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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 208-213    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.28
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基于夜间灯光数据的城市群蔓延指标
刘璐1,2()
1.哈尔滨工业大学深圳研究生院城市规划与管理学院,深圳 518000
2.深圳市房地产评估发展中心,深圳 518000
Urban sprawl metrics based on night-time light data for metropolitan areas
Lu LIU1,2()
1. School of Urban Planning and Management,Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen 518000, China
2. Center for Assessment and Development of Real Estate, Shenzhen 518000, China
全文: PDF(2447 KB)   HTML  
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摘要 

快速城镇化带来了城市蔓延现象,而对城市蔓延现象的定量化研究在现有文献中却十分少见,尤其是对适用于大片区域且易于计算的定量化指标仍然很少涉及。因此,设计了一套基于城市群尺度的蔓延指标,包括从夜间灯光(night-time light,NTL)数据中提取的密度、发展分散度、多核心度及向心度4个方面的指标,同时采用这些指标对中国50个城市群区域进行了一系列计算。结果表明,这些指标相互独立,并从各方面揭示了城市群的形态特征,因此能够准确地表示各城市蔓延的程度。研究结果可为政府及规划部门制定城市群相关规划及政策提供基础研究方法,以促进城市群的健康发展。

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刘璐
关键词 夜间灯光(NTL)城市蔓延城市群    
Abstract

In the process of urbanization, a phenomenon called “urban sprawl” usually occurs. In the aspect of measuring and comparing urban sprawls among metropolitan areas, consistent and easy measuring or calculations are lacking although they are urgently required. Therefore, this study aims to introduce a set of metrics of urban sprawl, which include intensity, coefficient of variation, poly-centers and centrality extracted from the night-time light (NTL)data. Moreover, 50 metropolitan areas in China were used to test the feasibility of these metrics in representing urban sprawl and clarify the situation in China. The results show that these metrics are independent of each other, and can represent the urban sprawl accurately from various perspectives. The methods proposed in this paper would provide the useful tools for government and urban planners to understand urban sprawl so as to make appropriate policy and plan to achieve sustainable development of the metropolitan areas.

Key wordsnight-time light(NTL)    urban sprawl    metropolitan area
收稿日期: 2016-10-18      出版日期: 2018-05-30
:  TP79  
引用本文:   
刘璐. 基于夜间灯光数据的城市群蔓延指标[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 208-213.
Lu LIU. Urban sprawl metrics based on night-time light data for metropolitan areas. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 208-213.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.28      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/208
Fig.1  以京津冀为例的城市群边界
指标名称 定义 计算方式
密度(I) 城市周边郊区的发展强度 郊区的平均亮度
发展分散度(CV) 描述城市发展的分散程度 变异系数
多核心度(PC) 多中心的程度 NTL三维模型的山顶点个数/区域面积
向心度(CT) 城市的发展向城市中心集中的程度 像元值大于阈值的像元比例的累加和
Tab.1  城市群蔓延指标
Fig.2  中心城区与郊区界线
Fig.3  城市群的城市核心
Fig.4  向心度的计算
指标 Area I CV PC CT
Area 1.00 0.21 -0.168 -0.001 0.205
I 1.00 -0.780 0.040 0.530
CV 1.000 0.000 -0.420
PC 1.000 0.160
CT 1.000
Tab.2  指标间的相关系数
城市群名称 面积/km2 I CV PC CT CS
长江三角洲 >10 000 1.42 -1.15 -0.25 1.31 1.33
北京—天津—唐山 -0.54 0.86 0.20 0.03 0.55
珠江三角洲 2.41 -2.46 -0.68 2.40 1.67
中原 -0.81 0.69 0.40 -0.98 -0.71
山东半岛 -0.31 0.66 -0.30 -0.02 0.03
辽东半岛 5 000~10 000 -0.23 0.53 -0.50 0.26 0.07
济宁—枣庄 -0.87 0.83 0.63 -1.05 -0.47
太原—临汾 -0.66 0.07 0.28 -0.97 -1.29
海峡西岸 1.59 -1.25 0.24 0.44 1.02
成都 -0.22 0.60 0.88 -0.59 0.68
邯郸 -0.67 0.21 0.76 -1.11 -0.82
西安 -0.62 0.99 -0.40 -0.12 -0.15
台州 1.72 -1.58 0.50 0.24 0.88
石家庄 2 000~5 000 -1.69 1.56 0.77 -1.43 -0.79
武汉 0.67 -0.31 1.04 0.29 1.70
长治—晋城 -0.47 -0.63 0.47 -1.20 -1.83
潮汕 1.70 -1.47 0.64 0.57 1.44
青岛 0.43 -0.35 -0.83 1.30 0.54
烟台—威海 -0.01 0.13 -1.26 0.47 -0.68
长春 -0.79 1.25 0.47 0.09 1.02
重庆 0.81 -0.83 1.66 -0.07 1.58
长沙 1.46 -1.13 0.25 0.47 1.06
哈尔滨 -0.48 0.86 0.51 0.56 1.45
大庆 1.48 -1.20 -0.63 1.89 1.53
昆明 0.11 0.02 0.87 0.76 1.76
大同 -0.53 0.15 0.77 -0.63 -0.24
乌鲁木齐 0.13 0.25 -0.55 0.80 0.63
大连 1 000~2 000 0.49 -0.37 -3.31 1.22 -1.98
内蒙古 -1.13 -1.10 0.61 -1.04 -2.66
银川 -0.54 0.95 -0.59 0.00 -0.18
武汉 0.66 -0.99 -1.12 -0.21 -1.66
合肥 0.76 -0.74 0.31 1.67 2.00
连云港 -0.37 0.52 -0.29 -0.57 -0.71
柳州 -1.39 1.50 1.42 -1.34 0.19
燕南 0.92 -1.10 -2.10 -0.13 -2.41
张家口 -1.08 1.47 0.23 -0.70 -0.08
包头 -0.18 0.41 0.75 0.86 1.84
葫芦岛 -0.52 0.77 -2.54 -0.45 -2.73
淮南 -0.56 -0.42 0.06 -1.40 -2.32
南昌 1.13 -0.65 1.30 0.68 2.46
吕梁 -1.31 0.33 -0.13 -1.65 -2.76
兰州 -0.33 0.63 0.57 0.34 1.21
呼和浩特 -0.28 0.68 0.54 0.66 1.60
南宁 1.55 -1.35 1.23 1.50 2.93
贵阳 0.84 -0.63 0.39 0.02 0.61
淮安 -0.39 0.71 -2.04 0.34 -1.38
湛江 -2.12 1.99 -0.46 -1.74 -2.33
吉林 -0.03 0.51 0.32 0.67 1.46
西宁 -0.08 0.40 -0.53 -0.29 -0.51
阳泉 -0.75 0.27 -0.58 -1.17 -2.22
Tab.3  城市蔓延指标计算结果
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