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基于夜间灯光数据的中国省域水足迹研究作者：曹亭婷彭博来源：《科学与财富》2020年第03期摘要：水足迹可以用来衡量一个地区或群体对水资源的实际消耗量，但由于计算所需的数据众多且来源不一导致计算步骤繁琐。
本文旨在探寻各省市水足迹数据与遥感空间数据之间的关系，以期利用连续易得的遥感数据估算出各地不同年份的水足迹。
本文建立了区域消费水足迹的计算模型，计算出我国31省市连续8年的消费水足迹。
并根据DMSP/OLS夜间灯光数据，提取出同时期各省市的城市照亮区面积。
分析两组数据可得，数据间呈现幂相关性且相关性准确程度与经济发展和城镇化率匹配程度有关。
关键词：水足迹;DMSP/OLS夜间灯光数据;城市照亮区面积;相关性分析;幂相关1引言水资源是人类生存不可或缺的自然资源，它具有自然资源数量有限、分布不均衡的特征，为了实现水资源的合理利用和可持续发展，我们需要定量的对各区域的水资源进行管理和调配。
除了国家对实体水进行重分配的调水工程，区域间的虚拟水流通和贸易也同等重要。
因此2002年首次提出了水足迹的概念，水足迹是指提供人类消费的产品和服务过程中所消耗和污染的全部淡水资源量。
研究一个地区的水足迹结合该地区的用水信息可以计算出该地区的纯虚拟水，即该地区是属于虚拟水的流出方还是流入方。
纯虚拟水[1-5]数据结合实体虚拟水的贸易情况帮我们全面了解了地区的水资源使用情况，方便缓解干旱地区水资源缺乏的现状。
我国从南到北跨三个温度带，领土从沿海延伸到内陆，幅员广阔，气候差异十分大。
且大部分地区受季风影响，导致了我国水资源时空分布的极不均衡。
因此，研究我国省域间的水足迹对我国水资源的合理利用具有重大的意义。
但是目前水足迹的计算过程繁琐，数据难得，使得水足迹的计算耗费大量人力物力。
所以水足迹计算的简化具有重要意义。
本文意图通过利用遥感栅格数据提取的城市照亮区面积来简化水足迹的计算，即验证空间数据与水足迹数据之间的相关性。
2数据处理2.1水足迹数据水足迹是水资源消耗的一种综合评价指标，其中不仅包括生产生活中的直接用水，更包括了生产生活中的虚拟用水。
基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的青海省GDP空间化研究浦春林【期刊名称】《地理科学研究》【年(卷),期】2024(13)1【摘要】国内生产总值(GDP)是国民经济核算的重要指标,用于衡量一个国家或地区的经济状况。
传统的GDP统计数据提供了地区宏观经济状况的数值信息,但无法反映地区内部的空间差异。
为了更好地理解地区经济差异和经济状况,本文利用NPP-VIIRS夜间灯光数据,采用相关和回归分析,建立了综合灯光指数(CNLI)与青海省GDP之间的关系模型。
通过该模型,对青海省GDP的空间分布进行了初步模拟,并采用线性调整的方法对各像元的GDP模拟值进行了修正,最终生成了青海省2016~2020年的GDP空间密度图。
结果表明,该模型在对青海省各市级行政区的GDP进行模拟时表现出较高的准确度,有力地展现了青海省的经济分布和增长状况。
夜间灯光数据与青海省各地区的经济活动水平呈现显著关联,展现出一定的空间分布规律。
具体而言,在空间分布上,五年间青海省的GDP密度分布格局为东部高于西部,西南部最低,并以西宁市和海东市为聚集中心,向四周逐渐呈放射状递减。
尤其是西宁市表现出市区经济占主导地位的特点,其主城区的经济发展水平明显高于其他区域。
研究结果可为青海省未来的区域发展规划和政策制定提供重要参考。
【总页数】10页(P47-56)【作者】浦春林【作者单位】云南师范大学地理学部昆明【正文语种】中文【中图分类】F12【相关文献】1.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的成都市GDP空间化研究2.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的南宁市GDP空间化研究3.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟4.基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的河北省GDP空间化方法5.中国地级市GDP数据的真实性:基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的检验因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2020年31期研究视界科技创新与应用Technology Innovation and Application基于夜间灯光数据的中国城市扩展研究*郑雅昕，李苗*，刘玉琴，满浩然（哈尔滨师范大学地理科学学院，黑龙江哈尔滨150025）1概述自1978年改革开放以来，随着经济的飞速发展和人口的增加，中国城市进入高速扩张阶段。
