基于1998—2017年夜间灯光数据的粤港澳大湾区核心区城市建成区时空动态研究

陆永权，冼宇阳，刘桂林,2① (.华南师范大学地理科学学院，广东 广州 5063；2.华南师范大学地理科学学院广东省智慧国土工程技术研究中心，广东 广州 5063)

城市是按照某一生产生活方式将某一区域组织起来所形成的居民点，它是该区域的经济、政治和文化中心[1]。城市的核心区域，即城市建成区，是指行政区内实际开发建设的集中连片地区，其反映着城市发展的综合实力，是判断城市发展规模和发展水平的重要依据[2]。自20世纪70年代以来，随着社会经济的飞速发展，城市扩张也日益加剧[3]。它主要体现在将远离市中心的农村土地转换为城市用地[4]和以城市核心区域为中心向外扩展[5]的两种扩张方式上。

快速提取城市内部用地格局是城市化时空变化研究的重要环节[6]。传统的光学[7]或微波遥感影像[8]通常从土地覆盖角度提取建设用地或城市不透水面，进而提取城市建成区。但城市建成区作为人口及商业活动的聚集地，单纯利用不透水面很难反映建成区的社会与经济活跃程度。然而，夜间灯光数据记录了城市经济与社会活动产生的夜间灯光亮度，其辐射亮度值即灯光亮度值可以反映城市化水平[9]，且与GDP[10]、人口[11]有着紧密关系。灯光强度越大，表示该地区人类活动越剧烈，因此利用夜间灯光数据可以更好地从人类活动视角识别城市建成区，并且夜间灯光数据在提取城市建成区方面也更加符合其内涵[12]。诸多研究也利用DMSP/OLS或NPP/VIIRS夜间灯光数据提取了中国中部[13]和北部地区[14]的城市建成区，但针对东南沿海特别是粤港澳大湾区核心区等地区的研究相对较少。此外，诸多研究还研究了经济[15]、人口[16]和政策[17]等因素对建成区扩展的影响。

粤港澳大湾区城市群作为世界级城市群之一，其发展规模一直处于国内较高水平[7]。但区域内发展并不协调，城市的发展主要集中于珠江口沿岸地区，2017年珠江口沿岸地区城市建成区面积占粤港澳大湾区建成区总面积的86%，GDP占比更是高达88%，其已经成为粤港澳大湾区的核心区域。虽然粤港澳大湾区核心区城市发展规模与水平较高，但依旧存在诸多问题：香港和澳门城市化程度较高，但城市扩张空间较少且后备土地严重不足；珠江口东西岸地区差异逐渐增大。因此，该研究基于1998—2017年夜间灯光数据提取粤港澳大湾区核心区城市建成区，利用GIS空间分析方法揭示城市建成区的空间格局演变，并阐述城市建成区与自然、经济和政策等因素的耦合关系，为区域城市群的可持续发展提供科学依据。

1 数据与研究方法

1.1 研究区概况

粤港澳大湾区核心区(112°23′～114°37′ N，21°50′～23°56′ E)位于中国南部沿海地区，由广州、深圳、东莞、中山、珠海和佛山6个地级市以及香港、澳门2个特别行政区组成(图1)。

粤港澳大湾区核心区城市群位于河口三角洲，地势平坦，河流密布。该区地处亚热带季风气候区，夏季高温多雨，冬季温暖湿润。2017年地区生产总值已超6.7万亿人民币，城镇化水平超过85%[18]。同时，参考《粤港澳大湾区发展规划纲要》中对于城市群空间格局的划分，将粤港澳大湾区核心区划分为广州-佛山、香港-深圳、澳门-珠海3大核心区，其中，广州、深圳、香港和澳门为中心城市，中山和东莞分别作为西岸和东岸的重要节点城市。

1.2 数据与来源

1998—2017年粤港澳大湾区核心区逐年DMSP/OLS和NPP-VIRS数据来源于美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)。DMSP/OLS数据集由F14(1998—2003年)、F15(2000—2007年)、F16(2004—2009年)和F18(2010—2013年)4个不同的DMSP卫星组成的共15年25幅影像。NPP-VIIRS数据集则包括2013—2017年月度和年度合成数据，其中，2013、2014和2017年的年度合成数据为原始数据，2015和2016年的年度合成数据为官方校正数据。

