基于多源数据的河南省GDP空间化

随着社会经济的快速发展,以县区为单位统计的GDP数据不能客观反映县级内部地区的经济差异,对GDP 统计数据进行空间化是解决该问题的手段之一.本文以河南省为例,在GIS平台下采用分产业建模方式,结合土地利用 数据、人口数据、DMSP/OLS数据、GDP统计数据,利用相关分析和回归分析的方法,实现GDP的空间化.结果表明,第 一产业与土地利用类型有密切的线性关系;第二、三产业之和与人口数据、DMSP/OLS数据都有很好的相关性,将人口 数据与DMSP/OLS数据相结合构建的综合因子与GDP2,3之间的相关性更好,相关系数为0.949,R2 为0.901.利用综合 因子与第二、三产业GDP数据回归建模,可以提高第二、三产业空间化的精度.验证结果显示乡镇尺度模拟值与统计值 之间的平均相对误差为10.34%,本研究的模型具有较高的精度.空间化后的GDP的密度图能够反映地区内部的经济情 况,对研究该地区的经济空间差异有一定的价值.      

基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例

人口空间分布数据是开展灾害风险管理的基础数据,而科学、准确的人口空间化方法是实现人口空间分配的重要途径.鉴于城镇与乡村居住地在灯光数据和自然条件影响程度上的差异,本文提出一种综合利用夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法,并以辽宁省2010年人口数据空间化为例进行方法验证.研究表明:1)夜间灯光数据在灯光值较高的城镇地区与人口密度关系显著,而地理因子加权的方法则更适用于受自然条件约束多的乡村区域;2)辽宁省人口密度在0~65 572人·km~(-2)之间,在空间上,中部平原地区人口密度较高,而两侧山地地区人口密度相对较低,与实际情况相符;3)辽宁省抽样乡镇人口平均误差为15.3%,精度验证结果表明,本文提出的人口空间化方法能够在乡镇尺度上具有较高的精度.     

基于地理探测器的山东省人口空间格局演变及影响因素研究

以山东省县域为研究尺度,基于山东省136区县人口普查数据,利用空间自相关方法和地理探测器模型,探讨山东省人口空间分布格局演变与影响因素之间的关系。结果表明：(1)2000—2020年,山东省人口空间格局基本保持不变,呈现西南高东北低的格局;人口重心始终位于潍坊市临朐县,并向东北方向缓慢移动。(2)山东省人口分布集中指数与不均衡指数均呈上升趋势,人口分布总体向集中与不均衡分布发展。(3)山东省人口密度莫兰指数>0,呈现出显著空间正相关;人口分布在空间上呈显著的高-高集聚、低-低集聚特征,且有增强趋势。(4)不同影响因素对山东省人口空间分布的影响力不同,其由大到小依次为平均房价、城镇化率、人均可支配收入、人均GDP、气温、降水、高程、地形起伏度。人口空间格局是多因子综合作用的结果,任意两因子交互作用的影响力均大于单因子单独作用的影响力。     

基于多源数据的四川省GDP公里格网化研究

社会经济统计数据的空间化是地理、社会、经济等领域共同关注的热点问题之一.针对以行政区为单元的经济统计数据难以反映单元内详细分布的问题,通过分析一、二、三产业GDP与土地利用类型的关系,对第一产业建立面积加权的空间化模型;第二产业中水电业建立装机容量加权的空间化模型,其余第二产业建立面积加权模型;第三产业中交通业建立路网长度加权的空间化模型,其余第三产业基于城镇规模,建立距离衰减加幂指数模型,以建立的模型进行四川省2009年GDP空间化实验,得到1km2的格网GDP空间分布数据,分析表明四川省GDP高值区分布在以成都市为中心的成都经济区,较真实地反映了区域经济的空间分布特征,其结果对灾害风险评估、区域经济分析、资源环境研究等具有重要意义.     

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。     

基于县域单元的河南省人口经济密度空间差异研究

以河南省108个县(市)为研究单元,利用河南省相关统计数据,选取度量县域人口经济密度的9个指标,运用SPSS 17.0软件,对其进行主成分分析和系统聚类分析,并运用ARCGIS 10.2软件将河南省县域人口经济密度可视化表达,对河南省县域人口经济密度的地域空间分布进行研究,并提出相应的对策.结果表明:(1)人均非农业经济密度、人均信息化经济密度和人均农业经济密度是影响河南省县域人口经济密度的三大因子;(2)按照人口经济密度的差异对其聚类分析,可知河南省县域人口经济密度可划分为4种类型,分别为高水平区、较高水平区、中等水平区和低水平区;(3)通过对其可视化表达可以看出河南省人口经济密度总体上处于中等以下水平,占据河南省面积的2/3,且不同区域单元水平差距较大.     

