基于夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的城市土地集約利用評(píng)價(jià)模型

程 歆，邵 華※，李 楊，王亞華，袁 源

（1. 南京工業(yè)大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，南京 211800；2. 虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（南京師范大學(xué)），南京，210023；3. 江蘇省地理環(huán)境演化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育建設(shè)點(diǎn)，南京 210023；4. 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210023）

0 引 言

20世紀(jì)90年代以來，中國(guó)進(jìn)入了快速的城鎮(zhèn)化發(fā)展階段[1]。在城鎮(zhèn)化過程中，城鎮(zhèn)建設(shè)面積逐步擴(kuò)大，城鎮(zhèn)建設(shè)用地效益不斷提升，大量人口向城市聚集。然而，由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源配置的不平衡，城鎮(zhèn)土地資源存在低效利用的現(xiàn)象[2]。在新型城鎮(zhèn)化背景下，迫切需要推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，優(yōu)化土地資源利用結(jié)構(gòu)，提高土地資源利用效益，從而合理控制城市建設(shè)用地規(guī)模。在傳統(tǒng)城鎮(zhèn)土地集約利用研究中，學(xué)者們多使用各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，基于層次分析構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析[3-4]。然而，在此過程中，存在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)收集困難、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理費(fèi)時(shí)、數(shù)據(jù)“壟斷”、數(shù)據(jù)失真等諸多問題。

1976年，美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃發(fā)射的F1衛(wèi)星首次搭載OLS傳感器，可探測(cè)到城市夜間的燈光。李德仁院士等[5]指出，夜光遙感在反映人類社會(huì)活動(dòng)上具有獨(dú)特能力。同時(shí)，夜間燈光數(shù)據(jù)其時(shí)空連續(xù)性能有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不全、統(tǒng)計(jì)口徑不一的缺點(diǎn)，處理更加便捷。目前，夜間燈光數(shù)據(jù)已在人口估算[6-9]、GDP估計(jì)[10-11]、城市擴(kuò)張監(jiān)測(cè)[12-13]、城市經(jīng)濟(jì)效率評(píng)估[14]、城市能源消費(fèi)研究[15]和城市發(fā)展空間特征[16-17]等城市空間數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。各種研究結(jié)果都表明夜間燈光與城市各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有較好的相關(guān)性，能反映一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)活躍程度。因此，夜間燈光被公認(rèn)為是研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)及影響的良好數(shù)據(jù)來源。另一方面，異速生長(zhǎng)模型在城市地理學(xué)研究中獲得了廣泛的應(yīng)用，異速生長(zhǎng)分析在研究城市體系各要素間的標(biāo)度特征上具有重要意義[18-19]。陳彥光等[20]通過分析城市人口和城區(qū)面積的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者在地級(jí)市尺度服從異速生長(zhǎng)定律， 異速生長(zhǎng)定律為協(xié)調(diào)城市化過程中的人地關(guān)系提供了重要的科學(xué)依據(jù)[21-22]。

本文針對(duì)城市土地集約利用問題開展研究，以江蘇省為研究區(qū)，借助夜間燈光數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，嘗試?yán)卯愃偕L(zhǎng)模型分析夜間燈光強(qiáng)度和城市土地集約利用程度的關(guān)系，探討利用夜間燈光數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)城市土地集約利用情況的可行性。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省位于中國(guó)大陸東部沿海地區(qū)中部，地跨東經(jīng)116°18′～121°57′，北緯 30°45′～35°20′，是長(zhǎng)江三角洲地

區(qū)的重要組成部分，也是中國(guó)城市化進(jìn)程最快的省份之一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位于全國(guó)前列。然而，全省依然存在地區(qū)發(fā)展不平衡的情況，城市化發(fā)展水平南北梯度差異顯著。2017年江蘇省推進(jìn)發(fā)展布局的重構(gòu)和調(diào)整，實(shí)行“1+3”重點(diǎn)功能區(qū)戰(zhàn)略，“1+3”功能區(qū)分別為：以南京、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、蘇州、無錫、常州、南通和泰州組成的揚(yáng)子江城市群；以淮安、宿遷 2個(gè)地級(jí)市和高郵、寶應(yīng)、興化、建湖和阜寧 5個(gè)縣組成的江淮生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、以徐州為代表的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)和以連云港、鹽城和南通構(gòu)成的沿海經(jīng)濟(jì)帶，如圖1。該格局打破了傳統(tǒng)以地理線為區(qū)域劃分依據(jù)的蘇南蘇中蘇北格局，把資源、發(fā)展階段和功能定位作為劃分發(fā)展的主要依據(jù)。

