黃鴻健，王　芳，解學(xué)通

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基于燈光遙感數(shù)據(jù)的廣東省20年城市化進(jìn)程研究

黃鴻健，王芳，解學(xué)通

（廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510006）

城市化是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要標(biāo)志，準(zhǔn)確測(cè)度城市化進(jìn)程對(duì)區(qū)域城市協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。通過(guò)對(duì)相互校正后的DMSP/OLS燈光數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市化綜合燈光指數(shù)與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的城市化水平復(fù)合指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析后，確定城市化綜合燈光指數(shù)權(quán)重，利用城市化綜合燈光指數(shù)對(duì)廣東省1992-2012年的城市化進(jìn)程進(jìn)行，其結(jié)果表明：城市化水平不同的城市，平均燈光強(qiáng)度與燈光面積的權(quán)重有所差異； 1992-2012年廣東省的城市化水平呈現(xiàn)出珠三角最高、粵東次之、粵西再次、粵北最低的格局，區(qū)域間城市化水平差異在逐漸縮?。辉谕坏貐^(qū)的城市，20年來(lái)其城市化水平年增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出相似的趨勢(shì)，粵東、粵西及珠三角外圍的城市呈現(xiàn)出“U”型的趨勢(shì)，粵北與珠三角核心區(qū)的城市分別呈現(xiàn)上升和下降的趨勢(shì)，河源與汕尾兩市則是不規(guī)則的波浪型。

DMSP/OLS；城市化進(jìn)程；廣東??；遙感數(shù)據(jù)

城市化過(guò)程是一種影響極為深廣的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變化過(guò)程。它幾乎成為整個(gè)社會(huì)科學(xué)所共有的研究對(duì)象。[1]由于對(duì)城市化的定義不盡相同，各學(xué)科對(duì)城市化過(guò)程進(jìn)行測(cè)度的指標(biāo)和方法差異也較大。[2]綜合各方面的研究成果，發(fā)現(xiàn)目前測(cè)度城市化水平的方法主要有兩種，即主要指標(biāo)法和復(fù)合指標(biāo)法。主要指標(biāo)法是通過(guò)某一最有本質(zhì)意義的、且便于統(tǒng)計(jì)分析的指標(biāo)來(lái)描述城市化水平，目前最能被普遍接受的是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)。[1]復(fù)合指標(biāo)法是指選用與城市化相關(guān)的多項(xiàng)指標(biāo)借以考察城市化水平，一般從人口、經(jīng)濟(jì)、土地、景觀、社會(huì)生活、生態(tài)環(huán)境等方面選擇特定的指標(biāo)以構(gòu)建城市化水平復(fù)合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，常用的評(píng)價(jià)方法有多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法、[3]多目標(biāo)決策TOPSIS法、[4]熵值法、[5]均方差賦權(quán)法和線性加權(quán)和法。[6]從區(qū)域尺度來(lái)看，在全國(guó)層面上主要以省區(qū)為單元，在省區(qū)層面以市域?yàn)閱卧獙?duì)區(qū)域城市化水平進(jìn)行測(cè)度、時(shí)空格局分析、驅(qū)動(dòng)力分析。[3]-[8]但這些研究多數(shù)是基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的，由于數(shù)據(jù)獲取的滯后性和統(tǒng)計(jì)工作中可能存在人為的主觀性，使得測(cè)度指數(shù)在可比性、可信度、及時(shí)性方面存在不足。因此，構(gòu)建一個(gè)能及時(shí)、準(zhǔn)確地反映城市化水平的測(cè)度指標(biāo)，對(duì)于我國(guó)城市化水平的研究具有重要的意義。[9]而遙感技術(shù)的進(jìn)步，則為這一研究提供了可能。