武汉市人口的空间变动与郊区化研究

利用近32年的人口统计资料，对武汉市的人口空间变化和郊区化进程分三个时段进行了研究。研究表明三个时段内武汉市的人口空间变动和郊区化存在着显差别，具体为：（1）从13个区的人口空间增长速度看，在三个时段内各区的人口平均增长速度差异很大；（2）从中心城区、近郊区和远郊区的地域角度看，人口空间变动有着“中间大，两头较小”、“中间小，两头大”和“中间大，两头也较大”的演变规律；（3）从郊区化历程看，武汉市真正意义的“郊区化”并不明显，但由于过去工业化的引发作用，武汉市的近郊化已经有了一定程度。同时存在较强的人口空间向心聚集力量，导致了武汉市的城市发展有着很大的特殊性，在此分析的基础上，还剖析了武汉市近32年来人口空间变动与郊区化的主要原因；最后，根据武汉市城市规划纲要思想并结合部分发达城市郊区化特征，对武汉市今后5－8年的人口空间变动和郊区化进行了预测。     

基于地理探测器的南昌市人口空间格局与自然因素关系研究

基于南昌市人口普查数据,利用空间自相关和地理探测器等方法,探讨南昌市人口空间分布与自然因素之间的关系.结果表明:①研究期间,南昌市人口空间格局基本保持不变,人口密度大致呈现"中心外围"格局,人口重心始终位于西湖区系马桩街道内部,并向西南方向缓慢移动.②人口分布在空间上呈显著的"高高集聚""低低集聚"特征,且有增强趋势....     

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.     

基于GIS的聊城市人口空间分布研究

统计型人口数据空间化是“数字地球”的重要研究内容．文章利用GIS技术,借助MapInfo平台及access数据库对2004年聊城市人口空间分布进行研究．结果表明：聊城市人口空间分布呈现明显的阶梯分布,东昌府区人口增长最显著,其他县市人口增长较平稳,东阿县和茌平县在某些年份人口出现负增长;聊城市人口密度空间分布大致呈现一个不规则的倒V字形,东昌府区、临清市和阳谷县为人口密度高密度区,由此向东西两侧各县递减;东昌府区、高唐县和东阿县的人口地理分布中心与各自县市的行政中心相接近,其他各县则与相应行政中心的位置相距较远,这与各县的人口分布不均匀有关．     

基于GIS的人口空间离散化方法及其应用——以北方地区为例

基于6种一级土地利用类型数据建立人口-土地多元回归模型，将人口数据离散在水资源二级区与地级行政分区迭套后的统计单元内，进而汇总到水资源二级区，得到水资源分区的人口分布，并选取部分典型区域对离散结果进行验证．结果表明，人口数量基本与区域面积和居民点分布呈正相关，与实际情况相符．     

基于多源数据的福建省GDP空间网格化

采用DMSP/OLS夜间灯光数据结合土地利用类型数据、DEM数据等派生的多指标数据对福建省2008年GDP进行网格化.结果显示:利用DMSP/OLS数据、土地利用数据、DEM多源数据的多元逐步回归,较单一DMSP/OLS与GDP的一元回归模型增加了农林牧业对GDP的贡献,提高了GDP的预测精度,但从残差显示在预测区域经济发达程度高的区域比区域经济发达程度较低的区域GDP预测精度偏低;因此按多元回归的相对误差(δ=0.5)为界限将多源数据指标重新多元逐步回归,可提高GDP网格化的精度;最后借助统计数据进行调整得到福建省县域尺度零误差的GDP网格化分布图,为DMSP/OLS数据在县域尺度的应用提供了新的思路.生成的结果图能较全面地反映县域尺度下的福建省区域经济的空间分布特征,其结果对区域经济分析、资源环境研究等具有一定的实用价值.     