从各地区的统计年鉴及《中国城市年鉴》《城市建设统计年鉴》《广东统计年鉴》获取1998—2017年地区生产总值、建成区面积和城镇人口数(缺少香港和澳门数据)等统计数据。同时，行政边界矢量数据和SRTM/DEM数据来自于中国科学院资源环境科学数据中心。

1.3 研究方法

1.3.1夜间灯光数据校正及建成区提取

由于DMSP-OLS数据存在明显的过饱和情况，根据曹子阳等[19]提出的一种不变目标区域法的相互校正方式，对饱和校正与影像间的连续性进行校正。结合何春阳等[20]提出的理论，去除同一传感器获取不同年度数据的波动影响，得到校正后的数据。根据周翼等[21]提出的负值消除方法，利用月度合成数据去除年度合成数据中的负值。但去除负值后的数据依然存在光源不稳定等一系列问题，因此以2015和2016年官方校正后的年度合成数据为基础进行相对校正，以获得较为准确的NPP-VIIRS数据。

由于DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据来源于不同卫星，其空间分辨率和辐射分辨率都存在较大问题，因此需要进行数据的相互整合。将两种数据均转换为兰伯特等面积投影和WGS-84地理坐标，并将两种数据的空间分辨率均重采样为1 km。利用相关性分析方法[22]建立2013年两种影像的相关性曲线，利用相关性曲线对2013—2017年NPP-VIIRS数据进行重新拟合，获得较为连续的时间序列数据集。

最后，利用基于统计数据的空间比较方法[23]，取灯光值的中位数(DZ)作为阈值进行提取，提取后的面积与实际统计面积(DS)进行比较，通过不断的调整阈值(DY)并最终使得|(DY-DS)|最小，此时DY则为最佳阈值，基于此提取的城市建成区面积则相对准确。

1.3.2城市群建成区扩展时空分布特征

城市扩展速度可用于描述城市某时段内新增面积占已有面积的百分比，该数值越大，表示其扩展速度越快[24]。而空间扩展强度指数则是某时段内城市扩展面积占总面积的百分比，可以从城市整体出发分析城市的扩展规律[25]。城市扩展速度和空间扩展强度指数计算公式为

SUE,ij=ΔKij/(ΔTj×AUL,ij)×100%，

(1)

ISES,ij=ΔKij/(ΔTj×ATL,i)×100%。

(2)

式(1)～(2)中，SUE,ij为城市扩展速度；ISES,ij为空间扩展强度指数；ΔKij为j时间内第i个研究单位(如某格网)建成区的扩展面积，km2；ΔTj为j时段的时间跨度，a；AUL,ij为j时间初期第i个研究单位(如某格网)建成区面积，km2；ATL,i为第i个研究单位的土地总面积，km2。

同时，利用标准差椭圆的变化和中心的移动，分析建成区扩展在空间上的位置与集中程度。其中，椭圆中心为空间分布的平均中心，可以反映城市建成区扩张重心的相对位置；X方向和Y方向上的标准差可以表示椭圆的长轴和短轴，用于表征城市建成区在两个方向上扩展情况的离散程度；椭圆方向角可反映城市建成区扩张的主趋势方向；椭圆面积表示城市建成区在空间分布的集中或分散程度[26]。

1.3.3紧凑度与分形维数

紧凑度指数(Jt)可以反映城市建成区斑块的离散程度，紧凑度越小，其离散程度越大[27]，计算公式为

(3)

式(3)中，Jt为紧凑度指数；At为第t时间内的城市面积，km2；Pt为第t时间内的城市周长，km。

城市土地分形维数(St)用于描述城市边界的形状复杂度，可以反映土地利用的变化和土地利用受干扰的程度，其计算公式为

(4)

式(4)中，St为t时间内城市建成区斑块的分形维数；At为第t时间内的城市面积，km2；Pt为第t时间内的城市周长，km。St理论范围为1～2，当St<1.5时，城市边界较为简单；当St=1.5时，城市边界处于随机运动状态；当St>1.5时，城市边界较为复杂[28]。

