长三角城市群地域扩张的时空特征时间： 2015-07-30信息来源：昌亭 吴绍华 作者：wl_admin 责编：
摘要：为揭示长三角城市群地域扩张的时空规律，基于DSMP/OLS夜间灯光数据提取了1999-2010年城镇地域边界，通过定量方法研究了该城市群地域扩张的时空规律。研究表明：(1)长三角城市群重心位于苏州市辖区内，以上海为中心的苏南地区仍然是该区域的城镇发展核心区域，城市群西南部分扩张较快，(2)城市群地域扩展趋于一体化，蔓延程度增强，城镇首位度增大，上海市中心城市辐射作用凸显;(3)城市群主要沿交通主干线呈“Z”字型线性模式扩展。
关键词：长三角城市群：DSMP/OLS;景观指数;重心转移;分形特征
长江三角洲的区域经济社会发展进程不断加快，已成为当前我国城市化水平最高、城镇分布最密集的城市群[1-2]。在快速城镇化背景下，长三角城市群的空间格局发生巨变[3]，正逐渐成为当前城镇化及土地利用相关领域研究的热点。诸多学者分别从城镇扩展规模、强度和空间分异特征[4-5]、驱动机制[6-7]、城市扩张模拟与预测[8-9]等方面对长三角城市群的地域扩张问题进行了较为深入的研究和探讨，但关于近十年来快速城镇化背景下长三角城市群地域扩张时空规律的研究仍为鲜见。目前主要有两个类型的数据被用于获取城镇用地扩展的动态信息。一类是社会经济统计数据，另一类是以中高分辨率遥感数据为代表的陆地卫星专题制图仪(TM)图像。如顾朝林[10]和方创琳[11]等利用社会经济统计数据分析了城市化进程中城市的空间格局。刘纪远[12]等使用中高分辨率的遥感数据研究了中国在不同空间尺度上的城市扩张过程。然而，两类数据的应用都有其局限之处。社会经济统计数据缺乏足够的空间信息，不能在空间上表征城市扩张的时空过程;中高分辨率遥感数据局限于其数据源的有限性和提取的低效性，不足以及时有效地提供宏观大尺度的城市空间信息，因此，在长三角城市群这样较大的空间尺度上，使用上述两种类型的数据，很难快速获得城市群空间扩展信息。而DSMP/QLS夜间灯光数据为城市群研究提供了一种新的获取数据的方式。常见的LANDSAT、SPOT和AVHRR传感器工作原理是利用地物对太阳光的反射特征检测地物信息，适合在有太阳光的白天工作，与之相比，DSMP/OLS夜间灯光数据的传感器能检测到低强度的城市灯光，除此之外，还具有与AVH00相当的时空分辨率，比较适合动态监测城市群的城市化进程[12]。国内外已利用DSMP/OLS夜间灯光数据对城市空间扩展规律进行了比较成熟的研究，充分证明了基于该数据提取城镇空间信息的可行性和科学性[5][13-15]。如Cao等开展了基于支持向量机方法的研究：王跃云等[13]利用景观分析法分析江苏省城镇建设用地扩展形态特征;徐梦洁等[6]利用夜间灯光数据恢复长江三角洲空间格局，且分析了城市建设用地的主导扩张类型：马汀等基于DSMP/OLS数据运用不同定量模型对不同发展模式的城市分析了城市化进程、人口和经济活动之间的关系。
因此，研究将基于DSMP/OLS夜间灯光数据采用二分阈值法提取长三角城市群1999-2010年的城镇地域边界，重建近十年来其地域扩张的时空过程。通过计算该城市群历年重心经纬度、相关景观指数和空间关联维数等指标，定量研究该城市群近十年来地域扩张方向、空间格局以及扩张模式三个方面的时空规律，揭示长三角城市群近十年来城市扩张的时空过程及特征，对城市群空间自组织规律进行探究，并尝试对DSMP/OLS数据在土地利用格局研究领域的不足进行探讨。
1 研究区概况
长三角地区(28.O4°N～33.41°N，118.33°E～122.43°E)是指江苏省东南部、浙江省东北部和上海市所组成的以上海为中心、以沪杭宁为主体的区域[3]。本研究主要包括上海、江苏省的南京、镇江、常州、无锡、苏州、扬州、泰州、南通和浙江省的杭州、湖州、嘉兴、绍兴、宁波、舟山15市(图1)。长三角城市群是我国发展最迅速经济最发达的城市群之一，其被列为为世界上6个大城市带之一[15]。该地区陆域面积约11.31万km2，总土地面积约9.96万km2，约占全国的1.1%。2010年，长三角人口数为4092.8万人，仅占全国人口数的3.05%，GDP总量占全国的10.9%，城镇化率由1999年的26.68%增长为2010年的50.22%。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
