人口统计数据的空间转换

在经济和社会研究中 ,所要研究的区域之上经常没有数据 ,而这些数据需要由已知区域的数据求得 ,即统计数据需要空间转换 ,这就通常涉及到面积内插。本文从GIS的角度研究如何解决人口内插问题 ,认为面积内插和GIS中的叠加分析是一致的。在传统的面积内插方法的基础上提出了基于人口真实分布的面积内插方法 ,并推导出了公式。同时提出了人口密度的递归算法 ,即把居住区分为人口稀疏地区和人口稠密地区 ,估计出人口稀疏地区的人口密度 ,就可以求出人口密集地区的人口密度 ;再把人口密集区分为新的人口稀疏区和密集区 ,此过程反复直至求出接近于人口真实分布的人口模型。

基于遥感影像的中尺度人口统计数据空间化--以京津冀地区为例

基于DMSP/OLS夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子,在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区,首先获取2010年京津冀地区人口普查数据;然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数;最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验,检验结果为:京津冀地区2010年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74%以上。此检验结果表明该人口统计数据空间化的方法可以很好地应用于中尺度区域人口统计数据的空间化。

面向防洪救灾的人口统计数据空间化研究——以扶余县为例

人口是重要的受灾体,准确的人口空间分布信息是防洪救灾工作的重要依据。将人口统计数据与遥感数据相结合,借助GIS手段来空间化人口统计数据,模拟人口空间分布。着力分析两个问题:①居民点类型、面积、位置的精确获取;②居民点类型、面积与人口数量间的关系。研究中,首先根据地理意义和数学意义,对经典的城市人口—面积异速生长模型进行扩展,推导出城乡人口—面积统一模型。进而以扶余县为例,以1∶5万地形图为辅助数据,建立居民点分类体系,利用ETM影像提取居民点信息,在以上模型的基础上建立人口分布的反演模型,得到基于居民点的人口分布矢量数据。

基于居民地分类的人口统计数据空间化研究

以福州市为研究单元,利用高精度的居民地数据,结合GIS空间分析法对人口统计数据进行空间化处理。首先分析了各相关指标与人口居住密度的相关程度,然后根据居民地面积百分比对居民地进行重新分级,再对人口空间化进行计算,最后对进一步研究方向进行了展望。

2010年西伯利亚联邦区人口统计数据

西伯利亚联邦区人口统计数据显示,区域内12个联邦主体中有2个人口呈正增长趋势,10个呈减少趋势。人口增多的是阿尔泰共和国和托木斯克州。前者人口增长最多,比1989年增长了7.58%;后者比1989年增长了4．57％。人口减少最多的是鄂小斯克州。1989年它有人口2782005人，2010年则为1977665人，减少了28．91％。

2010年俄罗斯远东联邦区人口统计数据

俄罗斯远东联邦区2010年人口统计数据为6 293 129人,比2002年统计时的6 692 865人减少了5.97%。从1989年至2010年远东联邦区的九个行政主体都呈人口下降趋势,其中人口减少最多的是马加丹州,2010年人口普查统计数据为156 996人,而1989年马加丹州有532 848人,

人口统计数据质量的影响因素分析

人口数据统计与每一户人家均有着紧密的关联,而人口统计数据的质量也受到方方面面的因素影响。虽然目前我国人口统计数据质量比较好,但整体来看我国的人口统计数据质量则呈现出下滑的趋势,这也为政府开展相关工作造成了一定阻碍。因此,本文将通过简单介绍当前我国的人口统计数据质量情况出发,着重围绕人口统计数据质量的影响因素进行简要分析研究,并在此基础上针对如何提高人口统计数据质量提出几点方法和建议。

人口常态化统计方法初探——人口统计数据评估与“大数据”运用实证研究

背景与意义 改革开放以来，上海的经济发展保持平稳快速增长，吸引了全国各地的外来人口，人口规模的不断扩大带动了上海经济社会各方面的迅速发展。但是。自进入21世纪以来，上海人口规模以十年一个中等城市的体量不断增长，人口密度的增加、人均公共服务资源配置的压力以及人口老龄化带来的社会保障压力等，都给上海“创新驱动转型发展”带来了巨大挑战。

玉树州统计局四项措施确保受灾人口统计数据的准确性

近日，玉树州统计局采取四项措施对州属六个县、玉树县结古镇150多个部门和单位报送的《受灾人口调查表》进行审核，进一步核实玉树地震受灾人口登记和四项政策补助发放情况。

