多尺度人口增长的空间统计分析

以全国第5、6次人口普查的数据为基准,在GIS环境下采用空间统计的方法探讨我国近10年来人口增长的空间分布特征及规律。以Ripley's K的变体函数L(d)分析获得的不同空间尺度下人口增长的集聚/离散的空间分布模式为依据,选择合理的距离尺度进行全局自相关分析和局部自相关分析。     

基于灯光数据的人口空间化

社会经济数据是研究城市发展的重要因子,而传统的社会经济数据由于与空间坐标不统一,对城市发展的空间变化难以提供有力的支持。本文利用DMSP/OLS灯光数据,基于生态控制线,通过回归运算制定深圳市2010年人口指数模型,得到深圳市2010年1 km~2人口空间化图,有利于对深圳市人口的空间分布特征进行分析,为城市的绿色发展提供依据。     

利用腾讯位置大数据进行多尺度人口空间化估算

社会感知数据的多样性,为人口估算方法的研究引入了新数据和视角。本文利用腾讯位置大数据进行多尺度人口空间化估算研究,以建设用地和住宅小区体积数据作为相关因子,将5 km格网精细化到1 km及住宅小区级尺度,通过广西壮族自治区、桂林市、临桂区3个不同尺度分析腾讯位置大数据与人口统计数据的相关关系,利用多项式回归模型分析得到3种尺度的人口空间化模型,并对模型的正确性进行验证。结果表明,省级尺度的人口估算模型验证精度R²达0.984 5,市级尺度的模型验证精度R²达0.977 0;小区精细尺度的模型验证精度R²达0.979 9,估算结果可信度高。     

基于神经网络和GIS的广西都安县人口数据空间化研究

人口数据的空间化是进行小尺度地理分析的基础,本文在分析土地利用与人口分布关系的基础上,发现耕地、居民点以及水域是影响人口分布的主要因素,在GIS中对人口及其土地利用等数据进行分析,同时,利用BP神经网络非线性模型,对广西都安县人口数据进行空间化研究.通过神经网络的模拟和数据的调整,最终生成的栅格人口分布与实际的分布保持大体一致.     

顾及参数空间平稳性的地理加权人口空间化研究

近年来,人口空间化的方法理论愈趋成熟,但对人口空间化建模中变量参数的空间平稳性处理却鲜有人关注.以土地利用数据、夜间灯光数据和人口统计数据为数据源,提出一种基于半参数地理加权回归模型(semi-parametric geographically weighted regression,S-GWR)的人口空间化方法,并利...     

顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法

现有人口空间化方法多基于行政单元构建回归模型并分配格网单元人口,但分析单元的尺度差异引发模型迁移问题。同时,格网特征建模仅考虑格网自身属性,导致格网间空间关联被人为割裂。为此,基于随机森林模型提出一种顾及格网属性分级与空间关联的人口空间化方法。该方法在格网特征建模中:（1）基于自然断点法构造建筑区类别约束的夜间灯光分级特征,并在行政单元尺度统计各等级网格占比作为训练输入,以减小模型跨尺度误差;（2）利用核密度估计刻画邻域兴趣点（point of interest, POI）对当前格网人口分布的影响及距离衰减效应;（3）基于叠置分析统计不同类型建筑区轮廓包含的各类POI数量,提升特征建模精细度。选取武汉市作为实验区域,在街道尺度与WorldPop、GPW及中国公里网格人口数据集进行对比验证方法的有效性。结果表明,该方法的平均绝对值误差仅为对比数据集的1/6~1/3。此外,还探讨了特征构成、格网大小及核密度带宽对精度的影响。     

基于珞珈一号夜间灯光数据的人口空间化研究

夜间灯光数据被越来越多地应用于人口空间化领域的研究中.珞珈一号夜间灯光数据是最新一代的夜间灯光数据,为探究其在人口空间化方向的应用价值和潜力,以珞珈一号夜间灯光数据和土地利用数据为源数据,在乡镇(街道)尺度上分区建立了渐进回归模型,进而得到北京市人口空间化结果,并与NPP/VIIR的结果进行对比.结果表明,珞珈一号夜间...     

