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    基于夜間燈光數(shù)據(jù)的城市化水平動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)

    2018-01-30 08:57:06徐知宇胡尋尋李佳慧和秀娟陳林官冬杰
    綠色科技 2018年8期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域水平評(píng)價(jià)

    徐知宇 胡尋尋 李佳慧 和秀娟 陳林 官冬杰

    摘要:選取長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域.以DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為遙感數(shù)據(jù)源,對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)尺度城市化水平進(jìn)行了動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。首先,提取1992~2012年長江經(jīng)濟(jì)帶的綜合燈光強(qiáng)度(1)和建成區(qū)面積(S),構(gòu)建基于夜間燈光數(shù)據(jù)的綜合燈光指數(shù)模型(Compounded night light index,CNLI),計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)尺度的CNLI;其次,構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的兩種傳統(tǒng)城市化水平評(píng)價(jià)指數(shù)模型:綜合城市化水平指教模型(IU)和城市化復(fù)合指數(shù)模型(Cf).計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)尺度的城市化水平;最后,建立了CNLI與IU和Cf的城市化水平估算模型,對(duì)CNLI、IU和Cf進(jìn)行相關(guān)分析和精度驗(yàn)證,明確夜間燈光指數(shù)模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。研究結(jié)果表明:基于DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在明顯的線性相關(guān),CNLI能較好地反映該區(qū)域綜合城市化水平。

    關(guān)鍵詞:長江經(jīng)濟(jì)帶;綜合燈光指數(shù)模型CNLI;城市化水平

    中圖分類號(hào):TP79

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1674-9944(2018)8-0200-03

    1 引言

    長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨我國東中西三大區(qū)域,是我國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局中最具影響力和最有發(fā)展?jié)摿Φ闹匾獏^(qū)域。改革開放以來,我國城市化進(jìn)程取得巨大成就[1].城市化是現(xiàn)代化過程的必經(jīng)階段,也是推動(dòng)國家和地區(qū)現(xiàn)代化的重要力量,該地區(qū)的城市化水平是長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的主體內(nèi)容。對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶城市化水平進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià),分析城市化進(jìn)程在時(shí)間、空間差異,對(duì)區(qū)域制定科學(xué)的決策和長江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。

    傳統(tǒng)的城市化水平的測(cè)度方法普遍認(rèn)為有兩種:主要指標(biāo)法和復(fù)合指標(biāo)法[2]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,越來越多的學(xué)者開始了DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的探索。城市化信息提取方面,國內(nèi)陳晉[3[卓莉[4]等學(xué)者首次應(yīng)用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)造了相加燈光指數(shù),估算中國省際城市化水半。人口估算方面,曹麗琴[5]等人證明燈光數(shù)據(jù)與人口有密切關(guān)系。經(jīng)濟(jì)方面,潘競(jìng)虎等[6]運(yùn)用夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)全國縣區(qū)的貧困狀況進(jìn)行識(shí)別,提出了國家重點(diǎn)扶貧縣的調(diào)整建議。

    本文選取長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域,以1992~2012年DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,構(gòu)建綜合燈光指數(shù)模型(CNLI),綜合分析長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)尺度城市化水平進(jìn)程的時(shí)空分布特征和動(dòng)態(tài)變化過程。在此基礎(chǔ)上,本文又構(gòu)建基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的兩種傳統(tǒng)城市化水平評(píng)價(jià)指數(shù)模型:綜合城市化水平指數(shù)模型(IU)和城市化復(fù)合指數(shù)模型(Cf),進(jìn)行CNLI與IU和Cf的城市化水平回歸估算和精度驗(yàn)證以檢驗(yàn)夜間燈光指數(shù)模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,探究綜合燈光指數(shù)模型在長江經(jīng)濟(jì)帶城市化水平測(cè)度中的應(yīng)用。

    2 研究區(qū)域

    長江經(jīng)濟(jì)帶位于東經(jīng)97°36'~122°95',北緯21°14'~35°12',覆蓋了中國江蘇省,浙江省,安徽省,江西省,湖北省,湖南省,四川省,貴州省,上海市和重慶市等9省2市,面積約205萬km2,占中國陸地面積的21.7%。具備豐沛的水資源,礦產(chǎn)資源,農(nóng)業(yè)資源和旅游資源,開發(fā)潛力巨大。2016年,長江經(jīng)濟(jì)帶人口為0.58億人,占中國人口的42.8%,GDP為33.3萬億元,占全國GDP的43.1%[7]。長江經(jīng)濟(jì)帶全域有247個(gè)城市,其中城市人口超過500萬的特大城市有9個(gè),超過100萬的大城市有77個(gè),超過50萬以上的中等城市有35個(gè),50萬以下的小城市有126個(gè),如圖l所示。

