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听!宁波的灯光会“讲话”
2025-07-04 18:17:00 稿源: 中国宁波网  

2015-2024年宁波市夜光影像。通讯员供图

  甬派客户端记者 沈莉 通讯员 杨晓琴 刘媛 七珂珂

  夜幕降临,宁波东部新城灯光璀璨。欣赏夜景时,你是否思考过夜晚的宁波“亮度”几何?又是否知道这些点亮三江六岸的光点代表着什么?

  记者今天从市测绘遥感院了解到,过去十年宁波夜间灯光总量增长约70%,年均增速达6.09%,与全市GDP增速曲线高度吻合。其中,2020-2022年之间增速放缓,2023-2024年恢复快速增长,展现经济强大韧性。

宁波市夜光总量与GDP相关性分析。

  夜光数据已成为反映社会经济活力的重要指标。不仅承载着监测城市化进程的科学价值,更在区域发展评估、灾害应急响应和全球治理研究中发挥着多维作用。

  为了准确揭示宁波城市发展空间分布的整体特征,市测绘遥感院还引入标准差椭圆法研究宁波2015-2024年夜光空间分布的中心性、方向性及形态特征。

  结果显示:椭圆重心向东南方向缓慢移动,其中2021年重心短暂西移,可能与老城区活力下降有关,2022年后明显东移,与前湾新区、东部新城开发加速吻合;

  椭圆的方位角从135.4°(2015年)增至142.6°(2024年),表明城市扩展轴向从东南—西北逐渐转向更接近正东—西方向,2019-2024年角度稳定在140度以上,反映前湾新区、奉化方向的持续开发。

  此外,椭圆方向总体表现为西北—东南。从全域来看,2015-2024年以来,标准差椭圆面积增长率为15.3%,长轴增加了约7.8%,即表明东西向扩展加剧,短轴增加了约7.1%,南北向扩张相对均衡。城市空间扩展的长轴方向与北仑港至前湾新区的产业带高度吻合,凸显了产业驱动对城市形态的塑造力。

标准椭圆差分析结果。

  “以上变化表明了夜光范围呈现空间扩张态势,城市体系间分散发展的趋势大于集中发展的趋势。”市测绘遥感院相关负责人介绍,宁波城市发展格局正呈现鲜明的“多中心”态势,再次印证了“一核两翼”(三江口核心+东部新城/前湾两翼)规划的前瞻性。

  新闻多一点

  标准差椭圆是一种通过数据的均值和标准差来生成椭圆形状,以反映数据分布情况的方法。具体来说,标准差椭圆是以数据点的均值为中心,以数据点在每个坐标轴上的标准差为长轴和短轴,生成的椭圆。通过标准差椭圆,可以更好地理解数据分布情况,包括数据的集中程度、分散程度、异常值等。

编辑: 陈捷纠错:171964650@qq.com

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听!宁波的灯光会“讲话”

稿源: 中国宁波网 2025-07-04 18:17:00

2015-2024年宁波市夜光影像。通讯员供图

  甬派客户端记者 沈莉 通讯员 杨晓琴 刘媛 七珂珂

  夜幕降临,宁波东部新城灯光璀璨。欣赏夜景时,你是否思考过夜晚的宁波“亮度”几何?又是否知道这些点亮三江六岸的光点代表着什么?

  记者今天从市测绘遥感院了解到,过去十年宁波夜间灯光总量增长约70%,年均增速达6.09%,与全市GDP增速曲线高度吻合。其中,2020-2022年之间增速放缓,2023-2024年恢复快速增长,展现经济强大韧性。

宁波市夜光总量与GDP相关性分析。

  夜光数据已成为反映社会经济活力的重要指标。不仅承载着监测城市化进程的科学价值,更在区域发展评估、灾害应急响应和全球治理研究中发挥着多维作用。

  为了准确揭示宁波城市发展空间分布的整体特征,市测绘遥感院还引入标准差椭圆法研究宁波2015-2024年夜光空间分布的中心性、方向性及形态特征。

  结果显示:椭圆重心向东南方向缓慢移动,其中2021年重心短暂西移,可能与老城区活力下降有关,2022年后明显东移,与前湾新区、东部新城开发加速吻合;

  椭圆的方位角从135.4°(2015年)增至142.6°(2024年),表明城市扩展轴向从东南—西北逐渐转向更接近正东—西方向,2019-2024年角度稳定在140度以上,反映前湾新区、奉化方向的持续开发。

  此外,椭圆方向总体表现为西北—东南。从全域来看,2015-2024年以来,标准差椭圆面积增长率为15.3%,长轴增加了约7.8%,即表明东西向扩展加剧,短轴增加了约7.1%,南北向扩张相对均衡。城市空间扩展的长轴方向与北仑港至前湾新区的产业带高度吻合,凸显了产业驱动对城市形态的塑造力。

标准椭圆差分析结果。

  “以上变化表明了夜光范围呈现空间扩张态势,城市体系间分散发展的趋势大于集中发展的趋势。”市测绘遥感院相关负责人介绍,宁波城市发展格局正呈现鲜明的“多中心”态势,再次印证了“一核两翼”(三江口核心+东部新城/前湾两翼)规划的前瞻性。

  新闻多一点

  标准差椭圆是一种通过数据的均值和标准差来生成椭圆形状,以反映数据分布情况的方法。具体来说,标准差椭圆是以数据点的均值为中心,以数据点在每个坐标轴上的标准差为长轴和短轴,生成的椭圆。通过标准差椭圆,可以更好地理解数据分布情况,包括数据的集中程度、分散程度、异常值等。

编辑: 陈捷

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