基于建筑物的人口空间分布特征研究

综述了国内外在人口数据空间化研究方面的进展,并分析了其优缺点。在此基础上,提出了基于建筑物的人口数据空间化方法,设计了基于建筑物的人口数据空间化模型;并以重庆市主城区的第六次人口普查数据为例,得到了较细粒度的人口空间分布结果。结果表明,由于受"四山"和"两江"的影响,重庆市人口空间分布呈组团化和沿主要道路分布特征,且各组团有逐渐合并的趋势。对于城乡规划编制、城市空间政策制定、突发事件应急处理以及灾后损失评估具有重要意义。     

夜间灯光数据支持下的广州市人口空间化

了解区域人口的空间分布,能够为城市精细化管理和城市规划提供有力的支撑数据,对提高城市发展水平有重要的现实意义。为此,本文以“珞珈一号”(LJ-1 01)夜间灯光(NTL)影像为基础数据,以广州市为研究区,结合人口估算模型等方法,开展基于NTL数据的人口空间化研究。结果表明:LJ-1 01 NTL数据能够有效地应用于人口空间化研究。人口空间化后,广州市人口分布具有显著的“一主中心,多核心”的特征,各区域内部的人口分布差异可被清晰地展示与区分。本文结果对城市规划与城市管理具有一定价值的辅助支撑作用。     

基于GIS的县域人口统计数据空间化方法

以GIS技术和SPSS软件为工具,根据巴马瑶族自治县人口统计数据,分析了该县各乡镇平均人口密度与地形指数、土地利用、主要道路和河流水系等因素的相关关系。通过分析各影响因子对人口分布的影响权重,运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。结果显示,通过数据融合产生的人口密度与巴马县各乡镇的实际人口密度的相关性大于0.9,最终生成的栅格人口密度数据不但与巴马县统计型人口数据保持一致,还反映了各乡镇内部人口分布的空间变化。     

基于GIS空间分析的县域国土空间开发适宜性评价

基于三生空间开展国土空间开发适宜性评价,对于合理布局和有序开发国土空间、实现区域协调与可持续发展具有重要意义.以临泽县为例,利用GIS技术和千层饼模型,以5 m×5 m的格网大小为基本单元,开展基于三生空间的国土空间开发适宜性评价,多尺度定量揭示了临泽县国土空间开发适宜性状况.该方法可为县域单元国土空间规划方案的优...     

地理国情普查数据支持下的人口空间化方法

针对传统的人口空间化方法存在数据源多、模型复杂、忽视居住建筑类型的影响等问题,提出了一种以居住建筑作为人口分布参考的人口空间化方法。在地理国情普查数据的支持下,文章选取株洲市境内的18个乡镇为研究区。首先,将研究区内的居住建筑重分类为多层房屋、低矮房屋和废弃房屋,采用最小二乘法求算各类居住建筑的居住密度。然后,根据各乡镇人口估计值的相对误差对各乡镇各类居住建筑的居住密度进行修正。最后,运用GIS的叠加分析技术得到250m格网人口密度图。检验结果表明,人口估计值与人口统计值的线性拟合斜率为0.965,另外基于居住建筑重分类的人口空间化方法使得人口估计精度较未重分类时有了明显提高。     

顾及人造地表空间聚集性的人口空间化探索——以江苏省为例

土地利用数据承载着人口分布的重要信息,基于土地利用/土地覆盖的人口数据空间化方法最为常见,但该方法未考虑地表覆盖的空间聚集性.本文以江苏省为例,以县级为研究单元,基于2010年全球地表覆盖数据(GlobeLand 30)中的人造地表数据,构建江苏省各县人口统计数据与各县人造地表面积之间的人口空间化模型.在此基础上,选用...     

人口统计数据的空间分布化研究

分析了传统的人口空间分布密度衰减函数--指数型和Gauss型,指出了其应用的局限性;对于有两个中心以上的城市,提出了将人口统计数据空间分布化的思路和方法。     

基于GIS的陕西省人口空间分布模式

借助空间自相关分析方法分析了陕西省人口的空间分布模式和空间关联关系。结果表明,陕西省人口分布呈现显著的空间集聚现象,在整体上具有较强的正相关性。在西安市附近存在几个非常明显的"高-高"集聚;同时,延安市和安康市分别出现"低-低"集聚。陕西省人口重心从2002年的礼泉县移动至2009年的泾阳县,向东北移动约3.3 km。     

融合建筑物与POI数据的精细人口空间化研究

精细的人口分布数据能刻画出行政单元内部细节的人口空间分布信息,为城市规划、灾害评估等相关研究和应用提供有效数据支撑.利用房屋建筑及高德兴趣点(point of in?terest,POI)数据提取建模因子,结合随机森林模型获取了武汉市2015年常住人口50 m空间化数据集.结果表明,相较于WorldPop数据集结果,所...     

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。     

基于GIS的宝鸡市人口空间格局分析

搜集整理了宝鸡市2003~2012年人口统计数据,并结合GIS技术探讨了宝鸡市人口空间分布的基本规律和特征。研究结果表明,(1)宝鸡市人口密度总体较低,在空间分布上,沿渭河谷地人口密度较高,南北山区人口密度较低;(2)宝鸡市人口重心不断发生迁移,迁移速度也存在差异;(3)宝鸡市人口呈现缓慢集中趋势,集中指数较低,说明人口空间分布较分散;(4)宝鸡市人口聚集度总体较低,空间分布差异明显,渭河谷地各区县人口聚集度高于南北山区。     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法。实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择。