羅 虹， 趙政權(quán)

（云南國土資源職業(yè)學(xué)院國土空間信息學(xué)院，昆明 652501）

夜光數(shù)據(jù)具有更新周期短、成本低等優(yōu)點，可以間接反映人類的經(jīng)濟活動強度，適合大范圍區(qū)域的經(jīng)濟參量［1-2］、城市人口［3］、城市建成區(qū)提取［4］、GDP空間化模擬等［5］分析. 長時間序列的夜光數(shù)據(jù)還可以反映經(jīng)濟空間格局演變和結(jié)構(gòu)特征［6-11］，因此，近年來對夜光數(shù)據(jù)的應(yīng)用也日益廣泛. 興趣點（point of interest，POI）數(shù)據(jù)具有獲取快速方便，類型多樣，與人們的生活密切相關(guān)等特點，對城市建成區(qū)提取、城市功能區(qū)調(diào)整以及城市空間布局等都有一定的實用價值［12-13］. 目前，關(guān)于夜光數(shù)據(jù)與興趣點數(shù)據(jù)進行耦合關(guān)系的分析不多，以珞珈一號夜光數(shù)據(jù)與POI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行耦合分析的研究更少. 陳斌等以武漢市主城區(qū)為研究區(qū)域，利用2016年P(guān)OI核密度分析結(jié)果和NPP 夜光數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果進行疊加分析，并對兩種數(shù)據(jù)的關(guān)系進行了探討［14］. 王毓乾等以POI、NPP/VIIR 夜光數(shù)據(jù)和新浪微博簽到數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以北京市為研究區(qū)域?qū)Τ鞘锌臻g耦合關(guān)系進行了分析［15］. 于丙辰等以三亞市為研究區(qū)域，采用2016年的NPP/VIIRS夜光數(shù)據(jù)和POI興趣點數(shù)據(jù)，通過雙因素制圖法對兩種數(shù)據(jù)的空間耦合關(guān)系進行了可視化處理，并分析了耦合關(guān)系的相異區(qū)域和城市空間結(jié)構(gòu)的相互關(guān)系［16］. 珞珈一號夜光數(shù)據(jù)在空間分辨率和光譜分辨率上遠優(yōu)于DMSP/OLS夜光數(shù)據(jù)和NPP/VIIRS夜光數(shù)據(jù)，是更為理想的識別城市建設(shè)用地，研究城市經(jīng)濟空間格局、經(jīng)濟參量的夜光數(shù)據(jù)源，在研究人類社會經(jīng)濟活動中有更廣闊的應(yīng)用潛力［17-20］. 本研究以選定的昆明市主城區(qū)的五個區(qū)域為研究區(qū)域，以珞珈一號夜光數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用核密度分析、六邊形規(guī)則格網(wǎng)、歸一化處理及雙因素制圖法，對兩種數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行耦合分析，探討了區(qū)域內(nèi)九種不同類型的耦合關(guān)系，以便能為西南地區(qū)城市空間結(jié)構(gòu)分析提供參考.

1 區(qū)域概況

昆明市地處我國西南邊陲，云貴高原中部，位于東經(jīng)102°10′～103°40′，北緯24°23′～26°22′. 昆明市的地理位置雖屬北緯亞熱帶，然境內(nèi)具有典型的溫帶氣候特點，素以“春城”而享譽中外. 下轄區(qū)內(nèi)有7區(qū)、3縣、3自治縣、1市，分別為：盤龍區(qū)、五華區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)、晉寧區(qū)、東川區(qū)、富民縣、嵩明縣、宜良縣、尋甸回族彝族自治縣、石林彝族自治縣、祿勸彝族苗族自治縣、安寧市. 本研究選取昆明市主城區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達的五個區(qū)域（盤龍區(qū)、五華區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)）進行分析，行政區(qū)劃圖如圖1所示.

