劉 璐
(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院城市規(guī)劃與管理學(xué)院,深圳 518000;2.深圳市房地產(chǎn)評(píng)估發(fā)展中心,深圳 518000)
由于人口的快速增長(zhǎng)及在城市地區(qū)的集聚,城市蔓延已經(jīng)成為全世界普遍的現(xiàn)象,在衡量城市地區(qū)是否以蔓延的方式進(jìn)行擴(kuò)張時(shí),大多數(shù)的實(shí)證研究都著眼于城市這一尺度,例如對(duì)亞特蘭大[1]和北京[2]的研究。然而沒有一個(gè)城市是孤立的,隨著城市的快速擴(kuò)張,多個(gè)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)等方面有著緊密聯(lián)系的相鄰城市發(fā)展聯(lián)結(jié)成為城市群。在研究城市群發(fā)展時(shí),不能把當(dāng)代城市現(xiàn)象當(dāng)成一個(gè)固定的、有明確邊界的、普遍可歸納的城市形態(tài)來(lái)理解; 相反,城市是處于持續(xù)變化的、沒有邊界的、不斷城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的。因此,大尺度的城市群是一種重要的表達(dá)形式[3],應(yīng)作為量化城市蔓延特征的適宜尺度。
城市蔓延現(xiàn)象的定義迄今為止還很模糊,但總體來(lái)說(shuō),城市蔓延可歸納為5個(gè)方面的內(nèi)容: ①低密度的發(fā)展; ②破碎化的土地利用; ③分散的和蛙跳式的發(fā)展; ④區(qū)域功能單一; ⑤不發(fā)達(dá)的公共交通[4-7]。城市蔓延對(duì)社會(huì)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)往往會(huì)帶來(lái)一些負(fù)面影響,比如能源利用率低下、農(nóng)田流失及不良城市環(huán)境滋生等[8-9],因此,對(duì)城市蔓延現(xiàn)象的研究顯得十分迫切。
現(xiàn)有文獻(xiàn)中,許多研究使用多種城市蔓延指標(biāo)量化分析城市蔓延現(xiàn)象[4,7,10-13]。然而,大多數(shù)量化指標(biāo)都是針對(duì)某一個(gè)國(guó)家或某一個(gè)城市,這些指標(biāo)很依賴于社會(huì)經(jīng)濟(jì)指數(shù)及土地利用情況,但對(duì)該地區(qū)以外的其他地區(qū)適用度并不高。同時(shí),大部分研究針對(duì)的是以美國(guó)為例的發(fā)達(dá)國(guó)家,很少有研究將目光放在其他發(fā)展中國(guó)家?,F(xiàn)有研究者普遍認(rèn)為,發(fā)達(dá)國(guó)家由于城市的郊區(qū)化,城市蔓延現(xiàn)象十分嚴(yán)重,并引起了許多已經(jīng)證實(shí)的社會(huì)及環(huán)境問(wèn)題; 相比之下,對(duì)于中國(guó)、非洲各國(guó)等發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō),城市的密度往往較高,城市蔓延的問(wèn)題并不突出。然而,隨著城鎮(zhèn)化的不斷推進(jìn),發(fā)展中國(guó)家的城市范圍也在不斷急速擴(kuò)張,而城市內(nèi)部的結(jié)構(gòu)卻并沒有及時(shí)得到合理地調(diào)整。因此,對(duì)中國(guó)這樣的發(fā)展中國(guó)家研究城市蔓延現(xiàn)象是非常必要且意義重大的。
隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,各種大尺度的空間數(shù)據(jù)庫(kù)使得對(duì)大區(qū)域的研究成為可能,而從此類空間數(shù)據(jù)中提取合適的定量化指標(biāo)對(duì)于研究城市蔓延現(xiàn)象十分重要。因此,本文基于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)發(fā)布的全球夜間燈光(night-time light,NTL)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了一系列可以反映城市群密度、發(fā)展分散度、多核心度及向心度的指標(biāo),這些指標(biāo)可以從不同方面描述城市群的蔓延現(xiàn)象。同時(shí),本文將這套指標(biāo)應(yīng)用于中國(guó)的城市群,并進(jìn)行相應(yīng)的比較和分析?;贜TL數(shù)據(jù)構(gòu)建多維度指標(biāo)體系,可為度量城市群的城市蔓延現(xiàn)象提供策略,通過(guò)設(shè)計(jì)的指標(biāo)可研究中國(guó)城市群的蔓延現(xiàn)象,并對(duì)不同城市群區(qū)域做出對(duì)比分析。
