黄淮海流域城镇扩展遥感调查

引用本文

李晓琴, 田垄, 孙波, 孙永军. 黄淮海流域城镇扩展遥感调查[J]. 国土资源遥感, 2010,22(s1): 148-151
LI Xiao-qin, TIAN Long, SUN Bo, SUN Yong-jun. Research on Built-up Land Sprawl in Yellow River Basin[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2010,22(s1): 148-151 复制到剪切板

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《国土资源遥感》编辑部

黄淮海流域城镇扩展遥感调查

李晓琴¹, 田垄², 孙波³, 孙永军¹

1.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083

2.中国地质大学(北京)信息工程学院,北京 100083

3.中国矿业大学(北京),北京 100083

第一作者简介: 李晓琴(1964 - ) ,女,本科,主要从事环境遥感研究工作。

收稿日期: 2010-04-21

摘要

利用1975年MSS、2000年ETM和2006年CBERS-2遥感数据提取黄淮海流域城镇面积变化信息。调查结果表明,黄淮海流域城镇面积变化具有明显的特点,东部沿海地区城镇面积扩展迅速。城镇面积变化总体呈增加趋势,从1975~2006年增加了46 631.13 km²,平均每年增加1 504.23 km²。黄淮海流域的自然地理、人文条件等决定了全流域城镇面积扩展的变化趋势,经济的快速发展加速了城镇扩展的进程。

关键词: 城镇扩展; 黄淮海流域; 遥感

中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2010)增刊-0148-04

Research on Built-up Land Sprawl in Yellow River Basin

LI Xiao-qin¹, TIAN Long², SUN Bo³, SUN Yong-jun¹

1. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China

2. China University of Geosciences, Beijing 100083, China

3. China University of Mining & Technology, Beijing 100083, China

Abstract

Based on the Landsat MSS,ETM and CBERS-2 images of Yellow River Basin acquired in 1975, 2000 and 2006 respectively,the authors extracted the built-up land sprawl information. Investigation shows that the built-up land sprawl in Yellow River Basin has mainly occurred in the eastern part of China and the area of built-up land sprawl increased by 46 631.13 km² from 1975 to 2006,i e.,about 2 254.621 km² per year. It is the natural geography and human conditions that have controlled the trend of built-up land sprawl in Yellow River Basin. In addition,the rapid economic development has accelerated the built-up land sprawl.

Keyword: Built-up land sprawl; Yellow River Basin; Remote sensing

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0 引言

我国自实行改革开放政策以来, 社会经济活动空前活跃, 给人类赖以生存和发展的土地带了巨大变化和深刻影响。城镇作为人类活动高度密集区域, 所发生的变化更为剧烈和集中。1975~2006年这31 a来, 我国城镇面积日益扩展。作为社会经济活动的中心, 城镇面积的扩展对其周边的土地利用影响是直接而巨大的。对城镇扩展进行调查, 可以了解其在空间上的演变过程, 为研究者提供科学有效的数据。国内外学者在应用遥感技术进行城市扩展研究方面做了大量的工作。Bock等利用多时相不同分辨率的航空航天遥感数据研究了德国北部小城镇的变化特征^[1]; 王琳等利用多种遥感数据研究了福州、南京、天津、北京、长沙及乌鲁木齐等城市的扩展和空间形态变化^{[2, 3, 4]}; 徐梦洁等研究了近年我国城市土地扩展进展^[5]。目前研究的城镇案例主要集中在东部大城市以及省会直辖市等经济发达地区, 对于黄淮海流域大面积地区中城镇扩展的研究较少, 而城镇扩展是人类经济活动的重要标志, 了解该活动对于黄淮海流域环境变化的研究具有重要意义。

黄淮海流域内城镇面积的持续扩展带来周边土地利用的显著变化。本文利用1975~2006年间共3期卫星遥感数据进行城镇扩展研究, 重建了30多年来黄淮海流域城镇的扩展过程, 可为辅助政府指导城镇总体规划、促进经济可持续发展发挥重要作用。