圖1 選定的昆明市主城區(qū)五個區(qū)域的行政區(qū)劃圖（審圖號：云S（2019）048號）Fig.1 Administrative map for five selected areas in the main urban area of Kunming City

2 數(shù)據(jù)來源及技術(shù)路線

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

珞珈一號夜光數(shù)據(jù)源自高分辨率對地觀測系統(tǒng)湖北數(shù)據(jù)與應(yīng)用網(wǎng)（http：//www.hbeos.org.cn/），獲取時間為2019 年3 月，選用云量低于10%的影像，與之前的DMSP/OLS 夜光數(shù)據(jù)和NPP/VIIRS 夜光數(shù)據(jù)相比，空間分辨率可以達到130 m，理想狀態(tài)下可以15 d完成全球覆蓋. 利用公式1對珞珈一號夜光數(shù)據(jù)進行輻射矯正后，再利用GoogleEarth下載的高精度影像對其進行幾何校正. 選定的五個研究區(qū)域的行政區(qū)劃圖由天地圖行政區(qū)劃底圖矢量化而來.

POI數(shù)據(jù)通過高德地圖官方應(yīng)用程序API接口進行提取，共獲取了165 039條興趣點數(shù)據(jù)，共包含了17大類（表1）. 首先對POI數(shù)據(jù)進行提取、刪除等處理，之后進行數(shù)據(jù)導(dǎo)入并投影變換為Albers投影，最后排除了風(fēng)景名勝、交通設(shè)施、道路附屬設(shè)施、地名地址信息這四個與夜光數(shù)據(jù)相關(guān)性較小的類別，其余13個類別全部參與POI興趣點核密度分析，共145 642條.

表1 POI數(shù)據(jù)類型表Tab.1 POI data type table

珞珈一號夜光數(shù)據(jù)的輻射轉(zhuǎn)換公式為：

式中：RL 為輻射矯正后的輻射亮度值；DN 為原始的灰度值. 輻射矯正可以有效糾正珞珈一號夜光數(shù)據(jù)的輻射失真誤差，使城市建成區(qū)、功能區(qū)格局更加清晰，也可以消除一部分水體和其他用地類型的極高噪聲，從而避免這部分噪聲亮區(qū)被錯誤識別.

2.2 技術(shù)路線

本研究選取昆明市主城區(qū)經(jīng)濟較發(fā)達的五個區(qū)域（盤龍區(qū)、五華區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)）為研究區(qū)域，首先對2019年3月獲取的珞珈一號夜光數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并對興趣點數(shù)據(jù)進行核密度分析，同時建立了多個1 km2的規(guī)則正六邊形格網(wǎng)，再將規(guī)則格網(wǎng)和經(jīng)輻射矯正、幾何校正處理后的珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值、POI 核密度值進行疊加分析，分別獲取每個格網(wǎng)內(nèi)的珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值和POI 核密度值的平均值，并將兩種平均值鏈接到同一個規(guī)則格網(wǎng)內(nèi)，之后進行兩種數(shù)據(jù)的歸一化處理，便于后續(xù)耦合關(guān)系分析.本研究主要探討了夜光數(shù)據(jù)和興趣點數(shù)據(jù)在不同空間耦合關(guān)系下的城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)特征，以期能為昆明市城市空間結(jié)構(gòu)調(diào)整及城市內(nèi)部規(guī)劃建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)與參考，技術(shù)路線圖如圖2所示.

