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青岛地区人口密度空间化模拟.pdf

上传人:精品资料 文档编号:9090839 上传时间:2019-07-23 格式:PDF 页数:6 大小:390.16KB
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资源描述

1、 第 卷第 期年 月中 国 海 洋 大 学 学 报 ():,青岛地区人口密度空间化模拟于欣 鑫 ,马 安青,邢容 容 ,罗 崇鑫 ,马冰然 ,张志强(中国海洋大学环境科学与工程学院 ,山东 青 岛)摘要 :相对于传统人口统计数据 ,高精 度 的人口密度空间化分布数据更能反应人口的实际分布情况 。由于城市主体位于丘陵地貌上 ,青岛地区相对其他沿海城市有着特殊的人口分布规律 。本文以青岛地区为例 ,对人口密度进行空间化分布模拟 。以 为 平台 ,在提取土地利用类型 、高 程 、道路分布等常见影响因子之外 ,引入 夜间灯光影像数据 ,利用 软件进行多元回归分析 ,建立并优化模型 ,进而比较这些因子对

2、人口分布的影响度以及在青岛地区的拟合效果 ,最 后模拟生成 网 格内 的 年人口密度分布图 。经过对 比验证 ,所得结果与现实吻合度较高 ,基本符合实际人口分布情况 ,能够清晰地反映青岛地区人口分布规律 ,可以为研究人口分布规律及人口管理等提供一定的数据支持 。关键词 :人口密度 ;空间化模拟 ;人口分布规律和管理中图法分类号 :文献标 志码 : 文章编 号 :(): 基 金项 目 :山东江苏海岛海岸带卫星遥感调查与研究项目 ();中国海洋大学本科生研究发展计划项目();基于神经网络大辽河流域水环境质量评价可视化系统研究项目()资助收 稿 日期 :;修订 日 期 :作 者 简 介 :于欣鑫 (

3、),女 ,硕士 生 ,研 究方向为与 在环境科学中的应用。: 通讯作 者 :人口问 题是影响社会与经济发展的关键因素 ,获取人口数据并掌握其分布规律有着重要的现实意义 。传统的人口统计数据多源于人口普查 ,在实际应用中存在着数据的空间分辨率 (县级 )和时间分辨率低的问题,无法精 确地显示人口分布规律 。人口数据空间化是指通过人口统计数据 ,通过适宜的参数和模型方法 ,反演出在一定时间和一定地理空间中的人口分布状态,可以较 好的解决分辨率低的问题 ,更接近人口的实际分布 。人口数据空间化的研究方法主要有面积权重法 、数学插值法 、密度表面模拟法 、遥感数据与支 持的 估算法等。而随着 技术和理

4、论的成熟 ,遥感数据和支 持的 估算法已被广泛应用 ,成为人口数据空间化的重要手段之一 。人口的空间分布是区域内地形 、水系 、土地利用 、交通廊道等多种因素共同作用的结果。近十余 年中 ,随着相关技术的发展 ,许多学者利用这些影响因素进行人口的空间分布研究 ,取得了大量成果。林飞娜等通过建 立模型 ,模拟了长春市的空间人口分布情况 ;廖顺宝等利用土 地数据 ,进行了四川省的人口分布空间化实验 ;封志明等分析了中国地形起伏度与人 口分布的相关性 ,得到两者的对数曲线拟合度高达;范科红 等通过研 究得出道路基础设施与人口分布有着密切的联系 。此外 ,卓莉等通过夜 间灯光数据与适应居住区面积的分析

5、统计 ,得到了年网格内 的中国人口密度图 ,人口分布情况与实际基本一致 。青岛是胶东半岛的经济中心城市 ,地势特征明显 ,人口分布规律特殊 。本文以青岛地区为研究对象 ,提取土地利用 、地形 、道路等常见因子 ,并引入夜间灯光 数据 ,结合青岛地区的人口统计资料 ,通过对各因子的回归分析建立模型 ,模拟了青岛地区的人口分布情况 ,并通过研究因子对人口分布的影响度和拟合效果 ,比较他们在青岛地区的适应性 ,所得结果可以为人口与资源 、环境的综合管理提供借鉴 。 研究区域概况及数据源青 岛地 区概况青岛地区位于山东省半岛南端 ,东南濒临黄海 ,环绕胶州湾 ,周边毗邻烟台市 、日照市 、潍坊市 ,全

