奧 勇，毋冰龍，白召弟，王曉峰，陳子嫻

(1. 長安大學 土地工程學院，陜西 西安 710054; 2. 長安大學 陜西省土地整治重點實驗室，陜西 西安 710054; 3. 長安大學 地球科學與資源學院，陜西 西安 710054; 4. 西南大學 地理科學學院，重慶 400715)

0 引 言

改革開放以來，中國城鎮(zhèn)化進程加快，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，與之對應的是耕地數量的急劇減少?？焖贉蚀_地獲取城市建成區(qū)的信息，分析城市建成區(qū)擴張的時空演變特征，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、經濟活力最強的區(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領先地位，但灣區(qū)內部發(fā)展不協(xié)調，東西發(fā)展差距日漸增大，因此，研究粵港澳大灣區(qū)內部的建成區(qū)擴張以及城市之間相互聯(lián)系具有重要的現實意義。

城市建成區(qū)的提取是城市擴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)計數據，缺少城市建成區(qū)的空間結構信息。隨著現代遙感技術的發(fā)展，通過遙感數據依據城市不透水面的概念提取城市不透水面，進而提取城市建成區(qū)成為主要技術手段。20世紀70年代美國發(fā)射Landsat衛(wèi)星以來，國內外學者通過遙感數據對城市擴張進行了大量的研究。黃昕等研發(fā)了一套1972～2019年全球不透水面產品，并對各大洲及其代表性國家的城市擴展格局進行了分析。Frimpong等通過Landsat影像結合隨機森林方法對加納庫馬西的城市擴張進行了分析。Taubenbock等將面向對象和基于像元的分類方法應用于Landsat和Terra SAR-X數據提取城市擴張信息，對世界上3個特大城市進行了分析。

傳統(tǒng)的遙感數據通過提取城市不透水面進而提取建成區(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)的社會與經濟活躍程度；夜間燈光數據的亮度可以很好地反映城市擴張的水平，燈光的強弱反映了城市內部人類活動的活躍程度，因此，夜間燈光數據相較于Landsat影像提取的建成區(qū)更有實際意義。Elvidge等通過DMSP-OLS(Defense Meteorological Satellite Program-operational Linescan System)夜間燈光數據提取城市信息，對美國各城市擴張進行了分析。劉源等通過NPP-VIIRS(Npoess Preparatory Project-visible Infrared Imaging Radiometer)夜間燈光數據結合局部等值線樹算法提取城市中心，對重慶市中心的發(fā)展狀況進行了分析。劉權毅等通過珞珈一號夜間燈光數據結合人類居住合成指數提取城市建成區(qū)信息，對武漢市城市建成區(qū)的擴張進行了分析。

以上研究在城市擴張方面進行了有益的探索，目前常用于城市擴張研究的夜光數據為DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數據。DMSP-OLS夜間燈光數據僅有1992～2013年的數據，NPP-VIIRS夜間燈光數據則是更新2013年之后的數據。兩者之間存在不可比的情況，限制了夜間燈光數據的時間序列研究。雖然有很多研究通過將DMSP-OLS與NPP-VIIRS夜間燈光數據進行整合，以得到連續(xù)的時間序列數據集，但是無法克服數據傳感器不同造成的誤差。余柏蒗教授團隊在2021年生產了2000～2018年類NPP-VIIRS夜間燈光數據集，該數據集具有跟NPP-VIIRS夜間燈光數據一致的參數屬性，使得夜間燈光數據的長時間序列研究得以實現。

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夜間燈光數據，結合大尺度不透水面指數(Large-scale Impervious Surface Index,LISI)和統(tǒng)計數據比較法提取目標區(qū)域的城市建成區(qū)，進而對其建成區(qū)擴張的空間特征和時態(tài)變化特征進行分析，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)展提供科學依據。