美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星Defense Meteorological Satellite Program（DMSP）搭載的Operational Linescan System（OLS）傳感器能獲取夜間燈光、火光等產(chǎn)生的輻射信號(hào)，可作為人類(lèi)活動(dòng)的表征，成為監(jiān)測(cè)研究人類(lèi)活動(dòng)的良好數(shù)據(jù)源。[10]在穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)集出現(xiàn)后，DMSP/OLS數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于城市化的研究。[11]學(xué)者們利用燈光遙感數(shù)據(jù)對(duì)城市建設(shè)用地的提取、城市空間擴(kuò)展、[12]-[15]城市人口數(shù)量的估算、[16]城市人口密度的估算、[17]城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、[18][19]城市生態(tài)效應(yīng)、[20]城市能源消耗等方面進(jìn)行了研究，[21]取得了較好的應(yīng)用效果。目前廣東省進(jìn)入新型城市化發(fā)展時(shí)期，對(duì)廣東省過(guò)去20年的城市化發(fā)展進(jìn)程進(jìn)行研究能為未來(lái)的城市化發(fā)展規(guī)劃提供參考。本文以廣東省為研究對(duì)象，利用平均燈光強(qiáng)度及燈光面積構(gòu)建城市化綜合燈光指數(shù)。利用該指數(shù)與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市化水平指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，從而確定平均燈光強(qiáng)度及燈光面積的權(quán)重?；诩訖?quán)城市化綜合燈光指數(shù)對(duì)廣東省的城市化進(jìn)程進(jìn)行分析，以期為廣東省新型城市化發(fā)展規(guī)劃與決策提供參考，同時(shí)為大尺度長(zhǎng)時(shí)間序列城市化水平時(shí)空測(cè)度研究提供一個(gè)探索。

一、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）研究區(qū)域

廣東省位于中國(guó)大陸的南部，全省介于20°13ˊN～25°31ˊN與109°45ˊE～117°20ˊE之間，東鄰福建，北接江西、湖南，西連廣西，南連港澳，西南與海南省相望，全省陸地總面積17.98萬(wàn)km2。自改革開(kāi)放以來(lái)，廣東經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，城市化水平顯著提高，截至2012年末，廣東常住人口為1.065億人，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)57 068億元，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到中等發(fā)達(dá)國(guó)家水平。廣東全省的城市化率達(dá)67.4%，居全國(guó)前列；其中，珠三角地區(qū)城市化率達(dá)83.84%，相當(dāng)于中等發(fā)達(dá)國(guó)家水平，已進(jìn)入城市化發(fā)展的成熟階段。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理

本研究采用的數(shù)據(jù)包括美國(guó)國(guó)家地理數(shù)據(jù)中心（National Geophysical Data Center, NGDC）1992-2012年的第四版（version 4）DMSP/OLS數(shù)據(jù)、廣東省行政邊界矢量數(shù)據(jù)以及1992-2012年《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》、廣東各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒。利用ArcGIS軟件對(duì)DMSP/OLS數(shù)據(jù)及廣東省行政邊界矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加、裁剪處理，得到各市不同年份DMSP/OLS數(shù)據(jù)并提取其屬性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理過(guò)程中統(tǒng)一為UTM-WGS84-49N坐標(biāo)系統(tǒng)。

由于所選數(shù)據(jù)來(lái)自不同衛(wèi)星、不同年份，為了提高歷年夜間燈光數(shù)據(jù)的可比性和關(guān)聯(lián)性，借鑒Elvidge等的方法，[22]采用二元回歸方程對(duì)燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行相互校正，如式（1）所示。通過(guò)校正能增強(qiáng)城市燈光強(qiáng)度，同時(shí)去除數(shù)據(jù)中部分過(guò)低的異常值，使校正后的數(shù)據(jù)更適合城市化水平的研究。[22]校正效果如圖1所示。

式中：DNraw和DN分別是校正前后的值，a、b、c校正系數(shù)，可由回歸方程求得。

圖1　校正前后廣東省總燈光強(qiáng)度

二、研究方法

（一）城市化水平復(fù)合指數(shù)

為了評(píng)價(jià)綜合燈光指數(shù)能否反映區(qū)域的城市化水平，本文參考前人的研究成果，[23][24]選取人口城市化率、經(jīng)濟(jì)城市化率、空間城市化率分別代表人口、經(jīng)濟(jì)和空間的城市化水平，各指標(biāo)內(nèi)涵為：人口城市化率（PU）為非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎兀?jīng)濟(jì)城市化率（EU）為第二三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比重，空間城市化率（SU）為城市建設(shè)用地面積占土地面積的比重。城市化水平復(fù)合指數(shù)（IU）由人口城市化率、經(jīng)濟(jì)城市化率、空間城市化率三個(gè)城市化分量指標(biāo)復(fù)合而成，其概念模型為：

