人口中数据在地学应用中的若干问题

地学研究中使用的人口数据主要包括:现代人口调查数据、人口预测数据和历史人口统计数据。不同来源的人口数据,具有不同的特点。在使用中,必须关注人口数据本身蕴含的属性特征、空间特征和时间特征。就属性特征而言,需要注意人口统计指标含义的差异、统计口径的差异、城镇建制标准的变化问题;就空间特征而言,需要注意人口统计单元界线的模糊与争议、行政区划的调整与变更、研究区与人口统计单元不一致问题;就时间特征而言,需要注意人口数据的统计时点。在使用人口数据,特别是不同来源、不同时期的人口数据时,应该根据人口本来的属性对不同统计口径和不同统计方法的人口数据进行重新归类和统计;根据行政区划调整情况进行人口数据的再统计,或开展人口数据的空间化;根据人口数据准确的时间特征进行比较,或采用相应的人口预测方法加以推断和预测,从而实现人口数据的整合,以增强人口数据的时空可比性。     

基于夜间灯光与土地利用数据的山东省乡镇级人口数据空间化

格网化人口数据能够刻画实际人口空间分布状况,是实现人口数据更好地与自然、社会、经济等要素融合分析的有效途径。本文面向精细尺度格网人口数据的需求,以中国东部人口稠密的山东省为例,基于乡镇级人口统计数据,研究了结合夜间灯光和土地利用数据的空间化方法。其中以EVI修正DMSP/OLS夜间灯光数据来增加城镇用地内部人口分布的差异性,以城乡二级分区方法避免夜间灯光数据在农村低辐射亮度区模拟人口的缺点,提高了建模精度。利用其余地区的人口统计值检验建模精度,结果有78%的行政单元的相对误差绝对值小于20%。最终在2000年首次公布的乡镇级人口统计数据的基础上,生成了山东省100 m格网人口分布数据SDpop2000。通过与精度较高的全球WorldPop人口数据产品对比可见,SDpop2000和WorldPop在10 km网格尺度上的相关性系数高达0.93;SDpop2000在鲁中部、泰安西南部、济宁南部、临沂南部、枣庄北部和鲁北沿海等地的人口分布明显比WorldPop更准确;且SDpop2000较好地刻画了山东省在鲁西、鲁北平原区的人口较鲁中南山地丘陵区、鲁北沿海和山东半岛丘陵区的人口更为稠密的人口分布趋势。本文构建的基于DMSP/OLS与土地利用的乡镇级人口数据空间化方法明显提高了空间化精度,适用于乡镇尺度的人口精细模拟。     

集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型

人口统计数据空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。随着RS和GIS技术的发展,人口统计数据空间化方法推陈出新,其中,土地利用数据、夜间灯光数据是人口空间化研究中普遍利用的数据源,但各有优、缺点：土地利用数据中的城镇用地、农村居民点能准确表示人口分布的空间范围,却不能反映其内部的人口密度差异特征;夜间灯光数据的强度信息能体现人口分布的疏密程度,但其像元溢出问题显著夸大人口分布范围,像元过饱和现象也影响着人口数据空间化结果的精度。本研究以中国大陆沿海区域为例,尝试集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化方法,设计了基于精度阈值和动态样本的渐进回归与分区建模的方法,获得了中国沿海2000、2005、2010年1 km分辨率人口空间化数据。结果表明,优化模型显著提高了研究区整体的精度,尤其适用于人口空间结构内部差异较为显著的区域。     

