在全球城市化進程不斷加快的今天，如何精準定義和測量“城市”成為關鍵問題。不同國家和機構采用不同的標準，導致全球城市化水平的統計結果存在較大差異。同時，由于數據來源分散、標準不統一，獲取一套完整、可比的全球城市邊界數據并不容易。

本次我們為大家分享的是基于2020年聯合國城市化程度框架的全球城市邊界數據集！本套數據采用全球統一定義，劃定了 222 種情境下的 2020 年全球統一城市邊界（GloPPRUA），為精準測量全球城市化水平提供了科學依據。

該成果由清華大學龍瀛教授團隊研究完成，并于2024年6月21日發表在《iScience》期刊上，論文題為 Rethinking the country-level percentage of population residing in urban area with a global harmonized urban definition. 作者包括李文越、張業成、李夢醒、龍瀛。數據集結合五個全球人口數據集、六種城市總人口閾值和五種城市人口密度閾值，提供 222 種情境下的全球城市邊界，并附帶用于計算這些數據的GIS模型構建器，一并分享給大家！

大家可以在公眾號回復關鍵詞 639 免費獲取該數據！無需轉發文章，直接獲取！以下為數據的詳細介紹：

01 數據預覽

這是一套包含222種情景下的全球城市邊界數據，這里以數據集內的“POPuncons_1km_reclass1500final_country10000.shp”為例進行預覽展示。該情景為，數據集：WorldPOP Uncons，閾值設置：人口密度大于1500人/平方公里、人口規模大于10000人。

如圖所示的紅色區域表示的是基于WorldPOP Uncons數據集統計，將一個高密度的網格單元集群中至少有10000名居民且每平方公里超過1500名居民的區域定義為城市區域，而生成的全球城市邊界數據。另外還將長三角地區和珠三角地區做了放大處理。

另外，這套數據還提供了用于計算這些數據的 GIS 模型構建器，下圖展示了部分工具箱的技術流程圖。

02 數據說明

該數據集包含了五個全球人口數據集、六個城市總人口閾值和五個城市人口密度閾值這些配置下的222種情景下的全球城市邊界，詳細配置如下：

該論文將城市區域定義為人口集聚程度較高的地區，即通過相互關聯的高人口密度網格單元進行一定規模的定居。（注：經濟和生活方式的標準不包括在城市的定義中，因為這些很難在全球范圍內進行協調。）

例如：文件內容包含的數據之一“GHS_1km_reclass200final_country1000.shp”表示的情景是：基于GHSpop 54全球人口數據集的統計，在將人口密度閾值設置為200、人口規模閾值設置為1000的情境下，獲得的全球城市邊界結果。即單個網格（1km×1km）的人口密度在200人以上，且相鄰格網聚集人口規模達到1000人以上的，確定為城市（另有詳細計算統計方法可見配套的GIS模型構建器）。

03 數據詳情

數據來源：

該數據來源于figshare網站：https://figshare.com/articles/dataset/GloPPRUA-Global_harmonized_urban_definition_boundary_extent/28248101?file=52589888

數據格式：

Shp

數據年份：

2020年

地理坐標系：

GCS_WGS_1984

數據大小：

1.47GB（壓縮包）/17.9GB（解壓縮后）

空間范圍：

全球

數據引用：

Li, Wenyue; Zhang, Yecheng; Li, Mengxing; Long, Ying (2025). GloPPRUA-Global Harmonized Urban Definition. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28248101.v3

論文引用：

Li W, Zhang Y, Li M, Long Y. Rethinking the country-level percentage of population residing in urban area with a global harmonized urban definition. iScience. 2024 May 27;27(6):110125. doi: 10.1016/j.isci.2024.110125. PMID: 38904069; PMCID: PMC11186970.

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03 數據獲取

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