李翔，朱江，尹向东，姚江春

(广州市城市规划勘测设计研究院，广州 510060)

0 引言

GDP(gross domestic product)是衡量一个国家或地区经济发展最综合的指标，在国民经济发展中占有重要地位[1]。精确掌握精细尺度上的GDP空间分布对直观了解经济发展差异，促进区域可持续发展，制定区域发展战略有重要意义。然而，目前的GDP数据主要是以行政区为单元进行统计的面板数据，空间分辨率低，难以反映行政区内部经济发展的空间异质性[2]。同时，空间分辨率较低的缺点影响了GDP数据与土地利用、交通、物流、人口等数据的交互，限制了数据的应用范围。因此，探索GDP数据与相关代理变量的联系，实现GDP数据空间化具有重要意义。

和传统统计数据相比，夜间灯光数据具有覆盖范围广、空间分辨率高、时间分辨率高等特点，同时，夜间灯光数据与人类社会经济指标高度相关，是研究人类社会经济活动的有效数据源[3]。目前夜间灯光数据已被用于城市扩张监测[4]、人口估算[5]、用电量估算[6]、货运量估算[7]、贫困度估算[8]等方面的研究。在各类社会经济指标数据中，夜间灯光数据与GDP的相关性较高，利用夜间灯光数据进行GDP估算或空间化的研究成果十分丰富。Elvidge等[9]利用DMSP/OLS(defense meteorological satellite program’s operational linescan system)夜间灯光数据和美国各州市的GDP数据估算全美GDP；李宗光等[10]利用DMSP/OLS夜间灯光数据对中国贫困地区GDP进行了估算和空间化，对贫困县进行了分级；Zhao等[11]利用NPP-VIIRS(national polar-orbiting partnership，visible infrared imaging radiometer suite)夜间灯光数据，对中国华南地区GDP进行了空间化，并结合地形数据研究了地形对经济发展的限制。……