1 研究數據與方法

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年末總人口約7 000萬人，具有重要戰(zhàn)略地位?；浉郯拇鬄硡^(qū)所處位置為珠江入海口，地勢平坦，氣候溫和，水網密布，交通運輸方便，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 數據獲取與預處理

1.2.1 數據獲取

(1)類NPP-VIIRS夜間燈光數據集。類NPP-VIIRS夜間燈光數據來源于Harvard Dataverse平臺，空間分辨率為500 m。像元輻射值表征燈光強度，燈光輻射值的大小反映燈光的強弱，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(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)產品。2000、2005、2010、2015、2018年歸一化植被指數數據來自美國NASA網站的Terra衛(wèi)星MOD13Q1產品，空間分辨率為250 m。

(3)其他輔助數據?；浉郯拇鬄硡^(qū)行政區(qū)矢量數據來自地理空間數據云網站。廣東統(tǒng)計年鑒、香港統(tǒng)計年刊、澳門建成區(qū)面積數據分別來自廣東省統(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)土地利用數據。

1.2.2 數據預處理

(1)類NPP-VIIRS夜間燈光數據由于雜散光影響導致亮度值過高或出現負值現象，且數值量化級別較高，但其數值大多數集中在0～65。為了將所有數據源保持在0和1之間的相同范圍內，對類NPP-VIIRS夜間燈光數據進行歸一化。歸一化計算公式為

(1)

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

(2)將歸一化植被指數數據(MOD13Q1)重投影為WGS_1984投影，并在重投影過程中將數據重采樣到與夜間燈光數據空間分辨率一致。本研究通過最大值合成法得到年度歸一化植被指數圖，最大值合成法可進一步消除云、大氣、太陽高度角、傳感器靈敏度等因素的部分干擾。歸一化植被指數最大值()計算公式為

=MAX(,,…,)

(2)

式中：為歸一化植被指數數據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圖進行裁剪，得到粵港澳大灣區(qū)的年度歸一化植被指數數據。

1.3 研究方法

1.3.1 大尺度不透水面指數

Guo等提出的大尺度不透水面指數結合了夜光數據和MODIS NDVI數據的優(yōu)點。大尺度不透水面指數()計算公式為

(3)

式中：為年度歸一化植被指數。

1.3.2 統(tǒng)計數據比較法

大尺度不透水面指數提取的結果僅為不透水面，需進一步處理得到城市建成區(qū)。本研究通過統(tǒng)計數據比較法并結合統(tǒng)計年鑒數據再次對大尺度不透水面指數進行處理，得到城市建成區(qū)面積。

1.3.3 建成區(qū)驗證

(1)建成區(qū)空間驗證

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，采用隨機驗證的方法對4個城市的建成區(qū)提取結果進行驗證，以此來驗證粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)在空間位置上的提取精度。

(2)建成區(qū)數量驗證

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)提取結果進行數量驗證。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)擴張的時間變化

(1)城市建成區(qū)擴張強度計算公式為

(5)

式中：為城市擴張強度指數;為土地總面積；Δ為兩個時期建設用地面積差;Δ為時間間隔。

(2)城市建成區(qū)擴張速度()計算公式為

(6)

式中：為基礎建成區(qū)總面積。

2 結果分析

2.1 建成區(qū)提取精度驗證

本研究在空間和數量兩個方面對粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)的精度進行驗證。在空間上，驗證結果如表1所示，4個核心城市的2018年建成區(qū)提取結果的空間位置精度均在85%以上，東莞的精度達到了94.51%。在數量上，驗證結果如表2所示，最大誤差為6.06%,相較于陸永權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)提取結果的空間位置驗證結果Table 1 Verification Results of Spatial Position for Extraction Result of Urban Built-up Area

表2 城市建成區(qū)提取的數量驗證結果Table 2 Verification Results of Quantity Extracted from Urban Built-up Area