基于多源数据的北京市朝阳区人口时空格局评估与预测

城市人口分布与活动呈现高度的时空动态变化,掌握人口时空变化特征并进行未来预测,对于精准人口评估、有效的政策措施制定、实时的人口预警与调控等具有重要意义。本研究利用以手机信令数据为主的多源时空数据,首先利用地理探测q统计进行探索性数据分析,其次结合贝叶斯模型进行北京市朝阳区居住人口的时空变化探究及时空预测,以期达到对朝阳区人口的动态评估与预测。首先,选用地理探测q统计进行空间异质性探测,用贝叶斯时空层次模型探究基于手机信令数据推算的北京市朝阳区居住人口的总体空间效应、总体时间效应以及局部变化趋势;其次,选用贝叶斯高斯预测过程模型,基于朝阳区各街乡的居住人口及相关人口影响因子数据进行朝阳区各街乡2017年12月的居住人口预测。时空探究表明：朝阳区居住人口在空间上存在完美空间分异,整体呈现沿环路由内向外递增的空间分布格局,整体时间趋势表现为增长,各街乡局部时间变化趋势呈现一定差异。预测的空间分布与实测空间分布整体一致,精度较高,各街乡预测精度不一。结果表明基于贝叶斯理论的时空层次模型和高斯预测过程模型可以为多源时空数据下的多尺度精准识别与人口时空模式挖掘提供有效的方法支撑。     

融合POI数据的建成区人口数据空间化方法——以武汉市为例

人口数据空间化对城市精细化管理具有重要意义,现有的人口数据空间化方法主要采用夜间灯光数据和土地利用数据,鲜有涉及关注点(POI)数据研究.通过多元线性回归构建土地利用分类数据、POI数据与人口统计数据之间的关系得到人口模型进而实现建成区人口数据空间化.并以武汉市建成区为例,进行方法验证.结果表明,不同尺度格网下反映出的...     

社会经济数据空间化现状与发展趋势

行政单元的社会经济统计数据与地理单元的要素数据之间存在空间不匹配的问题,很难满足自然与人文交叉学科研究的需要。本文首先对社会经济数据空间化指标和方法进行了总结,发现空间化研究主要集中在人口与国内生产总值指标,对资本存量、房屋等其他社会经济指标的空间化研究相对较少;根据空间化的思路和方法差异,可将空间化方法归纳为面积权重法、统计模型法和多源数据融合法三类。最后通过对比分析不同空间化方法的原理和优缺点可知：社会经济研究指标多样化、空间化精度要求的多元化和大数据应用的广泛化是社会经济数据空间化的发展趋势。同时,大数据等新的辅助数据源的出现为空间化精度的提高带来了契机,在社会管理精细化要求不断提高的背景下,社会经济数据空间化也越来越成为研究热点。     

基于多源信息的人口分布格网化方法研究

格网化人口分布数据比行政单元人口密度数据更易直观表达人口的真实分布状况。本文面向人口格网化管理的区域发展需求,以延安市为研究对象,基于增强居民地空间分布及其内部结构信息的理念,利用乡镇界线和乡镇级人口统计数据为输入控制单元,以土地利用数据、居民点信息、DEM、夜晚灯光数据等多源信息为指示因子,采用多元回归建模方法获得了延安市2010年100 m格网人口分布数据。结果表明,本文采用的人口格网化建模方法最终模型选用变量数少,决定系数（R²）达到0.872。最终模型在用于验证的24个乡镇中,有18个乡镇的估计人口数与统计值误差绝对值小于10%。分析认为,该建模策略结果可信,多源的人口分布指示信息在人口格网化方法上明显优于单独的土地利用数据方法。本文获得的100 m格网延安市人口数据格网化结果,显著增强了人口空间分布的细节信息,对于县市一级的人口数据格网化具有借鉴意义。     

顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法

人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤 波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。     

空间目标匹配在“天地图·福建”道路数据融合中的应用

数据融合是"天地图·福建"建设的最重要内容之一,每年都会进行1次,其成果是"天地图·福建"电子地图等产品的主要数据源。由于道路数据来源比较多,不同来源的数据之间的变化需要人工提取,导致数据融合耗时费力。本文引入空间目标匹配来提取不同来源道路数据的变化信息,分别使用不同比例尺和相似比例尺的道路数据进行了两次实验,不同比例尺道路匹配精度达93.3%,相似比例尺道路匹配精度达99.4%。空间目标匹配能有效解决属性不一致性问题,提高道路数据融合的效率。     

