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人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明：本文模拟整体精度达到82.32%,均优于WorldPop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。 相似文献
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《云南地理环境研究》2021,(2)
利用基础教育资源兴趣点数据和Worldpop人口数据集,使用最近邻指数法、核密度法、双变量空间自相关等方法,探讨南昌市基础教育资源与学龄人口的空间耦合关系,以期为南昌市教育资源合理布局和规划提供一定的借鉴意义。研究表明:南昌市各类教育资源和相应学龄段人口密度空间分布具有一定程度的相似性,均呈现由中心向四周降低的"中心外围"格局;教育资源在市域尺度上表现为集聚分布模式,集聚性由大到小依次是:幼儿园、中学、小学;在县区尺度上的集聚程度大体上呈现由郊区向市中心逐渐减小的趋势,与郊区相比,市中心各类教育资源空间配置均衡性较强;在公里格网尺度上,南昌市各类教育资源均与学龄人口密度呈现显著的正相关,其中,幼儿园与学龄人口的空间耦合性最好,其次是中学和小学。 相似文献
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人口在地形梯度上的分布与变化规律是人口地理学研究的基本问题之一，随着数据精度和质量的提升，基于公里网格统计单元宏观分析该问题已具可行性。论文以公里网格为统计单元，结合WorldPop数据集和SRTMGL1数据集，分析了2000—2020年间中国人口数量在地形因子(海拔、起伏度和坡度)梯度上的分布与变化特征，比较了不同人口空间化数据集、DEM数据源以及网格大小对计算结果的影响。结果表明：(1)人口数量分布呈现强烈且持续小幅增强的低地形指向性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口分布半数平衡点在2000年分别为95.6 m、50.7 m和3.01°，到2020年下降至77.0 m、46.8 m和2.88°。(2)相对土地面积分布，人口数量分布呈现范围稳定且强度持续小幅增大的低地形优势性，海拔、起伏度和坡度梯度上，人口主体优势分布上界分别较稳定地位于520 m、137 m和6.84°附近，人口主体优势率分别上升了0.011、0.026和0.038。(3)除DEM数据源差异对人口数量的起伏度分布和坡度分布有显著影响外，其他各项数据差异并未产生明显影响。研究可为宏观理解中国人口分布与地形的关系提供新的... 相似文献
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高精度的人口格网数据集在风险评价、灾害应急、生态环境保护、区域发展与规划等领域具有重要价值。输入数据精度和模型选择的不同导致其具有不同的特点与优势,因此评价代表性数据集的精度,分析数据集的适用条件意义重大。研究评估了世界人口（WorldPop）数据集和世界第四版网格化人口（GPWv4）数据集在中国西北干旱地区甘肃省、宁夏回族自治区和青海省的精度;以中国人口普查数据的最佳可用单位（乡镇行政区划）为研究单元,将WorldPop和GPWv4数据集与2020年第七次人口普查数据进行相关性分析,计算统计误差和相对误差的空间分布,定量地评价各个数据集的精度;通过目视估计定性地分析数据集的映射性能,最后讨论了数据集的误差来源。统计误差结果表明：WorldPop数据集的精度更高,其相关系数（r）、均方根误（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别达到0.76、23016、0.73和0.60,而GPWv4数据集的上述统计结果分别为0.70、22297、0.75和0.58。同时,由相对误差的空间分布可知,WorldPop数据集准确估计的区域更多。目视估计结果表明：2种人口格网... 相似文献
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基于居民点密度的人口密度空间化 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种基于居民点密度的人口密度空间化方法。以江苏省人口数据空间化为例,在采用核密度估计法得到江苏省镇(乡、街道)居民点密度后,运用基于居民点密度的人口密度空间化计算公式获得江苏省1 000m×1 000m的人口密度格网图,结果表明:江苏省人口分布的热点地区正是在建的三大都市圈(苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈),其中苏锡常都市圈的人口分布呈现各向异性,而南京和徐州都市圈的人口分布则表现为各向同性;人口密度不仅取决于居民点密度,还与平均每个居民点的人口数密切相关,居民点密度大的区域的人口密度不一定大,居民点密度小的区域的人口密度也不一定小。 相似文献
