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。     

土地荒漠化的现状及对策--写在第十六个全国"土地日"到来之际

土地荒漠化是全球性的环境灾害.20世纪60年代以来,世界范围内干旱、半干旱和亚湿润干旱地区人口迅速增长,土地开发日趋扩大,出现了人们始料未及的全球性土地荒漠化问题,涉及各大陆的100多个国家,全球1/6的人口受到危害.截至目前,全球荒漠化土地面积为3600万平方公里,几乎等于俄罗斯、加拿大、美国和我国国土面积的总和,而且正以每年5～7万平方公里的速度扩大,相当于每年吞噬一个比利时加丹麦.从受荒漠化影响的人口的分布情况来看,亚洲是世界上受荒漠化影响的人口分布最集中的地区.     

土地荒漠化的现状及对策——写在第十六个全国“土地日”到来之际

土地荒漠化是全球性的环境灾害.20世纪60年代以来,世界范围内干旱、半干旱和亚湿润干旱地区人口迅速增长,土地开发日趋扩大,出现了人们始料未及的全球性土地荒漠化问题,涉及各大陆的100多个国家,全球1/6的人口受到危害.截至目前,全球荒漠化土地面积为3600万平方公里,几乎等于俄罗斯、加拿大、美国和我国国土面积的总和,而且正以每年5～7万平方公里的速度扩大,相当于每年吞噬一个比利时加丹麦.从受荒漠化影响的人口的分布情况来看,亚洲是世界上受荒漠化影响的人口分布最集中的地区.     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

行动来源意识 环境改变生活——加拿大人地质环境治理办法管窥

加拿大位于北美洲北部,东临大西洋,西濒太平洋。国土面积998．47万平方公里,人口约3240万。16世纪,加拿大丰富的自然资源吸引了大批欧洲移民来到这里拓荒、狩猎、淘金和伐木,把希望寄托于这片土地。众多移民涌人加拿大成为这个国家新的成员,使得加拿大成为了一个英裔居民占42％,法裔居民占26％,其他欧裔居民占13％,土著居民占3％的多民族国家。他们带来了各自的文化,讲着各自的语言,在这个多民族、多宗教的高福利国家的和谐环境下过着多彩的生活。     

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。     

ARIMA模型在人口增长预测中的应用

如何准确刻画和预测人口数量对制定社会经济发展协调的人口发展计划有着决定性意义。鉴于此,利用时间序列模型中的ARIMA模型对我国的全国人口总数进行了数据模拟和预测,这对于政府制定人口政策和人口规划起到积极引导性作用,为我国政府人口发展战略规划和决策提供了一定的理论和数据基础。     

非首都功能疏解背景下北京市人口空间分布形态模拟

本文以北京市2005年和2010年公里网格人口分布数据为基础,运用CA-Markov模型模拟了北京市2015、2020、2025和2030年4期公里网格人口分布数据集;应用街道尺度的人口数据对模拟精度进行了验证;在模型可靠性良好的基础上,从产业疏解推动人口疏解的角度出发,结合北京市各街道各产业从业人口数据、产业疏解方向和中心城区人口疏解目标,确定了北京市各街道人口疏解的权重,并由此预测了2020年北京市中心城区人口疏解15%后的人口空间分布情况。研究表明： ① 2005-2010年,北京市约90%的公里网格人口密度等级为1级,集中在密云区、怀柔区、延庆区和房山区,而人口密度在10级以上的区域集中在西城区和东城区;② 在无人口疏解政策影响下,2015-2030年北京市公里网格人口分布呈现出低人口密度区域减少、中高人口密度区域增加的态势;③ 在人口疏解政策影响下,至2020年,中心城区人口分布从集中于中高密度等级转向集中于中低人口密度等级。中心城区最高人口密度等级的数值呈下降态势,并且高人口密度等级的区域占比也呈下降态势。除东城区外,其余5个中心城区的人口集中于人口密度等级为5-8级的区域。本文的研究成果可为人口管理、资源配置和政策制定提供科学参考。     

