COVID-19疫情初期美国城市夜间灯光时空变化分析

COVID-19疫情初期美国城市夜间灯光时空变化分析 Spatio-temporal variations of night-time lights at early stages of the COVID-19 epidemic in the United States 1 first-author 许刚，研究方向为城市化与复杂城市系统分析。E-mail： xugang@whu.edu.cn 许刚，研究方向为城市化与复杂城市系统分析。E-mail： xugang@whu.edu.cn xugang@whu.edu.cn 2 2 corresp 孟庆祥，研究方向为地理信息建模和时空数据挖掘。E-mail： mqx@whu.edu.cn 孟庆祥，研究方向为地理信息建模和时空数据挖掘。E-mail： mqx@whu.edu.cn mqx@whu.edu.cn 3 3 武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079 武汉大学 资源与环境科学学院, 武汉 430079 School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China 武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079 武汉大学 遥感信息工程学院, 武汉 430079 School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079 State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China 为应对COVID-19疫情而采取的非药物干预措施显著改变了城市社会经济活动，但其变化特征和时空模式仍不明确。本研究以美国20个大城市为例，获取NPP-VIIRS月度合成数据分析2020年2—4月COVID-19疫情初期城市夜光亮度变化的空间格局、衰减特征和用地类型差异。结果表明，疫情防控措施导致美国城市夜光亮度普遍变暗，平均降低5%—8%。夜光变化呈现明显“中心—边缘”空间结构特征，夜光降低幅度随到城市中心距离增加而减小。不同用地类型夜光变化幅度存在差异，纽约居住用地和航空设施用地夜光亮度降低幅度最明显，分别下降12%和11%。芝加哥各类用地夜光亮度普遍下降20%左右，除体育设施用地外，其他各类用地夜光亮度一个月后有所恢复。夜光遥感有效反映了城市社会经济活动变化，在监测评估突发事件社会影响方面具有重要应用。 The COVID-19 epidemic swept the world and continues to spread. Without effective medical treatments and vaccine during the early stage of the pandemic, local governments in various countries had to lock down cities and adopt non-pharmaceutical interventions (NPIs), such as the stay-at-home order and social distancing. The NPIs against the COVID-19 epidemic have significantly changed the socio-economic activities in cities. However, the characteristics and patterns of urban socio-economic activities under this influence are still unclear. Given the development of earth observation technologies, large-scale changes in socioeconomic activities can be captured by satellites through remotely sensed Night-Time Lights (NTLs). In this study, we selected 20 major cities in the United States, including Atlanta, Chicago, Dallas, Denver, Detroit, Houston, Kansas City, Los Angeles, Miami, Minneapolis, New York, Orlando, Philadelphia, Phoenix, Pittsburgh, Salt