圖1 江蘇省“1+3”重點(diǎn)功能區(qū)戰(zhàn)略規(guī)劃示意圖Fig1 Schematic map of strategic planning of "1+3" key functional areas in Jiangsu province

1.2 數(shù)據(jù)源概況及預(yù)處理

DMSP搭載的 OLS傳感器提供全球最長(zhǎng)時(shí)間序列（1992～2013年）夜間燈光影像數(shù)據(jù)，DMSP/OLS穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)是定標(biāo)夜間平均燈光強(qiáng)度的年度柵格影像，該影像包括城鎮(zhèn)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的燈光及其他場(chǎng)所的持久光源且去除了月光云、光火和油氣燃燒等偶然噪聲的影像。影像參考系為WGS-84坐標(biāo)系，獲取幅寬為3 000 km，空間分辨率約為1 km，影像像元亮度值（digital number，DN）范圍為0～63。DMSP/OLS數(shù)據(jù)已成為目前最常用的夜光遙感數(shù)據(jù)源，然而，該數(shù)據(jù)存在分辨率過低、在城市中心存在過飽和現(xiàn)象[23]、城鎮(zhèn)邊界存在光暈現(xiàn)象[24]等缺點(diǎn)。因此在使用夜間燈光數(shù)據(jù)之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的預(yù)處理工作以保證試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。由 NASA和NOAA聯(lián)合研制的VIIRS可見紅外成像輻射儀，相比于DMSP，大幅度提高了清晰度和敏感度，消除了過飽和現(xiàn)象，光暈現(xiàn)象明顯減少，影像的空間分辨率為 0.5 km。該數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括月合成數(shù)據(jù)和年合成數(shù)據(jù)。

本研究選擇數(shù)據(jù)包括：1993～2012年DSMP/OLS夜間穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)，2015年NPP/VIIRS連續(xù)12個(gè)月的無云月合成夜間燈光系列數(shù)據(jù)；1996～2012年江蘇省各地級(jí)市及 2015年江蘇省各縣建成區(qū)面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)； 2012年江蘇省地級(jí)市和縣級(jí)行政區(qū)劃矢量圖。

將DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)用于研究城市土地集約利用問題時(shí)，主要存在以下問題[25]：1）同年不同傳感器獲取的影像之間存在差異；2）不同年份的影像其相同位置像元的DN值之間存在異常波動(dòng)；3）過飽和現(xiàn)象。為保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要對(duì)研究區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，本文使用不變目標(biāo)區(qū)域法[26]，提取江蘇地區(qū)的夜間燈光影像進(jìn)行燈光互校正。根據(jù)研究區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，選擇寶應(yīng)縣作為不變區(qū)域（該區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在17年間變化相對(duì)較小、發(fā)展過程穩(wěn)定，同時(shí)包含了從低到高較廣的 DN值范圍）。使用 NOAA提供的經(jīng)過輻射定標(biāo)的F162006影像與DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)（1996～2012年）進(jìn)行互相校正[27]。本研究選擇使用飽和校正模型[28]對(duì)校正影像和參考影像進(jìn)行擬合，在此基礎(chǔ)上開展不同傳感器間的同年度影像校正以及不同年份的影像校正，最終校正結(jié)果如圖2所示，對(duì)比2000年和2010年校正前后影像，過飽和現(xiàn)象得到明顯的改善。

利用預(yù)處理完成的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，基于ArcGIS中的空間分析工具提取地級(jí)市和區(qū)縣行政區(qū)域范圍內(nèi)的平均燈光強(qiáng)度，即

式中n為時(shí)間，nL為行政區(qū)劃范圍內(nèi)單位面積平均燈光強(qiáng)度，0L為行政區(qū)劃范圍內(nèi)的燈光總強(qiáng)度，nA為行政區(qū)域總面積，km2。

并利用統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)計(jì)算江蘇省各市和區(qū)縣的土地城市化水平nS

式中nS為第n年行政區(qū)域內(nèi)土地城市化水平，nM 為第n年建成區(qū)面積，nA為第n年行政區(qū)域總面積。

1.3 研究方法

異速生長(zhǎng)定律最早是生物學(xué)和生態(tài)學(xué)中被提出的概念[29]，之后被引入城市地理學(xué)，用于研究城市系統(tǒng)中各要素之間或某要素與整體之間的標(biāo)度特征。這種方法后來在城市化研究中多用于描述城市人口和城區(qū)面積的非線性關(guān)系。該方法在城市發(fā)展要素因果解釋、系統(tǒng)分析和發(fā)展預(yù)測(cè)方面具有重要價(jià)值。

