1、基于GIS的甘肃省人口密度空间分布模拟摘 要人口统计数据空间化是解决统计数据与自然要素数据融合分析的有效途径。本文以甘肃省为研究单元,对小尺度区域的人口密度空间分布模拟进行了初步研究。文章根据2012年5月甘肃省统计年鉴所统计的人口数据,分析了甘肃省各乡镇平均人口密度与土地利用类型指数及地形指数(平均高程和平均坡度)之间的相关性。基于相关性分析,以GIS软件与SPSS统计软件为工具,运用多元回归的思想建立了人口数据空间化模型,同时生成了甘肃省250m*250m空间分辨率的栅格人口密度图。结果表明,模型模拟的精度较高,模拟过程具有较强的可操作性,可为县域尺度人口空间分布的应用研究提供借鉴。同时,
2、研究结果为甘肃省推进城市化进程,提高人口、资源和环境的科学管理提供了理论基础。关键词：区域人口密度;空间分布; GIS;甘肃省AbstractSpatialization of population census data is an effective way to integrate statistical data and natural factors. This paper takes Gansu Province as research unit, simulation of population density in small scale spatial distributio
3、n were studied. According to the 2012 population data of Gansu province in May statistical yearbook of statistics, analysis of the township of Gansu province average type index and the index of population density and land use (average height and average slope) correlation. Based on correlation analy
4、sis, using GIS software and SPSS statistical software as a tool, using multiple regression theory set up the spatialization of population model, while generating raster population density map of Gansu province 250m*250m spatial resolution. The results show that higher precision, model simulation, th
5、e simulation process has strong operability, which can provide reference for the application of county scale population distribution. At the same time, the results for Gansu province to advance a city to change process, and provides a theoretical basis to improve the scientific management of populat
6、ion, resources and environment.Keywords: regional population density; spatial distribution; GIS; Gansu Province目 录摘 要2Abstract3目 录41 引言41.1 研究区概况52人口空间分布研究发展现状63人口空间分布问题概述74.人口密度的表示方法84.1范围密度法84.2方格密度法85.人口密度的局限性和选题的原因96.社会经济与自然因素对人口分布的影响107.总结11参考文献12致谢141 引言人口是区域可持续发展的一个重要因素。人口的空间分布是指一定时点上人口在各地区的分
7、布状况,是人口数据在空间上的表现形式。常用的人口数据是以行政区为单元,通过统计、普查、逐级汇总而获得的,因此,利用GIS来表现人口分布的传统方法是:为统计单元建立多边形界数据库,把人口作为这些多边形的属性数据进行存储,各种分析和操作均基于这一系列统计单元2, 3。这种方法在进行人口、资源环境、社会经济发展的宏观研究时比较方便,但是当进行微观尺度的空间分析或者跨学科的研究时就会出现问题2-11。一方面,以行政区为单元调查得到的人口数据只是该行政区内的人口总量,并没有真实地反映出行政区内人口的空间分布特征;另一方面,统计型的人口数据不便于进行各种空间分析9。而在政府决策和科学研究中往往需要知道人口
8、的详细分布情况。人口统计数据的空间化是解决此类问题的有效途径9-11。目前,不少学者对于人口密度空间化的问题做了大量探讨2-17,但是已有的研究大多侧重于国家或省级行政级别的尺度上,适于概括较大地域范围的宏观趋势,而对于县域人口密度空间化的问题研究较少;另一方面,相对于地质构造复杂、生态环境脆弱的岩溶山区来说,现有的研究仍是很薄弱的。当前,与国际研究相比,中国人口密度空间化的研究还处于起步阶段,一方面需要加强中、微观尺度的研究,另一方面还需要更加多样化的研究区域。基于这一点,本文以县域尺度上的甘肃省为研究对象,综合考虑各种土地利用数据以及高程、坡度等地形指数作为区域人口分布的主要影响因子,在此
