贵州乌江上游人口分布垂直带性特征研究

海拔对人口分布具有重要影响,分析海拔与人口的相关性,可为区域生态保护、经济发展与人口政策制定提供依据。基于DEM数据与人口栅格数据,通过创建5 km×5 km渔网,利用空间自相关、Lorenz曲线、相关分析等方法研究乌江上游人口空间分布特征及其与海拔高程的关系,研究结果表明：1)贵州乌江上游地区人口分布呈“大分散,小集中”的分布特点,人口集中于北部、中部及南部;2)人口主要分布在1200～2000 m的中低山,中高山人口数量较少、人口密度较低;海拔1200～1600 m人口数量最多、人口密度最大;3)人口数量、人口密度与各级海拔面积随海拔上升变化大体一致,均随海拔的升高呈先增后减的倒“U”型变化特征。     

1993—2010年山东省人口分布的空间演变特征分析

将人口分布的传统分析方法和空间自相关模型相结合,借助GIS技术对20世纪90年代以来山东省人口分布的空间格局及其演变特征进行分析,研究结果表明：1）2010年山东省17个地级市之间人口数量差异明显;人口密度在地级市之间和不同县级行政单元之间都存在较大差异;人口空间分布具有较强的空间自相关性．2）20世纪90年代以来山东省各地市人口总量和人口密度的增长都十分明显;全省人口空间分布较均衡,但呈现出不断集中趋势;人口分布趋同趋势先减小后增强等演变特征．     

渝西地区近30年道路信息提取及变化特征分析

选取渝西地区为研究区域,以5年为间隔提取1988—2018年该区域内多期道路数据,并通过统计道路格网密度、道路格网密度的莫兰指数,建立了道路密度与经济、人口的相关函数模型,分析了渝西地区近30年道路信息特征变化﹒结果表明：渝西东南部地区的道路分布疏密程度总体上大于西北部地区,道路分布具有一定的不均衡性;渝西地区道路空间分布具有空间正相关性,且总体上随着时间的推移空间自相关性增强,东西部道路建设空间分布差异明显,差异的原因与各区经济发展、人口数量等有关;道路密度时空变化与人口数量、GDP呈高相关性,其随GDP和人口数量的增长而增加,这表明经济与人口数量是道路发展的重要影响因素﹒     

基于GIS的南宁市城市内部人口时空分布特征研究

为了解21世纪近10年南宁市城市人口空间结构的变化和发展,借助Geographic Information System(GIS)技术和SPSS统计分析软件,对2000年和2010年南宁市城市内部人口分布进行分析。结果表明,南宁市城市内部人口空间结构总体表现为集聚。2000年和2010年南宁市人口密度均以西乡塘街道办事处范围内最高,兴宁区内各街道人口密度增长较快;2000—2010年人口重心向西北移动约1.2km;2000年人口密度函数和2010年人口密度函数分别以反函数模型和二次函数模型拟合最优。随着距市中心的距离增加,人口密度递减;在市中心附近具有较大的向心效应,带来周边邻近区域人口的增长。     

结合夜光遥感数据的长株潭地区人口密度与地表温度相关性分析

城市化的进程使得大量的人口聚集在城市区,进而导致城市地表温度发生变化.以长株潭地区为研究区域,基于夜光遥感数据模拟分析研究区内人口密度的分布情况,并利用MODIS影像反演研究区的温度情况,提取出2004—2016年共5期数据,分析研究区内的人口密度、地表温度的时空变化特征,并利用分区统计法分析二者的空间相关性.结果表明,长株潭地区高人口密度地区增长迅速且逐渐连接成块,地表温度主要显示出城区高、郊区低且向外递减的分布规律,人口密度和温度有较为明显的正相关性,人口密度是影响城市温度变化的重要因素之一.     

武汉城市圈人口密度的时空分布分析

基于1991—2011年湖北统计年鉴及第六次人口普查数据,分析武汉城市圈9个城市人口密度分布.分析结果显示：圈内人口密度呈逐年增长趋势,各地区增长不平衡,且存在空间集聚现象,人口主要聚集于城市中心;远离核心城市武汉市的地区,人口密度较小,人口密度的空间分布不均匀且随时间变化;圈内人口密度总体呈现中部密集两侧稀疏,西部密集东部稀疏的特征.     

粤东地区人口老龄化空间格局演变

以粤东地区19个区县为研究对象,选取粤东地区1990、2000、2010年的人口普查数据,分别计算各区县的老年人口系数、老年负担系数和老年人口密度;运用空间自相关分析法和人口重心模型,对粤东地区人口老龄化的空间分布格局的演变进行了初步的探索;试图从空间视角丰富对人口老龄化区域特征和差异的认识,并为人口优化措施提供参考性的依据. 研究结果表明:粤东地区已进入老年型社会初期;粤东地区老年人口分布不均,各区县差异显著;老年人口分布重心呈现向东北推移的趋势;老年人口分布表现出正的空间相关性,高值集聚区分布在粤东地区东北部的区县,低值集聚区出现在粤东地区南部的区县.     

