我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距及演變的遙感分析

田彧瑋

（中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

0 引言

遙感具有重放周期短、覆蓋范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，在客觀地描述大區(qū)域物理現(xiàn)象方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，為研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展及差異演化提供了新的思路［1-2］。本研究開(kāi)展地理學(xué)視角下我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距及演變的遙感分析，協(xié)同遙感與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)開(kāi)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析，尋找區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡的演變規(guī)律，對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究、規(guī)劃、調(diào)控和政策制定等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 非遙感類數(shù)據(jù)

經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/），抽取1998—2013年7個(gè)年份作為研究對(duì)象，獲取中國(guó)省域（不包括港澳臺(tái)地區(qū)）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domes‐tic Product，GDP）。

1.2 遙感類數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局的國(guó)家地理數(shù)據(jù)中心，由美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì) 劃（Defense Meteorological Sate-llite Program，DMSP）搭載的普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS）傳感器獲取。本研究收集了1998—2013年的26期數(shù)據(jù)（F12 1998，F(xiàn)12 1999，F(xiàn)14 1997—F14 2003，F(xiàn)15 2000—F15 2007，F(xiàn)16 2004—F16 2009，F(xiàn)18 2010—F18 2013）。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

一般而言，某區(qū)域的平均燈光（燈光密度）強(qiáng)度可以反映該區(qū)域的燈光特征，可通過(guò)構(gòu)建區(qū)域平均夜間燈光指數(shù)（Average Nighttime Light Index，ANLI）來(lái)表征，計(jì)算公式為：

式中，DNi為區(qū)域內(nèi)每個(gè)柵格單元的像元輻射值；n為區(qū)域內(nèi)柵格數(shù)目，ANLI為某區(qū)域的平均夜間燈光指數(shù)。

參考張夢(mèng)琪等［3］的研究成果，對(duì)于從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局官網(wǎng)下載的5個(gè)傳感器（F12—F18）26期穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)，針對(duì)傳感器未進(jìn)行星上定標(biāo)、夜光數(shù)據(jù)DN值異常波動(dòng)及夜光數(shù)據(jù)飽和現(xiàn)象等問(wèn)題，本研究進(jìn)行了傳感器相互校正、不同傳感器相同年份校正和時(shí)間序列上的校正，得到一套長(zhǎng)時(shí)間序列中國(guó)區(qū)域夜光數(shù)據(jù)集。夜光數(shù)據(jù)校正主要工作流程如圖1所示。

圖1 夜光數(shù)據(jù)校正主要工作流程

2.2 回歸分析

對(duì)遙感數(shù)據(jù)與各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，驗(yàn)證遙感數(shù)據(jù)反演經(jīng)濟(jì)狀況的潛力?；貧w模型為：

2.3 融合算法

如果僅從夜光遙感數(shù)據(jù)或經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，很難從總體上正確把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度和格局，所以，本研究將夜光遙感數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)融合，得到新的指標(biāo)熔融指數(shù)（Fusion Index，F(xiàn)I），F(xiàn)I值中包括了夜光數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的信息，融合算法模型為：

本研究先通過(guò)因子分析（Factor Analysis）對(duì)AN‐LI和人均GDP兩個(gè)變量進(jìn)行降維處理，生成全新的主成分（信息覆蓋率均達(dá)89%），再利用最小二乘原則，對(duì)各年份主成分與ANLI值、人均GDP值進(jìn)行了二元線性回歸分析，回歸模型為：

通過(guò)回歸模型（4），求出各年份參數(shù)a，b，c均值，即為融合算法模型（3）的參數(shù)a，b，c。

2.4 聚類分析

全局空間自相關(guān)是研究相近或相鄰空間單元屬性的空間相關(guān)性，反映了屬性值在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)空間聚類或離散的總體趨勢(shì)［4］，算法為：

式中：I為莫蘭指數(shù)；xi，xj分別為變量在相鄰配對(duì)空間單元的取值（本研究中為中國(guó)省域FI值）；n取省域數(shù)目31；x省域FI的平均值；wi,j為兩個(gè)相鄰樣本點(diǎn)i和j的空間權(quán)重。

I值大于0表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間正相關(guān)性，即呈現(xiàn)全局視角下的空間聚類趨勢(shì)，其值越大，空間相關(guān)性越明顯；I值小于0則表示呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)性，即呈現(xiàn)全局視角下的空間離散趨勢(shì)，其值越小，空間差異越大；I值等于0，則表示數(shù)據(jù)分布呈隨機(jī)性。

本研究采用Z得分進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，在顯著性水平為0.05時(shí)，若Z得分超過(guò)1.96，表明數(shù)據(jù)在空間上呈現(xiàn)顯著性正相關(guān)，Z得分低于-1.96，表明呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)性，位于-1.96～1.96，表明不具有空間相關(guān)性。

