Résumé La capacité supérieure de capture d'informations spatiales du satellite d'éclairage nocturne Luojia 1–01 (LJ1-01) fournit les conditions d'une évaluation précise de l'inégalité régionale de répartition de la richesse (RWDI) à petite échelle. Cet article a évalué le coefficient de Gini de richesse (WGC) de 2 853 comtés et 31 provinces de Chine continentale afin d'établir un tableau complet des inégalités au niveau des régions de comté en Chine dans son ensemble, à l'aide des données de LJ1-01 et de la suite de radiomètres d'imagerie infrarouge visible du Suomi National Polar Orbiter Partnership (NPP-VIIRS). Les valeurs WGC (LJ-Gini) calculées par les données LJ1-01 sont toujours supérieures à celles (NPP-Gini) basées sur NPP-VIIRS, et la moyenne du rapport entre elles est de 1,7. Comparé à NPP-Gini, LJ-Gini a montré une sensibilité aux zones à faible RWDI. Le comté moyen et le LJ-Gini provincial sont statistiquement cohérents, 0,77 et 0,78 ; la volatilité du comté LJ-Gini est significativement plus élevée que celle du LJ-Gini provincial, avec des écarts types (ET) 0,13 et 0,096. Les différences de RWDI dans les régions au sein de certaines provinces sont plus importantes que dans d'autres provinces. Par exemple, l'écart-type du Tibet est de 0,31, tandis que l'écart-type moyen de toutes les provinces est de 0,13. De plus, cet article établit un critère de notation basé sur la distribution normale abstraite du LJ-Gini provincial pour refléter la relation correspondante entre la valeur du LJ-Gini et les cinq rangs d'inégalité. Totalement, RWDI démontre une hétérogénéité à diverses échelles spatiales et régions, et il est en corrélation négative avec le développement économique. La performance supérieure des données LJ1-01 dans l'évaluation de la RWDI au niveau du comté démontre son potentiel pour évaluer la RWDI à plus petite échelle, comme les communautés et les rues.

Resumen La capacidad superior de captura de información espacial del satélite de iluminación nocturna Luojia 1–01 (LJ1-01) proporciona condiciones para una evaluación precisa de la desigualdad de distribución de la riqueza regional (RWDI) a pequeña escala. Este documento evaluó el coeficiente de riqueza de Gini (WGC) de 2.853 condados y 31 provincias en China continental para establecer una imagen completa de las desigualdades en las regiones a nivel de condado en China en su conjunto, utilizando datos de LJ1-01 y el Suomi National Polar Orbiter Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (NPP-VIIRS). Los valores de WGC (LJ-Gini) calculados por los datos de LJ1-01 son siempre superiores a los (NPP-Gini) basados en NPP-VIIRS, y la media de la relación entre ellos es de 1,7. En comparación con NPP-Gini, LJ-Gini mostró sensibilidad a áreas RWDI bajas. El LJ-Gini promedio del condado y provincial es estadísticamente consistente, 0.77 y 0.78; la volatilidad del LJ-Gini del condado es significativamente mayor que la del LJ-Gini provincial, con desviaciones estándar (SD) de 0.13 y 0.096. Las diferencias de IDTR en las regiones dentro de algunas provincias son más significativas que en otras provincias. Por ejemplo, el SD del Tíbet es 0,31, mientras que el SD promedio de todas las provincias es 0,13. Además, este trabajo establece un criterio de calificación basado en la distribución normal abstraída de LJ-Gini provincial para reflejar la relación correspondiente entre el valor de LJ-Gini y los cinco rangos de desigualdad. Totalmente, RWDI demuestra heterogeneidad en varias escalas espaciales y regiones, y se correlaciona negativamente con el desarrollo económico. El rendimiento superior de los datos de LJ1-01 en la evaluación de RWDI a nivel de condado demuestra su potencial para evaluar RWDI en una escala más pequeña, como comunidades y calles.

