基于GTWR模型的人口空间化方法研究
发布时间：2023-01-08 16:03
人口分布是指一定时间内的人口在不同地区的分布状态,人口分布信息在研究区域规划、制定社会政策以及分析社会经济发展等许多重大问题中具有重要意义。传统的人口普查数据存在着空间分辨率低、更新周期长、调查单元不稳定、缺少空间单元内部精细数据等一些不足。针对这些问题和实际应用需要,研究人员基于先进的空间信息技术,利用即时、准确的对地观测信息数据,将基于社会单元的统计数据与基于自然环境单元的生态数据进行结合,共同转换到具有高分辨率的统一基础地理单元,通过人口统计数据和特定模型反演出人口在研究区域内的具体分布状态,即为人口空间化。现有人口空间化的主要方法和模式是利用简单线性回归估算人口密度与各指标关系后再进行反演,忽略时空异质性的影响,因此本文采用时空地理加权回归方法进行人口空间化,对提高人口数据空间化精度具有重要意义。本文以成都市中心城区为例,依据土地利用类型数据、高程数据、交通、医疗、教育和住宅等兴趣点数据,以成都市中心城区行政区划图为基础,主要利用arcgis软件对土地利用类型和高程栅格数据进行掩膜处理,对各个兴趣点矢量数据进行核密度分析,采用时空地理加权回归模型进行人口数据空间化建模,建立成都...
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 人口空间化建模思想
1.2.2 方法理论
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容与章节安排
1.3.3 技术路线
1.4 创新点
2 基础理论与研究方法
2.1 人口空间化模型基础
2.2 地理加权回归模型
2.2.1 GWR模型的定义
2.2.2 GWR模型的拟合
2.2.3 GWR的空间权函数
2.2.4 权函数带宽的确定与优化
2.3 时空地理加权回归模型
2.3.1 GTWR模型的拟合
2.3.2 空间权函数的确定
2.3.3 带宽参数的确定
2.3.4 小结
3 研究区域数据及指标构建
3.1 研究区概况
3.2 数据搜集与处理
3.2.1 数据搜集
3.2.2 数据处理流程
3.3 指标体系构建
3.4 人口分布指标分析
3.4.1 人口分布与土地利用类型相关分析
3.4.2 人口分布与POI指标相关分析
3.4.3 人口分布与平均海拔相关分析
3.5 小结
4 实证研究
4.1 成都市中心城区空间特征
4.2 模型设定
4.3 模型检验
4.4 成都中心城区人口空间化
4.4.1 模型估计
4.4.2 人口数据格网化结果
4.4.3 模型误差与评估
4.5 小结
5 研究结论与展望
5.1 研究结论
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]基于“实有人口、实有房屋”数据的精细化人口空间化处理方法及应用研究[J]. 朱瑾,李建松,蒋子龙,程琦. 东北师大学报(自然科学版). 2018(03)
[3]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)
[4]基于多源遥感数据的山地城市人口空间化及演变特征研究——以重庆市为例[J]. 祝汉收,李月臣. 农村经济与科技. 2018(03)
[5]基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究[J]. 胡云锋,赵冠华,张千力. 地球信息科学学报. 2018(01)
[6]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[7]基于灯光数据的人口空间化[J]. 熊念. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[8]朝鲜人口统计数据空间化模拟及影响因子分析[J]. 史婷婷,杨晓梅,蓝荣钦. 测绘科学技术学报. 2017(01)
[9]基于手机数据的城市人口分布感知[J]. 徐仲之,曲迎春,孙黎,王璞. 电子科技大学学报. 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)
硕士论文
[1]人口数据空间化格网尺度适宜性研究[D]. 徐凤娇.延边大学 2017
[2]基于夜间灯光遥感影像和社会感知数据的人口空间化研究[D]. 黄益修.华东师范大学 2016
本文编号：3728771
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 人口空间化建模思想
1.2.2 方法理论
1.3 研究内容和技术路线
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容与章节安排
1.3.3 技术路线
1.4 创新点
2 基础理论与研究方法
2.1 人口空间化模型基础
2.2 地理加权回归模型
2.2.1 GWR模型的定义
2.2.2 GWR模型的拟合
2.2.3 GWR的空间权函数
2.2.4 权函数带宽的确定与优化
2.3 时空地理加权回归模型
2.3.1 GTWR模型的拟合
2.3.2 空间权函数的确定
2.3.3 带宽参数的确定
2.3.4 小结
3 研究区域数据及指标构建
3.1 研究区概况
3.2 数据搜集与处理
3.2.1 数据搜集
3.2.2 数据处理流程
3.3 指标体系构建
3.4 人口分布指标分析
3.4.1 人口分布与土地利用类型相关分析
3.4.2 人口分布与POI指标相关分析
3.4.3 人口分布与平均海拔相关分析
3.5 小结
4 实证研究
4.1 成都市中心城区空间特征
4.2 模型设定
4.3 模型检验
4.4 成都中心城区人口空间化
4.4.1 模型估计
4.4.2 人口数据格网化结果
4.4.3 模型误差与评估
4.5 小结
5 研究结论与展望
5.1 研究结论
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]基于“实有人口、实有房屋”数据的精细化人口空间化处理方法及应用研究[J]. 朱瑾,李建松,蒋子龙,程琦. 东北师大学报(自然科学版). 2018(03)
[3]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)
[4]基于多源遥感数据的山地城市人口空间化及演变特征研究——以重庆市为例[J]. 祝汉收,李月臣. 农村经济与科技. 2018(03)
[5]基于夜间灯光与LUC数据的川渝地区人口空间化研究[J]. 胡云锋,赵冠华,张千力. 地球信息科学学报. 2018(01)
[6]基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化[J]. 谭敏,刘凯,柳林,朱远辉,王大山. 地理科学进展. 2017(10)
[7]基于灯光数据的人口空间化[J]. 熊念. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[8]朝鲜人口统计数据空间化模拟及影响因子分析[J]. 史婷婷,杨晓梅,蓝荣钦. 测绘科学技术学报. 2017(01)
[9]基于手机数据的城市人口分布感知[J]. 徐仲之,曲迎春,孙黎,王璞. 电子科技大学学报. 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)
硕士论文
[1]人口数据空间化格网尺度适宜性研究[D]. 徐凤娇.延边大学 2017
[2]基于夜间灯光遥感影像和社会感知数据的人口空间化研究[D]. 黄益修.华东师范大学 2016
本文编号：3728771
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