基于夜间灯光数据的
王彦开１ａ，赵渺希１ａ，１ｂ
，荣丽华２
（１．华南理工大学ａ．建筑学院，ｂ．亚热带建筑科学
国家重点实验室，广州５１０６４１；２．内蒙古工业大学建筑学院，呼和浩特０１００５１）电热碗
茶浴炉摘要：为了揭示呼包鄂城市时空演化特征和主导因素并明确其所处发展阶段，利用夜间灯光数据提取城市１９９７年、２００２年、２００７年、２０１２年和２０１７年５个时期建成区轮廓，运用规模扩张指数、重心偏移模型和景观格局指数对其扩张过程、扩张方向和空间格局特征进行量化描述，在此基础上构建驱动力模型，探究其时空扩张驱动力。结果表明：（１）呼包鄂城市呈现“先快后慢、先强后弱”的中心圈层式扩张的空间形态演变特征；（２）扩张方向上呈现“顺势转移、逐心而动”和“大幅东进、加速南移”的空间重心迁移特征；（３）空间格局上呈现核心－边缘分布以及“由极化转向集聚”的组织结构特征；（４）动力机制上以行政力和内源力平行驱动为主，市场力和外向力对城市空间扩张影响作用依次递减。区域城镇化进程较快，总体处于快速发展的低级一体化阶段。 关 键 词：空间扩张；空间格局；城镇化；驱动力；夜间灯光数据；呼包鄂城市
中图分类号：ＴＵ９８４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００３２３６３（２０２１）０３?００４３?０７ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３
２３６３．２０２１．０３．００８收稿日期：２０１９－０８－０４；修回日期：２０２１－０４－１９基金项目：国家自然科学基金项目（５１８６８０５７）
作者简介：王彦开（１９９２－），男，内蒙古赤峰市人，博士研究生，
主要从事城市与区域规划理论和方法研究，（Ｅ ｍａｉｌ）５７８８３６８３８＠ｑｑ．ｃｏｍ。
通信作者：荣丽华（１９７２－），女，内蒙古通辽市人，教授，博士，
主要从事城乡规划与设计研究，
（Ｅ ｍａｉｌ）２７９７８６４５４＠ｑｑ．ｃｏｍ。０ 引言
近年来，我国城乡格局发生着重大转变。党的十九大报告明确提出以城市为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，城市体系日渐成为推进新型城镇化建设的主要形态。城市作为区域协调发展的组织枢纽和空间载体，其扩张活动推动了土地利用变
化，影响着区域组织结构、产业和设施等要素配置［１］
。
“呼包鄂”作为国家主体功能区“两横三纵”战略格局中的中西部区域性城市，也是内蒙古自治区重点开发区域，探索其时空演化特征和机理，对提高土地资源利用效率、合理确定城市空间增长边界以及西部地区城镇化研究有重要意义。
国外关于城市空间扩张的研究起步较早，大多建立在以经济发展为主导的大都市空间动态演化上，以扩张作用机制为主要研究方向。２０世纪初期，“田园城市”和“有机疏散”等理论在解决西方国家因工业化带来的城市问题的同时也推动了空间扩张研究的发展。随后，中心地理论和“中心地”空间分布模式为城市化和城市
研究奠定了理论基础［２］
。城市化引发用地无序蔓延问题引起国外学者对城市空间格局、空间形态［３］和扩张驱动力［４］的关注。２０世纪中后期以来，受经济全球化影
响，研究尺度由城市空间扩展到城市及区域层面，研
究内容聚焦于扩展机制［
５］、扩张规律［６］
以及遥感动态监测等方面［７］
，研究方法也由早期的静态描述转向运用模型和技术［８］。国内相关研究起步较晚且主要借鉴国外
理论进行实证分析。２０世纪８０年代初，“都市带”和“都市连绵区”概念奠定了从区域角度对空间扩张研究
