長江中游城市群空間格局演變及優化研究
——基于DMSP/OLS夜間燈光數據的方法

鐘 洋, 林愛文

(1.武漢大學 資源與環境科學學院, 武漢 430079； 2.地理信息系統教育部重點實驗室, 武漢 430079)

隨著我國社會經濟的飛速發展和綜合國力的不斷提升，我國的城市群發展建設也得到越來越多的重視。城市群是國家工業化和城鎮化轉型發展到高級階段的產物[1]。目前，城市群在中國日益受到關注，被認為是國家參與全球競爭與國際分工的全新地域單元，是加快推進城市化進程和城鄉統籌的主體空間形態，是中國未來經濟發展最具活力和潛力的核心增長極[2-3]。

當前，隨著我國城市群建設的不斷推進，作為城市群研究主要內容之一的城市群空間格局演變研究自然引起了學術界的廣泛關注。從研究視角來看，主要集中在可達性測度[4-5]、網絡化分析[6]和流空間[7]等；從研究區域來看，主要以長三角城市群[8-9]、珠三角城市群[10]和長江中游城市群[11-12]等為主；從研究方法來看，主要包括主成分分析法[2]、引力模型[13-14]和社會網絡分析法[15]和熵值法[16]。隨著2015年4月5日，《長江中游城市群發展規劃》得到國務院批復實施，“長江中游城市群”隨即成為了學術界的研究熱點區域，現階段學術界對長江中游城市群的研究工作主要側重于從多視角切入[17-19]、運用多種研究方法[20-22]和包括許多內容[23-26]等，通過比較，很明顯可以看出對長江中游城市群空間格局的研究相對較少，同時當前國內城市群空間格局研究面臨著日益嚴重的發展瓶頸問題，急需拓展新方法論與新數據源，尤需是形式簡潔卻內涵豐富的評估方式。

美國國防氣象衛星Defense Meteorological Sat-ellite Program(DMSP)搭載的Operational Linescan System(OLS)傳感器則使得夜間燈光數據的獲取成為可能[27]。該傳感器能夠在夜間工作，不僅可以利用月光進行云監測，而且還能夠探測到包括城市燈光甚至是小規模居民地燈光、車流等低強度燈光[28]。夜間燈光指數作為形式簡潔卻內涵豐富的評估指標，其實現了單一統計指標與綜合指標體系的有機融合，因而夜間燈光指數理論上可高效評估城市規模并分析城市體系，此外由于該數據同時具有空間信息和強度變化信息，因此也比較適合用于在大尺度上監測和識別具有不同擴展強度變化軌跡的城市用地類型。目前，國內外學者通過以夜間燈光數據為基礎進行了大量研究，主要以城市化擴展研究[29-33]、人口與經濟估算[34-36]、電力消耗量估算[37-38]和碳排放空間分布特征[39-40]等方面為主。在城市化擴展研究方面，吳健生等[31]基于DMSP/OLS夜間燈光數據的實證開展了對中國城市體系等級結構及其空間格局的研究，并且對中國城市體系等級結構進行了劃分，同時也分析了中國城市體系的空間格局特征；楊洋等[32]通過以1992—2012年夜間燈光數據為基礎，對環渤海地區三大城市群的城市規模分布動態比較進行了分析和透視，進而總結出了環渤海三大城市群城市規模動態的差異；王翠平等[33]基于DMSP/OLS影像對我國主要城市群即“京津冀、長江三角洲和珠江三角洲城市群”的空間擴張特征進行分析，并且發現三大城市群城市用地空間擴張在城市群之間以及城市群內部具有明顯的不均衡性。因此，可以發現學術界關于長江中游城市群空間格局演變的研究較少，迫切需要基于DMSP/OLS夜間燈光數據對長江中游城市群空間格局演變進行研究，這對于豐富相關研究的深度和廣度以及促進長江中游城市群空間格局優化發展都有著重要的意義。

