周秋文+楊勝天+蔡明勇

摘要：雅魯藏布江-布拉馬普特拉河是重要的國際河流，掌握該流域GDP數(shù)據(jù)空間分布狀況及其變化信息，有助于制定合理的國際河流管理政策，維護區(qū)域穩(wěn)定和發(fā)展。傳統(tǒng)的GDP數(shù)據(jù)以行政區(qū)為統(tǒng)計單元，不便于國際河流相關(guān)信息的統(tǒng)計分析。以土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了雅江流域GDP數(shù)據(jù)空間化估算。結(jié)果表明，印度、孟加拉國在GDP總量方面均有一定優(yōu)勢，不丹和藏南的總量相對較小，但是增速最快，所有區(qū)域中第二產(chǎn)業(yè)所占比重均不大，說明全流域整體工業(yè)發(fā)展水平不高，而藏南主要經(jīng)濟來源是農(nóng)業(yè)，其它產(chǎn)業(yè)比重較小。

關(guān)鍵詞：國際河流；GDP；空間化；雅魯藏布江

中圖分類號：TP79 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-1683（2017）05-0176-07

國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）能夠全面反映全社會經(jīng)濟活動的總規(guī)模，是評價經(jīng)濟形勢的重要綜合指標(biāo)，也是體現(xiàn)社會經(jīng)濟發(fā)展程度的重要指標(biāo)之一。雅魯藏布江-布拉馬普特拉河（以下簡稱雅江）是我國的重要國際河流，流域涉及中國、印度、孟加拉國、不丹。該流域的安全對南亞地區(qū)穩(wěn)定及流域相關(guān)國家關(guān)系協(xié)調(diào)發(fā)展都有重要影響。掌握雅江流域GDP空間分布狀況及其變化信息，有助于國際河流相關(guān)各方制定合理的國際河流管理政策，維護區(qū)域穩(wěn)定和發(fā)展。

雅江流域涉及多個國家，不僅難以獲取境外GDP數(shù)據(jù)，且各國空間統(tǒng)計單元不一致，能獲取到的數(shù)據(jù)通常是以一級行政區(qū)（省、邦）為單元?，F(xiàn)有的經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)不僅空間分辨率較粗，且行政單元邊界與流域邊界不一致，導(dǎo)致無法通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)確切了解流域經(jīng)濟狀況。因此，僅依靠現(xiàn)有的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)，難以得到雅江流域的GDP總量數(shù)據(jù)、分區(qū)數(shù)據(jù)及其空間分布特征，這極大地阻礙了雅江流域社會經(jīng)濟狀況分析工作。

Goodchild等認(rèn)為社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)的空間單元從點到連續(xù)面的轉(zhuǎn)變，是未來的趨勢。與行政區(qū)為單元的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)相比，空間化后的GDP數(shù)據(jù)具有以下幾點優(yōu)勢：（1）網(wǎng)格化的GDP空間數(shù)據(jù)能夠反映統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)部的GDP水平差異，更能反映其區(qū)域空間分布特征；（2）具有空間信息的GDP公里格網(wǎng)的密度值在空間分析中具有更多的應(yīng)用價值；（3）GDP公里格網(wǎng)的數(shù)值不受行政區(qū)域變更的影響，有利于長期的持續(xù)研究。

目前，對國際河流的研究雖然較多，但多以理論分析為主。對雅江流域的研究，多是針對雅江流域水資源安全的分析，對流域經(jīng)濟狀況分析較少。因此，本文通過國內(nèi)、國外多種數(shù)據(jù)渠道獲取GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)，選擇目前應(yīng)用廣泛、且適宜的GDP數(shù)據(jù)空間化方法，從而實現(xiàn)雅江流域GDP數(shù)據(jù)空間化估算。進而基于GDP數(shù)據(jù)空間化估算結(jié)果，分析雅江流域GDP空間分布及其變化特征。

