基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测

美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器（DMSP/OLS）所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明：① 建成区面积从2001年的7550 km²,增加到2013年的21 650 km²,共扩展了14 100 km²,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;② 在空间上形成了京津唐、长江三角洲和珠江三角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③ 综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④ 由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。     

基于多源数据的长三角区域国土利用效益分析

针对长三角国土利用效益及其提升途径问题,将2015年长三角国土利用经济效益(GDP)和生态效益(ESV)进行空间化表达,并结合热点分析工具,得到GDP和ESV的高低值聚集分布格局,分析长三角国土利用效益空间分异特征及其提升途径。研究结果表明:长三角国土利用效益具有明显空间分异特征,且存在GDP-ESV双热点区和双冷点区、GDP热ESV冷点区、GDP冷ESV热点区,需有针对性、有重点地实施国土利用效益提升策略。本研究实现了国土利用效益的空间可视化表达,并分析其空间集聚分异特征,可为长三角区域规划、国土综合整治等提供有益参考。     

城市群飞地型斑块空间活力对比 ——以中国三大城市群为例

飞地增长是指新增建设用地与原有建设用地相离的扩张方式,是快速城市化的中国城市发展中普遍存在的现象.本文以多源地理大数据以及土地利用数据为基础,在斑块尺度单元,测度中国三大城市群在1995—2015年间新增飞地斑块空间活力水平.研究表明:长三角地区飞地斑块数量最多、总面积最大,而斑块空间活力最低;珠三角地区的飞地斑块数量最少,斑块平均面积最大且空间活力最高;而京津冀的飞地斑块空间活力分布最不均衡.本文研究成果为认识和把握中国三大城市群20年来飞地型开发区的发展状况以及为探索健康合理的城市空间形态提供了参考.     

基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比

国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。     

基于多源数据的中国人口时空变化及流动格局

本文利用不同年份统计年鉴数据,通过人口密度、增速、洛伦兹曲线、尼基系数等指标计算方法对全国人口流动迁移趋势和分布均衡性变化特征进行分析.利用2020年春运返乡期间百度迁徙数据,基于网络中心性、联系强度、首位流以及K-壳分解算法分析人口流动空间分布格局.结果表明中国人口不均衡趋势越来越显著,中小型城市人口逐渐向区域中心级城市转移.华中地区形成多个人口流失集聚区,广东省和浙江省人口吸引能力最强.全国共形成20个城市群,其中京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群内部人口流动联系最为紧密.     

基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平

城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91（P<0.05）,线性回归的拟合优度R²=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。     

成渝城市群对县域城镇影响区分析

采用地理国情监测数据和统计数据,研究识别城镇的社会经济影响区范围,对成渝城市群在四川的113个县域,从城镇综合实力、可达性、影响力及城镇影响区特征进行分析。研究结果表明,形成了以覆盖成都、德阳、绵阳、眉山与资阳为核心的强影响力空间连片区,与其他县域城镇综合实力的极化现象较为突出。主要存在影响区扩展的城镇,扩展的影响区域已明显覆盖了相邻县城的影响区,较好地呈现出这部分县域经济正趋于融合,形成多极点的县域经济协同发展模式。     

基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS (National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性（相关系数从0.7032提高至0.8026）。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡（镇、街道）修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。     

基于夜间灯光数据的北部湾城市群空间扩张及驱动力研究

针对以往研究城市问题在数据真实性和空间属性上存在不足、研究内容多探索其表面特征和时空变化过程、研究方法和因子选择具有一定的局限性等弊端,本研究以北部湾城市群为例,利用夜间灯光数据提取城市建成区面积,从城市建成区面积年扩张速度、年扩张动态度、年扩张强度、扩张协调性,分析2006～2020年城市空间扩张特征;利用灰色关联模型分析城市建成区面积与八个社会经济因子之间的关系,探究引起城市扩张的驱动力。研究结果表明：(1)利用夜间灯光数据提取城市建成区面积能够弥补传统数据的不足,准确地得到空间扩张水平估计;(2)大部分城市扩张与人口增长协调不佳,省会城市南宁市、海口市始终是北部湾城市群空间扩张的中心;(3)城市扩张与八个社会经济因子联系紧密,人口密度是促进北部湾城市群空间扩张的最主要因素。     

