夜间灯光数据支持的时空多尺度贫困地区测度方法研究

Poverty alleviation is a major issue worldwide. What is still challenging the government and scholars today is how to identify poverty and its spatial distribution, which also brings up a question to the scientific field. The effectiveness of poverty alleviation policies will be impaired without truly identifying poverty regions and poverty populations. And evaluating such policies will be impossible if the spatial distribution of poverty remains unknown. Unfortunately, spatial information cannot be found in traditional socio-economic statistics, which are also subject to time-consuming efforts and low objectivity.In this project, major sources and influencing factors of night lights are used to determine the quantitative expression between night light characteristics and poverty based on single year data analysis. The quantitative relationships between different variables are calculated based on the night light parameters and poverty evaluation indicators collected from multiple samples, coupling these indicators with socio-economic data and existing poverty quantification indicators. The process will be repeated to establish poverty evaluation models on different geography scales.Through data standardization for multiple years, a series of poverty evaluation models along the time line can be derived. The series of models will serve for comprehensive evaluation in poverty regions in China, which will make it possible to identify the spatial distribution features and causes of poverty occurrence on the scales of provinces, counties, and basic units. The findings will be used to provide an objective reference for poverty alleviation policy making and implementation in our country.

消除贫困是全世界面临的重大问题，如何识别贫困并分析其时空变化是一个科学问题，至今仍然给政府和学者带来挑战。不找到真正的贫困地区和贫困人群，各种扶贫措施就会失去其应有的效应，不掌握其时空变化特征就无法客观评价扶贫效果。传统的社会经济统计数据缺乏空间信息，获取耗时费力，且客观性不易保证,本项目在调研分析贫困区夜间灯光的主要来源与成像机理的基础上，耦合夜间灯光数据与社会经济统计数据，确定区域灯光特征与贫困程度定量表达形式，通过分析典型研究区贫困程度与灯光特征变量以及其它影响因素的定量关系，在不同尺度上构建针对单年度DMSP/OLS数据的贫困测度模型。研究多年度夜间灯光数据的标准化处理方法，将单年度模型进行推广，提出适用于不同年度数据的贫困测度系列模型，利用这些模型对我国贫困地区进行全面的测算，揭示省域、县域以及像元尺度上贫困状况的时空变化特征，为提高扶贫政策措施的制定和执行效率提供客观依据。

贫困问题是重大世界性问题，近20 年来是我国由政府主导开展扶贫工作的重要时期，新的扶贫纲要的实施迫切需要全面了解我国地区贫困程度和发展的客观状况，传统的社会经济统计数据缺乏空间信息，且数据更新耗时费力。. 本项目将夜间灯光遥感数据引入贫困问题的研究，在对比分析VIIRS与DMSP/OLS两种夜间灯光数据在分析区域经济状况的表现的基础上，从“单位灯光强度”的角度，将区域灯光总值与人口和建设用地数据结合，定义 “单位建设用地灯光强度”和“单位人口灯光强度”两类单位灯光强度特征指标，每一类中的指标又从3个尺度进行了定义，分别是市辖区、县域、县域内城镇和农村，一共是13个指标，分别研究了这13个指标与区域GDP和居民收入水平的相关性，并筛选不同尺度的“单位建设用地灯光强度”和“单位人口灯光强度”指标，作为变量构建了测算农村居民纯收入的模型，用于测度区域贫困程度。.基于构建的贫困测度模型分析2003-2012年全国的592个贫困县的发展状况；然后分省和区域来分析不同地理位置的贫困县发展状况，并将各省贫困县的平均灯光强度与省会城市以及全国一线城市的灯光强度进行横向对比分析。结果表明：贫困县的平均灯光强度呈现出增长速度持续加快的状态；东北部和西部贫困县的平均灯光强度增长速度高于中部和东部；各省贫困县的平均灯光强度增长速度超过省会城市的增长速度；从全国尺度上分析，贫困县的平均灯光强度增长速度超过了以北京和广州为代表的一线城市的灯光强度增长速度。. 本研究的成果价值主要在于，构建并初步验证了区域贫困测度模型的可靠性，可以对我国的贫困状况进行相对客观的评估，对我国的推进扶贫开发工作，尤其是精准扶贫实施农民脱贫小康战略任务具有指导意义，同时也可以作为扶贫绩效评价的重要参考。