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    基于夜間燈光數(shù)據(jù)的天山北坡城市群第二、三產(chǎn)業(yè)GDP空間化模擬

    2019-04-10 08:07:20阿孜古麗合尼阿里木江卡斯木
    應(yīng)用科學(xué)學(xué)報 2019年1期
    關(guān)鍵詞:山北坡格網(wǎng)城市群

    阿孜古麗合尼,高 倩,阿里木江卡斯木

    1.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院,烏魯木齊830054

    2.絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化發(fā)展研究中心,烏魯木齊830054

    隨著中國城市化進(jìn)程的不斷加速,城市化帶來的挑戰(zhàn)也越來越多,不同地區(qū)間的發(fā)展規(guī)律和模式突顯出越來越大的區(qū)域差異[1].國內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product,GDP)是衡量區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的重要人文統(tǒng)計數(shù)據(jù)之一,也是城市發(fā)展相關(guān)研究的一項重要指標(biāo)[2].為了科學(xué)地分析GDP 對自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)條件的作用,需要對自然環(huán)境數(shù)據(jù)與社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的采集處理與合理的統(tǒng)計分析.其中,自然環(huán)境數(shù)據(jù)如高程、土地利用、氣候、植被以及土壤等通常是柵格數(shù)據(jù),因而必須通過空間化建模的方式使得自然環(huán)境數(shù)據(jù)(柵格數(shù)據(jù))具有社會經(jīng)濟(jì)指向.實現(xiàn)集成分析,強(qiáng)化人文因素在人地系統(tǒng)中的作用研究,使得集成分析可以通過柵格化的自然環(huán)境數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)活動數(shù)據(jù)來實現(xiàn)[3].相比于GDP 統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),空間化后的GDP 密度值具有以下3個優(yōu)勢:1)1 km格網(wǎng)的GDP 密度值既可以反映統(tǒng)計區(qū)域的內(nèi)部GDP 差異,又能夠反映區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)空間分布特性;2)GDP 空間化結(jié)果包含地理空間信息,因而可以通過空間分析功能實現(xiàn)其應(yīng)用價值,如某區(qū)域發(fā)生地震災(zāi)害后可利用空間分析實時評估災(zāi)區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)損失;3)GDP 公里格網(wǎng)的密度值不受行政區(qū)域變更影響,可進(jìn)行長期持續(xù)的研究.遙感與地理信息系統(tǒng)技術(shù)可以為經(jīng)濟(jì)活動提供連續(xù)、獨立以及相對均勻的數(shù)據(jù)源[4-5].

    近年來,經(jīng)濟(jì)學(xué)家對社會經(jīng)濟(jì)空間化問題展開了深入研究.根據(jù)學(xué)者在大尺度空間的研究成果可以得出經(jīng)濟(jì)活動與夜間燈光分布之間呈現(xiàn)明顯相關(guān)性[6-9]以及夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)分析具有可行性[10-12]的結(jié)論.文獻(xiàn)[13]首次根據(jù)1996年和1997年的夜間燈光數(shù)據(jù)估算了全球各個國家的GDP 空間分布情況.文獻(xiàn)[14]編制了第一幅全球尺度的GDP 空間分布圖,但并未給出降尺度后的結(jié)果.文獻(xiàn)[15]采用全球夜間燈光數(shù)據(jù)驗證了中國經(jīng)濟(jì)增長以及GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)的真實性.受自然環(huán)境條件的限制,中國西部干旱地區(qū)的人類活動集中分布在有限的綠洲區(qū)域,縣域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)與人口要素分布極不均勻.要解決以行政單元為單位的傳統(tǒng)統(tǒng)計型資料空間表示與實際情況不符的問題,一個有效的辦法即是對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行格網(wǎng)化表達(dá).因為利用夜間燈光數(shù)據(jù)分析新疆天山北坡城市群GDP 空間化的研究較少,而通過土地利用數(shù)據(jù)研究新疆GDP 空間化的模擬較多,所以本文基于DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)區(qū)分產(chǎn)業(yè)建模的思路,采用回歸分析和相關(guān)分析方法與天山北坡城市群的第二、三產(chǎn)業(yè)GDP 數(shù)據(jù)回歸建模.

