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2016 , Vol. 18 >Issue 7: 969 - 976

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.00969

地理空间分析综合应用

基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比

  • 王旭 ,
  • 吴吉东 , * ,
  • 王海 ,
  • 李宁
展开
  • 1. 北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京 100875
  • 2. 北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875
  • 3. 北京师范大学 民政部教育部减灾与应急管理研究院,北京 100875
*通讯作者：吴吉东(1981-), 男, 副教授, 研究方向为自然灾害综合评价。E-mail:

作者简介：王旭(1992-), 男, 硕士生, 研究方向为自然灾害经济损失评估。E-mail:

收稿日期: 2015-12-04

  要求修回日期: 2016-03-31

  网络出版日期: 2016-07-15

基金资助

国家重大科学研究计划项目(2012CB955402)

国家自然科学基金项目(41571492)

教育部-国家外国专家局高等学校创新引智计划(B08008)

收起

Comparison of GDP Spatialization in Beijing-Tianjin-Hebei Based on Night Light and Population Density Data

  • WANG Xu ,
  • WU Jidong , * ,
  • WANG Hai ,
  • LI Ning
Expand
  • 1. Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster, MOE, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 2. State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 3. Academy of Disaster Reduction and Emergency Management, MOE & MCA, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
*Corresponding author: WU Jidong, E-mail:

Received date: 2015-12-04

  Request revised date: 2016-03-31

  Online published: 2016-07-15

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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摘要

国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。

关键词： GDP空间化; 京津冀; 夜间灯光; 人口密度

本文引用格式

王旭 , 吴吉东 , 王海 , 李宁 . 基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比[J]. 地球信息科学学报, 2016 , 18(7) : 969 -976 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.00969

Abstract

As an important indicator in measuring the economic development level of a region, GDP spatialization is of great significance to study the socio-economic heterogeneity. The ancillary spatial density data selection is the key technique in controlling the GDP spatialization′s accuracy. In this paper, the prefectural GDP statistics is distributed to grid cells according to the spatial distribution information of GDP such as the population density (LandScan, AsiaPop) and night light data in Beijing-Tianjin-Hebei. Moreover, the absolute errors and relative errors of the GDP disaggregation at county-level are both calculated in order to compare the errors among the three different ancillary data as mentioned above. These results can provide a reasonable reference to ancillary spatial density data selection in GDP disaggregation. The results show that, the spatial distributions of the three types of ancillary spatial density data for GDP have revealed their own advantages and disadvantages. Comparing with both of the night light and the LandScan data, the AsiaPop simulation generally has the smallest error, especially in the suburban districts and rural areas of Beijing where the GDP tends to be overestimated, while the GDP is often underestimated in the economically developed city centers. For the LandScan simulation, six counties have presented a relative error of more than 200%, as the LandScan data are concentrated in Beijing and Tianjin, while the suburban districts and counties have also been overestimated. The AsiaPop simulation has only three counties (which locate in Tianjin) presenting a relative error being more than 200%. Because of the spatial heterogeneity of the economic activities, the GDP disaggregation error will increase with respect to the refinement of the administrative units, therefore, using the single-generation data to reasonably reflect the spatial distribution of economic activities is difficult, we need to take advantage of the distribution data such as the night light, roads, housing distribution and cell phone signals to improve the GDP disaggregation′s accuracy in future, and to reflects the GDP distribution characteristics in a more detailed manner. High-quality exposure data not only provide the basic data for the study of spatial analysis of natural disaster risk, but also provide a reference for other multidisciplinary research fields; meanwhile, the comprehensive application of using both the multi-source remote sensing data and the statistics data is the trend for socio-economic data spatialization.

Key words： GDP spatialization; Beijing-Tianjin-Hebei; night light; population density

1 引言

国内生产总值（GDP）指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,基于行政单元的GDP统计数据与基于自然地理单元的植被、自然灾害分布进行叠加分析时存在数据空间单元不一致的问题[1],迫切需要将GDP统计数据展布到一个高分辨率的基础地理单元上[2-3],以满足多学科交叉研究的需要。对灾害学研究来说,致灾因子强度（如地震烈度）与承灾体暴露性（如GDP分布）的空间叠加分析是自然灾害风险评估的关键步骤[4],而承灾体暴露性数据的质量直接关系到灾害风险评估的准确性[5]。
社会经济统计数据空间化研究主要包括人口空间化和经济数据（如GDP）空间化。其中,人口空间化研究较多,多基于土地利用类型、夜间灯光、道路分布及坡度等数据,使用面插值[6-9]、回归分析等方法,将人口统计数据较好地展布到空间单元上[10-11];不同于人口数据,GDP不存在实体,空间分布情况较抽象,只能在一定分辨率内表达,最早使用面插值的方法来进行GDP的空间分配[8-9],随着遥感技术的发展,学者们逐步开始利用土地利用遥感数据结合面积权重法、反距离加权法、距离衰减加幂指数模型等分产业建模,并建立了中国1 km格网GDP数据集[3,12-13]。近些年,夜间灯光数据在社会经济问题分析中得到广泛应用,何春阳等利用夜间灯光数据讨论了研究区的城市化过程[14];王鹤饶归纳总结了现有夜间灯光数据的研究进展及应用前景,分析了灯光强度数据和社会经济发展水平之间的关系[15];为了弥补夜间灯光数据的灯光溢出现象,韩向娣等利用夜间灯光数据与各产业的对数线性关系,分产业进行建模,结果显示土地利用数据对于工业生产总值有较好的表达效果[16]。近几年,夜间灯光数据在估计GDP的空间分布、人类居住模式以及城市化进程研究中都有很好的应用[17-20],吴建生等发现人均光消费与GDP的倒U型关系[21],周玉科等研究了GDP与人口数据之间的关系,但只基于国家和省级区域尺度[22]。
综上所述,目前GDP空间化主要使用的代用数据是夜间灯光和土地利用类型数据,而人口、道路网等数据应用较少,学者一般选择其中一种或几种代用数据分区（或分产业）建立代用数据与GDP统计数据之间的统计回归模型,估计GDP的空间分布。利用回归模型获得的零误差GDP密度分布能作为GDP宏观分析的依据,但不能保证更精细化空间尺度的空间模拟精度,不能满足精细化灾害风险评估等对基础数据的需求。如何选择合理的代用数据作为GDP空间分布密度信息进行空间展布是GDP空间化的关键,但对不同代用数据进行GDP模拟效果的对比研究尚少。GDP的产生与人口分布关系密切,而夜间灯光也反映了社会经济活动的强度及空间分布。因此,本文以京津冀地区为例,讨论人口密度分布和夜间灯光对GDP的空间表达效果,旨在对比不同代用数据在GDP空间化方面的表达效果,以期为社会经济统计数据空间化代用数据的合理选择提供借鉴。

2 数据来源与方法

在对基础地理信息数据归并等处理的基础上,首先,利用夜间灯光数据、不同分辨率的人口密度分布数据作为代用数据,将研究区市级GDP统计数据空间展布到栅格单元上;其次,利用县级GDP统计数据进行误差分析,比较代用数据对GDP空间分布的表达效果。具体的空间化技术流程如图1所示。
Fig.1 Flow chart of GDP spatialization