(1)遥感数据：DMSP/OLS夜间灯光数据来源于美国国家地球物理数据中心网站。其获取图像的幅宽为3000km，全分辨率数据的地面采样距离是0.56km。研究使用的基础数据为稳定灯光图像数据，是消除了云及火光等偶然噪声影响后对全年VNIR通道灰度值直接平均化处理后得到的，数据灰度值范围1～63，饱和灯光灰度值为63，空间分辨率为1km。
(2)统计数据：所用的人口、经济、土地利用等数据来自于1999-2010年《中国城市统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《浙江统计年鉴》和《江苏统计年鉴》。
(3)辅助数据：中国1:400万数据库中的县级以上境界面状数据和主要交通线状数据来源于国家基础地理信息系统网站(图2)。
2.2 研究方法
DMSP/OLS夜间灯光数据时间序列完整，且处理方便，能快速获取城市群扩展信息，另外，该数据与城市群扩张相关性好，直观就能体现城市群扩张的时空演替特征。基于DMSP/OLS夜间灯光数据的特点，本文拟结合1999-2010年夜间灯光数据和社会经济数据，采用二分阈值法，用侧重于表征数量变化的社会经济数据验证夜间灯光数据，从而重建长三角城市群的历年城市边界，基于此得到城市扩展空间属性数据库。在此基础上，进行长三角时空形态变化分析，分别采用重心转移法、景观格局指数方法和空间关联维数系统性地从扩张方向、扩张形态和扩张模式深入分析近十年来长三角城市群地域扩张的时空特征。
2.2.1 灯光阈值与城市群地域边界的提取
鉴于统计数据空间表现力的缺乏，以及相比于中高分辨率遥感数据，如陆地卫星TH/ETM+图像，DSMP/OLS数据需要较少的时间和资源来提取在大空间尺度的城市信息，研究拟利用DSMP/OLS数据来提取长三角城市群的城镇空间信息。灯光阈值的确定是应用灯光数据重建城镇群地域扩张时空过程的关键。阈值的确定方法包括基于辅助资料的空间比较法、突变检测法和经验阈值法等，其中由于基于辅助资料的空间比较法的简单性、相对高精度及可靠性，本文采用空间比较法中的二分法来确定灯光阈值，从而确定长三角城市群地域边界。刘志峰、何春阳等在其研究中已验证了通过二分法提取的城镇空间信息数据与社会经济数据、较高分辨率的遥感数据之间的一致性，充分说明通过二分法处理DSMP/OLS夜间灯光数据所得到的城镇空间信息数据是可行的。
提取城镇群地域边界的基本方法是基于ArcGIS平台，对DMSP/OLS夜间灯光数据采用二分法提取各市的阈值和城镇用地的面积总量，并将提取面积结果与城市群各市城镇用地面积的统计数据进行比较，直到利用DMSP/OLS数据提取的各市城镇用地面积与统计数据相对误差最小时的阈值即为可提取的阈值，大于该阈值的值也就是通过DSMP/OLS夜间灯光数据提取的城镇用地面积[13]。
2.2.2 城市群重心的测度
该区域重心的坐标计算模型[16]如下：
式中Xt、Yt表示第t年长三角城市群的经纬度坐标，Xti、Yti分别表示第t年第t个次一级区域城市用地斑块的经纬度值，Mti表示第t年该次一级区域斑块的面积权重。
2.2.3 城市群地域扩张景观形态的表征
在ArcGIS软件支持下，将通过DSMP/OLS数据提取的长三角城市群1999-2010年城市用地数据转换为Grid格式，再基于景观格局分析软件Frag stats3.3对长三角城市群地域扩张的景观形态进行定量研究，研究只分析城市用地这一类型的指标，因此在class metrics中选取指数。景观格局指数能明确表示区域的生态学特征，其选用应反映景观格局与生态过程的关系[18-19]。由于很多空间指数相关性强，且不能单独表征复杂的城市空间格局的变化过程，因此城市空间格局研究需要选择相关性较小的空间格局指数进行组合。本研究参照此原则分别选取斑块个数(NP)、景观形状指数(LSI)、连接度指数(COHESION)、聚合度指数(AI)、最大斑块指数(LPI)。