Lake City, San Francisco, Seattle, Saint Louis, Washington D.C., to analyze the spatio-temporal variations of NTLs caused by the lockdown of cities. The first round of the COVID-19 epidemic occurred in the United States in mid-March 2020. Since March 2020, American cities have successively issued stay-at-home orders, but differences in the time and strictness of policy implementation were noted. Large cities have higher population density and intensity of social activities, so they are more susceptible to infectious diseases. The diversity of lockdown dates and the strictness of lockdowns in the cities in the United States are conducive to investigating the spatio-temporal variations of NTL. We acquired monthly averaged NTLS products of February, March, and April 2020, which were from Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) onboard the Suomi National Polar-orbiting Platform NPP. We further analyzed the spatial pattern, distance decay, and disparities in land use types of changes in the NTLs. Results show that the NTLs generally dimmed by 5%—8% in U.S. cities because of the lockdown of cities. In six cities, the luminous brightness dropped by more than 10%: Chicago, Dallas, Denver, Detroit, Minneapolis, and St. Louis. Among them, Minneapolis showed the largest decrease in luminous brightness, with a decrease of approximately 40% in March. The spatial change of the NTLs shows an obvious “core-periphery” pattern, indicating that the reduction of the NTLs declined with the distance from the city center, mainly because the central area of the city is a concentrated commercial area. After the closure of the city, commercial activities dropped significantly, resulting in an obvious reduction in NTLs around the city centers. The reduction of the NTLs varied among the diverse urban land use types. In New York, the NTL decreased the most on land for residence and aviation facilities by 12% and 11%, respectively. In Chicago, the NTL generally decreased by 20% in all types of urban land, and NTL recovered after one month of the lockdown