植秋瀅，陳潔瑩，付迎春,2，郭碧云

（1. 華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣州 510631；2. 自然資源部華南熱帶亞熱帶自然資源監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510663；3. 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048）

城市群是指在特定地域范圍內(nèi)不同性質(zhì)、類型和等級規(guī)模的多個城市，依附一定的自然條件，所構(gòu)成的相對完整的城市“集合體”（顧朝林，2011）。Scott（2002）將城市群空間結(jié)構(gòu)的演化劃分為3個階段：單中心、多中心和網(wǎng)絡(luò)化階段，其認(rèn)為在多中心與網(wǎng)絡(luò)化階段，各中心之間的聯(lián)系及功能上的配合更加緊密。趙渺希（2011）認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)化模式主導(dǎo)的空間作用將逐漸增強(qiáng)，并有助于塑造均衡、開放的區(qū)域空間。因此，研究城市群空間結(jié)構(gòu)及其關(guān)聯(lián)聚集，將有利于城市群的空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，促進(jìn)城市群空間結(jié)構(gòu)向多中心網(wǎng)絡(luò)化階段發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

粵港澳大灣區(qū)是世界四大灣區(qū)之一，是中國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一，在國家發(fā)展大局中具有重要戰(zhàn)略地位。近年來，學(xué)者對粵港澳大灣區(qū)城市群空間結(jié)構(gòu)開展了一系列研究。已有研究采用的數(shù)據(jù)有3種：一是采用人口、GDP等社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。如彭芳梅（2017）利用統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)研究粵港澳大灣區(qū)及周邊城市經(jīng)濟(jì)空間聯(lián)系與空間結(jié)構(gòu)，表明粵港澳大灣區(qū)及周邊城市的空間聯(lián)系分異特征明顯，聯(lián)系水平由環(huán)珠江口向周邊呈梯度遞減，空間結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)為顯著的“核心—半邊緣—邊緣”結(jié)構(gòu)；周春山等（2017）利用1995—2015 年21 年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析粵港澳大灣區(qū)的時空演變特征，表明粵港澳大灣區(qū)的經(jīng)濟(jì)空間格局由港澳兩極中心變化為廣州、深圳、香港、澳門多極中心，呈現(xiàn)沿內(nèi)灣倒“U”型分布趨勢。二是采用諸如航班往來、跨城職住動態(tài)等流數(shù)據(jù)。如邱堅(jiān)堅(jiān)等（2019）從信息流和交通流出發(fā)，對粵港澳大灣區(qū)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行識別與分析，表明灣區(qū)內(nèi)部聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)以廣深為雙核心的結(jié)構(gòu)，佛山、東莞、珠海的中心性地位較突出，其中信息流格局具有沿東岸“弧形”軸線分布的特征；吳冠秋等（2021）基于跨城職住時空大數(shù)據(jù)開展粵港澳大灣區(qū)協(xié)同認(rèn)知方法的研究與實(shí)踐，明確當(dāng)下大灣區(qū)政策層面的空間布局是以香港—深圳、廣州—佛山、澳門—珠海為極點(diǎn)帶動，以香港、澳門、廣州、深圳作為中心城市輻射周邊，以廣佛肇、港—深莞惠、澳—珠中江形成組團(tuán)的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)。三是采用夜間燈光數(shù)據(jù)，如鄧昊鍵等（2020）基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)探究近20年粵港澳大灣區(qū)城市群的演化，表明粵港澳大灣區(qū)城市群內(nèi)部要素的流通主要集中在廣州—佛山、廣州—深圳、香港—深圳、深圳—東莞之間?？傮w上，對于粵港澳大灣區(qū)城市群的研究多采用傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，存在更新周期長、空間分辨率低等缺點(diǎn)。并且現(xiàn)有研究對城市群尺度多中心的描述，大部分是基于市級行政單元，以中心城市、次中心城市、一般城市來描述城市群的多中心分布，將城市內(nèi)部的郊區(qū)、鄉(xiāng)村納入，無法揭示行政區(qū)劃內(nèi)部人口、經(jīng)濟(jì)活動的準(zhǔn)確分布，中心的范圍有待進(jìn)一步細(xì)化。

與傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)相比，夜間燈光數(shù)據(jù)具有時空連續(xù)、獨(dú)立客觀等優(yōu)點(diǎn)，可用于提取城市建成區(qū)范圍和分析城市群的空間聚集現(xiàn)象（李德仁等，2015）。目前，以夜間燈光數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，對城市群進(jìn)行的研究主要是關(guān)于空間格局變化（王利偉等，2016；王成港等，2019）、社會經(jīng)濟(jì)參數(shù)估算（蘇泳嫻等，2013；李翔，2018）等方面。在城市中心識別方面，主要有3 種方法：1）將NTL 等高線生成與局部輪廓樹方法相結(jié)合，以此識別城市中心和城市中心的層級結(jié)構(gòu)（Chen et al.,2017；毛帥永等，2019）。2）閾值法，基于夜間燈光數(shù)據(jù)設(shè)置不同的閾值對城市中心進(jìn)行識別（羅慶等，2019；Li et al.,2020）。3）通過空間自相關(guān)分析、核密度分析、疊加分析等GIS空間分析方法識別城市中心（張亮 等，2017；Cai et al.,2017;Lou et al.,2019；）。已有研究多采用DMSP/OLS 和VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)，但DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)存在“燈光溢出”效應(yīng)以及城區(qū)燈光過飽和等缺點(diǎn)（劉權(quán)毅等，2021），VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)存在背景噪聲（陳穎彪等，2019），而珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)具有更高的分辨率及更清晰的細(xì)節(jié)特征，能夠有效地反映人類空間活動特征，其在人類空間活動領(lǐng)域有更大的應(yīng)用價值與應(yīng)用潛力（鐘亮等，2019）。POI 數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)屬性豐富、更新速度較快、獲取成本較低等優(yōu)點(diǎn)（Lou et al.,2019），在城市建成區(qū)提?。ㄔS澤寧等，2016）、城市功能區(qū)識別（Li et al.,2016）、城市產(chǎn)業(yè)空間格局（浩飛龍等，2018）等方面得到了一定應(yīng)用。目前，較少有研究將夜間燈光數(shù)據(jù)與POI 數(shù)據(jù)相結(jié)合用于研究城市群多中心空間結(jié)構(gòu)，而夜間燈光數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)之間具有很好的耦合關(guān)系（于丙辰等，2018），將二者結(jié)合用于城市群空間結(jié)構(gòu)的研究可以更全面地反映城市群多中心空間結(jié)構(gòu)的特征。

因此，本文基于珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)，通過對夜光強(qiáng)度進(jìn)行多尺度分割，提取潛在中心范圍，進(jìn)而結(jié)合POI數(shù)據(jù)識別粵港澳大灣區(qū)城市群的多中心分布，并從功能結(jié)構(gòu)識別、空間關(guān)聯(lián)測度、主中心服務(wù)范圍等多角度分析粵港澳大灣區(qū)城市群空間結(jié)構(gòu)特征。以期為灣區(qū)的空間規(guī)劃布局優(yōu)化以及推進(jìn)灣區(qū)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)域概況

根據(jù)中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》相關(guān)規(guī)定，粵港澳大灣區(qū)城市群由廣州、深圳、珠海、中山、江門、佛山、東莞、惠州、肇慶9 個城市及香港、澳門2 個特別行政區(qū)組成，核心城市為香港、澳門、廣州和深圳?；浉郯拇鬄硡^(qū)總面積約5.6 萬km2，2017 年末總?cè)丝诩s7 000萬人①資料來源：粵港澳大灣區(qū)門戶網(wǎng).http://www.cnbayarea.org.cn/.，地處于中國的東南沿海區(qū)域，是中國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)的區(qū)域之一，在國家發(fā)展全局中具有重要戰(zhàn)略地位。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù) 珞珈一號01 星是世界上第一個具有遙感和導(dǎo)航功能的“一星多用”低軌道微納科學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星，由武漢大學(xué)于2015年研發(fā)，并于2018-06-02成功發(fā)射。珞珈一號01星配備高靈敏度的夜光攝像機(jī)，可獲得高精度夜間燈光圖像，光譜帶寬為0.319 μm，夜間動態(tài)范圍可達(dá)14位，空間分辨率為130 m，幅寬為250 km，約15 d完成全球夜光遙感（王美玲等，2021）。珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)的空間分辨率、光譜分辨率比DMSP/OLS、NPP/VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)有顯著的提升（表1）。珞珈一號夜間燈光影像的高空間分辨率可以更加清晰地反映城市的空間結(jié)構(gòu)，高光譜分辨率可以有效處理數(shù)據(jù)亮度值飽和問題（李德仁等，2019）。

表1 不同夜間燈光數(shù)據(jù)參數(shù)比較Table 1 Comparison of different nighttime light data parameters

通過高分辨率對地觀測系統(tǒng)湖北數(shù)據(jù)與應(yīng)用網(wǎng)②http://www.hbeos.org.cn/獲得珞珈一號01 星夜光遙感影像全國一張圖，并用研究區(qū)域的矢量邊界裁剪得到研究區(qū)的夜間燈光數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

2.1.2 POI 數(shù)據(jù) 通過高德地圖官方網(wǎng)站③https://www.amap.com/提供的應(yīng)用程序編程接口（API）進(jìn)行爬取，采集時間為2019年。對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后，獲得粵港澳大灣區(qū)的POI數(shù)據(jù)共計3 816 665條，根據(jù)《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)GB50137-2011》對其進(jìn)行分類，為6大類：居住類、公共管理與公共服務(wù)類、商業(yè)類、工業(yè)類、道路與交通設(shè)施類、綠地與廣場類。

