魏凯艳，孙九林，2*，张仲伍*，赵雪倩，何雪宁

（1.山西师范大学地理科学学院，山西临汾 041000；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101）

GDP 作为衡量国家经济水平的重要指标之一［1］，可以有效反映区域发展和经济差异状况。2018 年，我国GDP 位居全球第二，成为经济增速最快的国家。而传统的人文统计数据主要基于行政单元，费时费力且缺乏地理空间信息［2］。因此将人文统计数据架构于高分辨率的地理格网上［3-4］，通过空间化的方式将其与自然数据有机结合［5］，增加地理指向性。

由于夜间灯光数据具有空间指向性强［6］、信息获取方便、时效性强的优势［7］，国外很多学者开始利用夜间灯光数据对城市扩张、贫困测度、土地规划、人口密度、电力消费、环境评估及经济格局等进行探索［8］。例如SUTTON 等［9］首次基于美国国防气象卫星计划（defense meteorological satellite program，DMSP）的线性扫描系统（operational linescan system，OLS）夜间灯光数据建立了美国大陆1 km2格网的人口密度图。ELVIDGE 等［10］证明了DMSP-OLS 夜间灯光数据与GDP 的强相关性。DOLL 等［11］基于夜间灯光数据绘制了首幅GDP 全球分布图。我国学者也基于夜间灯光数据对一些指标进行了分析。如韩向娣等［12］将提取的灯光数据与土地数据叠加，得到全国GDP 密度图。卢秀等［13］实现了云南沿边地区长时间序列的空间化拟合，对区域经济差异进行了研究。李欣欣等［14］基于全国第二次土地利用调查数据和NPP-VIIRS 夜间灯光数据，构建了人口空间化模型，研究了大连市的人口空间分布。

山西省作为资源型大省，是全国重要的能源和原材料供应基地［15］。……