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城市化是现代化进程的重要结构性变迁,对经济社会的发展具有多重作用,是以农业为主的传统乡村型社会向非农产业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程,是人口向城市地区聚集及农村地区或者自然区域转变为城市地区的过程[1]。近年来我国城镇化发展迅速,截至2021年末我国常住人口城镇化率为64.72%。随着经济飞速发展,城市化进程不断加速,城市的发展也受到越来越多的重视[2]。
城市化的飞速发展,大量人口涌入城市,促使一些城市对外进行扩张,而城市建成区的不断扩大,必然影响到建成区内外植被的生长、分布情况[3]。赵安周等[4]分析了2000—2015年京津冀13个城市生长季及不同季节城市扩张对植被和地表城市热岛影响的时间变化趋势以及二者之间的关系,结果表明,京津冀13个城市主城区生长季及不同季节的城市扩张对植被均存在消极影响。董晨炜等[5]基于DMSP/OLS夜间灯光数据和MODIS NDVI数据,研究环杭州湾地区城市扩张和建成区植被变化,结果表明2000—2013年,城市扩张对建成区植被均产生了不利影响。王静等[6]定量研究了2000—2010年,京津冀地区植被覆盖度及其景观格局的动态变化,揭示了城市化进程对植被景观的干扰过程及生态质量的影响。
夜间灯光遥感数据可以直观反映夜间人类活动差异,具有覆盖范围大、时效快和易获取等优势,可以广泛应用于多尺度长时序的城市问题研究[7]。同时,传统遥感数据在城市社会经济特征的监测中没有有效的直接手段,存在估算准确率不高的问题[8]。成渝地区位于我国西南地区,城市化水平远低于东部沿海城市,对成渝地区的城市发展可以构建科学合理的城市体系,同时对促进整个西南地区城市质量的提升和城市持续发展提供现实意义。因此,本文将采用夜间灯光数据对成渝地区城市扩展及建成区植被变化进行分析。
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采用统计数据比较法[15],根据阈值分别提取各时期相应城市建成区范围。首先,分别设定各阈值城市市区用地信息,再将提取到的城市建成区面积与统计年鉴进行比较,修改阈值至二者差距最小为止,最后基于最佳阈值(见图2)提取出16个城市的城市建成区空间范围。对比提取结果与统计结果,提取误差均小于2%(见表1),提取精度较高,可用于后续分析。
年份 基于灯光数据的城市建成区面积/km2 统计数据的城市建成区面积/km2 绝对误差/km2 相对误差/% 2001 1164.37 1169.92 5.55 0.47 2006 1750.40 1752.28 1.88 0.11 2010 2366.98 2353.92 13.06 0.55 2015 3265.49 3307.92 42.43 1.28 2020 4244.23 4246.52 2.29 0.05 Table 1. Land use area in Chengdu-Chongqing area based on reference comparison method
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2001、2006、2010、2015和2020年成渝地区各城市的夜间灯光值呈现出明显的空间分布差异(见图3)。根据提取结果,2001—2020年间研究区各地级市城市建成区面积处于不断增长中,城市规模比较集中分布在成都和重庆,导致大城市的规模比较大,而中小城市规模较小。整体上,2001—2020年中小城市的数量和规模持续增长,成都、重庆城市规模仍保持较快速度增长。
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由表2可以看出,2001—2006年重庆扩展速度最快,成都次之,乐山为负增长,其他城市之间差距较小;2006年—2010年,重庆快速扩展,成都增速趋缓,雅安最慢;2010—2015年,重庆最快,成都开始快速发展,资阳最慢;2015—2020年,成都最快,重庆速度减缓,乐山最慢。从年际变化来看,成都城市扩展速度在2006—2010年(14.66 km2·a−1)有所减少,但在2010—2020年(32.03 km2·a−1)开始快速发展,到2015—2020年(72.28 km2·a−1)的速度最快;重庆在2010—2020年间城市扩展速度趋缓,由2006—2010年的81.46 km2·a−1减少到2015—2020年的43.66 km2·a−1;南充和宜宾的城市扩展速度在2001—2020年持续增加。总的来看,2001—2020年,成渝地区城市扩展速度整体稳步上升。
城市 2001—2006年 2006—2010年 2010—2015年 2015—2020年 扩展速度
(km2·a−1)扩展动
态度/%扩展速度
(km2·a−1)扩展动
态度/%扩展速度
(km2·a−1)扩展动
态度/%扩展速度
(km2·a−1)扩展动
