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這是一張用衛星數據繪製的全球貧困地圖

編者按

本期推送的是Computers & Geosciences期刊上題為 A global poverty map derived from satellite data 的文章。本文使用人口數量(Land Scan 2004)劃分衛星觀測出的夜間照明亮度(DMSP nighttime lights),計算出貧困指數,製作出全球貧困地圖。並以2006年世界發展指標(WDI)的國家級貧困數據進行校準。通過本文的方法得到的貧困居住人口總數估計為22億,略少於WDI估計的26億。本文的貢獻在於展示了一種新的貧困地圖,通過列入新的參考數據來校準貧困估算。隨著衛星監測技術的提升,對人類活動與經濟活動有關的評估方式也會逐漸提升。

這是社論前沿第S724次推送

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研究背景

貧困已成為21世紀人類文明面臨的長期困境之一。據世界發展指標顯示,全球約42%的人口,近26億人生活在貧困之中。目前,有關全球貧窮的統計資料主要來源於世界銀行,主要是自1990年以來基於對近100個發展中國家進行家庭調查,收集到的有關貧困程度的國家級數據。調查問題包括收入來源、消費、支出和家庭人數等。基於這些數據得到了兩種貧困數據,一是國家貧困數據,二是國際貧困數據。另外也有個別國家為本國劃定自己的貧困線。定義貧困的不同標準使得國家貧困線的基準難以確定。另外,世界銀行給出的貧困線數據還存在一些問題,比如並非對所有的國家都進行調查;目前可獲得的數據僅來自1988年至2004年的調查;調查周期不確定;由於平衡消費和收入數據的困難,以及國家間購買力等價估計存在差異,所以國家間的可比性有待商榷;政府也有可能影響調查結果,因為他們設計了問題,選擇了調查的區域(即指調查對象)。

衛星感測器可以提供全球範圍的、可重複觀察的數據。在環境科學方面,衛星數據已被用於對全球森林砍伐等情況的評估。在社會經濟方面,有研究人員將調查得出的家庭支出數據與衛星衍生變數如地表溫度、標準化植被指數(NDVI)、氣溫等結合,解釋和預測貧困的空間分布。也有研究人員用夜間燈光圖像和人均收入作為財富的代理變數進行國家間的比較,發現與健康的強相關關係。這些研究中的每一項都在空間上進行貧困劃分。本文提出了一個來自四個不同感測器類型的衛星數據的貧困數字地圖。這張地圖基於Landscan人口數量和DMSP夜間燈光數據。本文假設在人口較多的發展中國家光線較暗,意味著具有較高比重的窮人。從這一空間分解數據,本文得到了全球絕大範圍內國家級貧困水平的估計。

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研究方法

1、Land Scan 2004

Land Scan是由美國能源部橡樹嶺國家實驗室(ORNL)提供的以空間分解為基礎的全球人口動態統計分析資料庫。本文使用人口數(population count)來代替人口密度。這是基於居住人口的考量。因為在人口密度衡量下,商業中心和機場的數值較低,儘管在某些時間段內有大量人流。人口數也稱為環境人口(ambient population),試圖以人時(person hours)代表人口的空間分布。

2、夜間燈光數據

美國國防部DMSP(Defense Meteorological Sate-llite Program)計划下的Operational Linescan System (OLS) 系統擁有獨一無二的繪製全球地球表面的功能。現有DMSP為三軸姿態穩定衛星,運行在高度約830公里的太陽同步軌道,周期約101分鐘,掃描條帶寬度3 000公里。DMSP衛星採用雙星運行體制,兩顆業務衛星同時運行,過赤道時間為05∶36及10∶52,每6h可提供一次全球雲圖,每天14軌道儀器能夠完整覆蓋24小時內夜間燈光數據。DMSP夜間燈光範圍和亮度與財富之間的聯繫已有幾項研究開始關注。Elvidge等人(1997)使用其分析了21個國家的國內生產總值和電力消耗與燈光範圍之間的強相關關係。2000年有研究學者分析了經濟活動和二氧化碳排放量的關係,用的也是燈光數據的全球分布圖。Sutton等人(2007)也試圖從夜間圖像估算美國、中國、印度和土耳其的國內生產總值。不過,OLS無法檢測最貧困地區的城鎮,這被認為是人口模擬的一個系統缺點(Balk等,2005)。

3、貧困指數(PI)和校準方法

貧困指數是用2004年Land Scan的人口數除以平均可見燈光亮度值而的。在有人口但沒有燈的地區則用檢測到全部人口數代替。高貧困指數出現在具有高人口數和燈光昏暗的地區。校準貧困居住人數的估計值基於世界發展指標制定的2006年國際貧困線,估計每天生活支出在2美元以下的人口百分比。

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研究結果

81個國家中,人口超過10萬,貧困率估計超過基準的80%的國家有衣索比亞、布吉納法索、馬達加斯加、柬埔寨、烏干達、坦尚尼亞、馬拉維、和尼日。估計貧困率低於10%則包括台灣、韓國、埃及、沙烏地阿拉伯、日本、比利時、荷蘭、義大利、英國、美國、加拿大、捷克共和國、德國、希臘、西班牙、匈牙利和法國。

消除貧困是人類重要的目標。不斷完善在貧困測繪、貧困監測方面的技術有助於了解貧困的原因和貧困的性質。衛星圖像將增強我們對人類在世界各地的社會經濟條件在空間層次上的了解。本文結果表明可以開發新的貧困地圖,基於全球衛星監測到的經濟活動措施,且用調查數據來校準。

文獻來源:

Christopher D. Elvidge, Paul C. Sutton, Tilottama Ghosh, Benjamin T. Tuttle, Kimberly E. Baugh, Budhendra Bhaduri, Edward Bright. A global poverty map derived from satellite data.Computers & Geosciences. 2009(35) :1652–1660.

文獻整理: 葉宸辰


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