城市人口预测的方法 (2)
常用方法预测城市人口规模的原理及实例(4章人口预测)
![常用方法预测城市人口规模的原理及实例(4章人口预测)](https://img.taocdn.com/s3/m/13a7eced172ded630b1cb662.png)
预测步骤
1、收集近期至少5年连续的人口 国内生产总值; 2、确定其他参数(Y、β、EL、K0、Kn); 3、将值带入上述公式计算即可。
4、劳动力需求法
实例
已知某城市2003年,城市人口64.23万人,国内生产总值669348 万元。经济增长率Y综合考虑在人口预算经济增长率中近期取10%,远期 取7%,劳动力弹性系数取建议值0.7,;劳动贡献率近期预测为10%, 远期预测为20%,根据人口普查的年龄结构推测K0 / Kn 在近期取1.10, 远期取1.00。 预测该城市在2010、2020年的城市人口规模。
6、GM(1,1)灰色模型法 ★
实例
7、经济弹性系数法
基本原理
′ Pn = P0 (1 +ν ) ′ ′ V 其中:ν = K n
Pn-规划期城市人口规模; P0-基准期城市人口规模; n-规划期; ν′-规划期内的人口增长 平均速度。
预测步骤
1、收集至少连续5年内的人口和GDP 数据,并确定其平均增长速度; 2、根据人口和经济平均增长速度,确定K值; 3、确定规划期内的经济增长平均速度,得到规划期内的人口增长平均 速度; 4、按上述公司将值代入,预测城市人口规模。
4、劳动力需求法
基本原理
E × Y K0 Pn = P0 × 1 + L × K β n 关键是科学合理的确定Y、 、 、 关键是科学合理的确定 、β、 EL、 K0 / Kn !
Pn-规划末期人口规模; P0-规划基年人口规模; n-规划年限; EL-劳动贡献率; Y-经济增长率; β-劳动力产出弹性系数; K0-规划基年劳动力系数; Kn-规划末期劳动力系数。
关键是科学合理的确定a、带眷比! 关键是科学合理的确定 、带眷比!
城市人口规模估算方法
![城市人口规模估算方法](https://img.taocdn.com/s3/m/0ddae360905f804d2b160b4e767f5acfa1c78330.png)
• 根据规划期末城市生态用地总面积,选取适宜的人均生态用地标准预测人 口规模,按下式计算:
• 式中:Pt——预测目标年末人口规模;St——预测目标年生态用地面积; st——预测目标年人均生态用地面积。
• 4.3.4 电力承载力法
• 根据规划期末城市的供电能力,选取适宜的人均用电标准预测人口规模, 按下式计算: 式中:Pt——预测目标年末人口规模;Et——预测目标年可 供电总量;et——预测目标年人均用电量。
29°42’
1.33
1.25
1.19
1.11 1.15 1.20
0.9~1.0 1.1~1.2
——
第三节 居住区的规划设计
住宅间距
1.住宅正面间距 (2)不同方位日照标准间距 L′=L×b L′——不同方位住宅日照间距 L——正南方向住宅日照间距 b——不同方位日照间距折算系数
不同方位日照间距关系
9
大同
40°00’
2.00
1.87
1.75
1.63 1.67 1.74
10
北京
39°57’
1.99
1.86
1.75
1.63 1.67 1.74
11
喀什
39°32’
1.96
1.83
1.72
1.60 1.61 1.71
12
天津
39°06’
1.92
1.80
1.69
1.58 1.61 1.68
13
保定
38°53’
大城市 中小城市
大寒日
冬至日
≥2
≥3
≥1
8-16
底层窗台面
9-15
2024/1/24
人口预测模型 (2)
![人口预测模型 (2)](https://img.taocdn.com/s3/m/e2c77a566fdb6f1aff00bed5b9f3f90f77c64d68.png)
人口预测模型引言人口预测是社会经济规划和发展的重要因素之一。
了解和预测人口的变化趋势对于制定战略、决策政策和规划城市发展至关重要。
传统的人口预测方法可以基于历史数据和统计模型来进行,但随着数据科学和机器学习的发展,人口预测模型已经变得更加准确和可靠。
人口预测模型简介人口预测模型是一种使用统计学和机器学习等方法来预测人口变化的模型。
它可以通过分析历史数据和当前的人口特征来预测未来的人口趋势。
人口预测模型可以帮助政府、城市规划者和经济学家等决策者做出更准确的人口规划和发展决策。
常用的人口预测模型方法线性回归模型线性回归模型是一种常见的人口预测模型方法。
它基于历史数据,通过建立一个线性方程来描述人口变化的趋势。
线性回归模型可以通过拟合历史数据来预测未来的人口变化。
时间序列模型时间序列模型是一种常用的人口预测模型方法,它基于时间变量和历史数据来预测未来的人口变化情况。
时间序列模型可以考虑人口的季节性、趋势性和周期性等因素,从而提高预测的准确性。