基于夜间灯光和地理国情数据模拟高精度人口分布

针对传统人口分布模拟存在空间分辨率低、忽略载体多维属性等问题,现有人口统计数据无法从空间精度上满足分析、管理和科研的实际需求,提出了一种融合夜间灯光遥感影像和地理国情数据的人口分布模拟方法.将夜间灯光遥感影像、建筑物和人口统计数据无缝融合,获取精细尺度人口分布信息,实现行政单元人口向房屋建筑物图斑单元的空间转换和精细模拟.以河北衡水市为试验区,基于县级人口空间分配,用乡镇人口验证,得出拟合优度为0.95,乡镇尺度人口平均相对误差为18.81％,73％的乡镇人口相对误差绝对值小于25％.模拟结果接近房屋建筑图斑尺度人口实际分布状况,呈现以地区中心城镇为中心阶梯状递减分布.研究结果可以应用于资源配置优化、人口流动监测和灾害应急决策等领域.     

面向服务的地学多源数据虚拟整合及其可视化分析

科学数据共享的推进,给科研人员带来了前所未有的科研契机,但是依然没有摆脱"搜集数据-下载数据-整理分析数据"的科研流程,这种传统的科研流程已经严重阻碍了科研效率的产出,科研人员对信息和知识的需求已经远远大于对数据本身的需求,而要实现对信息和知识的挖掘,多源数据的实时整合与在线可视化分析是其关键。本文选择社会经济研究主题,以中国社会经济统计数据、国家基础地理行政区划矢量数据为例,并结合ESRI和Google的全球地图与影像服务,采用在线虚拟整合的方法,探讨了面向服务的地学多源数据集成方案及其可视化分析,以期达到快速的知识发现与信息获取。研究结果表明:面向服务的技术架构虽然已经成熟,相对于传统的数据共享和应用系统在数据接口开放性、集成性和应用扩展性等方面具有明显的优势,能够切实解决多源异构数据的整合问题,但是技术的成熟并不等于应用的成熟,广泛而成熟的应用不但需要技术的支撑,更需要友好和智能的操作界面,这方面还需要较长的时间去探索。从本文的应用实例来看,在面向服务技术的深入应用过程中,还存在着不同来源数据单位不统一、操作流程复杂、服务规范不统一等问题。同时,在不同类型服务的标准化、操作智能化和多源服务的功能应用模块化等方面还需要大量的实践,才能进一步推进地学信息化科研环境的建设,以全方位为科研人员服务。     

耕地复种指数遥感监测研究进展

复种指数是进行粮食估产、耕地集约利用评价、农业生态系统模拟等的关键参数,及时、准确地提取复种指数对于粮食安全、土地管理和生态环境安全具有重要意义。在传统的研究中,复种指数主要来源于地面统计数据。使用统计数据来计算复种指数虽然过程简单,但是计算结果存在信息滞后、无法体现统计单元内部的空间异质性、精度低等不足。遥感技术因具有大范围、高时效、低成本等优点而被用于耕地复种指数监测,已有学者对耕地复种指数的遥感监测开展了大量工作。本文以复种指数遥感提取的关键环节为主线,对1997—2020年国内外相关研究进行综述：首先,梳理了已有研究中的监测方法、高质量时间序列遥感数据获取方法及提取结果精度验证方法,并对不同方法的优缺点进行了总结;其次,对已有研究中存在的不足进行了探讨,并提出未来研究的侧重点：① 开展已有监测方法的对比和分析;② 加强地形复杂地区、小农尺度的监测力度;③ 提高遥感数据时空分辨率及处理效率;④ 对提取结果进行多尺度验证。     

多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例

普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。     

城市规划信息系统的时空数据组织方案

从时态GIS出发,分析了城市规划时空对象的内容、时间因素和属性表达问题。论文采用了面向对象的方法,探讨了数据标识方法和属性、空间图形时态数据组织。将版本信息标注在对象属性表的字段上,带有版本号的对象能清楚地表达对象来源和结构关系,直接表达了同一个对象的不同时期的属性值。给出了面向对象管理的时空数据组织结构,将当前状态中的对象与过去不同时间的对象相关联,每个版本与其前后版本相连接。这种数据组织机制方便了对象的版本集合或单个版本的存取。时态通过在对象标识上附加的时间标志方式而实现,线性组织了几何对象的版本序列,构造了时态拓扑关系。在节省存贮空间的同时,提高了数据利用率和历史事件的查询效率。     