    3 研究方法

    3.1 基于夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動(dòng)態(tài)分析方法

    本文采用高賓等[8]提出的夜間燈光指數(shù)( compounded night light index,CNLI),來評(píng)價(jià)長江經(jīng)濟(jì)帶(圖1)不同尺度城市城市化水平。

    CNLI的計(jì)算公式為:

    CNLI=I×S

    (1)

    式中,I是城市燈光像元的平均燈光強(qiáng)度[8,9]。,計(jì)算公式為:

    式中,DN:為第i灰度級(jí)城市燈光像元的灰度值,ni,為第i灰度級(jí)城市燈光像元的總數(shù),P為提取城市土地信息的最佳閾值,DNM為城市燈光像元的最大灰度值(本研究中最大灰度值為63),NL為滿足條件DNM≥DN≥P的城市燈光像元數(shù)量。

    S是城市燈光像元面積占區(qū)域總面積的比例[10,11],計(jì)算公式為:

    區(qū)域相乘燈光指數(shù),實(shí)際上就是指該區(qū)域內(nèi)燈光像元總亮度值與最大可能總亮度值之比,反應(yīng)區(qū)域內(nèi)燈光強(qiáng)度達(dá)到的水平。

    3.2 傳統(tǒng)城市水平動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法

    本文采用的傳統(tǒng)研究方法復(fù)合指標(biāo)法為基礎(chǔ),建立了兩種最為常見的傳統(tǒng)城市化水平動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型:綜合城市化水平指數(shù)(IU)[12]和城市化復(fù)合指數(shù)(Cf)[11]。兩模型所選取的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和各指標(biāo)的權(quán)重均不相同,用這兩個(gè)指數(shù)來對(duì)所研究的區(qū)域進(jìn)行城市化水平的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià),并運(yùn)用ArcGIS軟件將相關(guān)數(shù)據(jù)在地圖上表示出來,通過可視化和統(tǒng)計(jì)分析來表征長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域1992~2012年間的城市化動(dòng)態(tài)水平。

    3.2.1 綜合城市化水平指數(shù)

    根據(jù)城市化的內(nèi)涵和本質(zhì)特征,提出綜合城市化水平指數(shù)模型(IU),涵蓋了城市化三維度,分別是人口城市化率、經(jīng)濟(jì)城市化率和空間城市化率,其概念模型為:

    IU=∑(PU,EU,SU)

    (4)

    具體測(cè)算時(shí),采用加權(quán)法直接計(jì)算,即:

    IU=WPU×PU+WEU×EU+WsU×SU

    (5)

    式中:WPU為人口城市化的權(quán)重,WEU為經(jīng)濟(jì)城市化的權(quán)重,WsU為空間城市化的權(quán)重,wPU+WEU+WSU=1。

    借鑒眾多已有研究成果的經(jīng)驗(yàn),本文認(rèn)為3個(gè)城市化分量的重要性具有一定的差別,入口城市化最為重要,經(jīng)濟(jì)城市化居中,空間城市化居末,因此,本文3個(gè)城市化分量的權(quán)重分別?。篧PU=0.4,WEU=0.35,WSU=0.25。

    3.2.2 城市化復(fù)合指數(shù)

    本文選擇了5個(gè)公認(rèn)的反映城市化水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo):城市建設(shè)用地比重(Cl)、非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎兀?C2)、人口密度(C3)、第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重(C4)和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(C5),得到城市化復(fù)合指數(shù)的計(jì)算公式: 式中:W:為第i種城市化水平因子的權(quán)重;Ci為第i種城市化水平因子值。這5個(gè)因子分別反映了區(qū)域城市化過程中的空間屬性、相對(duì)人口屬性、絕對(duì)人口屬性、相對(duì)經(jīng)濟(jì)屬性和絕對(duì)經(jīng)濟(jì)屬性。其權(quán)重分別為0.167,0.167,0.167,0.167,0.332。

    3.3 基于燈光指數(shù)的區(qū)域城市化水平多尺度估算模型

    建立長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)尺度上基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf的城市化水平估算模型[11],并采用相對(duì)誤差的平均值RErMYi對(duì)模型進(jìn)行精度評(píng)定。具體方法如下:

