冰川冻土, 2020, 42(2): 693-703 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2019.1041

冰冻圈与可持续发展

基于夜间灯光数据的东北三省城市空间格局演变研究

徐杰佳,, 臧淑英,, 那晓东

哈尔滨师范大学 寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150025

Evolution of urban spatial patterns in the three provinces of Northeast China based on the nighttime light data

XU Jiejia,, ZANG Shuying,, NA Xiaodong

Heilongjiang Province Key Laboratory of Geographical Environment Monitoring and Spatial Information Service in Cold Regions,Harbin Normal University,Harbin 150025,China

通讯作者: 臧淑英, 教授, 从事土地利用与3S应用研究. E-mail: zsy6311@163.com.

编委: 武俊杰

收稿日期: 2019-03-05   修回日期: 2019-06-06  

基金资助: 国家自然科学基金项目.  41571199

Received: 2019-03-05   Revised: 2019-06-06  

作者简介 About authors

徐杰佳(1993-),男,河北邢台人,2017年在辽宁工程技术大学获学士学位,现为哈尔滨师范大学在读硕士研究生,从事夜间灯光数据应用研究.E-mail:this_is_xujiejia@163.com , E-mail:this_is_xujiejia@163.com

摘要

基于1992年、 1997年、 2002年、 2007年、 2012年和2017年夜间灯光数据提取得到东北三省的城市建成区, 计算了各省及整体灯光重心位置, 统计了各类资源型城市的灯光总量等指标的变化情况并讨论了灯光变化的影响因素。利用对数变换将DMSP和VIIRS夜间灯光数据的DN值变换到同一范围, 从而提高了研究的时效性。结果表明: 得益于区位、 交通、 政策等优势, 近25年来, 沈阳、 大连、 哈尔滨和长春等区域中心城市持续发展, 对灯光重心的拉动作用明显且不断增强, 各省的灯光重心及东北三省整体灯光重心均向哈尔滨 - 长春 - 沈阳一线靠拢。非资源型城市与资源型城市的发展差距逐步加大, 且资源型城市整体发展较为缓慢。在非资源型城市中, 沈阳、 大连、 哈尔滨和长春的灯光总量始终保持较快增长, 与其他城市相比始终保持绝对优势。资源再生型城市的发展情况各不相同, 内部差异尚不明显。资源成熟型城市个体间差异逐步加大, 而资源衰退型城市之间的差异较小。整体上, 东北三省城市发展的两极分化和区域不均衡现象愈加突出。

关键词: 城市发展 ; 夜间灯光数据 ; DMSP/OLS ; NPP/VIIRS ; 东北

Abstract

Logarithmic transformation is used to transform the gray values of two kinds of nighttime light data into the same range, which improves the timeliness of the study. Based on the nighttime light data of 1992, 1997, 2002, 2007, 2012 and 2017, the urban built-up areas in the three provinces of Northeast China are extracted. In this paper, the position of light center in the three provinces and the whole Northeast China has been counted, the changes of the total amount of light in various resource-based cities have been counted also, and the influence factors of light changing has been discussed. The results show that Shenyang, Dalian, Harbin and Changchun have been developing continuously in the past 25 years and have a pull effect on the light obviously and increasingly. The light center of each province and the whole Northeast China are close to a line of Harbin-Changchun-Shenyang. The development gap between non-resource-based cities and resource-based cities gradually increases, and the overall development of resource-based cities is relatively slow. The total amount of light in Shenyang, Dalian, Harbin and Changchun has always maintained rapid growth, and has always maintained absolute advantages with other cities within non-resource-based cities. The development of resource-renewable cities is different and the internal differences are not obvious. Individual differences between resource-mature cities are gradually increasing, while those between resource-declining cities are relatively small. On the whole, the polarization and regional imbalance of urban development in the three provinces of Northeast China are becoming more and more prominent.

