开封市城市扩张动态监测及驱动因子分析

doi:10.6046/gtzyyg.2018.04.29

开封市城市扩张动态监测及驱动因子分析

刘昭华, 张春艳

江西理工大学建筑与测绘工程学院,赣州 341000

Dynamic monitoring and driving factors analysis of urban expansion in Kaifeng

LIU Zhaohua, ZHANG Chunyan

College of Architecture and Surveying and Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China

责任编辑: 李瑜

收稿日期: 2017-06-23 修回日期: 2017-12-5 网络出版日期: 2018-12-15

基金资助:

国家自然科学基金项目“面向特征语义单元的地理空间表达机制及特征语义GIS研究”资助. 41361077

Received: 2017-06-23 Revised: 2017-12-5 Online: 2018-12-15

作者简介 About authors

刘昭华(1977-),男,副教授,主要从事测量数据处理、资源环境遥感、数字摄影测量和遥感图像处理等方面的研究。Email:lhzhufang@163.com。。

摘要

近年来随着城市化进程的不断加深,城市扩张问题日益突出,土地资源浪费及生态环境污染问题也随之而来。采用支持向量机监督分类方法和人机交互解译方式对开封市土地利用进行分类,提取城市建成区范围,采用扩张速度指数(expansion speed index,ESI)、扩张强度指数(expansion intensity index,EII)、平均中心(mean centre,MC)和标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE)等指标分析开封市1990—2015年25 a间的城市建设用地扩张及其空间分布,并基于社会统计数据对城市扩张驱动因子进行分析。结果表明,开封市区建设用地呈扩张趋势,由1990年的38.08 km ²增加到2015年的125.86 km ²,扩张速度达3.51 km ²/a; MC和SDE分析得出,25 a间开封市城市平均中心位置变化不大,整体向西北方向移动; 1990—2009年建成区空间扩张呈均衡化; 2009—2015年建成区持续西扩,空间分布存在明显方向性; 利用SPSS软件对社会统计数据进行分析得出,城市人口数量及经济发展等是开封市城市扩张的主要驱动力。

关键词： 监督分类 ; 城市扩张 ; 扩张强度 ; SDE ; 驱动因子

Abstract

With the deepening of urbanization, the problem of urban expansion has become more and more prominent, and the problem of land resource waste and eco-environment pollution has also occurred with urban expansion. Based on the support vector machine (SVM) classification method and the way of man-computer interactive interpretation, the authors classified the land of Kaifeng and extracted the city proper, analyzed the urban construction land expansion and spatial distribution in the past 25 years by using the indexes such as expansion speed index (ESI), expansion intensity index (EII), mean center (MC) and standard deviational ellipse (SDE), and analyzed the drive factor of urban expansion based on the social statistics. The results reveal that, firstly, the urban construction land of Kaifeng expands from 38.08 km ² in 1990 to 125.86 km ² in 2015, with the expansion speed reaching 3.51 km ²/a. Secondly, MC and SDE show that the average central position of Kaifeng City has changed a little in the past 25 years, it has moved northwest entirety, and the spatial distribution of construction land tended to expand evenly from 1990 to 2009, the construction area continued to expand and the spatial distribution was directional obviously from 2009 to 2015. Finally, it is concluded that the quantity of urban population and the economic development are the main driving forces of urban expansion in Kaifeng City.

Keywords： supervised classification ; urban expansion ; expansion intensity ; SDE ; driving factors

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本文引用格式

刘昭华, 张春艳. 开封市城市扩张动态监测及驱动因子分析. 国土资源遥感[J], 2018, 30(4): 193-199 doi:10.6046/gtzyyg.2018.04.29

LIU Zhaohua, ZHANG Chunyan. Dynamic monitoring and driving factors analysis of urban expansion in Kaifeng. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES[J], 2018, 30(4): 193-199 doi:10.6046/gtzyyg.2018.04.29

