江 原,郝媛媛,黃祎宸

1 甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院,草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,蘭州 730070 2 蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院,蘭州 730020

城市化是人類生產(chǎn)方式由農(nóng)村型向城市型轉(zhuǎn)化的歷史過程,主要表現(xiàn)為農(nóng)村人口轉(zhuǎn)化為城市人口及城市不斷發(fā)展完善的過程[1]。改革開放以來,伴隨著人口的持續(xù)增長和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,中國的城市化水平有了極大的提高[2],尤其是近30年來,中國的城市化進(jìn)程處于快速增長階段[3],與此同時(shí),區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象也日益凸顯。截止到2016 年,除內(nèi)蒙古自治區(qū)、重慶市、陜西省和寧夏回族自治區(qū)的城市化率接近全國平均水平外,中國西部地區(qū)其他省份的城市化率均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國平均水平[4]。城市化現(xiàn)象是一個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要體現(xiàn),其進(jìn)程反映了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[3]。

城市化進(jìn)程的不斷加速,催生了一批新興城市,推動(dòng)了一些老城區(qū)向外擴(kuò)展,而這些城市建成區(qū)面積的大幅激增,一定程度上影響了建成區(qū)內(nèi)外植被的生長狀況。趙安周等[5]基于中分辨率成像光譜儀地表溫度數(shù)據(jù)(MODIS-LST)、增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)和土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)京津冀13個(gè)城市主城區(qū)生長季及不同季節(jié)的城市擴(kuò)展對(duì)植被均存在不利影響；Song Y等[6]基于2000—2019年歸一化植被指數(shù)(NDVI)和2000—2018年2個(gè)土地覆被類型數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)快速的城市化進(jìn)程導(dǎo)致曼谷城市植被覆蓋狀況變差；Javid K等[7]通過計(jì)算新建成區(qū)指數(shù)(NBUI)和NDVI,發(fā)現(xiàn)在2015—2020年間,隨著城市建成區(qū)的大幅擴(kuò)展,城市綠地NDVI不斷減小。城市建成區(qū)植被生長狀況不僅能夠反映該地區(qū)城市建設(shè)用地的變化情況,而且是衡量城市化發(fā)展健康與否的一項(xiàng)重要指標(biāo)[8]。NDVI在反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化方面應(yīng)用廣泛[7,9],目前常用的NDVI數(shù)據(jù)主要包括GIMMS(Global inventory modelling and mapping studies) NDVI、MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI,其中MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI應(yīng)用最為廣泛。與MODIS NDVI相比,SPOT/VEGETATION NDVI已經(jīng)過大氣校正、輻射校正、幾何校正等[10]預(yù)處理,減少了研究過程中不必要的工作量；且擁有專門針對(duì)植物生物特征設(shè)計(jì)的VEGETATION探測器,能更好地反映地表植被的生長狀況[11]。

遙感技術(shù)具有快速、實(shí)時(shí)、大范圍、低成本監(jiān)測等優(yōu)勢,不僅被廣泛應(yīng)用于氣象觀測、資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域,而且在城市擴(kuò)展研究方面也日益?zhèn)涫芮嗖A[12]。目前,遙感數(shù)據(jù)在城市擴(kuò)展方面的應(yīng)用主要包括：Landsat光譜數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)等。馮珊珊等[13]利用Landsat OLI數(shù)據(jù)和VIIRS/DNB夜間燈光數(shù)據(jù)分別采用線性光譜混合分析法和大尺度不透水面指數(shù)法提取珠江三角洲研究區(qū)的不透水面信息,發(fā)現(xiàn)兩者提取不透水面的總體精度差異不大；劉沼輝等[14]的研究結(jié)果表明Landsat影像單獨(dú)進(jìn)行歸一化建筑指數(shù)(NDBI)和NDVI提取時(shí),容易將裸巖等非建成區(qū)區(qū)域歸入建成區(qū),引起提取結(jié)果的誤差。與Landsat數(shù)據(jù)相比,美國國防氣象衛(wèi)星(Defense Meteorological Satellite Program, DMSP)搭載的OLS(Operational Linescan System)傳感器免費(fèi)提供的全球夜間燈光數(shù)據(jù)不依賴高空間分辨率(分辨率通常在1 km左右),因而數(shù)據(jù)量非常小(不到TM數(shù)據(jù)的1%),且數(shù)據(jù)處理更加簡便,為大尺度城市化研究創(chuàng)造了可能。該傳感器提供的夜間燈光影像能反映綜合性信息,涵蓋了交通道路、居民地等與人口和城市等因子分布密切相關(guān)的信息；此外,還具有很強(qiáng)的光電放大能力,能探測到包括城市燈光甚至是小規(guī)模居民地?zé)艄?、車流等低?qiáng)度燈光,并使之區(qū)別于黑暗的鄉(xiāng)村背景[15]。依據(jù)這些特性,DMSP/OLS數(shù)據(jù)與Landsat數(shù)據(jù)相比,更能客觀的、較好的反映出城市建成區(qū)的范圍及其發(fā)展趨勢。當(dāng)前,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于DMSP/OLS的研究多集中在城市建成區(qū)的提取[16—17]、城市擴(kuò)展時(shí)空變化特征[18—20]、人口與經(jīng)濟(jì)估算[21—22]和碳排放的時(shí)空分布特征[23—24]等方面。經(jīng)驗(yàn)閾值法[25]、中高分辨率影像數(shù)據(jù)空間比較法[26]、突變檢測法[27]和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法[28]是當(dāng)前城市建成區(qū)提取的主要方法。李俊峰等[19]、舒松等[29]通過對(duì)4種方法的對(duì)比研究,證明統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法具有最小的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差以及最高的提取精度。董鶴松等[30]基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法提取了中國三大城市群(京津冀、長三角和珠三角)的城市建成區(qū)范圍,并對(duì)其城市擴(kuò)展時(shí)空變化格局進(jìn)行了分析；林之強(qiáng)等[31]同樣基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法,發(fā)現(xiàn)1993—2013年間滇中城市群城市擴(kuò)展強(qiáng)度總體上呈現(xiàn)出“先降低—后升高—再降低”的動(dòng)態(tài)變化特征。

