代表性人口空间分布数据集的精度评价——以2010年广东省为例

以人口密度差异显著的广东省为研究区,比较Worldpop、GPW v4和2种中国公里网格人口分布数据集的空间分布一致性,并以第六次全国人口普查数据为真值,按人口密度分为高、中、低3组,从误差的数值分布和空间分布两方面定量评价4种数据集的精度,最后讨论估算误差的可能来源及数据适用性。结果表明,4种网格人口数据集中Worldpop整体精度最高,且在人口密集区的精度也是最高;GPW v4在低人口密度和中人口密度区域精度略高于Worldpop,但对镇街内人口分布细节刻画不够详细;2种中国公里网格人口分布数据集精度较前两者低,主要受空间化方法和模型变量的选择所限制。Worldpop适合用于人口密度中等及人口密度高区域的精细化研究,GPW v4适合用于长时序、最小研究单元大于镇街的研究,第一种中国公里网格人口分布数据集适合用于需要考虑镇街内人口分布和空间异质性的研究,第二种中国公里网格人口分布数据集适用于需要考虑人口分布细节和空间格局变化的长时序研究。     

多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。     

基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化

人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明：本文模拟整体精度达到82.32%,均优于WorldPop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。     

基于夜光遥感的粤港澳大湾区人口空间分布及特征研究

将粤港澳大湾区的珞珈一号辐射亮度数据和高精度土地类型数据融合,在区县级行政区划上构建分区逐步回归模型,获得大湾区2020年500 m人口格网数据并进行精度验证,从人口数量和密度、空间方向性和空间集聚分散等角度分析2020年人口空间分布特征。结果表明：1）珞珈一号夜光遥感数据与土地类型数据的融合提高了人口空间化精度;2）大湾区人口数量与密度具有高度协同的空间分布关系,存在五大人口集聚区,分别是广州天河、越秀、海珠、荔湾和白云西南部组成的集聚区;东莞内部环形集聚区;深圳西、中和北部集聚区;港澳集聚区和肇庆端州集聚区,边缘城市人口稀疏;3）人口分布沿广州—东莞—深圳—香港方向性显著,说明经济水平是影响人口空间分布的重要因素;4）人口集聚特征明显,68%的人口分布聚集在27.64%空间范围内,人口热点区位于东莞、深圳和香港一带,冷点区域主要分布在肇庆和江门内部。     

长沙市基础教育资源空间可达性和供需匹配度评价

以长沙市为例,基于POI、夜间灯光、土地利用、路网、DEM等影响人口空间分布的变量因子,构建随机森林模型将2018年乡镇人口分解到100 m格网中,然后利用成本加权距离法分析基础教育资源的空间可达性,最后利用改进潜能模型计算基础教育资源的供需匹配度。结果表明：1）在村级（社区）尺度,人口空间化结果与统计数据的线性拟合R²达到0.73,优于WorldPop数据集;长沙市人口分布整体呈现“一主两副多点”的空间格局,能细致地刻画分布特征。2）长沙市基础教育资源空间可达性整体较好,分别有97.72%、96.20%和89.46%的居民能在30 min内到达最近的小学、初中和高中;城乡差异明显,设施密集、交通发达区域的基础教育资源可达性较好;可达性较差的村（社区）集中分布在辖区面积大、多林地山区的县（市）。3）长沙市主城区和浏阳、宁乡城区基础教育资源多处于供需均衡状态,但仍有部分区域的资源配置有待加强;镇区基础教育资源供需匹配度处于偏高状态,乡村地区基础教育资源在其服务半径内多处于匹配度高值状态,强度以设施点为中心向外逐渐降低,需要加强校车配置和接收寄宿学生的能力,以扩大生源范围。     