0 引言

城市作为一种特殊地域空间的存在,是自然社会经济的综合结果,是一个国家经济发展的重要载体,它的产生及发展以空间土地利用为主要依托。20世纪90年代以来,经济驱动及政策调控促使城市建设用地持续扩张,许多学者对此展开了广泛研究^[1]。Masek等^[2]利用Landsat遥感影像对华盛顿1973—1996年城市扩张过程进行了动态监测及演示; Braimoh等^[3]利用Landsat TM影像对城市土地利用变化的空间因素进行研究,反演了拉各斯市的城市扩张演变过程; 何春阳等^[4]利用长时间序列的Landsat TM/MSS数据,对北京市1975—1997年城市化基本过程和驱动机制进行了分析研究,对城市规划、产业发展和土地空间格局的变化研究提供了关键技术; 曾永年等^[5]根据地表热特性与城市扩展强度的关系,以长沙市为例,利用地图密度指数,定量确定长沙市的扩张范围及其发展强度; 刘庆等^[6]利用1999—2008年土地利用变更调查数据和统计年鉴数据,研究10 a间长株潭城市群耕地资源的时空格局变化; 杨晓楠等^[7]针对HIS指数的缺点,构建了改进的居民地指数,有效降低了研究区裸土及水体对城市信息提取的影响,利用DMSP-OLS夜间灯光数据和可见光-近红外遥感影像对中国和美国城市进行提取; 刘盛和等^[8]以多期遥感数据为基础,将RS和GIS技术相结合,对城市扩张的面积变化、扩张速度等进行了空间变化特征的研究演示; 华伟等^[9]以经济发展迅猛的上海市为研究区,强调要在节约土地资源基础上选择城市发展的模式; 吴次芳等^[10]采用经济计量等方法从定量方面探讨了城市化与城市用地增长的动态关系,指出城市建设用地增长的同时也带动了城市化发展。但到目前为止,在对我国的城市扩张研究中,研究对象大多是大城市及沿海发达城市,中部城市用地扩张研究较少,这样很难从整体上把握我国城市扩张的状况。

河南省开封市是国家历史文化名城,著名旅游城市,中原城市群核心区的中心城市之一^[11],故及时系统、全面地了解其用地扩张过程显得尤为重要。本文采用开封市区1990年、1994年、2001年、2004年、2009年及2015年6期Landsat遥感影像,采用支持向量机监督分类方法和人机交互影像解译方法进行土地利用分类,提取各时期城市建成区范围; 运用城市扩张分析指数,揭示1990—2015年间开封市城市建成区的扩张变化及空间分布特征,并对其驱动因子进行分析,为开封市城市用地变化动态监测、土地可持续利用及生态环境保护提供依据,也为我国中部的发展中城市进行区域开发提供借鉴。

1 研究区概况

开封市位于河南省中东部、黄河下游南岸的E113°52'15″~115°15'42″,N34°11'45″~35°01'20″之间区域,东与商丘市相连,西与省会郑州市毗邻,南接许昌市和周口市,北依黄河与新乡市隔河相望。开封市简称汴,作为国务院首批的国家历史文化名城之一,它承载着厚重的历史文化,先后曾有夏、魏、后梁、后晋、后汉、后周、宋和金等8个王朝建都于此,史称八朝古都,也是我国6大古都之一。现开封市下辖鼓楼、龙亭、禹王台、顺河和祥符5个市辖区,以及尉氏、兰考、杞县和通许4个县。作为我国重要的商品粮生产基地以及重要的历史文化旅游城市,开封市的社会经济发展条件较好,近年国民经济增幅显著,但整体上还是属于我国欠发达地区之一。

2 数据源及数据处理

2.1 数据源

选用1990年、1994年、2001年、2004年和2009年的Landsat TM及2015年Landsat8 OLI遥感影像作为主要数据源; 采集时间为8—9月,均为无云高质量影像,满足应用需求。

非遥感数据主要包括河南省行政区划图、开封市行政规划图、开封市矢量边界、1990—2015年开封市社会经济统计资料、河南省统计年鉴及开封年鉴统计资料等。

2.2 数据处理

选取开封市的5个市辖区为研究对象,利用ENVI5.3软件对6期遥感数据进行辐射定标和大气校正,并以2015年影像为基准进行几何纠正。利用开封市矢量边界裁剪出研究区域,采用支持向量机监督分类方法进行土地利用解译、分类; 结合ArcGIS10.2软件对解译的影像做空间统计分析,绘制出6个时期的土地利用现状图,并采用人机交互解译方式分别提取各时期开封市城市建成区。