    區(qū)域性城市群中每個城市都占據(jù)著重要的地位,促使級別越高的城市及其所形成的區(qū)域與城市間能更好地構(gòu)成相對完善的有機(jī)整體.城市群(urban agglomerations)是指在特定的自然環(huán)境條件下,以1 個或2 個特大的城市為核心,基于便捷的綜合運輸網(wǎng)和現(xiàn)代化交通工具,借助高度發(fā)達(dá)的信息網(wǎng)絡(luò),使其周圍集聚3 個不同性質(zhì)、規(guī)模、類型城市的“集合體”[16].天山北坡城市群是國家“十三·五”期間推動建設(shè)的19 個城市群之一,是新疆連接西方、中亞與“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的重要窗口,既是重點建設(shè)的兩個邊疆地區(qū)城市群之一,又是“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”核心區(qū)城市群建設(shè)之一.當(dāng)前,此區(qū)域不僅是新疆城鎮(zhèn)化的主體區(qū),而且是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略核心區(qū).

    本文綜合分析了中國典型干旱區(qū)新疆天山北坡城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律和DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)與新疆天山北坡城市群GDP 的相關(guān)性.夜間燈光數(shù)據(jù)能較好地反映該區(qū)域GDP空間分布特征、應(yīng)用遙感和地理信息系統(tǒng)的空間集成技術(shù)、SPSS 軟件的分析功能以及經(jīng)濟(jì)學(xué)原理,實現(xiàn)了GDP 的空間化,構(gòu)建了適合于干旱區(qū)的GDP 空間模型,并在原有密度的基礎(chǔ)上進(jìn)行建模計算出每個柵格的GDP 密度值,得到了2002~2012年天山北坡城市群1 km×1 km 的GDP 密度分布圖,進(jìn)而反映出該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀.

    1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    天山北坡城市群分布在新疆準(zhǔn)噶爾盆地南緣、西北邊陲的天山北坡地區(qū),是絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶上的重要支撐點.“一帶一路”戰(zhàn)略不斷促進(jìn)天山北坡城市群的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展.新疆天山北坡城市群的核心城市由烏魯木齊市、昌吉市、石河子市、奎屯市、克拉瑪依市、阜康市、烏蘇市、瑪納斯縣、沙灣縣、呼圖壁縣等城市組成[17-19],如圖1所示.各縣市總土地面積約8.7×104km2.到2012年末,工業(yè)總產(chǎn)值達(dá)1 867 億元,城鎮(zhèn)人口為497.94 萬人,總?cè)丝跒?16.47 萬人,國內(nèi)生產(chǎn)總值為4 039 億元,分別占全疆65.5%、50.7%、23.1%、53.8%.天山北坡城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出相對延遲、產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)不完善、產(chǎn)業(yè)經(jīng)營規(guī)模較小、經(jīng)濟(jì)發(fā)展后勁較大等特點[20].西北干旱區(qū)特殊的自然條件造就了人類活動集聚在水土資源較為豐富的的綠洲的格局,因而所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益表現(xiàn)出更明顯的差異.隨著新疆經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及312 國道、北疆鐵路、高速公路等交通基礎(chǔ)設(shè)施的逐漸完善,天山北坡經(jīng)濟(jì)帶不僅成為新疆經(jīng)濟(jì)交通的主干道,而且已成為一種獨特的“臨路型”城市群.

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    研究所使用的數(shù)據(jù)主要包括:

    1)本文采用2002年和2012年的夜間燈光數(shù)據(jù),傳感器分別為F15 和F18.DN,像元灰度值范圍在0~63 之間,0 意味著沒有燈光,數(shù)值越大說明燈光亮度值越大.利用新疆天山北坡的矢量數(shù)據(jù)裁剪出夜間燈光數(shù)據(jù),并重采樣為1 km大小的柵格數(shù)據(jù),如圖2所示.DMSP/OLS燈光數(shù)據(jù)來源于美國國防氣象衛(wèi)星,衛(wèi)星同步運行軌道高度830 km,掃描帶寬3 000 km,回歸周期101 min,每天運行14 軌道,并以6 h為間隔監(jiān)控全球氣象信息.所有運行線掃描系統(tǒng)(operational linescan system,OLS)傳感器每日都可以獲得全球范圍內(nèi)的晝夜圖像,提供黎明、白晝、傍晚、夜晚4個時段的觀測數(shù)據(jù)[21].