of the cities in other urban lands, except the sports facilities land. This study only analyzed the spatio-temporal changes of NTLs. In the future, the results of this study can be combined with multi-source data to explain the driving force of NTL changes. Night-time light remote sensing effectively reflects the urban socio-economic dynamics with an important application in monitoring and assessing the socio-economic impacts of emergencies. 夜光遥感 新冠疫情 NPP-VIIRS 时空变化 美国 night-time light remote sensing COVID-19 NPP-VIIRS spatio-temporal variation the United States 1　引言 1 自2019年底，新冠肺炎（COVID-19）疫情席卷全球并仍在继续蔓延。疫情暴发初期，在没有药物和疫苗情况下，各国政府不得不采取限制出行、减少接触等非药物干预措施以控制COVID-19疫情（ 裴韬 等，2021 裴韬 等，2021 ； 周成虎 等，2020 周成虎 等，2020 ）。一系列非药物干预措施有效抑制了疫情传播（ Jia等，2020 Jia等，2020 ； Tian等，2020 Tian等，2020 ； Xu等，2022 Xu等，2022 ），也显著改变了城市居民日常生活和社会生产活动，对自然环境和社会经济系统均产生了较大的影响（ Bustamante-Calabria等，2021 Bustamante-Calabria等，2021 ； Diffenbaugh等，2020 Diffenbaugh等，2020 ； Jechow和Hölker，2020 Jechow和Hölker，2020 ； Straka等，2020 Straka等，2020 ； Zheng等，2021 Zheng等，2021 ）。遥感以其覆盖范围广、重访周期短、经济成本低的突出优势被广泛应用于监测并评估COVID-19疫情对自然和社会的影响（ 陶金花 等，2020 陶金花 等，2020 ）。 夜光遥感（Night-Time Light remote sensing）通过获取地表夜间灯光亮度辐射值，可以反映夜间人类社会经济活动强度（ Elvidge等，1997 Elvidge等，1997 ； Li等，2013 Li等，2013 ， 2022 2022 ； 李德仁和李熙，2015 李德仁和李熙，2015 ； 江威 等，2017 江威 等，2017 ； Zhao等，2020 Zhao等，2020 ）。夜光遥感已被广泛用于城市建成区提取、城市扩张分析、城市发展水平评估、人口和GDP估算、灾害和武装冲突应急监测等领域（ Levin等，2020 Levin等，2020 ； 陈佐旗，2017 陈佐旗，2017 ； 刘冰洁 等，2021 刘冰洁 等，2021 ； Bennett和Smith，2017 Bennett和Smith，2017 ； 舒松 等，2011 舒松 等，2011 ； 余柏蒗 等，2021 余柏蒗 等，2021 ）。COVID-19疫情发生后，众多学者探索使用夜光遥感评估疫情对城市社会经济发展的影响，并为疫情防控和复工复产提出指导性意见（ Shao等，2021 Shao等，2021 ）；大量的研究采用夜间灯光数据分析了COVID-19疫情的广泛影响（ Lan等，2021 Lan等，2021 ； Small和Sousa，2021 Small和Sousa，2021 ； Meng等，2021 Meng等，2021 ）。总体来说，全球范围都观察到了封城后城市夜间灯光不同程度的减弱（Rowe等，2021； Xu等，2021 Xu等，2021 ）。中国2020年初在全国范围采取出行管控措施，导致82%人口居住区的灯光变暗；而印度封城导致87%人口居住区灯光变暗（ Elvidge等，2020 Elvidge等，2020 ； Ghosh等，2020 Ghosh等，2020 ）。COVID-19疫情流行期间，非洲75%的自然保护区（旅游经济区）夜间灯光强度下降（ Anand和Kim，2021 Anand和Kim，2021 ）。夜间灯光数据还用于评估受疫情影响后的城市恢复情况（ Beyer等，2021 Beyer等，2021 ； Yin等，2021 Yin等，2021 ）。