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    基于GIS和DMSP/OLS數(shù)據(jù)的重慶市2000—2012年GDP時空分布變化

    2016-12-22 08:04:25陳虹伊
    重慶第二師范學院學報 2016年6期
    關鍵詞:燈光重慶市密度

    朱 慧,李 軍,2,陳虹伊

    (1. 重慶師范大學 地理與旅游學院,重慶 400047;2. 重慶市高校GIS應用研究重點實驗室,重慶 400047)

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    基于GIS和DMSP/OLS數(shù)據(jù)的重慶市2000—2012年GDP時空分布變化

    朱 慧1,李 軍1,2,陳虹伊1

    (1. 重慶師范大學 地理與旅游學院,重慶 400047;2. 重慶市高校GIS應用研究重點實驗室,重慶 400047)

    重慶市直轄后自2000年經(jīng)濟發(fā)展步入正軌,其GDP時空分布變化具有很高的研究價值。而GDP作為公認的衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的最佳指標,多以行政單元的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為載體呈現(xiàn),難以進行經(jīng)濟空間格局及發(fā)展變化方面的研究。本文以DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)為基礎,對2000—2012年重慶市GDP進行空間化研究。將真實GDP與燈光指數(shù)I、S、CNLI進行相關分析,第二產(chǎn)業(yè)GDP的相關系數(shù)在0.883~0.977之間,第三產(chǎn)業(yè)GDP的相關系數(shù)在0.827~0.946之間,第二、三產(chǎn)業(yè)GDP和的相關系數(shù)在0.861~0.970之間,總GDP的相關系數(shù)在0.849~0.966之間。經(jīng)綜合分析選擇指數(shù)I與總GDP回歸分析后得到模型,通過ArcGIS空間分析得到2000—2012年1km×1km的GDP密度圖。結果表明:多年GDP密度渝西高于渝東北,渝東南最低,其中整個渝中區(qū)平均GDP大于1000萬/ha。以主城地區(qū)與萬州區(qū)為兩大經(jīng)濟增長極帶動經(jīng)濟發(fā)展,GDP增長呈現(xiàn)出主城九區(qū)>城市發(fā)展新區(qū)>渝東北>渝東南的格局,其中沙坪壩西部大學城地區(qū)平均GDP增長率最快,達125%以上。

    DMSP/OLS;夜間燈光數(shù)據(jù);GDP;重慶

    國內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product)常被公認為衡量國家經(jīng)濟狀況的最佳指標,它不但可反映該國的經(jīng)濟表現(xiàn),更可以反映該國的綜合實力。然而傳統(tǒng)的以行政單元為載體的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法顯示區(qū)域內(nèi)部的差異,多年統(tǒng)計數(shù)據(jù)也無法直觀地顯示經(jīng)濟布局的動態(tài)發(fā)展特征[1-3]。GIS、RS 技術在GDP空間化的應用可以改變信息的表達方式,將信息以空間為載體呈現(xiàn)出來,彌補統(tǒng)計數(shù)據(jù)在區(qū)域內(nèi)均質化的弊端,將統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布于地理空間網(wǎng)格中,呈現(xiàn)GDP密度值的分布,應用相關經(jīng)濟學知識去除通貨膨脹,連續(xù)的多年GDP密度空間分布,可以直觀地顯示研究時間段內(nèi)經(jīng)濟拓展變化的空間格局[4-5]。

    近年來,GDP空間化技術不斷發(fā)展,可歸納為三類:第一,土地利用類型數(shù)據(jù)模擬。如易玲在基于GIS技術的GDP空間化處理方法中土地利用模擬GDP綜合對比采用人口密度模擬GDP結果,提出土地利用空間化的模擬效果較好[6]。第二,基于要素權重模擬。如黃瑩在進行新疆天山北坡干旱區(qū)GDP時空模擬時,基于土地利用采用面積權重法擬合第一產(chǎn)業(yè);引入道路信息與第二產(chǎn)業(yè)建立模型;以城鎮(zhèn)規(guī)模為基礎,建立第三產(chǎn)業(yè)的距離衰減加冪指數(shù)模型綜合三產(chǎn)業(yè)得到GDP模擬結果[7]。第三,遙感影像像元反演。如Elvidge等提出DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)有很好的對數(shù)關系,可實現(xiàn)城鎮(zhèn)建成區(qū)面積的提取,人口密度、電力消耗、GDP空間化等并進行了一系列研究,為DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)模擬GDP密度奠定了基礎[8-9]。此后,國內(nèi)學者對全國31個省級行政區(qū)分區(qū)提取夜間燈光指數(shù),分產(chǎn)業(yè)與夜間燈光指數(shù)建模提出夜間燈光指數(shù)對第二、三產(chǎn)業(yè)有很好的擬合精度,并在此基礎上進行了傳統(tǒng)的分區(qū)統(tǒng)計GDP、土地利用數(shù)據(jù)建模以及利用燈光數(shù)據(jù)進行GDP空間化的對比分析,提出利用燈光數(shù)據(jù)模擬GDP可更準確地反映GDP密度分布趨勢和城區(qū)的GDP密度差異[10]。后有學者利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù),建立了適用于廣西壯族自治區(qū)的省域尺度的GDP空間化模型[11]。