2.1.3 輔助數(shù)據(jù) Landsat 8遙感數(shù)據(jù)通過地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站④https://www.gscloud.cn/下載，因?yàn)榛浉郯拇鬄硡^(qū)范圍較大，所以選取2017—2019 年云量＜2%的多幅影像進(jìn)行拼接，用于計算增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index, EVI） 和陸地表面溫度（Land Surface Temperature,LST），輔助進(jìn)行夜間燈光數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理。WorldPop Population Counts 人口數(shù)據(jù)通過WorldPop官方網(wǎng)站⑤https://www.worldpop.org/下載，用于驗(yàn)證主中心識別結(jié)果的準(zhǔn)確性，分辨率為100 m。從開放地理數(shù)據(jù)平臺Open Street Map（OSM）下載的道路矢量數(shù)據(jù)用于夜間燈光數(shù)據(jù)的幾何校正。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 Landsat 8遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理 對Landsat 8多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)，大氣校正，影像拼接，影像裁剪操作，計算EVI 植被指數(shù)和陸地表面溫度，用于后續(xù)的夜間燈光數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理。

2.2.2 夜間燈光數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理 對珞珈一號影像的預(yù)處理包括幾何校正、去噪聲和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，處理方法如下：1）利用路網(wǎng)數(shù)據(jù)作為參考標(biāo)準(zhǔn)，對影像進(jìn)行幾何校正；2）以研究區(qū)內(nèi)河流、湖泊等面積較大的水域中采樣點(diǎn)的平均DN 值作為最小燈光閾值，以研究區(qū)內(nèi)多個國際機(jī)場當(dāng)中的最大DN 值作為最大燈光閾值，對影像進(jìn)行去噪聲預(yù)處理；3）采用LERNCI指數(shù)對珞珈一號影像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，計算公式為（Liu et al.,2017）：

式中：LST、EVI、NTL 分別代表要校正的相應(yīng)像元值，LSTAVG和EVIAVG分別代表研究區(qū)所有像元對應(yīng)的LST 和EVI 均值，對計算結(jié)果進(jìn)行歸一化處理。為避免出現(xiàn)無窮大的異常值，將EVI≤0的像元（主要是水體）通過掩膜去除。

3 研究方法

分別將珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)、Landsat 8遙感數(shù)據(jù)得到的EVI數(shù)據(jù)和陸地表面溫度數(shù)據(jù)以及高德地圖獲取的POI數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，利用空間自相關(guān)分析和地理加權(quán)回歸分析識別粵港澳大灣區(qū)城市群的多中心分布，并從主中心功能結(jié)構(gòu)識別、空間關(guān)聯(lián)測度、主中心服務(wù)范圍多角度分析粵港澳大灣區(qū)城市群空間結(jié)構(gòu)特征，技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 粵港澳大灣區(qū)多中心空間結(jié)構(gòu)識別與分析技術(shù)路線Fig.1 Technical route of multi-center spatial structure identification and analysis in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

3.1 基于珞珈一號數(shù)據(jù)的潛在中心區(qū)識別

城市之間的人員和商業(yè)活動分布不受行政邊界的限制，要確定人類活動的空間特征，需要建立新的空間觀測單元。因此，參考Cai（2017）和Lou（2019）的方法，通過夜光強(qiáng)度提取城市群中心潛在區(qū)域識別范圍，利用多尺度模型進(jìn)行空間單元的劃分，該模型通過合并相鄰像素或較小的分割對象，在確保最大平均段內(nèi)異質(zhì)性和最大段間同質(zhì)性的前提下，實(shí)現(xiàn)基于區(qū)域合并技術(shù)的圖像分割。該模型包含尺度因子、形狀因子和緊湊度因子3個主要因子，其參數(shù)采用基于對象的圖像分析商業(yè)軟件eCognition 確定。利用珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)通過多尺度模型劃分得到分割單元，基于分割單元進(jìn)行后續(xù)POI密度計算和灣區(qū)主副中心識別。

3.2 主中心檢測

區(qū)域的主中心以人口密集、活動密度高的聚類地塊為特征。因此，基于分割單元計算POI 密度，利用每個單元的POI 密度計算局部莫蘭指數(shù)，將高—高聚集區(qū)定義為主中心。局部莫蘭指數(shù)定義為（Anselin,1995）：

式中：Ii代表點(diǎn)i的局部莫蘭指數(shù)的統(tǒng)計值；wij是空間權(quán)重矩陣；xi是點(diǎn)i的屬性值；xˉ是所有屬性值的平均值，而方差Si2是：

3.3 副中心檢測

計算每個分割單元幾何中心與主中心之間的距離，使用該距離與POI密度的平方根計算地理加權(quán)回歸（GWR）。計算公式（Lou et al.,2019）：

式中：yi是分割單元i的POI密度的平方根；(μi，vi)是第i單元的空間地理坐標(biāo)；βj(μi，vi)是分割單元i的第j個回歸參數(shù)；xij是每個單元到主中心點(diǎn)的距離。εi是殘余誤差。定義標(biāo)準(zhǔn)殘差＞1.96 的單元為候選副中心，將鄰近主中心的副中心移除，其余的被識別為副中心。

3.4 主中心內(nèi)部功能區(qū)識別

參考姜佳怡等（2020）的研究，將主中心劃分為1 km×1 km的網(wǎng)格單元，通過指標(biāo)頻數(shù)密度和類型比例計算每個網(wǎng)格單元內(nèi)每類POI數(shù)據(jù)占該單元內(nèi)6類POI數(shù)據(jù)總數(shù)的比值。計算公式為：

