喬雪偉,高敏華,孜比布拉·司馬義,3
(1.新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆烏魯木齊 830046;2.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,新疆烏魯木齊 830046;3.新疆大學(xué)智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆烏魯木齊 830046)
城市擴(kuò)展已是當(dāng)今社會(huì)研究的熱點(diǎn),受到廣大學(xué)者的關(guān)注。新疆自改革開放以來發(fā)生了翻天覆地的變化,取得了令人矚目的成就。新疆深居歐亞大陸,是典型的內(nèi)陸干旱區(qū)[1],由于其地理環(huán)境的特殊性,城市擴(kuò)張具有明顯的空間差異性[2]。“大分散、小集聚”是新疆城市分布的一大特點(diǎn)[3]。美國國防衛(wèi)星計(jì)劃(DMSP)為這種大尺度空間范圍的研究提供了一種有效的探測(cè)手段。目前使用的DMSP衛(wèi)星系統(tǒng)均搭載了線性掃描業(yè)務(wù)系統(tǒng)(OLS)傳感器,其獲取的夜間燈光數(shù)據(jù)具有很多優(yōu)點(diǎn),且獲取途徑不受光線、陰影影響[4],同時(shí)Landsat影像能反映地區(qū)交通道路、居民地等信息,從而能夠解讀人口、城市等因子的分布狀況;它以城鎮(zhèn)為目標(biāo),為城鎮(zhèn)研究提供了準(zhǔn)確、直接、省時(shí)的方法[5]。因此DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)可以作為監(jiān)測(cè)人類活動(dòng)的良好數(shù)據(jù)源。近年來DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)被普遍應(yīng)用于城市空間擴(kuò)展[6-9]、城市化[10]研究。除此之外,夜間燈光數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)研究,主要包括國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)空間化分析[11-12]、能源消費(fèi)量模擬[13]、人口密度模擬[14-15]和植被初級(jí)生產(chǎn)力的估算[16]等。在我國,利用夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)城市化進(jìn)行研究的成果較多,但目前對(duì)于我國城市群空間發(fā)展模式和過程的研究還比較薄弱[10],在未來的研究中值得深入探討。另外,夜間燈光數(shù)據(jù)的運(yùn)用在一些方面仍存在難點(diǎn),如在提取城市建成區(qū)時(shí),閾值的確定存在地區(qū)間差異性較大的問題,有待進(jìn)一步研究。陳晉等在2003年構(gòu)建了一個(gè)在省級(jí)尺度上能夠反映城市化水平的線性加權(quán)燈光指數(shù)[17],隨后卓莉等在陳晉的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)無需加權(quán)的相對(duì)簡單的燈光指數(shù)——CNLI(compounded night light index),結(jié)果表明,CNLI與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的城市化水平復(fù)合指數(shù)顯著相關(guān),能夠很好地反映區(qū)域城市化綜合水平[18],該研究實(shí)現(xiàn)了燈光指數(shù)像元化,證明CNLI是研究城市化水平的可靠依據(jù)。
新疆地大物博,城市分布較為分散。目前,結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)于這種大尺度、分散型省(市)的研究較少,且關(guān)于新疆城市夜間燈光數(shù)據(jù)變化特征和變化機(jī)制的研究較少,本研究從這2個(gè)方面對(duì)新疆城市變化進(jìn)行時(shí)間序列研究,引用卓莉等構(gòu)建的燈光指數(shù)概念,選取10個(gè)新疆主要綠洲城市為研究對(duì)象,借助2001年、2005年、2009年、2013年的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)新疆城市夜間燈光數(shù)據(jù)變化原因進(jìn)行研究,按照“分析燈光數(shù)據(jù)分布格局—構(gòu)建燈光指數(shù)—探討燈光指數(shù)變化機(jī)制”的技術(shù)路線,對(duì)新疆城市的時(shí)空格局變化進(jìn)行分析,以期為未來城市的發(fā)展研究提供參考依據(jù)。