    2) GDP 數(shù)據(jù)來源于新疆統(tǒng)計年鑒(2003年和2013年).從年鑒上采集了10 個縣市的GDP 數(shù)據(jù),運用上述數(shù)據(jù)建立回歸模型并估算結(jié)果.

    3)天山北坡各個區(qū)縣行政邊界(1:2 500 000)從中國基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站(http://linebreak gts.sbsm.gov.cn)提取.

    圖1 研究區(qū)示意圖Figure1 Map of study area

    圖2 2002年和2012年天山北坡城市群DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光衛(wèi)星數(shù)據(jù)Figure2 DMSP/OLS stable nighttime light satellite data for urban agglomeration in northern slope of Tianshan Mountains in 2002 and 2012

    1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1.3.1 DMSP/OLS 夜間燈光影像校正

    本文所用的校正方法可分為以下2 個步驟:

    步驟1數(shù)據(jù)自校正.從燈光數(shù)據(jù)來看,由于在第2年的DN像元值會存有上一年的DN像元值,采用ArcGIS軟件中的空間分析工具去除非穩(wěn)定DN像元.

    步驟2DMSP/OLS 數(shù)據(jù)輻射定標(biāo).DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)由平均燈光數(shù)據(jù)(average visible)、無云觀測頻數(shù)(cloud free coverage)、穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)(stable lights)在內(nèi)的3 種全年平均數(shù)據(jù)獲取,具有不同功能的傳感器探測機(jī)并隨時間推移與自身新陳代謝產(chǎn)生機(jī)能衰退,引起數(shù)據(jù)缺少可比性的后果,因此有必要進(jìn)行輻射定標(biāo).因為需要社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的區(qū)域作為樣本,所以雞西市被選為樣本區(qū)域,把最高燈光強(qiáng)度的F162007 期數(shù)據(jù)作為參考標(biāo)定數(shù)據(jù),根據(jù)式(1)構(gòu)建一元二次回歸模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自校正處理

    式中,DN 與DNc分別為校正前后的DN值,a、b、c為校正參數(shù).

    1.3.2 實際GDP

    名義GDP(nominal GDP)指用勞務(wù)和生產(chǎn)商品以當(dāng)年價格計算的所有最終產(chǎn)品的市場價格[22].因為統(tǒng)計年鑒中的GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)為名義GDP,并沒有考慮勞務(wù)價格和商品變化的影響,所以需要把名義GDP 轉(zhuǎn)化為實際GDP,即以各年的可比指數(shù)進(jìn)行計算

    式中,R為當(dāng)年實際GDP,Sq為當(dāng)年統(tǒng)計GDP,δ表示從作為對比基礎(chǔ)的日期算起到當(dāng)年的各年可比指數(shù).

    2 研究方法

    2.1 建立天山北坡城市群各縣市燈光指數(shù)

    將天山北坡城市群各縣市矢量邊界和夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析,分別算出區(qū)域內(nèi)的反映社會經(jīng)濟(jì)水平的常用燈光指數(shù)夜間燈光總強(qiáng)度、綜合燈光指數(shù)(compounded night light index,CNLI)、平均燈光強(qiáng)度和燈光面積比,分別用N、CNLI、I和S表示[23-24],即

    式中,DNi和ni分別表示行政單元內(nèi)第i級灰度像元值和像元數(shù),AN為燈光斑塊面積灰度值像元總數(shù),NL為最大灰度值對應(yīng)的數(shù),NL和AN分別代表行政單元內(nèi)在[DNmin、DNmax]區(qū)間的像元總數(shù)和所占面積,A為行政單元面積.