2.2 建成區(qū)擴張的時間變化特征

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，擴張了近3.7倍，2000～2005年是建成區(qū)擴張最快的時期，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張；2005～2010年，東莞、廣州、惠州、深圳建成區(qū)擴張迅速，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)擴張速度與擴張強度直方圖。從圖3可以看出：粵港澳大灣區(qū)在2000～2018年建成區(qū)擴張速度整體呈下降趨勢，2000～2005年擴張速度達到127.37%，是擴張速度最快的時期，擴張強度則在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年又緩慢回升；深圳、佛山、江門的擴張速度與擴張強度趨勢一致，均是在2000～2005年達到最高，之后迅速降低，深圳在這一時期的擴張速度和擴張強度最大，擴張速度達到386.15%，擴張強度為5.72%；廣州、肇慶和香港的擴張速度在2000～2018年變化相對較小，整體呈下降趨勢，廣州的擴張強度在2000～2015年穩(wěn)定在0.7%左右，在2015～2018年降低到0.31%，肇慶的擴張強度在2000～2015年穩(wěn)定在0.2%左右，2015～2018年降低到0.09%，香港的擴張強度與擴張速度趨勢一致；中山和澳門的擴張速度和擴張強度趨勢一致，在2000～2010年呈下降趨勢，2010～2015年呈上升趨勢，2015～2018年再次下降；東莞的擴張速度與擴張強度均在2000～2015年呈下降趨勢，2015～2018年呈上升趨勢；惠州的擴張速度與擴張強度在2000～2010年呈上升趨勢，2010～2018年迅速下降；珠海的擴張速度在2000～2010年呈下降趨勢，2010～2015年出現小幅上升，2015～2018年再次下降，擴張強度在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)擴張速度與擴張強度直方圖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)展階段進行劃分。圖4為2000～2018年城市建成區(qū)擴張速度空間分布。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)擴張的空間特征

圖5為2000～2018年城市建成區(qū)提取結果。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。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，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)分布在原有基礎上更加緊湊，聯(lián)系更加緊密，西部城市出現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)擴張明顯高于西部。為了加強各城市間的聯(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)擴張最為迅速，為廣州和深圳建立更緊密聯(lián)系奠定了基礎，江門和中山建成區(qū)擴張主要發(fā)生在兩市的交界處。2005～2010年，東莞建成區(qū)擴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)擴張在這一時期主要發(fā)生在與深圳的交界地帶，加強了與深圳的聯(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)則主要在原有基礎上繼續(xù)邊緣式擴張；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)擴張的空間特征。佛山、廣州、東莞、深圳、香港在2000～2010年快速擴張，并且建成區(qū)擴張主要發(fā)生在上述城市的交界地帶，2010～2018年則重點進行建成區(qū)內部優(yōu)化，廣州在2015年之后逐漸偏向西北方向擴張。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)則在原有基礎上繼續(xù)擴張。肇慶主要以主城區(qū)為基礎向外擴張。澳門由于自身的地理條件限制，在2000～2005年建成區(qū)擴張后沒有很大變化。

圖7 2000～2018年11座城市建成區(qū)提取結果疊加圖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

以往研究城市擴張大多是通過DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數據。由于DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數據來自不同的傳感器，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夜間燈光數據，但仍不能完全解決兩種數據的差異。類NPP-VIIRS夜間燈光數據主要是通過自編碼器實現跨傳感器校正DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜間燈光數據，構建更長時間序列的夜間燈光數據集，且數據質量與NPP-VIIRS夜間燈光數據相一致，解決了上述問題。關于夜間燈光數據的粵港澳大灣區(qū)城市擴張研究更多關注于大灣區(qū)整體或核心區(qū)域。本研究通過類NPP-VIIRS夜間燈光數據提取了粵港澳大灣區(qū)的各城市建成區(qū)，并且在空間和數量上對其進行驗證，符合研究需要，可以為今后粵港澳大灣區(qū)城市建設提供一定的借鑒。本研究的部分成果與有關粵港澳大灣區(qū)建成區(qū)擴張研究成果較為相似。

