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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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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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以南京都市圈、苏锡常都市圈和徐州都市圈为例,从城市与区县两个尺度,研究住房价格、城市发展质量及其耦合协调度的空间格局及区域差异。结果表明:(1)3个都市圈的耦合协调度与区域差异均呈现城市尺度大于区县尺度的特征。(2)住房价格与城市发展质量空间分布格局具有相对一致性,“组团式”格局明显,南京都市圈的区域差异均最大。(3)3个都市圈耦合协调度水平整体不高,处于中级及以下协调水平,且分布呈空间依赖性;住房价格与城市系统及其经济、社会、文化、生态4个子系统发展质量的耦合协调度由大到小依次为苏锡常都市圈、南京都市圈、徐州都市圈,且耦合协调度区域差异既表现出共振性又表现出尺度敏感性。(4)根据协调状态及主导低耦合失调的原因,将城市划分为6种类型,区县划分为8种类型。 相似文献
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基于区域密度函数的区域空间结构与增长模式研究——以京津冀都市圈为例 总被引：4，自引：0，他引：4
区域密度函数是分析区域空间结构及其变动趋势的有效工具,但其在实证研究中的应用尚比较少见.现有研究大多使用单中心密度函数,研究局限于单中心城市区域.探讨了适用于多中心城市区域的区域密度函数的形式,并进一步将其应用于对京津冀都市圈空间结构特征及区域增长模式的分析.使用探索性空间数据分析方法分析区域人口密度分布发现,京津冀都市圈具有多中心空间结构特征.分别应用单中心和多中心区域密度函数分析京津冀都市圈空间结构与增长模式,单中心密度函数的分析显示京津冀都市圈的主要中心城市尚处于向心集聚的发展阶段,而多中心密度函数的分析则显示京津冀都市圈呈现集聚与扩散并存的空间发展趋势,并且不同层次的中心城市表现出三种不同的增长模式,分别为去中心化扩散、中心增长型扩散和向心集聚.由于多中心区域密度函数综合考虑多个中心对区域人口密度分布的影响,因此能更准确地反映京津冀都市圈人口密度分布的变化趋势. 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
6.
GIS支持下的道路对县域人口分布的影响——以沛县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
以2004年江苏省沛县村级人口数据为基础,采用GIS空间分析的方法综合研究了道路对人口分布的影响。首先,运用泰森多边形做边界替代,计算出各行政村的人口密度,经过探索性数据分析,选取最优模型——指数模型对人口密度进行普通克里格插值,结果表明沛县人口密度的高值区域呈现为东北——西南的带状分布,其形状表现为块状集聚,带状延伸的特点。然后,建立道路1 000 m以内的缓冲区,基于运用缓冲区人口模拟函数得出缓冲区内的人口密度,运用GCAWI法,对人口数据进行格网化处理,得到道路人口密度图,结果显示沛县大部分人口集聚在距道路0～300 m的缓冲区范围内。通过对两种方法的对比,发现GCAWI法得出的结果更符合人口分布的实际情况。 相似文献
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京津冀都市圈人口集聚与扩散及其影响因素——基于区域密度函数的实证研究 总被引：17，自引：0，他引：17
人口集聚与扩散是诠释区域形态和空间结构的重要方面,对其研究有助于理解区域空间结构特征及演变趋势。本研究使用区域密度函数考察京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征、趋势及模式,并在其基础上建立计量模型,分析人口集聚与扩散的影响因素。多中心区域密度函数的估计结果显示,京津冀都市圈空间发展正逐步由20世纪80年代的少数核心城市主导的向心集聚阶段,向90年代的多中心集聚与核心城市腹地扩散并存的阶段转变。而且,不同层次的中心城市表现出不同的人口集聚与扩散模式,即去中心化扩散、中心增长型扩散和向心集聚。多中心区域密度函数综合考虑多个中心城市对区域人口密度分布的影响,可以更准确地反映京津冀都市圈人口集聚与扩散的特征及变化趋势。同时,本研究建立动态VPM(Varying Parameter Model)模型,考察区域中心城市的社会经济属性对人口集聚与扩散的影响。其结果显示,区域中心城市人口集聚与扩散主要受城市规模、经济发展及结构调整以及对外交通条件等因素的影响。 相似文献
8.
江苏省人口空间格局演化特征 总被引：7，自引：3，他引：4
以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。 相似文献
9.
