李明海 萬(wàn)麗娟 陳路明
(江西理工大學(xué) 建筑與測(cè)繪工程學(xué)院,江西 贛州341000)
1978 年以來(lái),改革開(kāi)放自此拉開(kāi)帷幕,城鎮(zhèn)化[1]的進(jìn)程不斷加快。進(jìn)入21 世紀(jì),加入WTO 至今,國(guó)民生產(chǎn)總值GDP(Gross Domestic Product)相較于七十年代增長(zhǎng)了200 多倍。然而省域、市域甚至縣域之間發(fā)展不平衡、不充分越加突出,了解區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異性對(duì)區(qū)域持續(xù)發(fā)展有著重要的意義。衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平常采用GDP 數(shù)據(jù),也是進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析的一項(xiàng)重要指標(biāo)。改革開(kāi)放至今,30 多年來(lái)廣東省GDP 總量國(guó)內(nèi)一直位居第一,雖然經(jīng)濟(jì)體量龐大,但在省內(nèi)各個(gè)市域、縣域之間仍然存在發(fā)展不平衡、不充分的現(xiàn)象。顯然置之不理會(huì)影響廣東省的經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,降低其經(jīng)濟(jì)輻射能力,影響國(guó)家“四位一體”的布局。但是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)GDP 僅僅體現(xiàn)出區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)水平,不能反映區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。GDP 空間化應(yīng)運(yùn)而生,它彌補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的缺陷,可以突顯區(qū)域內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)差異,反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分布特征。
GDP 數(shù)據(jù)來(lái)源于1992 年至2013 年歷年的廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒。
DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)自不同得衛(wèi)星,期間發(fā)射好幾代衛(wèi)星,各個(gè)衛(wèi)星的統(tǒng)計(jì)時(shí)間、季節(jié)均不同,相同年份數(shù)據(jù)也存在不同的傳感器,最重要的是OLS傳感器沒(méi)有對(duì)影像進(jìn)行星上輻射校正,導(dǎo)致相同衛(wèi)星獲取連續(xù)幾年的數(shù)據(jù)的DN 值存在異常浮動(dòng)——隨著時(shí)間推移,燈光數(shù)據(jù)DN值發(fā)生驟降等。為了保持影像數(shù)據(jù)的連續(xù)性,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可用性、可比性,必須進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,數(shù)據(jù)預(yù)處理[2]主要相互校正、連續(xù)校正、飽和校正等。
影像的相互校正目前采用最多是不變目標(biāo)[3]區(qū)域法,顧名思義,從整個(gè)研究時(shí)間維度上選擇一部分影響小且穩(wěn)定的像元做為參考區(qū)域,按照相應(yīng)的擬合方程,完成相互校正。
由于廣東省對(duì)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)最大的是種植業(yè),所以在本研究中使用土地利用數(shù)據(jù)中與種植業(yè)關(guān)系最大的“耕地面積”為空間指標(biāo),與第一產(chǎn)業(yè)GDP 展開(kāi)空間化研究。利用回歸分析的方法,將S耕地與第一產(chǎn)業(yè)的GDP 進(jìn)行線(xiàn)性、指數(shù)、對(duì)數(shù)、二次五種函數(shù)的回歸分析,擬合結(jié)果如圖1 所示。
圖1 廣東省S 耕地與第一產(chǎn)業(yè)GDP 最佳擬合圖
基于GDP 建模的研究現(xiàn)狀表明,夜間燈光指數(shù)有平均燈光強(qiáng)度(DNmean)、相對(duì)平均燈光強(qiáng)度(I)、燈光面積比(S)和綜合燈光指數(shù)(CNLI)等,這些燈光指數(shù)經(jīng)常被用來(lái)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,本文結(jié)合廣東省實(shí)際情況,分別將廣東省GDP 指標(biāo)與燈光指數(shù)分別進(jìn)行回歸分析,選擇擬合度高的建模分析。
圖2 廣東省GDP23 與燈光指數(shù)擬合圖
圖3 2013 年廣東省GDP 密度圖
GDP23=1.885I+2.936×10-5I2-1.022×10-10I3+38377.057 R2=0.927 (3)
GDP1、GDP23 和GDP 總相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)表
從上表可以看出整體誤差不高,但是也出現(xiàn)某些年份的誤差較大的情況,與廣東省的發(fā)展情況基本吻合。本文第一產(chǎn)業(yè)的GDP構(gòu)建模型時(shí),考慮第一產(chǎn)業(yè)中占比最高是種植業(yè),選用S 耕地作為唯一變量,發(fā)現(xiàn)廣東省的漁業(yè)、林業(yè)、果業(yè)等對(duì)廣東省第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)也有一定的影響。
從圖3 也可以看出珠三角地區(qū)GDP 密度達(dá)到20000 萬(wàn)元/平方公里,對(duì)于廣東省北部地區(qū)大部分處于500-1000 萬(wàn)元/平方公里,東部地區(qū)有著以汕頭為核心的經(jīng)濟(jì)圈,同樣有20000 萬(wàn)元/平方公里的很高GDP 密度。西部地區(qū)有以湛江為中心的經(jīng)濟(jì)輻射圈。自1992 年以來(lái),以廣州、深圳、珠海為中心的珠三角經(jīng)濟(jì)繼續(xù)引領(lǐng)全省往前發(fā)展,全省都在往前發(fā)展,但是北部、西部、東部地區(qū)大部分城市第一產(chǎn)業(yè)仍然占據(jù)相當(dāng)大的GDP 貢獻(xiàn)度,第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為緩慢,珠三角地區(qū)主要以二、三產(chǎn)業(yè)為主,形成內(nèi)部地區(qū)GDP 水平以及發(fā)展存在巨大差異與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān),此外北部地區(qū)的清遠(yuǎn)、韶關(guān)、河源等受地理位置的影響,東部地區(qū)的梅州以及西部地區(qū)的云浮等受地理位置影響較大,導(dǎo)致發(fā)展較慢。
本文基于DMPS/OLS數(shù)據(jù)進(jìn)行分產(chǎn)業(yè)的GDP 空間化,同時(shí)考慮到燈光指數(shù)特點(diǎn),結(jié)合實(shí)際情況,基于1992 年到2013 年之間廣東省夜間燈光,利用夜間燈光指數(shù),進(jìn)行GDP23 與平均燈光指數(shù)建模分析,結(jié)果表明:
(1)1992 年到2013 年期間,廣東省的粵東、粵西、粵北地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)仍然占據(jù)了GDP 總量的很大一部分,GDP 總量都在穩(wěn)步上升,保持一定增速。珠三角地區(qū)保持著引領(lǐng)全省經(jīng)濟(jì)的作用,從密度圖我們看到GDP 密度在15000 萬(wàn)元/平方公里基本集中在珠三角地區(qū)。隨著時(shí)間的發(fā)展,珠三角地區(qū)基本趨于一個(gè)飽和溢出的狀態(tài)。
(2)二、三產(chǎn)業(yè)GDP 總量與燈光指數(shù)之間存在著顯著的相關(guān)性,2011 年之后,由于珠三角地區(qū)DN 值處于一個(gè)飽和狀態(tài),出現(xiàn)相對(duì)誤差變大的趨勢(shì)。2011 年之前,GDP 越高的城市,相關(guān)性更加顯著。
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新2020年6期