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中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析 总被引：37，自引：5，他引：32
依据2000年全国第五次人口普查数据,利用ArcGIS的空间分析功能,将人口密度图分层显示,并形成中国人口分布图系.在此基础上,建立人口重心曲线,根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级,由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图.基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明:随着人口密度增大,人口分布重心逐渐由西北向东南移动,由稀疏趋于稠密,中国人口分布多圈层集聚特征明显.人口重心曲线表明,人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的,其中在低密度中也有高密度地区分布,高密度地区也有相对稀疏的地区.基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明,中国人口密度可以适度划分为9级,据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9大类型区.统计表明,中国3/4以上的人口集中分布在不到1/5的国土面积上,半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口,研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性. 相似文献
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人口空间分布的异质性测量 总被引：1，自引：0，他引：1
基于数据异质性测量理论,提出了人口空间分布异质性测量的方法,即人口空间分布的相对异质性指数(GPD)。接着以江苏省为研究区域,采用GPD指标对江苏省2005年的人口空间分布的异质性进行了测度。结果表明:基于地级市行政单元的人口空间分布的异质性较小,而基于县级行政单元的人口空间分布的异质性较大;人口空间分布异质性大的地区主要分布在苏南地区,而异质性小的地区主要分布在江苏东北部。采用Moran散点图和Local Moran's I统计量对江苏省县级单元的人口密度分布的局域空间自相关进行分析,结果显示:人口空间分布的异质性与人口密度空间分布的聚集性特征密切相关,异质性大的地区一般出现在人口密度"低-高"或"高-低"聚集的地区,异质性小的地区一般出现在"低-低"或"高-高"聚集的地区。 相似文献
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基于乡镇尺度的中国25省区人口分布特征及影响因素 总被引：16，自引：2，他引：14
人口空间分布具有典型的尺度特征,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。乡镇（街道）是中国人口普查数据公开发布的最小行政单元,乡镇级人口密度计算及其分布特征研究能够更客观、精细地刻画中国人口分布的空间格局和态势,为促进中国人口的合理优化布局提供科学依据和决策支持。本文收集处理了2000年中国25个省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级行政边界数据,基于第五次人口普查乡镇（街道）人口统计数据,计算了乡镇级平均人口密度。采用Lorenz曲线、空间分析及样带分析的方法,分析了研究区乡镇（街道）人口分布的疏密结构、空间集聚性、纬向和经向规律。利用相关分析和逐步回归分析,分省探究了地形起伏度、水网密度、路网密度及社会经济发展水平（利用夜间灯光指数表征）等4个因素对于乡镇级人口分布的影响。研究表明：① 乡镇级平均人口密度能够有效区分出县域内部的人口密度高低差异,整体不均衡性高于基于县级平均人口密度的研究结果;② 乡镇（街道）人口分布总体规律是西北稀疏东南密集,同时,东南密中有疏,西北疏中有密;③ 乡镇（街道）人口分布的经纬向规律变异较大,既受中国三级阶梯地貌大势的影响,也受局部微地形及区域中心城市的影响,并和海岸线、交通枢纽及大江大河的分布具有一定的空间耦合性。④ 乡镇级平均人口密度与地形起伏度、水网密度、路网密度及夜间灯光指数等显著相关,省级平均相关系数分别为-0.56、0.28、0.61、0.69。⑤ 在乡镇尺度上,地形条件及区域发展水平对辽、吉、京、津、沪、冀、豫、陕、晋、鲁、皖、苏、湘、鄂、赣、浙、闽、粤、琼等省份的人口分布具有较强的决定作用。⑥ 对于藏、青、蒙、滇、黔等5省或自治区,需要引入更多的自然环境及社会因素来解释其人口分布的特殊规律。本研究扩充了中国人口地理学的研究尺度和维度,并引入了新的定量分析和空间分析方法,所构建的覆盖中国25省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级人口分布科学数据集丰富了中国人口地理学的2000年本底数据资源。 相似文献