6、区位于、之间 ,属于 温带季风气候带 ,地势东高西低 ,南北两侧隆起 ,中间低陷 ,境内有胶莱平原和盆地 ,其中平原约占总面积的,丘陵占,区域内 最高点位于市辖崂山区崂山山脉 ,峰顶海拔 。青岛地 区包括市辖个区和青岛市代管的个县级市 ,包括即墨市 、平度市 、胶南市 、胶州市和莱西市 (年青岛变更行政规划 ,将黄岛区和县级胶南市合并 为新的黄岛区 ,将市北区和四方区合并为新的市北区 )。年 ,全区总 面积为 ,户籍总 人口为万人 ,区内 公路通车里程达 。中国海洋大学学报 年青岛市 是副省级城市 ,胶东半岛的经济中心城市 ,经济发展水平较高 ,聚集的大量人口给城市带来了极大的影响 。且青岛地

7、区的城市主体基本位于丘陵地貌上 ,相对中国东部多数城市而言 ,人口分布有着特殊的规律 。因此 ,对青岛地区的人口进行空间化研究 、总结人口分布规律 ,在东部沿海区域的人口分布研究中有着特殊的意义 ,同时也对青岛的城市规划与管理以及生态环境的机制研究有着很好的现实作用 。数 据源年人口 统计数据来源于青岛市统计信息年鉴中的分市 、区人口数 (截止年底 );年青岛 地区土地利用图 、道路数据以及万青岛 地区县级行政边界图 ;青岛地区高 程图 ,分 辨率为。来 源于 中国科学院数据应用环境 ;年夜间灯 光数据 (卫 星 ),灰度值 范围,地面分辨率 。来源于 美国国家地球物理数据中心 。 人口数据空

8、间化数 据预 处理投影转 换为统一格式便于图像的数据处理 ,将空间数据的投影统一转换为。重采样将相关栅格数据进行重 采样 操作 ,统一像元大小 。青岛地 区数据提取()基于平 台 ,以土 地利用类型字段为基础 ,将土地利用图转化为网格的栅格数据 。然 后以 县级行政边界图为掩膜 ,提取青岛地区各县区的土地利用数据 ,计算出各县区的人口密度及主要土地利用类型在总面积中所占的比例 (见表)。表 年青岛各县区土地利用数据 县区 土地面 积人口 密 度人 耕地 比 例 居住 区 比例 林地 比 例即墨 平度 胶南 胶州 莱 西 市辖 : ; ; ; ; ()通过高 程图获取青岛地区的 高程值 ,通过分

9、区统计工具 ,计算得到青岛各县区的平 均值 ,如表。()基 于高 程图 ,利 用中的表面分析工具 ,提取 出坡 度分布图 。并通过分区统计计算青岛各县区的平均坡度 。()利用县级行政边界图提取青岛各县区夜间灯光 数据 ,获得灯光总强度和灯光灰度平均值 。()利用县级行政边界图提取各县区道路数据 ,并计算出道路密度 。单 因子 回归分析 人口与土地利用的关系中国人 口尤其是农村人口的分布 ,与土地有着密切的联系。土地利用 类型主要分为类 :耕地 、林地 、草地 、水域 、未利用土地以及城乡 、工矿 、居民用地 (以下简称居住区 )。提取出 的土地数据显示 ,青岛市辖区的土地利用以居住区和林地为主

