基于夜间灯光数据的长江三角洲地区GDP空间化分析

来源 :辽宁师范大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:shening
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在经济全球化背景下,我国经济发展步伐逐渐加快,了解经济发展的特征与规律,对我国规划高质量经济发展具有重要意义。传统的GDP统计资料缺少空间方面的信息,故难以体现区域经济发展的内部差异。利用夜间灯光数据所携带的灯光信息可以突破地域限制,在更小地理单元内实现GDP的连续分布,能够直观地反映经济发展的趋势与特征。本文以长江三角洲地区为研究区域,基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光年度数据构建1992-2020年长时间序列夜间灯光数据,结合GDP统计资料,通过相关性分析与回归分析选取最优灯光指数和模型实现年度GDP空间化,采用趋势分析、引力模型等方法来剖析经济发展的时空特征;同时利用2018-2021年前三季度的NPP/VIIRS季度数据实现季度GDP空间化,分析COVID-19疫情对该地区经济发展造成的影响。主要研究结论如下:(1)基于2013年DMSP/OLS数据与NPP/VIIRS年度数据的回归分析结果,选取R~2最高的幂函数模型对2013-2020年NPP/VIIRS年度数据的像元值进行调整,构建的长时间序列夜间灯光数据具有良好的连续性,且据此生成的GDP模拟结果的精度较高,平均相对误差基本控制在4%以内。(2)1992-2020年,长江三角洲地区内部经济发展差异较大,各地级市的经济发展核心向较发达的地区靠拢,且城市中心的GDP密度分布具有明显的层次感。多数城市由最初的单核发展模式逐步向多核发展模式转变,区域整体也是如此。(3)1992-2020年,长江三角洲地区整体的GDP增量较为明显,上海、苏锡常都市圈以及各大省会城市中心的GDP保持快速增长,GDP无显著增长的安徽南部与浙江西部地区逐渐过渡到GDP较慢增长阶段。(4)2010-2020年,随着长江三角洲地区规划范围的扩大,上海市的经济带动能力在空间上呈扇形向周边地区递进式加强,辐射范围也逐渐变大。(5)COVID-19疫情爆发后,长江三角洲地区的经济恢复区域由西北局部地区逐步向全区扩散,于2020年第三季度开始恢复至正常的经济增长状态。经济水平较高地区的经济创伤大于落后地区,其经济恢复期也长于落后地区。
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