基于GIS的人口统计数据的空间化探讨
基于GIS的四川省人口空间分布研究
基于GIS的四川省人口空间分布研究摘要：利用了2010年和2014年在四川省的人口普查数据，借助GIS技术，对四川省21个市的人口模式进行分析。
2010年和2014年总体的分布情况总体主要是划分高密度，较高密度和低密度三个空间区域，四川省的21个市区呈正的空间自相关，并没有出现高值和低值异常的空间情况。
空间分布并非出现完全随机状态，表现出相似值之间的空间聚集：西北部的阿坝和甘孜人口较少。
这两个地区主要是分布了少数民族，而且甘孜阿坝地处四川西北部，由于地理条件的限制，使得这两个地方的居住人口较少。
成都市作为四川省会，是高密度人群的聚集地。
其他地区密度值趋于中间。
整体来说四川省的人口是呈现一个低-高-中的分布。
关键词：空间统计;空间模式;人口密度;四川省人口分布是指随着时间的变化，人口在空间上呈现出的变化。
人口分布与社会经济发展、产业布局和资源配置等方面有着密切联系，它是其他社会、经济因素在分布的重要表现之一。
人口分布是人口地学研究的核心问题[1]。
人口的分布状况，体现着人类对地理空间的征服程度。
人口分布同生产人以及同全国各地区的社会经济息息相关。
为了深刻认识人口与地理环境，各国各地区的生产分布局和社会经济的发展的相关系，为了探索人口布局与经济布局的途径，必须对人口分布状况有一个明晰的了解[2]。
研究人口分布的地域差异及其发展过程，解释其中的规律性，对指定区域人口政策、人口的合理再分以及实现人口、资源、环境的协调持续发展、起着十分重要的现实作用[3].传统的人口评价通常采用人口普查与抽样调查的方法，通过人口密度来反映通过人口密度来统计反映单位人口的分布状况，但人口密度是一个均值，优于各个区域自然条件、社会经济与文化条件存在差异，单纯依赖统计调查与抽样数据反映各个地区人口的实际分布状况[1,4]。
我们借助GIS工具，以四川省的21个市区的人口为基础进行分析。
1材料与方法1.1研究区域概况四川省位于中国西南,地处长江上游,介于92°21′E-108°12′E，26°03′N-34°19′N之间，东西长1075km,南北宽超过900km。
基于GIS的内蒙古人口时空动态变化分析
心 所 在地 的坐 标 ， 取不 同 的属 性值 ， 人 口、 如 产值 等．
２ 结 果 与分 析
２ １ 内蒙古人 口发 展特 征 ．
内蒙古 自治 区是 一个 以蒙古 族 为 主体 、 以汉族 居 多数 的 民族 自治 区 ， ９ ８ ２ ０ １ ７ ￣ ０ ８年人 Ｅ数 量 呈持 续 缓 ｌ
业重 心 与经济 重心 的空 间演变 轨迹 进行研 究 ， 为 区域经 济 差距 的主要 原 因是 东部 沿 海 地 区没 有更 有 效 地 认
吸纳 中西 部地 区人 口， 而造成 我 国东部 沿海地 区与 中西部 地 区 的生 产 、 口与就业 分布 高度失 衡． 从 人
目前 ， 关于 内蒙 古经 济和人 口的分布 重心 已经开 展 了许 多研 究工 作 Ｌ ， 是未 见 较长 时 间尺度 上 的人 ８ 但 口时空动 态变 化分 析． 本文 计算 了 １ ７ ￣２ ０ ９ ８ ０ ８年 内蒙古 的人 口重 心 和经 济重 心 ， 以期 揭示 内蒙 古人 口空 间
第４ Ｏ卷 第 ３ 期
２１ ０ ｉ年 ５月
内 蒙 古师 范大 学学 报 （ 自然科 学 汉 文版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｅ ｏ ｇ ｌ ｒ ａ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｆＩ ｎ ｒＭ ｎ ｏ ｉ Ｎｏ ｍ ｌ ａ ｉｅ ｓｔ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ Ｅ ｉ ｏ ） ｙ Ｓ ｉ
基于GIS的山东省人口分布时空格局及影响因素分析
基于GIS的山东省人口分布时空格局及影响因素分析1. 引言1.1 研究背景人口是一个国家或地区最基本的资源，人口数量、结构和分布状况对社会经济发展具有重要影响。
山东省作为中国人口最多的省份之一，其人口分布时空格局及影响因素的研究具有重要意义。
在过去的几十年里，山东省人口不断增长，城乡人口结构发生变化，人口流动带来的影响也愈发显著。