具體測(cè)算中，采用加權(quán)法直接計(jì)算，即：

式中：W為人口城市化的權(quán)重，W為經(jīng)濟(jì)城市化的權(quán)重，W為空間城市化的權(quán)重，W+W+W=1.0。根據(jù)專(zhuān)家咨詢(xún)的結(jié)果，本文認(rèn)為3個(gè)城市化分量的重要性有一定差別，人口城市化最為重要，經(jīng)濟(jì)城市化次之，空間城市化居末，據(jù)此，本文3個(gè)城市化分量的權(quán)重分別?。?i>W=0.45，W=0.35，W=0.2。

（二）城市化綜合燈光指數(shù)的構(gòu)建

城市化水平是人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地域空間等方面城市化的綜合反映；而DMSP/OLS夜間燈光平均強(qiáng)度正是這些因素相互作用結(jié)果的綜合體現(xiàn)，已有的研究表明，DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)與人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)用地等有著非常高的相關(guān)性。[25][26]因此，選用DMSP/OLS夜間燈光平均強(qiáng)度來(lái)分析評(píng)價(jià)城市化水平是比較恰當(dāng)?shù)?。城市化綜合燈光指數(shù)Li是由陳晉、卓莉等人提出來(lái)，[27][28]該指數(shù)包含夜間燈光分布的區(qū)域平均燈光強(qiáng)度和區(qū)域燈光面積兩方面的屬性。

式中，Si是區(qū)域i的平均燈光強(qiáng)度，Ai是區(qū)域燈光面積，W1、W2分別為其權(quán)重。

區(qū)域平均燈光強(qiáng)度指標(biāo)Si反映了相對(duì)于最大可能燈光強(qiáng)度的比例關(guān)系:

式中，DNi為區(qū)域內(nèi)第i等級(jí)的灰度值。Ni為區(qū)域內(nèi)第i灰度的像元總數(shù)。N為區(qū)域內(nèi)所在燈光像元總數(shù)，63為像元的最大灰度等級(jí)。

區(qū)域燈光面積指標(biāo)Ai反映了燈光的空間延展特征，是區(qū)域內(nèi)所有燈光像元的總面積占整個(gè)區(qū)域面積的比例:

式中，AreaN為區(qū)域內(nèi)所在燈光像元的總面積（63≥DN≥1像元的面積），Area為整個(gè)區(qū)域面積（63≥DN≥0像元的面積）。

（三）城市化綜合燈光指數(shù)權(quán)重的確定

為了驗(yàn)證城市化綜合燈光指數(shù)與城市化水平復(fù)合指數(shù)的相關(guān)性，需要先計(jì)算各市的城市化綜合燈光指數(shù)及城市化水平復(fù)合指數(shù)。城市化綜合燈光指數(shù)由（4）式計(jì)算得到，（4）式中的權(quán)重按照W1+W2=1，W1=0、W2=1，間隔為0.1的遞增/遞減進(jìn)行組合，如表2所示。城市化水平復(fù)合指數(shù)以相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按（2）式計(jì)算得到。本文對(duì)廣東各市在表1的權(quán)重組合下得到的不同年份的綜合燈光指數(shù)與（2）式對(duì)應(yīng)年份得到的城市化水平復(fù)合指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析。相關(guān)性分析的結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 綜合燈光指數(shù)與城市化水平復(fù)合指數(shù)相關(guān)分析（表中值為相關(guān)系數(shù)）

注：-表示未能通過(guò)0.01顯著性檢驗(yàn)

相關(guān)分析的結(jié)果表明綜合燈光指數(shù)能很好的反映區(qū)域的城市化程度。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)城市的數(shù)據(jù)在通過(guò)0.01水平的顯著性檢驗(yàn)的前提下，當(dāng)W1在0.7-0.8，W2在0.2-0.3時(shí)，相關(guān)系數(shù)能達(dá)到較好水平，當(dāng)W1=0.8，W2=0.2時(shí)，多數(shù)城市的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大，因此在本文中，城市化綜合燈光指數(shù)的權(quán)重確定為0.8和0.2。

