我國(guó)近20年來(lái)城市化制圖-

1、2012年 第57卷 第16期:1388 1399 中國(guó)科學(xué)雜志社SCIENCE CHINA PRESS論 文專(zhuān)題: 中國(guó)環(huán)境變化遙感中國(guó)19902010年城市擴(kuò)張衛(wèi)星遙感制圖王雷, 李叢叢, 應(yīng)清, 程曉, 王曉昳, 李雪艷, 胡孌運(yùn), 梁璐, 俞樂(lè), 黃華兵, 宮鵬* 中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所, 遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101; 清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)研究中心, 地球系統(tǒng)數(shù)值模擬教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100084; 北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院, 北京 100875 * 聯(lián)系人, E-mail: penggong 2011-12-13收稿, 2012-03-30

2、接受?chē)?guó)家自然科學(xué)基金(41001275、遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自由探索/青年人才項(xiàng)目(10QN-04和國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2008AA121702, 2009AA12200101資助摘要 根據(jù)同一數(shù)據(jù)源的陸地衛(wèi)星TM 和ETM+影像, 首次從1990, 2000和2010年基準(zhǔn)年圖像上以人工解譯方法為主獲得我國(guó)所有城市20年間建成區(qū)分布范圍, 最后由專(zhuān)人按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn), 對(duì)照三期城市數(shù)據(jù)逐個(gè)修改完成并建立了中國(guó)城市擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù). 結(jié)果表明我國(guó)城市化在過(guò)去20年間呈指數(shù)增長(zhǎng)了2倍多; 我國(guó)城市建成區(qū)面積由1990年?yáng)|北較高, 轉(zhuǎn)變?yōu)?010年?yáng)|南沿海的江蘇、廣東、山東、浙江領(lǐng)先的格局; 我國(guó)城市化

3、所占的土地主要來(lái)自耕地, 大約有17750 km 2的耕地被城市化, 而且21世紀(jì)最初10年比20世紀(jì)最后10年增加了近1.5倍; 20年來(lái), 我國(guó)城市擴(kuò)展速度最快的省份是江蘇、廣東、山東、浙江等. 對(duì)2009年超過(guò)50萬(wàn)人口的147座城市單位建成區(qū)面積的國(guó)民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值和人口分析表明, 建成區(qū)經(jīng)濟(jì)效益高的城市由沿海城市輔以部分資源型內(nèi)地城市組成, 而人口密度高的城市主要由內(nèi)地資源型城市組成; 東部沿海省區(qū)建成區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益低于中部和廣東等省區(qū). 這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)將對(duì)研究我國(guó)城市建成區(qū)變化規(guī)律及其對(duì)耕地和其他用地的轉(zhuǎn)化趨勢(shì)、模擬城市發(fā)展動(dòng)態(tài)、研究城市發(fā)展與我國(guó)人口增長(zhǎng)和遷移的關(guān)系以及與碳排放和氣候變化的

4、關(guān)系、制定國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化、國(guó)土資源利用以及城市規(guī)劃與管理政策發(fā)揮重要作用.關(guān)鍵詞城市擴(kuò)展 土地利用 耕地轉(zhuǎn)化 建成區(qū)面積城市是人類(lèi)活動(dòng)最聚集、土地利用強(qiáng)度最高的地表區(qū)域. 隨著全球人口的不斷增長(zhǎng), 大量鄉(xiāng)村人口不斷涌入城市, 使世界城市化進(jìn)程不斷加速1, 造成城市的不斷擴(kuò)張. 城市擴(kuò)張?jiān)诜奖闳祟?lèi)生活的同時(shí), 也造成環(huán)境污染2、交通堵塞以及局部氣候改變3, 從而對(duì)農(nóng)業(yè)47、水資源8、自然環(huán)境9,10造成影響, 并加速疾病傳播11,12, 給城市規(guī)劃和管理帶來(lái)多重挑戰(zhàn)13,14. 因此, 及時(shí)掌握城市擴(kuò)張范圍、擁有一致的城市邊界定義, 根據(jù)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn), 使用同種數(shù)據(jù)資料獲得城市擴(kuò)張變化信息具有重

5、要的科學(xué)和管理意義. 但是, 關(guān)于城市的邊界至今有多種定義方式15,16, 對(duì)于城市邊界的提取多使用各種不同來(lái)源的資料17、城市提取方法也存在很大不同1824, 而且制圖范圍多基于單一或某一個(gè)區(qū)域的城市15,2534. 城市定義不一致性、制圖方法差異性、資料和制圖區(qū)域的時(shí)空不一致性等問(wèn)題嚴(yán)重阻礙了城市擴(kuò)張數(shù)據(jù)在氣候變化模擬研究、區(qū)域和國(guó)家土地發(fā)展規(guī)劃以及環(huán)境保護(hù)和公眾健康政策制定中的應(yīng)用. 因此, 有必要使用相對(duì)統(tǒng)一的資料、相對(duì)準(zhǔn)確的方法、在相對(duì)一致的時(shí)間斷面, 對(duì)大范圍的城市擴(kuò)張進(jìn)行制圖.中國(guó)自1978年改革開(kāi)放以來(lái), 經(jīng)歷了先期農(nóng)村土地改革, 后期大規(guī)模城市化的過(guò)程. 這是一個(gè)農(nóng)業(yè) 138