Evolutionary Pattern and Effect of Administrative Division Adjustment During Urbanization of China: Empirical Analysis on Multiple Scales

The adjustment of administrative divisions is one of the important factors guiding China’s urbanization, which has profound economic and social effects for regional development. In this paper, we comprehensively describe the process of the adjustment of administrative divisions at provincial and municipal levels in China and summarize the effects on the basic structure and patterns of the spatial development. We quantitatively assess the effects on fields such as urbanization and social economy through the use of multidimensional scaling. The results show that: 1) Upgrading county to municipality (or city-governed district) is the main way of adjusting the administrative divisions. It is also an important factor in the spatial differentiation of interprovincial urbanization. China’s population urbanization can be divided into four patterns including interprovincial migration, provincial migration, natural growth, and growth caused by the adjustment of administrative divisions, which is also the main reason for the increased Chinese urbanization rate at the provincial level. 2) Taking the city of Beijing as an example, we generalize five adjustment patterns made to administrative divisions: the set-up of sub-districts, the set-up of regional offices, the upgrading of townships to sub-districts, the upgrading of townships to towns, and the set-up of towns and the addition of new regional offices. We summarize the municipal urban spatial structure, including the sub-district office area in the central urban area, the regional office area in the new urban area, the mixed area of villages, towns, and sub-district offices in the suburb area, and the township area in the outer suburb area. 3) The adjustment of administrative divisions triggers a significant circulative accumulation effect, resulting in the spatial locking of population and industrial agglomeration. It affects the evolution of the urban spatial form and plays an important role in shaping the urban spatial structure to move to the characteristic of multicenter. In general, the adjustment of administrative divisions was an important factor affecting the inflated statistical level of urbanization and also an important driving force for the evolution of Chinese urban spatial organization structure.     

地理大数据支持下的城市功能区识别研究

准确识别城市功能区有助于精细化城市管理、合理化资源配置。传统的城市功能区识别方法在很大程度上依赖实地调研及统计年鉴数据,不可避免地存在较大的主观性,且受限于数据获取的繁琐性,导致识别过程耗时耗力且效率低下。地理大数据的广泛应用为城市研究提供了一种新的方法和途径,已被用于辅助城市规划建设与管理相关工作。为推广和普及地理大数据在城市功能区识别中的应用,以特大城市为研究对象,基于OSM(OpenStreetMap)路网与互联网位置信息等地理大数据,准确识别了研究区内多种类型的主要功能区,并将识别结果与城市实景予以比较和验证。实验结果表明,基于地理大数据结合区域活跃度指标的空间与时间尺度分析,可以较为准确地识别出符合特大城市规划现状的主要功能区,证明了地理大数据支持下的城市功能区识别的有效性,有助于为城市规划和建设管理等相关工作的高效开展提供参考。     

SPATIALIZATION MODEL OF POPULATION BASED ON DATASET OF LAND USE AND LAND COVER CHANGE IN CHINA

The spatialization of population of counties in China is significant.Fistly,we can gain the estimated val-ues of population density adaptive to different kinds of regions.Secondly,we can integrate effectively population data with other data including natural resources,environment,society and economy,build 1km GRIDs of natural resources re-serves per person,population density and other economic and environmental data,which are necessary to the national manage-ment and macro adjustment and control of natural resources and dynamic monitoring of population.In order to establish population information system serving national decision-making,three steps ought to be followed:1)establishing complete geographical spatial data foundation infrastructure including the establishment of electric map of residence with high resolu-tion using topographical map with large scale and high resolution satellite remote sensing data,the determination of at-tribute information of housing and office buildings,and creating complete set of attribute database and rapid data update-ing;2) establishing complete census systems including improving the transformation efficiency from census data to digital database and strengthening the link of census database and geographical spatial database,meanwhile,the government should attach great importance to the establishment and integration o population migration database;3)considering there is no GIS software specially seving the analysis and management of population data,a practical approach is to add spe-cial modules to present software system,which works as a bring actualizing the digitization and spatialization of popula-tion geography research.