    重慶市是我國四大直轄市之一,自1997年直轄以來,市內(nèi)行政區(qū)劃做了多次調(diào)整,五大功能區(qū)規(guī)劃實施對經(jīng)濟發(fā)展及分布均有影響,政府倡導各地區(qū)因地制宜發(fā)揮自身優(yōu)勢,國家“一帶一路”戰(zhàn)略確定重慶為中西部對外開放和開發(fā)的高地,使重慶經(jīng)濟得到快速發(fā)展。而重慶市在直轄初期經(jīng)濟基底薄弱、國企改革負擔重等因素限制其經(jīng)濟發(fā)展[12],故本文未選擇1997年為研究初始時間,而是選取從2000到2012年的13年為研究時間。對重慶市13年間GDP進行空間化及其分析空間變化,可以直觀地研究GDP布局及其拓展變化,盡管目前已經(jīng)有很多研究成果,但關于省域尺度長時間序列的空間布局研究相對缺乏,本研究利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù),針對重慶直轄后經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進的區(qū)域進行橫向的對比分析與立體的歸納總結,全方位了解重慶市經(jīng)濟時空發(fā)展情況。

    基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的漸變性特征反演GDP空間的布局的方式,遙感影像數(shù)據(jù)便于獲取,更適合長研究時間段內(nèi)GDP空間布局變化分析的研究[13-14]。已有的研究表明,夜間燈光數(shù)據(jù)能很好地反映某地區(qū)GDP水平,本研究為省級行政區(qū)域GDP空間化及其長時間序列范圍內(nèi)發(fā)展變化,利用GIS技術、SPSS分析功能以及經(jīng)濟學原理,針對重慶從2000年經(jīng)濟飛速發(fā)展的特殊情況,建立夜間燈光數(shù)據(jù)與區(qū)縣GDP關系模型,以密度為基礎進行建模計算得到每個柵格的GDP密度值,生成重慶市2000—2012年1km×1km的GDP密度分布圖。

    一、數(shù)據(jù)來源

    (一)夜間燈光數(shù)據(jù)

    夜間燈光數(shù)據(jù)是由美國國防氣象衛(wèi)星計劃衛(wèi)星(DMSP)搭載于線性掃描業(yè)務系統(tǒng)(OLS)傳感器的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)(http:∥ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html)。該數(shù)據(jù)獲取方便且數(shù)據(jù)量小,便于長時間序列研究[15-16]。

    DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)目前有自1992年到2013年共6個傳感器共34幅影像,本文根據(jù)研究時間選取2000—2012年的13年的非輻射定標夜間燈光強度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)選取情況如表1。根據(jù)研究區(qū)選用適用于中國的Asia_Lambert_Conformal_Conic投影坐標,轉換DMSP/OLS的數(shù)據(jù)坐標。采用ArcGIS空間分析模塊利用重慶市邊界矢量數(shù)據(jù)為掩膜進行裁剪,考慮到重慶市行政區(qū)劃的變化的特殊性,掩膜裁剪時分年份采取相對應的行政矢量邊界,得到重慶地區(qū)13年間逐年的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)集,并重采樣為1km×1km分辨率。

    表1 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)選取明細

    (二)經(jīng)濟數(shù)據(jù)

    本研究使用的GDP數(shù)據(jù)來源于重慶市2000—2012年的統(tǒng)計年鑒,該GDP數(shù)據(jù)為名義GDP,未消除通貨膨脹影響,各年之間數(shù)據(jù)可比性不強,運用經(jīng)濟學原理以2000年為基期將不同年份名義GDP數(shù)據(jù)處理為實際GDP。

