基于NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)的京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚特征分析

張建文， 梁彥慶，2，3， 崔立燁， 官洋溢， 楊群葉

1. 河北師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，石家莊 050024；2. 河北省環(huán)境變化遙感識別技術(shù)創(chuàng)新中心，石家莊 050024；3. 河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實驗室，石家莊 050024；4. 河北省國土空間規(guī)劃編制研究中心，石家莊 050056

經(jīng)濟(jì)在空間上的不均勻分布是當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個突出特征[1]．我國在20世紀(jì)90年代中期之后，市場成為資源配置的主要作用力．于是，在經(jīng)濟(jì)規(guī)律的自發(fā)作用下，生產(chǎn)要素開始集聚到一定的區(qū)域或城市．經(jīng)濟(jì)活動集聚所帶來的集聚效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)，使得經(jīng)濟(jì)活動集聚區(qū)相對于其他區(qū)域得到了更加快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市經(jīng)濟(jì)集聚也成為了新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)關(guān)注的一個重點問題[1-2]．在經(jīng)濟(jì)集聚的相關(guān)研究中，通常使用基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的單位面積經(jīng)濟(jì)(地均二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、地均GDP等)作為經(jīng)濟(jì)集聚程度的度量指標(biāo)，如周侃等[3]選取單位面積上非農(nóng)產(chǎn)出作為經(jīng)濟(jì)集聚度量指標(biāo)分析經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域水污染物的影響，汪聰聰?shù)萚4]也同樣選用單位面積的非農(nóng)產(chǎn)出指標(biāo)分析經(jīng)濟(jì)集聚對霧霾污染的影響，張翠菊等[5]利用單位面積城市土地的GDP產(chǎn)出來衡量城市經(jīng)濟(jì)活動的集聚程度；或是通過單位面積人口等指標(biāo)來衡量城市經(jīng)濟(jì)集聚程度，如劉修巖等[1]采用每平方公里的人口數(shù)量作為經(jīng)濟(jì)集聚程度的度量，認(rèn)為人口密度是衡量經(jīng)濟(jì)活動集聚的較為合適的指標(biāo)；亦或通過經(jīng)濟(jì)規(guī)模或人口的基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、泰爾指數(shù)等指標(biāo)來表示該區(qū)域的集聚程度，研究尺度多以國家或省域單元為主，如鄧麗君等[6]引入城市基尼系數(shù)測算城市群人口和經(jīng)濟(jì)的集聚程度，李佳洺等[7]利用城市基尼系數(shù)和首位城市集聚度對我國20個城市群的經(jīng)濟(jì)和人口的集聚程度進(jìn)行測度和分析，劉滿鳳等[8]用赫芬達(dá)爾指數(shù)、基尼指數(shù)和地理集中度指數(shù)測度了我國省級區(qū)域的經(jīng)濟(jì)集聚度水平．采用統(tǒng)計數(shù)據(jù)能夠?qū)Τ鞘薪?jīng)濟(jì)集聚程度進(jìn)行有效研究，但存在統(tǒng)計數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一、空間分辨率低、實時性較差等缺點，導(dǎo)致對城市經(jīng)濟(jì)集聚特征刻畫不夠精準(zhǔn)．

經(jīng)濟(jì)集聚反映經(jīng)濟(jì)活動在地域空間內(nèi)的集中程度[3]，在人類經(jīng)濟(jì)活動的刻畫上，夜間燈光影像相比普通遙感衛(wèi)星影像，記錄的地表燈光強(qiáng)度信息能更加直接反映人類經(jīng)濟(jì)活動的差異，對于經(jīng)濟(jì)活動的空間表達(dá)更加具象和客觀；相比統(tǒng)計數(shù)據(jù)，則更易獲取、覆蓋范圍更廣、實時性更強(qiáng)[9]．目前應(yīng)用較廣泛的夜間燈光數(shù)據(jù)主要是DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System)和NPP-VIIRS(National Polarorbiting Partnership，Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)2種類型，其中DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)以年度數(shù)據(jù)形式發(fā)布，不同年份的可比性較差，存在燈光飽和的現(xiàn)象，應(yīng)用之前需要進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理，數(shù)據(jù)產(chǎn)品在2013年之后停止更新，由于發(fā)布時間較早且時間序列較長，在經(jīng)濟(jì)活動研究中的應(yīng)用較廣泛[10]；新一代NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)產(chǎn)品具備更精細(xì)的時空分辨率，不同年份數(shù)據(jù)可比性較強(qiáng)，數(shù)據(jù)不存在飽和現(xiàn)象，發(fā)布于2012年并且持續(xù)更新，成為經(jīng)濟(jì)活動估算的新研究熱點[11]．在經(jīng)濟(jì)集聚的研究中，不存在燈光飽和的NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)用于研究如京津冀城市群經(jīng)濟(jì)差異較大的區(qū)域更具優(yōu)勢．

