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近年来,我国能源消费量急剧上涨,同时,由此带来的大气污染也在不断加剧,能源安全与能源消费污染成为全社会关注的焦点。而要研究能源消费问题,首要的是能够便捷精确地掌握能源消费数据并分析能源消费的时空动态演变规律。以往对能源消费量数据的获取主要依靠国家统计局与地方统计部门的统计数据,然而,我国只有全国和各省级行政单元的能源消费总量统计数据,而没有全部地市级行政单元连续多年的统计数据,能源消费总量的统计尺度较粗,这造成无法对地市级等更小尺度地区的能源消费进行动态监测与研究。此外,各省级行政单元的能源消费统计数据还存在时间滞后性、受人为影响较大、缺乏空间分布信息等缺陷,造成了其在应用中的局限性。随着空间探测技术的发展,遥感技术为社会经济变量的空间化开辟了一种新的途径,有学者将DMSP/OLS夜间灯光数据运用于能源消费研究中。但是,这种研究仍然存在明显的不足:DMSP/OLS数据本身有着像元过饱和和像元溢出问题,会给模拟结果带来一定误差,同时,该数据只有64级量化,量化精度低,且其光谱分辨能力也较差。鉴于DMSP/OLS数据的不足,本文提出使用量化等级更高、光谱分辨能力强的MODIS卫星数据及其NDVI反演产品数据,将DMSP/OLS遥感数据与MODIS-NDVI遥感数据相结合,构建了VANUI指数,并运用SRTM3 DEM数据对构建的VANUI指数进行了海拔订正。基于海拔订正后的VANUI指数,本文模拟得到2000-2010年中国各地级市的能源消费总量数据,并采用数理统计与ESDA-GIS空间分析方法,研究了能源消费的时空格局演变特征。研究结果表明:(1)融合DMSP/OLS、MODIS-NDVI与SRTM3 DEM三种数据对能源消费时空动态监测的研究是可行的,且研究的模拟精度较高。(2)中国的能源消费总量及其绝对差异均表现出快速上升态势。(3)各能源消费等级城市在全国、东中西三大经济区和各主要城市群内部的分布具有显著差异。(4)中国地级市能源消费总量具有一定的空间正自相关性,同时,能源消费总量呈现出由东向西梯度递减的空间格局,且中国能源消费的高热点区在地理范围上呈现出缩小趋势。