人口空间分布，是指一定时间内人口在地域上的分布情况，反映了特定时空背景下的人地关系，是人口地理研究的核心问题[1]。现有的人口统计数据，大多以行政区划为单元汇总人口，时空分辨率较低，且与地理环境等因素未能有效结合，不利于高精度的人口科学研究[2]。因此，需要开展人口空间化研究。人口数据空间化是指选取影响人口空间分布的指标进行建模，将人口统计数据合理地分配到格网单元上[3]。随着夜光遥感技术的快速发展，其广泛应用到城市扩展、人口空间化等各个方面，很多学者都将夜光遥感数据与土地利用数据、人口经济数据结合起来，进行人口空间化研究[4-9]。本文以粤港澳大湾区为研究区，采用DMSP/OLS、珞珈一号夜光遥感数据和人口统计数据，建立夜间灯光总量与人口统计数值的线性回归模型对人口数据进行空间化，并通过人口重心模型和人口偏移分享模型分析人口的分布变化情况，为大湾区可持续发展有重要的参考价值。1研究区及数据源1.1研究区概况粤港澳大湾区位于中国南部，由广东省的广州、深圳、珠海、中山、东莞、肇庆、佛山、江门、惠州9个城市和香港、澳门两个特别行政区组成。粤港澳大湾区总面积约5.6 万km²，2018年底总人口超过7 000万，经济总量超过10亿元。粤港澳大湾区的人口分布不均匀情况明显，根据2020年第七次全国人口普查数据，广州、深圳、东莞3个城市的人口都超过1 000万，而珠海、肇庆、中山、江门的人口不足500万。1.2数据源及预处理情况本研究主要使用的数据有行政边界数据、夜光遥感数据、人口及经济统计数据等。1.2.1行政边界数据本文使用的行政区划矢量数据，是从中华人民共和国自然资源部官网（http：//www.mnr.gov.cn/sj/sjfw/）下载粤港澳大湾区区域图（审图号：GS（2019）4342号），比例尺是1∶120万。对区域图进行矢量化，然后转换为高斯投影。1.2.2夜光遥感数据本文选用夜光遥感数据包括：（1）1992—2013年的DMSP/OLS夜光数据，数据来源于美国国家地理物理数据中心（https：//www.ngdc.noaa.gov/），属性取值范围为0~63，分辨率为１ km。（2）2018年、2019年的珞珈一号夜光数据，数据来源于高分辨率对地观测系统湖北数据与应用中心高分数管平台（http：//59.175.109.173：8888/index.html），属性取值范围为0~1.18E6，空间分辨率约为133 m。本次使用的为五景。DMSP/OLS夜光数据，由于存在辐射误差，参照卢秀等[10]的方法进行饱和校正和相互校正、年内融合。珞珈一号夜光数据，需要参考官方网站提出的公式进行辐射校正，然后进行镶嵌。二者都需要重新投影到高斯，并用行政区矢量进行裁剪，然后重采样到100 m。1.2.3人口统计数据及经济数据本文使用的粤港澳大湾区各市分县的常住人口数据，来自国家统计局发布的2000年、2010年全国人口普查数据，以及各城市统计局2019年的统计年鉴、国民经济和社会发展公报。经济数据来自统计年鉴、国民经济和社会发展公报。2研究方法2.1夜间灯光亮度统计夜间灯光亮度与人类社会经济活动强度紧密相关。因此，可以通过统计夜间灯光亮度的总量和增长率，来表征地区或城市的经济发展状况。本文分别按粤港澳大湾区的区县单元裁剪夜光数据后，利用ArcGIS的统计功能，统计各区县单位的夜间灯光总量。夜间灯光总量计算公式如下所示：L=∑Xi （1）式中：L为夜间灯光总量；Xi为第i个像元的灯光亮度值。2.2人口空间化建模利用统计得到的区县单元夜间灯光总量，在Excel表格中与研究单元的常住人口进行相关分析。基于夜间灯光数据构建人口空间化模型，以区县单元灯光亮度总值为自变量、常住人口统计数据为因变量，进行线性回归分析建模[5]。利用公式（2）和（3），分别求得各年份各区县单元内的模拟初始预测人口数，以及对应的人口校正参数Ki。