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“一带一路”典型绿洲城市扩张特征研究——以乌鲁木齐市为例

发布时间:2021-10-16 19:48
  为了探究"一带一路"重要节点中典型绿洲城市的扩张特征,该文以乌鲁木齐市为例,应用DMSP/OLS夜间灯光数据和统计数据,采用二分法提取建成区范围,选取扩张速度、紧凑度、分型维数、城市扩张弹性系数等指标,运用扇形分析、同心圆分析等方法,探究典型绿洲城市扩张的时空特征;结合统计数据等分析城市扩张的驱动机制。研究结果表明:乌鲁木齐市建成区面积在1993—2013年20年间从64 km2扩张到428 km2,净增约6.69倍。城市扩张经历了由中速到高速扩张,由分散到集中扩张,重心由东向西、由南向北扩张转移的过程。研究发现,在扩张过程中,城市扩张弹性系数从1.96增加至7.93,城市人地关系不和谐程度加剧,城市布局的合理性有待提升,边界趋于简单化。 

【文章来源】:测绘科学. 2020,45(08)北大核心CSCD

【文章页数】:11 页

【部分图文】:

“一带一路”典型绿洲城市扩张特征研究——以乌鲁木齐市为例


研究区县级行政区划及海拔、交通示意图

灯光,数据,影像,时间序列


DMSP/OLS影像幅宽3 000 km,空间分辨率约1 km,辐射分辨率为1~63。(下载网址:http://ngdc.noaa.gov/eog/archive.html,NGDC)。然而,DMSP/OLS数据集共由6颗卫星获得,存在同一年不同卫星获取的数据波动以及不同年份数据不同传感器的异常波动现象,因此需要进行校正。为了方便计算,首先用乌鲁木齐行政边界裁剪历年全球夜间灯光数据提取研究区影像图,重投影转换为阿尔博斯等积投影(Albers equal area conic),重采样为1 km×1 km。对DMSP/OLS夜间灯光数据的校正方法参考文献[16],并提取校正前后历年乌鲁木齐市灯光的亮值像元的总数(total light point,TLP)以及所有亮值像元的DN值的总和(total digital number,TDN),进行对比分析,如图2所示。从图2看出,校正后的乌鲁木齐市长时间序列夜间灯光数据相比校正前,整体上减少了TDN和TLP的波动性。校正前1994、2001以及2006等年份里存在同一年出现两个独立的数据集,且两个影像之间的TLP差异性较大的现象,在校正后每一年只有一幅影像。另外,从整体上看数据的时间序列的连续性也有所好转;从校正后的影像中可看到时间序列上TDN和TLP是呈逐步上升的趋势。

示意图,二分法,示意图,阈值


DMSP/OLS数据的亮值区域要远大于实际的建成区范围,因此需要使用阈值来减少非城市区域上亮值像元的影响。其中基于统计数据的二分法已应用在“一带一路”[12]、三角洲地区[17]、江苏省[18]、武汉市[19]等地,且提取的建成区取得较好的精度,具有一定普适性。因此,本文以5年为时间间隔,选取1993、1998、2003、2008和2013年5年的DMSP/OLS数据,以统计数据为标准采用二分法[20],获取对应年份乌鲁木齐的城市分割阈值。分割阈值获取的基本思路见图3。图中:DNT为城市的潜在阈值;S(DNT)为在DNT为阈值的情况下提取的建成区面积;Area为统计数据中的建成区面积;Error(DNT)=S(DNT)-Area,通过不断比较,选择Error(DNT)最小时所对应的阈值作为城市建成区的分割阈值。

【参考文献】:
期刊论文
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[4]资源枯竭型城市空间扩展进程研究——以淮北市为例[J]. 张志赟,刘辉,杨义炜.  地理研究. 2018(01)
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硕士论文
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[2]成都平原地区土地利用变化及驱动力分析[D]. 张杰.四川师范大学 2018
[3]基于对数变换的NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像在城市建成区提取中的应用[D]. 唐敏.华东师范大学 2017
[4]开封城市用地扩张时空特征及驱动力分析[D]. 胡长慧.河南大学 2014



本文编号:3440399

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