基于遥感的福建省GDP统计数据空间化

(浙江师范大学地理与环境科学学院 浙江 金华 321004)

国内生产总值(GDP，Gross Domestic Product)是衡量一个地区经济状况的重要标准。因此，实现GDP数据空间化在当下经济研究中具有重大意义。统计数据空间化[1-4]是利用夜间灯光影像结合GDP统计数据构建GDP值在空间上分布的过程，其本质是在一定的区域内建立连续分布的统计数据。GDP统计数据空间化将GDP以空间分布形式通过Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)搭载的Operational Linescan System传感器获取。DMSP/OLS数据覆盖面积广、数据获取方便、对光源敏感度高等特点[5]。该数据早期多用于气象监测，近年来国内外学者将其运用于城市化空间扩展的动态评价[6,7-8]，人口密度监测[6,10]，生态效益评价[11,12]，土地利用调查[13]。通过空间分布图可以更好的体现GDP空间分布状态，为政府的长远规划，制定合理决策，提供科学依据，促进其科学发展。

一、研究区域和数据来源

该文以福建省为研究对象。并选取福建省2010年DMSP/OLS的夜间灯光数据。此外，还包括福建省2011年所发布的福建省统计年鉴所公布的2010年福建省各地区的GDP总值以及一、二、三产业的GDP值。

二、GDP的空间化建模

(一)区级灯光指数计算

灯光指数CNLI[2,14]即在一定区域范围内灯光强度值(I)同有灯光区域面积与研究范围面积的比(S)的乘积其公式为：

CNLI=I×S

(1)

(2)

S=AreaN/Area

(3)

式中：DNM为最大可能灰度值(福建省影像最大取值为63)，DNi表示区域内第i级像元灰度值,ni研究区域中同一灰度值像元总的数量之和，p为进行校正后的阈值，NL、Arean分别为研究范围内达到要求的DNM≥DN≥P的像元和值和占据的总面积，Area是研究范围的面积。

根据上述公式计算则分别求得福建省九个地区市的夜间灯光指数CNLI,灯光相对强度指数I，灯光面积相对比值S。

表1 2010年福建省各地区I,S,CNLI统计值

(二)灯光指数与GDP数据回归模型建立

通过上述简要计算可得出不同区域范围内的灯光数据同不同产业值之间的相关性。同时计算出小尺度区域范围内的GDP总、GDP1、GDP2、GDP工、GDP3该五者同本研究区域夜间灯光强度的相关系数。排除不同产业之间误差最大的灯光指数，选取最为适宜的指数，同时建立回归模型。对福建省各地区进行回归分析得出以下的模型：

GDPi=PO+RI*(b*Qj)

(4)

式中：GDPi表示GDP总、GDP1、GDP2、GDP工和GDP3。PO及RI为上述所得的模型系数值，b为上述比较分析中联系性最强的灯光指数的分析系数，Qj可取I、S或CNLI其中最为适宜的值。

(三)GDP密度图的制作

依据模型把福建省GDP统计数据进行计算结合到每个像元，利用福建省各地区的GDP统计数据结合到公式中进行校正像元值(式(5))，最后制作得到福建2010年GDP水平连续分布空间密度图。

GDPz=GDPi*(GDPt/GDPall)

(5)

式中：GDPz为使用统计数据按地区纠正后的GDP密度，GDPi为预测研究区域的GDP密度，GDPt为该地区精确统计GDP，GDPall为该地区对未来预测GDP。

图2主要为福建省各地区市GDP密度分布图：从分布图中不难看出福建省厦门地区、泉州地区、福州地区三地区的沿海部分及莆田地区的沿海大部分已形成一条经济线，且该经济线的GDP在福建省总GDP中占比基本大于68%，该经济线的经济密度基本大于350万元/km2；在南平地区、三明地区、龙岩地区、宁德地区的市辖区经济密度在300万元/km2左右。

图2 GDP空间分布状况分析

三、GDP空间化结果精度检验

运用GDP密度图计算出预测GDP总值同现有GDP总产值进行对比比较，运用Excel软件计算得出两者的相关性，检验GDP密度图的准确性。

图3(a)中GDP模拟值与统计值的曲线大体相符，厦门市、龙岩地区、莆田地区、宁德地区的模拟值与统计值较近似，漳州地区、福州地区、南平地区误差较大。

图3(b)中GDP模拟值与统计值之间的误差较小，相关系数较高，可以说福建省的夜间灯光强度与福建省各地区的统计数据之间有明显的联系性，相关系数R2达0.97285，故不难发现夜间灯光数据可以用于小尺度区域的社会经济统计数据研究。

图3 GDP模拟值检验

四、结论与讨论

通过地区的小区域尺度灯光指数与GDP总值的相关分析发现:福建省各地区的GDP密度分布状况同灯光强度存在极高的联系性，可展现福建省GDP空间发展的差异及各地区发展的差距。此外，本文还建立了直接利用DMSP/OLS灯光指数计算得出GDP的模拟值，同时统计值同模拟值线性相关性高达0.97825。

通过2010年福建省的GDP密度分布图发现：福建省经济发展水平具有空间不平衡性,呈现出东高西低,逐渐减小的格局。GDP空间化可在极大程度上弥补数据统计带来的缺陷但是又由于灯光数据自身的不足及工作量的问题必然会造成某些的缺陷。不足之处如：

(1)数据自身由于自身的属性特点的不足，对自然界中如森林火灾，闪电等光源极易被影像捕捉且难以识别，对GDP的空间化建模造成一定偏差.

(2)此外，在福建的东部沿海部分地区例如厦门市由于自身经济发展速度快，灯光强度渐趋于饱和，但由于其经济已发生转型易产生偏差。闽内部山区又由于农业及旅游业产值比重较大灯光较弱，难以为影像捕捉也易造成一定误差。