圖2 江蘇省校正前后夜間燈光影像對(duì)比Fig.2 Contract of nighttime light images before and after correction in Jiangsu Province

異速生長(zhǎng)指系統(tǒng)中某個(gè)局部和整體或者另一個(gè)局部的幾何測(cè)度關(guān)系，即系統(tǒng)中的某個(gè)局部的相對(duì)增長(zhǎng)率和系統(tǒng)或者另一個(gè)局部的相對(duì)增長(zhǎng)率的比值[30]。其數(shù)學(xué)表達(dá)形式為

式中y為局部某要素，x為系統(tǒng)或者另一局部的某要素，b為異速生長(zhǎng)系數(shù)，即增長(zhǎng)率的比值。當(dāng)系統(tǒng)中2個(gè)相關(guān)要素滿足式（1）時(shí)，則可以說明該系統(tǒng)服從異速生長(zhǎng)定律，上式可轉(zhuǎn)化為冪函數(shù)形式，即

1.3.1 城市燈光強(qiáng)度-土地城市化水平異速生長(zhǎng)模型

本研究對(duì)1996年至2012年江蘇省各地級(jí)市城市燈光強(qiáng)度和土地城市化水平進(jìn)行線性函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)和冪函數(shù) 3種回歸模型進(jìn)行回歸分析，對(duì)不同回歸函數(shù)的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行比較，冪函數(shù)整體效果相對(duì)最好，如表1。

理論上，如果系統(tǒng)中 2個(gè)要素滿足幾何測(cè)度關(guān)系，其要素間就一定具有異速生長(zhǎng)特征[31]，從而服從上述冪函數(shù)模型。因此，城市燈光強(qiáng)度和土地城市化水平間具有異速生長(zhǎng)特征。將公式（4）等號(hào)左右兩邊取對(duì)數(shù)，構(gòu)建城市燈光強(qiáng)度-土地城市化水平異速生長(zhǎng)模型，經(jīng)過轉(zhuǎn)化后模型如下

式中0α為常數(shù)項(xiàng)，1α為回歸系數(shù)（異速生長(zhǎng)系數(shù)），L為城市燈光強(qiáng)度，S為土地城市水平。

表1 燈光強(qiáng)度和土地城市化水平在不同的回歸模型中的擬合優(yōu)度Table 1 Goodness of fit for different regression model

當(dāng)1α大于1時(shí)，為正異速生長(zhǎng)，即燈光強(qiáng)度的增加速度大于城市用地?cái)U(kuò)張速度，則說明土地利用為集約型；當(dāng)1α等于1時(shí)，為同速生長(zhǎng)，即燈光增長(zhǎng)速度和城市用地?cái)U(kuò)張速度相當(dāng)；當(dāng)1α小于1時(shí)，為負(fù)異速生長(zhǎng)，即燈光強(qiáng)度增長(zhǎng)速度小于城市用地?cái)U(kuò)張速度，則說明土地利用為粗放型。

1.3.2 顧及滯后效應(yīng)的異速生長(zhǎng)模型

由于在城市土地?cái)U(kuò)張的過程中，從土地的開發(fā)到進(jìn)入穩(wěn)定利用期需要一定時(shí)間，新增用地需要經(jīng)過一段時(shí)間才能使新增用地的夜間燈光強(qiáng)度明顯增加，這意味著土地城市化對(duì)城市燈光強(qiáng)度的影響具有一定程度的滯后效應(yīng)。異速生長(zhǎng)模型中的被解釋變量除了受當(dāng)期的解釋變量的影響，很可能還受上一期解釋變量的影響。因此，本文考慮在異速生長(zhǎng)模型中引入（n-1）年的土地城市化水平，即加入含滯后期的參數(shù)項(xiàng)，使用當(dāng)期城市燈光強(qiáng)度為被解釋變量，當(dāng)期土地城市化水平和上一期土地城市化水平同時(shí)作為解釋變量構(gòu)建模型，經(jīng)過修改后的模型如下