高速的城市扩张会导致城市交通拥堵、农业耕地减少、生态环境恶化等一系列问题[1]，因此研究中国近年来城市扩张规律对科学建设和城市规划、促进各地区协调发展具有重大意义。
DMSP/OLS 夜间灯光数据是美国军事气象卫星计划（defense meteorological satellite program ，DMSP ）卫星搭载的OLS （operational linescansystem ，OLS ）获取，相比其它遥感数据，具有数据量小、时间连续性强、获取更为容易的优点，为城市扩展分析研究提供了更好的方法[2]。
Croft 最早将DMSP/OLS 数据应用于城市研究，指出该数据有助于确定人类的活动强度[3]。
Henderson 等通过对比DMSP/OLS 数据和TM 数据，验证了夜间灯光数据提取建成区面积的精确性和可行性[4]。
Zhang 等将DMSP/OLS 数据与人口、土地利用数据相结合，分析了1992~2000年中国、美国、印度和日本的城市扩张[5]。
DMSP/OLS 数据可获取年份为1992~2013年，2013之后NPP/VIIRS （nation polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite ，NPP/VIIRS ）灯光数据被研究者们广泛的用于城市信息提取。
Jiang 等采用NPP/VIIRS 分析了2013~2017年福建省厦门、泉州、漳州市的城市扩张，认为夜间灯光亮度值和人类社会经济活动具有较强的相关性[6]，Wang 等使用NPP/VIIRS 建立新型HVR 模型对中国城市的房屋空置率进行估算[7]。
Green Technology Innovation and Regional Economic Development:Evidence from Nighttime
Stable Light in China
作者： 于娱[1];杨帆[2];施琴芬[2]
作者机构： [1]南京审计大学审计与评估研究院,江苏南京211800;[2]苏州科技大学商学院,江苏苏州215009
出版物刊名： 生态经济
页码： 48-54页
年卷期： 2020年 第10期
主题词： 绿色技术创新;绿色专利;夜间灯光数据;空间计量分析;地理加权回归
摘要：在绿色技术创新日益成为绿色发展的重要动力条件下,以解决资源环境生态突出问题为目标,建立市场导向的绿色技术创新体系,成为绿色发展的重要内容。
为探讨绿色技术创新空间集聚性对经济增长绩效的影响,采用DMSP/OLS夜间灯光数据以及绿色专利数据,分析绿色技术创新与经济发展之间的关系。
采用Moran’s I指数测度1992-2013年中国区域绿色专利授权数量的空间集聚性,并建立地理加权回归模型分析绿色专利授权对区域经济发展的影响。
研究发现,目前中国绿色技术创新的空间集聚性逐步增强,绿色技术创新对区域经济增长具有显著的正向影响。
政府及相关部门需要强化顶层设计和系统谋划,加强区域间创新协作,建设并完善我国绿色技术创新体系。
基于夜间灯光数据的城市化水平动态评价作者：徐知宇胡寻寻李佳慧和秀娟陈林官冬杰来源：《绿色科技》2018年第08期摘要：选取长江经济带为研究区域.以DMSP_OLS夜间灯光数据为遥感数据源，对长江经济带省级尺度城市化水平进行了动态评价。
首先，提取1992～2012年长江经济带的综合灯光强度（1）和建成区面积（S），构建基于夜间灯光数据的综合灯光指数模型（Compounded night light index，CNLI），计算长江经济带省级尺度的CNLI;其次，构建基于统计数据的两种传统城市化水平评价指数模型：综合城市化水平指教模型（IU）和城市化复合指数模型（Cf）.计算长江经济带省级尺度的城市化水平;最后，建立了CNLI与IU和Cf的城市化水平估算模型，对CNLI、IU和Cf进行相关分析和精度验证，明确夜间灯光指数模型计算结果的准确性。
研究结果表明：基于DMSP_OLS夜间灯光数据的CNLI与基于统计数据的IU和Cf间存在明显的线性相关，CNLI能较好地反映该区域综合城市化水平。