基于机器学习的人口预测模型随着机器学习的发展,越来越多的人口预测模型开始采用机器学习算法来进行预测。
基于机器学习的人口预测模型可以通过学习历史数据和自动调整模型参数来进行预测,从而提高预测的准确性和鲁棒性。
人口预测模型的应用城市发展规划人口预测模型可以帮助城市规划者制定更科学和有效的城市发展规划。
通过预测人口变化的趋势,城市规划者可以合理安排城市的建设和改造,提前做好基础设施建设和公共服务的规划,从而更好地满足人口增长的需求。
经济发展决策人口预测模型可以为经济发展决策提供有力的参考依据。
通过预测人口的变化,决策者可以制定更精确的经济发展政策和战略,合理安排资源配置,促进经济的健康发展。
社会政策制定人口预测模型可以帮助政府制定更合理和有效的社会政策。
通过对人口变化的预测,政府可以及时调整社会福利、教育、医疗等社会政策,提前做好相关准备,更好地满足人口的需求。
结论人口预测模型是一种重要的工具,可以帮助政府、城市规划者和决策者做出更准确和科学的决策。
城市人口预测模型研究2讲解
![城市人口预测模型研究2讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/9149c3777e21af45b307a82b.png)
城市人口预测模型研究摘要问题一本文选取沈阳市作为研究对象,在对2020年和2030年这两年的人口预测中,没有采用传统的Logistic增长模型,而是采用更为优化的年龄移算法模型(通过各年龄组人数得总人数,再逐年推算),即通过某一年的出生率和死亡率等指标,建立生育率和死亡率模型,推算出下一年中各年龄的人口总数,累加求和得到总人口,以此类推,直至目标年份。
本文还充分考虑到迁入和迁出人口对长期人口的预测影响较大,因此在对2030年的人口预测加入迁入和迁出人口的指标,利用SPSS软件拟合出迁入迁出人口随年份的线性方程,最终得到2020年和2030年的人口预测值分别为944.8万人和1083.8万人。
问题二问题二中,将人口政策作为主要影响指标,由于人口政策主要影响妇女的生育水平,本文通过对总和生育率算法的改进,来反映不同的人口政策对年龄结构状况的影响。
调差显示沈阳市于2012开始实行单独二孩政策,之前实行计划生育政策。
在现有人口年龄结构不变的条件下,本文对问题一中的生育率模型进行了改进,根据文献中生育政策调整对妇女终身生育行为的影响示意图,模拟出二胎政策下的拟合生育模式函数值计算表,重新得到改变政策后每一年的生育率。
其余模型沿用问题一中的模型,继续采用年龄移算法,利用MATLAB软件计算出2020年和2030年分年龄人口数,并用EXCEL 制作出分年龄人口数条形图,更直观地对年龄结构进行比较。
问题三考虑到年龄移算法对数据的要求较高,现有公布的沈阳各县区人口数据不足以支持本文再次利用年龄移算法,因此在问题三的求解中本文综合现有能找到的最佳数据和现有人口增长模型,综合考虑各种模型的合理性和适用性,采用Logistic模型。
对于模型中未知的参数,本文结合现有各年份各地区总人口,通过SPSS软件用非线性回归方法拟合出参数的最优值,代入求出2020年和2030年的人口初始预测值。
同时,灰色预测模型很好地预测了2020年和2030年各地区的净迁入或迁出人口,结合初始预测值,得到最终预测值。
城市人口迁移模式分析与预测
![城市人口迁移模式分析与预测](https://img.taocdn.com/s3/m/bce4a33300f69e3143323968011ca300a7c3f674.png)
城市人口迁移模式分析与预测概述:城市人口迁移模式分析与预测是指通过对城市人口流动的数据进行分析和建模,以预测未来城市人口迁移的趋势和模式。
这对城市规划和政策制定具有重要的指导意义。
本文将从城市人口迁移的模式、分析方法和预测模型等方面进行探讨。
一、城市人口迁移的模式:1.内外迁移模式:城市人口迁移可分为内迁和外迁两种模式。
内迁是指城市内部人口的迁移,包括城市内部的居民流动和就业流动。
外迁是指人口从农村地区迁移到城市地区。
这两种迁移模式在人口规模和比例上会有一定差异。
2.转移模式:城市人口迁移还可以分为正向转移和逆向转移两种模式。
正向转移是指人口从低密度的地区流向高密度的地区,逆向转移则是指人口从高密度地区流向低密度地区。
这两种转移模式在城市人口分布的变化和城市发展的方向上起到决定性的作用。
3.周边导向模式:城市人口迁移也有周边导向和非周边导向之分。
周边导向是指人口从城市市区向周边地区迁移,这种模式常见于大城市周边的卫星城和产业园区的发展。
非周边导向则是指人口从城市市区向其他地区迁移,如跨区域劳动力的流动。
二、城市人口迁移的分析方法:1.地理信息系统(GIS):利用GIS技术可以将城市人口迁移的空间分布进行可视化和分析,从而揭示人口迁移的规律和趋势。
GIS可以通过数据的空间分析和空间推断,对城市人口迁移的模式进行深入的研究。
2.网络分析:城市人口迁移往往涉及到复杂的网络关系,如交通网络、产业网络和社交网络等。
