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。     

基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析

云南沿边地区包括8个地州,共56个县,其中有25个县市与老挝、缅甸和越南直接毗邻,具有重要的地缘位置。本研究利用土地利用数据和夜间灯光数据在实现云南沿边地区GDP空间化的基础上,对GDP的空间分布格局进行深入探讨,这对缩小区域经济差异及促进地区共同发展具有一定的指导意义。采用土地利用数据对国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）数据的第一产业进行空间化拟合,采用DMSP/OLS夜间灯光数据对GDP的第二、三产业进行拟合,将第一产业和第二、三产业空间化拟合的结果相加,实现云南沿边地区1992-2013年的GDP的空间化拟合。在此基础上对云南沿边地区GDP空间分布差异进行分析。结果表明：① 土地利用数据对第一产业建模的效果较好,拟合的多期数据的相对误差均低于1.12%,采用夜间灯光数据,基于“分类回归”方法对第二、三产业拟合相对误差最大仅为6.404%,最终二者之和拟合的GDP拟合精度都较好,相对误差最大仅为4.241%;② 22期GDP数据在空间分布上均呈现正的相关性,且均为显著集聚;③ GDP空间分布局部集聚的高值-高值区域集中在开远、蒙自等县域,低值-低值地区集中在绿春、西蒙等地区;④ 云南沿边地区县域之间的经济差异在1992-1996年逐渐增强,1996年之后,经济差异波动缩小,空间关联效应呈现波动式的增强和减弱;⑤ 云南沿边地区的三维插值结果均呈现出西北至东南一线的“洼地-丘陵-平地-高峰”地势变化格局,沿边地区的东南角地区即红河州的建水、个旧和开远等县市的GDP最高,“丘陵”地势主要集中在腾冲、保山市以及最南部的景洪地区,“洼地-平地”地势主要分布在沿边地区西北角的贡山和福贡等县域、西南角的西蒙和孟连等县及中部区域的绿春和江城县等地区。     

基于夜间灯光和人口密度数据的京津冀GDP空间化对比

国内生产总值（GDP）是衡量地区经济发展水平的重要指标,GDP的空间化可以为灾害风险分析等多学科交叉研究提供基础数据。空间化代用数据的选择是社会经济统计数据空间化的关键,本文以京津冀地区作为研究区,将夜间灯光、全球人口密度（LandScan）和亚洲人口密度（AsiaPop）空间分布信息作为代用数据,将市级GDP统计数据空间展布到栅格单元,以绝对误差、相对误差和均方根误差为指标,利用县级统计数据对展布结果进行误差分析,并对比3种数据对GDP空间模拟的表达效果。结果表明：相对于夜间灯光和LandScan数据,AsiaPop模拟得到的综合误差最小;基于夜间灯光和LandScan的GDP空间展布误差格局比较接近,即存在经济较发达的市辖区GDP值被低估、市郊区县GDP被高估的误差“两极区”倾向,而基于AsiaPop的GDP空间展布误差格局与经济发展水平关系不密切。因此,利用单一代用数据很难合理地反映经济活动的空间分布,综合夜间灯光、人口密度、道路和建筑物等多源空间数据是提高GDP空间展布精度的发展趋势。     

基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS (National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性（相关系数从0.7032提高至0.8026）。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡（镇、街道）修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。     

夜间灯光遥感数据的GDP空间化处理方法

 随着夜间灯光遥感数据的应用日渐成熟和资源环境研究领域,对空间型社会经济数据的需求增加,利用相关分析和回归分析的方法,首次定量探讨夜间灯光数据与统计型的社会经济数据的空间关系。为提高模型精度,按照我国省级行政边界分区建模,分析全国县级的地区生产总值、第一产业、第二产业、第三产业分别与夜间灯光指数的空间相关关系,最终建立全国的1km GDP密度图。结果表明,全国范围的夜间灯光数据与第一产业的相关性不明显,相关系数0.554,模型拟合效果差,R²为0.306;夜间灯光数据与地区生产总值、第二产业、第三产业均有明显的对数线性关系,尤其是与第二产业和第三产业之和,相关系数为0.824,R²为0.679。利用分区模型估算,生成的GDP密度图能较完整地反映全国社会经济分布详况,以及宏观分布特征。     

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.     