Luojia-01夜光数据和“点轴发育”理论支持下的夜间经济集聚区定量识别与分类方法

“夜间经济”蕴含巨大的消费潜能和市场空间,夜间经济集聚区作为其载体,其准确识别、合理分类和科学布局是发展夜间经济的切入点和主要抓手,更是夜间经济可持续发展的保障。本文在“点轴发育、定量识别”的认知框架下,在定量表达夜间经济活力测度的基础上,利用焦点统计和ISO聚类分析方法提取和识别夜间经济集聚中心和集聚区,并根据区位熵及其变异系数对识别结果进行类型划分,克服了目前夜间经济实践中存在的集聚区范围划定主观随意、类型标准不一的问题,为夜间经济定量化研究开辟了新的思路。研究表明：① 相较于DMPS/OLS及NPP-VIIRS等夜光遥感数据,Luojia1-01数据的空间分辨率高,溢出效应低,更适合于“夜间经济区”这种小尺度的精细化研究。② 夜间灯光和兴趣点数据是夜间社会活力和功能活力的良好表征,其综合影响可通过夜间经济活力测度来定量表达;③ 上海推出的12个地标性夜生活集聚区中,有11个被识别,识别率达91.7%;④ 根据集聚区的功能结构差异,可将其划分为非平衡发展-起步型、平衡发展-起步型、非平衡发展-成熟型、平衡发展-成熟型4种类型,该分类方式具有普适性;⑤ 在起步阶段,上海中心城区夜间经济集聚区主导功能为购物、餐饮;在成熟阶段,其特色发展方向为住宿、科教文化和体育休闲功能。四大集聚区类型在空间分布上形成明显的圈层结构。     

流空间视角下中国城市群网络结构特征比较——基于铁路客运班次的分析

铁路客流是城市群内经济社会联系的重要反映,也是区域流空间的关键体现。本文依据流空间理论,采用复杂网络方法和2018年中国铁路班次OD数据,从全国尺度分析城市群社区结构特征,并从城市群尺度比较分析了5个主要城市群的空间结构、规模结构和网络节点结构。结果显示,从铁路客运班次联系来看,城市组团片区与国家规划方案中的城市群在范围上存在一定的空间错位。5个主要城市群具有不同的局部特征：① 长江三角洲城市群呈网络状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为局部节点的枢纽作用与规模的匹配性有待提高;② 珠江三角洲城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系相对薄弱;③ 京津冀城市群呈放射状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为存在边缘化的节点;④ 长江中游城市群呈组团状的空间形态和相对分散的规模分布,主要问题为内部结构较为松散;⑤ 成渝城市群呈哑铃状的空间形态和相对集聚的规模分布,主要问题为与全国其他城市群的联系薄弱。随着区域一体化进程,需要根据不同城市群网络结构发展阶段的差异,补足城市群内和城市群间的联系短板,促进规模位序结构与网络结构的耦合协调,推动建设层次分明、枢纽协作、网络化发展的客运服务网络,支撑城市群一体化发展。     

Urban Agglomeration Formation and Its Spatiotemporal Expansion Process in China: From the Perspective of Industrial Evolution

Urban agglomeration research has received increasing attention in China's national development strategies, and has become a hot topic in academic research. This study develops a theoretical framework that explores the formation mechanism and expansion process of urban agglomerations from the perspective of industrial evolution, and identifies the development issues and their causes by taking Yangtze Delta and Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomerations as case studies. In the process of urban agglomeration formation within a free market, as has happened in Yangtze Delta region, the central city develops first, its secondary industry is then transferred to its neighboring cities, and the work division and cooperation with the neighboring cities is gradually established. However, in the 1990 s, aiming to become an international metropolis, Beijing implemented a series of administrative policies to encourage the reduction of the secondary industry and the development of the tertiary industry, before its secondary industry were fully developed and transferred to its neighboring cities. This delayed the integration process and the development of the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration. This study builds a good foundation for the construction of the theoretical system's urban agglomeration study, and provides references for decision making in an urban agglomeration development.     

整合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据的长江三角洲城市格局时空演化研究

本文基于1992—2012年DMSP/OLS和2012—2018年NPP/VIIRS夜间灯光遥感数据,对长江三角洲城市群时空演化格局进行监测。考虑到不同卫星夜间灯光遥感数据之间的不一致性以及城市核心区亮度过饱和问题,对DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据进行连续性校正、去饱和处理和一致性校正,构建长江三角洲区域1992—2018年长时间序列多源夜间灯光遥感数据集。利用二分法基于该数据逐年提取长江三角洲城市群各城市建成区空间分布,计算加权标准差椭圆和Zipf系数进行重心变化和方向性分布变化、规模体系变化等监测。结果表明： ① 本研究采用的连续性校正、去饱和处理和一致性校正方法能够构建稳定的长时间序列多源夜间灯光遥感数据集; ② 基于二分法提取的建成区面积平均绝对误差为6.85 km²,平均相对误差为8.10%; ③ 长三角城市群重心较为稳定,始终在苏州市境内的太湖沿岸附近,呈现出向东南方向移动的趋势城市群呈西北—东南方向分布,且分布方向有向南北方向转动的趋势,标准差椭圆的扁率持续减小,表明城市群的方向性分布减弱; ④ Zipf系数始终在1附近且呈缓慢降低的趋势,城市规模分布较为均衡。     

基于地理分区与FLUS模型的城市扩张模拟与预警

城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟(Future Land Use Simulation,FLUS)模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005-2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度(FoM=0.2329,提高了9%)明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005-2015基础上预测的2025-2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。     