鑒于此，本文以DMSP/OLS夜間燈光時間序列數據為基礎，以Landsat TM數據、空間分辨率為1 km的中國土地利用/覆蓋格網數據集以及研究區域內部各省地縣市的土地利用數據為輔助，獲取長江中游城市群從1992—2013年總共22 a的城鎮用地信息，同時運用多種研究方法，對長江中游城市群1992—2013年的空間格局演變展開研究，目的在于揭示長江中游城市群的空間格局動態演變特征和規律，具有較高的可信度和科學性，繼而在此基礎之上針對長江中游城市群空間格局演變所存在的問題和不合理之處提出相應地解決對策與建議，可以為長江中游城市群內部各級政府制定區域發展戰略和城市群空間規劃等提供科學依據，也具有一定的實踐價值。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域

長江中游城市群是以武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群為主體形成的特大型城市群，武漢城市圈包括湖北省武漢市、黃石市、鄂州市、黃岡市、孝感市、咸寧市、仙桃市、潛江市、天門市、襄陽市、宜昌市、荊州市、荊門市；環長株潭城市群包括湖南省長沙市、株洲市、湘潭市、岳陽市、益陽市、常德市、衡陽市、婁底市；環鄱陽湖城市群包括江西省南昌市、九江市、景德鎮市、鷹潭市、新余市、宜春市、萍鄉市、上饒市及撫州市、吉安市的部分縣(區)，總國土面積約31.7萬km2，2014年實現地區生產總值6萬億元，年末總人口1.21億人，分別約占全國的3.3%，8.8%，8.8%，長江中游城市群承東啟西、連南接北，其不僅是長江經濟帶的重要組成部分，而且也是實施促進中部地區崛起戰略、全方位深化改革開放和推進新型城鎮化的重點區域，因而其在我國區域發展格局中占有重要地位。

2015年4月5日，伴隨《長江中游城市群發展規劃》國務院批復實施。這是《國家新型城鎮化規劃(2014—2020年)》出臺后，國家批復的首個跨區域城市群規劃。長江中游城市群正式定位為中國經濟發展新增長極、中西部新型城鎮化先行區、內陸開放合作示范區和“兩型”社會建設引領區，旨在推動中國經濟朝著健康穩定的方向發展，推動長江中游城市群發展，對于依托黃金水道推動長江經濟帶發展、加快中部地區全面崛起、探索新型城鎮化道路、促進區域一體化發展具有重大意義。

1.2 數據來源

1.2.1 DMSP/OLS夜間燈光數據 本研究采用1992—2013年總共22年的DMSP-OLS非輻射定標的夜間穩定燈光數據，該數據下載自美國國家地球物理數據中心，DMSP/OLS夜間燈光數據投影是WGS-84，該數據的灰度值范圍是0～63，0值表示無燈光區域，相反灰度值越大則表示該處燈光亮度值越高，該數據包含城鎮以及其他類型的穩定燈光，并已經過嚴格的處理，去除火災、太陽光、月光、云和極光等因素的影響，因此在本文的研究中采用此種數據，根據研究時段選取F101992，F141999，F162006和F182013總共4期影像，長江中游城市群逐年數據灰度值分布頻率統計見圖1。同時為了驗證模型結果的精確性，研究使用Landsat TM系列衛星同期數據對夜間燈光數據進行糾正，數據源自中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據服務平臺，此外為了滿足研究工作的需要，本文還運用二次回歸函數方法對原始DMSP/OLS 夜間燈光數據進行相互校正，繼而提高其在時間序列上的可比性。

圖1 長江中游城市群1992年、1999年、2006年、2013年夜間燈光數據

1.2.2 土地利用數據 該數據下載自在“地球系統科學數據共享平臺”上發布的中國1995年、2000年、2005年3期空間分辨率為1 km的土地利用/覆蓋格網數據集(National Land Cover Data，NLCD)。具體的，在該數據的土地利用/覆蓋分類系統中包括“耕地”、“林地”、“草地”、“水域”、“城鄉、工礦、居民用地”和“未利用土地”總共6個一級類型，其中，在“城鄉、工礦、居民用地”中包括了“城鎮用地”、“農村居民點”和“其他建設用地”這3個二級類型[21]。因此，從該數據集中分別獲取1995年、2000年和2005年的二級類型數據“城鎮用地”，進而作為確定基于夜間燈光數據提取長江中游城市群1992—2013年總共22年逐年城鎮建成區面積的最佳閾值的輔助數據。