的基础［９］，学者关注区域城市体系的发育过程和组织结构［１０－１１］。２０世纪９０年代，基于遥感影像和ＧＩＳ技术监
测城市空间扩展以及土地利用变化的研究逐渐增
多［１２－１３］
。２１世纪以来，快速城镇化加强了城市间的相
互作用和联系，城市用地以空前的速度和规模进行扩
张，城市体空间扩展演化类型［１４］、扩展特征［１３］、扩张格局［１５］、驱动力机制［１
６－１７］、扩张过程模拟预测与评价［１８］等内容成为研究热点。研究数据以多源遥感影像数据为主［１９－２０］，并结合元胞自动机和多智能体模型等技术方法对城市扩张开展了较为深入的探索［２１－２２］。
综上所述，国内外研究大都经历了由静态到动态、由城市尺度到区域尺度、由形态演变到机制探究再到监
测评价的过程。国内研究对象多集中于长三角［２２］、京津冀［９，２３］、珠三角［１５］和成渝［１］等发育相对成熟的城市。
“呼包鄂”作为２０１８年最新批复的城市，对于西部地区城镇体系的战略支撑作用明显，但对其时空扩张特征和机理的研究尚显不足，对反映城市扩张的结构演化和空间组织等方面缺少有效的统计表达。鉴于此，本研究在构建长时序夜灯数据源的基础上，借助相关指数模型和ＧＩＳ分析工具，对呼包鄂城市空间扩张特征和驱动力进行多维度测度分析，探究城市体系在１９９７—２０１７年的时空演变规律，为转型期下区域一体化发展和城镇空间增长边界划定提供依据。
第４０卷 第３期 ２０２１年 ６月地域研究与开发
ＡＲＥＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＶｏｌ．４０ Ｎｏ．３
Ｊｕｎ．２０２１
１ 研究区域与数据来源
１．１!"#$¯°
石笼护坡呼包鄂城市位于内蒙古中西部（图１），与甘肃、宁夏、陕西和山西等地接壤，是我国向北向西开放的战略门户，包括呼和浩特、包头和鄂尔多斯３个地级市，
总面积约１３．２万ｋｍ２。从２０世纪８０年代开始，在西部大开
网络证件
发和经济全球化的背景下，首府呼和浩特市、草原钢城包头市以及能源基地鄂尔多斯市凭借各自资源和区位优势，经过不断的资本积累，逐渐形成内蒙古自治区经
济最具活力的“金三角”地区［２４］
。２０１８年，国务院批复
了《呼包鄂榆城市发展规划》，明确要求将呼包鄂榆城市培育成中西部地区具有影响力的城市，标志着“呼包鄂”
发展建设正式上升为国家战略。
图１ 城市区位
Ｆｉｇ．１ Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ
说明：底图来源于自然资源部标准地图网站（ｈｔｔｐ：／／ｂｚｄｔ．ｃｈ．
ｍｎｒ．ｇｏｖ．ｃｎ
），审图号ＧＳ（２０１９）３２６６号。下图同。１．２!()*+m~
１．２．１ 数据来源。我国夜间灯光总量与城市化水平和
用地规模的相关性已得到广泛认同［２５－２６］
，夜间灯光数据
在城市空间演化、城市规模度量以及城市的动态监测方面具有较高的可行性和可信度
［２７］
。
数据来源于美国
国家地理数据中心网站（ｈｔｔｐｓ：／／ｎｇｄｃ．ｎｏａａ．ｇｏｖ），包括１９９７年、２００２年、２００７年和２０１２年的ＤＭＳＰ／ＯＬＳ年平均数据和２０１２年、２０１７年的ＮＰＰ／ＶＩＩＲＳ无云合成月数据。其他数据来源于１９９８—２０１８年的《中国城市统计年鉴》和《内蒙古统计年鉴》，个别年份数据缺失利用相邻年份数据并用插值法补齐。
１．２．２ 数据处理。ＤＭＳＰ／ＯＬＳ和ＮＰＰ／ＶＩＩＲ两种数据不同年份间传感器参数、空间分辨率和光谱响应方式等具有显著差异，不能直接用来对比分析［１９，２８］
，借鉴杨任
飞的数据模拟方式来实现数据整合