式中：Fi為i類POI數(shù)據(jù)的頻數(shù)密度；i代表6 個類別的POI數(shù)據(jù)；ni為該類POI數(shù)據(jù)在每個網(wǎng)格單元內(nèi)的數(shù)量；Ni為第i種POI 數(shù)據(jù)總數(shù)；Ci為第i類POI數(shù)據(jù)占所有類型POI數(shù)據(jù)頻數(shù)密度的比例。當(dāng)單元內(nèi)某一種類型的POI頻數(shù)密度的比例≥50%時，定義該單元為該類型的單一功能區(qū)，當(dāng)單元內(nèi)任一類型POI頻數(shù)密度的比例均沒有達(dá)到50%時，定義該單元為混合功能區(qū)。

3.5 城市群主中心與城市的空間關(guān)聯(lián)測度

引力模型是基于距離衰減原理和牛頓萬有引力公式構(gòu)造的，是一種應(yīng)用十分廣泛的空間關(guān)聯(lián)模型，其一般形式為（王成港等，2019）：

式中：Fij為主中心i與城市j之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度大小；K為引力常數(shù)，取值為1；Qi、Qj分別為主中心i與城市j的質(zhì)量；dij為主中心i與城市j間的距離；r為距離摩擦系數(shù)，取值為2。采用主中心i內(nèi)的夜間燈光總量表示主中心質(zhì)量Qi；采用城市j內(nèi)的夜間燈光總量表示城市質(zhì)量Qj；選取時間距離表示主中心與城市的距離，使用百度地圖獲取主中心i的幾何中心點(diǎn)到城市j的人民政府之間駕車所需的最短時間。

3.6 主中心服務(wù)范圍分析

泰森多邊形最早由荷蘭氣象學(xué)家Thiessen 提出，現(xiàn)被廣泛應(yīng)用于公共設(shè)施服務(wù)區(qū)劃分、空間插值計算等方面。泰森多邊形的特點(diǎn)是：每個泰森多邊形內(nèi)僅含有一個離散點(diǎn)數(shù)據(jù)；泰森多邊形內(nèi)的點(diǎn)到相應(yīng)離散點(diǎn)的距離最近；位于泰森多邊形邊上的點(diǎn)到其兩邊的離散點(diǎn)的距離相等（羅潔斯等，2018）。把主中心看做離散分布點(diǎn)，利用泰森多邊形將研究區(qū)劃分成一組多邊形區(qū)域，以此作為各個主中心的服務(wù)范圍，每個區(qū)域內(nèi)的任意位置到該區(qū)域的主中心距離最近。主中心分布比較集中的區(qū)域，泰森多邊形面積較??；而主中心分布比較稀疏的區(qū)域，泰森多邊形的面積較大，所以主中心所承擔(dān)的服務(wù)范圍和壓力也較大。

4 基于珞珈一號夜光數(shù)據(jù)的多中心空間結(jié)構(gòu)識別與評估

4.1 城市群多中心空間結(jié)構(gòu)識別

通過對預(yù)處理后的珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行不同參數(shù)的多尺度分割實(shí)驗(yàn)，最終選擇尺度因子為9、形狀因子為0.1和緊湊度為0.5進(jìn)行多尺度分割，使用ArcGIS 中的消除工具對＜1 km2的單元進(jìn)行融合處理，總共獲得2970個分割單元。圖2-a顯示每個分割單元內(nèi)的POI密度，通過珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)劃分空間單元可以觀察到POI密度變化的清晰邊界，為后續(xù)主副中心的精確識別提供依據(jù)。POI密度較高的部分主要集中在廣州市和佛山市交界地區(qū)、香港維多利亞港沿岸以及深圳市的中部和西部，而POI密度較低部分主要分布在粵港澳大灣區(qū)的外圍地區(qū)，尤其是東北部、西南部和西北部。

在采用局部空間自相關(guān)識別主中心時，權(quán)重矩陣采用逆距離法確定，將聚類類型為“高—高”的單元識別為主中心。圖2-b顯示，共檢測出5個粵港澳大灣區(qū)城市群的主中心，分別位于廣州市和佛山市交界地區(qū)、深圳市的中部、西部和東莞市中部連片區(qū)域、香港維多利亞港沿岸、珠海市香洲區(qū)和澳門特別行政區(qū)交界地區(qū)、中山市西北部（分別稱為廣佛主中心、深莞主中心、香港主中心、澳珠主中心、中山主中心）。

在副中心識別過程中，地理加權(quán)回歸分析后有51個單元的標(biāo)準(zhǔn)殘差＞1.96，將相鄰單元合并成副中心區(qū)域，獲得23個候選副中心。將與主中心相鄰或相交的9 個副中心去除后，最終獲得14 個副中心。圖2-b 顯示，副中心圍繞主中心周圍分布，多數(shù)出現(xiàn)在惠州市、肇慶市、江門市等二三線城市。整體上，粵港澳大灣區(qū)城市群多中心空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“主聚副散”“東多西少”的不平衡特征。

圖2 粵港澳大灣區(qū)主中心與副中心分布（a.基于珞珈一號數(shù)據(jù)劃分的空間單元內(nèi)POI密度；b.粵港澳大灣區(qū)主副中心識別結(jié)果）Fig.2 The distribution of main centers and sub-centers in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area(a.POI density in space units based on Luojia1-01 data;b.Identification result of the main and sub-centers in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area)