Keywords: urban development ; nighttime light data ; DMSP/OLS ; NPP/VIIRS ; Northeast China

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徐杰佳, 臧淑英, 那晓东. 基于夜间灯光数据的东北三省城市空间格局演变研究[J]. 冰川冻土, 2020, 42(2): 693-703 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.1041

XU Jiejia, ZANG Shuying, NA Xiaodong. Evolution of urban spatial patterns in the three provinces of Northeast China based on the nighttime light data[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020, 42(2): 693-703 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.1041

0 引言

东北三省作为传统的重工业基地, 有“中国的工业摇篮”之称。该地区工业基础等硬件设施完善, 拥有雄厚的科研实力和人力资源优势, 计划经济时期为我国经济发展做出了重大贡献。随着经济体制改革的不断深入, 受体制转换和经济发展制度等因素影响, 东北地区在全国的经济地位持续下降1。为扭转东北三省经济发展相对迟缓的局面, 2003年我国开始实施振兴东北老工业基地战略。随着振兴战略的实施, 东北三省的发展步伐明显加快, 多数国有企业扭亏为盈, 资源型城市的转型试点工作也在稳步推进, 基础设施建设逐步完善, 城市化水平稳步提高, 但在资源型城市经济转型、 大中城市老工业区旧城改造、 产业集群和大都市空间重组、 乡村城镇化等方面仍存在瓶颈2-3。因此, 在东北振兴过程中, 从宏观层面把握东北三省城市空间格局对于及时调整经济战略部署具有重大意义。

遥感技术因其大面积同步观测、 获取的数据时效性强且具有综合可比性等优势, 已广泛用于城镇扩张监测和评估等领域。最为常见的是利用Landsat TM、 SPOT和MODIS等多光谱影像, 通过解译土地利用信息提取城市建成区进而研究城市扩展特征4-8。该方法成熟可靠, 应用广泛, 但由于此类数据单景影像覆盖范围小、 获取成本高, 以及无法直观地反映人口数量和经济总量等关键指标, 并不适用于城市发展进程的研究。相较于上述传统多光谱影像, 夜间灯光数据能够获取夜晚城镇地区的灯光分布信息, 明显区分于黑暗的乡村背景, 更加直观地反映人类活动, 数据量小、 便于处理, 时间分辨率和空间分辨率与AVHRR影像相当, 更适于进行城镇化进程的动态监测9-11。研究表明, 区域灯光总量与人口数量和经济总量存在高度的相关性12-14, 能较好地表征城市化水平, 尤其适用于区域发展研究领域。国内外已有部分学者利用夜间灯光数据开展相关研究, Imhoff等15使用DMSP/OLS灯光数据进行了城市区域制图; Henderson等16使用全球灯光影像确定城市边界; 何春阳等17根据灯光数据分析了环渤海城市群20世纪90年代的城市化过程, 发现区域重心向西北方向移动; 王利伟等18研究发现1992 - 2012年京津冀城市群时空扩展呈现以京津唐为核心的中心集聚扩展模式。此外, 卓莉等19、 郑子豪等20、 吴健生等21还进行了DMSP/OLS灯光数据去饱和校正方法的研究。考虑到东北三省在我国国土空间格局和经济发展中的特殊地位, 利用夜间灯光数据能充分反映人类活动强度以及经济发展特征的优势, 研究东北三省1992 - 2017年城市建成区的扩展情况和灯光重心的转移规律, 并总结各类资源型城市的灯光变动特征, 深入探讨灯光变化的影响因素, 以期准确理解城市发展阶段, 为东北地区的发展和全面振兴政策提供参考。

1 研究区与数据

东北三省包括黑龙江、 吉林和辽宁三个省份, 地处我国高纬度寒区, 冬季寒冷漫长, 夏季温暖短促。辖36个地级市(自治州、 地区), 总面积为78.73×104 km2, 占全国陆地总面积的8.20%。2016年, 人口总量约1.09亿人, 占全国总人口的7.88%; 全区国内生产总值为5.23万亿元, 占全国生产总值的7.03%。区内有哈尔滨、 长春、 沈阳和大连等四个副省级城市和22个国家级开发区。改革开放后, 受自然资源枯竭和经济制度等因素影响, 东北三省经济发展增速整体下滑并落后于全国平均水平, 实施东北振兴政策后, 其经济发展迎来了全新的局面。