基于主成分Logistic模型的商圈吸引力因子分析

重力模型是地理学的经典模型之一,常用于解释和预测人口、货物、交通、财富等的移动现象。其中Huff模型被广泛用于预测商圈规模,但目前多数研究以商场的面积作为吸引力的度量指标,不能准确反映商场真实的吸引力,造成模型预测的误差。本文针对Huff模型常使用规模表达商圈吸引力的不足,在对购物中心吸引力进行总结的基础上,选择了深圳市5个具有代表性的大型购物中心（或商圈）进行问卷调查。利用因子分析方法识别出6个影响购物中心吸引力的因子：可达性因子、环境因子、私家车出行因子、多功能因子、商品因子和个人特征因子。基于主成分Logistic模型,分析购物中心吸引力的显著影响因素及权重。最后,通过对比不同参照系下购物中心的显著性因素,对商圈吸引力因子进行可靠性检验。本文的分析方法及结果可为Huff模型等的精细化建模提供基础。     

初探河南省耕地资源的动态变化

河南省是全国重要的农业大省和第一人口大省,是人地矛盾较为突出的省份,即将到来的人口高峰、城市化高峰和工业化高峰等使得耕地保护面临更加严峻的压力.针对全省耕地资源的现状、数量与质量动态变化及发展趋势,科学预测规划期内耕地保护面积,更好地保护耕地是一项亟待解决的问题.     

灰色马尔可夫模型在济南市耕地预测中的应用

以济南市为研究区域,分析了1996年至2010年耕地面积和人均耕地的变化态势,并运用灰色-马尔可夫预测的方法,建立划分状态的GM(1,1)模型,对研究区域的耕地面积进行了预测。研究表明:灰色-马尔可夫模型对波动较大的数据拟合较好,在预测中具有独特的优势。另外,济南市耕地面积在15年的时间中呈现出波动下降变化态势,虽在近年趋于稳定,但在快速城市化、人口增长等因素的影响下,保护形势依然严峻。     

荆江分洪区人口分布变化及其驱动机制分析

人口分布及其变化规律成为人口学和地理信息科学研究的前沿及热点问题之一。选取第四次和第五次人口普查数据及2005年统计数据,结合国家资源环境数据库公里格网人口分布数据及其他数据分析荆江分洪区这一敏感区域近15年来人口变化特征:(1)人口重心向东南向移动;(2)区内人口分布不均衡,先集中后分散,总体趋势是向乡镇政府所在地及自然条件好的地区集中;(3)县政府所在地斗湖堤镇人口分布变化最大,人口也最集中,麻豪口镇和闸口镇人口最分散,此三镇决定区内人口分布变动总体趋势。(4)土地利用尤其是城镇用地及农村居民点变化是引起区内人口分布变化的重要因素,此外自然条件、政策、经济、三峡工程等对区内人口分布变化也有一定影响。     

城市人口空间分布模拟与格局分析——以沈阳市为例

人口分布空间结构是城市空间结构的重要组成部分。为准确地模拟城市人口分布,清晰地反映城市人口分布格局,本文利用沈阳市第五次人口普查资料,采用网格计算方法空间化人口数据、地统计学的空间插值方法模拟人口分布。同时,用DEM模型方法识别城市人口分布格局,分析人口分布特征。结果是:沈阳城市内部人口分布具有较高的不均衡性和聚集性;城市人口密度分布不符合单核心圈层式范式,具有11个明显的人口分布核心;在城市中心区域,人口分布的区域化特征更为显著;人口分布主要受到相近的两个人口核心的影响。该研究同时表明中国市场经济体制背景下,城市人口分布特征具有较高的复杂性。对于城市人口分布规律及影响人口分布的动力机制,需进一步研究。     

地理时空数据模型研究及应用综述

正地理信息系统(Geographic Information System,GIS)的概念起源于60年代末、70年代初,其基本内容主要包括地理基础、标准化和数字化、多维结构等部分,可以反映出地理学中的区域综合能力、动态预测功能。自1962年加拿大学者Roger.Tomlinson建立了国际上第一个具有实用价值的加拿大地理信息系统CGIS之后,很多国家相继建立了自己的地理信息系统。同时,中国也完成了一批优秀的专用GIS系统并投入使用。     