式中0β為常數(shù)項(xiàng)，1β為當(dāng)期異速生長(zhǎng)系數(shù)，2β為滯后項(xiàng)系數(shù)，nL為第n年的行政區(qū)劃范圍內(nèi)單位面積平均燈光強(qiáng)度，nS為第n年的土地城市化水平，1nS-為第(n-1)年的土地城市化水平。

2 結(jié)果與分析

2.1 燈光-土地城市化異速生長(zhǎng)特征分析與評(píng)價(jià)

本文使用異速生長(zhǎng)模型反映城市燈光強(qiáng)度和土地城市化水平的增長(zhǎng)關(guān)系，燈光強(qiáng)度為被解釋變量，土地城市化水平為解釋變量，基于序空間對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市（1996-2012年）逐年的城市平均燈光強(qiáng)度和土地城市化水平的異速生長(zhǎng)系數(shù)進(jìn)行分析，得到各城市的異速生長(zhǎng)回歸結(jié)果如表2所示。

表2 江蘇省地級(jí)市異速生長(zhǎng)模型回歸結(jié)果Table 2 Resulting data of allometric growth model for cities in Jiangsu province

結(jié)果表明，異速生長(zhǎng)模型擬合度較好，F(xiàn)檢驗(yàn)sig小于 0.05，模型通過檢驗(yàn)。通過江蘇省各市異速生長(zhǎng)系數(shù)（α1）比較可以看出，α1明顯大于 1的城市有常州、南通、揚(yáng)州和鎮(zhèn)江，說明以上城市表現(xiàn)為正異速生長(zhǎng)，土地城市化過程中城區(qū)土地利用效益高，屬于集約型發(fā)展；α1接近于1的城市有無錫、蘇州、淮安和泰州，土地城市化和燈光強(qiáng)度相對(duì)同速生長(zhǎng)，城市土地?cái)U(kuò)張與經(jīng)濟(jì)活躍程度相一致；1α小于1的城市有南京、徐州、連云港、鹽城以及宿遷，為負(fù)異速生長(zhǎng)，土地?cái)U(kuò)張速度比城市燈光增長(zhǎng)速度快，說明城市土地利用存在粗放現(xiàn)象。

通過對(duì)各城市的異速生長(zhǎng)系數(shù)的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)不同城市的該系數(shù)有明顯的梯度差異，分別為明顯大于1、接近于1和明顯小于1的3個(gè)梯度。因此為進(jìn)一步分析江蘇省城市土地集約化程度的分布情況，使用自然斷裂點(diǎn)分級(jí)法[32]對(duì)各地級(jí)市異速生長(zhǎng)系數(shù)進(jìn)行分級(jí)，如圖3所示。

圖3 江蘇省各地級(jí)市土地集約化利用程度分布圖Fig 3 Land intensive use level in cities of Jiangsu Province

從圖 3中可以看到，江蘇省城市土地集約利用程度總體上存在明顯南北差異，蘇北欠發(fā)達(dá)地區(qū)的粗放問題較為嚴(yán)重；常州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江和南通燈光增長(zhǎng)速度相比于城市建成區(qū)的擴(kuò)張速度普遍更快，呈現(xiàn)正異速生長(zhǎng)形式，其中蘇州、無錫、泰州和淮安為同異速生長(zhǎng)，燈光增長(zhǎng)速度和城市擴(kuò)張速度也基本相當(dāng)，說明該地區(qū)土地城市化過程中土地資源利用效益較高，土地利用為集約型。而蘇北地區(qū)城市的土地利用成粗放型，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，經(jīng)濟(jì)活躍性不高是其土地開發(fā)效益低下的主要原因。然而，南京作為發(fā)達(dá)地區(qū)的中心城市，其城市土地?cái)U(kuò)張過程中依然存在土地粗放利用的問題，其主要原因可能是發(fā)展主要集中在中心城區(qū)，同時(shí)溧水和高淳兩地的土地利用效益過低，導(dǎo)致南京市整體土地集約程度較低。

在上述模型結(jié)果的基礎(chǔ)上，本文嘗試結(jié)合夜間燈光數(shù)據(jù)，進(jìn)一步探討江蘇省“1+3”功能區(qū)格局，分析各功能區(qū)的土地集約利用情況。由于2013年之后NOAA不再提供DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)，NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較小，本文使用2015年NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)基于相空間選取各功能區(qū)內(nèi)所有縣市區(qū)作為樣本，對(duì) “1+3”功能區(qū)格局進(jìn)行異速生長(zhǎng)特征分析，其中揚(yáng)子江城市群、江淮生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)和沿海經(jīng)濟(jì)帶的異速生長(zhǎng)模型回歸模型結(jié)果如圖4。