武汉解封之后，尽管夜间灯光强度有所恢复，但仍低于疫情前正常水平（ Shao等，2021 Shao等，2021 ）。 受封城等措施影响，COVID-19疫情期间城市夜间灯光亮度减弱已成共识，但城市内部夜间灯光变化的时空特征仍不清楚；特别是，不同类型城市用地夜间灯光亮度变化是否存在差异还不明确。本研究以美国20个主要城市为研究对象，使用预处理后的NPP-VIIRS月度合成夜光影像分析COVID-19疫情期间夜间灯光时空变化。本研究采用圈层分析法揭示了夜间灯光变化的“中心—边缘”空间结构特征，并且分析了不同类型城市用地的夜间灯光变化差异。 2　数据和方法 1 2.1　研究区概况 2 本文研究对象为美国20个主要城市（ 图1 图1 ）。美国于2020年3月中旬暴发第一轮COVID-19疫情。各州从2020年3月中下旬开始相继颁布居家令，限制城市居民出行，取消聚集性公共活动；但政策执行时间和严格程度存在较大差异。本研究选择美国大城市为研究对象主要是考虑到大城市人口密度更高，社会交互更频繁，因此更容易受传染病影响（ Rocha等，2015 Rocha等，2015 ）。样本城市居家令执行时间和严格程度不同，有利于研究夜光亮度变化差异。样本城市空间分布广泛，城市规模具有差异，样本具有典型性、代表性。 2.2　研究时间段选择 2 美国20个城市2020年3月1日—4月30日COVID-19累计确诊病例时间变化如 图2 图2 所示（数据来源： https：//usafacts. https://usafacts. ‍org/［2021-10-22］）。从2020年3月中旬开始，20个样本城市COVID-19确诊病例迅速增加。特别地，纽约在3月底已有超过7万确诊病例，远超其他城市（ 图2（a） 图2（a） ）；芝加哥、费城、洛杉矶、底特律、华盛顿特区和迈阿密6个城市的确诊病例增长迅速，在4月底已达到2—5万（ 图2（b） 图2（b） ）；亚特兰大、丹佛、西雅图、休斯顿、旧金山和达拉斯6个城市确诊病例在4月底达到1万左右（ 图2（c） 图2（c） ）；其余7个城市的确诊病例增长速度相对平缓，4月底确诊病例仅有3000左右（ 图2（d） 图2（d） ）。 1,2;3,4; 随着各城市 COVID-19确诊病例从3月中旬开始迅速增加，各城市在3月中下旬陆续颁布居家令。根据当地政府规定和新闻报道汇总整理各城市居家令执行日期（ 表1 表1 ）。多个城市集中在2020年3月23日、24日执行居家令，各城市相继执行第一轮居家令的周期为两周。部分城市强制民众待在家中，也有城市仅仅鼓励民众保持社交距离。 注： *人口数据来自于美国国家统计局（ https：//www.census.gov/ https://www.census.gov/ ［2021-10-22］）。 城市 人口/万* 居家令执行日期 居家令执行当日累计确诊病例/人 亚特兰大 579 3月24日 554 芝加哥 951 3月21日 718 达拉斯 723 3月23日 303 丹佛 285 3月24日 577 底特律 430 3月24日 1589 休斯顿 677 3月23日 124 堪萨斯城 210 3月24日 108 洛杉矶 1331 3月19日 328 迈阿密 607 3月24日 750 明尼阿波利斯 403 3月27日 274 纽约 2015 3月22日 14751 奥兰多 244 3月26日 230 费城 607 3月23日 530 凤凰城 466 3月31日 850 匹兹堡 234 3月23日 69 盐湖城 119 3月27日 318 旧金山 468 3月19日 730 西雅图 380 3月23日 1845 圣路易斯 281 3月23日 25 华盛顿特区 613 3月30日 1586 本研究还获取了20个样本城市2020年2月15日—4月30日谷歌人口移动指数（ https：//www.google. https://www.google. ‍com/covid19/mobility/［2021-10-22］），共有6个类型（ 图3 图3 ），人口移动数据进行了7日平滑处理。2020年3月中下旬陆续执行居家令以后，美国各城市人口移动指数快速明显下降，说明居家令等公共防疫政策显著影响了城市居民社会活动（ 图3 图3 ）。2020年4月及以后，各城市谷歌人口移动指数没有再明显下降，说明居家令等政策影响城市社会经济活动主要发生在3月下旬和4月初。综合样本城市COVID-19疫情时间变化（ 图2 图2 ）和谷歌人口移动指数时间变化（ 图3 图3 ），本研究重点分析样本城市2020年3月和4月夜间灯光相对于2020年2月发生的时空变化，兼顾与2019年3月和4月的同期对比分析。 2.3　夜间灯光数据及预处理 2 本研究获取了20个样本城市2020年2月、3月和4月，2019年3月、4月夜间灯光月度合成产品数据 https：//eogdata.mines.edu/nighttime-light/monthly/V10 https://eogdata.mines.edu/nighttime-light/monthly/V10 ［2021-10-22］。