本文的NTL數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星搭載的線性掃描傳感器[14]的輻射定標(biāo)NTL圖像,像元值的范圍為0~63。輻射定標(biāo)NTL數(shù)據(jù)空間分辨率約1 km,可以反映城鎮(zhèn)化地區(qū)人類活動(dòng)強(qiáng)度的分布[15-16]。該數(shù)據(jù)曾被用于制作世界人口密度圖[17],而將該數(shù)據(jù)用于研究城市的發(fā)展過(guò)程也成為一種新的趨勢(shì)。本文的NTL圖像取自Infrastructure of Earth System Science網(wǎng)站上所發(fā)布的免費(fèi)數(shù)據(jù)。
首先,從NTL圖像中提取出城市群的邊界范圍。NTL數(shù)據(jù)能間接反映地表人類活動(dòng)的強(qiáng)度,而利用連續(xù)的明亮區(qū)域可以勾勒出城市群的范圍。一般情況下,像元值小于12的燈光來(lái)自農(nóng)村區(qū)域,因此,本文以12為閾值,將中國(guó)劃分為城市與非城市區(qū)域,并挑選其中面積大于1 000 km2的特大城市區(qū)域?yàn)槌鞘腥簠^(qū)域。另外,與這些城市群距離10 km以內(nèi)的城市斑塊將與該城市群合并,并與從TM影像中提取的城市區(qū)域進(jìn)行對(duì)比。采用本文方法,可分辨相互連接的城市區(qū)域,且得到比城市群的行政邊界更為合理的城市群邊界。以京津冀為例的城市群邊界如圖1所示。
圖1 以京津冀為例的城市群邊界
NTL數(shù)據(jù)可從以下4方面描述城市蔓延現(xiàn)象: ①城市群周邊存在密度很低的郊區(qū); ②城市群中城市的發(fā)展是分散的; ③城市群呈多核心狀態(tài); ④城市群中城市的發(fā)展并不是向城市中心集中。這幾個(gè)方面可由密度(intensity,I)、發(fā)展分散度(coefficient of variation,CV)、多核心度(poly-centers,PC)和向心度(centrality,CT)4個(gè)指標(biāo)描述(表1)。
表1 城市群蔓延指標(biāo)Tab.1 Urban sprawl metrics
密度是衡量城市蔓延不可或缺的指標(biāo)。在以往的研究中,Ewing[18]提出當(dāng)土地轉(zhuǎn)變成非農(nóng)用地或者非自然用地的速度超過(guò)了人口增長(zhǎng)的速度,蔓延便會(huì)發(fā)生。換言之,城市蔓延可被認(rèn)為是低密度的開發(fā),可以是低密度的人口,也可以是低密度的城鎮(zhèn)化地區(qū)。在此研究中,城市的密度可以由NTL的平均值來(lái)表示。
然而,筆者認(rèn)為簡(jiǎn)單的用區(qū)域密度來(lái)度量整個(gè)區(qū)域的密度是不合理的,因?yàn)樵谝恍┏鞘腥褐校鞘兄行拿芏确浅8?,但郊區(qū)卻存在著大范圍的低密度發(fā)展區(qū),如果對(duì)這些城市群計(jì)算整體密度,將掩蓋其嚴(yán)重的城市蔓延現(xiàn)象。因此在本文中,首先將城市群分為中心城區(qū)和郊區(qū),并分別對(duì)這2個(gè)區(qū)域計(jì)算密度。低密度的郊區(qū)是評(píng)判城市蔓延程度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算密度時(shí),首先使用不同的NTL閾值所對(duì)應(yīng)的明亮面積進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)對(duì)于中國(guó)的城市,NTL為54是面積大小的突變點(diǎn)[19],因此,該值被用作區(qū)分城市群的中心城區(qū)和郊區(qū)的閾值。圖1中中心城區(qū)和郊區(qū)的區(qū)分結(jié)果如圖2所示。
圖2 中心城區(qū)與郊區(qū)界線
