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利用北京市第六次人口普查数据,在对人口统计数据进行空间化处理的基础上,分析了城市人口密度分布的统计特征及其空间自相关性,充分证明了北京市人口密度分布具有非常强烈的空间自相关性,并已经凸显出城市人口密度多核心分布模型的特征;在对人口统计数据进行格网化处理的基础上,分析了6种不同尺度下北京市人口密度空间分布的统计学特性和空间自相关性,证明了北京市人口密度的空间分布具有尺度特性;本文进一步对尺度特性影响下的人口密度空间分布特性空间自相关性进行了对比研究,从而揭示出空间自相关性与尺度变化间的规律。 相似文献
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城市人口空间分布模拟与格局分析——以沈阳市为例 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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非首都功能疏解背景下北京市人口空间分布形态模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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人口在空间上的实际分布是人口地理学研究的基础和热点问题。目前全球不同尺度的人口空间化数据产品因生产方法、数据源等有较大差异,空间化产品的一致性存在较大差异,尤其是共性需求集中的1 km数据产品。本文以京津冀地区为研究区,基于2000年乡镇尺度的人口普查数据和可开放获得的手机定位数据,利用光影投射法计算人口分布权重,结合面积权重法和指数平滑法得到京津冀地区1 km分辨率的人口空间化结果PJ2000。该产品较好地反映了京津冀人口实际分布细节特征。经精度评定,PJ2000人口空间化的总体精度为90%,人口空间化相对误差小于0.5的乡镇（街道）数约占87%,PJ2000与2000年乡镇街道人口统计数据pop2000的相关系数r高达0.95。结果证明,结合乡镇尺度人口统计数据和手机定位数据等多源数据所构建的人口空间化模型,所获1 km分辨率人口密度数据集精度得到显著提高。 相似文献
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孙小芳 《地球信息科学学报》2020,22(11):2256-2266
基于福建省福州市鼓楼区街道社区人口统计数据、夜光遥感影像、Landsat8影像,融合核密度与回归方程,绘制30 m栅格空间分辨率的人口密度图并进行空间自相关分析。方法:① 采用核密度方法对69个社区人口计算生成人口密度分布图。建立786个居民小区点的人口密度与夜光遥感的常规QQ分位图,检测出人口密度存在较大的误差区域:五凤街道和洪山镇。② 建立人口密度与夜光遥感、Landsat8线性分解的不可渗透表面影像之间的二元二次回归方程,修正两个区域的人口密度误差。③ 采用高/低聚类分析、热点分析、聚类和异常值分析,得到鼓楼区人口高聚类属性,显示了鼓楼区最大商业圈区域与人口密度最大居民点区域,展示了人口聚类的空间局部差异性格局。结果:① 研究中所采用的人口空间化技术融合了2种空间化方法:核密度与回归方程。生成30 m栅格空间分辨率的人口密度图。② 鼓楼区人口密度均值分为3种类型:11 000、25 000和50 000人/ km2,人口密度分布近似正态分布。③ 当鼓楼区人口密度均值大于33 000人/ km2,不可渗透表面灰度值与人口密度相关性更强。反之,夜光亮度值与人口密度相关性更强。 相似文献
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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. 相似文献
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基于多源信息的人口分布格网化方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
格网化人口分布数据比行政单元人口密度数据更易直观表达人口的真实分布状况。本文面向人口格网化管理的区域发展需求,以延安市为研究对象,基于增强居民地空间分布及其内部结构信息的理念,利用乡镇界线和乡镇级人口统计数据为输入控制单元,以土地利用数据、居民点信息、DEM、夜晚灯光数据等多源信息为指示因子,采用多元回归建模方法获得了延安市2010年100 m格网人口分布数据。结果表明,本文采用的人口格网化建模方法最终模型选用变量数少,决定系数（R2）达到0.872。最终模型在用于验证的24个乡镇中,有18个乡镇的估计人口数与统计值误差绝对值小于10%。分析认为,该建模策略结果可信,多源的人口分布指示信息在人口格网化方法上明显优于单独的土地利用数据方法。本文获得的100 m格网延安市人口数据格网化结果,显著增强了人口空间分布的细节信息,对于县市一级的人口数据格网化具有借鉴意义。 相似文献