4.2 城市群多中心識別評估

4.2.1 與規(guī)劃方案中心比較 《廣東省國土空間規(guī)劃（2020—2035年）》提出：促進(jìn)香港—深圳、廣州—佛山、澳門—珠海強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，支撐形成組團(tuán)式、多中心、網(wǎng)絡(luò)化的空間格局。該規(guī)劃將珠三角九市和香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)分為兩個等級的城市，一級城市為廣州、深圳、香港、澳門；二級城市為佛山、東莞、中山、珠海、惠州、江門、肇慶。將該規(guī)劃中的一級城市作為主中心，二級城市作為副中心，與本文進(jìn)行比較（圖3）。

圖3 規(guī)劃中心與本文中心對比Fig.3 Comparison between the planning centers and the centers of this study

圖3顯示，本文對于粵港澳大灣區(qū)主中心的識別結(jié)果與該規(guī)劃的主中心相符合。該規(guī)劃的廣州、深圳、香港、澳門四個主中心均位于本文所識別的主中心范圍內(nèi)，并且本文對于主中心的識別范圍更加具體。本文對于粵港澳大灣區(qū)副中心的識別結(jié)果與該規(guī)劃的副中心相比，識別數(shù)量更多，范圍更加具體。本文識別出該規(guī)劃中的肇慶、惠州、江門3個副中心，而該規(guī)劃的佛山、珠海、東莞副中心在本文中被識別為主中心區(qū)域，規(guī)劃的中山副中心與本文識別的中山副中心位置存在偏差。

4.2.2 基于人口數(shù)據(jù)的中心評估 人口數(shù)據(jù)為100 m 分辨率的WorldPop Population Counts數(shù)據(jù)，對該數(shù)據(jù)進(jìn)行熱點(diǎn)分析。結(jié)果顯示人口主要聚集在研究區(qū)的中部，熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域被不顯著的區(qū)域分開，冷點(diǎn)區(qū)域主要分布于研究區(qū)的外圍地區(qū)（圖4-a）。

選擇99%置信度的熱點(diǎn)區(qū)域作為參考中心，將其和本文提取的主中心疊合（圖4-b）（因人口數(shù)據(jù)未覆蓋到香港地區(qū)，所以該分析不包括香港主中心），利用ENVI 軟件提供的混淆矩陣方法對本文的主中心識別結(jié)果進(jìn)行精度評價，根據(jù)軟件輸出的混淆矩陣報表計算得到總體精度為89.39%，說明本文對粵港澳大灣區(qū)主中心識別結(jié)果具有較高的可信度。

圖4 基于人口數(shù)據(jù)的主中心識別評估（a.人口數(shù)據(jù)熱點(diǎn)分析結(jié)果；b.人口熱點(diǎn)區(qū)域與主中心范圍重疊情況）Fig.4 Identification and evaluation of main centers based on population data(a.Hotspot analysis result of population data;b.The overlap of population hotspots and main centers)

5 粵港澳大灣區(qū)城市群多中心空間結(jié)構(gòu)特征分析

5.1 基于珞珈一號和POI 數(shù)據(jù)的主中心空間分布及功能結(jié)構(gòu)分析

5.1.1 主中心空間分布分析 本文識別的5個主中心均位于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，但規(guī)模存在差距。廣佛主中心連續(xù)分布于廣州市和佛山市的中心城區(qū)，整體上位于整個灣區(qū)的幾何中心，地理優(yōu)勢突出，通往各個城市的線路暢通，交通網(wǎng)絡(luò)較完善，經(jīng)濟(jì)規(guī)模大。深莞主中心連片化特征明顯，覆蓋深圳市和東莞市大部分區(qū)域，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動能強(qiáng)大，與廣佛主中心形成東西輻射呼應(yīng)的局勢，有利于大灣區(qū)城市群的穩(wěn)定發(fā)展。香港主中心處于灣區(qū)邊緣，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好，人口密集，對外開放程度高。澳珠主中心也位于灣區(qū)邊緣，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相對單一，發(fā)展資源有限。中山主中心位于中山西北部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)總量較小。