1 研究区概况

1.1 研究范围

研究区范围介于东经95° ~123° , 北纬31° ~43° 之间, 行政区划包括青海省、甘肃省、河北省、四川省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、山东省、陕西省、山西省、江苏省、河南省、北京市及天津市等省、市, 面积为143.6万km², 包括黄、淮、海三大流域。

1.2 自然地理

黄河流域幅员辽阔, 地形地貌差别很大。从西到东横跨青藏高原、黄土高原、内蒙古高原和黄河平原4个地貌单元。流域地势西高东低, 西部河源地区平均海拔在4 000 m以上, 由一系列高山组成, 常年积雪, 冰川地貌发育; 中部地区海拔在1 000~2 000 m之间, 为黄土地貌, 水土流失严重; 东部主要由黄河冲积平原组成, 河道高悬于地面之上, 洪水威胁较大。

淮河流域西部、西南部及东北部为山地、丘陵区, 其余为广阔的平原。山地和丘陵区面积约占总面积的1/3, 平原面积约占总面积的2/3。流域西部的伏牛山、桐柏山区一般高程200~500 m(85黄海高程, 下同), 沙颍河上游石人山高达2 153 m, 为全流域的最高峰; 南部大别山区高程300~1 774 m; 东北部沂蒙山区高程200~1 155 m。丘陵区主要分布在山区的延伸部分, 西部高程一般为100~200 m, 南部高程为50~100 m, 东北部高程一般在100 m左右。淮河干流以北为广大冲、洪积平原, 地面自西北向东南倾斜, 高程一般为15~50 m; 淮河下游苏北平原高程为2~10 m; 南四湖以西为黄泛平原, 高程为30~50 m。流域内除山地、丘陵和平原外, 还有为数众多星罗棋布的湖泊、洼地。

海河流域内山地、平原面积分别占60%和40%。燕山、太行山由东北至西南呈弧形分布。山脉以西、以北分布着黄土高原; 山脉以东、以南是广阔的大平原。山地与平原间的过渡地带短, 几乎直接交接。平原地形的总趋势是由西南、西、北向天津附近的渤海湾倾斜。由于历史上黄河多次改道以及本流域各支流冲积的影响, 平原区内构成缓岗与洼淀相间分布的复杂地形。

1.3 人文特征

黄淮海流域东部沿海地区经济发展较好, 中西部地区经济相对落后, 西部为经济发展水平较低地区。黄淮海流域的人口分布也呈现出东部密集, 西部稀疏的状态(表1)。

表1 黄淮海流域分省面积与人口分布统计

2 技术方法

2.1 技术路线

以MSS(1975年)、ETM(2000年)和中巴资源卫星CBERS-2(2006年)数据为信息源, 所有遥感图像数据经过增强、几何纠正、融合、镶嵌和分幅等处理。根据影像特征, 建立详细判读标志并采用人机交互遥感解译和野外验证相结合的方法, 借助GIS空间分析技术, 提取研究区大范围城镇变化信息, 分析城镇扩展主要原因和发展趋势的技术路线。具体流程如图1所示。

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	图1 技术路线流程

2.2 专题信息提取

(1)人机交互解译法。根据各用地类型的光谱反射特征与遥感图像色调的对应关系, 建立特征信息的遥感解译标志。通过形态、色调和周围相关的地物, 勾绘城镇特征信息。

(2)资料汇集法。充分利用已有调查资料(地形图、行政区图和其他专业地图), 结合遥感图像对比分析, 先确定用地类型的位置, 再从图像上解译出范围界线。

(3)图像增强信息提取方法。采用直方图拉伸、选择波段组合、比值组合、主成分分析和HIS彩色空间变换等方法, 突出和提取城镇变化专题信息。

(4)外业实地调查法。对于难以判定的城市边界等信息, 采取外业实地调查加以查证。

3 城镇演变遥感调查分析

3.1 面积变化比较

利用遥感技术编制了整个研究区城镇扩展3期现状和2期变化系列图件, 总结城镇扩展特征如下:

