夜空中的明暗变迁——灯光解码都市圈

用途广泛的“夜光密码”

       卫星传感器可获取覆盖全球的白天和黑夜图像，夜间灯光数据即为其探测到的对应区域夜间的灯光亮度信息。由于可以较为真实的反映夜间人类活动，夜间灯光数据在地理学、经济学等领域均有较强的应用，如判断城市扩张、探究人口分布等。2014年，武汉大学李德仁院士与李熙博士通过分析2011年叙利亚战争爆发前后，当地夜光亮度值的变化，发表了一项重要研究成果《夜间灯光遥感影像能否评估叙利亚危机》，在国际上引发广泛关注。而随着遥感技术的进一步发展，人们也有望从夜间灯光数据中获得更多的“夜光密码”。

图1：2011、2015年叙利亚战争前后夜光遥感影像

图片来源：《夜间灯光遥感影像能否评估叙利亚危机》，李熙、李德仁

       最早的夜光数据来自美国，由美国军事气象卫星DMSP携带的OLS传感器获得，尽管其分辨率较低（1km），但该卫星提供了迄今最长时间序列（1992年-2013年）的年度夜光遥感数据。

       2011年10月，美国“索米”国家极轨卫星伙伴卫星（NPP）发射，其所携带的VIIRS传感器可以进行更高分辨率（500m）的夜光探测，成为近年来夜间灯光数据的主要来源。

       2018年6月2日，中国发射了新一代夜光遥感卫星“珞珈一号”，在分辨率上有了大幅提升（130m）。珞珈一号灯光图数据的免费开放激发了国内的相关研究热情。

       将同一地区不同时间的夜间灯光数据进行对比，可以反映该区域该时间段的人类活动，然而并非所有机构发布的年度夜光数据集都是连续的、可比的。这是因为，夜间灯光的原始数据中存在大量的噪声因素（包括背景噪音如云层、短暂性事件如火灾等），会对研究使用造成较大的影响，需要进行纠偏处理，但不同机构发布的纠偏数据年份和标准都会不同，这其中就包括美国国家环境信息中心（NCEI）发布的2015年全球月度合成夜光数据集，美国国家航空航天局（NASA）发布的2016年全球夜光数据集。

       基于以上原因，中国科学院遥感与数字地球研究所陈甫副研究员团队制作并发布了2012-2017年全球夜光数据集，即“火石”夜光数据集。该数据具有分辨率高、数据处理量庞大、算法精细等特点，是一份稳定、连续的年度夜光数据集，具有较好的可比性。图2展示了基于“火石”夜光数据制作的2012-2018年间伊拉克国内灯光变化，从中可以直观地感受到该地区在2014-2015年间所经历的北部内战及战后重建的情况。

图2：2012-2018年伊拉克部分地区灯光变化图

图片来源：中国科学院遥感与数字地球研究所陈甫团队

    “火石”夜光数据集为透视区域发展提供了有力的条件，以其为基础，我们选取2012、2017两个年份的数据，通过比对同一都市圈不同时间的灯光差异，得到都市圈灯光变化指数。这一指数不仅可以反映建成区的扩张收缩状况，也可反映人类活动的强弱变化，值得关注。

       以北京都市圈为例，图3显示了2012-2017年间灯光变化情况（红色区域代表灯光变亮区域，蓝色区域代表灯光变暗区域）。可以明显看到，2014年底开始建设的新机场区域（大兴国际机场，即图中黑色圈标注区域）出现了明显的、连片的灯光变亮区。

图3：2012-2017年北京都市圈灯光亮度变化图

图片来源：华夏幸福产业研究院

（1）扩张最快的“非常规”都市圈

       采用上述方式对全国30个都市圈的灯光变化指数进行计算，分别按扩张与收缩的比例（扩张/收缩面积占2012年灯光亮度总面积的比例）将其进行排名，并将二者结合进行变化比例的排名，可以用来对比不同都市圈的发展状况差异。