深入研究山东省人口的分布、时空格局及影响因素，对于指导相关政策制定和提升人口管理水平具有重要意义。
随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展和普及，GIS在人口研究中的应用越来越广泛。
利用GIS技术，我们可以更准确地获取和分析人口数据，揭示人口分布的规律和特点。
本文将基于GIS技术，对山东省人口分布的时空格局及影响因素进行深入探讨。
通过对山东省人口分布的不同因素进行分析，可以为人口政策的制定提供科学依据，促进社会经济的可持续发展。
对于人口增长趋势的分析，也将有助于我们更好地了解山东省人口的未来发展方向，提出有效的政策建议。
【研究背景】1.2 研究意义人口是一个国家、一个地区社会经济发展的基本原因和动力，人口分布的不均衡和人口结构的变化直接影响着地区的社会经济发展和资源环境可持续利用。
山东省作为我国人口大省之一，人口数量庞大，人口空间分布不均衡，人口结构不合理，这些问题在地区的社会经济发展中给予了诸多不利影响。
对山东省人口分布时空格局及影响因素进行深入分析，不仅有利于把握山东省人口发展的规律，有助于更好地指导地区的人口政策制定和社会经济发展规划，还可以为其他人口大省提供一定的借鉴和参考。
通过本研究的开展，可以在一定程度上拓展人口地理学领域的研究视野，为地理信息系统在人口研究中的应用提供一定的理论和实践基础。
本研究具有重要的理论和现实意义。
1.3 研究方法研究方法是本文研究的重要部分，通过科学合理的研究方法可以有效地探究山东省人口分布的时空格局及影响因素。
本研究主要采用以下方法进行：我们通过收集各地区人口统计数据，并利用地理信息系统（GIS）进行数据的空间分析，包括人口数量、人口密度等指标的计算和地理可视化展示，从而揭示各地区人口分布的时空规律。
基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化
论文学习汇报
重庆师范大学地理与旅游学院
汇报内容
一、相关概念解释 二、研究方法 三、人口分布于环境关系的宏观分析 四、人口统计数据空间化 五、结论 六、对本文的评述
一、相关概念解释
1、人口密度 由总人口除以土地总面积，它反映区域人口的平均分布状况， 人口密度：由总人口除以土地总面积 它反映区域人口的平均分布状况， 人口密度 由总人口除以土地总面积， 但不能反映区域内部的人口分布差异。 但不能反映区域内部的人口分布差异。 2、居民点密度 ：研究区域内的居民点数与区域面积的比值。 、 研究区域内的居民点数与区域面积的比值。 3、人口普查数据：是通过以行政区划（省、市、县、乡等）为单元，逐渐统 、人口普查数据：是通过以行政区划（ 乡等）为单元， 计和汇总获得。 计和汇总获得。 4、环境数据：主要是基于自然单元（流域、土壤类型单元、植被类型单元、 、环境数据：主要是基于自然单元（流域、土壤类型单元、植被类型单元、 土地利用/土地覆盖单元）的研究数据。如土地利用现状数据、地形图、 土地利用 土地覆盖单元）的研究数据。如土地利用现状数据、地形图、高程 土地覆盖单元 图等。 图等。
(2)
农村居民点和远离居民点地区的人口密度相等， 当Drural＝Drest＝3.09时，农村居民点和远离居民点地区的人口密度相等， 根据常识，一般情况下， 根据常识，一般情况下，居民点地区的人口密度要比远离居民点地区的人
口密度大， 因此应取一组小于3 09的数据， rural。 口密度大， 因此应取一组小于3．09的数据，并求出相应的Drural。（表5）
各市县平均 人口分布系 数
市县级人口统计数据
人口数据空间化研究综述_柏中强
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
人口数据空间化模型方法_概述及解释说明
人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。
随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。
本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。