城市群是我國經(jīng)濟(jì)活動集聚的主要載體，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎[12]．京津冀城市群為我國三大城市群之一，作為北方人口和經(jīng)濟(jì)活動最核心的區(qū)域，在京津冀協(xié)同發(fā)展國家戰(zhàn)略引導(dǎo)下，探討其城市經(jīng)濟(jì)集聚特征對分析城市群不均衡發(fā)展機(jī)理、制定針對性的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方針具有重要意義．

綜上，本文基于城市群角度，對2012-2018年10月NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用基尼系數(shù)、首位城市集聚度以及地均燈光強(qiáng)度來測算城市群和各城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度，采用核密度估計法、重心模型、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法探究京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚時空特征，擬為城市群協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定提供依據(jù)．

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 研究區(qū)域

京津冀城市群位于我國環(huán)渤海地區(qū)心臟地帶，介于東經(jīng)113°27′-119°50′，北緯36°05′-42°40′之間，包含北京、天津2個直轄市和河北省的11個地級市，土地面積21.6萬km2，屬溫帶季風(fēng)氣候．截至2017年底，常住人口1.12億人，約占全國的8%；GDP總量達(dá)到80 580.5億元，約占全國的10%，是我國北方人口和經(jīng)濟(jì)活動最密集的城市區(qū)域和經(jīng)濟(jì)核心區(qū)[13]．

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

NPP-VIIRS(2012-2018年)和DMSP/OLS(2012年、2013年)夜間燈光數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局官網(wǎng)(https：∥www.ngdc.noaa.gov/eog)．京津冀城市群市域行政區(qū)邊界數(shù)據(jù)來源于1∶100萬全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)(https：∥www.webmap.cn)；相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2013-2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《河北省經(jīng)濟(jì)年鑒》《天津經(jīng)濟(jì)年鑒》和《北京經(jīng)濟(jì)年鑒》．

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于北半球NPP-VIIRS數(shù)據(jù)集冬季像元DN值受積雪的影響，夏季像元DN值雜散光污染嚴(yán)重[14]，因此選擇數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的2012-2018年10月共7期燈光影像；DMSP/OLS(2012-2013年)不存在背景噪聲，用于處理NPP-VIIRS背景噪聲．

為避免影像網(wǎng)格變形帶來的影響并便于計算影像亮源像元的面積，將行政區(qū)邊界矢量圖和夜間燈光影像均轉(zhuǎn)換成蘭伯特等面積投影坐標(biāo)系并將影像網(wǎng)格重采樣為500 m×500 m，然后利用行政區(qū)邊界矢量圖裁剪燈光影像．利用2012年和2013年DMSP/OLS夜間燈光影像非0的像元生成掩膜，分別提取2012年和2013-2018年NPP-VIIRS影像數(shù)據(jù)作為穩(wěn)定的夜間燈光區(qū)域，將掩膜外區(qū)域像元值賦為0．由于北京市為研究區(qū)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市，因此提取2018年北京市行政區(qū)范圍的最大燈光DN值作為閾值，將高于此閾值的DN值賦為該值以達(dá)到減弱極高異常值影響的目的，同時將負(fù)值像元賦為0，從而得到校正后的燈光影像．