3 研究方法

圖2 技術(shù)路線圖Fig.2 Technology roadmap

3.1 核密度分析

核密度分析是一種直觀表征地理事件在某一區(qū)域發(fā)生概率的方法，可以反映離散測量值在連續(xù)區(qū)域內(nèi)的分布情況，對于每一個實體而言，其密度在中心處最大，隨著與其距離的增大而逐漸減小. 該方法被廣泛應(yīng)用于計算人口密度、建筑密度、污染程度等情況分析. 對于空間任意一個點S，點S 的核密度值計算公式為：

式中：f(S)表示某一位置點S 處的核密度計算值；K 表示核函數(shù)；n 表示距離閾值范圍內(nèi)的樣本點數(shù)量；S-Si表示某一位置點S 到已知點Si處的距離；R 表示距離衰減閾值，也稱帶寬（bandwidth），R 值越大越能表示區(qū)域的宏觀空間變化情況，反之，則只能表示微觀空間變化情況. 本研究中POI點密度圖如圖3所示，核密度的帶寬選用3000 m，輸出柵格的空間分辨率為200 m，核密度分析的柵格結(jié)果如圖4所示.

圖3 POI點密度圖Fig.3 Map of POI point density

圖4 POI核密度分析圖Fig.4 Map of POI kernel density

3.2 六邊形規(guī)則格網(wǎng)

本研究以選定的昆明市主城區(qū)的五個區(qū)域為研究區(qū)域，分別采用ArcGIS中漁網(wǎng)與泰森多邊形相結(jié)合的方法和外部Tessellation工具的方法，生成蜂窩狀規(guī)則正六邊形格網(wǎng)，經(jīng)比較兩種方法生成的格網(wǎng)并未有太大的差別. 最終生成的格網(wǎng)大小為1 km2，研究區(qū)域共生成1359個格網(wǎng). 規(guī)則六邊形格網(wǎng)比正方形、三角形等格網(wǎng)擁有更豐富的拓撲關(guān)系，且貼合狀態(tài)更為密合，因此采用蜂窩狀六邊形作為統(tǒng)計的基礎(chǔ)單元，將規(guī)則六邊形格網(wǎng)、處理得到的珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值及POI核密度分析結(jié)果進行疊加分析，獲取每個正六邊形格網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)平均值，并將夜光數(shù)據(jù)和核密度分析結(jié)果的平均值分別存儲并關(guān)聯(lián)在同一個格網(wǎng)內(nèi).

3.3 歸一化處理

歸一化處理需把夜光數(shù)據(jù)強度值和POI核密度值這兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到大致相同的范圍，計算公式為：

式中：xnor表示歸一化處理后的值；xmin表示對應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)值最小值；xmax表示對應(yīng)數(shù)據(jù)的數(shù)值最大值. 通過上述公式把夜光數(shù)據(jù)強度值及POI核密度值分別歸一化至［0，100］范圍內(nèi)，按照標(biāo)準差分級方法，通過1.5倍標(biāo)準差將兩種數(shù)據(jù)分為高、中、低三種不同的等級.

3.4 雙因素制圖法

雙因素制圖法是采用兩種不同的變量進行耦合關(guān)系分析的一種常用可視化方法，一般是選用不同顏色進行組合并形成漸變，同時也要保證各等級間有一定的區(qū)分度. 該方法廣泛應(yīng)用于人口、氣候、經(jīng)濟變化，還可以使用冷暖兩種色調(diào)，結(jié)果對比更明顯. 本研究中利用黃-藍兩色進行組合變化，共形成9 種不同的組合方式對夜光數(shù)據(jù)強度值和POI 核密度值進行耦合變化分析，結(jié)果如圖5所示.