灣區(qū)5個主中心集中分布于內(nèi)灣地區(qū)，該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密度高、交通優(yōu)勢明顯、地區(qū)引力和要素集聚能力強(qiáng)，各主中心分布相對獨(dú)立。因此，連接5個主中心形成灣區(qū)的區(qū)域發(fā)展帶，一方面加強(qiáng)主中心之間聯(lián)系，另一方面，作為整個灣區(qū)的輻射器和動力源，發(fā)揮其對灣區(qū)外圍地區(qū)的輻射帶動作用，促進(jìn)粵港澳大灣區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。5.1.2 主中心功能結(jié)構(gòu)分析 將5個主中心劃分為1 km×1 km 的網(wǎng)格單元，分析粵港澳大灣區(qū)城市群5個主中心的功能結(jié)構(gòu)。結(jié)果顯示（圖5），5個主中心均以混合功能區(qū)為主且分布連貫性較好，單一功能區(qū)總體數(shù)量少且分散分布于主中心邊緣，各主中心單一功能區(qū)的類型與數(shù)量存在差異。其中，廣佛主中心的綠地類單一功能區(qū)占比最大，主要分布于白云山、海珠濕地公園等大型公園綠地；居住類、商業(yè)類等單一功能區(qū)離散分布于廣佛主中心外圍地區(qū)。深莞主中心單一功能區(qū)類型豐富，深圳市電子科技發(fā)達(dá)，對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有吸引力，其西北部有明顯的工業(yè)類功能區(qū)聚集，從長遠(yuǎn)來看，豐富該地區(qū)的功能，提高運(yùn)轉(zhuǎn)效率，更有利于工業(yè)區(qū)的發(fā)展。香港主中心的單一功能區(qū)以綠地類為主，離散分布于外圍區(qū)域。澳珠主中心的西部有少量的工業(yè)類單一功能區(qū)聚集。中山主中心的混合功能區(qū)在數(shù)量上占明顯優(yōu)勢，單一功能區(qū)以工業(yè)類為主。

圖5 粵港澳大灣區(qū)主中心功能結(jié)構(gòu)Fig.5 The functional structure of the main centers of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

單一功能區(qū)的過度集中會明顯增加時間成本、降低地區(qū)活力、影響城市發(fā)展（黃毅，2008）。混合功能用地有利于緩解城市無序蔓延、交通擁擠、土地集約水平低、利用效率低下等問題，緊湊與多樣成為城市發(fā)展的重要方向，混合功能用地是城市緊湊與多樣發(fā)展的重要體現(xiàn)（浩飛龍，2017；竇旺勝等，2020）?？傮w上，粵港澳大灣區(qū)城市群5 個主中心均以混合功能區(qū)為主，因此，其整體功能結(jié)構(gòu)有利于城市群的發(fā)展。

5.2 5 個主中心與9 個灣區(qū)城市的空間關(guān)聯(lián)測度分析

利用引力模型對5 個城市群主中心與9 個灣區(qū)城市+2 個特別行政區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度進(jìn)行分析。由于城市關(guān)聯(lián)強(qiáng)度數(shù)值差異較大，采用對數(shù)分級的方法，將空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度以1011、1010、109、108為界，由強(qiáng)到弱劃分為一到五級聯(lián)系。結(jié)果顯示，空間分布上，大灣區(qū)各城市與主中心間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著的“東強(qiáng)西弱”的特征，并形成“內(nèi)強(qiáng)外弱”的圈層結(jié)構(gòu)（圖6-a）。

圖6 粵港澳大灣區(qū)各城市與主中心空間關(guān)聯(lián)分析（a.空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；b.區(qū)域發(fā)展軸）Fig.6 Analysis of the spatial correlation between cities and main centers in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area(a.Spatial correlation strength;b.Regional development axe)

對城市與主中心間的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度等級和數(shù)量進(jìn)行整理（表2），結(jié)果表明，各個城市與主中心間的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度存在不均勻特征，且具有一定梯度層級。1）廣州、深圳、香港、佛山、東莞和中山與主中心的聯(lián)系較強(qiáng)，關(guān)系強(qiáng)度以一、二、三級為主。其中，香港、廣州、深圳均與主中心形成一級聯(lián)系，香港是國際金融和國際貿(mào)易中心，廣州是九大國家中心城市之一，深圳是中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和科技創(chuàng)新中心，這三大城市是粵港澳大灣區(qū)發(fā)展的重要引擎，應(yīng)增強(qiáng)對周邊區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用。佛山是先進(jìn)制造業(yè)的基地，與廣州聯(lián)系緊密，未來應(yīng)通過完善交通網(wǎng)絡(luò)帶動肇慶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。東莞與深圳合作緊密，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮毗鄰深圳的區(qū)位優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)人才、科技創(chuàng)新等要素的互聯(lián)互通。中山位于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的珠江西岸，以裝備制造、電子信息等產(chǎn)業(yè)為特色，未來應(yīng)加強(qiáng)與廣州、深圳等中心城市的合作，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級。2）惠州、珠海、江門、肇慶、澳門處于灣區(qū)外圍區(qū)域，受時間距離的限制，與主中心之間的空間關(guān)聯(lián)測度較弱，關(guān)聯(lián)強(qiáng)度以三、四、五級為主。其中，澳門與各個主中心的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度最弱，均為四、五級聯(lián)系，一方面是由于澳門區(qū)域面積小，導(dǎo)致夜光總量較小，另一方面是由于澳門與各個主中心的距離較遠(yuǎn)，聯(lián)系受限。因此，未來應(yīng)強(qiáng)化與中心城市的互動合作，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，形成特色產(chǎn)業(yè)，提升與主中心的互聯(lián)互通。整體上，主中心與城市間聯(lián)系等級分布情況基本與該城市發(fā)展水平相匹配，并且聯(lián)系強(qiáng)度隨距離衰減作用較明顯。

表2 粵港澳大灣區(qū)各城市與主中心空間關(guān)聯(lián)等級數(shù)量統(tǒng)計Table 2 Level and quantity statistics of spatial correlation between cities and the main centers in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