获取开封市各时期的社会经济统计数据,利用SPSS19.0软件对数据进行标准化,并进行因子分析,得出1990—2015年间开封市城市用地扩张中的主要驱动因子。

3 结果与分析

为进一步反映城市扩张特征,从定量和定性2个角度,即城市扩张数量和空间分布形态2方面对开封市25 a间的城市建成区变化进行分析。

3.1 城市扩张数量分析

3.1.1 扩张分析指标

采用的城市扩张数量分析指标主要包括: 建成区面积变化、面积相对变化率、年均扩张速度及扩张强度指数。

1)建成区面积变化。建成区面积变化是城市扩张最直接的表现,公式为

(1)

ΔS = S_{b} - S_{a}

(2)

θ = (S_{b} - S_{a}) / S_{a}

式中: $ΔS$ 为建成区面积增量; $θ$ 为建成区面积相对变化率; $S_{a}$ 为研究区前一期的建成区面积; $S_{b}$ 为研究区后一期的建成区面积。

2)扩张速度。公式为

(3)

ESI = (S_{b} - S_{a}) / T

式中: $ESI$ 为年均扩张速度; $T$ 为时间间隔,a。

3)扩张强度。城市扩张强度主要用于比较不同时期城市扩张的快慢及强弱程度,可用城市年均增加面积和基年面积之比来表示^[12]。该数值越大,表示扩张速度越快,即

(4)

EII = [(S_{b} - S_{a}) / S_{a}] / T \times 100 %

式中 $EII$ 为城市扩张强度指数。

根据上述公式分别计算各个时期各城市扩张数量分析指标,结果如表1所示。

表1 1990—2015年开封市建成区扩张情况分析

Tab.1 Expansion data analysis of construction area of Kaifeng in 1990—2015

时期	面积变化量/km²	面积相对变化率/%	扩张速度/ (km²·a^-1)	扩张强度/ a^-1%
1990—1994年	4.46	11.72	1.12	2.93
1994—2001年	19.44	45.70	2.78	6.53
2001—2004年	11.00	17.75	3.67	3.67
2004—2009年	19.53	26.76	3.91	3.91
2009—2015年	33.35	36.04	5.56	5.56
1990—2015年	87.78	230.52	3.51	1.02

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由表1可得,25 a间开封市建成区面积在不断扩大,从1990年的38.08 km²增加到2015年的125.86 km²,呈现中高速扩张增长趋势。其中,1994—2001年城市建成区扩张强度最大,但由于其年份间隔也是最长,所以扩张速度并不是最大; 2009—2015年间建成区面积增长量最大,面积相对变化率也是最大,并且在此期间城市扩张显著,扩张强度指数达5.56 a^-1%。

3.1.2 城市扩张空间形态分析

城市空间形态变化反映了城市的空间布局结构情况。通过对城市空间形态变化的分析,可以归纳总结出该城市扩张的过程和扩张规律,从而为该地区的区域规划及土地管理提供借鉴^[13]。在ArcGIS软件中,将提取的各时期建成区进行叠加分析,并赋予不同的颜色。建成区变化情况如图1所示。

图1

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图1 1990—2015年开封市城市建成区变化示意图

Fig.1 City expansion of Kaifeng in 1990—2015

图中,黄色为1990年开封市建成区的基础范围; 红色为1994年比1990年增加的范围,即1994年建成区实际范围应为红色区加黄色区; 依次类推,可知各时期开封市建成区的实际范围(不考虑区域内个别图斑变化)。

采用城市平均中心及标准差椭圆揭示开封市城市扩张空间形态的分布变化。

1)城市平均中心。城市平均中心位置的转移是城市扩张的表现形式之一,一定程度上能够反映城市扩张的时空过程及方向性,即

(5)

{\bar{X}}_{ω} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} ω_{i} x_{i} / \overset{n}{\sum_{i = 1}} ω_{i}

(6)

{\bar{Y}}_{ω} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} ω_{i} y_{i} / \overset{n}{\sum_{i = 1}} ω_{i}