    2.2 建立GDP 空間化模型

    第一產(chǎn)業(yè)由農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)等產(chǎn)業(yè)部門組成,主要存在于農(nóng)村地區(qū).因為農(nóng)、林、牧、漁的燈光亮度極低,所以燈光指數(shù)關(guān)系、土地面積以及人口空間分布與燈光輻射亮度的相關(guān)性均很低.基于第一產(chǎn)業(yè)與夜間燈光相關(guān)度不大的事實,本文選取各縣市、第二產(chǎn)業(yè)GDP2和第三產(chǎn)業(yè)GDP3在SPSS 軟件中分析相關(guān)性,以GDP 空間化方法[25]處理5種燈光指數(shù)N、I、S、AN、CNLI 后獲得各產(chǎn)業(yè)燈光指數(shù)的相關(guān)系數(shù)R2,依次選擇與其相關(guān)性最大的燈光指數(shù)作為最佳燈光指數(shù),然后對天山北坡城市群的最佳燈光指數(shù)進(jìn)行回歸分析,其計算公式如下:

    式中,GDPi表示第二、三產(chǎn)業(yè),A0和Bi為回歸模型系數(shù),b為相關(guān)分析中選取的最佳夜間燈光指數(shù)的系數(shù),Qj分別為N、I、S、AN、CNLI.上述方法的整個技術(shù)流程如圖3所示.

    圖3 GDP 空間化的技術(shù)流程Figure3 Technical process of GDP spatialization

    3 GDP 空間化結(jié)果

    3.1 夜間燈光指數(shù)與GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的回歸模型建立

    把2002年與2012年的第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP 與兩年燈光指數(shù)N、I、S、AN、CNLI依次進(jìn)行線性回歸分析,結(jié)果顯示GDP2、GDP3與對照的相關(guān)性最大的最佳燈光指數(shù)為夜間燈光總強(qiáng)度.研究區(qū)夜間燈光總強(qiáng)度與GDP 回歸分析結(jié)果如圖4所示.

    為了模擬2002年和2012年各產(chǎn)業(yè)GDP 的空間分布,選擇兩個時期的國內(nèi)生產(chǎn)總值與燈光總強(qiáng)度N,并在SPSS 軟件中進(jìn)行回歸分析.從圖4所反映的2002年和2012年的夜間燈光總強(qiáng)度與各產(chǎn)業(yè)的GDP 關(guān)系來看,兩個時期夜間燈光指數(shù)與第二、三產(chǎn)業(yè)值具有明顯的相關(guān)性,第二產(chǎn)業(yè)的R2為0.75、0.83;第三產(chǎn)業(yè)的R2為0.86、0.87.模型擬合效果極佳說明夜間燈光數(shù)據(jù)可以較好地反映出GDP 空間分布.

    圖4 全區(qū)夜間燈光總強(qiáng)度與GDP 回歸分析結(jié)果Figure4 Regression analysis results for total intensity of nighttime lighting and GDP

    3.2 社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)格網(wǎng)化

    社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)格網(wǎng)化是社會科學(xué)研究與自然科學(xué)研究交叉、融合的關(guān)鍵過程之一[26].格網(wǎng)化的社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不但能夠更加接近實際并直觀反映現(xiàn)實,同時也為經(jīng)濟(jì)、自然和社會數(shù)據(jù)的融合提供了統(tǒng)一的空間基準(zhǔn).首先提取各年份DMSP/OLS 夜間燈光柵格數(shù)據(jù)的每個獨立格網(wǎng)面單元,然后根據(jù)GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)回歸模型中DN 值與社會經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)值的相關(guān)關(guān)系,將每格網(wǎng)面單元對應(yīng)的GDP 空間分布數(shù)量代入Python 程序進(jìn)行計算并賦值,實現(xiàn)研究區(qū)GDP 空間分布的格網(wǎng)化.數(shù)據(jù)格經(jīng)網(wǎng)化處理后,不僅使夜間燈光數(shù)據(jù)的原始像元屬性得以保留,而且也將GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)與1 km×1 km 格網(wǎng)面文件進(jìn)行了整合分析.

