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我国正处于工业化和城镇化的快速发展阶段，国民经济的快速增长和人民群众生活水平的提高带动了能源消费的快速增长。电力作为现代社会发展不可或缺的生产、生活资料，在国民经济和社会发展中具有很高的地位，对于维持经济快速发展和改善人民生活具有重要的保障作用。电力消费量是定量衡量电力状况的基本指标之一，对于反映经济发展状况具有重要的指示作用。认识和了解我国电力消费量的时空动态信息，对于合理配置电力资源具有重要的理论和实际意义。
目前，针对电力消费时空动态变化的研究主要包括基于统计数据的研究和基于DMSP/OLS夜间灯光数据的研究两方面。基于统计数据开展的研究由于受到行政单元的限制，缺乏空间信息，难以深入把握我国电力消费的时空动态特征。而基于DMSP/OLS夜间灯光数据虽然能够比较有效地获取电力消费的时空信息，但该数据受辐射分辨率的影响，对城市中心地区灯光强度变化信息分辨能力有限，常常出现过饱和现象，获取的电力消费量信息精度有限。
因此，本文拟在解决稳定夜间灯光数据饱和问题的基础上，利用稳定夜间灯光数据重建中国大陆2000-2008年电力消费的空间格局，并揭示其变化过程。首先将基于NDVI数据，发展夜间灯光数据饱和像元拓展方法，对夜间灯光数据中的过饱和像元进行拓展。其次构建电力消费量模拟模型，利用经过拓展后的夜间灯光数据，在像元尺度上重建中国大陆2000-2008年的电力消费的空间格局。最后对中国大陆2000-2008年间电力消费量时空动态变化进行系统的分析。主要结论如下。
(1)本研究提出的利用NDVI数据对DMSP/OLS夜间灯光数据饱和像元进行拓展的方法具有较强的可行性，拓展后的数据能够有效降低像元饱和现象的影响，使DMSP/OLS夜间灯光数据能够更加充分地反映城市内部灯光强度差异。利用发展的电力消费量模拟模型对拓展前后数据模拟精度的比较表明，拓展后的数据在模拟电力消费方面具有更高的精度，其2000、2005和2008年的平均相对误差分别为8.23％，6.96%和9.75%，低于拓展前数据的11.22%，9.77%和9.34%。
(2)中国大陆2000-2008电力消费格局主要表现为：(ⅰ)整体上以中低消费级别为主，超过80%以上区域都分布于中低电力消费级别区内。(ⅱ)电力消费区域差异明显，呈现出由沿海向内陆递减的趋势，距离海岸线0-400km、401-800km和801-1200km的范围内分别消耗了全国62.62%、23.55%和9.46%的电力资源。(ⅲ)六大城市群中，沪宁杭城市群电力消费总量最大，辽中南城市群电力消费总量最小；珠三角城市群电力消费强度最大，四川盆地城市群电力消费强度最小；电力消费级别较高的区域主要集中在京津冀、沪宁杭和珠三角城市群中。
(3)中国大陆2000-2008年电力消费变化过程主要表现为：(ⅰ)总体上呈现出增长趋势，电力消费呈增长趋势区域的面积约占全国面积的99%以上。(ⅱ)电力消费增长主要发生在沿海地区，且呈现出距离海岸线越近增长速度越快的现象。全国范围内有超过67.20%的电力消费增长区域都分布在距离海岸线500km的范围内。同时，分布于距海岸线0-100km，101-200km，201-300km，301-400km，401-500km范围内的电力消费高速增长类型面积占全国高速类增长类型总面积的比例分别为18.59%，16.31%，11.99%，10.24%和9.03%，呈明显的降低趋势。(ⅲ)在京津冀、沪宁杭、珠三角、山东半岛、辽中南以及四川盆地等六大城市群中，京津冀城市群的电力消费增长速度最快，珠三角城市群电力消费的增长速度最为缓慢。