1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。
在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。
在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。
在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。
最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。
通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。
同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。
2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。
这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。
在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。
常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。
分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。
这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。
地理信息系统与空间分析
地理信息系统与空间分析地理信息系统（GIS）是一种集成地理数据收集、管理、分析和展示功能的软件系统。
它利用计算机技术，将地理空间数据与属性数据相结合，帮助人们更好地理解和解释地理现象。
地理信息系统在各个领域中都有广泛的应用，其中最重要的就是空间分析。
本文将探讨地理信息系统与空间分析的关系，以及在实际应用中的价值和挑战。
一、地理信息系统的基本原理和功能地理信息系统是由地理数据、硬件设备、软件系统和人员组成的综合系统。
它可以收集和管理各种地理数据，包括地图、卫星影像、遥感数据、地理统计数据等。
地理信息系统的主要功能包括数据输入、数据管理、数据查询和分析、数据展示和输出等。
数据输入是地理信息系统的基础，包括地理数据的获取和数据格式的转换。
数据管理是地理信息系统的核心，它包括数据的存储、索引、更新和共享等。
数据查询和分析是地理信息系统的重要功能，它可以通过空间查询、属性查询、地理分析等方法，从海量地理数据中提取有用信息。
数据展示和输出可以通过地图制作、图表生成、报告输出等方式呈现地理信息。
二、空间分析在地理信息系统中的应用空间分析是地理信息系统的重要应用领域，它通过对地理空间数据进行分析和模拟，帮助人们揭示地理现象的分布规律、趋势和变化趋势。
空间分析主要包括网格分析、缓冲区分析、插值分析、栅格分析、网络分析等。
网格分析是一种基于网格数据模型的分析方法，它将地理现象分割为一个个格网单元，并通过对单元内的属性进行计算和统计，揭示地理现象的空间特征。
缓冲区分析是指在地理空间数据上，以某个点、线或面为中心，创建一定距离范围内的缓冲区，并分析缓冲区内的地理现象。
插值分析是通过已有的离散点数据，预测和填补缺失的空间数据，以获得连续和平滑的空间表面。
栅格分析是指将连续的地理现象数据转换为栅格数据，并对栅格数据进行分析和建模。
网络分析是指在地理网络上进行路径分析、设施选址等操作，以解决交通、物流等问题。
三、地理信息系统与空间分析的价值地理信息系统与空间分析在许多领域具有重要价值，包括城市规划、环境保护、交通管理、农业生产、自然资源管理等。
基于GIS的“湖广填四川”历史人口迁移空间分布规律
基于GIS的“湖广填四川”历史人口迁移空间分布规律作者：刘瑞琦冯文兰范诗铃来源：《科学与财富》2019年第28期摘要：对历史时期人口迁移数量及其空间分布规律的分析与探讨是人口迁移法则研究的重要基础。
本文通过对地方志及历史文献资料的整理，利用GIS技术，分别从省域、区域和县域尺度上分析了我国“湖广填四川”这一重大历史移民事件中人口迁移的空间分布规律及对迁入地的影响。