1.3 研究方法

1.3.1 經(jīng)濟(jì)集聚程度測度方法

經(jīng)濟(jì)集聚反映的是經(jīng)濟(jì)活動在地域空間內(nèi)的集中程度，利用NPP-VIIRS夜間燈光影像與人類經(jīng)濟(jì)活動相關(guān)性[9]，通過夜間燈光數(shù)據(jù)測算城市群及各城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度．

1) 基于燈光強(qiáng)度的城市群整體經(jīng)濟(jì)集聚程度測定方法

統(tǒng)計城市行政區(qū)范圍內(nèi)的燈光累計值來表示其經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模，以首位城市集聚度表示首位城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模在整個城市群中的比重，即首位城市燈光累計值與整個城市群燈光累計值的比值，從首位城市的角度來分析城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否集聚，其計算公式為：

Wi=Pi/Ti

(1)

式中：Wi為第i年首位城市集聚度；Pi為第i年首位城市燈光累計值；Ti為第i年城市群總燈光累計值．

城市基尼系數(shù)采用馬歇爾提出的方法[15]，用以分析經(jīng)濟(jì)集聚程度隨時間變化的特征，其計算公式為：

Gi=Ti/2Si(n-1)i=2012，2013，…，2018

(2)

式中：Gi為第i年的基尼系數(shù)；T為城市群各城市之間燈光累計值之差的絕對值總和；S為整個城市群的燈光累計值；n為城市群內(nèi)的城市數(shù)量．基尼系數(shù)的取值范圍在0～1之間，其值越接近0，表明經(jīng)濟(jì)活動越分散；越接近1，表明經(jīng)濟(jì)活動越集中[16]．

2) 基于地均燈光強(qiáng)度的城市經(jīng)濟(jì)集聚程度測定方法

采用測算后的地均燈光強(qiáng)度來代表城市群各城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度，數(shù)值越大表示該城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度越高，反之相反．計算公式為：

Dj=TDNj/Sj

(3)

式中：Dj為j城市地均燈光強(qiáng)度；TDNj為j行政區(qū)范圍的燈光累計值；Sj為j行政區(qū)的亮源區(qū)面積．

1.3.2 經(jīng)濟(jì)集聚特征分析方法

1) 用于經(jīng)濟(jì)集聚空間結(jié)構(gòu)特征分析的核密度估計法

通過對隨機(jī)變量概率密度進(jìn)行估計，采用連續(xù)的密度曲線描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)和演化規(guī)律[17]．假設(shè)隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為f(x)，在點x的概率密度估計如(4)所示．選擇常用的高斯核函數(shù)對京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚空間結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行估計，表達(dá)式如公式(5)：

(4)

(5)

2) 用于經(jīng)濟(jì)集聚離散趨勢特征分析的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法

采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長短軸、方向角、扁率等參數(shù)，定量描述經(jīng)濟(jì)集聚的離散趨勢特征．長短軸表示經(jīng)濟(jì)集聚的分布范圍；方向角為長軸與正北方向順時針的夾角，表示經(jīng)濟(jì)集聚的分布方向；長短軸的比值為扁率，扁率越大，表示分布越集聚，反之越分散[18-19]．標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的計算公式為：

(6)

3) 用于經(jīng)濟(jì)集聚重心遷移特征分析的重心軌跡法

通過計算重心及其變化軌跡，分析經(jīng)濟(jì)集聚的重心遷移特征[19]，計算公式如下：

(7)

2 結(jié)果及分析

2.1 指標(biāo)合理性檢驗

已有研究證明[18]，夜間燈光強(qiáng)度與GDP高度相關(guān)，本以夜間燈光數(shù)據(jù)測算的燈光強(qiáng)度(燈光累計值)作為經(jīng)濟(jì)規(guī)模的代理變量(將不再驗證)，而以亮源區(qū)地均燈光強(qiáng)度(地均燈光累計值)作為經(jīng)濟(jì)集聚程度的代理變量的實證研究較少，為了確保指標(biāo)合理性，以2012年、2014年和2016年為例，將亮源區(qū)地均燈光強(qiáng)度與地均GDP進(jìn)行相關(guān)性檢驗和回歸分析．由圖1可知，兩者具有很強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系，決定系數(shù)(R2)均達(dá)到0.90以上，表明地均燈光強(qiáng)度指標(biāo)能夠作為經(jīng)濟(jì)集聚程度的代理變量．

