融合多源遥感数据的长株潭城市群碳排放时空差异分析

碳排放时空分布监测与评估是城市可持续发展的重点研究课题之一。面向长株潭城市群碳排放的时空分布和差异分析,本文基于NPP-VIIRS夜间灯光影像和不透水面数据,结合县级碳排放数据,构建长株潭城市群碳排放估算模型,并定量分析了长株潭城市群碳排放时空分布特征及变化趋势。结果表明:①不透水面、夜间灯光均值和总值数据能够反映长株潭城市群区域碳排放水平;②2013—2017年长株潭城市群碳排放具有聚集性,主要分布在长株潭城市群北部的中间区域,碳排放区域逐年扩大但强度减弱;③2013—2017年长株潭城市群碳排放变化趋势为中心区域呈现负增长,城市扩张的边缘区域承接了部分碳排放量。本文融合多源遥感数据对2013—2017年长株潭城市群县级碳排放进行估算与监测分析,揭示了长株潭城市群碳排放时空分布变化规律,可为该区域碳减排和区域可持续发展提供科学参考。     

夜间灯光遥感与城市问题研究：数据、方法、应用和展望

夜间灯光遥感是能够探测夜间微光的光学遥感技术,可获取白天遥感无法获取的信息。由于城市区域的人造光源是夜间稳定亮光的主要来源,夜间灯光遥感影像已被证明可以更直观地反映夜间人类活动差异,同时具有覆盖范围大、时效快和易获取等优势,可广泛应用于多尺度长时序的城市问题研究。目前,基于夜间灯光遥感数据的应用研究成果较为丰富,不少学者对夜间灯光遥感数据的数据预处理以及应用潜力等方面进行了归纳。但基于夜间灯光遥感与城市问题研究的整理和总结还有待进一步加强。基于此,本文通过对近几十年来有关夜间灯光遥感数据的研究成果进行了详细梳理,从多尺度城市空间结构分析、城市社会经济指标估算以及城市公共安全领域研究3方面入手,系统梳理夜间灯光遥感数据的应用能力。进一步根据数据应用过程中出现的问题,从夜间灯光遥感日数据应用、长时间序列数据集生产以及定量验证等角度探讨了夜间灯光遥感所面临的挑战与前景。     

中国大陆城市群空间范围识别及其特征分析

精确界定城市群的空间范围能有效规划和引导城市群的发展。夜间灯光遥感数据能够有效地反映人类活动程度,进而为城市群空间范围识别提供新思路。本研究以1995—2015年夜间灯光数据为基础,对中国大陆城市群空间范围识别作了系统探究,并对其空间特征进行分析,主要完成了以下4个方面的工作:(1)以遥感影像分割方法作为出发点,结合数学形态学,发展了一种结合形态学滤波重构的标记分水岭变换城市建成区提取算法。     

2001—2018年长三角城市群城市化与生态环境耦合协调度变化监测

城市化的发展与生态环境紧密相关,利用遥感方法可准确地进行城市化与生态质量耦合协调度动态监测与分析,为区域的城市化建设、生态治理及发展规划提供必要的参考依据。本文以长三角城市群为例,利用Landsat系列数据和DMSP-OLS夜间灯光数据分别建立表征区域生态环境的遥感生态指数(RSEI)和表征区域城市化水平的灯光指数(CNLI),采用耦合协调度模型探究了2001—2018年长三角城市群城市化与生态环境耦合协调度时空变化特征。结果表明：(1)2001—2018年,长三角城市群城市化水平不断提高,城市化指数由2001年的0.112提高至2018年的0.288;(2)2001—2018年,长三角城市群生态环境质量不断下降,生态等级为优的区域不断收缩,其中上海市与南京市最明显;(3)2001—2018年,耦合协调度总体呈现上升趋势,且各城市空间差异性较大。     

基于多源遥感数据的城市热岛特征与机理研究

以长三角城市群为研究区,基于时序多源遥感数据,通过均值标准差法对城市热岛等级进行分类,研究长三角城市群城市热岛时空分异特征,同时从下垫面属性、人为活动和植被覆盖等角度探索其城市热岛形成机制,可为缓解城市热岛效应提供一定参考。研究结果表明,长三角城市群2013—2018年城市热岛现象明显且呈增强趋势,其城市热岛空间分布呈现“M”型空间分布,具有较强的时空分异;浙江省和江苏省大部分城市的城市热岛较强,而安徽省大部分城市的城市热岛分布范围较小。长三角城市群的城市热岛与建成区空间分布表现出一致性,其热岛效应的增强与建成区和郊区林地面积的增长有关;长三角城市群的城市热岛与夜间灯光分布和植被覆盖空间分布均呈现空间一致性,城市热岛与夜间灯光强度成正比关系,与植被覆盖呈反比关系。     