1.3.4城市扩展模式分析

LIU等[29]提出的景观扩展指数(LEI)可用于量化多个时间段内的土地利用动态，识别某个景观的扩展类型及其分布模式。不同LEI值对应不同的城市扩展模式。当LEI为0时，表示城市扩展模式为跳跃式扩展；当LEI取值范围为>0～50时，其城市扩展模式为边缘式扩展；当LEI取值范围为>50～100时，其城市扩展模式为填充式扩展。根据LEI的变化，可以了解粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展模式的变化。

1.3.5驱动力分析

城市建成区扩张受到自然条件、经济水平、城镇人口、区位和政策等多种因素相互作用的影响。因此，选取地区生产总值(F1，亿元)、城镇人口(F2，万人)、固定资产投资(F3，亿元)、第三产业与第二产业产值之比(F4)、平均海拔(F5)和平均坡度(F6)6个驱动因子进行回归分析，探究自然、经济和人口等因素对于建成区扩展的影响。由于香港和澳门的统计指标与内地存在较大偏差，因此，在驱动因子的分析中不涉及港澳地区。此外，还结合政策和区位等因素更加全面地探究建成区扩张的驱动机制(涉及港澳地区)。

为了准确表达驱动因子影响程度的时空变化，选用时空地理加权回归模型(GTWR)。改进的时空地理加权回归模型在地理加权回归模型(GWR)空间维度的基础上，增加了时间维度，在进行模型分析时，会将空间数据和时间数据结合以构建时空权重矩阵；因此，其能从时间和空间两个方面分析参数的变异情况，从而更为准确地了解其时空异质性[30]。利用建成区面积与统计指标数据，建立时空地理加权回归模型，分析得到驱动因子影响参数，参数值越高，表示影响程度越大。最后，展示了2000、2008、2013和2017年各个地区驱动因子的影响效果，以参数值极差的20%为间隔将影响程度划分为5类，颜色越深，表示驱动强度越高。

2 结果与分析

2.1 城市建成区提取结果分析

根据提取获得的建成区面积，结合统计数据，采用相对误差方法对提取结果(图2)进行分析。

图2显示，相对误差均在0.14以下，误差较大时段集中在1998—2002年；后期的误差均较低，平均相对误差约为0.03。然而，利用统计数据进行精度验证，无法准确地验证建成区的空间信息。因此，利用2017年Google Earth影像对提取的建成区空间信息进行验证。图3展示了部分城市的检验结果，总体而言误差较低。因此，该研究提取的城市建成区具有较好精度和代表性，能够满足后续研究的需要。

2.2 1998—2017年城市建成区时空动态分析

1998—2017年间，粤港澳大湾区核心区城市建成区呈现快速增长态势，建成区面积由1998年的664 km2增长到2017年的3 949 km2，增长494.73%。20年间建成区年均增长率达到9.8%，但增速不断放缓，1998—2008年间平均增长速度为16.7%，2009—2017年间平均增长速度降为2.2%。其中，广州-佛山、香港-深圳两大核心区的建成区扩张较为明显，其建成区面积分别增加1 254和906 km2，但核心区内部仍有较大差异。在广州-佛山核心区，以广州建成区的扩展为主，佛山建成区的扩展较少，但是两市交界区域逐步纳入两市建成区范围之中，建成区的扩展推动着基础设施的建设，加速了广佛同城化的发展，也加强了广州作为中心城市的地位。而在香港-深圳核心区，深圳建成区的扩展占据主导，但随着两地建成区慢慢接壤，两地的联系也在日益加深。而澳门-珠海核心区的建成区扩展相对缓慢，珠海在其中占据主导地位，澳门由于地理位置条件，难以大规模扩展。但珠海的建成区扩展主要与澳门建成区接壤，因此两地的联系也在逐渐增强。东莞作为连接广州-佛山和香港-深圳两大核心区的节点城市，其建成区的扩展较为明显，扩展规模也与深圳相当。东莞建成区也与深圳和广州逐渐相接，架起了沟通两大核心区的桥梁，使得东岸城市间的联系逐渐加深。而西岸节点城市中山城市建成区的扩展相对缓慢，与佛山、珠海两个城市相当，而且建成区相对独立，没有与佛山、珠海两市接壤，因此节点城市的作用相对有限。而从东西两岸的角度出发，可以明显看出东岸建成区扩展更为明显，而西岸建成区发展则较为缓慢，东西两岸的差异也在日益增加(图4)。