通过对网络关系的建模和分析,可以揭示城市人口迁移的动力机制和影响因素,为预测城市人口迁移提供理论依据。
3.统计分析:统计分析是对城市人口迁移的历史数据进行统计和建模,以揭示人口迁移的规律和趋势。
通过对历史数据的分析,可以发现人口迁移的周期性、周期性和相关性等特征,为未来的预测提供参考。
三、城市人口迁移的预测模型:1.时序模型:时序模型是利用时间序列数据对城市人口迁移进行预测的模型。
常用的时序模型包括ARIMA模型、VAR模型和GARCH模型等。
城市人口流动模型的构建与预测
![城市人口流动模型的构建与预测](https://img.taocdn.com/s3/m/7941108b4128915f804d2b160b4e767f5acf8094.png)
城市人口流动模型的构建与预测随着城市化进程的加速和全球化的发展,人口流动已经成为多数城市面临的重要问题之一。
了解和预测城市人口流动模式对城市规划和社会发展具有重要意义。
本文将介绍城市人口流动模型的构建与预测方法,并讨论其应用价值和挑战。
一、城市人口流动模型的构建1. 数据收集与处理:构建城市人口流动模型的第一步是收集和处理相关数据。
常用的数据包括人口普查数据、手机信令数据、公交卡数据、电子支付数据等。
这些数据可以提供人口流动的起始地、目的地、时间和交通方式等关键信息。
在处理数据时,需要注意数据的清洗和匿名化,确保数据的安全和隐私。
2. 空间分析方法:城市人口流动模型需要将人口活动的时空分布转化为数学模型。
空间分析方法例如地理信息系统(GIS)和空间统计方法可以帮助我们理解和描述城市人口流动的空间分布特征。
通过空间插值、空间自相关和空间聚类等技术,可以构建城市人口流动的空间模式。
3. 时间序列模型:城市人口流动模型还需要考虑时间维度。
时间序列模型例如ARIMA和GARCH模型可以用来分析和预测城市人口流动的时间变化趋势。
这些模型可以帮助我们识别周期性规律、趋势性变化和异常情况,为城市规划和管理提供参考依据。
二、城市人口流动模型的预测1. 传统方法:传统的城市人口流动预测方法主要基于统计和回归分析。
通过历史数据的统计分析和趋势预测,可以预测城市人口流动的未来发展趋势。
这些方法虽然简单易用,但往往无法考虑到复杂的动态变化和非线性关系。
2. 机器学习方法:近年来,随着机器学习的迅速发展,越来越多的研究开始将机器学习方法应用于城市人口流动的预测。
例如基于神经网络的时间序列预测、支持向量机和随机森林等机器学习算法可以通过学习历史数据的模式和规律来预测城市人口流动的未来走势。
这些方法具有较高的精度和灵活性,但需要大量的训练数据和计算资源来支持模型的训练和预测。
三、城市人口流动模型的应用与挑战1. 城市规划与交通管理:城市人口流动模型可以为城市规划和交通管理提供决策支持。
人口预测方法(常见三种)
![人口预测方法(常见三种)](https://img.taocdn.com/s3/m/be4489442b160b4e767fcf21.png)
规划城市人口发展规模的方法主要有三种:(1)劳动平衡法。
中国城市规划中经常采用的一种推算城市发展规模的计算方法。
用劳动平衡法计算城市发展规模,首先要根据国民经济发展的远景规划对城市提出的任务,确定城市的发展方向、性质和职能,然后根据城市的职能及远景发展规模,推算基本人口,服务人口,再按照被抚养人口参数推算被抚养人口,最后计算出城市总人口。
计算公式如下:规划期末城市人口发展规模={规划期末基本人口数/[1-(服务人口的%十被抚养人口的%)]}=规划期末基本人口数/基本人口百分比(2)劳动比例法。
确定规划期末各物质生产部门的职工总数和劳动人口占总人口的比例,进而推算出城市的总人口。
运用这种方法,首先应将城市人口按其是否参加社会劳动,划分为就业人口和非就业人口两类。
然后再根据城市职工分类统计,将就业人口按行业分类,如工业企业、基本建设、交通邮电、农林水利、商业服务、城市公用事业、科教文卫(生)、财政金融、国家机关、人民团体等类。
前四类一般为物质生产部门的职工,后五类为非物质生产部门的职工。
其次再确定就业人口与全体人口的比例,以推算出规划期末城市总人口。
计算公式如下:规划期末城市总人口=规划期末物质生产部门职工人数/规划期末物质生产部门职工占职工总数%*就业人口占总人口%=规划期末物质生产部门职工人数/规划期末物质生产部门职工占总人口%(3)职工带眷系数法。
根据平均每个职工所带眷属数规划城市人口规模的方法。
这种方法多用于推算新建小城镇的人口规模。
它根据规划期内所确定的厂矿企业、对外交通运输等建设项目及其预定规模,确定物质生产部门职工人数,再从整个城镇着眼,根据生产与生活配套的要求与规定,确定物质生产部门职工与非物质生产部门职工的比例,推算规划期末职工总数,然后再根据单身职工,带眷职工与带眷系数,推算出城市总人口。
其公式如下:规划期末城镇人口发展规模=(带眷职工*带眷系数)+单身职工。