图1 GDP空间化技术流程图

2.1 数据来源

本文的人口数据为2010年AsiaPop和LandScan数据,夜间灯光数据为2012年数据（表1）。AsiaPop主要遵循史蒂芬等提供的随机森林回归树为基础的映射方法,集合出100 m×100 m栅格单元人口密度分布图,与以土地覆盖为基础的方法比较,其输出精度明显改善[23]。
全球人口动态统计分析数据库（LandScan）是美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）运用地理信息系统和遥感等方法,基于土地利用类型、夜间灯光、道路坡度、城市密度等多种地理因子建立模型后开发的被认为是具有最佳分辨率、最为准确、最可靠的全球1 km分辨率人口分布商业数据集[24]。
夜间灯光数据来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）中的极轨卫星计划（DMSP）中的线性扫描业务系统（OLS）,夜间灯光灰度值范围在0-63,能较好地反映交通道路、工业、居民地分布等社会因素,所以被广泛地应用于社会经济数据的定量化研究中[15-16]。
京津冀地区2010年13个市级、179个县级行政区划底图矢量数据来自国家基础地理信息中心;2013年京津冀市、县级GDP统计数据来源于国家统计局[25]。由于跨区经济活动等原因,北京市分县（区）加和GDP小于地市GDP,为了进行误差分析,本文以市级GDP统计值为准,将县级GDP统计值等比例扩大,保证县级GDP加和值等于地市GDP统计值。

2.2 GDP空间化方法

人口分布和夜间灯光反映了社会经济活动的空间分布,因此,本文利用夜间灯光和人口密度数据作为GDP空间分布密度信息,以市为单位将GDP空间展布到栅格单元上,如式（1）所示。
Tab.1 Introduction of the data used in this study

表1 本文使用的数据信息表

数据名称 数据类型 空间分辨率 年份 基础数据依据 数据来源
AsiaPop 栅格 0.00083333°（赤道约100 m） 2010 人口调查数据、卫星遥感数据、手机网络信号等 www.worldpop.org.uk[23]
LandScan 栅格 0.0083333°（赤道约1 km） 2010 土地利用类型、夜间灯光、道路、坡度等 ORNL[24]
夜间灯光 栅格 0.0083333°（赤道约1 km） 2012 夜间灯光灰度值 NOAA
GDP/人均GDP 统计 市级、县级 2013 — 国家统计局[25]
行政区底图 矢量 市级、县级 2010 — 国家基础地理信息中心
GD P ij = GDP × N V ij SNV （1）
式中： GD P ij 为空间展布后的栅格单元值; GDP 为该栅格单元所在市级行政单元的 GDP 统计值; N V ij 为所使用的代用数据在该栅格的单元值; SNV 为该市代用数据栅格单元值之和。
为了对空间化效果进行检验,本文使用绝对误差的中位数、相对误差的均值、相对误差的方差、平均绝对偏差、均方根误差等指标分析空间展布后的 n 个县级模拟值 GD P ′ 与实际统计的 GDP 差异。其中,相对误差 E 和均方根误差RMSE的计算公式如式（2）、（3）所示。
E = GD P ′ - GDP GDP × 100 % （2）
RMSE = ∑ i = 1 n GDP - GD P ′ 2 n （3）

3 GDP空间化模拟及分析

3.1 空间化代用数据与GDP的相关性分析

利用SPSS软件在县级行政单元尺度对空间化代用数据与GDP做皮尔逊相关性分析可知,GDP与夜间灯光、LandScan和AsiaPop数据的相关系数分别为0.630、0.662和0.767,在0.01水平（双侧）上都显著相关,说明在县级行政单元上代用数据和GDP的空间分布密切相关。

3.2 GDP空间化模拟结果

基于相关性分析结果,根据上述空间化方法以代用数据空间密度分布为依据,利用ArcGIS 10.2平台将上述3种代用数据的市级GDP空间展布到栅格单元上,得到基于不同代用数据的京津冀地区市级GDP空间分布栅格图（图2）。由于代用数据生成所依据的原始信息差异以及表现出来的空间分布特征,相对于LandScan的GDP空间化结果,夜间灯光和AsiaPop空间化的空间格局更加接近,特别是在河北北部一些县区GDP主要集中在市辖区及周边,GDP零值呈大片分布,相反LandScan的GDP零值仅有零星分布。
Fig.2 GDP spatialization results of the Beijing-Tianjin-Hebei region based on different ancillary data in 2013

图2 基于不同代用数据的2013年京津冀地区GDP空间化结果

3.3 GDP空间化模拟结果误差对比分析

通过比较表2中3种代用数据的GDP空间化模拟相对误差的方差和均值发现,人口密度数据得到的误差值普遍比灯光数据的结果小,特别是AsiaPop数据对GDP的展布相对误差的方差只有0.4,说明AsiaPop数据对GDP的表达上相对误差的差异更小。比较均方根误差和平均绝对偏差也得到同样的结论,即基于AsiaPop数据对京津冀地区GDP进行空间展布比其他2种数据有更好地表达效果。
Tab.2 Comparison of the GDP spatialization errors based on different ancillary data

表2 基于不同代用数据的GDP空间化模拟结果误差对比

数据展布 绝对误差的中位数 E的均值[最值] E的方差 平均绝对偏差 RMSE
夜间灯光 228 510 0.42 [-0.95, 5.44] 0.80 0.59 6 165 793
LandScan 260 094 0.41 [-0.73, 5.75] 0.61 0.52 5 331 930
AsiaPop 214 947 0.27 [-0.98, 3.48] 0.40 0.46 4 623 166
表3从极值统计角度分别列出了不同代用数据下的正、负相对误差最大的前10个县区,根据行政区划分为市辖区和市郊区县。从表3可看出：（1）夜间灯光数据相对误差大于300%的5个县区都集中在北京市,相对误差最大的延庆县GDP模拟值甚至达到实际值的6倍多,而经济比较发达（人均GDP相对较高）的市辖区GDP往往被低估,比如北京市西城区和东城区;（2）LandScan数据相对误差大于200%的6个县区集中在北京市和天津市,市郊区县GDP也往往被高估,同时市辖区也存在GDP高估的问题,低估极值区县主要为经济比较发达的市辖区、新区（如滨海新区）或县级市（如武安市和沙河市）;（3）AsiaPop数据高估GDP误差最大的10个区县中前4个来自天津市,后4个来自河北省市郊区县,而低估最大的前10个县区主要为河北省市郊区县。进一步分析县级GDP的空间展布相对误差空间分布（图3）,可以看出基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近。
Tab.3 Extreme-value statistics of the GDP spatialization errors based on different ancillary data