基于地层地形条件的贵州省人口空间分布及变化

基于地层地形条件,分析贵州省2005年—2010年人口空间分布及变化。结果表明:1)2005年—2010年,贵州省人口有明显下降,人口总数由3925.09万人减至3471.56万人,人口密度由223人/km~2下降到197人/km~2。人口分布呈现西密东疏的特征。2)不同地层的人口分布与变化不同。新生界人口最密集,元古界人口最稀疏。人口密度由大到小依次排序为新生界中生界古生界元古界。新生界、中生界、古生界和元古界地层的人口均有减少,减少率分别为6.18%、7.28%、16.5%和30.89%。3)不同地形的人口分布与变化不同,盆地人口分布最为密集,山地人口分布最为稀疏。人口密度由大到小依次排序为盆地台地丘陵山地。除盆地人口增加外(增长率为25.70%),台地、丘陵、山地的人口均有减少,减少率分别为15.91%、6.94%、19.14%。研究成果可为贵州制定工业化城镇化政策提供参考。     

基于GIS的区域人口统计数据空间化——以重庆都市区为例 (三峡地区资源环境生态研究)

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。     

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.     

1990-2000年上海中心城区人口密度模拟与时空变化分析

借助多时相土地利用数据,采用土地利用密度法对1990年和2000年上海人口普查数据进行格网化,进而模拟上海中心城区人口密度的分布及其变化.其间采用聚类分析进行分区、分区建模、逐步剔除异常值和分街道控制等措施以提高模拟精度.在人口密度模拟的基础上,用GIS对上海人口格网数据进行简要的空间分析.用栅格叠加分析得到1990-2000年人口密度变化空间分布图,用同心圆缓冲区分析法和扇形分析法揭示人口密度变化的距离特征和方向性特征,最后将1990年和2000年度人口密度与居住用地类型进行关联,佐证了该时期上海居住条件的改善.     

基于DMSP-OLS灯光数据的广东省城市人口估算

使用DMSP/OLS近20年数据对广东省城市的人口规模进行估算.首先,对广东省的DMSP/OLS数据进行校正.以2000、2010年人口普查数据与灯光数据为样本,构建"灰度密度-人口密度"模型,估算广东21个地级市常住人口.该模型既充分考虑灰度阀值的设定对人口估算结果的影响,又考虑城市人口数量变化在灯光灰度总值和灯光覆盖面积这2个变量上的体现.由于使用灯光数据指标与人口数据指标的比值作为估算基础,各城市的估算函数参数均不同,符合各城市经济发展状况和人口分布特点.通过2005年全国1%人口抽样数据检验,21个地级市平均估算相对误差为3.69%,全省总常住人口估算相对误差为5.02%,证明该模型能有效地估算广东省各地级市的人口规模.与已有的人口统计数据获取途径相比,该文构建的模型比传统的人口统计方法增强了时效性,又比其他遥感估算方法节省了地物判读和解译的步骤,且估算误差更小.基于DMSP/OLS数据的城市人口估算对研究中国城市人口规模具有重要的应用价值.     

河南省改革开放三十年来人口增长时空分析

本文对三十年来河南省各市人口统计数据进行了时间序列与空间分布分析。通过分析发现三十年来河南省人口呈不断增长趋势,1990前高于全国水平,1990年后低于全国水平,增长的幅度也逐渐减小。河南省人口占全国的百分比从1978年（7.34%）至1991年之间大致是逐年增加的,1991年达最高峰（7.56%）,后逐渐减少。河南省1989、1988、1998和2008年人口密度分布情况可以得出,河南省各市人口密度是逐渐增大,豫北、豫东及中部为人口密集区,密集区逐渐向北部过渡,自然增长率在空间上具有不平衡性。对河南省三十年来的人口增长进行时空分析对于制定科学合理的人口政策和国民经济发展策略具有重要意义。     

城镇化背景下欠发达区域农村居民点空间格局演变及影响因素

以欠发达平原县——兰考县为研究区域，在域内自然因素近乎无差别分布的基础上，分析兰考县农村居民点空间格局演变规律及影响因素.运用景观格局分析、核密度分析及空间自相关等方法分析2000-2020年兰考县农村聚落的空间演变特征；运用回归分析法研究欠发达平原区社会经济发展与农村居民点的相关性及耦合关系，以期揭示欠发达区域农村聚落演化的特殊规律.研究发现：(1)2000-2020年兰考县农村居民点数量减少了9.24%,而用地规模增加了12.54%,居民点数量减少和规模扩张在2000-2010年阶段更为显著；(2)兰考县农村居民点空间分布集聚性加强，但斑块间形状差异增大；(3)受城区影响，居民点空间分布规律具有明显的指向性，具体表现为“近城规模大数量少且集中、远城规模小数量多且分散”的空间分布格局；(3)兰考县农村居民点空间分布受交通、城镇辐射、耕地面积和人口数量等社会经济因素影响显著.     