长江三角洲城市群热环境安全格局及土地利用变化影响研究

城市化进程的加快对区域热环境具有重要影响,热环境的改变会引发一系列生态环境问题,科学地评价城市群热环境安全对于城市发展的规划布局和建设舒适的人居环境具有重要意义。本文利用多期MODIS地表温度数据产品,在构建热环境安全等级分级标准的基础上,对长江三角洲城市群热环境安全格局时空变化特征和土地利用变化的影响进行了探讨。结果表明：① 2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域多分布于城市建成区及建成区周围,以南京、上海、杭州和宁波等城市形成的“Z”型区域最明显,临界安全区域多分布于郊区,较安全区域集中分布于长江以北平原区域,安全区域则主要分布于杭州及杭州以南山地、丘陵区,太湖大部分区域以及长江三角洲城市群北部区域;② 2005-2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域、临界安全区域、较安全区域和安全区域分别呈现扩张、小幅增长、缩减和先缩减后扩张趋势;③ 土地利用结构中建设用地比例过高和林地比例过低是导致热环境安全等级下降的主要原因,其次,建设用地侵占大量耕地也是导致热环境不安全区域扩张的主要原因。     

City size distribution and its spatiotemporal evolution in China

Based on the National Land Use/Cover Database of China(NLUD-C) in the end of the 1980s(the 1980s,hereafter), 1995, 2000, 2005, and 2010, 665 cities were selected to study the size distribution and its changes of urban lands in China. In this study, the spatiotemporal evolutions of urban land size distribution as well as the influence of administrative-level on these cities were explored by combining urban spatial positions and administrative-levels. Results indicate that: 1) City size distribution using urban lands was more practical and reasonable than using non-agricultural population. 2) In the 1980s, cities with ascending urban land rank were centralized in Eastern China, specially the Changjiang(Yangtze) River Delta, the Zhujiang(Pearl) River Delta, and Beijing-Tianjin-Hebei region. Cities in Central, Western, and Northeast China mainly indicated descending urban land rank. 3) The transfer of national development focus resulted in cities with ascending urban land rank becoming evenly distributed nationwide; however, this trend was slightly centralized around Chengdu, Chongqing, and Wuhan in different periods. 4) During the 1980s to 2010, the proportion of cities with ascending urban land rank in provincial capitals, municipalities, and special administrative regions(high-level cities, hereafter) was consistently higher than those in prefecture- and county-level cities except for 2005–2010. The ranks of the majority of the prefecture- and county-level cities were mainly descending, supported by ascending; the proportion of cities with unchanged rank is small. This study breaks through the bottleneck of traditional research in the area of city size distribution by examining urban land replacing the non-agricultural population. The current study also provides scientific explanation for the healthy and reasonable development of urban land as well as the coordinated development of population urbanization and land urbanization.     

中国城市群臭氧污染时空分布研究

随着中国城市建设进程的加快,中国的臭氧（O₃）污染逐渐受到重视。城市群是人口大国城镇化的主要空间载体,是城镇化的主体形态。截至2017年3月底,国务院共先后批复了6个国家级城市群,并提出要优化提升东部地区城市群,培育发展中西部地区城市群。另外,新的城市规模划分标准以城区常住人口为统计口径,将城市划分为5类7档。为了研究中国O₃污染的时空分布特征以及O₃污染与城市群之间的关系,利用地理探测器（Geographical detector）和演化树模型对2014年6月到2017年5月共36个月的O₃监测数据进行时空分析。结果表明：中国O₃污染水平呈现上升趋势,并在2017年迅速增长,O₃已成为仅次于PM_2.5的第二大污染因子,且与PM_2.5在时间上呈“交错污染”的态势;O₃污染超标城市绝大多数集中在城市群区域,其中长江三角洲城市群、京津冀城市群、山东半岛城市群和中原城市群相对突出;O₃和PM_2.5均不超标的城市主要集中在北部湾城市群和海峡西岸城市群;城市群中人口规模大的城市O₃污染较为严重。     

KNOWLEDGE DISCOVERY OF REMOTELY SENSED DATA FROM ECOLOGICAL VIEW ——A Case Study of Urban Spatial—temporal Relationship in the Pearl River Delta

From the ecological viewpoint this paper discusses the urban spatial-temporal relationship.We take regional towns and cities as a complex man-land system of urban eco-community,This complex man-land system comprises two elements of “man“ and “land“,Here,“man“ means organization with self-determined consciousness,and “land“ means the physical environment (niche ) that “man “depends on .The complex man-land system has three basic components,They are individual,population and community,Therefore there are six types of spatial relationship for the complex man-land system.They are individual,population,community,man-man,land-land and man-land spatial realtionships,Taking the Pearl(Zhujiang) River Delta as a case study,the authors found some evidence of the urban spatial relationship from the remote sensing data,Firstly,the concentration and diffusion of the cities spatial relationship was found in the remote sensing imagery,Most of the cities concentrate in the core area of the Pearl River Delta ,but the diffusion situation is also significant ,Secondly,the growth behavior and succession behavior of the urban spatial relationship was found in the remote sensing images comparison with different temporal data ,Thirdly,the inheritance,break ,or meeting emergency behavior was observed from the remoted sensing data.Fourthly,the authors found many cases of symbiosis and competi-tion in the remote sensing data of the Pearl River Delta ,Fifthly,The autoeciousness,stranglehold and invasion behavior of the urban spatial relationship was discovered from the remote sensing data.