表3 基于不同代用数据的GDP空间化模拟误差极值统计

误差项 夜间灯光数据 LandScan数据 AsiaPop数据
县区名 E 人均GDP/万元 县区名 E 人均GDP/万元 县区名 E 人均GDP/万元
GDP被高估的前10个县区 延庆县 5.44 2.92 红桥区* 5.75 2.72 红桥区* 3.48 2.72
通州区 3.36 3.77 河东区* 3.68 2.94 河东区* 3.05 2.94
大兴区 3.29 2.86 蓟县 3.21 3.49 河北区* 2.05 3.94
平谷区 3.21 4.00 延庆县 2.86 2.92 蓟县 1.83 3.49
密云县 3.15 4.10 河北区* 2.36 3.94 大兴区 1.79 2.86
门头沟区 2.90 4.10 平谷区 2.03 4.00 昌平区 1.72 2.95
昌平区 2.57 2.95 门头沟区 1.86 4.10 曲阳县 1.66 1.00
房山区 2.53 4.77 密云县 1.84 4.10 威县 1.25 0.88
怀柔区 2.51 5.25 海兴县 1.74 1.46 魏县 1.22 1.24
静海县 2.34 6.71 曲阳县 1.48 1.00 唐县 1.19 1.06
GDP被低估的前10个县区 和平区* -0.95 18.87 滨海新区 -0.73 28.78 康保县 -0.98 1.52
西城区* -0.94 21.69 保定市辖区* -0.69 5.76 赤城县 -0.90 2.38
东城区* -0.92 17.28 沧州市辖区* -0.66 15.52 沽源县 -0.88 1.72
河西区* -0.81 6.77 西城区* -0.65 21.69 尚义县 -0.81 1.66
南开区* -0.79 5.21 宽城满族自治县 -0.61 8.56 崇礼县 -0.73 3.07
保定市辖区* -0.76 5.76 衡水市辖区* -0.57 5.40 丰宁满族自治县 -0.69 2.15
沧州市辖区* -0.75 15.52 津南区* -0.57 8.83 保定市辖区* -0.67 5.76
河北区* -0.74 3.94 武安市 -0.56 7.34 宽城满族自治县 -0.63 8.56
邢台市辖区* -0.74 5.61 沙河市 -0.52 5.00 滨海新区 -0.62 28.78
海淀区* -0.66 10.72 邢台市辖区* -0.51 5.61 张北县 -0.61 2.11
正如很多学者提及的统计数据空间化时存在格网尺度效应,数据在不同尺度上的应用也存在不确定性[27]。夜间灯光数据利用OLS传感器探测城镇灯光等产生的电磁波,能够反映居民点、公路分布以及人类夜间活动的范围[28],以及城市规模扩展和经济繁荣状况等多种潜在信息,与GDP分布紧密相关。但受夜间灯光数据像元过饱和与像元溢出效应影响,往往使市辖区（像元饱和区）的GDP像元估计值无显著空间异质性,对于灯光密集（饱和）区（如北京主城区）并不能有效地区分社会经济差异[28-30],同时造成市辖区像元GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向。
Fig.3 Relative error distribution of the GDP spatialization based on different ancillary data in Beijing-Tianjin-Hebei

图3 基于不同代用数据的京津冀GDP空间展布相对误差分布图

利用格网化的人口密度代用数据在表达GDP时,以待展布行政单元内人均GDP相同为前提假设,一方面,这种假设要求代用数据有较高的分辨率[31],然而基于不同数据源不同方法得到的格网化人口密度数据精度还存在问题[32-33]。同样是人口密度分布数据,LandScan和AsiaPop这2种代用数据的GDP空间化模拟误差空间格局存在较大差异：AsiaPop数据利用了手机网络信号数据和随机森林回归法生成人口密度数据,但是手机网络信号在偏远地区较稀疏,可能低估了人口分布,进而低估GDP的分布,如河北北部康保县AsiaPop模拟相对误差为-97.8%,而LandScan模拟相对误差为71.9%。另一方面,京津冀区域经济分布主要集中在北京、天津和唐山为核心的中心区域,河北省主要集中在石家庄、张家口、保定等几个城市,这些城市经济发展水平较高,城乡（或城郊）经济发展不平衡[34],人均GDP的空间异质性普遍存在,受GDP行政统计空间单元精度所限,难免使GDP误差极值出现在经济最发达和经济最不发达地区。

4 结论与讨论

GDP作为表征经济活动强度的关键指标,GDP空间化是满足自然因子与人文因子叠加分析的前提,而代用数据的合理选择是GDP空间化精度的保证。为了比较夜间灯光、LandScan和AsiaPop人口密度作为GDP空间密度分布的代用数据对GDP的空间表达效果,本文以京津冀地区为例,比较利用3种数据进行GDP空间化模拟的误差,以期为社会经济统计数据空间化代用数据选择提供借鉴。结果表明：3种数据对于GDP的空间分布都有一定的宏观表达效果,其中,将GDP由地区展布到县级尺度时利用AsiaPop作为代用数据的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP值被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不够密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,而综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP展布精度的发展趋势。
本文尚存在以下不足：（1）仅基于京津冀地区进行代用数据空间化精度对比,由于区域间经济发展差异,上述代用数据在其他地区的模拟精度有待考证;（2）仅对比不同代用数据对GDP的模拟结果,不考虑采用不同空间化模拟方法的GDP表达效果;（3）夜间灯光数据更新快、易获取,LandScan人口密度数据虽然每年更新但价格昂贵,而AsiaPop数据仅有主要年份,受数据所限,本文选择2010年人口数据和2012年夜间灯光数据来模拟2013年GDP空间分布,虽然数据整体可以反映GDP空间分布差异,但是代用数据与统计数据年代的不匹配一定程度上会影响模拟误差;（4）代用数据空间分辨率的选择依赖于研究问题的空间尺度要求,AsiaPop数据相对于LandScan和夜间灯光数据的空间分辨率有所提升,是否更适用于县（市）等较小尺度的经济数据空间化还有待进一步研究。
GDP空间化模拟尚有诸多改进途径：（1）代用数据本身质量的改进有利于GDP展布精度的提高,针对夜间灯光像元过饱和问题,卓莉等利用植被覆盖与灯光强度在城郊之间反相关的关系,基于植被指数构建的城市灯光指数较好地缓解了夜间灯光强度饱和问题,凸显了城市内部差异[35],夜间灯光数据过饱和问题的解决有利于利用该数据更加准确地反演GDP的空间分布;（2）针对上述单一代用数据很难全面、准确地表达GDP密度分布的空间异质性,除了改进空间化算法,结合土地利用类型、夜间灯光、人口密度及交通路网分布等多源数据,分产业（或部门）构建GDP与代用数据之间的关系,是提高GDP空间精度的重要途径,而综合多源遥感数据和统计数据也是进行社会经济统计数据空间化的趋势。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
马静,焦文献.我国社会统计数据空间化研究综述[J].未来与发展,2008(3):25-28.社会统计数据的空间化是数字地球的重要内容之一，也是当前地理学和社会科学共同研究的热点问题之一。文章通过总结国内社会统计数据空间化的研究，归纳了国内社会统计数据空间化研究中的关键问题．指出了在研究内容、空间化方法等研究的主要进展，在此基础上针对当前国内统计数据空间化存在的一些问题，提出今后社会统计数据空间化应当加强RS、GIS、GPS和社会实地调查的结合．完善统计数据空间化数据库以及构建综合的理论体系。

