基于WorldPop数据的成渝城市群多中心结构研究

利用WorldPop人口格网数据,通过局部空间自相关分析和社会网络法,识别成渝城市群的中心分布特征和多中心分布结构.结果表明:①人口主中心形成了以重庆和成都为核心、绵阳—成都—乐山为西部发展带、南充—重庆—泸州为东部发展带、宜宾和自贡为发展动力点的“两核两带两点”的分布格局.②成渝城市群内城市多中心结构模式还不凸显,具备多中心结构的只有7个城市,分别是成都、德阳、绵阳、南充、广安、重庆、乐山,呈现“西多东少、北密南疏”的特点.③建议形成“两核一带三廊道”的区域发展格局,以带动成渝城市群全区域联动发展.

基于WorldPop数据的广东省自然保护区人口分布情况分析

自然保护区保护管理与社区居民发展之间的矛盾不断增加,厘清自然保护区人口分布情况是化解冲突的基础。基于2020年WorldPop世界人口格网数据集,对广东省自然保护区内部及周边人口情况进行空间分析,从自然保护区等级、功能分区等角度分析全省自然保护区人口分布现状。结果表明:全省377个自然保护区中分布社区居民约57.95万人,平均人口密度约为0.35人/hm2,总量不大,平均人口密度较低,但不同自然保护区之间人口分布不均衡。不同级别、不同类型自然保护区及功能区内人口分布状况呈较明显差异。

顾及空间异质性的人口分布数据精细划分方法

针对公开人口分布数据难以精确刻画小区域内人口分布特征及其在同种地类不同区域存在人口差异性等问题,提出了一种顾及空间异质性的人口分布数据精细划分方法。该方法的核心思想是以格网为基础单元,分区建立人口与辅助数据间的关联,从而构建人口分布精细划分模型。采用首尾分割法实现分区策略,利用人口密度约束地类权重,在地类权重、地类人口密度权重与面积权重三重约束下对人口重新分配;在此基础上,利用Dasymetric法对优化的人口分布数据进行精细划分。结果表明,该方法的平均相对误差为5.71%,决定系数为0.98,不仅提高了人口分布数据的精度和分辨率,同时有效解决了当前公开人口分布数据存在的问题,打破了对人口统计数据的依赖,为人口精细化研究提供了新的思路。

干旱地区“代表性人口格网数据集”精度研究——以甘宁青地区为例

高精度的人口格网数据集在风险评价、灾害应急、生态环境保护、区域发展与规划等领域具有重要价值。输入数据精度和模型选择的不同导致其具有不同的特点与优势,因此评价代表性数据集的精度,分析数据集的适用条件意义重大。研究评估了世界人口(WorldPop)数据集和世界第四版网格化人口(GPWv4)数据集在中国西北干旱地区甘肃省、宁夏回族自治区和青海省的精度;以中国人口普查数据的最佳可用单位(乡镇行政区划)为研究单元,将WorldPop和GPWv4数据集与2020年第七次人口普查数据进行相关性分析,计算统计误差和相对误差的空间分布,定量地评价各个数据集的精度;通过目视估计定性地分析数据集的映射性能,最后讨论了数据集的误差来源。统计误差结果表明:WorldPop数据集的精度更高,其相关系数(r)、均方根误(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.76、23016、0.73和0.60,而GPWv4数据集的上述统计结果分别为0.70、22297、0.75和0.58。同时,由相对误差的空间分布可知,WorldPop数据集准确估计的区域更多。目视估计结果表明:2种人口格网数据集的映射性能类似,都具有东部人口稠密、西部人口稀疏的特点。针对干旱地区人口格网数据集精度的评价研究,有利于分析数据集的误差来源,指导数据集的合理使用。在未来研究中,使用人类生活的辅助数据,生成干旱地区特有的人口分布模式,从而提高西北干旱区域人口数据集的精度。

代表性人口空间分布数据集的精度评价——以2010年广东省为例

以人口密度差异显著的广东省为研究区,比较Worldpop、GPW v4和2种中国公里网格人口分布数据集的空间分布一致性,并以第六次全国人口普查数据为真值,按人口密度分为高、中、低3组,从误差的数值分布和空间分布两方面定量评价4种数据集的精度,最后讨论估算误差的可能来源及数据适用性。结果表明,4种网格人口数据集中Worldpop整体精度最高,且在人口密集区的精度也是最高;GPW v4在低人口密度和中人口密度区域精度略高于Worldpop,但对镇街内人口分布细节刻画不够详细;2种中国公里网格人口分布数据集精度较前两者低,主要受空间化方法和模型变量的选择所限制。Worldpop适合用于人口密度中等及人口密度高区域的精细化研究,GPW v4适合用于长时序、最小研究单元大于镇街的研究,第一种中国公里网格人口分布数据集适合用于需要考虑镇街内人口分布和空间异质性的研究,第二种中国公里网格人口分布数据集适用于需要考虑人口分布细节和空间格局变化的长时序研究。

基于土地利用类型提高人口格网数据空间精度的方法

高空间精度的人口格网数据具有空间分辨率高、人口空间分布特征准确的特点,在受灾人群估计、城市规划建设等领域有广泛的应用。针对已有的公开人口格网数据集(如WorldPop世界人口格网数据集)存在人口空间分布特征在小尺度上刻画不准确、空间分辨率较低的问题,本文使用东营市土地利用类型数据,结合地类权重和面积权重对WorldPop数据进行空间精度优化,获得东营市东营区黄河路街道25 m人口格网数据。相较于WorldPop数据,经过本文方法处理后的数据集空间分辨率更优,在可视化对比中,能够更准确地刻画人口分布特征,并在各地类人口占比统计中人口空间分布与用地单元分布一致性更高。该方法为获取小区域高空间精度人口格网数据提供了一种新思路。

Assessing OSM building completeness for almost 13,000 cities globally

OpenStreetMap(OSM)is an essential source for acquiring building data,although such data may suffer from quality issues.Many studies have focused on assessing OSM building data quality but few have been carried out on a global scale.This study aims to assess OSM building completeness(a quality measure)for 12,975 cities across the globe.This was achieved by employing population grid data as a proxy for reference building data.Not only the completeness of each city but also that of the grids within that city was assessed.The assessment results were evaluated based on calculating the overall accuracy and the r-square value between estimated and reference OSM building completeness values.Results showed that for 75%of cities,the completeness is lower than 20%;no more than 9%of cities have an estimated completeness higher than 80%.The overall accuracies of most countries were higher than 80%.The estimated completeness was also highly correlated with the reference completeness,which verifies the effectiveness of our approach.These results may be useful for acquiring and updating building data in OSM.A global and open dataset related to OSM building completeness has been made available for public use.