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DMSP-OLS夜間城市燈光數據介紹

DMSP(Defense Meteorological Satellite Program)是美國國防氣象衛星計劃。該項目是通過氣象衛星搭載的傳感器，探測出夜間低強度燈光，例如城市的燈光、車流的燈光、居民小區的燈光等。目前，獲取到這些DMSP-OLS夜間燈光數據，已成為研究人類活動的不可多得數據源。Tilottama 等人(2013)發現了夜間衛星圖像數據的巨大價值，這些燈光數據要相比典型的人口普查數據，折射出的信息比較綜合和呈現的頻次更高，且能在多個研究領域得到運用。

多領域運用

衡量區域和城市經濟發展水平

DMSP-OLS夜間城市燈光數據被廣泛運用于多個領域，一些學者將這一指標當作真實反映一個地區的經濟發展情況的替代性指標。

在研究區域發展的政治經濟關系方面，Hodler等人(2014)通過將該數據與國家領導人的出生地信息鏈接，收集了從1992年到2009年共126個國家38427個地區的數據，發現在政治體制薄弱、公民受教育程度較低的國家中，現任領導人出生地的夜間燈光光線更強的現象較為普遍，而在政治制度相對較好的國家則影響不大。同樣地，范子英等人(2016)運用了倍差法估計新任部長對地區燈光亮度的影響，發現新任部長對其出生地的經濟增長具有顯著的促進作用，對其籍貫地和工作地的影響則不明顯。將DMSP-OLS夜間燈光數據與政治家的信息鏈接起來的方法，為今后的區域政治與經濟發展研究提供了新的思路。

在研究對區域發展的作用和影響方面，Papaioannou等人(2014)運用夜間燈光數據發現在非洲地區，地區距離首都位置越遠，國家機構的作用力越弱，國家在偏遠地區的滲透有限。當與和交通建設相結合時，張俊(2017)運用匹配倍差法和OLS發現高鐵開通顯著提高了縣級市的平均燈光亮度，但對縣的平均燈光亮度沒有顯著影響。這說明了高鐵開通對縣級市和縣的經濟發展帶來了不同的影響。

未來城鎮化發展的模式關系未來城市的發展，劉修巖等人(2017)運用校正后的夜間燈光數據度量了地區經濟效率，同時考察了城市空間結構對經濟效率的影響及其尺度差異。發現在城市和市域等較小的空間尺度上，單中心的空間結構更加有利于經濟效率提升;在省域這一較大的空間尺度上，多中心的空間結構則更能促進經濟效率提升。中國未來的城鎮化發展模式應該嚴格控制大城市無序蔓延式的發展，同時鼓勵農村轉移人口進入中小城市，提高中小城市的規模。通過便利的基礎設施將中小城市與大城市連接形成多中心、網絡化的城市空間結構。

部分有歷史文化價值的城市可以利用歷史文化的名片來促進自身的發展，盧盛峰等人(2018)發現基于歷史文化的城市更名會使城市燈光總強度提高，有效地促進了城市旅游產業的發展和推動了城市交通網絡設施的建設。

衡量GDP

GDP歷來是經濟研究的重中之重，Henderson等人(2012)利用衛星夜燈數據與實測收入增長數據結合起來，增加對真實收入增長估計的準確率。在關于中國經濟增長及GDP數據是否可信問題方面，許康寧等人(2015)對1992年-2012年中國省級面板數據運用OLS和空間計量等方法進行回歸，發現不同的估計方法下DMSP-OLS夜間燈光亮度與GDP之間均存在著顯著的正相關關系。夜間城市燈光亮度是可以作為觀察經濟增長數據的替代變量的。clark等人(2017)也在針對中國官方GDP統計數據的質量方面，利用DMSP-OLS夜間燈光數據為一個獨立的基準，比較中國公布的各種經濟指標。結果表明中國官方統計數據并沒有夸大經濟的增長，甚至可能實際增長率要高于官方公布的數據。夜間燈光數據的亮度指標可以度量城市的真實經濟發展狀況，盧盛峰等人(2017)利用官方發布的城市生產總值與城市夜間燈光亮度的比值來刻畫城市的GDP注程度。研究結果表明，中國地區之間的 GDP 注水系數存在較大差異，同時在地域分布上具有集中分布特征，而在時期上呈現一種持續惡化的趨勢。相對而言，四川、湖南、湖北以及江西和福建等省份平均注水嫌疑更加嚴重;2006-2012 年，所有省份的平均注水程度相對于 2000 — 2005 年都有明顯上升。如果以官方承認統計數據存在注水的 2011-2014 年遼寧省數據為參考，那么位于這一注水系數以上的四川、湖南、湖北、福建、江西、江蘇、浙江等省份所轄的城市都存在較大的 GDP 注水嫌疑。丁煥峰等人(2017)建立了燈光數據和GDP的相關性后，分析了1992年至2013年的中國省級區域經濟增長和人口變化引起的燈光變化的空間模式。還用區域的燈光亮度度量了經濟增長的區域不平衡性的地理變化。特別關注了在這個時間段內的省級區域規模、距離海岸線的距離與燈光亮度變化的關系，沿海及內陸區域發展的差異。發現各分析單位間存在空間擴散或空間溢出相互作用，且程度較強;周邊地區的擾動會降低本地區NTL的增長;中國省級區域燈光與GFP之間的強對數相關性。區域面積和經濟增長率之間的線性相關性很弱，并非是地理面積越大的省份NTL亮度增長越快;區域燈光增長路隨著距離海岸線的距離增加而減少。中國省級經濟增長具有明顯的空間依賴性，區域經濟增長的行為不僅受到自身特征的影響，同時還受到鄰居特征的影響。另外，省級經濟增長在空間上確實存在顯著的集聚性，區域呈現“一榮俱榮、一損俱損”的現象，與此同時空間差異也較為明顯。