［２９］
。首先，对ＤＭ
ＳＰ／ＯＬＳ数据进行校正。利用Ｃ．Ｄ．Ｅｌｖｉｄｇｅ等提出的基
于不变目标区域方法［３０］
和曹子阳等提出的适合中国区
域的校正参数及幂次回归模型
［３１］
，对Ｆ１４１９９７（１９９７
年）、Ｆ１５２００２（２００２年）、Ｆ１６２００７（２００７年）、Ｆ１８２０１２（２０１２年）４期数据进行校正。考虑到两种数据的年份交集，将两种数据同时存在的２
０１２年作为校正基准年。校正公式为：ＤＮ＝ａ×ＤＮｂ
０
。式中：ＤＮ为校正后的像元灰度值；ＤＮ０为待校正影像中的像元灰度值；ａ，ｂ为回归参数。其次，对ＤＭＳＰ／ＯＬＳ和ＮＰＰ／ＶＩＩＲＳ数据进行整合。①对两种数据进行空间重采样为１ｋ
ｍ，实现空间分辨率匹配。②Ｄ
ＭＳＰ／ＯＬＳ数据ＤＮ＞５０的像元存在严重饱和效应［３２］，因此，将０＜ＤＮ＜５０的ＤＭ
ＳＰ／ＯＬＳ数据作为掩膜，统计预处理后的ＮＰＰ／ＶＩＩＲＳ数据均值［２９］，实现数据的拟合模拟和初匹配（Ｒ２
＝０．９６３２），公式为：ＤＮ＝
２４．１６Ｒ０．４６８３
－３．２６９
。式中：ＤＮ为拟合后像元灰度值；Ｒ为ＮＰＰ／ＶＩＩＲＳ数据灯光辐射强度。③将此方法分别应用到２０１２年和２０１７年１２月的ＮＰＰ／ＶＩＩＲＳ数据上，利用高斯低通滤波对图像进行降噪处理，得到２０１２年和２０１７年的模拟数据。④基于近年来我国经济持续发展和城镇规模持续扩张的总体趋势，假定考察期内城市建成区是持续扩张的，以此进行连续性校正，即从２００２年开始，通过与前一期数据的灰度值比较来设置条件，
从而校正后一期数据的灰度值［
２９］
，公式为：Ｙ（ｉ，ｊ）＝
Ｙ （ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ）＜Ｙ （ｉ，ｊ）Ｙ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ）≥Ｙ （ｉ，ｊ{
）
。
式中：Ｙ（ｉ，ｊ）表示第ｉ年夜光数据的ｊ像元灰度值；Ｙ （ｉ，ｊ）
表示ｉ
年前一期已校正数据中ｊ像元的灰度值。１９９７年的数据无需校正。最终得到１
９９７—２０１７年５期连续可比的夜光影像数据集。
贝克曼梁法２ 研究方法
２．１!±Q²U9:J³$C´µ¶
采用相对误差较低的统计数据参考比较法来确定
灯光阈值［３３］
，
用城市区域中高于该值的灯光亮度总量来
表征建成区范围。即在灯光数据中确定合适的灯光值，将大于等于该值的区域总面积与《中国城市统计年鉴》中城市建成区面积进行对比，把误差最小时的灯光值作为最佳分割阈值。
为验证阈值确定方法的精度和研究适用性，将提取结果与统计数据对比，检验建成区提取结果的面积数量精度（表１）。２０１７年误差达到１６．５％，拟合后数据仍存在差异，对建成区空间范围提取结果存在一定影响，但提取面积与统计面积的总体误差较小，阈值确定方法对本研究适用性较高。同时，利用ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ影像人工
解译法［３４］
验证提取结果在空间位置上的准确性，考虑到
大尺度ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ影像获取和处理难度，只验证呼和浩特市的提取结果。建成区提取结果能够与城市实际地理位置准确叠合，可以真实反映城市边界、空间形态
和城市发育过程等空间信息，可据此开展后续研究［
３５］
。·
４４·地域研究与开发第４０卷
表１ 提取精度相对误差分析
Ｔａｂ．１ Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ
指标
１９９７年２００２年２００７年２０１２年２０１７年统计面积／ｋｍ２２４４２９３４３０６３０６８７提取面积／ｋｍ
２２５０．７０８３０３．３０２４５１．３８１６７５．８３１８００．３４９
相对误差／％
２．７
３．５
４．９
７．３
１６．５
２．２!·N>¸¹(
规模扩张反映城市空间扩展过程，通过扩张速度和扩张强度表征。扩张速度指考察期内用地扩张面积的绝对增量；扩张强度反映了城市扩张的强弱快慢，为当年用地扩张面积与上一时期建成区面积的比值。
２．３!º»¼½NO
根据经纬度信息分别计算城市各时段建成区重心位置，以最佳灯光阈值范围作为权重字段，通过重心位置变化反映城市空间扩展方向，分别计算重心偏移距离、速度以及角度
［１］
。
２．４!¾ ¿z¹(
借用景观生态学原理中对景观斑块结构空间配置方面统计指标，计算建成区斑块的规模、形状指数和密
度等指标［３６］
。斑块规模包括斑块平均面积、最大和最小
斑块面积以及斑块面积标准差。
２．５!ÀÁÂNO
选取行政力、市场力、外向力和内源力表征呼包鄂
城市空间扩张的驱动力因子［３７］。行政力包括固定资
产投资和基础项目投资等自上而下的政府行为力；市场力指通过土地财政和市场消费来推动城市空间扩张；外向力为经济一体化背景下外资外贸的流入能力；内源地板线槽
力指以农业经济为主体产生的由下而上的推力［
９］
。以城市建成区面积（Ｙ）为因变量，选取固定资产投资总额（Ｘ１）、社会消费品零售总额（Ｘ２）、外商实际投资总额（Ｘ３）和农林牧渔业总产值（Ｘ４）分别代表行政力、市场力、外向力和内源力，建立城市空间扩张的多
元驱动力模型，探究区域空间扩张作用力。利用ＳＰＳＳ软件对数据进行标准化处理和分析，发现自变量间存在多重共线问题，直接回归会影响参数计算准确性和实际意义。因此，选择主成分因子分析对自变量进行降维，最后将因子得分换算为原自变量的表达形式。
３ 结果与分析
３．１!>¸Ã¥C= Ä @A
３．１．１ 以中心城市为核心的圈层式扩张模式。利用ＡｒｃＧＩＳ平台对提取出的建成区范围进行空间叠加并按照年份区间进行图示（图２）。城市建成区空间呈现出以中心城市为核心的圈层式扩张模式。其中，呼和浩特市表现为以中心城区为圆心的“单中心圈层式”扩张；包头市在原有城市格局基础上不断扩张表现出“多中心圈层式＋填充式”扩张模式；鄂尔多斯市的“多中心圈层式＋跳跃式”扩张特征较为明显。同时，在中心城市之外出现了一些新的增长点，这些点状城镇所占空间比例相对较小，与中心城市之间还没形成明显的联系廊道，但在城市体系内影响范围正逐步扩大。
３．１．２ “先快后慢”“先强后弱”的扩张规律。１９９７—２０１２年间处于高速扩张阶段，２０１２年后空间扩张程度有所放缓（表２），这种强弱快慢变换的扩张规律与我国时代发展环境有关。就城市而言，呼包鄂三地都经历了新区建设和政府迁移，其中鄂尔多斯扩张情况最为显著。２０００年前后，鄂尔多斯凭借着煤炭、天然气和羊绒等资源优势所带来的经济效益，带动东胜区迅速扩张。随后，新政府及大型机构的纷纷迁入康巴什新区，使城市空间快速跳跃式扩张。２
００９年市政府出台了房地产“十二五”规划和百年鄂尔多斯百万人口的“双百”计划，又一定程度上推动了鄂尔多斯的开发建设。呼和浩特北靠大青山，多年来开发活动集中于地势平坦、环境良好的东南片区，随着园区建设以及“西部城区一体化”
的战
图２ 城市发育过程
Ｆｉｇ．２ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ
·