2.3 粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展的时间变化特征

由图5可知，粤港澳大湾区核心区城市建成区的扩展速度总体上呈现波动下降趋势，1999年扩展速度为45.93%，而后开始逐步放缓；到2017年，扩展速度下降到2.31%。而从空间扩展强度指数可以看出，其变化趋势与扩展速度的变化趋势相同，但在1998—2003年间呈现明显波动，在2003年达到最高，为2.21%，此后呈波动下降，到2017年已经降低到0.34%，降幅较为明显。2010年以后，建成区扩展速度保持在1.5%～4.2%，说明粤港澳大湾区核心区的城市建成区已经趋于稳定，扩展速度较低，建成区发展由外部扩张向内部更新调整转变。

由图6可知，粤港澳大湾区核心区城市建成区的紧凑度总体上随着时间的推移而降低，从1998年的0.21下降到2017年的0.1，这说明粤港澳大湾区核心区的城市建成区是零散的，城市的致密性较差。城市建成区分形维数呈现较为明显的波动，1998—2003年间，分形维数总体呈现上升趋势，但2004—2009年间，整体又呈现波动下降趋势，而2010年以后又再次上升，但总体波动范围保持在0.07左右，波动范围较小，说明粤港澳大湾区核心区城市建成区的形状较为简单，总体趋于稳定状态。

2.4 粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展的空间演变特征

在1998—2017年期间，建成区重心主要是从南往西北方向移动，从1998年的113.762 E、22.672 N位置移动到2017年的113.685 E、22.844 N位置(图7)。1998年，粤港澳大湾区核心区城市建成区扩张重心位于珠江入海口；而1998以后，城市建成区扩张重心转移到东莞市虎门镇，此后一直保持向西北移动，但未离开虎门镇。1998—2017年，重心向北转移20.67 km，平均每年向北移动1.09 km，其中1998—2003年间转移速度很快，以3.29 km·a-1的速度向西北移动，但在2003—2017年间，移动速度下降，以0.30 km·a-1的速度向西北移动。虽然粤港澳大湾区核心区城市建成区重心逐渐往西北移动，但重心始终位于研究区的中部和东部地区，其核心城市(例如广州、深圳)建成区增长远高于其他地区。

由表1中各个时期椭圆方向度数可知，5个时期建成区分布方向均处于90°～180°之间，各时期建成区的分布趋势表现为西北—东南的空间分布格局。1998—2008年间椭圆方向由130.63°逐步向127.92°变化，但在2008年以后椭圆方向持续增大，2017年达到129.21°。19年间，椭圆方向总体变化幅度较小，表明粤港澳大湾区核心区建成区的发展方向基本保持不变。1998—2017年间，标准差椭圆的长轴呈现减少趋势，从原来的248.57 km降低到202.75 km。而短轴则保持增长趋势，从1998年的95.56 km增加到2017年的105.65 km。随着时间的推移，扁率越来越小，说明粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展的方向性降低，不再集中于单一方向上。椭圆面积呈现先减少后增加趋势，即城市建成区分布呈由分散到逐渐聚拢再到逐渐分散的发展趋势。

表1 粤港澳大湾区核心区城市建成区标准差椭圆结果Table 1 Standard deviation ellipse results of urban built-up areas in the core area of GBA

2.5 粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展模式特征

利用LEI指数计算得到4个时期3种城市建成区扩展类型结果(表2)。1998—2003年间，城市建成区的扩展模式主要为边缘式扩展和跳跃式扩展，其中，边缘式扩展占比为81%，跳跃式扩展占比为19%。此后，城市建成区呈现以边缘式扩展为主、填充式扩展和跳跃式扩展相辅的城市扩展模式。2003—2008年间，跳跃式扩展占比下降到6%，而填充式扩展占比上升到25%，边缘式扩展则成为最占优势的类型，其占比达到69%。而在2008—2013年间，填充式扩展占比上升到33%，跳跃式扩展占比提升到17%，边缘式扩展占比则下降到50%。而在2013—2017年间，边缘式扩展占比重新增加到63%，跳跃式扩展占比持续上升达到28%，而填充式扩展占比下降到9%。