夜间灯光数据由美国军事气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program, DMSP)卫星搭载的线性扫描业务系统(operational linescan system, OLS)和Suomi国家极轨合作伙伴(Suomi National Polar-Orbiting Partnership, Suomi NPP)卫星搭载的可见光/红外辐射成像仪(visible infrared imaging radiometer suite, VIIRS)获取, 来源于美国国家地理信息中心网站(https://ngdc.noaa.gov)。其中DMSP稳定强度无云覆盖数据空间分辨率为1 km, DN值范围在0 ~ 63; VIIRS平均辐射强度数据空间分辨率为500 m, DN值范围在0 ~ 362, 已经去除火灾等短暂光亮。黑龙江省、 吉林省和辽宁省各市的建成区统计数据, 来源于《黑龙江统计年鉴》22、 《吉林统计年鉴》23、 《辽宁统计年鉴》24和《中国县城建设统计年鉴》25。由于现有夜间灯光数据的起始年份为1992年, 距此年份最近的五年计划为第八个五年计划(1991 - 1995年), 为充分利用存档数据资源并保证相等的时间间隔, 本文选择数据年份为1992年、 1997年、 2002年、 2007年、 2012年和2017年。

2 研究方法

2.1 数据预处理

将夜间灯光数据转换为Albers等积方位投影, 像元大小重采样为1 km×1 km, 裁剪得到黑龙江省、 吉林省和辽宁省三个省份的灯光数据。考虑到DMSP数据自身饱和现象(在灯光密集区域, DN值达到63后不再增加)的影响, 需要进行DN值校正。选取DN值在0 ~ 63范围内分布广泛且年际间变化较小的黑龙江省鸡西市作为参考区域, 以连续性较好的F16卫星2007年灯光数据为标定数据集, 构建一元二次回归模型, 对其余年份影像进行DN值校正26。1997年、 2002年和2007年有两颗卫星同时获取影像数据, 因此对当年影像先取均值再进行校正, 校正采用的回归方程的确定系数均在0.81以上。由于DMSP数据和VIIRS数据DN值范围分布不一致, 为使两类数据的灰度分布范围更加接近以增强数据的连续性, 对所有数据进行了对数变换。

2.2 提取城市建成区

本文采用统计数据比较法提取城市建成区, 该方法虽然容易受数据缺失的影响, 但权威性高, 较为便捷27。以提取哈尔滨市1992年的城市建成区为例, 设置动态阈值的初始值为1, 以0.05为步长逐步提高, 统计DMSP数据中大于该动态阈值的灯光像元个数, 并与统计年鉴中对应年份的建成区面积作差, 差值最小时确定该动态阈值为对应年份下哈尔滨市建成区的阈值。按此方法得到东北三省36个市(自治州、 地区)在上述6个年份的建成区影像。

2.3 识别城市重心及其转移特征

重心理论广泛应用于经济、 人口、 能源和城市领域研究中28。城市重心是描述城市空间分布最具代表意义的量算指标, 可以看作是该城市的平均位置, 且是该城市保持均匀分布的平衡点29。重心由标准差椭圆空间统计方法得到, 本文以灯光数据的像元为基本单元, 用像元DN值作为权重以表征城市发展活跃程度。计算东北三省各省及整体的灯光重心坐标、 不同时间段内的转移距离和转移角度, 公式为

X=i=1nDNi×xii=1nDNi,  Y=i=1nDNi×yii=1nDNi
S=x2-x12+y2-y12
θ=arctan(y2-y1x2-x1)

上述式中: XY为城市重心的坐标; n为像元总数; DN i 为第i个像元的DN值; xiyi 为第i个像元的坐标; S为某一时间段内灯光重心的转移距离; x1y1x2y2为对应时间段首末年份的重心坐标; θ为转移角度, 以正东方向为0°, 逆时针方向为正向。