2.2.4 城市群地域扩张空间关联维数的计算
空间关联维数可表征城镇用地空间扩张模式，体现城镇要素之间的相关性[22]，其公式为：
式中：r为设定的距离标度：kij为城市群内第i个与第j个城镇之间的直线距离：H为Heavlside越阶函数：D为空间关联维数。
空间关联维数D的取值范围一般介于0～2之间，其值越小，说明该区域城市空间分布越集中，空间相互作用也越强：反之说明该区域城市体系空间分布越分散，空间相互作用越弱。当D趋于0，城镇扩张以星状特征为主;当D趋于1，城镇用地主要沿交通轴线呈线状分布;当D趋于2，城镇空间扩张以面状分布为主要特征[1]。
3 结果与分析
3.1 长三角城市群扩张时空过程信息提取
基于前人研究中所证明过的阈值法对DSM P/OLS数据提取城镇空间信息的有效性[17]，用ArcGIS软件根据二分阈值法提取1999年、2002年、2006年和2010年长三角城市群各市的空间信息，提取数据与统计数据对比结果表明，DSMP/OLS灯光数据提取出的城镇面积与统计数据之间的平均相对误差分别为0.22%、-2.98%、2.22%、3.25%，基本控制在了5%以内。各市的相对误差也基本控制在10%以内，上海、无锡、常州、苏州等市误差偏大，通过DSMP/OLS灯光数据提取城镇数据的相对误差会受太湖、东海等大面积水域影响[6](表1)。
由于本研究关注城市群城镇用地的变化情况，本文认为大于1999年舟山最低阈值27即为城镇用地[6]，且为便于研究将非城镇用地删除，为重建长三角城市群地域扩张的时空过程，绘制了1999-2010年该区域建设用地扩张图(图3)，空间上直观地展示出1999年、2002年、2006年、2010年长三角城市群的地域扩张过程。
3.2 城市群地域扩张的主导方向
本文基于ArcGIS平台提取1999-2010年城市用地各斑块的质心，分别求得各个斑块质心的经纬度坐标和各个斑块面积[17]，并根据公式(1)计算历年来长三角城市群的重心经纬度，以揭示城市扩张的重心转移轨迹。
1999-2010年长三角城市群重心都位于苏州市。从图3也可看出，1999-2010年城镇用地扩张明显表明长三角城市群中江苏苏南地区城市化水平高于浙东北地区。图4表明，在这12年的重心移动过程中，出现了局部的波动和反复现象。1999-2001年城市群重心向西南部移动，2001-2010年开始向西北方向移动，2010-2011年重心继续趋向西南方移动。从1999-2010年整体时间尺度上看来，1999年以来长三角城市群的重心基本趋势是向西南方向移动，纬度上变动不多，从1999年到2010年的12年间经向移0.139°，即15.43km;纬向移动0.054°，即4.40km，一共向西南方向移动了16.05km，有偏向苏南腹地的趋势。其中，1999年到2005年，经向移O.068°，纬向移动0.041°，共移动8.27km，年均移动距离为1.38km：2005年到2010年，经向移动0.072°，纬向移动0.012°，共移动8.08km，年均移动距离为1.62km;2005-2010年时段长三城市群重心转移幅度大干1999-2005年时段。
3.3 城市群地域扩张的景观形态特征
结合基于DSMP/OLS数据中提取出的城镇用地，计算上文中选取的五个景观类型指标，得结果如图5所示。
城市斑块数目(NP)和景观形状指数(LSI)表征城市群的蔓延程度。两者近十年来都呈现增长的趋势，且都于2007年达到最大，城市斑块数目(NP)最大值为116，景观形状指数(LSI)最大值为11.804，2007年后两指数开始有所下降。NP可用于指示城市空间形态的连续性。城市斑块数目增大，说明城镇用地在不断扩展，2007年后城市斑块数目开始有减小趋势，并保持稳定水平，满足大多城市扩张的规律，其规律为城市空间最初开始扩张的时候，城市增长点大多是不连续的增长，斑块数目会增加，当城市继续增长时，这些城市斑块会趋于成片连通，斑块数目即开始下降。这个拐点出现在2007年，2007年以后的城市增长呈现从分散到连片的趋势。LSI表示城镇用地形态的复杂度。1999-2010年斑块形状指数LSI整体趋势升高，表明城镇斑块形状复杂化，2007年斑块形状指数最高，斑块形状较复杂，也即是破碎化程度最高。NP值在增大过程中，开始发生明显填充过程，在此过程中，LSI值增加表示出现新的城镇斑块，若LSI值降低则说明城镇斑块更加紧凑，2007年后LSI值小幅度减小，于2009年减少幅度最大，为8.17%。说明长三角城市群扩张到一定程度，开始趋于紧凑。这可能与近年来长三角城市群开始实施城乡统筹、城乡一体化、土地节约集约利用政策等有关[20]。
