基于NPP-VIIRS夜光數據的上海五大新城區域演化特征的提取和分析

摘要：五大新城是上海未來發展的關鍵區域。為了更好地規劃新城的發展，需要準確掌握已有建成區的分布及其動態變化。傳統方法難以明確地確定某地區建成區的分布及其隨時間變化的過程，而夜間燈光數據提供了一種便捷、準確的解決方案。使用NPP-VIIRS衛星采集的夜間燈光數據標定各個時期上海五大新城的建成區分布，并通過不同年份的橫向比較研究其發展過程。同時，利用夜間燈光數值的高低，比較了五大新城的整體發展狀況與建成區核心區域的分布情況。

關鍵詞：NPP-VIIRS"空間識別"城市發展"上海五大新城"夜光遙感

中圖分類號：F124"""""""""""""""""""""""""""""""""文獻標識碼：A

Extraction"and"Analysis"of"the"Five"New"Towns"in"Shanghai"Based"on"NPP-VIIRS"Luminous"Data

CHEN"Wansi1""GU"Wenli1""GAN"Shuiling2

1."Eastnbsp;China"University"of"Science"and"Technology，"Shanghai，"200237"China;2."Shanghai"Ramp;D"Public"Service"Platform"Management"Centre，"Shanghai，"200031"China

Abstract："TheFive"New"Towns’"are"key"areas"for"the"future"development"of"Shanghai."In"order"to"better"plan"the"development"of"the"new"towns，"it"is"necessary"to"accurately"understand"the"distribution"of"existing"built-up"areas"and"their"dynamic"changes."While"traditional"methods"make"it"difficult"to"clearly"determine"the"distribution"of"built-up"areas"and"their"changes"over"time，"nighttime"lighting"data"provides"a"convenient"and"accurate"solution."The"nighttime"lighting"data"collected"by"NPP-VIIRS"satellite"is"used"to"calibrate"the"distribution"of"built-up"areas"in"Shanghai's"five"major"new"towns"over"time，"and"to"study"their"development"process"through"horizontal"comparisons"in"different"years."At"the"same"time，"the"overall"development"status"of"the"five"new"towns"and"the"distribution"of"the"core"areas"of"the"built-up"areas"were"compared"by"using"the"high"and"low"nighttime"light"values.

Key"Words："NPP-VIIRS;"Spatial"recognition;"Urban"development;"Shanghai"Five"New"Towns;"Luminous"Remote"Sensing

城市是現代經濟體系的骨架和非農產業發展的重要載體，對經濟增長具有至關重要的作用[1]。1981—2022年，中國地級市數量由110個增長至293個，城市建成區面積由0.74"km2增加至6.37萬km2。城鎮化過程中的空間演變成為城市發展的重要指標，研究建成區及其周邊的形態演變特征，已成為揭示城市發展趨勢的關鍵視角。上海作為中國經濟的核心城市，面臨著亟須優化城市內部空間的挑戰。2017年，上海市政府提出了建設南匯新城、奉賢新城、嘉定新城、松江新城和青浦新城五大新城的構想，旨在通過打造五座獨立的綜合性節點城市，形成未來上海發展的重要增長集群和戰略支撐點。

在研究五大新城的過程中，考察建成區的分布及其動態變化成為重要任務。傳統的經濟總量、人口等指標往往難以精確描繪城市內部小范圍的空間分布。因此，本文將以夜間燈光數據為基礎，研究五大新城現有建成區的分布特征及其在過去10年的動態變化，以期為上海市未來的空間優化與發展提供數據支持和理論參考。