圖5 雙因素制圖法圖例Fig.5 Legend of the double-factor mapping

4 結(jié)果與分析

4.1 總體分析

為了反映兩種數(shù)據(jù)的耦合結(jié)果，對POI 核密度值、珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值與六邊形格網(wǎng)進行疊加處理后，分別求取平均值作為規(guī)則格網(wǎng)中的POI 核密度值和夜光數(shù)據(jù)強度值，同時把兩種數(shù)據(jù)全部歸一化至相同的取值范圍，采用雙因素制圖法進行耦合分析，結(jié)果如圖6 所示. 由圖6可知，POI 核密度值與夜光數(shù)據(jù)強度值耦合一致的格網(wǎng)有1218 個，占整個研究區(qū)域的近90%，說明研究區(qū)域整體耦合性良好，在空間結(jié)構(gòu)上具有高度的一致性，大部分耦合一致區(qū)域分布在研究區(qū)域的外圍，表現(xiàn)為低-低耦合關(guān)系. 高-高耦合部分主要分布在研究區(qū)域中心的三環(huán)區(qū)域內(nèi)，東西方向主要從研究區(qū)域中心向外輻射，長度約為5 km，南北方向輻射長度為10 km 左右. 呈貢區(qū)的高-高耦合部分分布在以市政府為中心的約2.5 km 的范圍內(nèi)；中-中耦合部分主要圍繞在研究區(qū)域中心的外圍及呈貢區(qū)中心的外圍，呈現(xiàn)空心環(huán)狀分布；低-低耦合部分則分布在研究區(qū)域的邊緣地區(qū).

4.2 夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI核密度值的耦合關(guān)系分析

圖6 POI核密度值與夜光數(shù)據(jù)強度值的空間耦合關(guān)系圖Fig.6 Spatial coupling between nighttime light data intensity value and POI kernel density value

夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI核密度值的區(qū)域分布圖如圖7所示. 由圖7可知，這些區(qū)域數(shù)量不是很多，但更能識別城市的空間結(jié)構(gòu)細節(jié)特征，這些區(qū)域主要分布在城鎮(zhèn)的邊緣地帶，尤其是城鎮(zhèn)向農(nóng)村過渡的中間地帶，大部分區(qū)域存在夜光數(shù)據(jù)“溢出”現(xiàn)象，探測的燈光范圍通常比實際人們活動的范圍要大. 盤龍區(qū)幾乎無夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI 核密度值的區(qū)域存在，而官渡區(qū)夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI 核密度值的區(qū)域較多，其中低-中耦合關(guān)系占了大部分，低-中、低-高耦合關(guān)系區(qū)域主要分布在長水國際機場附近，這些區(qū)域因燈光較強，且POI大多為餐飲等服務(wù)類型，同質(zhì)性較強，所以出現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)對城市區(qū)域不合理的表達. 因此可以利用POI核密度值與夜光數(shù)據(jù)強度值相結(jié)合的方法，對機場、新區(qū)等區(qū)域進行空間結(jié)構(gòu)分析，彌補彼此的不足. 另外，西山區(qū)的海口街道、碧雞街道，五華區(qū)的普吉街道，呈貢區(qū)的大漁街道、馬金鋪街道均出現(xiàn)了一些新開發(fā)興建的小區(qū)與商業(yè)中心，這些新建區(qū)域的夜光強度較強，但相關(guān)配套設(shè)施又少，故呈現(xiàn)出部分低-中耦合格局. 呈貢區(qū)的吳家營街道、西山區(qū)的滇池國家旅游度假區(qū)、五華區(qū)的黑林鋪街道以及紅云街道出現(xiàn)了部分中-高耦合區(qū)域，也是因為這些區(qū)域有一些房地產(chǎn)開發(fā)的熱點區(qū)域，而相關(guān)配套設(shè)施又不匹配，所以出現(xiàn)了一些夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI 核密度值的區(qū)域.