DOI

[ Ma J., Jiao W X.A review on pixelizing of social statistical data[J]. Future and Development, 2008,3:25-28. ]

[2]
史培军. 制定国家综合减灾战略提高巨灾风险防范能力[J].自然灾害学报,2008,17(1):1-8.阐述了国际减灾战略的三个转 变,即:从单纯减灾转变为将减灾与可持续发展结合起来,从减轻灾害转变为减轻灾害风险,从国家减灾转变为全球减灾。回顾和评述了近五年我国加强减灾工作的 重大行动,即:初步构建了国家和地方各主要部门与大、中型企业应急管理体系,系统制定了国家"十一五"综合减灾规划,正确引导开办农业保险和实施中央企业 全面风险管理,及时提出了防范和应对全球变暖引发极端天气气候事件工作方案,全面论证了加强综合减灾能力建设的减灾战略方针。初步论述了国家综合减灾战略 框架,即完成四个转变:由部门减灾转变为综合减灾,由减轻灾害转变为减轻灾害风险,由国家减灾转变为区域减灾,由加强应急响应能力建设转变为综合减灾能力 建设;实施四项行动:实施国家"十一五"综合减灾规划,实施"十一五"期间国家突发公共事件应急体系建设规划,实施涉及减灾的各个行业减灾专项规划,实施 大型企业综合风险(全面风险)管理工程;建设四个体系:国家综合巨灾风险防范体系,国家高灾害风险地区综合减灾范式体系,国家综合灾害风险防范信息共享体 系,国家综合灾害风险防范技术服务平台体系;创新四项制度:完善条块结合、以块为主的综合减灾管理体制,以防为主,防、抗、救相结合的综合减灾运行机制, 整合灾前备灾、灾中应急管理和灾后恢复与重建为一体的综合减灾协调机制,规范政府、企业、社区和公民各负其责的综合减灾系统法制。初步阐述了加强国家减灾 能力的基本内容,即:制定国家综合减灾战略,加强综合减灾知识普及能力,加强综合减灾科技与学科支撑能力,加强综合减灾制度与组织保障能力,加强减灾物资 储备与工程建设能力,加强综合减灾应急响应与信息保障能力,加强综合减灾恢复与重建能力,建立综合减灾范式,提高综合减灾能力。

DOI

[ Shi P J.Establishing national integrated disaster reduction strategy and improving catastrophe risk governance capacity[J]. Journal of Natural Disasters, 2008,17(1):1-8. ]

[3]
刘红辉,江东,杨小唤,等.基于遥感的全国GDP 1 km格网的空间化表达[J].地球信息科学,2005,7(2):120-123.针对资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,在我国经济社会的区域差异的综合分析基础上,对现有的统计型行政单元主要社会经济发展指标国内生产总值(GDP)进行空间化模拟,建立了统一空间坐标参数、统一数据格式、统一的数据和元数据标准的全国1 km格网水平社会经济空间数据库.利用1995年遥感数据建立的1:100 000比例尺土地利用格局分布图,综合分析人类活动形成的土地利用状态与GDP大小的空间互动规律,建立影响经济发展的关键因素评估模型,通过一、二、三产业GDP与土地利用类型的空间关联性,分区建立1995年县级GDP和土地利用格局的空间关联度模型库,实现在1 km格网的社会经济数据的空间定量模拟.

DOI

[ Liu H ., Jiang ., Yang X ., et al.Spatialization approach to 1 km grid GDP supported by remote sensing[J]. Geo-Information Science, 2005,7(2):120-123. ]

[4]
史培军. 中国自然灾害风险地图集[M].北京:科学出版社,2011.

[ Shi P J.Atlas of natural disaster risk of China[M]. Beijing: Science Press, 2011. ]

[5]
史培军. 五论灾害系统研究的理论与实践[J].自然灾害学报,2009,18(5):1-9.作者曾分别于1991、1996、2002和2005年发表了关于灾害研究理论与实践的4篇文章,对灾害系统的性质、动力学机制、综合减灾范式,以及灾害 科学体系等进行了探讨.在前4篇文章的基础上,就当前国际上灾害风险综合研究的趋势、应对巨灾行动,以及防范巨灾风险和加强综合减灾学科建设等方面进行了 综合分析,阐述了对"区域灾害系统"作为"社会-生态系统"、"人地关系地域系统"和"可划分类型与多级区划体系"本质的认识;区分了"多灾种叠加"与" 灾害链"损失评估的差异;论证了"综合灾害风险防范的结构、功能,及结构与功能优化模式";构建了由灾害科学、应急技术和风险管理共同组成的"灾害风险科 学"学科体系.研究结果表明,通过综合减灾,防范巨灾风险已成为区域和全球可持续发展的重要措施,这一措施与资源节约型与环境友好型社会的建设,循环经济 模式的发展,以及低碳经济模式的建立,共同构成了可持续发展战略实施的支撑体系.

DOI

[ Shi P J.Theory and practice on disaster system research in a fifth time[J]. Journal of Natural Disasters, 2009,18(5):1-9. ]

[6]
吕安民,李成名,林宗坚.面积内插方法及其在GIS中应用[J].地球信息科学,2001,5(4):25-29.在经济、社会和城市研究中 ,我们要研究的区域往往没有数据 ,而这些数据需要由已知区域推求。很多建立在区域之上的研究 ,都不可避免地要进行数据的转换 ,这通常就需要面积内插。本文在面积内插的基础上 ,分析了利用附加信息的 EM内插方法 ,提出在 GIS中实现的框架步骤 ,最后分析了 EM方法的优缺点 ,探讨了进一步研究的方向。

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[ Lv A ., Li C ., Lin Z J.Area interpolation and its application in GIS[J]. Geo-Information Science, 2001,5(4):25-29. ]

[7]
Fisher P ., Langford M.Modelling the errors in areal interpolation between zonal systems by Monte Carlo simulation[J]. Environment and Planning A, 1995,27(2):211-224.Areal interpolation involves the transfer of data (often socioeconomic statistics and especially population data) from one zonation of a region to another, where the two zonations are geographically incompatible. This process is inevitably imprecise and is subject to a number of possible errors depending on the assumptions inherent in the methods used. Previous analysts have had only limited information with which to compare the results of interpolation and so assess the errors. In this paper a Monte Carlo simulation method based on modifiable areal units is employed. This allows multiple interpolations of population to be conducted from a single set of source zones to numerous sets of target zones. The properties of the full error distribution associated with a particular interpolation model can then be examined. The method based on dasymetric mapping consistently gave the highest accuracy of those tested, whereas the areal weighting method gave the lowest. More important than the results presented is the potential for future testing of other methods in increasingly complex situations.

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Goodchild M ., Anselin ., Deichmann U.A framework for the areal interpolation of socioeconomic data[J]. Environment and Planning A, 1993,25(3):383-397.Spatial data are collected and represented as attributes of spatial objects embedded in a plane. Basis change is defined as the transfer of attributes from one set of objects to another. Methods of basis change for socioeconomic data are reviewed and are seen to differ in the assumptions made in each about underlying density surfaces. These methods are extended to more general cases, and an illustration is provided by using Californian data. The implementation of this framework within a geographical information system is discussed.