1研究區(qū)概況

雅魯藏布江發(fā)源于喜馬拉雅山脈中段北麓的杰馬央宗冰川，從藏南進入印度，在藏南巴昔卡附近與其他兩河合流后始稱布拉馬普特拉河（印度境內(nèi)），流經(jīng)孟加拉國后稱為賈木納河，于瓜倫多卡德與恒河匯合，最后注入孟加拉灣，全長為2900 km（圖1）?？偭饔蛎娣e約52萬km²，中國境內(nèi)33萬km²（其中巴昔卡站控制流域面積約24萬km²），印度境內(nèi)面積12.6萬km²，不丹全境面積4萬km²均在雅江流域范圍內(nèi)，孟加拉國境內(nèi)面積2.3萬km²。雅魯藏布江是世界海拔最高的大河，平均海拔約4 000 m以上，總落差達5 400 m，水能資源極為豐富。上游地區(qū)流域地貌類型為高原地貌，從進入西藏林芝地區(qū)開始逐漸過渡到高山峽谷地貌，從雅魯藏布大拐彎到巴昔卡流出中國國境處，河床下降了2 200 m，平均每公里下降10 m左右；進入印度后，主要地貌類型為低山丘陵，孟加拉國境內(nèi)為洪泛平原。在接近流域出口的巴哈杜拉巴德（Bahadura-bad）測站多年平均徑流量為6 180億m³，年輸沙量為4.99億t，流域內(nèi)地下水蘊藏量為279億m³。雅江流域氣候多樣，在喜馬拉雅山脈以北，屬于高原氣候，寒冷而干燥；在喜馬拉雅山脈以南，氣候溫暖濕潤，受西南季風(fēng)和孟加拉灣氣旋的影響，是世界上降雨量最多的地區(qū)，年均降雨量為2 650 mm，60%～70%的降雨發(fā)生在雨季的6月-9月。

在喜馬拉雅山脈以北地區(qū)，居民以藏人為主，從事畜牧業(yè)并耕耘河谷，灌溉用水取自該河及其支流。以林芝地區(qū)為例，2012年實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值72 39億元，其中，第一產(chǎn)業(yè)占10%，第二產(chǎn)業(yè)占36%，第三產(chǎn)業(yè)占54%；人口密度2.6人/km²。喜馬拉雅山脈以南，人口密集，經(jīng)濟以農(nóng)業(yè)為主。以印度阿薩姆邦為例，當(dāng)?shù)?3%的勞動人口從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，根據(jù)2011年的人口普查報告，人口密度為397人/km²。

2研究方法與數(shù)據(jù)獲取

2.1 GDP數(shù)據(jù)空間化方法選擇

現(xiàn)有的GDP數(shù)據(jù)空間化方法根據(jù)其原理主要分為三種類型：面積一距離加權(quán)法、夜間燈光指數(shù)法、基于地表覆蓋的空間化方法。面積-距離加權(quán)法優(yōu)點是簡單易用，但是實際上經(jīng)濟指標(biāo)往往在空間上呈不均一分布，使得其結(jié)果與GDP實際空間分布狀況不符，難以滿足實際需要。夜間燈光指數(shù)法通過夜間燈光強度與GDP建立統(tǒng)計關(guān)系，其優(yōu)點在于物理機制明顯，計算得到的結(jié)果通常也較為合理；缺點在于，城市以外的地區(qū)由于夜間燈光強度較弱，GDP的空間估算精度不高?；诘乇砀采w的GDP數(shù)據(jù)空間化方法其原理在于，通過建立土地利用類型與GDP分布的統(tǒng)計關(guān)系，實現(xiàn)GDP數(shù)據(jù)空間化。其優(yōu)點在于，能體現(xiàn)GDP各大組成部分的空間分布特征，并且能反映GDP數(shù)據(jù)在不同時間的空間分布變化，是目前較為常用的GDP數(shù)據(jù)空間化方法。本研究區(qū)大部分屬于夜間燈光較弱甚至無燈光的地區(qū)，且需要反映雅江流域逐年的GDP空間變化，因此采用基于地表覆蓋的GDP數(shù)據(jù)空間化方法。

2.2基于地表覆蓋的GDP數(shù)據(jù)空間化方法

國民經(jīng)濟由三大產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，相應(yīng)地，GDP分三次產(chǎn)業(yè)估算的總體公式（1）：

式中：GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值；GDP 1為第一產(chǎn)業(yè)增加值；GDP2為第二產(chǎn)業(yè)增加值；GDP3為第三產(chǎn)業(yè)增加值。

