奧 勇，毋冰龍，白召弟，王曉峰，陳子嫻

(1. 長安大學(xué) 土地工程學(xué)院，陜西 西安 710054; 2. 長安大學(xué) 陜西省土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710054; 3. 長安大學(xué) 地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西 西安 710054; 4. 西南大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，重慶 400715)

0 引 言

改革開放以來，中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，大批人口和資源涌向城市，特別是中國大型城市群的城市建成區(qū)增加尤為明顯，與之對應(yīng)的是耕地數(shù)量的急劇減少?？焖贉?zhǔn)確地獲取城市建成區(qū)的信息，分析城市建成區(qū)擴(kuò)張的時空演變特征，對于今后城市發(fā)展規(guī)劃、合理利用土地資源以及保護(hù)生態(tài)環(huán)境具有重大意義?；浉郯拇鬄硡^(qū)作為中國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一，與美國紐約灣區(qū)、舊金山灣區(qū)和日本東京灣區(qū)并稱為世界四大灣區(qū)，其發(fā)展速度與潛力一直處于國內(nèi)領(lǐng)先地位，但灣區(qū)內(nèi)部發(fā)展不協(xié)調(diào)，東西發(fā)展差距日漸增大，因此，研究粵港澳大灣區(qū)內(nèi)部的建成區(qū)擴(kuò)張以及城市之間相互聯(lián)系具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

城市建成區(qū)的提取是城市擴(kuò)張時空變化研究的重要部分，傳統(tǒng)的城市建成區(qū)獲取途徑主要是通過查閱各地區(qū)統(tǒng)計年鑒等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，缺少城市建成區(qū)的空間結(jié)構(gòu)信息。隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的發(fā)展，通過遙感數(shù)據(jù)依據(jù)城市不透水面的概念提取城市不透水面，進(jìn)而提取城市建成區(qū)成為主要技術(shù)手段。20世紀(jì)70年代美國發(fā)射Landsat衛(wèi)星以來，國內(nèi)外學(xué)者通過遙感數(shù)據(jù)對城市擴(kuò)張進(jìn)行了大量的研究。黃昕等研發(fā)了一套1972～2019年全球不透水面產(chǎn)品，并對各大洲及其代表性國家的城市擴(kuò)展格局進(jìn)行了分析。Frimpong等通過Landsat影像結(jié)合隨機(jī)森林方法對加納庫馬西的城市擴(kuò)張進(jìn)行了分析。Taubenbock等將面向?qū)ο蠛突谙裨姆诸惙椒☉?yīng)用于Landsat和Terra SAR-X數(shù)據(jù)提取城市擴(kuò)張信息，對世界上3個特大城市進(jìn)行了分析。

傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)通過提取城市不透水面進(jìn)而提取建成區(qū)，但建成區(qū)作為城市發(fā)展的活躍地區(qū)，單純通過不透水面很難反映建成區(qū)的社會與經(jīng)濟(jì)活躍程度；夜間燈光數(shù)據(jù)的亮度可以很好地反映城市擴(kuò)張的水平，燈光的強(qiáng)弱反映了城市內(nèi)部人類活動的活躍程度，因此，夜間燈光數(shù)據(jù)相較于Landsat影像提取的建成區(qū)更有實(shí)際意義。Elvidge等通過DMSP-OLS(Defense Meteorological Satellite Program-operational Linescan System)夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市信息，對美國各城市擴(kuò)張進(jìn)行了分析。劉源等通過NPP-VIIRS(Npoess Preparatory Project-visible Infrared Imaging Radiometer)夜間燈光數(shù)據(jù)結(jié)合局部等值線樹算法提取城市中心，對重慶市中心的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了分析。劉權(quán)毅等通過珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)結(jié)合人類居住合成指數(shù)提取城市建成區(qū)信息，對武漢市城市建成區(qū)的擴(kuò)張進(jìn)行了分析。