popi=a×DNi+b （2）Kni=TPPniTMPni （3）式中：i=1、2、3，分别表示2000年、2010年和2019年；DNi——区县单元第i年的灯光亮度总值；TPPni——第n个区县单元第i年的常住人口数；TMPni——第n个区县单元第i年的初始模拟总人口数；popi——第i年的初始人口预测值；Kni——第n个区县单元第i年的人口校正参数。上述公式是在区县单元尺度的基础上得到，截距b包含每个区县单元中所有像元的贡献值。应用到格网尺度时，截距需要做相应的变化。参考张秋媛等[4]构建模型的做法，在公式（4）的基础上构建格网尺度下的人口模型，利用公式（5）对模拟的总人口数进行校正得到最终的栅格单元人口数。popt=a×DNt+b/Ct （4）popt1=popt×Kt1 （5）式中：DNt——第t个格网的灯光亮度值；Ct——第t个格网所在区县单元包含的格网总数；popt——第t个格网的模拟人口数；Kt1——第t个格网所在区县单元第i年的人口校正参数；popt1——第t个格网第i年的最终的栅格单元人口数。2.3精度评价及验证以粤港澳大湾区的区县行政区划矢量数据为单位，分别对人口空间化格网图进行统计，得到各年份分区县的人口预测数据汇总结果，并与各年份的人口统计比较。根据人口模拟误差检验公式，检验人口数据空间化的精度，以此评价模型精度[2]。y=POPj¯-POPjPOPj×100% （6）式中：POPj¯——该区县模拟人口数；POPj——该区县统计人口数；y——相对误差的绝对值。2.4人口分布指标计算（1）人口重心模型。人口分布重心，是指某一地区内的人口分布在空间平面上的平衡点，主要用于表征在不同时期该区域人口分布的均衡状态[6,8]。Xi=∑t=1n(Mtixt)/∑i=1nMt1Yi=∑t=1n(Mtiyt)/∑i=1nMt1 （7）式中：Xi、Yi——第i年城市群/城市人口分布重心的经度、纬度坐标；Mti——i年份t市/区县人口统计数量；xt、yt——第t市经度、纬度坐标，以其行政中心位置坐标代替。（2）人口偏移-分享模型。在一定时期内，某一空间地域内部的增长可以分解为“偏移”和“分享”两部分。偏移-分享模型，是研究空间发展差距变动趋势的方法之一，可用来分析人口分布的集散变动特征[6,9]。SHIFTt=ABSGRt-SHAREt=POPt2-(∑t=1nPOPt2/∑t=1nPOPt1)×POPt1 （8）式中：POPt1、POPt2——前一年、后一年区域人口统计量；i——粤港澳大湾区的区县单元；SHIFTt——偏移增长量；ABSGRt——人口的绝对增长量；SHAREt——人口的分享增长量。人口的偏移增长量，指的是实际人口的增长量相对于分享增长量的偏差值。人口增长较快且呈现集聚趋势的地区，人口偏移增长量的值为正；人口增长较慢且呈现扩散趋势的地区，人口偏移增长量的值为负。3结果与分析3.1粤港澳大湾区人口分布变化情况3.1.1人口分布变化情况2000—2019年，粤港澳大湾区人口变化呈去中心化趋势，如图1所示。中北部以广州市的人口数量变化最为明显，呈逐年分散的趋势；东南部主要聚集在以香港和深圳为中心的区域，从深圳、香港向四周逐年扩散。从2000年的人口分布图可以看出，2000年的人口聚集大多数为一线城市或经济特区；2010年出现了在部分城市周围分散的趋势，如东莞市；2019年各一线城市的各个区域呈现势均力敌的状态，但总体的中心城市没有改变，而是出现了城区间的变化。在2000—2019年，粤港澳大湾区的发展趋向全面，各城市中心都存在人口聚集的情况。10.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F001图12000—2019年粤港澳大湾区人口空间分布情况3.1.2人口重心偏移情况2000—2019年，粤港澳大湾区人口重心，总体在城市内部偏移，如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F002图22000—2019年粤港澳大湾区人口重心偏移情况其中，毗邻广州的东莞市，在2000—2019年间人口重心出现了从广州到东莞的偏移。而肇庆、惠州、广州都是城区间的偏移或街道的偏移。