孫 赫，李雪銘，劉 賀

(遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116021)

城市作為人口的主要聚居地，城市人居活動對城市空間擴(kuò)展及空間關(guān)聯(lián)具有重要意義。隨著城市化水平逐漸提高，城市人居活動變化強(qiáng)度大，人居活動空間不斷擴(kuò)展，但空間擴(kuò)展的無序化導(dǎo)致人地關(guān)系緊張等一系列城市問題。區(qū)域空間關(guān)聯(lián)實(shí)際上是城市間相互聯(lián)系、相互作用，在人流、物流、資金流等人居活動流的影響下，空間上相互獨(dú)立的城市不斷變成有機(jī)整體。居民作為城市的主體，其人居活動在一定程度上克服了空間和距離的障礙，將城市逐漸連成一個整體，進(jìn)而形成了不同的空間關(guān)聯(lián)形式。探究城市人居活動空間擴(kuò)展及關(guān)聯(lián)的時空特征，對理解城市間相互影響和制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的借鑒意義。

人居活動作為城市人居環(huán)境系統(tǒng)的主體，主要是指城市人口在日常生活中的一系列活動。目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于人居活動的研究主要涉及俄羅斯人居活動空間與定居模式之間相關(guān)特征研究[1]，加納地區(qū)人居活動空間擴(kuò)展對海岸線的影響[2]，基于智能數(shù)據(jù)探究人居活動與環(huán)境之間的相互作用[3]，通過問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析南京市人居活動多樣性特征及影響因素[4]，以長沙市為例基于人居活動空間擴(kuò)展并結(jié)合生態(tài)約束確定城市邊界[5]。人居活動通過多種形式將城市逐漸關(guān)聯(lián)成一個有機(jī)整體，學(xué)術(shù)界出現(xiàn)了大量關(guān)于城市關(guān)聯(lián)的研究，主要集中于空間關(guān)聯(lián)模型的建立及實(shí)證分析[6-9]，至此城市空間關(guān)聯(lián)研究出現(xiàn)了新的切入點(diǎn)。

縱觀國內(nèi)外的相關(guān)研究，其在人居活動城市關(guān)聯(lián)方面的研究均存在著不足。首先，研究所用數(shù)據(jù)雖然具有一定的代表性，但是涵蓋范圍有限?；顒尤罩镜葦?shù)據(jù)多帶有主觀意味，會對研究結(jié)果的客觀性產(chǎn)生不同程度的影響。其次，現(xiàn)有研究很難凸顯出人口在其中的作用。本文采用夜間燈光數(shù)據(jù)表征城市人居活動，并以此研究城市人居活動空間擴(kuò)展與空間關(guān)聯(lián)的時空演變。該研究方法優(yōu)點(diǎn)在于年平均穩(wěn)定燈光影像能夠探測出城市甚至小規(guī)模區(qū)域的燈光，使其能夠分辨城市地區(qū)與鄉(xiāng)村地區(qū)，主要應(yīng)用于城市化過程[10,11]、城鎮(zhèn)建成區(qū)擴(kuò)展[12]、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展[13,14]、碳排放[15]等方面。近年來，隨著夜間燈光數(shù)據(jù)開發(fā)程度的不斷加深，應(yīng)用于人居活動及城市空間關(guān)聯(lián)的研究中取得了顯著的成果[16-18]。目前，由DMSP/OLS與NPP/VIIRS兩套衛(wèi)星傳感器提取的夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用較廣，但由于二者本質(zhì)上的區(qū)別和不可兼容性，現(xiàn)有研究多是根據(jù)其中某一套數(shù)據(jù)單獨(dú)進(jìn)行分析。夜間燈光數(shù)據(jù)的長期變化特征可以表示城市人居活動強(qiáng)度的時間變化，能夠更加精確地表示城市人居活動空間擴(kuò)展及空間關(guān)聯(lián)時空演化特征，并研究城市之間的空間效應(yīng)，因此眾多學(xué)者在將兩類燈光數(shù)據(jù)整合對比研究中進(jìn)行了嘗試性的探索。