目前，國(guó)內(nèi)利用DMSP/OLS數(shù)據(jù)對(duì)城市這個(gè)尺度進(jìn)行城市化水平的研究還相對(duì)較少，大多數(shù)的研究集中在國(guó)家尺度或省級(jí)尺度，由于地區(qū)的差異，平均燈光強(qiáng)度指標(biāo)和燈光面積指標(biāo)的相對(duì)重要性也不盡相同。本文中，燈光強(qiáng)度和燈光面積的權(quán)重分別為0.8和0.2是對(duì)整個(gè)廣東省而言，由于不同的研究區(qū)域情況不盡相同，研究所得出的結(jié)論也存在差異。

總體而言，不同城市的燈光強(qiáng)度和燈光面積的權(quán)重有所不同，但總的趨勢(shì)是一致的，即城市化水平越高的城市，平均燈光強(qiáng)度所占的比重就越大，反之亦然。本文認(rèn)為導(dǎo)致這一情況的原因可能是，在城市面積有限的情況下，城市化水平高的城市，往往會(huì)通過(guò)加大單位面積的投入來(lái)提高其城市化水平，從而提高了其燈光強(qiáng)度；而城市化水平相對(duì)較低的城市，燈光面積所占的比重相對(duì)于城市化水平較高的城市較大，可能是因?yàn)槠涑鞘谢降奶岣撸饕强吭黾咏ㄔO(shè)用地面積，而不是增加單位面積的投入。

表2 廣東省1992-2012年城市化綜合燈光指數(shù)

三、城市化進(jìn)程分析

本文與相關(guān)研究比較發(fā)現(xiàn)，[29-31]Li是符合廣東省實(shí)際的城市化水平。城市化水平年增長(zhǎng)率Ti

式中，Lin+1是第N+1年的城市化水平，Lin第N年的城市化水平

結(jié)合表2、圖2對(duì)廣東省城市化發(fā)展水平的空間分布（圖3、圖4）進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)其具有空間不平衡性，20年來(lái)，總體呈現(xiàn)珠三角高，粵東次之，粵西再次，粵北最低的格局。其中深圳、東莞、中山是城市化水平最高的三個(gè)城市，而云浮、河源、韶關(guān)是城市化水平最低的三個(gè)城市。清遠(yuǎn)、湛江、陽(yáng)江是過(guò)去20年城市化水平增速最高的三個(gè)城市，深圳、中山、汕頭是是過(guò)去20年城市化水平增速最低的三個(gè)城市。這呈現(xiàn)出城市化水平越高的城市，其城市化水平年增長(zhǎng)率相對(duì)較低的趨勢(shì)。

圖2　廣東省及各區(qū)域城市化進(jìn)程

從廣東省整體情況來(lái)看，在2000年以前城市化水平增速最高，2000-2005年進(jìn)入一個(gè)較為緩慢、平穩(wěn)的時(shí)期，在2005年后，進(jìn)入了快速增長(zhǎng)的時(shí)期，前一時(shí)期的快速增長(zhǎng)是由于珠三角核心區(qū)城市的帶動(dòng)，后一時(shí)期的快速增長(zhǎng)是由粵東、粵西、粵北各地區(qū)的帶動(dòng)。從各區(qū)域的城市化水平年增長(zhǎng)速來(lái)看，珠三角地區(qū)在1998年前，城市化水平快速增長(zhǎng)，1999-2004年間是一個(gè)平穩(wěn)的增長(zhǎng)期，增速有所回落，2005-2007年再進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期，2007-2009年有所回落，2009年后又進(jìn)入一個(gè)快速發(fā)展時(shí)期?；洊|地區(qū)在2005年后城市化水平增速明顯加快，前一時(shí)期快速增長(zhǎng)可能是行政區(qū)劃的調(diào)整，而后一時(shí)期的快速增長(zhǎng)，可能是珠三角產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移及已進(jìn)入城市化快速發(fā)展階段?；浳鞯貐^(qū)在1995-1997年，2006年后，城市化水平得到了快速的提升，前一時(shí)期是因?yàn)閲?guó)家對(duì)粵西地區(qū)在石化產(chǎn)業(yè)方面進(jìn)行了大量的投資建設(shè)，使得這一時(shí)期粵西地區(qū)的城市化水平明顯加快，后一時(shí)期是因?yàn)橹槿钱a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移?；洷钡貐^(qū)在2000-2003年后，城市化水平增速明顯。過(guò)去20年的城市化進(jìn)程與廣東省在“八五”計(jì)劃到“十一”五規(guī)劃中提出的城市發(fā)展戰(zhàn)略是基本吻合的，這也說(shuō)明廣東省城市化發(fā)展規(guī)劃得到了較好的實(shí)行。