    (三)數(shù)據(jù)預處理

    1.DMSP/OLS影像矯正

    數(shù)據(jù)自矯正。燈光數(shù)據(jù)上一年DN像元值應存在于下一年DN像元值內(nèi),由此利用ArcGIS中的空間分析工具,對非穩(wěn)定DN像元進行剔除。

    DMSP/OLS數(shù)據(jù)輻射定標。DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)由多衛(wèi)星獲取,其傳感器性能不同且隨時間推移傳感器自身的新陳代謝,導致傳感器探測性能衰退,獲取數(shù)據(jù)缺乏可比性,需要進行輻射定標[17]。選取社會經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)定的黑龍江雞西市為樣本區(qū),因F162007期數(shù)據(jù)累積燈光強度最高,故作為標參考標定數(shù)據(jù),根據(jù)公式(1)建立一元二次回歸模型對數(shù)據(jù)進行空間自矯正[18]。

    DNC=a×DN2+b×DN+c

    (1)

    式中,DNC為矯正后DN值,DN為矯正前DN值,a、b、c為矯正參數(shù)。

    2.實際GDP

    名義GDP(Nominal GDP)也稱貨幣GDP,是用生產(chǎn)物品和勞務的當年價格計算的全部最終產(chǎn)品的市場價值[19]??紤]到統(tǒng)計年鑒中的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)為名義GDP,并沒有考慮物品及勞務價格變動的影響,需將名義GDP轉化為真實GDP??紤]到2011年雙橋區(qū)與萬盛區(qū)分別劃入大足與綦江,擴大后的大足與綦江2011年后的實際GDP計算采用2011年前各年的可比指數(shù)進行計算:

    GDPactual=GDPsta∏ δ

    (2)

    式中,GDPactual為當年真實GDP,GDPsta為當年統(tǒng)計GDP,δ為基期算起到當年的各年可比指數(shù)。

    三、研究方法

    (一)建立重慶市各區(qū)縣燈光指數(shù)

    將重慶市各區(qū)縣矢量邊界與夜間燈光數(shù)據(jù)進行疊加分析,分別計算出區(qū)域內(nèi)燈光指數(shù)I、S、CNLI,其中I為區(qū)域內(nèi)平均燈光強度,S為燈光面積占區(qū)域總面積的比,CNLI為I與S的乘積[20-22],即

    (3)

    (4)

    CNLI=I×S

    (5)

    式中,DNi表示區(qū)域內(nèi)第i級像元灰度值,ni為區(qū)域內(nèi)該灰度像元總數(shù),P為去除誤差的閾值,DNM為最大可能灰度值,該數(shù)據(jù)最大灰度值為63,NL、AreaN分別為區(qū)域內(nèi)滿足條件DNM≥DN≥P的像元總數(shù)和占據(jù)的總面積,Area為整個區(qū)域面積。

    (二)建立GDP空間化模型

    GDP與燈光指數(shù)的對數(shù)關系明顯。本文借鑒相關研究方法[23],將三種燈光指數(shù)I、S、CNLI與GDP1、GDP2、GDP2+3、GDP3以及總GDP密度取對數(shù)在SPSS平臺中進行回歸分析,并建立模型:

    ln(GDP)=a+ln(index)

    (6)

    由公式(6)變形得到公式(7):

    GDP=exp(a)×(index)b

    (7)

    式中,a為常數(shù)項,b為相關系數(shù),index為I、S、CNLI中與GDP數(shù)據(jù)相關性最強的燈光指數(shù)。

    (三) GDP空間化的技術流程

    圖1 GDP空間化的技術流程

    四、GDP空間化過程及結果分析

    (一)GDP空間化的建模過程

    將2000—2012年分區(qū)燈光指數(shù)I、S、CNLI與13年總GDP、第一產(chǎn)業(yè)GDP、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP以及第二、三產(chǎn)業(yè)GDP和分別取對數(shù)后進行相關分析,相關系數(shù)見圖2。