江苏省人口分布的空间自相关分析

以江苏省的人口密度数据为研究对象,应用空间自相关性分析方法,以县市级行政区为研究单元,进行空间分析,发现江苏人口分布呈现明显的空间集聚现象,且正相关性明显,南部以南通为中心,形成空间人口密度高的集聚区域.     

2000年以来我国人口和城镇化空间分布变化

采用2000年第五次和2010年第六次全国人口普查分县数据,以全国区县为基本分析单元,从人口密度、人口流动性和城镇化等角度分析了2000年以来我国人口和城镇化的空间分布变化.研究认为我国人口空间分布具有格局相对稳定和分布极不均衡等特征,人口净迁入呈现"中部低、四周高"的鲜明特色,人口迁移已成为影响区域人口增长的主要动力.我国已经进入快速城市化轨道,但受新农村建设的快速发展、区域间工资差异的缩小和经济增速放缓等因素的影响,未来中国城镇化增速将会减缓,这种趋势在外来劳动力依赖性较强的沿海地区已有所体现.在全国3大城市群中,珠三角仍具有最强的人口集聚能力,而人口密度、人口流动性和城镇化等空间集聚结构上珠三角呈典型的核心-边缘模式,长三角和京津唐地区则呈典型的多核心模式.     

城市基础教育设施的空间可达性与公平性研究——以上海市浦西8区小学为例

本文以上海市浦西8区为例,基于道路交通网矢量数据和现状小学空间分布数据,运用GIS网络分析方法定量分析了上海市浦西8区小学的有效服务范围;随后,结合GIS空间统计分析,从行政区和街区两个尺度定量评估了研究区小学的空间可达性;最后,基于上海市第六次人口普查中的街区人口数据、小学空间布局和招生规模数据以及居民区空间分布数据等,运用核密度分析和空间叠加方法,从"供需平衡"视角,定量评估研究区小学空间布局的公平性.研究表明,行政区尺度上,各区可达性和公平性总体表现良好,个别区有待改善.街区尺度上,各街区可达性总体较好,由核心区向外围呈现出圈层递减模式;公平性方面,核心区的各街区公平性明显优于外围街区.     

近30年石羊河流域人口空间分布变化及其影响因素

以乡镇视角来研究石羊河流域的人口空间分布,有利于合理引导流域内人口的空间分布,使之与资源环境承载力相协调.基于人口密度、人口重心和空间相关分析方法,以1990、2000、2010、2016年石羊河流域5县区93个乡镇的户籍人口数据为基础,从乡镇尺度研究该流域人口空间的分布变化及其影响因素.研究表明:(1)近30 a人口...     

人力资本空间特性的ESDA分析——以山东省为例

基于山东省2000～2010年17城市教育支出水平的面板数据,应用ESDA方法探究了山东省人力资本空间分布模式及其内在机理。研究结果显示,总体来看山东省人力资本全域自相关特性并不显著,其空间分布趋向于离散、随机的分布模式;而局域空间自相关分析却表现出人力资本空间分布的异质性特点,其中以济青都市圈所辖城市为主的核心区域大都显示为正的空间自相关性,而外围区域大都显示出负的空间自相关性。     

人口素质是我国人口问题的关键

中国大陆人口在今年4月已达11亿。根据我国最近进行的一次生育节育抽样调查结果(出生率23.29‰,死亡率7.23‰,自然增长率16.06‰)进行简单外推,中国大陆人口1994年将超过12亿,1999年将超过13亿,到2000年将达13.3亿。中国人口数量急剧增长,形势十分严峻。但从某种意义上讲,数量增长还不是最关键的。以从黑龙江省爱辉县到云南省腾冲县的直线为界,东南部和西北部人口密度有很大差异。东南部面积占全国面积的42.9%,而人口占全国人口的94.4%,人口密度为每平方公里252人。日本全国人口密度是每平方公里325人。我国台湾省的人口密度是每平方公里559人。由此可见,和日本及“亚洲四小龙”相比人口数量还不是我国人口问题的关键。隐藏在数量背后的更为关键的是人口素质问题。