关键词：长江经济带;综合灯光指数模型CNLI;城市化水平中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1674-9944（2018）8-0200-031 引言长江经济带横跨我国东中西三大区域，是我国未来经济发展格局中最具影响力和最有发展潜力的重要区域。
改革开放以来，我国城市化进程取得巨大成就[1].城市化是现代化过程的必经阶段，也是推动国家和地区现代化的重要力量，该地区的城市化水平是长江经济带发展的主体内容。
对长江经济带城市化水平进行动态评价，分析城市化进程在时间、空间差异，对区域制定科学的决策和长江经济带可持续发展有着重要意义。
传统的城市化水平的测度方法普遍认为有两种：主要指标法和复合指标法[2]。
随着遥感技术的发展，越来越多的学者开始了DMSP/OLS夜间灯光数据的探索。
城市化信息提取方面，国内陈晋[3[卓莉[4]等学者首次应用DMSP/OLS夜间灯光数据构造了相加灯光指数，估算中国省际城市化水半。
基于夜间灯光数据的城市中心体系识别及特征研究——以武汉市为例周婕，卢孟摘要:本文以武汉市为例，提出了利用遥感数据识别城市公共中心的方法。
基于2000、2005和2010年三个年份MODIS遥感影像、DMSP/OLS夜间灯光数据以及Landsat TM/ETM影像数据和统计年鉴数据，通过计算标准城市用地复合指数NUACI并采用核密度分析方法生成密度分布图；并对NUACI密度分布进行空间聚类和密度分级，识别不同年份城市公共中心等级和规模，分析2000-2010年武汉市城市公共中心体系演变规律。
结果显示：2000-2010年间武汉市城市公共中心体系由“单中心”向“多中心”结构演变，三镇发展并不均衡，受自然条件的制约，武汉城市公共中心的空间演变沿交通轴向扩展特征显著，总体呈现沿江纵向与垂江横向“十字型”发展格局。
关键词:夜间灯光数据，城市中心体系，识别方法，演变规律，武汉市城市中心是城市开展政治、经济、文化等公共活动的地域，是提升城市生活品质的重要空间载体。
城市中心承担了城市功能和运行的职能，不仅为广大市民提供了行政、商业、商务、文化、休闲等全方位服务，同时也是社会进步的标志。
随着经济社会的不断发展和市民生活水平的提高，社会公众对公共活动的需求也日益提高，使得城市逐渐衍生出具有不同职能、不同等级的城市中心。
诸多城市中心要素间通过相互作用及相互联系，按照一定的秩序和内部联系构成了城市中心体系，投射在城市地域上呈现出不同空间形态，是城市空间结构的核心组成部分和表现形式[1]。
从空间规划视角对城市中心体系进行研究具有十分重要的意义，不仅可以确立整体城市中心体系的等级规模和空间结构，促进合理城市空间形态的形成，战略性地引导城市空间的优化与发展，同时也可以为城市总体规划修编提供科学可信的依据。
1 城市中心体系概念对于城市中心的概念，不少工具词典及专业词典都有相应的阐述。
早期的研究偏向于从空间结构层面对城市中心进行定义，而近年来的研究则更为全面综合，对于城市中心的定义也更为多元复杂。
长江经济带城市体系空间结构———基于夜间灯光数据的研究张超1王春杨2吕永强3沈体雁4，*（1．河北工业大学经济管理学院，天津，300401；2．重庆交通大学西部交通与经济社会发展研究中心，重庆，400074；3．中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京，100083；4．北京大学政府管理学院，北京，100871）【摘要】基于1996 2010年城市夜间灯光数据，运用城市位序规模法则、空间自相关分析和加权标准差椭圆等分析方法，对长江经济带城市体系空间结构及其变动特征进行系统分析。
研究结果表明：长江经济带城市体系总体呈现东部相对密集、中西部相对稀疏的条形核心—边缘结构，1996 2010年间，城市体系集中度始终较高且经历了由“数量增长”向“规模扩张”转变的演化过程；城市体系空间增长表现为明显的先扩张后收缩、先向西南方向移动再向东北方向移动、沿海、沿江、沿沪昆线及南北交通通道轴线的动态演进特征；受地理条件、空间距离和发展阶段等因素的影响，长江经济带城市空间分布呈现明显的非连续性和片段化特征，区域内各城市群空间演化特征差异化显著，江浙沪地区已进入都市连绵化阶段，形成较为成熟的跨区域城市群，而长江经济带广大内陆城市群则基本处于以都市郊区化和多中心化为主导的发展阶段，尚不具备形成跨区域城市群的条件，各城市群边界和空间结构也存在诸多不确定性。
