覃孔韜 蔣瑜

【摘 要】應(yīng)用夜間燈光數(shù)據(jù)，構(gòu)建人口密度-燈光指數(shù)模型對(duì)廣西14個(gè)城市的每年城鎮(zhèn)人口進(jìn)行估算，以及構(gòu)建燈光指數(shù)和傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化指數(shù)的線性回歸模型分析廣西14個(gè)城市的燈光指數(shù)的時(shí)間演化特征和城市夜間燈光空間演化特征。結(jié)果表明：①人口密度-燈光指數(shù)模型能夠有效地估算廣西每年城鎮(zhèn)人口及廣西各地級(jí)市的城鎮(zhèn)人口;②2003—2013年，廣西城市夜間燈光區(qū)域面積顯著增加，整體面積增長(zhǎng)率為184.45%;③廣西城鎮(zhèn)化重心是南寧和柳州兩大城市，其對(duì)周邊城鎮(zhèn)有輻射帶動(dòng)作用且?guī)?dòng)作用逐漸加強(qiáng);④廣西中小城市城鎮(zhèn)化發(fā)展的過(guò)程基本是由點(diǎn)狀到帶狀或點(diǎn)狀到帶狀再到面狀，并且城鎮(zhèn)化發(fā)展主要是沿著交通干線擴(kuò)張;⑤廣西城鎮(zhèn)化演化過(guò)程中，桂南相對(duì)城鎮(zhèn)化水平高，桂中、桂東、桂北次之，桂西最低。利用夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)建城市人口估算模型和分析廣西城鎮(zhèn)化時(shí)空演化特征對(duì)城市人口增長(zhǎng)、人口流動(dòng)的趨勢(shì)、城市空間演變趨勢(shì)及未來(lái)城鎮(zhèn)化發(fā)展有著一定的參考和借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】DMSP/OLS;人口密度-燈光指數(shù)模型;城市人口;城市夜間燈光指數(shù)（CNLI）;城鎮(zhèn)化水平

【中圖分類(lèi)號(hào)】C924.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2020）12-0033-05

城鎮(zhèn)化發(fā)展水平是一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、政治、文化、教育、科技等指標(biāo)現(xiàn)代化發(fā)展的綜合體現(xiàn)。隨著遙感技術(shù)的成熟，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用MSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)分析城市化、城市擴(kuò)張、城市群演變、城市人口問(wèn)題，夜光數(shù)據(jù)能夠更直觀地觀察一個(gè)城市時(shí)空格局的改變。從以往的學(xué)術(shù)成果來(lái)看，利用夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)在經(jīng)濟(jì)較落后區(qū)域的城鎮(zhèn)化研究及對(duì)城市人口估算研究還比較薄弱。在城市人口估算方法上，大多數(shù)學(xué)者都是利用夜間燈光數(shù)據(jù)與城市人口建立線性回歸模型進(jìn)行城市人口預(yù)測(cè)，忽略了人口自然增長(zhǎng)規(guī)律。

廣西屬于我國(guó)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)，自治區(qū)內(nèi)的各個(gè)城市發(fā)展規(guī)模差距也很大，鑒于此原因，本文將夜間燈光數(shù)據(jù)、人口密度結(jié)合馬爾薩斯人口增長(zhǎng)模型進(jìn)行城市人口估算，利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)探討城市時(shí)空演變特征，認(rèn)識(shí)目前廣西城市的空間格局，對(duì)評(píng)估廣西城市的空間演變趨勢(shì)及未來(lái)城鎮(zhèn)化重心有重大的參考意義。