５４· 第３期王彦开，等：基于夜间灯光数据的呼包鄂城市空间扩张特征及驱动力研究
表２ 扩张规律和重心变化相关指标
Ｔａｂ．２ Ｒｅｌａｔｅｄｉｎｄｅｘｅｓｏｆｅｘｐａｎｓｉｏｎｌａｗｓａｎｄｃｅｎｔｅｒｏｆｇｒａｖｉｔｙｃｈａｎｇｅｓ
时期扩张面积／
ｋｍ２扩张速度／（ｋｍ２·ａ－１）扩张强度
扩张态势偏移距离／ｍ偏移速度／（ｍ·ａ－１）偏移角度／
（°）１９９７—２００２年７５．６１８１５．１２４０．０６０
加速扩张１７０５６．３３３４１１．２７９．５９
２００２—２００７年１５７．６０２３１．５２００．１０４持续加速５７１１．５７１１４２．３１－８４．２１２００７—２０１２年２５９．５５２５１．９１００．１１５持续加速９５３３．０３１９０６．６１－１０４．４３２０１２—２０１７年
２４４．４７８
４８．８９６
０．０７２
减速扩张
３３６４１．９０
６７２８．３８
－１４０．５２
略部署，城市空间逐渐向南向西扩张。包头作为早期苏联援建的工业城市，多年来依托工业稳步发展，
随着新政府由青山区迁址九原区，两区联系紧密起来，以政府为中心的开发建设使九原区由传统的农区逐渐转向了现代城区，推动了包头的城市化进程。
３．２!>¸&ÅC= ƽ@A
３．２．１ “顺势转移、逐心而动”的重心迁移轨迹特征。计算各时期建成区重心位置及偏移程度（表２），分析城市重心空间分布及迁移情况（图３）。城市建成区重心在纬度上北移后逐年加速向南偏移，经度方向快慢交替东移后加速西移，最终指向几何平均重心，位置变化具有明显地顺应城镇化势头强弱转移和“追逐”时段发展重心的特性，不同时期城镇化程度和区域发展重心依次为包头、呼和浩特、鄂尔多斯。同时，重心位置长时期停留在包头境内的土默特右旗并渐次移动的现象说明，２００２年以前，区域城镇化进程以包头市单核驱动为主，２００２年开始，呼和浩特城市职能逐步加强，开始进入“呼包”同步发展的双轮驱动阶段，２０１２年后随着鄂尔多斯的日渐崛起，城市正式进入了由“呼包”两极引领变为“呼包鄂”三核驱动的发展阶段。
另外，考察期内城市整体重心位置始终位于几何平均重心的东北方且与其相距较远，说明区域城市建设在空间分布上是非均衡的，就空间扩张本身而言，基准线的其他３个方位未来有很大的发展空间（图３）。３．２．２ “大幅东进、加速南移”的重心迁移幅度特征。重心移动幅度越大，说明偏移方位和城市体系的总体城镇化进程越快。考察期内城市空间重心的偏移距离、速度以及角度都具有
统计上的显著性变化（表２），区域整体城镇化进程不断加快，其中老工业城市包头的城镇空间发育较为成熟，城镇化进程相对放缓，呼和浩特和鄂尔多斯两地城镇化进程明显较快，并主导了空间重心的整体移动。其中１９９７—２００２年和２０１２—２０１７年重心移动幅度较大，说明呼和浩特和鄂尔多斯方向进行了大
规模的空间扩张活动；
２００２—２００７年，重心移动幅度最小，结合重心位置可以判定该时间范围内区域整体城镇化进程相对较慢，并以呼和浩特和包头的下辖城镇空间扩张为主，
２００７—２０１２年，重心移动幅度增大，空间发展进入加速期，以鄂尔多斯新区建设为主体的扩张活动推
动了区域整体城镇化进程。
图３ 城市建成区重心变化
Ｆｉｇ．３ Ｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅｇｒａｖｉｔｙｃｅｎｔｅｒｏｆｕｒｂａｎａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ
３．３!= ¿zCÇÈHd@A
３．３．１ 核心－边缘分布的规模结构特征。考察期内，城市空间分布总体表现为中心组团集聚、城镇斑块零散