圖4 江蘇省“1+3”新功能區(qū)格局異速生長(zhǎng)模型結(jié)果Fig.4 Result of allometric growth model for “1+3”functional zone of Jiangsu Province

圖4結(jié)果表明，異速生長(zhǎng)模型在“1+3”各功能區(qū)有較好的擬合優(yōu)度，揚(yáng)子江城市群異速生長(zhǎng)系數(shù)為0.978，明顯高于其他3個(gè)地區(qū)，其生長(zhǎng)系數(shù)接近于1，說明該區(qū)域土地城市化擴(kuò)張與燈光增長(zhǎng)基本同速，土地集約利用程度較高；沿海經(jīng)濟(jì)帶土地集約利用程度為0.689，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)和江淮生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地集約利用程度較低，分別為0.602和 0.503，說明該地區(qū)土地開發(fā)存在粗放現(xiàn)象。對(duì)比江蘇省主體功能區(qū)規(guī)劃圖和江蘇省土地利用總體規(guī)劃（2006～2020年），本文的研究結(jié)果和規(guī)劃中提及的城市土地情況基本相符。2017年江蘇省推動(dòng)的“1+3”重點(diǎn)功能區(qū)規(guī)劃打破了傳統(tǒng)的蘇南、蘇北和蘇錫常都市圈的格局，基于上述試驗(yàn)驗(yàn)證了“1+3”重點(diǎn)功能區(qū)戰(zhàn)略的合理性，對(duì)江蘇經(jīng)濟(jì)地理格局的變化具有一定參考價(jià)值。

2.2 顧及滯后效應(yīng)的異速生長(zhǎng)模型分析與評(píng)價(jià)

由于燈光增加相對(duì)城市土地?cái)U(kuò)張有一定的滯后效應(yīng)，因此本文選取集約程度中等的江蘇省蘇州市、無錫市和淮安市以及集約程度較低的南京市和宿遷市為例，分析土地城市化過程中滯后效應(yīng)在不同發(fā)展水平地區(qū)的影響程度。將1997年至2012年的當(dāng)年土地城市化水平和對(duì)應(yīng)的上一年土地城市化水平作為解釋變量，1997年至2012年平均燈光強(qiáng)度作為被解釋量。根據(jù)修改后的模型對(duì)各城市進(jìn)行回歸分析，并將擬合優(yōu)度與未修改的模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行對(duì)比，如表3所示。

表3 顧及滯后效應(yīng)異速生長(zhǎng)模型模型試驗(yàn)結(jié)果Table 3 Experiment result of allometric growth model with lag effect

由表 3可以看出增加滯后項(xiàng)模型的擬合優(yōu)度有明顯提高，最高增幅為8.8%，平均增幅為4.0%，說明燈光與城市用地之間存在滯后效應(yīng)，該年燈光強(qiáng)度會(huì)受到存量用地的影響。除蘇州市以外，其他城市的滯后項(xiàng)系數(shù)更高，說明對(duì)城市燈光的增長(zhǎng)而言，受存量用地的影響比新增用地的影響大。其中，南京市和宿遷市分別屬于發(fā)達(dá)地區(qū)的強(qiáng)中心和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的強(qiáng)中心，且兩地的土地集約利用程度都偏低，從含滯后項(xiàng)模型的系數(shù)可以看出，2個(gè)城市的β2均明顯大于β1，說明燈光的增長(zhǎng)主要聚集在存量用地上，該城市城鎮(zhèn)中心化程度高，發(fā)展主要集中在中心城區(qū)，而新擴(kuò)張的用地利用效益較低。無錫市和蘇州市作為土地利用集約的發(fā)達(dá)地區(qū) 在含滯后項(xiàng)模型的回歸中也有差別，其中無錫市的回歸方程系數(shù)中β2明顯大于β1，說明存量用地對(duì)城市燈光強(qiáng)度增長(zhǎng)的影響更加明顯，新增用地的利用效率較低；而蘇州市則表現(xiàn)為β1明顯大于β2，說明蘇州新增用地開發(fā)強(qiáng)度高，新增用地表現(xiàn)為集約利用。淮安市的兩個(gè)解釋變量系數(shù)相對(duì)比較均衡，新增用地的利用效率相對(duì)于存量用地略低，反映城市基本呈一體化的發(fā)展勢(shì)態(tài)。

