Linnatulede öine kuma aitab hinnata majanduse aktiivsust
Toimetas Mart ZirnaskMõõtes inimasulate öist valguskuma, püüdsid teadlased pilti luua 170 riigi majanduselust. Meetod töötab – ent esialgu pigem neis riikides, kus tavapärast majandusstatistikat napib.Valguskuma ehk luminoossus näib olemuslikult mugava mõõdupuuna: objektiivne info, mis 90ndate algusest tänu satelliitidele kättesaadav peaaegu kogu Maa kohta. Seda on juba kasutatud asustustiheduse indikaatorina; paarikümne riigi näitel on välja joonistatud ka korrelatsioon sisemajanduse kogutoodanguga.Yale'i ülikooli mainekas majandusprofessor, ka kliimamudelite uurijana tuntud William Nordhaus ning Quinnipiaci ülikooli sotsioloog Xi Chen läksid aga laiemaks, püüdes satelliitide abil kõrvutada majandusnäitajaid üle kogu maailma.Võttes aluseks n-ö tavapärase majandus- ja rahvastikustatistika, jagati 170 kaasatud maad viie taseme vahel A'st E'ni: täielikuma andmestuga riigid nagu USA ja Kanada paiknesid esimesel, kasinama infopanga omanikud – nagu Iraak või Põhja-Korea – viimasel nivool. Eesti paigutus ühes teiste Balti riikide ja Venemaaga "keskmike" hulka ehk C-lahtrisse.Aastatel 1992-2008 salvestatud satelliidipilte vaadeldi piltlikult öeldes üle kogu Maa tõmmatud võrgustikus, mõõtes siis iga "lahtri" kiirgustugevust. Mida suurem see oli, seda kihavamat majandust võis eeldada.Ent: ilmnes, et kiirgusmõõtmised on majandusindikaatorina abiks pigem D ja E kategooria puhul – üsna algelise sotsiaal-demograafilise andmestuga riikides, mille hulgas palju hiljutisi või praeguseid sõjakoldeid. Tõhusama statistikapagasiga maades (kategooriad A ja B) on selle kasutegur märksa piiratum. "D ja E puhul on tavapärane majandusarvestus nii nigel, et tuled võivad siin midagi juurde anda," rääkis Nordhaus. Ehk: erisuste peapõhjuseks on kiirgusandmete suurevõitu veapiir – samas kui korralikult kogutud tavapärasel majandusinfol on see pigem väga väike. Sestap võikski luminoossusmõõtmistest abi olla maades, kus tavapärase andmekogumisega hätta jäädakse, viitavad uurijad. Samas: näiteks ka Aafrikas – kus paljud säärased riigid asuvad – osutus meetodi kasutegur infomüra tõttu oodatust väiksemaks. "Tuleb välja, et Aafrika on valgusandmete poolest nii-öelda väga pime," rääkis Nordhaus.Öise valguskuma modelleerimine nõuab üksjagu nokitsemist: korrektsioone mitmete segajate nagu nagu näiteks veeauru, pinnavormide või ka lihtsalt skaneerimisvigade tõttu. Ent kõrge resolutsioon – täpsusega 1 ruutkilomeeter – lubab kiirgusandmestust samas ikkagi rääkida kui potentsiaalselt paljulubavast abimehest, loodavad teadlased.Nordhausi ja Xi töö G-Econ'iks nimetatud andmestust ilmus hiljuti Ühendriikide teaduste akadeemia toimetistes (PNAS).Vaata veel:G-Econ andmestu, sealhulgas Eesti kohta (Yale'i ülikool)Using luminosity data as a proxy for economic statistics (PNAS, mai 2011)Nighttime Lights Clarify Economic Activity (Science Daily)