基于夜间灯光数据的北部湾城市群空间扩张及驱动力研究

针对以往研究城市问题在数据真实性和空间属性上存在不足、研究内容多探索其表面特征和时空变化过程、研究方法和因子选择具有一定的局限性等弊端,本研究以北部湾城市群为例,利用夜间灯光数据提取城市建成区面积,从城市建成区面积年扩张速度、年扩张动态度、年扩张强度、扩张协调性,分析2006～2020年城市空间扩张特征;利用灰色关联模型分析城市建成区面积与八个社会经济因子之间的关系,探究引起城市扩张的驱动力。研究结果表明：(1)利用夜间灯光数据提取城市建成区面积能够弥补传统数据的不足,准确地得到空间扩张水平估计;(2)大部分城市扩张与人口增长协调不佳,省会城市南宁市、海口市始终是北部湾城市群空间扩张的中心;(3)城市扩张与八个社会经济因子联系紧密,人口密度是促进北部湾城市群空间扩张的最主要因素。     

基于夜间灯光数据的中国经济发展时空格局特征

系统掌握经济发展的时空格局特征能为制定经济发展战略提供决策支持。目前对经济发展时空格局的研究主要依靠统计数据。然而统计数据存在口径不统一、空间分辨率低等缺点,难以精准刻画经济发展的格局特征。夜间灯光数据具有易获取、覆盖范围广、与人类社会经济活动高度关联的优点,可以作为经济发展水平的代理变量。本文以DMSP/OLS（Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System）夜间灯光数据为基础,利用重心、标准差椭圆以及局部莫兰指数等空间分析工具从不同尺度、角度探究中国经济发展的时空格局特征。研究发现：① 2003-2013年,中国经济重心不断向东南方向移动,且移动距离呈逐年减少趋势,说明东部与内陆区域经济体量存在差异,但是差异水平正逐渐减小。中国经济的标准差椭圆范围不断扩大但是扁率减小,说明中国经济总量不断提升,但整体集聚度有所下降。同时椭圆的方向角不断向东偏转,与经济重心朝东南方向移动的结果吻合。② 高高聚集和低低聚集是中国经济发展最明显的2种类型。高高聚集区会辐射带动周边区域发展,这一特点在山东半岛和长江三角洲最明显,低低聚集主要分布在西部和东北欠发达地区。2003-2013年间,低低聚集范围有所减少,由连片分布变为局部聚集。本研究基于夜间灯光数据揭示了2003-2013年中国经济发展的时空格局特征,为制定宏观经济战略提供决策支持。     

人口区划及其在人口空间化中的GIS分析应用——以山东省为例

对基于土地利用/土地覆盖类型的人口空间化方法,进行人口区划的GIS分析应用是一有效技术途径。本文在全国一级区划基础上,通过数理统计分析提取二级区划各影响因子,建立二级区划指标,进而利用空间分析技术进行人口空间化的二级分区。同时以农村居民地、城镇居民地和耕地数据建立人口空间化模型,在GIS的支持下实现山东省2000年人口统计数据空间化。并通过对比基于一级人口区划和二级人口区划的人口空间化数据,选取郯城县进行结果精度检验。验证结果表明二级人口区划后的人口空间化数据在数值精度和空间精度上都有明显提高。     

基于多源数据融合的北京市人口时空动态分析

高精度、动态、空间化的人口数据是科学核算城市资源环境压力、促进人口合理调控的重要参考依据。研究首先以2012和2017年北京市常住人口统计信息为基础,融合夜间灯光、土地利用、道路网络等数据,依据用地类型、VANUI指数对街道分割成的区域进行分类和分级,并在此基础上构建人口空间化模型,制备2期100 m格网尺度的人口空间化数据。验证表明,模型误差在10%以内;与已有成果对比分析发现,人口空间化数据整体与局部精度均有提升。最后,基于该数据分析北京市人口分布的时空动态变化特征,揭示其影响因素。结果表明:① 格网单元上的人口平均数量在-2542~190之间变化,以-500~500人为主。② 2期人口空间分布均呈“内密外疏”格局,且减少人口主要聚集于城六区,2012—2017年间减少近21万人;③ 首都功能核心区减少人口最为显著,减少量占城六区减少量的62%;④ 二三环间减少人口最多,共减少近11万人,减少量占城六区减少量的52%;⑤ 与城六区接壤的城郊街道,人口呈现增加趋势,可能形成新的人口聚集区。北京市人口时空变化特征与首都功能定位、产业升级转型、人口疏解政策实施等因素密切相关,该研究可为北京市未来人口空间合理布局与人口疏解政策完善提供定量化的科学依据。     

