基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟
发布时间：2021-10-15 00:52
海岸带人口聚集、经济增长迅速、生态环境脆弱,容易受到自然灾害的影响,细致的人口空间分布信息对解决海岸带地区资源配置、灾害风险管理等有重要意义。本文以中国沿海城市为研究区,基于NPP-VIIRS和NDVI数据构建人居指数HSI,并加入居住地面积比例系数反映人口内部差异,利用样本动态分区及建模方法,得到2015年中国海岸带1000 m格网人口分布数据（POP）,并将其与已公布的相同年份的中国公里格网人口数据（TPOP）和100 m全球人口数据（WorldPOP）进行对比分析。研究表明,3种数据均能反映中国海岸带地区人口的宏观分布特征,但是对于人口分布城乡差异特征以及城市内部人口分布细节特征的刻画,则是以POP数据最为理想。由县域统计值和POP数据可知,主要受沿海地貌、国家及区域经济发展战略等的影响,中国海岸带地区人口分布具有明显的空间差异,具体来说:①地形差异,山地和滩涂区域的人口密度普遍较低（小于5人/hm2）,而平原和河口三角洲区域的人口密度则普遍较高（大于10人/hm2）;②宏观区域差异,环渤海、长江三角洲和珠江三角洲是人口分布最密集的区域...
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(02)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
研究所涉及的中国海岸带地区范围
根据陈晴等[20]提出的样本动态分区和建模的方法，以人居指数HSI代替原有夜间灯光数据，构造线性回归方程，模拟中国海岸带地区人口空间分布；在此基础上，从县域统计单元人口总量、多尺度空间人口分布特征等角度出发，分别与高分辨率的WorldPOP数据[33]和同分辨率的中国1 km格网人口数据[34](TPOP）进行对比，来评估本文模拟结果的精度。具体流程如图2所示。3.2 基于阈值的样本动态分区
在大中城市及其周边人口分布的城乡差异方面（图5),TPOP数据出现大片人口密度相近或相同的连续区域，城乡差异特征几乎难以辨识，有违实际；而POP和WorldPOP数据则以城镇为中心逐渐向周边区域减少，城乡差异及梯度变化特征明显，但是，WorldPOP数据夸大了人口向各级城镇的集中趋势，对大量农村居民点（如华北平原和胶东半岛）的人口分布反映不足，而POP数据对城市和农村居民点的人口分布以及城乡之间的过渡特征均能很好地予以刻画，更符合人口分布的特征和规律。图4 中国海岸带区域人口密度
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价[J]. 侯西勇,邸向红,侯婉,吴莉,刘静,王俊惠,苏红帆,路晓,应兰兰,于新洋,毋亭,朱明明,韩磊,李明杰. 地球信息科学学报. 2018(10)
[2]基于人口/GDP数据空间化的雷电灾害风险评价[J]. 吴安坤,田鹏举,黄天福,刘波. 气象科技. 2018(05)
[3]基于NPP/VI RS夜间灯光和土地利用的大连市人口空间化研究[J]. 赵宇,王利,李欣欣,赵东霞. 资源开发与市场. 2018(10)
[4]城市群视角下中国人口分布演变特征[J]. 张国俊,黄婉玲,周春山,曹永旺. 地理学报. 2018(08)
[5]引入城市公共设施要素的人口数据空间化方法研究[J]. 董南,杨小唤,黄栋,韩冬锐. 地球信息科学学报. 2018(07)
[6]新疆人口空间分布的影响因素研究[J]. 刘文红. 农村经济与科技. 2018(12)
[7]东北地区资源型城市人口分布与影响因素的定量分析[J]. 陈妍,梅林. 地理科学. 2018(03)
[8]基于夜间灯光的中国房屋空置的空间分异格局[J]. 董磊磊,潘竟虎,冯娅娅,王卫国. 经济地理. 2017(09)
[9]胡焕庸线两侧人口的空间分异性及其变化[J]. 李佳洺,陆大道,徐成东,李扬,陈明星. 地理学报. 2017(01)
[10]人口数据空间化研究进展[J]. 董南,杨小唤,蔡红艳. 地球信息科学学报. 2016(10)
本文编号：3437129
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(02)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
研究所涉及的中国海岸带地区范围
根据陈晴等[20]提出的样本动态分区和建模的方法，以人居指数HSI代替原有夜间灯光数据，构造线性回归方程，模拟中国海岸带地区人口空间分布；在此基础上，从县域统计单元人口总量、多尺度空间人口分布特征等角度出发，分别与高分辨率的WorldPOP数据[33]和同分辨率的中国1 km格网人口数据[34](TPOP）进行对比，来评估本文模拟结果的精度。具体流程如图2所示。3.2 基于阈值的样本动态分区
在大中城市及其周边人口分布的城乡差异方面（图5),TPOP数据出现大片人口密度相近或相同的连续区域，城乡差异特征几乎难以辨识，有违实际；而POP和WorldPOP数据则以城镇为中心逐渐向周边区域减少，城乡差异及梯度变化特征明显，但是，WorldPOP数据夸大了人口向各级城镇的集中趋势，对大量农村居民点（如华北平原和胶东半岛）的人口分布反映不足，而POP数据对城市和农村居民点的人口分布以及城乡之间的过渡特征均能很好地予以刻画，更符合人口分布的特征和规律。图4 中国海岸带区域人口密度
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价[J]. 侯西勇,邸向红,侯婉,吴莉,刘静,王俊惠,苏红帆,路晓,应兰兰,于新洋,毋亭,朱明明,韩磊,李明杰. 地球信息科学学报. 2018(10)
[2]基于人口/GDP数据空间化的雷电灾害风险评价[J]. 吴安坤,田鹏举,黄天福,刘波. 气象科技. 2018(05)
[3]基于NPP/VI RS夜间灯光和土地利用的大连市人口空间化研究[J]. 赵宇,王利,李欣欣,赵东霞. 资源开发与市场. 2018(10)
[4]城市群视角下中国人口分布演变特征[J]. 张国俊,黄婉玲,周春山,曹永旺. 地理学报. 2018(08)
[5]引入城市公共设施要素的人口数据空间化方法研究[J]. 董南,杨小唤,黄栋,韩冬锐. 地球信息科学学报. 2018(07)
[6]新疆人口空间分布的影响因素研究[J]. 刘文红. 农村经济与科技. 2018(12)
[7]东北地区资源型城市人口分布与影响因素的定量分析[J]. 陈妍,梅林. 地理科学. 2018(03)
[8]基于夜间灯光的中国房屋空置的空间分异格局[J]. 董磊磊,潘竟虎,冯娅娅,王卫国. 经济地理. 2017(09)
[9]胡焕庸线两侧人口的空间分异性及其变化[J]. 李佳洺,陆大道,徐成东,李扬,陈明星. 地理学报. 2017(01)
[10]人口数据空间化研究进展[J]. 董南,杨小唤,蔡红艳. 地球信息科学学报. 2016(10)
本文编号：3437129
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