基于夜間燈光數(shù)據(jù)的城市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展格局
——以大連市為例

柯麗娜， 王姝婷， 陰曙升， 王 輝， 陶拓抒

(1. 遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2. 遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116029)

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為衡量其在區(qū)域、國(guó)家乃至世界城市體系中位序關(guān)系的重要方面，一直是城市問(wèn)題研究的經(jīng)典命題.隨著城市化進(jìn)程推進(jìn)，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局呈現(xiàn)階段性變化，區(qū)域相關(guān)政策的制定也隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局的變化而改變.如何測(cè)度城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)空格局，對(duì)于認(rèn)識(shí)和把握城市發(fā)展規(guī)律，分析其動(dòng)力發(fā)展機(jī)制，合理引導(dǎo)城市空間布局，改善城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式、提高城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，推進(jìn)“新常態(tài)”下城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1].

國(guó)內(nèi)外學(xué)者探究城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度主要集中在經(jīng)濟(jì)時(shí)空演變[2-3]、區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差異特征[4]及影響因素[5]等方面.研究尺度涉及全國(guó)[6]、流域[7]、城市群[8]及省域[9].相關(guān)的研究方法包括基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)[10]、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法[11]、空間自相關(guān)分析方法等.王洋等利用基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)考察了中國(guó)經(jīng)濟(jì)總體空間差異[12]；LI等采用GDP數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測(cè)度中國(guó)各個(gè)省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[13]；周曉艷等基于空間自相關(guān)方法和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)深入探討了黃河流域73個(gè)地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局[14]；孟德友等利用GDP等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較了長(zhǎng)江三角洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異[15]；趙立平等基于縣級(jí)研究單元運(yùn)用空間自相關(guān)分析探究了湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展演變規(guī)律與趨勢(shì)[16]，部分研究還針對(duì)性提出了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)化的對(duì)策與方向.綜合來(lái)看，目前的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究還多為基于人均收入、GDP等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源方法，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究還需要補(bǔ)充新的研究視角及數(shù)據(jù)方法對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行客觀測(cè)度.近年來(lái)夜間燈光數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)模擬[17]、城市化水平測(cè)度[18]、人口估算[19]、貧困測(cè)度[20]、能源消耗測(cè)算[21]、城市范圍識(shí)別[22]等研究中，DMSP/OLS和NPP/VIIRS是目前運(yùn)用最廣泛的夜光數(shù)據(jù).相關(guān)學(xué)者已證實(shí)夜間燈光數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相關(guān)性，Elvidge等通過(guò)對(duì)全球21個(gè)國(guó)家的DMSP/OLS夜間燈光與GDP進(jìn)行相關(guān)性分析，證明夜光數(shù)據(jù)與GDP存在顯著相關(guān)性[23].Henderson基于舊金山、北京、拉薩等城市的實(shí)證研究，進(jìn)一步證實(shí)夜光數(shù)據(jù)亮度能反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[24].但目前基于夜光數(shù)據(jù)還少見(jiàn)以市域?yàn)檠芯繀^(qū)對(duì)經(jīng)濟(jì)格局進(jìn)行測(cè)度的研究實(shí)例.

大連市是國(guó)家首批沿海開(kāi)放城市，是我國(guó)東北地區(qū)對(duì)外門(mén)戶(hù)型城市，自“一帶一路”倡議提出后，成為連接?xùn)|北亞經(jīng)濟(jì)體與“一帶一路”沿線國(guó)家與地區(qū)的重要支點(diǎn).大連市依托明顯區(qū)位優(yōu)勢(shì)，利用進(jìn)出口、消費(fèi)投資及旅游資源等拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市發(fā)展迅速，其經(jīng)濟(jì)價(jià)值在國(guó)家和區(qū)域發(fā)展中占有舉足輕重地位.本研究選用精度較高的NPP/VIIRS數(shù)據(jù)對(duì)濱海城市大連的經(jīng)濟(jì)空間格局特征進(jìn)行分析，基于2014—2018年的NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)分析、變異系數(shù)、重心模型、空間自相關(guān)分析等方法，分析城市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展的差異性，揭示大連市市域尺度區(qū)域短期的經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展的冷熱點(diǎn)特征，有助于加深對(duì)大連市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展及區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展均衡程度的理解和認(rèn)識(shí)，為全面協(xié)調(diào)大連市發(fā)展、制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策提供一定的科學(xué)依據(jù)與支撐.