從各區(qū)域內(nèi)部的發(fā)展過(guò)程來(lái)看，第一，珠三角地區(qū)的城市化進(jìn)程由珠三角的廣州、深圳、東莞等幾個(gè)核心城市向珠三角外圍擴(kuò)展，1992-1997年珠江口東岸的城市較西岸快；2002-2007年珠江口西岸的佛山、中山、珠海得到較快的發(fā)展；1997-2002年、2007-2012年珠三角城市間的發(fā)展差異較小。1992-2012年的20年間，珠三角地區(qū)城市化水平增速最快的是肇慶市，最慢是深圳市。從絕對(duì)數(shù)值來(lái)看，城市化水平最高的深圳是最低的肇慶的兩倍多。第二，粵東地區(qū)的城市化進(jìn)程則是由汕頭向潮州、揭陽(yáng)等地?cái)U(kuò)張，1992-1997年汕頭和揭陽(yáng)兩市發(fā)展較快，1997-2007年汕尾、潮州兩市發(fā)展較快，2007-2012年汕頭和揭陽(yáng)兩市發(fā)展較快，總的來(lái)看粵東地區(qū)20年來(lái)城市化水平增速是揭陽(yáng)、汕尾高，汕頭、潮州低的局面，從絕對(duì)數(shù)值來(lái)看，城市化水平最高的汕頭是最低的汕尾的1.5倍。第三，粵西地區(qū)的城市化進(jìn)程是由湛江向茂名、陽(yáng)江擴(kuò)展，1992-1997年茂名、湛江兩市的城市化水平增速高于陽(yáng)江，1997-2007年陽(yáng)江的城市化水平增速超過(guò)茂名、湛江兩市，2007年后粵西地區(qū)3個(gè)城市的城市化水平增速相當(dāng)。經(jīng)過(guò)20年的發(fā)展，湛江市的城市化水平高于茂名、陽(yáng)江兩市，茂名的城市化水平增速最低。相對(duì)于其他地區(qū)，粵西三市間的城市化水平差異相對(duì)較少。第四，粵北地區(qū)的城市化擴(kuò)展并不明顯，主要是由各城市的中心區(qū)和縣級(jí)市中心區(qū)向外擴(kuò)張。1992-1997年韶關(guān)是粵北地區(qū)城市化水平增速最低的城市，1997-2002年韶關(guān)是粵北地區(qū)城市化水平增速最快的城市，2002-2007年云浮是粵北地區(qū)城市化水平增速最慢的城市，2007-2012年清遠(yuǎn)是粵北地區(qū)城市化水平增速最快的城市，其他城市發(fā)展速度相當(dāng)。粵北地區(qū)20年來(lái)城市化水平增速只有云浮稍低，其他城市相差較小。截至2012年，粵北各市的城市化水平相差不大，清遠(yuǎn)稍高于其他城市。