预测城市人口规模方法
![预测城市人口规模方法](https://img.taocdn.com/s3/m/c5ebe63e5727a5e9856a61ac.png)
Pmr==P1/r
式中P1————某国或某区域内最大城市或第一等级城市的人口;
Pr————等级为R的城市人口;
M———常数
“断裂点”分布模式的计算公式为:
P1=(r1/r2)P2
式中P1——城市1的人口规模;
P2—————城市2的人口规模;
r1——————断裂点到城市1的距离;
附录 预测城市人口规模方法
1、预测城市人口规模方法简要回顾
合理地、比较准确地确定城市人口规模是非常困难的工作,人们一直在寻求预测城市人口规模的方法,建立了很多的模型`公式。在以往的城市规划中计算人口规模主要有以下几种方法:
1.时间序列
从人口增长与时间变化的关系中找出两者之间的规律,建立数学公式来进行推算。这种方法要求城市人口要有较长的时间序列统计数据,而且人口数据没有大的起伏。这种方法适用于相对封闭、历史长、影响发展因素缓和的城市。
全市现状人口人口增长率全市规划人口区位和自然条件分析全省城市化水平分析全市经济发展水平在全省或区域中的地位全市城镇人口城镇发展条件分析城镇等级结构分析城镇规模结构分析城镇布局结构分析城市化动力机制分析建制镇人口含县城县级市人口市区规划人口中心城规划人口中心城规划人口中心城规划人口市区现状人口中心城范围的确定中心城现状人口非农业人口农业人口及其自然增长迁移增长经济发展相关分析暂住人口现状及预测门槛约束
“双系列多因素分析法”的主要内容如图所示。
框图各项内容的简要说明如下:
(一)宏观系列
1、“人口增长率”,人口增长率包括人口自然增长和机械增长。在各市的社会经济发展战略和2010年发展纲要中,对全市人口自然增长率具体的规定和要求,可作为预测全市人口的依据。机械增长率要通过多年全市迁入、迁出人口变化情况的统计来进行预测。求出人口增长率即可得出全市规划人口数。
城市总体规划第二讲人口规模预测
![城市总体规划第二讲人口规模预测](https://img.taocdn.com/s3/m/869044caa58da0116c1749d5.png)
高速发展方案 预测至2020年户籍总人口中从业人口占的比重为58%, 2030年达到60%。由此,推算出2020年和2030年户籍 人口的总就业人数分别为464万人和582万人。所以, 外来常住人口所占有的就业岗位在2020年和2030年分 别为204万个和479.48万个。按1.5的带眷系数估算, 至2020年和2030年南京可容纳的外来常住人口分别为 306万人和719万人。
二、城市用地规模预测
城市用地规ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ=市域总人口*人均建设用地
或者按照城镇体系规划的市域人口空间分布,分别计 算再相加。
第四步:基于上位规划的人口规模校核
根据《全国城镇体系规划》(2005-2020)中分省 (自治区、直辖市)人口与城镇化水平预测,江苏属 于快速城镇化后期速度放缓的省份,当前城镇化数量 增长还有一定潜力空间,但是凸现的城镇化问题较多。 近期主要解决快速推进城镇化过程中所遗留的生态环 境、社会保障、公共服务、产业协作、区域协调、基 础设施共享等问题,提升城镇化质量水平,远期进入 成熟稳定过程。预计到2020年,江苏省总人口为 9000万人,城市化水平60%,其中南京市的人口 1000万左右。
预测人口规模的步骤与方法
第一步:户籍人口预测
方法一:年平均增长率法 方法二:曲线拟合法(需历年人口数据) 方法:基于就业岗位和带眷系数推算
第二步:外来常住人口预测
以上两步结果相加,可得出市域总人口规模
户籍人口预测:年平均增长率法
常速发展方案 2006年,南京市的户籍城市化水平为77.63%,综合城 市化水平为82.02%。 以2006年统计的全市户籍人口607.2万人为基数, 2002年撤县设区后四年的户籍人口年平均增长率为 1.89%/年,至2020年基本维持这一速度,以2%/年的 年平均速度增长,2020年至2030年降低为1.5%/年。 同时,全市的户籍城市化水平从2006年的77.63%达到 2020年的85%,到2030年的88%。 推算的结果是,2020年全市的户籍人口增加到801万 人,2030年增加到930万人。
常用方法预测城市人口规模的原理和实例(4章人口预测)
![常用方法预测城市人口规模的原理和实例(4章人口预测)](https://img.taocdn.com/s3/m/8081497a5901020207409c9f.png)
Pn
642331 1
0.1 0.1 0.7
1.10
万人
75.5万人
Pn
757532 1
0.1 0.2 0.7
1.00
万人
92.34万人
2010年城市人口规模75.75万人,2020年城市人口规模92.34万人!