态度/%成都市 33.77 14.80 14.66 3.69 32.03 7.03 72.28 11.74 达州市 0.51 2.92 6.25 31.22 5.83 12.95 11.17 15.07 德阳市 −1.36 −2.90 3.38 8.44 4.21 7.86 4.15 5.56 眉山市 0.60 1.69 1.50 3.90 3.58 8.04 1.12 1.79 乐山市 −4.18 −6.20 1.84 3.96 4.10 7.62 1.11 1.49 泸州市 3.00 10.34 9.67 21.97 7.48 9.05 10.69 8.90 绵阳市 6.60 13.89 5.59 6.95 4.43 4.31 8.52 6.81 广安市 −2.79 −8.14 2.42 11.87 4.01 13.37 3.11 6.21 南充市 5.11 16.00 5.14 8.95 7.47 9.57 9.03 7.83 内江市 1.00 4.09 2.74 9.28 6.14 15.17 5.81 8.17 遂宁市 −1.09 −2.26 1.83 4.28 5.17 10.33 2.30 3.03 雅安市 0.97 6.77 0.44 2.27 2.43 11.56 1.71 5.15 宜宾市 1.15 3.89 5.34 15.15 6.13 10.84 16.06 18.40 重庆市 71.74 15.87 81.46 10.05 78.52 6.91 43.66 2.86 资阳市 1.75 11.16 2.90 11.89 1.84 5.11 1.46 3.23 自贡市 0.44 1.04 9.01 20.31 6.34 7.88 3.58 3.20 研究区 7.33 5.19 9.63 10.89 11.23 9.22 12.23 6.84 Table 2. Changes in expansion speed and dynamic degree of expansion in Chengdu-Chongqing area from 2001 to 2020
从城市扩展动态度来看(见表2),2001—2006年,除德阳、乐山、广安和遂宁的城市扩展速度停滞或萎缩外,其余城市都有不同程度的扩展,其中,重庆和成都都在快速扩张,南充城市扩展动态度最大(16%)而广安最小(−8.14%);2006—2010年,重庆与成都呈中高速扩展,其余城市低速扩展,其中,达州扩展最快;2010—2015年,在扩展速度上,成都快速扩张,而重庆扩展速度减缓,在扩展动态度,重庆和成都间差距并不明显,其中,内江扩展动态度最大;2015—2020年,成都城市扩展速度和扩展动态度超过重庆,其中,宜宾和重庆扩展动态度最大。
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除重庆外,研究区其他城市的紧凑度指数较高(见图4)。由于重庆市城区位于四川盆地东部丘陵地区,受南北山地的地形所限,建成区多沿山间盆地呈狭长形分布,紧凑度低。2001—2020年,乐山和资阳的紧凑度指数呈增加趋势,表示其城市发展由相对无序向相对有序发展;成都、绵阳、南充、宜宾和重庆的紧凑度指数持续递减,其中成都的紧凑度指数变化最大;而乐山、内江、遂宁和资阳紧凑度指数相对稳定,表明城市发展有序。
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2001年成渝地区的建成区重心在资阳市(见图5),2001—2006年重心向东北方向移动了15.05 km,但仍在资阳市内,2006—2010年重心向东南方向移动了13.62 km,由资阳转移到了重庆,这一时期,重庆的建成区面积超过其他地区,2010—2015年重心向东南方向迁移了1.10 km,仍在重庆市内,2015—2020年重心向西北方向移动了11.63 km,又由重庆转移到资阳。
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从建成区面积总和与NDVI总和来看(见图6)。2001—2006年建成区面积增加了586.03 km2,建成区NDVI总和减少了1690.64;2006—2010年建成区面积与建成区NDVI总和分别增加了616.58 km2、8125.12;2010—2015与2015—2020年间建成区面积增加了898.51 km2、978.74 km2,建成区NDVI总和减少了6809.74、6688.66。总的来看,随着城市的扩展,城市建成区面积总和持续增加,在2010-2020年间城市发展速度呈骤增趋势,但城市建成区NDVI总和呈先上升后下降的趋势。
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从建成区年均NDVI变化情况来看(见图7),2001—2006近一半城市NDVI均值在上升,其中成都和重庆植被情况有所改善,其中绵阳植被增加量最大;2006—2010年有近1/3的城市植被均值持续下降,植被变差,其中达州植被退化最为明显;2010—2015年近1/3的城市植被均值增加,成都NDVI均值增加量最大,而重庆植被退化明显;2015—2020年仅有1/4的城市植被均值增加,成都和重庆NDVI均值有不同程度的增加,表明城市建成区植被情况有所改善。结合表3可以看出,2001—2020年近3/4的城市建成区植被均值持续降低。
城市 变化量 比值 2001—2006 2006—2010 2010—2015 2015—2020 2001—2020 2001 2006 2010 2015 2020 成都 137.49 193.85 705.87 −760.89 276.32 0.50 0.55 0.61 0.66 0.60 达州 −1380.00 1689.09 −825.90 −202.30 −719.12 0.87 0.70 0.84 0.74 0.70 德阳 −775.30 −109.27 677.09 −728.26 −935.74 0.71 0.57 0.57 0.63 0.60 广安 −518.29 513.12 −1011.21 −30.19 −1046.57 0.91 0.80 0.86 0.70 0.70 乐山 325.69 −336.91 525.09 −736.49 −222.62 0.79 0.81 0.81 0.79 