表2 4个时期3种城市增长类型占比Table 2 Proportion of three types of urban growth in four periods

在1998—2003年间，城市建成区扩展类型为边缘式扩展的地区基本遍布粤港澳大湾区核心区，而扩展类型为跳跃式扩展的地区主要集中在深圳和东莞两市(图8)。而在2003—2008年间，整体扩展类型呈边缘式扩展，而填充式扩展主要集中于香港-深圳核心区，城市扩展呈现集聚的空间格局。在2008—2017年间，粤港澳大湾区核心区城市建成区的扩展模式以边缘式扩展为主，但跳跃式扩展占比不断增加，这种现象在广州、东莞和深圳3市表现得尤为明显。

城市扩展理论认为，城市在扩散和合并之间进行周期性的相互振荡：在初始阶段，以城市核心区或小型城镇为中心的扩展占主导地位(以跳跃式扩展和边缘式扩展为主)；随后，破碎的城市区域开始趋向融合(以填充式扩展为主)；最后，融合后的城市区域又将进入下一个循环周期[5]。该理论同样适用于研究区的城市建成区扩展，在1998—2003年间，城市建成区的扩展以城市中心区的边缘式扩展与新兴小城镇的跳跃式扩展为主；2003年以后，城市建成区开始融合，该时期填充式扩展占比开始提升，而跳跃式扩展占比下降；2013年之后，建成区扩展则步入下一个周期，再次呈现以跳跃式与边缘式为主的扩展模式。

2.6 粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展驱动机制分析

2.6.1自然、人口及经济因素的影响

GTWR分析结果见图9，颜色越深，表示影响程度越大，虚线填充区域为未参与驱动因子分析的区域(港澳地区)。粤港澳大湾区核心区建成区扩展受到同一驱动力影响的城市有明显的集聚效应，而且影响变化情况也存在明显的相似性(图9)。其中，广州-佛山核心区的建成区扩展受到GDP(F1)、第三产业与第二产业产值比(F4)及平均海拔(F5)等自然和经济因素的影响较为强烈。而中心城市深圳与相邻的节点城市东莞则受城镇人口(F2)、固定资产投资(F3)等影响为主，珠江口西岸城市珠海、中山则受F2、平均坡度(F6)等驱动因子影响较为强烈。2000—2008年间，F3的增长促进了土地利用类型的转变，这在广州、深圳和东莞表现得最为显著，其建成区的扩展速度高于佛山、中山和珠海。F2对广州-佛山核心区的影响在逐渐降低，而对珠海、中山等珠江口西岸城市的影响逐渐增强。F4对广州-佛山核心区以及节点城市东莞的影响在不断增强，但对其他城市的影响则逐渐减弱。F5对各市建成区扩展的影响基本维持不变，受影响较大的地区集中在广州、佛山、东莞和珠海。而F6的影响效果则有较为明显的变化，这些变化集中在广州和东莞，而其他城市则基本保持稳定。

在2008—2013年间， F1对于广州、深圳建成区扩展的影响在下降，相反F4等因素对于广州-佛山核心区以及东莞、中山等节点城市的影响则愈发强烈。而F2和F3对广州-佛山核心区的影响则在逐步下降，相反对其他地区的影响则较强。F5对各市建成区扩展影响程度基本保持不变，但对于中心城市深圳的影响在逐渐下降。F6对建成区扩展影响较强烈的区域主要集中在深圳和珠海，而对于广州-佛山核心区的影响则较弱。

在已有建成区的承载力已经趋向饱和的情况下，2013—2017年间F1对广州、深圳、东莞和中山的影响持续降低。F2的增长速度持续下降，使其对广州-佛山核心区的影响较弱，但对东莞、中山和深圳却依旧保持较强的影响效果。F4对于建成区扩展的影响则存在明显的空间差异，其对广州-佛山核心区以及中山、珠海的影响强烈，但对深圳、东莞的影响则较弱，这可能与城市自身的产业结构有较大联系。随着城市建成区扩展进入新一轮循环，跳跃式扩展占比逐渐上升，扩展方向再次被重点考虑，因而海拔、坡度等自然因素又一次成为主导。但随着地形平坦的区域土地逐渐减少，建成区扩展趋向地形较为复杂的区域。F5影响强烈的城市主要集中在广州-佛山核心区以及中山等城市，而F6对建成区扩展驱动强烈的城市则主要集中于东岸地区。此外，随着投资以及商业活动日益加强，F3给建成区的扩展提供了庞大的资金支持，这些都促进了建成区的快速扩张，这种情况在东岸城市较为突出，但其对于西岸城市发展的影响则相对较低。