    由圖2可見,第一產(chǎn)業(yè)GDP與燈光指數(shù)關系均較差,相關系數(shù)R在0.515到0.761之間,第二產(chǎn)業(yè)GDP與三種燈光指數(shù)的相關系數(shù)很高,在0.883到0.977之間,第三產(chǎn)業(yè)GDP與三種燈光指數(shù)的相關關系在0.827到0.946之間,第二、三產(chǎn)業(yè)GDP和與三種燈光指數(shù)相關關系在0.861到0.970之間,總GDP與三種燈光指數(shù)的相關系數(shù)在0.849到0.966之間。除第一產(chǎn)業(yè)與夜間燈光指數(shù)的相關性較弱,第二、三產(chǎn)業(yè)均較強,表明夜間燈光數(shù)據(jù)可以很好地模擬第二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè),第二、三產(chǎn)業(yè)和以及總GDP。且三個燈光指數(shù)中I指數(shù)與總GDP的相關關系最高,其次為CNLI,相關關系最差的為S。

    圖2 2000—2012年燈光指數(shù)與GDP相關系數(shù)

    本研究模擬2000—2012年總GDP的空間分布,選用13年間總GDP與該年燈光指數(shù)I,在SPSS軟件中進行回歸分析,并建立模型。

    由表2可知,13年間GDP空間模型的擬合優(yōu)度R值均很大,在0.949以上,2002年達到最大值0.966,13年顯著性標志Sig.值均小于0.001,極顯著,模型擬合效果極佳說明DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)可以很好地反映GDP空間分布。

    表2 2000—2012年GDP空間化模型

    其中P、β分別為GDP密度和I的Ln值

    (二)檢驗與矯正

    1.誤差分析

    利用統(tǒng)一回歸模型模擬38個區(qū)縣的GDP必然會有誤差,用LnGDP密度真實值減去模擬值得到每年各區(qū)縣誤差。

    圖3 2000—2012年各區(qū)縣LnGDP平均誤差

    由圖3中可知,大部分地區(qū)誤差控制在-0.45到0.45之間,總體模擬誤差較小,渝中、合川、城口誤差大于0.45,其燈光無法真實反映該地區(qū)GDP水平,導致模擬值大于真實值。渝北、璧山誤差小于-0.45,表明其兩區(qū)燈光強度高于其GDP水平。

    2.GDP線性校正

    在ArcGIS中利用模型進行空間化,根據(jù)公式(7)將GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布到空間柵格中,利用區(qū)縣的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行線性校正,將GDP誤差限制于區(qū)縣范圍內(nèi),具體公式如下:

    GDP=GDPm×(GDPs/GDPall)

    (8)

    式中,GDP為線性校正后GDP密度,GDPm為模擬GDP密度值,GDPs為該區(qū)縣統(tǒng)計GDP值,GDPall為該區(qū)縣預測GDP值。得到2000年到2012年GDP密度空間分布,由于篇幅限制此處只列舉2000、2004、2008、2012年結果,見圖4所示。

    圖4 2000年、2004年、2008年和2012年GDP密度分布圖

    (三)GDP密度時空分析

    1.空間布局

    基于2000—2012年模型利用GIS空間分析技術得到13年平均GDP密度分布圖5,反映13年平均GDP密度分布狀況。

    總體分布格局為:渝西高于渝東北,渝東南最低,并以主城九區(qū)為聚集中心向四周擴散。具體來說,渝西范圍內(nèi):渝中區(qū)為13年平均GDP密度最高地區(qū),大于1000萬/ha;其次平均GDP密度大于100萬/ha,大致分布于除渝中以外的都市功能核心區(qū)及合川、江津的城區(qū)的中心地帶;都市功能拓展區(qū)及城市發(fā)展新區(qū)平均GDP密度大于50萬/ha,大致分布于沙坪壩南部、渝北西南部、江北中部、南岸中部、巴南區(qū)西北部以及各區(qū)縣的建成區(qū)所在地。渝東北生態(tài)涵養(yǎng)發(fā)展區(qū)總體呈現(xiàn)以萬州為主導各區(qū)縣珠串狀發(fā)展的特點。平均GDP密度大于100萬/ha的地區(qū)僅有萬州城區(qū)中心地帶;其次為開縣、云陽、梁平、墊江、豐都、忠縣、奉節(jié)的城區(qū)中心地帶平均GDP密度大于50萬/ha;平均GDP密度大于10萬/ha的地區(qū)分布于石柱、巫山、巫溪、城口的城區(qū)中心地帶以及渝東北其他區(qū)縣城區(qū)外圍大部。渝東南生態(tài)保護發(fā)展區(qū),僅黔江的城區(qū)中心地帶平均GDP密度大于50萬/ha,平均GDP密度大于30萬/ha的地區(qū)大致分布于秀山、彭水、武隆的城區(qū)中心地帶及黔江城區(qū)外圍;平均GDP密度大于30萬/ha的地區(qū)大致分布于各區(qū)縣城區(qū)外圍地區(qū)。