城市A 城市B 城市C 城市D 城市E 城市F 城市G
人口 209 134 63
48
37
35
22
规模
位序 1
2
3
4
5
6
7
预计2020年城市A的人口规模为430万人,预测2020年城市F的人口规 模?
P7
P1 R
430 6
71.7万人
预测城市F在2020年的城市人口规模为71.7万人!
9、帕克曼定律
2、确定其他参数(k、m、Z、V、f、b);m-城市周围农村人口的自然增长率;
s-农村耕地面积;
3、将值带入上述公式计算即可。
b-每个劳动力额定担负的耕地面积;
n-规划年限。
3、剩余劳动力转移法
实例
已知某城市2000年的城镇人口P0为142.52万人,人口增长率k为 5‰,农村人口P1为411.06万人,人口增长率m为4‰,综合考虑规划末 期农业人口的劳动力比例f为60%,规划末期综合考虑其农村耕地总面积 s为533333公顷,人均负担耕地b为0.5公顷,预计2020年农村剩余劳 动力转移比例Z为40%,其带眷系数为2.5,预测该城市2020年的人口规 模。
4、劳动力需求法
实例
人口和城市化水平预测模型
![人口和城市化水平预测模型](https://img.taocdn.com/s3/m/d0f9084d6fdb6f1aff00bed5b9f3f90f77c64d7b.png)
五、区位法
根据城市在区域中的位置、地位和作用来对城市人口规模 进行分析预测。
“位序—规模”法则(Rank-Size Rule):从城市的规模和城市规模位
序的关系考察一个城市体系的规模分布。
P P R P P R q,作对数转换:lg lg q lg
i
1i
i
1
i
Pi 是第i位城市的人口;
生态足迹分析方法可以由两个部分组成,生 态足迹分析和生态承载力分析。
15 15
生态足迹是指在一定技术条件下,为维持某一物质消费水平 下的某一人口、某一区域的持续生存所必需的生态生产性土 地的面积总和,即为每个人提供可支配的食品营养物质、水、 能源、资源、住房、交通工具、各类消费品以及处理废弃物 所需占有的土地及海洋面积。
第五章
人口和城市化水平预测模型
1
第一节 人口规模预测
回归分析法 增长率推算法 劳动平衡法 环境容量法 区位法 类比法 百岁图法 生态足迹法
2 2
一、回归分析法
1、年份与人口规模的一元线性回归模型
y b0 b1 x
x为年份;y为人口规模
b0 ,b1为待定系数。
该方法要求人口有较长的时间序列统计数据,而且人 口数据没有大的起伏。
基本/非基本比率(B/N):城市经济活动的基本部 分与非基本部分的比例关系。
7 7
城市经济活动类型划分与城市 发展
城市经济基础理论:
一个城市,如果其经济生活中基本活动部分的内 容和规模日趋发展,该城市则势不可挡的要发展;
如果城市的基本活动部分由于某种原因而衰落, 同时没有新的基本活动发展起来,则该城市无可 挽回地要趋向衰落;
一是划分消费项目。一般将消费项目划分为生物生态足迹和能 源生态足迹。
城市人口预测方法
![城市人口预测方法](https://img.taocdn.com/s3/m/d812bd0d10a6f524cdbf850b.png)
城市人口预测方法人口预测是指以人口现状为基础,对未来人口的发展趋势提出合理的控制要求和假定条件,即参数条件来获得对未来人口数据提出预报的技术或方法。
城市人口预测是城市总体规划的首要工作,它既是城市规划的目标,又是确定总体规划中的具体技术指标与城市合理布局的前提和依据,因此合理预测城市人口对城市的总体规划和城市的可持续发展有着十分重要的意义。
1、含义城市人口预测(urban population forecast)是对未来一定时期内城市人口数量和人口构成的发展趋势所进行的测算。
2、传统人口预测方法传统的人口预测方法包括平均增长率法、带眷系数法、剩余劳动力转化法和劳动平衡法等。
1)平均增长率法在城市进行总体规划时,对人口规模预测的常见方法之一为平均增长率法,计算时应分析近年来人口的变化情况,确定每年的人口增长率。
人口规模预测公式为:P = P0 (1 + K1 + K2)n。
式中,P为规划期末城市人口规模,P0 为城市现状人口规模,K1 为城市年平均自然增长率,K2 为城市年平均机械增长率,n 为规划年限。
这种方法适合初步经济发展稳定的城市,人口增长会逐步增加,人口增长率变化不大。