人口密度格网尺度适宜性评价方法研究——以宣州区乡村区域为例

人口密度格网尺度适宜性研究旨在遴选适宜格网,较好表达人口分布位置,揭示人口分布差异,提高人口数据空间化质量。以安徽省宣州区的乡村区域为研究区,设计了人口密度格网尺度适宜性评价方法,通过构建位置表达度、数值信息表达度和空间关系表达度三类评价指标,开展了人口密度格网尺度适宜性评价研究,结合格网尺度—指标数值关系曲线,确定人口密度适宜格网尺度遴选方案,选取适宜格网尺度,评价了人口密度适宜格网的尺度合理性。结果表明:兼顾位置、数值精度、空间关系三方面的表达度,40 m、50 m格网是一个相对适宜的格网尺度,是生产高质量人口空间数据的适宜格网。初步研究表明,针对本研究区的人口密度格网尺度适宜性评价方案是合理的、有效的,是生产高质量人口空间数据遴选适宜格网的有效方法。     

人口数据空间化的处理方法

在人口空间分布区划的基础上,利用基于LANDSAT TM信息获取的1:10万比例尺的土地利用/覆盖数据,建立与统计人口数据的多元相关关系模型,计算各种士地利用类型中的居住人口系数,在GIS支持下计算出全国1km格网人口空间分布数据,然后结合DEM数据、居民点分布数据对空间化处理结果进行修正,并在各大区内随机抽样若干县采集乡镇行政边界和统计人口数据对模型计算结果进行了验证.     

基于乡镇尺度的中国25省区人口分布特征及影响因素

人口空间分布具有典型的尺度特征,精细尺度的人口分布是当前人口地理学研究的热点和难点。乡镇（街道）是中国人口普查数据公开发布的最小行政单元,乡镇级人口密度计算及其分布特征研究能够更客观、精细地刻画中国人口分布的空间格局和态势,为促进中国人口的合理优化布局提供科学依据和决策支持。本文收集处理了2000年中国25个省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级行政边界数据,基于第五次人口普查乡镇（街道）人口统计数据,计算了乡镇级平均人口密度。采用Lorenz曲线、空间分析及样带分析的方法,分析了研究区乡镇（街道）人口分布的疏密结构、空间集聚性、纬向和经向规律。利用相关分析和逐步回归分析,分省探究了地形起伏度、水网密度、路网密度及社会经济发展水平（利用夜间灯光指数表征）等4个因素对于乡镇级人口分布的影响。研究表明：① 乡镇级平均人口密度能够有效区分出县域内部的人口密度高低差异,整体不均衡性高于基于县级平均人口密度的研究结果;② 乡镇（街道）人口分布总体规律是西北稀疏东南密集,同时,东南密中有疏,西北疏中有密;③ 乡镇（街道）人口分布的经纬向规律变异较大,既受中国三级阶梯地貌大势的影响,也受局部微地形及区域中心城市的影响,并和海岸线、交通枢纽及大江大河的分布具有一定的空间耦合性。④ 乡镇级平均人口密度与地形起伏度、水网密度、路网密度及夜间灯光指数等显著相关,省级平均相关系数分别为-0.56、0.28、0.61、0.69。⑤ 在乡镇尺度上,地形条件及区域发展水平对辽、吉、京、津、沪、冀、豫、陕、晋、鲁、皖、苏、湘、鄂、赣、浙、闽、粤、琼等省份的人口分布具有较强的决定作用。⑥ 对于藏、青、蒙、滇、黔等5省或自治区,需要引入更多的自然环境及社会因素来解释其人口分布的特殊规律。本研究扩充了中国人口地理学的研究尺度和维度,并引入了新的定量分析和空间分析方法,所构建的覆盖中国25省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级人口分布科学数据集丰富了中国人口地理学的2000年本底数据资源。     