以上研究在城市擴(kuò)張方面進(jìn)行了有益的探索，目前常用于城市擴(kuò)張研究的夜光數(shù)據(jù)為DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)。DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)僅有1992～2013年的數(shù)據(jù)，NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)則是更新2013年之后的數(shù)據(jù)。兩者之間存在不可比的情況，限制了夜間燈光數(shù)據(jù)的時間序列研究。雖然有很多研究通過將DMSP-OLS與NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以得到連續(xù)的時間序列數(shù)據(jù)集，但是無法克服數(shù)據(jù)傳感器不同造成的誤差。余柏蒗教授團(tuán)隊在2021年生產(chǎn)了2000～2018年類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集具有跟NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)一致的參數(shù)屬性，使得夜間燈光數(shù)據(jù)的長時間序列研究得以實(shí)現(xiàn)。

本文以粵港澳大灣區(qū)為研究區(qū)域，通過2000～2018年5期類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，結(jié)合大尺度不透水面指數(shù)(Large-scale Impervious Surface Index,LISI)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法提取目標(biāo)區(qū)域的城市建成區(qū)，進(jìn)而對其建成區(qū)擴(kuò)張的空間特征和時態(tài)變化特征進(jìn)行分析，為粵港澳大灣區(qū)整體發(fā)展以及大灣區(qū)各城市的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

粵港澳大灣區(qū)包括香港特別行政區(qū)，澳門特別行政區(qū)，廣東省廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、肇慶市(圖1)，總面積5.6×10km，2017年末總?cè)丝诩s7 000萬人，具有重要戰(zhàn)略地位?；浉郯拇鬄硡^(qū)所處位置為珠江入?？冢貏萜教?，氣候溫和，水網(wǎng)密布，交通運(yùn)輸方便，且擁有大面積的耕地、林地和草地。

圖1 粵港澳大灣區(qū)區(qū)位圖Fig.1 Overview Map of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

1.2 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)獲取

(1)類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)集。類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)來源于Harvard Dataverse平臺，空間分辨率為500 m。像元輻射值表征燈光強(qiáng)度，燈光輻射值的大小反映燈光的強(qiáng)弱，單位為nW·cm·sr。像元輻射0值及以下視為無光。

(2)MODIS 16 d歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)產(chǎn)品。2000、2005、2010、2015、2018年歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)來自美國NASA網(wǎng)站的Terra衛(wèi)星MOD13Q1產(chǎn)品，空間分辨率為250 m。

(3)其他輔助數(shù)據(jù)。粵港澳大灣區(qū)行政區(qū)矢量數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站。廣東統(tǒng)計年鑒、香港統(tǒng)計年刊、澳門建成區(qū)面積數(shù)據(jù)分別來自廣東省統(tǒng)計局、香港特別行政區(qū)政府統(tǒng)計處、澳門特別行政區(qū)土地利用數(shù)據(jù)。

1.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1)類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)由于雜散光影響導(dǎo)致亮度值過高或出現(xiàn)負(fù)值現(xiàn)象，且數(shù)值量化級別較高，但其數(shù)值大多數(shù)集中在0～65。為了將所有數(shù)據(jù)源保持在0和1之間的相同范圍內(nèi)，對類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。歸一化計算公式為

(1)

式中：表示歸一化的類NPP-VIIRS數(shù)據(jù)值(范圍為0～1)；為該數(shù)據(jù)集某一像素的遙感影像像元亮度(DN)；和分別為類NPP-VIIRS數(shù)據(jù)的最小值和最大值。

(2)將歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)(MOD13Q1)重投影為WGS_1984投影，并在重投影過程中將數(shù)據(jù)重采樣到與夜間燈光數(shù)據(jù)空間分辨率一致。本研究通過最大值合成法得到年度歸一化植被指數(shù)圖，最大值合成法可進(jìn)一步消除云、大氣、太陽高度角、傳感器靈敏度等因素的部分干擾。歸一化植被指數(shù)最大值()計算公式為

=MAX(,,…,)

(2)

式中：為歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)第個像素的遙感影像像元亮度。

將得到的最大年度歸一化植被指數(shù)圖進(jìn)行裁剪，得到粵港澳大灣區(qū)的年度歸一化植被指數(shù)數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 大尺度不透水面指數(shù)

