中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析

王正, 贾公旭, 张清凌, 黄粤. 2021. COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析. 自然资源遥感, 33(3): 184-193. doi: 10.6046/zrzyyg.2020340
引用本文: 王正, 贾公旭, 张清凌, 黄粤. 2021. COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析. 自然资源遥感, 33(3): 184-193. doi: 10.6046/zrzyyg.2020340
WANG Zheng, JIA Gongxu, ZHANG Qingling, HUANG Yue, . 2021. Impacts of COVID-19 epidemic on the spatial distribution of GDP contributed by secondary and tertiary industries in Guangdong Province in the first quarter of 2020. Remote Sensing for Natural Resources, 33(3): 184-193. doi: 10.6046/zrzyyg.2020340
Citation: WANG Zheng, JIA Gongxu, ZHANG Qingling, HUANG Yue, . 2021. Impacts of COVID-19 epidemic on the spatial distribution of GDP contributed by secondary and tertiary industries in Guangdong Province in the first quarter of 2020. Remote Sensing for Natural Resources, 33(3): 184-193. doi: 10.6046/zrzyyg.2020340

COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析

  • 基金项目:

    国家重点研发计划项目“‘

    一带’核心区域生态环境安全检测与应急响应示范”(2017YFB0504204)

    中国科学院百人计划(Y674141001)

详细信息
    作者简介: 王 正(1997-),男,硕士研究生,主要研究方向为遥感图像信息提取。Email:emailwangz@163.com。
  • 中图分类号: TP79

Impacts of COVID-19 epidemic on the spatial distribution of GDP contributed by secondary and tertiary industries in Guangdong Province in the first quarter of 2020

  • GDP常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标,2020年初中国遭受了较为严重的新型冠状病毒肺炎(COVID-19),给经济发展造成了严重的影响。为了精确分析COVID-19背景下中国广东省第一季度第二、三产业GDP产值(GDP23)的时空变化,本文将夜间灯光数据作为衡量GDP23 的指标,结合疫情实时监测数据和 POI数据,分析可知COVID-19是造成城市总灯光强度下降的因素; 然后分析各种夜间灯光指数与不同的回归模型对广东省GDP23的拟合情况,选取最优的指数与模型进行GDP23的空间格网化并与2019年对比; 并根据GDP23空间化模拟结果,从时空角度上分析广东省第一季度GDP23在省域上受到COVID-19的影响并分析原因; 对受COVID-19影响最大的城市,利用POI数据统计分析得到受COVID-19影响大的行业类别,从而能够为广东省精准复工复产提供科学的指导。结果表明: 在空间上,2019年和2020年的GDP23分布具有较高的一致性,广州市、深圳市、东莞市和佛山市是广东省经济发展的心脏; 时间上与2019年进行对比,广东省21市均受到COVID-19不同程度的影响,受到影响最大的为经济较发达的城市,如深圳、广州、东莞和佛山市; 结合POI数据和2019年、2020年的GDP23差异空间分布,经济受到冲击最大的城市是广州市和中山市,其主导行业是购物、房地产和公司企业,GDP23增加最多的城市是韶关市和深圳市,其主导行业是金融、房地产和购物,省市政府应针对广州市和中山市的金融行业、生活服务行业和购物消费方面制定相应的政策,以精准帮助企业早日实现复工复产。
  • 加载中
  • [1]

    徐梦洁, 陈黎, 刘焕金, 等. 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的长江三角洲地区城市化格局与过程研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(3):106-112.doi: 10.6046/gtzyyg.2011.03.19.

    [2]

    Xu M J, Chen L, Liu H J, et al. Pattern and process of urbanization in the Yangtze Delta based on DMSP/OLS data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2011, 23(3):106-112.doi: 10.6046/gtzyyg.2011.03.19.

    [3]

    王晓慧, 肖鹏峰, 冯学智, 等. 基于DMSP/OLS数据的中国大尺度城镇用地信息提取[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3):159-164.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.26.

    [4]

    Wang X H, Xiao P F, Feng X Z, et al. Extraction of large-scale urban area information in China using DMSP/OLS nighttime light data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(3):159-164.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.03.26.

    [5]

    陈征, 胡德勇, 曾文华, 等. 基于TM图像和夜间灯光数据的区域城镇扩张监测——以浙江省为例[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(1):83-89.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.01.15.

    [6]

    Chen Z, Hu D Y, Zeng W H, et al. TM image and nighttime light data to monitoring regional urban expansion:A case study of Zhejiang Province[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014, 26(1):83-89.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.01.15.

    [7]

    Elvidge C D, Baugh K E, Kihn E A, et al. Relation between satellite observed visible-near infrared emissions,population,economic activity and electric power consumption[J]. International Journal of Remote Sensing, 1997, 18(6):1373-1379.

