基于GIS数据的县域人口密度空间降尺度模拟——以广东省惠东县为例

发布时间：2018-03-31 00:07

  本文选题：人口密度　切入点：GIS　出处：《中国人口.资源与环境》2014年S1期

【摘要】：人口调查统计以行政区划为基本单元,数据精度不能满足栅格尺度上的空间结构分析,也难以与生态环境综合研究中的自然地理数据相匹配,而人口数据降尺度空间模拟是解决这一问题的有效途径。本文基于统计学方法和GIS技术,对惠东县乡镇人口数据与空间因子进行相关性分析,并筛选出建设用地指数、高程、到居民点距离等因子用于回归分析,分别采用一元和两种多元回归方法建立人口密度数据空间化模型,最终在GIS平台中实现人口密度的降尺度模拟,获取200m×200m栅格尺度的人口密度数据。一元回归分析中,建设用地指数因子的模拟结果最优,R2为0.734,可作为快速、粗略模拟惠东县人口密度的模型;多元回归分析中,逐步和向后回归模型的R2分别达到0.775和0.886,模拟结果均较为理想。通过对模型的分析可知:①多元模型明显优于一元模型;②向后回归模型优于逐步回归模型。研究结果表明此人口密度模拟方法具有较强的操作性,可为县域尺度人口密度空间化的应用研究提供借鉴。
[Abstract]:Population survey statistics take administrative division as the basic unit, the data accuracy can not meet the spatial structure analysis on grid scale, and it is difficult to match with the natural geographical data in the comprehensive study of ecological environment. This paper, based on statistical method and GIS technology, analyzes the correlation between population data and spatial factors of towns and villages in Huidong County, and selects the construction land index and height. The spatial model of population density data is established by using univariate and two kinds of multivariate regression methods respectively. Finally, the downscaling simulation of population density is realized in GIS platform. The population density data of 200m 脳 200m raster scale are obtained. In the univariate regression analysis, the optimal R ~ 2 of the construction land index factor is 0.734, which can be used as a fast and rough model to simulate the population density of Huidong County. The R2 of stepwise regression model and backward regression model are 0.775 and 0.886, respectively, and the simulation results are all ideal. The analysis of the model shows that the multivariate model is obviously superior to the one-variable model and the backward regression model is superior to the stepwise regression model. The result shows that this method of population density simulation has strong maneuverability. It can be used as a reference for the spatial study of population density at county scale.
【作者单位】： 惠州市大亚湾高新经济技术开发区环保局;广东省环境科学研究院;惠州市环境科学研究所;广州市第七十一中学;
【分类号】：C924.2;P208

【参考文献】

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【共引文献】

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