10、 ,而其他县市利用情况基本相同 ,主要为耕地和居住区 。表 青岛各县区地理数据 平均值坡度 平均 值()灯光 平均 值道 路 密 度即墨 平度 胶南 胶州 莱 西 市辖 : ; ; ; 将各县 区土地利用的数据分别与人口密度做回归分析 ,耕地 、居住区和林地种利用类型与人口相关系数均达到以上 (见图),可以看出这种是对人口分布影响最大的土地利用类型 。而水域 、草地和未利用土地与人口密度的相关系数均小于,相 关性 不期 于 欣 鑫,等 :青岛地区人口密度空间化模拟显著 ,在此 不予分析 。人口与 高程 、坡度的关系地形地貌是人口分布的主要影响因素之一 ,世界人口稠密地区多分布在平原 。青岛地区

11、地势东高西低 ,南北两侧隆起 ,中间低陷 ,地形特征明显 。以平均高程和平均坡度为自变量分别做回归分析 (见图),得到与人口密度的相关系数为、,即高程 与坡度与人口分布间都有着较高的相关性 。封志明等研究表 明 ,人口分布与地形起伏度成负相关 ,全国的 人口 居住在相对高差小于的地区 。而 相关性分析显示 ,在一定高程范围内 ,青岛的人口密度与高程 、坡度却均成正相关 。若去除市辖区这个样本 ,其他五县市人口密度与高程便呈负相关性 。这正是因为青岛独特的地势特征 :城市主体位于丘陵地貌 。而且人口最为密集的市辖区域内 ,坐落着最高海拔 的崂山 山脉 ,致使平均高程变大 ,令回归分析结果不同于全

12、国整体趋势 ,且人口分布的高程与坡度范围均不同于其他地区 。图 人口与土地利用的关 图 单因子与人口的关系 中国海洋大学学报 年 人口与 道路网的关系人口分布同时受着不同等级道路的影响。青岛道 路交通分布图中将道路分为国道 、高速和省道三级 ,通过提取各级道路的长度 :国道、高速、省道 。为简化数 据 ,本文将三级公路求和 ,统一计算道路密度 ,并与人口密度进行回归分析 (见图),得到相关系数为。 人口与夜间灯 光数据的关系夜间灯光是个综合因子 ,含盖了交通和居民地等与人口分布密切相关的信息 ,源自传感器 的探测 。这种传感器的量级倍于普通传感器 ,可以在夜间探测到城市灯光甚至小规模居民地 、

13、车流等发出的低强度灯光 ,并使其明显区别于黑暗的乡村背景 。夜间灯光数据凭借其特殊性 ,已成为模拟人口密度分布中的重要方法之一 。本文在土地利用类型等常用分析因子的基础上添加了夜间灯光数据 ,利用其特殊性提高人口模拟的精度 。将提取的灯光总强度和灰度平均值分别与人口密度值进行回归分析 ,得到相关系数为和(见图)。此处选取相关性较高的灯光灰度平均 值进行后续分析 。多 因子 回归分析从单因子回归分析中对比相关系数可以确定 ,土地利用类型 ()、高程 ()、坡度 ()、道路 ()、()数据与 人口的密度分布都有着很高的相关性 ,即它们是影响人口分布的重要因子 。以这些影响因子为自变量 ,以人口密度

14、为因变量 ,导入软件中 进行多元回归分析 。根据不同的因子个数和组合方式 ,可以得到不同相关性的回归方程 。在回归分 析中 ,设默认置信度为,即 设,当回归系数显著性检验的尾概 率时 ,拒绝零 假设 ,认为回归方程是显著的 。同时考虑各变量项的尾概率 ,当每一个尾概率值都小于时 ,回归方程 达到最优化 。但考虑到相关系数会随着 自变量个数的增加而增大 ,应用情况却表明并不一定自变量个数越多 ,回归方程的拟合效果更好 。因而本文采用修正的统计量 (称 为调整的判定系数 )来反映回归方程的拟合效果 ,越大 ,回归 方程的拟合效果越好 。首先选取两个因子进行分析 ,发现值都很 高 ,说明选取个因子进