有中國西北部“國家生態(tài)安全屏障”[32]之稱的甘青寧三省區(qū)位于黃河上游,其城市化水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于東部沿海城市。掌握黃河上游甘青寧三省區(qū)城市發(fā)展特征可為構(gòu)建科學(xué)合理的城市體系、優(yōu)化區(qū)域城市空間開發(fā)格局提供參考依據(jù),同時(shí)對(duì)促進(jìn)中國西北地區(qū)乃至整個(gè)沿黃九省區(qū)中心城市及城市群高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此,本研究以DMSP/OLS夜間燈光時(shí)間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法[28]提取甘青寧21座地級(jí)市(州)的城市建成區(qū)邊界,在此基礎(chǔ)上,引入NDVI作為表征城市建成區(qū)植被狀況的指標(biāo),對(duì)研究區(qū)2002—2013年城市建成區(qū)擴(kuò)展特征及植被變化進(jìn)行研究,以期為西北內(nèi)陸城市可持續(xù)發(fā)展提供借鑒和參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

甘青寧三省區(qū)地處 中國西北內(nèi)陸,是黃河流域重要的水源涵養(yǎng)區(qū)和補(bǔ)給區(qū),包括蘭州、銀川、西寧等27座地級(jí)市(自治州),其中,果洛藏族自治州、海南藏族自治州、黃南藏族自治州、海北藏族自治州、玉樹藏族自治州及海東市由于缺乏城市建成區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而未被列入研究區(qū)范圍(圖1)。研究區(qū)面積80.08×104km2,占我國陸地國土總面積的8.34%。區(qū)域內(nèi)地形地貌形態(tài)復(fù)雜,氣候類型多樣。植被資源種類豐富、分布廣泛,但總量有限,覆蓋率低,生態(tài)環(huán)境極其脆弱。2013年,全區(qū)總?cè)丝诩s為3500萬人,經(jīng)濟(jì)較全國相對(duì)落后,僅為10400億元,且區(qū)域內(nèi)發(fā)展極不平衡。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the study areaI白銀,II定西，III甘南，IV固原,V海西，VI嘉峪關(guān)，VII金昌，VIII酒泉， IX蘭州， X臨夏, XI隴南,XII平?jīng)?XIII慶陽，XIV石嘴山， XV天水，XVI吳忠，XVII武威，XVIII西寧,XIX銀川,XX張掖， XXI中衛(wèi)，XXII 黃南, XXIII 海北，XXIV 海南, XXV 玉樹，XXVI 海東，XXVII 果洛

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究所用到的數(shù)據(jù)主要有 2002、2006、2010 和 2013 年分辨率為1 km的DMSP/OLS 穩(wěn)定燈光影像(包括F152002、F162006、F182010及F182013四景,下載自地理國情監(jiān)測云平臺(tái)http://www.dsac.cn)及其城市建成區(qū)數(shù)據(jù)(來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》)；2002—2013年SPOT/VEGETATION NDVI年度合成產(chǎn)品(分辨率1 km,用最大值合成法由月度數(shù)據(jù)生成),全國 1∶400萬地市行政界線和SRTM 90 m的DEM數(shù)據(jù)(均來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心http://www.resdc.cn)；主要道路和鐵路數(shù)據(jù)(下載自O(shè)pen Street Map https://download.geofabrik.de/)。

