基于夜间灯光数据的地震损失和经济恢复的评估

摘要：地震灾害及其灾后重建对人类社会产生了深远的影响，地震间接经济损失不仅影响区域经济复苏政策，也关系到国家层面的经济援助。由于经济活动的跨区域性和数据获取的难度，间接经济损失调查难以覆盖所有经济活动。然而，一个地区的夜间灯光（NighttimeLight，NTL）可以反映该地区的经济活动。本项目重点介绍2023年土耳其哈塔伊省地震造成的间接经济损失及基于夜间光图像的恢复重建进展评价。首先，基于震前数据，建立国内生产总值（GrossDomesticProduct，GDP）夜间灯光参数的函数关系。其次，通过地震后灾区夜间光衰减来评估地震的间接损失对比直接损失，计算各个地区损失经济。最后，对以灯光亮度损失为特征的灾害损失、经济损失、人口影响区进行统计评价。

关键词：夜间灯光经济损失人口影响灾后重建

中图分类号：P315.9

AssessmentofEarthquakeLossesandEconomicRecoveryBasedonNighttimeLightData

YEQianTONG Xin

InstituteofDisasterPrevention，Langfang，HebeiProvince，065201China

Abstract：Earthquakedisastersandtheirpost-disasterreconstructionhaveaprofoundimpactonhumansociety，andindirecteconomiclossesfromearthquakesaffectnotonlyregionaleconomicrecoverypolicies，butalsoarerelatedtoeconomicassistanceatthenationallevel.Duetothecross-regionalnatureofeconomicactivitiesandthedifficultyofdataacquisition，itisdifficultforindirecteconomiclosssurveystocoveralleconomicactivities.However，NighttimeLight（NTL）inaregioncanreflectitseconomicactivities.ThisprojectmainlyintroducestheindirecteconomiclossescausedbytheearthquakeinHatayProvince，Turkeyin2023，aswellastheevaluationoftheprogressofrecoveryandreconstructionbasedonnighttimelightimages.First，afunctionalrelationshipbetweentheGrossDomesticProduct（GDP）andthenighttimelightparameterisestablishedbasedonpre-earthquakedata.Second，theindirectlossesoftheearthquakeareevaluatedbytheattenuationofnighttimelightinthedisasterareasaftertheearthquakeandcomparedwithitsdirectlosses，andthelosseconomyofeachregioniscalculated.Finally，disasterlosses，economiclossesandpopulationimpactareascharacterizedbylightbrightnesslossesarestatisticallyevaluated.

KeyWords：Nighttimelight;Economicloss;Populationimpact;Post-disasterreconstruction

经济活动具有跨区域性并且数据获取具有一定难度，间接经济损失调查难以覆盖所有经济活动，而夜间灯光数据作为一种独特的地表景观现象能够有效地描述光在地球表面的分布，能反映人类夜间活动及在活动规律，成为城市社会和经济夜间活动强度的重要指标，并已经广泛地应用于城市化研究[1]。目前，夜间灯光数据已成为社会经济参考的一项重要指标，通过灯光指数来评估地震发生前后的灾区损失和恢复情况，对评估地区经济损失和政府救援资源分配以及灾后重建恢复都具有重要科学意义。2023年上半年土耳其南部发生强震，因此选取哈塔伊省作为研究范围。

1研究区域与数据源

哈塔伊省位于土耳其和叙利亚边境，2023年 2月6日土耳其南部发生强震后，哈塔伊省就是受灾最为严重的省份之一。根据土耳其灾害与应急管理局发布的消息，20日20时04分，哈塔伊省发生6.4级地震，震中位于该省内地区；20时07分，哈塔伊省又发生5.8级地震，震中位于萨曼达区。因此，哈塔伊省受灾较为严重，选择其为本项目的研究区域。使用NPP-VIIRS数据[2]，NPP-VIIRS夜间灯光数据由美国国家海洋和大气管理局提供我们具体选取的是震前震后受云遮挡影响较小的日期：震前2023年1月24日，震后2023年2月12日，以及下载了2022年第四季度的土耳其和哈塔伊省NPP-VIIRS夜间灯光数据。