1."研究背景與政策分析

城鎮化作為一個空間過程[2]，帶來了城市物質空間形態的巨大改變，在城市尺度下建成區及其周邊范圍內的形態演變特征成為反映城市發展最顯著的指標[3]。因此，對建成區的研究成為了研究城市發展的一個新視角。隨著上海的不斷發展，其城市人口不斷增加，城市擁擠程度不斷上升，上海迫切需要優化內部空間。同時，國家及長三角地區對高質量發展的要求也日益提高，上海需要新的方式促進其整體發展。為應對這些挑戰，2017年1月，上海市政府發布《上海市城市總體規劃（2017—2035年）》[4]，提出了五大新城的概念，即南匯新城、奉賢新城、嘉定新城、松江新城以及青浦新城。這五座新城旨在成為獨立的綜合性節點城市，打造未來上海發展的重要增長極和新的戰略支撐點。在“十四五”開局之年，上海的《上海市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標綱要》[5]進一步強調五大新城的重要性。上海市第十二次黨代會提出了建設“產城融合、功能完備、職住平衡、生態宜居、交通便利、治理高效的五大新城的目標，旨在打造未來發展的重要戰略空間。因此，五大新城已成為上海未來發展的核心區域之一。

考察五大新城已有建成區的分布及其動態變化，首先必須有合適的數據來刻畫建成區和非建成區。傳統的經濟總量、人口等指標很難衡量這種城市內部小范圍的空間分布問題，原因在于大多數此類經濟指標都是一個地區的加總數據，很難將其劃分為建成區和非建成區。而夜間衛星燈光數據并沒有這方面的困擾，可以進一步得到更精細的數據[6]。實際上，夜間衛星燈光數據經常用來刻畫城市內部空間布局[7]、城市群布局[8]，以及城市區域與農村區域的精確劃分[9]等。因此，本文主要以夜間燈光數據來刻畫五大新城已有建成區的分布及其在10年間的動態變化。

2."研究方法

2.1"數據來源及預處理

本研究使用Suomi國家極軌道伙伴關系衛星（National"Polar-orbiting"Partnership，NPP）搭載的可見光紅外成像輻射儀（Visible"infrared"Imaging"Radiometer，VIIRS）收集的夜間燈光數據。NPP/VIIRS數據的優勢在于：首先，NPP/VIIRS分辨率更高，能夠探測到更微弱的燈光輻射；其次，NPP/VIIRS數據則是連續的像素輻射值，準確地記錄了夜光輻射強度，防止數據過曝。最后，NPP/VIIRS衛星過境時間為凌晨1：30，可以有效規避暫時性光源，更好地度量城市建設水平，更適合用來刻畫經濟活動的空間分布。

本文的夜間燈光數據均源于中國科學院地理科學與資源研究所資源環境科學與數據中心提供的中國自2012—2021年間的夜間燈光數據；各年上海建成區的官方面積數據則來源于相應年度的國家統計年鑒數據。由于NPP-VIIRS數據覆蓋范圍廣泛，并且未經過降噪處理，本文首先對原始數據進行了降噪處理，并將其投影至Asia_Lambert_Conformal_Conic坐標系下。考慮到不同地區的城市化水平不同，夜間燈光的數值也有所差異，因而對夜間燈光地圖進行篩選后展示上海市建成區的分布及其占地面積；然后，通過比較同一地區在不同時期的夜間燈光地圖，可視化當地城市的擴張與發展。

2.2"五大新城建成區的劃定

為了標記五大新城建成區的分布，首要任務是確定各年份建成區夜間燈光的閾值。當下基于夜間燈光數據獲取最佳閾值的方法主要包括經驗閾值法、突變檢測法、參考比較法和高分辨率影像空間比較法[10]。本文采取統計數據法確定建成區燈光的閾值，通過比較各年度中國統計年鑒給出的建成區面積以及不同標準下夜間燈光顯示的面積，從而確定不同年份夜間燈光所取的閾值。

本研究分三步劃定不同年份五大新城建成區的區域：首先，通過統計數據法確定不同時期夜間燈光數據的閾值，并篩選出閾值范圍內的區域。然后，將上海市行政區劃圖與夜間燈光地圖相匹配，得到上海各新城建成區的分布。最后，進一步細化燈光圖，去除原有舊城區的干擾燈光，從而更準確地識別出五大新城的區域。根據燈光閾值選定的結果，篩選統計了所選區域的面積，并與統計年鑒提供的面積進行了對比，如表1所示。可以看到，誤差大致在2%上下波動，符合可接受的誤差范圍。基于上述比較，確定了各年份的閾值，并據此篩選了特定夜間燈光范圍的區域。