1.3 研究方法

1.3.1城市建成區(qū)提取

夜間燈光影像由城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的亮值像元及農(nóng)村或其他背景區(qū)域的零值像元所構(gòu)成[8],其中,城市區(qū)域的亮值像元多構(gòu)成連續(xù)的明亮斑塊而區(qū)別于鄉(xiāng)鎮(zhèn)或其他背景區(qū)域。采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法[28],根據(jù)設(shè)定的閾值(圖2)分別提取各時(shí)期相應(yīng)市(州)城市建成區(qū)范圍。經(jīng)驗(yàn)證,除2013年外,其他年份的城市建成區(qū)提取誤差均小于5%(表1),提取精度較高,可用于后續(xù)分析。

表1 基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法的甘青寧地區(qū)用地面積

圖2 2002—2013年各城市建成區(qū)提取閾值Fig.2 Extraction thresholds of built-up areas of cities from 2002 to 20132002年,定西、隴南和中衛(wèi)缺乏數(shù)據(jù)

1.3.2城市擴(kuò)展分析

使用城市擴(kuò)展速度和擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度兩個(gè)指標(biāo)來分析城市擴(kuò)展情況,選擇緊湊度指數(shù)來表征外部城市空間擴(kuò)展形態(tài)的變化,引入城市重心變化來揭示研究區(qū)城市建成區(qū)重心轉(zhuǎn)移趨勢。

城市擴(kuò)展速度是指在一定時(shí)期城市建設(shè)用地面積的變化快慢,城市擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度表示單位時(shí)間內(nèi)城市建設(shè)用地變化的幅度[33]。表達(dá)式分別為：

(1)

(2)

式中,V和K分別表示城市擴(kuò)展速度和擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度；Ai和An+i分別為第i和n+i年的城市建成區(qū)斑塊面積；n為時(shí)間跨度。

緊湊度是反映城市空間形態(tài)特征的一項(xiàng)指標(biāo),包括城市外部和內(nèi)部形態(tài)緊湊度,城市外部形態(tài)緊湊度是表征空間形態(tài)的一個(gè)重要概念[34—35]。表達(dá)式為：

(3)

式中,C表示緊湊度；Ai為第i年的城市建成區(qū)斑塊面積；Pi表示第i年城市建成區(qū)斑塊外圍周長。一般情況下,值介于0—1,C值越大,城市外部形狀就越近似圓形；反之,越狹長。

城市重心轉(zhuǎn)移的變化趨勢可以反映出城市空間演化特征。城市建成區(qū)重心(x,y)的計(jì)算公式為：

(4)

式中,wi為第i個(gè)離散目標(biāo)物權(quán)重,由各個(gè)離散目標(biāo)的面積與總面積的比例來確定；xi和yi分別為第i個(gè)離散目標(biāo)物的橫、縱坐標(biāo)。

重心轉(zhuǎn)移距離和平均偏移速度的計(jì)算公式分別為：

(5)

(6)

式中,Dn+1為重心轉(zhuǎn)移距離,xn、xn+1和yn、yn+1分別為第n和n+1年城市建成區(qū)重心的橫、縱坐標(biāo)；V為平均偏移速度,T為時(shí)間周期。

重心轉(zhuǎn)移角度的計(jì)算公式為：

(7)

(8)

式中,?n+1為弧度值,θ為某一時(shí)期建成區(qū)重心轉(zhuǎn)移方向與正東方向的夾角。

1.3.3建成區(qū)植被變化分析

基于提取得到的城市建成區(qū)邊界,采用年度NDVI均值來表示城市植被變化特征,表達(dá)式為：

(9)

式中,CNDVI表示建成區(qū)NDVI均值；pi為每一個(gè)像元內(nèi)的NDVI值；n表示像元個(gè)數(shù)。由于校正后的NDVI值在0—1之間,為便于計(jì)算分析,且在不影響原始數(shù)據(jù)精度的情況下,將原數(shù)值乘以10000作為分析值。

將建成區(qū)與背景區(qū)(需滿足人為因素的影響要盡可能小以及和建成區(qū)的自然環(huán)境盡可能相似2個(gè)基本條件)[36]NDVI均值的比值作為衡量城市擴(kuò)展過程中人為因素影響下植被變化優(yōu)劣的指標(biāo)。表達(dá)式為[37]：

(10)

