基于DMSP/OLS数据的安徽省城市空间动态扩张分析

陈 凝， 匡丕东， 宋 婷， 吴 楠， 冯朝阳

(1.安徽省环境科学研究院，安徽 合肥 230071；2.中国环境科学研究院 国家环境保护区域生态过程与功能评估重点实验室，北京 100012)

70年沧桑巨变，中国的城镇化让一个“乡土中国”转变为“城市中国”，走出了一条具有中国特色的新型城镇化道路[1]。从单纯的城镇化率数据看，中国城镇化建设已经超过世界平均水平[2]，为经济增长带来巨大红利的同时，伴生的生态环境和土地利用效率等矛盾问题也日益凸显[3-4]。因此，分析把握城市空间动态扩张的特征和趋势并因地制宜、因城施策，在解决唯“土地城镇化”的弊端，推动城市可持续发展的问题上具有重要意义。

基于遥感和GIS的区域尺度土地覆被变化同步观测，为长时间序列城市空间动态变化研究提供了坚实的技术支撑[5-6]。美国军事气象卫星(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)搭载的OLS(Operational Linescan System,OLS)传感器所获取的稳定夜间灯光数据，具有靶向城镇、时相连续、数据量小、易于获得的优势，进一步丰富了大尺度城市化研究的数据源。基于其在反映人类社会活动上的独特能力，该夜间灯光数据已在人口估算[7-10]、GDP测算[11-12]、城市扩张监测[13-14]、城市经济效率评估[15]、城市能源消费[16]和城市发展空间特征[17-18]等人类活动及城市空间相关领域得到广泛应用。然而，由于DMSP/OLS影像数据的空间分辨率和辐射分辨率均较低，像元灰度值的空间溢出效应较为明显，对形状较为复杂的城市边界细节表达可能不够理想。同时，由于传感器系统误差存在，长时间序列正向城镇化过程中，同一斑块亮度数值可能并非处于持续增加的态势。鉴于此，本文尝试设定规则对时间序列上影像之间开展连续性校正，同时引入统计年鉴数据作为辅助，合理设置建成区亮度阈值，从而快速简易、科学准确地提取城市建成区。

安徽地处全国经济发展的战略要冲和国内几大经济板块的对接地带，近年来，其城镇化进程也出现了较高的增长速率和蔓延式的空间扩张[19]，本文基于连续性校正后的DMSP/OLS夜间灯光时间序列数据，并参考改进的“动态阈值法”[20]提取安徽省各市建成区范围，刻画和分析了2000—2013年省域内各城市空间格局动态演变特征和趋势，为省域范围内城市体系规划和优化协调发展提供参考借鉴，同时也为全省各级政府制定科学合理的区域发展战略和城市国土空间规划提供科学依据。

1 研究区概况

安徽地处我国东南部，是长三角的重要组成部分，土地面积14.01万km2。省域地跨长江、淮河和新安江三大流域，地势西南高、东北低，地形南北迥异，复杂多样，自北向南依次为淮北平原、江淮丘陵、皖西大别山区、沿江平原和皖南山区等5大自然区域。截至2019年末，安徽生产总值37114亿元，比上年增长7.5%，三产结构7.8∶41.4∶50.8。人均GDP达58496元，折合8480美元[21]。

2 研究方法

2.1 数据来源及处理

DMSP/OLS夜间灯光影像来自美国国家地球物理数据中心(National Geophysical Data Center,NGDC)发布的第4版非辐射定标夜间稳定灯光影像数据。该数据属于全球年度栅格影像，标定了包括居民地及其他场所的持久性夜间平均光强，且排除了云层、光火等噪点影响。选择F14、F15、F16、F18卫星2000—2013年的22幅DMSP/OLS稳定灯光影像数据作为夜间灯光数据源，影像地理坐标系为WGS84，影像的DN(digital number)值取值范围为0～63。同年两颗卫星接收的数据由Elvidge[24]提出的不变目标区域法进行相互校正，数据下载于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)。安徽省域和各市域矢量边界取自天地图数据库，来源于测绘部门，地理坐标系为CGCS2000，投影坐标系采用Gauss-Kruger投影6度分带，中央经线东经117°。对全球范围的DMSP/OLS夜间灯光影像按照安徽省域边界进行裁剪和坐标系投影转换，重采样影像至空间分辨率为1000m，得到各年份安徽省DMSP/OLS夜间灯光影像。2000—2013年全省和各市建成区面积来源于安徽省统计局网站(http://tjj.ah.gov.cn/)公布的安徽统计年鉴。