0.78 泸州 583.73 1910.33 −1961.99 −12.40 519.67 0.62 0.67 0.90 0.73 0.66 眉山 −828.70 −467.45 367.93 −1179.52 −2107.74 0.85 0.75 0.69 0.71 0.64 绵阳 694.04 −65.42 334.28 −997.22 −34.32 0.56 0.67 0.65 0.65 0.58 南充 −225.98 940.33 −1379.23 105.85 −559.03 0.80 0.74 0.87 0.64 0.67 内江 209.62 237.92 −355.42 −72.07 20.04 0.71 0.73 0.75 0.74 0.74 遂宁 −279.46 −290.93 37.06 −698.78 −1232.11 0.82 0.77 0.71 0.64 0.60 雅安 309.68 605.94 −958.36 −735.32 −778.06 0.84 0.83 0.92 0.78 0.71 宜宾 142.57 1377.66 −1304.94 397.28 612.57 0.76 0.73 0.89 0.71 0.73 重庆 214.20 1252.47 −1018.55 36.49 484.60 0.67 0.69 0.82 0.67 0.68 资阳 −231.00 406.23 −372.18 −416.33 −613.28 0.74 0.68 0.71 0.61 0.68 自贡 −68.92 268.17 −269.28 −658.51 −728.54 0.79 0.77 0.79 0.80 0.73 Table 3. NDVI ratio and its variation in urban built-up areas in Chengdu-Chongqing area from 2001 to 2020
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2001—2020年,各城市建成区NDVI比值均小于1,说明城市扩张对建成区植被均产生不利影响。2001—2006年,成都、乐山、泸州、绵阳、内江和重庆市建成区NDVI比值变大,建成区植被有所改善,其他城市扩张对建成区的不利影响增大;2006—2010年,眉山、绵阳和遂宁市建成区NDVI比值减小,对城市建成区植被不利影响增大,而其他城市的扩张对植被影响减小;2010—2015年,成都、德阳、眉山和自贡市建成区NDVI比值增加,建成区植被改善,而其他城市扩张都对建成区植被不利影响增大;2015—2020年,南充、宜宾、重庆和资阳市的城市扩张对建成区植被的不利影响减小,其他城市的扩张对建成区的植被不利影响增大。总体来看,2001—2020年,除成都、重庆、绵阳、内江和泸州市的城市扩张对建成区植被不利影响下降,其他近2/3的城市扩张对建成区植被状况的不利影响明显增加。
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从NDVI年际变化率来看,城市建成区有近2/3的城市自然植被呈下降趋势,其中眉山和遂宁下降显著,建成区内NDVI变化百分率处于负增长,说明成渝地区城市建成区内植被趋于退化;而背景区有近2/3的城市自然植被上升趋势,说明该区域植被处于良好发展。总体来看,城市建成区植被处于退化趋势。
城市 slope NDVI变化百分率/% 建成区 背景区 建成区 背景区 成都 0.015 −0.011 18.654 −14.151 达州 −0.006 0.023 −4.834 19.338 德阳 −0.013 −0.004 −14.916 −4.131 广安 −0.026 0.017 −21.005 14.030 乐山 −0.003 0.001 −2.197 0.423 泸州 0.010 0.001 9.137 0.646 眉山 −0.043 −0.016 −40.653 −14.774 绵阳 0.002 0.000 2.329 0.233 南充 −0.016 0.014 −14.712 13.580 内江 −0.001 −0.008 −0.734 −7.519 遂宁 −0.027 0.020 −26.954 19.324 雅安 −0.019 0.009 −14.481 6.672 宜宾 0.013 0.025 11.626 22.447 重庆 0.012 0.017 11.121 15.291 资阳 0.012 0.002 12.423 2.401 自贡 −0.015 −0.010 −12.561 −8.861 Table 4. Annual change rate and percentage of NDVI in Chengdu-Chongqing area from 2001 to 2020
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从城市建成区NDVI变异系数来看,其中乐山变异系数最大,是植被稳定性最差的城市。2001—2006年,有近1/3的城市变异系数呈增加趋势;2006—2010年,近1/2的城市变异系数增加,呈上升趋势;2010—2015年,近4/5的城市变异系数呈增加趋势;2015—2020年,近2/3的城市变异系数增加。总体来看,在2001—2020年变异系数均有不同程度增加,说明该时段内研究区植被比较不稳定。