第一產(chǎn)業(yè)可以進一步細(xì)分為農(nóng)、林、牧、漁四大行業(yè)，因此第一產(chǎn)業(yè)增加值空間化的基本公式如下：

式中：GDP11至GDP14分別為農(nóng)、林、牧、漁四大行業(yè)增加值。

土地是各類國民經(jīng)濟活動的載體人類對土地資源的利用是GDP產(chǎn)生的基礎(chǔ)。王建華和江東通過對GDP與土地利用之間的關(guān)系分析得出，三次產(chǎn)業(yè)增加值與土地利用要素（土地利用格局）存在一定的對應(yīng)關(guān)系，并根據(jù)這種關(guān)系，得到了GDP-土地利用格局的關(guān)系矩陣（表1）。從GDP-土地利用格局的關(guān)系矩陣可以得出：第一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部四大行業(yè)增加值的產(chǎn)生與耕地、林地、草地、水體有緊密的對應(yīng)關(guān)系。通過該關(guān)系矩陣，結(jié)合第一產(chǎn)業(yè)四大行業(yè)的增加值統(tǒng)計數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)，便可得到各行政區(qū)單位面積上的第一產(chǎn)業(yè)四大行業(yè)的增加值，然后將其分配到行政區(qū)內(nèi)對應(yīng)的耕地、林地、草地、水體等土地利用空間數(shù)據(jù)上，最終實現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)空間化。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值由工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)產(chǎn)生，這些經(jīng)濟活動主要在居民地和城鄉(xiāng)工礦用地開展，因此將第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增加值與城鄉(xiāng)工礦用地建立對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)GDP數(shù)據(jù)空間化。

2.3數(shù)據(jù)來源與處理

（1）經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

西藏境內(nèi)四個地區(qū)的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于西藏自治區(qū)統(tǒng)計年鑒。2011年開始可能由于統(tǒng)計口徑變化，農(nóng)業(yè)增加值顯著下降。GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用當(dāng)期價格，單位為萬元，將單位統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為萬美元。

除西孟加拉邦外，印度GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于印度東北部數(shù)據(jù)庫，原始數(shù)據(jù)中的三次產(chǎn)業(yè)和行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)時間序列不全。缺失年份根據(jù)該年GDP乘以最近一年三次產(chǎn)業(yè)占各邦GDP的比例，得到三次產(chǎn)業(yè)和各行業(yè)的GDP。西孟加拉邦數(shù)據(jù)來源于印度統(tǒng)計年鑒，原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)中只有各GDP總量，沒有區(qū)分三次產(chǎn)業(yè)和各大行業(yè)，因此以全國GDP總量中各部分的比例，劃分出西孟加拉邦三次產(chǎn)業(yè)和各具體行業(yè)的GDP數(shù)量。此外，由于印度全國統(tǒng)計年鑒和印度東北部數(shù)據(jù)庫的分行業(yè)統(tǒng)計中，都沒有單獨列出畜牧業(yè)，因此本研究參考發(fā)展中國家的普遍水平，將農(nóng)業(yè)中劃分出20%作為畜牧業(yè)。原GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)采用當(dāng)期價格，單位為印度盧比，按1印度盧比=0.017 38美元換算，將單位統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為萬美元。不丹各年GDP數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫，單位為萬美元。GDP分行業(yè)比例數(shù)據(jù)來源于不丹統(tǒng)計年鑒，孟加拉國的GDP數(shù)據(jù)獲取與處理也采用同樣的方式。

（2）土地利用數(shù)據(jù)。

土地利用數(shù)據(jù)來源于M ODIS 500m分辨率土地利用產(chǎn)品（Land Cover data），數(shù)據(jù)選取時段為2001年-2012年。M ODIS土地覆蓋類型產(chǎn)品包含五個數(shù)據(jù)集，對應(yīng)五個分類方案，本研究中土地利用類型劃分基于美國馬里蘭大學(xué)分類體系。并以實際需要為依據(jù)進行了相應(yīng)的土地利用類型歸并，最后將研究區(qū)土地利用類型劃分為水域、耕地、林地、草地、城鄉(xiāng)工礦用地、未利用地6類。本文中GDP數(shù)據(jù)空間化及相應(yīng)的時空分析時間范圍均為2001年-2012年。