1 研究區(qū)概況

廣西是我國(guó)唯一一個(gè)沿海自治區(qū)，位于我國(guó)華南的西部，其地理坐標(biāo)處于東經(jīng)104°28′～112°04′，北緯20°54′～26°24′，面積約23.67萬(wàn)km2，首府城市是南寧市，下轄14個(gè)地級(jí)市。在國(guó)家許多政策的支持下，廣西城鎮(zhèn)化步伐逐漸加速，城市土地不斷擴(kuò)建，且擴(kuò)建的速度明顯增加。2013年廣西被劃入“一帶一路”倡議，成為21世紀(jì)海上絲綢之路與絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶有機(jī)銜接的重要門(mén)戶。廣西特殊的地理位置，使其成為我國(guó)西南部發(fā)展的關(guān)鍵突破口。廣西壯族自治區(qū)還有與東南亞國(guó)家相鄰與相望的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，廣西各個(gè)城市的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)建設(shè)有利于我國(guó)與東南亞各國(guó)更友好地交易往來(lái)。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

DMSP/OLS夜光遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心發(fā)布的2003—2013年的全球夜間燈光數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km左右，數(shù)據(jù)的像元灰度值（DN）的范圍為0～63，飽和的灰度值為63，黑暗的或者不穩(wěn)定的燈光區(qū)域的灰度值為0。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：利用ARCGIS對(duì)中國(guó)區(qū)域夜間燈光數(shù)據(jù)校正的方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)校正。步驟如下：提取亮值像元影像→獲取穩(wěn)定亮值像元影像→穩(wěn)定亮值像元影像DN值校正（多傳感器影像數(shù)據(jù)DN值校正、多傳感器同一年度影像數(shù)據(jù)DN值校正及多傳感器多年度影像數(shù)據(jù)DN值校正）。

所有的城鎮(zhèn)人口、建成區(qū)面積、第二及第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自廣西統(tǒng)計(jì)局發(fā)表的《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒（2004—2014）》。

3 研究方法

3.1 反映城鎮(zhèn)化水平的夜間燈光指數(shù)模型的構(gòu)建

參考陳晉與楊眉等人提出的方法，采用城鎮(zhèn)化水平的綜合夜間燈光綜合指數(shù)（CNLI）評(píng)價(jià)廣西沿海城市的城鎮(zhèn)化水平。

CNLI的計(jì)算公式如下：

CNLIj=P1×Ij+P2×Sj（1）

公式（1）中，I為城市的平均燈光強(qiáng)度，S為城市燈光像元面積占總城市像元面積的比例，P1、P2代表的是I與S的權(quán)重，通過(guò)相關(guān)分析得到P3=0.8，P2=0.2。

城市的平均燈光強(qiáng)度I的計(jì)算公式如下：

公式（2）中，DNi值為第i灰度等級(jí)的像元灰度值，Ni為第i灰度等級(jí)的所有像元數(shù)，N為63≤DN≤1的所有像元總數(shù)。

城市燈光像元面積占總城市像元面積的比例S計(jì)算公式如下：

公式（3）中，Nt為63≤DN≤1的所有像元個(gè)數(shù)，N為區(qū)域內(nèi)總的像元個(gè)數(shù)。

3.2 傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化水平復(fù)合指數(shù)的構(gòu)建

本文選擇用市鎮(zhèn)人口比例、建成區(qū)面積比例、第二和第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比例構(gòu)建涵蓋人口、土地、經(jīng)濟(jì)3個(gè)維度的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化水平復(fù)合指數(shù)（ULI）。

ULI的計(jì)算公式如下：

公式（4）中，mi為反映各類(lèi)城鎮(zhèn)化水平的因子，pi為每個(gè)因子的權(quán)重。

3.3 城市人口估算模型：人口密度-燈光指數(shù)模型

與以往利用夜間燈光數(shù)據(jù)估算城市人口方法不同，本文采用人口密度與燈光指數(shù)的比值，結(jié)合馬爾薩斯人口增長(zhǎng)模型■，模擬城市人口數(shù)量。

公式（5）、公式（6）中，ρi為人口密度，Hi為人口密度-燈光指數(shù)的比值，r為增長(zhǎng)率，t為年份。

4 結(jié)果與分析

4.1 基于人口密度-燈光指數(shù)模型的廣西城市人口估算

對(duì)于人口基數(shù)龐大的中國(guó)來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)城市人口需要花費(fèi)非常多的時(shí)間且有一定的難度，本文基于燈光指數(shù)及往年的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建城市人口密度-燈光指數(shù)模型，為以后的城市人口統(tǒng)計(jì)提供決策和參考。