2.6.2政策与区位因素的影响

随着香港、澳门的回归以及国家相关政策的出台，粤港澳大湾区核心区城市群内部的联系日益紧密，依托香港、澳门两大特别行政区，广州、深圳和东莞等城市的经济快速增长，城市建成区也持续扩展。2003年《土地管理法》的修订以及住房制度的改革，在直接推动房地产开发的同时，也进一步促进城市建成区的扩展[31]。在2000年中国加入世界贸易组织后，粤港澳大湾区核心区进一步融入了全球生产、分工及贸易，快速增加的经济水平使得地方政府有更加充裕的资金来发展新兴的建成区。同时，广州和深圳率先推出城市发展战略规划[32]，明确城市的定位与未来的发展方向，也指导着建成区的发展。

2011年推出的《环珠江口宜居湾区建设重点行动计划》[33]，将粤港澳大湾区核心区城市群纳入整体规划中，通过出台一系列旅游、交通等政策，促进城市建成区的发展与区域间的连接与协调。然而，过高的国土开发程度，促使政府出台了限制城市建成区扩展规模的政策，2013年以后建成区的扩展明显放缓。随着“十三五”规划的实施以及大湾区规划与建设的需要，2015年以后城市建成区的扩展速度有一定提升。《粤港澳大湾区发展规划纲要》和其他政策的提出，使得城市发展迎来了新的契机。随着城市间的融合发展，未来粤港澳大湾区核心区城市建成区仍有较大的发展空间。

3 讨论

3.1 城市建成区未来发展的探究

自2013年以来，广州-佛山、香港-深圳和澳门-珠海3大核心区以及节点城市东莞的建成区扩展速度明显放缓，而节点城市中山的建成区已经趋于稳定，甚至出现扩展停滞。随着大湾区建设的推进，该情况在2015年出现好转，扩展速度有所上升，但广州和深圳等中心城市建成区的扩展空间已经较少。因此，广州和深圳等城市开始推进“三旧改造”“城中村改造”等城市改造工程，在不增加建成区面积的情况下，拓展城市内部发展空间，提升建成区的经济和社会价值，这也是未来发展转型的重要途径之一。此外，增加城市建成区间的联系，推动珠江口东岸城市一体化进程，今后依旧是广州-佛山与香港-深圳两大核心区城市建成区的重点发展方向。节点城市中山的建成区面积较小，仍有大片土地资源可供建成区扩展利用。此外，作为节点城市的中山没有很好地连接起广州-佛山、澳门-珠海两大核心区，未来随着其建成区的进一步向北和向南扩展，打通连接两大核心区的通道，将加速西岸城市的一体化进程。而港珠澳大桥的竣工以及深中通道的建设，使得中山有望成为沟通东岸和西岸城市的重要桥梁，在进一步加强珠江口东西两岸、港澳与内地间联系的同时，也提升了中山作为节点城市的地位，更能加快城市的转型升级。

3.2 研究的优点与不足

以往研究更多关注粤港澳大湾区[34]、珠江三角洲[35]等地区城市群建成区的时空变化，对于粤港澳大湾区核心区的研究则相对较少，而核心区作为粤港澳大湾区城市群发展的关键，阐述其城市群建成区时空特征及驱动机制，有利于大湾区城市群的可持续发展与规划，这是笔者研究的新颖之处。笔者的研究成功利用夜间灯光数据提取了粤港澳大湾区核心区城市建成区，且提取精度符合研究需要，这表明相较于城市规划数据，夜间灯光数据在建成区扩展的研究中有较为明显的优势，其更能反映出真实的城市发展状况，这也与环渤海[14]、长江三角洲[13]和粤港澳大湾区[34]等多个地区的建成区扩展研究结果较为相似。

