一种人口连续分布模型的研究

分析了常用的表示人口分布的方法及其不足，提出了将人口统计数据空间分布化的方法，将研究区域划分为一定分辨率的格网，用距离衰减函数将人口密度估计值分配到每个格网上，每个格网上的人口是均匀分布的，随着格网分辨率的提高，就可以模拟出符合人口说细分布的人口密度空间连续分布模型，并通过实验说明该方法是可行的。     

人口密度的空间连续分布模型

分析了常用的表示人口分布的方法,并指出了其不足的地方,提出了模拟人口空间分布的必要性,同时提出了模拟人口空间分布的思路。将研究区域划分为一定分辨率的格网,用核心估计方法将人口密度估计值分配到每个格网上,每个格网上的人口是均匀分布的,随着格网分辨率的提高,就可以模拟出符合人口详细分布的人口密度空间连续分布模型,并通过实验说明该方法是可行的。     

基于GIS的重庆市人口空间分布研究

基于重庆市2006～2010年人口数据,运用GIS技术从人口密度、人口集中指数及人口集聚度3个方面对重庆市人口空间分布规律进行了分析;同时,从地理空间分析的角度出发,分析了重庆市人口空间分布与自然、经济及社会因素之间的关系。     

人口数据空间分布化模型研究

分析人口数据地理空间分布化的必要性，针对常用的表示人口分布方法的不足，提出将人口数据分布到规则格网上的数字人口模型(Digital Population Model，简称DPM)，并详细阐述了DPM建立的原理及实现的技术方法，以及目标区域格网划分的原则、方法。通过样区实验，证实该方法表示分布人口的准确性、合理性。     

基于人口GIS的北京市人口密度空间分布分析

本文利用地理信息系统技术,对北京市人口密度空间分布特征和变化趋势进行了分析,结果表明:北京市可以分成三个区:市中心区、近郊区和远郊区县。市中心区范围扩大,其人口密度显著下降,近郊区人口大量增加,城市人口分布出现明显的郊区化特点,人口的大量外迁,减小了中心城区核心部分的人口密度,增大了外缘地区的人口密度,这无疑将有利于城市功能分布和城市土地利用结构的合理化。城市化区域扩大,一个以城区为核心的多层次、组团式的合理城镇体系正在形成。     

基于GIS的城市人口空间分布模型与应用——以长春市区为例

本文主要研究城市人口空间分布模型在长春市区的应用,目的在于模拟长春市区人口的空间分布情况。本文参考前人研究的基于城镇面积的城市人口密度系数模型,同时考虑交通网对城市人口分布的影响,提出适合长春市区人口空间分布的模型,生成100m(100m网格的人口数据空间分布图。为验证该模型的准确性,将建模所得数据与人口统计数据以街道为单位进行对比,发现模拟结果与调查数据基本相符。     

武汉市人口增长与空间分布格局演变

为揭示城镇化背景下武汉市人口时序增长趋势和人口空间分布格局演变特征,本文基于1990年第四次、2000年第五次、2010年第六次全国人口普查和2014年武汉市人口普查数据,运用统计学原理和GIS空间分析方法,分析了武汉市人口增长的时空变化规律;应用人口密度空间分布的数学模型,得到武汉市人口空间分布格局的演变趋势。人口增长研究表明:1990年以后,武汉市人口数量迅速增长,总体上形成了中心聚集、外围扩散的空间发展格局。空间分布研究表明:1)武汉市的人口密度分布更加符合Clark模型,主城区Smeed模型拟合效果更好。近25年来,武汉市城镇化进程迅速,人口向主城区聚集。随着时间发展,主城区逐步呈现初级阶段的郊区化。2)武汉市主城区人口空间分布已经出现多中心化的趋势,并且已经有两个街道发育成为人口次中心。研究结果可为武汉市人口相关决策的制定和城市结构调整提供参考依据,有助于认识我国中部崛起城市的发展规律,为其他城市的发展和规划提供参考和借鉴。     

基于腾讯位置大数据平台的成都中心城区人口空间分布格局分析

长期以来,人口空间分布数据在选址分析、可达性分析、城市扩张和传染病传播预测等多个方面都起到了非常重要的作用。但传统的人口空间分布数据其数据空间尺度较大,难以表达精细化到小区或街道的人口数据;而且其数据更新速度也较慢,不能及时反映人口数据的现状。所以本文利用Python从腾讯位置大数据平台爬取了成都中心城区连续3日的晚上20:00—22:00的定位数据共计6 660 215条,根据这些数据通过线性回归方程建立了成都中心城区的人口模型,并通过标准差椭圆法、核密度分析、最近邻指数对其人口分布的空间特征进行了分析,为成都市政建设起到很好的辅助作用。     

基于GIS的人口分布图的绘制研究——以辽阳市为例

主要论述传统的人口分布专题地图方法及其不足,阐述了人口分布与土地利用之间的关系,运用人口在不同用地类型上的分配的理论,模拟人口分布,根据辽阳市的土地利用情况以及人口数字准备来绘制人口分布图。     

