程 輝，唐南奇，曲 歌，朱 燁

（1.福建農林大學 資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002；2.中國人民大學 環(huán)境學院，北京 100872；3.國網北京市電力公司 石景山供電公司，北京 100031）

基于夜間燈光數(shù)據(jù)的土地開發(fā)延期分析

程 輝1，唐南奇1，曲 歌2，朱 燁3

（1.福建農林大學 資源與環(huán)境學院，福建 福州 350002；2.中國人民大學 環(huán)境學院，北京 100872；3.國網北京市電力公司 石景山供電公司，北京 100031）

基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，通過提取成熟像元增量指標，利用交叉相關系數(shù)法估算土地開發(fā)滯后期。該滯后期數(shù)據(jù)與2000～2010年間我國省級區(qū)域的土地價格漲幅和商品房價格漲幅呈現(xiàn)出很好的印證關系。

DMSP/OLS；夜間燈光；土地開發(fā)；滯后期

遙感技術具備大面積同步觀測、時效性強、數(shù)據(jù)客觀真實等諸多優(yōu)點，被廣泛應用于農業(yè)、林業(yè)、氣象、海洋、水文、地質、軍事等各個領域。本文采用的DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)以其獨特的光電放大特性與夜間燈光獲取能力，成為人類活動監(jiān)測的良好數(shù)據(jù)源[1]。美國軍事氣象衛(wèi)星DMSP（defense meteorological satellite program）所搭載的OLS （operational linescan system）傳感器能夠在夜間進行監(jiān)測工作，并且能夠探測到城市夜間燈光甚至小規(guī)模的居民聚集地、道路車流等在夜間發(fā)出的較低強度的燈光，該夜間燈光數(shù)據(jù)能夠與黑暗的夜間背景形成強烈對比，反映各地區(qū)夜間社會經濟活動的綜合狀況[2]。國內外的許多學者已基于此DMSP/OLS夜間燈光影像在社會經濟領域進行了較為廣泛的研究，如人口估算、電力能源消耗、城市擴展、燈光污染、國內生產總值、森林火災監(jiān)測等[3]。本文探索性地嘗試將DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)應用于我國的土地開發(fā)延期問題研究之中。

1 研究數(shù)據(jù)

1.1 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)

到目前為止，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）國家地球物理數(shù)據(jù)中心發(fā)布了全球4.0版本的DMSP/ OLS夜間燈光數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集覆蓋了全球東經180°到西經180°、南緯65°到北緯75°的空間范圍，空間分辨率達到1 km。其中2010年全球DMSP/OLS夜間燈光影像如圖1所示。該DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)是經過消除云及火光等偶然噪聲影響后對全年可見光和NVIR通道灰度值進行直接平均化處理得到的。影像元的灰度值從0～63，灰度值越高代表亮度越大，0代表背景及噪聲。

圖1 2010年全球DMSP/OLS夜間燈光影像圖

1.2 社會經濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)和基礎地理信息數(shù)據(jù)

本研究主要針對中國31個省、自治區(qū)和直轄市（香港、澳門和臺灣由于數(shù)據(jù)較難獲取，排除在本次研究之外），31個省級行政區(qū)劃的相關社會經濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來源于中國統(tǒng)計年鑒及中國房地產統(tǒng)計年鑒。本文研究用到的基礎地理空間數(shù)據(jù)是來源于國家基礎地理信息系統(tǒng)的31個省級行政區(qū)劃的1∶400萬邊界矢量數(shù)據(jù)，在ESRI ArcGIS 9.3軟件中，已將該矢量地理空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉化到lambert投影坐標系統(tǒng)之下。

2 研究方法

2.1 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)預處理

在ArcGIS9.3軟件的支持下對該數(shù)據(jù)進行投影轉換、影像切割，并提取出反映研究區(qū)域社會經濟狀況的燈光區(qū)域。燈光區(qū)域的提取采用Elvidge等人[4]的研究方法，結合已有社會經濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對已有的燈光數(shù)據(jù)產品確定一個能區(qū)分燈光像元與誤差像元的閾值。然后通過條件運算的方式對遙感影像進行提取，去除誤差像元，完成預處理過程，得到的2000～2010年間中國31個省級行政區(qū)域內的亮度像元數(shù)和總的灰度值都在隨著時間擴展，能夠反映中國經濟增長和用地擴張的基本情況。