基于DMSP/OLS数据的我国省级经济发展水平研究

基于2000~2009年的DMSP/OLS夜间灯光数据,提取了同期中国省级行政单元的夜间灯光遥感信息;将灯光遥感亮度信息与各省市GDP数据进行曲线拟合回归分析,建立了基于灯光遥感数据区域亮度信息的GDP估算模型;以全新的视角利用夜间灯光遥感数据进行了中国省级尺度上经济发展水平分析,取得了很好的实际效果。     

DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据整合

DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R²≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。     

夜间灯光支持下江西省典型城市发展动态监测

夜间灯光遥感与城市空间结构和经济发展具有较强的相关性.本文采用2012—2019年精细处理的美国国家极轨业务环境卫星(National Polar-Orbiting Partnership,NPP)搭载的可见光红外成像辐射仪(Visible InfraredImaging RadiometerSuite,VIIRS)夜间灯光遥感数据,统计分析了我国中部地区重要省份-江西省的三大城市(南昌市、九江市和赣州市)的夜间灯光亮度情况,从夜间灯光亮度阐述了城市发展过程.具体结论如下:南昌、九江和赣州的市县城区灯光最亮,周围区域亮度较弱.平均亮度值在不同的年份会有一些波动,但整体呈快速发展的趋势.三个城市灯光较弱的面积在不断减少,灯光亮度较强的面积在不断增加,这也与当地的城市布局和经济发展相一致.     

基于NPP-VIIRS夜光遥感数据的京津冀城市群空间结构变化分析

本文基于NPP-VIIRS夜光遥感数据对京津冀城市群2015—2019年的空间结构进行分析,通过灯光值统计、城市位序-规模法则、空间关联测度等方法探究京津冀城市群空间结构及时空变化特征,结合城市总体规划浅析时空变化的原因。结果表明：①京津冀城市群灯光总量整体呈上升趋势,北京市和天津市的灯光增长率最高,其次为河北省廊坊市和石家庄市。②灯光集中分布在高位序城市北京和天津,中小城市不够发达。从时间序列上看,中小型城市快速发展,京津冀各城市有趋于ZIPF理想状态分布的态势。③随着区域交通一体化的推进,城市间的关联度整体增强,北京市与天津市的总体关联度占主导地位,但北部城市与中南地区的交通联系不足,关联度较弱。     

基于灯光数据的长江中游城市群经济发展研究

以长江中游城市群为研究对象,基于2010—2013年DMSP/OLS夜间灯光数据和社会经济统计数据,构建灯光指数,利用线性模型估算2012年各市的人均国内生产总值,并采用探索性空间数据分析方法,从不同时间、空间角度对地级市经济发展水平的空间集聚程度进行分析。结果表明,线性模型计算的各市人均国内生产总值预测吻合度为83.67%,模型估算结果较好,灯光指数的变化能够反映人均国内生产总值的变化。长江中游城市群经济发展水平具有空间不平衡性,呈现出以省会城市为中心,经济发展水平向外围逐渐递减;经济发展水平存在局部差异性,城市内部HH型聚集在城市群的东北部,LL型城市聚集在城市群的西部。     

粤港澳大湾区建成区扩张时空特征分析

本文首先基于1992-2019年的夜间灯光数据(DMSP-OLS、NPP-VIIRS),参考粤港澳大湾区建成区面积数据,对比确定灯光阈值,提取出大湾区建成区边界;然后从扩张模式、扩张速度、扩张程度3个方面定量分析了大湾区建成区扩展时空特征;最后结合景观生态学方法分析了大湾区建成区扩展的时空格局特征。研究表明:①粤港澳大湾区城市群重心1992年位于东莞市内,2019年迁移至广州市,形成了以广州市为中心的珠三角地区发展核心区域;②整区扩展区域一体化,蔓延速度有所下降,蔓延程度增强,珠三角地区向周围城市的辐射能力不断增强;③城市扩展主要以珠三角地区为中心沿交通线呈倒"V"发展。     

京津冀城市群空间集聚与扩散发展态势

城市群已经成为我国城镇化的主要载体,城市群的发展不仅主宰着国家经济发展的命脉,也主导着中国新型城镇化的未来,因此,城市群已成为当前城市与地理科学的热点研究领域,不同学科学者分别从各自的学科角度展开相应研究,且大多为针对发展较早的长三角、珠三角城市群的研究,但针对京津冀城市群的空间要素的发展特征及其发展态势的实证研究尚不多见。京津冀城市群是除长三角、珠三角城市群之外的国内第三大经济体,是我国北方重要的城镇密集区,也是我国的政治、文化和科技中心。因此,本研究从人口、经济、产业三大空间要素入手,重点分析京津冀城市群空间要素集聚与扩散的发展特征及其发展态势,以期丰富对我国城市群空间结构及形态的实证研究。     