15、行回归分析时 ,与人口密度的相关性已经很高 。而其中只有以居住区 ()和林地 ()为自变量时 (见表),才能使各变量项都符合的显著 条件 ,此时为。添加耕 地 ()等自变量继续分析 ,当自变量个数为个时 ,已达到,即 完全 显著 ,得到方程和。而尾概率方面 ,方程大于方程,即方程的拟合效果为最好 。继续增加自变量个数 ,因各因子间相关性较高等原因 ,回归方程误差变大 ,不适合作为人口模拟的回归方程 。表 回归 方 程 自 变量 回归方 程 , , , , 人 口数 据空间化在中添加 回归方程中涉及的因子图层 ,在栅格计算器工具中代入回归方程进行计算 ,得出各县市的像元所对应的模拟人口密度值 ,

16、并生成新图层 ,以此步骤来进行人口空间化的分布模拟 。最终得到的图层即为年青岛 市网 格内人 口密度空间分布图 (见图)。 成 果 分 析验证将统计 的人口密度与模拟结果相比较 ,各区县单独的模拟情况吻合度均能达到以 上 ,最高 可达。而 将各 区的实际与模拟数据进行回归分析 (见图),相关系数为,即整体 吻合度非常好 。表中对人口密度模拟结果进行了对比分析 ,可以看出 ,青岛平均人口密度为人 ,平均人 口密度最小值分布在胶南市 ,为人 ;最大值 分布在市辖区 ,为 人 。而由得 到的人口密度分布图中可以直观发现 ,青岛地区人口多分布于市辖区以及各县市的中心边界地区和部分边界地带 。其中 ,青

17、岛市辖区内人口分布最为密集 ,人口密度明显大于其他县市 。而即墨等五县市情况基本相同 ,人口多分布在县市中心或与市辖区边界的接壤处 ,人口稀少处多位于边界处 。期 于 欣 鑫,等 :青岛地区人口密度空间化模拟图 青岛 地 区 年 网格人 口密度分布图 (单位 :人 ) 表 模拟结果统计分析 人口密 度人 即墨平 度胶 南胶 州莱 西市 辖青 岛实 际 模拟 吻 合度 : ; ; ;图 青岛地区模拟人口密度与实际人口密度的关系 与现实 情况对比 ,这种结果基本贴合实际情况 ,即成果可以反映出实际的人口分布规律 。所得的人口密度空间分布图清晰地反映了青岛地区的人口分布状况 ,体现了人口分布在空间上

18、的差异性 ,在使用中将可以有很强的直观表达性和实际应用性 。 结果 与 讨论本文以 具有明显特征的青岛地区为例 ,选取了多种影响因子 ,对人口密度空间化进行了模拟 。模拟过程中以栅格图像像元为基本单位 ,相对于传统意义上以行政区域为单位的人口密度分布情况 ,得到的成果更有代表性 。成果可以为青岛地区的人口与资源环境的科学管理规划提供研究借鉴和有效的数据支持 。而且因为青岛地区地势以及人口分布的特殊性 ,也可以为其他地区的人口密度空间化研究提供一定的参考 。通过在青岛地区的分析和模拟情况 ,可以确定在选取的常规因子中 ,耕地和林地极大的影响着人口的分布范围 ;居住区以及夜间灯光数据能够直接反应人

19、口的分布情况 ,可以直接用于人口的分布模拟 ;道路的密集程度也与人口分布互相影响 ,成正比例相关 。并综合目前不同地区的研究成果来看 ,可以认为这些规律能适用于大多数情况下的人口分布研究 。但在青岛地区 ,受独特的地形特征影响 ,在县市尺度上的高程 、坡度与人口分布成正相关 ,这异于其他城市 ,成为了青岛地区人口模拟的特殊情况 。针对市辖区内的个区 ,此次研究将其作为市辖区这一个整体纳入行政区划 。若将它们与其他县级市并行分析 ,人口密度与高程 、坡度的相关性也将与全多多数地区相同 ,趋势呈现负相关 。但因为区域内人口密集分布 、崂山区内的高差等原因 ,与其他县级市的情况差异较大 ,会影响青岛

