国内生产总值(GDP)是衡指一个国家(或地区)所有常驻单位，在一定时期内，生产的全部最终产品和服务价值的总和，是衡量一个国家的总体经济状况重要指标。根据已有的2015年全球GDP公里格网数据集，通过利用夜间灯光遥感数据、土地覆被类型、植被覆盖情况和地形指数等辅助信息，构建支撑向量机回归克里格降尺度模型来实现34个关键节点区域的百米空间分辨率的GDP预测。针对辅助变量的数据缺失问题，采用克里格插值填补缺值；并通过聚合和重采样方法，获取1-km和500-m夜间灯光、植被指数、土地覆被数据和地形指数，以及100-m地形指数(包括高程、坡度和坡向)。所采用的降尺度模型由趋势和残差预测两部分组成，利用支撑向量机回归建立公里尺度GDP与辅助变量之间的非线性关系，基于变量关系尺度不变的假设，结合精细尺度辅助变量，获取精细尺度GDP趋势预测；再使用克里格插值方法，得到精细尺度GDP残差预测。在降尺度预测中，首先利用1-km和500-m数据，通过降尺度模型得到500-mGDP预测结果；然后根据500-m和100-m数据，再次利用降尺度模型获取34个关键节点区域的2015年百米分辨率GDP预测数据(单位：美元(2011年) )，为区域风险评估提供高分辨率GDP预测数据。
葛咏, 凌峰
国内生产总值(GDP)是衡指一个国家(或地区)所有常驻单位，在一定时期内，生产的全部最终产品和服务价值的总和，是衡量一个国家的总体经济状况重要指标。收集公开的GDP数据，经过数据预处理得到孟加拉和缅甸的2015年五个关键节点区域的GDP公里格网数据，包括孟加拉达卡、孟加拉吉大港、缅甸皎漂港、缅甸仰光港和缅甸曼德勒。针对现有数据缺失问题，拟采用克里格插值、函数插值等方法进行数据补缺；针对数据时间不连续、空间分辨率不高等问题，拟发展基于地统计学的多源数据融合方法，生产时间连续的高分辨率GDP预测数据。
葛咏, 凌峰
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