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Eicher C ., Brewer C A.Dasymetric mapping and areal interpolation: implementation and evaluation[J]. Cartography and Geographic Information Science, 2001,28(2):125-138.Dasymetric maps display statistical data in meaningful spatial zones. Such maps can be preferable to choropleth maps that show data by enumeration zones, because dasymetric zones more accurately represent underlying data distributions. Though dasymetric mapping has existed for well over a century, the methods for producing these maps have not been thoroughly examined. In contrast, research on areal interpolation has been more thorough and has examined methods of transferring data from one set of map zones to another, an issue that is applicable to dasymetric mapping. Inspired by this work, we tested five dasymetric mapping methods, including methods derived from work on areal interpolation. Dasymetric maps of six socio-economic variables were produced fm a study area of 159 counties in the eastern U.S. using county choropleth data and ancillary land-use data. Both polygonal (vector) and grid (raster) dasymetric methods were tested. We evaluated map accuracy using both statistical analyses and visual presentations of error. A repeated-measures analysis of variance showed that the traditional limiting variable method had significantly lower error than the other four methods. In addition, polygon methods had lower error than their grid-based counterparts, though the difference was not statistically significant. Error maps largely supported the conclusions from the statistical analysis, while also presenting patterns of error that were not obvious from the statistics.

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江东,王乃斌,刘红辉.人口数据空间化的处理方法[J].地理学报,2002,57(B12):70-75.在人口空间分布区划的基础上,利用基于LANDSAT TM信息获取的1:10万比例尺的土地利用/覆盖数据,建立与统计人口数据的多元相关关系模型,计算各种士地利用类型中的居住人口系数,在GIS支持下计 算出全国1km格网人口空间分布数据,然后结合DEM数据、居民点分布数据对空间化处理结果进行修正,并在各大区内随机抽样若干县采集乡镇行政边界和统计 人口数据对模型计算结果进行了验证.

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[ Yang X ., Jiang ., Wang N ., et al.Method of pixelizing population data[J]. Acta Geographica Sinica, 2002,57(B12):70-75. ]

[11]
叶宇,刘高焕,冯险峰.人口数据空间化表达与应用[J].地球信息科学学报,2006,8(2):59-65.人口数据空间化是“数字地球”的重要研究内容。本文在介绍人口空间分布研究的基础上,从人口分布影响因子、土地利用等空间数据的应用、构建间接的人口指标、人口数据空间化建模以及城市人口数据空间化五个方面,回顾了人口数据空间化研究的最新进展,并简要阐述了面插值的概念及其对人口数据空间化研究的意义。在总结前人相关研究的基础上,本文以福建省为研究区,在栅格数据模型的支持下,通过多源信息融合,从乡镇行政区划的尺度上对人口数据空间化模拟进行了尝试。

[ Ye ., Liu G ., Feng X F.Presentation of spatial distribution of population and its application[J]. Geo-Information Science, 2006,8(2):59-65. ]

[12]
钟凯文,黎景良,张晓东.土地可持续利用评价中GDP数据空间化方法的研究[J].测绘信息与工程,2007,32(3):10-12.分析了社会经济统计数据的空间化方法及GDP空间分布情况,提出了一种应用遥感和GIS技术,以土地利用类型为基础,结合面积权重与反距离加权的GDP数据空间化方法,实现了广东省韶关市GDP空间化。

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[ Zhong K ., Li J ., Zhang X D.GDP spatialization in land sustainable use assessment[J]. Journal of Geomatics, 2007,32(3):10-12. ]

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黄莹,包安明,陈曦,等.新疆天山北坡干旱区GDP时空模拟[J].地理科学进展,2009,28(4):494-502.<p>针对资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求，本文以新疆天山北坡为试验区，在分析区域经济发展特征的基础上，根据分县控制、分产业建模的思路，建立基于土地利用的1 km栅格GDP空间化模型对统计型经济数据进行空间分布仿真模拟。对第一产业产值采用面积权重的方法进行拟合；对第二产业建立基于道路的反距离加权模型；第三产业则以城镇规模为基础，通过引入城市边缘距离概念建立多中心的距离衰减加幂指数模型。结果表明，天山北坡GDP空间分布模拟在分产业和分县水平上具有较高精度，模拟值与真实值间的相对误差均在1%以内。从研究区GDP的空间分布来看，高值区主要集中在米泉至沙湾一线，以乌鲁木齐市、石河子市以及克拉玛依市为核心向周围地区辐射；城市内部GDP密度由城市中心向外围递减，建成区GDP密度明显高于城郊及农村地区。1995、2000和2007年三期GDP模拟结果的对比较真实地反映了区域经济发展的历程，对准确把握区域经济动态具有一定的实用价值。</p>

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[ Huang ., Bao A ., Chen X., et al.GIS based space-time simulation of GDP in arid regions: taking the northern slope of Tianshan mountains as an example[J]. Progress in Geography, 2009,28(4):494-502. ]

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何春阳,李景刚,陈晋,等.基于夜间灯光数据的环渤海地区城市化过程[J].地理学报,2005,60(3):409-417.<p>利用1992年、1996年和1998年的三期DMSP/OLS夜间灯光数据, 提取了区域尺度的环渤海地区20世纪90年代的城市群空间信息, 建立了城市群地区面状、线状和点状城市化空间模式, 分析了环渤海城市群地区20世纪90年代的城市化过程。基本结论如下：① 20世纪90年代环渤海城市群地区城市斑块数量增长较快, 城市化过程明显, 但小斑块所占比重较大, 城市斑块破碎度增加。同时, 区域内城市重心基本维持在经度117.93<sup>o</sup>和纬度38.49<sup>o</sup>附近, 整体上表现出向西北方向移动的趋势。② 20世纪90年代环渤海城市群地区城市化过程基本上可以从空间上概括为在中心城市和大城市周围的面状城市化过程、沿交通干线周围的线状城市化过程和广大区域内以新兴小城市或小城镇出现为特征的点状城市化过程三种基本过程。其中, 面状城市化过程一直居于优势地位, 但面状城市化过程的基本有效范围主要局限在面状城市斑块周围3~4 km范围。线状城市化过程和点状城市过程所占的比例相对较小, 但表现出明显的增强趋势, 在区域内的影响范围正逐渐扩大。</p>

[ He C ., Li J ., Chen ., et al.The urbanization model and process in Bohai Sea surrounding area in the 1990s by using DMSP/OLS data[J]. Acta Geographica Sinica, 2005,60(3):409-417. ]