    3.3 GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的空間化

    3.3.1 GDP 密度圖的制作

    ArcGIS 10.3 軟件利用模型進(jìn)行空間化處理,將GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)按模型分配到每個像元,

    利用縣市GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為線性調(diào)整基準(zhǔn)來校正每個像元值,最后根據(jù)式(8)制作1 km×1 km 天山北坡城市群兩期第二、三產(chǎn)業(yè)GDP 密度圖,分別如圖5和6 所示.

    式中,GDP 表示使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到各縣市糾正后的GDP 密度,GDP模擬為每一個柵格的模擬GDP 密度值,GDP統(tǒng)計為該區(qū)縣統(tǒng)計GDP 值,GDP23為該區(qū)縣三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值預(yù)測值.

    圖5 模擬的天山北坡城市群第二產(chǎn)業(yè)GDP 密度變化分布圖Figure5 Distribution map of simulated GDP density of the second industry in northern slope of Tianshan Mountains urban agglomeration

    圖6 模擬的天山北坡城市群第三產(chǎn)業(yè)GDP 密度變化分布圖Figure6 Distribution map of simulated GDP density of tertiary industry in northern slope of Tianshan Mountains urban agglomeration

    3.3.2 GDP 空間分布狀況分析

    利用地理信息系統(tǒng)空間分析技術(shù)得到2002年和2012年的GDP 空間分布(圖5和6,圖例中不同年份相同顏色代表不同GDP 產(chǎn)值),分別反映了天山北坡城市群GDP 空間分布變化狀況.以研究區(qū)各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值的空間分布模擬圖(圖5)為例,兩期的第二產(chǎn)業(yè)空間分布具有沿著交通線分布在主要節(jié)點上焦距的特征.天山北坡公路、鐵路干線的樞紐城市如烏魯木齊市、克拉瑪依市、奎屯市、石河子市等便捷的交通使天山北坡城市群在發(fā)展建筑業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等行業(yè)上具有明顯的優(yōu)勢.如圖6所示,這兩時期的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值趨向是城市越從中心向外發(fā)散,城市規(guī)模越大,區(qū)域間的差異越大,單位面積上的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值越高[27].

    通過對比分析研究區(qū)2002年和2012年GDP 空間分布的模擬結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):在2002年,第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)GDP 密度低于20 萬元的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的84.78%、85.59%;GDP 密度在20 萬~40 萬元之間的區(qū)域分別占9.8%、9.58%;40 萬元以上的區(qū)域約占5.42%、4.83%;在2012年,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)GDP 密度低于80 萬元的區(qū)域分別占研究區(qū)總面積的76.54%、81.3%;GDP 密度在80 萬~160 萬元之間的區(qū)域分別為11.01%、9.43%;160 萬元以上的區(qū)域約為12.45%、9.27%.在2002~2012年期間,天山北坡城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速.要培育發(fā)展天山北坡城市群,必須著眼于西部大開放的戰(zhàn)略格局,其中新型工業(yè)化的克拉瑪依市是國家主要的石油石化基地,其第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP 總產(chǎn)值的比例較大.憑借獨有的資源稟賦和區(qū)位優(yōu)勢,烏魯木齊、石河子和克拉瑪依三市的人口不斷增加,從而帶來城市化水平逐年上升,促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展.由圖5和6 可知,第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的高值區(qū)主要集中在烏魯木齊-昌吉-石河子-奎屯-克拉瑪依一線,各縣市內(nèi)部GDP 密度由城市核心向周圍輻射遞減,建成區(qū)GDP 密度顯著高于城郊和農(nóng)村地區(qū).

    天山北坡城市群是絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶上發(fā)展基礎(chǔ)最好、經(jīng)濟(jì)實力最強(qiáng)、城鎮(zhèn)化水平最高的地區(qū).2002年,全區(qū)大力推進(jìn)工業(yè)生產(chǎn),逐步完善鐵路、公路等交通基礎(chǔ)設(shè)施,同時開始運營主要的交通線路.研究區(qū)的GDP 空間分布呈現(xiàn)出沿交通線發(fā)展布局,首府烏魯木齊市逐漸呈現(xiàn)兩個中心發(fā)展的趨向.至2012年,加快新型工業(yè)化進(jìn)程、推動新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、加快推動經(jīng)濟(jì)建設(shè)、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施與生態(tài)環(huán)境建設(shè)、使得天山北坡城市群各縣市的第二、三產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,各縣市GDP 水平均有明顯提高,GDP 的空間分布開始面狀擴(kuò)散,各城市中心也逐漸出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展趨勢.