(1)城镇面积总体呈增加趋势。研究区流域总面积为143.6万km², 在1975、2000和2006年遥感图像上获取的城镇面积分别为14 243.63 km²、32 197.53 km²和60 874.76 km²。1978~2000年间, 城镇总面积增加了17 953.90 km², 相当于该区域1978年城镇总面积的2.26倍, 增长速度为897.70 km²/a; 2000~2006年, 城镇面积增长速度达4 096.75 km²/a。1975~2006年近31a间, 城镇面积一直保持着稳步增长的态势, 城镇面积净增46 631.13 km², 平均每年增加1 504.23 km²(图2)。

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	图2 研究区城镇面积变化

(2)城镇面积扩展幅度表现为前期大于后期。研究区县级以上城镇面积统计表明, 1975~2000年城镇平均扩展幅度为126.05%, 最大地区的面积扩大了15.84倍; 2000~2006年城镇面积平均扩展幅度为89.07%, 扩展最大地区的面积扩大了6.69倍。将1975年与2006年的数据进行对比, 分析这31 a来的城镇扩展状况, 得到的数据更为可观, 城镇面积平均扩展幅度为327.38%, 扩展最大地区的面积扩大了32.14倍(表2)。

表2 研究区城镇面积变化

(3)城镇面积扩展量与城镇大小和地域关系密切, 总体特征表现为城镇面积扩展量与城镇大小成正比, 东部大于西部。①1975~2006年研究区内所有县级以上城镇面积变化统计结果表明, 城镇面积变化共涉及县级以上城镇780余个, 其中省会及直辖市15个, 省会及直辖市城市面积扩展大于小型城市, 排名均在前20名中。城镇面积增长最大的北京市, 从1978年的182.37 km²增长到2007年的1 049.87 km², 增长了475.68%; 城镇面积增长最小的是惠农县, 仅为0.2 km², 30 a来城镇面积基本没有变化。②1975~2006年这31 a间, 在城镇面积扩展最大的20个城镇中, 除塘沽区(隶属于天津市)以外, 其余19个城镇全部为直辖市或省级市, 说明城市面积扩展大于县镇; 而在城镇扩展面积最大的前20个城镇中, 只有西安市位于西部内陆地区, 其余都属于环渤海区域的东部城市, 说明东部沿海城市扩展大于西部内陆城市(表3)。

表3 1975~2006年城镇扩展面积最大的前20个城镇(km²)

对研究区范围内186个城市的进一步分析研究表明: 1975~2000年的25 a中, 扩展速度最快的前3个城市为北京市、青岛市、石家庄市; 扩展速度最慢的3个城市为甘肃省平凉市、陕西省华阴市、河南省偃师市; 扩展幅度最大的3个城市为河北省任丘市(15.85倍)、安徽省淮南市(13.42倍)、河北省沙河市(10.54倍); 扩展幅度最小的3个城市为甘肃省平凉市(0倍)、陕西省华阴市(0倍)和甘肃省兰州市(0.01倍)。城市面积平均扩展幅度为123.42%。2000~2006年的6 a中, 城市面积扩展速度最快的前3个城市为北京市、山东省临沂市和即墨市; 扩展速度最慢的是22个面积基本没有增加的城市, 包括甘肃省平凉市、兰州市、武威市、西峰市、临夏市、白银市和天水市, 山西省霍州市、潞城市和原平市, 宁夏回族自治区青铜峡市、灵武市、吴忠市和石咀山市, 河南省汝州市、登封市和新郑市, 河北省韩城市, 陕西省宝鸡市、渭南市, 内蒙古乌海市和青海省西宁市。这22个城市中包括了研究区内甘肃省、宁夏回族自治区和青海省的大多数城市, 而且这些城市都在内陆地区。在这6 a中, 扩展幅度最大的3个城市为河北省唐山市新区(6.69倍)、山东省章丘市(5.11倍)和淄博市(4.56倍)。城市面积平均扩展幅度为86.76%。

