多源数据支持下的南昌市城市发展与生态耦合关系分析_程朋根.pdf

第 48 卷第 2 期2023 年 4 月Vol.48 No.2Apr.2023测绘地理信息Journal of Geomatics多源数据支持下的南昌市城市发展与生态耦合关系分析程朋根1，2 吴雷云1 张培林11 东华理工大学测绘工程学院，江西 南昌，3300132 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室，江西 南昌，330013Research on the Coupling Relationship Between Urbanization and Ecological Environment of Nanchang City Based on Multi-source Data CHENGPenggen1，2 WULeiyun1 ZHANGPeilin11 Faculty of Geomatics，East China University of Technology，Nanchang 330013，China2 Key Laboratory of Mine Environmental Monitoring and Improving Around Poyang Lake，Ministry of Natural Resources，Nanchang 330013，China摘要：利用 DMSP/OLS、NPP/VIIRS 和 Landsat遥感影像数据分别提取平均夜间灯光数据和生态环境指数，利用熵值法建立综合经济指数，构建耦合协调发展模型定量分析南昌市 20032018年的城市化、经济与生态环境耦合协调关系。结果表明：20032018 年期间，南昌市生态环境指数（remote sensing-based ecological index，RSEI）、夜间灯光指数（nighttime light index，NLI）以及综合经济指数总体呈上升趋势，随着社会经济的发展，区域生态环境质量逐渐改善；城市化水平、经济发展以及生态环境质量 3个系统的耦合协调度不断提高，耦合协调状态由 20032013 年的初级协调发展向 20132018年的良好协调发展转变。关键词：耦合协调度；生态环境指数；夜间灯光指数；城市化中图分类号：P208文献标志码：AAbstract：Using DMSP/OLS,NPP/VIIRS and Landsat remote sensing image data,the average nighttime light index and ecological environment index are extracted respectively.Entropy method is adopted for establishing integrated economic indicators.The coupling coordination degree model is constructed to quantitatively analyze the coupling coordinated relationship among urbanization,economy and ecological environment in Nanchang city from 2003 to 2018.The results show that:During 2003-2018，the remote sensingbased ecological index(RSEI),nighttime light index(NLI)and comprehensive economic index of Nanchang showed an overall upward trend.With the development of social economy,the regional ecological environment quality is gradually improving,and the regional ecological environment quality was improved gradually with socio economy development.The degree of coupling and coordination of the three systems of urbanization level,economic development,and ecological environment quality continues to increase,and the status of coupling coordination has changed from the primary coordinated development in 2003-2008 to the favorably coordinated development in 2013-2018.Key words：coupling coordination；ecological environment index；nighttime light index；urbanization在现代城市发展过程中，城市化、经济发展与生态环境作为一个耦合系统，不能忽视任意一个方面。否则，三者的现实关系就会出现偏移和误差1。因此，城市化-经济-生态环境 3个系统间的协调发展以及评价其耦合程度具有重要的现实意义。现有研究主要侧重于城市化与生态环境2-4、城市化与经济发展5，6、经济发展与生态环境7，8等 2个系统之间的耦合协调状况分析，多基于面板统计数据，缺乏空间信息，不利于研究细化。