圖3　基于綜合燈光指數(shù)的廣東省城市化水平圖

圖4　廣東省DMSP/ OLS數(shù)據(jù)圖

根據(jù)1992-2012年間城市化水平年增長(zhǎng)率的不同，本文對(duì)廣東省21個(gè)地級(jí)市進(jìn)行分類(lèi)（見(jiàn)表3、圖5）。第一類(lèi)是年增長(zhǎng)率變化總體呈現(xiàn)類(lèi)似字母“U”型，其城市化水平年增長(zhǎng)呈率初期比較高，中期有所降低，后期稍高的趨勢(shì)。這些城市主要分布在粵東地區(qū)、粵西地區(qū)、珠三角外圍，它們大多經(jīng)歷過(guò)行政區(qū)劃的調(diào)整，相比之前獲得了更大的行政權(quán)力以發(fā)展經(jīng)濟(jì)，如潮州、云浮；或者在初期獲得了上級(jí)政府的支持，如茂名是國(guó)家“八五”時(shí)期石油化工產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)發(fā)展地區(qū)之一；再者在中后期受到政策的調(diào)整，使其城市化水平在中期增速稍慢，如廣州。第二類(lèi)是年增長(zhǎng)率一直在上升且速度越來(lái)越快，這些城市分布在粵北及珠三角外圍?；洷钡貐^(qū)由于受到自然條件的影響，交通不便，導(dǎo)致其初期城市化發(fā)展較慢，在中后期，隨著交通條件的改善及工業(yè)的發(fā)展，其城市化水平增速明顯加快；珠三角外圍的城市在初期受廣東省優(yōu)先發(fā)展珠三角核心城市政策的影響，其城市化水平增速較慢，中后期由于珠三角核心城市的帶動(dòng)以及廣東省城市化發(fā)展戰(zhàn)略的調(diào)整，其城市化水平增速明顯加快。第三類(lèi)是年增長(zhǎng)率總體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。這些城市主要是珠三角核心城市，在初期得到了國(guó)家政策的支持，城市化水平提升明顯，在中后期，城市已進(jìn)入城市化成熟階段，以及受到經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，其年增長(zhǎng)率相對(duì)初期呈現(xiàn)出了下降的趨勢(shì)。第四類(lèi)是年增長(zhǎng)率變化呈現(xiàn)不規(guī)則波浪型的上升下降。這類(lèi)城市圍繞城市化水平增長(zhǎng)率3%水平劇烈波動(dòng)，從整體上看呈現(xiàn)不規(guī)則的波浪型，造成這種情況的原因可能是這些城市的發(fā)展策略經(jīng)常變化，也可能是本方法不適用于這兩個(gè)城市，這一問(wèn)題還有待深入研究。

表3 省城市化水平年增長(zhǎng)率變化分類(lèi)

圖5　城市化水平年增長(zhǎng)率分類(lèi)典型城市

結(jié)論

在廣東省新型城市化快速推進(jìn)的背景下，能否找到一個(gè)較為全面地測(cè)度城市化水平的方法，將對(duì)地區(qū)的城市化進(jìn)程產(chǎn)生重大影響。本文彌補(bǔ)了以往應(yīng)用DMSP/OLS數(shù)據(jù)對(duì)城市化進(jìn)行研究的某些不足。基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市化綜合燈光指數(shù)，考慮了區(qū)域平均燈光強(qiáng)度和燈光面積兩方面屬性特征，有利于對(duì)大區(qū)域的城市化水平進(jìn)行較為全面的測(cè)度，更具客觀性、簡(jiǎn)便性、區(qū)際及年際可比性。本研究對(duì)廣東省1992-2012年的城市化進(jìn)程進(jìn)行分析。結(jié)果表明：

（1）由于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不均衡，其城市化水平也有所差異。因此，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，城市化水平較高的地方，平均燈光強(qiáng)度所占的比重也就越大，相反，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢、城市化水平較低的地方，燈光面積所占的比重也就越大。這一推斷與廣東省的情況基本相符，不同地區(qū)的有效性還有待進(jìn)一步探討。

（2）1992-2002年，珠三角地區(qū)和粵東地區(qū)的城市化水平提高快于粵北和粵西地區(qū)，2002-2012年，粵東與粵北地區(qū)的城市化水平提高快于珠三角和粵西地區(qū)。廣東省20年來(lái)總體呈現(xiàn)珠三角高，粵東次之，粵西再次，粵北最低的格局。雖然廣東省城市化水平不平衡問(wèn)題得到了改善，但城市之間的差異依然很大。

（3）廣東省不同地區(qū)，20年來(lái)其城市化水平年增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出不同的規(guī)律?；洊|地區(qū)、粵西地區(qū)及珠三角外圍的城市總體呈現(xiàn)“U”型的趨勢(shì)，粵北地區(qū)城市化水平年增長(zhǎng)率總體呈上升趨勢(shì)，且上升速度越來(lái)越快，珠三角核心區(qū)的城市化水平增長(zhǎng)率總體呈下降的趨勢(shì)，河源和汕尾兩市則呈現(xiàn)出不規(guī)劃的波浪型，對(duì)此還有待進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳錦富. 城市規(guī)劃概論[M]. 北京: 中國(guó)建筑工業(yè)出版社，2012: 31-32.

