基于DMSP/OLS數據的蒙古高原城市群空間特征比較

李胭胭，董曉峰， 李 宇

（1.北京交通大學土木建筑工程學院，北京 100044；2.北京交通大學建筑與藝術學院，北京 100044；3.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101）

關于城市群空間特征方面的研究主要包括城市群空間范圍劃定[1]、城市群空間網絡化研究[2]、城市群內部經濟聯系等測度比較研究[3]、城市群區域一體化研究[4]、城市群區域協調發展研究[5]等。以上研究偏向于選用人口、GDP 等社會經濟統計數據，以市域或縣域為研究單元進行分析，而夜間燈光數據已被研究證明與社會經濟指標有很強的相關性，并在社會科學領域得到了廣泛的應用[6]，由于其數據本身的特性（空間分辨率為1 km 的柵格數據），在使用過程中不會受到行政單元區劃的限制，適用于城市群空間特征方面的研究[7]。

在研究區域上，關于絲綢之路經濟帶上的城市群研究比較缺乏，尤其是蒙古高原上中外城市群空間特征的對比分析幾乎處于空白狀態。鑒于絲綢之路經濟帶的地理特殊性和戰略重要性，對沿線跨國大都市尤其是城市群的比較研究意義重大。本文研究對象中的呼包鄂城市群是2018 年國家批復的國家級城市群之一，烏達城市群則根據蒙古國實際發展情況由作者自行界定，雖然城市數量規模很小，城市級別也較低，但烏蘭巴托和達爾汗地區發展的中心性使其成為全國獨一無二的特殊中心區域，加上同位于黃土高原這一地理特殊性，可將其與呼包鄂城市群進行比較分析。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

烏達城市群位于蒙古國中部區域，主要有兩個中心城市烏蘭巴托市和達爾汗市，由于其地理位置的特殊性（烏蘭巴托市位于中央盟內部，達爾汗烏勒盟位于色楞格盟內部），烏達城市群范圍界定為包括首都烏蘭巴托市、中央盟、達爾汗烏勒盟及色楞格盟組成的區域，總面積為12.3 萬km2。其中烏蘭巴托是蒙古國的經濟、政治、金融、科技和文化中心；達爾汗市為達爾汗烏勒省首府，蒙古國第二大城市；色楞格盟首府蘇赫巴托爾和中央盟首府宗莫德與以上兩個城市相比，規模過小，本文分析過程中使用的夜間燈光數據不能全面反映其城市擴張情況，故分析過程中暫時不予考慮。呼包鄂城市群位于全國城鎮體系“京-呼-包- 銀”城鎮發展軸的中段，是國家呼包鄂榆重點開發區和呼包銀經濟區的重要組成部分，包括品字形分布的自治區首府、政治中心呼和浩特市，制造業中心、最大城市包頭市，以及新興草原都市、能源城市鄂爾多斯市，總面積為13 萬km2。

1.2 數據來源

DMSP/OLS 非輻射定標數據來自美國國家海洋與大氣管理局（NOAA）下屬的美國國家地球物理數據中心（NGDC，https://www.ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html），包括6 個衛星獲取的1992-2012 年共21 年的33 期影像。本文選用其中的穩定燈光影像，像元DN值范圍為1 ～63，DN值越大表示該區域的燈光強度值越大。校正所用參考影像為輻射定標數據，與非輻射定標數據相比，解決了象元DN值飽和的問題。DEM 數據來自地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/）；呼包鄂各市的城市建成區面積統計數據來自《中國城市建設統計年鑒》（2003-2014 年），烏蘭巴托市和達爾汗市節點年份的城市建成區面積來自Hogeun 等[8]的研究成果，以上統計數據用于夜間燈光影像提取城市建成區的閾值對比分析。

2 研究方法

2.1 夜間燈光影像校正

1）數據預處理。以研究區矢量邊界作為掩膜提取所有待校正影像和參考影像，將所有研究區影像投影坐標系轉換為蘭伯特等面積投影坐標系，并對影像網格重采樣為1 km2，以此消除在WGS-84 坐標系下影像網格隨緯度增大而減小的問題，本文的影像校正方法參考了曹子陽等[9]的研究成果。

2）相互校正和飽和校正。在確定了研究區待校正影像和參考影像后，提取每一期影像的每一個像元的DN值，分別用33 期的待校正影像與參考影像進行指數、線性、對數、二次多項式、冪數5 種形式的回歸分析，得到5 組相關系數（圖1）。

圖1 回歸模型相關系數

可以看出，二次多項式回歸的相關系數總體上相對最高，說明其擬合的待校正影像和參考影像的相關性最好，因此，選擇二次多項式方程建立校正模型，模型計算公式如下：

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為二次多項式回歸得到的參數。經過相互校正后的DMSP/OLS 數據影像之間具有可比性，同時每一期影像都削弱了像元DN值的飽和程度。