綜上所述，城市燈光增長(zhǎng)與城市土地?cái)U(kuò)張之間符合異速生長(zhǎng)定律，且城市夜間燈光增長(zhǎng)相對(duì)于城市土地?cái)U(kuò)張具有滯后性。相比于新增用地，存量用地對(duì)燈光增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)更高。發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)都存在城市發(fā)展主要集中在中心城區(qū)，新增用地的利用效益較低的現(xiàn)象。城市土地由城市中心向四周擴(kuò)張的過程中土地集約利用程度呈下降趨勢(shì)。本研究顯示夜間燈光主要聚集在存量用地上，在城鎮(zhèn)擴(kuò)張的過程中，人口和主要經(jīng)濟(jì)活動(dòng)依然集中在城鎮(zhèn)中心地帶，耕地后備資源的空間受到一定擠壓，新增的建設(shè)用地沒有得到高效的利用。同時(shí)，江蘇省土地利用的區(qū)域差異較大，蘇南地區(qū)的城市化和工業(yè)化速度遠(yuǎn)高于蘇中、蘇北地區(qū)，蘇北、蘇中地區(qū)仍然是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)地區(qū)，隨著江蘇省重點(diǎn)功能區(qū)規(guī)劃的推動(dòng)，有利于發(fā)揮各地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，形成農(nóng)業(yè)用地與建設(shè)用地并重之勢(shì)，推動(dòng)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和區(qū)域一體化發(fā)展。

3 結(jié) 論

本文借助長(zhǎng)時(shí)間序列夜間燈光遙感數(shù)據(jù)在社會(huì)和經(jīng)濟(jì)問題研究上的優(yōu)勢(shì)，對(duì)城市土地集約利用問題進(jìn)行探討，基于燈光強(qiáng)度和土地城市化水平構(gòu)建異速生長(zhǎng)模型，分析江蘇省城市燈光-土地城市化水平異速生長(zhǎng)特征，同時(shí)考慮到燈光增長(zhǎng)相比于土地開發(fā)可能存在滯后性，利用顧及滯后效應(yīng)的異速生長(zhǎng)模型分析土地集約利用水平，以江蘇省為例驗(yàn)證了該模型的適用性，主要結(jié)論如下：

1）異速生長(zhǎng)模型能較好的擬合土地城市化水平，異速生長(zhǎng)系數(shù)能夠反映不同功能區(qū)城市特點(diǎn)。在江蘇省 13個(gè)地級(jí)市中，不同城市的異速生長(zhǎng)系數(shù)有明顯的梯度差異，分別為明顯大于1、接近于1和明顯小于1的3個(gè)梯度。江蘇省“1+3”功能區(qū)在異速生長(zhǎng)模型中都有較好的擬合度，揚(yáng)子江城市群、沿海經(jīng)濟(jì)帶、淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)和江淮生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的異速生長(zhǎng)系數(shù)分別為0.978、0.689、0.602和0.503，驗(yàn)證了“1+3”重點(diǎn)功能區(qū)戰(zhàn)略的合理性。

2）顧及滯后效應(yīng)的異速生長(zhǎng)模型能夠提高原有模型對(duì)土地城市化水平擬合的精度。相對(duì)普通異速生長(zhǎng)模型，使用增加滯后項(xiàng)的異速生長(zhǎng)模型對(duì)江蘇省 5個(gè)典型城市土地城市化水平進(jìn)行擬合，其擬合優(yōu)度平均提高4.0%，最高達(dá)8.8%，驗(yàn)證了該模型能較好的反映夜間燈光與城市用地之間存在滯后效應(yīng)。

3）對(duì)城市燈光的增長(zhǎng)而言，受存量用地的影響比新增用地的影響大。除蘇州市以外的城市中，在顧及滯后效應(yīng)的異速生長(zhǎng)模型中的異速生長(zhǎng)系數(shù)比標(biāo)準(zhǔn)異速生長(zhǎng)模型中更大，表明燈光的增長(zhǎng)主要聚集在存量用地上，而蘇州新增用地的集約利用程度較高。

夜間燈光遙感數(shù)據(jù)受到多種復(fù)雜因素的影響，在今后的研究中，可進(jìn)一步探討如何利用多數(shù)據(jù)源結(jié)合夜間燈光數(shù)據(jù)來提高土地集約利用分析的精度。

致謝 感謝國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)-國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)-長(zhǎng)三角科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://nnu.geodata.cn:8008/)提供數(shù)據(jù)支撐。

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