2.4 统计各类城市灯光变化特征

2013年国务院首次对资源型城市进行定义并将其分为成长型、 成熟型、 衰退型和再生型四种类型。东北三省共有21个资源型城市, 其中成长型1个, 成熟型7个, 衰退型9个, 资源再生型4个30。由于成长型城市样本数量过少, 将其归为资源再生型, 结合余下的15个非资源型城市, 将东北三省36个城市分为四类进行分类统计, 统计指标包括各个城市的灯光增速、 比重和标准差。计算公式为

v=SUM2-SUM1SUM1,  SUM=i=1nDNi
p=SUMii=1nSUMi
AVG=i=1nSUMin
SD=i=1nSUMi-AVG2n

上述式中: v为某市的灯光增速; SUM为该市灯光像元灰度和; SUM1和SUM2分别为该市在某一时间段内首末年份的灰度和; p为该市灯光像元灰度和在所属城市类别内的比重; SUM i 为该类别内第i个城市的像元灰度和; AVG为该类城市在某年的像元均值; SD为该类城市在某年像元灰度和的标准差。

3 结果与分析

3.1 城市建成区空间扩展格局

提取得到东北三省1992年、 1997年、 2002年、 2007年、 2012年和2017年建成区的夜间灯光分布情况(图1)。1992 - 2017年, 黑龙江省、 吉林省和辽宁省的建成区面积分别增加到原来的1.63倍、 2.21倍和2.25倍。长春、 沈阳、 哈尔滨、 大连、 吉林和大庆是建成区扩张最为明显的城市, 面积分别增加355.30%、 216.29%、 179.17%、 116.65%、 89.04%、 85.34%, 且具有不同的扩展特征。哈尔滨市先是在环城高速内圈层式扩张, 之后在西北方向沿呼兰河以及东南方向沿国道相继出现条带式的建成区。大庆市是三个城区逐渐扩张, 之后连成一体。长春市和吉林市始终以环路为基准, 保持圈层式扩张的特征。沈阳市的建成区在西北和东南方向沿国道附近有着明显的扩张。大连市的建成区从海岸线向内陆逐步扩张, 是由于早期城市建设沿海岸线铺开便于充分利用区位优势, 后期城市发展需要大量建设用地, 而填海造地成本高昂, 只得转向内陆扩张。局限于篇幅, 从资源再生型城市(如鞍山市)、 资源成熟型城市(如吉林市)、 资源衰退型城市(如鹤岗市)和非资源型城市(如长春市)中各选取一个代表性城市展示其空间演化趋势(图2)。

图1

图1   东北三省建成区夜间灯光分布

Fig. 1   Distribution of nighttime light in the built-up areas of the three provinces in Northeast China in various years


图2

图2   4个典型城市建成区的空间演化

Fig. 2   Spatial evolution of the built-up areas of the four typical cities in various years


3.2 灯光重心演变特征

(1)东北三省

东北三省整体的灯光重心始终在东北 - 西南方向上拉锯式移动[图3(a)], 第一、 第二和第四阶段向东北方向移动, 且第四阶段移动距离最大、 速度最快(表1), 第三、 第五阶段重心南移, 说明此方向上的哈尔滨、 吉林、 长春和沈阳等市对东北三省整体城市体系空间的规模拉动作用较强, 成为主导地区发展的增长极。

图3

图3   夜间灯光重心位置变化

Fig. 3   The nighttime light center position variations in the Northeast China as a whole (a) and in the three provinces (b, c, d)


表1   东北三省夜间灯光重心参数

Table 1  The nighttime light center parameters of the three provinces in Northeast China

参数第一 阶段第二 阶段第三 阶段第四 阶段第五 阶段
距离/km18.510.833.846.92.0
角度/(°)79.764.8258.766.9223.2
速度/(km·a-13.72.26.89.40.4