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基于土地利用类型的村级人口空间分布模拟——以湖北鹤峰县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在人口分布及其相关研究中,常常会遇到小尺度人口数据部分缺失的问题。本文以湖北省鹤峰县为例,在分析土地利用与人口分布关系的基础上,从全局与局部、线性回归与非线性回归考虑,基于土地利用类型,分别利用地理加权回归(GWR)方法、格网方法、BP神经网络方法对缺失数据的行政村人口数据进行模拟,并进行了多角度精度对比验证。研究结果表明:(1)各种土地利用类型中,耕地、林地、城镇村及工矿用地、交通用地是影响研究区村级人口分布的主要因素;(2)30个调查村中,3种方法模拟的人口总数误差小于3%,通过每个村的模拟值与实际值相比,BP神经网络方法能更好地模拟研究区村级人口的分布,格网方法次之,GWR方法最差;(3)研究区各村人口分布呈现较高的空间正相关性,各乡镇的人口密度在空间上并不独立,而是呈现紧密的集聚特征。 相似文献
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集成土地利用数据和夜间灯光数据优化人口空间化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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历史地理数据的GIS应用处理——以清时期的陕西为例 总被引：6，自引：1，他引：5
基于GIS数据处理技术,对清时期陕西省内的县级政区境界做出数字化建库,并链接历史文献中的县级人口、耕地等专题数据,进行了人口分布与人口密度、耕地分布与垦殖密度等方面的数据分析和制图。 相似文献
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西藏一江两河地区人口分布与地形要素关系分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地形条件是影响区域人口分布的最基本的因素之一,本文基于1 km×1 km人口空间分布公里网格数据定量分析一江两河地区人口分布基本特征及其与高程、坡度、坡向、地形起伏度等地形要素之间的关系,有助于揭示西藏高原人口分布现状的本质、理解人口空间分布结构特征,对于今后宜居地选址、改善农牧民人居环境、制定区域经济发展政策,促进区域内人口、资源与环境可持续发展具有重要意义。研究结果表明：① 一江两河地区90%的区域人口密度不足10人/km2,80%的人口分布在不足5%的土地上,人口分布比较集中。当前一江两河地区有2个主要的人口集中区,分别是拉萨市城关区和日喀则地区日喀则市,拉萨市城关区尤其显著。② 一江两河地区人口沿河分布,80.46%的人口居住在距离河流10 km以内区域,人口总数、人口密度与距河流距离呈明显的指数关系,距离河流2 km以内的区域人口密度高于50人/km2;③ 近99%的人口分布在海拔4500 m以下,当高程超过3800 m时,人口密度随海拔升高呈下降趋势;④ 近70%的人口分布在坡度小于15°的区域,而且随着坡度越大,人口密度越小,人口分布受坡向的影响不明显;⑤ 地形起伏度对人口分布的影响显著,近85%的人口分布在地形起伏度小于800 m的区域,人口密度与地形起伏度之间为倒指数关系。 相似文献
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Relief degree of land surface and population distribution of mountainous areas in China 总被引：3，自引：2，他引：1
Evaluation on the population pressure in the mountainous areas is a necessary condition for the protection and good governance. The evaluation depends on accurate population density assessment. Traditional methods used to calculate population density often adopt the administrative region as a scale for statistical analysis. These methods did not consider the effects of the relief degree of land surface(RDLS) on the population distribution. Therefore they cannot accurately reflect the degree of population aggregation, especially in mountainous areas. To explore this issue further, we took the mountainous areas of China as the research area. China has A total area of 666 km2 can be classified as mountainous area,accounting for 69.4% of the country’s total landmass. The data used in this research included the digital elevation model(DEM) of