【关键词】长江经济带；夜间灯光数据；城市空间结构；时空演化【中图分类号】F061.5【文献标识码】A基金项目：国家社会科学基金青年项目（13CJL063）；重庆市社会科学规划博士项目（2012BS07）；国家自然科学基金项目（71473008）*通讯作者：沈体雁，教授，博士生导师。
E-mail ：tyshen @pku．edu．cn0引言20世纪80年代初，我国著名经济地理学家陆大道院士提出中国国土和经济布局“沿海—沿江”开发的“T ”字型发展战略。
改革开放以来，我国率先实施了沿海优先发展的不平衡发展战略，沿海经济带得以飞速发展，而长江经济带发展则相对滞后。
同时由于缺乏整体战略部署和有效协调机制，各地区经济互动基础薄弱，长江经济带内部各区域间经济发展也极不平衡。
新时期，李克强总理提出打造“中国经济奇迹第二季”发展目标，目前沿海经济带支撑引领作用明显不足［1］。
同时，我国经济增长面临“新常态”，经济发展也迫切需要寻找新引擎。
在此背景下，《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》明确提出要将长江经济带建设成为具有全球影响力的内河经济带。
实现这一战略目标关键在于全面提升长江经济带的区域竞争力，基本策略是推进长江经济带全方位协调发展，即“一体化策略”，包括产品、要素市场一体化、交通基础设施一体化以及各地区制度政策相互衔接。
而城市体系正是一体化和区域协调发展的关键载体和组织枢纽［2］。
作为经济社会发展的重要空间依托，城市的规模是否合理、分布结构是否完善，直接关系到城市体系功能的发挥和竞争力提升，优良的城市体系空间形态也是区域协调发展目标之一。
因此，深入分析城市体系空间结构特征及演化规律对于全面提升长江经济带的区域竞争力和影响力具有重大现实意义。
已有关于城市体系的实证研究主要基于城市人口统计数据并采用Zipf 法则①分析判断特定空间尺度下城市体系规模分布及演化的总体特征。
在国家尺度上，Zipf 法则已被用于分析诸瑞士［3］、法国、日本［4］、美国［5］、葡萄牙［6］、中国［7］［8］、巴西［9］、印度［10］以及OECD ［11］等国家城市体系规模分布及演化特征，不同国家得到的结果并不一致；区域尺度上，已有研究探讨了我国四大区域［12］［13］及省域城市体系分布及演化［14］，结果表明中国城市规模体系分布的地区差异较大，但演化趋势上大致都经历了一个先分散后集中的态势。
城市群或都市区尺度上，已有研究分析了美国大都会区［15］、长三角［16］、珠三角［17］［18］、京津冀［19］、中原［20］、辽中南［21］及哈大长［22］等城市群城市体系分布及演化态势，研究表明城市体系规模分布是否支持Zipf法则取决于城市群或大都会区“城市区域”边界合理界定。
通过对既有研究梳理发现，在选取不同空间单元、国别或历史发展阶段条件下，相关研究所得到的城市体系规模位序结构不尽相同，同时对现实中城市体系是否符合Zipf法则也存在较大的争议。
这些争议也进一步印证了Leamer and Levinsohn有关“Zipf法则的实证研究重心应在于估计而非验证”［23］的观点，而Krugman也将Zipf定律称为“城市体系研究中的一大谜团”［24］。
然而已有的基于不同国家或地区城市人口统计数据的城市体系实证研究存在三大缺陷。
缺陷一：受研究方法所限，已有城市体系研究缺少空间维度。
Zipf法则主要探讨城市规模与其位序之间线性关系，侧重分析城市体系结构演化总体特征，缺乏对城市体系空间演化方向及内部空间分异的探讨。
缺陷二：“行政城市”样本无法准确反映城市“相对密集”的特征。
城市体系研究面临的首要问题是“城市”合理界定，城市本质上是人口和经济活动相对密集的空间单元，因此应采用居民规模在一定阈值以上的集聚区作为城市样本估计城市体系分布才是有效的。
目前以“行政城市”样本的既有研究，实际默认了行政管理级别相对较高的地级市或县级市同时也是人口相对密集的“点”，这与现实并不相符②。
缺陷三：统计意义上城市边界与真实城市边界的差异性也使得城市人口统计数据无法真实反映城市人口规模。
“行政城市”人口规模统计的基础是具有固定边界的空间单元，因此空间单元边界能否准确勾勒人口经济活动“集聚区”决定了人口数据的有效性。
就我国而言，目前“行政城市”涵盖范围过大，在进行人口普查统计时，未能对内部城市、郊区等进行更进一步的划分；此外，城市人口统计数据不可靠性还源于“行政城市”边界的不断调整③。
以上三大关键缺陷大大降低了既有研究的可信度和政策含义，对把握特定区域城市体系规模分布及演化特征带来困难。
鉴于以上原因，有学者提出了地理空间视角（geospatial perspective）［25］这一概念，旨在打破原有基于行政区划统计数据的研究范式，进而转向基于微观组团或图斑单元城市特征数据的分析范式。