[2] 陳斌開(kāi), 林毅夫. 發(fā)展戰(zhàn)略、城市化與中國(guó)城鄉(xiāng)收入差距[J]. 中國(guó)社會(huì)科學(xué), 2013(4): 81-102.

[3] 歐名豪, 李武艷, 劉向南, 等. 區(qū)域城市化水平的綜合測(cè)度研究——以江蘇省為例[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2004(5): 408-412.

[4] 陳文峰, 孟德友, 賀振. 河南省城市化水平綜合評(píng)價(jià)及區(qū)域格局分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2011(8): 978-985.

[5] 陳明星，陸大道，張華. 中國(guó)城市化水平的綜合測(cè)度及其動(dòng)力因子分析[J]. 地理學(xué)報(bào), 2009(4): 387-398.

[6] 臧銳, 張鵬, 楊青山, 等. 吉林省城市化水平綜合測(cè)度及時(shí)空演變[J]. 地理科學(xué), 2013(10): 1231-1237.

[7] 王洋, 王少劍, 秦靜. 中國(guó)城市土地城市化水平與進(jìn)程的空間評(píng)價(jià)[J]. 地理研究, 2014(12): 2228-2238.

[8] 許抄軍, 赫廣義, 江群. 中國(guó)城市化進(jìn)程的影響因素[J]. 經(jīng)濟(jì)地理. 2013(11): 46-51.

[9] 陳述彭，周成虎，曾杉. 我國(guó)城市化問(wèn)題與城市信息系統(tǒng)的緊迫任務(wù)[J]. 地球信息, 1998(2): 20-25.

[10] Elvidge C D, Baugh K E, Dietz J B, et al. Radiance Calibration of DMSP-OLS Low-Light Imaging Data of Human Settlements[J]. Remote Sensing of Environment, 1999 (1): 77-88.

[11] Elvidge C D, Imhoff M L, Baugh K E, et al. Night-time lights of the world: 1994–1995[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2001 (2): 81-99.

[12] Imhoff M L, Lawrence W T, Stutzer D C, et al. A technique for using composite DMSP/OLS “city lights” satellite data to map urban area[J]. Remote Sensing of Environment, 1997(3): 361-370.

[13] Zhou N, Hubacek K, Roberts M. Analysis of spatial patterns of urban growth across South Asia using DMSP-OLS nighttime lights data[J]. Applied Geography, 2015(63): 292-303.

[14] Wei Y, Liu H, Song W, et al. Normalization of time series DMSP-OLS nighttime light images for urban growth analysis with Pseudo Invariant Features[J]. Landscape and Urban Planning, 2014(128): 1-13.

[15] 蘇泳嫻, 王重洋, 張虹鷗, 等. 基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)提取城鎮(zhèn)建設(shè)用地的鄰域分析法[J]. 熱帶地理, 2015(2): 193-201.

[16] 高義, 王輝, 王培濤, 等. 基于人口普查與多源夜間燈光數(shù)據(jù)的海岸帶人口空間化分析[J]. 資源科學(xué), 2013(12): 2517-2523.

[17] 洪浩霖, 李鵬. 基于DMSP-OLS燈光數(shù)據(jù)的廣東省城市人口估算[J]. 華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2015(2): 102-107.

[18] 何洋, 程輝, 唐亮. 基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)的我國(guó)省級(jí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平研究[J]. 地理空間信息, 2014(2): 79-82.

[19] 王琪, 袁濤, 鄭新奇. 基于夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)省域GDP總量分析[J]. 城市發(fā)展研究. 2013(7): 44-48.

[20] 李景剛, 何春陽(yáng), 史培軍, 等. 基于DMSP/OLS燈光數(shù)據(jù)的快速城市化過(guò)程的生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)研究——以環(huán)渤海城市群地區(qū)為例[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2007(01): 115-126.

[21] 吳健生, 牛妍, 彭建, 等. 基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的1995-2009年中國(guó)地級(jí)市能源消費(fèi)動(dòng)態(tài)[J]. 地理研究, 2014(4): 625-634.

