基于夜光遥感灯光指数的疫情期湖北经济指标分析

2023-12-10 14:12兰琰茜吴颖丹赵辛月郭依蓓邵洋琳
湖北工业大学学报 2023年2期
关键词:相关性分析新冠肺炎疫情

兰琰茜 吴颖丹 赵辛月 郭依蓓 邵洋琳

[收稿日期]2022-0404

[基金项目]教育厅科研项目(19Q062)

[第一作者]兰琰茜(1996-),女,湖南湘西人,湖北工业大学硕士研究生,研究专业为电子信息

[通信作者]吴颖丹(1982-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向为空间信息智能处理

[文章编号]1003-4684(2023)02-0111-05

[摘要]基于2014-2020年长时间序列NPP-VIIRS夜光遥感数据,利用夜间灯光总强度、平均相对灯光强度、灯光面积比和综合灯光指数四种灯光指数,对新冠疫情期间湖北省13个地级行政区的经济活动进行了分析。首先,将灯光指数与湖北省经济指数GDP进行相关性分析,并考虑新冠疫情影响,构建了湖北省经济指数的最佳线性回归模型。其次,基于疫情前后夜间灯光强度的回归坡度,对疫情期间湖北省经济走势进行了分析。最终,形成如下重要结论:1)新冠肺炎疫情的出现导致夜间灯光数据出现断点现象,新冠疫情前后的回归模型及夜间灯光强度存在较大差异;2)夜间灯光指数与社会经济指数呈现显著的线性相关性,可用于较好评估城市级经济指标;3)灯光回归坡度可以较好反映短期经济走势,新冠疫情高峰期间,灯光回归坡度最低为0.81,随着疫情解封,灯光回归坡度逐渐增大,在2020年12月灯光回归坡度回升至1.01,回升至疫情前正常水平。

[关键词]NPP-VIIRS夜光遥感;GDP分析;相关性分析;新冠肺炎疫情

[中图分类号]F127, TP751  [文献标识码]A

国内生产总值(GDP),代表着一定时期内所有固定单位按市场价格计算的生产活动的最终成果。它是会计体系中至关重要的综合统计指标,也是国民经济核算体系中的核心指标[1]。GDP反映了一个城市或地区的经济实力和市场规模,对政治决策和国家发展具有重要的参考作用[2]。然而,GDP估算需要经过一系列统计程序,存在计量不足、公布缓慢等缺陷。面对突发状况,如新冠疫情,如何快速实现某个地区的GDP估算,及时掌握经济动态,至关重要。

夜间灯光数据,由于它的可获得性和准确性,已经被广泛应用于社会经济统计指标估算[3-4]、城市化[5-6]、能源消费[7-9]以及生态环境等诸多方面,逐渐成为估算社会经济活动的有效参考数据之一。常用的夜光遥感数据,主要有两种:一种是由美国军事气象卫星(DMSP)搭载的线性扫描业务系统(OLS)拍摄的灯光数据,其空间分辨率较低且存在灯光数据过饱和现象,主要用于大尺度区域;另一种是由索米国家极地轨道伙伴关系卫星(Suomi NPP)搭载的可见光红外成像辐射仪(VIIRS)提供,空间分辨率为500m,拥有更广泛的辐射探测和机载校准,可以提供更好的夜光遥感数据。

夜间灯光数据,作为一种全球无差别的夜间观测量,以其独特的方式描述区域经济活动强度。其不会受区域价格因素的困扰,可以消除不同地区价格因素对GDP估算的影响。相比于传统的社会经济普查方法,基于夜光遥感数据的方法可以弥补传统方法的局限性。

本文以市级行政区划为基本单位计算灯光指数,在分析灯光指数与对应区域经济数据相关性的基础上,建立湖北省GDP的空间化模型。利用1 km×1 km网格对湖北省GDP进行空间可视化表达,着重研究了新冠疫情期间湖北省的夜间灯光指数变化趋势,探究了其与湖北省GDP的动态变化规律。

1    研究区域概况以及数据来源

1.1    研究区域概况

湖北省是我国长江经济带的重要组成部分,地处中国中部地区,东临安徽,西连重庆,西北与陕西接壤,南接江西湖南,北与河北毗邻,介于北纬29°01′53″—33°6′47″,东经108°21′42″—116°07′50″之间,总面积18.59万平方千米,占全国总面积的1.94%。湖北省共辖有13个地级行政区,包括12个地级市和一个自治州,分别为武汉市、黄石市、十堰市以及恩施土家族苗族自治州等;4个省直辖县级行政单位,包括3个县级市和一个林区,分别为仙桃市、潜江市、天门市以及神农架林区。由于神农架林区地形多为耕地林地,夜间灯光数据非常小,可忽略不计,因此在本文研究中省略了对该地区的研究。