    3.4 GDP 空間化結(jié)果檢驗

    由于驗證GDP 空間化精度缺少鄉(xiāng)鎮(zhèn)級別單元的行政邊界數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)的獲取比較困難.因此,本文嘗試分產(chǎn)業(yè)對其精度進(jìn)行檢驗,即利用各產(chǎn)業(yè)GDP 空間分布格網(wǎng)單元中的模擬值與實際值進(jìn)行對比分析,以便驗證統(tǒng)計型經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間化精度.

    表1對比了天山北坡城市群第二、三產(chǎn)業(yè)GDP 統(tǒng)計值與模擬值結(jié)果,可以看出研究區(qū)域在兩個時期內(nèi)的GDP 模擬效果較好,其統(tǒng)計值與模擬值之間的相對誤差均在0.1%以內(nèi),驗證了本文中的GDP 空間分布模擬的可靠性以及第二、三產(chǎn)業(yè)模擬的合理性.

    4 結(jié) 語

    DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)易于獲取,能夠在一定程度上反映各縣市經(jīng)濟(jì)和第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的空間分布情況.目前,基于DMSP/OLS 數(shù)據(jù)對新疆GDP 空間化的研究相對較少,本文在新世紀(jì)全面推動“一帶一路”建設(shè)的環(huán)境下以新疆天山北坡城市群為研究區(qū),基于2002年和2012年的GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)及其夜間燈光數(shù)據(jù)并借助GIS 分兩期構(gòu)建GDP 密度模型,最終建立了2002年和2012年的天山北坡城市群1 km×1 km GDP 密度圖.

    表1 天山北坡城市群GDP 模擬結(jié)果分產(chǎn)業(yè)精度驗證Table1 Accuracy verification by industrial of GDP simulation results for urban agglomeration in northern slope of Tianshan Mountains

    研究區(qū)各縣市2002年和2012年GDP 數(shù)據(jù)的空間化模擬結(jié)果準(zhǔn)確性較高,與統(tǒng)計值相比誤差均小于0.1%.第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及GDP 的空間分布模擬比較真實地印證了天山北坡城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征,通過兩期的GDP 空間化模擬結(jié)果直觀地展現(xiàn)出區(qū)域經(jīng)濟(jì)與動態(tài)發(fā)展過程,同時更好地突出了建成區(qū)以及建成區(qū)內(nèi)部與周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)差異.本文挖掘了DMSP/OLS 夜間燈光數(shù)據(jù)與天山北坡城市群GDP 空間分布的潛在規(guī)律,為天山北坡城市群GDP 研究提供了一種新的技術(shù)方法.夜間燈光數(shù)據(jù)的GDP 密度分布圖可以反映GDP 在每一個像元的值,消除了平均分配GDP 所產(chǎn)生的邊界不連續(xù)問題,更加清晰真實地反映了GDP 分布特征與GDP 分布規(guī)律,對研究區(qū)內(nèi)的宏觀經(jīng)濟(jì)規(guī)劃具有一定的參考價值并且豐富了中國城市群經(jīng)濟(jì)動態(tài)變化的研究.

    本文證實了利用DMSP/OLS 反演新疆天山北坡城市群第二、三產(chǎn)業(yè)GDP 分布空間化模擬是可行而可靠的,但考慮到影響社會經(jīng)濟(jì)空間分布的因素較為復(fù)雜,后期還需一定數(shù)量的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級數(shù)據(jù)來檢驗GDP 數(shù)據(jù)空間化精度,因而夜間燈光數(shù)據(jù)的GDP 分布空間化在微觀尺度的充分性校驗亟待進(jìn)一步探討.建立更加精準(zhǔn)、可操作性更強(qiáng)的結(jié)果檢驗標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)一步強(qiáng)化GDP 統(tǒng)計數(shù)據(jù)空間化的實用性是今后研究的內(nèi)容之一.

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