式中: ${\bar{X}}_{ω}$ , ${\bar{Y}}_{ω}$ 为城市平均中心坐标; $x_{i}$ , $y_{i}$ 为区域范围中每一个小图斑的平均中心坐标; $ω_{i}$ 为权重。

结合ArcGIS软件,在Excel表格中计算出25 a间开封市城市平均中心位置差异。地理空间参考统一采用WGS84坐标系统,计算结果如表2所示。

表2 开封市25 a间城市平均中心坐标位置变化

Tab.2 Changes of urban mean centre position of Kaifeng in the 25 years

参数	1990年		1994年		2001年		2004年		2009年		2015年
	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y	X	Y
坐标/km	257.47	3 853.26	257.09	3 853.41	255.74	3 853.12	256.58	3 854.64	256.30	3 854.26	254.72	3 853.82
变化/km			-0.38	0.15	-1.73	-0.14	-0.89	1.38	-1.17	1.00	-2.75	0.56
变化方向			西	北	西	南	西	北	西	北	西	北

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由表2可知,25 a间开封市城市平均中心坐标变化量为: $ΔX$ =-2.75 km, $ΔY$ =0.56 km,中心整体向西北方向移动; 其中2009—2015年,城市中心向西移动最为明显。

2)标准差椭圆。标准差是定性反应空间数据分布的参数之一,其长半轴表示数据分布的主方向,短半轴表示垂直主方向的数据分布趋势。椭圆的扁率越大,表示数据分布的方向性越明显^[14](图2)。

图2

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图2 1990—2015年城市中心及标准差椭圆方向分布

Fig.2 City centre and standard ellipse in 1990—2015

根据上述中心坐标值绘制出开封市各时期的城市平均中心及标准差椭圆,由图2可知,1990—2015年间,标准差椭圆面积不断增大,说明建成区呈扩张趋势; 1990—2009年的标准椭圆长短半轴相差不大,说明城市呈均衡扩张; 2015年的标准差椭圆面积突增,扁率显著增大,表明城市扩张方向性更加明显,呈西扩状态,与表1中的面积变化统计量也能保持一致。

3.2 城市用地扩张驱动因子分析

城市扩张的影响因素主要分为自然因素和社会经济因素2大类,其中起主导作用的因素是城市社会经济活动^[15]。本文从定量分析和定性分析2个角度对开封市1990—2015年间城市用地扩张的驱动因子进行分析。

3.2.1 开封市地类转换

为了对城市用地扩张的驱动因子进行分析,利用ArcGIS软件对1990年和2015年的开封市土地分类矢量图进行叠加分析。利用2015年建成区矢量边界对1990年土地分类矢量图进行裁剪及叠加分析,得出1990—2015年间开封市区土地利用类型转移矩阵,结果如表3所示。

表3 开封市1990—2015年地类转换矩阵

Tab.3 Land conversion matrix of Kaifeng in 1990—2015(km²)

年份	地类	1990年
年份	地类	林地	草地/园地	裸地	建设用地	耕地	水域	总计
2015年	林地	0.65	0.76	0	0.56	0.35	1.16	3.48
	草地/园地	4.97	6.19	3.13	3.31	2.59	1.39	21.58
	裸地	2.14	1.49	0.10	1.83	0.93	0.38	6.87
	建设用地	22.69	11.48	2.87	31.92	14.94	3.88	87.78
	耕地	0.47	0.21	1.08	0.13	0.43	0.05	2.37
	水域	1.16	1.24	1.92	0.33	2.63	1.23	8.51
	总计	32.08	21.37	9.10	38.08	21.87	8.09	130.59

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由表3可知,1990—2015年间,建设用地面积不断增加,各土地类型都有向建设用地转换,林地、耕地面积大幅度减少,草地/园地、裸地及水域面积变化相对不明显。由于大量的耕地、林地分布于城市的郊区,随着研究区城市面积的扩张,尤其2009—2015年间城市大面积西扩,首先占用的就是位于城乡结合部的耕地及林地。随着城市的发展,开封市大力发展旅游事业,绿地及水域覆盖面积有所增加。