江苏省城市网络空间结构演化特征与驱动机制 总被引：1，自引：0，他引：1
以江苏省13个地级市为例,运用修正引力模型测度2000~2012年各城市间联系强度,通过社会网络分析方法(SNA)对江苏省城市网络空间结构演化特征及驱动机制进行了探讨。结果表明:2000~2012年江苏城市网络整体密度以上升趋势为主,但网络联系还处于弱联结状态;南京的点出度最大,而苏州的点入度最大,城市空间联系不均衡性较显著,网络结构表现分层现象;城市网络空间结构存在4个城市子群,第1子群(苏锡常都市圈)及第2子群(南京都市圈)的密度系数较大,空间网络联系最为紧密;要素流动、区位差异及交通创新综合作用驱动2000年~2012年江苏省城市网络空间结构发生演化。 相似文献
10.
基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化 总被引：93，自引：6，他引：87
根据2000年第5次全国人口普查数据分析,西藏、青海2省区各市县平均人口密度与海拔高度、土地利用、主要道路有较强的相关关系,河流水系对居民点分布的影响较为明显,而居民点是人口分布的重要指示因子。以GIS软件为工具,通过较为客观的方式赋予各影响因子人口分布影响权重,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各市县实际人口密度的相关系数大于0.80,与试验区各乡镇的实际人口密度的相关系数大于0.75。最终生成的栅格人口密度数据既与各市县统计型人口数据保持一致,又反映了各市县内部人口分布的空间变化。 相似文献
11.
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
12.
以广州市为例,基于NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI（Points of Interest）等自然地理和社会经济因素,构建了人口空间化指标体系,采用主成分赋权法确定人口分布权重,利用GIS技术对人口统计数据进行了空间化处理。结果显示：综合考虑了自然地理和社会经济因素的人口空间化结果与真实的人口空间格局相吻合,空间分辨率为30 m,且相对误差绝对值＜25%的乡镇有62个,所占比例为36.47%;而不加POI数据得到的人口空间化结果,相对绝对值＜25%的乡镇有33个,所占比例约为20%,精度明显降低。结果表明：1）综合考虑NPP/VIIRS夜间灯光、土地利用、POI等自然地理和社会经济因素,有助于实现精度较高的人口空间化结果;2）将能够反映微观细节信息的POI数据引入人口空间化研究,扩展了人口空间化的数据源,并且可以提高人口空间化结果的精度。 相似文献
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基于居住空间属性的人口数据空间化方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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,在灾害评估、资源配置、智慧城市建设等方面应用广泛。居住建筑物尺度作为精细尺度的重要内容,其人口数据空间化日益引起学术界的关注。本文以居住建筑斑块面积、斑块内建筑面积比重、建筑物层数、公摊率等居住空间属性为人口分布数量的指示因子,以居住建筑的轮廓斑块为人口分布位置的指示因子,利用街道界线和街道常住人口数据为控制单元,建立线性模型,获得了2015年宣城市宣州区6个街道的居住建筑物尺度的人口分布矢量数据,刻画了城市市区人口空间分布的细节信息。结果表明：①以居住空间属性作为人口空间分布的指示因子,获取的人口空间数据精度高,结果可信。29个社区(村)估算人数的相对误差绝对值的平均值低于7%,其中25个社区(村)的相对误差绝对值低于10%。在1102个居住建筑斑块中,估算人数在合理区内的斑块个数占比高于74%,轻微低估区(-10%, 0)和轻微高估区(0, 10%)的斑块总数占比高于9%;②由斑块面积和建筑物层数共同表征的建筑物体积,是建筑物尺度上影响人口空间分布的关键因素;斑块内建筑面积比重属性能进一步提高模型精度;公摊率属性具有“降高升低”作用,但将估算人数调节到合理区的“能力”较弱。 相似文献
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探索西部欠发达城市人口空间格局及其演变特征，与东部发达城市人口分布形成对照，有利于认识城市人口分布规律，引导城市人口有序疏解。以西部欠发达城市兰州为例，对其乡镇街道尺度的常住人口数据进行空间化处理，在此基础上借鉴标准差椭圆分析思路，提出变形椭圆圈层法，并结合GIS空间分析和人口密度模型拟合等方法，多角度揭示2000-2010年兰州市人口空间分布格局及其演变特征。研究发现：兰州市人口分布呈现“带状集聚”特征和“圈层-分异”结构，形成“中心区和近郊区人口缓慢增长，外围区人口快速增长，远郊区人口明显减少”的格局；兰州市人口重心在10年间向东偏北方向移动，人口空间呈“西北-东南”分布格局，总体上表现出集聚态势，且10年间集聚态势有所强化；Smeed模型是刻画兰州市人口分布的最佳单中心模型，10年间人口分布的单中心趋势增强，人口多中心结构尚不成熟。 相似文献
15.
