基于夜光遥感数据的中国东部城市区域经济指标空间化研究

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社会经济水平是衡量地区发展的重要方面之一,人口和经济一直是学者关注研究的重点对象。传统的人口与经济研究一般基于行政区划单元,假设人口与经济指标在行政区内是均匀分布的,忽略了地理位置等相关信息,难以反映出城市内部的人口和经济发展的差异。随着夜光遥感技术的发展,而且夜光遥感数据具有易获取、时序长和覆盖范围广等特点,其在社会经济指标空间化分析的应用研究中越来越广泛。本文选择我国东部地区(江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和上海市)为研究区,以2016年的人口和GDP等社会经济指标为研究对象,选择NPP-VIIRS夜间灯光数据和多种环境变量构建人口、GDP的空间回归模型。首先,对人口和GDP数据进行全局和局部空间自相关分析,再构建不同变量的空间回归模型,对比分析模型的优度,选择拟合效果较好的模型,根据模型的模拟结果,利用ArcGIS10.3软件计算出不同模型的栅格结果,绘制人口密度、经济密度的空间分布图,对建模结果进行精度评价。主要结论如下:1)空间自相关分析结果表明,研究区人口、经济指标(GDP、GDP2、GDP3)具有显著的全局空间自相关性(P<0.01),Global Moran’s I值分别为0.482、0.530、0.592、0.418,总体上存在空间聚类特征;局部空间图结果显示,人口与经济的集聚分布情况较为相似,高-高集聚主要是分布在上海市及其周边城市,低-低集聚主要是分布在江西省与福建省邻接地区。2)人口密度和GDP密度空间建模结果显示,平原地区的人口、经济空间化分布结果较为相似,添加环境变量后的模型降低了中心区域的密度峰值,而在山地丘陵地区,单一夜间灯光数据的模型结果图显现的人口和经济密度空间分布则与实际更符合,结果较准确。从模型结果的精度检验方面来看,基于夜间灯光数据的单一模型精度较高,模拟效果较好;加入环境变量后的模型局部地区的误差值较大,单一夜间灯光数据构建的模型误差较为稳定,对空间差异较大的地区而言,模型预测的结果精确性较高。3)研究区格网化后的人口密度、经济密度的空间分布特征与实际情况较为相符,人口密度空间分布特征主要是呈现出高密度值且扩散的面状分布格局、高密度值的带状分布格局以及低密度值且集中的点状分布格局。经济密度空间分布图可以明显看出研究区的经济重心是在上海市、杭州市、福州市等沿海城市一带,沿海地区的经济密度明显高于内陆城市。图[28]表[15]参[99]
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