20、地区的整体分析和模拟 ,因而没有进行细化研究 。相较常用的人口空间化分析方法 ,本文又添加了夜间灯光数据 ()。该数据 能够探测城市灯光以及居民地等发出的灯光 ,与人口分布有着密切的关系 ,并凭借其相对于土地等其他数据的特殊性 ,成为近年模拟人口密度分布中的重要利用数据之一 。将它与其他因子一并纳入分析过程 ,提高了模拟结果的准确性 。在栅格计算过程中 ,出现了部分人口密度值为负数的情况 ,采用了变负值为零的处理方法,一定程 度上影响了栅格化的精度 ,然而并没有影响模拟结果与实际情况的拟合度 。造成出现负值的原因 ,如居住区面积统计受到矿区等多因素影响 、道路统计的精度以及栅格像元大小 ,以及

21、因为研究尺度较小 ,区域样本的数量受到限制等 ,可以随着技术和数据精度的提高而改善 。人口数据空间化是人口信息与其他资源环境 、社中国海洋大学学报 年会经济 等信息进行空间集成的基础 ,现实中的人口分布受着多种因素的影响 ,随着对资源环境和社会中各种影响因子的加深研究 ,可以获得更高精度和实用性的人口空间分布化成果 ,为研究人口分布规律 、相关政策的制定提供更为有效的数据支持 。参考文献 :江东 ,杨 小 唤 ,王乃斌 ,等 基于 、的人口空间分布研究地球科 学进展,():叶 宇 ,刘高 焕 ,冯险峰 人口数据空间化表达与应用 地球信息科学 ,():廖 一兰 ,王 劲峰 ,孟斌 ,等 人口统计

22、数据空间化的一种方法 地理学报 ,():黄耀欢 ,杨 小唤 ,刘业森 ,等 人口区划及其在人口空间化中的分 析应 用以 山东 省为例 地球信息科学,():李 明杰 ,钱 乐祥 ,陈健飞 ,等 聊城市人口密度空间化方法探讨与运用 广州大学学报 :自然科学版 ,():李 恒凯 ,刘 小生 ,陈优良 地理信息系统支持下的人口时空分布模型 河南科技大学学报 :自然科学版 ,():曹 晓晗 辽 宁省人口密度分布模拟研究 测绘与空间地理信息 ,():王春菊 ,汤 小华 基于 的 福建 省人口统计数据空间化 地理与地理信息科学 ,():王 雪梅 ,李 新 ,马明国 基于遥感和 的 人口 数据空间化研究进展及

23、案例分析 地理与遥感技术与应用 ,():刘木生 ,林 联盛 ,张其海 ,等 基于 和 的江西省人口统计数据空 间化 江西科学 ,():杨 眉 ,王世 新 ,周艺等 基于 影像的城市化水平遥感估算 方法 遥感应用 ,():林飞娜 ,赵 文吉 ,张萍 基于 的 城市 人口空间分布模型与应用 以长春市区为例 测 绘科 学 ,():廖顺宝 ,李 泽辉 四川省人口分布与土地利用的关系及人口数据空间化实验 长江流域资源与环境 ,():封 志明 ,唐 焰 ,杨艳昭 中国地形起伏度及其与人口分布的相关性 地理学报 ,():范科红 ,李 阳兵 ,冯永丽 基于 的 重庆 市道路密度的空间分异 地理科学 ,():卓

24、莉 ,陈晋 ,史 培军 ,等 基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟 地理学报 ,():林 丽洁 ,林 广发 ,颜小霞 ,等 人口统计数据空间化模型综述亚热带资源与环境学报,():田永中 ,陈 述彭 ,岳天翔 ,等 基于土地利用的中国人口密度模拟 地理学报 ,():魏伟 ,石培 基 ,脱敏雍 ,等 基于 的 甘肃 省道路网密度分布特征及空间依赖度分析 地理 科 学 ,():桂平 ,曾永 年 ,邹滨 ,等 基于 的 区域 人口密度空间分布模拟 以 张家 界市永定区为例 测 绘 科 学 ,():廖顺宝 ,李 泽辉 基于人口分布与土地利用关系的人口数据空间化研究 以西藏自治区为例 自 然资 源学报 ,(): , , , , ,( , , ,): , , , , , , : ; ; ; 责任编 辑庞旻

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