2.2 影像间的连续性校正

2000年以后，安徽全省的城市化进程逐渐加快，特别是合肥都市圈和沿江地区发展迅速，这一期间全省县级及以上城区均不存在“逆城市化”的现象，因此，本研究假设第n年影像中探测到亮度像元，在第n+1年的影像中依然保持为亮度像元，并且第n年的像元DN值不大于第n+1年同一位置的像元DN值。据此利用式(1)[25]，对影像进行校正：

(1)

式中，DN(n-1,i)、DN(n,i)、DN(n+1,i)分别为第n-1年、第n年和第n+1年安徽省DMSP/OLS夜间灯光影像中的i像元DN值，校正后2001、2004、2007、2010、2013年全省夜间灯光影像参见图1。

2.3 夜间灯光增长指标计算

平均灯光亮度：

(2)

式中，DNmean、DNmin、DNmax分别表示灯光亮度的平均值、最小值、最大值，ni表示亮度为DNi的像元个数，Nj为总像元个数。

图1 校正后的2001—2013年安徽省夜间灯光影像Fig.1 Corrected nighttime light imagery in Anhui Province from 2001 to 2013

平均灯光亮度增长速度：

选取高硫铝土矿试样，分别考察了盐酸(1+1)和水对试样的溶样效果，结果见表1。由表1可见，用盐酸(1+1)溶样的结果比用水的均高；随着盐酸(1+1)用量的增加，硫酸根的测定结果随之增大后保持稳定；当盐酸(1+1)用量为40～60mL时，滤液的颜色最深，表明被硫酸根置换出的铬酸根浓度最高，说明此时试样中硫酸根可基本被提取完全。实验选择40mL盐酸(1+1)溶解试样。

RDN=(DNmean_m-DNmean_n)/(m-n)

(3)

式中，RDN表示平均灯光亮度增长速度，DNmean_m和DNmean_n分别表示年份为m和n的平均灯光亮度。

为了研究逐个像元2000—2013年安徽省夜间灯光DN值的年际变化趋势，对省域每个像元均建立其夜间灯光DN值的线性回归模型，从而每个像元DN值年际变化的线性回归系数就有

(4)

2.4 城市建成区的提取及重心转移

对2001—2013年间全省建成区范围和面积信息的提取，主要参考了改进的“动态阈值法”[20]，以统计年鉴数据为辅助资料，将2000年(基线年)动态阈值下统计数据中建成区面积与遥感灯光面积差异最小的阈值设定为最佳阈值。

将提取的建成区栅格像元用ArcGIS 10.3的栅格转面(raster to polygon)工具转换成矢量数据，以16个市域边界划分单元，用要素转点(feature to point)工具提取16个市域内建成区面要素的重心(质心)点，作为该市重心。

城市重心偏移距离：

(5)

式中，Xj和Xk分别代表两点的X坐标值，Yj和Yk分别代表两点的Y坐标值。

3 结果与分析

3.1 城市灯光亮度变化

从2000—2013年安徽省城市灯光的空间分布(图1、图3a)来看，夜间灯光亮度呈现明显动态扩张趋势。省域中部以省会合肥为中心，沿交通廊道东向滁州、北向淮(南)蚌(埠)、西向六安、南向安(庆)池(州)铜(陵)、东南向芜(湖)马(鞍山)，整体呈现放射状辐射。同时，沿江五市(安庆、池州、铜陵、芜湖、马鞍山)及沿淮的淮(南)蚌(埠)城市群建成区急剧扩张，夜间城市灯光呈由点连线成面的蔓延变化，至2013年已经基本形成以合肥市中心为圆心，沿交通廊道150km为半径涵盖上述中小城市的大合肥都市圈，具备较为明显的圈层式地域结构和经济一体化趋势。皖北平原的亳州、阜阳、淮北、宿州和皖南山区的黄山、宣城主要还是以市辖区和县城为中心，灯光亮度整体呈离散点状蔓延态势，由于山区可用建设用地受限，皖南城市灯光扩张速度明显慢于皖北。

