自2008年底建立农民工统计监测调查制度并于2009年发布第一份《农民工监测调查报告》以来，国家统计局于近日发布了第10份关于“农民工大数据”的报告。

这份《2018年农民工监测调查报告》引起了广泛关注，原因有几方面：从总量看，我国农民工总量已达到2.88亿，但2018年农民工增速仅为0.6%，出现历史新低；从农民工分布重点地区看，流入珠三角地区的农民工比上年减少了186万，降幅为3.9%；从2018年进城农民工数量看，比上年减少了204万。

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第一财经记者对2009~2018年《农民工监测调查报告》数据进行梳理发现，上述几个角度数据呈现的变化趋势，从10年前就开始了。

总量增速高点在2010年

回顾10年整体数据可以看到，农民工总量在2008年为22542万，到2018年达28836万人，增幅为27.9%，年均增加629.4万农民工。

4.结果
    经过上述处理最终得到的结果如图 5 所示。当时阿拉斯加的中心区域云量较少， 可以较容易分辨出因火灾而产生出的烟雾，将计算得到的烟雾影像与实际发生火灾的记录数据进行叠加后的结果如图6 所示。

图 5.计算得出的检测结果

(红色部分为被检测出的发生火灾区域)
    经比较发现计算得出的图5中所显示的红色部分即火灾发生区域与火灾记录数据完全吻合，按照本方案所计算出的结果与MOD14和火灾记录数据比较后的吻合率如下图6和表1所示。

图 6.计算结果与验证数据及 MOD14 的比较图

表 1.2005 年 8 月 10 日验证结果

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3.4  轮廓的直线近似
    按照轮廓的每一个标签，将相元点的坐标值用最小二乘法进行直线近似计算。计算结果如图 4所示。在图中可以看到在烟雾的中央出现了一条直线，直线的一端为火点。

图 4.计算出的直线与实际烟雾影像叠加效果图

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    3.5  火灾的判别
    运用计算出的直线判别火灾方向的方法首先是在直线上取 4 个点，并用最小二乘法算出轮廓强度的倾斜，强度大的方向可以被视为有火灾发生。 最后对在与火灾方向一致的直线其端点消失位置周围的 12 个相元点进行阈值测试，超过 311K 以上的即为火灾发生区域。但有两种情况例外：
    ①. 轮廓相元数量大于 2000
    ②. 到轮廓的最大距离大于 200

   2.2  数据准备
    ①.  火灾检测用数据为 MODIS 的 1B 级技术；
    ②.  用于比较火灾检测精度的 NASA 提供的 MOD14 数据；
    ③.  用于验证火灾发生是否真实发生的 AFS(Alaska Fire Service)2005 年火灾记录数据。
3.技术路线
    3.1  波段提取
    本方案的计算过程主要使用了 MODIS 数据的第 1 和第 21 波段，其中第一波段波长为 620-670nm，空间分辨率为 250m。此波段主要用于提取烟雾使用。第 21 波段波长为 3.660-3.840μm，分辨率为1km，主要用于判断相元阈值是否具有发生火灾的阈值特征。
    3.2  数值的拉伸
    将波段 1 和波段 21 分别转换为反射率和灰度温度。使用线形函数将 1 波段的反射率由原来的0.1-0.3 进行数值拉伸转换成 0-1。
    3.3  烟雾轮廓提取与二值化处理
    本方案在提取烟雾轮廓时使用了 Sobel 边缘增强方法，将 X 方向上和 Y 方向的值相乘平均后，进行二值化处理。此阈值为轮廓强度的 4 分之 1，再将二值化后的轮廓逐一编号，即：贴标签。下图3为烟雾轮廓的提取结果。

