夜間燈光數據在地理教學中的應用

吳桂梅

一、夜間燈光數據在地理教學中的應用

1.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91個縣市區的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91個縣市區GDP進行一元線性回歸，得到回歸方程的系數，再利用Arcgis的柵格計算器乘法功能得到廣西的1km*1km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。

2.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。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>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。這比簡單的看表格中GDP數字更加直觀，更加容易理解。

3.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，西北部的百色和河池的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，可以很明顯的看出地形對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200m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200m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200m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200-1000m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和河池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200m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，同樣可以得到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、搶答或者擴展其他教學活動。

4.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的綜合思考的思維模式。

二、結論

經過上文分析，可以得到以下結論：夜間燈光數據數據量小，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。