根據(jù)公式（5）、公式（6），分別計(jì)算2003年與2013年廣西城市的人口密度，算出近兩年城市人口密度-燈光指數(shù)比值H2003和H2013，并用這兩個(gè)比值算出增長(zhǎng)率為0.018 369 24，得出Ht=H2003×e0.018 369 242 （t-2003），利用這個(gè)人口密度-燈光指數(shù)模型對(duì)2004—2013年的廣西城市人口進(jìn)行精度驗(yàn)證，得出以下結(jié)果。

對(duì)廣西年際間城市人口數(shù)量估算總體來(lái)說(shuō)是良好的，這10年來(lái)城市人口估算的平均誤差為2.1%，總體誤差小于10%。其中，基于上述模擬研究表明，從2004—2013年，人口誤差最大的是2004年和2006年，誤差百分比為7.28%和5.91%，其他年份誤差都較小，均低于5%?？傮w上，年際間的人口模擬誤差都在10%以內(nèi)，所以人口密度-燈光指數(shù)模型適用于廣西年際間的城市人口模擬。

基于人口密度-燈光指數(shù)模型模擬2013年廣西各市城市人口也比較良好，其中梧州、防城港、貴港、河池、崇左這幾個(gè)城市的誤差超10%，誤差人口為16.07萬(wàn)、5.33萬(wàn)、35.52萬(wàn)、26.46萬(wàn)、16.20萬(wàn)，其余城市誤差在10%以內(nèi)，南寧、柳州和玉林3個(gè)城市的誤差最小，誤差人口為1.7萬(wàn)、0.22萬(wàn)、6.88萬(wàn)。造成誤差較大的主要原因如下：①防城港市位于廣西沿海地區(qū)，夜間燈光數(shù)據(jù)集中在防城港的沿海地區(qū)，防城港市的人口誤差主要是夜間防城港港口區(qū)存在裝貨卸貨等導(dǎo)致該市的燈光指數(shù)過(guò)高;②貴港市和梧州市位于廣西東部，與廣東臨近，并且有參與珠江-西江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)政策發(fā)展，西江航運(yùn)出現(xiàn)燈光指數(shù)過(guò)飽和，以及人口流動(dòng)性高，人們經(jīng)常往返廣東、廣西兩地;③崇左市和河池市位于廣西西部，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直落后于廣西的其他地區(qū)，崇左市和河池市人口流動(dòng)性比較大，主要是人口輸出大，崇左市為南寧市臨市，人口會(huì)向南寧市流動(dòng)，而河池市人口會(huì)向柳州市流動(dòng)，也有向其他地區(qū)流動(dòng)。

總體上，人口密度-燈光指數(shù)模型對(duì)廣西年際間的城市人口或某年間的廣西各個(gè)城市的城市人口進(jìn)行人口模擬結(jié)果是良好的，此模型也可以估算2013年以后的廣西城市人口，方便快捷地獲取區(qū)域的城市人口數(shù)。

4.2 ULI-CNLI的線性回歸模型

夜間燈光數(shù)據(jù)探討城鎮(zhèn)化問(wèn)題，必須證明夜間燈光數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化復(fù)合指數(shù)具有相關(guān)性，將廣西壯族自治區(qū)內(nèi)所有城市的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化指數(shù)（ULI）與夜間燈光指數(shù)（CNLI）進(jìn)行最小二乘擬合，構(gòu)建傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化水平復(fù)合指數(shù)與城市夜間燈光指數(shù)的一次線性回歸模型，得出擬合曲線表達(dá)式如下：

ULI=1.526 25×CNLI-0.001 3（R2=0.766 7）

模型擬合決定系數(shù)為R2=0.766 67，該決定系數(shù)表示廣西的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化水平復(fù)合指數(shù)與夜間燈光指數(shù)的線性擬合結(jié)果較好。兩者的相關(guān)關(guān)系也很好，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.888 19，證明廣西所有的城市近11年的城市夜間燈光指數(shù)可很好地反映城鎮(zhèn)化水平的變化特征。