       结果显示，2012-2017年，所有都市圈的灯光变化指数都处于净增长，但增长的程度不同，这反映出都市圈发展状况的差异。其中，以北上广深为代表的高能级都市圈无论是扩张还是收缩表现都不明显，表明这些都市圈已进入到相对平稳的发展时期。而以新一线城市为核心的都市圈出现了增长程度的分化，华中及西南地区的扩张速度整体更为突出，重庆、长沙、武汉、成都等都市圈的变化比例均位居前列。以二线城市为核心的都市圈扩张速度较快，其中“非（合肥）常（南昌）规（贵阳）”组合占据前三甲，表现出了良好的发展潜力。

表1：30个都市圈灯光变化比例排行

数据处理：华夏幸福产业研究院

（2）急剧扩张的城市圈VS 空间重组的辐射圈

       放眼都市圈内部，不同能级、不同发展阶段的都市圈，灯光变化指数呈现的空间格局也不尽相同。

       整体扩张较慢的都市圈灯光增长集中在城市圈（都市圈三个圈层由内向外依次是核心圈、城市圈、辐射圈）。以昆明都市圈为例（图4），2012-2017年，昆明都市圈核心圈灯光亮度几乎没有变化；城市圈是灯光变量的主要区域，且存在多个连片的扩张区域；辐射圈则存在大量的灯光收缩区。综合三圈层的灯光变化特征可以初步判断，昆明都市圈正在经历了一个由外圈层向内圈层集聚的过程，而新增人口主要集中在城市圈。

图4：2012-2017年昆明都市圈灯光亮度变化图

图片来源：华夏幸福产业研究院

图5-a：2012-2017年成都都市圈灯光亮度变化图

图5-b：2012-2017年武汉都市圈灯光亮度变化图

图片来源：华夏幸福产业研究院

       此外，从灯光数据着手，我们也能发现一些都市圈发展的规律，从城市圈的灯光变化中可以看出不同都市圈发展方向的异同，以图5的武汉都市圈和成都都市圈为例，武汉城市圈扩张区域相对均衡，而成都都市圈由于天府新区近年来的高速发展，向南扩张的现象尤为突出；而从辐射圈的灯光变化中，可以看出都市圈外围一些独立发展的区域，如图5中成都都市圈的简阳市西南侧、武汉都市圈嘉鱼县中部；图6中上海都市圈的南浔区北侧、南京都市圈的和县东侧等。这些区域的扩张同样显著但尚未与周边形成集聚，具备良好的发展潜力。

图6-a：2012-2017年上海都市圈灯光亮度变化图

图6-b 2012-2017年南京都市圈灯光亮度变化图

图片来源：华夏幸福产业研究院

       利用夜间灯光数据对都市圈的空间演化进行探索，尽管分析维度还较为单一，但已经得到一些有趣的结论：2012-2017年间，随着国内经济的高速发展，各个都市圈都经历了不同程度的空间扩张和格局演化，而这种空间扩张的特征，与都市圈的能级、发展阶段和政府规划都高度相关。

       华夏幸福产业研究院此前基于珞珈一号灯光图还做了北京、上海、西安等城市的研究。详见《万家灯火看都市圈：节点和微中心是关键》、《17年，大西安都市圈发展如何谱新篇》。

       进一步深化研究还有很多领域，如定量计算每个都市圈不同圈层的变化比例，并分析影响变化大小的主要因素；融合多种数据并进行更多维度的分析，例如，结合人口数据研究灯光扩张区域的人口密度，进而判断都市圈空间扩张的承载效率；结合路网、POI等数据，分析公共交通及公共服务设施对都市圈周边空间格局演化的影响，等等。

       夜间灯光数据在近年已获得城市研究者越来越多的关注，武汉大学等研究机构已在“夜光数据在城市研究中的应用”等领域取得了多项成果。相信在未来，数据分辨率、数据质量及数据处理方法的不断升级将为研究带来更多的可能性，夜间灯光数据也将成为城市研究者手中的又一利器。

参考资料：

[1] Li X , Li D . Can night-time light images play a role in evaluating the Syrian Crisis?[J]. International Journal of Remote Sensing, 2014, 35(18):6648-6661.

[2]中国科普博览: 5年夜光遥感监测合成，中科院版全球高清夜光数据集来了！