3."結果分析

3.1"五大新城分布與變化特點

本文利用夜間燈光數據對五大新城在2012—2021年間的總體建成區面積及其變化趨勢進行了分析。同時，還詳細研究了南匯新城、奉賢新城、嘉定新城、松江新城和青浦新城在此期間的建成區分布變化情況。由圖1可知，在2017年以前五大新城的建成區面積呈現相對平穩、略有起伏的特點。自2017年起，隨著《上海市城市總體規劃（2017—2035年）》提出了五大新城的發展概念，對五大新城的投資力度增加，五大新城的發展速度顯著加快，建成區面積的上升幅度也變得更加顯著。

結合五大新城的地理位置，生成了不同時期五大新城的空間分布圖像。在區域發展的過程中，各新城建成區根據其需要與條件，也有其各自不同的發展特點。

奉賢新城位于奉賢區的西北部。奉賢新城的空間形態為集中態，建成區分布較為緊湊（如圖2所示）。奉賢新城在原有建成區的基礎上不斷向外擴張。值得注意的是，原有城區東北方向的地區也得到了開發，直至2021年新城東北區域建成區已有一定的規模。

嘉定新城位于嘉定區中部。嘉定新城的空間形態呈明顯的帶狀（如圖3所示）。這是由于嘉定新城在建設中提出了“沿江發展軸”的概念。嘉定新城的發展以這條“沿江發展軸”為基礎，向軸的兩側擴張。這種帶狀的分布狀況是該發展規劃的體現。

青浦新城位于青浦區中心區域，是全區的交通匯聚點和產業集中點，其空間形態為集中態（如圖4所示）。原有建成區面積隨著時間變化并沒有明顯的擴張或縮小，而原有建成區西南方向的建成區逐漸發展，面積逐步擴大。

松江新城同樣位于松江區的中心區域。，其空間形態為組團形態（如圖5所示）。松江新城的發展，根據圖像可以分為2個階段。2012—2018年，較為分散的建成區逐漸連接在一起，形成了一個較大的城市群體。2018年之后，建成區之間并不像2018年時那般緊密，留出了更多非建成區的空間，降低了建成區的集聚程度。

南匯新城則位于浦東新區的南部，毗鄰海港，其空間形態為帶狀形態（如圖6所示）。2018年之后，南匯新城開始向西南方向逐漸延伸，同時在西北、東南兩個方向也有擴張。至2021年，南匯新城在西南方向已經與奉賢區基本連接，加強了兩個區的聯系。

3.2"五大新城發展程度的比較

現有關于夜間燈光數據與社會經濟指數之間關系的研究已取得了一定成果。厲芳婷等人[11]通過使用氣象衛星計劃/線性掃描系統夜光遙感數據，表明夜間燈光與國家層面的經濟活動存在顯著相關性，并證明夜間燈光的數值與該地區一、二、三產業的發展程度均呈正相關。因此，通過比較夜間燈光的強度，可以直觀地了解一個地區的發展狀況及其核心區域。

為了研究五大新城的發展狀況與核心區的分布情況，本文基于2021年的燈光數據繪制了夜間燈光分布圖。圖7展示了五大新城2021年的夜間燈光分布情況。顏色越深，表示該區域的夜間燈光值越大；反之，顏色越淺，表示燈光值越小。這可以直觀地觀察到各新城核心區域的分布情況。就大部分新城而言，城市的核心區域都處在城市的中心位置。奉賢新城與青浦新城的情況較為類似，其核心區域占比較大，相較于其他三座新城，聚集程度更高。嘉定新城，松江新城與南匯新城均有多個核心區域。嘉定新城核心區域沿軸線分布。松江新城由于其建成區面積較大，核心區域分布較為分散。南匯新城特殊的是存在一個核心區域處于兩省的交界之處，這一核心區域的存在顯示了南匯新城在兩省之間扮演了橋梁的角色。

