统计型人口数据多尺度空间化模型研究

发布时间：2017-08-24 21:45

  本文关键词：统计型人口数据多尺度空间化模型研究

  更多相关文章： 人口统计数据空间化 多尺度 城镇用地再分类 DMSP/OLS夜间灯光数据 地理加权回归模型

【摘要】：格网型人口数据可以克服统计型人口数据空间分辨率低、时间可比性差、难以进行可视化和空间分析的缺点,便于人们快速掌握人口空间分布信息,实现人口数据与其他自然、人文要素的多源数据融合应用。但为了满足不同行业对人口数据的需求,扩大人口空间数据的应用范围,提高人口空间数据的精度,还需要建立系统的多种不同尺度的人口空间数据库,因此深入开展不同格网尺度的统计型人口数据空间化模型研究十分必要。本文以安徽省为研究区域,利用遥感和GIS技术,通过多源数据融合处理,对该省2010年县级统计型人口普查数据进行了多格网尺度的空间化模型研究。通过二次分区的方法对研究区实现人口特征分区,依据分区结果分别进行基于土地利用类型的统计分析建模；引入夜间灯光数据(DMSP/OLS)进行分级,实现城镇用地再分类,在此基础上分别采用多元统计回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)两种方法进行人口建模；获取了1km、5km、10km三种格网尺度的人口空间化数据,并结合县级、部分乡镇人口统计数据,运用统计分析和空间分析,对人口数据的空间化结果进行了误差比较和模型精度分析。研究结果如下：(1)以lkm格网尺度进行试验,分区建模后整体平均相对误差为24.77%,同整体建模误差相比下降了16.28%。研究表明：利用二次分区的方法对研究区进行人口特征分区处理,可使具有相似人口空间分布特征的区域统一建模,大大提高了针对全省统一建模的模型精度。(2)引入夜间灯光数据,分析城镇地区灯光强度信息特征,实现了根据城镇内部经济发展水平与人口聚集程度的城镇用地再分类。与基于土地利用数据的传统多元统计回归建模方法相比,再分类可以使同一土地类型内部,人口空间分布差异性难以区分的情况得到改善,能够提高人口空间化模型的精度。(3)在城镇用地再分类的基础上,采用基于人口特征分区的多元统计回归方法和GWR两种方法构建人口统计数据空间化模型,分别获取了1km、5km、10km三种格网尺度的人口空间化数据。采用直接精度验证的方法,对基于两种方法的一系列格网尺度数据进行了精度对比。结果表明：对于多元统计回归方法,模型精度随着尺度的增加而增加,10km尺度模型精度最高；对于GWR方法,模型精度随着尺度的增加而降低,1km尺度模型精度最高；整体来看,GWR方法考虑到地理空间位置和局部建模,模型精度要高于基于人口特征分区的多元统计回归方法。综上所述,本研究提出了一种根据夜间灯光数据改进统计型人口数据空间化建模精度的新方法,并通过不同格网尺度的空间转换研究揭示了人口空间数据精度与格网尺度的关系。本研究可为人口空间数据的生产和应用提供科学依据,也可为今后其他类型的统计数据空间化研究提供方法借鉴。
【关键词】：人口统计数据空间化 多尺度 城镇用地再分类 DMSP/OLS夜间灯光数据 地理加权回归模型
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C921;P208
【目录】：

• 摘要6-8
• abstract8-15
• 1 绪论15-25
• 1.1 研究背景与意义15-16
• 1.2 人口数据空间化方法研究进展16-19
• 1.3 人口数据空间化多尺度问题研究进展19-20
• 1.4 人口数据空间化主要模型比较和现状分析20-23
• 1.5 研究内容与技术路线23-25
• 2 研究区概括与数据预处理25-30
• 2.1 研究区概述25-26
• 2.2 基础数据获取26-29
• 2.3 基础数据预处理29-30
• 3 统计型人口数据空间化模型研究30-54
• 3.1 影响人口空间分布的因子选取与人口特征分区30-37
• 3.1.1 影响人口空间分布的因子选取30-31
• 3.1.2 人口特征一致性分区31-37
• 3.2 基于土地利用数据的统计型人口数据空间化模型37-39
• 3.2.1 基本原理37-38
• 3.2.2 人口空间数据生成流程38-39
• 3.3 基于夜间灯光数据分级的城镇用地再分类39-43
• 3.3.1 城镇用地夜间灯光提取和灯光分级阈值确定40-42
• 3.3.2 基于城镇用地再分类的统计型人口数据空间化建模42-43
• 3.4 基于地理加权回归的统计型人口数据空间化模型43-47
• 3.4.1 地理加权回归基本原理43-44
• 3.4.2 软件说明44-46
• 3.4.3 统计型人口数据空间化建模46-47
• 3.5 模型对比及误差分析47-53
• 3.6 本章小结53-54
• 4 多尺度统计型人口数据空间化54-62
• 4.1 多尺度格网数据生成方法54-56
• 4.2 多尺度城镇用地再分类处理56-59
• 4.3 多尺度统计型人口数据空间化59-61
• 4.4 本章小结61-62
• 5 多尺度人口空间数据精度验证和误差分析62-82
• 5.1 县级尺度模型精度验证62-73
• 5.1.1 不同格网尺度同一人口数据空间化模型精度分析62-70
• 5.1.2 相同格网尺度不同人口数据空间化模型精度分析70-73
• 5.2 乡镇尺度模型精度验证73-77
• 5.3 误差原因分析77-81
• 5.4 本章小结81-82
• 6 结论与展望82-85
• 6.1 结论82-83
• 6.2 问题与展望83-85
• 参考文献85-91
• 后记91

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本文编号：733301