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

大連市是中國(guó)14個(gè)沿海開(kāi)放城市之一，地處遼東半島最南端，東臨黃海，西瀕渤海，位于38°43′N(xiāo)～40°10′N(xiāo)與120°58′E～123°31′E之間.下轄7個(gè)市轄區(qū)、1個(gè)縣和2個(gè)縣級(jí)市.是環(huán)黃渤海經(jīng)濟(jì)圈與東北地區(qū)金融、商貿(mào)、航運(yùn)、物流、信息中心，近年來(lái)成為海上絲綢之路重要戰(zhàn)略支點(diǎn)、中蒙俄經(jīng)濟(jì)走廊的重要節(jié)點(diǎn)城市和東北亞交通樞紐，區(qū)位條件十分重要，是研究濱海城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)空格局特征的典型代表.

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究使用到的數(shù)據(jù)包括：①大連市行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，來(lái)源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)站(http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn/index.html)，用于經(jīng)濟(jì)重心與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的計(jì)算和夜光數(shù)據(jù)的裁剪；②NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局官網(wǎng)(https：//www.ngdc.noaa.gov/eog/)，用于統(tǒng)計(jì)大連市區(qū)市縣夜光總量、計(jì)算經(jīng)濟(jì)重心與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓變化、探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局演化特征；③其他相關(guān)數(shù)據(jù)包括《大連市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(2014—2018年)，來(lái)源于大連市統(tǒng)計(jì)年鑒及中國(guó)統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)(http：//www.tjcn.org)，用于驗(yàn)證大連區(qū)市縣GDP與全域夜間燈光相關(guān)性.

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究使用的夜光數(shù)據(jù)為2014年1月至2018年12月共計(jì)60個(gè)月的NPP/VIIRS DNB無(wú)云月度夜間燈光合成影像.為保證本研究結(jié)果準(zhǔn)確性，對(duì)NPP/VIIRS月度合成數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步校正，去除氣體燃燒、極光、火山和漁火等背景噪聲.

數(shù)據(jù)預(yù)處理在ArcGIS軟件環(huán)境下進(jìn)行，主要包括影像合成、投影、重采樣和裁剪操作.利用柵格計(jì)算器工具將NPP/VIIRS月度合成數(shù)據(jù)合成為年度數(shù)據(jù)；利用投影工具將夜光影像投影為WGS84 地理坐標(biāo)系和Albers等面積投影坐標(biāo)系以避免投影變形過(guò)大影響面積計(jì)算，并使用最臨近法將數(shù)據(jù)重采樣至0.5 km空間分辨率；基于大連市行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)使用裁剪工具進(jìn)行裁剪.得到初步處理的大連市NPP/VIIRS夜間燈光影像[25].

由于NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)存在像元為負(fù)值和異常高亮值等噪聲問(wèn)題，本文采用最優(yōu)閾值法對(duì)NPP/VIIRS 夜間燈光影像的背景噪聲進(jìn)行處理[26].

對(duì)NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)年際校正的方法參考現(xiàn)有用于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的年際校正方法，校正原則為同一個(gè)位置像元的DN值只升高不降低，即當(dāng)年的NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)的像元DN值不小于前一年的像元DN值.具體公式[27]如下：

(1)

其中，DN(n-1,i)、DN(n,i)、DN(n+1,i)分別表示第n-1年、第n年和第n+1年第i個(gè)像元的DN值.最終得到以2014年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)年際校正后時(shí)間序列穩(wěn)定且連續(xù)的2014—2018年NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù).