但是随着人口基数的增大,人口结构逐步趋于老龄化,人口增长的速度将会越来越慢,不可能都以平均的速度增长。
若要考虑到未来社会经济发展等因素对人口变动的影响,则可按预见的趋势改变人口增长率进行测算。
该方法具有普遍的适用性,但它对人口增长率的精度要求较高。
2)带眷系数法带眷系数法是根据新建工业项目的职工数及带眷情况计算的。
当建设项目已经落实,规划期内人口机械增长稳定的情况下,宜按带眷系数法计算人口发展规模。
计算时应分析从业人员的来源、婚育、落户等状况以及城镇的生活环境和建设条件等因素,确定增加的从业人员及其带眷系数。
具体预测公式为:P =P1 (1 + a) + P2 + P3。
式中,P为规划期末城镇人口规模,P1 为带眷职工人数,a 为带眷系数,P2 为单身职工人数,P3 为规划期末城镇其他人口数。
长沙市人口数量演化分析与预测(2)
![长沙市人口数量演化分析与预测(2)](https://img.taocdn.com/s3/m/61040730905f804d2b160b4e767f5acfa1c7838e.png)
长沙市人口数量演化分析与预测摘要城市人口预测是城市总体规划的首要工作,它既是城市规划的目标,又是确定总体规划中的具体技术指标与城市合理布局的前提和依据。
首先,针对问题一,建立阻滞增长模型,该模型表示当人口增长到一定数量后,自然资源,环境条件等因素会限制人口的增长率进而对人口总数产生影响。
通过MATLAB R2014a软件进行拟合,得出模型参数,并通过该模型,预测出本世纪中叶长沙将拥有人口8163300。
其次,建立Leslie 人口模型,充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素,并以5 年为年龄分组长度的方式预测,得到了长沙市未来十年各年龄段的人口数据(见附录五)。
通过数据我们可以明显看出,长沙市人口的老龄化问题日益严重。
模型可以进一步改进,例如加入城市间的人口迁徙以及国家人口政策的改变等因素的影响。
问题三和问题四都是有关一定面积的土地上,最多可承载的人口数量问题。
本文将问题简化为一定资源条件下,求最大人口容量问题。
采用供求法估算人口容量,该方法充分考虑各种资源对人口增长的限制。
考虑资源环境的可持续发展,取城市人口容量指数为1时的人口数量为最优人口容量。
将当前各项资源保有量数据以及人均资源消费水平数据分别代入公式,即可得到当前城区面积最多承载的人口以及全境城镇化后最多可承载的人口,分别为712万和1680万。
模型可进一步改进,例如加入环境承载力和人对环境的影响等因素对人口容量的影响等。
关键词:人口预测阻滞增长模型 Leslie人口模型供求法人口容量城市人口容量指数一、问题背景与重述1.1 问题背景随着城镇化进程加快,人口发展与城镇化的关系更加紧密[1],长沙市作为我国中部重镇,人口问题自然不能忽视,我国推进城市化的目的在于减少二元结构的落差,实现人口发展与城镇化水平和资源环境承载能力相适应,人口分布合理与人口系统内部各要素之间协调发展。
人口数量是指一个地区(如中国、中国台湾等)在一定时间内的人口总和,一般以人口普查的统计结果为依据。
城市人口预测方法
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城市人口预测方法人口预测就是指以人口现状为基础,对未来人口的发展趋势提出合理的控制要求与假定条件,即参数条件来获得对未来人口数据提出预报的技术或方法。
城市人口预测就是城市总体规划的首要工作,它既就是城市规划的目标,又就是确定总体规划中的具体技术指标与城市合理布局的前提与依据,因此合理预测城市人口对城市的总体规划与城市的可持续发展有着十分重要的意义。
1、含义城市人口预测(urban population forecast)就是对未来一定时期内城市人口数量与人口构成的发展趋势所进行的测算。
2、传统人口预测方法传统的人口预测方法包括平均增长率法、带眷系数法、剩余劳动力转化法与劳动平衡法等。
1)平均增长率法在城市进行总体规划时,对人口规模预测的常见方法之一为平均增长率法,计算时应分析近年来人口的变化情况,确定每年的人口增长率。
人口规模预测公式为: P = P0 (1 + K1 + K2)n。
式中, P为规划期末城市人口规模, P0 为城市现状人口规模, K1 为城市年平均自然增长率, K2 为城市年平均机械增长率, n 为规划年限。