Guo等提出的大尺度不透水面指數(shù)結(jié)合了夜光數(shù)據(jù)和MODIS NDVI數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)。大尺度不透水面指數(shù)()計算公式為

(3)

式中：為年度歸一化植被指數(shù)。

1.3.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法

大尺度不透水面指數(shù)提取的結(jié)果僅為不透水面，需進(jìn)一步處理得到城市建成區(qū)。本研究通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較法并結(jié)合統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)再次對大尺度不透水面指數(shù)進(jìn)行處理，得到城市建成區(qū)面積。

1.3.3 建成區(qū)驗(yàn)證

(1)建成區(qū)空間驗(yàn)證

本研究在2018年廣州、東莞、香港、深圳4個核心城市的Google Earth影像中選取樣本點(diǎn)，采用隨機(jī)驗(yàn)證的方法對4個城市的建成區(qū)提取結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，以此來驗(yàn)證粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)在空間位置上的提取精度。

(2)建成區(qū)數(shù)量驗(yàn)證

本研究采用與統(tǒng)計年鑒的建成區(qū)面積計算相對誤差，對粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)提取結(jié)果進(jìn)行數(shù)量驗(yàn)證。相對誤差的計算公式為

(4)

式中：為相對誤差；為統(tǒng)計年鑒的建成區(qū)面積；′表示建成區(qū)提取面積。

1.3.4 建成區(qū)擴(kuò)張的時間變化

(1)城市建成區(qū)擴(kuò)張強(qiáng)度計算公式為

(5)

式中：為城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù);為土地總面積；Δ為兩個時期建設(shè)用地面積差;Δ為時間間隔。

(2)城市建成區(qū)擴(kuò)張速度()計算公式為

(6)

式中：為基礎(chǔ)建成區(qū)總面積。

2 結(jié)果分析

2.1 建成區(qū)提取精度驗(yàn)證

本研究在空間和數(shù)量兩個方面對粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)的精度進(jìn)行驗(yàn)證。在空間上，驗(yàn)證結(jié)果如表1所示，4個核心城市的2018年建成區(qū)提取結(jié)果的空間位置精度均在85%以上，東莞的精度達(dá)到了94.51%。在數(shù)量上，驗(yàn)證結(jié)果如表2所示，最大誤差為6.06%,相較于陸永權(quán)等給出的提取精度最大誤差(14%)提高了7%以上；本研究逐個確定每個城市閾值相較于城市群整體提取建成區(qū),提取精度更高。

表1 城市建成區(qū)提取結(jié)果的空間位置驗(yàn)證結(jié)果Table 1 Verification Results of Spatial Position for Extraction Result of Urban Built-up Area

表2 城市建成區(qū)提取的數(shù)量驗(yàn)證結(jié)果Table 2 Verification Results of Quantity Extracted from Urban Built-up Area

2.2 建成區(qū)擴(kuò)張的時間變化特征

圖2為2000～2018年建成區(qū)面積及其變化直方圖。從圖2可以看出：粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)由2000年的1 279.00 km增加到2018年的4 730.25 km，擴(kuò)張了近3.7倍，2000～2005年是建成區(qū)擴(kuò)張最快的時期，廣州、深圳、東莞是2000～2005年建成區(qū)增長的前三名，分別為571.50、440.75、251.00 km，其余城市的建成區(qū)也在這一時期快速擴(kuò)張；2005～2010年，東莞、廣州、惠州、深圳建成區(qū)擴(kuò)張迅速，惠州也是該時期唯一建成區(qū)增加大于2000～2005年的城市，其他城市建成區(qū)增加相對緩慢；2010～2015年，廣州、中山在這一時期建成區(qū)增加大于2005～2010年；2015～2018年，廣州建成區(qū)增加迅速減小，東莞是這個期間建成區(qū)增加最快的城市，增加量為234.5 km；其他城市在2000～2018年建成區(qū)擴(kuò)張逐漸變慢。

圖2 2000～2018年城市建成區(qū)面積及其變化直方圖Fig.2 Histograms of Urban Built-up Areas and Their Change from 2000 to 2018