该月度产品是根据Suomi NPP卫星VIIRS DNB日值影像合成而来，辐射强度单位为nW/cm 2 /sr。尽管NPP-VIIRS月度合成数据已经对云覆盖像元等做了辐射校正，但仍存在不稳定光源和杂散光等背景噪声的干扰（ Chen等，2021 Chen等，2021 ）。本研究首先移除大面积水体覆盖区域的灯光数值（ Xie等，2019 Xie等，2019 ）。参考已有研究并结合预实验结果，本研究确定夜间灯光辐射值10为阈值以区分城市和乡村（ Shi等，2014 Shi等，2014 ； 汪韬阳 等，2018 汪韬阳 等，2018 ）；同时将大于500的辐射值设置为500，以剔除辐射值过高的异常值。最终保留样本城市一定范围内辐射值处于10—500的栅格单元，空间统计得到夜光辐射值均值并计算变化幅度。本研究还针对辐射值最低阈值取5，最高阈值取1000，进行了阈值敏感性测试，结果显示不同阈值没有影响主要结论和发现。 20个样本城市2020年3月夜间灯光亮度空间分布如 图4 图4 所示。本研究从OpenStreetMap（ https：//www.openstreetmap.org/ https://www.openstreetmap.org/ ［2021-10-22］）获取城市路网数据，结合夜光亮度值和路网形态，确定夜光辐射值高值区域和城市路网放射性中心为城市中心。美国各城市核心区域轮廓清晰，内陆城市灯光高值区域沿主要路网呈现放射状；沿海、沿湖城市由于受自然条件限制，呈条带状和半放射状。样本城市夜光亮度差异较为明显，纽约、芝加哥夜光强度显著高于其他城市。 2.4　城市用地类型 2 城市用地按照承载功能可以细分为不同用地类型，包括居住用地、商业用地、工业用地等。不同类型城市用地的社会经济活动不同，受疫情影响也存在差异（ Jiang等，2021 Jiang等，2021 ）。本研究以纽约和芝加哥为例，从OpenStreetMap网站（ https：//www.openstreetmap.org/ https://www.openstreetmap.org/ ［2021-10-22］）获取两个城市的“兴趣区域”AOI（Area of Interest）。根据AOI数据的属性标签划分城市用地类型（ 表2 表2 ）。合并后的土地利用类型包括居住用地、商业用地、工业用地、体育设施用地、航空设施用地、公共设施用地共6种类型。这些数据经过筛选、清洗、合并等处理后，居住用地等类型仍存在大量的小面积图斑，需对其进行多边形的聚合操作。NPP-VIIRS影像空间分辨率为15″，在赤道处约为500 m。本研究将多边形聚合的阈值设置为200 m，使相距200 m内的多边形区域生长、合并。航空设施用地占地范围较大，本研究仅对其余5种用地类型做聚合处理。聚合操作可以有效减少图斑个数，简化多边形，有利于栅格统计分析，提高数据处理效率。 城市用地类型 属性标签 居住用地 住宅、公寓、半独立住宅、居住区等 商业用地 超市、便利店、服装店、百货公司、零售店等 工业用地 机械、生产制造工业区 体育设施用地 球场、公园、操场、游泳池、体育中心等 航空设施用地 飞机和直升机的停机坪、机库、机场等 公共设施用地 公园、学校、教堂、加油站、图书馆、消防站等 3　结果与分析 1 3.1　夜光亮度时空分布特征 2 以纽约为例，夜光亮度变化空间统计分析过程如 图5 图5 所示。纽约2019年3月、2020年2月和2020年3月夜光亮度空间分布分别如图 5（a） 5（a） — 5（c） 5（c） 所示，城市中心一定范围内地区的夜光亮度明显高于郊区，纽约中央公园由于植被较多，夜光亮度明显低于周边其他地区；对月度合成数据进行栅格相减运算得到月度合成数据的差值影像（图 5（d） 5（d） — 5（f） 5（f） ）； 图5（d） 图5（d） 的差值影像反映出纽约城区夜光亮度明显下降，尤其是曼哈顿区北部的布朗克斯区和西部的哈德逊县，下降最为明显。相对于2020年2月，2020年3月纽约东北部的布朗克斯区夜光亮度降低；2020年4月纽约东部大面积区域夜光亮度下降明显。 1,2,3;4,5,6; 按照 图5 图5 所示方法，生成每个城市夜光亮度变化差值影像。本研究通过疫情前后对比和往年同期对比综合分析20个城市夜光亮度受到疫情的影响（ 图6 图6 和 表3 表3 ）。 图6 图6 显示“居家令”政策执行后以及和往年同期相比，各城市夜光亮度普遍变暗，说明应对COVID-19疫情的公共防疫措施显著减少了城市社会经济活动。20个城市2020年3月、4月夜光亮度比2月平均分别下降8%和5%（ 表3 表3 ）。4月夜光亮度下降幅度偏小，说明4月夜光亮度有一定程度恢复，但仍没有恢复到正常水平。 