授权公开披露 授权公开披露 报告编号:AUS0003299 太平洋天文台 利用夜间灯光数据监测经济活动 2023年4月19日 夜间灯光-太平洋应用 ©2017世界银行 1818HStreetNW,华盛顿特区20433 电话:202-473-1000;互联网:保留部分权利 这项工作是世界银行工作人员的产物。在这项工作中表达的调查结果,解释和结论不一定反映世界银行执行董事或他们所代表的政府的观点。世界银行不保证这项工作中包含的数据的准确性。本作品中任何地图上显示的边界、颜色、面额和其他信息并不意味着世界银行对任何领土的法律地位或认可或接受这些边界的任何判断。 权限和权限 本作品中的材料受版权保护。由于世界银行鼓励传播其知识,因此只要给予该作品的全部归属,就可以出于非商业目的全部或部分复制该作品。 归因-请引用以下工作:“世界银行。[出版年]。[标题]。©世界银行。” 所有关于权利和许可的查询,包括附属权利,应向世界银行出版物,世界银行集团,华盛顿特区西北1818号H街,美国,DC20433;传真: 202-522-2625;电子邮件:pubrights@worldbank.org. 夜光-应用程序太平洋 目录 执行摘要3 Introduction4 第1节-文献综述5 1.1.NTL5的社会经济应用 1.1.1.横截面:将经济措施分解为更精细的空间尺度5 1.1.2.时间序列:预测GDP增长5 1.1.3.代理用电6 1.2.NTL在太平洋的使用6 第2节-数据质量评估7 2.1.年度灯光地图7 2.2.云覆盖9 第3节-经济应用11 3.1.提取物11 方法11 结果12 3.2.贫困绘图13 方法13 结果13 第4节-其他使用案例14 4.1.汤加的恢复14 4.2.电气化16 结论18 数据质量18 统计应用摘要18 未来研究19 参考书目21 Acknowledgement 本技术说明由AndresChamorro撰写,并得到了BenStewart和BoAndree的额外支持。该团队非常感谢澳大利亚外交和贸易部通过太平洋天文台资助分析。 团队感谢UtzPape和DavidGould(太平洋天文台任务负责人)的指导,以及RuslanPiontkivsky和DavidNewhouse对这项工作的见解和评论。 本文所表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点,也不一定代表世界银行执行董事或他们所代表的政府的观点。 执行摘要 本说明深入探讨了太平洋岛国(PIC)夜间灯光(NTL)数据的质量。它探讨了它们产生和补充区域社会经济统计数据的潜力。NTL数据已被广泛用作经济活动的代表。它已被用于分解国民经济产出的估计和预测经济增长 。尽管在PIC中应用第一个用例在技术上是可行的,但由于缺乏国家以下经济指标,因此很难进行验证。 先前的研究表明,在PIC中,NTL与国内生产总值(GDP)之间的相关性不足以可靠地预测国家增长。试图仅根据NTL数据的回归来预测GDP的研究低估了小岛屿国家的经济产出。农业,渔业和旅游业等重要行业无法很好地受到照明强度的影响。 尽管有这些限制,我们还是找到了NTL为官方统计提供补充价值的其他应用程序。总的来说,这项研究发现了使用NTL的大部分承诺: 监测巴布亚新几内亚的天然气行业 支持贫困测绘工作,以及 生成详细的电气化统计数据。 每月NTL数据也可作为一个有用的指标,用于检查某一矿山作业是否激活、扩大或导致溢出沉降增长。 尽管NTL分析往往会错过大多数岛屿的农村人口,但灯的分布仍然为支持贫困测绘工作提供了宝贵的信息。一种利用每日NTL数据的新方法能够在太平洋地区产生分类的电气化率,并与调查得出的电气化率具有合理的相关性。 每天的灯光为检查汤加火山喷发的时空影响和恢复提供了有限的价值。可见红外成像辐射计套件(VIIRS)在相关时期的大多数卫星观测都受到数据质量问题的影响。