    圖5 重慶市13年平均GDP密度

    2.經(jīng)濟增長特征

    經(jīng)濟增長率的計算公式為

    (9)

    式中γ為GDP增長率,Ee為報告期水平,Es為基期水平,e和s分別為報告年份和基期年份。

    根據(jù)經(jīng)濟學原理,GDP增長率用來分析2000年到2012年的GDP增長狀態(tài),得到自2000年到2012年的平均GDP增長率(見圖6)。

    圖6 重慶市13年平均GDP密度增長率

    由圖6可知,主城地區(qū)與萬州區(qū)為兩大經(jīng)濟增長極并帶動經(jīng)濟發(fā)展。經(jīng)濟增長情況為,主城九區(qū)>城市發(fā)展新區(qū)>渝東北>渝東南,且主要分布于各區(qū)縣城區(qū)所在地周邊。具體來說,主城九區(qū)GDP增長率大部分地區(qū)均為100%以上,其中由于2003年沙坪壩區(qū)西部開始大學城建設,該地區(qū)13年的GDP增長率最快,達125%以上;其次為沙坪壩西部、渝北西南部、江北大部及南岸中部地區(qū),13年的GDP平均增長率為120%到125%;環(huán)都市功能核心區(qū)連片地帶13年平均GDP增長率在110%至120%之間。城市發(fā)展新區(qū)最高經(jīng)濟增長率分布于永川區(qū)內(nèi),2006年永川撤市改區(qū),政府投入增多,使永川部分地區(qū)GDP增長大于120%;其次為榮昌、涪陵、長壽、大足、銅梁及合川部分地區(qū)的最高GDP增長率為115%至120%之間;其他地區(qū)最高GDP增長率為100%至110%。渝東北地區(qū)經(jīng)濟增長率達125%以上的區(qū)域分布于萬州江南新區(qū)的核心部位,增長率在120%以上地區(qū)分布于萬州區(qū)江南新區(qū);開縣、奉節(jié)、梁平、墊江、豐都等地城區(qū)所在地經(jīng)濟增長率最高,在115%至120%之間;其余縣增長率最高在110%至115%之間。渝東南地區(qū)僅黔江、武隆小部分地區(qū)增長率達到110%以上,其余縣增長率則多在100%至110%之間。

    五、結語

    以GIS為研究手段,通過重慶市2000—2012年的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)及夜間燈光數(shù)據(jù),分年構建GDP密度模型,建立重慶市2000—2012年的GDP密度圖。利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)進行GDP空間化消除行政單元內(nèi)分布均值化的弊端以便真實反映GDP的分布,長時間序列的GDP空間化研究,真實地呈現(xiàn)GDP變化的空間布局與程度。夜間燈光數(shù)據(jù)便于獲取適合長時間序列GDP空間化研究,估算結果可以較好地研究重慶市GDP時空變化,但整個模型的精細定量化研究不足,可進行深入研究。

    一方面,夜間燈光數(shù)據(jù)對總GDP及第二、三產(chǎn)業(yè)GDP相關性較好,與第一產(chǎn)業(yè)的相關性較低??梢砸胪恋乩脭?shù)據(jù)分耕、林、草、水域分別對第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)、林、牧、漁業(yè)GDP進行細致模擬,以提高以第一產(chǎn)業(yè)為主的農(nóng)村地區(qū)GDP空間化精度。另一方面,由模型誤差分析過程可知,經(jīng)濟發(fā)展極好或者極差的地區(qū)的誤差均比較大。下一步研究以鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)為基礎,提高模型適應性,建立適合各區(qū)的模擬水平更高的模型。

    綜上所述,利用夜間燈光指數(shù)與經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立回歸模型從而實現(xiàn)重慶市GDP的空間化以研究多年區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展變化具有一定的意義,值得下一步引入細致的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)據(jù)及土地利用數(shù)據(jù)進行更為精細的定量化研究。

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    [責任編輯 劉江南]

    2016-06-16

    朱慧(1991— ),河北邯鄲人,碩士研究生,研究方向:地圖學與地理信息系統(tǒng)。通訊作者:李軍,副研究員。

    F129.9

    A

    1008-6390(2016)06-0159-07

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