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《人口区划及其在人口空间化中的gis 分析应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第9卷第2期地球信息科学Vol.9,No.22007年4月GEO-INFORMATIONSCIENCEApril,2007人口区划及其在人口空间化中的GIS分析应用———以山东省为例黄耀欢1,2，杨小唤1，刘业森1(1中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;2中国科学院研究生院,北京100049)摘要:对基于土地利用/土地覆盖类型的人口空间化方法,进行人口区划的GIS分析应用是一有效技术途径。本文在全国一级区划基础上,通过数理统计分析提取二级区划各影响因子,建立二级区划指标,进而利用空间分析技术进行人口空间化的二级分区。同时以农村居民地、城镇居民地和耕地数据建立人口
2、空间化模型,在GIS的支持下实现山东省2000年人口统计数据空间化。并通过对比基于一级人口区划和二级人口区划的人口空间化数据,选取郯城县进行结果精度检验。验证结果表明二级人口区划后的人口空间化数据在数值精度和空间精度上都有明显提高。关键词:人口空间化;二级人口区划;土地利用;误差检验[4][5]1引言,建立了全国范围内公里格网人口数据。本文通过分析国内外已有的人口空间化过程,人口统计数据与所属区域的空间特征脱节,将发现在不同尺度范围内,人口空间分布密度均一度严重制约着各种信息,如环境数据、自然资源数据、不同。本文将在小尺度范围内进行二级区划,并以经济统计数据等的集成。解决这种
3、脱节的一种方法县(市)单元来探讨减少人口空间化误差的方法。就是进行人口空间化。人口统计数据空间化,尤其是栅格化的人口数据对跨学科的研究与应用具有2人口区划方法与分析方案重要价值[1]。国内外对人口空间化已经有过研究,国外如本文以山东省为研究区域,重点以临沂市郯城1990年美国人口普查后,研制了TIGER,即为一种县作为研究成果检验区域。郯城县位于山东省南人口地理信息系统(TopologicallyIntegratedGeo-部,下辖17个乡镇,属于冲积平原。分析所使用的graphicEncodingReferencing)。我国岳天祥等根据数据:(1)2000年的1∶10万土
4、地利用图及20世纪NNP、海拔高度、城市分布和交通设施状况与人口90年代末的TM影像;(2)“2002年的中华人民共和分布相关关系,采用格网构建人口分布表面模型国全国分县(市)人口统计资料”(中华人民共和国公(SMPD),模拟了我国自1930~2000年主要时段的安部编,群众出版社,2003年北京);(3)“中国乡镇人口分布状况,并以此为基础分析了中国人口的分统计资料-2003”(国家统计局农村社会经济调查总布规律和趋势[3]队编,中国统计出版社,2004年2月第1版);(4)1∶5。又如杨小唤等人在人口空间分布区划的基础上,利用TM图像获取的1∶10万的土地万地形图;(5)
5、1∶40万山东各县政府网站和中国行利用/覆盖数据,建立了统计人口数据与土地利用类政区划网(乡镇边界数据)。型的多元相关关系模型,计算各种土地利用类型的人口系数,在GIS支持下计算出全国1km格网人口2.1二级人口区划影响的因子分析空间分布,并且用DEM等数据对结果进行了修正,在一级区划的基础上,基于土地利用类型进行建立了全国分年度公里格网的人口空间化数据库全国人口空间化建模,基本体现了“区间差异明显、收稿日期:2006-03-19;修回日期:2006-07-03.资助项目：本研究得到国家自然科学基金项目(40471112)和国家科技基础条件平台2004DKA20180-07课
6、题资助。作者简介:黄耀欢(1982-),男,安徽黄山人,硕士生。主要研究方向是遥感与GIS应用。Email:huangyh@lreis.ac.cn·50·地球信息科学2007年区内人口分布特征相似”的特点,但由于人口空间的人口空间数据是通过建立人口密度与各土地利分布的复杂性,在一级区划内部,同一土地利用类用类型所占地面积之间的关系获得的,因此在进行型内部的人口密度是有差异的,这种差异在中小尺二级区划的过程中,土地利用/土地覆盖因子必不可度上就会对精度造成较大的影响。为了体现人口空少。另外人口分布与地形关系密切[7],因此,研究中选间分布的这种异质性,本文将采用在一级分区的基取
7、了平均海拔和平均坡度代表地形地貌信息。在县础上进行二级人口区划后建模,以期减少中小尺度(市)尺度,选取山东省108个县市的各指标:平均上的人口空间数据误差。海拔、平均坡度、居民地平均大小、居民地面积百分影响人口空间分布异质性的因子是多方面的,比(居民地%)、耕地面积百分比(耕地%)、林地面积包括各种自然因素和人文因素。土地利用的空间格百分比(林地%)、草地面积百分比(草地%)。对7个局是影响人口空间分布的主要因素[5]变量进行相关分析和主成分分析(表1、表2、表3)。,而且本文中表1各指标相关系数Tab