城市 2001 2006 2010 2015 2020 成都 0.350 0.286 0.208 0.250 0.263 达州 0.139 0.117 0.160 0.222 0.260 德阳 0.329 0.201 0.229 0.198 0.200 广安 0.148 0.119 0.118 0.224 0.236 乐山 0.167 0.198 0.214 0.242 0.942 泸州 0.181 0.179 0.127 0.273 0.253 眉山 0.191 0.165 0.197 0.230 0.212 绵阳 0.250 0.256 0.216 0.215 0.179 南充 0.232 0.206 0.178 0.236 0.284 内江 0.222 0.162 0.234 0.229 0.231 遂宁 0.188 0.160 0.204 0.216 0.232 雅安 0.147 0.171 0.158 0.246 0.251 宜宾 0.230 0.262 0.173 0.223 0.330 重庆 0.265 0.224 0.220 0.277 0.267 资阳 0.170 0.179 0.204 0.237 0.207 自贡 0.130 0.109 0.125 0.205 0.207 Table 5. Variation coefficient of NDVI in urban built-up areas in Chengdu-Chongqing area
Urban expansion and vegetation changes in built-up areas in Chengdu-Chongqing area from 2001 to 2020
doi: 10.12172/202306020002
- Received Date: 2023-06-02
- Available Online: 2023-10-25
- Publish Date: 2024-02-25
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Key words:
- DMSP/OLS /
- NPP/VIRS /
- urban expansion /
- vegetation change
Abstract: Based on DMSP/OLS, NPP/VIRS nighttime lighting data, and SPOT/VEGETATION NDVI data, the spatial development mode and vegetation change characteristics of urban built-up areas in Chengdu-Chongqing area were studied, which provided reference for the optimization of urban layout and the maintenance of regional ecosystem. The boundary of urban built-up area in Chengdu-Chongqing area was extracted by statistical data comparison method, and the urban development was analyzed from the aspects of urban expansion characteristics and speed. Taking NDVI as an indicator of the vegetation status in urban built-up areas, the vegetation changes in Chengdu-Chongqing area from 2001 to 2020 were studied from the aspects of NDVI total, mean, interannual change rate, change percentage, and coefficient of variation. The results showed that the accuracy of the built-up areas extracted using statistical data comparison method was relatively high, and the error rate was less than 2%. The annual average speed of urban expansion was on the rise, and the urban expansion speed from 2015 to 2020 was 12.23 km2·a−1. The total NDVI of urban built-up areas first increased and then decreased with the increase of built-up areas. The vegetation condition improved from 2001 to 2010, but the vegetation began to deteriorate from 2010 to 2020. The vegetation condition in urban built-up areas was generally worse than that in background areas. The vegetation stability in urban built-up areas was poor, and the urban coefficient of variation increased in different degrees over the past 19 years.