1.2    数据来源

1.2.1    湖北省GDP统计数据    GDP统计数据来源于中国国家统计局网站。数据包括省级统计数据和市级统计数据。其中统计数据包括6年的省份GDP统计数据和湖北省各城市的2019年GDP统计数据。

1.2.2    NPP-VIIRS夜间灯光数据    2014年-2019年NPP-VIIRS数据来源于国家环境信息中心。它是利用可见光红外成像辐射仪套件(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,VIIRS)昼/夜波段(DNB)的夜間数据制作的一套平均辐射复合图像,可见光通道为0.4~0.9 μm,空间分辨率为500 m。夜间灯光数据包括月数据、年度数据,根据实验需求选择合适的灯光数据。VIIRS数据将世界范围划分成了六块,中国区域为T3(60°E-180°E,0°N-75°N)。由于建立GDP模型需要排除其余灯光干扰,因此选择月度数据合成年度灯光作为研究数据。

1.3    数据预处理

NPP-VIIRS原始数据采用WGS 1984经纬度坐标系,空间分辨率为15″,这会造成影像面积随纬度增大而减小的问题。为避免影像面积变形影响及方便影像面积计算,NPP-VIIRS影像数据均进行Alberts等积投影变换。同时,进行背景噪声去除、负值去除、去云、去火点、像元饱和校正等操作,从而尽量降低气候、雾霾、地理位置等对夜光遥感数据的不利影响。将区域划分为1 km×1 km大小网格,可以看到灯光亮度的变化和分布,实现夜间灯光数据的空间化表达。

2    GDP空间化建模

GDP空间化建模的技术路线图如图3所示。输入数据主要有NPP-VIIRS年度灯光数据、国家统计局提供的湖北省各年GDP统计数据,对研究区域湖北省进行1 km×1 km的空间网格划分,通过回归分析,建立夜光遥感灯光指数与GDP的回归分析模型,最终实现湖北省GDP的空间化建模。

2.1    灯光指数计算

本文主要利用夜间灯光总强度(Total Night-Time Light,TNL)、平均相对灯光强度(I)、灯光面积比(S)和综合灯光指数(Compounded Night Light Index,CNLI),建立与湖北省13个行政区经济水平的关系。

TNL为灯光属性值与其对应属性值个数的乘积之和;平均相对灯光强度I是指总夜间灯光强度与最大灯光强的比例;灯光面积比S是指像元辐射亮度非0的像元个数和与像元个数总和之比;综合灯光指数CNLI是指平均相对灯光强度与灯光面积比的乘积。其计算公式如下:

TNL=∑ni=1DNi×ni; I=TNL/DNmax×N;

S=N×n; CNLI=I×S

式中,DNi为第i个像元的辐射亮度值;ni为对应的第i个属性值的个数;n为像元总数;DNmax为像元辐射亮度最大值;N为像元辐射亮度非0的像元个数总和。

2.2    灯光指数与GDP相关性分析

基于前人研究成果,夜间灯光数据与第一产业产值相关性不大,与第二产业值GDP2、第三产业值GDP3和总生产值GDP相关性较大。为此,本文主要分析湖北省各行政区的灯光参数TNL、I和CNLI,与第二产业值GDP2、第三产业值GDP3和总生产值GDP的相关性,相关系数R2值如表1所示,灯光总强度TNL、综合灯光指数CNLI与第二产业值GDP2、第三产业值GDP3和总生产值GDP对应的散点图如图4所示。

不难发现,灯光指数中与GDP相关性最强的是灯光总强度TNL,R2值达到了0.953,其次是综合灯光指数CNLI,为0.833。由于新冠疫情前后,夜光遥感数据存在较为明显断点现象,为此本文以新冠疫情爆发时间为界,分别建立灯光指数与湖北省GDP的回归模型,称为疫情前模型GDPpre和GDPpost。具体公式如下:

GDPpre=A0+b0×Ci

GDPpost=A1+b1×Ci

式中,GDP为因变量,代表生产总值;A与b为回归模型系数,Ci为自变量,代表灯光指数TNL。其模型参数如表2所示。

回归模型反演精度,通过平均相对误差进行评价,其计算公式如下:

Δ=S-PS×100%

式中,Δ为相对误差,S为统计值,P为预测值。利用2019年湖北省各城市的灯光数据预测的GDP数据与已知GDP数據进行比较,年均相对误差为15.6%,说明所建立了的回归模型具有较好精度。