2.研究方法

2.1国内生产总值比值估算

首先要先证明夜间灯光数据与国内生产总值（GrossDomesticProduct，GDP）之间存在关联，证明公式[3]：

式（1）中：是各省GDP；是全国GDP；是全省夜间灯光数据，是全国夜间灯光数据。依据从土耳其统计局获取的土耳其全国各省2004—2021年各季度（及各年）的GDP和全国GDP，将这18年来的哈塔伊省的GDP数据和全国GDP相比得出结论：哈塔伊省大致占全国GDP的1.1%[4]。

2.2夜间灯光比值估算

首先需要对数据进行预处理，将其投影到自定义TurkeyLambertConformal ;Conic投影下，利用哈塔伊省行政区划矢量数据裁剪出哈塔伊省区域的夜间灯光数据，传统的影像数据采取掩膜法提取法，将提取出的灯光数据去噪，选取水体DN值和最大城市灯光值作为光阈值去噪[5]，水体DN值为全省前十大水域灯光数据，综合各水域的平均灯光值得到水体DN值。选取经济发达的前八个城市最大灯光值进行平均，得到发达城市最大光照值。利用校正方程：

计算结果=0.381，=123.45，其中Lc为季度NTL校正后的DN值，代表全国水体的平均光照DN值，代表发达城市的最大光照值，同样处理哈塔伊省灯光数据。根据：

式（2）中：为哈塔伊省第四季度夜间灯光数据；为全国第四季度夜间灯光数据。计算出比值为1.7%，与哈塔伊省GDP占全国的比值大致相等，则可以说明夜间灯光数据与GDP存在线性关系[6]。

2.32023年第一季度每日GDP估算

计算若地震未发生，哈塔伊省按照往年发展趋势下应有的GDP数值。根据此前可证明：

式（3）中：为哈塔伊省第一季度GDP；为全国第一季度GDP；为哈塔伊省第一季度夜间灯光数据；为全国第一季度夜间灯光数据。哈塔伊省及全国第一季度灯光数据处理等同于以上第四季度灯光数据处理方法，求得，同时计算可得哈塔伊省第一季度GDP。利用公式：

式（4）中：g为日均GDP；x为哈塔伊省2023年第一季度GDP；n为2023年第一季度天数。其中，计算出的g指若未发生地震，哈塔伊省若未发生地震本该有的第一季度日均GDP。

式（5）中：为原始日灯光数据归一化之后的像素灰度值；为原始日灯光数据灰度值；为原始日灯光数据像素平均值；为原始日灯光数据像素标准差；为参考图像的像素平均值；为参考图像的像素平均值。

为估算哈塔伊省地震前后的日均GDP，建立计算模型：

式（6）中：是哈塔伊省地震前后的日均GDP；是2022年第四季度的日均GDP；是2022年第四季度平均夜间灯光辐射；为归一化之后的灰度值。基于以上得出地震前后两天的日均GDP大致相等，但震后值远远小于未发生地震时的趋势值[7]。

3.结果与讨论

3.1对哈塔伊省第一季度损失资金估计

根据TÜikkurumsal网站下载土耳其每年各季度GDP数据（1998—2023年），哈塔伊省GDP占比全国1.1%，估算哈塔伊省每年各季度GDP，建立预测模型，现需按照近年来GDP发展趋势预测2023年若未发生地震第一季度应有GDP。

预测出2023年第一季度GDP大致为5389536百万美元，网站上提供2023年第一季度国家GDP为488754183百万美元，根据哈塔伊省占国家比例估算出哈塔伊省2023年第一季度GDP为5376296百万美元，与预测值相差13240百万美元。根据世界银行全球快速灾后损失估算报告对土耳其震后损失统计，得出哈塔伊省平均损失估算报告对土耳其震后损失统计，得出哈塔伊省平均损失12448百万美元。所以预测值大致符合实际。

