基于NPP-VIIRS的中国电力消费估算.pdf
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1、第2 3卷 第1 6期2 0 2 3年 8月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 6A u g.,2 0 2 3基于N P P-V I I R S的中国电力消费估算傅晨璇(江西理工大学 土木与测绘工程学院,江西 赣州3 4 1 0 0 0)摘要:针对夜间灯光数据用于估算城市电力消费量存在精度不足的问题,提出了波士顿夜光模型。选择国内1 7 6个城市为研究区域,以2 0 1 9年N P P-V I I R S夜间灯光产品为数据源,将第三产业作为波士顿矩阵的分类依据,将研究区城市
2、分为明星城市、金牛城市、问号城市和瘦狗城市4类,进而估算全社会电力消费量。估算结果表明,该模型较于传统灯光模型的估算精度更高。按照相对误差的大小,将全部城市划分为高精度、中精度和低精度城市3种类型,波士顿夜光模型的高精度和中精度城市数量多于传统灯光模型,而低精度城市数量则一样多。关键词:夜间灯光数据;电力消费量;波士顿矩阵;回归模型中图分类号:T P 7 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 6-0 1 6 6-0 5收稿日期:2 0 2 3-0 4-2 8作者简介:傅晨璇(1 9 9 8),女,江西新余人,江西理工大学土木与工程测绘学院,硕士研究生,研
3、究方向为遥感技术与应用。社会城镇化和工业化的高速发展加剧了能源消耗和二氧化碳排放,能源短缺和气候、变暖等环境问题愈发严峻1。2 0 2 0年9月2 2日,习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话,“二氧化碳排放力争于2 0 3 0年前达到峰值,努力争取2 0 6 0年前实现碳中和”,倡导绿色、环保低碳的生活方式,构建和谐包容、安全的绿色可持续发展城市2。电力消耗是能源消耗中的重要组成部分,是反映区域经济运行状况的基本指标之一,准确并及时地获取电力消费信息对于提高能源效率、减少碳排放实现“双碳”目标具有重要意义。传统估算电力消费量的方法大多是基于行政单位的统计数据,由于统计数据的
4、时间滞后性和缺失性,限制了后续研究的实用性3。近年来,随着遥感卫星技术的飞速发展,利用夜光遥感影像估算电力消费量已被证实是有效且便捷的方法4。N P P-V I I R S作为新一代夜间灯光数据,因其高分辨率以及不存在过饱和效应的特点,得到了广泛应用。张莉等5采用N P P-V I I R S夜间灯光数据,在不依赖统计数据的情况下,利用基于灯光结构的K-M e a n s算法对城市电力消费量进行估算;李博等6利用夜光遥感数据、国内生产总值和人口统计数据结合改进通用矩阵,预测了长三角地区城市的用电量;李熙和薛翔宇7将夜间灯光数据与电力消费统计数据相结合,估算了区域电力消费量。目前电力消费估算及其
5、空间化大多以省级行政区为单位,以市级为单位的大尺度研究较少8。经济功能不同的城市之间能源消费模式也不同,这取决于城市以工业功能还是服务业功能为重心发展,因此需要从城市分类的角度探索新的方法来提高估算精度。本文选取国内1 7 6个城市作为研究区域,利用波士顿矩阵,将市辖区第三产业G D P增长率和相对市辖区第三产业G D P占比作为城市分类指标,分别构建线性模型,从而提高电力消费量的估算精度。1 研究区域与数据来源1.1 研究区域研究范围横跨华南、华中、华东和华北四大地理分区的1 3个省份和3个直辖市共计1 7 6个城市,其中包含广东、广西、湖北、湖南、河南、山东、安徽、江苏、浙江、江西、福建、
6、山西和河北各省份的2 1、1 4、1 2、1 3、1 6、1 5、1 6、1 3、1 1、1 1、9、1 1、1 1个地级市。1.2 数据来源与预处理夜间灯光数据来自美国国家海洋和大气管理局(N a t i o n a lO c e a n i ca n dA t m o s p h e r i cA d m i n i s t r a-t i o n,NOAA)网站提供的2 0 1 9年N P P-V I I R S夜光遥感影像年产品。利用行政区域边界的矢量数据裁剪得到研究区灯光影像,为了减小影像的变形,将其重投影、重采样转换为分辨率为5 0 0m5 0 0m的A l b e r s等面积影
7、像;统计数据包括研究区内各城市2 0 1 9年全社会电力消费量(亿kWh)、市辖区第三产业G D P(G D Po ft e r t i a r yi n d u s t r y,G T I)以及市辖区第三产业G D P占比(p r o p o r t i o no ft e r t i a r yi n d u s t r y,P T I)数据,分别来自2 0 1 8年、2 0 1 9年 中国城市统计年鉴,将其统一做标准化处理。6612 研究方法2.1 传统灯光模型利用N P P-V I I R S夜光遥感影像,计算统计研究区城市的夜间灯光总量(t o t a ln i g h t t i