3    疫情前后灯光数据趋势分析

2019年底,湖北省武汉市爆发了新冠肺炎疫情。本文利用GEE云平台采集了疫情发生前后2019年和2020年的月度灯光数据,从中容易发现,疫情爆发前灯光数据值明显高于疫情爆发后灯光数据值,数据断点时间与新冠肺炎疫情爆发时间相吻合。由于疫情前后灯光数据存在较大差异性,为此本文分析湖北省城市GDP数据时建立疫情前回归模型和疫情后回归模型分别进行。

在2019年12月-2020年3月期间,为抑制新冠肺炎感染传播,湖北省各地区实施封锁,禁止人员流动,商家、机构等闭店歇业,经济活动显著下降。为分析疫情前后灯光数据变化趋势,计算了2020年每个月相对于疫情发生前2019年12月的灯光亮度回归坡度,结果如表4所示。图5为湖北省2020年典型月份3月、4月和12月与2019年12月灯光数据的对比散点图。

分析图表数据可以发现,受新冠疫情影响,2020年2月和参照月份2019年12月灯光数据的回归坡度为0.9,表明2020年2月灯光水平相比疫情前已经出现减弱现象,并在2020年3月达到最低水平。随着2020年3月25日湖北省内除武汉以外各市解封,4月8日武汉市开始解封,灯光水平逐步恢复,2020年4月和2020年5月的回归坡度从0.81上升到0.93和0.96,最终在2020年12月上升到1.01,可以认为恢复到疫情前水平。可以发现,夜光遥感灯光指数可以非常敏感地捕捉到新冠疫情对湖北省经济活动的影响。

4    结论

本文基于2014-2020年长时间序列NPP-VIIRS夜光遥感数据,利用夜间灯光总强度、平均相对灯光强度、灯光面积比和综合灯光指数四种灯光指数,对新冠疫情期间湖北省13个地级行政区的经济活动进行了分析。得出如下几点有益结论:1)夜间灯光指数与社会经济指数呈现显著的线性相关性,其中夜间灯光总强度TNL相关性最强,可用于较好评估城市级经济指标;2)新冠肺炎疫情的出现,在夜间灯光数据上反映为断点现象,新冠疫情前后的回归模型及夜间灯光强度存在较大差异;3)灯光回归坡度可以较好反映短期经济走势,新冠疫情高峰期间灯光回归坡度最低,疫情解封后灯光回归坡度逐渐增大,可以比较敏感地捕捉到经济走势变化。

[参考文献]

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[2]李岩林,程钢,杨杰,原东方.夜光遥感数据支持下的区域经济空间格局精细化模拟——以河南省为例[J].地域研究与开发,2020,39(04):41-47.

[3]EBENER S, MURRAY C, TANDON A, et al. From wealth to health: modelling the distribution of income per capita at the sub-national level using night-time light imagery[J]. International Journal of Health Geographics, 2005, 4(1):5.

[4]郭永德,高金环,马洪兵.Suomi-NPP夜间灯光数据与GDP的空间关系分析[J].清华大学学报(自然科学版),2016,56(10):1122-1130.

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Analysis of Economic Indicators in Hubei Province during theCOVID-19 Based on Luminous Remote Sensing Light Index

LAN Yanxi,WU Yingdan,ZHAO Xinyue, GUO Yibei, SHAO Yanglin

( School of Sciences, Hubei Univ. of Tech., Wuhan 430068,China)

Abstract:This paper analyzes the economic activities of 13 prefecture-level administrative regions in Hubei Province during the COVID-19 based on the long time series NPP VIIRS night light remote sensing data from 2014 to 2020 using four lighting indices: total night light intensity, average relative light intensity, light area ratio and comprehensive lighting index. Firstly, the correlation analysis between the lighting indices and the economic index GDP of Hubei province was carried out, and the best linear regression model for the economic index of Hubei province was constructed by considering the impact of the COVID-19. Secondly, the economic trend of Hubei province during the epidemic was analyzed based on the regression slope of nighttime light intensity before and after the epidemic. Finally, the following important conclusions were drawn: (1) the emergence of the epidemic led to a breakpoint phenomenon in the nighttime lighting data, and there were large differences in the regression models and nighttime lighting intensity before and after the epidemic; (2) the nighttime lighting index showed significant linear correlation with the socioeconomic index, which can be used to better assess city-level economic indicators; (3) the slope of the lighting regression can better reflect the short-term economic trend, and during the peak of the epidemic the light regression slope was as low as 0.81; and with the lifting of the epidemic, the light regression slope gradually increased; in December 2020 the light regression slope rose back to 1.01. It was back to the normal level before the epidemic.

Keywords:NPP/VIIRS night-time light images; GDP prediction; correlation analysis; COVID-19

[責任编校: 闫品]

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