图 3.烟雾轮廓的提取结果

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3.4  轮廓的直线近似

1.引言
    森林火灾是一种世界性的严重自然灾害，既破坏森林资源，对野生生物和人的生命财产造成损害，又对区域生态环境和全球气候系统造成严重影响。主要表现为：(1)植物燃烧大气排放大量的温室气体(CO2，CO，CH，NO )并形成气溶胶，不仅改变了大气化学成分，而且可能直接影响辐射平衡和全球气候系统口  ；(2)破坏区域生态环境的生产功能，导致动物栖息地和生物多样性的减少扭  ；(3)改变了植被演替方式和生物营养循环。
    遥感、地理信息系统技术为人类研究防灾减灾工作提供了有效手段。MODIS 影像因具有较广的光谱覆盖范围(0.62～14.385 txm，共 36 个波段)及每天 2 次覆盖全球的动态监测能力、多通道的 250 m、500 m 和 1 km 数据为局部(1oca1)、区域(region)和全球(globa1)的火灾制图提供了新的数据源，国内外学者对火灾监测和制图展开了广泛的研究，基于遥感的火灾监测可以分为火点(hotspot)探测和火灾后迹地(bum scar)识别两大类  ，而火点自动识别是提高火灾遥感监测响应速度的关键。
2.检测区域及数据准备
    2.1  检测区域
    本方案将下图中所示的红色区域(阿拉斯加)作为实验区对基于烟雾轮廓的火灾检测方法进行说明。

图 1.实验区范围

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3. 除了鼓励生育，还能做什么
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前面说过，如果一个地方有外来人口涌入，对于抵充老龄化的影响将能发挥重要作用。因此，那些老龄化程度较高，又缺乏吸引人、留住人的优势的地区，未来的养老压力会剧增。

从表三可以看出，人口增长率在6%以下的省市有：甘肃、湖北、重庆、浙江、陕西、四川、山西、江苏、北京、内蒙古、上海、天津、东北三省。

而以上省市的老龄化程度又高于11%的有：重庆、四川、江苏、辽宁、上海、黑龙江、北京、浙江、天津。

这些地方的人口增长非常缓慢，同时老龄化程度又较高。不过，压力还是不一样。像上海、北京、浙江、天津、江苏，经济基础好，各自有自己的优势可以吸引外来人口，也有家底鼓励生育。

像重庆、四川、辽宁、黑龙江，则要被动得多。对这些地区而言，除了鼓励生育，通过产业发展，吸引人口回流，或见效更好，也更符合实际。

所以，同样的老龄化问题，对不同地区而言，解决的路径也不尽相同。

小结

虽然中国整体步入老龄化，但每个地区的老龄化程度、原因又不尽相同，老龄化应对方案，也自然会不一样。辽宁是第一个拿出方案的，还有一些地方的老龄化压力，其实并不亚于辽宁，也应该尽快谋划，因地制宜出台应对举措。

不过，不管是未富先老，还是因为经济发展而自然过渡到老龄化的地区，要顺利度过老龄化危机，都必然要更重视对“人”的吸引力——注意，不只是人才。人将变得越来越“值钱”，未来各区域、城市对人的竞争，只会更激烈。

未富先老：四川、湖南、安徽

老龄化程度、人口增长状况，对于一个地方的压力如何，还与人口总量、地方的发展水平有直接联系。
可以看出，一个地方的人口增长率、出生率、生育率，大体上呈现出正相关的对应关系。比如北京、上海、辽宁、黑龙江、吉林、天津的生育率最低，其出生率与人口增长率也处于最低档，东北三省甚至出现了负增长。

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事实上，根据各省的2017年统计公报，除东北三省外，北京、上海、天津也出现了人口负增长。当然，北京、上海与政策的关系较大，而天津，则可能主要是因为经济上的原因导致人口流失。

从世界范围来看，人口的增长率、生育率，基本都与经济发展水平呈现负相关的对应关系，即越是经济发达的地区，人口的增长越趋缓，人们的生育意愿越低。这其实符合经济规律——不只是说随着经济的发展，生育成本提高，人们的生育意愿会自然降低，也包括一个地方的经济基础越好，其对于人口老龄化的抵抗能力越强。