本文借鑒已有研究成果進(jìn)行數(shù)據(jù)整合以表征長時序的人居活動強(qiáng)度，探究1992—2020年我國286個地級及以上城市(因數(shù)據(jù)收集不便，故未包含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū))人居活動的空間擴(kuò)展及空間關(guān)聯(lián)的時空演變特征。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文研究區(qū)域?yàn)槲覈?86個地級及以上城市，由于在此期間內(nèi)行政區(qū)劃發(fā)生變革，為統(tǒng)一研究標(biāo)準(zhǔn)，參照全國行政區(qū)劃最新標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分。夜間燈光研究數(shù)據(jù)主要來源于美國國家地理物理數(shù)據(jù)中心(http://ngdc.noaa.gov/eog/)，為保證研究時序長，根據(jù)數(shù)據(jù)時效性強(qiáng)的原則，選取1992年、2002年、2012年和2013年的DMSP /OLS年平均數(shù)據(jù)和2012年、2013年、2020年的NPP /VIIRS無云合成月數(shù)據(jù)。

DMSP /OLS和NPP /VIIRS兩種數(shù)據(jù)不同年份間傳感器參數(shù)、空間分辨率和光譜響應(yīng)方式等具有顯著差異，不能直接用來對比分析，需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合[19,20]。①DMSP年度數(shù)據(jù)校正。剔除光、云層、短暫火光和背景噪聲等的干擾，將其轉(zhuǎn)化為Asia-Lambert-Conformal-Conic投影坐標(biāo)系，空間分辨率設(shè)定為1000m，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行三步校正，分別為相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正。②VIIRS年度數(shù)據(jù)預(yù)處理。根據(jù)VIIRS月度數(shù)據(jù)合成年度燈光數(shù)據(jù)集，過濾生物質(zhì)燃燒，極光和背景噪聲等無關(guān)特征，設(shè)定相同投影坐標(biāo)系與空間分辨率，選取全國單元格像元輻射閾值為472.86，并去除像元值為負(fù)值的單元格。③VIIRS生成擬合DMSP。提取兩套數(shù)據(jù)重合的年份2012年、2013年進(jìn)行敏感度分析，選取最優(yōu)擬合參數(shù)，將VIIRS2020年度數(shù)據(jù)計算成擬合DMSP 2020數(shù)據(jù)。

1.2 城市建成區(qū)提取

城市建成區(qū)是指行政區(qū)范圍內(nèi)集中連片的部分，以及在近郊區(qū)附近與城市有著密不可分的聯(lián)系的區(qū)域。目前基于燈光數(shù)據(jù)提取城市用地信息的方法主要閾值法和圖像分類法兩種方法，本文采取閾值法，將DN值劃為40作為城市建成區(qū)的范圍閾值[21]。

1.3 研究方法

空間擴(kuò)展測度：城市人居活動空間擴(kuò)展變化主要使用擴(kuò)展速度、擴(kuò)展強(qiáng)度表征[22]。計算公式如下：

V=(Ai+n-Ai)/n

(1)

S=[(Ai+n-Ai)/n]/Ai×100%

(2)

式中，V、S分別表示空間擴(kuò)展速度和擴(kuò)展強(qiáng)度；Ai+n、Ai表示研究時段內(nèi)始末期的建成區(qū)面積；n為時間跨度。

引力模型：起源于牛頓經(jīng)典力學(xué)中的萬有引力模型經(jīng)過眾多學(xué)者對其不斷拓展，逐漸形成較為完善的理論體系，可以用來表征空間相互關(guān)聯(lián)、影響程度[17,18]。計算公式如下：

(3)

式中，Gij為城市i與城市j之間的人居活動聯(lián)系程度大小；K為引力常數(shù)，一般取值為1；Qi、Qj為城市i、城市j的質(zhì)量，使用各個城市建成區(qū)內(nèi)夜間燈光值總量表征城市質(zhì)量；Dij為城市i與城市j之間的空間距離，本文使用空間直線距離；r為摩擦系數(shù)，本文摩擦系數(shù)值為1，用以揭示國家或省級的城市空間聯(lián)系狀態(tài)。

空間自相關(guān)分析：使用Moran′s I指數(shù)衡量我國地級以上城市人居活動的空間聯(lián)系程度[23,24]。計算公式如下：

(4)

(5)

Moran′s I數(shù)值范圍一般在[-1，1]之間，當(dāng)數(shù)值為負(fù)數(shù)時，表明空間分布上呈負(fù)相關(guān)，絕對值越大，空間差異越大；當(dāng)數(shù)值為正數(shù)時，表明空間分布上呈正相關(guān)，數(shù)值越大，空間集聚性越強(qiáng)；當(dāng)數(shù)值為0時，說明其空間分布不相關(guān)。n為研究區(qū)域數(shù)量；xi、xj分別表示城市i、j建成區(qū)夜間燈光總量即建成區(qū)人居活動總量；S2為方差；wij表示空間權(quán)重矩陣，利用Rook方式進(jìn)行創(chuàng)建[25]。