连通性指数(COHESION)和聚集度指数(AI)表征城市群的一体化程度。两者呈相同方向变化，一直上升增大，且两者部于2010年达到最大值，分别为99.69和95.18。这两个景观指数呈增大趋势表明城镇用地斑块逐渐积聚，斑块景观形状和地形更加复杂，与其它景观的分布更加混杂，边界被割裂的程度较高，景观的连接性更好，分布更集中，也与长三角经济不断发展导致建设用地不断扩张是分不开的。
最大斑块指数(LPI)是最大斑块面积占所有斑块面积比例，表征长三角城镇首位度，通过最大斑块面积指数LPI，可以初步了解区域内城市发展的情况。近十年来长三角城市群LPI值整体一直上升，1999-2002年其值有小幅度降低，下降幅度为17.90%，2002-2006年其值增大，2007年出现减小的拐点，拐点值为36.63，2008年后开始增大，且2009-2010年LPI值大幅度增加，两年来增加幅度为76.76%，说明在城市群扩张的情况下，2007年城市首位度最低，城市群发展均衡化，而2009-2010年城市首位度大幅度增大，这也充分揭示上海市的经济地位重要性及其辐射周边城市的能力日益凸显的现象。
3.4 城市群地域扩张的空间关联模式
根据研究方法中所说明的空间关联维数模型，首先确定上海为中心城市，提取各地级市到上海和各地级市之间的距离，将城市群之间的距离组建14×14矩阵[22]。取距离标度为△r=25，则距离在r内的城镇之间的距离点数C(r)随r的变化而变化，生成一系列点对(r，C(r))，将点对(r，C(r))绘成双对数坐标图(图6)。
对序列点进行回归计算，可以得到空间关联维数D=1.31629，测定系数R2=0.98189(图6)。D值较小，说明整个长江三角洲都市连绵区城市体系空间关联性较强，空间联系较紧密。
上述结果求得长江三角洲城市群D值趋近1，表征其城镇用地沿交通轴线呈线性分布，具有明显的线性扩张特征。如图3所示，DSMP/OLS灯光数据提取出的城镇用地呈“Z”字型，正好城市群主要公路铁路也沿此区域分布，城市群城镇用地沿主要交通干线呈现“Z”型的空间形态分布。交通干线“Z”字型格局分别连接长三角城市群的主要城市，这些城市的社会经济关联密切且高度相关，具有明显的城市群特征。城市群整体呈“Z”字型空间格局上升，主要依托铁路(宁—沪—杭—甬铁路线)和公路(沪宁、沪—杭—杭高速公路线)组成交通干线网络并连接各核心城市。目前沪祟苏大通道和杭州湾大通道的建设可能会改变长三角城市群“Z”字形空间格局[23]。
4 结论
(1)长三角城市群重心位于苏州市辖区内，近十年来重心沿西南方向转移，但以上海为中心的苏南地区仍然是该区域的城镇发展核心区域，且2005-2010年时段该区域重心转移幅度大于1999-2005年时段。
(2)对城镇用地的空间格局分析表明，长三角城市群1999-2007年出现较多的城市增长点多为不连续增长2007-2010年后当城市继续增长时，城市斑块趋向于连接在起，城市群斑块更加复杂、连续和聚集，一体化程度和蔓延程度更高，且2007年后长三角城市群中上海市的中心作用开始凸显。
(3)对于长三角城市群单个城市而言，城镇扩展模式表现出以主城区为中心的面状发展模式：对于长三角城市群整体而言，表现出在空间上沿交通干线线性扩张呈“Z”字型扩展。
(4)基于灯光阈值提取出的城镇数据，与统计数据之间的相对误差会因水域影响而发生变化，本文对长三角城市群城镇数据的提取会受太湖、东海等大面积水域的影响，把相对误差控制在更合理的范围以及确保其稳定性将在进一步研究中进行探讨。
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