6、9大國(guó)經(jīng)過(guò)農(nóng)村生產(chǎn)力大發(fā)展之后, 走向非農(nóng)業(yè)化過(guò)程的必然結(jié)果. 中國(guó)加速的城市化進(jìn)程始于鄧小平1992年在深圳和上海對(duì)城市特區(qū)和開(kāi)發(fā)區(qū)的提倡. 到21世紀(jì)初, 中國(guó)的城市化規(guī)模達(dá)到人類(lèi)有史以來(lái)最大程度, 全球建材生產(chǎn)量的一半以上用于中國(guó)的城市建設(shè), 并且有預(yù)測(cè)認(rèn)為這個(gè)勢(shì)頭將保持到2030年35. 按人口統(tǒng)計(jì), 中國(guó)城鎮(zhèn)化從1978年的19.7%發(fā)展到2010年的49.7%36,37. 與快速的城鎮(zhèn)化過(guò)程相對(duì)應(yīng)的是我國(guó)耕地資源的銳減, 已經(jīng)威脅到我國(guó)的糧食安全問(wèn)題. 但是, 城市擴(kuò)張到底增加了多少? 層層上報(bào)的數(shù)據(jù)和直接用衛(wèi)星觀(guān)測(cè)獲得的居住區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)有很大的差別21,38.高于100 m 空間分

7、辨率的衛(wèi)星觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)能夠直觀(guān)展示城市范圍, 據(jù)此獲得的城市范圍數(shù)據(jù)相對(duì)客觀(guān). 運(yùn)用得當(dāng), 可以避免在層層上報(bào)的數(shù)據(jù)中可能的主觀(guān)修改. 因此, 有必要定期使用適當(dāng)?shù)男l(wèi)星遙感資料對(duì)中國(guó)1990年以后全國(guó)的城市擴(kuò)張狀況進(jìn)行制圖. 本文收集三期30 m 空間分辨率的陸地衛(wèi)星TM/ETM+遙感影像數(shù)據(jù), 以人工解譯城市邊界提取方法為主, 對(duì)我國(guó)在2010年設(shè)置的共計(jì)663座城市的中心連片城區(qū), 分別以1990, 2000和2010年為基準(zhǔn)年進(jìn)行城市邊界制圖, 初步分析我國(guó)城市擴(kuò)張的幅度和速度、占用耕地情況以及城市擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì) 效益.1 制圖方法本文對(duì)城市的制圖范圍設(shè)定在該城市政府機(jī)關(guān)所在地的建成區(qū), 即實(shí)際

8、已成片開(kāi)發(fā)建設(shè), 市政公共設(shè)施基本具備的區(qū)域. 對(duì)于城鄉(xiāng)結(jié)合帶, 在不考慮被道路連接的情況下, 把間隔在5個(gè)像元(150 m以?xún)?nèi)的成片居民地劃為該城市建成區(qū)39.城市用地構(gòu)成復(fù)雜, 一般認(rèn)為房屋、道路、市內(nèi)綠化、市內(nèi)水體、公園等是城市用地的一部分18,40. 在進(jìn)行大區(qū)域城市制圖時(shí), 主要的困難如下: (1 遙感影像獲取時(shí)間存在季節(jié)和年度的差異, 難以采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)地提取城市土地類(lèi)型; (2 人造建材種類(lèi)多、差異大, 導(dǎo)致城市光譜存在很大不確定性, 這些不確定性難以用語(yǔ)言對(duì)制圖規(guī)則進(jìn)行有效描述, 造成多人聯(lián)合制圖結(jié)果的不確定性; (3 城市用地易與其他地物在光譜上混淆, 例如高密度的人造建筑

9、與裸地難以區(qū)分, 而低密度房屋建筑又會(huì)被其背景地物淹沒(méi); (4 一些大城市由于高度城鎮(zhèn)化, 常常出現(xiàn)城中有鄉(xiāng)村和農(nóng)地的情況, 邊界難以界定.雖然目視圖像解譯的方法比較耗費(fèi)人力, 但是由同一組圖像解譯人員解譯, 最后由一人統(tǒng)一審校修正是克服上述困難, 獲取城市輪廓信息最準(zhǔn)確的方法. 因此, 本次城市制圖主要采取該方法. 得到城市的外輪廓之后, 輪廓線(xiàn)內(nèi)的成片耕地、貫穿城市的河流、以及山體等由解譯人員排除在外. 雖然地級(jí)以上城市所轄范圍內(nèi)眾多的縣城、建制鎮(zhèn)等可能在規(guī)模和功能上與城市的開(kāi)發(fā)區(qū)或市轄區(qū)相當(dāng), 但是由于缺少這些行政區(qū)的準(zhǔn)確空間位置, 本次制圖未包括這些不連片區(qū)域.我國(guó)城市數(shù)量共663個(gè)4

10、1,42, 其中包括31個(gè) 省、自治區(qū)、直轄市的654個(gè)以及香港、澳門(mén)和臺(tái)灣省的7座城市. 本次制圖, 城市名稱(chēng)依照2009年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒, 參考Google Earth 地圖數(shù)據(jù)和中國(guó)分省地圖冊(cè). 所有空間數(shù)據(jù)的投影及后續(xù)制圖均采用Albers-Krasovsky 等面積投影.三期遙感數(shù)據(jù)分別以1990, 2000和2010年為基準(zhǔn)年, 收集19861994, 19992002和20082010年陸地衛(wèi)星Thematic Mapper(TM和Enhanced TM Plus(ETM+影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源. 數(shù)據(jù)主要來(lái)自免費(fèi)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站 (