    [8]

    Elvidge C D, Imhoff M L, Baugh K E, et al. Night-time lights of the world:1994-1995[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2001, 56(2):81-99.

    [9]

    李峰, 米晓楠, 刘军, 等. 基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的北京市GDP空间化方法[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3):19-24.

    [10]

    Li F, Mi X N, Liu J, et al. Spatialization of GDP in Beijing using NPP-VIIRS data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016, 28(3):19-24.

    [11]

    郭永德, 高金环, 马洪兵. Suomi-NPP夜间灯光数据与GDP的空间关系分析[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2016, 56(10):1122-1130.

    [12]

    Guo Y D, Gao J H, Ma H B. Spatial correlation analysis of Suomi-NPP nighttime light data and GDP data[J]. Journal of Tsinghua University (Natural Science edition), 2016, 56(10):1122-1130.

    [13]

    于丙辰, 刘玉轩, 陈刚. 基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(6):854-861.

    [14]

    Yu B C, Liu Y X, Chen G. Urban spatial structure of port city in south China Sea Based on spatial coupling between nighttime light data and POI[J]. Journal of Geo-Information Science, 2018, 20(6):854-861.

    [15]

    宁波. 广东简介[N/OL]. 中国日报, 2009-10-09(10)[2020-10-20]. http://www.chinadaily.com.cn/dfpd/2009-10/09/content_8772777_2.html.

    [16]

    Ning B. Introduction of Guangdong[N/OL]. China Daily, 2009-10-09(10)[2020-10-20]. http://www.chinadaily.com.cn/dfpd/2009-10/09/content_8772777_2.html.

    [17]

    陈继奋, 刘蔚琴, 李文媛. 2018年广东省气候概况[J]. 广东气象, 2019, 41(6):5-8.

    [18]

    Chen J F, Liu W Q, Li W Y. A summary of the climate in Guangdong Province in 2018[J]. Guangdong Meteorology, 2019, 41(6):5-8.

    [19]

    周翼, 陈英, 刘洋, 等. NPP-VIIRS年度夜间灯光数据的合成方法与验证[J]. 遥感信息, 2019, 34(2):62-68.

    [20]

    Zhou Y, Chen Y, Liu Y, et al. Generation and verification of NPP-VIIRS annual nighttime light data[J]. Remote Sensing Information, 2019, 34(2):62-68.

    [21]

    Li X, Xu H, Chen X, et al. Potential of NPP-VIIRS nighttime light imagery for modeling the regional economy of China[J]. Remote Sensing, 2013, 5(6),3057-3081.

    [22]

    韩向娣, 周艺, 王世新, 等. 夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(1):128-136.

    [23]

    Han X T, Zhou Y, Wang S X, et al. GDP spatialization in China based on nighttime imagery[J]. Journal of Geo-information Science, 2012, 14(1):128-136.

    [24]

    卓莉, 史培军, 陈晋, 等. 20世纪90年代中国城市时空变化特征——基于灯光指数CNLI方法的探讨[J]. 地理学报, 2003(6):893-902.

    [25]

    Zhuo L, Shi P J, Chen J, et al. Application of compound night light index derived from DMSP/OLS data to urbanization analysis in China in the 1990s[J]. Acta Geographica Sinica, 2003(6):893-902.

    [26]

    陈晋, 卓莉, 史培军, 等. 基于DMSP/OLS数据的中国城市化过程研究——反映区域城市化水平的灯光指数的构建[J]. 遥感学报, 2003, 7(3):168-175.

    [27]

    Chen J, Zhuo L, Shi P J, et al. The study on urbanization process in China based on DMSP/OLS data:Development of a light index for urbanization level estimation[J]. Journal of Remote Sensing, 2003, 7(3):168-175.

    [28]

    叶靖, 杨小唤, 江东. 乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例[J]. 地球信息科学学报, 2010, 12(1):40-47.

    [29]

    Ye J, Yang X H, Jiang D. The grid scale effect analysis of town leveled population statistical data spatialization[J]. Journal of Geo-information Science, 2010, 12(1):40-47.

    [30]

    李月娇, 杨小唤, 王静. 基于景观生态学的人口空间数据适宜格网尺度研究——以山东省为例[J]. 地理与地理信息科学, 2014, 30(1):97-100.

    [31]

    Li Y J, Yang X H, Wang J. Grid size suitability of population spatialization distribution in Shandong Province based on landscape ecology[J]. Geography and Geo-information Science, 2014, 30(1):97-100.

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  534
  • PDF下载数:  116
  • 施引文献:  0
出版历程
收稿日期:  2020-10-28
刊出日期:  2021-09-15

目录