由于此档案相对较新,因此需要检查更多有关不同类型自然灾害的案例研究,以对这种新颖的应用程序进行结论性评估。 Introduction 夜间捕获的光的测量已成为经济学家和社会科学家越来越受欢迎的数据来源。夜间灯光(NTL)统计数据已被广泛用于衡量城市地区的范围并代表经济活动。由于NTL数据无处不在且易于获取,因此已成为一种普遍的经济变量选择,特别是在缺乏经济统计数据的国家。 自1992年以来,两颗公共卫星-国防气象卫星计划(DMSP)和可见光红外成像辐射计套件(VIIRS)-提供了具有全球覆盖范围和每月节奏的数据。世界银行与美国国家海洋和大气管理局(NOAA)之间的新伙伴关系已从两个档案中解锁了对日常场景的访问。 研究人员使用NTL研究各种规模的经济动态,无论是估计国内生产总值的增长,还是绘制当地水平的经济活动分布图。1使用灯光作为经济代表的主要假设是晚上的消费和生产活动需要某种形式的照明。然而,太平洋岛国(PIC)的这种关系可能没有那么牢固,有几个原因。 1.更精确的VIIRS卫星的立交时间是午夜后,生产中心可能不会发光。2 2.太平洋领土的卫星数据也极易受到云的影响,导致数据覆盖频繁中断。 3.太平洋岛国的人口主要是农村人口,产生的光线太少而无法被这些卫星捕获。3 4.也许最重要的是,岛屿上的渔业、农业和旅游业等重要经济活动有可能无法被亮度信号很好地捕捉到。本可行性说明的目的是测试这些限制,并评估NTL生成PIC统计数据的可用性。 注释分为四个部分。首先,概述了相关文献和从NTL数据生成经济统计数据的主要方法,并回顾了以前在太平洋背景下应用这些数据的努力。在第二部分中,介绍了PIC的NTL数据的质量评估,该评估探讨了云覆盖的值分布和问题。第三部分提供了一个案例研究,以调查NTL数据是否可用于预测巴布亚新几内亚采掘业的产出,并检验结果与国家以下贫困水平的相关性。最后一部分探讨了NTL在PIC中的另外两个用例:跟踪自然灾害中的恢复和估计电气化率。 1Zhaoetal.(2019) 2VIIRS数据具有更高的空间分辨率,更适合检测较低强度的光,并且大大减少了开花效应。Gibson等人(2020)中介绍了这些改进的详细概述,并且在OpenNightLights教程中也有描述。 3吉布森、苏珊和博-吉布森(2020) 第1节-文献综述 1.1.NTL的社会经济应用 尽管DMSP和VIIRS最初是为气象目的而设计的,但越来越多的文献记录了它们检测人类活动和替代经济变量的能力。以下审查重点介绍了可以在太平洋背景下进行测试的一般发现和值得注意的应用,分为三个主要类别。 横截面:将经济措施分解为更精细的空间尺度 时间序列:预测GDP增长 代理用电 1.1.1.横截面:将经济措施分解为更精细的空间尺度 一个经常性的目标是将国家层面的社会经济指标分解为国家以下的单位,或分解为一个空间网格。4这些研究通常使用GDP,夜间灯光和网格人口的横截面来将GDP数据“传播”为较小的单位。为了给出简化的示例,国家级GDP可以通过每个像素的夜灯反射率的比例来加权,以构建像素级GDP。有关每个地区劳动力组成的其他信息可用于创建权重以区分农业与非农业GDP。 这种方法通常与回归分析相结合,以将NTL统计数据校准为官方GDP指标。将发现的系数乘以国家以下的灯光总和,以估算相应的GDP。这种方法产生的分类结果与可用的官方统计数据密切相关。然而,研究将小岛屿标记为异常值,因为鉴于观察到的GDP和光照之间的关系,它们比预期的要暗淡。5这带来了风险,即仅仅基于回归系数的网格化产品可能会低估小岛屿的经济产出。 1.1.2.时间序列:预测GDP增长 第二个也是更具挑战性的用例将光的增加与经济增长联系起来。经济学家研究了如何权衡NTL和国民账户,通过检查两端的误差分布来构建“真正的”GDP指标。6这些调查对代表经济增长的有用性产生了不同的看法。