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王鹤饶,郑新奇,袁涛.DMSP/OLS数据应用研究综述[J].地理科学进展,2012,31(1):11-19.DMSP/OLS夜间灯光数据 主要包括稳定灯光数据、辐射标定夜间灯光强度数据、非辐射标定夜间灯光强度数据3种产品。该数据产品具有获取容易、能够探测低强度灯光、不受光线阴影影 响、方便为城市化强度及其时空分异分析提供条件等优点。目前,关于DMSP/OLS数据的研究成果已有很多,主要集中于城市发展研究、人类活动及效应研 究、生态环境影响研究等方面,但对成果的系统归纳总结性研究却几乎没有。基于此,本文分析比较了现有DMSP/OLS数据研究实例,针对已有成果研究目 的、技术方法以及方法优缺点等进行归纳总结,探索DMSP/OLS夜间灯光平均强度数据的应用前景。最后,总结了该数据的未来研究趋势:①对数据本身处理 方法深入研究;②数据应用领域应进一步扩展;③DMSP/OLS数据与其他数据模型的集成研究应进一步深化;④将现有研究成果结合,进一步研究地理现象机 制问题。

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[ Wang H ., Zheng X ., Yuan T.Overview of researches based on DMSP/OLS nighttime light data[J]. Progress in Geography, 2012,31(1):11-19. ]

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韩向娣,周艺,王世新,等.基于夜间灯光和土地利用数据的GDP空间化[J].遥感技术与应用,2012,27(3):396-405.<p>GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一。然而,传统以各级行政单元为主的GDP统计资料无法显示区域内部GDP的差异,尝试通过GDP空间化来解决这个问题,以满足资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求。在分析总结国内外社会经济数据空间化技术方法的基础上,第一产业基于土地利用数据建模\,第二产业和第三产业基于DMSP/OLS与土地利用数据结合生成的土地灯光参数建模。为提高模型质量,全国按照省级行政边界分区,将因变量GDP分产业分区建模,第一产业绝大部分区域的模型精度在0.7~0.95之间,第二产业和第三产业绝大部分区域的模型精度在0.8~0.98之间。通过与其他GDP空间化技术和结果的比较分析,本研究中的GDP空间化方法无论是模型精度还是GDP密度分布结果都具有一定的优势。生成的GDP密度图能较完整地反映全国GDP分布细节以及宏观分布特征,可为将来经济策略和发展路线的绘制提供一定依据。</p>

[ Han X ., Zhou ., Wang S ., et al.GDP spatialization in China based on DMSP/OLS data and land use data[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2012,27(3):396-405. ]

[17]
Shi ., Yu ., Huang ., et al.Evaluating the ability of NPP-VIIRS nighttime light data to estimate the gross domestic product and the electric power consumption of China at multiple scales: a comparison with DMSP-OLS data[J]. Remote Sensing, 2014,6(2):1705-1724.

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Cauwels ., Pestalozzi ., Sornette D.Dynamics and spatial distribution of global nighttime lights[J]. EPJ Data Science, 2014,3(1):1-26.Using open source data, we observe the fascinating dynamics of nighttime light. Following a global economic regime shift, the planetary center of light can be seen moving eastwards at a pace of about 60 km per year. Introducing spatial light Gini coefficients, we find a universal pattern of human settlements across different countries and see a global centralization of light. Observing 160 different countries we document the expansion of developing countries, the growth of new agglomerations, the regression in countries suffering from demographic decline and the success of light pollution abatement programs in western countries.

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Ma ., He ., Wu ., et al.Quantifying spatiotemporal patterns of urban impervious surfaces in China: an improved assessment using nighttime light data[J]. Landscape and Urban Planning, 2014,130:36-49.Quantifying the spatiotemporal patterns of impervious surfaces (ISs) is crucial for assessing the environmental impacts of urbanization. Nighttime light (NTL) data provide a new way of mapping urban IS on broad scales. However, the accuracy of this approach is currently low and thus further improvements are much needed. Here we have estimated the urban IS dynamics of China from 1992 to 2009 using the Vegetation Adjusted NTL Urban Index (VANUI), which combines NTL and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data. With VANUI, we were able to quantify the spatiotemporal patterns of IS in China with a much higher accuracy than previous methods. Key to this improvement was VANUI's ability to alleviate the problem of saturation inherently associated with NTL data. Our study shows that the total urban IS area of China increased substantially from 10,614.23km 2 in 1992 to 31,147.63km 2 in 2009, at an annual increase rate of 6.54%. China's urban IS expansion exhibited pronounced regional differences, with six large “hotspot” areas where urban IS expanded most substantially. These hotspot regions accounted for 0.87% of China's total land area, but 37.66% of the total area of urban IS expansion during 1992–2009. Measures of urban IS are not only important for characterizing urbanization patterns and processes, but also essential for assessing ecological and environmental impacts of urbanization. Our results provide a valuable dataset and new insights for better understanding the speed and scope of China's recent urbanization, as well as for designing and developing sustainable cities in China and beyond.

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Fan ., Ma ., Zhou ., et al.Comparative estimation of urban development in China's cities using socioeconomic and DMSP/OLS night light data[J]. Remote Sensing, 2014,6(8):7840-7856.China has been undergoing a remarkably rapid urbanization process in the last several decades. Urbanization is a complicated phenomenon involving imbalanced transformation processes, such as population migrations, economic advancements and human activity dynamics. It is important to evaluate the imbalances between transformation processes to support policy making in the realms of environmental management and urban planning. The Defense Meteorological Satellite Program鈥檚 Operational Linescan System (DMSP/OLS) nighttime lights time series imagery provides a consistent and timely measure to estimate socioeconomic dynamics and changes in human activity. In this study, we jointly compared the annual ranks of three variables: the population, the gross domestic product (GDP) and the sum of weighted DMSP/OLS nighttime lights to estimate spatial and temporal imbalances in the urbanization processes of 226 cities in China between 1994 and 2011. We used ternary plots and a Euclidean distance-based method to quantitatively estimate the spatial and temporal imbalances between cities and to classify diverse urban development patterns in China. Our results suggest that, from 1994 to 2011, the imbalances of urbanization processes observed in the eastern, western and middle cities decreased, respectively, by 35.26%, 29.04% and 25.84%; however, imbalances in the northeast increased by 33.29%. The average decrement in imbalances across all urbanization processes in the 226 cities was 17.58%. Cities in the eastern region displayed relatively strong attractions to population, more rapid economic development processes and lower imbalances between socioeconomic and anthropogenic dynamics than cities in other regions. Several types of urban development patterns can be identified by comparing the morphological characteristics of temporal ternary plots of the 226 cities in China. More than one third (35.40%) of the 226 cities presented balanced states during the period studied; however, the remainder showed alternative urban development patterns.

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Wu ., Wang ., Li ., et al.Exploring factors affecting the relationship between light consumption and GDP based on DMSP/OLS nighttime satellite imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2013,134:111-119.We consider night light as a type of consumer goods and propose a model for factors affecting the relationship between night lights and GDP. It is then decomposed into agricultural and non-agricultural productions. Further, the model is modified to determine how the factors affect residents' propensity to consume lights. Models are tested with time-fixed regression on a set of 15-year panel data of 169 countries globally and regionally. We find that light consumption propensity is affected by GDP per capita, latitude, spatial distribution of human activities and gross saving rate, and that light consumption per capita has an inverted-U relationship with GDP per capita. (c) 2013 Elsevier Inc. All rights reserved.