这种方法适合初步经济发展稳定的城市,人口增长会逐步增加,人口增长率变化不大。
但就是随着人口基数的增大,人口结构逐步趋于老龄化,人口增长的速度将会越来越慢,不可能都以平均的速度增长。
若要考虑到未来社会经济发展等因素对人口变动的影响,则可按预见的趋势改变人口增长率进行测算。
该方法具有普遍的适用性,但它对人口增长率的精度要求较高。
2)带眷系数法带眷系数法就是根据新建工业项目的职工数及带眷情况计算的。
当建设项目已经落实,规划期内人口机械增长稳定的情况下,宜按带眷系数法计算人口发展规模。
计算时应分析从业人员的来源、婚育、落户等状况以及城镇的生活环境与建设条件等因素,确定增加的从业人员及其带眷系数。
具体预测公式为: P =P1 (1 + a) + P2 + P3。
式中, P为规划期末城镇人口规模,P1 为带眷职工人数,a 为带眷系数, P2 为单身职工人数, P3 为规划期末城镇其她人口数。
城市规划原理考试重点总结
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城市规划原理第一章城市与城市化1 人类第一次劳动大分工:农业与畜牧业的分工,导致了居民点的形成2 城市的形成:人类第二次劳动大分工:商业与手工业从农业中分离出来。
以农业为主的就是农村,具有商业及手工业职能的就是城市。
可以说,城市是生产发展和人来第二次劳动大分工的产物3 行政区划的标准:我国城镇可以划分为直辖市、市和镇;其中,按行政管辖不同,还可以把市进一步划分为地级市和县级市4 城市的发展(政治体制对城市的影响,中西的区别):中国的封建社会是中央集权制,各朝代都城规模都很大、布局严整,这些都城都是集中全国的财力物力,以超经济的手段,役使人民在短期内建成的。
除了都城外,府、州、县就是不同行政管辖区的政治和军事中心。
欧洲的封建社会在很长时间内分裂成许多小国,城市规模小,直至17世纪建立君权专制国家,都城才有较大的发展。
中国封建城市的中心是政权统治的中心,如宫殿、官府衙门。
而欧洲封建城市的中心是神权统治的中心——教堂。
5 城镇化(一节)——结合课本看1)城市化:农业人口及土地向非农业的城市转化的现象和过程。
包括人口职业的转变、产业结构的转变、土地及地域空间的变化。
2)城市化进程的表现特征:城市化是城市人口占总人口的比重不断上升;城市化是产业结构转变的过程;城市化水平高,不仅是建立在第二三产业发展的基础上,也是农业现代化结果。
3)世界城市化的历史进程:起步阶段;加速阶段;稳定阶段4)城市化的动力机制:城市化的发生和发展受到农业发展(原始动力)、工业化(根本动力)和第三产业崛起(后续动力)三大力量的推动和吸引。
5)中国已经步入城市化加速发展的第二阶段。
6)我国城市化发展的基本方针:严格控制大城市规模,合理发展中小城市,积极发展小城镇。
正确思想:大城市有一个适度规模问题,积极发展小城镇应尽快使其达到适度规模,而不是遍地开花。
这是加强城市规划、建设和管理,使城市发展与国民经济和社会发展的要求相适应,逐步形成的中小城市协调发展的城镇体系的基本方针。
规划方案的城市规模和人口增长预测
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规划方案的城市规模和人口增长预测随着全球城市化进程的不断加速,城市规划成为了一个至关重要的议题。
城市规模和人口增长预测是制定有效规划方案的基础,它对城市的可持续发展和居民生活质量具有重要影响。
本文将探讨城市规模和人口增长预测的相关问题,以及如何通过科学的方法进行预测,以指导城市规划。
一、城市规模与人口增长的关系城市规模是指城市的面积和人口数量。
城市规模的增长通常与人口的增长密切相关。
人口的增长会导致城市的扩张,进而影响城市的规模。
城市规模的增长又会对人口增长产生反馈作用,因为城市规模的扩大会吸引更多的人口流入。
因此,城市规模和人口增长是相互影响、相互作用的。
二、城市规模和人口增长预测的重要性城市规模和人口增长预测对城市规划至关重要。
准确的预测可以帮助政府和规划者制定合理的城市规划方案,以适应未来的人口增长和城市发展需求。
如果预测不准确,可能会导致城市规模过小或过大,无法满足居民的需求,从而影响城市的可持续发展和社会稳定。
三、城市规模和人口增长预测的方法1. 历史数据分析法历史数据分析法是一种常见的城市规模和人口增长预测方法。