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利用中国县域统计年鉴（乡镇卷）和中国GDP空间分布公里网格数据集等各类数据,采用因子分析、莫兰指数和GIS分组分析法,对广东省市际边界城镇发展的空间类型进行定量的实证研究。结果表明,广东省市际边界城镇空间结构由公共服务设施与旅游资源类、企业与人口集聚类、生态本底资源类、人民生活水平类以及边缘艰苦类5个主成分因子构成,不同主因子的空间关联性存在差异,其中生态本底资源类和企业与人口集聚类主因子的空间关联性最强,而边缘艰苦类主因子的空间关联性最弱。市际边界城镇的空间发展类型可以划分为高生活水平型发展强镇、产业与人口集聚型发展强镇、产业与公服配套型发展强镇、公服滞后型发展强镇、生态发展型一般镇、生态与旅游型发展一般镇、边缘山区型发展弱镇7类。自然资源禀赋与区位、社会经济发展水平和产业结构、历史基础、政府政策和文化差异为影响市际边界城镇发展空间类型的5大因素。 相似文献
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首先采用队列因素法和CA-Markov模型对区域未来人口规模和土地利用格局进行模拟预测,并结合POI地理大数据,利用多源信息融合法构建区域未来人口精细化空间分布模拟模型,以珠江三角洲城市群2030年各区县精细化的人口空间分布预测进行实证分析。结果表明：① 采用队列因素法进行珠江三角洲各区县人口规模预测的相对误差大部分在5%以下,基于CA-Markov模型土地利用模拟的Kappa系数达到0.97;② 珠江三角洲城市群精细化的人口空间分布模拟数据与实际人口数据的拟合趋势线R2达到了0.90,模拟效果优于Worldpop数据集,体现了POI地理大数据与多源信息融合在精细化人口空间分布模拟上的优势;③ 珠江三角洲未来人口呈现由中心向外围扩散和递减的空间分布格局,空间差异显著且较为稳定,70%的人口集中在广州、深圳、东莞和佛山等核心城市。 相似文献
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伊朗由于其独特的地理位置和脆弱的生态环境一直以来都是气候变化研究的热点区域,降水作为伊朗水资源的重要来源对生态环境和社会经济发展尤为重要,因此评估降水数据集的适用性是进行科学研究的基础。本文利用伊朗1988—2017年103个观测站的年降水数据（OBS）,以平均偏差（Mean Error,ME）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、相关系数（correlation coefficient,R）对Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）V2020、Climatic Research Unit（CRU）TS 4.05、Terrestrial Air Temperature and Precipitation: Monthly and Annual Time Series（UDEL）V5.01和NOAA's Precipitation Reconstruction over Land（PREC）四套全球网格降水数据集在伊朗的适用性进行评估,并进一步分析了地形对不同数据集精度的影响。研究结果显示：① GPCC降水数据偏差最小,与观测数据相关性最高,最适合伊朗现代气候变化研究。② GPCC、CRU、和UDEL均能反映伊朗降水的基本特征,但普遍会低估降水高值,PREC数据不能准确反映伊朗降水的空间分布模态,因此使用PREC数据分析伊朗降水特征时应当谨慎。③ 海拔和坡度对ME、RMSE以及R有一定影响,坡向对数据集精度影响不大。以上结论可为四套数据的订正及其在伊朗地区气候变化研究中的应用提供科学依据。 相似文献
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多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用 总被引：3，自引：2，他引：1
对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。 相似文献
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雅鲁藏布江流域不同源降水数据质量对比研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明：4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。 相似文献
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基于镇域尺度的江苏省人口分布空间格局演变 总被引：4，自引：2，他引：2