式中,Ri表示第i年的NDVI比值；CNDVIi和BNDVIi分別為第i年建成區(qū)和背景區(qū)內(nèi)的NDVI均值。

從趨勢分析和變化百分率2個(gè)方面來分析城市擴(kuò)展過程中植被的年際變化趨勢,計(jì)算公式分別為：

(11)

(12)

式中,slope是趨勢線的斜率,NDVIi為第i年的NDVI值,n=12。當(dāng)slope>0時(shí),表示隨著時(shí)間增加,NDVI呈上升趨勢；反之,NDVI呈下降趨勢。NDVIc表示NDVI的變化百分率,Mean為12年的平均NDVI。

變異系數(shù)是描述數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo),可用于評(píng)估NDVI在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性。公式為：

(13)

式中,CV為NDVI的變異系數(shù),ST和Mean分別第i年NDVI的標(biāo)準(zhǔn)差和12年的平均NDVI值。若CV≤0.1,NDVI很穩(wěn)定；CV∈(0.1,0.2]為穩(wěn)定；(0.2,0.3]為不穩(wěn)定,>0.3則為很不穩(wěn)定[38]。

為滿足NDVI趨勢分析、變化百分率和變異系數(shù)的計(jì)算要求,利用2006、2010及2013年建成區(qū)和背景區(qū)的矢量邊界分別提取2002—2006、2007—2010及2011—2013年建成區(qū)和背景區(qū)的NDVI值,以獲得2002—2013連續(xù)年份的植被NDVI。

2 結(jié)果與分析

2.1 城市建成區(qū)擴(kuò)展時(shí)空動(dòng)態(tài)特征

2.1.1擴(kuò)展整體變化特征

2002、2006、2010和2013年甘青寧地區(qū)各城市夜間燈光亮值像元呈現(xiàn)明顯的空間分布差異(圖3)。整體上,研究區(qū)城市用地圍繞河西走廊及黃河上游地區(qū)形成了不連續(xù)的“幾”字型空間形態(tài),將河西沿線城市(張掖、酒泉、嘉峪關(guān)、金昌和武威)與黃河上游重點(diǎn)城市(西寧、蘭州和銀川)在空間上連接在一起。2002—2013年,各城市建成區(qū)發(fā)展均是圍繞主城區(qū)進(jìn)行擴(kuò)展的面狀分布模式；張掖-酒泉-嘉峪關(guān)-金昌-武威-蘭州-白銀-中衛(wèi)-吳忠-銀川-石嘴山的城市化過程表現(xiàn)為線狀模式,其主要依托公路干線(連霍線)和鐵路干線(蘭新線和包蘭線)將各沿線城市連接起來,從而推動(dòng)城市建成區(qū)的擴(kuò)展；點(diǎn)狀模式在海西及慶陽等東南部城市分布比較普遍。

圖3 甘青寧地區(qū)城市擴(kuò)展空間形態(tài)特征Fig.3 Characteristics of urban expansion spatial morphology in Gan-Qing-Ning region

2.1.2擴(kuò)展速度變化特征

總的來看,2002—2006年,銀川最快,平?jīng)銎浯?蘭州最慢且為負(fù)增長；2006—2010年,蘭州最快,石嘴山第二,西寧最慢；2010—2013年,銀川最快,張掖其次,慶陽最慢(表2)。就年際變化而言,金昌和慶陽呈負(fù)增長,城市擴(kuò)展速度分別由2006—2010年的2.75 km2/a和2.00 km2/a減少到2010—2013年的-0.33 km2/a和-0.67 km2/a；天水、中衛(wèi)和石嘴山增速趨緩,分別由2002—2010年的1.75 km2/a、2.75 km2/a和7.16 km2/a減少到2010—2013年的0.33 km2/a、2.67 km2/a和2.12 km2/a；蘭州和酒泉略有下降但總體穩(wěn)定；嘉峪關(guān)、白銀和甘南的城市擴(kuò)展速度在2002—2013年持續(xù)增加。2002—2013年,研究區(qū)城市擴(kuò)展速度整體穩(wěn)步上升(2.73 km2/a),且2010—2013年擴(kuò)展速度(4.53 km2/a)是2006—2010年的2倍。

2.1.3擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度變化特征

2002—2006年,除蘭州、金昌、白銀、臨夏和甘南的城市擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)呈現(xiàn)萎縮或停滯外,其余各城市均有不同程度的擴(kuò)展,其中,平?jīng)龊豌y川為中高速擴(kuò)展,且平?jīng)鰯U(kuò)展動(dòng)態(tài)度最大(29.41%),而金昌最小(-5.88%)；2006—2010年,除平?jīng)?、臨夏、西寧和固原呈負(fù)擴(kuò)展或零擴(kuò)展外,其余各城市基本呈低速擴(kuò)展,且擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度較大的兩地級(jí)市(慶陽和中衛(wèi))間差距并不明顯,僅為0.42%；2010—2013年,除金昌和慶陽呈負(fù)擴(kuò)展外,研究區(qū)基本呈中低速擴(kuò)展,其中,張掖擴(kuò)展最快(表2)。從各城市的年際變化來看,2002—2013年城市擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度持續(xù)減小的城市為天水,而動(dòng)態(tài)度持續(xù)增大的城市有嘉峪關(guān)、白銀、張掖和甘南。

