夜間燈光數據在地理教學中的應用

【摘 要】本文分析夜間燈光數據的優缺點，以廣西壯族自治區為例，論述夜間燈光數據在地理教學中的應用，主要包括 GDP 空間化的操作步驟、GDP 在空間上的分布的教學展示、地形對 GDP 的分布影響的教學展示、交通對 GDP 的分布影響的教學展示四個方面。

【關鍵詞】夜間燈光數據 遙感技術 地理教學

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2017）02B-0116-02

地理教學離不開地理圖件的輔助，而近年來地理信息系統（Geography information system）的不斷完善，使地理教學開始變得更加多樣化，地理教師不僅可以在黑板上板書、畫圖，而且還可以通過地理信息系統軟件，對一些經濟發展數據等進行空間展示，加深中小學生對地理事物的理解，比如交通、地形等對 GDP 和人口分布的影響。地理信息系統軟件的存在，可以幫助地理科目更好地進行教學，但是它的運用是在有相應數據支撐的情況下，才能達到應有的教學效果。夜間燈光數據作為一種數據量小、信息量大的遙感數據，非常適合應用于中學地理教學，借助 Arcgis 軟件平臺，通過簡單的步驟，可以將 GDP 進行空間化，讓學生對 GDP 的空間分布及其影響因素有一個直觀、深刻的理解。除此外夜間燈光數據還可以擴展進行建設用地空間化、人口空間化等地理要素的分析，使地理教學更加豐富多彩，更具吸引力。本文選取近年來得到廣泛運用的夜間燈光數據和 Arcgis 軟件平臺，對夜間燈光數據在地理教學中的應用進行探討。

一、夜間燈光數據的優缺點

（一）夜間燈光數據的優點

夜間燈光數據的優點是數據量較小，但是信息量大。相對其他遙感數據，比如常用的 Landsat 陸地資源衛星TM 遙感數據，一景遙感圖像就有 200M至 300 M 左右，但是空間范圍只有一個縣的面積大小，所包含信息也只有一個縣的空間地理信息；而夜間燈光數據，地理空間范圍覆蓋全球，但是沒解壓之前的壓縮包只有 363 M，解壓后有 1.03 G。而一個省的夜間燈光數據數據量很小，廣西壯族自治區（下文以廣西代替）范圍的夜間燈光數據就只有 2.62 M，包含了廣西各個地級市、縣市區的夜間燈光信息，所含信息量非常大，善加利用，可以在地理教學中大放異彩。因為夜間燈光數據所含信息量大，夜間燈光和城市建設用地、GDP、人口、用電量、能源碳排放等經濟社會發展、環境要素關系密切，可以展示 GDP、人口、用電量、能源碳排放等在地理空間上的分布，以及其他地理因素對這些要素的影響，引起學生的思考，開闊學生視野。除此外，它便于下載，這里的夜間燈光數據是指DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）美國國防部的極軌衛星計劃制作的 DMSP 夜間燈光數據，可以通過這個網址（http：//ngdc.noaa.gov/eog/dmsp/downloadV4composites.html）進行下載，和 Landsat TM 遙感衛星相比，不需要選取軌道號、日期等信息，方便地理教師進行下載。

（二）夜間燈光數據的缺點

事物都有兩面性，有優點，就會有缺點。DMSP 夜間燈光數據也有缺點，首先，DMSP 夜間燈光數據的分辨率不是很高，只有 1 km，這就限制了 DMSP 不能應用于高精度的圖像展示，只能展示空間范圍較大的地理信息，比如省域、全國范圍、全球范圍。其次，DMSP 夜間燈光數據是非輻射定標數據，簡單來說，就是數據存在著一些誤差和缺陷，需要通過一些校正方法對數據進行校正才能更好地使用，但是 DMSP 夜間燈光數據在地理教學中的應用主要是圖示作用，并不是運用于嚴謹的科學研究，對它是否進行校正可以根據教師的地理信息系統技術是否嫻熟來決定，也受教學環境和教學目的所影響。

二、夜間燈光數據在地理教學中的應用

（一）GDP 空間化的操作步驟

首先是數據的準備，在互聯網相應網站和廣西統計年鑒中得到 2013 年DMSP 夜間燈光數據、廣西的縣級和市級行政區界線、面的 shp 格式數據以及2013 年廣西各縣市區的 GDP 數據。利用 Arcgis 軟件平臺的區域分析功能得到每個縣市區的夜間燈光亮度值，將數據導入到 Excel 表格和對應的各縣市區 GDP 進行一元線性回歸，得到回歸方程的系數，再利用 Arcgis 的柵格計算器的乘法功能得到廣西的 1 km*1 km 分辨率的 GDP 空間化圖像。如果追求更準確的數據可以利用增強型植被指數（EVI）對 DMSP 夜間燈光數據進行飽和校正，然后再進行提取數據和 GDP 進行線性擬合，最后再通過系數調整校正得到更準確的 GDP 圖像。