4.3 2003—2013年廣西城鎮(zhèn)化燈光指數(shù)時(shí)間演變特征

4.3.1 廣西各市的燈光指數(shù)值地域差異明顯

北海市、南寧市的燈光指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于廣西的其他各市，但在2007年以前，北海市的燈光指數(shù)略高于南寧市，其中一個(gè)主要原因是之前國(guó)家致力于扶持沿海城市，在有利的政策支持下，北海市第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展蒸蒸日上，促使北海的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展;南寧市為廣西的省會(huì)城市，人口基數(shù)大，城市的基礎(chǔ)設(shè)施要比廣西其他城市完善，因此北海市和南寧市的城鎮(zhèn)化遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市。柳州市的夜間燈光指數(shù)也較高，穩(wěn)居廣西第三，這可能與其是廣西第一大工業(yè)城市及廣西的鐵路樞紐有關(guān)，其工業(yè)和交通都很發(fā)達(dá)。賀州市的夜間燈光指數(shù)一直居于末尾。根據(jù)2013年的燈光指數(shù)結(jié)果顯示，廣西14個(gè)城市的城鎮(zhèn)化水平可以劃分為4個(gè)等級(jí)：南寧、北海、柳州是相對(duì)高城鎮(zhèn)化的第一等級(jí)地區(qū)，桂林、梧州、防城港、欽州是城鎮(zhèn)化較高的第二等級(jí)地區(qū)，百色、貴港、崇左、來(lái)賓、玉林、河池這6個(gè)城市為相對(duì)中間城鎮(zhèn)化的第三等級(jí)地區(qū)，而賀州的城鎮(zhèn)化發(fā)展最緩慢，處于第四等級(jí)。

4.3.2 近11年的廣西各市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程速度不均衡

2003—2008年，廣西14個(gè)城市的城鎮(zhèn)化步伐速度加快，呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。2008—2013年間，防城港市、欽州市、北海市、南寧市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程都保持較快速增長(zhǎng)，特別是防城港市如同一匹黑馬，城鎮(zhèn)化進(jìn)程一直保持較快的速度，而其他城市都進(jìn)入緩慢持續(xù)平穩(wěn)增長(zhǎng)階段，這主要得益于建立廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)政策的出臺(tái)，國(guó)家開(kāi)始對(duì)廣西桂南地區(qū)的“南北欽防”4市重點(diǎn)開(kāi)發(fā)，使4市的城鎮(zhèn)化加速發(fā)展。

4.3.3 廣西各個(gè)城市燈光指數(shù)增長(zhǎng)不均衡

2003—2013年的燈光指數(shù)增長(zhǎng)，防城港市最明顯，增長(zhǎng)率為52.1%;崇左市次之，增長(zhǎng)率為42%;其他城市的燈光指數(shù)增長(zhǎng)率都在35%以下。反映出防城港城鎮(zhèn)化進(jìn)程的速度都大于廣西其他各市，在2003—2013年期間，防城港市城鎮(zhèn)化日益明顯。崇左市自2003年立市以來(lái)，城市建設(shè)日益完善，與同年立市的來(lái)賓市和賀州市相比，城鎮(zhèn)化進(jìn)程更加明顯，這主要是崇左位于邊境地區(qū)，位于南寧市旁邊，地勢(shì)優(yōu)越，城市發(fā)展條件與其他兩市相比具有優(yōu)勢(shì)（如圖1所示）。

4.4 2000—2013年廣西城市燈光空間演變特征

利用ARCGIS軟件及結(jié)合米曉楠[12]等學(xué)者所提出的方法對(duì)夜間燈光影像的DN值進(jìn)行重新分類(lèi)并提取城鎮(zhèn)區(qū)域，本文將DN值大于8的夜間燈光區(qū)域劃為城鎮(zhèn)區(qū)域。分析廣西壯族自治區(qū)2003年、2008年、2013年城鎮(zhèn)夜間燈光擴(kuò)張圖（如圖2所示）的結(jié)果如下。