而在城市扩展的测度方面，选取扩展速度、紧凑度和分形维数等指标全面分析其变化过程，结果表明建成区的扩展呈现由快速转入慢速、扩展强度逐渐降低的状况，分形维数则基本在很小范围内波动，这些与前人的研究结果[35]相近。扩展重心逐渐向西北移动，LEI指数呈现较为明显的波动，扩展模式存在明显变化，这些在以往针对该地区的研究中没有突出，甚至有所缺乏，笔者研究对此进行了一定补充。广州、深圳和东莞等城市扩展较为剧烈，逐渐形成以广州、深圳为中心城市，以中山、东莞为节点城市的城市群网络，且珠江口东岸和西岸的发展存在明显差异，这也与前人的研究结果[34]相似。

笔者研究选取自然、人口和经济因子，利用时空地理加权回归模型，定量分析不同城市建成区时空扩展的驱动机制，结果表明在不同时段，影响程度存在差异，但人口和经济因素的影响程度较高，与以往研究[15]有相似的结论：人口和经济因素是城市建成区扩展的主要驱动因子。大湾区核心区作为国家重点发展地区，其区位条件与政策的实施在很大程度上推动了建成区的发展，基本与前人研究结果[31]相似。因此，笔者研究可以为城市及城市群空间规划与科学决策提供数据与技术支撑。

笔者研究融合了DMSP-OLS和NPP-VIIRS两种夜间灯光数据，较精准地提取了城市建成区，但两种影像本身的差异较大，仅基于相关性分析建模不能完全解决两种数据的差异。因此，有待提出一种融合两种数据的建成区提取算法。此外，建成区存在大面积的城市绿地及湿地公园等不具备夜间灯光属性的土地利用类型，因此在基于夜间灯光数据提取建成区的过程中会忽略该部分信息。今后，更多地理信息数据或多源遥感数据将被用于解决该问题。

4 结论

利用夜间灯光数据对粤港澳大湾区核心区城市建成区进行提取，并结合扩展速度、紧凑度指数、分形维数、标准差椭圆和LEI指数等一系列方法，对粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展的演变进行分析，得到如下结论：

(1)1998—2017年，粤港澳大湾区核心区城市建成区呈现珠江口东岸地区较珠江口西岸地区发展更快、香港和澳门基本不扩张的状况。其中，广州、深圳和东莞的城市建成区扩张较为明显，城市之间的联系日益密切。

(2)1998—2003年，建成区扩展模式以边缘式扩展为主，但跳跃式扩展也占据较大比例。2003—2013年间填充式扩展占比逐渐增加，城市建成区完成了前期的扩展及建成区间的相互融合，而2013年以后城市建成区的扩展模式继续以跳跃式扩展和边缘式扩展为主。总体而言，粤港澳大湾区核心区城市建成区扩展模式基本符合波浪式城市扩展理论。

(3)1998—2017年间，粤港澳大湾区核心区城市建成区的扩张速度逐步下降。2010年以后，建成区扩展速度保持在1.5%～4.2%之间，建成区扩展已经趋于稳定。城市建成区的紧凑度随时间缓慢降低，而分形维数则呈现先升高后降低再升高的情况。城市建成区扩展重心整体上呈现自南向北的移动轨迹，表现为“西北—东南”的空间分布格局，但总体扩展方向不变。

(4)2000—2008年间，经济与自然因素是驱动建成区扩展的主要动力，但随着建成区扩展模式的转变，自然因素的影响程度在逐渐减弱，人口和经济等社会因素逐渐成为建成区扩展的主要驱动力。区位因素主要从影响经济发展的角度间接影响建成区的扩展，而政策则对建成区扩展起重要的指导作用。广州和深圳等城市的建成区发展将从外部扩展转向内部更新，中山有望成为连接广州-佛山、澳门-珠海两大核心区、沟通东西两岸城市的桥梁。

致谢：中国科学院资源环境科学数据中心为该研究提供了DEM和矢量数据，美国国家海洋和大气管理局为该研究提供了DMSP和NPP夜间灯光数据，两位匿名审稿专家为该文的完善提出了合理的建议，在此一并表示感谢。