新疆位于我國西北邊陲,是我國陸地面積最大的省級(jí)行政區(qū),其地理位置極其重要。在本研究中,小型城市的夜間燈光數(shù)據(jù)表征不明顯,因此選取10個(gè)新疆燈光數(shù)據(jù)特征表現(xiàn)較為明顯的城市作為研究對(duì)象,分別為烏魯木齊市、昌吉市、哈密市伊州區(qū)(以下簡稱哈密市)、克拉瑪依市、石河子市、奎屯市、伊寧市、庫爾勒市、阿克蘇市北部(以下簡稱阿克蘇市)及喀什市。這10個(gè)城市的地理位置如圖1所示。
本研究使用的數(shù)據(jù)主要有夜間燈光數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)及新疆縣級(jí)行政區(qū)矢量數(shù)據(jù),其中2001年、2005年、2009年、2013年的夜間燈光數(shù)據(jù)來源于美國國防部的極軌衛(wèi)星計(jì)劃,由中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供,其空間分辨率為1 km,灰度值范圍為0~63。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自于各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒,土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)主要來源于新疆維吾爾自治區(qū)國土資源規(guī)劃研究院。
夜間燈光數(shù)據(jù)的灰度值是表征城市發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)之一。灰度值越大,表示燈光數(shù)據(jù)越明顯,城市發(fā)展越好。利用ArcGIS軟件,借助新疆縣級(jí)行政區(qū)矢量數(shù)據(jù),分別對(duì)10個(gè)城市2001年、2005年、2009年、2013年的夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,得到各個(gè)城市4個(gè)年份的夜間燈光數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)各年份的燈光數(shù)據(jù)。
2.3.1 夜間燈光指數(shù) 通過城市夜間燈光數(shù)據(jù)分布的2個(gè)屬性(城市相對(duì)夜間燈光強(qiáng)度和城市燈光面積率)來構(gòu)建夜間燈光指數(shù),即用二者乘積來表示城市的夜間燈光指數(shù)。其公式為
式中:CNLI為城市燈光指數(shù);R為城市相對(duì)夜間燈光強(qiáng)度;L為城市燈光面積率。
2.3.2 城市相對(duì)夜間燈光強(qiáng)度 城市相對(duì)夜間燈光強(qiáng)度計(jì)算公式為
式中:DNi為某城市區(qū)域內(nèi)第i個(gè)灰度等級(jí)的灰度值(63≥i≥1);Ni為某區(qū)域內(nèi)第i個(gè)灰度等級(jí)的像元數(shù);DNm為某城市夜間燈光像元最大灰度值。
2.3.3 城市燈光面積率 城市燈光面積率計(jì)算公式為
式中:Sa為某城市中所有燈光像元的總面積;S為某城市的總像元面積。
由于城市夜間燈光數(shù)據(jù)的變化與城市的人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等息息相關(guān)[17],因此可以借助各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來進(jìn)一步探討城市夜間燈光的變化機(jī)制?;貧w分析是指在大量原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立能夠反映各要素之間具體數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,即回歸模型,用來預(yù)測(cè)未來事物的發(fā)展趨勢(shì)[19]。為方便去除量綱差異的影響,本研究所采用的指標(biāo)均為百分?jǐn)?shù),所選取的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括以下7項(xiàng):第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(X1)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(X2)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重(X3)、城市非農(nóng)業(yè)人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎兀╔4)、交通運(yùn)輸用地占地區(qū)總面積的比例(X5)、水域及水利設(shè)施用地占地區(qū)總面積的比例(X6)和城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例(X7)。
