作者简介海凯(-),男,硕士生,研究方向为环境遥感。王思远(-),男,研究员,博士生导师,研究方向为遥感地学分析与陆地生态系统。文章导读尽管越来越多的人认识到“一带一路”沿线各国的城市化进程对其经济、*治和环境系统所起的重要作用，但对监测区域范围内城市扩张和形态变化的比较研究却极为有限。这篇文章基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的—年m分辨率的全球土地覆盖数据集、—年DMSP/OLS夜间灯光数据和—年LandScan人口数据，首先分析了—年“一带一路”陆域城市用地增长的空间格局和十大分区城市用地面积的动态。其次，通过分析3个时间点（年、年和年）上同心环内城市用地密度的时空变化，量化了“一带一路”沿线80个城市的扩张和形态变化。最后采用3种统计模型（线性、幂律和指数函数模型）来分析城市用地面积、加权灯光面积和城市人口之间的长期关系。发现：“一带一路”陆域城市用地面积占土地总面积的比例从年的0.24%上升至年的0.56%，并且非洲和亚洲的发展中国家是“一带一路”监测区域城市化的主要贡献者。同心环内城市用地密度从城市中心到城市边缘呈递减趋势，且城市间的空间分布完全不同。中国、欧洲、非洲、西亚、东南亚和印度6个分区人口数超过万的城市间比较显示，除了中国城市形态变得分散，其他分区城市形态总体变得紧凑。夜间灯光信号所反映的城市经济活力和城市人口分布趋势在不同程度上影响城市空间扩张和形态变化。文章内容1引言了解“一带一路”沿线城市扩张的特点，对促进现在和未来的可持续城市发展具有重大潜力，对“一带一路”倡议的未来推进具有重要意义。对“一带一路”沿线国家城市扩张的相关研究更多集中于区域型和特大型城市研究，而对沿线不同规模和不同地理分区城市扩张和形态变化的研究尚少。以“一带一路”沿线80个城市为例，从城市用地密度时空分析的角度，系统、全面地考察了—年陆域城市扩张的特征和形态变化。比较了不同规模城市间的扩张和形态变化差异，并进一步探讨了城市用地面积、夜间灯光加权面积和城市人口之间的长期关系。2研究区和数据来源从年版《城市扩张地图集》提供的全球个典型城市的中央商务区（CentralBusinessDistrict,CBD）中心坐标城市中选取合适的80个城市。这些城市均是“一带一路”沿线国家的首都或重要城市，且代表着不同的城市景观特征，包括沿海城市（如阿尔及尔、奥克兰和广州），内陆城市（如莫斯科、郑州和成都），山地城市（如亚的斯亚贝巴），平原城市（如天津和坎普尔），以及沙漠城市（如利雅得和开罗）。并根据年LandScan人口数据集将这些样本城市划分为3种不同规模类型：大城市（万人），中等城市（万~万人）和小城市（万人）。数据来源ESA-CCI土地覆盖产品（数据来源于ESA-CCI最新发布的—年共24年m分辨率的全球土地覆盖数据集）。DMSP/OLS夜间灯光数据（数据来源于NOAA下属的国家地球物理数据中心，该数据有助于研究人类活动的变化，采用Zhang等提供的—年校正后的全球NTL数据）。LandScan人口数据（—年LandScan高分辨率全球人口分布数据集，其人口分布模型的构建是根据各个国家和地区的数据条件和地理特征进行调整）。３研究方法数据来源梯度分析（以中央商务区（CBD）中心作为城市中心，并使用梯度分析中同心环的圈层划分法将城市从市中心划分为一系列的同心环。）城市用地密度分布反S函数式中：f表示城市用地密度；r表示离城市中心的距离；e指自然常数；α、c和D是拟合参数。参数α是控制城市用地密度函数曲线的斜率，参数c表征城市边界附近城市用地密度，参数D是对城市主城区半径的估计。根据城市用地密度反S函数，可以得到拟合参数α、c和D的结果，从而可以推导得到各城市的r1和r2。公式为：式中：r1表示城市核心区范围；r2为郊区半径。Jiao在此基础上提出指数kp和Sr，分别用来衡量城市紧凑度和城市扩张程度。