China at a scale of 1:1,000,000, National population density raster data, the DEM and the national population density raster data. First, we determined the relief degree of land surface(RDLS). Next, we conducted a correlation analysis between the population distribution and the RDLS using the Statistical Package for Social Science(SPSS). Based on the correlation analysis results and population distribution, this new method was used to revise the provincial population density of themountainous areas. The revised results were used to determine the population pressure of different mountainous areas. Overall, the following results were obtained:(1) The RDLS was low in most mountainous areas(with a value between 0 and 3.5) and exhibited a spatial pattern that followed the physiognomy of China;(2) The relationship between the RDLS and population density were logarithmic, with an R2 value up to 0.798(p<0.05), and the correlation decreased from east to west;(3) The difference between the revised population density(RPD) and the traditional population density(PD) was larger in the southeastern region of China than in the northwestern region;(4) In addition, compared with traditional results, the revised result indicated that the population pressure was larger. Based on these results, the following conclusions were made:(1) the revised method for estimating population density that incorporates the RDLS is reasonable and practical,(2) the potential population pressure in the southeastern mountainous areas is substantial,(3) the characteristics of the terrain in the high mountainous areas are important for the scattered distribution of the population, and(4) the population distribution of mountainous areas in China should be guided by local conditions, such as social, economic, and topographic conditions. 相似文献
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基于边界替代的人口数据空间化方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
首先将山东省各县市按级别分类,利用回归方法得到不同级别县市的城镇居住密度与农村居住密度,然后根据乡镇驻地位置,构造Voronoi图来替代乡镇边界。在此基础上利用各乡镇人口数据与居民点数据计算得到各 Voronoi图形的居住密度,并将该密度赋予每个图形的发生点(即乡镇驻地位置),而后利用反距离插值算法,并结合窗口移动平均处理,得到全省的居住密度分布图。使用居住密度分布图和居民点分布数据,计算人口分布数据。并根据每个县市的图上汇总人口和统计人口,计算得到各县市的调整系数,使用该系数对每个栅格的人口数进行调整,保证了各县市总人口不会出现误差。最终得到山东省1km×1km栅格的人口分布数据。最后选取某些样本县, 在样本县内对比每个乡镇图上的人口与实际统计人口,结果表明该人口分布数据有较高的精度。 相似文献