從圖2可以看出,2001—2013年新疆城市發(fā)展速度較快是顯而易見的。2001年全疆燈光數(shù)據(jù)分布零散,燈光數(shù)據(jù)面積較小。2005年、2009年、2013年,城市燈光數(shù)據(jù)高值區(qū)面積在2001年的基礎(chǔ)上明顯增加,且更趨于規(guī)則分布,呈現(xiàn)出以主要城市為中心不斷向四周擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)。北疆城市燈光面積增加量高于南疆。位于阿克蘇市和庫爾勒市連線之間的庫車縣和輪臺(tái)縣夜間燈光數(shù)據(jù)分布在2001年較為集中,2005年趨于分散,2009年明顯減少,2013年又明顯增加。此外,塔克拉瑪干沙漠周邊縣(市)的燈光數(shù)據(jù)也在明顯增加,且呈帶狀發(fā)展趨勢(shì),發(fā)展較快的是和田綠洲一帶。
根據(jù)“2.3”節(jié)中的公式,計(jì)算所得結(jié)果見表1。
從表1可以看出,2001年和2005年夜間燈光指數(shù)大于0.05的有石河子市、伊寧市、奎屯市和喀什市;2009年夜間燈光指數(shù)大于0.05的除上述4個(gè)城市外,烏魯木齊市從2005年的0.047 4增加為0.065 4;2013年夜間燈光指數(shù)大于0.05的城市增加為7個(gè),分別為烏魯木齊市、克拉瑪依市、石河子市、伊寧市、奎屯市、庫爾勒市和喀什市。哈密市、昌吉市和阿克蘇市各年的燈光指數(shù)均小于0.05。
首先,對(duì)各因子進(jìn)行相關(guān)性分析,通過相關(guān)性分析,可以檢驗(yàn)各因子與燈光指數(shù)之間是否存在相關(guān)性,以便于分析燈光指數(shù)變化機(jī)制。
由表2可知,X5、X7與CNLI的相關(guān)系數(shù)均大于0.8,且X5與X7的相關(guān)系數(shù)也大于0.8,表明這三者間兩兩相關(guān)。X6與CNLI的相關(guān)系數(shù)為0.527。其余4項(xiàng)因子對(duì)CNLI的影響較小。此外,X2與X3之間呈顯著負(fù)相關(guān)。
其次,借助SPSS軟件,運(yùn)用逐步回歸分析決策來確定對(duì)夜間燈光指數(shù)具有解釋力的因子以及各因子與夜間燈光指數(shù)之間的具體數(shù)量關(guān)系。該方法自動(dòng)選取上述7個(gè)因子中對(duì)夜間燈光指數(shù)最具有解釋力的因子進(jìn)入模型,淘汰相關(guān)度較低的因子,最后得到一個(gè)通過最少因子解釋夜間燈光指數(shù)變化的最佳模型組合,利用該模型可預(yù)測(cè)未來城市燈光指數(shù)的變化情況。符合本研究判斷條件的概率值必須小于0.05,當(dāng)概率值大于等于0.1時(shí)將會(huì)被剔除。各因子中與CNLI相關(guān)度最高的為X7,因此首先被選入回歸方程。由表3可知,除X7外6個(gè)因子的偏相關(guān)系數(shù)均未達(dá)到0.05顯著性水平,因此這6個(gè)因子均被舍去。
表1 各年城市R、L、CNLI
表2 各變量間的相關(guān)性
表3 已排除變量
如表4所示,模型1的r2為0.834,X7的P值遠(yuǎn)小于0.05,表明以X7預(yù)測(cè)夜間燈光指數(shù)有83.4%的解釋力,說明城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例能夠解釋足夠多的燈光指數(shù)變化現(xiàn)象;另外,該模型β值高達(dá)0.913,表明其具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,則模型1的表達(dá)式為
式中:Y表示夜間燈光指數(shù)的預(yù)測(cè)值。
表4 模型1系數(shù)表
模型驗(yàn)證是衡量模型應(yīng)用效果的重要步驟[20],通過比較統(tǒng)計(jì)值和模擬值,對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行直觀評(píng)價(jià)[21]。為了驗(yàn)證模型1的預(yù)測(cè)能力,以10個(gè)城市2012年的城鎮(zhèn)村及工礦用地面積數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本,計(jì)算2012年10個(gè)城市夜間燈光指數(shù)的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值,結(jié)果如表5所示。