全局自相關(guān)僅能對整體狀態(tài)進(jìn)行評估，不能表征各區(qū)域與其周邊鄰近區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度，因此必須利用局部自相關(guān)進(jìn)行分析[26]。計算公式為：

(6)

當(dāng)Ii值為正值時，表明其局部區(qū)域呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài)；當(dāng)Ii值為負(fù)值時，表明其局部區(qū)域呈現(xiàn)分散分布狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上生成LISA聚類圖，便于直觀觀察其在局部區(qū)域的集聚狀態(tài)。

2 結(jié)果及分析

2.1 城市空間擴(kuò)展特征

1992—2020年我國城市人居活動空間面積增加到原來的8.75倍，其擴(kuò)展速度、擴(kuò)展強(qiáng)度波動明顯(表1)。為保證研究時序長且數(shù)據(jù)時效性強(qiáng)的原則，將我國城市人居活動空間擴(kuò)展時序變化分為3個時間段進(jìn)行研究，分別是1992—2002年、2002—2012年、2012年—2020年。從擴(kuò)展速度來看，東部地區(qū)長時間為全國增長最多的地區(qū)，全國人居活動空間面積逐年上升，擴(kuò)展強(qiáng)度一直保持在11%，各地區(qū)間空間擴(kuò)展特征差異較大。1992—2002年東部地區(qū)的擴(kuò)展速度和擴(kuò)展強(qiáng)度均高于其他地區(qū)，主要受到改革開放政策的影響，越來越多的人流、信息流等人居活動流從中西部地區(qū)涌向東部地區(qū)，從農(nóng)村涌向城市，在一定程度上擴(kuò)大了東部地區(qū)城市人居活動的空間范圍。2002—2012年內(nèi)全國各地區(qū)均有明顯擴(kuò)張，擴(kuò)展強(qiáng)度均在10%以上，體現(xiàn)出該時段是我國城市空間擴(kuò)張的主要階段，此時經(jīng)濟(jì)發(fā)展全面向好，西部擴(kuò)張態(tài)勢尤為明顯，主要受到西部大開發(fā)和中部崛起戰(zhàn)略的影響，使中西部地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)水平得到提高，人居活動空間得到擴(kuò)大。2012—2020年，我國中西部的擴(kuò)張強(qiáng)度仍未減退，說明西部城市可發(fā)展空間較大、資源豐富、城市蓄力足，同時東部地區(qū)的擴(kuò)展強(qiáng)度降低主要是由于東部地區(qū)城市人居活動空間的發(fā)展模型由外部延伸轉(zhuǎn)向?yàn)閮?nèi)部填充，而東北地區(qū)則由于經(jīng)濟(jì)動力不足、人口外流等原因，未有顯著擴(kuò)張。

表1 1992—2020年我國城市人居活動空間擴(kuò)展情況

2.2 城市空間集聚特征

全局自相關(guān)分析：為了分析我國地級以上城市人居活動強(qiáng)度的空間分布的整體集聚特征，本文使用GeoDA軟件分別計算了1992年、2002年、2012年、2020年我國地級以上城市人居活動的夜間燈光總量的Moran′s I值及其相關(guān)數(shù)值(表2)。從表2可見，1992—2020年的全局Moran′s I值均為正值，且通過99.9%置信度的檢驗(yàn)，說明我國286個地級以上城市的人居活動空間分布呈現(xiàn)出顯著的城市集群特征，城市之間的相互依賴性較強(qiáng)，具有較為明顯的“馬太效應(yīng)”。即表現(xiàn)為人居活動強(qiáng)度較高的城市之間相鄰近，強(qiáng)度較低的城市之間相鄰近的空間結(jié)構(gòu)。從時序變化角度看，Moran′s I值在1992—2012年呈逐年增加的趨勢，而2012—2020年數(shù)值卻有明顯的回落，說明城市之間的人居活動強(qiáng)度空間集聚性呈逐漸增強(qiáng)又弱化的趨勢，近29年間我國城市發(fā)展經(jīng)歷了先大范圍集聚擴(kuò)張后差距逐漸縮小，發(fā)展趨于平衡的過程。