2.2 成熟像元增量指數(shù)（IMP）的構建

基于各省市建成區(qū)夜間燈光面積的動態(tài)變化影像，對其進行成熟土地面積的定量研究。通過計算該地區(qū)每年增加的成熟亮度像元數(shù)目，構建成熟像元增量指數(shù)IMP：

式中，IMPn代表第n年的成熟像元增量指數(shù)；NMPn代表第n年成熟像元的數(shù)目。計算得到的每年地區(qū)成熟像元增量指數(shù)代表了該地區(qū)新增已經完成基本建設并投入使用的土地。

2.3 土地開發(fā)滯后期的計算

土地從政府部門出售給開發(fā)商，并經過開發(fā)商開工建設成商品房再出售給消費者，形成一塊基礎設施完善最終能供人類經常性活動的熟地。這個過程表現(xiàn)在燈光影像上就是夜間燈光影像的像元從“黑”變“亮”的過程，即像元的灰度值增高到超過閾值，成為成熟像元的過程。

本文利用交叉相關系數(shù)法估算滯后期，根據(jù)2000～2010年我國出售的土地數(shù)據(jù)和每年成熟像元指數(shù)之間的關系來反映平均的滯后效應。交叉相關系數(shù)不同于一般的相關分析，它可以反映2個變量的X（t），Y（t+T）之間延遲T時間的相關關系，多用來研究變量之間的領先和滯后關系。計算公式如下：

式中，當l=0時，表示變量x與變量y是同期的；當l＞0時，表示變量y先行于變量x；當l＜0時，表示變量y滯后于變量x；Sx和Sy分別表示2個變量的標準差。當r（l）較大時，表示兩者在滯后（或領先）l期波動情況相似。在本研究中，由于土地從最初的購置經開發(fā)到最終出售形成有人類穩(wěn)定活動區(qū)域，該年度成熟像元增量指數(shù)IMP變量明顯會滯后于該年度土地購置面積LPY變量。因此，本文主要計算l＜0時，各省市IMP和LPY的交叉相關系數(shù)，兩者的交叉相關系數(shù)最大時的l值作為土地開發(fā)滯后期的估算值。

3 結果與討論

3.1 31省市土地開發(fā)的滯后期

滯后期反映了開發(fā)商從購得土地到最終投入使用需要的年限。取各地區(qū)變量IMP和LPY最大的交叉相關系數(shù)作為滯后期的估算值，得到表1的結果。

從表1可以看出，大多數(shù)省份的最大交叉相關系數(shù)均在0.5以上（河南地區(qū)最大交叉相關系數(shù)為0.26），結果較好，表明IMP和LPY的波動性存在一定的滯后性。各地區(qū)滯后時限分布于0～5 a之間。全國平均滯后期在4 a，有15個地區(qū)的滯后期達到了4～5 a，接近于總數(shù)的一半，表明全國各地從土地出讓到最終開發(fā)成熟的滯后情況比較嚴重。其中，上海、天津、江西、山西、陜西、西藏等6個地區(qū)的滯后期達到了5 a；而浙江、湖北、寧夏地區(qū)的滯后期為0。如圖2所示，滯后期分布的地域性差異并不明顯，土地開發(fā)滯后在全國各地是普遍存在的現(xiàn)象。

表1 31省市土地開發(fā)滯后期結果表

圖2 31省市土地開發(fā)滯后期分布圖（審圖號：GS(2008)1349）

3.2 滯后期與房價地價情況對比

造成房地產開發(fā)成熟滯后的原因有很多，其中最重要的原因是房地產商通過囤積土地、捂盤惜售等行為謀取巨額利潤。房地產商在預期房價會上漲的情況下，預先低價囤積土地，大量的土地閑置使得土地市場供需不平衡狀況加劇，在一定程度上抬高了房地產價格。土地房產的迅速升值更循環(huán)促進了開發(fā)商不急于開發(fā)，而即使開發(fā)完成，也存在著捂盤惜售的現(xiàn)象，只為謀取其升值帶來的巨大利潤空間[5]。2000年以來，隨著住房信貸消費、房地產投資信貸政策進一步寬松，促進了我國房地產市場的進一步繁榮，房地產投資額一路飆升，房地產銷售面積和銷售金額也逐年攀升，房地產價格持續(xù)走高，商品房空置率居高不下。因此，房地產開發(fā)滯后的現(xiàn)象與房價、地價的上漲有著重要關系。將土地開發(fā)滯后期與近10 a來各地地價與房價的漲幅進行對比，如表2和表3所示。