根據(jù)粵港澳大灣區(qū)城市與主中心關(guān)聯(lián)測度強(qiáng)度的空間特征，大灣區(qū)將形成三個圈層結(jié)構(gòu)。第一圈層為5個主中心所覆蓋地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、活躍，集聚要素和人口，作為增長極輻射周邊地區(qū)。第二圈層為與主中心聯(lián)系較強(qiáng)的城市所在地區(qū)，包括廣州、佛山、東莞、深圳、香港、澳門、珠海、中山，這些地區(qū)具有臨近主中心的優(yōu)勢，將成為大灣區(qū)的重要經(jīng)濟(jì)腹地。第三圈層為大灣區(qū)的外圍地區(qū)，包括江門、惠州、肇慶，這些地區(qū)由于距離主中心較遠(yuǎn)，受主中心輻射作用有限，應(yīng)完善區(qū)域內(nèi)的交通網(wǎng)絡(luò)，依托主要鐵路、公路構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展軸帶，增強(qiáng)各個主中心與邊緣城市的區(qū)域聯(lián)系。因此，以主中心與各城市的空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度為依據(jù)，依托主要鐵路、公路構(gòu)建4條區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展軸帶（圖6-b），以連通粵港澳大灣區(qū)東西兩岸、南北兩部地區(qū)，促進(jìn)粵港澳大灣區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展：1）通過沿海高速鐵路連通湛江、江門、珠海、深圳、汕頭等城市，形成沿海發(fā)展軸；2）通過廣州至汕頭高鐵和西江通道連通云浮、肇慶、佛山、廣州、惠州等城市，形成東西發(fā)展軸；3）通過京港澳高速公路連通珠海、中山、廣州、清遠(yuǎn)、韶關(guān)等城市，形成北部發(fā)展軸；4）通過贛州至深圳鐵路連通深圳、惠州、贛州等城市，形成東北發(fā)展軸。

5.3 主中心服務(wù)范圍分析

利用泰森多邊形對各個主中心的服務(wù)范圍進(jìn)行劃分，結(jié)果顯示，各主中心服務(wù)范圍存在差異，按主中心服務(wù)范圍面積從大到小排序依次為：廣佛主中心服務(wù)范圍（23 767.77 km2）、深莞主中心服務(wù)范圍（18 002.93 km2）、中山主中心服務(wù)范圍（9 468.64 km2）、澳珠主中心服務(wù)范圍（3 111.58 km2）和香港主中心服務(wù)范圍（809.04 km2）。廣佛主中心主要依托廣州、佛山兩個中心城市，輻射帶動肇慶市的發(fā)展；深莞主中心依托深圳、東莞兩大城市，促進(jìn)鄰近城市惠州的經(jīng)濟(jì)發(fā)展；中山主中心對中山、江門兩個城市的發(fā)展產(chǎn)生影響；澳珠主中心和香港主中心的服務(wù)范圍主要位于其所在的澳門、珠海和香港地區(qū)。

結(jié)合5.2 主中心與各城市空間關(guān)聯(lián)測度分析可知，珠江東岸的香港、深圳、東莞相互之間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度高；廣州、佛山之間聯(lián)系密切；而珠江西岸的澳門、珠海、中山和江門4個城市與各主中心聯(lián)系強(qiáng)度較弱，可利用城市之間的毗鄰優(yōu)勢，整合區(qū)域要素、組團(tuán)發(fā)展。因此，粵港澳大灣區(qū)可形成三大組團(tuán)：廣佛肇組團(tuán)、港—深莞惠組團(tuán)和澳—珠中江組團(tuán)（圖7）。在“廣佛肇組團(tuán)”中，應(yīng)發(fā)揮廣州和佛山兩大城市的輻射帶動作用，推動肇慶市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展；在“港—深莞惠組團(tuán)”中，應(yīng)加快深莞惠一體化發(fā)展，同時加強(qiáng)與香港的密切合作，惠州應(yīng)借助香港、深圳兩大城市的力量加快自身發(fā)展；在“澳—珠中江組團(tuán)”中，應(yīng)充分發(fā)揮珠中江三市資源豐富、腹地廣闊的優(yōu)勢，加強(qiáng)與澳門經(jīng)濟(jì)合作，主動承接澳門現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的擴(kuò)張與城市功能的輻射。各組團(tuán)內(nèi)部城市之間應(yīng)加強(qiáng)合作，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)科技、人才、金融等要素的流通，發(fā)揮主中心的輻射帶動作用，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

圖7 主中心服務(wù)范圍分析Fig.7 Analysis of service scope of main centers

5.4 粵港澳大灣區(qū)空間結(jié)構(gòu)綜合分析

基于粵港澳大灣區(qū)主副中心識別結(jié)果、空間關(guān)聯(lián)測度分析、服務(wù)范圍分析，結(jié)合《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》和《廣東省國土空間規(guī)劃（2020—2035年）》等相關(guān)文件對粵港澳大灣區(qū)空間結(jié)構(gòu)的規(guī)劃布局，提出粵港澳大灣區(qū)應(yīng)構(gòu)建“五心一帶三組團(tuán)四軸”的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)（圖8）。