公式为：式中：kp的大小只与拟合参数α有关，kp值越小城市越紧凑；dr1和dr2分别代表r1和r2的增长率；r1i和r2i分别表示第i年城市核心区和郊区的半径；r1（i-1）和r2（i-1）分别表示第i-1年城市核心区和郊区的半径。相关分析和回归分析4“一带一路”陆域城市用地时空变化特征由欧空局土地覆盖数据得到的城市范围的时空动态特征在不同的地理区域是不一样的。在“一带一路”监测区域内，城市用地面积占陆域土地总面积的比例从年的0.24%上升至年的0.56%，并且欧洲、中国和印度对城市用地面积的增加分别贡献了27.51%、30.15%和6.43%。在空间分布方面，—年城市用地面积增加集中分布在中东欧区、印度和中国的胡焕庸线东南侧，而俄罗斯的高纬度寒冷地区以及非洲北部的撒哈拉沙漠的广大地区相对变化较小。此外，欧洲区在—5年城市扩张最为明显，但在5年之后扩张缓慢，而印度和中国城市用地扩张趋势相反。整体来看，—年间东亚和欧洲城市用地的增长速度比其他区域更快。但就城市发展而言，非洲和亚洲的发展中国家似乎是“一带一路”陆域城市化的主要贡献者。5城市扩张和形态变化特征比较分析5.1城市用地密度的距离衰减特征分析利用城市用地密度分布反S函数，基于Matlab软件，采用非线性最小二乘法拟合80个城市的城市用地密度。空间上，同心环内城市用地密度从城市中心向边缘区递减。时间上，从—年到—年，所有同心环内的城市用地密度均有所增加，表明所有城市均发生了持续的空间扩张。小城市的城市形态相对来说较分散。大多数中小城市随着城市的扩张变得紧凑。年大、中和小城市的主城区半径的平均值分别为21.km，12.km和6.km，而年分别为29.km，17.km和9.km。大城市用地密度平均后的曲线最接近反“S”型，城市用地密度较高，在靠近城市中心的地方逐渐减小。小城市反“S”型并不明显，城市用地密度呈线性下降趋势，直至达到稳定的城市用地密度。小城市的核心区半径不足3km，内城区和郊区范围不足2km，反映出小城市仍处于城市发展的初级阶段。大城市经历了更快的城市扩张，因为大城市用地密度平均值的拟合曲线之间的间隔更大。5.2不同地理分区城市扩张和形态变化比较分析选取中国、欧洲、非洲、西亚、东南亚和印度6个地区人口数超过万的城市进行聚集分析。中国城市用地密度函数距离衰减特征最符合反“S”型，而欧洲和东南亚地区城市用地密度函数拟合曲线经历了两个阶段的线性减少，非洲、印度和西亚城市用地密度函数拟合曲线经历了反“S”和一个阶段的线性减少。城市用地密度的距离衰减规律反映了城市形态及其变化。各地区城市形态变得紧凑，且年西亚城市的紧凑度最高。年中国城市紧凑度较年分散。相对于其他地区，—年12年期间欧洲城市用地扩张相对缓慢。中国和非洲城市同心环内的城市扩张相对较快。5.3沿线城市紧凑度对比分析紧凑型城市的城市用地密度在核心区较高，在核心区周围急剧下降至极低值，并且其城市用地密度曲线陡峭，而蔓延型城市的城市用地密度曲线下降缓慢。大城市中，越来越分散的城市主要分布在中国，占所选中国大城市的3/4；而其他地区的大城市大多变得紧凑，约占“一带一路”所选大城市的2/3。大部分中小城市变得紧凑。5.4沿线城市扩张速度对比分析一个城市的城市扩张速度是由城市规模的增长率来反映的，通过研究城市主城区半径D这一参数的变化，可以比较各个城市的增长率。大城市中，城市扩张速度后12年大于前12年的城市占比约1/2，其中中国大城市占了2/5，说明中国大城市比其他地区的大城市扩张的快，且后12年处于快速扩张，城市经济发展迅速。欧洲城市巴黎后12年主城区半径增加不明显，这可能和经济发达程度以及人口规模有关。中等城市的扩张速度明显小于大城市，城市扩张速度后12年大于前12年的城市占44.12%。安特卫普、柏林和布达佩斯3个城市后12年并没有发生明显扩张，这可能主要归因于这3个城市都属于欧洲发达城市。小城市中，城市扩张速度后12年大于前12年的城市占比约1/3。后12年主城区扩张不明显的城市主要位于欧洲发达国家。5.5沿线城市扩张程度对比分析—年的12年间，大多数城市的发展较前12年扩张了许多。