system: [SYSTEM]

user: 4. 结果与分析 4.1. 夜灯与GDP关联研究 4.1.1. 时间尺度上的关联研究 收集中经网数据库所提供1994~2012年的各城市内的GDP值。针对各城市GDP和SOL随时间变化的散点图进行了线性拟合，表1为各城市拟合线相关性模型的具体参数，可以看出大部分城市的GDP与SOL直线相关，且具有较强的正相关性，SOL越高所对应的GDP越高。 4.1.2. 空间尺度上的关联研究 将1994~2012年每隔5年制作了一幅19个城市所对应的GDP与SOL的散点图，并拟合了直线(如图2)。年份分别为：1995年、2000年、2005年、2010年。表2为具体的相关模型参数。 Table 1 The correlation and coefficients of the fitting line between GDP and SOL at the temporal scal 城市 拟合线常数项 拟合线斜率 R 2 北京 −32.43 0.1 0.773 上海 −24.01 0.1 0.798 广州 −18.6 0.11 0.812 深圳 −26.4 0.27 0.356 成都 −1.9 0.03 0.784 杭州 −3.18 0.03 0.872 南京 −4.65 0.05 0.843 武汉 −2.91 0.06 0.818 天津 −15.99 0.06 0.813 西安 −2.47 0.03 0.887 重庆 −2.49 0.03 0.739 青岛 −3.34 0.03 0.600 沈阳 −4.26 0.04 0.878 长沙 −1.1 0.03 0.694 大连 −2.87 0.03 0.755 厦门 −1.91 0.06 0.892 无锡 −1.92 0.03 0.892 福州 −1.38 0.02 0.895 济南 −4.28 0.04 0.875 表1. 时间尺度上一线城市GDP与SOL拟合线系数及相关性表 Table 2 The correlation and coefficients of the fitting line between GDP and SOL at the spatial scal 年份 拟合线常数项 拟合线斜率 R 2 1995 −0.03 0.42 0.597 2000 −0.05 0.83 0.529 2005 −0.44 1.68 0.547 2010 −0.68 2.89 0.545 表2. 空间尺度上GDP与SOL拟合线系数及相关性表 图2. 空间尺度上的各城市GDP与SOL散点图 总体而言，GDP和SOL在空间尺度上也具有很强的相关性。从1995年到2010年各城市的在图2中的位置分布基本没有变化，处于散点图中最上面位置的城市为北京、上海、广州、深圳，这四个城市为老一线城市，其他的城市分布较为集中，为2013年加入的新一线城市。图2四个子图中散点图的相关性R 2 值在0.5左右(见表2)，而时间尺度上分析的GDP与夜间灯光总值SOL的相关性R 2 为0.8左右(见表1)，这说明空间尺度上的相关性远低于时间尺度上的，多时相的SOL与GDP的相关性分析在时间尺度上更为可靠。 另外图2中可以发现从1995年到2010年，上面四幅图直线斜率不断递增，从0.42一直上升到了2.89。说明单位灯光的增加所对应的GDP增长在不断增多。文中将单位灯光的增加对应的GDP增加的能力看成城市的灯光效率。可以看出图中大部分城市较为集中，他们灯光效率较为一致，图中最为突出的为上海，它单位灯光所对应的GDP的增长的能力最强，即它的灯光效率最强远超过其他城市，同时对比图2中的4幅子图可以看出，北京从低于拟合线到逐渐高于拟合线(拟合线可以看成一线城市的普遍灯光效率)，说明北京的灯光效率在相对随时间不断上升。 4.1.3. 总体分析 因为空间尺度上分析得到的SOL与GDP的相关性远没有时间尺度上分析的相关性高，所以这里的总体分析只考虑时间尺度上得到的结果。 上面的分析中，我们得到了各城市时间尺度上SOL与GDP的线性关系以及它们的相关性R 2 。可以看出深圳的GDP与SOL的相关性极低，只有0.3左右，其他城市相关性都在0.8上下波动。图3可发现深圳的灯光均值也远大于其他城市，且深圳市夜间灯光影像存在严重的过饱和现象(即灰度值大于63的像素统一置为63)，导致它的灯光像素总值(SOL)不可信，进而造成它的SOL与GDP的相关性极低。所以下面SOL与GDP线性关系的斜率讨论不考虑深圳。 图4为18个一线城市(排除深圳)时间尺度上分析的SOL与GDP拟合线的斜率分布，该拟合线斜率为该城市单位灯光增加所对应的GDP的增加，文中称为灯光的GDP效率。可以看出北京、广州、上海的斜率极高，即灯光的GDP效率极高。 图3. 各城市2012年灯光均值图 图4. 各城市GDP与SOL拟合线斜率图 为了进一步分析灯光的GDP效率大小的规律，本文研究了城市发达程度的衡量方式，由于通常情况下可用GDP作为发达程度的衡量。文中选用2005年各一线城市的GDP作为发达程度的衡量。图5为斜率(即灯光的GDP效率)与2005年各城市GDP(即各城市发达程度)的散点图。