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自然资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (3): 184-193    DOI: 10.6046/zrzyyg.2020340
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COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析
王正1,2(), 贾公旭1,2(), 张清凌1,3, 黄粤1,2
1.中国科学院新疆生态与地理研究所,乌鲁木齐 830011
2.中国科学院大学,北京 100049
3.中山大学航空航天学院,广州 510275
Impacts of COVID-19 epidemic on the spatial distribution of GDP contributed by secondary and tertiary industries in Guangdong Province in the first quarter of 2020
WANG Zheng1,2(), JIA Gongxu1,2(), ZHANG Qingling1,3, HUANG Yue1,2
1. Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3. School of Aeronautics and Astronautics, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
全文: PDF(4842 KB)   HTML  
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摘要 

GDP常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标,2020年初中国遭受了较为严重的新型冠状病毒肺炎(COVID-19),给经济发展造成了严重的影响。为了精确分析COVID-19背景下中国广东省第一季度第二、三产业GDP产值(GDP23)的时空变化,本文将夜间灯光数据作为衡量GDP23 的指标,结合疫情实时监测数据和 POI数据,分析可知COVID-19是造成城市总灯光强度下降的因素; 然后分析各种夜间灯光指数与不同的回归模型对广东省GDP23的拟合情况,选取最优的指数与模型进行GDP23的空间格网化并与2019年对比; 并根据GDP23空间化模拟结果,从时空角度上分析广东省第一季度GDP23在省域上受到COVID-19的影响并分析原因; 对受COVID-19影响最大的城市,利用POI数据统计分析得到受COVID-19影响大的行业类别,从而能够为广东省精准复工复产提供科学的指导。结果表明: 在空间上,2019年和2020年的GDP23分布具有较高的一致性,广州市、深圳市、东莞市和佛山市是广东省经济发展的心脏; 时间上与2019年进行对比,广东省21市均受到COVID-19不同程度的影响,受到影响最大的为经济较发达的城市,如深圳、广州、东莞和佛山市; 结合POI数据和2019年、2020年的GDP23差异空间分布,经济受到冲击最大的城市是广州市和中山市,其主导行业是购物、房地产和公司企业,GDP23增加最多的城市是韶关市和深圳市,其主导行业是金融、房地产和购物,省市政府应针对广州市和中山市的金融行业、生活服务行业和购物消费方面制定相应的政策,以精准帮助企业早日实现复工复产。

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王正
贾公旭
张清凌
黄粤
关键词 NPP-VIIRS数据二三产业GDP空间化广东省POI数据COVID-19    
Abstract

Gross Domestic Product (GDP) is commonly regarded as the best measure of a country's economic health. In 2020, China suffered from a relatively serious COVID-19 epidemic, which had a huge impact on economic development. This paper aims to accurately analyze the spatial and temporal variation pattern of the GDP contributed by the second and tertiary industries in Guangdong Province, China in the first quarter under the background of the epidemic. To this end, the remote sensing data of night-time light was taken as an indicator of GDP contributed by the secondary and tertiary industries (GDP 23). By combining the real-time monitoring data of the epidemic and point of interest (POI) data of Guangdong Province, the authors firstly determined that the epidemic was the factor that caused the decrease in urban total night light intensity (TNLI). Then they analyzed the fitting of various night light indices and different regression models to the GDP 23 of Guangdong Province. Based on this, the optimal index and model were selected for the spatial grid partition of GDP 23 and the comparison of GDP 23 with that in 2019. Afterward, the authors analyzed the impacts of COVID-19 on GDP 23 of Guangdong Province in the first quarter and the reasons from spatial-temporal perspectives according to the spatial simulation results of GDP 23. For the cities most affected by the epidemic, the most affected industries were obtained through the statistical analysis of POI data, aiming to scientifically guide the precise resumption of work and production in Guangdong Province. The results are as follows. The spatial distribution of GDP 23 in 2019 was highly consistent with that in 2020, and the heart of Guangdong's economic development consisted of Guangzhou, Shenzhen, Dongguan, and Foshan cities in the two years. In terms of temporal distribution, 21 cities in Guangdong Province were affected by COVID-19 at different degrees in 2020 compared to 2019. Among them, the cities with relatively developed economies were affected the most, including Shenzhen, Guangzhou, Dongguan, and Foshan. According to POI data and the spatial distribution difference of GDP 23 between 2019 and 2020, the cities having suffered the biggest economic impacts were Guangzhou and Zhongshan, where the leading industries included shopping, real estate, and enterprises and companies, while the cities with the highest increased amplitude of GDP 23 included Shaoguan and Shenzhen, where the leading industries consisted of finance, real estate, and shopping. Therefore, the provincial and municipal governments should formulate corresponding policies on the financial industry, life service industry, and shopping consumption in Guangzhou and Zhongshan cities, in order to accurately assist enterprises and companies to early resume work and production.