發(fā)展分散度表示城市發(fā)展趨勢(shì)是集中的還是分散的。本文中用NTL像元值的變異系數(shù)計(jì)算發(fā)展分散度,即
(1)
式中:CVm為第m個(gè)城市群的發(fā)展分散度;n為該城市群中的像元個(gè)數(shù);DNi為第i個(gè)像元的像元值;DNu為該城市群的像元平均值。CV越大,表示該城市群中的城市發(fā)展越集中,也代表著城市蔓延程度越低; 相反,CV越小,表示城市發(fā)展越分散,也代表著城市蔓延程度越高。
在現(xiàn)有文獻(xiàn)中,多核心化意味著城市蔓延程度更高[7]。為提取這項(xiàng)指標(biāo),首先把NTL數(shù)據(jù)制作成一個(gè)三維模型,而這個(gè)三維模型的山頂點(diǎn)就是城市群的一個(gè)核心。城市核心的數(shù)量和該區(qū)域面積的比值為這個(gè)城市群的多核心度,而多核心度越高,代表著城市的蔓延程度越高。ArcGIS的空間分析工具可用于提取多核心度,局部提取結(jié)果如圖3所示。
圖3 城市群的城市核心
用ArcGIS提取的多核心度與用TM提取的城市區(qū)域的對(duì)比結(jié)果表明,這些核心能夠客觀地表示城市中的小中心及大中心所處位置。
向心度描述了城市群內(nèi)的城市在多大程度上向城市的中心地區(qū)發(fā)展。這個(gè)指標(biāo)可以利用NTL數(shù)據(jù)的梯度變化來(lái)表示,即
(2)
式中Pi為像元值大于i的像元數(shù)所占城市群所有像元數(shù)的比例。
圖4以更直觀的方式對(duì)5個(gè)示例城市群的向心度的計(jì)算做出了描述,弧線下的面積越大,代表向心度越高,也代表城市蔓延的程度越低; 相反,弧線下的面積越小,代表向心度越低,也代表城市蔓延的程度越高。
圖4 向心度的計(jì)算
應(yīng)用上述方法,對(duì)中國(guó)城市群的城市蔓延狀況進(jìn)行了研究。在研究中,共提取了50個(gè)城市群區(qū)域,包括5個(gè)面積超過(guò)10 000 km2的特大城市群、8個(gè)面積在5 000~10 000 km2之間的大城市群、14個(gè)面積在2 000~5 000 km2之間的中等城市群和23個(gè)面積在1 000~2 000 km2之間的小城市群,并為每個(gè)城市群設(shè)定了名稱。利用2010年的NTL數(shù)據(jù)對(duì)城市群情況進(jìn)行了研究。
首先使用這50個(gè)城市群對(duì)設(shè)計(jì)的幾個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析(表2),結(jié)果顯示這幾個(gè)指標(biāo)的值與該城市群的面積(Area)無(wú)明顯的相關(guān)關(guān)系; 而在描述城市蔓延的4個(gè)指標(biāo)中也不存在很強(qiáng)的相關(guān)性,說(shuō)明這4個(gè)指標(biāo)都是不可互相替代的。
表2 指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)①Tab.2 Correlation coefficients of metrics
①顯著性<0.01。
對(duì)每個(gè)指標(biāo)正向化(當(dāng)每個(gè)指標(biāo)值越大時(shí),代表蔓延程度越小),并采用Z-score進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后,使用相同的權(quán)重將其相加,計(jì)算出一個(gè)整體的城市蔓延指數(shù)——綜合蔓延度(CS)。CS越小,代表城市蔓延的程度越大。表3列出了中國(guó)的50個(gè)城市群各指標(biāo)的具體計(jì)算結(jié)果。
表3 城市蔓延指標(biāo)計(jì)算結(jié)果Tab.3 Computation results of urban sprawl metrics
上述4個(gè)指標(biāo)有助于了解每個(gè)城市群在城市空間中存在的問(wèn)題,例如蔓延現(xiàn)象嚴(yán)重的湛江城市群,其低I表明該城市群在郊區(qū)的低密度開發(fā)情況十分嚴(yán)重; 南寧城市群的低CV表明該城市群的發(fā)展非常分散,缺乏集中性; 大連城市群的低PC表明該城市群的多核心化過(guò)于嚴(yán)重; 而呂梁城市群的低CT則表明該城市群的發(fā)展沒有向城市中心集中。
