意义：

电力可及是联合国2030可持续发展目标SDG7经济适用的清洁能源的核心目标之一。及时准确的通电率数据对全球电力可及目标实现至关重要。然而，现有的通电率数据主要为国别数据。次国级异质性对于更清楚地了解一个国家的电气化状况，以及提高地方电气化计划的效率、设计和实施至关重要。

基于夜光遥感数据的电气化监测方法逐步成为获取次国级电气化数据的主要方法。

2013年文章《Detection of rural electrification in Africa using DMSP-OLS night lights imagery》在西非这类低电气化地区，首次系统性的证明了利用OLS夜间灯光影像监测农村通电率的可行性。

2014年文章《Tracking Electrification in Vietnam Using Nighttime Lights》在越南（电气化程度较高地区），首次发现即使没有路灯，电气化农村也可从DMSP-OLS夜光影像中分辨出来。

2018年文章《Satellite data for the social sciences: measuring rural electrification with night-time lights》进一步利用2011年印度人口普查中的60万个村庄的电气化家庭数据验证了利用夜间灯光测量农村电气化程度的可行性。

然而，上述文章主要基于DMSP-OLS夜光影像，且侧重于夜间灯光影像监测农村通电率的可行性研究，尚无成熟的通电率夜光遥感监测产品。文章《A high-resolution gridded dataset to assess electrification in sub-Saharan Africa》基于VIIRS夜光影像和人口数据（LandScan和WorldPop）生产了2014年-2018年撒哈拉以南非洲的1km通电率数据产品。

采用的数据

数据源包括2014-2018年VIIRS-DNB杂散光校正后的NTL月度复合数据

2014-2017年LandScan 人口数据， 2015年和2020年WorldPop人口数据。

国家电力接入率来自ESMAP/世界银行可持续发展目标7跟踪报告，而省级数据来自美国国际开发署/国土安全部计划STAT编译器的一系列实地调查，用于国家以下基准。

世界银行微观数据库检索到用于验证消费等级的家庭调查数据。 

方法

城市和农村地区的识别：利用2017 MCD12Q1 V6 MODIS土地覆盖数据（分辨率为500米），和2017年LandScan人口（分辨率为1公里）相结合，将土地覆盖类型为13（城市和建成区）且人口密度高于特定阈值的区域识别为城市。

电力接入估算：计算2014年和2018年NPP-VIIRS月度复合物每个像素内的辐射中值；利用阈值法消除校准噪声和短暂光，提取明亮和黑暗区域，2014年的阈值设定为0.25μW·cm−2·sr−1，2018年设定为0.35μW·cm-2·sr-1；利用人口数据计算明亮和黑暗区域的人口密度。

电力消费水平估算：利用卫星得出的NTL数据可以准确预测居民用电量。根据撒哈拉以南非洲国家非零光辐射四分位数值的分布，定义了四级住宅用电量，阈值设定在每个四分位数分布的中值。

方法验证：将国别NTL估计值与最新的官方数据源ESMAP/世界银行2016年SDG 7跟踪电气化数据进行了比较，结果表明两个数据的相关性较高（R²=0.81）。

数据产品获取方法：

数据永久托管在Mendeley Data上https://doi.org/10.17632/kn4636mtvg.第一份文件报告了2014年至2018年间每个网格单元中无法访问的人数。第二份报告报告了2018年每个有人居住的电气化电池的消费水平。这两个文件的空间分辨率均为1公里，完全覆盖了撒哈拉以南非洲地区。根据知识共享BY v4.0（CC BY 4.0）许可证的要求。