基于夜光遥感数据模拟中国经济参量方法研究

叶刚

(郑州市规划勘测设计研究院，河南 郑州 450000)

1 引 言

随着社会经济迅速发展，人类文明进入一个前所未有的繁荣阶段，如何高效准确地对当前的人类文明发展状况进行科学合理的评价就显得尤为重要，经济参量就是评估人类文明发展状况的一个不可或缺的指标[1，2]。根据调查研究，多数国家在制定社会经济统计指标时，都是按照各个国家自身的需求来建立，这就意味着数据没有统一的标准，在进行不同国家间的对比时，不能直接使用统计数据，降低了使用效率。此外，在进行调查统计时多以行政区域为单元来实现，这种状况使经济参量无法表现出统计单元内部的差异性，缺乏反映经济参量时空演变状况的能力。而近年来，由于夜光遥感能够定期快速获取大尺度夜间灯光辐射亮度数据及空间观测数据等的优势，使其成为多数学者专家的研究热点之一[3～6]。

目前，利用夜间灯光影像来实现对经济参量模拟研究已经获得了不小突破，其中，Elvidge等采用不变目标区域法对DMSP/OLS夜光遥感数据进行全球范围的相互校正，在全球范围内筛选出具有代表性的21个国家，分别对其经济指标进行回归分析，结果发现夜光亮区面积与区域生产总值呈现明显的相关性，为证明夜光遥感数据具有反映社会经济发展趋势的能力提供了有力依据[7]。Doll等利用夜光数据与多项社会经济参量进行相关性分析，发现多项经济参量在基于国家尺度上与夜光区域亮度值呈现相关性，灯光敏感经济参量有人口、GDP和二氧化碳含量等指标，并以GDP为示例对灯光敏感经济参量进行了空间分布模拟[8]。此外韩向娣等[9]、江威[10]、王琪等[11]均利用一定的模型建立研究夜光指数与社会经济参量之间的关系。但是在上述研究中关于实现敏感经济参量与灯光的时空模拟模型通常比较复杂，且对数据的要求相对较高，使得空间化模型的实现具有一定难度，本文则拟选取与人类活动相关性较强的几个经济参量作为研究目标，采用同一区域统一单位化灯光产值的线性空间模型进行经济参量的时空模拟，分析模型结果与实际状况的差异，以实现应用夜间灯光影像模拟经济参量研究区域经济变量空间变化、时间变化的目的。

2 研究方法

2.1 影像预处理

本文选取的是DSMP/OLS传感器提供的夜光图像数据，由于该数据是由多颗卫星获取，且OLS传感器未做星上定标，导致2种传感器获取的影像在同一位置DN值不尽相同[12]，为了降低由此造成的数据不连续性差异，因此本文采用图像间相互校正法[8]对1992年～2013年21期夜光图像进行校正处理。F16(2007年)图像DN累计值最高，选取其作为参考数据，结合本文实验区内黑龙江省鸡西市发展较为平稳，DN值变化幅度较小的特点，选取鸡西市地区作为不变目标区(即定标区)，最终建立定标区内参考图像与待校正图像DN值一元二次回归模型并计算回归系数。其中，该回归模型公式为式(1)，再利用式(1)中的回归系数便可对1992年～2013年的数据进行校正(校正采用ArcGIS 10空间分析模块实现)。

DNcorrect=a×DN2+b×DN+c

(1)

式中：DN值表示待校正影像的像元亮度值；DNcorrect表示校正后像元的亮度值；a，b，c表示回归系数。

2.2 空间模型建立

经济参量时空化模拟所选取空间化模型实现的难易程度，将直接影响空间化结果，文献[10]中结合DMSP/OLS夜光数据对中国区域的区域生产总值、第一产业总值、第二产业总值以及第三产业总值进行线性回归计算，并对夜间灯光敏感经济参量进行空间化模型建立，模拟中国区经济参量的增长状况，采用区域经济参量统计值与区域灯光总值相除作为参数，构建模拟经济参量值与像元之间一一对应的关系，这种空间模型实现较为简单，有一定的空间表现能力。因此，本文借鉴文献[10]中使用的空间化模型进行中国市级尺度的经济参量空间化模拟，建立4种经济参量(地区生产总值(GDP)，人均生产总值(PGDP)，第二产业生产总值(SI)和第二产业比重(PSI))与夜间生产总值之间的线性回归模型关系，表达式具体如下：

(2)

式(2)中ECp为模拟经济参量，ECt为统计资料中各个行政区域经济参量数量，TNL为各个行政区域夜间灯光总值，DN为图上像元的灰度值。

3 实验与分析

3.1 数据介绍

本文选用最为常见的DMSP/OLS无云稳定夜间灯光影像进行研究，该影像选用的参考系是WGS-84坐标系；选取中国全国省级行政区划图作为底图，其具体数据获取如下：①测区简介。中国的经济发展状况早在2010年已经超过当时的日本，成为世界第二大经济体。中国经济增长速度快、经济量大的特点，是亚洲地区最具有代表性的研究区域。因此选取中国作为研究区域一方面是因为中国国土面积适中、经济发展变化明显，另一原因是对应经济参量的相关信息获取比较方便。②数据选取。本文选取1997年～2012年27期DMSP/OLS传感器获取的夜光影像作为研究数据，DMSP/OLS夜光遥感数据可以直接从美国国家海洋与大气管理局来进行下载(下载网址https：//ngdc.noaa.gov/eog/index.html)，现有的DMSP/OLS数据为第四版时间序列数据。同时，行政区划矢量数据可以从国家基础地理信息中心获取，从全国 1∶400万数据库中下载，为shp格式。此外，结合《中国统计年鉴》以及筛选需要的经济参量信息进行社会经济参量的整合。