Spatial-temporal evolution characteristics of residential land prices based on the 2010–2019 land transfer data in China

Studying spatial-temporal change in residential land prices (RLP) can help implement real estate regulations to promote the healthy development of the residential land market. This study applied the urban scaling law to explore the spatial-temporal pattern of RLP from 2010 to 2019 in China. We found rapid growth in RLP across China from 2010 to 2019, with a growth rate of 179.12%. Among them, the Eastern Region had the highest RLP and growth rates. Furthermore, differences in RLP between large cities and small-medium cities widened, indicating a trend of the Matthew effect in prefecture-level cities. Moreover, the scale-adjusted metropolitan indicator (SAMI) indicated urban agglomerations including Beijing-Tianjin-Hebei (BTH), Yangtze River Delta (YRD), Guangdong-Fujian-Zhejiang Coastal (GFZ), and Pearl River Delta (PRD) located in the Eastern Region had higher RLP than urban agglomerations with the same population size. In addition, the SAMI also highlighted disproportionately high RLP in some small-medium cities compared to equivalent cities, warranting regulatory policy attention.     

Nighttime light data-based analysis of spatiotemporal patterns evolution and driving forces of economic development in China at prefecture level (1992–2020)

Intercity lighting data are an important resource for studying spatial and temporal patterns in regional urban development as an indicator of the intensity of urban social and economic activity. Understanding the evolutionary characteristics of the spatial pattern of regional economic development can support decision-making in regional economic coordination and sustainable development strategies. Based on a long time series of nighttime lighting data from 1992 to 2020, this study used the Theil index, Markoff transfer matrix, spatial autocorrelation, and spatial regression to analyze spatiotemporal evolutionary characteristics and drivers of urban economic development in China. The study found that from 1992 to 2020, China's economic development hot spots have been concentrated in highly developed urban agglomerations namely the Beijing–Tianjin–Hebei region, Shandong Peninsula, Yangtze River Delta, and Pearl River Delta. Cold spots were mainly concentrated in the central-west and southwest of the country. The economic growth rate shows an opposite spatial pattern, which demonstrates the effectiveness of the national coordinated development strategy for regions. The Theil index for urban economic development in China shows an overall downward trend, and the overall economic disparity is mainly due to the relatively low economic development of Tibet, Xinjiang, Gansu, and other western provinces. Therefore, regional economic development remains significantly uneven. In China, the economic type of cities is relatively stable, and the probability of leapfrogging types is low; however, the level of cities with high resource dependence or a single economic structure easily downgrades. The level of economic development and the related socioeconomic factors of neighboring cities influence an obvious spatial spillover effect in the development of urban economies in China. The pattern of China's urban economic development is mainly affected by innovation capacity, financial support, capital investment, transportation infrastructure, and industrial structure.     

DMSP/OLS夜光数据的珠三角碳排放时空差异性分析

碳排放时空分布及其异质性是生态环境保护和气候变化监测研究的重要课题。本文针对珠三角城市群碳排放空间分布的精细分析,基于DMSP/OLS夜间灯光影像与土地利用数据,研究了2000年—2013年珠三角城市群碳排放时空差异性,揭示了不同地市不同用地类型的碳排放时空分布特征、碳排放增长趋势和强度趋势。结果表明：（1）2000年—2013年珠三角城市群碳排放总量一直处于增长阶段,但受2008年金融危机影响由高速增长转为缓慢增长阶段;（2）人均碳排放强度在2008年金融危机后增长速度减缓;（3）单位GDP碳排放强度在经历了2005年—2008年小幅增长阶段之后,整体呈现降低趋势;（4）地均碳排放强度方面,工矿用地的地均碳排放强度由2008年金融危机前的增长阶段过渡到危机后的降低阶段,而城镇用地的地均碳排放强度一直处于持续增长阶段。研究发现,珠三角城市群碳排放在2008年金融危机前后具有明显的时空差异性,城镇用地碳排放持续增长将成为碳减排的关键问题,本研究可为碳排放估算预测、节能减排及生态环境保护提供科学参考。     

