基于时间序列DMSP/OLS夜间灯光数据的GDP预测模型

摘要

采用基于不变目标区域法对1992-2013年DMSP夜间灯光数据进行相互校正、饱和校正和影像间的连续性校正,提取出同期中国大陆31个省级行政区夜间灯光强度信息,并与统计GDP数据建立线性、指数、二次项和乘幂回归模型.通过比较预测GDP与统计GDP误差,选出各自的最优拟合模型.结果 表明:1)校正解决了DMSP夜间灯光长时间序列影像之间不稳定、不连续的问题;2)校正后的DMSP夜间灯光数据集与GDP强相关;3)中国大陆GDP预测的指数模型最佳,R2达到0.97,平均相对误差仅为11.32％;4)31个省级行政区按时间序列构建GDP预测模型优于每年各省级行政区模型.4个直辖市和经济总量前6的行政区指数模型最优,其余省份二次项模型最优,R2均达到0.95以上,GDP预测相对误差10％左右.