1.4 研究方法

1.4.1 相關(guān)性驗(yàn)證與夜光統(tǒng)計(jì)方法

為了驗(yàn)證研究區(qū)的夜間燈光數(shù)據(jù)與區(qū)域GDP間的相關(guān)性，統(tǒng)計(jì)2014—2018年大連市各區(qū)市縣的燈光累計(jì)值與同時(shí)期各區(qū)市縣地區(qū)GDP數(shù)據(jù)相關(guān)性，并進(jìn)行回歸分析，如圖1所示.回歸分析結(jié)果顯示，研究區(qū)DN值累計(jì)值與GDP之間高度相關(guān)，夜光數(shù)據(jù)可作為研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模的表征變量，具有良好的替代性[28].利用夜光總量(Sum of Light, SOL)表征大連市各區(qū)市縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，計(jì)算公式分別為

(2)

其中，ri為第i個(gè)像元的DN值，n為研究區(qū)域內(nèi)的像元總數(shù).

1.4.2 變異系數(shù)

變異系數(shù)是衡量一組數(shù)據(jù)變異程度重要的指標(biāo)，也是反映數(shù)據(jù)內(nèi)部差異程度的常用統(tǒng)計(jì)量之一，相較方差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)效果更優(yōu)，能客觀衡量年際間區(qū)域差異，本文計(jì)算2014—2018年大連市各區(qū)市縣夜光總量用以反映其內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，計(jì)算公式如下[29]：

(3)

其中,yi是某年第i個(gè)區(qū)市縣的夜光總量值,u是該年研究區(qū)所有區(qū)市縣夜光總量的均值,n為區(qū)市縣個(gè)數(shù).

1.4.3 重心轉(zhuǎn)移及標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE)方法最早用于測(cè)量地理要素在空間分布中的集中度，通過(guò)中心、分布范圍、方位角、長(zhǎng)短軸、長(zhǎng)短軸之比等基本參數(shù)表征地理要素的空間分布及時(shí)空演化特點(diǎn)，精確揭示地理要素在空間上的整體變化特征，空間格局的分布狀態(tài)及時(shí)空演化特征等[30]，目前被廣泛應(yīng)用在城市規(guī)劃、社會(huì)問(wèn)題、經(jīng)濟(jì)空間格局和生態(tài)效率測(cè)度等各領(lǐng)域.

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的重心即經(jīng)濟(jì)重心的計(jì)算式為

(4)

方位角α的計(jì)算為

(5)

x軸標(biāo)準(zhǔn)差σx和y軸標(biāo)準(zhǔn)差σy的計(jì)算公式分別為

(6)

(7)

1.4.4 空間自相關(guān)分析

本研究從全局和局部?jī)蓚€(gè)角度探究大連市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展的分布格局，分析經(jīng)濟(jì)空間的集聚性特征，并識(shí)別研究區(qū)經(jīng)濟(jì)空間分布的冷、熱點(diǎn).

全局空間自相關(guān)分析采用Global Moran’sI指數(shù).該指數(shù)可以反映研究變量在空間上分布的集聚性，表征研究變量在研究區(qū)內(nèi)空間相關(guān)性的整體性趨勢(shì)，以識(shí)別大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間分布上是否存在空間集聚效應(yīng)，其值范圍介于[-1,1]之間,當(dāng)Global Moran’sI值越接近0,表明研究變量在空間上的自相關(guān)性越弱,空間中越呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài)[31]，計(jì)算公式為

(8)

標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z值可以檢驗(yàn)要素空間自相關(guān)的顯著性[31]，計(jì)算公式為

(9)

(10)

(11)