得到的主要结论有：（1）人口迁移分布在不同空间尺度上具有差异性；（2）呈现差异性分布的主要原因可以归纳为以下几个方面：从省域尺度上而言，距移民籍贯地愈远，移民聚集地越少，人口迁移还与地方民性和历史政策有关；从区域尺度上而言，地理环境是导致移民进入川渝后对迁入地的选择有所差异的主要原因；从县域尺度上而言，移民多选择经济发达、交通便利的州府迁入；（3）此次移民事件为川渝地区带来了多方面的影响，如促进经济发展、川渝语言文化统一等。
关键词：历史；人口迁移；湖广填四川；GIS；区域尺度0引言在明末清初，川渝地区由于战争、瘟疫、自然灾害等原因人口锐减，于是清政府鼓励各省民众入蜀垦荒。
此次移民籍贯复杂，移民中以湖广人为多，历史上便称之为“湖广填四川”事件。
此次移民事件对川渝地区在人口结构、地理环境及经济发展等许多方面都产生了深远影响，此前已取得较多的研究成果，如黄权生等[1]通过移民地名探讨人口的空间分布。
张敏等[2]探讨了此次人口迁徙产生的诸多方面影响。
然而，通过文献整理不难发现，迄今为止有关此事件的研究大都是定性分析。
受历史资料可获性的影响，仅从定性和宏观的视角来探讨大的人口迁移现象具有一定的局限性，容易忽略更小尺度的空间异质性，更无法展现局部范围发生人口迁移方向变异的具体位置[3]。
在较大尺度上获得的人口迁移规律或特征的认识，在另一尺度上可能有效、可能相似，也可能需要修正[4]。
因此，对历史人口迁移特征的研究不能忽略空间尺度问题。
现有关于“湖广填四川”人口迁移的空间分布及其区域差异分析方面的研究尚未报道。
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基于GIS的人口统计数据的空间化探讨
摘要：人口信息的空间化是当前地理科学和社会科学共同的热点问题。
土地利用信息数据包含了影响人口分布的大量信息。
利用SPSS数学统计软件的分析和数学建模功能及ArcGIS的强大空间分析功能，通过建立土地利用类型对人口分布的影响因子库，实现了人口统计数据的空间化。
关键词：GIS；人口统计数据；空间化
人口分布是人口地理学研究的核心问题。
人口分布同生产分布以及同各国各地区的社会经济发展息息相关，研究人口分布的地域差异及其发展过程，揭示其中的规律性对制订区域人口政策、人口的合理再分布以及实现人口、资源、环境的协调持续发展起着指导作用。
传统的人口统计数据通常是以行政区域为单元，通过普查、逐级汇总而来，以综合反映某行政区域内的人口总和。
传统的人口数据统计方法在实际应用中存在较多问题：一是数据的空间分辨率低（县级）；二是数据的时间分辨率低，全国性的人口普查10年一次；三是以行政区域为单元获得的人口统计数据在区域内是均匀分布的，不能体现出人口数据的空间分布特性；四是在研究过程中，研究区域往往与行政区划并不一致，增加数据分析的难度；五是不利于多源数据融合。
基于地理格网的空间数据，如遥感数据与基于行政单元的人口数据存在尺度上的差异，难以进行融合分析。
要解决上述问题，就要探索人口分布规律并利用GIS技术将人口数据按照其分布规律展布到一定尺寸的地理格网中，构建人口分布空间数据库。
人口数据空间化是指通过构建特定的统计分析数学模型将以行政区为单元的人口统计数据分布到一定尺寸的地理格网中，实现由行政单元向地理单元网格的转换。
通过人口分布的空间化可以进一步提高人口信息管理水平为经济与社会的可持续发展提供服务。
人口统计数据的空间化研究已成为人口空间分布应用研究领域的一个热点问题。
刘纪远、岳天祥等人通过运用净第一性生产力空间分布、数字高程、城市规模等数据集，模拟了中国人口密度的空间分布规律；刘望保、闫小培等人利用EDSA－GIS空间自相关分析技术，分析改革开放以来广州市人口空间分布及其演化。
本文以土地利用数据为主要影响因子，探讨具有实际可操作性的人口数据空间化的方法，并在鄱阳湖区进行试验。
1 研究区概况与数据源
1.1 研究区概况
鄱阳湖位于江西省北部，长江中下游南岸，地理坐标北纬28°22′～29°45′，东经115°47′～116°45′，是我国最大的淡水湖泊。
按湖泊出现的最高水位对应的湖水水面面积为该湖泊的面积，鄱阳湖的面积为4 070 km2。
鄱阳湖区的范围为：南昌、新建、永修、德安、星子、湖口、都昌、鄱阳、余干、进贤和九江市的市区。