11、:8080/esdi/index.jsp, /NewEarth-Explorer/, 輔以10景 付費(fèi)數(shù)據(jù). 本次制圖涉及到的3個(gè)時(shí)期共計(jì)600多景影像, 已經(jīng)被USGS 或中國(guó)遙感衛(wèi)星地面站進(jìn)行過(guò)精確幾何校正. 因此, 本次制圖只針對(duì)在分析三期城市變化時(shí)有明顯偏移的影像進(jìn)行了幾何校正, 例如河流明顯偏移, 三期數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不上的情況, 我們以2000期的ETM+數(shù)據(jù)作為參考圖像, 對(duì)存在幾何偏差的1990和2010期的TM 數(shù)據(jù)進(jìn)行校正, 在城市附近著重選取幾何控制點(diǎn), 選取控制點(diǎn)時(shí)在有城市的區(qū)域附近多選, 兼顧其他區(qū)域, 從而實(shí)現(xiàn)控制三期城市

12、的幾何上誤差在1個(gè)像元以?xún)?nèi), 確保不影響城市的三期變化分析.目視解譯時(shí)的工作平臺(tái)是ESRI ArcMap 9.3.1, 遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率為30 m, 采用543波段假彩色合成, 比例尺控制在1:5萬(wàn)以?xún)?nèi). 三期城市的制圖最初由3名具有較豐富圖像解譯經(jīng)驗(yàn)的操作人員完成. 制圖年份的順序是2010, 2000和1990年. 制圖時(shí)參照Google Earth 上的高空間分辨率(好于2.5 m影像. 以2010期城市制圖結(jié)果為基礎(chǔ), 完成2000和2012年6月 第57卷 第16期 13901990期的制圖工作. 把位于2010年邊界內(nèi)的主城區(qū)、開(kāi)發(fā)區(qū)等較大建成區(qū)作為城市制圖的內(nèi)容. 為了降低制

13、圖結(jié)果的不確定性, 由專(zhuān)人對(duì)三期城市結(jié)果進(jìn)行匯總核查. 對(duì)于每個(gè)城市, 結(jié)合遙感影像數(shù)據(jù)查看三期邊界, 對(duì)于不確定的區(qū)域結(jié)合Google Earth 高分辨率圖像進(jìn)行了確認(rèn)并修改.對(duì)城市化嚴(yán)重且較復(fù)雜的北京、上海和東莞, 采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)制圖的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)居民地信息的提取4345. 由于上述3個(gè)城市擴(kuò)張范圍已經(jīng)不局限在市轄區(qū), 我們對(duì)制圖范圍明確如下: 北京市的制圖范圍包括北京市轄區(qū)、昌平縣、順義區(qū)、通州區(qū)和大興區(qū), 位于TM/ETM+影像的123/032和123/033軌道號(hào)中; 上海的制圖范圍包括上海市轄區(qū)(不包括島嶼部分 、嘉定區(qū)、青浦縣、松江區(qū)、閔行區(qū)和南匯縣, 位于118/038和118

14、/039軌道號(hào)中; 東莞市的制圖范圍為東莞市全境, 位于122/044軌道號(hào)中. 在分類(lèi)過(guò)程中訓(xùn)練樣本選取有4大類(lèi), 分別是居民地、水體、裸土和植被, 在4大類(lèi)的基礎(chǔ)上根據(jù)地物光譜表現(xiàn)不同進(jìn)一步劃分了一些子類(lèi), 每個(gè)小類(lèi)選取3個(gè)左右個(gè)多邊形作為訓(xùn)練樣本; 分類(lèi)方法采用最大似然法監(jiān)督分類(lèi); 根據(jù)90 m 的SRTM 高程數(shù)據(jù), 計(jì)算每個(gè)像元的坡度信息, 再重采樣到與分類(lèi)影像相同的分辨率尺度(30 m; 利用分水嶺分割算法對(duì)影像進(jìn)行分割, 并合并像元數(shù)小于10個(gè)的斑塊到其最相似的鄰近斑塊中; 統(tǒng)計(jì)斑塊內(nèi)坡度小于5°的像元超過(guò)50%的比例, 以及居民地類(lèi)別超過(guò)50%比例的斑塊, 認(rèn)為其為居

15、民地斑塊. 我們?cè)谏鲜鲇玫降拿烤坝跋裰? 分別選取了10片居民地和非居民地區(qū)域作為驗(yàn)證區(qū)域, 15景中的總體精度90%以上. 在分別完成三期自動(dòng)制圖的基礎(chǔ)上, 根據(jù)我國(guó)城市在19902010年間處于擴(kuò)張狀態(tài)的基本假設(shè), 我們利用2010年的結(jié)果對(duì)2000年和1990年的結(jié)果進(jìn)行限制, 同時(shí)利用2000年的結(jié)果限制1990年的結(jié)果, 減弱自動(dòng)分類(lèi)帶來(lái)的不確 定性.圖1顯示所使用影像數(shù)據(jù)的年份分布情況, 柱上數(shù)字表示基于該年數(shù)據(jù)完成制圖的城市數(shù)量. 理想狀況是每年可以有足夠數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)當(dāng)年的城市制圖. 但是, 由于云的影響、獲取數(shù)據(jù)的費(fèi)用等限制, 無(wú)法選用同一年的數(shù)據(jù). 因此只能選擇基準(zhǔn)年最近年份的數(shù)