8、m el i g h t,T N L),计算公式为T N Lk=ni=1xi(1)式中:T N Lk为第k个城市的夜间灯光总量;xi为第i个像元的辐射亮度值;n为区域内像元数。构建1 7 6个城市全社会电力消费量与夜间灯光总量的线性模型,如图1所示。得到的P0.0 1,拟合系数R2=0.8 0 18,说明二者显著性相关。图1 城市全社会电力消费量与灯光总量线性函数关系2.2 波士顿夜光模型2.2.1 波士顿矩阵基本原理波士顿矩阵通过销售增长率与市场占有率两个评价指标9,利用分类指标和阈值将企业全部产品划分为明星、问题、瘦狗和金牛4种类型产品,如图2所示。明星产品是指高销售增长率同时在市场上占有
9、率高的产品,这类产品的增长和获利都有极好的发展前景,可以加大投资优先供给,扩大经济规模和市场机会以支持其迅速发展;问号产品是指高销售增长率但是市场占有率较小的产品,市场营销上存在问题,应加大宣传力度,提高市场占有率;瘦狗产品是指销售增长率和市场占有率双低的产品,长期处于亏损状态,应及时淘汰将剩余资源向其他产品转移;金牛产品是指销售增长率低但市场占有率高的产品,这类产品销售量大,可为企业提供发展资金。2.2.2 波士顿夜光模型社会发展进程加快,经济增速、结构和增长动力的变化对电力消费结构也产生了巨大影响。受城镇化水平提高、现代服务业和用电设施发展的影响,第三产业用电占全社会电力消费量比例不断提升
10、,2 0 1 5年我国产业结构由“二三一”型转变为“三图2 波士顿矩阵二一”型1 0。随着第三产业成为我国经济社会发展中的第一大产业,其对电力消费的影响也愈加显著9。因此,将影响力较大的第三产业作为波士顿矩阵分类的主要依据,选择“市辖区第三产业G D P增长率(t e r t i a r yi n d u s t r yg r o w t hr a t e,T I G R)”和“相对市辖区第三产业G D P占比(r e l a t i v ep r o p o r-t i o no f t e r t i a r y i n d u s t r y,R P T I)”代替原波士顿矩阵的两大分类
11、指标。将分类后的城市依次构建模型,来达到降低估算结果误差的目的。统测计算2 0 1 9年研究区内各城市市辖区第三产业G D P增长率以及相对市辖区第三产业G D P占比,计算公式为T I G R=G L I2 0 1 9-G L I2 0 1 8G L I2 0 1 81 0 0%(2)R P T I=P T IiP T I(3)式中:T I G R为市辖区第三产业G D P增长率;G T Ii为第i个城市市辖区第三产业G D P;R P T I为相对市辖区第三产业G D P占比;P T I为1 7 6个城市市辖区第三产业G D P占比的平均值;P T Ii为第i个城市市辖区第三产业G D P
12、占比。根据计算,2 0 1 9年区域内城市第三产业G D P平均增长率为1 8%,将其作为第三产业G D P增长率的阈值,选择1作为相对市辖区第三产业G D P增长率的阈值,4类城市分类如图4所示。分类结果为:以北京、上海、厦门为代表的明星城市共3 5个,该类城市市辖区第三产业G D P增长率和相对市辖区第三产业G D P占比都较高,城市发展水平整体偏高且发展速度较快;以天津、广州、深圳为代表的金牛城市共有4 5个,特点是市辖区第三产业G D P增长率较低,相对市辖区第三产业G D P占比较高,城市发展已经较为成熟,发展水平较高但发展速率较为缓慢;以鹤壁、柳州、日照为代表的瘦狗城市共5 5个,
13、该类城市市辖区第三产业G D P增长率和相对市辖区第三产业G D P占比都较低,城市发展水平整体偏低;以唐山、赣州、珠海为代表的问号城市共有4 1个,特点是市辖区第三产业G D P增长率较快,相对市辖区第三产业G D P占比较低,这类城市的城市发761 傅晨璇:基于N P P-V I I R S的中国电力消费估算 图3 基于波士顿夜光模型的城市分类展水平较低,但发展速率快。分别构建4类城市夜间灯光总量与全社会电力消费量的线性模型,如图4所示。明星城市的电力消费量与夜间灯光总量的相关性最高,为0.9 1 58;其次是金牛城市,相关性为0.8 2 03;问号城市和瘦狗城市的相关性则偏低。图4 4类
14、城市电力消费量与灯光总量线性函数关系3 电力消费估算结果与误差分析利用电力消费统计值与模型估算值之间的相对误差(r e l a t i v ee r r o r,R E)来评价模型精度,计算式公为R E=|E P Cp r e-E P Cr e a l|E P Cr e a l(4)R E=ni=1R Ein(5)式中:R E为相对误差;R E为平均相对误差;E P Cp r e为估算的电力消费量;E P Cr e a l为统计资料记录的电力消费量;n为同类型城市的数量。3.1 传统灯光模型估算结果对研究区域内1 7 6个城市的全社会电力消费量与夜间灯光总量建立线性模型,计算公式为E P Ci
15、=3.2 1 81 T N Li+6 6.1 4(6)式中:E P Ci为第i个城市的估算电力消费量;T N Li为第i个城市的夜间灯光总量。根据式(6)估算出各城市的电力消费量,并计算其相对误差。传统灯光模型估算的电力消费量平均相对误差为3 6.0%。上海、武汉的相对误差较小,分别为4.0 4%、4.0 8%,这些城市往往是第三产业发展水平较高的城市;而一些第三产业发展相对落后、城市化水平较低的城市相对误差较大,如景德镇、朔州、亳州的相对误差均超过1 0 0%。由此可见,传统灯光模型在估算城市电力消费量时,虽然电力消费与灯光总量的相关性高,但该模型对于经济发展水平有高低之分的城市估算精度有较
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