根據(jù)中國房地產統(tǒng)計年鑒，計算研究區(qū)2000～2010 年間的商品房價格的平均漲幅，從高到低進行排列，并對31個地區(qū)的房價增長率作聚類分析，得到中國2000年以來房價漲幅高增長地區(qū)（9個）、中等增長（12個）、低增長地區(qū)（10個）。

表2 土地開發(fā)滯后期與房價增長率對比表

從表2可以看出，10 a間中國大部分地區(qū)的房價都保持了較大的增長，其中浙江、海南、上海的年均漲幅達到了15%以上，顯示了2000年以來中國房地產市場的快速發(fā)展。將土地開發(fā)滯后期與商品房價格增長率進行對比，分別計算3類地區(qū)的土地開發(fā)平均滯后期，其中房價高增長地區(qū)的平均滯后期為3.4 a，中等增長地區(qū)的平均滯后期為3.1 a，低增長地區(qū)的平均滯后期為2.2 a。3類地區(qū)的平均滯后期呈階梯狀下降。研究結果表明，一般情況下，房價增長越快的地區(qū)，其土地開發(fā)滯后期越長，地產商囤地與延期開發(fā)的行為更為突出。

用同樣的方法對各地區(qū)的地價與土地開發(fā)滯后期的關系進行分析。對31個地區(qū)的地價增長率作聚類分析，得到我國2000年以來地價漲幅高增長地區(qū)（2個）、中等增長（15個）、低增長地區(qū)（14個）。

從表3可以看出，與房價漲幅類似，10 a間地價的漲幅也是十分顯著的。上海、北京的地價年均漲幅達到了36%以上，半數(shù)以上的地區(qū)年均漲幅超過了22%。將土地開發(fā)滯后期與土地價格增長率進行對比，分別計算3類地區(qū)的土地開發(fā)平均滯后期，其中地價高增長地區(qū)的平均滯后期為4.5 a，中等增長地區(qū)的平均滯后期為3.2 a，低增長地區(qū)的平均滯后期為2.6 a，呈現(xiàn)出明顯的階梯狀分布特征。該結果表明，地價增長越快的地方，其滯后期一般也較長。

表3 土地開發(fā)滯后期與地價增長率對比表

4 結 語

本文針對近些年來我國房地產市場普遍出現(xiàn)的土地延期開發(fā)現(xiàn)象，利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，通過提取成熟像元增量指標，利用交叉相關系數(shù)法估算滯后期。該滯后期數(shù)據(jù)與2000～2010年我國省級區(qū)域的土地價格漲幅和商品房價格漲幅呈現(xiàn)出很好的印證關系。應用夜間燈光數(shù)據(jù)進行的土地開發(fā)延期定量研究可為各地區(qū)政策制定提供客觀的參考依據(jù)。通過進一步提高夜間燈光數(shù)據(jù)的空間分辨率，以及更詳實的土地出讓、土地開發(fā)數(shù)據(jù)，可以更好地就中國房地產市場開發(fā)狀況進行深入探究。

[1] Wang W, Cheng H, Zhang L. Poverty Assessment Using DMSP/ OLS Night-time Light Satellite Imagery at a Provincial Scale in China[J]. Advances in Space Research, 2012,49(8): 1 253-1 264

[2] 陳晉,卓莉,史培軍,等.基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)的中國城市化過程研究—反映區(qū)域城市化水平的燈光指數(shù)的構建[J].遙感學報,2003,7(3):168-176

[3] 楊眉,王世新,周藝,等. DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)應用研究綜述[J]. 遙感技術與應用, 2011, 26(1):45-49

[4] Elvidge C D, Baugh K E, Kihn E A. et al. Relation between Satellite Observed Visible-near Infrared Emissions, Population, Economic Activity and Electric Power Consumption[J]. International Journal of Remote Sensing,1997,18(6):1 373-1 379

[5] Titman S. Urban Land Prices Under Uncertainty[J]. The American Economic Review, 1985,75(3):505-514

P237.9

B

1672-4623（2015）01-0143-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.01.047

程輝，主要從事地理空間信息研究。

2013-12-24。

項目來源：中央高?；究蒲袑ｍ椯Y金資助項目（2012105010203）。