1;2; 注： *3月降幅=（（2020-03）-（2020-02））/（2020-02）×100%，4月降幅=（（2020-04）-（2020-02））/（2020-02）×100%。 **西雅图2020年4月夜光产品数据缺失，未统计。 2 城市 5 夜间灯光辐射值平均值/（nW/cm 2 /sr） 2 夜间灯光辐射值变化百分比/% 2019-03 2019-04 2020-02 2020-03 2020-04 3月降幅 * 4月降幅 * 亚特兰大 29.43 27.30 28.15 27.44 28.00 -2.50 -0.51 芝加哥 35.60 38.83 37.29 31.68 34.43 -15.04 -7.67 达拉斯 35.01 34.60 37.49 32.14 35.06 -14.28 -6.50 丹佛 36.58 29.82 36.33 31.95 31.96 -12.06 -12.01 底特律 39.39 29.67 34.79 25.55 29.94 -26.56 -13.94 休斯顿 32.09 37.71 39.26 36.08 38.39 -8.10 -2.21 堪萨斯城 38.28 32.45 32.31 30.41 31.17 -5.89 -3.54 洛杉矶 40.32 37.51 40.51 37.93 39.98 -6.38 -1.30 迈阿密 45.84 42.94 42.90 45.11 41.55 5.15 -3.14 明尼阿波利斯 41.60 23.81 38.33 22.50 27.60 -41.29 -28.00 纽约 39.98 34.01 34.09 34.18 33.50 0.28 -1.74 奥兰多 30.00 29.46 29.85 29.79 27.26 -0.20 -8.69 费城 28.88 25.97 27.48 27.40 25.95 -0.30 -5.59 凤凰城 33.09 31.93 33.19 32.54 32.64 -1.95 -1.66 匹兹堡 24.07 23.01 21.80 20.80 22.36 -4.58 2.60 盐湖城 31.20 30.23 30.93 28.30 29.82 -8.52 -3.60 旧金山 27.98 28.11 29.66 27.70 29.35 -6.62 -1.05 西雅图 ** 25.40 25.78 23.73 24.88 — 4.82 — 圣路易斯 36.06 28.43 29.48 26.14 29.14 -11.33 -1.15 华盛顿特区 32.58 31.31 33.21 32.62 32.31 -1.78 -2.73 根据2020年3月、4月与2月相比的夜光亮度均值变化幅度（ 表3 表3 ），将20个样本城市分为4类：（1）夜光亮度下降超过10%的城市：芝加哥、达拉斯、丹佛、底特律、明尼阿波利斯、圣路易斯，共计6个城市。底特律、明尼阿波利斯3月和4月夜光亮度均大幅下降。其中，明尼阿波利斯2020年3月夜光亮度相对于2月下降超过40%。（2）夜光亮度下降5%—10%的城市：休斯顿、堪萨斯城、洛杉矶、奥兰多、费城、盐湖城、旧金山，共计7个城市。夜光亮度降低的区域集中在距离城市中心一定范围内，或是放射状路网周边区域。（3）夜光亮度下降0—5%的城市：亚特兰大、匹兹堡、凤凰城、华盛顿特区，共计4个城市。亚特兰大和匹兹堡2020年3月的夜光亮度相比2020年2月略微降低，但是相比2019年3月却明显大幅下降。（4）夜光亮度变化不明或略微增加的城市：迈阿密、纽约、西雅图，共计3个城市。 3.2　夜光亮度空间衰减特征 2 以城市中心为圆心，建立10个1 km间隔的等间距多环缓冲区，分别统计每个圈层内的平均夜光亮度。2020年2—4月各城市不同圈层内平均夜光辐射值到城市中心距离的空间衰减特征如 图7 图7 所示。整体来看，各城市夜间灯光亮度先迅速下降，然后缓缓衰减。城市中心是社会经济活动高度集聚区，夜光亮度普遍高于周边地区。空间上，城市中心3 km内夜光亮度下降幅度最大，说明城市中心区社会经济活动减弱最显著。芝加哥、底特律、休斯顿、匹兹堡、盐湖城等城市的中心区域夜光亮度下降明显。明尼阿波利斯各圈层内夜光亮度都明显下降。多数城市2020年4月各圈层内夜光亮度均值介于2月和3月之间，表明4月份夜光亮度相对于3月份已经有所恢复。 各城市不同圈层2020年3月和4月夜间灯光辐射值相对于2月变化幅度如 图8 图8 所示。 图8 图8 显示，大多数城市（旧金山等11个城市）3月份不同圈层内夜光辐射值均下降，特别是明尼阿波利斯3月份城市中心10 km内不同圈层夜光辐射值下降幅度接近60%。从时间变化来看，4月份夜光降幅整体低于3月降幅，显示城市夜间灯光有所恢复。 3.3　不同类型城市用地夜光亮度变化差异 2 纽约和芝加哥是最早受COVID-19疫情影响的特大城市，本研究以纽约和芝加哥为例，分析不同类型城市用地夜间灯光变化差异。