表2 甘青寧地區(qū)各市(州)城市擴(kuò)展速度及擴(kuò)展動(dòng)態(tài)度變化

2.1.4擴(kuò)展緊湊度變化特征

除酒泉、海西、白銀、天水、石嘴山和蘭州外,研究區(qū)其他城市建成區(qū)緊湊度指數(shù)均較高(圖4)。其中,蘭州受南北兩山的地形所限,建成區(qū)多沿黃河兩岸呈狹長型連續(xù)分布,緊湊度低；天水、石嘴山和白銀的建成區(qū)由數(shù)塊不相鄰的區(qū)域構(gòu)成,緊湊度均不高。2002—2013年,甘南、臨夏及慶陽的緊湊度指數(shù)均保持在較高范圍,說明其城市發(fā)展有序、經(jīng)濟(jì)水平穩(wěn)定；西寧、銀川、吳忠和金昌緊湊度指數(shù)整體呈增加趨勢,表明其城市發(fā)展開始由相對(duì)無序到相對(duì)緊湊的方向發(fā)展；而酒泉、張掖、定西、隴南和石嘴山的緊湊度指數(shù)則持續(xù)遞減,其中,隴南緊湊度指數(shù)變化最大。

圖4 甘青寧地區(qū)不同時(shí)期緊湊度特征Fig.4 Characteristics of compactness in different periods in Gan-Qing-Ning region

2.1.5重心遷移特征

在重心遷移的3個(gè)階段中(圖5),第一階段(2002—2006年)研究區(qū)重心向東北遷移了31.316 km,遷移速度為8.579 km/a,遷移方向與正東方向夾角為49.94°；第二階段(2006—2010年)城市重心遷移量最小,僅為4.427 km,遷移速度為1.107 km/a,遷移方向與正北方向夾角為6.76°；第三階段(2010—2013年)城市重心向西南方向大幅遷移44.575 km,遷移速度達(dá)到14.858 km/a,其重心遷移距離及速度均遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過前兩個(gè)階段,且重心與正南方向夾角未超過1°偏差(0.56°),近乎垂直。

圖5 甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)重心變化 Fig.5 Changes in the center of gravity of urban built-up areas in Gan-Qing-Ning region

圖6 建成區(qū)NDVI總和與面積Fig.6 Total NDVI and area of built-up area

2.2 城市建成區(qū)植被變化特征

2.2.1植被總體變化特征

隨著城市建成區(qū)的擴(kuò)展,研究區(qū)城市建成區(qū)NDVI總和呈上升趨勢(圖6)。2002—2006年,建成區(qū)面積增加12.36 km2,建成區(qū)NDVI總和則增加了8213.05；2006—2010和2010—2013年建成區(qū)面積及建成區(qū)NDVI總和分別增加了333.64 km2、285.42 km2和7139.19、4250.25。

2.2.2NDVI均值

從建成區(qū)年均NDVI變化量來看(表3),2002—2006年研究區(qū)近一半城市NDVI均值在不斷下降,植被變差,且三座省會(huì)城市均位列其中；2006—2010年除金昌、武威和臨夏NDVI均值下降、植被變差外,其他各城市植被狀況均有所改善,其中,酒泉NDVI增加量最大；2010—2013年,近1/3的城市NDVI均值均在不斷下降、植被變差,其中,武威植被退化最明顯。2002—2013年,除武威、張掖和慶陽的NDVI均值變小外,其他各城市NDVI均值均有不同程度的增加,表明城市建成區(qū)植被隨時(shí)間的變化具有明顯的空間差異。結(jié)合圖7可以看出,城市建成區(qū)NDVI均值分布具有明顯的地理差異,研究區(qū)中西部普遍較東部地區(qū)小。

