陳行，劉漢湖，李金豪，范詩(shī)鈴，葛宗旭

(成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，成都 610059)

0 引言

城市化與生態(tài)環(huán)境客觀上存在復(fù)雜的交互耦合關(guān)系[1]。城市化是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的必然態(tài)勢(shì)，生態(tài)環(huán)境又是人類社會(huì)賴以生存的自然基礎(chǔ)。因此，如何保證城市化快速發(fā)展的條件下，生態(tài)環(huán)境也能得到高質(zhì)量發(fā)展已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題[2]。

傳統(tǒng)方式針對(duì)城市化與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)性均是基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)際操作起來(lái)繁瑣且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。但隨著遙感技術(shù)的興起，它可以通過(guò)特殊傳感器接收到來(lái)自地表的可見光—近紅外電磁波信號(hào)。一方面，利用夜光遙感獲得的信息為研究城市化進(jìn)程提供了一個(gè)獨(dú)特的視角，在表征城市擴(kuò)張和城鎮(zhèn)化質(zhì)量等方面已有較多實(shí)證研究[3-5]。徐慧敏等[6]利用夜光遙感影像分析了中國(guó)各省區(qū)下的城市分布規(guī)律及演化； 朱惠等[7]利用夜光數(shù)據(jù)研究了中亞社會(huì)經(jīng)濟(jì)的時(shí)空動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程。另一方面基于遙感技術(shù)提取表征生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的生態(tài)指數(shù)，能夠客觀快速的評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量； 張亞球等[8]基于遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index，RSEI)對(duì)長(zhǎng)春市主城區(qū)進(jìn)行了生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)； 徐涵秋[9]創(chuàng)建RSEI指數(shù)并對(duì)福州主城區(qū)進(jìn)行快速檢測(cè)和評(píng)價(jià)。

然而怎樣在高質(zhì)量快速度城市化的同時(shí)保證周邊自然環(huán)境健康協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境和諧并進(jìn)已成為成都市亟待考慮解決的關(guān)鍵問題。鑒于以上現(xiàn)實(shí)，本文選擇以成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈核心城市成都市為研究區(qū)，該研究區(qū)具有生態(tài)環(huán)境建設(shè)良好，城市化水平高等特征。采用DMSP/OLS與NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)和Landsat遙感數(shù)據(jù)分別建立表示城市化的夜間燈光指數(shù)(night light index，NLI)和表征自然環(huán)境質(zhì)量的RSEI，借助優(yōu)化的耦合協(xié)調(diào)度模型衡量成都市城市化水平和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的耦合度，同時(shí)為同類城市研究城市化與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)的決策支持。

1 研究區(qū)概況及其數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

成都市地處四川盆地西部邊緣，地勢(shì)由西北向東南傾斜； 西部屬于四川盆地邊緣地區(qū)，以深丘和山地為主，海拔大多在1 000～3 000 m之間，成都市由于一定的垂直高差，在市域內(nèi)形成了三分之一平原、三分之一丘陵、三分之一高山的獨(dú)特地貌類型(圖1)。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 location of study area

1.2 數(shù)據(jù)源

Landsat影像數(shù)據(jù)獲取自美國(guó)地質(zhì)勘查局官網(wǎng)(https: //earthexplorer.usgs.gov/)，影像獲取時(shí)間分別為2000年、2005年、2010年、2016年及2018年，圖像成像清晰，云量低于3%，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、裁剪等預(yù)處理； DMSP/OLS數(shù)據(jù)與NPP/VIIRS數(shù)據(jù)獲取自美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(https: //ngdc.noaa.gov/)，影像獲取時(shí)間與Landsat數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)； 行政區(qū)劃數(shù)據(jù)獲取自成都市規(guī)劃和自然資源局提供的成都市行政邊界。

2 研究方法

利用Landsat影像計(jì)算出綠度、濕度、熱度、干度4個(gè)關(guān)鍵因子提取出RSEI，通過(guò)夜光數(shù)據(jù)計(jì)算出NLI，構(gòu)建2個(gè)指數(shù)的耦合協(xié)調(diào)度模型來(lái)評(píng)估城市化和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是否協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.1 指數(shù)構(gòu)建