基于手机信令数据的中国人口空间格局及影响因素研究

基于手机信令数据,以常住人口为研究对象,以区县为基本单元,刻画中国人口的分布特征,分析中国人口集聚程度和流动特点,探索中国人口空间分布的影响因素。研究发现：中国人口空间格局呈现出南方、东部地区及长三角城市群高集聚度的基本特征;流动人口主要分布在“胡焕庸”线东南侧,向核心城市和城市群集中,呈片状分布格局;经济规模、平均收入水平、第三产业占比和交通联通度对于区域人口的流入具有正向促进作用。     

多因子贡献率权重的城市精细人口空间化方法:以北京市为例

以北京市作为研究区,以土地覆盖、河流道路、DEM、珞珈一号夜间灯光以及兴趣点各数据作为影响因子建立人口指标体系,针对人口空间化中多源数据权重确定方法复杂且主观性强的问题,提出以主成分分析法挖掘各项数据特征,以因子对指标评价体系的贡献率作为权重进行多因子加权融合,实现北京市30 m×30 m精细人口空间化．与Worldpop数据进行精度对比分析,结果表明:1）人口精细空间化结果的精度（R2=0.85、E_MR为0.28）优于Worldpop数据的精度（R2=0.67,E_MR为0.48）;2）北京市人口主要分布在中心主城区内,且向外呈现波动性递减趋势,在外围出现多个郊区次中心,与兴趣点密度具有相似的空间分布;3）各类兴趣点因子被赋予了较高的权重,可作为北京人口空间分布的重要指示性因子．该研究方法可为其他城市精细人口空间化研究提供参考．      

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。     

西藏自治区人口空间分布模式研究

人口的空间分异是区域差异的客观反映,探讨区域人口空间分布规律是产业合理布局、小城镇建设、资源优化配置等的理论基础,也是区域人口、资源与环境协调发展的基础性研究.该文将空间统计分析与GIS相结合,深入探讨了西藏人口空间分布模式.研究表明,西藏人口空间分布呈现西北—东南模式,存在显著的空间集聚现象,四种类型的空间关联在空间分布上具有明显的规律性.利用空间统计分析方法能够扩展和加强GIS的空间分析功能,从而更深入地探索、分析、处理和解释人口分布的空间模式与空间关联,为进一步研究空间模式的发生尺度和塑造该模式的空间过程奠定基础.     

基于ESDA的山西省人口分布空间变化特征研究

以山西省县域为研究单元,选取1982-1985,1985-1991,1991-1995,1995-2000,2000-2005和2005-2010年6个时段年均人口增长率作为研究指标,采用ESDA方法,对全省人口分布空间变化格局进行研究,以揭示改革开放以来山西省人口分布演化的规律.结果表明,2005年以前山西省人口分布呈现明显的空间集聚,县域单元在西部偏南地区形成人口增长率高的空间集聚分布,而在中东部地区形成了人口增长率低的空间集聚分布.2005-2010年这种空间集聚程度正在不断降低,各县域的空间关系呈现随机分布的趋势.     

基于腾讯位置大数据的长江经济带人口流动空间分析

在区域合作不断深化的背景下,人口在城市间高速流动,区域内城市的空间联系逐渐加强.城市间的人口流动具有动态性、时效性.目前基于统计年鉴的数据进行人口流动的分析具有迟滞性,因此基于腾讯位置大数据,运用Gephi复杂网络分析方法和GIS空间分析技术,对长江经济带的12个一线城市人口流动数据进行测度分析.结果表明,长江经济带城市人口联系度强度从东部向西部逐渐减弱,长江经济带城市人口流动量存在帕累托分布的“长尾分布”特征.长三角城市圈城市人口联系度高于武汉市城市圈和成渝城市圈,约为后面两个城市圈的2倍,区域地位优势明显.通过对长江经济带城市中心度分析,发现长江上、中、下游区域内存在不同的中心,长江上游主要以成都与重庆为区域中心城市,呈现双核心的空间结构;中游地区主要以武汉为中心,呈现一点多极的空间发展布局并有典型的“小世界”空间网络特点;下游主要呈现多中心集聚的空间分布特点.     

融合多源数据的城镇空间演化研究—以京津冀为例

为了解决传统研究手段在城镇空间演化探测方面的不足,响应中国土地精细化转型,并提升光学卫星及遥感技术在社会经济领域的深层次应用,基于京津冀城市群,运用城镇演化及产业转移等模型,分析1990—2020年其演化的时空特征. 结果表明:①演化强度整体表现出“上升-下降”趋势,呈现出环京津唐及石家庄-保定等演化热点;②北京、天津及唐山等综合发展呈下降趋势,石家庄、邯郸及邢台等呈上升趋势;③区域产业链在空间上表现出集聚与扩散趋势,中高端产业在首位城市集聚,中低端产业向周围城市转移. 研究证明光学卫星在城镇发展监测方面具有巨大的潜力,可以对地区一体化发展的规划与决策提供一定的参考.