[22] Elvidge C D, Ziskin D, Baugh K E, et al. A fifteen year record of global natural gas flaring derived from satellite data[J]. Energies, 2009 (3): 595-622.

[23] 薛俊菲, 陳雯, 張蕾. 中國(guó)市域綜合城市化水平測(cè)度與空間格局研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2010(12): 2005-2011.

[24] 陳明星，陸大道，張華. 中國(guó)城市化水平的綜合測(cè)度及其動(dòng)力因子分析[J]. 地理學(xué)報(bào), 2009(4): 387-398.

[25] Levin N, Duke Y. High spatial resolution night-time light images for demographic and socio-economic studies[J]. Remote Sensing of Environment, 2012(119): 1-10.

[26] Elvidge C D, Baugh K E, Kihn E A, et al. Relation between satellite observed visible-near infrared emissions, population, economic activity and electric power consumption[J]. International Journal of Remote Sensing, 1997 (6): 1373-1379.

[27] 陳晉, 卓莉, 史培軍, 等. 基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)的中國(guó)城市化過(guò)程研究——反映區(qū)域城市化水平的燈光指數(shù)的構(gòu)建[J]. 遙感學(xué)報(bào), 2003(3): 168-175.

[28] 何春陽(yáng), 史培軍, 李景剛, 等. 基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的中國(guó)大陸20世紀(jì)90年代城市化空間過(guò)程重建研究[J]. 科學(xué)通報(bào), 2006(7): 856-861.

[29] 陳德寧, 沈玉芳. 廣東城市化的動(dòng)力特征與發(fā)展方向探討[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2004(1): 76-80.

[30] 陳述. 廣東城市化過(guò)程及戰(zhàn)略研究[J]. 廣州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2003(2): 34-37.

[31] 胡剛, 劉錦. 廣東城市化水平現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)的實(shí)證研究[J]. 廣州城市職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào). 2011(1): 25-32.

（責(zé)任編校：賀常穎）

The Urbanization Process Research in Guangdong Province Based on DMSP/OLS Data in the Past 20 Years

HUANG Hongjian, WANG Fang, XIE Xuetong

（School of Geography Sciences , Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong 510006, China）

The urbanization is an important symbol of regional the economic development and social progress. Accurate measurement of city urbanization is of important significance to the coordinated development of the regional city .Based on DMSP/OLS lighting data, a comprehensive index of light was established in this paper, which reflects the regional urbanization level. The weights of this comprehensive lighting Index was obtained by correlation analysis of urbanization composite index based on the statistics of data. The urbanization level was analyzed by the comprehensive index of light in 1992-2012 in Guangdong Province in this paper. The results showed that 1, The level of urbanization in different cities, the average light intensity and the proportion of lighting area was vary; 2，In Guangdong Province, the Pearl River Delta has the highest urbanization level, and the Eastern and Western Guangdong region is in the second and the third place respectively. The northern Guangdong region has the lowest urbanization level. The general spatial pattern of urbanization level in Guangdong Province during the period of 1992-2012 remains unchanged with the reducing differences of urbanization level among the sub-regions. The result is consistent with the actual situation in Guangdong Province; 3, Different cities in the same region ，and its annual growth rate of urbanization level showing a similar pattern In the past 20 years. The Eastern and Western Guangdong region and the Peripheral of Pearl River Delta presents "U" type.The northern Guangdong region presents upward trend. The core of Pearl River Deltapresents downward trend. The cities of HeYuan and ShanWei are showed irregular type.

DMSP/OLS; urbanization process; Guangdong Province; statistics data

F 291.1

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2016.01.001

2096-059X(2016)01–0001–08

2015-12-20

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（51000608A0268）；廣東省自然科學(xué)基金（2015A030313505）；廣東省教育高校特色創(chuàng)新項(xiàng)目（2014KTSCX088）

黃鴻?。?990-），男，廣東清遠(yuǎn)人，碩士研究生，主要從事土地利用與規(guī)劃的研究；通訊作者：王芳（1973-），女，教授，博士，主要從事地理信息系統(tǒng)與遙感應(yīng)用以及生物質(zhì)能等方面研究；解學(xué)通（1975-），男，河北滄州人，副教授，主要從事遙感與GIS應(yīng)用研究。