2.1.1 NLI

長(zhǎng)時(shí)間序列下的夜間燈光數(shù)據(jù)DMSP/OLS與NPP/VIIRS傳感器存在差異，且不同衛(wèi)星得到的數(shù)據(jù)格式不同。為使不同年份之間的數(shù)據(jù)具有可比性，需對(duì)歷年夜光數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[10-11]，修正公式為：

DNc=aln(DN)+b，

(1)

式中：DN和DNc分別為校正前后的柵格值；a和b為系數(shù)，分別為12.75和18.28。R2為0.79。所以本文選擇對(duì)數(shù)模型進(jìn)行DMSP/OLS和NPP/VIIRS這2種數(shù)據(jù)源的相互校正。

為了能夠定量反映成都市地區(qū)的城市化水平，本文采用北京師范大學(xué)陳晉教授提出的NLI[12]來(lái)反映城市化發(fā)展水平，通過(guò)NLI與同時(shí)期成都市各區(qū)縣的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product, GDP)進(jìn)行回歸分析表明，成都市NLI與各區(qū)縣的GDP高度相關(guān)，所以NLI能夠表征成都市各個(gè)地區(qū)的城市化水平，NLI計(jì)算公式為：

(2)

式中DNi為區(qū)域內(nèi)的像元灰度值；ni為區(qū)域內(nèi)第i灰度等級(jí)的所有相同DN值像元數(shù)；N為區(qū)域內(nèi)像元總數(shù)。NLI表征了一個(gè)柵格單元亮度值相對(duì)于最大柵格單元亮度值的比例關(guān)系。

最后針對(duì)NLI進(jìn)行歸一化處理得到歸一化NLI(normalization night light index，NNLI)，即

(3)

式中NLImin和NLImax分別為NLI柵格圖層的最小和最大柵格單元值。

2.1.2 RSEI

根據(jù)劉智才等[13]的研究成果，針對(duì)2000—2018年期間Landsat TM/OLI遙感衛(wèi)星影像計(jì)算成都地區(qū)的綠度NDVI、濕度WET、熱度LST、干度NDBSI這4個(gè)關(guān)鍵因子。對(duì)提取出的關(guān)鍵因子進(jìn)行主成分分析，利用第一主成分分量PC1處理生成RSEI0，將得到的RSEI0歸一化處理得到RSEI，即

RSEI0=1-[PC1(NDVI,WET,LST,NDBSI)] ，

(4)

(5)

式中RSEImin和RSEImax分別為RSEI0柵格圖層的最小和最大柵格單元值。

2.2 耦合協(xié)調(diào)模型

通過(guò)廖李紅等[14]借鑒物理學(xué)中的容量耦合系統(tǒng)模型，構(gòu)建出城市化進(jìn)程與生態(tài)環(huán)境發(fā)展之間的耦合協(xié)調(diào)度模型，在一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)，相互各要素的耦合協(xié)調(diào)決定了系統(tǒng)發(fā)展的方向[15]。

首先引入2個(gè)子系統(tǒng)的基礎(chǔ)耦合模型，公式為：

(6)

式中：U為城市化水平子系統(tǒng)，即NNLI；E為生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)，即RSEI；C為2個(gè)子系統(tǒng)的耦合值，0≤C≤1，C值越大表明2個(gè)子系統(tǒng)之間越協(xié)調(diào)。

然而城市化水平與生態(tài)環(huán)境2個(gè)子系統(tǒng)[15]的發(fā)展具有各自的動(dòng)態(tài)性、差異性以及時(shí)序性，只考慮2個(gè)子系統(tǒng)間的耦合度，可能會(huì)出現(xiàn)城市-生態(tài)系統(tǒng)的“假協(xié)調(diào)”現(xiàn)象，即城市化水平和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量都很低，而2個(gè)系統(tǒng)的耦合度很高。為避免出現(xiàn)假協(xié)調(diào)現(xiàn)象，本文采用城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)發(fā)展度模型，客觀地反映2個(gè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平，即

(7)

T=αU+βE，

(8)

式中：D為耦合協(xié)調(diào)度，0≤D≤1，D值越大表示2個(gè)系統(tǒng)發(fā)展水平越協(xié)調(diào)，反之失調(diào)越嚴(yán)重；T為2個(gè)系統(tǒng)的匯總；α和β分別為待定系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 城市化進(jìn)程分析