纵观1975~2006年的31 a中, 城市扩展幅度呈现先快后慢的趋势, 平均城市面积扩展幅度为317.26%。其中, 城市面积扩展幅度超过1 000%有33个城市, 所覆盖省份包括山东、河北、河南、安徽和江苏省。

3.2 扩张机制分析

(1)工业化规模聚集导致城市化规模不断扩大。传统工业和城市化理论指出, 工业化规模聚集的结果之一就是城市化规模的不断扩大, 并且伴随着生产要素从第一产业大量流入城市^[7]。经济圈的城市化发展不是仅仅以原有老工业城市为基础而发展起来的, 而是伴随着迅速增长的新兴城市。这些城市的区域往往地处核心城市间的交通走廊地带, 非农产业的发展尤为迅猛。例如, 在胶济铁路沿线迅速发展起来的即墨市, 从原来的2 ~3 km²的县城规模发展成了近40 km²的中小型城市。潍坊市也从原县城规模发展到拥有市区面积176.33 km²的大型城市。

经济圈的形成, 是城市经济聚集的又一表现。区域化的一个重要特征是“ 城市-区域” 的一体化, 城市和区域之间有着不可分割的内在联系, 没有中心城市圈, 也就没有经济聚集的区域化过程^[6]。中心城市的形成和发展, 一方面表现为城市本身规模的扩展, 另一方面是与周边地区经济交流的频繁, 形成一个中心城市圈。例如青岛中心城市周围聚集了胶南、胶州、平度、即墨、莱西等5个城市; 天津周围的中小型城市更是星罗密布, 构成了一个大城市为中心的城市圈。

(2)经济发展是城镇面积扩张的决定性因素。城镇面积的扩张速度随着经济发展的波动而变化, 当经济处于高速发展阶段时, 带来实际收入水平和城市建设投资的增加, 促使城镇的加速扩展。研究区内在产业结构发生显著变化、总体保持快速增长的情况下, 农业所占的比重有较大幅度的降低, 第二、三产业比重加大较快。产业结构的变化和经济的快速发展, 大大加快了城镇化的进程。

(3)交通建设对城镇扩张有指向性作用。交通的发展促进了城镇空间扩张并改变城市外部形态, 是城镇空间扩展的牵动力、对城镇空间扩张具有指向性作用^[8]。流域内各级地方政府都积极筹措资金增加公路项目投入, 新建和改善了一大批公路, 一方面有力地促进了本区国民经济迅速、健康发展, 另一方面又大大地改善了投资环境, 吸引了大量外资。特别是进入20世纪90年代以来, 各级地方政府又变单独作战为联合作战, 对公路建设项目进行统筹规划, 正在不断地改善研究区的投资环境。

(4)地理环境影响城镇的发展。地形地貌等地理环境因素影响城镇的发展。东部沿海地区海拔低, 城镇密集; 西部内陆地区海拔相对较高, 城镇分布稀疏。总的来看, 平原区城镇扩展速度高于山地城镇扩展速度, 其中高原区城镇发展速度较慢, 中、低山区和平原城镇发展速度较快。

4 结论

(1)国民经济快速发展、城市化水平不断提高、交通基础设施不断改善、城镇人口增加、有利的基础地质环境等是城镇扩张的主要原因。

(2)随着我国经济的不断发展, 城镇用地扩展进程可能进一步加快。政府部门必须通过合理规划、优先发展资金密集型产业, 提高城镇土地利用效益, 这是解决城镇扩展过快问题的重要途径。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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王琳, 徐涵秋, 李胜. 福州城市扩展的遥感动态监测[J]. 地球科学, 2006, 8(4): 129-135.

本文以1996年9月6日和2003年5月29日两个时相的LandsatTM/ETM+卫星影像为数据源,结合相应时相的SPOT卫星数据,通过压缩数据维的方式,提取了福建省福州市的城市建筑用地信息,分析了从1996年至2003年间福州市的城市扩展动态变化情况及原因,并将此变化与福州市城市总体规划(1995～2010)相比较,研究结果认为,福州城市扩展变化与规划是相吻合的.