16、據(jù). 663個(gè)城市在1990期主要分布年份是19871992年, 共有628個(gè); 2000期圖像集中在19992002的4年中; 2010期分布在20082010年, 其中利用2009年進(jìn)行制圖的城市為488個(gè).2 城市制圖準(zhǔn)確度分析本次制圖跨越年代長(zhǎng)、空間范圍大, 難以對(duì)每個(gè)城市圖像解譯結(jié)果進(jìn)行實(shí)地驗(yàn)證. 但是, 高分辨率圖像目視解譯的結(jié)果常常被用做實(shí)地考察結(jié)果的替代品. 參與本次制圖的解譯人員在對(duì)TM 或ETM+圖像進(jìn)行解譯時(shí), 已經(jīng)盡可能參考Google Earth 上的高分辨率影像(空間分辨率優(yōu)于 2.5 m. 為了更加客觀(guān)地了解本次制圖的質(zhì)量, 選擇沒(méi)有參與TM 或ETM+圖像解譯工

17、作的其他人員, 基于有Google Earth 高分辨率圖像的區(qū)域, 隨機(jī)抽取5%的城市, 解譯出新的城市輪廓. 將解譯結(jié)果和基于TM 和ETM+的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn), 在對(duì)城市范圍理解一致的情況下, 面積差異在10%之內(nèi). 一般從TM 或ETM+圖像上獲得的解譯結(jié)果比在高分辨率Google Earth 影像上解譯的面積偏高. 造成這一情況的原因有: (1 混合像元導(dǎo)致的勾繪邊界不如高分辨率圖像解譯結(jié)果精確, 造成圖1 1990, 2000和2010三期城市制圖所用遙感影像的年份統(tǒng)計(jì) 1391邊界略有擴(kuò)大; (2 待開(kāi)發(fā)的裸地在TM 或ETM+上由于光譜的混淆, 更易于被解譯成建成區(qū); (3 城

18、郊過(guò)渡帶與城區(qū)接近的鄉(xiāng)村在TM 或ETM+圖像上由于空間分辨率較低的原因更易于被劃入城區(qū); (4 在長(zhǎng)江三角洲沖積平原上河網(wǎng)密集區(qū)由于居民沿水而居, 難于確定城郊邊界, 造成一定城區(qū)擴(kuò)大化(圖2(d. 圖2顯示TM 圖像解譯的呼和浩特、紹興、深圳、成都邊界套在日期相近的Google Earth 高分辨率影像上, 表明解譯結(jié)果是可信的.3 全國(guó)城市制圖結(jié)果分析圖3顯示了三期中國(guó)城市建成區(qū)面積的分省統(tǒng)計(jì)結(jié)果. 從圖中可以看到, 1990年, 全國(guó)城市建成區(qū)面積最高的5個(gè)省市依次是北京、遼寧、山東、江蘇、廣東; 2000年時(shí), 城市建成區(qū)面積排名前5的省份依次是廣東、山東、江蘇、北京、遼寧; 而到2

19、010年新的城市建成區(qū)面積按省排序變成江蘇、廣東、山東、浙江、北京. 東北老工業(yè)基地的城市建設(shè)的領(lǐng)先地位, 在20年間逐步讓位給東南沿海省份. 全國(guó)城市建成區(qū)面積在20年間由1990年的12252.9 km 2, 發(fā)展到2000年的21847.64 km 2, 再到2010年的40533.8 km 2. 2000期較1990期增長(zhǎng)了78.3%, 2010期較2000期增長(zhǎng)了85.5%. 這一結(jié)果顯示我國(guó)城市增長(zhǎng)保持了指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì), 我國(guó)在19902010年的20年間城市建成區(qū)面積增量是我國(guó)截止1990期城市建成區(qū)面積總和的2.31倍.圖46分別顯示了1990, 2000和2010三期城市建成區(qū)

20、面積分級(jí)和分省統(tǒng)計(jì)分級(jí)結(jié)果. 圖4中展示1990期時(shí)只有4個(gè)大于200 km 2面積的城市, 在50200 km 2之間的城市個(gè)數(shù)是44個(gè), 占全國(guó)城市總數(shù)7.24%. 當(dāng)時(shí)全國(guó)超過(guò)1000 km 2建成區(qū)面積的省份只有北京, 但北京是幾個(gè)區(qū)域內(nèi)所有居民地的統(tǒng)計(jì)結(jié)果. 到2000期時(shí), 全國(guó)大于200 km 2面積的城市個(gè)數(shù)增加到14個(gè), 在50200 km 2之間的城市個(gè)數(shù)是71個(gè), 占全國(guó)城市總數(shù)12.82%, 超過(guò)1000 km 2建成區(qū)面積的省份增加到7個(gè). 到2010期時(shí), 全國(guó)大于200 km 2面積的城市個(gè)數(shù)增加到43個(gè), 在50200 km 2之間的城市個(gè)數(shù)是129個(gè), 占全國(guó)

21、城市總數(shù)25.94%, 超過(guò)1000 km 2建成區(qū)面積的省份增加到13個(gè).圖7顯示了19902000年和20002010年城市擴(kuò)張面積和城市擴(kuò)張占用耕地的分省統(tǒng)計(jì)結(jié)果, 其中耕地圖采用全國(guó)1990年土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)(1:10萬(wàn)37. 總體來(lái)說(shuō), 19902000年期間, 城市擴(kuò)張面積約9601.54 km 2, 其中占用耕地約5130.41 km 2, 約有53.4%的城市擴(kuò)張占用的是耕地資源. 20002010期間, 城市擴(kuò)張面積約18376.74 km 2, 其中占用耕地12619.94 km 2, 約有68.7%的城市擴(kuò)張占用的是耕地資源. 特別從占用耕地絕對(duì)量上看, 后10年較前1

