徐知宇 胡尋尋 李佳慧 和秀娟 陳林 官冬杰

摘要：選取長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域.以DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為遙感數(shù)據(jù)源，對長江經(jīng)濟(jì)帶省級尺度城市化水平進(jìn)行了動態(tài)評價(jià)。首先，提取1992～2012年長江經(jīng)濟(jì)帶的綜合燈光強(qiáng)度（1）和建成區(qū)面積（S），構(gòu)建基于夜間燈光數(shù)據(jù)的綜合燈光指數(shù)模型（Compounded night light index，CNLI），計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶省級尺度的CNLI;其次，構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的兩種傳統(tǒng)城市化水平評價(jià)指數(shù)模型：綜合城市化水平指教模型（IU）和城市化復(fù)合指數(shù)模型（Cf）.計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶省級尺度的城市化水平;最后，建立了CNLI與IU和Cf的城市化水平估算模型，對CNLI、IU和Cf進(jìn)行相關(guān)分析和精度驗(yàn)證，明確夜間燈光指數(shù)模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明：基于DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在明顯的線性相關(guān)，CNLI能較好地反映該區(qū)域綜合城市化水平。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟(jì)帶;綜合燈光指數(shù)模型CNLI;城市化水平

中圖分類號：TP79

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-9944（2018）8-0200-03

1 引言

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨我國東中西三大區(qū)域，是我國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局中最具影響力和最有發(fā)展?jié)摿Φ闹匾獏^(qū)域。改革開放以來，我國城市化進(jìn)程取得巨大成就[1].城市化是現(xiàn)代化過程的必經(jīng)階段，也是推動國家和地區(qū)現(xiàn)代化的重要力量，該地區(qū)的城市化水平是長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的主體內(nèi)容。對長江經(jīng)濟(jì)帶城市化水平進(jìn)行動態(tài)評價(jià)，分析城市化進(jìn)程在時(shí)間、空間差異，對區(qū)域制定科學(xué)的決策和長江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。

傳統(tǒng)的城市化水平的測度方法普遍認(rèn)為有兩種：主要指標(biāo)法和復(fù)合指標(biāo)法[2]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者開始了DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的探索。城市化信息提取方面，國內(nèi)陳晉[3[卓莉[4]等學(xué)者首次應(yīng)用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)造了相加燈光指數(shù)，估算中國省際城市化水半。人口估算方面，曹麗琴[5]等人證明燈光數(shù)據(jù)與人口有密切關(guān)系。經(jīng)濟(jì)方面，潘競虎等[6]運(yùn)用夜間燈光數(shù)據(jù)對全國縣區(qū)的貧困狀況進(jìn)行識別，提出了國家重點(diǎn)扶貧縣的調(diào)整建議。

本文選取長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，以1992～2012年DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建綜合燈光指數(shù)模型（CNLI），綜合分析長江經(jīng)濟(jì)帶省級尺度城市化水平進(jìn)程的時(shí)空分布特征和動態(tài)變化過程。在此基礎(chǔ)上，本文又構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的兩種傳統(tǒng)城市化水平評價(jià)指數(shù)模型：綜合城市化水平指數(shù)模型（IU）和城市化復(fù)合指數(shù)模型（Cf），進(jìn)行CNLI與IU和Cf的城市化水平回歸估算和精度驗(yàn)證以檢驗(yàn)夜間燈光指數(shù)模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，探究綜合燈光指數(shù)模型在長江經(jīng)濟(jì)帶城市化水平測度中的應(yīng)用。

2 研究區(qū)域

長江經(jīng)濟(jì)帶位于東經(jīng)97°36'～122°95'，北緯21°14'～35°12'，覆蓋了中國江蘇省，浙江省，安徽省，江西省，湖北省，湖南省，四川省，貴州省，上海市和重慶市等9省2市，面積約205萬km2，占中國陸地面積的21.7%。具備豐沛的水資源，礦產(chǎn)資源，農(nóng)業(yè)資源和旅游資源，開發(fā)潛力巨大。2016年，長江經(jīng)濟(jì)帶人口為0.58億人，占中國人口的42.8%，GDP為33.3萬億元，占全國GDP的43.1%[7]。長江經(jīng)濟(jì)帶全域有247個(gè)城市，其中城市人口超過500萬的特大城市有9個(gè)，超過100萬的大城市有77個(gè)，超過50萬以上的中等城市有35個(gè)，50萬以下的小城市有126個(gè)，如圖l所示。

3 研究方法

3.1 基于夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動態(tài)分析方法

本文采用高賓等[8]提出的夜間燈光指數(shù)（ compounded night light index，CNLI），來評價(jià)長江經(jīng)濟(jì)帶（圖1）不同尺度城市城市化水平。