四套全球网格降水数据集在伊朗的适用性评估

伊朗由于其独特的地理位置和脆弱的生态环境一直以来都是气候变化研究的热点区域,降水作为伊朗水资源的重要来源对生态环境和社会经济发展尤为重要,因此评估降水数据集的适用性是进行科学研究的基础。本文利用伊朗1988—2017年103个观测站的年降水数据（OBS）,以平均偏差（Mean Error,ME）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、相关系数（correlation coefficient,R）对Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）V2020、Climatic Research Unit（CRU）TS 4.05、Terrestrial Air Temperature and Precipitation: Monthly and Annual Time Series（UDEL）V5.01和NOAA's Precipitation Reconstruction over Land（PREC）四套全球网格降水数据集在伊朗的适用性进行评估,并进一步分析了地形对不同数据集精度的影响。研究结果显示：① GPCC降水数据偏差最小,与观测数据相关性最高,最适合伊朗现代气候变化研究。② GPCC、CRU、和UDEL均能反映伊朗降水的基本特征,但普遍会低估降水高值,PREC数据不能准确反映伊朗降水的空间分布模态,因此使用PREC数据分析伊朗降水特征时应当谨慎。③ 海拔和坡度对ME、RMSE以及R有一定影响,坡向对数据集精度影响不大。以上结论可为四套数据的订正及其在伊朗地区气候变化研究中的应用提供科学依据。     

1990-2010年云南省少数民族人口分布空间差异分析

收集整理了云南省第四、五、六次少数民族人口普查数据,创建了1990,2000,2010年GIS数据集,采用探索性空间数据分析（ ESDA）的全局和局部空间自相关分析方法,对县域全局和局部空间差异的变化趋势、特征与成因进行了初步探索。结果表明：（1）20年中,云南省少数民族人口分布具有显著的空间正相关性,但随着产业结构的调整以及就业人员的再分配,其空间相关性在逐步降低。（2）2000—2010年的10年内,云南省少数民族人口分布出现了在局部区域内显著聚集且增加的现象,主要集中在滇东南地区,而且表现出了一定的扩散效应。（3）随着云南省少数民族地区社会、经济的发展,少数民族区域人口分布空间差异有可能会进一步扩大。     

长三角地区沿海低地及其人口的时空变化分析

利用我国1∶25万DEM、人口密度格网数据库GPWv3和Land Scan,分析长三角沿海低地的空间分布及其人口的时空变化特征。研究结果表明:长三角沿海低地分布在距离海岸180 km以内,面积为67 339 km2,占长三角总面积的32.2%;超过1/3的沿海低地海拔低于4 m,其中60%分布在距海岸60 km范围内。2010年,长三角沿海低地人口占长三角总人口的45.52%,其中,2/5以上低地人口分布在海拔4 m以下区域,2/3的低地人口分布在距海岸60 km范围内。1990—2010年,长三角沿海低地人口总体呈上升趋势,并表现出人口由内陆向沿海、由农村向城市迁移的态势。     

基于遥感数据和POI数据的GDP空间化研究 ——以北京市为例

为了比较分析不同数据对格网化社会经济活动空间分布精度差异性的影响,以北京市为例,基于土地利用数据对第一产业空间建模,基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据运用熵值赋权和代用数据空间展布的方法对第二、三产业空间建模,将第一产业和第二、三产业进行格网叠加,并与辖区GDP统计数据进行误差分析。结果表明:借助土地利用数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据和POI数据的GDP空间模拟结果与真实分布格局较为一致,而使用土地利用数据和夜间灯光数据进行GDP空间化模拟的精度明显降低。因此,将反映细节信息的POI数据加入到GDP空间化研究后,能够进一步扩展GDP空间化的数据源,提高GDP空间化模拟精度。基于土地利用数据、NPP/VIIRS夜光数据和POI数据可以实现较高精度的GDP空间化模拟。     

2000—2020年中国人口数量在地形梯度上的分布与变化特征

人口在地形梯度上的分布与变化规律是人口地理学研究的基本问题之一，随着数据精度和质量的提升，基于公里网格统计单元宏观分析该问题已具可行性。论文以公里网格为统计单元，结合WorldPop数据集和SRTMGL1数据集，分析了2000—2020年间中国人口数量在地形因子(海拔、起伏度和坡度)梯度上的分布与变化特征，比较了不同人口空间化数据集、DEM数据源以及网格大小对计算结果的影响。结果表明：(1)人口数量分布呈现强烈且持续小幅增强的低地形指向性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口分布半数平衡点在2000年分别为95.6 m、50.7 m和3.01°，到2020年下降至77.0 m、46.8 m和2.88°。(2)相对土地面积分布，人口数量分布呈现范围稳定且强度持续小幅增大的低地形优势性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口主体优势分布上界分别较稳定地位于520 m、137 m和6.84°附近，人口主体优势率分别上升了0.011、0.026和0.038。(3)除DEM数据源差异对人口数量的起伏度分布和坡度分布有显著影响外，其他各项数据差异并未产生明显影响。研究可为宏观理解中国人口分布与地形的关系提供新的...     