22、0年我國(guó)城市擴(kuò)張占用耕地面積增加了 1.46倍. 從分省統(tǒng)計(jì)看, 19902000年期間, 城市擴(kuò)張面積最大的5個(gè)省份依次是廣東、山東、江蘇、浙江和遼寧, 而同期占用耕地最多的依次是廣東、山東、江蘇、浙江和上海. 而20002010年期間, 城市擴(kuò)張最大的5個(gè)省份依次是江蘇、山東、浙江、廣東和北京, 而同期占用耕地最多的依次是江蘇、山東、浙江、廣東和北京. 20年來(lái)江蘇、山東、廣東和浙江城市化增量最高, 占用耕地最多的省份是江蘇、山東、廣東和浙江等省.19902010年期間, 中國(guó)城市的發(fā)展速度有很大差別. 永城、慈溪、上虞、晉江、昆山、富陽(yáng)、張家港、諸暨、即墨等9個(gè)城市面積增加了20倍以上,

23、 主要分布在中國(guó)東部的江蘇、浙江和山東. 東興、義烏、江陰、福清、寧波、余姚等19個(gè)城市擴(kuò)大了1020倍. 衢州、紹興、宿遷、常熟、蘇州、廈門(mén)、上海、南京等66個(gè)城市擴(kuò)大了510倍. 圖8顯示19902010年的20年間城市擴(kuò)張的速度分布. 由圖可見(jiàn), 中國(guó)高速發(fā)展的城市多數(shù)集中在江蘇、浙江、山東、廣東、福建、四川等省. 而我國(guó)東北的老工業(yè)基地雖然在1990年前城市化程度在全國(guó)較高, 但是過(guò)去20年間建成區(qū)擴(kuò)展相對(duì)較慢. 同樣, 除四川省之外, 中部和西北地區(qū)城市發(fā)展也比較緩慢. 此外, 我國(guó)臺(tái)灣和香港等地區(qū)城市擴(kuò)展速度都比較緩慢.4 城市用地效益分析收集同期城市人口和國(guó)民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值(GDP數(shù)

24、據(jù), 分析2009年城區(qū)人口超過(guò)50萬(wàn)人的147個(gè)城市(即大型及以上城市的建成區(qū)的人口承載力和單位面積GDP 情況. 三期建成區(qū)面積、人口和GDP 列入見(jiàn)表S1, 人口和GDP 來(lái)源于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒. 將三期人口密度求平均可得, 人口密度從1990年的1.36萬(wàn)人/km 2, 下降到2000年的0.99萬(wàn)人/km 2, 到2009年的0.89萬(wàn)人/km 2. 反映居民擁有的人均建成區(qū)面積有所增加, 間接反映人均居住面積的增加, 是居民生活有所改善的一個(gè)側(cè)面. 而平均G D P 水平從1990年的 2012年6月第57卷第16期1392 圖2 TM圖像解譯結(jié)果套在Goog

25、le Earth圖像上的一致性(a 呼和浩特市三期解譯結(jié)果套在1987年9月15日TM標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合圖像上; (b (a中2010期解譯結(jié)果(2009年7月25日套在2009年8月31日Google Earth高分辨率影像上. (c 紹興市三期解譯結(jié)果套在1991年7月23日TM標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合圖像上; (d (c中2010期解譯結(jié)果(2009年1月13日 套在2010年1月14日Google Earth高分辨率影像上. (e 深圳市三期解譯結(jié)果套在1990年10月13日TM 標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合圖像上; (f (e中2010期解譯結(jié)果(2009年2月3日 套在2010年4月30日Goog

26、le Earth高分辨率影像上. (g 成都市三期解譯結(jié)果套在1987年9月15日TM 標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合圖像上; (h (g中2010期解譯結(jié)果(2009年3月24日 套在2008年2月29日Google Earth高分辨率影像上. 在(a, (c, (e, (g圖中, 1990, 2000和2010期居民地邊界分別用藍(lán)色、綠色、黑色顯示, 縣界用綠色顯示. 呼和浩特市是處于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較滯后省區(qū)的省會(huì)城市, 20年來(lái)城市面積增加了2.58倍. 紹興市是處于東部沿海的地級(jí)市, 20年間城市面積從11 km2擴(kuò)展到110多平方千米, 增加了9.38倍. 深圳是世界上過(guò)去30年發(fā)展速度和規(guī)模最

27、令人矚目的城市, 1990年城區(qū)面積就從一個(gè)漁村發(fā)展到62 km2, 19902010的20年間城市面積持續(xù)高速增長(zhǎng)到692 km2, 增加了10.25倍. 而成都原來(lái)就是四川的省會(huì)大都市, 1990年城市面積就高達(dá)113 km2, 在20世紀(jì)最后10年僅增加115 km2, 但是到2010年, 成都市的建成區(qū)面積猛增到498 km2 圖3 三期中國(guó)城市建成區(qū)面積分省統(tǒng)計(jì) 圖4 中國(guó)1990期城市建成區(qū)大小分布及分省統(tǒng)計(jì)面積分級(jí) 圖5 中國(guó)2000期城市建成區(qū)大小分布及分省統(tǒng)計(jì)面積分級(jí) 圖6 中國(guó)2010期城市建成區(qū)大小分布及分省統(tǒng)計(jì)面積分級(jí) 圖7 城市擴(kuò)張及其占用耕地分省統(tǒng)計(jì)情況 圖8 中國(guó)

28、城市19902010發(fā)展速度分布圖0.79億元/km 2, 增加到2000年的2.97億元/km 2, 到2009年的7.05億元/km 2. 由于我國(guó)20002010年建成區(qū)面積增加很快, 但是GDP 增速卻沒(méi)有19902000年增加倍數(shù)高, 顯示我國(guó)單位面積建成區(qū)的使用效益后10年不如前10年.圖9和10分別顯示中國(guó)2009年城區(qū)人口在50 圖9 2009年大型及以上城市單位面積GDP分布及分省統(tǒng)計(jì)分布圖 圖10 2009年大型及以上城市單位建成區(qū)面積人口分布及分省統(tǒng)計(jì)分布圖 萬(wàn)人以上的城市單位建成區(qū)面積的GDP和人口分布, 以及按省平均的狀況. 單位建成區(qū)面積GDP高表示一個(gè)城市或省內(nèi)城