分布的核心－边缘结构特征［３８］
。斑块密度和可探测到的
斑块个数随时间推移而不断增加（表３），其中１９９７—２００２年两项数值较小且均未发生变化，表明城市在现有组团的基础上进行以“质量增长”为主的集聚式蔓延；２００２年后，两者数值持续增大，同时结合斑块平均面积、最小斑块面积的变化趋势表明城市进入“数量增长”和“质量增长”并行的扩张阶段。这种城市增长点的点式、非连续增长导致建成区之间极度分散，空间分异现象明
显（图２），城市正经历高度破碎化的扩张过程。３．３．２ “由极化转向集聚”的空间聚合特征。考察期内
表３ 空间格局相关指标
Ｔａｂ．３ Ｒｅｌａｔｅｄｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎ
年份斑块
面积／ｋｍ２斑块
个数／个平均斑块
面积／ｋｍ２最大斑块
面积／ｋｍ２最小斑块
面积／ｋｍ２斑块面积
标准差斑块形状
指数斑块密
度／
（个·ｋｍ－２）１９９７２５０．７０８６４１．７８５１０１．７７８２．４５６３８．１６３１．４５２０．００００４５２００２３０３．３０２６５０．５５０１２７．４８４１．１５６５０．３４８１．４４３０．００００４５２００７４５１．３８１９５０．１５３２０３．０１６０．６１８７８．４８９１．４２６０．００００６８２０１２６７５．８３１１４４８．２７４２８５．５３８０．６１８８８．２４９１．５１８０．０００１０６２０１７
８００．３４９
１９
４２．１２４
２６５．５７３
０．６１８
７７．０２１
１．４３４
０．０００１４４
·
６４·地域研究与开发
第４０卷
城市空间发展经历了由两极分化逐渐转向集约化的过程，呈现出由极化扩张转变为集聚发展的空间聚合特征，并通过以下指标变化得以反映：斑块总面积数值不断增大表明城市空间总体处于快速扩张状态，各城镇规模及聚集度越来越高，相互作用关系也越来越强；斑块面积标准差表示区域斑块的变异程度，２０１２年前后先增加后减少表明２０１２年以后斑块间规模差异在逐渐缩小，各节点高度分散式发展后开始以斑块的内部填充式扩张为主；斑块形状指数表征城镇用地形态复杂程度，１９９７—２００７年逐渐降低说明以核心城市为主的少量斑块形态开始趋于规整，城市空间开始收缩式扩张，２００７—２０１２年，斑块数目增加加剧了城市空间的破碎化程度，２０１２年后，形状指数开始下降说明３个中心城市整体扩张减缓，开始趋于紧凑和内部结构优化；最大斑块指数反映区域城镇的首位度和中心性，城市最大斑块面积先增加后减小，其中１９９７—２０１２年最大斑块面积逐渐增加，结合最小斑块面积逐渐减小的变化趋势，说明该期间内城市首位度大幅度提升，城市以极化蔓延为主，核心城市的经济地位及辐射周边城镇的能力逐渐凸显。２０１２年出现减小的拐点，
说明在城市扩张过程中，节点间规模差距逐渐缩小，集中度加强，城市开始趋向于均衡协调发展。
４ 扩张过程与机制
４．１!>¸Ã¥ÉH
考察期内，城市建成区总面积和斑块个数持续增加，重心位置发生了方向和距离上的显著变化，开始由单节点集聚扩张的发育雏形阶段转变为基于多节点整合的快速发展阶段，结合相关研究［３９］，可判定呼包鄂城市处于空间持续扩张、城镇化水平不断上升、空间结构逐渐整合调整的快速成长阶段，即低级一体化阶段。４．２!>¸ÊË7q