本研究基于ArcGIS10.6軟件測(cè)算2014—2018年間大連市經(jīng)濟(jì)空間的局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)，創(chuàng)建研究區(qū)500 m格網(wǎng)尺度，并基于5%和10%的顯著水平識(shí)別研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展冷熱點(diǎn)，再依據(jù)Z值將冷熱點(diǎn)區(qū)域劃分為5類(lèi).其中,Z>1.96的區(qū)域?yàn)闊狳c(diǎn)區(qū)，Z∈[1.65,1.96]區(qū)域?yàn)榇螣狳c(diǎn)區(qū)，Z∈(-1.65，1.65)區(qū)域?yàn)殡S機(jī)分布區(qū)，Z∈[-1.96, -1.65]區(qū)域?yàn)榇卫潼c(diǎn)區(qū)，Z<-1.96區(qū)域?yàn)槔潼c(diǎn)區(qū)[31]，最后對(duì)研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)狀況進(jìn)行可視化表達(dá).

2 研究區(qū)經(jīng)濟(jì)空間格局演化分析

2.1 經(jīng)濟(jì)空間分異特征

參照公式(2)計(jì)算大連市各區(qū)市縣夜光總量，并基于變異系數(shù)揭示大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異狀況，繪制大連市夜間燈光變異系數(shù)變化圖(圖2).

從圖2可以看出，總體來(lái)說(shuō)，研究期內(nèi)金州區(qū)、甘井子區(qū)、長(zhǎng)?？h變異系數(shù)相對(duì)較大，尤其金州區(qū)變異系數(shù)最大，且金州區(qū)、甘井子區(qū)變異系數(shù)呈下降趨勢(shì)；長(zhǎng)?？h變異系數(shù)穩(wěn)定，一直穩(wěn)定為0.3；其他區(qū)市縣變異系數(shù)均小于0.2，并呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì)，莊河市、普蘭店區(qū)變異系數(shù)相對(duì)較小.變異系數(shù)反映了大連市各區(qū)市縣經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)差異的非勻速變化，各區(qū)市縣總體上內(nèi)部經(jīng)濟(jì)差異呈現(xiàn)縮小趨勢(shì)，揭示出大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)差異特征.

圖2 研究區(qū)夜間燈光變異系數(shù)(2014—2018)

2.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局的動(dòng)態(tài)演化

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，基于2014—2018年大連市夜間燈光數(shù)據(jù)，計(jì)算得到研究期間各年份經(jīng)濟(jì)重心及其標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，分析大連市經(jīng)濟(jì)空間格局演化特征(表1).

表1 研究區(qū)經(jīng)濟(jì)格局標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)(2014—2018年)

從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)看，大連市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展中心呈現(xiàn)出明顯的由西南向東北方向逐步移動(dòng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)重心從121.76°E，39.15°N逐步移動(dòng)至121.81°E，39.20°N，從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積變化情況看，橢圓面積在逐步增大，由2014年的8678.00km2逐步增長(zhǎng)到2018年的10813.28km2，反映研究期內(nèi)大連市經(jīng)濟(jì)空間的作用范圍在逐步增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心區(qū)域在逐步擴(kuò)大.從橢圓分布形狀看，其標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)軸為西南-東北方向，短軸為西北-東南方向，且橢圓長(zhǎng)、短半軸持續(xù)增大，長(zhǎng)短軸之比從2.02逐步增長(zhǎng)至2.11，意味著該時(shí)期大連市經(jīng)濟(jì)空間格局發(fā)展的主要方向?yàn)槲髂?東北方向，且在該方向上逐漸加強(qiáng).整體上，大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展受自然條件、政策扶持、交通、資金支持等多方面因素影響，市內(nèi)中山區(qū)、沙河口區(qū)、西崗區(qū)、甘井子區(qū)四區(qū)經(jīng)濟(jì)受發(fā)展空間限制，經(jīng)濟(jì)腹地較小，而北部金州、普蘭店等區(qū)縣具備廣闊的土地資源，近年來(lái)，國(guó)家政策支持金普新區(qū)、大連普灣經(jīng)濟(jì)區(qū)等一系列特區(qū)的設(shè)立，使大連市北部區(qū)域經(jīng)濟(jì)日漸崛起，憑借政策優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)迅速發(fā)展，導(dǎo)致大連市經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展重心緩慢向東北方向移動(dòng).