    上式中,i表示樣本排序,Y表示待評(píng)估的量,Yest代表估算值、Yast代表實(shí)際值。

    4 研究結(jié)果

    4.1 城市化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性分析

    從省級(jí)尺度出發(fā),選長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省(包括上海,重慶兩個(gè)直轄市),計(jì)算夜間燈光數(shù)據(jù)(I,S和CNLI)與傳統(tǒng)城市化水平因子(Ci)、綜合城市化水平指數(shù)(IU)和城市化復(fù)合指數(shù)(Cf)的相關(guān)系數(shù),對(duì)兩種方法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表1所示。

    從分析結(jié)果可以看出,基于夜間燈光數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)方法計(jì)算的城市化水平具有顯著相關(guān),具體如下。

    (1)整體上看,有93. 65%指標(biāo)通過顯著水平0.001的檢驗(yàn),說明CNLI可以用作城市化水平的評(píng)定指數(shù)。其中,除1992年的第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重C4相關(guān)水平不顯著外,其他均通過了顯著水平0.001的檢驗(yàn)。

    (2)相較其他傳統(tǒng)指標(biāo)而言,CNL1與城市建設(shè)用地比重C1(空間城市化)的相關(guān)程度最高,說明很好的反映了區(qū)域城鎮(zhèn)面積的平面擴(kuò)展情況,與C2和C3(人口城市化)的相關(guān)性次之,與C4和C5(經(jīng)濟(jì)城市化)的相關(guān)性最弱,說明CNLI對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)化水平的反映還不夠明顯;

    (3)Cf和IU均與CNLI顯著相關(guān),但相關(guān)程度有所差異,反映出傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的缺點(diǎn),即指標(biāo)選取不同或賦予權(quán)重不同其結(jié)果就會(huì)存在差異,進(jìn)一步體現(xiàn)了運(yùn)用CNLI進(jìn)行城市化水平評(píng)價(jià)的優(yōu)越性,即可以統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),減小主觀性選擇造成的誤差,提高通用性。

    4.2 基于夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型的精度檢驗(yàn)

    為了了解燈光數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)方法獲得的城市化水平的差異,進(jìn)一步檢驗(yàn)夜間燈光數(shù)據(jù)城市化水平動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型的精度是否滿足要求,以此提高模型的精度和適用性。本文選取2012年長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的CNLI、IU和Cf值進(jìn)行回歸分析和精度檢驗(yàn),見圖2~5。

    從圖2~3可以看出,省基于DMSP_OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在顯著一元線性相關(guān)。樣本點(diǎn)沿對(duì)角線分布。IU的線性相關(guān)更強(qiáng),R2=0.832,Cf相關(guān)性次之,R2 =0.786。

    從圖4~5可以看出,IU和Cf的回歸預(yù)測(cè)值與真實(shí)值慕本吻合,模型精度較高。ILT的平均相對(duì)誤差為7.07%,Cf的平均相對(duì)誤差為11.04%.IU的平均相對(duì)誤差較小,預(yù)測(cè)效果相比更好,但是在局部地區(qū)兩種方法仍存在誤差,其中江蘇省的IU和cf估計(jì)值比實(shí)際值偏高。

    5 結(jié)論

    本文基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)提取了長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)分年度的建成區(qū)信息,構(gòu)建的燈光指數(shù)CN LI考慮了區(qū)域平均燈光強(qiáng)度和燈光面積兩方面的屬性特征,較好地對(duì)應(yīng)表征了傳統(tǒng)的空間屬性指標(biāo)、人口屬性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)屬性指標(biāo)對(duì)城市化水平的影響,克服了傳統(tǒng)指標(biāo)包含人為影響、時(shí)效性差、成本高等問題。

    通過相關(guān)性分析和精度檢驗(yàn)結(jié)果顯示,基于DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的CNLI在省級(jí)尺度上與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的IU和Cf間存在顯著線性相關(guān),有93.65%指標(biāo)通過顯著水平0.O01的檢驗(yàn)。通過兩種方法均得到了相同的結(jié)果,驗(yàn)證了CNLI在省級(jí)空間尺度進(jìn)行城市化水平評(píng)價(jià)的可行性,克服了行政統(tǒng)計(jì)方法只能在行政單元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的局限,從而更好地評(píng)價(jià)城市化水平。但不同方法相關(guān)程度有所差異,選取的指標(biāo)不同或賦予權(quán)重不同都會(huì)造成結(jié)果的偏差,這也是傳統(tǒng)方法的一大弊端,側(cè)面體現(xiàn)了運(yùn)用CNLI進(jìn)行城市化水平評(píng)價(jià)的優(yōu)越性,即可以統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),減小主觀性選擇造成的誤差,提高通用性。

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