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吴宏安, 蒋建军, 周杰, 等. 西安城市扩张及其驱动力分析[J]. 地理学报, 2005, 60(1): 143-149.

In this study, we extracted urban boundary of Xi'an with supervised classification and Normalized Difference Barren Index (NDBI), respectively. Supervised classification is the most common method in obtaining land use/cover information. In this study, after data pre-processing, training samples were selected according to spectral features. Unlike conventional classification of land use/cover, in this paper, only two classifications of land cover were chosen, which were urban areas and non-urban areas. This could avoid the urban areas from the effects of too many classes, so that the urban areas could avoid being divided into too many classes. Then maximum likelihood classification was used to map the land use/cover of Xi'an. NDBI is an index like NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), which can reflect the information of barrens on the ground. As the spectrum of built-up area is similar to barrens, NDBI is used to obtain urban built-up information. Like NDVI, it is defined as NDBI = (band5-band4)/(band5+band4). By comparing the two different methods, we find that the urban boundary derived from TM image using supervised classification is more accurate than that using NDBI, because the image of NDBI contains not only urban information but also barrens. What's more, it is difficult to distinguish them. Thus, we achieved urban expansion of Xi'an from 2000 to 2003 using supervised classification. Through the analysis of urban boundary of Xi'an in 2000 and 2003, it shown that during the three years, urban expansion in Xi'an was very quick. The urban area of Xi'an in 2000 was 253.37 km 2 , but in 2003 it reached 358.60 km 2 , an annual average increase rate of 12.3%. By analyzing related statistics of Xi'an, we drew the conclusion that the rapid urban expansion in Xi'an has been closely related to the fast growth of social capital assets investment and economic development of the Xi'an city since great development of western China. The statistic data show that during the three years from 2000 to 2003, the social capital assets investment rose from 23.2 billion RMB to 47.9 billion RMB, and the GDP of the city of Xi'an grew to 94.0 billion RMB from 64.3 billion RMB. In addition, the increase of population and the development of infrastructure like traffics are also important factors to it.

随着人口的增长与经济的发展,尤其我国西部城市在西部大开发的背景下,大中城市的扩张十分明显,深刻地影响城市周边的生态环境。如何快速准确地获取城市扩张信息,并分析其驱动力机制,对于指导城市规划,优化西部生态环境与可持续发展都具有十分重要的意义。作者分别采用了监督分类法和归一化裸露指数 (NDBI) 法提取了西安市的城市边界信息,并对二者进行对比分析,认为监督分类法提取的城市边界信息较为准确。在此基础上通过对相关统计资料的分析,认为西安市城区快速扩张与西部大开发以来西安市固定资产投资额的大幅增加以及经济的快速发展有密切的关系,此外人口的增加、交通等基础设施的发展也是重要的驱动因素。

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吴铮争, 宋金平, 王晓霞. 北京城市边缘区城市化过程与空间扩展——以大兴区为例[J]. 地理研究, 2008, 27(2): 285-293.

The analysis on spatial expansion of the urban fringe lays the foundation for the research on urban spatial structure and formation evolution in the future. Based on the data of urban land use in Daxing District, extracted from TM remote sensing images in 1994, 2001 and 2006, this article conducts an analysis on the temporal and spatial characteristics of urban land use in the urbanization.process of the past ten years urbanization, through studying the intensity index, gradient index and spatial expansion pattern and other factors involved in the expansion of the built-up areas, and provides basis for identifying the orientation of urban land use in the urban fringe and improving the efficiency of land use and urban and rural construction. The result shows that urbanization of Daxing primarily concentrated on the later study period, with ever increasing in intensity of expansion of the urban land use; construcion lands are distributed in the gradient of urban expansion in an uneven manner, with two stable growth areas, generally in highly urbanized area and rural area whose gradient indexes are above 0.8 and below 0.2 respectively. The increasing expansion of the central urban district and its area has resulted in an evident trend that the built-up areas are concentrated on high index sect:ons, with large-scale increase in built-up areas in low index sections due to the rapid development of small towns in rural areas. The whole district was separated into three levels by the urbanization gradient, i.e., the high speed-urbanization belt, rapid-urbanization belt and slow-urbanization belt.The high-speed-urbanization belt, close to the central district, is in the dominant position, but is declining owing to the restriction of the land supply. Rapid-urbanization belt expands mainly along an axis which has exerted stable impact on the urbanization of Daxing. With the rapid development of urban economy,the separated pattern is becoming a main pattern of spatial expansion of the urban fringe, with an increasingly dramatic influence on the spatial expansion, leading to rapid increase of the number of constructed areas.

