本文发表于国际期刊Cities，2021年第118卷，第一和通讯作者为中国海洋大学的杨洋教授。
文章认为，城市收缩已成为一种日益全球化的现象，对可持续城市发展提出了挑战。然而，目前大多数注意力仍然集中在欧洲和北美，而对东亚，尤其是城市化的中国的关注相对较少。夜间灯光（NL）数据集及其特征（长期时间序列免费访问和大覆盖）提供了一种量化收缩城市的替代方法。本文开发了一种新的方法来识别收缩的城市，并使用校正的综合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据来测量城市收缩。基于这一方法，本文量化了1992年至2019年中国收缩城市的时空模式。确定了研究期间中国153个收缩城市，占全部654个城市的23.39%。这些收缩的城市广泛分布在八个经济区和大多数省份。收缩城市的数量周期性变化，并在1997年亚洲金融危机后达到峰值，2008年全球经济危机后再次达到峰值。收缩强度最大的城市主要分布在中国东北部，2008年至2013年间城市收缩严重。
本研究涵盖了中国大陆的654个城市，包括286个地级市（仅关注市辖区）和368个县级市。为了进行区域比较，本文将研究区域分为八个区域：中国东部沿海（ECC）、黄河中游（MRYLR）、长江中游（MRYTR）、东北地区（NEC）、西北地区（NWC）、中国北部沿海（NCC）、南部沿海（SCC）和西南地区（SWC）。数据来源包括NL数据、社会经济统计数据和多尺度边界数据。
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首先，文章系统地校正和整合了1992年至2019年中国的DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据。其次，提出了一个收缩城市识别指数（SCII），并分别使用校正的综合NL数据，在1992年至2019年的整个研究期间和每三年识别一次中国收缩城市。最后，在识别收缩像素后，文章提出了城市收缩强度指数（USI）和城市收缩率指数（USRI），并分析了中国已识别收缩城市的收缩时空模式。
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具体包括：（1）将重叠年份（2012年和2013年）的两个数据集的数据作为训练数据，以在像素级别构建回归模型，基于回归模型，模拟了2013年至2019年的DMSP/OLS夜间灯光数据。得到校正后的DMSP/OLS的总DN（TDN）值和2013年不同尺度的模拟DMSP/OLS 夜间灯光数据之间的线性关系。
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（2）将收缩的城市定义为连续（即连续三年内TDN每年减少1%以上）或频繁（即在研究期的三分之一以上，TDN每年经常减少1%以上的）减少大量夜光灯光亮度的城市。提出收缩城市识别指数（SCII），定量识别逐年收缩的城市，并根据1992年至2019年的长NL时间序列数据绘制1992-2019收缩城市图。
（3）根据NL数据的特征，相邻年份DN减少超过15%的像素被定义为收缩像素(SPII)。在每个收缩的城市中，这些收缩像素的减小的DN值之和被定义为城市收缩强度（USII），而这些收缩像素与点像素总数的比例被定义为城镇收缩率（USRI）。
研究发现，1992年至2019年间，中国城市规模呈收缩态势的共有153个，占所有城市的23.39%。中国收缩城市中，持续收缩城市55个，频繁收缩城市62个，持续频繁收缩城市36个。超过80%的持续和频繁收缩的城市位于NEC、MRYTR和MRYLR经济区。此外，县级城市更可能萎缩。具体而言，中国有95个县级市（占所有收缩城市的62.09%）和58个地级市的市辖区（占所有萎缩城市的37.91%）被确定为收缩城市。八个经济区也出现了类似的模式，特别是NEC、MRYLR和MRYTR经济区。
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收缩城市的空间分布存在明显的区域差异。在区域层面上，大多数收缩城市位于NEC、MRYLR和MRYTR经济区，分别为48个、28个和27个，占所有收缩城市的31.37%、18.30%和17.65%。NWC、NCC、SWC、SCC和ECC经济区分别只有14个、14个、15个、5个和4个收缩城市。此外，在NEC、MRYLR、NWC和MRYTR经济区中，收缩城市占城市总数的比例高于全国平均水平（23.39%），分别为53.93%、30.11%、28.57%和24.77%。在省级层面，中国缩小的城市广泛分布在24个省份。黑龙江省、吉林省、河南省、湖北省和山西省排名前五。辽宁省、山东省、江西省、湖南省、河北省和新疆也有5个以上的城市萎缩。
中国收缩城市的数量在时间上以周期性的方式变化。在全国范围内，收缩城市的数量首先从1992年至1995年期间的69个持续增加到1998年至2001年期间的153个，然后在2004年至2007年期间迅速减少到51个，在2007年至2010年期间再次增加到106个，最后在2016年至2019年期间逐渐减少到60个。换言之，中国收缩城市的数量在1998-2001和2007-2010两个时期达到顶峰。