圖1 地均燈光強(qiáng)度與地均GDP的相關(guān)關(guān)系

2.2 經(jīng)濟(jì)集聚時間變化特征

基于燈光累計值結(jié)合公式(1)、公式(2)測算首位城市集聚度和城市基尼系數(shù)，分析城市群整體經(jīng)濟(jì)集聚程度的時間變化特征．

由圖2可知，2012-2018年，首位城市集聚度均在0.200以上，最高值為2015年達(dá)到0.256，可見京津冀城市群經(jīng)濟(jì)一直處于非均衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)，集聚顯著，但由于首位城市集聚度均在0.5以下，表明經(jīng)濟(jì)集聚還未達(dá)到過度集聚的程度．從各城市之間經(jīng)濟(jì)規(guī)模差異的角度，利用城市基尼系數(shù)進(jìn)行城市群經(jīng)濟(jì)集聚程度的時間變化分析，發(fā)現(xiàn)其總體上呈波動平衡的狀態(tài)．具體來看，城市基尼系數(shù)2012-2015年不斷變大，由0.189增大到0.215，經(jīng)濟(jì)集聚程度在前期不斷上升；2015-2017年降至0.175，經(jīng)濟(jì)集聚程度在中后期開始平穩(wěn)下降，主要是由于2015年之后《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要實施方案(2015-2020年)》開始落實所致；2017年國家級雄安新區(qū)在河北設(shè)立，京津冀城市群協(xié)同發(fā)展達(dá)到新高度，城市基尼系數(shù)降至研究期內(nèi)最小值；總的來說，城市基尼系數(shù)的范圍大約在0.18～0.21之間，基本保持一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)集聚程度波動主要體現(xiàn)在其對國家戰(zhàn)略及相關(guān)政策變化響應(yīng)較為靈敏．

圖2 京津冀城市群2012-2018年首位城市集聚度和城市基尼系數(shù)變化

通過公式(3)測算地均燈光強(qiáng)度進(jìn)而分析城市群內(nèi)各城市經(jīng)濟(jì)集聚程度的時間演變特征(圖3)．從時間演變上看，各城市經(jīng)濟(jì)集聚程度雖有波動，但總體上一直處于相對穩(wěn)定的上升趨勢．研究期內(nèi)，一直處于高位的是北京和天津，兩市明顯高于河北省各市且絕對差異隨時間在逐漸變大，可見京津與河北省各市在經(jīng)濟(jì)體量上相差顯著，其優(yōu)勢區(qū)位的累積性與自我強(qiáng)化性使其與河北省各市絕對差異不斷擴(kuò)大；河北省內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚程度較高的是唐山、石家莊、秦皇島和廊坊，初期以唐山最高、石家莊和秦皇島次之、廊坊最低，后期則以廊坊最高、石家莊和唐山次之、秦皇島最低，體現(xiàn)出廊坊依托其環(huán)京津的獨特區(qū)位優(yōu)勢而迅速發(fā)展的特征；較低的是邢臺、承德、衡水等市，其中盡管衡水隨時間變化呈不斷增長趨勢，但一直處于末位．京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚程度整體上具有明顯的分層結(jié)構(gòu)，且隨時間變化各市經(jīng)濟(jì)集聚程度的分層亦更加明顯．

圖3 2012-2018年京津冀城市群各城市地均燈光強(qiáng)度

從各城市經(jīng)濟(jì)集聚程度年均增長變化上看，研究期內(nèi)一直處于正增長的城市僅有北京，初期和后期的增速較快，在0.10以上，中期增速較為平緩，約在0.01～0.05之間；負(fù)增長年份相對較多的城市主要是邯鄲、秦皇島、唐山和天津，其中邯鄲4年(2013年-2015和2018年)、秦皇島3年(2013-2015年)、唐山和天津市也均為3年(2014-2016年)．可以看出京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚程度隨時間變化呈現(xiàn)出北京長期高位穩(wěn)定，邯鄲、秦皇島、唐山和天津波動發(fā)展，其他城市相對低位穩(wěn)定的演變特征．