1. School of Geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 2. school of public Administration,Renmin University.Beijing 1000872,China

城市边缘区空间扩展研究是探讨城市未来空间结构和形态演变的基础。本文基于北京大兴区1994、2001和2006年3期TM遥感影像资料提取城镇用地信息,通过对城市扩展强度、城市扩展梯度、城市边缘区空间扩展模式等建设用地的总体扩张行为进行研究,分析研究区十多年来城市化进程中城镇建设用地扩展的时间过程和空间格局特征,对明确未来城市边缘区土地利用发展方向,提高土地利用效率和城乡建设效益提供基本依据。结果显示,大兴区城市土地利用扩展强度不断增强;中心城区以及中心区面积的不断扩张,导致建设用地在高指数区间集中的趋势明显,农村地区小城镇建设的高速发展使得低指数区间的建设用地面积大幅度增加;根据城市化扩展梯度,大兴区分为城市化高速扩展带、城市化快速扩展带和城市化低速扩展带;紧邻中心区的城市化高速扩展带,以集中连片式扩展为主,该模式在边缘区空间扩展中居于主导地位。城市化快速发展带土地利用以轴向扩展模式为主,轴向扩展稳定地影响着大兴区城市化进程。独立发展模式随着城市经济的快速发展其影响将明显增强,逐渐成为城市边缘区空间扩展的主要形式。

... 王琳等利用多种遥感数据研究了福州、南京、天津、北京、长沙及乌鲁木齐等城市的扩展和空间形态变化^[2,3,4] ...

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This paper studies the principles and method of fast remote-sensing information extraction for urban built-up land, taking Fuzhou city as an example. With the detailed analysis and clarity of several existing normalized difference indices, the study selects three indices, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) to represent three major urban land use/cover classes, i. e. , built-up land, water body and vegetation, respectively. The three index images are generated from a Landsat ETM + subscene of Fuzhou city and then used as three bands to compose a new image. This dramatically compresses the original eight-band ETM+ image into a three-band image, reduces band correlations and data redundancy, thus significantly simplifiying the band spectral analysisprocedures. The spectral signature analysis only needs to be performed on this three-index composite image and the signature differences among the three major urban land use/cover classes are revealed much easier than being done with multi-bands. Based on the revealed signature differences, the built-up land is finally extracted through a simple logic calculation. The result achieves a 91.3% overall accuracy. Therefore, the method is a fast and accurate one for the remote-sensing information extraction of urban land use without human interference. In addition to the above built-up land information extraction study, the paper proposes a Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) based on the NDWI of Mcfeeters (1996) , which uses MIR wavelength (ETM + band 5) instead of NIR wavelength to construct the index. The replacement largely enhances the contrast of the water bodies with the other land use/cover classes and reduces the spectral confusion with the other classes. Therefore, the MNDWI is more suitable for delineating features of polluted urban rivers/lakes. The advantages of using SAVI instead of NDVI in the urban study are also discussed in this paper.