可看出R 2 为0.733，说明单位灯光的增加对应的GDP的增加即灯光的GDP效率与城市的发达程度有着较强的正相关关系，城市越发达，灯光的GDP效率就越大。 4.2. 夜灯与人口关联研究 由中经网上提供的各城市的人口数只有1994年到2012年的市辖区人口，由于市辖区人口基本全为城镇人口，又因为可得到的数据的局限性，所以本文将市辖区人口看成城镇人口。因为市辖区的定义会随着时间而发生变化和其他原因，导致市辖区人口数会在某一年大幅上升或下降，本文将邻近年人口数变化大于50万人定义为异常，则发生异常的城市及年份统计如表3。 图5. 时间尺度上各城市GDP与SOL的拟合线斜率与各城市发达程度散点图 Table 3 The abnormal situation of population change of municipal distric 城市 时间 变化情况 北京 1996~1997 增约180万 成都 2001~2002 增约100万 广州 1999~2000 增约160万 杭州 2000~2001 增约200万 济南 2000~2001 增约60万 南京 2001~2002 增约110万 青岛 2011~2012 增约90万 厦门 1996~1997 增约60万 上海 2000~2001 增约130万 天津 2000~2001 增约60万 无锡 2000~2001 增约100万 武汉 1994~2012 经常性大幅度上下跳动 重庆 1994~2012 经常性突发性增加 表3. 市辖区人口数变化异常情况表 为了让各城市人口数据与夜间灯光数据的相关性更加可靠，综合考虑表3中的变化后，这部分相关性研究只研究2002~2012年的16个一线城市(排除青岛、武汉、重庆)的市辖区人口与夜间灯光数据的相关性。 4.2.1. 时间尺度上的关联研究 表4提供了16个一线城市(排除重庆、青岛、武汉)2002~2012年夜间灯光数据SOL值与市辖区人口的散点图的拟合线系数及相关性。可以从中看出，大部分城市的SOL与市辖区人口数也具有较强的正相关性，总体呈现出SOL越大，市辖区人口越多。 4.2.2. 空间尺度上的关联研究 为了表现出同年不同城市2002~2012年的市辖区人口数与夜间灯光数据SOL的关系，本文每隔5年制作了散点图(如图6)，分别为：2002、2007、2012。对比表2和表5，可以看出在空间尺度上的关联研究中，人口与SOL的相关性普遍大于GDP与SOL的相关性，表明单时相研究人口与SOL关系的可靠性比GDP与SOL关系的可靠性要大。与GDP与SOL的空间尺度上研究相比，人口与SOL空间上研究整体而言，城市人口与灯光关系相对关系基本没有太大变化，即各城市跟拟合线的相对关系变化不大。从2002~2012年图像可看出整体斜率基本不变，即空间尺度上研究的一线城市整体灯光与人口数的关系随时间的变化不大。 Table 4 The correlation and coefficients of the fitting line between population and SOL at the temporal scal 城市 拟合线常数项 斜率 R 2 北京 3.53 1.79 0.719 上海 10.38 0.79 0.507 广州 2.58 1.62 0.683 深圳 5.54 -2.82 0.034 成都 3.00 1.17 0.878 杭州 3.11 0.54 0.763 南京 3.61 1.01 0.730 天津 5.59 0.64 0.923 西安 3.97 1.00 0.866 沈阳 4.31 0.36 0.922 长沙 0.60 1.73 0.711 大连 2.32 0.37 0.487 厦门 0.58 2.01 0.900 无锡 1.87 0.27 0.774 福州 1.39 0.38 0.481 济南 2.78 0.43 0.662 表4. 时间上一线城市人口数与SOL拟合线系数及相关性表 图6. 空间尺度上的各城市人口与SOL散点图 Table 5 The correlation and coefficients of the fitting line between population and SOL at the spatial scal 年份 拟合线常数项 拟合线斜率 R 2 2002 −0.29 3.10 0.810 2007 −0.73 2.92 0.829 2012 −1.00 2.91 0.783 表5. 空间尺度上人口数与SOL拟合线系数及相关性表 4.2.3. 总体分析 图7为16个城市时间上分析中得到的相关性R 2 分布。从图中可以看出深圳由于过饱和现象过于严重，导致它人口与SOL的相关性也异常的低。由于深圳的相关性不可靠，所以以下分析排除深圳，图8为时间上分析中各城市拟合线斜率的分布。该斜率表示单位灯光的增加所对应的人口的增加，图8中北京、广州、厦门斜率较高，而上海却不是很高。图9为斜率与发达程度的相关性，发现与灯光的GDP效率不同，单位灯光增加对应人口的增加与发达程度基本没有关系。 图7. 各城市人口与SOL线性关系相关性图 图8. 各城市人口与SOL拟合线斜率图 图9. 时间上各城市人口与SOL拟合线斜率与各城市发达程度散点图