从OpenStreetMap获取数据得到不同类型城市用地空间分布如图 9（a） 9（a） 和 9（c） 9（c） 所示，不同类型城市用地总面积约占城市研究范围25%；具体来看，主要是居住用地和体育设施用地，航空设施用地单个图斑面积较大，公共设施用地集中在城市中心，工业用地多沿湖泊、河流和主干道路分布。图 9（b） 9（b） 和 9（d） 9（d） 分别展示了2020年3月相对于2月纽约和芝加哥夜间灯光变化的空间差异。 不同类型城市用地夜光辐射均值及变化幅度如 表4 表4 所示。不同类型城市用地夜光亮度存在明显差异。纽约航空设施用地夜光亮度最高，芝加哥商业用地夜光亮度最高。相同的是，纽约和芝加哥夜光亮度最低的都是体育设施用地，居住用地夜光亮度明显低于商业用地和工业用地。纽约居住用地夜光亮度下降最明显，与2020年2月相比，3月下降了6%，4月下降约12%；纽约东部和北部广泛分布的居住区夜光亮度普遍下降（图 9（a） 9（a） 和 9（b） 9（b） ）。纽约航空设施用地2020年3月和4月夜光亮度相比2月份分别下降2%和11%。整体上，芝加哥夜光亮度下降幅度大于纽约，且夜光亮度大幅降低区域集中在城市中心周围（图 9（c） 9（c） 和 9（d） 9（d） ）：2020年3月与2月相比，芝加哥不同类型城市用地夜光亮度普遍下降20%左右，商业用地夜光亮度下降最大；2020年4月与2月相比，除了航空设施用地夜光亮度仅下降3.5%，其他用地类型夜光亮度下降15%左右。 注： *3月降幅=（（2020-03）-（2020-02））/（2020-02）×100%，4月降幅=（（2020-04）-（2020-02））/（2020-02）×100%。 3 用地类型 6 纽约 6 芝加哥 2 面积/km² 3 夜光辐射均值/（nW/cm 2 /sr） 2 辐射均值变化/% * 2 面积/km² 3 夜光辐射均值/（nW/cm 2 /sr） 2 辐射均值变化/% * 2020-02 2020-03 2020-04 3月降幅 4月降幅 2020-02 2020-03 2020-04 3月降幅 4月降幅 居住用地 834 27.10 25.43 23.93 -6.16 -11.70 2079 28.35 22.40 24.35 -20.99 -14.11 商业用地 116 49.38 48.52 45.71 -1.74 -7.43 274 61.29 47.03 53.96 -23.27 -11.96 工业用地 212 48.70 47.29 48.18 -2.90 -1.07 422 51.12 40.89 44.66 -20.01 -12.64 体育设施用地 577 22.22 21.07 20.57 -5.18 -7.43 1077 15.14 12.45 12.74 -17.77 -15.85 航空设施用地 35 80.58 78.92 71.95 -2.06 -10.71 51 51.50 43.24 49.72 -16.04 -3.46 公共设施用地 276 47.48 47.27 45.61 -0.44 -3.94 351 49.22 38.47 42.23 -21.84 -14.20 1,2,3;4,5; 4　结论 1 为防控COVID-19疫情，全球普遍采取的封城、居家令等政策显著影响城市居民生产、生活，夜光遥感可以有效捕捉城市社会经济活动变化。受COVID-19疫情影响，美国20个主要城市2020年3至4月夜光亮度相对于2月普遍变暗，平均下降5%—8%；明尼阿波利斯夜光亮度降幅最大，超过40%。城市夜光亮度呈现“中心—外围”空间结构特征，城市中心3 km内夜光亮度下降最明显。城市放射状主干道路夜光亮度也显著下降。部分城市4月份夜光亮度有所恢复，但未及正常水平。不同类型城市用地夜光亮度降幅存在差异，纽约居住用地和航空设施用地夜光亮度降低幅度最明显，分别下降12%和11%。芝加哥不同类型城市用地3月份夜光亮度普遍下降20%左右，商业用地夜光亮度降幅最大。 本研究展示了夜光遥感可以有效监测公共卫生防控措施带来的城市社会经济活动变化，为评估COVID-19疫情社会经济影响提供了新视角。当前，COVID-19疫情仍在全球肆虐、演化，本研究为中国以及其他国家和地区评估疫情防控措施影响提供了参考。事实上，夜光遥感在应对其它突发公共事件时，如洪涝、地震、森林火灾等，也具有重要潜在应用价值。本研究重点分析了受疫情影响导致城市夜光亮度变化的空间差异，未来需要进一步分析夜光亮度变化驱动因素。例如，未来可以结合疫情防控政策严格指数、人口移动指数、电力消耗数据等揭示夜间灯光变化空间差异的原因，指导疫情精准防控，减小社会影响。 参考文献（References） Anand A and Kim D H . 2021 . 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