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(2)黑龙江省

黑龙江省的灯光重心由北向南转移的特征明显[图3(b)]。第一阶段向南移动, 第二阶段向东北方向移动, 第三阶段向西南方向移动, 且移动距离最大、 速度最快(表2), 第四阶段向东南方向移动, 第五阶段向南移动。哈尔滨、 大庆和齐齐哈尔等城市集中分布在该省南部且经济实力位于省内前列, 得益于这些城市的持续发展, 如哈尔滨市在1997 - 2014年经历了人口城市化和土地城市化的高速发展阶段31, 灯光重心整体呈现出南移的特征。第二阶段重心向东北方向移动表明此方向上的灯光总量出现显著增长, 统计资料显示此阶段内七台河矿区、 双鸭山矿区等国家重点建设项目集中性投产, 1998年佳木斯国家级经济技术开发区的开工建设, 都导致了灯光总量的增加进而对重心产生拉动作用。2004年黑龙江提出建设哈大齐工业走廊的决策, 大量建设用地开发利用使得灯光重心在第三阶段向西南方向大幅转移。后续随着工业走廊建设的不断深入推进, 第四、 五阶段灯光重心继续向南移动。

表2   黑龙江省夜间灯光重心参数

Table 2  The nighttime light center parameters of Heilongjiang Province

参数第一 阶段第二 阶段第三 阶段第四 阶段第五 阶段
距离/km5.415.329.55.310.1
角度/(°)267.320.9211.4339.2261.1
速度/(km·a-11.13.15.91.12.0

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(3)吉林省

吉林省的灯光重心呈现出由东向西持续转移的特征[图3(c)], 表明西部的长春、 松原等市对吉林省城市空间灯光分布的拉动作用较强。20世纪90年代以来, 长吉都市圈不断加大区域合作与对外开放力度, 长春市经济快速发展。统计数据显示, 1995 - 2009年长春市GDP年均增速为15.8%, 经济总量在全省的比重最高时接近50%。此外, 一些大型项目, 如哈大客运专线和龙嘉国际机场等的建设对经济和产业的快速发展也起到了积极的促进作用, 使得建设用地面积迅速扩张。松原市在省会长春市的辐射带动下也吸引了更多人口的集聚, 导致城市建设用地增加, 因此对应的第二阶段灯光重心转移距离最长, 速度最快(表3)。第三阶段重心西移但距离变小, 表明吉林省东部城市的发展水平也增长较快。2012年以来, 长春市经济增速放缓, 对重心的拉动作用减弱, 导致转移距离和速度均变小。

表3   吉林省夜间灯光重心参数

Table 3  The nighttime light center parameters of Jilin Province

参数第一 阶段第二 阶段第三 阶段第四 阶段第五 阶段
距离/km7.127.13.413.01.3
角度/(°)109.8187.0186.8166.3130.8
速度/(km·a-11.45.40.72.60.3

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(4)辽宁省

辽宁省的灯光重心位置呈现出南北交替变化的特征[图3(d)]。第一阶段重心南移, 表明对灯光增长的拉动作用集中在辽宁省南部地区, 统计数据显示此阶段内大连市的GDP保持快速增长, 并在1997年超过沈阳位列辽宁省第一位。第二阶段重心略向西北方向移动, 表明辽宁省西北部地区发展水平有了一定的提高, 主要受到2001年12月阜新市成为我国第一个资源枯竭型城市转型试点城市的影响, 短期内大量扶持资金和政策倾斜促进了该地区发展水平的提高。第三阶段重心向东北方向大幅移动, 主要受到沈阳铁西新区大规模开发建设的驱动作用, 一系列国家级开发区的优惠政策使得产业集聚效应明显。第四阶段重心向西南方向移动, 在所有阶段中距离最远、 速度最快(表4), 是因为受到2009年国务院批准辽宁沿海经济带为国家战略的带动作用, 葫芦岛、 锦州、 盘锦、 营口、 大连和丹东等沿海城市拥有完善的海陆交通体系和较强的工业实力, 再加上国家战略支持, 区域发展水平进一步提高。第五阶段重心北移, 则是辽宁北部地区的沈阳等市持续发展所致。

表4   辽宁省夜间灯光重心参数

Table 4  The nighttime light center parameters of Liaoning Province

参数第一 阶段第二 阶段第三 阶段第四 阶段第五 阶段
距离/km5.11.912.616.111.0
角度/(°)259.3138.369.0245.661.4
速度/(km·a-11.00.42.53.22.2