29、市建設(shè)用地使用效率高, 單位建成區(qū)面積人口多表明該城市或省內(nèi)城市建設(shè)用地相對(duì)比較節(jié)約. 城市人口密度、GDP和城市生活質(zhì)量等的關(guān)系十分復(fù)雜, 本文對(duì)此不做研究. 2009年, 每平方千米建成區(qū)GDP超過(guò)20億元的城市有攀枝花、鄂爾多斯、佛山、大慶和臺(tái)州, 每平方千米建成區(qū)創(chuàng)造的GDP超過(guò)10億元有21個(gè)城市, 分別是惠州、重慶、珠海、棗莊、唐山、常德、瀘州、汕頭、廣州、宜昌、中山、本溪、深圳、杭州、青島、鎮(zhèn)江、岳陽(yáng)、溫州、自貢、南昌, 主要是資源型城市和沿海發(fā)達(dá)城市.2009年建成區(qū)人口密度高于3萬(wàn)人的城市有攀枝花、伊春、天水、汕頭、鄂爾多斯和雞西; 而排在前20名的其他城市有瀘州、重慶、臺(tái)州

30、、南充、自貢、遵義、惠州、本溪、棗莊、益陽(yáng)、淮南、張家口、衡陽(yáng)和南昌, 每平方千米人口均在1.65萬(wàn)人以上. 這些城市以欠發(fā)達(dá)地區(qū)城市或資源型老工業(yè)城市為主, 少數(shù)是現(xiàn)代化城市. 圖9和10還表明, 按省統(tǒng)計(jì), 我國(guó)城市單位面積建成區(qū)經(jīng)濟(jì)和人口效益最高的省區(qū)在重慶. 而建成區(qū)面積最高的東部沿海, 單位城市建成區(qū)面積創(chuàng)造的GDP低于中部地區(qū).5 討論與結(jié)論利用人工解譯方法首次從1990, 2000和2010年為基準(zhǔn)年陸地衛(wèi)星TM和ETM+影像獲得我國(guó)所有城市20年間建成區(qū)分布及變化. 結(jié)果表明我國(guó)城市化在過(guò)去20年間呈指數(shù)增長(zhǎng). 20年間城市建成區(qū)面積增量大約超過(guò)1990年城市建成區(qū)面積的2.3

31、1倍. 20年來(lái), 我國(guó)城市建成區(qū)面積由1990年前的東北工業(yè)化基地為最, 轉(zhuǎn)變成東南沿海江蘇、廣東、山東、浙江領(lǐng)先的格局. 我國(guó)城市化所占的土地主要來(lái)自耕地, 大約有17750.4 km2的耕地被城市化. 而且21世紀(jì)最初10年比20世紀(jì)最后10年增加了1.46倍, 表明這種土地利用轉(zhuǎn)化有加速的趨勢(shì). 20年來(lái), 我國(guó)城市擴(kuò)展的速度最快的省份是江蘇、廣東、山東和浙江等.分析2009年50萬(wàn)人口以上的城市單位建成區(qū)面積的人口和國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值得出, 我國(guó)城市建成區(qū)經(jīng)濟(jì)效益最高的城市多數(shù)是沿海城市和內(nèi)地資源型城市, 而單位建成區(qū)面積人口多的城市多是內(nèi)地資源型城市. 沿海發(fā)達(dá)城市, 經(jīng)濟(jì)呈多樣化發(fā)

32、展, 能夠在較大的建成區(qū)面積上支撐較高的人口密度和高的GDP, 而資源單一型城市以石油、煤炭、鋼鐵生產(chǎn)為主, 人口結(jié)構(gòu)也比較單一, 居住密度高, 所以一般城市建成區(qū)面積較小, 從而形成單位面積高GDP和高人口密度的局面. 那些單位建成區(qū)面積高GDP產(chǎn)出而人口密度相對(duì)適中的城市, 可能是居民生活質(zhì)量較好的城市. 排在單位建成區(qū)面積GDP最高的前20座城市中, 有7座在廣東省, 而沒(méi)有一座在長(zhǎng)江三角洲. 廣東省的城市是我國(guó)單位建成區(qū)面積創(chuàng)造GDP最高的省份. 據(jù)表S1推算, 雖然江蘇和上海過(guò)去10年城市擴(kuò)張速度高于廣東, 但是單位建成區(qū)面積創(chuàng)造的GDP比廣東低許多. 上海、南京、蘇州、無(wú)錫、常州等

33、分別排在單位建成區(qū)面積創(chuàng)造GDP排序的第27, 72, 81, 90, 112的位置. 北京排在第101位. 這種低經(jīng)濟(jì)效率的土地利用現(xiàn)象值得重視. 上海、蘇州、昆山、廣州、東莞、深圳等城市已經(jīng)實(shí)現(xiàn)發(fā)展連片, 規(guī)劃上應(yīng)該多市協(xié)調(diào), 實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置, 提高土地利用效率, 減少居民出行時(shí)間. 但是由于多數(shù)城市追求大而全的發(fā)展, 行政跨省或跨多個(gè)地級(jí)市, 城市發(fā)展規(guī)劃難以統(tǒng)籌區(qū)域需求, 難免有建設(shè)項(xiàng)目重復(fù)設(shè)置, 造成城市建設(shè)用地浪費(fèi)的現(xiàn)象. 但是, 像青島城區(qū)、膠州、即墨等同屬一個(gè)地級(jí)市連片發(fā)展的情況更多. 可以預(yù)言, 鄰近城市連片發(fā)展的趨勢(shì)仍將繼續(xù). 城市間規(guī)劃時(shí), 建設(shè)土地資源優(yōu)化配置跨市統(tǒng)籌