圖3為2000～2018年城市建成區(qū)擴(kuò)張速度與擴(kuò)張強(qiáng)度直方圖。從圖3可以看出：粵港澳大灣區(qū)在2000～2018年建成區(qū)擴(kuò)張速度整體呈下降趨勢，2000～2005年擴(kuò)張速度達(dá)到127.37%，是擴(kuò)張速度最快的時期，擴(kuò)張強(qiáng)度則在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年又緩慢回升；深圳、佛山、江門的擴(kuò)張速度與擴(kuò)張強(qiáng)度趨勢一致，均是在2000～2005年達(dá)到最高，之后迅速降低，深圳在這一時期的擴(kuò)張速度和擴(kuò)張強(qiáng)度最大，擴(kuò)張速度達(dá)到386.15%，擴(kuò)張強(qiáng)度為5.72%；廣州、肇慶和香港的擴(kuò)張速度在2000～2018年變化相對較小，整體呈下降趨勢，廣州的擴(kuò)張強(qiáng)度在2000～2015年穩(wěn)定在0.7%左右，在2015～2018年降低到0.31%，肇慶的擴(kuò)張強(qiáng)度在2000～2015年穩(wěn)定在0.2%左右，2015～2018年降低到0.09%，香港的擴(kuò)張強(qiáng)度與擴(kuò)張速度趨勢一致；中山和澳門的擴(kuò)張速度和擴(kuò)張強(qiáng)度趨勢一致，在2000～2010年呈下降趨勢，2010～2015年呈上升趨勢，2015～2018年再次下降；東莞的擴(kuò)張速度與擴(kuò)張強(qiáng)度均在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年呈上升趨勢；惠州的擴(kuò)張速度與擴(kuò)張強(qiáng)度在2000～2010年呈上升趨勢，2010～2018年迅速下降；珠海的擴(kuò)張速度在2000～2010年呈下降趨勢，2010～2015年出現(xiàn)小幅上升，2015～2018年再次下降，擴(kuò)張強(qiáng)度在2000～2010年呈下降趨勢，2010～2018年緩慢上升，基本維持在0.2%左右。

圖3 2000～2018年城市建成區(qū)擴(kuò)張速度與擴(kuò)張強(qiáng)度直方圖Fig.3 Histograms of Expansion Speed and Intensity of Urban Built-up Areas from 2000 to 2018

本文將擴(kuò)張速度按照小于40%為低速發(fā)展階段，40%～80%為中速發(fā)展階段，大于80%為高速發(fā)展階段進(jìn)行劃分。圖4為2000～2018年城市建成區(qū)擴(kuò)張速度空間分布。從圖4可以看出：2000～2005年，粵港澳大灣區(qū)整體為快速發(fā)展階段；深圳、佛山、江門、惠州、東莞、中山、澳門均為快速發(fā)展階段，廣州、珠海、肇慶為中速發(fā)展階段，僅香港為慢速發(fā)展階段；2005～2010年，除肇慶、惠州、東莞為中速發(fā)展階段外，其余城市均為慢速發(fā)展階段；2010～2015年，除中山為中速發(fā)展階段外，其余城市均為慢速發(fā)展階段；2015～2018年，粵港澳大灣區(qū)所有城市均為慢速發(fā)展階段。

圖4 2000～2018年城市建成區(qū)擴(kuò)張速度空間分布Fig.4 Spatial Distributions of Expansion Speed of Urban Built-up Areas from 2000 to 2018

2.3 建成區(qū)擴(kuò)張的空間特征

圖5為2000～2018年城市建成區(qū)提取結(jié)果。從圖5可以看出，2000～2018年粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷增加，并且著重發(fā)展東部沿海地區(qū)，西部地區(qū)發(fā)展較緩慢。各城市的建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在城市之間的交界地帶，城市之間的聯(lián)系日漸增強(qiáng)。2000年粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)主要分布在廣州、香港、澳門，其他城市建成區(qū)零散分布，2000～2005年粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)迅速擴(kuò)張，東部與西部發(fā)展差距增大，深圳、東莞建成區(qū)增加尤為明顯，粵港澳大灣區(qū)東南部沿海城市聯(lián)系逐漸加強(qiáng)，形成佛山—廣州—東莞—深圳—香港核心城市建成區(qū)，西部城市建成區(qū)增加較為緩慢。2005～2010年粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)總體緩慢增長。