CNLI的計(jì)算公式為：

CNLI=I×S

（1）

式中，I是城市燈光像元的平均燈光強(qiáng)度[8，9]。，計(jì)算公式為：

式中，DN：為第i灰度級城市燈光像元的灰度值，ni，為第i灰度級城市燈光像元的總數(shù)，P為提取城市土地信息的最佳閾值，DNM為城市燈光像元的最大灰度值（本研究中最大灰度值為63），NL為滿足條件DNM≥DN≥P的城市燈光像元數(shù)量。

S是城市燈光像元面積占區(qū)域總面積的比例[10，11]，計(jì)算公式為：

區(qū)域相乘燈光指數(shù)，實(shí)際上就是指該區(qū)域內(nèi)燈光像元總亮度值與最大可能總亮度值之比，反應(yīng)區(qū)域內(nèi)燈光強(qiáng)度達(dá)到的水平。

3.2 傳統(tǒng)城市水平動態(tài)評價(jià)方法

本文采用的傳統(tǒng)研究方法復(fù)合指標(biāo)法為基礎(chǔ)，建立了兩種最為常見的傳統(tǒng)城市化水平動態(tài)評價(jià)模型：綜合城市化水平指數(shù)（IU）[12]和城市化復(fù)合指數(shù)（Cf）[11]。兩模型所選取的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和各指標(biāo)的權(quán)重均不相同，用這兩個(gè)指數(shù)來對所研究的區(qū)域進(jìn)行城市化水平的動態(tài)評價(jià)，并運(yùn)用ArcGIS軟件將相關(guān)數(shù)據(jù)在地圖上表示出來，通過可視化和統(tǒng)計(jì)分析來表征長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域1992～2012年間的城市化動態(tài)水平。

3.2.1 綜合城市化水平指數(shù)

根據(jù)城市化的內(nèi)涵和本質(zhì)特征，提出綜合城市化水平指數(shù)模型（IU），涵蓋了城市化三維度，分別是人口城市化率、經(jīng)濟(jì)城市化率和空間城市化率，其概念模型為：

IU=∑（PU，EU，SU）

（4）

具體測算時(shí)，采用加權(quán)法直接計(jì)算，即：

IU=WPU×PU+WEU×EU+WsU×SU

（5）

式中：WPU為人口城市化的權(quán)重，WEU為經(jīng)濟(jì)城市化的權(quán)重，WsU為空間城市化的權(quán)重，wPU+WEU+WSU=1。

借鑒眾多已有研究成果的經(jīng)驗(yàn)，本文認(rèn)為3個(gè)城市化分量的重要性具有一定的差別，入口城市化最為重要，經(jīng)濟(jì)城市化居中，空間城市化居末，因此，本文3個(gè)城市化分量的權(quán)重分別?。篧PU=0.4，WEU=0.35，WSU=0.25。

3.2.2 城市化復(fù)合指數(shù)

本文選擇了5個(gè)公認(rèn)的反映城市化水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：城市建設(shè)用地比重（Cl）、非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎兀?C2）、人口密度（C3）、第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重（C4）和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（C5），得到城市化復(fù)合指數(shù)的計(jì)算公式： 式中：W：為第i種城市化水平因子的權(quán)重;Ci為第i種城市化水平因子值。這5個(gè)因子分別反映了區(qū)域城市化過程中的空間屬性、相對人口屬性、絕對人口屬性、相對經(jīng)濟(jì)屬性和絕對經(jīng)濟(jì)屬性。其權(quán)重分別為0.167，0.167，0.167，0.167，0.332。

3.3 基于燈光指數(shù)的區(qū)域城市化水平多尺度估算模型

建立長江經(jīng)濟(jì)帶省級尺度上基于社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf的城市化水平估算模型[11]，并采用相對誤差的平均值RErMYi對模型進(jìn)行精度評定。具體方法如下：

上式中，i表示樣本排序，Y表示待評估的量，Yest代表估算值、Yast代表實(shí)際值。

4 研究結(jié)果

4.1 城市化水平評價(jià)指標(biāo)相關(guān)性分析

從省級尺度出發(fā)，選長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省（包括上海，重慶兩個(gè)直轄市），計(jì)算夜間燈光數(shù)據(jù)（I，S和CNLI）與傳統(tǒng)城市化水平因子（Ci）、綜合城市化水平指數(shù)（IU）和城市化復(fù)合指數(shù)（Cf）的相關(guān)系數(shù)，對兩種方法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表1所示。

從分析結(jié)果可以看出，基于夜間燈光數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)方法計(jì)算的城市化水平具有顯著相關(guān)，具體如下。

（1）整體上看，有93. 65%指標(biāo)通過顯著水平0.001的檢驗(yàn)，說明CNLI可以用作城市化水平的評定指數(shù)。其中，除1992年的第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重C4相關(guān)水平不顯著外，其他均通過了顯著水平0.001的檢驗(yàn)。