基于2000年、2010年人口普查乡镇（街道）数据,运用探索性空间数据分析、半变异函数等方法,分析江苏省人口分布的时空分异特征,并揭示其空间演化机理。结果表明：① 江苏省人口分布呈现较大的空间差异,全省层面上呈现南北人口密度高于中部的“凹”字型结构,城乡层面上呈现街道人口密度高于乡镇的“城乡二元”结构,以及沿江地区明显的“核心边缘”结构;② 研究期内江苏省人口分布的空间不均衡性和集聚性呈增强之势,长江以北镇域的人口密度大多降低而以南普遍增加,苏锡常、南京、徐州三大都市圈的人口集聚能力进一步提升,沿江地区成为全省规模最大的高密度人口连绵区;③ 空间关联作用是引起江苏省人口分布格局变化的空间机理,而政策、区位、经济与自然环境等因素是造成江苏人口格局变化的主要动力。 相似文献
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以广东省为例,采用改进两步移动搜索法测算医疗与养老设施可达性,然后采用自相关分析法、基尼系数分析医疗与养老设施的适老化及均等性,最后运用Spearman相关系数对医疗与养老设施可达性及均等性的影响因素进行分析。结果表明：1）改进两步移动搜索法更能准确反映医疗与养老设施可达性,珠三角地区老年人医疗、养老设施可达性相对较好,东、西部沿海经济区相对较差;但珠三角地区养老设施医疗可达性在四大区域中最差。2）广佛都市区、梅州市北部等地区的医疗与养老设施适老化不足,广东省医疗与养老设施可达性存在较大的不均等。3）路网密度、人口密度、人均GDP、公共财政支出与广东省医疗、养老设施可达性显著相关,平均海拔、生态环境状况指数、面积、路网密度、人口密度、人均GDP、公共财政支出与广东省老年人医疗、养老设施可达性的均等性显著相关。 相似文献
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东北三省人口分布空间格局演化及其驱动因素研究 总被引：6，自引：4，他引：2
东北地区作为全国重要老工业基地,在面临新一轮振兴机遇的形势下,人口分布的集疏变化及其驱动因素亟待细致梳理。根据中国第四、第五、第六次分县人口普查资料,运用洛伦兹曲线、人口密度相对变化率和空间自相关分析方法对东北地区1990~2010年、176个县域的人口分布空间格局演化进行深入分析,在此基础上,选取10个自然和社会经济指标,使用偏最小二乘法（PLS）对东北地区人口分布空间格局演化的影响因素进行定量分析,研究发现：①从总体分布格局变化特征来看,20 a来人口密度始终是黑龙江省<吉林省<辽宁省,且以省会城市为主的多中心“T”型人口分布空间格局越来越明显;②1990~2010年,东北地区人口密度经历了从相对分散到相对集中的变化过程,且人口密度高的地区所占土地面积小,人口密度低的地区占地面积大。人口空间分布呈现显著的正的空间自相关特征,即人口密度存在高高、低低集聚现象;③从人口密度变化类型来看,1990~2010年,共80个县域属于快速增加和缓慢增加类型,快速降低和缓慢降低类型的县域共96个,其中辽宁省县域人口密度变化“两极化”现象较为明显;④自然因素与社会经济因素同时作用于人口密度变化,但社会经济发展水平是人口密度变化的主要影响因素。 相似文献
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人口分布是在一定时间、一定地域范围人口在空间上的表现，它会受社会、经济、自然和政策等多种因素影响，甘肃省人口分布处于不平衡状态。以甘肃省86个县域及嘉峪关市共87个研究单元为对象，常住人口数据为基础，对研究区1990—2015年之间人口的分布特征、密度变化、分布结构指数、基尼系数、重心迁移等时空格局变化进行了分析。以县域为研究单元，选取12个自然和社会经济因素，利用偏最小二乘法（PLS）对影响甘肃省人口分布空间格局的因素进行分析。研究发现：（1） 近25 a来甘肃省人口空间分布差异显著，形成“东南密集西北稀疏”格局；（2） 从人口密度变化来看，相较于1990年，2015年甘肃省87个研究单元中，有67个县域属于增加类型，20个县域属于降低类型；（3） 全省人口分布的均衡性发展态势在增强；（4） 人口分布的重心逐渐向西北方向迁移；（5） 甘肃省人口分布格局的形成受自然因素与社会经济因素的同时影响，但社会经济因素影响最大。 相似文献
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广东省自改革开放以来一直是中国流入人口大省,2010 年全国第六次人口普查数据显示,广东省省外流入人口达21497787 人,占广东省总人口的20.61%,在全国省、自治区、直辖市中居第一位。本文以全国第五次、第六次人口普查数据为数据源,选取县级行政单位为分析单元,通过GIS空间分析方法,力图找出广东省流入人口的空间分布格局及时空变化特征,并结合社会经济统计数据和统计降维的技术手段,说明广东省流入人口规模与社会经济发展之间的响应关系,讨论广东省流入人口与当地产业政策调整之间的关系。研究表明:①流入人口数量增多,但分布格局总体稳定,流入人口的聚集度略有下降;②流入人口规模与经济发展关系密切,但分布格局与当地产业转移政策关系明显。 相似文献