2 研究方法

2.1 對原始燈光數據進行聚類分析

針對DMSP/OLS夜間燈光數據的灰度值范圍為0～63，0值表示無燈光區域，隨著灰度值越大則表示該處燈光亮度值越高，同時由于在后續的研究中是采用基于輔助數據的比較法確定提取城鎮建成區面積的最佳閾值，此外作為輔助數據的是從“地球系統科學數據共享平臺”下載其發布的3期中國1995年、2000年、2005年這3個年份的空間分辨率為1 km的土地利用/覆蓋格網數據集(NLCD)數據，因此，為了能夠保證接下來城市建成區閾值的提取更為精準，繼而對1995年、2000年、2005年這3個年份的DMSP/OLS夜間燈光數據進行聚類分析，從而對夜間燈光數據灰度值的分布進行分類，了解夜間燈光數據本身亮度值的分布特征，繼而對接來下基于輔助數據的比較法確定提取城鎮建成區面積的最佳閾值起到鋪墊作用。聚類分析結果見表1，1995年、2000年、2005年這3年的夜間燈光亮度值所占比重較大的分別是8.83，9.97，11.81，由此可見，長江中游城市群在1995年、2000年、2005年這3年的夜間燈光亮度值數值較低，城鎮建成群范圍較小，此外，1995年、2000年、2005年這3年的夜間燈光亮度值和總數大小在年份上也是逐漸增大，可以看出，長江中游城市群處于發展擴張之中，城鎮建成區面積不斷擴大。

2.2 提取城鎮建成區面積

通過對國內外基于DMSP/OLS夜間燈光數據的長時間序列城鎮建成區面積提取方法進行綜合比較，繼而選取閾值法作為提取城鎮建成區的方法，而在閾值提取法中包括的基于輔助數據的比較法更能滿足本研究中進行長時間序列長江中游城市群空間格局演變的需要，因此，選取基于輔助數據的比較法來確定提取城鎮建成區面積的最佳閾值，繼而提取出長江中游城市群在各個年份的城鎮建成區面積。

以從“地球系統科學數據共享平臺”下載其發布的中國1995年、2000年、2005年3期空間分辨率為1 km的土地利用/覆蓋格網數據集(NLCD)數據中獲取的城鎮用地信息為基礎，采用基于輔助數據的比較法來確定提取長江中游城市群城鎮建成區的最佳閾值，即找出在kappa系數最大時對應的最佳閾值，基于此方法，本文選定燈光閾值≥25的區域作為城鎮建成區范圍，然后從1992—2013年逐年DMSP/OLS夜間燈光數據中提取長江中游城市群從1992—2013年總共22年間各年份的城鎮建成區面積，繼而為后續研究提供基礎。

2.3 使用空間格局變化分析方法

本文運用景觀生態學中的景觀指數方法[26]對提取的長江中游城市群在1992年、1999年、2006年、2013年4個年份的城鎮空間信息進行分析?？紤]到由DMSP-OLS燈光數據提取得到的長江中游城市群建成區數據的景觀類型較為復雜的特點，繼而選取景觀總面積(TA)、總斑塊數量(NP)、斑塊密度(PDh)、最大斑塊指數(LPI)、總邊界長度(TE)、平均邊界密度(ED)、景觀形狀指數(LSI)和聚集度指數(AI)總共8個典型景觀格局指標，各景觀格局指數的含義見表2,進而運用FRAG-STATS 4.2軟件對選取的8個典型景觀格局指標進行計算。

表1 1995年、2000年、2005年夜間燈光數據聚類分析統計

表2 景觀格局指數

3 結果與分析

FRAG-STATS 4.2軟件計算結果如表3所示，為了使得該計算結果顯現得更為直觀明了，因此，對表3中的各項景觀格局指標計算結果進行回歸分析，得到圖2中的各項指標在1992—2013年共22年間的變化趨勢。