3 研究結(jié)果與分析

3.1 夜光遙感數(shù)據(jù)校正參數(shù)與基于時(shí)間序列的中國(guó)省域ANLI值計(jì)算

對(duì)收集的夜光遙感數(shù)據(jù)分別進(jìn)行傳感器間校正、不同傳感器相同年份校正和時(shí)間序列上的校正，獲得了一套2010黑龍江省雞西市夜光數(shù)據(jù)集，如圖2所示，并提取出各年份中國(guó)省域ANLI值。

圖2 2010黑龍江省雞西市夜光遙感數(shù)據(jù)圖示例

3.2 驗(yàn)證遙感數(shù)據(jù)反演經(jīng)濟(jì)狀況的潛力

本研究利用最小二乘原則，對(duì)夜光數(shù)據(jù)燈光指數(shù)ANLI與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)人均GDP按省域進(jìn)行了回歸分析，回歸模型如圖3所示，參數(shù)如表1所示。

圖3 夜光數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)回歸模型示例

表1 夜光數(shù)據(jù)ANLI-經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)人均GDP回歸模型參數(shù)

從回歸模型參數(shù)中可以看出，中國(guó)省域ANLI與人均GDP擬合優(yōu)度R2在所抽取的7年數(shù)據(jù)中均值達(dá)到了0.801 90，表明ANLI與人均GDP之間存在強(qiáng)相關(guān)性，驗(yàn)證了夜光數(shù)據(jù)具有反演經(jīng)濟(jì)狀況的潛力。

3.3 夜光遙感-經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)融合算法

利用融合算法原理（3）和回歸模型式（4），求出了時(shí)間序列上的各年份主成分與ANLI和人均GDP的二元回歸關(guān)系，回歸模型參數(shù)如表2所示。

表2 主成分與ANLI、人均GDP回歸模型參數(shù)

由各年份回歸模型參數(shù)求得平均系數(shù)，a為0.070，b為0.513，c為-1.240。由此可得出夜光-經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)融合算法為：

3.4 全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)

根據(jù)遙感-經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)融合算法，基于中國(guó)各年份ANLI值和人均GDP，計(jì)算出一套全國(guó)省域融合指數(shù)FI。

根據(jù)時(shí)間序列制作中國(guó)區(qū)域省均FI值時(shí)序變化和中國(guó)東西部FI值差距時(shí)序演變圖（見(jiàn)圖4），可以看出，1998—2013年FI值各區(qū)域都在增加，且整體呈現(xiàn)由東部-中部-西部遞減的趨勢(shì)；中國(guó)經(jīng)濟(jì)格局出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)重心明顯向東部沿海地區(qū)傾斜的特征；全國(guó)經(jīng)濟(jì)除了總體增長(zhǎng)外，還表現(xiàn)出區(qū)域不協(xié)調(diào)特性；東部與中西部之間的差距愈演愈烈，但這種差距增長(zhǎng)速度得到了控制，更有減小的趨勢(shì)。

圖4 中國(guó)區(qū)域FI值時(shí)序演變

3.5 聚類分析

結(jié)合中國(guó)行政區(qū)劃矢量圖，在全國(guó)范圍視角下開(kāi)展FI值全局自相關(guān)分析，結(jié)果如表3所示，莫蘭指數(shù)和Z得分發(fā)展演變?nèi)鐖D5所示。

表3 全國(guó)范圍視角下全局自相關(guān)分析結(jié)果

圖5 莫蘭指數(shù)和Z得分發(fā)展演變

由圖5可知，Z得分每年都大于1.920，莫蘭指數(shù)每年都大于0.189，并且在1998—2010年逐年增大，表示我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩極化現(xiàn)象明顯，兩極差距逐年擴(kuò)大。在2010—2013年，指標(biāo)有所減小但仍處于高水平，表明在這3年間區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡問(wèn)題稍微緩解，但中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡依然明顯。

3.6 基于ANLI的人均GDP預(yù)測(cè)算法

結(jié)合表1，基于1998—2013年的7個(gè)年份省域ANLI與人均GDP的回歸模型，提取各個(gè)模型參數(shù)并求出均值，a=0.134 24，b=1.393 71，從而確定了反演模型的參數(shù)，得到最終反演模型為：

人均GDP=0.134 24×ANLI+1.393 71 （7）

4 結(jié)語(yǔ)

文章建立的ANLI和人均GDP回歸模型擬合優(yōu)度高，驗(yàn)證了夜光數(shù)據(jù)反演經(jīng)濟(jì)狀況的潛力，同時(shí)，基于遙感、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域交叉融合指標(biāo)開(kāi)展中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展演變分析，指標(biāo)信息涵蓋量提高，優(yōu)于單領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析。