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Zhou ., Ma ., Zhou ., et al.Nighttime light derived assessment of regional inequality of socioeconomic development in China[J]. Remote Sensing, 2015,7(2):1242-1262.Satellite-derived nighttime light (NTL) data have been extensively used as an efficient proxy measure for monitoring urbanization dynamics and socioeconomic activity. This is because remotely sensed NTL signals can be quantitatively connected to demographic and socioeconomic variables at regional and global scales. The recently composited cloud-free NTL imagery derived from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) aboard the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi-NPP) satellite provides spatially detailed observations of human settlements. We quantitatively estimated socioeconomic development inequalities across 30 provinces and municipalities in mainland China using VIIRS NTL data associated with both regional gross domestic product (GDP) and population census data. We quantitatively investigated relations between NTL, GDP, and population using a linear regression model. Our results suggest that NTL radiances have significant positive correlations with GDP and population at different levels. Several inequality coefficients, commonly used in economics, were derived from VIIRS NTL data and statistical data at multiple spatial scales. Compared with the statistical data, NTL-derived inequality coefficients enabled us to elicit more detailed information on differences in regional development at multiple levels. Our study of provinces and municipalities revealed that county-level inequality was more significant than city-level inequality. The results of population-weighted NTL inequality indicate an obvious regional disparity with NTL distribution being more unequal in China鈥檚 undeveloped western regions compared with more developed eastern regions. Our findings suggest that given the timely and spatially explicit advantages of VIIRS, NTL data are capable of providing comprehensive information regarding inequality at multiple levels, which is not possible through the use of traditional statistical sources.

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Stevens F ., Gaughan A ., Linard ., et al.Disaggregating census data for population mapping using Random forests with remotely-sensed and ancillary data[J]. PloS one, 2015,10(2):e0107042.High resolution, contemporary data on human population distributions are vital for measuring impacts of population growth, monitoring human-environment interactions and for planning and policy development. Many methods are used to disaggregate census data and predict population densities for finer scale, gridded population data sets. We present a new semi-automated dasymetric modeling approach that incorporates detailed census and ancillary data in a flexible, 鈥淩andom Forest鈥 estimation technique. We outline the combination of widely available, remotely-sensed and geospatial data that contribute to the modeled dasymetric weights and then use the Random Forest model to generate a gridded prediction of population density at ~100 m spatial resolution. This prediction layer is then used as the weighting surface to perform dasymetric redistribution of the census counts at a country level. As a case study we compare the new algorithm and its products for three countries (Vietnam, Cambodia, and Kenya) with other common gridded population data production methodologies. We discuss the advantages of the new method and increases over the accuracy and flexibility of those previous approaches. Finally, we outline how this algorithm will be extended to provide freely-available gridded population data sets for Africa, Asia and Latin America.

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Bhaduri ., Bright ., Coleman ., et al.LandScan USA: a high resolution geospatial and temporal modeling approach for population distribution and dynamics[J]. GeoJournal, 2007, 69:103-117.High-resolution population distribution data are critical for successfully addressing important issues ranging from socio-environmental research to public health to homeland security, since scientific analyses, operational activities, and policy decisions are significantly influenced by the number of impacted people. Dasymetric modeling has been a well-recognized approach for spatial decomposition of census data to increase the spatial resolution of population distribution. However, enhancing the temporal resolution of population distribution poses a greater challenge. In this paper, we discuss the development of LandScan USA, a multi-dimensional dasymetric modeling approach, which has allowed the creation of a very high-resolution population distribution data both over space and time. At a spatial resolution of 3聽arc seconds (鈭90聽m), the initial LandScan USA database contains both a nighttime residential as well as a baseline daytime population distribution that incorporates movement of workers and students. Challenging research issues of disparate and misaligned spatial data and modeling to develop a database at a national scale, as well as model verification and validation approaches are illustrated and discussed. Initial analyses indicate a high degree of locational accuracy for LandScan USA distribution model and data. High-resolution population data such as LandScan USA, which describes both distribution and dynamics of human population, clearly has the potential to profoundly impact multiple domain applications of national and global priority.

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[25]
国家统计局.中国统计年鉴2014[M].北京:中国统计出版社,2014.

[ National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China statistical yearbook 2014[M]. Beijing: China Statistics Press, 2014. ]

[26]
叶靖,杨小唤,江东.乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析[J].地球信息科学,2010,12(1):40-47.

[ Ye ., Yang X ., Jiang D.The grid scale effect analysis on town leveled population statistical data spatialization[J]. Journal of Geo-Information Science, 2010,12(1):40-47. ]

[27]
陈晴,侯西勇.集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型[J].地球信息科学学报,2015,17(11):1370-1377.人口统计数据空间化是解决统计 数据与自然要素数据融合分析的有效途径。随着RS和GIS技术的发展,人口统计数据空间化方法推陈出新,其中,土地利用数据、夜间灯光数据是人口空间化研 究中普遍利用的数据源,但各有优、缺点:土地利用数据中的城镇用地、农村居民点能准确表示人口分布的空间范围,却不能反映其内部的人口密度差异特征;夜间 灯光数据的强度信息能体现人口分布的疏密程度,但其像元溢出问题显著夸大人口分布范围,像元过饱和现象也影响着人口数据空间化结果的精度。本研究以中国大 陆沿海区域为例,尝试集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化方法,设计了基于精度阈值和动态样本的渐进回归与分区建模的方法,获得了中国沿海 2000、2005、2010年1 km分辨率人口空间化数据。结果表明,优化模型显著提高了研究区整体的精度,尤其适用于人口空间结构内部差异较为显著的区域。

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[ Chen ., Hou X Y.An improved population spatialization model by combining land use data and DMSP/OLS data[J]. Journal of Geo-Information Science, 2015,17(11):1370-1377. ]

[28]
韩向娣,周艺,王世新,等.夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法[J].地球信息科学学报,2012,14(1):128-136.随着夜间灯光遥感数据的应用日渐成熟和资源环境研究领域,对空间型社会经济数据的需求增加,利用相关分析和回归分析的方法,首次定量探讨夜间灯光数据与统计型的社会经济数据的空间关系。为提高模型精度,按照我国省级行政边界分区建模,分析全国县级的地区生产总值、第一产业、第二产业、第三产业分别与夜间灯光指数的空间相关关系,最终建立全国的1km GDP密度图。结果表明,全国范围的夜间灯光数据与第一产业的相关性不明显,相关系数0.554,模型拟合效果差,R<sup>2</sup>为0.306;夜间灯光数据与地区生产总值、第二产业、第三产业均有明显的对数线性关系,尤其是与第二产业和第三产业之和,相关系数为0.824,R<sup>2</sup>为0.679。利用分区模型估算,生成的GDP密度图能较完整地反映全国社会经济分布详况,以及宏观分布特征。

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[ Han X ., Zhou ., Wang S ., et al.GDP spatialization in China based on nighttime imagery[J]. Journal of Geo-Information Science, 2012,14(1):128-136. ]