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在区域一级，收缩城市的数量也呈现出增加和减少的周期性变化。在城市收缩最严重的三个经济区域（即NEC、MRYLR和MRYLR），其收缩城市在1998年至2001年期间达到顶峰，分别为39、42和28个城市。之后，收缩城市的数量迅速下降，但在2007–2010年或2010–2013年期间再次达到峰值。尽管其他经济区域中收缩城市相对较少，但收缩城市数量的周期性增加和减少趋势相似。
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在1992年至2019年的中国收缩城市中，收缩强度主要处于中低水平，收缩像素的比例大多在15%至35%之间。有35个、45个、46个、20个和7个城市， 有相对低、中等、相对较高和较高的USI，分别占所有收缩城市的22.88%、29.41%、30.07%、13.07%和4.58%。大多数收缩城市（149个，占收缩城市总数的95%以上）的内部收缩像素率低于35%，125个城市（占收缩城市总数量的81.70%）的收缩率为15%至35%。
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收缩严重的城市主要位于NEC经济区。在收缩强度相对较高和高的城市中，61.54%位于NEC经济区，显著高于其他经济区。此外，收缩率超过30%的城市中有一半位于NEC经济区。收缩强度和收缩率的叠加分析显示，14个城市的收缩强度相对较高，收缩像素的比率超过30%。在8个经济区中，NEC经济区的累计年度USI最高（993万），占全国的44.74%。此外，MRYLR、NWC和MRYTR经济区的累计年USI均超过200万，分别占全国的15.23%、11.66%和10.86%。其他四个经济区域的累计年USI总量仅为388万，占中国总量的不到20%。在省级层面，黑龙江省的累计年USI最高，为491万，占全国的22.15%。紧随其后的是吉林省，该省每年累计USI为370万，占16.69%。新疆、山西、辽宁、湖北、河南、山东、内蒙古和四川在累计年度USI方面也位居前10位，合计占中国总USI的41.19%。1992年至2019年，吉林省公主岭市、九台区和黑龙江省伊春市、五常市也经历了严重的城市收缩，累计年USI超过40万。
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2008年至2013年，中国的城市收缩比其他时期更为严重。从1992年到2019年，中国的年均USI为82万，但从2008年到2013年达到178万，大约是整个研究期间的两倍。此外，从1992年到2019年，USII较高的城市的平均年比例为10.26%，而从2008年到2013年，这一比例为30.72%，约为整个研究期间的三倍。同样，对于NEC、MRYLR、NWC和MRYTR经济区，其USI高于其他经济区，2008年至2013年的城市收缩也比其他时期更严重。2008年至2013年，NEC、MRYTR、NWC和MRYLR经济区的年均USI分别是1992年至2019年整个研究期间的2.37倍、2.19倍、2.04倍和1.95倍。与其他三个经济区域略有不同，2008–2013年MRYTR经济区域的USI并不总是处于较高水平。
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本文开发了一种新的系统方法来识别收缩的城市，并使用长时间序列校正的综合DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据在大尺度上测量它们的收缩。该方法量化了1992年至2019年中国收缩城市的时空模式，并可以同时考虑空间热点和关键时间段。基于这一中国案例研究，该方法表现良好，在其他地方具有广泛应用的潜力，尤其是在可能缺乏可靠统计数据的国家和地区，如非洲。其次，这有助于理解长期以来城市收缩的轨迹，特别是对于行政区划频繁调整的国家或地区，如中国。最后，它有助于全球范围内的横向比较研究，并具有获取跨国家知识的巨大潜力。
来源：土地生态课题组。本推送内容仅代表课题组对文章的理解，不是对原文的翻译，请有兴趣的同学阅读原文。课题组水平有限，难免出现错讹，也请各位专家、同学批评指正。
原文请见：Yang Y, Wu J, Wang Y, et al. Quantifying spatiotemporal patterns of shrinking cities in urbanizing China: A novel approach based on time-series nighttime light data. Cities, 2021, 118:103346.
转自：“经管学术联盟”微信公众号
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