表2 1992—2020年我國城市人居活動空間Moran′s I值

局部自相關(guān)分析：為了進(jìn)一步測度城市人居活動強(qiáng)度的局部空間特征及其變動，本文采用局部Moran′s I指數(shù)進(jìn)行了分析。利用GeoDa軟件計算得出局部Moran′s I指數(shù)數(shù)值，并將其劃分成4種空間關(guān)系(HH、LL、LH、HL)，利用ArcGIS軟件進(jìn)行可視化顯示(圖1)。4種空間關(guān)系的區(qū)域特征依次為：①高高區(qū)域特征。區(qū)域差異性較小，整體區(qū)域的人居活動總量較高。1992年，HH區(qū)域主要分布在廣東、江蘇、河北、山西、黑龍江等省份，直轄市在該年份未體現(xiàn)明顯的輻射作用，仍以各省原有的資源、產(chǎn)業(yè)、交通優(yōu)勢，其人居活動強(qiáng)度呈高值集聚分布。隨著時間推移，該特征城市數(shù)量不斷增加，河北、江蘇保持高值集聚，山東由強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)支撐與環(huán)渤海的交通條件優(yōu)勢發(fā)展加快，廣東在2020年較周邊地區(qū)高值集聚的特征不再顯著。同時，城市人居活力強(qiáng)度的改變已不再以省份為單位發(fā)展，而逐漸受到重點(diǎn)型城市和核心型城市的輻射作用，按京津冀城市群、長三角經(jīng)濟(jì)帶等區(qū)域組團(tuán)，沿東部和東南部沿海連綿分布。②低低區(qū)域特征。區(qū)域差異性較小，整體區(qū)域的人居活動總量較低。LL區(qū)域主要分布在四川、甘肅、貴州、江西、云南、西藏、廣西等中西部省份。這類地區(qū)由于處于邊遠(yuǎn)地區(qū)，社會經(jīng)濟(jì)方面，鮮少受到大城市的輻射帶動作用；自然地理方面，地形復(fù)雜，大多位于我國第一、二階梯，導(dǎo)致其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，因此該區(qū)域的人居活動總量也相對較低。經(jīng)過近29年的發(fā)展，LL低值集聚城市數(shù)量減少，中部地區(qū)不再具有顯著的低值特征，與周邊城市人居活力逐漸形成均衡發(fā)展模式。③低高區(qū)域特征。區(qū)域差異性較大，城市本身的人居活動總量較低，但周邊城市人居活動總量較高。主要位于河北、廣東等HH區(qū)附近分布，該類型的城市數(shù)量相對較少，城市周圍大多分布著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市。相對于周邊城市而言，這類城市的發(fā)展優(yōu)勢并不明顯，在一定程度上限制了該類地區(qū)的人居活動總量。如河北承德4個年份均表現(xiàn)為LH特征，原因在于其城市定位為避暑旅游城市，夏季外來人口較多，但本地發(fā)展未有明顯進(jìn)步，又由于位于河北邊緣，與內(nèi)蒙古、遼寧相鄰，經(jīng)濟(jì)未得到長足發(fā)展。④高低區(qū)域特征。區(qū)域差異性較大，城市本身的人居活動總量較高，但周邊城市人居活動總量較低，大多分布在重慶、武漢、蘭州、長沙這類作為直轄市或省會城市等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的中西部地區(qū)。這類城市在所在區(qū)域的一定范圍內(nèi)占據(jù)較大的發(fā)展優(yōu)勢，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，市區(qū)輻射帶動能力較強(qiáng)，人居活動總量相對較高，說明在一些城市人居活動欠發(fā)達(dá)地區(qū)，省會的首位帶動作用愈見明顯。

審圖號：GS(2020)4622號，國家自然資源部監(jiān)制。

2.3 城市空間關(guān)聯(lián)特征

城市等級結(jié)構(gòu)：城市節(jié)點(diǎn)等級作為區(qū)分城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基本要素之一，根據(jù)城市位序—規(guī)模法則可知，在空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的重要性差距較大。因此，將各個城市建成區(qū)的夜間燈光總量即人居活動強(qiáng)度作為衡量城市在空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中等級差異的標(biāo)準(zhǔn)，利用ArcGIS中的自然斷點(diǎn)法，對其進(jìn)行等級劃分(表3)。