圖8 粵港澳大灣區(qū)區(qū)域空間結(jié)構(gòu)Fig.8 Regional spatial structure of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

“五心”是指識別的5個主中心：廣佛主中心、深莞主中心、香港主中心、澳珠主中心、中山主中心，這與《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》中提出的將香港、澳門、廣州、深圳作為四大中心城市有所差異，本文提出的主中心不受行政邊界的約束，考慮了城市之間的協(xié)作關(guān)系與大都市圈的融合發(fā)展，在城市群的尺度對主中心進(jìn)行識別，識別結(jié)果更具參考意義?！耙粠А笔侵竻^(qū)域發(fā)展帶，位于本文識別的5個主中心所在的環(huán)狀區(qū)域，是粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的區(qū)域，也是整個大灣區(qū)發(fā)展的核心引擎，未來應(yīng)增強(qiáng)對周邊區(qū)域發(fā)展的輻射帶動作用?！叭M團(tuán)”分別為廣佛肇組團(tuán)、港—深莞惠組團(tuán)和澳—珠中江組團(tuán)?！八妮S”分別為沿海發(fā)展軸、東西發(fā)展軸、北部發(fā)展軸和東北發(fā)展軸。總體而言，通過極點(diǎn)帶動、軸帶支撐、組團(tuán)合作，加強(qiáng)粵港澳大灣區(qū)東西兩岸、南北兩部地區(qū)交流協(xié)作，促進(jìn)灣區(qū)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，成為世界一流城市群。

6 結(jié)論與討論

結(jié)合珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)和POI 數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，構(gòu)建兼顧城市群主副兩級中心識別和空間結(jié)構(gòu)的分析框架。得出以下結(jié)論：

1）基于珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)和POI 數(shù)據(jù)識別的灣區(qū)主副中心與規(guī)劃方案中心、人口分布熱點(diǎn)區(qū)域均具有較好的一致性。規(guī)劃方案的廣州、深圳、香港、澳門四個主中心均位于本文所識別的主中心范圍內(nèi)，副中心的識別結(jié)果與規(guī)劃的副中心相比，識別數(shù)量更多，范圍更加具體。利用人口數(shù)據(jù)對主中心識別結(jié)果進(jìn)行評估，總體精度達(dá)到89.39%，說明這兩種數(shù)據(jù)在城市群多中心識別方面有較好的適用性。

2）本文識別出粵港澳大灣區(qū)具有5個主中心和14個副中心，多中心空間分布呈現(xiàn)“主聚副散”“東多西少”的不平衡特征，5個主中心功能結(jié)構(gòu)上均以混合功能區(qū)為主，各類型功能區(qū)數(shù)量和空間分布存在差異，副中心多數(shù)出現(xiàn)在惠州市、肇慶市、江門市等二三線城市，表現(xiàn)出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的特征。

3）本文識別的5個灣區(qū)城市群主中心區(qū)域與9 個城市+2 個特別行政區(qū)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度呈現(xiàn)“東強(qiáng)西弱”“內(nèi)強(qiáng)外弱”的特征，廣州、深圳、香港與各個主中心的總體聯(lián)系強(qiáng)度最高，受時間距離的限制，惠州、珠海、江門、肇慶、澳門與主中心聯(lián)系不緊密。各主中心服務(wù)范圍大小存在差異，廣佛主中心的服務(wù)范圍最大，香港主中心的服務(wù)范圍最小，應(yīng)根據(jù)各自的區(qū)位優(yōu)勢在城市之間形成組團(tuán)，并完善區(qū)域內(nèi)的交通網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)各個主中心與邊緣城市的區(qū)域聯(lián)系。

4）結(jié)合《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》《廣東省國土空間規(guī)劃 （2020—2035 年）》 規(guī)劃文件，提出粵港澳大灣區(qū)應(yīng)構(gòu)建“五心一帶三組團(tuán)四軸”的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)，建議通過極點(diǎn)帶動、軸帶支撐、組團(tuán)合作，加強(qiáng)粵港澳大灣區(qū)東西兩岸、南北兩部地區(qū)交流協(xié)作，促進(jìn)灣區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

與現(xiàn)有基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的研究相比，本文克服了行政單元的局限性，利用珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行面向?qū)ο蟮亩喑叨确指町a(chǎn)生新的空間單元，結(jié)合POI數(shù)據(jù)對人類活動的表征，在更精細(xì)尺度上識別城市群主副中心，并且從主中心功能結(jié)構(gòu)、空間關(guān)聯(lián)測度、主中心服務(wù)范圍多角度分析粵港澳大灣區(qū)城市群空間結(jié)構(gòu)特征。但本文也存在一些不足：1）城市關(guān)聯(lián)強(qiáng)度受多種因素的影響，僅以珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)分析城市空間關(guān)聯(lián)測度具有一定的局限性，未來應(yīng)加入交通流、人流等數(shù)據(jù)進(jìn)一步完善；2）主中心服務(wù)范圍分析僅利用泰森多邊形劃分的方法，未考慮到河流、山川等自然要素的分割以及依靠交通路網(wǎng)所能服務(wù)的實(shí)際范圍，未來應(yīng)結(jié)合交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析。