随着遥感技术的发展，夜间灯光数据凭借其大尺度、长时间序列的特点以及夜光遥感的共享性，使夜光遥感数据能够快速、精准地监测人类活动及城DOI：10.14188/j.2095-6045.2021410文章编号：2095-6045（2023）02-0107-06引用格式：程朋根，吴雷云，张培林.多源数据支持下的南昌市城市发展与生态耦合关系分析 J.测绘地理信息，2023，48（2）：107-112（CHENGPenggen，WULeiyun，ZHANGPeilin.Research on the Coupling Relationship Between Urbanization and Ecological Environment of Nanchang City Based on Multi-source Data J.Journal of Geomatics，2023，48（2）：107-112）基金项目：国 家 自 然 科 学 基 金（41861052，41861062）；国 家 重 点 研 发 计 划（2017YFB0503704）；江 西 省 自 然 科 学 基 金（20202BABL202045）。测绘地理信息2023 年 4 月市化进程，许多学者已经证实夜间灯光数据能较好地表征城市化与城市扩张9，10。相对于单一的生态环境指标，生态环境指数（remote sensing-based ecological index，RSEI）整合了与人类生存相关的绿度、湿度、温度、干度 4 个生态指标，采用主成分变换将与生态环境相关的信息集中在较少的主成分上，去除各指标之间的相关性，能更好地反映区域生态环境11。本文以南昌市为研究对象，利用 DMSP/OLS(defense meteorological satellite program/operational linescansystem)、NPP/VIIRS（national polar partnership/visible infrared imaging radiometer）的夜间灯光数据建立了一个表征城市化的夜间灯光指数（nighttime light index，NLI），利用 Landsat TM 和 Landsat OLS 影像探索 RSEI 中环境生态质量的空间特征，并利用统计数据提取出综合经济指数，建立耦合协调模型，定量分析南昌市 20032018 年间的城市化、经济发展以及生态环境的变化特征及耦合状况，为生态文明建设过程中实现经济增长、城市化建设与生态环境协调发展提供理论支撑与科学依据。1 研究区和数据1.1研究区概况南昌市位于 11527E11627E、2827N2927N 地理范围，是长江中游城市群的省会中心城市之一，气候湿润温和，属亚热带季风区，全市自然地貌以平原为主，西北为丘陵地带，稍有起伏；全市有 6个区、3 个县，总面积约 7 200 km2，常住人口城镇化率为 74.23%，2019 年地区生产总值约 5 600 亿元，南昌市步入高质量快速发展城市。1.2数据来源及处理1）Landsat 数据源于地理空间数据云（http：/），为了更好地突出图像的植被信息，方便比较不同年份的数据，统一选择夏季的影像。陆地卫星图像必须经过一系列预处理步骤，包括几何校正、辐射校正、大气校正和图像拼接等操作12。2）DMSP/OLS夜间灯光数据，来源于美国国家地球物理数据中心（http：/ngdc.noaa.gov），NPP/VIIRS 数据源于科罗拉多矿业大学（https：/eogdata.mines.edu），DMSP/OLS 数 据 为 F152003、F162008、F182013，NPP 数据为 2018 年 4 月月均数据。为了降低误差，对 DMSP数据进行了投影、校正等预处理，对 NPP/VIIRS 进行了投影、重分类等预处 理 的 基 础 上，将 研 究 区 的 NPP 数 据 合 成 为 与DMSP相一致的模拟灯光数据。数据校正和预处理主要参照文献 13，14 提出的方法。3）经济数据所用数据资料来自 20032019 年南昌统计年鉴，采用极值法对各指标进行标准化处理，运用熵值法计算指标权重。本研究基于指标选取的科学性、客观性、可获得性等原则，构建经济综合指数。2 研究方法2.1RSEI构建RSEI是由徐涵秋等11构建的一种人为干扰小、综合性强、适应性广的生态评价模型，RSEI定义为绿度分量15、湿度分量16、热度分量17和干度分量18的函数。其表达式为：RSEI=1-PC1f(NDVI，WET，LST，NDBSI)（1）式 中，NDVI（normalized difference vegetation index)、WET、LST（low surface temperature)、NDBSI（normalized difference bare soil index)分 别 表 示 绿度、湿度、温度、干度。参照文献 11 的研究，提取绿度、热度、干度和湿度 4 个自然生态因子，对各个指标进行正规化，将量纲统一到 0，1 之间，再进行主成分分析（principal components analysis，PCA），并以第一主成分来构建 RSEI；另外，为了便于直观比较，还需将 RSEI值也进行归一化处理。2.2灯光指数构建灯光指数采用陈晋19提出的反映城镇化水平的灯光指数构建方法，夜间灯光指数根据区域平均强度指数和区域有效面积指数确定。本文根据实际情况选用南昌市人类活动最强烈的主城区区域平均灯光强度指标来反映城镇水平。夜间灯光指数（nighttime light index,NLI)和夜间灯光总强度（total nighttime light,TNL)的公式分别为：NLI=i=163DNiniN 63（2）TNL=DNminDNmax()DNi ni（3）式中，DNi为区域内第 i级的灰度值；ni为区域内第 i灰度等级的像元总数；N 为区域内的灯光像元总数（63DN1），63为最大灰度等级。108第 48 卷第 2 期程朋根等：多源数据支持下的南昌市城市发展与生态耦合关系分析2.3经济综合指数经济综合指数按照经济实力、产业结构