從研究角度說，大量的研究工作都需要與重工業的布局、行業的分布、單個企業的發展等情況掛鉤分析。通過重工業的發展分布結合其他因素進行分析，往往可以得到很多意想不到的結論。
那么，怎么獲得這些信息？你能想象嗎，通過遙感數據，就可以知道！
圖片來源：首鋼新聞中心先進的傳感器 + 先進的算法 = 前所未有的信息
在重工業領域，由于某些眾所周知的原因，相關部門的統計數據一直并不精確，而目前的一些研究方法存在著各種各樣的漏洞和偏差。這就對重工業領域的信息收集清洗工作帶來了巨大的難度。
清洗，包括數據清洗和信息清洗。數據清洗，是指按照一定的規則把“臟數據”“洗掉”，形成符合主題的數據。而信息清洗，則針對清洗后的數據，進行信息抽取，形成專業主題信息。
NPP（NPOESS Preparatory Project）衛星系統，由NASA、NOAA和美國空軍共同研發，是NASA正在構建的全球環境觀測衛星系統中最重要的衛星星座。其中搭載的VIIRS（Visible infrared Imaging Radiometer）可見光紅外成像輻射儀，可收集陸地、大氣、冰層和海洋在可見光和紅外波段的輻射圖像。其生成的VIIRS I-Band 375 m Active Fire Data產品數據，是目前全球火點數據中分辨率最高的火點產品數據。
我們充分利用長時間序列數據的優勢，結合人工智能和大數據的信息收集清洗方法，找到了熱源重工業領域的信息收集清洗的方式。
針對中國大陸區域重工業清洗，我們采集了2012.1.20-2018.1.1近6年6，574，250條火點數據，構建了3366個以縣為單位區域網格，清洗出4143個運行工作超過10天的重工業熱源數據。結合不同的時間和區域分析手段，我們得到了一些有關中國重工業的結論。
區塊化分布 與區域經濟禍福相倚
2012-2017年間中國區4145個重工業區域分布圖縱觀中國區重工業區域分布圖，中國目前的重工業形成了明顯的“區塊化分布”的態勢。遼寧的本溪-鞍山-營口一線，河北唐山區域，河北邯鄲-河南安陽一線，山西從太原經臨汾到河津的狹長盆地區域，山西的長治區域，內蒙的鄂爾多斯區域，內蒙的烏海區域，新疆的烏魯木齊及附近區域，形成了中國重工業分布的主要密集地帶。
而與傳統印象不同的是，東北的黑龍江、吉林兩省，作為所謂的東北重工業基地，分布反而相對稀疏。乃至作為資源大省的云南，其重工業的分布態勢與東部的山東、安徽的銅陵-馬鞍山一線相類。
2017年中國區在營重工業數目分布圖
2017年中國區在營重工業生產規模分布圖將2017年中國區重工業區域分布及企業數量、生產規模對比圖如上所示。從2017年中國區在營重工業數目分布圖中，可以看出，重工業的發展曾經為這些地方的經濟帶來蓬勃的動力。河北的鋼鐵、山西的煤礦、新疆的石油天然氣，都曾經給當地經濟帶來輝煌。在如今“去產能、優結構”的整體環境中，也逐漸成為這些區域尾大不掉的經濟重擔。
而東北尤其是黑龍江，重工業已經逐步崩塌，竟至無從支撐經濟發展。如今的黑龍江經濟，何去何從惹人嘆息。
而將2017年中國區重工業企業數量及生產規模進行對比，可以粗略看到我國重工業領域的生產效率。以云南為例，其生產企業數量為全國第二梯隊，而生產規模則不如遼寧甚至江蘇、安徽等地。我們可以大膽假設，云南目前的礦產開采及加工行業已經進入瓶頸期（產能下降），使得目前云南的重工業處于碎片化生產的階段。而對于重工業企業而言，碎片化生產往往代表著其生產效率低，能耗更大而成果更少。廣東也有類似的情形。但是對于廣東的判斷，更大的可能性是重工業生產處于整頓期（限制產能）。而寧夏、遼寧、安徽、江蘇等地，則出現了相反的情況。
產業聚焦 成為區域環境之隱殤
我們放開視角，去審視各個區域之資源分布，則可以進一步印證中國重工業的分布態勢。即從明顯的“區塊化分布”，到“產業聚焦”。
中國鋼鐵產業的分布高度集中于河北，尤以唐山為重；能源產業包括煤炭產業、石油、天然氣等，則高度集中于山西、內蒙、新疆；有色金屬產業，高度集中于云南等地。下面顯示了中國重工業布局中，部分高清案例的google地圖示例。
中國重工業領域的產業聚焦現象
（A） 塔克拉瑪干沙漠的油田
（B） 內蒙古的煤化工廠
（C） 內蒙古的漏天煤礦
（D） 山西的煤化工廠
（E） 大連的石化工類工廠
（F） 西藏的水泥廠
（G） 唐山市的鋼鐵廠
（H） 云南的有色金屬加工提煉廠
（I）海南的水泥廠
（J）浙江省的水泥廠重工業領域的產業聚焦，一方面促進形成高度產業化、結構化的行業供應鏈條，有利于形成大而強的產業基地；另外一方面，則容易形成產業單一、對產業風險高度依賴的區域經濟形態，同時對區域的生態環境提出了極大的挑戰。
下圖為2017中國各省每萬平方千米在營重工業企業數目及生產規模的分布對比圖。為了描述方便，在本文中，我們定義：各區域每萬平方千米在營重工業企業數量/生產規模，為區域重工業區企業數量/生產規模密度。從區域密度分布中，可以發現：新疆、內蒙由于行政區域比較大，雖然重工業企業數量密度仍然比較大（企業數量密度保持比較大的原因在上文已經有所說明）但是生產規模密度較?。粡膱D中可以很明顯地看到，天津、河北、山西、山東、遼寧等地是生產規模密度高度集中的區域。
2017年各省萬平方千米在營重工業數目分布
2017年各省萬平方千米在營重工業生產規模分布一個非常值得注意的地方是天津。天津雖然從企業數量、生產規模等絕對值指標來看并非前列，但是其企業密度集生產密度則在全國首屈一指。而寧夏毗鄰內蒙烏海區域，其情況與天津相似。當然，北京市無論是重工業的企業數量、生產規模的絕對值，還是密度，都是極低水平。但是在這么多高產能、高密度的重工業區域的環繞下，其生態環境可想而知，霧霾也是意料中事。
非常值得注意的還是長江下游的安徽、江蘇一帶。這些區域一向不是我國的重工業能源產地，但是由于一些產業的行政化要求，比例寶鋼、馬鋼等也在這些區域布局，直接導致其生產規模的密度偏高，這將直接引發這些區域的生態環境“北京化”。
結語
黨的十九大提出的“堅持新發展理念”，就是要堅定不移的貫徹創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念。“一帶一路”、“雄安新區”、“去產能、優結構”等工作，都離不開重工業領域的發展布局，而發展布局的調整，需要有效的信息收集和分析。
如果我們充分利用長時間序列數據的優勢，將會形成在一個時間段、行業產業、地域空間的動態變化的研究。而加入時間段這一重要因素的研究則會帶來更為廣闊的延展空間。同樣，我們把區域的概念縮小落實到某個區域企業，結合時間元素，則會得到一個區域企業的生產規模隨時間的變化曲線。鑒于篇幅，我們會在另一篇里繼續分析重工業隨時間的整體變化趨勢，敬請期待~
