基于DMSP/OLS的重慶市夜間燈光與旅游統計數據相關性分析

摘要：時重慶市直轄以來的1997年、2002年、2007年、2012年的DMSP/OLS夜間燈光數據、有關旅游數據進行相關性研究，研究間隔周期為5年，結合使用GIS、SPSS軟件進行了數據分析處理。研究結果表明：相關系數為0.99，說明重慶夜間燈光指數與有關旅游數據呈高度及顯著的相關性，估算得到的旅游數據密度能夠從一定層面反映重慶旅游發展狀況的宏觀分布現狀，可為重慶市作出后期的旅游發展空間分布、相關決策等提供一定的參考。

關鍵詞：空間化模擬;GIS;旅游統計數據;重慶;夜間燈光數據

中圖分類號：K901 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9944（2020）03-0197-04

1 引言

業界學者在一系列地理學研究、使用過程中發現：若對傳統的社會經濟數據直接加以利用會存在一些問題，例如，一定空間范圍中的數據結構或多或少存在差異、空間單元可能會出現不匹配以及在空間單元中不同數據出現均一化等，對傳統的社會經濟數據進行一定的空間化是使得相關科學研究結果更為精確的勢在必行之策。

在閱讀、整理相關文獻后發現，現今對GDP數據、人口數據空間化是對國內外社會經濟數據進行空間化的兩大主要研究方向，現有的其他方面的社會經濟數據區域空間化研究成果尚少[1]。但隨著經濟的發展，國民可支配收入的比例不斷增加，旅游活動在國民經濟及人民的日常生活中扮演著愈來愈重要的角色，因而對于旅游數據的研究也具有重要的價值和意義。

旅游密度是指在某一地區范圍內，旅游業的發展對于其在社會經濟生活等方面的影響程度或旅游在此區域內社會經濟發展的一項地位指標，反映的是該地區的旅游發展水平，主要可分為3個方面：旅游人口密度;旅游空間密度;旅游經濟密度?？筛鶕糜蚊芏鹊挠嬎憬Y果分析出旅游目的地的旅游業發展狀況與該區域內的旅游資源類型、社會經濟發展狀況等的相互影響的一般規律，從而檢驗某地區范圍內的旅游業發展水平是否與當地的資源、社會經濟的實際承載能力相匹配[2]。

在國民經濟中，旅游收入占有越來越重要的地位，各級政府和旅游相關管理部門都在積極挖掘當地獨具特色的自然、人文旅游資源發展當地的旅游業，從而增加當地的旅游收入，建立一定的旅游品牌效應[3]。不同旅游目的地自身擁有的旅游資源數量及質量、現有的經濟發展水平、所處的區位條件、已有的交通條件等存在著不同程度的差異，因此區域內的旅游發展的空間非均衡性現象較為常見，若僅靠某個單一的旅游數據很難較為準確地判定某地旅游業發展的水平、發展趨勢，和其中影響較大的因素，因而選取了重慶市1997年-2012年的代表著旅游收入和游客接待量幾個相關性要素，利用SPSS軟件，將上述要素分別與對應年份的夜間燈光指數進行相關性分析，旨在找出其中影響較大的要素，從而對當地旅游狀況作一定分析，為將來的旅游發展提供一些可供參考的方向和依據。

對旅游相關數據進行空間化處理，可更為正確地認識在某區域內旅游業與經濟發展的相互作用，更加立體化地明確區域范圍內擁有的優劣勢旅游資源，可一定程度地優化區域內旅游產業現有的空間布局，對于制訂區域內的旅游經濟差異調控政策、未來的營銷策略方向等具有較為重要的理論、實踐價值[4]。

2 數據來源

2.1 夜間燈光數據

采用美國國家地球物理數據中心的1997～2012年的重慶DMSP/OLS夜間燈光數據，該系列具有如下優勢：①一般而言，DMSP/ OLS影像分辨率保持在1KM左右，影像的數據量通常不及TM數據的1%，影響數據空間占有量非常小;②包含了交通及居民分布等信息，而這些信息往往較大程度地反映某個地區人口、城市等要素的分布情況及經濟的發展狀況[5]。目前，現有的DMSP/OLS夜間燈光數據共34幅影像，記錄年份為1992-2013年，由6個衛星傳感器所得，根據研究的時間范圍和內容，數據選取的具體情況如表1所示，根據研究區范圍選用適用于中國的蘭伯特投影坐標進行轉換DMSP/OLS的數據坐標[6]。在ARMS軟件中，裁剪重慶市行政范圍的夜間燈光數據，進行相應的空間分析，進而得到重慶市1997～2012年的DMSP/OLS夜間燈光數據集，并以1km×1km作為分辨率標準，將各數據圖重采樣。