表3 1992—2020年我國城市節(jié)點(diǎn)等級分類

表3中，Ⅰ-Ⅴ級表示人居活動總強(qiáng)度從強(qiáng)到弱，將其分為核心型城市、重點(diǎn)型城市、重要型城市、普遍型城市和一般型城市。從各城市等級數(shù)量來看，各等級城市數(shù)量逐漸均衡，各等級間差異減小，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級城市占整體城市比例呈增長又下降趨勢。這說明，1992—2012年各城市均有不同程度的城市人居活力提升，空間差異縮小，而2012—2020年隨著城市功能逐漸穩(wěn)定，部分城市優(yōu)勢逐漸凸顯，發(fā)展較快，人居活力強(qiáng)度顯著。從不同等級城市空間分布看，各年間不同等級城市分布呈現(xiàn)先聚集后分散再集中的特征，且城市等級與行政等級相關(guān)性較強(qiáng)，等級高的核心城市多為直轄市或各省省會及副中心城市。1992年，核心型城市較少，只有北京、天津、上海、廣州、東莞等，重點(diǎn)型城市主要為部分省份的省會，如哈爾濱、沈陽、南京、太原等，人居活力強(qiáng)度較大城市以東北、華北為主，強(qiáng)度較小城市則廣泛分布于我國腹部地區(qū)。隨著城市發(fā)展有序進(jìn)行，核心型城市人居活動強(qiáng)度依舊顯著領(lǐng)先于其他城市，數(shù)量有所增加，以直轄市及其周圍為主，重點(diǎn)型城市則普遍分布于東部沿海地區(qū)的現(xiàn)象。河北、山西、江蘇等省份由于自然資源與交通運(yùn)輸?shù)葍?yōu)勢，發(fā)展迅速，華北、東部、東南沿海地區(qū)城市等級大幅提升，而東北城市人居活力卻有明顯減弱，西北地區(qū)沒有明顯變化。

關(guān)聯(lián)層級結(jié)構(gòu)：由引力模型得出城市與城市之間的空間關(guān)聯(lián)(表4)。由于部分區(qū)域未達(dá)到建成區(qū)提取條件(DN≥40)，因此4年的空間關(guān)聯(lián)數(shù)量并不相同。其網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)聯(lián)數(shù)量由1992年的75349對聯(lián)系增加至2020年的81509對聯(lián)系，說明人居活動空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)由稀疏且相對簡單的網(wǎng)絡(luò)逐漸成長為稠密且相對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。本文利用ArcGIS中的自然斷點(diǎn)法對其進(jìn)行分類，其中空間關(guān)聯(lián)共可分為5類，即Ⅰ-Ⅴ級聯(lián)系，關(guān)聯(lián)程度由最強(qiáng)至最弱。除了Ⅴ級聯(lián)系之外其他4類聯(lián)系的數(shù)量均呈現(xiàn)出逐漸增加的趨勢，這也在一定程度上說明我國城市空間關(guān)聯(lián)的程度正在逐漸加強(qiáng)。

表4 1992—2020年我國城市空間關(guān)聯(lián)分類

宏觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：“流空間”理論下的城市網(wǎng)絡(luò)是由城市節(jié)點(diǎn)和城市關(guān)聯(lián)軸線兩個部分所構(gòu)成，并在一定的地理空間上映射而成的。在此基礎(chǔ)上，本文為了直觀地反映出我國地級以上城市人居活動空間關(guān)聯(lián)的分布格局，根據(jù)城市節(jié)點(diǎn)等級結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)層級結(jié)構(gòu)的計算結(jié)果計算出城市最大引力連接線，繪制了我國城市空間關(guān)聯(lián)程度時空演變，具體如圖2所示。

審圖號：GS(2020)4622號，國家自然資源部監(jiān)制

由最大引力線變化看，1992年我國整體人居活動呈顯著的北京、上海、廣州三極核分布特征，分別帶動北部、西北部、東部、南部地區(qū)城市人居活力發(fā)展。隨著時序的變化，各極核的空間引力輻射范圍逐漸減小，地區(qū)間形成自己的輻射單元。東北地區(qū)的黑龍江、吉林和內(nèi)蒙古北部一直有自己穩(wěn)定的組團(tuán)結(jié)構(gòu)，遼寧則受京津冀整體的影響較大，這既與城市人居活動水平有關(guān)，更有城市的地理位置相關(guān)；重慶帶動周邊中西部城市人居活力的能力逐漸凸顯；東部沿海和東南部沿海城市不再完全依靠上海帶動作用，而憑借自身優(yōu)勢與周邊城市建立引力結(jié)構(gòu)，沿海岸線呈條帶狀分布。至2020年，我國人居活動空間格局形成多核心組團(tuán)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