2.2.3NDVI比值及其變化量

從各城市建成區(qū)內(nèi)NDVI比值(表3)可以看出,2002—2013年,除蘭州、酒泉和慶陽部分時(shí)期NDVI比值大于1外,其他城市NDVI比值均小于1,說明城市擴(kuò)展對(duì)這些城市建成區(qū)植被造成不利影響。從年際變化看(圖8),2002—2006年研究區(qū)東西方向中軸線附近各城市NDVI比值變化量普遍增加,而東南部多數(shù)城市的NDVI比值變化量減小,其中甘南、臨夏、固原和慶陽減少最明顯,反映出城市建成區(qū)擴(kuò)展對(duì)這些地區(qū)植被的負(fù)面影響在增加；2006—2010年,除中部及東南部少數(shù)地區(qū)NDVI比值變化量在減小外,其他各城市建成區(qū)擴(kuò)展對(duì)建成區(qū)內(nèi)植被的不利影響均在減弱；2010—2013年近2/3的城市建成區(qū)NDVI比值變化量在減少,說明該時(shí)期城市建成區(qū)擴(kuò)展對(duì)植被的不利影響在加劇?？傮w來看,2002—2013年近4/7的城市建成區(qū)NDVI比值及其變化量呈下降趨勢,表明城市建成區(qū)擴(kuò)展對(duì)建成區(qū)內(nèi)的植被狀況造成一定的不利影響。

2.2.4趨勢分析和變化百分率

從NDVI年際變化率和變化百分率來看(表4),建成區(qū)內(nèi)各城市NDVI的變化均呈向好發(fā)展,NDVI的變化百分率均在550%以上,說明甘青寧三省區(qū)建成區(qū)內(nèi)植被整體處于良好發(fā)展；而建成區(qū)外圍的背景區(qū),自然植被整體呈下降趨勢,其中,中衛(wèi)、白銀、銀川和吳忠下降顯著,背景區(qū)NDVI的變化百分率均處于負(fù)增長狀態(tài),說明該區(qū)域植被生長趨于退化?？傮w來看,城市建成區(qū)NDVI呈向好發(fā)展。

表3 2002—2013年研究區(qū)各地級(jí)市(州)城市建成區(qū)內(nèi)NDVI比值及其變化量

圖7 甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)植被變化情況Fig.7 Vegetation changes in urban built-up areas in Gan-Qing-Ning region

圖8 甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)NDVI比值變化量Fig.8 Variation of NDVI ratio in urban built-up areas in Gan-Qing-Ning region

2.2.5植被穩(wěn)定性

研究區(qū)城市建成區(qū)NDVI的變異系數(shù)介于0.000—0.747(表5),其中,海西變異系數(shù)最大,屬于植被穩(wěn)定性最差的區(qū)域。2002—2006年,變異系數(shù)呈增加趨勢的城市占一半以上,其中,中衛(wèi)和吳忠的植被變化最為劇烈,為不穩(wěn)定區(qū)域；2007—2010年,近1/3的城市NDVI變異系數(shù)呈上升趨勢,但上升幅度普遍較小；2011—2013年,NDVI變異系數(shù)呈上升趨勢的區(qū)域較前一階段(2007—2010)無明顯變化,大多數(shù)城市NDVI處于穩(wěn)定和不穩(wěn)定區(qū)域之間?？傮w上,除隴南和甘南非常穩(wěn)定外,近半數(shù)以上的城市在2002—2013年間變異系數(shù)均有不同程度增加,表明在該時(shí)段研究區(qū)內(nèi)植被比較不穩(wěn)定。

表4 甘青寧地區(qū)植被NDVI的年際變化率及變化百分率

3 討論

3.1 甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)擴(kuò)展時(shí)空變化特征及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制

城市建成區(qū)的擴(kuò)展往往會(huì)受到政府決策和規(guī)劃的影響[39]。2000年啟動(dòng)實(shí)施的西部大開發(fā)戰(zhàn)略是推動(dòng)西部地區(qū)城市快速擴(kuò)展的一個(gè)重要因素[37]。國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略的若干意見[40]指出：要堅(jiān)持以線串點(diǎn)、以點(diǎn)帶面,著力培育經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好、資源環(huán)境承載能力強(qiáng),發(fā)展?jié)摿Υ蟮闹攸c(diǎn)經(jīng)濟(jì)區(qū),形成西部大開發(fā)戰(zhàn)略新高地,輻射和帶動(dòng)周邊地區(qū)發(fā)展。此外,城市擴(kuò)展與其他因素也存在較為密切的聯(lián)系,如受地形、交通以及經(jīng)濟(jì)等多方面因素的影響[19,38]。季順偉等[39]認(rèn)為公共財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投入與城市空間擴(kuò)展呈正相關(guān)的關(guān)系,對(duì)城市發(fā)展也具有顯著的促進(jìn)作用。