（二）GDP 在空間上的分布的教學展示

根據上述步驟，就可以得到廣西GDP 空間化的結果。雖然 GDP 在空間上的差異可以縣級、市級、省級作為地理單元在地理信息系統上展示出來，但是還是不能確定 GDP 在空間上的具體位置，給學生的展示效果欠佳，基于夜間燈光數據的 GDP 空間化突破了行政界線的限制，能直觀地展示 GDP 在空間上的確切位置，有利于加深學生對于 GDP 來源以及分布的理解，為下一步對 GDP分布影響因素做進一步的深入分析做好準備。根據廣西 GDP 空間化結果圖，可以在課堂上引導學生觀察哪個市的 GDP 最多？市轄區的 GDP 和縣級的 GDP 有什么差異？廣西的 GDP 在空間上的分布有什么規律？在地理教學中，特別是傳統人文地理教學中，GDP 空間的分布、大小排名只是借助文字或者表格給學生展示，缺少地理空間上的識別教學，通過夜間燈光數據的 GDP 空間化成果，可以培養學生識圖能力和加深對 GDP 空間分布的理解。以廣西為例，在以夜間燈光數據為基礎制作的廣西 GDP 空間化圖像中，引導學生觀察制作的廣西 GDP空間化專題地圖的圖例、行政界線和行政區名稱，依據 GDP 空間化圖像中柵格的多寡來判斷 GDP 的排名依次如下：從市級行政區域而言，南寧市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州市>百色市>欽州市>貴港市>北海市>崇左市>來賓市>河池市>防城港市>賀州市；從縣市級行政區域而言，南寧市轄區>橫縣>武鳴縣>賓陽縣>隆安縣>上林縣>馬山縣。這比簡單地看表格中 GDP 數字更加直觀，更加容易理解。

（三）地形對 GDP 的分布影響的教學展示

在 GDP 排名中，南寧市 GDP 第一，柳州市次之，桂林市排在第三，西北部的百色市和河池市的 GDP 最少。這樣的分布是受什么影響呢？在 Arcgis 平臺上將高程和廣西 GDP 空間化結果圖疊加，得到廣西高程與 GDP 空間化疊加圖，可以很明顯地看出地形對 GDP 的影響。之前的GDP 大小排名只能做到“識圖”，也就是認識地圖，通過疊加圖則能做到更深一步的“析圖”——解析和分析地圖。同樣以廣西為例，引導學生識別高程、GDP空間化圖例、行政界線和行政名稱，可以發現：從省級行政范圍而言：南寧市的GDP 主要集中于海拔 200 m 以下的南寧盆地，柳州市、桂林市、玉林市、梧州市、北海市等東南部城市 GDP 都分布于海拔 200 m 以下的平坦地區，西北部山區的河池市、宜州市市區和百色市市區 GDP 都分布于海拔 200 m 以下的平坦谷地，而河池市和百色市的縣級 GDP 幾乎都分布于平均海拔 200-1000 m 的喀斯特山區。在教導學生“識圖”之后，就要引導學生思考為什么GDP都分布于海拔較為平坦的區域，這就是一個“析圖”的過程，通過不同地貌區域的 GDP 對比，可引導學生得到以下結論：相比平原地區，喀斯特山區典型的峰林、峰叢洼地地貌導致百色市和河池市大部分地區耕地較少，平坦地方較少，對交通路線的建設，工農業的發展都受到極大的限制，這就是西北部山區的百色市和河池市 GDP 排名落后的重要原因之一；從縣級區域，南寧市內的 GDP 排名是：南寧市轄區 GDP>橫縣 GDP>武鳴縣 GDP>賓陽縣 GDP>隆安縣 GDP>上林縣 GDP>馬山縣 GDP，從疊加圖上可以發現，這和各個縣市級行政區域的平均海拔 200 m 以下的土地面積有極大關聯。從圖上明顯看出，平坦區域土地面積大小排名如下：南寧市轄區所在的南寧盆地>武鳴縣盆地>賓陽縣平原>上林縣丘陵>馬山縣喀斯特山區，同樣可以得出：平原或者盆地地區的GDP>丘陵或者山區 GDP。這些因素的分析，教師可以在課堂上結合廣西高程與 GDP 空間化疊加圖對學生進行提問、搶答或者其他擴展教學活動。

（四）交通對 GDP 的分布影響的教學展示

除了可以展示地形對 GDP 分布的影響，還可以展示交通對 GDP 的影響分布。通過 Arcgis 將交通路線，主要是公路和鐵路疊加到廣西高程與 GDP 空間化圖像上，就得到高程、GDP 空間化結果與交通路線疊加圖。從疊加圖上看，市轄區交通線路數量>縣級行政區交通線路數量，交通線路越多，交通越發達，這和之前展示的市轄區 GDP>縣級 GDP的趨勢是一樣的，說明了交通對 GDP 的分布呈現正相關關系；從地級市范圍而言，交通路線排名如下：南寧市>柳州市>桂林市>玉林市>梧州市，這和 GDP 的排名分布也是一致的，可見交通對 GDP 的巨大推動作用；從更大的區域而言，西北山區（河池市和百色市），雖然有公路和鐵路經過，但是受到喀斯特峰林、峰叢等地貌的影響，大型交通路線對當地的縣級行政單元資源、人口的輻射作用和經濟帶動作用相對較弱，東南部較平坦，海拔較低，地形開闊，有利于交通路線的輻射，有更多土地發展工農業。最后得出結論：東南部經濟發達和西北部山區的相對落后，這些都是地形、交通路線等多種因素的綜合作用。地理教師可以參照以上這樣的案例講解在課堂上培養學生綜合思考的思維模式。

經過上文分析，可以得到以下結論：夜間燈光數據量小，信息量大，處理比較簡單，適合中學地理教師發掘利用來進行地理教學，特別是人文地理方面的教學。除了利用夜間燈光數據進行簡單的GDP 空間化以外，夜間燈光數據還可以進行城市建設用地的提取、人口的空間化等地理要素的分析和處理，再結合高程、交通路線等數據的疊加可以激發學生對地理教學的興趣，同時加深學生對地理這一門課相關內容的理解。隨著地理教師教學水平以及電腦信息技術的不斷進步，不久的將來可以引入更多有助于教學的遙感數據，使地理教學更上一層樓。

【參考文獻】

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【作者簡介】吳桂梅（1989— ），女，漢族，廣西藤縣人，梧州市藤縣中學教師，研究方向：中學地理教育。

（責編 羅汝君）