2001年全疆社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,提供照明的公共設(shè)施不完善,交通工具較少,因此2001年全疆的夜間燈光數(shù)據(jù)不明顯。進(jìn)入21世紀(jì)后,全疆在黨和國家的關(guān)懷下快速發(fā)展,取得了令世人矚目的成就。2013年全疆燈光數(shù)據(jù)明顯增加。除了10個(gè)主要城市發(fā)展速度較快外,位于這些城市連線上的地區(qū)燈光數(shù)據(jù)也在增加,表明城市之間的社會(huì)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越來越多,主要城市的發(fā)展也帶動(dòng)了沿線城市的發(fā)展。其中輪臺(tái)縣和庫車縣在2001—2013年期間燈光數(shù)據(jù)經(jīng)歷了先增加后減少再增加的過程,在2009年這2個(gè)城市的燈光數(shù)據(jù)明顯減少,說明這2個(gè)城市在2009年經(jīng)濟(jì)發(fā)展低迷,之后隨著政府投入的加大,受旅游業(yè)和石油開發(fā)建設(shè)的影響,庫車縣和輪臺(tái)縣經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展起來。由于塔克拉瑪干沙漠擁有豐富的石油和天然氣儲(chǔ)量,近年來位于沙漠周邊縣(市)的聯(lián)系更加緊密,和田綠洲在未來有望成為一個(gè)小的城市群[22]。
表5 2012年各城市CNLI估算結(jié)果
夜間燈光指數(shù)越大表示該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好。從圖3可以看出,受城市發(fā)展水平影響,夜間燈光指數(shù)的空間差異性較大??傮w來說,這10個(gè)城市的夜間燈光指數(shù)隨時(shí)間呈不同程度的上升趨勢(shì),其中最大的是石河子市,自2005年來呈直線上升趨勢(shì),該城市面積較小,燈光面積率在2013年高達(dá)95.43%;其次是喀什市和伊寧市。石河子市、喀什市和伊寧市都是新疆的宜居城市,說明城市生活環(huán)境對(duì)城市發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。由此可見,夜間燈光指數(shù)較大的城市均為面積較小的城市,在新疆這類城市發(fā)展速度較快。在本研究選取的4年中,夜間燈光指數(shù)變化較慢的城市有5個(gè),分別為庫爾勒市、克拉瑪依市、阿克蘇市、昌吉市和哈密市,可以看出,面積較大的城市夜間燈光指數(shù)變化較小,說明面積大的城市發(fā)展不充分。其中哈密市的夜間燈光指數(shù)在所研究的4年中均為最低,變化趨勢(shì)平緩,這4年的城市燈光面積率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他城市。阿克蘇市2013年燈光指數(shù)增幅明顯,原因是2009年阿克蘇市自治區(qū)級(jí)工業(yè)園區(qū)的成立帶動(dòng)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展。針對(duì)夜間燈光指數(shù)較低的城市,政府應(yīng)充分利用當(dāng)?shù)貎?yōu)勢(shì),努力給當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)帶來新的增長點(diǎn)。近年來,昌吉市新興了許多具有現(xiàn)代畜牧業(yè)特色的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),拉動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。哈密市地域遼闊,自古就是絲綢之路的咽喉,有著豐富的物產(chǎn)資源,是一塊待開發(fā)的寶地。2016年哈密地區(qū)撤地設(shè)市,為這座城市帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。從這些城市的燈光指數(shù)變化情況來看,國家和政府近年來采取了許多措施來促進(jìn)地區(qū)發(fā)展。
經(jīng)逐步回歸分析發(fā)現(xiàn),夜間燈光指數(shù)主要與城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例有關(guān),一個(gè)地區(qū)的總面積基本保持不變,因此城鎮(zhèn)村及工礦用地面積對(duì)夜間燈光指數(shù)起著決定性作用。夜間燈光指數(shù)隨著城鎮(zhèn)村及工礦用地面積的增加而變大。
