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基于时间序列夜间灯光数据的GDP预测模型研究的任务书
任务书
一、任务背景
灯光数据是一种可用于推测国家和地区经济增长的重要数据。随着卫星技术和数据挖掘技术的不断发展，利用遥感技术获取的夜间灯光数据逐渐成为一种研究全球经济的重要方法。夜间灯光强度与当地的经济活动水平及城市化程度具有相关性，尤其是GDP和能源消费方面。
近年来，一些学者利用夜间灯光数据，辅以其它数据和模型，研究了全球经济增长、城市化进程的影响、资源利用和环境保护等问题。之前的相关研究表明，夜间灯光数据是一种可靠的数据源，其可被用于探究GDP、开发程度、空气污染和能源消耗等问题。因此，基于夜间灯光的时间序列数据，建立GDP预测模型，是当前一个热点的研究方向。
本次研究的目的是探究如何基于夜间灯光的时间序列数据，建立起区域GDP预测模型，以期提高我们对区域经济的预测和掌握的能力，更好地指导地方发展。
二、任务内容
1.收集夜间灯光的时间序列数据
通过卫星遥感技术，获取一定地域范围内的夜间灯光数据，并对这些数据进行处理，获得完整的时间序列数据。
2.收集区域GDP的数据
获取一定地域范围内的GDP数据，包括历史数据和最新数据。
3.建立基于夜间灯光数据的GDP预测模型
选取夜间灯光数据中最具代表性的变量，采用时间序列分析方法，建立起GDP预测模型，并利用模型对未来一段时间内的GDP进行预测。
4.比较模型表现
比较建立的GDP预测模型与其它常用的预测模型在区域GDP预测上的表现，包括预测精度、稳定性和实用性等。
三、任务要求
1.熟悉时间序列分析的理论和方法。
2.具有卫星遥感、数据挖掘等相关背景。
3.具有较强的数据处理和数学建模能力。
4.具备较好的英文文献查阅能力，能够查阅和综合利用国外相关文献。
5.整理撰写研究报告，对研究结果进行归纳总结，发表学术文章。
四、任务安排
本研究为期6个月，具体任务安排如下：
第1个月：学习时间序列方法，了解卫星遥感和数据挖掘技术，收集研究所需数据。
第2-3个月：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、对齐等。
第4-5个月：基于预处理后的数据，进行时间序列分析，建立预测模型，对实验结果进行分析。
第6个月：对实验结果进行总结，并撰写研究报告和学术论文。
五、参考文献
1.Jean,F.,Steve,R.,Xiaolei,Z.,&Matthew,E.(2015).Estimatinggrossdomesticproductatsubnationallevelindevelopingcountries:ThecasestudyofTanzania.WorldDevelopment,70,400-418.
2.Li,X.,Li,Q.,&VanRompaey,A.(2017).AcalibratedLanduseregressionmodelbasedonMODISandVIIRSforestimatingPM2.5concentrationsinChina.RemoteSensingofEnvironment,194,17-29.
3.Yang,X.,Fan,J.,&Qi,J.(2016).Remotesensingestimationoflightpollutantemissionsfromgasflares.RemoteSensingofEnvironment,184,184-194.
4.Wu,C.,&Peng,L.(2017).Examiningthecouplingrelationshipbetweenhuman–naturecoevolutionandregional–economicdevelopmentinChina’sMegacitiesusingnighttimelightingdata.AppliedGeography,83,1-10.
6.吴磊,张梦婷.（2018）基于遥感数据的城市夜间灯光时空演变及分析.中国环境管理,10.16397/j.cnki.cn11-6253/x.2018.05.013.
六、经费预算
该研究所需经费约为10万元，主要用于数据采集和处理、模型建立、实验分析和研究报告的编写等方面。
任务书完成人：XXX
单位：XXX