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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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格网化人口数据能够刻画实际人口空间分布状况,是实现人口数据更好地与自然、社会、经济等要素融合分析的有效途径。本文面向精细尺度格网人口数据的需求,以中国东部人口稠密的山东省为例,基于乡镇级人口统计数据,研究了结合夜间灯光和土地利用数据的空间化方法。其中以EVI修正DMSP/OLS夜间灯光数据来增加城镇用地内部人口分布的差异性,以城乡二级分区方法避免夜间灯光数据在农村低辐射亮度区模拟人口的缺点,提高了建模精度。利用其余地区的人口统计值检验建模精度,结果有78%的行政单元的相对误差绝对值小于20%。最终在2000年首次公布的乡镇级人口统计数据的基础上,生成了山东省100 m格网人口分布数据SDpop2000。通过与精度较高的全球WorldPop人口数据产品对比可见,SDpop2000和WorldPop在10 km网格尺度上的相关性系数高达0.93;SDpop2000在鲁中部、泰安西南部、济宁南部、临沂南部、枣庄北部和鲁北沿海等地的人口分布明显比WorldPop更准确;且SDpop2000较好地刻画了山东省在鲁西、鲁北平原区的人口较鲁中南山地丘陵区、鲁北沿海和山东半岛丘陵区的人口更为稠密的人口分布趋势。本文构建的基于DMSP/OLS与土地利用的乡镇级人口数据空间化方法明显提高了空间化精度,适用于乡镇尺度的人口精细模拟。 相似文献
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人口数据空间化研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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人口空间化数据能够将人口分布更精细地反映在地理空间中,可以为科学研究和政策制定提供更加精细的数据源。本文选取多源遥感数据和兴趣点作为影响环渤海地区人口分布的自变量因子,利用随机森林模型对环渤海地区进行分区密度制图,生成该地区2010年和2020年30 m人口空间化数据,并将结果与WorldPop数据集以及其他地区30 m研究成果进行对比。结果表明：① 本文模拟结果精度整体高于WorldPop数据集10%以上;② 相较于WorldPop数据集,本文人口数据能细致地描述环渤海人口分布的空间异质性;③ 与其他地区30 m研究成果相比,模拟精度也有所提升;④ 遥感建成区数据和兴趣点是环渤海地区人口分布的最重要指示性指标;⑤ 在环渤海地区人口估计方面,社会因素与人口分布有更高的相关性,映射人口分布的主要因素因地区而异。 相似文献
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人口数据空间化表达与应用 总被引：13，自引：0，他引：13
人口数据空间化是“数字地球”的重要研究内容。本文在介绍人口空间分布研究的基础上,从人口分布影响因子、土地利用等空间数据的应用、构建间接的人口指标、人口数据空间化建模以及城市人口数据空间化五个方面,回顾了人口数据空间化研究的最新进展,并简要阐述了面插值的概念及其对人口数据空间化研究的意义。在总结前人相关研究的基础上,本文以福建省为研究区,在栅格数据模型的支持下,通过多源信息融合,从乡镇行政区划的尺度上对人口数据空间化模拟进行了尝试。 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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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。 相似文献
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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 总被引：7，自引：0，他引：7
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%。 相似文献
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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 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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精细尺度的人口分布是当前人口地理学研究的热点和难点,其在灾害评估、资源配置、智慧城市建设等方面应用广泛。城区是人口分布集中的区域,揭示该区域人口分布差异是精细尺度人口空间化研究的核心内容。本研究基于城市公共设施要素点位数据,对居住建筑斑块进行分类,以社区作为人口数据空间化转换尺度,构建各类别斑块面积与人口数量的多元回归模型,生成了宣州城区居住建筑尺度的人口空间数据,揭示了研究区人口空间分布差异。结果表明：① 该方法生成的人口空间数据精度较高,结果可信。779个居住建筑斑块中,估算人数在合理区内的斑块个数占比为35.4%,相对误差在-20%~20%范围内的斑块个数比例之和为61.2%;城东社区、思佳社区作为精度验证单元,其人数估算的相对误差绝对值低于9%;② 城市公共设施要素数据,尤其是中小学及幼儿园、菜市场及水果店,是建筑物尺度上人口分布的指示性因素,其对多层居住建筑人数的估算精度较高,但对中高层居住建筑人数的估算精度偏低。 相似文献
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基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
高精度的人口空间分布数据是开展小尺度人口活动变化规律研究的关键数据。夜间遥感影像对于反映人类社会活动具有独特的能力,因而被广泛的应用于社会经济领域的空间数据挖掘。本研究以DMSP/OLS夜间灯光数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、常住人口统计数据、土地利用数据为数据源,在县级尺度上建立逐步回归模型,构建川渝地区人口空间分布数据;并随机抽取研究区内500个乡镇,以常住人口统计数据为真实数据,对人口空间化结果进行精度检验。结果表明：① 2种夜间灯光数据与人口均有较高的相关性,相关系数均在0.76以上,NPP/VIIRS夜间灯光数据与人口的相关性要高于DMSP/OLS,且受拟合模型的影响不大。② 与人口相关性较高的土地利用类型有多种,耕地、林地对人口空间分布也有影响,在建模时不应只考虑建成区。③ 在2种夜间灯光数据分别与土地利用与土地覆被数据（Land Use/ Land Cover, LUC）结合时,使用DMSP/OLS夜间灯光数据和NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的逐步回归模型的复相关系数R2分别为0.796、0.817,模型拟合率较高,而基于NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果分辨率（500 m）相比DMSP/OLS提高了一倍（1 km）,中心城区与周边城区人口密度变化更加自然,更符合实际人口分布情况。④ 与LUC数据结合时,使用NPP/VIIRS夜间灯光数据得到的人口空间化结果精度要高于DMSP/OLS夜间灯光数据,表明NPP/VIIRS夜间灯光数据相比DMSP/OLS更适用于人口数据空间化研究。 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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从精细尺度上研究城市功能区分布与人口活动规律对于政府和相关部门合理调节城市内部资源配置、安排城市设施布局具有重要意义。以沈阳市中心城区为例,根据核密度估计原理,基于兴趣点（POI）数据探索沈阳市中心功能区分布情况,通过解读多时相百度热力图数据,探索工作日和周末城区人口时空分布规律,即从城市人口活动和城市功能设施分布2个角度解读沈阳市中心城区空间结构与组织形式。借助SPSS 20.0分析人口热度和设施分布的相关性关系,建立多元线性回归模型。主要结论如下：① 沈阳市城市活力区呈现多中心分布模式,大多位于商业中心、金融中心或者城市功能复合中心。② 工作日人口高热区空间分布较周末更为分散,面积较大,早晚波动较大。周末人口高热区主要集中在商业中心和城市复合功能区且白天存在较大波动。③ 功能区分布与人口热度显著相关,其中生活服务设施、金融设施、交通设施、住宿设施和景点设施是工作日人口热度的主要影响因子;教育设施、餐饮设施、交通设施、金融设施和公共服务设施是周末人口热度的主要影响因子。 相似文献