2003年夜間燈光區(qū)域主要集中在桂南的南寧市區(qū)、北欽防沿海地區(qū)，桂中的柳州市市區(qū)，桂北的桂林市區(qū)，這些燈光分布非常集中，都是以面狀形式存在的，而其他地區(qū)燈光都是以點(diǎn)狀形式存在，桂西地區(qū)夜間燈光較弱。由此反映了2003年廣西各個(gè)城市中，南寧市、柳州市、桂林市這幾個(gè)城市發(fā)展比較突出，與其他城市相比，城市建設(shè)較好，城鎮(zhèn)化水平較高。桂西地區(qū)城鎮(zhèn)水平較低。

2003—2008年間，廣西各市夜間燈光面積大量增加，5年間廣西各個(gè)城市飛速發(fā)展，廣西的交通越來(lái)越完善，各個(gè)城市的聯(lián)系更加緊密。其中，桂南地區(qū)燈光面積增加144%，桂西地區(qū)燈光面積增加130.04%，桂東地區(qū)燈光面積增加164.23%，桂中地區(qū)燈光增加216.48%，桂北地區(qū)燈光增加39.3%?！澳媳睔J防”4市的交通干線G75高速公路-南北高速公路段已經(jīng)全面通車(chē)，沿著高速公路夜間燈光分布逐漸呈帶狀分布，新城鎮(zhèn)沿著交通干線有逐漸形成的趨勢(shì)，來(lái)賓市的夜間燈光增加較明顯，隨著交通的完善，來(lái)賓市夜間燈光區(qū)域逐漸往柳州市呈帶狀擴(kuò)張，與柳州市區(qū)的夜間燈光分布形成較大的塊狀分布，城鎮(zhèn)面積大部分增加，城鎮(zhèn)化進(jìn)程顯著。桂東地區(qū)貴港市和玉林市城鎮(zhèn)也有較大的發(fā)展，擴(kuò)張區(qū)域明顯，桂西地區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展依舊緩慢。

2008—2013年間，全廣西2013年的夜間燈光面積與2008年相比是增加的，在2008年的基礎(chǔ)上，2013年城鎮(zhèn)區(qū)域增加61.11%。其中最明顯的是桂南、桂西地區(qū)、桂中地區(qū)。桂南以南寧市為核心的“南北欽防”4個(gè)城市城鎮(zhèn)化進(jìn)程好，將形成具有海港、工業(yè)聚集職能的都市圈。桂西地區(qū)的崇左市和百色市夜間燈光往南寧方向形成帶狀，崇左市和百色市城鎮(zhèn)化進(jìn)程非常快，而河池市城市建設(shè)及發(fā)展依舊緩慢。來(lái)賓市和柳州市城鎮(zhèn)發(fā)展較迅速，特別是來(lái)賓市。其他地區(qū)的夜間燈光面積都是在原有的基礎(chǔ)上離心擴(kuò)張，城鎮(zhèn)化進(jìn)程持續(xù)增加。從圖2可以看出，桂南地區(qū)、桂中地區(qū)、崇左市的燈光面積增加最多，城鎮(zhèn)的擴(kuò)展區(qū)域也是最多，而廣西西北部城鎮(zhèn)的發(fā)展還是依舊緩慢。

總體來(lái)說(shuō)，廣西各市的城鎮(zhèn)化進(jìn)程是比較緩慢的。2003年，其夜間燈光區(qū)域基本形成，之后城市擴(kuò)張基本是以點(diǎn)狀，或圍繞市轄區(qū)，或慢慢沿著交通干線由帶狀逐漸形成面狀的方式向四周擴(kuò)散。2003—2013年，總體的燈光空間演變與燈光指數(shù)演化特征是比較相似的，廣西的各個(gè)城市的燈光面積一直增加，2003—2008年期間廣西城鎮(zhèn)的面積擴(kuò)展非常多，且擴(kuò)展的速度快，而2008—2013年廣西城鎮(zhèn)增加的面積減少，擴(kuò)展速度也下降。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