進(jìn)一步以中國(guó)最大的3個(gè)城市群——長(zhǎng)江三角洲、北京—天津—唐山城市群及珠江三角洲為例,珠江三角洲的CS最高,說(shuō)明空間發(fā)展格局較為緊湊; 北京—天津—唐山城市群的CS最低,說(shuō)明空間發(fā)展格局蔓延程度最高。具體分析3個(gè)城市群的各項(xiàng)指標(biāo)可以看出,就郊區(qū)密度而言,北京—天津—唐山城市群十分低,說(shuō)明該地區(qū)的發(fā)展主要以低密度的擴(kuò)張為主,有非常大范圍的稀疏邊緣帶。相比之下,珠江三角洲和長(zhǎng)江三角洲的郊區(qū)密度較高,說(shuō)明郊區(qū)的土地被合理和有效利用,城市邊緣帶得到了充分發(fā)展。
在CV和PC方面,北京—天津—唐山城市群表現(xiàn)出較高的CV和較低程度的PC,而珠江三角洲和長(zhǎng)江三角洲表現(xiàn)出較高的CV及較高程度的PC。此結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)中反映的3個(gè)城市群的發(fā)展情況基本吻合。北京—天津—唐山城市群的中心城市優(yōu)勢(shì)較為明顯; 除中心城市外,其他城市的發(fā)展程度較低,發(fā)展主要集中在幾個(gè)大城市中心,小城市中心無(wú)法形成與發(fā)展。相比之下,珠江三角洲和長(zhǎng)江三角洲的中小城市集群在經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城鎮(zhèn)化過(guò)程中得到了很大發(fā)展,形成了遍地開花的局面,因此城市的發(fā)展并未集中在原有的大城市中心,城市發(fā)展較為分散。
在CT方面,與北京—天津—唐山城市群相比,珠江三角洲和長(zhǎng)江三角洲的CT較高,說(shuō)明北京—天津—唐山城市群的城市中心尚未發(fā)揮出城市中心的帶動(dòng)作用,發(fā)展沒有向著原有的城市中心集中。
通過(guò)以上分析可以看出,本文所設(shè)計(jì)的城市蔓延指標(biāo)能夠合理并準(zhǔn)確反映出城市群的空間形態(tài)信息,并可用于度量城市群的城市蔓延程度。同時(shí),該套指標(biāo)能夠從4個(gè)方面反映城市群的空間格局特點(diǎn),其結(jié)果與實(shí)際情況十分吻合。由此可見,這套指標(biāo)能夠?yàn)槌鞘幸?guī)劃和政策制定部門找出城市群發(fā)展所存在的具體問(wèn)題,并進(jìn)行有針對(duì)性的處理。
1)本文通過(guò)從夜間燈光(NTL)圖像中提取的4項(xiàng)指標(biāo)研究城市的擴(kuò)張現(xiàn)象,這些指標(biāo)能夠從密度、發(fā)展分散度、多核心度和向心度4個(gè)方面反映城市群的城市蔓延水平。實(shí)驗(yàn)證明,這些指標(biāo)總體上相互獨(dú)立,易于計(jì)算,并可針對(duì)大區(qū)域進(jìn)行對(duì)比研究。
2)然而,這些指標(biāo)仍然存在著局限性。首先,NTL數(shù)據(jù)的像元值范圍僅在0~63之間,且存在著過(guò)飽和現(xiàn)象,因此指標(biāo)值會(huì)受到影響; 其次,這些指標(biāo)尚無(wú)法從更深入的城市功能及社會(huì)經(jīng)濟(jì)角度去反映城市蔓延現(xiàn)象,例如城市群中的城市混合利用程度及交通交互程度。因此,建議結(jié)合此指標(biāo)集與其他相關(guān)指標(biāo)綜合進(jìn)行城市蔓延現(xiàn)象的研究。
3)對(duì)中國(guó)城市群的城市蔓延現(xiàn)象進(jìn)行研究的結(jié)果表明,中國(guó)城市群存在不同程度的蔓延現(xiàn)象,并且每個(gè)城市群都存在不同的問(wèn)題。在今后的研究中,可以根據(jù)本文的結(jié)果對(duì)中國(guó)各城市群的城市蔓延現(xiàn)象進(jìn)行深入探討。
4)本文的研究結(jié)果可以為城市規(guī)劃和政策制定部門提供十分重要的信息,以防止城市蔓延現(xiàn)象的持續(xù)發(fā)生,并使城市群能以可持續(xù)的方式發(fā)展。
參考文獻(xiàn)(References):
[1] Wolman H,Galster G,Hanson R,et al.The fundamental challenge in measuring sprawl:Which land should be considered?[J].The Professional Geographer,2005,57(1):94-105.