34、規(guī)劃達(dá)到節(jié)約土地, 增加建成區(qū)使用效率將是中國(guó)未來(lái)城市規(guī)劃的重要內(nèi)容.我國(guó)19902010年城市建成區(qū)擴(kuò)張的指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì), 加速占用耕地的趨勢(shì), 與城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村建成區(qū)擴(kuò)張, 交通用地快速發(fā)展等對(duì)我國(guó)糧食自給的影響已經(jīng)引起各界高度關(guān)注46. 但是, 城市化到底對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)、氣候和環(huán)境產(chǎn)生多少影響, 至今還沒(méi)有全局性的答案. 本次全國(guó)城市建成區(qū)制圖為回答以上問(wèn)題提供了一個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù). 它由同一組人使用同樣方法, 根據(jù)同一數(shù)據(jù)源, 并由專(zhuān)人按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照三期城市數(shù)據(jù)逐個(gè)修改完成. 本數(shù)據(jù)明晰的建成區(qū)空間分布特性是城市統(tǒng)計(jì)年鑒資料所不具備. 這套數(shù)據(jù)也為認(rèn)識(shí)我國(guó)城市建成區(qū)全局性變化規(guī)律、模擬城市發(fā)展動(dòng)態(tài)趨

35、勢(shì)、研究城市擴(kuò)展模式以及單位建成區(qū)GDP增長(zhǎng)效率、探討人口遷移格局及環(huán)境與健康的關(guān)系、制定國(guó)土資源發(fā)展以及城市規(guī)劃與管理政策等提供了重要數(shù)據(jù)源. 但是, 本文描述的數(shù)據(jù)庫(kù), 還不2012年6月 第57卷 第16期 1398能包括所有城市的城市統(tǒng)計(jì)年鑒中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人口資料. 在城市遙感制圖方面, 還需要進(jìn)一步提高制圖精度, 消除因裸地或耕地和高密度建成區(qū)光譜混淆等原因造成的誤差. 此外, 還應(yīng)該對(duì)城市建成區(qū)內(nèi)部的土地利用類(lèi)型做進(jìn)一步的劃分. 這些將在后續(xù)工作中完成.參考文獻(xiàn)1 United Nations. World Urbanization Prospects: The 2007 Revi

36、sion. New York: United Nations, 2008. 342 Zhang J F, Mauzerall D L, Zhu T, et al. Environmental health in China: Progress towards clean air and safe water. Lancet, 2010, 375:111011193 Jin M, Dickinson R E, Zhang D L. The footprint of urban areas on global climate as characterized by MODIS. J Clim, 2

37、005, 18:155115654 Seto K C, Kaufmann R K, Woodcock C E. Landsat reveals China s farmland reserves, but they are vanishing fast. Nature, 2000, 406: 1215 Doygun H. Effects of urban sprawl on agricultural land: A case study of Kahramanmaras, Turkey. Environ Monit Assess, 2009, 158:4714786 Su S L, Jiang

38、 Z L, Zhang Q, et al. Transformation of agricultural landscapes under rapid urbanization: A threat to sustainability inHang-Jia-Hu region, China. Appl Geogr, 2011, 31: 4394497 Liu J Y, Zhan J Y, Deng X Z. Spatio-temporal patterns and driving factors of urban land expansion in China during the econom

39、ic reformera. Ambio, 2005, 34: 4504558 Hosseini S A, Shahraki S Z, Farhudi R, et al. Effect of urban sprawl on a traditional water system in the city of Mashhad, NE Iran. UrbanWater J, 2010, 7: 3093209 Lu D S, Xu X F, Tian H Q, et al. The effects of urbanization on net primary productivity in southe

40、astern China. Environ Manage, 2010, 46:40441010 Guneralp B, Seto K C. Environmental impacts of urban growth from an integrated dynamic perspective: A case st udy of Shenzhen, SouthChina. Global Environ Chang, 2008, 18: 72073511 Liang L, Xu B, Chen Y L, et al. Combining spatial-temporal and phylogene

41、tic analysis approaches for improved understanding on globalH5N1 transmission. PLOS One, 2010, 5: e13575, doi: 10.1371/journal.pone.001357512 Gong P, Liang S, Carlton E, et al. Urbanization and health in China. Lancet, 2012, 379: 84385213 Chen J, Gong P, He C, et al. Assessment of urban development

42、plan of Beijing by using CA-based urban growth model. Photogramm EngRemote Sens, 2002, 68: 1063107114 Batty M. The size, scale, and shape of cities. Science, 2008, 319: 76977115 Pham H M, Yamaguchi Y. Urban growth and change analysis using remote sensing and spatial metrics from 1975 to 2003 for Han

43、oi,Vietnam. Int J Remote Sens, 2011, 32: 1901191516 Ferreira J A, Condessa B, Almeida J C, et al. Urban settlement delimitation in low-density areas An application to the municipality ofTomar (Portugal. Landscape Urban Plan, 2010, 97: 15616717 Griffiths P, Hostert P, Gruebner O, et al. Mapping megac