有些人更加谨慎,并注意到灯光在衡量增长和发展方面增加了有限的价值。然而,其他研究得出的结论是,光可以增加国内生产总值的计量,并在改善国内生产总值的计量方面发挥重要作用,特别是在统计能力不发达的低收入国家。 虽然一些研究得出的结论是,这两个时间序列的增长弹性太小或不稳定,但基于南亚数据的7项类似研究发现 ,弹性是正确的,特别是对于该地区的制造业和服务业。 4Sutton,Elvidge,andGhosh(2007);Ghosh等人(2010);Doll,Muller,andMorley(2006) 5Ghoshetal.(2010) 6亨德森、斯托雷加德和威尔(2012);胡和姚(2019);陈和诺德豪斯(2011) 7艾迪生和斯图尔特(2015) 8Beyer(2018)。马尔代夫被认为是该地区不存在弹性的特殊国家。 更多的当代研究已经转向使用改进的VIIRS数据,这提供了跟踪季度GDP.9的额外好处。在所有审查的文献中,一个普遍的发现是,灯光对于横截面工作比时间序列分析更有用。 1.1.3.代理用电 与NTL数据密切相关的另一个经济变量是能源使用。11在一项特定的研究中,在考虑的所有经济变量中,只有夜灯能够很好地适应电力消耗的代理增长率。12 基于这种已建立的相关性,研究人员开发了一种新方法,该方法利用每日NTL场景和高分辨率沉降图生成新的电气化统计数据。此方法将人为照明与背景亮度分开,然后计算沉降像素带电的概率,以及在给定年份中点亮的夜晚比例。将这些结果汇总到地区一级显示出与人口健康调查(DHS)中报告的电气化率具有很强的相关性。 1.2.NTL在太平洋地区的使用 尽管有大量的经济文献,但NTL数据在太平洋地区的研究中的应用受到限制。选定的研究重点是观察巴布亚新几内亚的灯光与人口密度之间的相关性。这些相关性用于根据每个轻单位100万Kia来计算经济强度的度量。13但是,即使在此研究领域内,NTL在对家庭福利进行的分析中也没有提供任何附加价值。 人们更加关注使用灯光来分析自然灾害后的经济恢复。在这个工作分支中,损伤建模用于识别受影响的未受影响的像素。设置比较以监视灾难发生之前和之后的灯光变化。这样的分析是新颖的,但是依赖于每月或每天的光照数据,这具有局限性。它可能会受到测量误差,云覆盖造成的中断和季节性趋势的影响。尽管努力消除噪音,但对五个东南亚国家的自然灾害进行的一项研究报告的结果不一致,并警告研究人员注意VIIRS数据的局限性。 类似的方法也被应用于2015年南太平洋岛屿飓风帕姆的研究。15点击或点击这里输入文本。作者计算了风速和风暴潮的破坏指数,并解开了这些指数对NTL强度的影响。研究结果表明,这些数据足以评估对经济的短期冲击 ,并根据地理区域区分复苏模式。 9Beyer等人(2022) 10吉布森、苏珊和博-吉布森(2020) 11MinandGaba2014;DollandPachauri2010;Falchettaetal.2019;MensanGabaetal.,n.d. 12艾迪生和斯图尔特(2015)13Edmonds等人(2018)14Skoufias、Strobl和Tveit(2021)15MohanandStrobl(2017)) 第2节-数据质量评估 本节审查了来自VIIRS卫星的某些太平洋岛屿的NTL数据的分布和时间质量。所有分析步骤都在pytho中利用GoogleEarthEgieAPI实现。可以在太平洋天文台githbrepositor.16中找到用于复制分析的注释笔记本。此外,所有岛屿的地图和图表都可以在此技术注释的在线版本中找到。 2.1.年度灯光地图 可以从每个岛屿的原始年度复合材料生成用于跟踪PIC中NTL覆盖的地图。在去除非多云观测后,每个地区的月值的辐照度值被平均。然后,从深紫色-辐照度值0到亮黄色的范围内对灯光进行可视化 -大于或等于1.18的辐射值进行此练习是为了跟踪2021年四个PIC的NTL值(错误!未