2.3 大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間集聚性分析

基于ArcGIS10.6軟件獲取大連市夜間燈光數(shù)據(jù)的全局Moran’sI指數(shù)，如表2所示，結(jié)果顯示研究期內(nèi)大連市經(jīng)濟(jì)全局Moran’sI指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯著，總體而言，大連市夜間燈光數(shù)據(jù)呈現(xiàn)極高的空間正相關(guān)性，具有明顯的空間集聚性.另外，從時(shí)序變化角度來(lái)看，Moran’sI指數(shù)在研究期內(nèi)由0.821增長(zhǎng)至0.832，僅2016年Moran’sI指數(shù)略微下降至0.819，顯現(xiàn)小幅波動(dòng)且遞增的趨勢(shì)，說(shuō)明大連市經(jīng)濟(jì)空間夜間燈光DN值的空間關(guān)聯(lián)程度在逐年增強(qiáng)，大連市經(jīng)濟(jì)空間分布的相似性增強(qiáng)，空間集聚程度加大，區(qū)市縣間的經(jīng)濟(jì)差異變小.

表2 研究區(qū)經(jīng)濟(jì)全局 Moran’s I指數(shù)

全局Moran’sI指數(shù)體現(xiàn)大連市經(jīng)濟(jì)空間整體分布特征，無(wú)法詳細(xì)表述各區(qū)市縣空間之間的關(guān)系，故采用局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)測(cè)算研究區(qū)經(jīng)濟(jì)空間分布冷熱點(diǎn)并計(jì)算研究區(qū)各區(qū)市縣經(jīng)濟(jì)冷熱點(diǎn)面積占比(表3)，進(jìn)一步把握大連市經(jīng)濟(jì)空間演化的集簇格局.

觀察表3可發(fā)現(xiàn)大連市經(jīng)濟(jì)空間冷熱點(diǎn)呈現(xiàn)由西南至東北方向由熱點(diǎn)向冷點(diǎn)區(qū)逐漸過(guò)渡的規(guī)律，各區(qū)市縣冷、熱點(diǎn)區(qū)面積均在逐步縮小.研究期內(nèi)，市內(nèi)四區(qū)為高熱點(diǎn)顯著區(qū)，熱點(diǎn)區(qū)占比為83.59%～100%；其次為旅順口區(qū)、金州區(qū)，其熱點(diǎn)區(qū)占比為32.76%～56.29%，主要分布在旅順口區(qū)中心廣場(chǎng)、金州站、大窯灣周邊地區(qū)及地鐵三號(hào)線途經(jīng)區(qū)域；瓦房店市、普蘭店區(qū)、莊河市、長(zhǎng)?？h的熱點(diǎn)區(qū)占比一直低于10%，且呈下降趨勢(shì)，其熱點(diǎn)區(qū)占比范圍為1.41%～9.92%，其中長(zhǎng)?？h熱點(diǎn)區(qū)占比最低，研究期內(nèi)熱點(diǎn)區(qū)占比僅為1.41%～3.40%.

表3 研究區(qū)經(jīng)濟(jì)空間冷熱點(diǎn)面積比例(2014—2018年)

研究期內(nèi)，普蘭店區(qū)、莊河市為高冷點(diǎn)顯著區(qū)，冷點(diǎn)區(qū)占比為3.17%～26.49%，其冷點(diǎn)區(qū)域主要分布在大連市北部的岔溝山、老邊山、步云山鄉(xiāng)及大連冰峪國(guó)家地質(zhì)公園附近；瓦房店市、長(zhǎng)?？h冷點(diǎn)區(qū)占比為0.31%～8.04%，其冷點(diǎn)區(qū)域主要分布在瓦房店市南部的圍填海區(qū)域 及長(zhǎng)海縣廣鹿島、哈仙島、小長(zhǎng)山島及獐子島地區(qū)附近；大連市市內(nèi)四區(qū)、旅順口區(qū)、金州區(qū)的冷點(diǎn)占比最低，研究期內(nèi)冷點(diǎn)區(qū)占比僅為0.06%～0.20%.

