2020—2100年中国大陆沿海低地人口时空变化预测

沿海低地(Low Elevation Coastal Zones,LECZ)是人口密集且易受自然因素作用和人类活动影响的区域,具有极高暴露风险。为应对未来环境变化,获取中国大陆LECZ的未来人口空间分布数据,该基于人口经济统计数据和相关地理要素,采用队列因素法和回归分析预测共享社会经济路径下(SSPs)中国沿海11省市下967个区县的未来人口规模,并通过空间化处理,生成了1 km分辨率的中国沿海未来人口空间分布数据。结果表明:预计2100年中国沿海11省市的LECZ人口总数为1.14~1.77亿人,呈下降趋势,但大城市人口仍保有较高占比,其空间分布呈现由城市中心向外围递减的特征。

人口概率预测方法及应用

队列因素法已经成为人口预测的标准模式,根据参数估计方法的差异又可将其分为场景预测和概率预测两大类。概率预测法认为未来人口参数值具有不确定性,因此预测结果应该用区间去描述最为科学。根据统计学的分类方法,还可将概率预测方法分为古典概率预测方法和现代概率预测方法。文章在介绍了两种概率预测方法的内容和数据之后,以安徽省为例,展示了古典概率预测方法的数据准备和预测结果。

人口预测方法体系研究

人口预测方法可以归为数学方法、统计学方法和人口学方法三大类。数学方法和统计学方法只考虑到纵向的历史数据,只进行单变量预测,其信度较低,遭淘汰是必然的。人口学方法充分考虑人口自身的规律,队列因素法既考虑了历史的纵向数据,又利用了基年的横向数据,信息量大,预测精度高,可以同时对人口各个因素进行预测,因此,目前已经成为人口预测的标准模式;概率预测法结合了统计学方法的基本原理,预测结果更加科学。