利用夜間燈光數(shù)據(jù)估算城市人口及分析2003—2013年的廣西城鎮(zhèn)化燈光指數(shù)時(shí)間變化特征及夜間燈光區(qū)域空間上的演變特征，得出以下結(jié)論。

（1）提出的人口密度-燈光指數(shù)模型對(duì)廣西的城市人口進(jìn)行估算，其估算結(jié)果較好，為以后的小區(qū)域內(nèi)的城市人口估算提供了新的思路和方法。本文的城市人口估算模型也可以應(yīng)用于全國(guó)其他城市人口估算，但基于廣東省、上海市、北京市都有較大的人口流動(dòng)，與廣西較緩慢增長(zhǎng)的城市人口類(lèi)型不同，該模型可能不適用。

（2）廣西在2003—2013年沒(méi)有出現(xiàn)極端性的人口往城市集中的過(guò)程，廣西的城市人口增長(zhǎng)還是較緩慢的，特別是受地形影響，經(jīng)濟(jì)較落后、城鎮(zhèn)化水平低的廣西西北部城市，廣西大部分人口基本是向外省輸出為主。

（3）廣西14個(gè)城市近11年的燈光指數(shù)均為持續(xù)增長(zhǎng)狀態(tài)，其中2003—2008年的燈光指數(shù)值增長(zhǎng)比較快速，2008—2013年的燈光指數(shù)值增長(zhǎng)速度較慢。2003—2013年間，廣西各城市的城鎮(zhèn)區(qū)域面積均呈顯著性增加，其面積整體增長(zhǎng)率為184.45%。

（4）廣西城鎮(zhèn)化重心主要是南寧市和柳州市，周?chē)鞘袊@著這兩個(gè)重心發(fā)展。隨著時(shí)間的推移，這兩個(gè)中心城市對(duì)周邊城鎮(zhèn)的輻射帶動(dòng)作用加強(qiáng)，周邊中小城市不斷發(fā)展，新小城鎮(zhèn)不斷增加，城市的空間體系差距也不斷縮小。

（5）廣西中小城市的城鎮(zhèn)化發(fā)展的過(guò)程基本是由點(diǎn)狀到帶狀或點(diǎn)狀到帶狀再到面狀。城鎮(zhèn)化的擴(kuò)張主要是沿著交通干線，在交通干線附近會(huì)有城鎮(zhèn)和城市的興起。

（6）廣西14個(gè)城市近11年夜間燈光指數(shù)和夜間燈光空間演變特征顯示，整體上，廣西各城市的發(fā)展都呈不均衡的狀態(tài)，桂南城市的城鎮(zhèn)化水平相對(duì)最高，其次是桂中、桂東、桂北，最后為桂西。

5.2 討論

文章基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)建立人口密度-燈光指數(shù)模型對(duì)城市人口模擬及燈光指數(shù)-傳統(tǒng)的城鎮(zhèn)化復(fù)合指數(shù)模型，較好地表征了夜間燈光數(shù)據(jù)可模擬城市人口及城鎮(zhèn)化演化特征。本文也發(fā)現(xiàn)有些城市長(zhǎng)時(shí)間序列的傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化水平復(fù)合指數(shù)變化趨勢(shì)與夜間燈光數(shù)據(jù)的燈光指數(shù)變化趨勢(shì)不是很吻合，這可能是夜間燈光數(shù)據(jù)校正所出現(xiàn)的誤差。本文選取的指標(biāo)具有局限性，在統(tǒng)計(jì)年鑒中會(huì)看到有些城市的指標(biāo)數(shù)據(jù)會(huì)比往年突然猛增或猛減，這些誤差和數(shù)據(jù)的局限性會(huì)導(dǎo)致本文計(jì)算出的數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的模型并不是很完美，因此在后續(xù)的研究中應(yīng)該收集更多的數(shù)據(jù)，引入更多的變量，以及做好數(shù)據(jù)的誤差矯正，能更深入地分析區(qū)域的城鎮(zhèn)化水平，給區(qū)域規(guī)劃發(fā)展提供更有利的決策和參考。

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