總體上，大連市經(jīng)濟(jì)空間的冷點(diǎn)區(qū)與次冷點(diǎn)區(qū)集聚分布人口稀疏及產(chǎn)業(yè)薄弱的北部山區(qū)，熱點(diǎn)區(qū)與次熱點(diǎn)區(qū)集聚分布在市內(nèi)金融及商業(yè)中心附近.而金州區(qū)作為由大連市主城區(qū)-金州區(qū)-普灣新區(qū)構(gòu)成的城市發(fā)展主軸線的中間節(jié)點(diǎn)，逐漸成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極，隨著產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目集聚力逐漸增強(qiáng)，其人口吸納能力逐步提升，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、土地資源及發(fā)展空間優(yōu)勢(shì)逐步顯現(xiàn)，也成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的熱點(diǎn)集聚區(qū).其他區(qū)市縣依靠國(guó)家近年來(lái)政策的扶持、資源的傾斜以及一系列國(guó)家級(jí)與省級(jí)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建設(shè)，經(jīng)濟(jì)水平有效提高.全市區(qū)域功能定位和發(fā)展方向得到合理調(diào)整與優(yōu)化，內(nèi)部經(jīng)濟(jì)空間不平衡現(xiàn)象減弱，經(jīng)濟(jì)差距逐漸縮小，經(jīng)濟(jì)水平在空間上趨于平衡發(fā)展.

3 結(jié)論與討論

本文基于2014—2018年間大連市NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，采用變異系數(shù)、重心轉(zhuǎn)移、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型及空間自相關(guān)等分析方法，探究大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與空間分布特征、識(shí)別各區(qū)市縣間經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空演變特征及演化趨勢(shì).主要結(jié)論如下：

(1)研究期內(nèi)金州區(qū)、甘井子區(qū)變異系數(shù)較大，呈下降趨勢(shì)，長(zhǎng)?？h變異系數(shù)穩(wěn)定在0.3，其他區(qū)市縣變異系數(shù)在0.2上下波動(dòng)，表明了大連市各區(qū)市縣經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)差異呈縮小態(tài)勢(shì).

(2)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積在逐步增大，表明大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心區(qū)域在擴(kuò)大；大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展受限于空間因素，經(jīng)濟(jì)重心由西南向東北方向逐步移動(dòng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局的主要方向?yàn)槲髂?東北方向.

(3)大連市經(jīng)濟(jì)冷熱點(diǎn)分布呈現(xiàn)由西南向東北方向由熱點(diǎn)區(qū)向冷點(diǎn)區(qū)逐漸過(guò)渡趨勢(shì)，冷、熱點(diǎn)區(qū)域面積逐步減小，大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心區(qū)向外圍逐漸擴(kuò)張，內(nèi)部經(jīng)濟(jì)空間不平衡現(xiàn)象減弱、經(jīng)濟(jì)差異明顯縮小，經(jīng)濟(jì)水平在空間上趨于平衡.

以往研究通常采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與格局特征，難以克服統(tǒng)計(jì)口徑不一致、片面性等問(wèn)題，而本文采用的夜間燈光數(shù)據(jù)有效克服了這一難題.隨著時(shí)間分辨率、空間分辨率與光譜分辨率需求的提高，珞珈一號(hào)、吉林一號(hào)等新一代夜光遙感影像更適用于市域尺度經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的研究.此外，本研究從時(shí)空角度分析大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局特征，對(duì)比市內(nèi)區(qū)市縣間經(jīng)濟(jì)水平的差異，但并未深入分析各區(qū)市縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的影響因素，有待在今后研究中進(jìn)一步探討.