9、基础之上通过多元回归的思想建立了人口密度空间化模型,同时结合GIS软件对研究区的人口分布状况进行了模拟,以探讨在县域尺度上具有实际可操作性的人口数据空间化方法。同时,通过研究对甘肃省推进城市化进程,提高人口、资源和环境的科学管理具有重要的理论意义和实用价值。1.1 研究区概况甘肃省位于中国西部，地处黄河上游，地域辽阔，介于 9213 E10846 E、3231 N4257 N 之间，大部分位于中国地势二级阶梯上。东接陕西，南邻四川，西连青海、新疆，北靠内蒙古、宁夏，并与蒙古人民共和国接壤。甘肃地貌复杂多样，山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁交错分布。地势自西南向东北倾斜，地形狭长，东西蜿蜒16
10、00km左右，南北宽530 km，人口2 628.12104。古丝绸之路在甘肃境内绵延数千公里，新亚欧大陆桥在甘肃境内全长近 1 600 km，占国内总长的 35%。特殊的地理位置，决定了甘肃高速道路网在西部地区、全国及至国际范围内均具有重要的地位。因此，甘肃高速道路网定位为：国家的物流节点，西部的运输枢纽，甘肃的经济通道，民族团结、边疆稳定的保障和新亚欧大陆桥的咽喉。结合地形、经济发展及路网特性，甘肃省初步确定甘肃省高速道路网布局方案采用“放射线为主、纵横线为辅”的布局模式，形成由省会兰州向外呈放射状、东西横贯、南北纵跨的道路运输大通道，大致由8条省会放射线、4条南北纵向线、2条东西横向线和
11、 1 条地区环线组成，简称“8421网”，总规模5 200 km左右，其中包括国家高速道路网规划路线3 700 km左右，地方高速道路1 500 km左右15。2人口空间分布研究发展现状基于GIS的人口空间分布研究可以分两类:面插值方法和统计模型方法。面插值法用人口统计数据作为输入数据并用特定的插值技术获得精确的人口数据,它是将属性数据从源区域向目标区域转换的过程10。统计模型方法则致力于寻找人口与其它影响人口的自然和社会经济变量之间的关系,以达到估计某个地区人口的目的。统计模型方法虽然可以用于人口数据的插值过程中,但主要用于估计两次人口普查之间的人口或是人口数据难于统计的区域的人口11。实际
12、上,人口数据空间化是将人口统计数据由不规则的统计单元分布到规则栅格中的方法。这个方法的关键是如何把人口统计数据分配到栅格中去。具体到本文的研究,下面仅详细介绍面插值方法。依据数学函数或者辅助信息,人口面插值方法可进一步再分成两类,即数学函数的面插值和有辅助数据的面插值。数学函数的面插值包括基于点的插值和基于面的插值两种,它们主要根据输入的数据是点状的还是面状的来区分12。Martin提出的基于质心的插值方法是点插值方法的一个典型例子,其广泛应用于英国统计数据的空间化中。该方法首先在源区域上叠加一个网格图,假定每一个普查单元的人口集中在普查单元的质心,质心的数值等于普查单元的人口密度。在每一个质
13、心上方定位一个窗口,然后为窗口下面的网格分配人口。基于面的插值方法以源区域本身作为操作单元,并且具有变量值保持一致的特征,即源区域中人口数据向目标区域转换过程中保持不变。对于精确的插值,保持变量值一致是重要的要求,因为对于统计单元的人口数应该在插值后被保持。进行面插法时,必须假设某个区域的属性值分布是均匀的。目前,研究者通常采用3种假设方法:1)源区域属性值均匀分布;2)目标区域属性值均匀分布;3)控制区域属性值均匀分布。对应的面插方法也可以归纳为3种:1)面积权重内插法;2)统计内插法;3)基于表面模型的面积内插法。有辅助数据的面插值是基于人口、地形、气候、土地利用、遥感影像的光谱和纹理统计
14、和运输网络等辅助信息。分区密度图方法则是其中应用最为广泛的方法。该方法首先对研究区进行土地利用分类,然后确定每一种土地利用类型的人口密度。由于尺度上的差异,城市区域的人口数据空间化与大面积的人口分布反演相比,在精度要求、模拟方法和数据支持等方面都有较大的差异。因此,为了揭示城市人口空间分布的独特规律,提高模拟的精确性,一些学者也专门对城市人口统计数据空间化的问题进行了探讨和研究。人口空间分布研究是一个集多种学科交叉!碰撞!融合而产生的新的研究领域人口空间分布已有近200年的研究历史,可追溯到19世纪欧洲和美国的统计革命时代随着科学技术的不断进步,特别是近十几年来地球信息科学的突飞猛进,在3S(
15、RS!GIS:GPs)技术的支持下,地理学家开始利用新的地学研究手段,定量!定位研究人口!社会经济数据的空间分布问题3人口空间分布问题概述人口是一个地区发展的最重要因素人口的空间分布是指一定时间点上人口在各地区的分布状况,是人口数据在空间上的表现形式但现有的对人口空间分布的研究还是不够的,没有形成一个统一的方式或方法来定性!定量的对人口的分布来进行描述常用的人口数据是以行政区为单元,通过统计!普查!逐级汇总而获得的,因此,利用GIS来表现人口分布的传统方法是:为统计单元建立多边形界数据库,把人口作为这些多边形的属性数据进行存储,各种分析和操作均基于这一系列统计单元，这种方法在进行人口!资源环境
16、!社会经济发展的宏观研究时比较方便,但是当进行微观尺度的空间分析或者跨学科的研究时就会出现问题。一方面,以行政区为单元调查得到的人口数据只是该行政区内的人口总量,并没有真实地反映出行政区内人口的空间分布特征;另一方面,统计型的人口数据不便于进行各种空间分析而在政府决策和科学研究中往往需要知道人口的详细分布情况人口统计数据的空间化是解决此类问题的有效途径当前,许多学者对于人口密度空间化的问题做了大量探讨和研究,但是己有的研究大多侧重于国家或省级行政级别的尺度上,适于概括较大地域范围的宏观趋势,而对于县域人口密度空间化的问题研究较少;另外,相对于人口稠密!河网密度大的地区来说,现有的研究仍是很少的当前,与国际研究相比,中国人口密度空间化的研究还处于起步阶段,一方面需要加强中!微观尺度的研究,另一方面还需要更加多样化的研
