通過行政區區劃來配置權力，進行區域管理.

行政區劃是基于歷史文化經濟政治的綜合產物，而腹地體現了中心城鎮經濟區的分布，更多是經濟意義的體現.腹地和行政區劃2個定義盡管分屬于經濟地理學和政治地理學，但兩者存在很大的相關性和共通之處，腹地可為行政區劃提供借鑒.將腹地與行政區劃進行疊合分析，可在一定程度上反映現有行政區劃與區域城鎮經濟發展的適宜狀況，在經濟層面上反映行政區劃劃分的合理性.

本文對地級行政區劃范圍與城鎮腹地進行了比較分析.縣級或建制鎮及以下行政區的腹地歸入上一級的地級行政區腹地，結果如圖8所示.

比較行政區劃與腹地之間的關系，存在以下特征：

(1) 湖州、紹興、麗水對本行政區劃范圍的輻射吸引能力較為不足，杭州、寧波、溫州等對附近的行政區域有一定的輻射吸引能力.

(2) 總體上看，浙江省行政區劃與腹地重合度高，且重合度呈現上升趨勢.即行政區劃對城鎮經濟發展的引導政策及資源調配等作用日漸明顯.

(3) 個別地區腹地與行政區劃存在不一致性，行政區內經濟聯系不夠緊密.如杭州對德清、安吉的輻射影響力要大于湖州，溫州對青田的輻射影響力也要大于麗水，紹興境內上虞、諸暨、嵊州、新昌4塊腹地間的相互聯系不夠強.但該不一致性呈減弱趨勢.

圖8 浙江省地級行政區劃與腹地比較圖Fig.8 The comparison between prefecture-level division and hiterland

2.2.3 典型建制鎮腹地

浙江省小型城鎮發展水平較高，建制鎮發展令人矚目.本文選取2013年柳市、虹橋、鰲江、龍港、橫店、乍浦、楚門、石浦作為較為典型的建制鎮，并在其上級縣級行政區劃范圍內比較各城鎮腹地(腹地劃分參照圖7).

綜合分析典型城鎮案例見圖9和表2，柳市、虹橋、鰲江、龍港、橫店、乍浦、楚門、石浦等建制鎮具有較大腹地，對周邊的影響和輻射作用強，經濟地位較高，腹地面積與上級縣(市)本級腹地面積差距不大，甚至大于上級城鎮.但與經濟快速發展相比，社會管理相對落后，稅收支配份額較小，基礎設施和公共服務設施建設滯后[21].城鎮經濟地位與行政地位并未完全匹配.

圖9 典型區域內城鎮腹地Fig.9 The hiterland in typical area

表2 2013年典型城鎮與縣(市)本級城鎮腹地占比比較

Table 2 The comparison of hiterland between county-level and township-level in typical area

3 結 論

運用DMSP/OLS非輻射定標夜間燈光數據，提出了一種評價城鎮發展水平的燈光總值指標CRTNLI方法，該指標能夠綜合反映人類活動強度，為城鎮發展評價提供了一項新的數據.與以行政區劃為單位的統計數據相比，CRTNLI以城鎮為基本單位，研究的城鎮數量較多(可精確到發展水平較高的建制鎮)，且可以對單個行政區劃內多個城鎮進行發展分析，與浙江省近20 a來小型城鎮發展迅速的省情相適應.

用燈光總值指標CRTNLI數據分析了1993年、2003年和2013年浙江省城鎮發展潛力、輻射范圍等城鎮發展特征，結論如下：

3.1基本形成以杭州、寧波為重點增長極，以浙北及沿海和浙贛鐵路線為兩大軸線發展的點軸-等級漸進擴散式開發模式.全省發展速度快，經濟較為發達的縣及縣級市(慈溪、余姚、義烏等)和建制鎮(乍浦、柳市等)均集中分布于兩大軸線區域內.

3.2城鎮輻射范圍與地級行政區劃差異較小.但存在湖州-德清、麗水-青田、紹興-諸暨等上下級聯系不夠緊密的情況.

3.3小型城鎮的發展尤為突出，部分建制鎮級別城鎮規模已接近甚至超過上級縣市級城鎮，存在部分城鎮行政級別與經濟發展水平不適應的問題，需進一步推進培育中心鎮、“強鎮擴權”等改革.

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QIN Han1,2, ZHANG Feng1,2, DU Zhenghong1,2, LIU Renyi1,2

(1.ZhejiangProvincialKeyLabofGIS,ZhejiangUniversity,Hangzhou310028,China; 2.DepartmentofGeographicInformationScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)

TheevaluateofurbandevelopmentinZhejiangprovincebasedonDMSP/OLSnighttimelightdata.Journal of Zhejiang University (Science Edition)，2017, 44(6): 640-648

Based on the non-radiometric calibration night-light data from the defense meteorological satellite program(DMSP) operational linescan system(OLS) and the statistics data of urban construction district, this paper presents a new light index, the correct regressive total night light index(CRTNLI), which can describe the urban development by calculating the light threshold values and correcting it with regression equation. CRTNLI has obviously positive correlation with the statistics data. Through a case study on Zhejiang province in 1993, 2003 and 2013 with CRTNLI, we analyses the urban potential and the hiterland. The result shows that small and medium-sized towns are going through rapid urbanization. The hiterland has a high consistency with the prefecture-level administrative divisions. The Zhejiang province urban development shows a pattern, a point-axis system consisting of two major growth pole, i.e. Hangzhou, Ningbo, and three developing axes, i.e. North-Zhejiang plain, coastal belt plain and Zhejiang-Jiangxi railway.

DMSP/OLS; urban development; total night light index; Zhejiang province

2016-12-23.

國家自然科學基金資助項目(41471313,41671391)；國家科技基礎性工作專項(2012FY112300)；國家海洋公益性行業科研專項(201505003)；浙江省科技攻關計劃項目(2015C33021).

秦漢(1991—)，ORCID：http://orcid.org/0000-0001-5858-246X，男，碩士，主要從事城市地理學、遙感與專題地圖制圖研究.

*通信作者，ORCID：http://orcid.org/0000-0003-1475-8480，E-mail：zfcarnation@zju.edu.cn.

10.3785/j.issn.1008-9497.2017.06.002

P 208

A

1008-9497(2017)06-640-09