2000—2018年成都市NNLI如圖2所示。從圖2可以明顯看出亮度區(qū)域都是由城市內(nèi)到城市外的替代擴(kuò)展，并且常常伴有單獨(dú)的初始高亮夜光區(qū)域在空間上的聯(lián)結(jié)和聚集，最終形成典型的城市區(qū)域擴(kuò)張進(jìn)程。

(a)2000年 (b)2005年 (c)2010年

(d)2016年 (e)2018年圖2 2000—2018年成都市NNLI變化Fig.2 Changes of NNLI of Chengdu from 2000 to 2018

從空間分布上來(lái)看，2000—2018年內(nèi)，成都城市化水平不斷升高，以中心城區(qū)為核心點(diǎn)向外輻射，NNLI不斷升高，并且在每個(gè)區(qū)縣中心也存在一定范圍的高亮區(qū)域。2010年之前，成都市除了市中心存在高亮區(qū)域(亮度值高達(dá)1)，北方、東南方的夜光輻射亮度均較低，甚至一些區(qū)域亮度值為0。2010年之后，成都市周邊各區(qū)縣出現(xiàn)了新的點(diǎn)狀燈光，并呈現(xiàn)密集分布趨勢(shì)，并且中心城區(qū)與周邊的點(diǎn)狀耀斑[16]連接成線呈現(xiàn)出面狀發(fā)展態(tài)勢(shì)。這表明成都中心城區(qū)的城市群落已經(jīng)形成，并開始通過(guò)交通干線連接周邊快速發(fā)展的各區(qū)縣，都江堰市、雙流區(qū)和金堂縣等區(qū)域開始呈大面積擴(kuò)張趨勢(shì)。

從時(shí)間序列變化上來(lái)看(表1)，成都市NNLI總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，NNLI從2000年的0.15上升到2018年的0.81，城市化進(jìn)程的效果顯著。從2000—2018年間NNLI可以看出，成都中心城區(qū)歷年的燈光值均處于0.80左右，這是因?yàn)槌啥际撬拇ㄊ?huì)城市，又是西部區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市，人口規(guī)模龐大，且城市公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)于其他城市較完善。伴隨著中央城區(qū)不斷向外擴(kuò)張，帶動(dòng)了周邊各區(qū)縣的城市化進(jìn)程，各區(qū)縣在2000—2018年期間，NNLI不斷上升，尤其是蒲江縣、大邑縣、邛崍市和金堂縣城市化飛速的發(fā)展，NNLI由0.04不斷上升到0.75左右，其他各區(qū)縣的NNLI也呈逐年遞增趨勢(shì)。

表1 2000—2018年成都市NNLITab.1 NNLI in Chengdu from 2000 to 2018

3.2 生態(tài)環(huán)境狀況特征分析

2000—2018年成都市RSEI變化如圖3所示，其中綠色代表RSEI值高，紅色代表RSEI值低，總體上來(lái)看，RESI高值區(qū)域不斷縮減，表征生態(tài)環(huán)境較差的區(qū)域主要分布于成都中心城區(qū)，生態(tài)環(huán)境較好的則主要分布于中心城區(qū)周邊各區(qū)縣。

(a)2000年 (b)2005年 (c)2010年

(d)2016年 (e)2018年圖3 2000—2018年成都市RSEI變化Fig.3 Changes of RSEI in Chengdu from 2000 to 2018

2000年開始，除成都中心城區(qū)，周邊其他各區(qū)縣生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好，特別是成都西鄰岷山山脈，東接龍泉山脈，所以邛崍市、大邑縣、崇州市、都江堰市與彭州市的生態(tài)環(huán)境良好。2005年，以中心城區(qū)為中心點(diǎn)，惡化的生態(tài)環(huán)境以點(diǎn)輻射形式向成都周邊地區(qū)擴(kuò)散，并且自2005年開始，成都逐漸出現(xiàn)以各區(qū)縣城鎮(zhèn)建筑密集區(qū)域?yàn)樯鷳B(tài)環(huán)境惡化的副中心，同時(shí)成都中心城區(qū)與新興的環(huán)境惡化副中心通過(guò)交通、水利為紐帶呈現(xiàn)光斑狀擴(kuò)散分布。自2010—2018年，中心城區(qū)周邊各區(qū)縣環(huán)境的惡化不斷加劇，城市化的快速發(fā)展直接加劇了生態(tài)環(huán)境的惡化速度，副中心與中心城區(qū)的相互聯(lián)動(dòng)導(dǎo)致成都周邊區(qū)域環(huán)境惡化愈加嚴(yán)重。