对各时期固定资产投资总额（Ｘ１）、社会消费品零售总额（Ｘ２）、外商实际投资总额（Ｘ３）和农林牧渔业总产值（Ｘ４）４个驱动因子与城市建成区面积（Ｙ）进行相关分析，结果均通过显著性检验，皮尔逊相关系数分别为０．９９２，０．９９１，０．８８６，０．９８３，所选因子与城市空间扩张均具有显著相关关系。回归模型中调整后Ｒ２为０．９７２，拟合度较高，ｔ统计量值和双尾显著性概率（ｓｉｇ．）也反映各变量的显著性较好，最终得到考察期内城市建成区总面积（Ｙ）和各作用力（Ｘ）之间的多元线性回归模型：Ｙ＝１．９２Ｘ１＋１．８６Ｘ２＋１．８０Ｘ３＋１．９２Ｘ４ 。
行政力、市场力、外向力和内源力对城市空间扩张均起到明显的推动作用，进一步比较回归系数可以看出，行政力和内源力是推动城市空间扩张的主要动力；市场力次之，表现为大量社会资本流通的经济集聚并通过市场转换来推动空间扩张；区域空间扩张受外源力影响较小，由于区域地缘政治条件、政策环境和发展潜力限制，外资进入的不确定性较大。总体而言，城市主要依托基础性生产要素投入、地区消费市场运转以及乡镇和农牧区自下而上的发展演变等内生动力来推动区域城镇化进程。
５ 结论、建议与讨论
５．１!HI
呼包鄂城市空间扩张具有空间演化阶段性、空间结构动态性和空间格局分异性的总体特征。城市体系“先快后慢”“先强后弱”的扩张过程与我国各时期城镇化发展阶段相契合，不同规模城镇因空间异质性和发展需要呈现出不同的空间演化形式，并以中心圈层式扩张为主；随着建成区重心的不断变化，区域总体城市化进程不断加快，城市空间结构也由早期包头市“单核引导”转变为“呼包鄂”三市协同发展；城市在进行“数量增长”和“质量增长”并行扩张的同时开始趋于均衡发展，但巨大的空间分异使得各城市规模体系的地理集中度仍然较低，“呼包鄂”三城独大，周边城镇规模相对较小的“核心－边缘”空间分布特征突出，高度一体化发展网络短期内难以形成。
５．２!JK
按照《呼包鄂榆城市发展规划》的总体要求，开展产业、能源、生态等各类专项规划，积极融入和衔接国家发展空间格局，力争上升为国家级经济区；依托区域中心城市，壮大重要节点城市，培育中小城市、特小城镇，增强周边城镇多点支撑能力，构建大中小城市和小城镇多中心发展的城镇网络格局；加快建设和完善公路、铁路、航空等交通运输通道以及能源专用通道、旅游专线、黄河水道等生态景观廊道和各类功能联系轴，打造紧凑的空间连绵区，推进邻近城市联动发展；差异化招商引资，引导承接重大功能项目和龙头企业的落地转移，提升外源力。
５．３!lI
呼包鄂城市一体化发展具备一定的资源条件和现实基础，本研究以地级市层面为空间单元，测度城市演化的空间表征，但对城市间功能联系考虑较少。未来可利用更高精度数据开展区县级层面的研究，从功能多中心性入手剖析各城市各区县的相互作用关系，为一体化发展做出合理预判。
参考文献：
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范大学学报（自然科学版），２０１７，３４（６）：１１７－１２６．［２］ 车前进，段学军，郭篧，等．长江三角洲地区城镇空间扩展特征及机制［Ｊ］．地理学报，２０１１，６６（４）：４４６－４５６．［３］ ＵＬＬＭＡＮＥＬ．ＡｍｅｒｉｃａｎＣｏｍｍｏｄｉｔｙＦｌｏｗ［Ｍ］．Ｓｅａｔｔｌｅ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＰｒｅｓｓ，１９５７：６０－７３．
［４］ ＬＯＮＧＣＯＲＥＴＲ，ＲＥＥＳＰＷ．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄ
·
７
４
·
第３期王彦开，等：基于夜间灯光数据的呼包鄂城市空间扩张特征及驱动力研究
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