多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

发布时间：2017-11-24 09:14

  本文关键词：多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

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【摘要】：对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明:人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。
【作者单位】： 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;浙江省测绘科学技术研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41271173,41301155) 国家科技支撑计划项目(2012BAI32B06)~~
【分类号】：C924.25
【正文快照】： 1引言人口统计数据空间化可打破地域限制,实现以行政区域为单元的人口数据向规则格网形式的人口空间数据转换,从而模拟现实的人口分布情况,再现人口实际分布,对解决自然资源环境与人口耦合问题、制定国家宏观经济决策具有重要的意义(江东等,2002)。基于不同的人口分布影响因子

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本文编号：1221743