4."總結與展望

相較于其他統計方法，利用夜間燈光數據提供了一種更簡潔、準確的城市建成區研究方式。夜間燈光圖的應用不僅可以可視化建成區的分布，還能夠通過繪制不同年份的夜間燈光圖動態展示城市建成區擴張的過程。

本文首先獲取了2012—2021年上海的夜間燈光數據和中國統計年鑒的數據。通過統計分析，基于中國統計年鑒中的建成區數據，確定了夜間燈光的閾值，并利用上海市行政區劃繪制了2012—2021年五大新城的建成區分布圖及夜間燈光圖。

分析結果顯示，五大新城的快速發展主要發生在2017年之后，并且各新城的擴張特點有所不同：奉賢新城和青浦新城在發展原有建成區的同時，還對周邊區域進行了建設；嘉定新城則沿著沿江發展軸進行擴展；松江新城降低了建成區的聚集程度；南匯新城則向臨近的奉賢區發展。通過夜間燈光圖，可以清晰地展示城市核心區域的分布，并分析城市發展的狀況。總體而言，城市核心區通常位于建成區的中心位置，其中奉賢新城和青浦新城的核心區域占比較大，而其他新城則相對較小。

未來的研究可以進一步探索如何將夜間燈光數據與其他城市數據（如土地使用數據、交通流量數據等）結合，以更全面地分析城市建成區的發展動態。此外，可以考慮引入機器學習技術，通過對歷史燈光數據的深入學習和分析，預測未來的城市擴張趨勢和變化。這樣的綜合分析將有助于制定更為精準的城市規劃策略，優化資源配置，提高城市發展的可持續性。

參考文獻

[1]"HENDERSON"J"V，"WANG"H"G."Aspects"of"the"rural-urban"transformation"of"countries[J]."Journal"of"economic"geography，"2005，"5（1）："23-42.

[2]"許學強，劉琦.珠江三角洲的發展和城市化[M].廣州：中山大學出版社，1988.

[3]"尚正永.城市空間形態演變的多尺度研究：以江蘇省淮安市為例[D].南京：南京師范大學，2011.

[4]"上海市人民政府.上海市城市總體規劃（2017-2035年）[R/OL]."（2018-01）"[2024-08-12]."www.shanghai.gov.cn/newshanghai/xxgkfj/2035002.pdf.

[5]"上海市人民政府.上海市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標綱要[R/OL].（2021-01-27）"[2024-08-12]."www.shanghai.gov.cn/cmsres/8c/8c8fa1641d9f4807a6897a8c243d96ec/c70c2c6673ae425efd7c11f0502c3ee9.pdf.

[6]"郭峰，熊云軍，石慶玲，等.數字經濟與行政邊界地區經濟發展再考察：來自衛星燈光數據的證據[J].管理世界，2023，39（4）：16-32.

[7]"秦蒙，劉修巖，李松林.城市蔓延如何影響地區經濟增長：基于夜間燈光數據的研究[J].經濟學（季刊），2019，18（02）：527-550.

[8]"劉修巖，李松林，秦蒙.城市空間結構與地區經濟效率：兼論中國城鎮化發展道路的模式選擇[J].管理世界，2017（1）：51-64.

[9]"GUO"F，"HUANG"Y，"WANG"J，nbsp;et"al."The"informal"economy"at"times"of"COVID-19"pandemic[J]."China"Economic"Review，2022，71：101722.

[10]"鹿一凡，孫國棟，馮子元，等.基于NPP-VIIRS夜光數據的北京市建成區提取和分析[J].科技資訊，2021，19（27）：1-5.

[11]"厲芳婷，胡菡，張亮，等.基于土地利用分類的夜間燈光和GDP分量相關性研究[J].測繪地理信息，2023，48（1）：82-85.