2.3 經(jīng)濟(jì)集聚空間結(jié)構(gòu)特征

運用ArcGIS結(jié)合核密度估計公式(4)、(5)可視化表達(dá)經(jīng)濟(jì)集聚空間結(jié)構(gòu)演變特征(圖4)．

底圖來源于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站，審圖號：GS(2016)1610號．

2012-2018年，經(jīng)濟(jì)集聚的最大值為北京和天津兩市，其他城市與京津兩市存在較大差異．總體上看，京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚表現(xiàn)出明顯的空間結(jié)構(gòu)差異，呈現(xiàn)雙核集聚(北京—天津)—多中心發(fā)展的空間集聚模式．北京和天津雙核地位非常穩(wěn)定，與劉浩等[13]對1992-2013年京津冀城市群經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的研究具有較強(qiáng)的一致性，可見城市群雙核結(jié)構(gòu)不僅受到經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和人口規(guī)模等社會經(jīng)濟(jì)因素影響，其形成還具有一定的歷史因素；廊坊依托其京津走廊的獨特地域優(yōu)勢，經(jīng)濟(jì)集聚程度不斷提高且增速較快，而唐山和石家莊兩市與京津雖然還有較大差距，但發(fā)展迅速且上升趨勢明顯，與廊坊一同成為京津冀經(jīng)濟(jì)集聚的第二梯度；城市群外圍以承德、滄州、衡水、邢臺等形成經(jīng)濟(jì)集聚的低谷區(qū)．從核密度表示的空間關(guān)系分析，空間相關(guān)性較差的城市經(jīng)濟(jì)集聚呈同心圓式擴(kuò)散，如經(jīng)濟(jì)集聚程度較高的北京和較低的張家口、承德等；空間相關(guān)性較強(qiáng)的城市多呈橢圓式擴(kuò)散且具有方向性，如天津有向東北和西南方向擴(kuò)散的趨勢，對唐山和廊坊的影響較大．從空間輻射的相關(guān)性上分析，城市群經(jīng)濟(jì)集聚結(jié)構(gòu)總體上呈以京津為核心并向周邊輻射的西北—東南方向經(jīng)濟(jì)集聚核心區(qū)；西南區(qū)域形成保定、石家莊、邢臺和邯鄲的S型不同程度經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展區(qū)，核心城市為石家莊；東北區(qū)域則形成以天津為核心的唐山、秦皇島的東北—西南方向的沿海經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展區(qū)；西北區(qū)域受周圍城市影響較小，形成以張家口、承德各自為中心發(fā)展的低經(jīng)濟(jì)集聚程度區(qū)．天津作為雙核之一，在經(jīng)濟(jì)集聚的相關(guān)關(guān)系上和北京具有粘連之勢，和經(jīng)濟(jì)集聚程度較高的唐山以及廊坊聯(lián)系緊密，同時也是沿海經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展區(qū)的核心城市，對京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚空間結(jié)構(gòu)具有重要的影響．從經(jīng)濟(jì)集聚隨時間變化體現(xiàn)的差異上看，年際間空間特征相似度較高，空間結(jié)構(gòu)變化較小且呈穩(wěn)定發(fā)展的狀態(tài)；年內(nèi)空間特征差異明顯，高經(jīng)濟(jì)集聚區(qū)大致在城市群中心，經(jīng)濟(jì)集聚呈斷崖式發(fā)展，使得分布于城市群外圍的河北各市與京津兩市一直差異巨大，形成連片的低經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展區(qū)．