圖5 2000～2018年城市建成區(qū)提取結(jié)果Fig.5 Maps of Extraction of Urban Built-up Areas from 2000 to 2018

2010～2018年東部建成區(qū)分布在原有基礎(chǔ)上更加緊湊，聯(lián)系更加緊密，西部城市出現(xiàn)了許多零散的建成區(qū)，并且這些零散的建成區(qū)逐漸相連。

圖6為2000～2018年城市建成區(qū)提取結(jié)果疊加圖。從圖6可以看出，2000～2018年粵港澳大灣區(qū)的東部與西部差距明顯，東部建成區(qū)擴(kuò)張明顯高于西部。為了加強(qiáng)各城市間的聯(lián)系，廣州—佛山、深圳—香港核心城市建成區(qū)以東莞為橋梁形成了佛山—廣州—東莞—深圳—香港核心城市建成區(qū)。2000～2005年粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)擴(kuò)張主要是粵港澳大灣區(qū)的東南方向，深圳和東莞的建成區(qū)擴(kuò)張最為迅速，為廣州和深圳建立更緊密聯(lián)系奠定了基礎(chǔ)，江門和中山建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在兩市的交界處。2005～2010年，東莞建成區(qū)擴(kuò)張主要在廣州和深圳的交界處，成為了兩市聯(lián)系的紐帶；惠州建成區(qū)擴(kuò)張在這一時期主要發(fā)生在與深圳的交界地帶，加強(qiáng)了與深圳的聯(lián)系。廣州在2000～2010年主要發(fā)展南部區(qū)域和東部區(qū)域，2010～2018年則主要向北部和西北部擴(kuò)張。肇慶、珠海、澳門、香港在2000～2018年建成區(qū)則主要在原有基礎(chǔ)上繼續(xù)邊緣式擴(kuò)張；同時，佛山也在逐漸成為廣州和中山—江門的橋梁，形成江門—中山—佛山—廣州—東莞—深圳—香港大型城市群。

圖6 2000～2018年城市建成區(qū)提取結(jié)果疊加圖Fig.6 Overlay Map of Extraction of Urban Built-up Areas from 2000 to 2018

圖7為2000～2018年城市建成區(qū)提取結(jié)果疊加圖。從圖7可以看出：粵港澳大灣區(qū)各城市2000～2018年建成區(qū)擴(kuò)張的空間特征。佛山、廣州、東莞、深圳、香港在2000～2010年快速擴(kuò)張，并且建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在上述城市的交界地帶，2010～2018年則重點(diǎn)進(jìn)行建成區(qū)內(nèi)部優(yōu)化，廣州在2015年之后逐漸偏向西北方向擴(kuò)張。江門、中山、珠海建成區(qū)在2000～2018年逐漸以中山為中心，建成區(qū)逐漸連片?；葜萁ǔ蓞^(qū)擴(kuò)張在2000～2005年主要發(fā)生在與深圳的交界地帶以及主城區(qū)的西南方向，2005～2010年建成區(qū)擴(kuò)張在主城區(qū)附近以及主城區(qū)的西南和東部地區(qū)，2010～2018年建成區(qū)則在原有基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)張。肇慶主要以主城區(qū)為基礎(chǔ)向外擴(kuò)張。澳門由于自身的地理條件限制，在2000～2005年建成區(qū)擴(kuò)張后沒有很大變化。

圖7 2000～2018年11座城市建成區(qū)提取結(jié)果疊加圖Fig.7 Overlay Maps of Extraction of Urban Built-up Areas of 11 Cities from 2000 to 2018