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卓莉,史培军,陈晋. 20世纪90年代中国城市时空变化特征——基于灯光指数CNLI方法的探讨[J].地理学报,2003,58(6):893-902.<p>用DMSP/OLS夜间平均灯光强度图像在区域上的扩展特征和聚集特征构建了一反映区域城市化综合水平的灯光指数CNLI (compounded night light index) , 并分别在省级和县级尺度上对CNLI与基于统计数据的城市化水平指数做了相关分析，结果表明CNLI与基于统计数据的城市化水平复合指数显著相关，最后用CNLI分析了中国省际城市化水平的时空特征。CNLI为客观、实时监测城市化水平的空间格局及其发展变化提供了新的指标和方法。</p>

[ Zhuo ., Shi P ., Chen J.Application of compound night light index derived from DMSP/OLS data to urbanization analysis in China in the 1990s[J]. Journal of Geography, 2003,58(6):893-902. ]

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卓莉,陈晋,史培军,等.基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟[J].地理学报,2005,60(2):266-276.lt;p>人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布,而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据、资源数据、环境数据复合,提高人口、资源、环境综合管理能力的重要途径之一。选用专门针对亚洲地区开发的DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度遥感数据模拟了中国的人口密度：基于灯光强度信息模拟了灯光区内部的人口密度,基于人口&mdash;距离衰减规律和电场叠加理论模拟了灯光区外部的人口密度,是应用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟人口密度研究的拓展和深入,研究结果与其他研究基本一致,但所需数据量较少,更适合于大尺度人口密度的快速估算,为决策提供参考依据。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光强度数据具有实现人口以及其他社会经济数据空间网格化的巨大潜力。</p>

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[ Zhuo ., Chen ., Shi P ., et al.Modeling population density of China in 1998 based on DMSP/OLS nighttime light image[J] Journal of Geography, 2005,60(2):266-276. ]

[31]
吕安民,李成名,林宗坚,等.人口密度的空间连续分布模型[J].测绘学报,2003,32(4):344-348.分析了常用的表示人口分布的方法，并指出了其不足的地方，提出了模拟人口空间分布的必要性，同时提出了模拟人口空间分布的思路。将研究区域划分为一定分辨率的格网，用核心估计方法将人口密度估计值分配到每个格网上，每个格网上的人口是均匀分布的，随着格网分辨率的提高，就可以模拟出符合人口详细分布的人口密度空间连续分布模型，并通过实验说明该方法是可行的。

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[ Lv A ., Li C ., Lin Z J.et al.Spatial continuous surface model of population density[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2003,32(4):344-348. ]

[32]
廖顺宝,李泽辉.基于人口分布与土地利用关系的人口数据空间化研究[J].自然资源学报,2003,18(6):659-665.土地是人与自然相互作用的产物,人口分布与土地利用具有非常密切的关系。根据1999年全国市县统计人口数据与各市县土地利用类型指数的相关性分析,发现各市县平均人口密度与各市县各类土地利用指数的复相关系数为0.82,在西藏、青海和海南3省区,复相关系数均达到0.99。以西藏自治区为例,根据市县人口密度与土地利用指数及数字高程的相关关系建立了人口数据空间化模型,并计算出西藏自治区1km&times;1km分辨率的栅格人口数据。在被选作验证区的3县37个乡镇中,用模型计算出的各乡镇人口密度与各乡镇的实际人口密度的相关系数为0.88。因此,土地利用信息是进行市县级人口统计数据空间化的重要参数,利用土地利用与人口分布之间客观存在的关系可以进行市县级人口统计数据的空间化。

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[ Liao S ., Li Z H.Study on spatialization of population census data based on relationship between population distribution and land use[J]. Journal of Natural Resources, 2003,18(6):659-665. ]

[33]
柏中强,王卷乐,杨飞.人口数据空间化研究综述[J].地理科学进展,2013,32(11):1692-1702.人口数据空间化研究旨在发掘和展现人口统计数据中隐含的空间信息，并以地理格网或其他区域划分的形式再现客观世界的人口分布，具有重要的科学意义。人口空间分布数据有助于从不同地理尺度和地理维度对人口统计数据形成有益补充，其应用广泛，相关研究方兴未艾。主要从以下3 个方面对人口数据空间化研究进行综述：① 主要空间化方法的原理及其适用性；② 空间化中用到的建模参考因素，并结合具体应用案例分析其作用机理；③ 典型人口空间化数据集。在此基础上，分析了现阶段人口数据空间化所运用的输入数据的质量和详细程度、尺度效应及时空分辨率、长时间序列数据集和精度检验等方面存在的问题；并探讨了人口数据空间化未来的研究方向。

DOI

[ Bai Z ., Wang J ., Yang F.Research progress in spatialization of population data[J]. Progress in Geographic, 2013,32(11):1692-1702. ]

[34]
董冠鹏,郭腾云,马静.空间依赖,空间异质与京津冀都市地区经济收敛[J].地理科学,2010,30(5):679-685.

[ Dong G ., Guo T ., Ma J.Spatial dependence, heterogeneity and economic convergence of the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region[J]. Scientia Geographica Sinica, 2010,30(5):679-685. ]

[35]
卓莉,张晓帆,郑璟,等.基于EVI指数的DMSP/OLS夜间灯光数据去饱和方法[J].地理学报,2015,70(8):1339-1350.<p>DMSP/OLS夜间灯光数据被广泛应用于表征人类活动强度及其生态环境影响的诸多研究中,但因OLS传感器设计的局限,在用电强度较高的城市中心,灯光信号存在明显的饱和,这一不足可能影响到一些基于夜间灯光数据研究成果的可靠性。针对这一问题,NOAA-NGDC研发了辐射定标算法,但因缺乏星上定标系统,算法较为复杂,且受较多条件限制等原因,目前只有部分时期的辐射定标数据产品（RCNTL）。近期有学者提出一种基于植被指数NDVI构建的城市灯光指数VANUI,为灯光数据去饱和研究提供了一个操作简单且结果良好的方法,但该方法在一些城市效果不佳。基于此,本文综合利用夜间灯光与EVI指数信息,通过对VANUI指数构建方法进行改进,建立了一个新的缓解夜间灯光强度饱和的EANTLI指数。为了评价指数的效果,将EANTLI与VANUI从三个方面进行比较：① 区分、识别饱和区内地物的能力;② 与RCNTL的拟合程度;③ 对用电量估算的效果。结果表明：EANTLI在三个方面均表现出优势,在潜在饱和区内对特征地物具有更高的可区分性,与RCNTL的线性相关程度更高,与用电量的相关性相比于NTL、VANUI亦明显提高。因此可以认为EANTLI在指数的设计上较为合理,不仅易于计算,而且能达到较好的缓解灯光强度饱和、凸现城市内部差异的目的,在用于反演城市发展指标时能获得更为准确的结果,因此具有较高的应用价值。</p>

DOI

[ Zhuo ., Zhang X ., Zheng ., et al.An EVI-based method to reduce saturation of DMSP/OLS nighttime light data[J]. Acta Geographica Sinica, 2015,70(8):1339-1350. ]

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