中国PM2.5排放数据的空间模拟方法研究

采用多元线性回归分析方法,以近期某年中国31个省级PM2.5排放数据为因变量,选取省级的高速公路长度、干线公路长度、支线公路长度、人口、GDP和工业总产值6个因子为自变量构建模型,对PM2.5排放数据进行空间分布模拟,得到近期中国PM2.5排放数据公里格网分布图,然后在此基础上分析了PM2.5排放数据强度的空间分布规律。结果表明:(1)大部分省的相对误差小于30%,模拟结果精度较高,表明多元线性回归模型可以准确的模拟PM2.5排放数据的空间分布;(2)中国PM2.5排放强度区域分布差异明显,整体表现为从东部向中西部逐渐降低,同时还存在几个明显的高值和低值区域。     

柴达木盆地典型风蚀区土壤质量评价

开展土壤质量评价是有效保护土壤的关键环节,对保障生态系统稳定和区域生态安全及可持续发展至关重要。柴达木盆地是青藏高原土壤风蚀最严重的地区,风蚀导致的土壤系统的变化深刻影响着青藏高原生态安全屏障和水源涵养功能。本研究基于对柴达木盆地典型风蚀区表层土壤的理化性质分析,利用主成分分析法建立最小数据集,构建土壤质量综合指数并进行土壤质量评价。结果表明：（1）柴达木盆地土壤有机质、全氮、全磷、有效磷、容重、碳酸钙含量仅达到全国第二次土壤普查六级土壤肥力分级标准下的四级到六级水平指标评分空间分布上,有机质、全氮、有效磷、全磷、砂粒含量东高西低,速效钾、砾石含量则西高东低。（2）柴达木盆地土壤质量评价最小数据集（MDS）包括容重、有机质、全磷、速效钾、砂粒含量5个指标,基于最小数据集构建的土壤质量综合指数（MDS-SQI）具有较好的代表性和适用性。（3）盆地整体土壤质量较差,且呈现出东部土壤质量优于西部的分布规律。将研究区的土壤质量由高到低划分为Ⅰ～Ⅴ级,Ⅰ～Ⅱ级土壤样点主要分布在东部地区,且所占面积较小,中部和西部地区主要分布Ⅲ～Ⅴ级样点。（4）MDS-SQI和风蚀强度显著负相关,柴达木盆地土壤风...     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的黄淮海地区城乡常住人口格局模拟

以黄淮海传统农区为研究区,利用NPP/VIIRS夜间灯光数据、土地利用数据和人口统计资料,基于城乡人口活动状态及其空间特征,构建城乡常住人口空间化模型,模拟区域城乡常住人口分布,探究城乡人口空间格局特征。结果表明:基于NPP/VIIRS夜间灯光数据和土地利用数据构建的人口空间化模型,拟合优度为0. 80,精度检验平均误差为15. 6%,模拟精度高,适用性较好;模拟结果能够直观反映黄淮海地区人口集疏特征及县域城乡常住人口分布差异特征,真实展现局地微观尺度城乡常住人口实际分布状况;黄淮海地区城乡常住人口在空间上呈现"总体差异显著、局地内部均衡"的特征,区域尺度上城市地区集聚显著,局地尺度上县域和乡镇内部人口分布相对均衡。模拟结果可为区域城镇村空间布局优化和城乡公共服务设施配置提供参考。     