該模型具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力,從圖4可以看出,2012年夜間燈光指數(shù)的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間有較強(qiáng)的一致性,曲線大體相符。夜間燈光指數(shù)預(yù)測(cè)值較大的有石河子市、伊寧市和喀什市,最小的為哈密市,與實(shí)際情況相符。其中克拉瑪依市、石河子市和奎屯市的預(yù)測(cè)誤差較大,其余城市的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值都較吻合。克拉瑪依市和奎屯市為工業(yè)城市,石河子市為旅游城市,這3個(gè)城市的交通能力較強(qiáng)。表2顯示,交通運(yùn)輸用地占地區(qū)總面積的比例與夜間燈光指數(shù)的相關(guān)性也較高,因此對(duì)這3個(gè)城市而言,在預(yù)測(cè)夜間燈光指數(shù)時(shí),僅僅考慮城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例這一項(xiàng)因子是不夠的。此外,運(yùn)用該模型估算夜間燈光指數(shù)時(shí)也存在不合理現(xiàn)象,例如在估算2012年哈密市的夜間燈光指數(shù)時(shí)出現(xiàn)負(fù)值,夜間燈光指數(shù)應(yīng)為一個(gè)大于零的數(shù)值,出現(xiàn)這種情況是因?yàn)槌擎?zhèn)村及工礦用地所占地區(qū)面積太小,經(jīng)計(jì)算得出,當(dāng)?shù)貐^(qū)城鎮(zhèn)村及工礦用地所占比例小于0.007 5時(shí),夜間燈光指數(shù)的預(yù)測(cè)值會(huì)出現(xiàn)小于零的情況,此時(shí)該模型不適用,需綜合考慮各項(xiàng)因子的影響。綜上所述,利用城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例估算城市夜間燈光指數(shù)具有一定的可靠性和普適性。本研究是基于新疆城市數(shù)據(jù)進(jìn)行夜間燈光指數(shù)預(yù)測(cè)的一個(gè)初步嘗試,在基于燈光數(shù)據(jù)的城市建成區(qū)提取、城市群產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和城市化驅(qū)動(dòng)力機(jī)制等方面的研究還有待進(jìn)一步探索。
結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對(duì)新疆城市夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:(1)與2001年相比,2013年新疆城市夜間燈光數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出以主要城市為中心不斷向四周擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)。城市之間的聯(lián)系越來越緊密,主要城市在自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也帶動(dòng)了沿線城市的發(fā)展。(2)近年來新疆城市發(fā)展較為平穩(wěn),在時(shí)間序列上新疆城市燈光指數(shù)呈上升趨勢(shì)。小面積城市成為新疆發(fā)展的熱點(diǎn),例如石河子市、喀什市和伊寧市發(fā)展速度較快;哈密市、昌吉市和阿克蘇市地域遼闊,夜間燈光指數(shù)增長緩慢,地區(qū)發(fā)展空間巨大。(3)交通運(yùn)輸用地面積和城鎮(zhèn)村及工礦用地面積對(duì)夜間燈光指數(shù)的影響較大,且均與夜間燈光指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。(4)逐步回歸分析法能夠準(zhǔn)確分析夜間燈光指數(shù)的變化機(jī)制,所構(gòu)建的回歸模型具有較高的可信度(r2=0.834)和預(yù)測(cè)能力(β=0.913),分析發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例對(duì)夜間燈光指數(shù)的影響較大,兩者呈顯著正相關(guān)關(guān)系。利用城鎮(zhèn)村及工礦用地占地區(qū)總面積的比例能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地區(qū)夜間燈光指數(shù)。