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61.
通过公式计算了徐州市区的各公交站点功能分,在此基础上运用ArcGIS软件将徐州市区地图进行单元划分,形成公交站区;然后将各公交站区的功能分进行属性赋值,并进行空间分析,得出徐州市区公交分布由公交便捷度大致从市中心及火车站向外扩展为四级,并且公交站点的便捷度均由站点向外呈衰减趋势,且衰减程度越来越明显,尤其是位于公交便捷度低的区域更为明显;最后将公交便捷度泰森多边形分布图与人口密度泰森多边形分布图进行叠加分析,得出目前徐州市公交便捷度与人口密度分布的匹配适应性以主城区向外围逐渐增强,一些地区的公交便捷度还不能满足人口密度分布的状况。 相似文献
62.
人口分布是人文科学的重要研究对象。如何在数据不足的情况下获得较为符合实际的人口分布数据是业界的一大难题。为了解决这个问题,本文依照人口分布的规律,以人口统计数据、高程、海岸线、城市中心、河流和行政区划为影响因子,通过距离计算、重分类、加权计算等方法,建立了加权人口密度连续分布模拟模型,并进行了改进。基于2011年的福建省县级人口统计数据,本文在ArcGIS平台上模拟了该省的人口密度空间分布,模拟结果表明：各县人口总数误差与平均人口误差在40%以下的百分比分别为89%与84%,突出了福建省在城市中心、沿海、沿江,以及平原地区的人口聚集规律;各个县级行政区域内的数据集中,相对独立;县与县之间的区分边界数据又相互联系,变化连续,符合人口分布的实际情况。该模型相比于其他的人口模型易于理解,结构简单,可应用于各省的人口密度分布模拟,能有效地解决人口数据不足的问题。 相似文献
63.
基于1985―2010年沿海城市人口密度数据,利用ArcGIS和空间统计的方法,分析了1985、1990、1995、2000、2005和2010年6个时间节点沿海城市人口密度的时空变化特征,并探讨了沿海城市人口密度变化的驱动因素。结果表明：1985年以来中国沿海城市人口密度整体上呈现不断增长的趋势,2010年沿海城市常住人口总数为2.64亿人,约占全国总人口的19.70%,平均人口密度在640人/km2左右。人口空间分布差异明显,集中表现为区域中心城市人口密度大,南通市以北地区大部分沿海城市的人口密度小于南通市以南的沿海城市。自然因素、经济因素、城市地位与功能、国家政策以及城市发展历史等是沿海城市人口密度差异的主要驱动因素,其中人口迁入已成为影响人口密度时空变化的最重要驱动力。为进一步促进沿海城市人口的合理分布,建议加强引导沿海地区人口有序流动,积极发展中小城镇,注重提高环境的承载力,促进人口、资源与环境的可持续发展。 相似文献
64.
65.
通过公式计算了徐州市区的各公交站点功能分,在此基础上运用ArcGIS软件将徐州市区地冈进行单元划分,形成公交站区;然后将各公交站区的功能分进行属性赋值,并进行空间分析,得出徐州市区公交分布南公交便捷度大致从市中心及火车站向外扩展为四级,并且公交站点的便捷度均由站点向外呈衰减趋势,且衰减程度越来越明显,尤其是位于公交便捷度低的区域更为明显;最后将公交便捷度泰森多边形分布图与人口密度泰森多边形分布图进行叠加分析．得出目前徐州市公交便捷度与人口密度分布的匹配适应性以主城区向外围逐渐增强．一些地区的公交便捷度还不能满足人口密度分布的状况。 相似文献
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67.
68.
69.
一种人口连续分布模型的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
分析了常用的表示人口分布的方法及其不足，提出了将人口统计数据空间分布化的方法，将研究区域划分为一定分辨率的格网，用距离衰减函数将人口密度估计值分配到每个格网上，每个格网上的人口是均匀分布的，随着格网分辨率的提高，就可以模拟出符合人口说细分布的人口密度空间连续分布模型，并通过实验说明该方法是可行的。 相似文献
70.
顾及城乡差异的大区域人口密度估算——以山东省为例 总被引：2，自引：1，他引：1
现有大区域人口密度估算结果大多是在千米级尺度上,仅能宏观地反映城乡人口分布的范围,无法准确地刻画城乡人口空间分布的细节特征。本文将首套30m全球地表覆盖数据(GlobeLand30)引入城乡人口密度估算中,基于实现城乡划分的GlobeLand30人造地表数据,在城镇区域运用夜间灯光强度与人口的相关性将城镇人口细划到30m尺度上来估算城镇人口密度;在乡村区域引入样方估算的方法修正乡村居民地面积以估算乡村人口密度。以山东省为试验区的研究表明,本文方法无论在城乡居民地刻画还是人口空间分布的表达上均优于参考数据,所使用的GlobeLand30的全球性也保证了该方法推广的可行性。 相似文献