Key wordsNPP-VIIRS data    GDP contributed by secondary and tertiary industries    spatialization    Guangdong Province    POI data    COVID-19
收稿日期: 2020-10-28      出版日期: 2021-09-24
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家重点研发计划项目“‘一带’核心区域生态环境安全检测与应急响应示范”(2017YFB0504204);中国科学院百人计划(Y674141001)
通讯作者: 贾公旭
作者简介: 王 正(1997-),男,硕士研究生,主要研究方向为遥感图像信息提取。Email: emailwangz@163.com
引用本文:   
王正, 贾公旭, 张清凌, 黄粤. COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 184-193.
WANG Zheng, JIA Gongxu, ZHANG Qingling, HUANG Yue. Impacts of COVID-19 epidemic on the spatial distribution of GDP contributed by secondary and tertiary industries in Guangdong Province in the first quarter of 2020. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(3): 184-193.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2020340      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I3/184
Fig.1  广东省概况图
数据名称 数据来源
NPP-VIIRS夜间灯光数据 NOAA/NGDC(http://ngdc.noaa.gov/eog/viirs/downloaddaily.html)
广东省各市第二、三产业GDP增量 广东省各市的统计局官网
广东省市级边界行政区矢量图 ENVI APP Store( www.enviidl.com/appstore )
深圳市、广州市、韶关市和中山市POI数据 百度地图API接口
广东省第一季度疫情实时监测数据 广东省卫健委通报
Tab.1  数据源描述
Fig.2  广东省现存病例空间分布变化
Fig.3  广东省各市日新增病例和总灯光强度的时间序列变化图
年份 变量1/(Y) 变量2/(X) 拟合函
数类型
拟合优
R2
F得分
2019年 GDP23 I 线性 0.563 24.486
S 线性 0.086 1.790
aI+bS 线性 0.563 24.484
CNLI 线性 0.563 24.462
TNL 线性 0.809 80.266
lnGDP23 lnI 幂函数 0.622 31.205
lnS 幂函数 0.176 4.058
ln(aI+bS) 幂函数 0.634 32.891
lnCNLI 幂函数 0.621 31.116
lnTNL 幂函数 0.837 97.309
2020年 GDP23 I 线性 0.551 23.303
S 线性 0.055 1.099
aI+bS 线性 0.551 23.303
CNLI 线性 0.551 23.303
TNL 线性 0.735 52.743
lnGDP23 lnI 幂函数 0.614 30.239
lnS 幂函数 0.089 1.863
ln(aI+bS) 幂函数 0.628 32.093
lnCNLI 幂函数 0.614 30.226
lnTNL 幂函数 0.841 100.718
Tab.2  2019年、2020年GDP23与灯光数据指标的回归模型参数
Fig.4  2019年GDP23TNL的幂函数回归模型
Fig.5  2020年GDP23TNL的幂函数回归模型
Fig.6  2019年第一季度广东省500 m空间分辨率GDP23
Fig.7  2020年第一季度广东省500 m空间分辨率GDP23
Fig.8  广东省2019年与2020年第一季度的GDP23的差异的空间分布
城市 2019年 2020年
统计值/
亿元
空间化
值/亿元
相对误
差/%
统计值/
亿元
空间化
值/亿元
相对误
差/%
汕尾 181.76 181.76 <1 190.12 190.12 <1
惠州 932.62 932.62 <1 829.63 829.63 <1
佛山 2 232.24 2 232.24 <1 2 124.19 2 124.19 <1
梅州 234.06 234.06 <1 204.74 204.74 <1
韶关 177.71 177.71 <1 240.11 240.11 <1
河源 214.85 214.85 <1 187.22 187.22 <1
汕头 509.36 509.36 <1 511.82 511.82 <1
东莞 1 960.61 1 960.61 <1 1 917.62 1 917.62 <1
中山 730.26 730.26 <1 585.97 585.97 <1
江门 607.4 607.40 <1 585.33 585.33 <1
阳江 254.75 254.75 <1 200.28 200.28 <1
湛江 576.75 576.75 <1 519.91 519.91 <1
茂名 633.91 633.91 <1 553.56 553.56 <1
肇庆 363.19 363.19 <1 346.56 346.56 <1
清远 276.2 276.20 <1 280.1 280.1 <1
潮州 224 223.31 <1 201.2 201.2 <1
揭阳 412.99 412.99 <1 364.04 364.04 <1
云浮 173.31 173.31 <1 147.83 147.83 <1
广州 5 462.54 5 462.54 <1 5 182.22 5 182.22 <1
深圳 5 728.2 5 728.20 <1 5 780.38 5 780.38 <1
珠海 656.48 656.48 <1 688.98 688.98 <1
Tab.3  广东省各市2019年和2020年GDP23模拟值和实际统计值的相对误差
Fig.9  广州-中山经济衰退差异
Fig.10  深圳-韶关经济增长差异
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