3.2 实验分析

本文实验仅选择1997年、2002年、2007年3期中国区域影像开展经济参量的模拟，其实验结果分析分别从敏感经济参量遴选以及时空模拟两个方面进行展开。

(1)遴选敏感经济参量

目前，针对不同年份的经济参量与夜间灯光总值回归拟合结果评价中，通常根据回归系数(R2)的大小以及是否通过显著性检验来判断两者之间线性关系是否可靠。在本文实验中，1997年、2002年、2007年的不同经济参量与夜间灯光总值TNL经过拟合的回归决定系数图1所示，且均能通过显著性检验。

图1 4种经济参量回归决定系数(R2)对比结果

由图1中选取的不同年份地区生产总值(GDP)、第二生产总值(SI)与对应的夜间灯光总值TNL线性回归结果可知，回归决定系数均高于0.600，说明夜间灯光与地区生产总值以及第二产业生产总值关联密切，其中也是主要由于第二产业包含了采矿业、制造业、电力、燃气以及建筑业，尤其是城市建筑业的快速发展，与夜间灯光扩展直接关联。此外，由图1中展示的另外两个经济参量指标(人均生产总值PGDP以及第二产业比重PSI)在不同年份与TNL线性回归结果虽然通过了显著性检验，但是其对应的回归系数数值最高为0.259，且2002年和2007年的PGDP与TNL的回归决定系数分别仅为0.003、0.032，结果表明这两类经济参量指标与TNL线性回归关系比较弱，结果不具有统计意义，因此不可以作为敏感经济参量来进行空间模拟。

(2)时空模拟

由上节遴选出来的敏感经济参量——GDP和SI，结合市级行政区统计年鉴经济参量数据和标准化夜间灯光影像数据，按照式(2)分别开展2个社会经济参量时空模拟。空间化模型中为了减少变量，采用同一行政区域同一系数的办法进行模拟经济参量求解，该过程可在ArcGIS 10中空间分析模块实现，GDP和SI的参量空间模拟结果如图2、图3所示。

图2中国GDP参量空间模拟结果

图3 中国第二生产总值SI参量空间模拟结果

结论：①在空间化模拟图中，选取红色作为同一年限中GDP数值较高区域颜色，蓝色代表区域GDP数值较低。经过目视对比，可直接体现为GDP高值区域在不断扩大，即由1997年的少数地区GDP发展较快迅速转变为2007年中心城市带动周边城市发展的局面；同时，GDP最大值也不断提升，从1997年的GDP最大值不超过 3 000万元转变为2007年的最高值GDP可达 8 200万元左右，与实际情况基本相吻合。

②由图2中1997、2002、2007三年GDP空间化模拟结果可知，GDP最大值由1997年的 2 885万元增长到2007年的 8 236万元，增长了1.85倍；从空间格局上来看，GDP超过 2 000万元的区域在逐年增加，且增长较快的区域多沿海分布；增长速度和经济参数空间分布状况基本与实际相符合。从GDP空间模拟图，可以直接看出GDP比较高、经济发展较快的地区集中在珠江、长江三角洲地区、北京、天津等，且由图2可了解到，自1997年～2007年GDP较高的区域基本没有出现经济回退现象，部分中心城市GDP也有比较明显的增长，例如重庆。

③将中国区域划分为东西中三部分来进行GDP空间结果分析，从1997年～2007年这11年期间，东部地区的GDP增长最为迅速，尤其是沿海地区，图2中直观体现为沿海地区生产总值均有明显的提升；中部省会城市发展较好，GDP涨幅明显，其他城市发展较省会城市相比比较迟缓；中部地区在这些年中也有一定提升，但是发展缓慢，GDP增长并不是很明显。西部地区的经济增长趋势较缓慢，城市扩张速度相比中部、东部地区也略为不足。从空间模拟结果图上，我国的经济发展明显存在东西差异较大的现象，并且随着经济的发展东西部地区经济差距还在进一步扩大。

④图3体现的第二产业生产总值SI与夜间灯光总值进行空间化结果同GDP空间模拟结果发展趋势相似，即最大第二产业生产总值从1997年的不到 1 500万元增长到2007年的 4 532万元，第二产业生产总值涨幅较大，与实际增长趋势基本吻合。从空间分布状况来进行分析：多数第二产业生产总值高值区集中在长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群以及京津冀城市群；在中部地区，第二产业生产总值高值区主要是省会城市，例如武汉、长沙、郑州等。对比实验年限内的中东西部格局，我国第二产业生产总值呈现显著的东高西低的格局，与GDP分布格局基本一致，其中，中部地区城市第二产业生产总值增速较快，西部地区增长缓慢，依然存在随着经济进一步发展，东西部第二产业生产总值差距在不断拉大的局势。

4 结 语

本文利用时序DSM/OLS夜间遥感数据通过影像定标、敏感经济参量遴选以及空间化模拟模型建立，实现了夜光数据直接反映社会经济状况的验证并得出有效结论，但是数据源以及空间化模型方面依然存在进一步完善的问题：①随着夜光灯光影像数据分辨率的提高，如何保证影像时空一致性问题显得尤为重要，此外，需要对夜间灯光影像的光谱范围、辐射定标以及云和月光的影响进一步研究，将会是实现夜间灯光遥感影像应用必须优化的问题。②空间化模型的简化一定程度上减少了工作量，但同时会削弱灯光点对于不同区域的影像，降低同省区域间空间对比性。在今后如何建立空间模型，根据细节化的灯光信息来进行空间化模型的筛选，将会成为另一个需要关注的重点。