【数据】各省市县夜间灯光数据（1992-2024年）

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一、数据简介
本数据集包含中国各省份、地级市、县区三个行政层级的夜间灯光数据，时间跨度为
1992-2024年。数据来源于两个卫星系统：DMSP-OLS（1992-2013年）和NPP-VIIRS
（2012年至今），涵盖原始数据和校正后数据两个版本。


夜间灯光数据是利用卫星遥感技术获取的地表夜间人造光源亮度信息，能够客观反映
区域经济发展水平、城镇化进程和人类活动强度，被广泛应用于经济学、地理学、
城市规划等领域的实证研究。


二、理论背景
【夜间灯光数据的研究价值】
1. 经济发展代理变量：夜间灯光亮度与GDP、人均收入等经济指标高度相关，可作为
   经济发展水平的客观度量，尤其适用于统计数据质量存疑或缺失的地区
2. 城镇化测度：灯光数据可用于识别城市边界、测算城市扩张速度和城镇化率
3. 人口分布估计：灯光亮度与人口密度存在显著正相关关系
4. 贫困识别：低灯光亮度区域往往对应贫困地区
5. 灾害评估：通过灯光变化可评估自然灾害或战争对区域的影响


【两种卫星数据的区别】
1. DMSP-OLS（Defense Meteorological Satellite Program）
   - 时间范围：1992-2013年
   - 空间分辨率：约1km×1km
   - DN值范围：0-63（存在饱和问题）
   - 特点：时间序列长，但存在传感器退化、饱和、溢出等问题


2. NPP-VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）
   - 时间范围：2012年至今
   - 空间分辨率：约500m×500m
   - DN值范围：无上限（辐射定标数据）
   - 特点：空间分辨率高、无饱和问题，但时间序列较短


三、数据文件说明
【文件夹结构】
本数据集包含9个子文件夹，按卫星类型、行政层级和是否校正进行分类：


┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DMSP数据（1992-2013年）                                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ DMSP中国各省份灯光数据（原始）    - 31个省份的原始DN值数据                  │
│ DMSP中国各省份灯光数据（校正后）  - 31个省份的校正后DN值数据                │
│ DMSP中国各地级市灯光数据（原始）  - 300+地级市的原始DN值数据                │
│ DMSP中国各地级市灯光数据（校正后）- 300+地级市的校正后DN值数据              │
│ DMSP中国各县区灯光数据（原始）    - 2800+县区的原始DN值数据                 │
│ DMSP中国各县区灯光数据（校正后）  - 2800+县区的校正后DN值数据               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ VIIRS数据（2012-2024年）                                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ VIIRS中国各省份灯光数据           - 31个省份的月度DN值数据                  │
│ VIIRS中国各地级市灯光数据         - 300+地级市的月度DN值数据                │
│ VIIRS中国各县区灯光数据           - 2800+县区的月度DN值数据                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘


【数据格式】
所有数据均提供Excel格式（.xlsx），每个子文件夹包含：
- 数据文件：xxx.xlsx
- 字段说明：xxx_字段说明.txt




四、变量说明
【DMSP数据变量】
变量名称              类型        说明
Province              字符串      省份名称
Prefecture            字符串      地级市名称（仅地级市和县区数据）
County                字符串      县区名称（仅县区数据）
Year                  数值        年度（1992-2013）
DNvalue               数值        DN均值（灯光亮度值）


【VIIRS数据变量】
变量名称              类型        说明
Province              字符串      省份名称
Prefecture            字符串      地级市名称（仅地级市和县区数据）
County                字符串      县区名称（仅县区数据）
Year                  数值        年度（2012-2024）
Month                 数值        月份（1-12）
DNvalue               数值        DN均值（灯光亮度值）


【DN值计算方法】
DNvalue = DN总值 / 栅格数
即区域内所有像元DN值之和除以像元总数，代表区域平均灯光亮度


五、DMSP数据校正说明
【为什么需要校正】
DMSP-OLS原始数据存在以下问题：
1. 传感器退化：不同卫星、不同年份的传感器性能存在差异
2. 饱和问题：城市中心区域DN值达到上限63，无法区分亮度差异
3. 溢出效应：亮光区域会向周边暗区域扩散
4. 年际不可比：同一地区不同年份的数据缺乏可比性


【校正方法】
本数据集采用国际通用的校正方法，主要包括：
1. 相互校正（Intercalibration）：消除不同卫星传感器之间的系统偏差
2. 年内合成：对同一年份多颗卫星数据进行合成
3. 年际校正：建立时间序列的连续性和可比性


【使用建议】
- 进行时间序列分析时，建议使用校正后数据
- 进行横截面分析时，原始数据和校正后数据均可使用
- DMSP和VIIRS数据不可直接比较，需进行数据融合处理


六、VIIRS数据说明
【数据特点】
1. 月度数据：VIIRS提供月度合成数据，时间分辨率更高
2. 无饱和问题：采用辐射定标，DN值无上限
3. 空间分辨率高：约500m，优于DMSP的1km


【缺失数据说明】
由于NOAA官网未提供以下月份的全球夜间灯光图，这些月份数据缺失：
- 2018年6月
- 2019年1月


【年度数据计算】
如需年度数据，可对12个月的DNvalue取平均值：
年度DNvalue = Σ(月度DNvalue) / 有效月份数

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2025-12-19 10:16:33 上传

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关键词：各省市 calibration Satellite province visible