4.3 夜光數(shù)據(jù)強度值低于POI核密度值的耦合關(guān)系分析

夜光數(shù)據(jù)強度值低于POI核密度值的區(qū)域分布圖如圖8所示. 由圖8可知，這些區(qū)域雖然城鎮(zhèn)化水平不高，但局部區(qū)域形成了商業(yè)的聚集圈. 高-中耦合關(guān)系的區(qū)域圍繞昆明市中心區(qū)域主要分布在昆明市二環(huán)附近區(qū)域以及彩云北路附近區(qū)域，呈現(xiàn)帶狀或環(huán)狀分布；從城市功能區(qū)的角度看，這些區(qū)域?qū)儆谝恍┐螣岬纳虡I(yè)中心，如：南市區(qū)的世紀城片區(qū)、新亞洲體育城片區(qū)，東市區(qū)的青云街道片區(qū)，北市區(qū)的云坊商業(yè)區(qū)、世博園片區(qū)，西市區(qū)的西三環(huán)片區(qū)等. 高-低耦合關(guān)系的區(qū)域較少，主要分布在城郊結(jié)合帶，呈零星點狀分布. 中-低耦合關(guān)系的區(qū)域環(huán)繞在高-中耦合關(guān)系區(qū)域的周邊，主要分布在鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心地帶，這些區(qū)域城鎮(zhèn)化水平較低，又形成了區(qū)域的商業(yè)服務(wù)中心，因此導(dǎo)致這些區(qū)域的POI核密度值高于夜光數(shù)據(jù)強度值.

圖7 夜光數(shù)據(jù)強度值高于POI核密度值的耦合關(guān)系圖Fig.7 Coupling relation diagram of nighttime light data intensity value higher than POI kernel density value

圖8 夜光數(shù)據(jù)強度值低于POI核密度值的耦合關(guān)系圖Fig.8 Coupling relation diagram of nighttime light data intensity value lower than POI kernel density value

5 結(jié)論

本研究通過對選定的昆明市主城區(qū)五個區(qū)域的POI核密度值和珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值的耦合關(guān)系進行分析，探討了這兩種數(shù)據(jù)耦合相一致或相異的空間分布特征，并對相異區(qū)域的特點及原因進行了分析，主要結(jié)論如下：

1）研究區(qū)域的POI核密度值與珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值的整體耦合性良好，有將近90%的相一致區(qū)域，能很好地反映選定的昆明市主城區(qū)五個區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)特征，對于城市空間結(jié)構(gòu)等研究均具有很好的適用性. 高-高耦合部分主要分布在研究區(qū)域中心的三環(huán)區(qū)域內(nèi)；中-中耦合部分主要圍繞在研究區(qū)域中心的外圍及呈貢區(qū)中心的外圍，呈現(xiàn)空心環(huán)狀分布；低-低耦合部分則分布在研究區(qū)域的邊緣地區(qū).

2）POI核密度值與珞珈一號夜光數(shù)據(jù)強度值耦合相異的部分，對城市空間結(jié)構(gòu)細化有著重要的作用，如在經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、城郊結(jié)合帶、城市商業(yè)中心、大范圍的同質(zhì)性區(qū)域，兩者都有一定的相異區(qū)域. 其中POI在機場附近的同質(zhì)性較高、數(shù)量偏少，在新開發(fā)區(qū)、城郊、鄉(xiāng)村地帶數(shù)量也偏少，這是因為這些區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展水平較低，而在鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心具有一定數(shù)量的分布，且在研究區(qū)域的市區(qū)中心或者有影響力的商業(yè)片區(qū)內(nèi)數(shù)量較多；夜光數(shù)據(jù)在研究區(qū)域中心地帶、城鎮(zhèn)中心以及機場燈光較強，且存在一定的燈光“溢出”現(xiàn)象，而夜光數(shù)據(jù)對遠離城市的邊遠地區(qū)表達有限，說明夜光數(shù)據(jù)與POI對人類社會經(jīng)濟活動的探索各有優(yōu)缺點，以夜光數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行研究時與POI數(shù)據(jù)相結(jié)合，更能彌補彼此的不足.

本研究雖對選定的昆明市主城區(qū)五個區(qū)域的城市空間結(jié)構(gòu)進行了初步探討與分析，但也有一些不足，如研究中僅用兩種數(shù)據(jù)耦合，且定性研究居多，今后需擬結(jié)合更多數(shù)據(jù)，如：手機定位數(shù)據(jù)、微博簽到數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)等，采用定性和定量相結(jié)合的方法，進一步研究城市的空間結(jié)構(gòu)特征.