不同等級的經(jīng)濟(jì)集聚梯度區(qū)呈現(xiàn)不同的方向特征，表明經(jīng)濟(jì)集聚并非圈層擴(kuò)散，但空間相關(guān)性依然存在，距離的遠(yuǎn)近雖然對經(jīng)濟(jì)集聚的空間結(jié)構(gòu)具有一定的影響，但也是其必要非充分條件．京津兩市由于與河北各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的差異、空間結(jié)構(gòu)不均衡現(xiàn)象顯著，一直是經(jīng)濟(jì)集聚的熱點區(qū)；緊鄰熱點區(qū)的張家口、承德兩市的環(huán)京低經(jīng)濟(jì)集聚帶表現(xiàn)的則是城市群經(jīng)濟(jì)集聚的空間異質(zhì)性，其原因更多是生態(tài)抑制性的低經(jīng)濟(jì)增長；作為河北省省會的石家莊和具有良好工業(yè)基礎(chǔ)的唐山以及受京津兩市影響較大的廊坊，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中經(jīng)濟(jì)集聚程度不斷提高，但受總量水平和空間距離制約只對周邊地區(qū)一定范圍內(nèi)產(chǎn)生影響，帶動作用相對較小．

2.4 經(jīng)濟(jì)集聚離散趨勢和重心遷移特征

運用ArcGIS結(jié)合公式(6)繪制標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，通過橢圓變化及長短軸、方向角、扁率探討不同年份城市群經(jīng)濟(jì)集聚離散趨勢特征．

由圖5和表1可知，橢圓周長2012-2015年變小，2015-2017年變大，2017-2018年再次變小，表明經(jīng)濟(jì)集聚由初期呈現(xiàn)的收縮狀態(tài)逐步轉(zhuǎn)向擴(kuò)張，到2017年后又出現(xiàn)收縮趨勢．經(jīng)濟(jì)集聚總體上呈現(xiàn)擴(kuò)張—收縮—再擴(kuò)張的變化趨勢，并未一味地擴(kuò)張或是收縮，相同趨勢變化的時間較短，表明經(jīng)濟(jì)集聚可能受到政策調(diào)控的影響．橢圓長短半軸2012-2015年不斷變短，2015-2017年長度均變長且長軸的長度增加較多，短軸長度增加相對較少，2017-2018年長短半軸又開始變短，反映初期經(jīng)濟(jì)集聚在東北、西南以及東南方向上均呈現(xiàn)收縮狀態(tài)，中期經(jīng)濟(jì)集聚在南北方向上的擴(kuò)張速度更快，在東西方向上的擴(kuò)張速度則相對平緩；后期經(jīng)濟(jì)集聚又開始在東北和西南方向上收縮．旋轉(zhuǎn)角由37.85°變?yōu)?7.03°，方向有輕微向北偏轉(zhuǎn)，橢圓的扁率數(shù)值約為1.80且年際變化較小，表明經(jīng)濟(jì)集聚方向性明顯且較為穩(wěn)定．總體上經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)東北—西南的分布格局且相對穩(wěn)定，在離散趨勢上呈現(xiàn)出東北和西南方向明顯收縮、中心集聚的變化特征．

表1 京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要參數(shù)

運用ArcGIS結(jié)合公式(7)計算重心并繪制重心變化軌跡分析經(jīng)濟(jì)集聚的重心遷移特征．由圖5(c)可知，研究期內(nèi)京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚重心始終分布在廊坊市內(nèi)，未出現(xiàn)跨區(qū)域范圍的波動．從重心軌跡看，經(jīng)濟(jì)集聚重心未有向同一方向持續(xù)移動的趨勢，主要在東北和西南方向來回擺動，僅2016-2017年為南偏東方向；從移動的距離看，年均遷移距離始終在7 km以內(nèi)；其中，2012-2013年遷移距離最長為6.71 km，2014-2015年遷移距離最小為2.02 km；總體上看，京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚重心相對穩(wěn)定，僅在小范圍內(nèi)波動，這可能與京津與河北經(jīng)濟(jì)總量相差懸殊有關(guān)，同時也反映出近年來經(jīng)濟(jì)集聚狀態(tài)一直以京津為核心，河北與京津及其內(nèi)部差異相對穩(wěn)定一時難有較大改變．