基于夜间灯光数据估算安徽省县级尺度城镇化水平

城镇化是地区经济发展和社会进步的重要标志,研究城镇化水平对城镇科学发展和政府高效决策具有重要意义。夜间灯光数据包含了人类活动和经济社会发展等信息,弥补了指标法的不确定性和滞后性等不足,可以更加直观地反映城镇化水平,为城镇化研究提供了新的思路。现有的研究,已经有用夜间灯光数据分析宏观尺度的城镇化水平,但由于DMSP-OLS数据和NPP-VIIRS数据的时间范围均较短,且2种数据的时间尺度不连续,且空间分辨率和辐射分辨率不一致,因此目前主要集中于使用一种夜间灯光数据研究城镇化水平,且研究的时间跨度较短。此外,虽然已有研究表明,大尺度的社会经济活动与夜间光照情况有较强的相关关系,但在较小尺度下,这种相关性受地区经济发展以及灯光数据分辨率的影响较大,对估算精度有更高的要求,因此需要使用实际数据证明使用夜间灯光数据估算县级城镇化水平的合理性。本文使用DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据,估算了2006—2015年安徽省县级尺度城镇化水平,为夜间灯光数据在长时间序列的城镇化研究中提供理论支撑。首先分别计算DMSP-OLS和NPP-VIIRS平均夜间灯光指数,以NPP-VIIRS灯光指数为自变量,以DMSP-OLS灯光指数为因变量,对2012年和2013年的2种灯光指数年数据进行曲线拟合,建立2种灯光数据的对应关系,得到2006—2015年安徽省各区县的DMSP-OLS平均夜间灯光指数;然后从人口、经济、社会生活和农业机械化4个方面选取城镇化指标,使用层次分析法计算基于统计数据的城镇化水平;最后将灯光指数与基于统计数据的城镇化水平进行相关性分析和线性回归分析,讨论了安徽省各区县灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布的异同点,分析了同时使用两种灯光指数估算长时间序列城镇化水平的合理性。研究结果显示,灯光指数和基于统计数据的城镇化水平在县级尺度上具有高度相关性,相关系数为0.91（P<0.05）,线性回归的拟合优度R²=0.82。灯光指数和基于统计数据的城镇化水平的时空分布基本一致,空间上,安徽省城镇化水平整体分布不均衡,呈现出东高西低的规律;时间上,2006—2015年城镇化水平呈现逐年增长的趋势,合肥市辖区、马鞍山市辖区等发达城区的城镇化水平增长速度较快,而霍丘县、寿县等经济欠发达地区增长较缓慢。     

人口数据空间化研究进展

人口数据空间化旨在揭示人口在地理空间上的分布位置及数量信息,展现人口统计数据的地理学含义,其研究已经成为人口学、地理学、GIS领域的研究热点。人口空间数据库在各级政府部门的规划和决策、灾害评估、资源配置等方面,具有重要的应用价值和科学意义。经过近30年的发展,人口数据空间化研究水平逐渐成熟,模型丰富多样,已获得众多成果。为把握人口空间化研究的研究现状,本文首先依据研究目的、建模思想及模型原理的异同,从3个方面对人口空间化研究进行梳理：（1）格网大小（尺度）的确定;（2）3种常用建模思想及6类主要模型的对比分析;（3）提高人口空间化精度的措施及其应用背景、优点。在此基础上,依据现阶段人口数据空间化的研究内容,从格网尺度适宜性研究、高时空分辨率人口空间分布模拟、引入新型数据源及多思想多模型综合应用等方面探讨了人口数据空间化的研究方向。     

基于格网的人口和GDP数据空间化——以西安地区为例

社会经济数据空间化,是连接自然和人文要素的重要方法,受到广泛关注。以西安地区为例,结合覆盖西安地区的1km、500m、250m尺度矢量格网,采用单位面积建设用地人口数量和GDP产值进行网格赋值方法,对区域内2010年人口和GDP实现空间化,结果表明:(1)格网是实现社会经济统计数据空间化的重要方法和途径;(2)以人口和GDP为代表的不同类型统计数据在利用格网空间化过程中表现出明显差异,人口数据空间化准确性随格网尺度的减小而增加,而GDP表现相反;(3)行政边界在人口和GDP数据空间化方面作用较小,可不予考虑。     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

山东省闲置低效用地成因分析及对策建议

在中央严控建设用地总量、压减新增建设用地规模的时代背景下,挖潜盘活存量建设用地是缓解山东省土地供需矛盾,确保全省经济社会可持续发展的战略抉择。但闲置和低效成因复杂,是政府、企业、市场综合作用的结果,是历史发展阶段的产物。在深入调查研究的基础上,文章系统分析了闲置低效用地的诸多成因,深刻阐释了闲置低效用地盘活处置面临的挑战和困难,明确提出了盘活闲置低效用地的指导原则,全面构建了预防土地闲置低效的制度机制。