基于NPP-VIIRS的湖北省夜间灯光与社会经济参量相关性分析

2022-05-23 01:30鲁春阳樊丁文
河南城建学院学报 2022年2期
关键词:参量校正总量

鲁春阳,胡 涛,罗 升,樊丁文,肖 靖

(1.河南城建学院,河南 平顶山 467036;2.东华理工大学 测绘工程学院,江西 南昌 330013)

以往的社会经济状况调查一般是以独立的行政区划单元开展统计的,不同层级单元之间由于统计标准及数据处理方法的不同,导致统计数据的使用效率不高,并且以行政区域单元为基础的社会经济统计指标也无法更好地表达各单元内的差异性,不能充分客观地显示经济产出的时空变化效应[1]。夜间灯光数据具有充分客观性、时序长久性与全面性三大优势[2],其灯光亮度大小及其空间分布特征可以作为衡量区域城市空间扩张和经济发展状况的重要指标。大量学者把夜间灯光数据置于经济研究统计范围内,用以表征地区经济活力以及空间变化规律,拓展了区域经济发展研究的视角。陈晋等[3]基于省级DMSP/OLS夜间灯光数据构建出反映区域城市化水平的灯光指数,结果表明:该灯光指数与显示城市化水平的复合指数存在显著关联性,在我国城市化进程预测和时空动态特征研究方面具有重要作用。葛心韵[4]采用光亮面积指数法,验证了夜间灯光数据对江苏省市级层面GDP指标预测分析的可靠性、科学性和可行性。江威等[5]基于NPP-VIIRS和DMSP/OLS两种夜光数据分别构建回归模型,比较分析了其夜光总值参量与11个社会经济参量的回归判定系数,结果表明:NPP-VIIRS灯光数据在模拟社会经济参量上更具优势。曹子阳等[6]提出一种基于不变目标区域的中国稳定灯光影像分类校正方法,并通过GDP和电力消耗值指标与校正的稳定灯光影像进行相关性分析,验证了校正后的灯光数据在反映区域经济发展差异上的客观合理性。

鉴于NPP-VIIRS夜间灯光数据在充分表征社会经济参量方面的重要作用,本文在空间维度上选取华中地区经济大省湖北省,在时间维度上选取2012年和2018年为节点,利用ArcGIS和SPSS等软件,验证NPP-VIIRS夜间灯光数据与湖北省各市州社会经济统计指标的相关性。一方面为基于夜间灯光数据开展社会经济指标的模拟分析提供一定借鉴;另一方面从空间层面充分了解湖北省社会经济发展的演变特征,为政府的顶层设计和发展规划指引提供数据支撑。

1 区域概况及数据处理

1.1 研究区概况

湖北省位于北纬29°01′53″~33°6′47″、东经108°21′42″~116°07′50″,行政区划面积达1.859×105km2,下辖13个地级行政区(武汉市、黄石市、十堰市、宜昌市、襄阳市、鄂州市、荆门市、孝感市、荆州市、黄冈市、咸宁市、随州市、恩施土家族苗族自治州)和4个省直辖县级行政单位(仙桃市、潜江市、天门市、神农架林区)。全省人口众多,经济发展实力雄厚,2019年GDP达45 828.31亿元,位居全国第七,常住人口5 927万人,三次产业结构为8.341.750.0,产业结构趋于合理化。省会武汉市是华中地区重要的中心城市,GDP占全省比重高达35.40%。

1.2 数据来源

夜间灯光数据应用比较广泛的是DMSP/OLS和NPP-VIIRS,也是目前学术研究中常用的两类夜间灯光数据源,其中:DMSP/OLS数据时间跨度为1992-2013年,其分辨率不高(1 000 m×1 000 m),灯光亮度有上限(DN≤63);而NPP-VIIRS数据时间跨度长,空间分辨率高且不存在灯光亮度饱和问题[7],可以从美国国家地球物理数据中心(NGDC)官方网站(https://www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_monthly.html)上下载。另外,本文采用的湖北省行政区划矢量数据来自国家基础地理信息中心网站(http://www.ngcc.cn/ngcc/),湖北省各市州的社会经济统计数据来自相关年度的《湖北统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》。

1.3 灯光数据校正

从NGDC网站上下载全国2012年和2018年的月度复合数据,然后在ArcGIS软件环境下,将影像数据进行Albers投影坐标系转化,随后通过最临近法将空间分辨率重采样至500 m×500 m,并以湖北省行政区划矢量图为掩膜对上述影像进行裁剪,以得到尚未校正的湖北省夜间灯光影像。

NPP-VIIRS原始影像数据易受火光、极光、油气井等短暂光源干扰而形成背景噪声,需对其进行校正处理以提高后续分析的准确性。具体校正步骤为:第一步,利用河流湖泊等较大水域的平均DN值作为阈值对背景噪声进行校正;第二步,鉴于武汉市作为湖北省省会城市,其灯光DN值应为最大,因此此处通过武汉市主城区的最大DN值去除湖北省夜间灯光影像中的极亮孤立DN值;第三步,通过均值法将前两步校正处理后的月度影像合并成为相应年份的夜间灯光影像数据。校正后的湖北省2012年和2018年夜间灯光影像如图1所示。

