摘 要

工业化和城镇化进程的加快，使得城市进入到飞速发展的阶段，而城市发展到高级阶段就会形成城市群，这也象征着人类社会的逐渐进步。研究城市群的空间范围对推动城市群以及城市群内部包含的所有区域的发展都具有很大的价值。

本文综述了城市群空间范围划定和边界识别的国内外研究现状，总结了现有城市群边界相关研究中使用较多的识别方法及其优缺点。以此为基础，基于NPP-VIIRS夜间灯光数据以及POI微博签到数据，分析数据各个不同侧面所携带的信息，探究如何通过新浪微博签到数据以及夜间灯光数据代表城市群居民时空行为，构建一套通过多源数据划定城市群边界的指标体系，并对根据数据统计结果和权重分析结果，通过计算得到研究区域各城市的城市发展强度。最后根据各城市发展强度对研究区共31个城市进行分类，将城市发展强度较低的若干城市从城市群中识别出来，得到最后城市群边界结果，并对结果进行分析。

关键词：城市群；边界识别；夜间灯光；微博签到数据

Abstract

The accelerating process of industrialization and urbanization has enabled the city to enter a stage of rapid development. With the development of cities have reached an advanced stage, the urban agglomeration will emerge,which symbolizes the gradual progress of human society. The study of the spatial extent of urban agglomerations is of great value to the development of urban agglomerations and all the regions contained within them.

This paper reviews the domestic and foreign research status of the spatial demarcation and boundary recognition of urban agglomeration. It also summarizes the identification methods used in the related researchs of urban agglomeration boundaries and their advantages and disadvantages. Based on NPP-VIIRS nighttime lighting data and POI microblogging check-in data, the information carrying on different sides of the data was analyzed to explore how to use Sina Weibo's check-in data and nighttime lighting data to represent urban residents' spatio-temporal behavior. A set of indicators system for demarcating the boundaries of urban agglomerations through multi-source data was constructed. Based on the statistical results of the data and the weighted results, the urban development intensity of each city in the study area was calculated. Finally, according to the intensity of each city's development, a total of 31 cities in the study area were classified. A number of cities with lower intensity of urban development were identified from the urban agglomeration. The results of the final city group boundary were obtained, and analyzed the results.

Keywords: urban agglomeration; boundary recognition; night lighting; microblogging check-in data

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 国内外研究现状 2

1.4 研究内容与技术路线 3

1.4.1 研究内容 3

1.4.2 技术路线 3

第2章 城市群边界识别方法综述 5

2.1 基于指标体系的城市群边界识别 5

2.2 基于模型和算法的城市群边界识别 5

2.3 基于遥感影像的城市群边界识别 5

2.4 其他边界识别方法 6

2.5 方法总结 6

第3章 基于多源数据的城市群边界识别方法 8

3.1 多源数据 8

3.1.1 NPP-VIIRS夜间灯光数据 8

3.1.2 POI微博签到数据 8

3.2 城市群边界识别 9

3.2.1 城市群边界概念选择 9

3.2.2 城市群边界识别方法 10

第4章 长江中游城市群边界识别 11

4.1 研究区域及数据 11

4.1.1 研究区域 11

4.1.2 研究数据 12

4.2 城市夜间灯光强度分析 14

4.2.1 城市灯光强度值计算 14

4.2.2 城市灯光强度分析 15

4.3 城市活动强度分析 16

4.3.1 城市活动强度值计算 16

4.3.2 城市活动强度分析 16

4.4 城市活动聚集程度分析 17

4.4.1 城市活动聚集程度值计算 17

4.4.2 城市活动聚集程度分析 18

4.5 基于多源数据的城市群边界识别 18

4.5.1 多源数据指标权重确定 18

4.5.2 城市群边界识别结果及分析 19

第5章 总结与展望 21

5.1 方法总结 21

5.2 不足与展望 21

参考文献 23

致 谢 24

第1章 绪论

1.1 研究背景

城市是人口聚集达到一定规模的产物。作为人类活动的中心，城市的发展过程中势必会与周边区域产生强烈的交互作用。随着人口的增多和城市化进程的加快，城市在某方面的需求会出现供给缺口，就需要周边区域的协同发展。长此以往，城市之间的相互交流、联系与影响逐渐增强，就形成了先发展的城市带动周围的城市发展的格局。因此从前单个城市的发展也就演变成现在城市群的发展。当今社会，城市群的概念已经被越来越多的人所熟悉，在科学研究中出现的次数也越来越多。