人口空间数据获取方法及格网尺度适宜性研究

项目名称： 人口空间数据获取方法及格网尺度适宜性研究

项目编号： No.41271173

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 杨小唤

作者单位： 中国科学院地理科学与资源研究所

项目金额： 70万元

中文摘要： 基于网格的人口数据可以准确揭示人口分布的空间规律，因不受行政边界约束可便捷地与各种自然要素数据进行融合分析应用，是相关科学研究、各级政府部门的规划和决策及灾害防治、灾情评估等的基础数据和科学依据。因此，统计人口数据空间化日益成为遥感、GIS和人文地理领域的研究热点。本项目利用遥感和GIS技术，通过多源数据融合分析，集成分层分析、引力模型、神经网络和遗传算法等，研究将县级统计人口数据进行不同格网尺度空间转换的方法，获取多种格网尺度的人口空间数据，揭示人口分布空间特性；对不同尺度的格网表达人口空间分布的适宜性进行分析研究，揭示人口空间数据精度与格网尺度的依赖关系，为指导人口空间数据的生产和应用提供科学依据，为今后其他类型的统计数据空间化处理提供方法借鉴；进行相关技术集成，为快速生成人口空间数据奠定基础。最终为人文科学和自然科学的融合研究、政府相关决策、规划及防灾减灾应用等提供高精度的数据支持。

中文关键词： 人口分布；空间分析模型；地理信息系统；数理统计；格网尺度

英文摘要： Population data based on grid could precisely reveal the spatial pattern of population distribution, allow convenient integration with varied natural elements of data to conduct analysis and application because of no constraints of administrative boundary, and can be used as fundamental data and scientific basis for relevant scientific research, all levels of government planning and decision making, disaster prevention and cure, disaster estimation. Therefore, spatialising statistical population data has increasingly become research hotspot in the area of Remote Sensing, GIS and humanistic geography. By applying remote sensing and GIS techniques, adopting incorporated multi-data analysis, combined and layered analysis, gravitation model, neural network and genetic algorithm and so forth, this project would investigate the methods of transforming statistical population data on county level to population grid of varied magnitude, obtain all kinds of spatial population data on various grid scale, reveal spatial features of population distribution, study the suitability of different grid scale on presenting population spatial distribution, reveal the dependency relationship between precision of spatial population data and grid size, provide scientific basis for guiding production and application of spatial populatio

英文关键词： Population Distribution；Spatial Analysis Model；GIS；Mathematical Statistics；Grid Size