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3.3 各类城市灯光变化特征

东北三省共计36个城市的分类结果见表5, 按照公式计算得到各类城市灯光总量的标准差(表6)、 灯光增速、 比重。资源再生型城市中(图4), 松原的灯光比重始终围绕10%上下波动, 通化和盘锦的比重增高, 鞍山和葫芦岛的比重降低。松原灯光总量持续增长, 盘锦的灯光总量增速持续增大, 通化、 鞍山和葫芦岛的灯光增速呈波动变化。灯光总量的标准差则先增大, 2002年达到最大值后开始减小, 到2012年又继续增大, 2017年与2002年的标准差持平, 说明资源再生型城市个体之间尚未形成明显差异, 处在波动变化之中。

表5   东北三省城市分类

Table 5  City classification of the three provinces of Northeast China

城市类型城市名称
资源再生型通化市、 鞍山市、 盘锦市、 葫芦岛市、 松原市
资源成熟型大庆市、 鸡西市、 黑河市、 牡丹江市、 吉林市、 延边朝鲜族自治州、 本溪市
资源衰退型

阜新市、 抚顺市、 辽源市、 白山市、 伊春市、

大兴安岭地区、 七台河市、 鹤岗市、 双鸭山市

非资源型绥化市、 佳木斯市、 齐齐哈尔市、 哈尔滨市、 长春市、 四平市、 白城市、 沈阳市、 大连市、 丹东市、 锦州市、 营口市、 辽阳市、 铁岭市、 朝阳市

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表6   四类城市夜间灯光总量的标准差

Table 6  Standard deviation of nighttime light amount of the four classes of cities

城市类型1992年1997年2002年2007年2012年2017年
资源再生型145.48167.33281.59229.41221.61279.50
资源成熟型201.17250.12214.63323.75432.80396.23
资源衰退型182.31198.16246.44213.02221.71184.04
非资源型340.12412.98495.82682.91791.65990.69

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图4

图4   资源再生型城市夜间灯光比重和增速

Fig.4   The nighttime light proportion and growth rate of the five resource-renewable cities


资源成熟型城市中(图5), 黑河、 鸡西和牡丹江的灯光比重保持稳定但略有降低, 延边州的比重波动降低, 大庆、 吉林和本溪的比重波动增高, 其中黑河的比重最低, 始终在5%以下, 鸡西和牡丹江的比重维持在10%左右, 大庆的比重最高。7个城市的灯光增速都有大幅度的波动, 其中黑河在2012 - 2017年波动最大。灯光总量的标准差逐渐增大, 说明成熟型城市个体间的差异正逐步加大。

图5

图5   资源成熟型城市夜间灯光比重和增速

Fig.5   The nighttime light proportion and growth rate of the seven resource-mature cities


资源衰退型城市中(图6), 大兴安岭地区的灯光比重一直低于5%且不断降低, 辽源的比重由5.23%持续增高至8.32%, 阜新的灯光比重从2002年开始增高, 后续略有回落。抚顺的比重先减小后增大, 伊春的比重先增大后减小, 且二者的比重最高, 其余各市的比重在波动中保持稳定。9个城市的灯光总量都呈现波动变化, 有增有减。标准差则始终在200左右波动, 表明衰退型城市内部的发展格局较为稳定, 个体间的差异较小。

图6

图6   资源衰退型城市夜间灯光比重和增速

Fig. 6   The nighttime light proportion and growth rate of the nine resource-declining cities


非资源型城市中(图7), 大连、 沈阳、 长春和哈尔滨灯光比重不断波动但始终位列前四, 长春的比重不断升高, 齐齐哈尔、 辽阳和锦州的比重波动降低, 其余各市在波动中保持稳定。长春、 四平和沈阳的灯光总量持续增长, 但长春和沈阳的增幅高于四平。各市之间灯光总量的标准差持续增大, 表明非资源型城市内部个体间差异变大, 两极分化特征明显。