3結(jié)果分析

3.1雅江流域GDP數(shù)據(jù)空間化結(jié)果驗證

社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化結(jié)果驗證是研究的難點，主要體現(xiàn)在，社會經(jīng)濟要素是一種場分布，它不同于一般位置固定的地理要素，如植被、土壤、土地利用等，場分布要素可以無限細(xì)分。因此，社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化分辨率確定十分重要，空間分辨率過高，不僅數(shù)據(jù)難以獲取，而且應(yīng)用必要性不大；但如果分辨率過低，又難以反映社會經(jīng)濟要素在空間上的實際分布情況。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化就是要以最適合的空間尺度體現(xiàn)社會經(jīng)濟要素實際空間分布，使得空間化的模型既可行，結(jié)果又具有一定的實際意義。因此，很難對社會經(jīng)濟要素空間化模型進行充分性檢驗，一般只能進行必要性檢。

雅江流域社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化結(jié)果驗證分境內(nèi)和境外兩部分開展。受數(shù)據(jù)可獲取性限制，境內(nèi)部分選擇流域涉及縣的2008年統(tǒng)計GDP和第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)進行驗證。境外部分由于省級以下行政單元統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以獲取，因此選擇數(shù)據(jù)相對完整的印度阿薩姆邦2010年區(qū)級GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)驗證。

雅江流域GDP空間化數(shù)據(jù)的驗證結(jié)果表明，境內(nèi)部分2008年第一產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計和估算值的R²為0.76（圖2），第二產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計和估算值的R²為0.74（圖2），境外印度阿薩姆邦各區(qū)2010年統(tǒng)計與估算GDP的R²為0.68（圖3）。相比而言，境內(nèi)部分的驗證精度略高，該規(guī)律與GDP數(shù)據(jù)空間化的驗證結(jié)果大體一致?？傮w而言，估算結(jié)果在可接受的范圍內(nèi)。

3.2雅江流域第一產(chǎn)業(yè)增加值時空分布分析

雅江流域內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值（多年平均）印度所占比重最大，占流域第一產(chǎn)業(yè)增加值的60%，其次為孟加拉國，占全流域的30%，境內(nèi)（不含藏南，下同）占流域第一產(chǎn)業(yè)增加值的5%，藏南和不丹分別占2%和3%。雅江流域第一產(chǎn)業(yè)增加值密度最高的是孟加拉國，達到1.8萬美元/km²，其次為印度，第一產(chǎn)業(yè)增加值密度最低的是境內(nèi)，僅為0.15萬美元/km²。從2001年到2012年，第一產(chǎn)業(yè)增加值增長最快的區(qū)域是藏南地區(qū)，12年間第一產(chǎn)業(yè)增加值增長了24 124萬美元，年均增長率為23.2%，其次為印度，12年間第一產(chǎn)業(yè)增加值增長了635 963萬美元，年均增長率為19.5%，第一產(chǎn)業(yè)增加值增長最慢的區(qū)域為中國境內(nèi)，年均增長率為8%。從上述統(tǒng)計結(jié)果可得出，雅江流域第一產(chǎn)業(yè)增加值印度和孟加拉國最高，藏南雖然總量小，但是增長速度較快，境內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值總量、密度和增長速度均較低。雅江流域第一產(chǎn)業(yè)增加值空間化結(jié)果見圖4。

3.3雅江流域第二產(chǎn)業(yè)增加值時空分布分析

雅江流域內(nèi)第二產(chǎn)業(yè)增加值（多年平均）印度所占比重最大，占流域第二產(chǎn)業(yè)增加值的47%，其次為孟加拉國，占全流域第二產(chǎn)業(yè)增加值的39%，境內(nèi)占流域第二產(chǎn)業(yè)增加值的9%，藏南和不丹分別占1%和4%。雅江流域第二產(chǎn)業(yè)增加值密度最高的是孟加拉國，達到18.5萬美元/km²，其次為印度，第二產(chǎn)業(yè)增加值密度最低的是藏南，第二產(chǎn)業(yè)增加值密度僅為0.13萬美元，km²。從2001年到2012年，第二產(chǎn)業(yè)增加值增長最快的區(qū)域是境內(nèi)，12年間第二產(chǎn)業(yè)增加值增長了262，219萬美元，年均增長率為37.9%，其次為孟加拉國，8年間第二產(chǎn)業(yè)增加值增長了130，385萬美元，年均增長率為27%，第二產(chǎn)業(yè)增加值增長最慢的區(qū)域為孟加拉國，年均增長率為8%。從上述統(tǒng)計結(jié)果可知，雅江流域第二產(chǎn)業(yè)增加值中，印度和孟加拉國在總量和密度方面都較高，境內(nèi)第二產(chǎn)業(yè)增加值雖然總量較小，但是近年增長較快。雅江流域第二產(chǎn)業(yè)增加值空間化結(jié)果見圖5。