图1 湖北省2012年和2018年夜间灯光影像

2 研究方法

2.1 夜间灯光总量指数

灯光指数是对城市综合经济发展状况的数值表现形式。某区域的灯光总量(总强度)一定程度上可以较好地表征该区域的灯光变化特征,可通过构建夜间灯光总量指数(TNLI,Total Night time Light Index)来表达,其公式[8]为:

(1)

式中:DNi为区域内每个栅格单元的像元值;n为区域内栅格的数目。

2.2 经济参量线性回归模型

鉴于线性回归模型较为常用且模拟精度相对较高[9],本文以2018年为截面,分别从经济、人口、交通运输、能源消耗和土地利用五个方面选取湖北省各市州地区生产总值(GDP)、常住人口(PPR)、客运量(PT)、全年用电量(PC)和城市建设用地面积(UCLA)五类社会经济指标,统一构建夜间灯光总量指数和各经济指标之间的线性回归模型关系,其公式如下:

L=a×TNLI+b

(2)

式中:L为社会经济参量;TNLI为区域内夜间灯光总量指数;a、b为回归模型参数。

3 结果与分析

3.1 夜间灯光区域时空分布特征

湖北省2012年和2018年夜间灯光总量空间分布见图2。由图2可以看出:2012-2018年,湖北省夜间灯光总量实现了大幅增长,年均增长率达20.2%,区域发展保持了较高的增长速度,综合实力不断提升。但由于历史和现实原因,区域内各城市间还存在发展不均衡的现象。2018年武汉市夜间灯光总量排名第一,宜昌市和襄阳市排名紧随其后,剩余14个城市的夜间灯光总量较低。其中:武汉、宜昌和襄阳三个城市的夜间灯光总量合计占到全省夜间灯光总量的56.95%,远超其余14个地市州夜间灯光总量之和。由此表明:目前湖北省夜间灯光总量呈现出“一主两副”的“中心—外围”发展态势,区域发展差异两极化现象严重,这与湖北省区域经济发展现状基本相似。

图2 湖北省2012年和2018年夜间灯光总量空间分布

3.2 夜间灯光数据与社会经济参量相关性

从2018年各社会经济参量与TNLI回归分析的拟合结果来看(如图3所示),湖北省地区生产总值(GDP)、常住人口(PPR)、全年用电量(PC)和城市建设用地面积(UCLA)四类社会经济参量均与夜间灯光总量呈现显著正相关性,其回归决定系数R2分别为0.970 9、0.702 9、0.933 1和0.973 3,表明经校正后的NPP-VIIRS夜间灯光数据在经济指标、人口指标、能源消耗指标和土地利用类型指标的模拟方面具有较好的一致性。而客运量(PT)与夜间灯光总量呈现极弱相关性,其回归决定系数R2仅为0.238,说明经校正后的NPP-VIIRS夜间灯光数据在交通运输指标方面的模拟性较差。

(a)GDP (b)PPR (c)PT

(d)PC (e)UCLA

进一步通过SPSS软件进行Pearson相关性分析,将夜间灯光总量指数(TNLI)作为因变量,地区生产总值(GDP)、常住人口(PPR)、客运量(PT)、全年用电量(PC)和城市建设用地面积(UCLA)五类社会经济指标作为自变量,其输出结果见表1。

从表1可以看出:Pearson相关性分析结果与线性回归分析的结果基本一致。TNLI与GDP、PPR、PC和UCLA之间的Pearson相关系数分别为0.985、0.838、0.966和0.987,双侧检验概率P值均为0<0.01,说明夜间灯光总量与地区生产总值、常住人口、全年用电量和城市建设用地面积具有较强的关联性,即夜间灯光数据与经济指标、人口指标、能源消耗指标和土地利用类型指标之间具有较强的关联性。而TNLI与PT之间的关联性较弱,Pearson相关系数仅为0.488,说明夜间灯光数据与交通运输指标的关联性较弱。

表1 夜间灯光总量与社会经济指标的Pearson相关系数

4 结论与讨论

本文基于影像采集、裁剪及校正后的NPP-VIIRS夜间灯光数据,分析了夜间灯光总量指数与5种社会经济参量的相关性,得出的主要结论如下:

(1)2012-2018年湖北省夜间灯光总量增幅较大且区域差异显著,区域夜间灯光总量空间分布呈现出“一主两副”的“中心—外围”发展态势。

(2)线性回归模型与Pearson相关性分析结果显示,夜间灯光总量指数(TNLI)与地区生产总值(GDP)、常住人口(PPR)、全年用电量(PC)和城市建设用地面积(UCLA)四类社会经济参量均呈现显著正相关性,与客运量(PT)呈现出弱相关性。说明经校正后的NPP-VIIRS夜间灯光数据在经济指标、人口指标、能源消耗指标和土地利用类型指标的模拟方面具有较好的一致性,而在交通运输指标方面的模拟性较差。

夜间灯光数据具备时效性和空间整体性优势,更能明晰一定时序上经济发展与社会经济参量之间的相关性,为社会经济的分区域不间断研究提供创新视角。但夜间灯光数据对社会经济统计指标的模拟不具备全面性,未来可进一步研究将DMSP/OLS和NPP-VIIRS两种夜间灯光数据类型进行合理结合的途径,整理出长时序、大尺度的夜间灯光数据集,对社会经济相关参量开展充分细致地估算,以充分探索夜间灯光数据与社会经济指标之间的深入关联机制。

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