3.2经济损失评价

由世界银行估算的哈塔伊的GDP平均值，根据各地区震前震后灯光变化情况按灯光变化比率分配全省受灾资金到各地区。根据灯光变化大小来对受灾人口其受灾害影响损失情况进行分级，分别统计各地区受灾人口等级数量（4.4受灾人口统计）。按受灾严重区域在损失资金中占比55%，受灾中等区域在损失资金中占比35%，以及受灾较低地区损失资金占比10%来进对世界银行统计的受灾资金进行分配[8]。

3.3灾后危机区划分

将震前1月24日及震后2月12日的灯光数据进行归一化，使用的归一化公式（2.4部分）计算灰度值，利用栅格计算器计算RN值，

（7）

式（7）中：为2023年2月12日震后的夜间灯光辐射总量；为2023年1月24日震前的夜间灯光辐射总量。越小，灾害损失越严重。根据值进行分类统计并划分等级[9]，即“high”（0<<0.28）

“Moderate”（0.28<<0.62）“Low”（0.62<<1.26）“No”（1.26<<25.92）。

3.4受灾人口统计

根据WorldPop上的哈塔伊省人口数据图连接RN值等级图，根据受灾区域提取地震受灾人口，按受灾区域等级对应受灾人口将受灾人口影响程度划分为4个等级“High”“Moderate”“Low”“No”。根据受灾人口分区域进行统计，统计在每个市内遭受灾害各个等级的人数，根据受灾人口所占比例最后形成每个市单独的受灾程度统计柱状图[10]。

4.结论

本文利用水体DN值和最大城市灯光值校正NPP-VIIRS月度无云夜间灯光数据和日灯光数据，得出以下主要结论：

通过对比哈塔伊省和土耳其同一时间段的夜间灯光数据之比和哈塔伊省和土耳其的GDP之比，可以得出夜间灯光数据与GDP之间存在着一定的线性关系。研究区域内整体的灯光总强度在发生后呈现明显的下降趋势，根据近年来第一季度GDP来预测若未发生地震的GDP，将其与已公布的2023年第一季度GDP相减可以得出所损失的GDP，将其按照每个地区的受灾严重程度及进行分配，可得出每个地区的灾害损失具体数值。

将受损程度与人口分布图相关联，分行政区域进行统计，可得到每个区域人口受灾情况，受灾影响最严重的地区主要分布于中部和南部地区，与官方统计基本一致。通过对受灾经济进行预测和对受灾影响区域和人口进行统计，为之后政府灾后救援和重建从多维角度进行分析。

参考文献

• 李启华，谭荣建.NPP-VIIRS年度夜间灯光数据合成方法[J].遥感信息，2023，38（3）：47-53.
• 江威，何国金，刘慧婵.NPP/VIIRS和DMSP/OLS夜光数据模拟社会经济参量对比[J].遥感信息，2016，31（4）：28-34.
• 张小咏，朱俊杰，许建华.基于灯光遥感图像的地震灾情信息提取[J].地震研究，2018，41（2）：311-318+344

[4]LIF，WANGQL，HUWJ，ETAL.RapidassessmentofdisasterdamageandeconomicresilienceinrelationtothefloodinginZhengzhou，Chinain2021[J].RemoteSensingLetters，2022，13（7）：651-662.

• 李峰，刘军，刘文龙，等.京津冀县域夜间灯光数据碳排放时空动态分析[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2021，34（2）：230-236.
• 李峰，张晓博，廖顺宝，等.DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光数据测算统计指标能力评估：京津冀地区县域GDP、人口及能源消耗为例[J].测绘通报，2020（9）：89-118.
• 李峰，米晓楠，刘军，等.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的北京市GDP空间化方法[J].国土资源遥感，2016，28（3）：19-24.
• CAOJ，CHENY，WILSONPJ，etal.ModelingChina’sprefecture-leveleconomyusingviirsimageryandspatialmethods[J].RemoteSensing，2020，12（5）：839-839.
• 李峰，刘小阳，刘军，等.夜间灯光数据下河北省能源消费量的空间模拟[J].信阳师范学院学报（自然科学版），2017，30（1）：92-96.
• 谢志辉，李功权.基于多源遥感数据的震后恢复评估：四川长宁MS6.0地震为例[J].地震工程学报，2022，44（4）：990-1000.