从平均灯光亮度的年际变化(表1、图2)来看，13年间全省和各市域内平均灯光亮度值均呈现大幅增长，全省的平均灯光亮度增长速度达到46.30%。增长速度最快(超过60%)的市是沿江的马鞍山、芜湖，皖北的淮北，沿淮的淮南和省会合肥，主要原因是马鞍山和芜湖本身市域面积比较小，市区建成区面积大且集中连片，同时下辖的县域经济发达且增长迅速，与之相比的两淮(淮南、淮北)经济实力虽较弱，发展稍慢，但由于市域和农村地区面积小，整体的平均灯光亮度增长速度也比较快。省会合肥市虽然市域面积较大，但在打造长三角世界级城市群副中心的定位下，近年来人口大规模集聚，创新驱动下的产业新城蓬勃发展，特别是城区范围扩张强度剧烈，带动提升了全市亮度增长速度。皖南山区的黄山、池州、宣城，皖西大别山区的安庆、六安，由于市域范围内分布有大量山区，不利于城镇扩展和交通网络布局，一定程度上阻碍了城市的发展，平均灯光亮度的增长速率普遍在30%以下。

表1 安徽省各市域范围内平均灯光亮度增长速度Table 1 Average light intensity growth rate of cities in Anhui Province

图2 安徽省各市域平均灯光亮度柱状图Fig.2 Average light intensity histogram of cities in Anhui Province

3.2 城市建成区格局及重心变化

参考改进的“动态阈值法”，提取2000—2013年安徽省各个城市建成区面积变化(图3b、图4)，各个城市建成区面积持续增长，年增长率出现“先升后降再升”的阶梯状提升状态，2007年和2010年为面积增长率的高值期。省会合肥市城市规模和增长面积“一枝独秀”，远大于省内其他城市，芜湖、滁州和马鞍山紧随其后，池州、铜陵、黄山和淮北等城市建成区面积则相对较小。2006年国家“中部崛起”战略正式实施[26]，位于中部腹地的安徽省经济发展显著提速的同时，城镇化水平也全面跟进、加速发展，形成了中部地区跨越转型发展的强大引擎，对中部崛起战略实施形成了有力支撑。同年，合肥滨湖新区正式启动建设，省内其他各城市新区发展扩张势头也极为强劲，在2007—2010年间，合肥、芜湖、马鞍山、铜陵等市建成区面积快速增长。2010年安徽皖江城市带承接产业转移示范区建设纳入国家发展战略[27]，区域二、三产业主导的产业格局，吸引了大量人口的涌入，对建设、工业、居住用地的需求急剧增加，持续刺激了全省特别是示范区内的城市扩张。以建成区面积增长率数据来看，2000—2013年间，小城市(宣城、池州、黄山)因处于发展成长阶段，故而增长率相对较高，均在260%以上。而大中城市(合肥、芜湖、蚌埠)因基础实力较强且发展相对稳定，增长较为平缓，增长率低于50%。

图3 2000～2013年安徽省夜间灯光亮度变化趋势(a)及各市建成区时空变化(b)Fig.3 Spatiotemporal changes of nighttime light brightness and the built-up areas of cities in Anhui Province

图4 安徽省各城市提取建成区面积变化

图5 安徽省各城市建成区重心偏移距离

由2000—2013年安徽省各城市重心偏移距离(图5)可知，2002、2007和2010年各城市重心的偏移距离出现峰值，且峰值高度逐渐回落。2000年伊始，各城市建成区规模普遍较小，市区与县城差异不大，特别是小城市(宣城、池州等)市域建成区的重心波动对其下辖县城扩张的响应极为敏感，因此，重心迁移距离容易产生较大波动。2007和2010年重心迁移距离波动主要受国家相关政策(中部崛起、承接产业转移)影响，伴随着多数城市建成区面积的快速增长而产生。