利用ArcGIS軟件計算粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)重心偏移(圖8)。2000年粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)重心在東莞，2000～2005年重心向西北方向移動了4.73 km，但并未離開東莞，這一時期東莞、深圳的建成區(qū)增長遠(yuǎn)高于其他地區(qū)。2005～2010年建成區(qū)重心又再次向西北方向移動了9.72 km，由東莞轉(zhuǎn)移到了廣州，2010～2015年和2015～2018年分別向東南方向移動了2.77 km和2.81 km，并未離開廣州。

圖8 2000～2018年城市建成區(qū)重心遷移示意圖Fig.8 Sketch Map of Gravity Center Shift of Urban Built-up Areas from 2000 to 2018

3 討 論

以往研究城市擴(kuò)張大多是通過DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)。由于DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)來自不同的傳感器，其空間分辨率和輻射分辨率都存在很大差異。雖然已有研究融合了DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，但仍不能完全解決兩種數(shù)據(jù)的差異。類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)主要是通過自編碼器實(shí)現(xiàn)跨傳感器校正DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)，構(gòu)建更長時間序列的夜間燈光數(shù)據(jù)集，且數(shù)據(jù)質(zhì)量與NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)相一致，解決了上述問題。關(guān)于夜間燈光數(shù)據(jù)的粵港澳大灣區(qū)城市擴(kuò)張研究更多關(guān)注于大灣區(qū)整體或核心區(qū)域。本研究通過類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)提取了粵港澳大灣區(qū)的各城市建成區(qū)，并且在空間和數(shù)量上對其進(jìn)行驗(yàn)證，符合研究需要，可以為今后粵港澳大灣區(qū)城市建設(shè)提供一定的借鑒。本研究的部分成果與有關(guān)粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)擴(kuò)張研究成果較為相似。

在建成區(qū)擴(kuò)張的時空特征方面，本研究對粵港澳大灣區(qū)整體以及各城市建成區(qū)擴(kuò)張的時空特征進(jìn)行了全面分析，并探討了粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)重心的變化。研究表明：2000～2018年，粵港澳大灣區(qū)的建成區(qū)隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷增加，并且著重發(fā)展東部沿海地區(qū)，在這期間各城市的建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在城市之間的交界地帶，形成了佛山—廣州—東莞—深圳—香港大型城市群；2000年中國加入世界貿(mào)易組織后，粵港澳大灣區(qū)作為中國對外經(jīng)濟(jì)開放的窗口，在全球生產(chǎn)、分工以及科技發(fā)展方面有了更多的機(jī)遇，這一時期經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展直接影響到城市建成區(qū)擴(kuò)張，加之2004年《中華人民共和國土地管理法》的修正發(fā)布，使得房地產(chǎn)行業(yè)蓬勃發(fā)展，城市建成區(qū)的擴(kuò)張速度進(jìn)一步得到了提升，這與以往的研究基本相近?；浉郯拇鬄硡^(qū)在2000～2018年建成區(qū)擴(kuò)張速度整體呈下降趨勢，擴(kuò)張強(qiáng)度則是在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年又緩慢回升，以往的研究也有相似的結(jié)論。綜上所述，本研究可以為粵港澳大灣區(qū)以及各城市今后的城市空間規(guī)劃與科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐。