2.2 相關旅游數據

包括重慶市1997～2012年的旅游總收入、國內旅游收入、旅游外匯收入、人境旅游接待量、國內旅游接待量，上述數據查閱的相關文獻包括《中國區域經濟統計年鑒》、《重慶市國民經濟和社會發展統計公報》、《重慶市統計年鑒》等。

3 數據預處理

3.1 DMSP/OLS影像矯正數據自矯正

不同衛星的傳感器性能存在不同程度的差別，而DMSP/OLS夜間燈光數據不止由一顆衛星獲取，加之傳感器本身存在隨著時間的推移會出現新陳代謝，導致其探測性能也隨之出現不斷衰退，因而不同衛星獲取數據的可比性難度較大[7]。文中將上一年度的DN像元值保存在下一年度之內，在ARMS的空間分析中將其中的非穩定DN像元剔除，再對DMSP/OLS數據進行輻射定標。所有夜間燈光數據中，累積燈光強度最高的是F162007期，因此將其作為參考的標定數據，建立空間自矯正的回歸模型為公式（1）。

DNC=a×DN2+b×DN+c（1）

式（1）中DNC為矯正后的DN值，DN為矯正前的DN值，a、b、c為矯正參數[8]。

3.2 旅游總收入

按照當年平均利率將旅游外匯收入進行換算，換算之后的為旅游外匯與國內收入之和為當年的旅游總收入。

3.3 建立重慶市各區燈光指數

將重慶市夜間燈光指數與以區縣為研究單位的行政矢量邊界進行疊加，再進行相關分析[9]，以此計算出重慶市每個區域部分的燈光指數總量DN值，即：

DN=DN_i×N_i（2）

式（2）中：DN取值為0-63，為某區域內第i級像元的灰度值;Ni為區域內該灰度像元總數。

4 重慶市旅游統計數據空間化過程及相關結果分析

4.1 建模過程

本文以重慶區縣矢量行政邊界為基礎，以區縣為研究單元，旅游數據空間化建模過程如圖1[10]。

首先將燈光數據二值化，獲得燈光強度值、燈光面積值，再加入重慶市行政矢量數據裁剪計算出重慶市的夜間燈光指數，最后在SPSS中將重慶市燈光數據與旅游統計數據進行相關性分析。

4.2 相關性分析

利用SPSS軟件分析重慶市1997—2012年燈光指數與相關旅游數據之間的相關性，得到各指標相關系數R[11]。相關性分析結果如表2。由上表可知：相關性r均大于0.8，顯著性sig均小于0.05，說明夜間燈光指數與上述旅游數據都呈高度、顯著性相關[12]。

由圖2～圖5可知：從夜間燈光分布的區域而言，燈光面積和燈光強度最大的是主城九區，隨著時間的往后推移，各區域的燈光面積和燈光強度逐漸增加。1997年，夜間燈光面積主要分布在主城九區和渝西片區，渝東北的萬州等地有少量較強的燈光，渝東南幾乎沒有明顯的燈光分布;2002年，在1997年的基礎之上，渝東北地區和渝南地區從零星分布的點狀燈光發展為分別有一條明顯線狀分布的燈光帶，2007年，這種現狀分布的燈光的數量又有所增加，至2012年，重慶幾乎每個區域都有較為明顯的夜間燈光分布。隨著時間的往后推移，重慶市夜間燈光的總量是在不斷增加，這與1997年成為直轄市之后在國家政策的支持下，重慶市社會經濟的快速發展是密不可分的，經濟水平的提高又帶動二、三產業的發展，使得重慶的對外吸引力不斷增大，因此慕名而來旅游的人數也不斷增加，旅游收入在總收入中的地位越來越凸顯。

4.3 建立回歸模型

在得出上述相關性結果之后利用SPSS軟件進行回歸分析，建立回歸模型，結果如表3～5。

由上述結果可知Sig>0.05，因此，雖然夜間燈光指數和相關旅游數據呈高度及顯著相關，也可建立相關的回歸模型，由于究竟哪一片新增加的夜間燈光是因為旅游的發展而直接帶動影響的問題較為復雜，僅靠單純的數據處理分析而來的結果必然會和實際結果有所偏差，因此，在此基礎之上建立的回歸模型的統計學意義仍需進一步斟酌討論。

參考文獻：

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收稿日期：2019-12-03

基金項目：重慶市重慶師范大學研究生科研創新項目（編號：CYS18294）

作者簡介：李霞（1993-），女，碩士，研究方向為旅游開發與規劃。