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基于DMSP/OLS夜间灯光数据的贵州省人口分布及影响因子分析 预览
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作者 张秋媛 彭明春 +1 位作者 王崇云 周长威 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期992-1000,共9页
贵州省的人口分布和经济发展是中国极不均衡的地区之一,人口空间化为了解精细人口分布特征提供有力的技术支持,并为区域发展提供指导.基于1993、2003年和2013年贵州省夜间灯光数据及常住人口统计数据建模反演得到人口分布格网图,先以常... 贵州省的人口分布和经济发展是中国极不均衡的地区之一,人口空间化为了解精细人口分布特征提供有力的技术支持,并为区域发展提供指导.基于1993、2003年和2013年贵州省夜间灯光数据及常住人口统计数据建模反演得到人口分布格网图,先以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验,再以2013年贵州省人口分布图分别与土地利用、海拔、坡度等因子进行叠加分析,进一步探究人口分布的特征.结果表明:①20年间,人口集中于以贵阳市为中心形成集中区域,并且此区域逐年增大.②各县级区划人口集中分布在城镇,人口密度增大,集中面积增大.③贵州省46.05%的人口分布在草地区域,其次是林地和耕地,城镇用地面积较少,且人口密度大,分布集中.④按海拔梯度可将贵州省划分为三大阶梯,东部低海拔地区和西部高海拔地区的人口分布较少,中部中高海拔地区面积最大,人口总数最多.⑤贵州省大部分人口集中分布于坡度<15°的区域,随坡度的增加,人口分布减少. 展开更多
关键词 夜间灯光数据 人口空间化 人口影响因子 贵州省
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基于夜间灯光数据的中国五大区域级城市群空间扩张协同性对比 预览
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作者 张景奇 周思静 修春亮 《中国土地科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第10期56-65,共10页
研究目的:梳理中国五大区域级城市群近20年间空间扩张的过程和规律,进而对比五大区域级城市群在空间扩张协同性上的差异。研究方法:通过对DMSP/OLS与NPP-VIIRS两种夜间灯光数据的融合,分析研究区1998-2017年空间扩张动态变化,在对其扩... 研究目的:梳理中国五大区域级城市群近20年间空间扩张的过程和规律,进而对比五大区域级城市群在空间扩张协同性上的差异。研究方法:通过对DMSP/OLS与NPP-VIIRS两种夜间灯光数据的融合,分析研究区1998-2017年空间扩张动态变化,在对其扩张速度、质量和内部关联测算的基础上,对比2003年、2008年、2013年、2017年4个时点空间扩张的协同水平。研究结果:(1)五大区域级城市群空间扩张的协同性整体上升,但群间差异大;(2)城市数量少的中小规模城市群空间扩张协同性更高;(3)中小规模城市群中,双核心城市群比单核心城市群在协同发展上更具优势。研究结论:中国区域级城市群的发展应根据城市群的不同类型制定相应的发展战略,在规划上促进土地的联合开发利用,增强用地空间增长的协同性,进而实现城市群整体有序发展。 展开更多
关键词 土地利用 夜间灯光数据 区域级城市群 城市群扩张 城市引力模型 空间协同
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中国经济增长、能源消费与碳排放互动关系——基于DMSP/OLS夜间灯光数据的实证分析 预览
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作者 姜亚 《中南财经政法大学研究生学报》 2017年第6期27-35,共9页
利用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国地级市二氧化碳排放量,基于277个地级市2001-2013年的面板数据构建拓展STIRPAT模型,重点考察经济增长、能源消费与二氧化碳排放的互动关系。夜间灯光数据模拟结果表明,中国二氧化碳排放呈现波动式... 利用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国地级市二氧化碳排放量,基于277个地级市2001-2013年的面板数据构建拓展STIRPAT模型,重点考察经济增长、能源消费与二氧化碳排放的互动关系。夜间灯光数据模拟结果表明,中国二氧化碳排放呈现波动式增长趋势并表现出明显的区域差异。根据实证分析结果,中国经济增长与碳排放呈倒“U”型关系,但拐点较高,现阶段经济增长促进碳排放;能源消费对碳排放具有显著的正影响,能源利用效率的提高有利于抑制碳排放;技术进步对碳排放具有显著的负作用,但其抑制作用低于技术进步带来的经济增长对碳排放的推动作用;人口规模对二氧化碳排放具有显著的正作用,随着人口素质的提高,其影响程度有所降低。 展开更多
关键词 经济增长 能源消费 碳排放 夜间灯光数据
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基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟 预览 被引量:7
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作者 马忠玉 肖宏伟 《中国人口资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第9期143-150,共8页
中国能源统计数据“横向不可比,纵向不可加”现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯... 中国能源统计数据“横向不可比,纵向不可加”现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达9674%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:①整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。②分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放62036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。③分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。④分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。 展开更多
关键词 DMSP/OLS夜间灯光数据 碳排放 时空地理加权回归 模拟
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