2015年后，為了更好地實(shí)施“十三五”規(guī)劃、《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》，粵港澳大灣區(qū)城市建成區(qū)不再像之前“攤大餅”似的進(jìn)行擴(kuò)張。佛山—廣州—東莞—深圳—香港以及珠海—澳門兩個核心城市區(qū)的建成區(qū)擴(kuò)張速度與強(qiáng)度放緩，建成區(qū)擴(kuò)張的重點(diǎn)由外延式、邊緣式擴(kuò)張轉(zhuǎn)為了填充式擴(kuò)張，對建成區(qū)的內(nèi)部進(jìn)行優(yōu)化，未來這些城市應(yīng)繼續(xù)建成區(qū)內(nèi)部的優(yōu)化，提升已有建成區(qū)的價值，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更可持續(xù)的發(fā)展。西部地區(qū)城市應(yīng)加快建成區(qū)建設(shè)：中山應(yīng)發(fā)揮節(jié)點(diǎn)城市作用，將廣州—佛山和珠?！拈T兩個核心城市區(qū)連接，在未來形成澳門—珠?！猩健鹕健獜V州—東莞—深圳—香港大型城市群；惠州、江門和肇慶在原有建成區(qū)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)發(fā)展與相鄰城市交界地帶的建設(shè)，更好地推進(jìn)粵港澳大灣區(qū)城市一體化?；浉郯拇鬄硡^(qū)建城區(qū)的快速擴(kuò)張使得更多的耕地、林地等轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，植被覆蓋的減少使得熱島效應(yīng)進(jìn)一步加劇，應(yīng)在今后的發(fā)展中采取一定的國土資源規(guī)劃措施，遏制城市建成區(qū)的無序擴(kuò)張。在“綠水青山就是金山銀山”理念指導(dǎo)下，粵港澳大灣區(qū)應(yīng)積極推進(jìn)城市綠化，保護(hù)城市邊緣耕地、林地，構(gòu)建生態(tài)屏障體系。

本研究仍存在以下不足：第一，類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m，無法對建成區(qū)內(nèi)部細(xì)節(jié)進(jìn)一步分析；第二，類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)與真實(shí)NPP-VIIRS數(shù)據(jù)仍存在一定差距。因此，對類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化是未來研究方向之一，同時夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)的方法也應(yīng)進(jìn)行提升。隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，運(yùn)用相關(guān)算法訓(xùn)練得到城市建成區(qū)的識別模型，應(yīng)是今后城市建成區(qū)提取研究的方向之一。

4 結(jié) 語

(1)通過對類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)，并在空間和數(shù)量兩方面對其進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：類NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)在克服DMSP-OLS與NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)兩者差異的情況下，可以實(shí)現(xiàn)建成區(qū)的高精度提取，為城市長時間序列的時空變化監(jiān)測提供新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

(2)粵港澳大灣區(qū)在2000～2018年城市建成區(qū)面積不斷增加，以廣州、深圳、東莞建成區(qū)擴(kuò)張尤為明顯，但建成區(qū)擴(kuò)張速度整體呈下降趨勢，擴(kuò)張強(qiáng)度則在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年又緩慢回升。城市用地空間越來越少是粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)擴(kuò)張下降的重要原因，2010～2018年建成區(qū)著重進(jìn)行內(nèi)部優(yōu)化，城市群的內(nèi)部交通設(shè)施不斷完善。

(3)粵港澳大灣區(qū)城市建成區(qū)在2000～2018年隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷增加，并且著重發(fā)展東部沿海地區(qū)，建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在各城市之間的交界地帶，逐步形成了佛山—廣州—東莞—深圳—香港大型城市群核心建成區(qū)，西部地區(qū)零散的城市建成區(qū)逐漸相連?；浉郯拇鬄硡^(qū)城市建成區(qū)重心2000～2018年由東莞轉(zhuǎn)移到廣州?；浉郯拇鬄硡^(qū)在今后的城市發(fā)展中應(yīng)鼓勵東部城市帶動西部城市發(fā)展，發(fā)揮中山的節(jié)點(diǎn)城市作用，在未來形成澳門—珠?！猩健鹕健獜V州—東莞—深圳—香港大型城市群，促進(jìn)粵港澳大灣區(qū)一體化。

恰逢西安地質(zhì)調(diào)查中心組建六十周年，特撰寫此文表達(dá)我們的衷心祝賀！在長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院工作期間，我們長期在西北地區(qū)從事遙感、GIS方面的研究，得到了西安地質(zhì)調(diào)查中心遙感和地球化學(xué)室的大力支持和幫助。我目前所在的長安大學(xué)土地工程學(xué)院，與西安地質(zhì)調(diào)查中心在土地領(lǐng)域的科學(xué)研究和人才培養(yǎng)等方面開展了很多富有成果的深入合作。祝愿西安地質(zhì)調(diào)查中心在西北地區(qū)地質(zhì)調(diào)查與科技創(chuàng)新中取得更大的成績！