3.1 長江中游城市群空間格局演變特征

景觀總面積(TA)、總斑塊數量(NP)、斑塊密度(PDh)這3個指標在整體層面上呈現出逐年增長的特征，在整體上反映出長江中游城市群在城鎮化擴張過程中城鎮面積和城鎮數量均得到不斷增加，具體的，這3個指標的年均增幅分別達到了31.89%，10.6%和10.7%，且2003—2013年的增幅要明顯高于1992—2002年的增幅，尤其是2010—2013年的增幅最明顯，同時孤立的城鎮板塊增幅也較為明顯，說明在1992—2013年這22年間，長江中游城市群出現了較多的小城市和新興城鎮。但是，這3個指標的波動也較為明顯，尤其是1992—1998年和2003—2010年這兩個階段的起伏波動最為明顯，此外這3個指標也呈現出很明顯的相關性，繼而反映出長江中游城市群內部在發展壯大過程中存在不穩定性和波動性，迫切需要按照科學規劃進行調整，最終實現協調發展。

總邊界長度(TE)、平均邊界密度(ED)和景觀形狀指數(LSI)這3個指標在整體層面上也保持著逐年增加的態勢，具體的，總邊界長度(TE)和平均邊界密度(ED)的年平均增長速度分別為18.86%和18.87%，同時2003—2013年的增幅要明顯高于1992—2002年的增幅，景觀形狀指數(LSI)的增幅為4.33%，體現了長江中游城市群城鎮區域的形狀復雜度不斷上升，進一步反映了長江中游城市群城鎮間聚集程度越來越高，相互影響也變得越來越大，但是這3個指標發展變化的起伏波動也較為明顯，尤其是1992—1998年和2003—2010年這兩個階段起伏波動較大，這不僅反映了長江中游城市群發展存在不協調性和不規范性，而且缺乏內部各城市之間的合理分工和穩定核心的帶動引領。

最大斑塊指數(LPI)和聚集度指數(AI)這兩個指標在整體層面體現出逐年下降的特征，最大斑塊指數(LPI)的起伏比較明顯，很明顯可以看出在2001—2013年最大斑塊指數(LPI)的起伏波動最大，說明城市群的核心城市面積變化存在不確定性，呈現不規則和無序化的特征，因此需要進行科學規劃來調整，聚集度指數(AI)的變化呈現出逐年平緩下降的特點，反映出長江中游城市群城鎮之間聯系越來越緊密，破碎度逐步減小，城鎮化水平得到不斷提高。

表3 1992-2013年長江中游城市群景觀格局指標計算結果

3.2 長江中游城市群空間格局優化發展的對策與建議

3.2.1 貫徹落實《長江中游城市群發展規劃》，同時高規格制定其他相關規劃 2015年4月國務院批復同意《長江中游城市群發展規劃》，標志著長江中游城市群發展已經上升為國家戰略，同時由于長江中游城市群包括武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群三大子城市群，跨越了湖北省、湖南省和江西省3個省份的行政管轄范圍，必定存在一定的避雷阻礙，因此，長江中游城市群發展要貫徹落實《長江中游城市群發展規劃》，積極開展和推動長江中游城市群三大核心城市武漢市、長沙市和南昌市以及其他地市在經貿、旅游和文化等各個領域的協調、往來和互動，從而實現長江中游城市群合理的區域分工和協調發展。同時，對于長江中游城市群內部其他相關規劃，也需要高規格高標準的完成，堅持生態與效率并重，最終實現長江中游城市群快速和科學發展。

3.2.2 集中力量推動武漢市、長沙市和南昌市的發展，提升這三大核心城市的核心作用和輻射作用 長江中游城市群擁有武漢市、長沙市和南昌市三大核心城市，他們分別是武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群的核心增長極，在各自城市群內部具有明顯優勢，是帶動各自子城市群和整個環長江中游城市群發展的龍頭和關鍵所在，但是在武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群內部，這三大核心城市的核心帶動作用卻是有差距的，當前，武漢市的城市實力和影響力對武漢城市圈的發展起著至關重要的作用，其更是整個長江中游城市群的核心龍頭，需要進一步強化武漢市的核心龍頭作用；長沙市的城市實力和影響力在長江中游城市群內部僅次于武漢市，在環長株潭城市群內部也是處于核心地位，需要進一步加快長沙市的發展壯大；相比之下，南昌市的城市實力和影響力明顯弱于武漢市和長沙市，由于南昌市自身的實力所限，導致環鄱陽湖城市群整體實力在各方面也跟武漢城市圈和長株潭城市群存在一定的差距，需要集中力量推動南昌市的發展，提升南昌市的競爭力。因此，需要進一步強化三大核心城市的首位城市作用，從而最終實現以點帶面的發展格局。

