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

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。     

长三角地区人口密度模型及增长模式:1982～2010

基于熵值法对上海、南京和杭州影响力进行综合评价,运用Arc GIS点距离工具测算各空间单元到沪宁杭的距离,然后借鉴重力模型,将长三角地区划分为以上海、南京和杭州为中心的3个城市经济区,并进行区域人口密度模型拟合。相比线性、指数和乘幂模型,对数模型能更好地拟合经济区内各县、县级市或市辖区人口密度与其到各自经济区中心距离的关系。而相比上述基础模型,基于基础模型的二次模型拟合的判定系数更高,拟合效果更好。其中,对数二次模型拟合的判定系数最高,且明显优于基础模型。基于对数二次模型的人口密度变动的空间差异,沪、宁、杭经济区增长模式可以总结为"强向心集聚"和"近域扩散",但不同区域不同时段增长模式存在差异。     

20年来安徽省人口时空分布特征分析

在GIS技术支持下,建立安徽省人口地理数据库,使用密度分析法、重心分析法和空间自相关分析法对安徽省1990—2012年人口时空分布特征进行了分析。结果显示,全省人口密度总体上呈由北向南递减分布格局,皖北地区人口密度呈增加趋势,皖南人口密度相对稳定,人口重心位于几何重心的西北方向,20年来人口重心从长丰县沿西北方向移动到寿县境内。全省各县(市)人口密度存在空间正相关性,且随时间推移逐渐减弱。     

突出源头治理 协同减污降碳 以生态环境保护优异成绩庆祝建党100周年

江苏省位于我国东部沿海,地理面积约10.72万千米2。截至2019年年末,江苏省常住人口为8070万人,是中国人口密度第一大省。同时,江苏省地处长江经济带,其省域经济综合竞争力居全国前列。2020年江苏地区生产总值为10.27万亿元,历史性突破10万亿元大关。这样一个经济大省,其生态环境工作并没有放松,在首轮国家污染防治攻坚战考核中江苏省还获得了优秀等次。     

日本人如何预防火灾

<正>日本国土面积狭小,人口密度大,多有地震、火山和台风等灾害发生。正是这样的生存环境,培养和增强了日本人的防灾意识。一方面注重安全教育,另一方面安全保障措施非常得力。无论对地震还是火灾,日本人都常备不懈,坚持这样做。     

杭州城区PM2.5和PM10污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM_(2.5)、PM_(10)浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM_(2.5)、PM_(10)浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM_(2.5)和PM_(10)晴天日浓度变化趋势基本一致,PM_(2.5)比PM_(10)污染严重;晴天日PM_(2.5)、PM_(10)浓度值与对应的温度(-0.463,-0.281)、风速(-0.305,-0.332)呈负相关,与湿度(0.257,0.239)呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM_(2.5)、PM_(10)污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%~80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM_(2.5)、PM_(10)污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM_(2.5)、PM_(10)污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM_(2.5)污染程度与人口密度成正比,PM_(10)污染与人口密度成反比。     

云南九大高原湖泊简介

滇池是中国西南地区最大的湖泊，湖泊面积300平方公里，流域面积2920平方公里，平均水深4．4米，最深处为10米，蓄水量为12．9亿立方米；滇池流域包括昆明市五华、盘龙两城区和官渡、西山、晋宁、呈贡、嵩明五个郊县区的41个乡镇，人口密度是全市人口密度的2．8倍，是昆明市居民最密集、人为活动最频繁、经济最发达的地区。[第一段]     

2010年厦门市区域环境噪声的灰色预测

运用灰色系统理论的关联度分析方法,对厦门市区域环境噪声污染的原因进行分析,结果表明,影响厦门市环境噪声的因素中占主要地位的是人口密度.建立GM(1,1)灰色预测模型,该模型精度较高.厦门市区域环境噪声2010年预测值为58.2dB.     

基于TM影像的人口密度数字模拟——以北京地区为例

居住区影像是人口分布客观真实的定性表现,对这种定性的数据源进行合理量化即可获得人口实际分布数据。在分析TM影像各个波段特征的基础上,选取5、4、3波段进行图像逻辑运算,比较精确地提取出居住区影像。计算居住区面积并依据面积大小将居住区分为3类,根据人口户籍统计值计算出3类居住区相对的人口分布比例系数kj。然后生成与居住区矢量投影相同的1km网格,利用图层叠加统计每个网格内的居住面积lj,居住区矢量与区县界矢量叠加统计每个区县内的居住面积Am,计算网格人口分配系数ki×lj/Am,依据该系数对人口总数进行网格化模拟,以得到人口密度空间分布规律。以北京地区为试验区进行人口模拟,结果显示北京中心区最大人口密度为16 661人/km2,其他地区最大人口密度是8231人/km2。在模拟结果的基础上估算乡镇级人口,对比分析乡镇级估算人口和实际调查人口对结果进行验证,对比数据表明该算法所得到的人口分布与实际人口分布较为相符。