3.2.2 驱动因子定量分析

从研究区实际情况出发,收集开封市相关社会统计数据作为指标,对开封市城市用地扩张进行分析。指标数据主要包括年末全市总人口数、全市生产总值、全年全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、第一产业增长、第二产业增长及第三产业增长等社会经济数据。考虑到数据指标单位不一致性^[16],故采用标准化数据进行讨论,如表4所示。

表4 开封市城市扩张驱动力标准化数据

Tab.4 Standardized data of driving forces of city expansion of Kaifeng

年份	年末全市总人口/万人	全市生产总值/亿元	全年全社会固定资产投资/亿元	社会消费品零售总额/亿元	第一产业增长/%	第二产业增长/%	第三产业增长/%
1990年	-1.439	-0.807	-0.598	-0.719	-1.756	0.841	1.704
1994年	-0.795	-0.702	-0.568	-0.676	1.313	1.641	-0.534
2001年	0.088	-0.467	-0.519	-0.469	0.244	-0.653	-0.814
2004年	0.211	-0.292	-0.438	-0.340	0.347	-0.500	-0.610
2009年	0.535	0.434	0.165	0.310	-0.085	-0.525	0.737
2015年	1.400	1.834	1.957	1.896	-0.063	-0.805	-0.483

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使用SPSS19.0软件对数据进行分析。由于因子分析结果中只能看出各变量间的相关性,并不能对其作出直接的判断,故此对各个指标作了主成分分析,得出特征值及方差百分比,结果如表5所示。

表5 成分矩阵

Tab.5 Component matrix

指标	F1	F2
年末全市总人口/万人	0.968	-0.146
全市生产总值/亿元	0.965	0.186
全年全社会固定资产投资/亿元	0.923	0.228
社会消费品零售总额/亿元	0.954	0.206
第一产业增长/%	0.164	-0.946
第二产业增长/%	-0.744	-0.086
第三产业增长/%	-0.404	0.875

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由表5数据分析得出,前2个因子的特征值之和占总方差的88.475%,其中第一成分F1特征值为4.375,占总方差的62.495%,第二成分F2特征值为1.819,占总方差的25.980%,即这2个主成分可以用来反映原始指标数据的相关信息。故得出第一、第二主成分为主要的驱动因子。根据数据分析的成分矩阵及特征值,计算成分得分系数,如表6所示,第一主成分与年末全市总人口、全市生产总值、全年全社会固定资产投资及社会消费品零售总额4个指标有较强的相关性,主要是人口及经济发展情况; 第二主成分主要与第三产业增长相关,反映的是经济发展变化情况。综上所述,人口及经济发展是开封市城市扩张变化的主要驱动因子。

表6 成分得分系数

Tab.6 Component Coefficient

指标	F1	F2
年末全市总人口/万人	0.221	-0.080
全市生产总值/亿元	0.221	0.102
全年全社会固定资产投资/亿元	0.211	0.125
社会消费品零售总额/亿元	0.218	0.113
第一产业增长/%	0.037	-0.520
第二产业增长/%	-0.170	-0.047
第三产业增长/%	-0.092	0.481

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3.2.3 驱动因子定性分析

1)人口因素。人口增长对土地的需求是土地利用状况变化的主要原因之一^[17]。开封市年末人口总数从1990年的416.93万人增加到2015年的516.69万人,常住人口达到454.26万人,自然增长率为5.16‰,城镇化率达到44.23%。随着城市化进程的推进,非农业人口越来越多,城市用地需求问题随之而来,城市人口数量的增加带来了城市用地的扩张变化^[18]。