44、ity growth with multi-sensor data. Remote Sens Environ, 2010, 114: 426439 18 Gong P, Howarth P J. Land-use classification of SPOT HRV data using a cover-frequency method. Int J Remote Sens, 1992, 13:1459147119 Gong P, Marceau D, Howarth P J. A comparison of spatial feature extraction algorithms for

45、land-use mapping with SPOT HRV data.Remote Sens Environ, 1992, 40: 13715120 Gong P, Howarth P J. The use of structural information for improving land-cover classification accuracies at the rural-urban fringe.Photogramm Eng Remote Sens, 1990, 56: 677321 Wang L, Gong P, Ying Q, et al. Settlement extra

46、ction over North China Plain with Landsat and Beijing -1 data using an improvedwatershed segmentation algorithm. Int J Remote Sens, 2010, 31: 1411142622 Xu B, Gong P. Land use/cover classification with multispectral and hyperspectral EO-1 data. Photogramm Eng Remote Sens, 2007, 73:95596523 Yin J, Yi

47、n Z, Zhong H D, et al. Monitoring urban expansion and land use/land cover changes of Shanghai metropolitan area during thetransitional economy(19792009 in China. Environ Monit Assess, 2011, 177: 60962124 Dai X Y, Guo Z Y, Zhang L Q, et al. Spatio-temporal pattern of urban land cover evolvement with

48、urban renewal and expansion inShanghai based on mixed pixel classification for remote sensing imagery. Int J Remote Sens, 2010, 31: 60956114 25Catalan B, Sauri D, Serra P. Urban sprawl in the Mediterranean? Patterns of growth and change in the Barcelona metropolitan region 19932000. Landscape Urban

49、Plan, 2008, 85: 17418426Guo L Y, Wang D L, Qiu J J, et al. Spatio-temporal patterns of land use change along the Bohai Rim in China during 19852005. J Geogr Sci, 2009, 19: 56857627Lv Z Q, Wu Z F, Wei J B, et al. Monitoring of the urban sprawl using geoprocessing tools in the Shenzhen municipality, C

50、hina. Environ Earth Sci, 2011, 62: 1131114128Seto K C, Kaufmann R C. Modeling the drivers of urban land use change in the Pearl River Delta, China: Integrating remote sensing with socio-economic data. Land Econom, 2003, 79: 10612129Tian G J, Jiang J, Yang Z F, et al. The urban growth, size distribut

51、ion and spatio-temporal dynamic pattern of the Yangtze River Delta megalopolitan region, China. Ecol Model, 2011, 222: 86587830Wei Y P, Zhao M. Urban spill over vs local urban sprawl: Entangling land-use regulations in the urban growth of Chinas megacities.Land Use Policy, 2009, 26: 1031104531Xu C,

52、Liu M S, Yang X J, et al. Detecting the spatial differentiation in settlement change rates during rapid urbanization in the Nanjing Metropolitan region, China. Environ Monit Assess, 2010, 158: 47147832Yang J, Zhao L S, McBride J, et al. Can you see green? Assessing the visibility of urban forests. L

53、andscape Urban Plan, 2009, 91: 97104 33Yu W H, Zang S Y, Wu C S, et al. Analyzing and modeling land use land cover change in the Daqing City, China. Appl Geogr, 2011, 31: 60060834Fan F L, Wang Y P, Qiu M H, et al. Evaluating the temporal and spatial expansion of Guangzhou from 1979 to 2003 by remote

54、 sensing and GIS methods. Int J Geogr Inf Sci, 2009, 23: 1371138835Fernandez J E. Resource consumption of new urban construction in China. J Ind Ecol, 2007, 11: 9911536國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)第三次人口普查公告. 198237國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)第六次人口普查公告. 201138Liu J Y, Liu M L, Tian H Q, et al. Spatial and temporal patterns of Chinas cropl

55、and during 19902000: An analysis based on Landsat TM data. Remote Sens Environ, 2005, 98: 44245639周尚意, 朱阿興, 邱維理, 等. 基于GIS的農(nóng)用地連片性分析及其在基本農(nóng)田保護(hù)規(guī)劃中的應(yīng)用. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2008, 24: 7277 40Gong P, Howarth P J. Frequency-based contextual classification and grey-level vector reduction for land-use identification. Phot

56、ogramm Eng Remote Sens, 1992, 58: 42343741國(guó)家統(tǒng)計(jì)局城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司. 中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒. 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 201042星球地圖出版社. 中國(guó)分省地圖冊(cè)臺(tái)灣省地圖冊(cè). 北京: 星球地圖出版社, 200843Schneider A, Friedl M A, Potore D. Mapping global urban areas using MODIS 500-m data: New methods and datasets based on urban ecoregions. Remote Sens Environ, 2010, 114:

57、1733174644Yang L, Huang C, Homer B K, et al. An approach for mapping large-area impervious surfaces: Synergistic use of Landsat-7 ETM+ and high spatial resolution imagery. Can J Remote Sens, 2003, 29: 23024045Li C, Wang L, Gong P, et al. Residential areas extraction method over large areas integrati

58、ng supervised/unsupervised/contextual/ object-based methods and auxiliary data with medium resolution remotely sensed data. In: Joint Urban Remote Sensing Event. 2011.17317646Gong P. China needs no foreign help to feed itself. Nature, 2011, 474: 7補(bǔ)充材料表S1中國(guó)2009年人口超過(guò)50萬(wàn)城市1990, 2000, 2010年建成區(qū)面積、城區(qū)人口和國(guó)民生產(chǎn)總值本文以上補(bǔ)充材料見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)版. 補(bǔ)充材料為