中国穆斯林人口空间分布及演变特征

基于六次全国人口普查数据资料,通过运用空间统计分析方法,对中国县级行政单元穆斯林人口的空间分布及演变特征进行分析。结果发现：（1）中国穆斯林人口密度的空间分布具有“片-点-区”的结构特征,即在穆斯林人口传统分布区形成高值片区,华北平原、云贵高原、辽河平原和东南沿海等区域形成零星分布的高值点区,在全国其他区域形成穆斯林人口密度低值区;（2）中国穆斯林人口空间分布具有一定的空间关联特征,在新疆、宁夏、青海东部、甘肃西南云贵两省交汇处及北京市等区域形成热点分布区;（3）穆斯林人口分布处于高度不均衡的状态,随着穆斯林人口向全国迁移扩散的发展,其不均衡程度趋于减弱;中国各大区之间的穆斯林人口偏移增长量经历了先增后减又迅速增长的过程,各地穆斯林人口表现出差异化发展趋势;（4）穆斯林人口分布及演变受生育水平和人口迁移状况等多种因素的综合影响,差异化的生育水平和人口迁移流动影响着穆斯林人口的空间再分布。     

基于Landsat OLI影像及NPP-VIIRS灯光数据的武汉市人口密度估算

利用人口统计数据、Landsat OLI和NPP-VIIRS夜间灯光数据,分别提取武汉市主城区及城乡结合部的不透水地表盖度,并结合人口统计数据对武汉市15 m×15 m格网的人口密度进行遥感估算。结果表明:(1)遥感估算结果与统计数据回归方程的决定系数为0.876。根据城市的不同发展程度分区域提取不透水地表盖度精度很高,且利用不透水地表盖度和人口分布的关系估算人口密度的方法可行,能够满足精度要求。(2)武汉市人口呈现出明显的沿长江两岸向外逐渐扩散的空间分布特征,主城区的人口集中分布在长江、汉江及东湖沿岸,而城乡结合部的人口主要分布在主城区边缘和各区的行政中心城镇,其余区域人口分布较为零散。(3)夜间灯光数据和道路数据的加入可以有效提高利用不透水地表估算人口密度的精度。     

中国区域SRTM DEM与ASTER GDEM误差空间分布特征

SRTM DEM和ASTER GDEM数据作为目前全球最完整的高精度地形数据,自发布以来,就一直是全球范围内应用最为广泛的DEM数据,其精度评价问题也是历来研究的焦点。但目前研究多集中在中小区域或典型地形区,且多以DEM高程数据精度分析为主,缺乏误差空间分布规律的探究。该文以中国大陆为研究区域,以GLA14点数据为参考高程,研究两类DEM的误差统计特征和空间分布特征。研究表明:SRTM DEM和ASTER GDEM在我国的精度稍优于标称精度,但整体上存在约1m的系统性误差;SRTM DEM误差在平坦区域呈菱形分布,而在地势复杂区域,误差与地形具有较强的相关性;ASTER GDEM误差呈明显的条带状分布且误差正负值间隔分布,条带方向为东北-西南方向,与SRTM DEM相比,ASTER GDEM受地形影响较小。研究结论对两类DEM的应用、融合等研究有着一定的参考价值。     

区域历史人口空间格局精细化重建:方法与实证

以清中期（1736~1820年）苏州府为例,探索历史时期人口空间分布的影响机制,构建历史人口空间分布适宜性计算方法,在2个典型时段（1776年、1820年）重建1 km×1 km空间格网下的人口数据集。研究结果表明:① 在数量上,1776年,苏州府人口总量为511.1万,其中城市人口120.1万,农村人口391.0万;1820年,总人口为590.8万,其中城市168.7万,农村422.1万;城市人口增长速率明显快于农村人口。② 空间格局上,1776~1820年,苏州府中部的吴县、长洲、元和等县人口较为集中,东北部昭文、新阳及中南部吴江、震泽等县较为稀疏,但区域间差异渐趋缩小;人口增长主要集中在城镇区域,较高等级城镇人口集聚特征更为显著。③ 通过与当地历史文献及现代人口格局进行相关性和趋势检验,总体特征、分布趋势和变化特点具有一致性。