從空間擴(kuò)展特征看,整體上,甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)圍繞河西走廊及黃河上游地區(qū)形成了不連續(xù)的“幾”字型空間形態(tài),局部來看,城市建成區(qū)則呈現(xiàn)不規(guī)則的點(diǎn)狀、線狀和面狀分布。這與何春陽等[41]基于城市群地區(qū)城市空間擴(kuò)展形態(tài)得出點(diǎn)狀、線狀和面狀3種城市化模式的結(jié)論基本一致。酒泉和嘉峪關(guān)由于在空間上接近,呈現(xiàn)向西靠近嘉峪關(guān)方向的發(fā)展趨勢[42]；白銀和臨夏呈現(xiàn)向區(qū)域中心城市蘭州聚攏的趨勢[19]；蘭州南北方向擴(kuò)張已趨于飽和,城市只能沿黃河?xùn)|西方向發(fā)展[43]。甘青寧三省區(qū)內(nèi)的21座地級(jí)市依據(jù)經(jīng)濟(jì)圈可劃分為[44]：關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)、西蘭銀經(jīng)濟(jì)區(qū)、寧夏沿黃經(jīng)濟(jì)區(qū)等。各大經(jīng)濟(jì)區(qū)之間依托交通要道,在充分發(fā)揮核心增長極的聚集和輻射效應(yīng)的基礎(chǔ)上,以各類都市經(jīng)濟(jì)圈為增長極,形成了覆蓋全區(qū)域的城市空間發(fā)展框架[44]。

從時(shí)間擴(kuò)展特征看,季順偉等[39]基于寧波、鄧昊鍵等[45]基于粵港澳大灣區(qū)和林中立等[46]基于中國東部沿海地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)2005年以前城市擴(kuò)展速度較快,此后擴(kuò)展強(qiáng)度有所緩和,與本文研究結(jié)果恰好相反,說明中國西北內(nèi)陸地區(qū)的城市發(fā)展明顯滯后于東部地區(qū)。甘青寧三省區(qū)2002—2010年城市發(fā)展速度較為緩慢,而在2010—2013年發(fā)展則呈驟增趨勢。究其原因,在西部大開發(fā)開始實(shí)施的第一個(gè)十年,城市建設(shè)的重心主要集中在打通連接各區(qū)域的交通干道,建設(shè)投資的重點(diǎn)主要在基礎(chǔ)建設(shè)投資方面[47],城市建成區(qū)擴(kuò)展速度相對(duì)較慢；在西部大開發(fā)實(shí)施后的第一個(gè)十年末,中央在關(guān)于發(fā)展西部大開發(fā)的文件中指出“今后十年是深入推進(jìn)西部大開發(fā)承前啟后的關(guān)鍵時(shí)期”,在這一時(shí)期中,力爭到2015年,經(jīng)濟(jì)總量比2008年翻一番,基礎(chǔ)設(shè)施更加完善[40],城市建成區(qū)發(fā)展速度也明顯加快。對(duì)于甘青寧地區(qū)城市擴(kuò)展更深層次的驅(qū)動(dòng)機(jī)制尚需進(jìn)一步探討。

3.2 建成區(qū)植被時(shí)空變化及其影響因素

隨著城市建成區(qū)的擴(kuò)展,2002—2013年建成區(qū)內(nèi)植被總體呈好轉(zhuǎn)趨勢,這與多年的生態(tài)工程建設(shè)密切相關(guān)[48—49]。研究還發(fā)現(xiàn)城市建成區(qū)NDVI均值分布呈現(xiàn)中西部小于東部地區(qū)的變化趨勢,與王治國等[50]對(duì)關(guān)中平原城市群植被研究得出氣候因素是植被覆蓋的主導(dǎo)因素的結(jié)論基本一致。黃土高原邊緣地區(qū)(研究區(qū)東部地區(qū))受降水的影響最大,在政策保障下植被不斷增加[50],而研究區(qū)的中西部地區(qū),降水稀少,植被狀況往往較差。本文研究區(qū)位于中國西北內(nèi)陸干旱、半干旱地區(qū),植被除受自然因素影響外,人為因素亦有較強(qiáng)的促進(jìn)或抑制作用[50]。研究發(fā)現(xiàn),甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)內(nèi)植被生長狀況普遍較自然環(huán)境下要差,與董晨煒等[8]基于DMSP/OLS和MODIS NDVI數(shù)據(jù)的環(huán)杭州灣地區(qū)城市研究得出人為因素不利于城市植被生長的結(jié)論基本一致。本文認(rèn)為甘青寧地區(qū)城市擴(kuò)展過程中建成區(qū)內(nèi)植被變差的原因主要有兩個(gè)：其一,盡管建成區(qū)內(nèi)有較為完善的植被養(yǎng)護(hù)管理措施,但城市擴(kuò)展過程中不可避免的會(huì)占用天然林草地,導(dǎo)致植被覆蓋度下降；其二,城市建成區(qū)內(nèi)建筑密度較高、人工不透水表面占比相對(duì)較大以及城市“熱島效應(yīng)”的影響等。同時(shí)也應(yīng)該看到,盡管建成區(qū)內(nèi)植被總體呈向好趨勢,但穩(wěn)定性普遍較弱,說明植被抵御不良環(huán)境的能力較差。溫曉金等[51]的研究指出植被恢復(fù)力與植被恢復(fù)是兩個(gè)不同的概念,研究區(qū)現(xiàn)階段植被恢復(fù)良好,并不意味著其恢復(fù)力很強(qiáng)。隨著城市化進(jìn)程的發(fā)展,人為因素對(duì)建成區(qū)內(nèi)植被干擾的加劇,會(huì)使建成區(qū)內(nèi)植被對(duì)抗不良因素的能力進(jìn)一步削弱。因此,在看到城市建成區(qū)植被生長總體趨于良好的同時(shí)也應(yīng)積極考慮其他影響研究區(qū)內(nèi)植被穩(wěn)定性的因素,采取科學(xué)有效的措施提高建成區(qū)內(nèi)植被的穩(wěn)定性。