在建成區(qū)擴張的時空特征方面，本研究對粵港澳大灣區(qū)整體以及各城市建成區(qū)擴張的時空特征進行了全面分析，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年中國加入世界貿易組織后，粵港澳大灣區(qū)作為中國對外經濟開放的窗口，在全球生產、分工以及科技發(fā)展方面有了更多的機遇，這一時期經濟的快速發(fā)展直接影響到城市建成區(qū)擴張，加之2004年《中華人民共和國土地管理法》的修正發(fā)布，使得房地產行業(yè)蓬勃發(fā)展，城市建成區(qū)的擴張速度進一步得到了提升，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)擴張速度整體呈下降趨勢，擴張強度則是在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)劃與科學決策提供數據支撐。

2015年后，為了更好地實施“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”似的進行擴張。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)擴張速度與強度放緩，建成區(qū)擴張的重點由外延式、邊緣式擴張轉為了填充式擴張，對建成區(qū)的內部進行優(yōu)化，未來這些城市應繼續(xù)建成區(qū)內部的優(yōu)化，提升已有建成區(qū)的價值，實現更高質量、更可持續(xù)的發(fā)展。西部地區(qū)城市應加快建成區(qū)建設：中山應發(fā)揮節(jié)點城市作用，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)的基礎上，重點發(fā)展與相鄰城市交界地帶的建設，更好地推進粵港澳大灣區(qū)城市一體化。粵港澳大灣區(qū)建城區(qū)的快速擴張使得更多的耕地、林地等轉化為建設用地，植被覆蓋的減少使得熱島效應進一步加劇，應在今后的發(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)的無序擴張。在“綠水青山就是金山銀山”理念指導下，粵港澳大灣區(qū)應積極推進城市綠化，保護城市邊緣耕地、林地，構建生態(tài)屏障體系。

本研究仍存在以下不足：第一，類NPP-VIIRS夜間燈光數據空間分辨率為500 m，無法對建成區(qū)內部細節(jié)進一步分析；第二，類NPP-VIIRS夜間燈光數據與真實NPP-VIIRS數據仍存在一定差距。因此，對類NPP-VIIRS夜間燈光數據進行優(yōu)化是未來研究方向之一，同時夜間燈光數據提取城市建成區(qū)的方法也應進行提升。隨著人工智能和深度學習的發(fā)展，運用相關算法訓練得到城市建成區(qū)的識別模型，應是今后城市建成區(qū)提取研究的方向之一。

4 結 語

(1)通過對類NPP-VIIRS夜間燈光數據提取城市建成區(qū)，并在空間和數量兩方面對其進行驗證。結果表明：類NPP-VIIRS夜間燈光數據在克服DMSP-OLS與NPP-VIIRS夜間燈光數據兩者差異的情況下，可以實現建成區(qū)的高精度提取，為城市長時間序列的時空變化監(jiān)測提供新的數據基礎。

(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)擴張尤為明顯，但建成區(qū)擴張速度整體呈下降趨勢，擴張強度則在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)擴張下降的重要原因，2010～2018年建成區(qū)著重進行內部優(yōu)化，城市群的內部交通設施不斷完善。

(3)粵港澳大灣區(qū)城市建成區(qū)在2000～2018年隨著城鎮(zhèn)化進程不斷增加，并且著重發(fā)展東部沿海地區(qū)，建成區(qū)擴張主要發(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。粵港澳大灣區(qū)城市建成區(qū)重心2000～2018年由東莞轉移到廣州。粵港澳大灣區(qū)在今后的城市發(fā)展中應鼓勵東部城市帶動西部城市發(fā)展，發(fā)揮中山的節(jié)點城市作用，在未來形成澳門—珠海—中山—佛山—廣州—東莞—深圳—香港大型城市群，促進粵港澳大灣區(qū)一體化。

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