本文尝试利用DMSP/OLS夜间灯光影像数据确定城市样本，对长江经济带城市体系规模分布及空间演化特征进行分析。
DMSP/OLS夜间灯光影像数据即是一种能够直接反应多维度城市化特征的图斑数据，夜间灯光面积及亮度等与城市化人口产业过程、土地住房过程、基础设施过程、环境过程及生活方式转变过程等均具有明显的相关关系［26］。
在我国，DMSP/OLS夜间灯光总量与城市化水平［27］、GDP密度［28］、人口分布［29］等的相关性已经得到证明，其作为城镇体系、城市规模的度量具有可行性和可信度［30］［31］。
在合理选定灯光亮度门槛值（DN值）条件下，城市规模即可由城市区域高于DN门槛值的灯光亮度总量近似表征，同时也就确定了城市体系样本，从而有效消除了城市界定和城市人口数据误差问题。
除了以夜间灯光数据界定真实城市空间单元而非“行政城市”作为长江经济带城市结构分析的基本地理观测单元，本研究与已有研究的差异还体现在：不仅分析长江经济带城市规模分布特征和变动趋势，还将利用空间分析方法，系统测度长江经济带城市体系的空间结构和演化特征、空间集中和扩散程度、重心变动方向及趋势。
1数据选择与研究方法1.1地域单元与数据选择长江经济带横跨我国东中西三大区域，范围涵盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南和贵州共11个省市，面积约205万km2。
本文选取1996、1999、2000、2003、2006和2010年中国DMSP/OLS夜间灯光非饱和定标数据作为基础数据进行研究，该数据优点在于：首先，数据包含城镇等稳定光源而背景噪声为0，从而为城市体系实证研究提供了优质数据源；其次，该数据有效消除了夜间灯光数据的灯光饱和效应，其可信度和可行性评估更为有效。
此外，为消除云、火光等偶然噪声影响，掩膜提取中国DMSP/OLS夜间灯光并重采样为1km空间分辨率。
为研究需要，本文采用二次回归函数的方法对原始DMSP/OLS夜间灯光数据进行了相互校正，提高了其在时间序列上的可比性。
本文选取夜间灯光强度DN＞40作为城市“门槛值”，以便使长江经济带城市体系规模更有区分度，即灯光强度DN ＞40的区域被视为城市。
同时选取50km 2作为筛选城市区域的另一项标准，以便消除局部非人口密集区单体夜光“亮点”（如单体工业设施等）影响，最终得到长江经济带城市体系分布如图1所示。
图1长江经济带夜间灯光遥感图和所选城市样本（DN ＞40）1.2研究方法本研究首先基于城市体系的位序—规模法则，对长江经济带城市规模分布情况及变动特征进行分析；其次，利用探索性空间数据分析直观描述长江经济带城市分布形态及时空演化特征；最后，采用加权标准差椭圆方法分析城市体系整体演化方向。
1.2.1城市位序—规模法则（City Ｒank-Size Ｒule ）城市位序—规模法通过数学模型直观阐释了城市排序与规模分布间的关系，以数学公式表达为：P r =K ·r －q其中，P r 是第r 位城市的规模，K 是最大城市的规模，r 是P r 城市的位序，q 为Zipf 系数。
如果q 的绝对值趋近于1，说明各级城市规模发展较为均衡；如果q 的绝对值大于1，即首位度较高，说明城市规模更集中于大城市，中小城市不够发达，城市规模结构呈现首位分布格局；如果q 的绝对值小于1，说明城市规模体系相对分散，高位次城市规模不突出，而中小城市则比较发达。
1.2.2空间自相关分析空间自相关分析旨在定量描述事物在空间上的依赖关系，其包含全局和局部两类分析。
全局空间自相关分析可以反映样本区域变量在地理空间上的整体关联特征和关联模式，常用的测度指标是Moran's I 统计量，其计算方法为：I =∑n i =1∑n j =1W ij Y i －Y ()－Y j－Y ()－S 2∑n i =1∑nj =1W ij其中，S 2=1n ∑Y i－Y()－，W 是空间邻接权重矩阵，在本文中设定为基于共同边界的queen 矩阵，n 为区域数量。
Moran's I 在给定的置信水平下显著为正，表示相似变量值在空间上呈集群分布；Moran's I 在给定的置信水平下显著为负，表示变量值在空间上存在较大差异。
而局部空间自相关分析采用Local Moran's I 统计量、Moran 散点图、Moran 散点地图等来分析某地区与其相邻地区间的空间关联模式。
1.2.3标准差椭圆方法标准差椭圆方法（SDE ）最早由Lefever 于1926年提出，该方法通过具有特定特性的椭圆认识、表征空间要素布局。