Abstract The Luojia 1–01 (LJ1-01) night lighting satellite's superior spatial information capture capability provides conditions for accurate assessment of regional wealth distribution inequality (RWDI) at a small scale. This paper evaluated the wealth Gini coefficient (WGC) of 2,853 counties and 31 provinces in mainland China to establish a comprehensive picture of inequalities at county-level regions in China as a whole, using data from LJ1-01 and the Suomi National Polar Orbiter Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (NPP-VIIRS). The WGC values (LJ-Gini) calculated by the LJ1-01 data are always higher than those (NPP-Gini) based on NPP-VIIRS, and the mean of the ratio between them is 1.7. Compared with NPP-Gini, LJ-Gini showed sensitivity to low RWDI areas. The average county and provincial LJ-Gini are statistically consistent, 0.77 and 0.78; County LJ-Gini's volatility is significantly higher than that of the provincial LJ-Gini, with standard deviations (SD) 0.13 and 0.096. The differences of RWDI in the regions within some provinces are more significant than in other provinces. For example, the SD of Tibet is 0.31, while all provinces' average SD is 0.13. In addition, this paper establishes a grading criterion based on the normal distribution abstracted from provincial LJ-Gini to reflect the corresponding relationship between the LJ-Gini value and the five inequality ranks. Totally, RWDI demonstrates heterogeneity at various spatial scales and regions, and it correlates negatively with economic development. The superior performance of LJ1-01 data in evaluating county-level RWDI demonstrates its potential to evaluate RWDI on a smaller scale, such as communities and streets.

الملخص توفر القدرة الفائقة لالتقاط المعلومات المكانية للقمر الصناعي للإضاءة الليلية Luojia 1–01 (LJ1 -01) ظروفًا لإجراء تقييم دقيق لعدم المساواة في توزيع الثروة الإقليمية (RWDI) على نطاق صغير. قيمت هذه الورقة ثروة معامل جيني (WGC) لـ 2853 مقاطعة و 31 مقاطعة في البر الرئيسي للصين لإنشاء صورة شاملة لأوجه عدم المساواة في المناطق على مستوى المقاطعات في الصين ككل، باستخدام بيانات من LJ1 -01 وشراكة سومي الوطنية للمدار القطبي جناح التصوير بالأشعة تحت الحمراء المرئية (NPP - VIIRS). تكون قيم WGC (LJ - Gini) المحسوبة بواسطة بيانات LJ1 -01 دائمًا أعلى من تلك (NPP - Gini) بناءً على NPP - VIIRS، ومتوسط النسبة بينهما هو 1.7. بالمقارنة مع NPP - Gini، أظهرت LJ - Gini حساسية لمناطق RWDI المنخفضة. متوسط LJ - Gini للمقاطعة والمقاطعة ثابت إحصائيًا، 0.77 و 0.78 ؛ تقلب LJ - Gini للمقاطعة أعلى بكثير من تقلب LJ - Gini للمقاطعة، مع انحرافات معيارية (SD) 0.13 و 0.096. الاختلافات في RWDI في المناطق داخل بعض المحافظات أكثر أهمية مما هي عليه في المحافظات الأخرى. على سبيل المثال، يبلغ الانحراف المعياري للتبت 0.31، في حين يبلغ متوسط الانحراف المعياري لجميع المقاطعات 0.13. بالإضافة إلى ذلك، تحدد هذه الورقة معيار الدرجات بناءً على التوزيع الطبيعي المستخلص من مقاطعة LJ - Gini لتعكس العلاقة المقابلة بين قيمة LJ - Gini ورتب عدم المساواة الخمس. وبشكل عام، يُظهر المعهد عدم التجانس في مختلف النطاقات والمناطق المكانية، ويرتبط ارتباطًا سلبيًا بالتنمية الاقتصادية. يُظهر الأداء المتفوق لبيانات LJ1 -01 في تقييم RWDI على مستوى المقاطعة قدرتها على تقييم RWDI على نطاق أصغر، مثل المجتمعات والشوارع.