从图6可以看出，2000—2013年全省建成区重心分布于省域的中部、合肥城区的东北角，这主要是由于合肥南部沿江城市群与合肥北部沿淮和皖北城市区位权重相互抵消的结果。13年间，全省建成区重心的整体迁移方向是南偏东，体现了安徽积极参与长三角地区一体化发展，主动融入长三角的主体发展战略。分时段来看，2001—2004年全省建成区重心呈明显南偏东大幅移动的过程，这是由于相比沿淮淮北，沿江城市在这期间建成区范围有大面积的扩展。2006年以后中部崛起战略加速推进，皖北地区积极融入国家中原经济区，市区特别是下辖县城建设加速，2004—2007年，全省重心继而调头转向北偏西方向偏移。2007—2010年，全省重心又继续向南偏东移动，其中在2009年出现一次折返，最终在2010年抵达最南端，而后至2013年又向北偏西方向折返。

图6 安徽省及典型城市重心迁移路径示意Fig.6 Schematic diagram for migration path of the gravity centers of typical cities and Anhui Province

13年间，全省集中力量建设的省会合肥，首位度一路飙升，市域内建成区重心的迁移过程与全省较为一致，只是由于2011年地级巢湖市撤销，巢湖市区扩张速度明显放缓，2011年以后合肥市重心向西北方向折返幅度大于全省(图6合肥市)。紧邻长三角的芜(湖)马(鞍山)地区建成区重心的迁移路径相对单一，13年间，马鞍山市区经当涂县城与芜湖市区联通发展的趋势愈发明显，重心不断南移，2007年以后两市城区就已经连片，芜马地区也成为继合肥之后建成区面积增长最快的两市。芜湖则是由于市辖区南扩和下辖县域经济发展迅速，重心也呈现南移趋势，在2011年无为市划归管辖后，重心向西方偏转(图6芜湖、马鞍山市)。黄山3个市辖区虽然面积较大，但实际建成区规模很小，2007年以前集中分布在屯溪区新安江两岸。随着北部的徽州区、黄山区以及东北方向歙县县城和西北方向休宁县城城区的加速扩张，整个黄山市建成区重心呈现规则北移的趋势(图6黄山市)。

4 讨论

通过对DMSP/OLS夜间灯光影像进行连续性校正，长时间序列夜间灯光数据中像元亮度值不连续的问题及灰度值波动异常问题得到了一定程度上的缓解。但由于DMSP/OLS夜间灯光影像空间分辨率(1km×1km)的限制，在对城市建成区的边缘进行细节处理时易造成错误。此外，由于灯光的溢出效应[28]，影像中所呈现的灯光通量通常是以中心点向外围扩散减弱，这对于形状较为规则集中的城市建成区来说，边缘提取精度高于边缘呈齿状或不规则的建成区。此外，本研究采用目前最新的行政区划边界来进行各市数据统计分析，考虑到2011年行政区划调整(撤销地级巢湖市)，所以基于统计年鉴数据的动态阈值法提取的建成区面积可能会存在一定误差。

2018年6月由武汉大学牵头研制的“珞珈一号”科学实验卫星01星(Luojia 1-01)成功发射，并开始提供130 m分辨率、250 km幅宽的灯光影像[29]。新一代光通量数据很大程度上提高改善了传统夜间灯光数据分辨率精度不足以及光溢问题，在时空分辨率上均有大幅度提升，在后续的研究中需注意灯光数据换代后可能出现的光通量数据衔接问题，并在此基础上探索发展新夜间灯光数据的优势。

5 结论

(1)2000—2013年安徽省城市夜间灯光亮度呈现明显动态扩张趋势，形成了以合肥为圆心，沿交通廊道呈现放射状辐射150km的大合肥都市圈。全省的平均灯光亮度增长速度达到46.30%。增长速度最快的市是马鞍山、芜湖、淮北、淮南和合肥市。

(2)由灯光影像提取的各个城市建成区面积持续增长，年增长率整体呈现“先升后降再升”的趋势，受“中部崛起”和“承接产业转移”等重大战略实施影响，2007年和2010年为面积增长率的高值期。13年间，合肥、芜湖、滁州和马鞍山城市规模和面积增长较大。

(3)安徽省各城市重心偏移距离在2002、2007和2010年出现峰值，且峰值高度逐渐回落。全省建成区重心分布于省域的中部，13年间，重心整体迁移方向是南偏东，期间出现折返。典型城市中，合肥市建成区重心的迁移过程与全省较为一致，芜湖、马鞍山市的重心持续南移，黄山市重心持续北移。