（2）相較其他傳統(tǒng)指標(biāo)而言，CNL1與城市建設(shè)用地比重C1（空間城市化）的相關(guān)程度最高，說明很好的反映了區(qū)域城鎮(zhèn)面積的平面擴(kuò)展情況，與C2和C3（人口城市化）的相關(guān)性次之，與C4和C5（經(jīng)濟(jì)城市化）的相關(guān)性最弱，說明CNLI對長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)化水平的反映還不夠明顯;

（3）Cf和IU均與CNLI顯著相關(guān)，但相關(guān)程度有所差異，反映出傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的缺點(diǎn)，即指標(biāo)選取不同或賦予權(quán)重不同其結(jié)果就會存在差異，進(jìn)一步體現(xiàn)了運(yùn)用CNLI進(jìn)行城市化水平評價(jià)的優(yōu)越性，即可以統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，減小主觀性選擇造成的誤差，提高通用性。

4.2 基于夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動態(tài)評價(jià)模型的精度檢驗(yàn)

為了了解燈光數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)方法獲得的城市化水平的差異，進(jìn)一步檢驗(yàn)夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動態(tài)評價(jià)模型的精度是否滿足要求，以此提高模型的精度和適用性。本文選取2012年長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的CNLI、IU和Cf值進(jìn)行回歸分析和精度檢驗(yàn)，見圖2～5。

從圖2～3可以看出，省基于DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在顯著一元線性相關(guān)。樣本點(diǎn)沿對角線分布。IU的線性相關(guān)更強(qiáng)，R2=0.832，Cf相關(guān)性次之，R2 =0.786。

從圖4～5可以看出，IU和Cf的回歸預(yù)測值與真實(shí)值慕本吻合，模型精度較高。ILT的平均相對誤差為7.07%，Cf的平均相對誤差為11.04%.IU的平均相對誤差較小，預(yù)測效果相比更好，但是在局部地區(qū)兩種方法仍存在誤差，其中江蘇省的IU和cf估計(jì)值比實(shí)際值偏高。

5 結(jié)論

本文基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)提取了長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)分年度的建成區(qū)信息，構(gòu)建的燈光指數(shù)CN LI考慮了區(qū)域平均燈光強(qiáng)度和燈光面積兩方面的屬性特征，較好地對應(yīng)表征了傳統(tǒng)的空間屬性指標(biāo)、人口屬性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)屬性指標(biāo)對城市化水平的影響，克服了傳統(tǒng)指標(biāo)包含人為影響、時(shí)效性差、成本高等問題。

通過相關(guān)性分析和精度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，基于DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI在省級尺度上與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在顯著線性相關(guān)，有93.65%指標(biāo)通過顯著水平0.O01的檢驗(yàn)。通過兩種方法均得到了相同的結(jié)果，驗(yàn)證了CNLI在省級空間尺度進(jìn)行城市化水平評價(jià)的可行性，克服了行政統(tǒng)計(jì)方法只能在行政單元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的局限，從而更好地評價(jià)城市化水平。但不同方法相關(guān)程度有所差異，選取的指標(biāo)不同或賦予權(quán)重不同都會造成結(jié)果的偏差，這也是傳統(tǒng)方法的一大弊端，側(cè)面體現(xiàn)了運(yùn)用CNLI進(jìn)行城市化水平評價(jià)的優(yōu)越性，即可以統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，減小主觀性選擇造成的誤差，提高通用性。

參考文獻(xiàn)：

[1]方創(chuàng)琳.改革開放30年來中國的城市化與城鎮(zhèn)發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)地理， 2009， 29（1）：19～25.

[2]張同升。梁進(jìn)社.中國城市化水平測定研究綜述[J].城市發(fā)展研究，2002，9（2）：36～41.

[3]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(gòu)建[J].遙感學(xué)報(bào)，2003， 7（3）：168～175.

[4]卓莉，李強(qiáng)，史培軍，等，基于夜間燈光數(shù)據(jù)的中國城市用地?cái)U(kuò)展類型[J].地理學(xué)報(bào)，2006， 61（2）;169～178.

[5]曹麗琴，李平湘，張良培.基于DMSP/OLS夜問燈光數(shù)據(jù)的城市人口估算—以湖北省各縣市為例[J].遙感信息，2009：83～87.

[6]潘竟虎，胡艷興，基于夜間燈光數(shù)據(jù)的中國多維貧困空間識別[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016， 36（11）：124～131.

[7]中國統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)m版社. 2016.

[8]Gao B，Huang Q，He C，et al.How cloes sprawl differ across cities in China A multi- scale investigation using nighttime light andcensus data [J]. Landscape&Urban Planning， 2016， 148（41）：89～98.

[9]DollC N H， Muller J P，Morley J G.Mapping regional economicactivity from night- time light satellite imagery [J]. Ecological Economics， 2006， 57（1）;75～92.