圖2 1992-2013年長江中游城市群景觀格局各指標變化趨勢

3.2.3 積極發展大中城市和穩步擴大小城鎮的發展規模，從而構建科學合理的城鎮等級結構 長江中游城市群除了武漢市、長沙市和南昌市為特大城市之外，其余的28個城市均為大中城市，同時伴隨長江中游城市群的不斷發展，中小城市進一步壯大，同時也產生了許多新興小城鎮，但是現今長江中游城市群的城鎮發展呈現出不規則和無序化的特征，反映出長江中游城市群城鎮結構不合理的現狀，尤其是黃石、株洲、岳陽和九江等大中城市作為長江中游城市群重要的組成部分，不僅是各自地級區域發展的核心龍頭，而且對于完善長江中游城市群城鎮結構也有著重要的意義，因此，需要積極發展大中型城市，支持培育地方增長極，從而促使大中城市能有效地分擔首位城市的部分職能，推動它們快速成長，成為聯系首位城市和中小城市的重要橋梁，同時穩步擴大小城鎮的發展規模，堅持走新型城鎮化的道路，提高城鎮發展的質量，選擇并培育一部分具有發展前途的鄉鎮，逐步將其發展升級為小城市，從而最終構建科學合理的城鎮結構。

本研究使用DMSP-OLS夜間穩定燈光數據，采用基于輔助數據的比較法提取得到1992年、1999年、2006年、2013年長江中游城市群，以及武漢市、長沙市和南昌市三市市域范圍的城鎮建成區范圍，見圖3。隨著社會經濟的發展，整個長江中游城市群的城鎮化速率不斷加快，三大核心城市武漢市、長沙市和南昌市的城鎮建成區面積均得到很大的擴展，其中武漢市市域的城鎮建成區面積從1992年的501.37 km2增加到2013年2 516.35 km2，在這22 年的時間里增加了4.12倍；長沙市市域的城鎮建成區面積從1992年的158.02 km2增加到2013年的1 716.83 km2，在這22 年的時間里增加了9.86倍，增幅在長江中游城市群三大核心城市當中最高；南昌市市域的城鎮建成區面積從1992年的135.32 km2增加到2013年915.78 km2，在這22 年的時間里增加了5.77倍，增幅也較為明顯。由此可以看出長江中游城市群三大核心城市城鎮建成區面積不斷擴展，城市整體實力也不斷得到提升，從而保證三大核心城市在長江中游城市群的發展崛起中更好地發揮核心增長極的龍頭作用。

圖3 城鎮建成區面積演變

4 結 論

在1992—2013年總共22年間，長江中游城市群城鎮化快速擴展，城鎮建成區面積增幅達到7.02倍，斑塊數量增幅為2.35倍，斑塊密度也不斷增加，同時景觀斑塊形狀復雜度不斷上升，中小城市不斷發展壯大，同時出現了較多的新興小城鎮，總邊界長度和平均邊界密度的年均增長速度分別為18.86%和18.87%，最大斑塊指數和聚集度指數兩個指標呈現出逐年下降的態勢。但是在整體上所有的景觀總面積、總斑塊數量和斑塊密度等8個指標的演變過程均存在著一定的波動和無序化。

DMSP/OLS夜間燈光衛星數據在監測城市化和分析城市空間格局演變等方面有無可比擬的優勢，但實際應用中存在DMSP/OLS夜間燈光衛星數據分辨率過低等問題，導致小城市、縣城以及小城鎮等面積較小城區的數據準確性不高，通過較高分辨率的數據開展更加精細的定量化研究可以改善這一情況，這是以后的研究需要拓展的地方。