2)经济因素。张琦等^[19]从宏观经济学角度分析,认为在土地自然供给量足够的情况下,城市只要存在用地需求,向外扩张的趋势必然存在。城市经济的快速发展是城市扩张的根本驱动力。根据统计数据,1989年开封市国内生产总值仅为44.14亿元,到2015年增至1 604.8亿元,增加36倍多,经济发展迅猛; 同时全年全社会固定资产投资由1990年的2.55亿元增长到2015年的1 354.45亿元,不仅是数值上近530倍的差异,更体现了开封市近年来的迅速崛起,经济繁荣; 社会消费品零售总额由1990年的23.7亿元增长至2015年的747.14亿元,国有及国有控股投资相对往年呈现增加趋势,民间投资包括第一、第二及第三产业稳步增长; 截止2015年末,第一产业增加值为285.20亿元,增长4.40%,第二产业增加值为657.84亿元,增长9.10%,第三产业增加值为661.79亿元,增长12.30%,3项产业结构呈17.8∶41.0∶41.2的比例,整体上第一产业呈下降趋势,第二、第三产业呈上升趋势,并且第三产业比重首次超过第二产业。随着《郑汴新区的总体规划》^[20](2009—2020年)文件的实施,开封市也吸引了很多国内外各行各业众多企业的投资,带动了经济的发展; 同时开封市作为“八朝古都”,更是黄金旅游胜地,旅游业及服务业成为全市重点的发展项目,加快了城市新格局建设的步伐,不仅带来了全市产业结构布局的变化,随之而来的还有大量的流动人口及旅游收入。

3)其他因素。在《开封市城市总体规划(2008—2020)》中提到,开封市城市空间发展采取“中疏、北控、东调和南改”的策略布局,重点是向西发展,建设汴西新区,构筑面向区域的产业和服务职能^[21]。

城市交通是城市各项产业发展的基础,交通基础设施的大规模需求促使城市交通网络不断扩大,促进了土地利用的变化^[22]。随着《郑汴新区的总体规划》工作的推进,特别是汴西新区的大力建设,连通郑州的东西方向交通路网在逐渐增加完善中,这与上述结论中开封市城市西扩现象相一致。

4 结论

本研究基于开封市6个时期的Landsat系列遥感影像,运用支持向量机监督分类方法对开封市土地利用进行分类,提取城市建成区,并分析了各时段的城市扩张及空间分布形态; 同时结合相关社会经济统计数据,通过SPSSl9.0统计分析软件中的因子分析方法得出2个主要因子,并在此基础上对其主要驱动力进行定性分析,得出主要结论如下:

1)1990—2015年间,开封市城市建成区呈持续扩张,由1990年的38.08 km²增加到2015年的125.86 km²,年均扩张速度为3.51 km²/a,呈现中高速扩张。

2)1990—2015年间开封市城市平均中心位置的变化呈西北方向扩张趋势,其中2009—2015年间,建成区西扩现象更为明显,扩张范围更广。

3)利用SPSS19.0软件对社会统计数据进行主成分分析,得出城市人口数量及经济发展等是开封市区建设用地扩张的主要驱动因素,其中经济发展对城市扩张有着根本性的影响。

在对开封市城市扩张空间形态分析过程中,统计了各时期城市平均中心及对应的标准差椭圆,但仅定性分析了城市扩张的方向性,未从几何学角度具体分析在各个方向的扩张变化量。定量地刻画其空间分布特征,有待做进一步深入研究。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

常变蓉, 李仁东 .

武汉市建设用地扩张遥感监测及空间分异分析

[J]. 国土资源遥感, 2017,29(3):118-123.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.03.17.

URL [本文引用: 1]

为分析武汉市建设用地扩张时空特征,基于1990,2000,2005和2010年获取的Landsat影像数据,利用面向对象分类方法提取建设用地信息;采用城市扩张速度(expansion speed index,ESI)、扩张强度(expansion intensity index,EII)及综合扩张程度指数(expansion degree index,EDI)和标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE)空间分析方法分析该市1990―2010年建设用地扩张时序及空间分异特征.结果表明: 武汉市建设用地呈扩张趋势,20 a间扩张了749.9 km2,前期10 a、中期5 a和后期5 a间扩张面积分别占扩张总面积的19.06%,33.33%和47.61%;3个时段的ESI和EII均呈增大趋势,后期扩张程度尤为剧烈.SDE分析表明,20 a来武汉市建设用地空间分布呈离散趋势,前期局部扩张,中期趋于均衡扩张,这2个时段呈"东北→西南"空间分布格局;后期全局均衡扩张,空间分布不存在方向性.研究结果将有助于武汉市建设用地的理性扩张决策.

Chang B

, Li R

A study of remote sensing monitoring and spatial variation of construction land expansion in Wuhan City

[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017,29(3):118-123.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.03.17.