人口统计学红利

在人口统计数据变动的早期,即最年轻和最衰老的人群大幅度增加时,经济增长将受损。而“人口统计学红利”只在中间阶段出现,即人的盛年阶段。发展形势良好的国家可以获得劳动人口比例增长的好处。

人口地理学数据统计高考命题规律

一．近几年人口地理学高考命题规律 1．近几年人口地理的高考命题常以选择题形式出现。关键是对人口统计数据的计算和分析。

四川省人口分布与土地利用的关系及人口数据空间化试验

通过对四川省158个市县中人口密度小于1000人/km2的151个市县的人口密度与各种土地利用指数的多元回归分析发现,人口密度与各种土地利用指数的多元线性相关系数为0.93,人口密度的对数与各种土地利用指数的多元线性相关系数为0.96。根据这一关系对四川省1999年的市县人口统计数据进行空间化,用罗江县的实际乡镇人口数据对空间化结果进行检验。结果为通过空间化得到的各乡镇的人口数与各乡镇的实际人口数的相关系数为0.91,平均误差为16.5%。

基于GIS的面向对象人口空间数据库设计

在"乌鲁木齐市城市远景规划修编项目"实施过程中,利用地理信息系统的强大数据管理和空间分析功能,有效地整合现有的规划图纸资料和街道统计数据,建立基于GIS的面向对象人口空间数据库,实现空间数据和属性数据的统一存储和管理.在此基础上进行人口规模、密度和分布变化规律的空间分析和研究,为未来乌鲁木齐市城市远景规划和发展建设提供数据支持和决策依据.

中国人口的真实数据——读易富贤《大国空窠——走入迷途的中国计划生育》

自2000年人口普查以来，中国官方的人口统计数据，主要是人口总数与总和生育率的数据。其中，有很多疑点。易富贤的《大国空窠——走入迷途的中国计划生育》（香港大风出版社2007年版），提出了很有说服力的质疑。

北京人口空间数据建设与应用

城市人口规模与布局是城乡规划编制的重要内容和依据。近十几年，人口、资源、环境的矛盾是困扰北京发展的重大问题。入口变化加剧，特别是外来人口大量涌入，带来北京人口规模、结构和布局的巨大改变，城乡规划工作更加需要掌握动态详实的人口基础数据。但是，公开发布的人口统计数据很难满足规划工作的需要。城乡规划工作对人口数据的需求特点：第一，空间性，即人口数据要落实到空间上。第二，人口数据的真实性，即数据要反映实际状况。

人口流动对城镇化率的影响

2011年，中国城镇化率达到51．27％，城镇人口总量首次超过农村人口，但该统计口径下的城镇人口包括大量户籍在农村、居住在城市的农民工，这使得城镇化水平被隐性提高，城镇化质量被忽视。本文利用常住人口统计数据和户籍人口统计数据，分析了2001年到2009年人口流动的省域差异，并与1990年的时点数据进行了比较，通过对城镇化率组成的分解，得出人口流动对城镇化率的实际影响。

一种人口连续分布模型的研究

分析了常用的表示人口分布的方法及其不足 ,提出了将人口统计数据空间分布化的方法 ,将研究区域划分为一定分辨率的格网 ,用距离衰减函数将人口密度估计值分配到每个格网上 ,每个格网上的人口是均匀分布的 ,随着格网分辨率的提高 ,就可以模拟出符合人口详细分布的人口密度空间连续分布模型 ,并通过实验说明该方法是可行的。

基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究

传统的人口统计数据一般是以行政区划为单元的二维表格数据，这种数据不能以直观的形式表达人口在自然地理空间和人文地理空间的分布与格局。目前多采用的按面积平均或单因子影响权重的人口离散化方法，仍然不能很好地模拟人口的实际空间分布。研究表明土地利用类型、地形坡度、河流、道路以及城镇居民点对人口分布有较大影响，通过较为客观的方式赋予各影响因子对人口分布的影响权重，提出了人口加权多因子离散化模型，并依据该模型对重庆地区的人口统计数据进行了离散。最终生成的栅格人口密度数据既与区县统计人口数据保持一致，又反映了各市县内部人口分布的空间变化。

因果知识发现在关系数据集中的应用研究

因果发现是知识发现的一个新的研究方向,其目的是从观测数据中找出其隐含的因果关系。虽然应用前景十分美好,但结果评价困难等因素造成了其在应用方面研究的缺乏,并限制了它的进一步发展。文章对于一个人口统计方面的关系型数据集进行了因果发现,并对于结果进行了多方面的评估与分析。结果表明,因果发现不但切实可行,而且能在实际的知识发现应用中找出相对来说较高质量的知识。