底圖來源于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站，審圖號：GS(2016)1601號．

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié) 論

本文在對NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并經(jīng)過相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)對比驗證基礎(chǔ)上，運用核密度估計法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法和重心軌跡法等探究了京津冀城市群經(jīng)濟(jì)集聚的時空演化以及方向性特征．主要結(jié)論如下：

1) 夜間燈光數(shù)據(jù)測算的指標(biāo)中，地均燈光強(qiáng)度和統(tǒng)計數(shù)據(jù)表征的經(jīng)濟(jì)集聚程度相關(guān)指標(biāo)具有較強(qiáng)相關(guān)性，地均燈光強(qiáng)度作為經(jīng)濟(jì)集聚程度的度量指標(biāo)具有合理性．

2) 從時間變化特征上看，基尼系數(shù)和城市首位集聚度表征的城市群經(jīng)濟(jì)集聚程度具有相對性特點，變化上呈波動平衡趨勢，經(jīng)濟(jì)集聚存在輕微波動變化．地均燈光強(qiáng)度表征各市經(jīng)濟(jì)集聚程度具有絕對性特點，總體上呈上升的趨勢，但在上升的過程中有些許波動，隨時間變化各城市分層明顯．

3) 從空間結(jié)構(gòu)特征上看，研究期內(nèi)京津冀城市群的經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)雙核集聚—多中心發(fā)展的空間集聚模式，呈現(xiàn)出較明顯的圈層結(jié)構(gòu)．以京津為核心的高經(jīng)濟(jì)集聚雙核結(jié)構(gòu)一直比較穩(wěn)定，但天津與北京還存在一定差距；廊坊、唐山和石家莊經(jīng)濟(jì)集聚程度不斷提高，成為經(jīng)濟(jì)集聚多中心的第二梯度區(qū)；承德、張家口、衡水等低經(jīng)濟(jì)集聚區(qū)分布在城市群外圍．

4) 從離散趨勢和重心遷移來看，研究期內(nèi)城市群經(jīng)濟(jì)集聚呈明顯的東北—西南分布格局，雖然隨時間變化方向上有波動，但變化較小，具有相對穩(wěn)定的分布格局，前期城市經(jīng)濟(jì)集聚在離散趨勢上呈現(xiàn)收縮的狀態(tài)，中后期雖有擴(kuò)張但總體仍表現(xiàn)為收縮狀態(tài)．經(jīng)濟(jì)集聚重心沒有明顯的方向性，在東北和西南方向來回擺動．

3.2 討 論

大尺度、長時間序列的夜間燈光數(shù)據(jù)成果能夠有效支撐地表人口[20]和經(jīng)濟(jì)活動[21]的研究，通過對夜間燈光數(shù)據(jù)相關(guān)指標(biāo)和表征經(jīng)濟(jì)集聚程度常用指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)采用NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)測算的亮源區(qū)地均燈光強(qiáng)度，相較于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)表示的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，由于數(shù)據(jù)不存在燈光飽和的問題，在經(jīng)濟(jì)水平差異較大的區(qū)域能很好地表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的變化特征．引入夜間燈光研究城市經(jīng)濟(jì)集聚特征，與統(tǒng)計數(shù)據(jù)相比更實時快捷，可以及時發(fā)現(xiàn)更多受統(tǒng)計數(shù)據(jù)因素所限制和忽略的細(xì)節(jié)．

NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)相較于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的時空分辨率更高，同時數(shù)據(jù)的處理方式也相對簡單，但應(yīng)用之前需要進(jìn)行噪聲處理，當(dāng)前的處理方式對數(shù)據(jù)質(zhì)量有很大改善，但較長時間序列處理還是存在些許不足和誤差，后續(xù)研究中可以通過改進(jìn)數(shù)據(jù)處理方式來進(jìn)一步提高研究的精確性．另外，本研究以單一城市群及其內(nèi)部城市為研究對象，未來可拓展研究的時間維度和空間尺度，并對城市群之間的經(jīng)濟(jì)集聚差異進(jìn)行深入探討．