就以鼓励生育为例，如果一个地方本身的经济发展就面临压力，要拿出更多的资源来鼓励生育，恐怕会感到更吃力。

就此来说，如果一个地方出现了未富先老的情况，则是尤其应该引起警惕的。

若仅以城镇化水平来衡量一个地方的经济状况，以57.35%的平均数据为标准，低于平均水平的欠发达省份有：吉林、山西、四川、陕西、甘肃、河北、安徽、云南、河南、贵州、江西、湖南、宁夏、广西、海南、青海、西藏。

而将老年人口比例11%以上理解为老龄化程度较深：
那么，重庆、四川、江苏、辽宁、上海、黑龙江、湖南、北京、山东、浙江、湖北、安徽、天津则属于老龄化程度较高的地区。

拿城镇化水平低于全国平均水平的省份，与老龄化程度高于11%的省份合并同类项，可以发现，有明显未富先老迹象的地区为：四川、湖南、安徽三省。当然，由于统计口径有差异，这样的对比不够精准，实际情况可能更糟糕。

换言之，如果这些省份要拿出实实在在的政策和资源来鼓励生育，首先可能还得掂量下口袋。那么，延迟退休、支持老人创业的应对方法，可能将越被这些地方所依赖。

      辽宁作为全国第一个明确释放鼓励生育信号的省份，近日备受关注。

      在鼓励生育之外，辽宁的人口规划还同时提出，将实施渐进式延迟退休政策，有效挖掘开发老年人力资源，建立老年人才信息库。大力发展老年教育培训，支持老年人才自主创业，鼓励专业技术领域人才延长工作年限。

      鼓励生育，这个不让人意外，但“支持老人自主创业”，这个消息还是让不少人感到诧异。辽宁是否真到了这一步？在此西部君预言，未来这样的举措，无论效果怎样，都极有可能会成为越来越多省市应对老龄化的标配。

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1. 人口生育率：东三省＋三大直辖市垫底
      辽宁的生育率在2015年就仅高于北京上海，位列全国倒数三，在东三省中，也比黑龙江和吉林更低。随着近两年东北人口流失现象加剧，经济进一步滑坡，目前的生育率恐怕比这一数字更低。

      从这个角度看，辽宁第一个吃螃蟹，提出鼓励生育，实乃形势所逼。同时，考虑到辽宁具有一大批产业工人，“支持老年人才自主创业，鼓励专业技术领域人才延长工作年限”，也未尝不是因地制宜的应对之道。

      再看全国整体情况。当前全国平均生育率大致为1.2左右。以这个平均数据为准，可分别划分为两个档次：

低于1的为最低档：北京、上海、辽宁、黑龙江、吉林、天津
介于1到1.2之间的有：浙江、西藏、江苏、陕西、广东、内蒙古、四川、山西、福建、重庆、山东
1.2到1.5之间的有：甘肃、河南、河北、湖北、宁夏、青海、江西、云南、湖南、安徽
1.5以上的较高生育率地区有：海南、新疆、贵州、广西

      据以上划分，像东三省＋北京、上海、天津三个直辖市，就是当前生育率最低的地方。

     但同样是低生育率，对于地方的具体影响又不完全一样。道理很简单：生育率只是影响一地人口结构的重要因素之一。倘若一个地方的生育率低，但长期有外来人口流入，则也不用太担心低生育率带来的人口老龄化。比如北京、上海，只要在户籍政策上稍微放松一点，则完全可以吸引足够多的劳动力。

    而以辽宁为代表的东北三省，低生育率又恰逢人口加速流失，这个时候就必须引起重视了。所以，第一个提出鼓励生育的省份来自东北，有其必然性。

     由这个统计可以发现，在生育率上，南方普遍高于北方，西部要高于东部。