中国大多数的大中城市发展属于蔓延型，意味着在这24年中，大中城市总体上是在不断扩张的。中国小城市更倾向于紧凑型发展，主要表现为核心区增长，但长治在后12年表现为蔓延型发展。欧洲大城市在前12年表现为蔓延型发展，在后12年表现为紧凑型发展，且后12年巴黎发展十分缓慢；大部分中小城市是紧凑型发展，且后12年扩张缓慢。非洲大城市的发展较快，其中金沙萨和喀土穆在后12年转为紧凑型发展，罗安达在后12年转为慢速蔓延发展。非洲北部的大多数中等城市在24年中都表现为紧凑型发展，其中亚的斯亚贝巴和马拉喀什在后12年表现得更紧凑，而非洲南部的大多数中等城市的发展形态不明显，且发展较为缓慢。讨论城市扩张与DMSP/OLS影像的灯光面积有着直接的联系，夜间灯光面积及其变化能够反映城市区域社会经济发展现状和变化态势。从年到年，“一带一路”陆域有71.25%以上的城市用地面积与加权灯光面积呈很强的正线性关系（R20.5和p0.01）。意味着在过去24年里，“一带一路”陆域城市在扩张过程中，城市用地面积和夜间灯光信号都有类似的增长。对于个别城市而言，随着时间的推移，加权灯光面积对城市用地面积增加的响应模式可能会略有不同。浦那和亚的斯亚贝巴加权灯光面积的增速低于—年同时期城市用地面积的增速（分别为3.79∶3.03倍和3.22∶2.44倍），这可能意味着经济发展跟不上城市扩张。但安庆、斋浦尔、益阳和开罗加权灯光面积和城市用地面积在—期间均呈现持续增长（分别为2.78∶2.77倍、2.85∶2.68倍、2.57∶2.47倍和2.13∶2.05倍）。加尔各答、喀土穆和阿尔及尔更适用于指数模型，表明这3个城市的加权灯光面积先缓慢增加，后快速增加，而此时城市用地扩张放缓。中亚塔什干加权灯光面积和城市用地面积呈负相关关系（r=-0.51和p0.05），这可能和年乌兹别克斯坦独立后的一段时间内国内经济持续衰退有关。人口是评价城市化最常用的指标之一。城市人口和城市用地面积在时间序列上有很强的线性关系。“一带一路”沿线63.75%的城市显示城市人口与城市用地面积成正比（R20.5和p0.01）。城市人口和城市用地面积有着相似的时间趋势。亚的斯亚贝巴城市用地面积（R2=0.98和p0.01）和城市人口（R2=0.99和p0.01）年增长符合稳定的指数模型，喀土穆的城市用地面积（R2=0.99和p0.01）和城市人口（R2=0.88和p0.01）都有明显的幂律增长。—年“一带一路”沿线57.50%的城市用地面积的增速明显超过城市人口的增速，即两个变量的增速比值大于1.3。益阳城市用地面积增长了1.82倍，而城市人口增长了1.33倍，且两个变量之间的关系能够很好地被指数模型拟合（R2=0.91和p0.01）。可能意味着城市人口的增长并不是城市用地面积增长的主导因素，而存在其他城市变量驱动着城市用地面积的增长。斋浦尔城市用地面积的增长符合指数模型（R2=0.97和p0.01），并且与加权灯光面积的增长有着一致的拟合模型（R2=0.89和p0.01），意味着城市经济的活跃程度影响城市用地面积的扩张，而城市人口的增长符合线性模型（R2=0.95和p0.01）。部分城市（12.50%）的人口和城市用地面积之间的关系符合幂律模型，巴马科城市人口（符合线性模型，R2=0.95和p0.01）的增速（2.77倍）明显超过城市用地（符合幂律模型，R2=0.99和p0.01）的增速（2.14倍）。圣彼得堡城市人口和城市用地面积之间的关系是负相关关系（R2=0.82和p0.01），且城市用地面积的增长（R2=0.99和p0.01）和城市人口的减少（R2=0.83和p0.01）符合幂律模型。可能意味着城市扩张和城市人口的减少都变得缓慢。
文献来源：海凯，王思远，马元旭等.“一带一路”沿线地区城市扩张和形态变化分析[J].地理学报,,75(10):-.
编辑：王冉
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