图7

图7   非资源型城市夜间灯光比重和增速

Fig. 7   The nighttime light proportion and growth rate of the fifteen non-resource-based cities


总体上看, 哈尔滨、 沈阳、 大连和长春等区域中心城市的灯光总量增长势头良好, 与其余城市的差距持续加大, 灯光垄断性逐渐增强, 这是由于其多分布于松嫩平原和辽河平原, 自然条件得天独厚; 紧邻“T”字型铁路网, 便于信息、 资金和人才等各类生产要素的汇聚和流通。且上述中心城市担负着区域发展“裁判员”的角色, 是游戏规则的制定者, 剥夺了低级城市的发展空间, 能截留更多政策资源与扶持资金32, 从而促进了经济的持续发展, 与周边地区的经济水平差距拉大, 使得区域发展的均衡性降低, 而较强的人口净迁入优势, 又保证了城市的持续发展33, 形成良性循环。其余城市之间的灯光总量规模差距逐渐缩小, 虽然国家的扶持政策能带来大量资金以及产业项目落户, 促进城市灯光总量在短期内快速增长, 但较低的经济发展水平导致集聚人口的能力不足, 致使人口负增长和外流趋势更加明显, 使得灯光持续增长乏力, 尤其在大兴安岭、 伊春、 鹤岗、 白山、 阜新和抚顺等经济增长内生动力不足的资源衰退型城市中表现得更为突出。东北三省城市的灯光分布与增长均呈现两极分化态势, 加之资源型城市在边境地区分布较多, 经济发展更容易受到外界地缘政治等不可控因素的影响, 缺少稳定的投资与营商环境, 而边境地区作为国与国的交界地带, 保持适度的人口规模, 对于维护国家的领土完整和主权独立具有重要的意义34, 应警惕边境虚空化现象的出现。

4 结论

以东北三省36个城市为研究对象, 利用1992年、 1997年、 2002年、 2007年和2012年的DMSP灯光数据以及2017年的VIIRS灯光数据, 经过预处理并提取城市建成区后, 计算了黑龙江、 吉林、 辽宁和东北三省的灯光重心位置, 统计了各类资源型城市灯光总量的比重、 增速等, 分析了近25年东北三省的城市发展特征。主要结论如下:

(1) 区域中心城市和其余城市发展状况两极分化现象较为明显。得益于区位和交通等优势以及政策资源的持续性倾斜, 哈尔滨、 大连、 长春和沈阳等区域中心城市对东北三省整体发展的贡献最为突出, 具有显著的拉动作用, 由此导致非资源型城市内部出现了明显的分化现象, 上述区域中心城市发展状况良好, 其余城市发展相对缓慢。

(2) 受城市的自身规模、 区位条件和政策等因素影响, 各类资源型城市的发展状况不尽相同。资源再生型城市个体之间的差异不够明显, 资源成熟型城市内部的差异逐渐加大, 而资源衰退型城市之间的差异则较小。国家政策的扶持与调控作用对资源型城市发展有着较大的影响, 短期内的促进作用明显, 但后续多会出现增长乏力甚至停滞的现象。

(3) 多种因素叠加导致区域发展不均衡。多数资源型城市分布于边境地区, 距离区域中心城市较远, 较少受到辐射带动作用, 产业结构单一, 政府扶持政策和资金覆盖有限, 导致资源型城市整体发展较为缓慢, 与非资源型城市的差距逐步加大, 区域发展不均衡现象更加突出。在夜间灯光数据中直观地表现为灯光集中分布于东北三省的中部地区, 而边境地区没有形成明显的灯光聚集区域。

在研究中以统计数据为基础提取城市建成区, 提升了可靠性的同时也容易受到数据缺失的影响, 有必要寻找更为通用、 受限更少的提取方法。当前夜间灯光数据的应用研究主要集中在自然科学领域, 除进行去饱和校正、 提高数据质量的相关研究外, 下一步可尝试与其他多源遥感数据进行融合以充分挖掘其应用潜力和优势, 并与经济、 人口等社会科学进行多学科交叉研究以扩大应用领域。

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