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研究县域主导功能类型并分析空间结构模式对区域全面、协调、可持续发展的引导和规划调控具有重要意义。本文以广东省为例,利用K-means聚类分析对其124个县域单位主导功能区类型进行划分;基于腾讯位置大数据,利用位序—规模法则构建空间结构指数,并结合遥感数据对不同主导功能县域的空间结构模式进行识别和分析。研究表明：① 利用统计、遥感、社交媒体以及夜间灯光等多源数据和K-means聚类方法进行县域主导功能区分类,分类结果能客观反映区域特征,广东省县域主导功能可分为生态主导型、农业主导型、工业主导型、中心服务型和均衡发展型5类;② 基于腾讯位置大数据的位序—规模法则方法能够突破城市尺度,结合遥感数据定量分析,可用于中观县域尺度的空间结构模式识别研究;③ 农业主导型和生态主导型县域空间结构指数均值都大于1,呈单中心空间结构特征趋势;工业主导型县域空间结构指数均值小于1,呈多中心空间结构特征趋势;均衡发展型县域空间结构指数均值接近1,不同地区均衡发展型县域所呈现的空间结构特征存在差异;④ 不同主导功能县域之间的空间结构模式差异明显,生态主导型县域多呈单中心极核式,农业主导型县域多呈单中心极核+散点式,均衡发展型县域多种模式并存特征明显,而工业主导型县域呈多中心网络分布模式。 相似文献
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栅格数据模型是地理信息科学领域的主要数据模型,成本距离分析是其重要的应用方向之一。但当栅格数据量较大时,传统的Dijkstra求解效率较低,因此本文提出了一种用改进蚁群算法来求解栅格成本距离的方法。首先,构建了适合人工智能算法的栅格数据模型及编码方法;然后,在此基础上初始化蚁群,采用状态概率选择机制计算相邻栅格单元之间距离成本,以及距离成本路径方向选择,同时利用改进的信息素更新机制加强蚁群之间信息交流,加快算法收敛速度;最后,引入了遗传算法的选择、交叉和变异等算子优化生产的成本距离的解,增加解的全局性。本文以北极地区的海冰密集度栅格数据为基础,求解北极地区适合航行路线的成本距离。实验表明,结合了蚁群算法和遗传算法优势的改进蚁群算法,能够快速有效地求解出基于栅格数据的成本距离。 相似文献
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ArcGIS环境下DEM的坡长计算与误差分析 总被引：2，自引：0，他引：2
坡长是水土保持、土壤侵蚀和环境评价等研究中的基本因子。在GIS环境下,坡长的提取是基于格网DEM进行的,其结果受到DEM精度、DEM结构、流向提取算法和栅格距离计算方式的影响。在确定分辨率和精度的DEM下,坡长计算误差主要来自流向提取算法和栅格距离计算方式。本文对这两种DEM坡长计算误差源进行了详细的分析,指出集成到ArcGIS软件中的坡长计算模型D8存在较大缺陷,尽管栅格距离计算方式对坡长影响最大误差为8.9%,并可通过统计方式实现整体坡长的修正,但D8算法的单流向特性使得水流方向变得确定和不连续,进而导致坡面单元坡长产生较大误差,因此,利用D8算法进行数值模拟计算需要考虑其精度问题。同时应提高坡长计算的准确性,需要发展更为完善的流向计算方法和坡长计算模型。 相似文献
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生态环境遥感分类数据矢量化方法与应用 总被引：4，自引：2，他引：2
遥感分类数据矢量化建库是生态环境遥感制图及其应用分析过程中主要的处理内容和基础工作。以福建省海岸带生态环境遥感分类数据为例 ,在分析遥感图像处理系统对遥感分类和专题信息提取后处理中矢量化能力不足和结果存在严重缺陷的基础上 ,综合应用遥感和地理信息基础软件平台 ,提供的系列数据管理、分析和数据转换功能模块 ,开展基于生态环境遥感影像分类数据的矢量化建库技术探讨 ,提出一个生态环境遥感分类数据矢量化建库的通用技术方法和流程 ,并对矢量化结果做了一个简要的评价和分析 ,以满足大面积生态环境遥感调查、分析和制图的实际需要。 相似文献
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古遗址作为古人生产、生活的重要场所和文化遗存,客观反映了在长期的人地关系相互作用下的地理空间特征及其分异情况,但是由于史前人类生产力水平低下,在聚落迁移或对周边资源探索中更多地考虑自然环境因素,这种行为符合“最优路径”的思想。本文旨在基于考古调查和基础地理数据,模拟构建古人在聚落选择上的迁移最优路径,探讨古人行为模式,重点研究成本数据确定和成本栅格数据的集成方法及最优路径应用分析。以长江中游新石器晚期的大溪文化、屈家岭文化、石家河文化为连续研究文化期,对其中1200多处遗址的基础地理数据和考古数据进行分析;选取高程、坡度/坡向、地形起伏度、距水系距离等自变量,基于二分类逻辑回归模型,构建研究区史前聚落遗址分布模型。为分析聚落群的时空演变,首先基于期望最大化方法（EM算法）和Voronoi方法对聚落遗址数据进行聚类划分聚落群的中心点的确定,选取分布模型中的自然因子系数作为权重计算成本栅格数据,进而模拟聚落遗址按时序迁移的最优路径。研究结果符合古人类在迁移过程中多考虑以最低成本从山谷、丘陵中穿行的基本规律。并对比已探明的聚落遗址信息,验证模拟的最优路径具有一定的合理性。本文提出的方法,避免了人为选择权重生成成本栅格所带来的仅依靠主观因素的局限,提高了考古研究的科学性,其研究方法和结论对于探究史前聚落遗址时空演变规律和人地关系有一定的参考价值。 相似文献