基于GIS的区域人口密度空间分布模拟——以张家界市永定区为例

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。本文以张家界市永定区为研究单元,对小尺度区域的人口密度空间分布模拟进行了初步研究。文章根据2005年《永定区统计年鉴》所统计的人口数据,分析了永定区各乡镇平均人口密度与土地利用类型指数及地形指数(平均高程和平均坡度)之间的相关性。基于相关性分析,以GIS软件与SPSS统计软件为工具,运用多元回归的思想建立了人口数据空间化模型,同时生成了永定区250m×250m空间分辨率的栅格人口密度图。结果表明,模型模拟的精度较高,模拟过程具有较强的可操作性,可为县域尺度人口空间分布的应用研究提供借鉴。同时,研究结果为永定区推进城市化进程,提高人口、资源和环境的科学管理提供了理论基础。     

朝鲜人口统计数据空间化模拟及影响因子分析

朝鲜人口统计数据空间化是解决朝鲜统计数据与自然要素数据融合分析的重要途径。基于朝鲜市郡级人口普查数据,将GIS空间分析技术与统计学方法相结合,分析了朝鲜人口密度与空间因子的关系,采用多元回归的方法建立了朝鲜人口密度空间化模型,在GIS平台中实现了朝鲜人口密度的空间格网化模拟,并利用地理探测器对影响朝鲜人口密度空间分布因素的决定力进行了有效探测。结果表明,多元回归模型拟合精度达到0.769,生成的栅格人口密度数据与朝鲜三级行政区人口统计数据保持一致。同时,影响该地区人口密度的因子依次为道路网密度、居民点密度、居民地指数、海拔、坡度和耕地指数。     

山东省人口密度分布模式的GIS空间分析

利用2010年山东省第六次人口普查数据,借助GIS技术,运用空间统计分析方法,对山东省17地市人口空间分布模式进行分析.采用四分位数计算方法和Moran’sⅠ和Local Moran’sⅠ指数研究方法分析可知,2010年山东省17地市人口密度的空间分布模式存在空间集聚现象,总体上以济南、淄博为中心大致划分为高密度区、较...     

一种一体化的空间数据模型

数字制图与GIS空间分析由于应用不同导致相应软件和数据不能共享,其根本原因是二者采用了不同的空间数据模型。在分析面向数字制图数据模型和面向GIS空间分析数据模型的特征基础上,提出了一种一体化的空间数据模型。该模型以面向GIS空间分析数据模型为主,面向数字制图数据模型为辅,在几何层次融合了拓扑数据模型和实体数据模型。最后,设计和开发了相应的原型系统,验证了模型的合理性和可行性。     

面向对象的空间数据模型

从面向对象的基本概念出发,着重讨论了面向对象的空间数据模型的设计方法,完整地定义了空间数据模型中可能涉及的几种抽象数据类型,并介绍了一个面向对象的建模工具——对象联系图。     

一种一体化的空间数据模型

数字制图与GIS空间分析由于应用不同导致相应软件和数据不能共享,其根本原因是二者采用了不同的空间数据模型.在分析面向数字制图数据模型和面向GIS空间分析数据模型的特征基础上,提出了一种一体化的空间数据模型.该模型以面向GIS空间分析数据模型为主,面向数字制图数据模型为辅,在几何层次融合了拓扑数据模型和实体数据模型.最后,设计和开发了相应的原型系统,验证了模型的合理性和可行性.     

城市居住人口密度估算模型的研究

本文主要讨论了在航空遥感调查获得的土地利用现状图基础上，运用ＧＩＳ技术，建立城市土地利用与人口空间数据库，进行居住人口密度估算。文中通过对国内外现有的人口估算方法的分析，建立了一种居住用地面积与人口的线性相关数学模型。该模型以人口普查获得的区或街道人口总数为标准，采用最小二乘线性回归方法，求出各种居住类型下人口密度值的最佳解。并以上海市普陀区为例，详细讨论了模型具体运用中出现的若干问题与解决方法，获得了较为满意的结果。     

高密度人口聚集区与城镇用地的空间差异研究

将人口密度为1 500人/km~2和人口规模为6万人的区域提取为我国高密度人口聚集区;再运用叠置分析、重心和标准差椭圆分析模型,对高密度人口聚集区与城镇用地的空间分布差异进行定量分析,以期为协调人口与土地资源的合理配置提供参考,为未来人口、土地和经济城市化提供决策依据。结果表明,2000～2015年全国高密度人口聚集区与城镇用地的重叠率不足30%,人口集聚于非城镇用地的现象十分普遍。从区域上来看,沿海地区的人口集聚与城镇用地拓展协调性比内陆好,南部沿海经济区城镇用地拓展与人口集聚不匹配的现象较严重;从分布方向上看,高密度人口聚集区与城镇用地分布均为南北方向分散,东西方向集中;北部城镇用地分布多于高密度人口聚集区,南部则相反,整体上二者的空间分布趋于一致。