3.3 采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)研究城市建成區(qū)的優(yōu)劣

采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法基于DMSP/OLS數(shù)據(jù)研究城市建成區(qū)具有一定的局限性。首先,基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法提取城市建成區(qū)邊界,需要統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)予以輔助,區(qū)域或年份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失會(huì)對(duì)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性造成影響。其次,DMSP/OLS數(shù)據(jù)空間分辨率(1 km)過大,時(shí)間序列(1992—2013年)較短,不利于進(jìn)一步研究長時(shí)間序列城市建成區(qū)內(nèi)不同類型植被的變化特征。再次,研究采用了何春陽等[28]提出的城市建成區(qū)面積基本是連續(xù)增加的觀點(diǎn),認(rèn)為前一年建成區(qū)范圍會(huì)在下一年的建成區(qū)中有所體現(xiàn),然而城市發(fā)展是動(dòng)態(tài)的、不確定的,往往與當(dāng)?shù)卣臎Q策有關(guān),因此,建成區(qū)提取結(jié)果與實(shí)際相比存在一定誤差。最后,在植被變化方面,本研究只選用了NDVI一種參數(shù),對(duì)于空間范圍廣、環(huán)境條件復(fù)雜的研究區(qū)而言,在準(zhǔn)確反映建成區(qū)植被變化方面尚有不足。但是,本文的可取之處在于,在對(duì)甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)范圍的提取中,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法將研究區(qū)所涵蓋的21座城市以地級(jí)市(州)為單位進(jìn)行逐城市建成區(qū)提取(平均誤差率2.075%),與林中立等[46]基于閾值法對(duì)中國東部沿海地區(qū)的提取結(jié)果(平均誤差率3.133%)相比,顯著提高了提取結(jié)果的精度。此外,利用NDVI作為表征生態(tài)環(huán)境植被變化特征的指示因子,在一定程度上反映了區(qū)域植被狀況的優(yōu)劣,與劉沁萍等[37]的研究結(jié)果基本一致。

在今后的研究中,將從以下幾個(gè)方面進(jìn)行完善。其一,嘗試通過數(shù)學(xué)模型來減少統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失造成的誤差；其二,在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較法的基礎(chǔ)上,借助更高分辨率的遙感影像(如Landsat數(shù)據(jù))以提高城市建成區(qū)邊界的提取精度,研究建成區(qū)內(nèi)不同植被類型的生長狀況；其三,采用多指標(biāo)表征城市建成區(qū)植被變化特征。

4 結(jié)論

(1)甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)圍繞河西走廊及黃河上游地區(qū)形成了不連續(xù)的“幾”字型空間形態(tài),并具有點(diǎn)狀、線狀和面狀三種不同的擴(kuò)展模式。

(2)甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)植被狀況在時(shí)空分布上總體呈向好趨勢。建成區(qū)NDVI總和隨著城市建成區(qū)的擴(kuò)展不斷上升；NDVI均值在2002—2013年間整體呈增加趨勢,且分布具有明顯的空間差異,中西部地區(qū)普遍小于東部；NDVI年際變化率和變化百分率均為正向增長。

(3)甘青寧地區(qū)城市建成區(qū)植被狀況普遍較背景區(qū)差。一方面,2002—2013年研究區(qū)半數(shù)以上的城市建成區(qū)NDVI比值及其變化量均呈下降趨勢；另一方面,城市建成區(qū)植被穩(wěn)定性較差,半數(shù)以上的地級(jí)市(州)在2002—2013年間變異系數(shù)均有不同程度增加。