3.3 城市化與生態(tài)指數(shù)耦合協(xié)調(diào)度分析

耦合協(xié)調(diào)度D可以真正代表城市化與生態(tài)環(huán)境是拮抗、磨合還是高水平耦合狀態(tài)。從表2可以看出，2000—2005年成都市只有中心城區(qū)表征為良性耦合類型，D均為0.48，城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)處于初級(jí)協(xié)調(diào)階段。其他14個(gè)區(qū)縣的D均小于0.48，處于城市化和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)失調(diào)階段，表征為拮抗耦合類型。自2010年開始，青白江區(qū)、雙流區(qū)、龍泉驛區(qū)、新津縣、溫江區(qū)、郫都區(qū)和新都區(qū)相繼處于良性耦合狀態(tài)。其他7個(gè)區(qū)縣還是處于拮抗?fàn)顟B(tài)。2016年開始，成都市均處于良性耦合狀態(tài)，2018年后成都市各區(qū)縣的D均為0.50左右，主要原因是由于G20峰會(huì)以及成都科技治霾國(guó)際峰會(huì)的舉行，成都逐漸注重城市化與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)變化，表明成都市已經(jīng)處于良好協(xié)調(diào)階段，但城市化進(jìn)程均超前于生態(tài)環(huán)境的發(fā)展，即U>E，表明成都市生態(tài)環(huán)境滯后，城市化超前發(fā)展。

表2 2000—2018年成都市各區(qū)縣耦合協(xié)調(diào)狀況Tab.2 Coupling and coordination status in various regions of Chengdu from 2000 to 2018

從成都市整體上看，2000—2005年期間，U緩慢上升；E呈現(xiàn)弱下滑趨勢(shì)； 同時(shí)城市化水平和生態(tài)環(huán)境之間的D呈弱增長(zhǎng)趨勢(shì)，且U

4 結(jié)論與討論

本文利用夜光遙感數(shù)據(jù)DMSP/OLS與NPP/VIIRS和Landsat遙感數(shù)據(jù)分別構(gòu)建出表征城市化和生態(tài)質(zhì)量的指數(shù)，二者結(jié)合引入耦合協(xié)調(diào)度模型。得出如下結(jié)論：

1)2000—2018年期間，成都市城市化水平顯著提高。城市化進(jìn)程中存在差異較大，各區(qū)縣NNLI的差距呈現(xiàn)不斷縮小的態(tài)勢(shì)。到2018年各地區(qū)NNLI基本上在0.70～0.80，基本達(dá)到高度城市化水平。

2)2000—2018年期間，成都市各區(qū)縣RSEI變化并不大，但總體呈現(xiàn)緩慢下滑趨勢(shì)。2000—2010年RSEI從0.63下降到0.40，但2010—2018年間RSEI有了明顯的回升，上升到了0.58，并且成都市RSEI高值區(qū)不斷縮減。因此在實(shí)現(xiàn)快速城市化的進(jìn)程中對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了一定程度上的影響。

3)總體上，2000—2018年成都市各區(qū)縣城市化和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度不斷改善，耦合協(xié)調(diào)度從2000年的0.29上升到2018年的0.60，表明成都市注重城市化與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。到2018年，各區(qū)縣耦合協(xié)調(diào)度的空間差異較小。由最初的失調(diào)階段、拮抗發(fā)展?fàn)顟B(tài)發(fā)展到良好協(xié)調(diào)階段、磨合發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

雖然，研究利用夜光數(shù)據(jù)與Landsat遙感數(shù)據(jù)建立新型耦合協(xié)調(diào)度模型，在一定程度上解決了社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取的滯后性與統(tǒng)計(jì)標(biāo)志差異性等問題，但遙感數(shù)據(jù)受傳感器環(huán)境、拍攝時(shí)間等因素影響，在構(gòu)建指數(shù)之前必須進(jìn)行嚴(yán)格校正才能使用。