基于DMSP-OLS和珞珈一号夜光遥感影像的粤港澳大湾区城市空间格局演变

夜光遥感影像数据可有效反映城市空间格局变化。本文基于1992—2012年的DSMP-OLS夜光遥感影像和2018年的珞珈一号遥感影像,利用分层阈值法提取粤港澳大湾区内各城市建成区;通过计算平均灯光强度、平均灯光增长速率、城市建成区面积、城市建成区增长速率、城市重心、城市重心偏移距离等一系列指数,揭示区内各城市的空间格局演变过程。研究结果表明:①1992—2018年,粤港澳大湾区的城市规模大幅增长,沿珠江口两侧形成了以澳门、广州、深圳和香港为核心的倒“U”形城市群,并呈辐射状向周边扩张。②以珠江口为界,粤港澳大湾区东部各个城市的发展水平整体高于西部各个城市,广州、深圳、香港等核心城市发展水平明显高于江门、肇庆、惠州等外围城市。③1992—2018年,粤港澳大湾区建成区的增长速率由小变大,最后逐渐趋于稳定,2002—2007年是城市扩张最迅猛时期。④1992—2018年,粤港澳大湾区的各城市重心迁移方式表现为3种类型:持续向区域中心迁移;持续向相邻城市邻接区迁移;持续向海洋方向迁移。大部分城市的重心迁移方向呈“震荡”特征。     

基于状态空间法的长江中游城市群区域生态承载力评价

采用状态空间法构建了长江中游城市群生态承载力评价指标体系,对该区2001、2007和2013年3期生态承载力进行了定量评价,并对其时空分异特征和影响机制进行了探讨。结果表明:1)2001~2013年期间,长江中游城市群各市生态承载现状均超过了生态承载力,但生态承载压力总体趋向减轻;2)长江中游城市群区域生态承载状况空间分异明显,襄荆宜城市带最优,环长株潭城市群次之,武汉城市圈和环鄱阳湖城市群较差。武汉、长沙等区域中心生态承载状况相对良好,周边地区生态承载压力较大,尤其天门等市,整体呈现出"中心轻、边缘重"的区域生态承载格局;3)长江中游城市群各市压力因子水平较为均衡,变化趋势一致,但承压和潜力因子水平极不均衡,是影响"中心轻、边缘重"格局和次区域生态承载差异的主要因素;4)随着社会经济的快速发展,长江中游城市群既存在经济持续增长、人口增加、资源环境条件约束趋紧等造成的生态超载问题,同时,也激发了环境投入、科技研发、区际交流等因素,缓解了生态压力,区域生态超载状况趋于改善。     

基于夜间灯光数据的南京城镇用地提取

针对多时相夜间灯光影像无法直接对比的问题,该文提出了一种基于不变目标进行不同年份不同卫星夜间灯光数据的校正方法。在系统校正多时相夜间灯光数据的基础上,应用支持向量机分类算法提取城镇用地信息,并分析1992—2013年南京城镇扩张动态变化规律。结果表明:该数据校正方法可以有效减少年际夜间灯光影像之间的异常差异,提高不同年份数据间的连续性和可比较性;支持向量机分类算法提取的4个样区城镇用地信息总体精度和Kappa系数平均值分别为88.35%和0.56,能够准确反映区域城镇发展的实际情况;1992—2013年南京城镇经历先缓慢后快速的扩张过程,主城区在1992年城镇基础上往四周扩张,并沿长江及南北交通走廊发展。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的长江三角洲地区城市化格局与过程研究

利用1998、2003和2008年的DMSP/OLS夜间灯光数据,结合相关统计数据,分析灯光数据与城市化进程中经济、人口和土地利用等方面的关系,构建基于灯光数据的城市化水平指数,分析长三角城市群城市化进程和空间模式;通过与统计数据对比,按照最小误差原则确定市辖区建设用地信息提取的阈值,根据各城市在1998～2003年和...     

基于夜光遥感影像的“一带一路”沿线国家城市发展时空格局分析

基于1993~2012年长时间序列夜光遥感数据,利用空间统计、空间标准差椭圆和位序-规模分布方法研究“一带一路”（the Belt and Road Initiative,B & R）沿线国家的城市体系空间结构和时空演化趋势。结果表明:“一带一路”沿线各国城市夜间灯光增长最快的是进行经济改革的发展中国家和战后重建的国家,城市夜间灯光锐减主要发生在社会经济动荡地区。“一带一路”区域内城市夜间灯光的规模分布总体呈现空间扩张趋势,夜间灯光重心向东南亚方向移动。“一带一路”区域内城市夜光规模前2 000位的城市夜间灯光符合位序-规模准则,高位序城市夜间灯光规模不够突出而中小城市发育相对较好,集中趋势大于分散趋势。