由網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)層級結(jié)構(gòu)看，不同時段內(nèi)我國各等級城市空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)連接對數(shù)(Ⅰ-Ⅳ級)均有明顯增加，由1992年的1280對上升至2020年的11450對，最強(qiáng)聯(lián)系程度增大4倍，人居活動聯(lián)系日漸密切，城市間發(fā)展差距縮小。我國整體空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)具有顯著的空間異質(zhì)性特征，城市人居活動聯(lián)系非常密切的地區(qū)主要于長三角、珠三角、京津冀3個城市群組團(tuán)分布，其次分布于沿海城市和東北部、中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較好的區(qū)域，其他地區(qū)聯(lián)系較為松散。引力模型的大小，不僅與城市地理位置有關(guān)，還與城市自身實(shí)力相關(guān)。廣州、北京、上海3個經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的城市共同構(gòu)成人居活動關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心框架，空間上的關(guān)聯(lián)軸線較為短促。中心聯(lián)系逐漸擴(kuò)張，輻射能力逐漸增強(qiáng)；新增了蘇州、無錫、杭州、東莞、青島等一系列經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高城市，在一定程度上加固了原有聯(lián)系格局，推進(jìn)了城市群中小城市的快速崛起，同時帶動了自身及周邊省份共同發(fā)展，如河北、山東、福建等，而成都、重慶的中心地位日益凸顯，使中西部地區(qū)城市得以發(fā)展。通過時序比較發(fā)現(xiàn)，我國人居活動網(wǎng)絡(luò)更加完善，空間分布增加了大量新的城市節(jié)點(diǎn)，城市聯(lián)系更加緊密，呈現(xiàn)較為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。

3 結(jié)論與討論

本文嘗試?yán)靡归g燈光數(shù)據(jù)表征人居活動強(qiáng)度，使用空間擴(kuò)展測度、引力模型和空間自相關(guān)分析探究了我國286個地級以上城市人居活動空間擴(kuò)展與關(guān)聯(lián)，深入探討了我國城市網(wǎng)絡(luò)空間關(guān)聯(lián)和空間集聚特征，以期深化我國城市網(wǎng)絡(luò)研究，為制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略提供一定的依據(jù)。主要結(jié)論如下：①空間擴(kuò)展時空特征。我國城市人居活動空間擴(kuò)展速度和擴(kuò)展強(qiáng)度均有所增強(qiáng)，1992—2020年我國城市人居活動空間面積增長至原來的8.75倍，擴(kuò)展速度、擴(kuò)展強(qiáng)度波動明顯，東部地區(qū)擴(kuò)展速度一直處于領(lǐng)先地位，而中、西部擴(kuò)展強(qiáng)度則隨著年際間發(fā)展穩(wěn)步提升，東北地區(qū)擴(kuò)展能力相對落后。②空間關(guān)聯(lián)集聚特征。通過全局自相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，城市人居活動強(qiáng)度空間差距逐漸減小，集聚性特征則先逐漸增強(qiáng)又呈弱化的態(tài)勢，全局Moran′s I指數(shù)先上升后下降.通過局部自相關(guān)分析可以將其劃分成4類空間關(guān)聯(lián)類型，人居活動總量高值區(qū)集聚于東部沿海，低值區(qū)則集聚于中部和西北部。③空間關(guān)聯(lián)總體特征。城市節(jié)點(diǎn)等級共分為5種類型，除一般型城市之外，其他城市節(jié)點(diǎn)數(shù)量均處于不斷增加狀態(tài)，其中核心型城市和重點(diǎn)型城市主要分布于我國東部地區(qū)?？臻g關(guān)聯(lián)層級數(shù)量隨著時間的推移也處于不斷增加的狀態(tài)，城市空間關(guān)聯(lián)具有明顯的異質(zhì)性特征。

本文應(yīng)用建成區(qū)內(nèi)的夜間燈光總值表征人居活動總強(qiáng)度，更能精確地反映出城市人居活動空間擴(kuò)展及關(guān)聯(lián)特征。但由于夜間燈光數(shù)據(jù)僅能表示夜間狀況，具有一定的缺陷，因此在未來的研究中應(yīng)與其他數(shù)據(jù)相結(jié)合做進(jìn)一步研究。