2研究数据与方法
本文的建设适宜性评价路线如图2所示。
2.1评价指标体系构建
2.1.1暗夜公园备选保护地识别指标体系
本文选取NPP-VIIRS夜间灯光数据中的“average-masked”和“cf-cvg”2种类型，结合网格单元分析法，构建广东省暗夜公园备选保护地识别指标体系(图2)。
2.1.2暗夜公园选址适宜性评价指标体系
本文因地制宜地选择晴天率、自然灾害发生概率、与城镇距离、交通时耗、旅游设施完善度、周边景区邻近度、人口密度、自然保护地资金投入等自然和社会因素，构建暗夜公园备选保护地建设选址适宜性综合评价指标体系(图2)。采用层次分析法(使用Yaahp10.2软件)确定自然和社会因素各评价指标权重，得到结果如表1所示。
2.2数据来源与处理
2.2.1暗夜星空资源分布评估指数
本文从科罗拉多州立大学地球观测组(EarthObservationGroup，EOG)获取2021年NPP-VIIRS夜间灯光遥感影像数据(https://eogdata.mines.edu/products/vnl/)。其中，
SUM(DN)=0表示网格单元内“average-masked”数据的夜间人工光辐射亮度像元值总和为0，AVE(DN)≥100表示网格单元内“cf-cvg”数据无云无月光干扰的可观测天数像元平均值大于100。根据前期预实验结果，在ArcGIS中建立3km×3km的格网进行分析，分区统计并得出每个格网的值(图2)。
需要指出的是，NPP-VIIRS夜间灯光数据把平均辐射亮度值小于0.6nW/(cm2/sr)的像元归零[23]，根据文献可知此时对应的Bortle等级为4级，星等亮度为20.49~21.69(mag/arcsec2)[24]。而IDA规定申请认证的暗夜公园最低需满足星等亮度为21.2mag/arcsec2，裸眼极限星等为6等[25]，Bortle等级为4级。也就是说，SUM(DN)=0的设置满足IDA最低的夜间天空质量标准，可筛选出适宜建设暗夜公园的自然保护地。
2.2.2自然因素评价指数
1)晴天率。
晴天率在一定程度上影响人们户外观星的适宜天数。晴天率数据来自天气后报网，从中获取备选保护地所在区县2019年8月—2022年7月的历史天气数据，计算晴天天数占总天数的比例。
2)自然灾害发生概率。
广东省易发生锋面雨、台风暴雨和东风波暴雨，特殊的气象天气容易引发场地崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害，给暗夜观测活动带来严重威胁。本文以地质灾害气象风险3级以上预警警报出现频次表征场地自然灾害发生概率，数据来源于广东省地质灾害气象预警服务网站，选取2021年8月—2022年7月的历史预警次数。
2.2.3社会因素评价指数
1)与城镇距离。
城镇灯光所产生的天光被空气分子与大气气溶胶散射和反射后能影响到数公里以外的地方，降低了游客体验暗夜的机会[26]。本文参考刘鸣基于沃克定律得出的距离与天空光衰减的关系(表2)，在ArcGIS中建立多环缓冲区。
2)交通时耗。
考虑游客多以出行时间衡量出行成本，因此本文以实际出行时耗作为备选保护地对游客吸引程度的评价指标之一。通过Python在高德开放平台调用API接口获取非节假日凌晨时段的驾车时间。
3)旅游基础设施完善度。
基础设施完善程度对于游客前往暗夜公园的旅游便捷性有着重要影响。从高德开放平台)获取备选保护地所在区县餐饮服务和住宿服务的兴趣点(PointofInterest，POI)数据，在ArcGIS中进行核密度分析。
4)人口密度。
大部分已认证的暗夜公园位于相对所在国家其他区域人口密度较低的地区。本文的人口数据从各备选保护地所在区县的人民政府门户网站公布的《第七次人口普查公报》中获取。计算公式如下：式中，Pd为人口密度，人/km2；Pt为人口总数，人；La为土地面积，km2。
5)景区邻近度。
暗夜星空资源可与周边旅游资源互联互动，通过融合多元产业驱动区域经济发展[28]。本文从广东省文化和旅游厅公布的《广东省A级旅游景区名录》中获取数据。在ArcGIS中进行核密度分析得出各备选保护地与周边旅游景点的集聚情况。
6)保护地资金投入。
自然保护地的资金投入可以在一定程度上反映出地方政府对保护地的重视程度和保护地维护管理的现有状态。本文从各县区自然资源局公开的2021年部门预算中获取支出金额。
2.3暗夜公园选址适宜性综合评价指数模型建立
对指标数据进行标准化处理以消除量纲，根据层次分析法确定指标权重，分别计算备选保护地的自然因素评价指数、社会因素评价指数及暗夜公园选址适宜性综合评价指数，计算公式如下：
式中，DSPCFI为暗夜公园选址适宜性综合评价指数；B1和B2如表1所示；a~j分别为各指标的权重。
