基于GIS的区域人口统计数据空间化——以重庆都市区为例

人口分布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.本文基于2009年重庆市的人口统计数据,以居民点为指示因子,使用GIS空间分析与统计学分析方法分析居民点分布与影响因子之间的相关性,相关性分别为-0.608、-0.902、0.94、0.994、0.952、0.995、0.957.利用居民点缓冲区的概念,用因子分析法得到海拔高度、土地利用、道路交通及河流水系4个因子对人口分布的影响权重,分别为0.726 75、0.000 6、0.026 7及0.248 0,然后通过数据融合实现研究区人口统计数据的空间化.结果表明,通过数据融合产生的人口密度与各区县实际平均人口密度的相关系数大于0.85.最终生成的栅格人口密度数据在一定程度上反映了研究区内部人口分布的空间化.     

地形因子对人口空间分布影响分析——以黄山市为例

利用黄山市人口统计数据(2000年)及地形数据,就地形因子与人口空间分布的关系进行定量分析.结果表明:海拔、坡度和坡向对人口空间分布都有显著的影响.海拔的影响表现在海拔400m以内人口密度变化显著,海拔400m以上人口密度变化平缓,海拔与人口密度呈混合函数关系.坡度的影响表现在从0°到10°内人口密度显著递减,从10°到40°人口密度递减平缓,呈Inverse函数关系.坡向的影响表现在不同坡向上的人口密度有显著差异.在此基础上,通过建立基于海拔、坡度和坡向的地形因子指数模型,定量分析地形因子对人口分布的影响,结果表明地形指数与人口空间分布呈对数函数关系.     

岷江上游居民点分布格局及影响因子分析

为了研究岷江上游居民点格局及其影响因子，利用1：25万基础地理信息数据和统计数据，在G1S的支持F，对居民点空间格局以及影响因子进行了较为深入的研究。结果表明：（1）研究区大散居、小聚居的农村居民点特征显著。（2）居民点分布主要集中在河流与道路的两侧，属于典型的高山峡谷地带居民点分布；居民点离散特征不显著。（3）居民点分布与海拔存在一种非线性的关系。研究成果为进一步分析人口的分布格局与人口数据空间化；实现生态避耕，区域景观格局优化以及区域可持续发展提供重要的依据。     

基于遥感影像的中尺度人口统计数据空间化——以京津冀地区为例

基于 DMSP/OLS 夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子, 在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区, 首先获取2010 年京津冀地区人口普查数据; 然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数; 最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验, 检验结果为: 京津冀地区2010 年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74%以上。此检验结果表明该人口统计数据空间化的方法可以很好地应用于中尺度区域人口统计数据的空间化。     

近10年来乌鲁木齐市城市人口变动分析

基于2000年和2010年的全国人口普查数据,利用ArGIS和GS+Version 7软件对乌鲁木齐市街区人口数据空间化,分析其人口变动情况,并运用莫兰指数和半方差函数探索10年来各街区人口密度空间分布的相关性和变异性.结果表明,乌鲁木齐市人口增长迅速,且各辖区表现出"人口数量增长率大密度小,增长率小而密度大"的差异性格局;各街区人口增长分布不均匀,街道之间人口数量差异越来越明显;2000—2010年乌鲁木齐市各街区人口密度空间分布相关性分析显示呈正相关性,且相关性增大;空间变异性分析显示人口密度空间分布整体结构越来越稳定,但影响空间分布的随机因素不确定性也在增加.     

甘肃省人口空间分布特征分析

利用甘肃省乡镇人口统计数据和行政村、自然村居民点数据,基于GIS技术对甘肃省人口数据进行空间化,并进行人口空间分布特征和灾害风险分析.结果表明,甘肃省人口空间分布具有显著的条带状分布特征,从甘肃中东部片状高集聚区向西部发散,沿着河西走廊向西延伸,间断分布,河西走廊人口主要分布于市州政府所在地;甘肃省约有62.37%的国土面积上没有人口分布,在全省8.32%面积的土地上,分布着64%的人口,且这些地区人口密度较大(人口密度大于200人·km-2),其余人口分布在29.31%国土面积的土地上;甘肃省人口受地形影响较大,人口主要分布在地形条件较好的地方,在低海拔区域(1 000~2 000m)分布着全省68.96%的人口,低坡度(0°~30°)区域,分布着全省92.45%的人口,但是在地形较差的地方也分布着一定的人口,这些地区往往是地质灾害高发区,如陇南地区、舟曲、祁连山区等,灾害风险程度较高.     

山地都市边缘区农村居民点格局演变及影响因素分析

针对农村生产生活方式发生转型,揭示山地都市边缘区农村居民点格局演变规律,对重构城乡融合背景下山地都市边缘区乡村空间有重要意义;以重庆市两江新区为例,综合运用空间分析及空间统计法探索山地都市边缘区农村居民点格局特征及影响因素;结果表明:2010—2016年农村居民点呈现大规模低密度集聚分布与小规模高密度集聚的分布特征;农村居民点核密度由四大集聚地带逐渐向"多核心"式分散布局;农村居民点整体分布向东北扩张;地形地貌、政策规划、人口、区位、交通因素对山地都市边缘区农村居民点分布格局有一定影响;研究结果可为山地都市边缘区城乡融合发展下的乡村空间重构提供参考。     

基于RS和GIS的江西省人口统计数据空间化

以2000年江西省人口统计数据为基础,分析各市县人口与土地利用类型、地貌类型之间的相关性,并按不同地貌类型建立了人口数据空间化模型,通过残差修正后,计算出了100m×100m分辨率江西省人口分布栅格数据。     

采用地理探测器和GWR模型的喀什地区农村居民点时空演变及影响因素分析

探究农村居民点的时空演变与影响因素,以喀什地区为例,采用网格分析、核密度估计等空间分析手段,研究喀什地区2009-2019年农村居民点时空分布特征及演变规律,选取坡度、地形起伏度、人口密度、耕地面积、距道路距离、距河流距离、距最近耕地距离、增减挂钩政策8个影响因子,进行地理探测和地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)分析.结果表明：2009-2019年喀什地区农村居民点集聚特征显著,主要集中在叶尔羌河冲积平原和喀什噶尔河冲积平原,呈现集聚中部、西密东疏的分布特征,在2019年达到核密度峰值;2009-2019年喀什地区农村居民点的数量和面积逐年增加,但农村居民点平均面积由0.011 0 km²减少至0.010 7 km²,10 a间喀什地区农村居民点演变方式为自身扩展、新生/合并和消亡;坡度、地形起伏度、人口密度、耕地面积、距河流距离、距道路距离和距最近耕地距离是影响喀什地区农村居民点空间分布的主导因子,增减挂钩政策对喀什地区农村居民点空间分布影响不明显;各影响因子对农村居民点分布的影响...     

草原牧区居民点空间离散度与网络构建关联分析——以锡林郭勒盟东乌珠穆沁旗为例

低人口密度的草原牧区空间结构特殊性明显,空间布局离散、空间结构不完整是居民点布局的主要特征。本文将空间距离判断与社会网络分析方法相结合,挖掘低人口密度草原牧区居民点的空间离散与网络特征,通过多元方差分析和差异性检验,量化研究居民点空间离散指标和空间网络节点指标的作用关系。结果表明,东乌珠穆沁旗居民点布局的小集聚、大分散的空间离散特征明显,多边形面积与网络节点度相关性显著,空间网络节点紧密度受空间离散距离的影响最为显著,节点中介度受空间距离影响不大。研究将为低人口密度地区居民点布局优化与空间网络体系构建,地域化、类型化的空间形态与结构研究提供参考。