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
16.
长沙市基础教育资源空间可达性和供需匹配度评价 总被引：2，自引：0，他引：2
以长沙市为例,基于POI、夜间灯光、土地利用、路网、DEM等影响人口空间分布的变量因子,构建随机森林模型将2018年乡镇人口分解到100 m格网中,然后利用成本加权距离法分析基础教育资源的空间可达性,最后利用改进潜能模型计算基础教育资源的供需匹配度。结果表明：1）在村级（社区）尺度,人口空间化结果与统计数据的线性拟合R2达到0.73,优于WorldPop数据集;长沙市人口分布整体呈现“一主两副多点”的空间格局,能细致地刻画分布特征。2）长沙市基础教育资源空间可达性整体较好,分别有97.72%、96.20%和89.46%的居民能在30 min内到达最近的小学、初中和高中;城乡差异明显,设施密集、交通发达区域的基础教育资源可达性较好;可达性较差的村（社区）集中分布在辖区面积大、多林地山区的县（市）。3）长沙市主城区和浏阳、宁乡城区基础教育资源多处于供需均衡状态,但仍有部分区域的资源配置有待加强;镇区基础教育资源供需匹配度处于偏高状态,乡村地区基础教育资源在其服务半径内多处于匹配度高值状态,强度以设施点为中心向外逐渐降低,需要加强校车配置和接收寄宿学生的能力,以扩大生源范围。 相似文献
17.
人口密度的空间降尺度分析与模拟——以贵州猫跳河流域为例 总被引：3，自引：0，他引：3
人口调查统计以行政区划为基本单元,数据精度不能满足较高分辨率的空间结构分析,也难以在地理综合研究中与自然地理要素数据相匹配.因此,人口密度空间化成为地理学的重要研究方向之一.本文基于贵州省猫跳河流域的乡镇人口数据,采用GIS空间分析技术与统计学方法,分析了人口密度与空间因子的关系;并采用多元回归的方法建立了人口密度数据... 相似文献
18.
空间信息分析技术 总被引：31，自引：5，他引：26
在GIS技术日趋成熟和空间数据极大丰富的今天,通过分析空间数据探索空间过程机理正变得日益迫切。空间信息分析技术至少包括以下六个主要方面:(1)空间数据获取和预处理;(2)属性数据空间化和空间尺度转换;(3)空间信息探索分析;(4)地统计;(5)格数据分析;(6)复杂信息反演和预报。本文提出了解决具体应用问题一般的空间数据分析计算、结果解释和反馈程序。认为空间过程的一般共性和作为共同的研究对象,各种不同的方法技术最终可能导致空间数学(spatialmathematics)的产生,同时发展鲁棒的空间分析软件包对于普及空间数学是必要的。 相似文献
19.
Kevin Chapuis Patrick Taillandier Misslin Renaud Alexis Drogoul 《International journal of geographical information science》2018,32(6):1194-1210
Agent-based models tend to integrate more and more data that can deeply impact their outcomes. Among these data, the ones that deal with agent attributes and localization are particularly important, but are very difficult to collect. In order to tackle this issue, we propose a complete generic toolkit called Gen* dedicated to generating spatially explicit synthetic populations from global (census and GIS) data. This article focuses on the localization methods provided by Gen* that are based on regression, geometrical constraints and spatial distributions. The toolkit is applied for a case study concerning the generation of the population of Rouen (France) and shows the capabilities of Gen* regarding population spatialization. 相似文献
20.
Hedia Chakroun Goze B. Benie Norman T. O'Neill Jacques Desilets 《International journal of geographical information science》2013,27(4):319-336
Data layers that represent geographical constraints in a multidimensional GIS model must be appropriately weighted to effectively account for the diversity as well as the functional and spatial interrelationships between the constraints. This paper presents a spatial analysis weighting algorithm (SAWA) using Voronoi diagrams. The basic functions of the SAWA are defined so that the spatialization of weights is done according to two approaches: a global spatialization method based on the statistical distribution of the original data and a contextual approach where neighbourhood defined by Voronoi diagrams is integrated into the weighting functions. Different simulations on artificial and real maps applied to the problem of shortest path optimisation are analysed. The results show that the effective integration of the spatial dimension in a weighting process is not only possible but also improves the optimisation of shortest paths. Research is continuing to improve the contextual phase of the algorithm. 相似文献