3）影像間的連續性校正。在相互校正和飽和校正后仍存在影像數據集不連續的問題，如不同傳感器獲取的同一年度的影像、不同年度影像相同象元的DN值波動問題。同年份一致性校正：

式中，為經過相互校正和飽和校正后2 個不同傳感器所獲影像中第i個像元的DN值；表示經過同年份一致性校正后的第n年影像中第i個像元的DN值。

影像間連續性校正：

校正前后的城市群夜間燈光影像對比如圖2 所示。

圖2 影像校正前后對比圖

2.2 城市建成區提取

基于DMSP/OLS 數據的城市建成區提取方法主要有圖像分類法和閾值法兩大類，其中閾值法主要有經驗閾值法、突變檢測法和基于輔助數據的比較法。經驗閾值法過于主觀，突變檢測法易忽略城鎮發展的區域差異，而基于輔助數據的比較法更能滿足進行長時間序列城市建成城區測度分析的需要[10]。因此，本文采用基于輔助數據的比較法，以各市已知的建成區面積統計數據為基礎，分別確定兩個城市群基于夜間燈光數據提取城市建成區的最佳閾值。

2.3 城市擴張測度

選取擴張面積（ΔA）、擴張速度（V）和擴張強度（R）

3 個指標來衡量各城市擴張的數量特征，公式如下：

式中，Aa為1995 年城市建成區面積；Ab為2013 年建成區面積；T為時間間隔，本文中為18。

2.4 空間演變特征分析

借助景觀生態學中的各項指數，將城市建成區作為景觀斑塊，分析其在空間上的分布特征，用以表示城市群的空間特征，計算過程利用Fragstats 4.2.1 軟件完成。選取的指數有：

1）總斑塊數量（NP）：指區域中所有斑塊的總數，描述整個區域內斑塊的異質性。NP 越大景觀破碎度越高，反之破碎度越低，對城市群區域發展來說，越高的破碎度表明區域發展越趨向均衡。

2）斑塊總面積（TA）：代表該區域可探測到的城市建成區域總面積。

3）最大斑塊面積比（LPI）：即區域內最大斑塊面積占所有斑塊總面積的比重，可反映出斑塊所在城市的區域中心性。

4）景觀形狀指數（LSI）：是通過計算區域內某斑塊形狀與相同面積的圓或正方形之間的偏離程度來測量其形狀復雜程度的，本文研究對象為城市建成區，計算時以圓形作為比較。

5）邊界總長度（TE）：所有斑塊的邊界（即城市邊界）長度之和。

3 結果分析

3.1 城市建成區提取

以各市已知的建成區面積統計數據為基礎，與校正后的夜間燈光柵格數據進行比較，分別確定各市基于夜間燈光數據提取城市建成區的最佳閾值，對于部分缺失統計數據的年份，經過與相近年份已知數據的反復比較分析，確定其合適的提取閾值，最終DN值大于該閾值的所有象元被提取為城市建成區，見表1 和圖3。

圖3 城市建成區提取結果

表1 夜間燈光影像建成區提取面積及閾值/km2

可以看出，5 個城市的建成區面積在1995-2013 年間均有明顯增長，其中增長幅度最大的為烏蘭巴托市（該部分將在后續城市群擴張測度部分進行解釋說明）。從建成區提取閾值上看，呼包鄂各城市建成區的提取閾值明顯大于烏達城市群。根據夜間燈光數據的特點，越發達的地區夜間燈光亮度值越高，DN值也越大，同時，所有夜間燈光影像在校正過程中均使用同一標準、統一分析，據此可反映出呼包鄂城市群的城市發達程度要顯著高于烏達城市群，與實際情況相符。

3.2 城市群擴張測度

各城市擴張數量計算結果見表2。

表2 城市擴張統計

從城市擴張總量上看，烏蘭巴托市最高，達爾汗最低，烏達擴張差異較大，而呼包鄂各市擴張差異則相對均衡。烏蘭巴托作為蒙古國的首都城市，至2016 年底，GDP 達156 201.18 億圖，占全國GDP 總量的65.4%。加上烏蘭巴托自然資源豐富，可以提供國內70%的石油需求，且全國大部分工廠和企業都設在此，全市工業總產值約占全國工業總產值的一半以上。隨著烏蘭巴托市經濟持續快速地增長，其中心地位不斷鞏固加強，烏蘭巴托市的人口膨脹態勢也日益嚴重，至2017 年底烏蘭巴托常住人口占蒙古國總人口的46%，城市建設力度也隨之加大，城市建成區面積已超過1995 年城市建成區面積的2 倍以上。相比之下，達爾汗市城市發展速度與烏蘭巴托之間懸殊較大，如圖4 所示。

