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年龄组死亡率是利用简略寿命表计算预期寿命的关键参数,然而,统计年鉴中人口年龄分段过大且缺乏对应年龄分段的死亡人口导致年龄组死亡率无法直接计算;采样年份(人口普查年份或1%人口抽样调查年份)人口数据虽可提供与简略寿命表组距一致的年龄分组人口(含死亡人口),但采样间隔过长。如何科学地计算非采样年份省级预期寿命具有重要的理论意义。此外,稳定夜间灯光产品在学术界主要用于反映和分析地区的经济发展状况及能源消耗水平,很少涉足对人类健康状况的监测。综合地反映人口健康状况的预期寿命受到经济发展水平(医疗服务质量)、生活习惯和生活方式、环境等因素影响。因此,与夜间照明(体现生活习惯或方式)、能源消耗及光污染(反映环境状况)密切相关的夜间灯光与预期寿命是否存在相关关系值得深入研究。针对上面两点问题,本文开展了如下研究:(1)充分利用统计年鉴并结合人口普查数据,首次提出了一种基于拉格朗日插值的中国省级预期寿命时间序列加强密集度(时序加密)的算法估算非采样年份省级预期寿命。(2)基于面板回归、空间相关性等手段验证省级夜间灯光总量与预期寿命是否存在时空耦合特征。实验选取中国31个省级行政区(除港澳台),以1997-2013年作为研究时段,基于时序加密算法计算各省各年份预期寿命并与相应夜光强度进行时空分析,结果表明:(1)省级预期寿命估算精度:抛物线比例插值>线性比例插值>直接插值。中国31个省级行政区17年中的预期寿命最大值为91.63岁(天津市),最小值为65.23岁(云南省),平均值为76.05岁。(2)基于时序加密算法估算出的省级预期寿命与提取出的省级夜光强度(组成面板数据)符合固定影响变系数模型,即:基于省级夜光强度的省级预期寿命时间序列表达式因省而异。(3)17年中,省级预期寿命与省级夜光强度时空分析表明:时间序列上二者以抛物线模型为主(包含指数、幂函数模型);空间分布上呈现正互相关,时空耦合性明显,具体如下:(a)省级预期寿命,时间上总体均呈平稳增长,增幅与省级预期寿命水平大多呈负相关(除西藏、贵州等);空间上具有正自相关性:高-高集聚区多分布于东部沿海,低-低集聚区多位于中西部地区。(b)省级夜光强度,时间上总体呈上升趋势且上升幅度有明显的省级差异:东部沿海省份总体高于西部省份;空间上呈正自相关分布:高-高集聚区多分布于华北和东北,低-低集聚区多出现在中西部地区。(c)省级夜光强度与预期寿命,时间上回归曲线多呈凸形(除新疆、福建等);空间上呈正互相关分布:高-高集聚区多分布于东北和江浙地区,低-低集聚区多位于西部地区。本文提出的预期寿命时序加密算法可有效地估算非采样年份省级预期寿命,为科学研究中解决时间序列数据缺失问题提供借鉴。省级夜光强度与预期寿命时空耦合性的证实提供了从夜光遥感角度估算和分析省级预期寿命的新视角,促进了夜光遥感时空数据挖掘与医学地理学学科发展和融合。