以福州市ETM+影像为例,研究了城市建筑用地信息快速准确提取的原理和方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析以及对同名异义和异名同义现象的甄别,选取了归一化差异建筑指数(NDBI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)来代表城市建成区的三种最主要的土地利用类型--建筑用地、水体和植被。在此基础上进一步对这三个新的指数波段进行谱间特征分析,最后利用基于规则的逻辑判别运算将城市建筑用地信息提取出来。研究表明这一方法可以使繁杂的多波段谱间分析得以简化, 是一种快速准确、未经人工干预的建筑用地信息提取方法。本文还探讨了在城市建成区的研究中采用SAVI指数替代NDVI指数的优点。

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正新中国成立以后西安的第一轮城市总体规划, 是伴随发展国民经济的第一个五年计划的实施而诞生的。1953年,第一个五年计划开始,西安城市总体规划也开始编制。1954年8月编制完成, 报送中央。同年10月29日国务院批准《1953年 -1972年西安市总体规划》(图1)。这个总体规划勾画的是1953-1972年西安城市发展的前景, 适应了社会主义建设的需要,为西安的发展奠定了比较好的基础。我有幸亲历了这一轮西安城市总体规划的编

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2008

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李加林, 朱晓华, 张殿发. 群组型港口城市用地时空扩展特征及外部形态演变——以宁波为例[J]. 地理研究, 2008, 27(2): 275-285.

Ningbo, classic group city, is the central city of the south Yangtze River Delta and is one of the economically developed coastal areas. Since the late 1970s, its urbanization process has been quickened greatly, which resulted in substantial increase in both urban areas and urbanization intensity. The landsat MSS, TM/ETM satellite images, which were respectively acquired in five periods of 1979, 1990,1995,2000 and 2005, were used to extract urban land information and analyze urban growth data with the help of remote sensing and GIS software. We analyzed the spatio-temporal characteristics including urban growth speed, growth intensity and fractal dimension. Additionally, outer spatial form of urban expansion in Ningbo city was also analyzed. The results are as follows. (1) From 1979 to 2005, the growth speed and the growth intensities of urbanized area in Ningbo city were accelerating obviously. To the three districts, there are some differences in the growth speeds and intensities. (2) The fractal dimensions of urbanized land structure were fluctuant and relating to the growth process of urbanized land. When the shape of urbanized land tends to be regular, the fractal dimension will decrease. (3) The mode position of index of the growth intensities related to shape centre of the urbanized land tends moving toward the outside. But the change of the mode value differs from each other in the three districts. (4) The direction of spatial expansion of urbanized land was obviously related to transplanting of port and the development of port economy. (5) With the transplanting of Ningbo port from river port, estuary port to coastal port, the evolvement of outer spatial form of Ningbo city was from the type of single central city with river port, enclave group city of estuary port with "one city and one town", enclave group city of coastal port with "one city and two towns" and discontinuity zonal city of coastal port with "one city and many towns". Finally, the "T-shaped" outer spatial form of modern Ningbo city composed of towns along the coast and towns along the Yong jiang River will come into being.

1. Coastal Resources and Environment Research Center, Ningbo University, Ningbo 315211 China; 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS,Beijing 100101,China

以多时相Landsat MSS、TM和ETM 卫星影像为数据源,提取宁波城市各组团(三江片、镇海片和北仑片) 多时相的用地信息,分析了港口城市用地扩展的时空特征及外部形态演变过程。结果表明: (1) 1979年以来,宁波城市用地面积扩展速度和扩展强度不断提高,但各个组团的表现有较大的差异。(2) 各组团城市用地空间结构分维数的波动与城市用地的空间扩展模式表现出明显的相关性。(3) 3个组团的城市用地扩展强度指数峰区相对城市质心有不断外移趋势,但扩展强度指数峰值的变化在各个片区有一定差异。(4) 3个组团城市用地外部形态演变在不同方向上的差异性与宁波港口迁移及港口经济的发展密切相关。(5) 随着宁波港口从内河港向河口港、海岸港的迁移,宁波城市外部形态演变经历块状单一集中型内河港城市、 "一城一镇"飞地式群组河口港城市、"一城二镇" 飞地式群组海港城市和"一城多镇"不连续带状群组海港城市发展阶段,最后将形成"T"型带状群组现代化国际港口城市。