鄱阳湖区地貌类型齐全，有农田、水域、森林、湖滩草洲、低丘岗地、沙洲裸地等，总面积大约为19 815 km2。
1.2 数据源
（1）土地利用数据。
1∶100 000江西省土地用数据（来源于中国科学院地理科学与资源研究所TM解译数据），土地利用类型及代码，见表1。
（2）人口数据。
2000年的江西省各县市区人口统计数据。
（3）行政区划数据。
1∶100 000江西省行政区划图。
（4）全国1∶250 000地形数据库（包括政区、公路、铁路、水系、居民地等要素图层）。
2 人口统计数据展布过程
本文将以土地利用类型作为人口空间化的地理因子，建立人口分布空间化的地理因子库，并通过分析确定人口数据与各土地利用类型的相关系数。
选取相关系数较高的土地类型因子建立人口与土地利用类型的回归分析模型。
选取回归相关系数最优的组合作为人口数据空间化的最佳模型并结合ArcGIS软件实现人口统计数据的空间化。
在GIS支持下对数据源通过空间分析运算、统计分析运算、数据过滤与处理、模型工具处理等过程建立地理因子库和人口格网因子库。
具体处理过程的内容见图1。
2.1 地理因子库建立
影响人口分布的地理因子多种多样，目前在影响人口分布的主要地理因子方面已经有很多研究，其中最重要的地理因子包括地形、水文、气候、土壤、土地利用、交通、居民点等。
由于土地是人类生存的最重要因素之一，故土地利用类型与人口分布有着最为密切的关系。
同时，交通、气候、地形等也与人口分布有着较为密切的关系。
同时，对于不同的区域，各个地理因子与人口分布的相关性不尽相同，故对于不同区域的人口分布研究要有区别的对待。
土地利用数据处理过程：①建立30 m×30 m的规则格网，并对其赋予地理编码；②从1∶250 000地形数据库提取公路、铁路、水系、居民地等图层，通过30 m×30 m的格网叠加统计，建立上述要素的地理因子库；③以1∶100 000土地利用数据库为数据源，通过与30 m×30 m的格网叠加及统计，建立耕地、林地、草地、水域、居民用地、未利用土地等土地利用因子。
2.2 人口数据与各地理因子相关系数的确立
利用SPSS数学统计软件将某省分县的人口与分县各种因子的长度或面积进行单因子相关分析，计算出每种地理因子与人口的相关系数，其结果见表2。
可以看出，人口分布与城乡－工矿－居民点用地、耕地和林地的相关性较高。
人口与城乡－工矿－居民点用地的相关系数为0.867；说明在所有的土地利用类型中，城乡－工矿－居民点用地、耕地和林地是影响各市县人口分布的主要因素，其他土地利用类型是影响人口分布的次要因素。
2.3 格网人口的计算
2.3.1 人口模型构建
首先以鄱阳湖区各县的平均人口密度为因变量，选取城乡、工矿、居民用地（L1）、耕地（L2）林地（L3）为自变量，利用SPSS软件进行多元回归分析，发现其线性相关系数为0.92；增加自变量草地（L4）、水域（L5）、未利用土地（L6），相关系数提高，达到0.96，具体结果见表3。
表3 鄱阳湖区县级人口密度与各种土地利用类型指数的相关性
模型自变量相关系数回归方程
1 L1，L2，L3 R＝0.94 D＝45.78L1＋36.546L2＋35.879L3＋76.189
2 L1，L2，L3，
L4，L5，L6 R＝0.96 D＝42.296L1＋34.472L2＋31.284L3＋82.773L4－14.375L5＋5.361L6
2.3.2 模型验证
为验证模型精度，分别用上述两个模型来模拟鄱阳湖地区的人口分布密度，以计算得到各县的预测人口密度，然后用各县的实际统计人口密度与计算的到的预测人口密度进行相关性分析，见图2，以最终确立可行的最优模型。
从图2中可以看出，两个模型的相关性系数都很高，但是模型1的检验精度更高，检验结果表明，模型1更能客观反映研究区域的人口分布情况。
2.3.3 人口分布计算
ArcGIS空间分析模块提供了栅格计算的工具，首先加载Spatial Analyst模块，打开ArcMap并单击Tools菜单下的Extensions，选择Spatial Analyst，在ArcMap 菜单区，点击鼠标右键，选择Spatial Analyst工具，Spatial Analyst工具出现在ArcMap视图中，选择Raster Calculator，出现Raster Calculator栅格计算工具，见图3。