3.2粤港澳大湾区人口变化数据精度评价参照张秋媛等[4]的方法，进行粤港澳的人口变化精度评价。分别以各城市2000年、2010年和2019年的人口数据空间化前后的数据进行对比，对空间化结果进行精度检验和误差分析。以粤港澳大湾区的区县级行政区划为基础，对人口数据空间化结果进行分区统计，得到各区县的人口汇总结果，与公布的统计数据进行比较。以统计人口数量为横坐标，汇总人口数量为纵坐标，绘制散点图，如图3所示。从图3中可以看出，空间化后的数据较好地反映了统计数据的分布规律，二者具有显著的线性关系。通过相关性分析，相关系数分别为2000年0.996 4、2010年0.995 7、2019年0.999 7，可见本次空间化在区县尺度上很好地重现了原始统计数据的分布规律，具有很高的精度。图3粤港澳大湾区各城市人口精度评价10.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F3a110.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F3a210.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F3a33.3粤港澳大湾区人口分布指标分析粤港澳大湾区人口分布的变化，是由其内部各城市的人口偏移增长导致。因此，可从人口偏移增长的过程入手来分析人口变化的趋势。结合表1及图4，进行各城市偏移量分段分析。以东莞、深圳、珠海三市为例，东莞市在2000—2010年间偏移-分享值为1.58，2010—2019年间数值变为-89.81，说明在2000—2010年间人口聚集于核心城区，而在后面10年间由核心城区向各街镇分散；深圳市在2000—2010年间偏移-分享值为143.68，2010—2019年间数值为154.82，说明在2000—2019年中存在了20年的大规模聚集；珠海市在2000—2010年间偏移-分享值为-1.23，2010—2019年间数值变为35.40，说明在2000—2010年间珠海市存在人口对外分散，而在由各区县向珠海市聚集。10.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.T001表1粤港澳大湾区各城市2000—2019年人口偏移量分析地区2000—2010年人口偏移增长量2010—2019年人口偏移增长量东莞市1.58-89.81佛山市40.02-3.55广州市4.6284.01惠州市50.34-35.58肇庆市- 37.53-27.55江门市- 58.75-43.68深圳市143.68154.82珠海市-1.2335.40中山市11.27-17.46香港特别行政区-153.23-57.69澳门特别行政区-0.781.09万人10.19301/j.cnki.zncs.2022.09.001.F004图4粤港澳大湾区2000—2019年人口偏移-分享分析作为粤港澳大湾区的领头羊，广州、深圳在20年间人口都是大量聚集，而东莞、佛山、惠州、中山等城市前期依靠广州、深圳的人口偏移产生了10年人口聚集的现象；肇庆、江门、珠海、香港、澳门在2010—2019年间实现了人口聚集。在2000—2010年间城市之间的人口偏移量不规则变动，而且其偏移量幅度值为296.91；在2010—2019年间，城市之间的人口偏移量幅度值224.63，此数据说明了在2000—2010年大湾区发展初期是人口偏移的高峰期，后面逐渐进入稳定。4结语本文基于全球夜光遥感影像和珞珈一号夜光遥感影像，结合国民统计数据等，研究2000—2019年粤港澳大湾区城市的人口分布格局变化，得出结论：（1）粤港澳大湾区内城市化发展速度较快，人口分布从依靠一线城市辐射带动，发展到因地制宜实现人口流动。（2）从人口偏移量来看，2000—2010年粤港澳发展不平衡的状态下，多聚集在一线城市及周围城市。2010—2019年，人口聚集的中心多维度扩散，出现了各城市平衡发展的结果。