其他領域

除了區域發展和衡量GDP外，DMSO-OLS夜間燈光數據還在很多領域運用，例如王賢彬等人(2017)運用GMM方法，構建了動態面板模型系統性地考察了夜間燈光亮度的區際差距變動趨勢，結果發現夜間燈光亮度變化與用電量變化之間存在高度相關性，落后地區的夜間燈光亮度的快速增長一定程度上反映了電力消費密集型經濟活動的快速擴張，并且在行政空間維度上表現為夜間燈光亮度的互相追趕。

在環境方面，Sutton等人(2002)指出傳統市場經濟活動和“非市場”生態系統服務都發生在特定的空間位置。他們試圖映射出它們的空間模式。利用DMSP - OLS的夜間衛星圖像數據集和全國總GDP，運用了獨特的測量方式，將生態系統服務經濟的百分比與2001年的環境可持續性指數關聯。來描述時間變化對生態系統服務的價值。

社會研究中普遍存在的問題中有一是提高發展中國家的社會經濟數據的質量，Chen等人(2011)將DMSP-OLS的夜間衛星圖像數據集中的亮度代替標準產出度量，希望通過亮度的測量可以改進區域的產出估計。發現在統計系統D或E級的國家效果最好，若統計系統提升到C級或B級，則替代效果不佳。

全球國家人口分布廣泛，很難以全球為范圍收集到全面并統一標準的有關生活質量的數據。Elvidge 等人(2011)根據DMSP 的照明數據繪制了2006年的電氣化空間范圍。他們將DMSP-OLS的夜間照明數據和人口密度網絡結合，得到了第一個系統的全球電氣化率評估，包含了229個國家和2000多個次國家級單位。

Charlotta等人(2015)在研究瑞典的人口、工資收入、企業等方面，發現NTL與經濟活動之間的相關性足夠強，能較好的代表人口與企業密度，但與工資的相關性較弱，尤其對于工資的估計，在大城市被略高估，在農村地區被低估。

Baum-Snow等人(2017)將1992年至2009年的夜間衛星燈光圖像與1962年、1990年、1999年、2005年和2010年的數字化國家公路和鐵路地圖整合在一起，研究了在過去的20年里，中國高速公路和鐵路網絡的擴張程度和配置如何影響了中國城市的形態。發現子午線公路和環線公路會導致大量的人口分散化，而公交會有助于城市的緊湊性。

楊孟禹等人(2017)在研究城市規模時，利用全球夜間燈光數據構建新城市規模指數來反映城市規模的變動。發現城市規模變動水平方向的空間競爭為正，且在2004-2013年間逐年遞增，城市規模變動在空間上表現出越來越強的模仿性;垂直方向的空間競爭顯著存在且為正，官員晉升機制也能引起城市規模的效仿現象。研究還發現，在晉升年份，城市規模變動空間競爭以垂直方向為主導，在其他年份則以水平方向的競爭為主導。

數據的校正

DMSP-OLS夜間城市燈光數據盡管已在多個領域得以廣泛運用，其本身還是有一定的缺陷的，如燈光數據由不同衛星獲取，數據有不可比性;同一衛星長時間探測可能會因衰退帶來波動。曹子陽等人(2015)使用不變目標區域法的影像校正方法，對提取出的中國區域的夜間燈光影像進行校正，并對結果進行了檢驗。范子英等人(2016)亦對燈光數據進行了校正。

小結

DMSP-OLS夜間城市燈光數據已在區域發展、GDP、環境、人口、城市規模等領域有較強的應用性。雖然仍有局限和缺陷，例如無夜間燈光的人類活動的區域就無法探測其狀況，以及使用的傳感器和衛星的不同導致收集的數據有差異，需要進行校正等，但任何數據都會有其局限性。

相信利用城市燈光數據還可以運用在更多的研究方向上，例如某區域內企業總體的進入和退出情況，或許可以使用該區域各年的燈光數據進行相關研究;城市間企業的遷入遷出，產業的地域性轉移，或許可以使用多個時間橫截面下地域間的城市燈光數據的演變進行相關研究;產業的轉型，不同產業其對城市夜間燈光數據的影響可能會有所不同，也可能可以利用城市燈光數據來探至一二。總體來說，DMSP-OLS夜間城市燈光數據在經濟發展等多方面的研究提供了全新的視角