[2] Kozlowski G.Framing Dispersal:Urban Strategies for Mexico City’s Sprawl[D].Massachusetts:Massachusetts Institute of Technology,2015.
[3] Brenner N,Schmid C.Towards a new epistemology of the urban?[J].City,2015,19(2/3):151-182.
[4] Angel S,Parent J,Civco D.Urban sprawl metrics:An analysis of global urban expansion using GIS[C]//Proceedings of the ASPRS 2007 Annual Conference.Tampa,FL:ASPRS,2007.
[5] Sudhira H S,Ramachandra T V,Jagadish K S.Urban sprawl:Metrics,dynamics and modelling using GIS[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2004,5(1):29-39.
[6] Brueckner J K.Urban sprawl:Diagnosis and remedies[J].International Regional Science Review,2000,23(2):160-171.
[7] Galster G,Hanson R,Ratcliffe M R,et al.Wrestling sprawl to the ground: Defining and measuring an elusive concept[J].Housing Policy Debate,2001,12(4):681-717.
[8] Ewing R,Schmid T,Killingsworth R,et al.Relationship between urban sprawl and physical activity,obesity,and morbidity[J].American Journal of Health Promotion,2003,18(1):47-57.
[9] Lopez R.Urban sprawl and risk for being overweight or obese[J].American Journal of Public Health,2004,94(9):1574-1579.
[10] Ji W,Ma J,Twibell R W,et al.Characterizing urban sprawl using multi-stage remote sensing images and landscape metrics[J].Computers,Environment and Urban Systems,2006,30(6):861-879.
[11] Song Y,Knaap G J.Measuring urban form: Is portland winning the war on sprawl?[J].Journal of the American Planning Association,2004,70(2):210-225.
[12] Yeh A G O,Li X.Measurement and monitoring of urban sprawl in a rapidly growing region using entropy[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2001,67(1):83-90.
[13] Bhatta B,Saraswati S,Bandyopadhyay D.Urban sprawl measurement from remote sensing data[J].Applied Geography,2010,30(4):731-740.
[14] NOAA.DMSP/OLS nighttime light data version 4,National Geophysical Data Center[EB/OL].[2012-07-00].http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/downloadV4composites.html.
[15] Small C,Elvidge C D,Balk D,et al.Spatial scaling of stable night lights[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(2):269-280.
[16] Meng L N,Graus W,Worrell E,et al.Estimating CO2(carbon dioxide) emissions at urban scales by DMSP/OLS (defense meteorological satellite program’s operational linescan system) nighttime light imagery:Methodological challenges and a case study for China[J].Energy,2014,71:468-478.
[17] Balk D L,Deichmann U,Yetman G,et al.Determining global population distribution:Methods,applications and data[J].Advances in Parasitology,2006,62:119-156.
[18] Ewing R.Is Los Angeles-style sprawl desirable?[J].Journal of the American Planning Association,1997,63(1):107-126.
[19] Liu L,Leung Y.A study of urban expansion of prefectural-level cities in South China using night-time light images[J].International Journal of Remote Sensing,2015,36(22):5557-5575.