纽约如何以有限土地打造宜居环境

正纽约市是美国最大的城市,也是美国的金融、商业、贸易与文化、娱乐中心。全市总面积为1214.4平方公里,但陆地面积仅有789.4平方公里,由布朗克斯区、布鲁克林区、曼哈顿区、皇后区、斯塔滕岛五区组成。同时,纽约也是美国人口最多的城市,近100多年来,纽约市人口增长了约400万,至2013年人口达到了840.58万。据纽约城市规划局预测,到2040年,纽约市人口将进一步增长到902.5万。     

城市改造与土地利用：浅析土地利用率与城市环境

传统土地制度的负面影响。经济体制改革以前，中国城市的土地基本上是行政划拨的，它与发达国家城市在长期市场作用下表现的问题有着根本性的不同。在中国过去的中央计划经济条件下，土地分配是通过对经济、人口的级数预测和人均用地指标来确定的，无法适应人口流动、消费模式的变化对土地需求的影响，造成土地滥用和紧缺的现象并存。当时中国城市面临的问题是土地利用效率低下，     

基于影响因子动态更新的都市圈国土-人口协同模拟

都市圈作为典型的复杂巨系统,其国土、人口、交通等要素呈现出共同演化、协同发展的特征。现有基于元胞自动机的空间模拟方法通常分别进行国土或人口模拟,忽略了国土、人口之间的协同演化,从而限制了模拟性能。本文提出一种影响因子动态更新策略用以表征国土、人口两种要素间的相互作用,拓展经典元胞自动机模型构建协同模拟算法,实现了都市圈国土与人口空间分布态势的精准模拟。本文以深莞惠都市圈为例,对提出算法进行了实验验证。实验结果表明,本文提出协同模拟算法在深莞惠都市圈的国土模拟品质因素为0.274、人口模拟平均绝对百分比误差23.55%,分别优于传统基于随机森林的元胞自动机算法0.24和29.33%;相较于传统模型,在国土模拟中本模型在对于建设用地的模拟准确度提升了约3%,在人口模拟中本模型在对人口高密度的区域模拟误差降低了约6%。本文进一步预测了深莞惠都市圈2030年国土和人口发展空间态势。研究结果可为都市圈重大基础设施选址和发展情景推演提供技术支撑。     

加拿大科学家研究表明——中国人身材比率最健康

加拿大安大略麦克马斯特大学教授领导的研究表明，使用测量人的腰臀围比率的方法，是预测一个人是否肥胖和是否面临患心脏病危险的最佳方法。这个方法比目前世界上医学界普遍使用的体重指数（体重除以身高的平方）的方法要准确3倍。加拿大科学家还指出，按照膜臀比，中国人身材的比率最健康。     

青岛人口信息系统的应用分析

青岛市人口地理信息系统是根据青岛市统计局的实际业务需要,以青岛市第5次人口普查资料为核心、并涵盖改革开放以来有关人口、工业、农业、第3产业、交通、科技、教育、旅游、外贸等宏观时序的信息资料,按5级地理区划统一存档、分析和管理,集人口与地理要素复合分析于一体,具有较强预警、预报、预测和评估功能。     

尺度对人口地图空间分异规律认知的影响

人口地图是人们认知人口分布规律的重要工具,而不同尺度的人口地图造成了读图者对于人口空间分布规律的认知差异。本文通过眼动跟踪的省、县（市）不同尺度下人口地图认知实验,选取注视点数、注视时间、正确个数等眼动参数,进行差异性显著检验,并结合热点透视图,从空间分异规律的角度进行分析。结果表明,不同尺度的人口地图对于读图者的认知影响显著,读图者对人口空间分布特征及人口数量进行认知时,县（市）级尺度人口地图提供了更丰富、直观的空间分布信息,利于读图者对于人口空间分异规律的把握,平均注视点数更小,平均注视时间更短,每道题回答正确的被试个数更多,认知效率更高。本研究揭示了尺度对人口地图的认知影响规律,为多尺度人口地图制图设计与表达提供理论实验参考。