3.4雅江流域第三產(chǎn)業(yè)增加值時空分布分析

雅江流域內(nèi)印度第三產(chǎn)業(yè)增加值（多年平均）所占比重最大，達到全流域的一半以上，占流域第三產(chǎn)業(yè)增加值的58%，其次為孟加拉國，占全流域第三產(chǎn)業(yè)增加值的27%，境內(nèi)占流域第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重為12%，藏南和不丹分別占1%和2%。雅江流域第三產(chǎn)業(yè)增加值密度最高的是孟加拉國，達到18.6萬美元/km²，其次為印度，第三產(chǎn)業(yè)增加值密度最低的是藏南，僅為0.16萬美元/km²。從2001年到2012年，第三產(chǎn)業(yè)增加值增長最快的區(qū)域是不丹，12年間增長了39 717萬美元，年均增長率為24%，其次為境內(nèi)，12年間增長了229 123萬美元，年均增長率為23.7%，第三產(chǎn)業(yè)增加值增長最慢的區(qū)域為孟加拉國，年均增長率為13.5%。從上述統(tǒng)計結(jié)果可得出，雅江流域第三產(chǎn)業(yè)增加值中，印度和孟加拉國在總量方面占優(yōu)勢，境內(nèi)的總量也較大，不丹第三產(chǎn)業(yè)增加值雖然總量較小，但是近年發(fā)展較快，藏南無論在總量和速度方面都處于劣勢。雅江流域第三產(chǎn)業(yè)增加值空間化結(jié)果見圖6。

3.5雅江流域GDP時空分布分析

雅江流域內(nèi)印度GDP（多年平均）所占比重最大，達到全流域的一半以上，占流域GDP的56%，其次為孟加拉國，占全流域GDP的31%，境內(nèi)占流域GDP的比重為9%，藏南和不丹分別占1%和3%。雅江流域GDP密度最高的是孟加拉國，達到48萬美元/km²，其次為印度，GDP密度最低的是藏南，僅為0.5萬美元/km²。三次產(chǎn)業(yè)中，第三產(chǎn)業(yè)GDP所占比重最大的是境內(nèi)，第二產(chǎn)業(yè)所占比重最大的是不丹，第一產(chǎn)業(yè)所占比重最大的是藏南（圖7）。從2001年到2012年，GDP增長最快的區(qū)域是不丹，12年間GDP增長了130 207萬美元，年均增長率為24%，其次為藏南，12年間GDP增長了44 644萬美元，年均增長率為23.4%；GDP增速最慢的區(qū)域為孟加拉國，年均增長率為13.4%。雅江流域GDP空間化結(jié)果見圖8。

4結(jié)論

研究表明，基于土地利用的GDP數(shù)據(jù)空間化方法適用于雅江流域，精度驗證結(jié)果境內(nèi)外的R²都在0.6以上，總體估算精度較好，境內(nèi)精度略高。雅江流域2001年-2012年GDP數(shù)據(jù)空間化的結(jié)果表明，在雅江流域范圍內(nèi)，印度、孟加拉國在GDP總量方面均有一定優(yōu)勢，不丹和藏南的總量相對較小，但是增速最快；所有區(qū)域中第一產(chǎn)業(yè)所占比重最大，第二產(chǎn)業(yè)所占比重小，說明全流域整體工業(yè)發(fā)展水平不高。采用GDP數(shù)據(jù)空間化的方法，可以獲得時空連續(xù)的GDP分布數(shù)據(jù)，克服了傳統(tǒng)GDP數(shù)據(jù)以行政區(qū)為統(tǒng)計單元的問題。該方法為國際河流地區(qū)社會經(jīng)濟分析、水資源管理等領(lǐng)域提供有效的信息與技術(shù)支撐。