圖4 烏蘭巴托、達爾汗城市建成區面積

從城市擴張速度上看，烏蘭巴托仍居榜首，達爾汗市仍明顯低于其他城市，增長速度緩慢。受烏蘭巴托極化效應的影響，達爾汗雖為蒙古國第二大城市，其發展受到了限制。

從城市擴張強度上看，鄂爾多斯顯著高于其他城市。鄂爾多斯為新型能源型草原都市，具有煤炭、天然氣等眾多優勢資源，注重大基地、大產業開展綜合開發利用。2016 年人均GDP 為21.5 萬元，明顯高于重要工業城市包頭（13.5 萬元）和省會城市呼和浩特（10.3 萬元），經濟的快速發展必然帶動城市的建設活動，且由于鄂爾多斯城市建成區面積基數（1995 年僅為17 km2）較小，相對其他城市而言，同樣的城市擴張量卻造成較大的擴張強度。

3.3 城市群空間演變特征

通過Fragstats 計算的各景觀格局指數如表3 所示。

表3 城市建成區景觀格局指數

呼包鄂城市群在1995-2013 年間總斑塊數量NP 值逐漸增大，表明區域內城鎮數量不斷增加，新興小城鎮得到逐步發展，其中鄂爾多斯斑塊數量最多。而烏達城市群僅2013 年增加了一個小斑塊，城市發展一直以來都集中在烏蘭巴托和達爾汗的主城區，區域發展很不均衡。

兩個城市群的斑塊總面積TA 均逐年增加，呼包鄂城市群增長比率為142%，烏達城市群為122%，表明兩個城市群的城市化過程總體處于快速發展狀態，但是原有城市的發展和面積的擴張是該區域城市建成區面積快速增加的主導因素，雖然小城鎮逐步興起，但其增加的面積所占比重仍然較低。

從最大斑塊面積比LPI 來看，最大城市呼和浩特建成區面積所占比重有所下降，新興小城鎮得到更多的發展機會和發展空間，呼包鄂三市之間發展更為均衡。烏蘭巴托建成區面積占比不斷增加，也表明其作為全國性的中心城市，對周邊地區的帶動作用較弱，而在不斷吸納周圍地區資源，區域極化效應顯著。

呼包鄂城市群和烏達城市群的LSI 均在不斷增加，城市邊界形狀更加復雜，也在一定程度上反映出城市在擴張過程中的集約度和有序度在降低。

與斑塊面積相似，邊界總長度TE 比較直觀的反映了城市建成區的大小，但同時也能反映出城市邊界的破碎化程度。呼包鄂城市群1995-2013 年邊界總長度年均增長率為9.5%，高于斑塊總面積的年均增長率7.9%，烏達城市群邊界總長度年均增長率為2.9%，低于其斑塊總面積的年均增長率6.8%，表明呼包鄂城市群城市邊界破碎化程度有所增加，而烏達城市群城市邊界破碎化程度有較大幅度降低，相對呼包鄂城市群，受地形限制的烏達城市群的城市擴張更加緊縮。

4 結 語

5 個城市的建成區面積在1995-2013 年間均有明顯增長，其中增長幅度最大的為烏蘭巴托市，最小的是達爾汗市，呼包鄂各市的增長幅度之間差異較小。呼包鄂城市群城市建成區的提取閾值顯著高于烏達城市群，呼包鄂城市群的城市發達程度要顯著高于烏達城市群。從城市擴張總量和擴張速度上看，烏蘭巴托均居于榜首，達爾汗則明顯低于其他城市，增長速度緩慢，烏蘭巴托極化效應顯著，使周圍地區的發展大大受到了限制，相對而言，呼包鄂城市群各城市之間的發展則較為均衡。從城市擴張強度上看，鄂爾多斯顯著高于其他城市，作為新興能源草原型城市，發展勢頭迅猛。

呼包鄂城市群在1995-2013 年間的斑塊數量逐年增加，城市建成區面積也有大幅度增長，城市化過程處于快速發展狀態，周邊新興小城鎮得到逐步發展，最大的城市呼和浩特建成區面積所占比重有所下降，區域發展趨向均衡化。但城市擴張過程中的集約度和有序度卻有所降低，城市邊界破碎化程度加大。烏達城市群的發展一直集中在烏蘭巴托和達爾汗主城區，且絕大部分擴張面積屬于烏蘭巴托，作為中心城市，烏蘭巴托對周邊區域缺少帶動作用，一直處在極化發展過程中，發展速度緩慢。但因受地形限制，烏蘭巴托和達爾汗的擴張更加緊縮，城市邊界破碎化程度有所降低。如何走更可持續、更均衡的道路是烏達城市群未來發展過程中將面臨的挑戰。