通过分析过去几十年的城市规模和人口数据,可以发现一些规律和趋势,并据此进行未来的预测。
这种方法适用于城市规模和人口增长相对稳定的情况,但对于快速发展的城市来说,可能会存在较大的误差。
2. 统计模型法统计模型法是一种基于统计学原理的城市规模和人口增长预测方法。
通过建立数学模型,利用历史数据和相关指标进行预测。
常用的统计模型包括线性回归模型、指数模型和灰色预测模型等。
这种方法可以较准确地预测城市规模和人口增长趋势,但对于复杂的城市系统来说,模型的建立和参数选择可能存在一定困难。
3. 地理信息系统(GIS)技术地理信息系统技术是一种基于空间数据的城市规模和人口增长预测方法。
通过收集城市的空间数据,如土地利用、交通网络和人口分布等,利用GIS技术进行分析和建模,可以得出城市规模和人口增长的预测结果。
人口规模预测方法
![人口规模预测方法](https://img.taocdn.com/s3/m/09bd2ad703d8ce2f0166230c.png)
1、预测人口规模的意义(3)
城市规划的核心任务就是为人的全面发展服 务,以人的社会经济活动为基础,合理配置空间 资源,有序安排城市的各项建设,协调城市不同 利益主体之间的关系,制定公共政策,维护公众 利益。
党中央提出的“以人为本、全面协调可持续 发展”科学发展观,为城市规划工作确立了新的 目标,对城市规划中人口分析和研究工作提出了 更高的要求。
根据环境条件来确定城市允许发展的最大规模。
昌平人口规模的匡算:
土地资源人口承载力 152.4万人 绿色空间人口承载力 124.4万人 水资源人口承载力 62~84万人
有些城市受自然条件的限制比较大,如水资源短缺、地 形条件恶劣、开发城市用地困难、断裂带穿越城市、 地震威胁大、有严重的地方病等。
一般在45%~60%左右
适用于将有较大发展、国民经济发展计划比较具体落 实、人口统计资料比较齐全的中小城市和新兴工业区。
2.1传统城市规划的人口预测方法(6)
方法三:职工带眷系数法
根据职工人数与部分职工带眷情况来计算城市人口发展 规模。 人口规模=带眷职工人数×(1+带眷系数)+单身 职工
该方法更多的应用于新建工矿城镇的人口规模估算。 其社会经济背景是计划下的项目基本建设程序和严格 的户籍制度管理。带眷职工和单身职工的划分、职工 数量的确定都带着明显的计划经济和户籍管理的时代 特征。
2.1传统城市规划的人口预测方法(11)
方法八:类比法 选择发展条件、现状规模和性质相似的城市进
行对比分析,从已知的城市人口规模来推算 其他城市的人口规模。
此方法只适用于城市人口规模的校核。 对某个城市进行人口规模预测时不能用这种方
法。
2.1传统城市规划的人口预测方法(12)
人口规模预测简介
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人口规模预测方法根据预测学一般分类方法,本文将人口规模预测方法划分为时间预测分析、因果预测分析和定性预测分析三类。
一、时间预测分析法从人口增长与时间变化的关系中找出两者的规律,建立数学公式来进行推算。
这种方法要求城市人口要有较长的时间序列统计数据,而且人口数据没有大的起伏。
这种方法适用于相对封闭、历史长、影响发展因素缓和的城市。
1、回归模型通过选用某种适当的曲线或直线函数,拟合城市人口过去的发展变化,建立回归模型,预测城市人口未来的变化趋势。
如(1)直线模型法,(2)二次曲线模型法,(3)Logist曲线模型法。
评价:回归预测方法计算简单,便于使用,结论也有相当的可信度。
目前在规划中广泛应用。
但不足之处是假定人口变动模式始终比较稳定,而未来城市人口发展未必能满足这一前提。
2、综合增长率法将城镇发展分成若干个阶段,根据不同阶段以及对人口发展影响因素的变化,分别确定增长率,逐段向前递推预测。
综合增长率的确定考虑人口增长的历史情况以及未来人口发展的政策性因素。
城镇总人口=基年人口数*(1+综合增长率)年数评价:综合增长率法定性与定量分析相结合,关注影响人口发展的主要因素,计算简单,但不如回归分析方法严密,目前在规划中广泛应用。
二、因果预测分析法在人口预测时,考虑经济和社会等相关因素对人口的影响。
1、社会经济单因素相关分析法根据经济发展促进城市发展的基本原理进行城市化水平预测。
在经济发展及人口和生产力布局政策比较稳定的前提下,经济发展水平和城市人口呈高度相关性。
一般可以选用GDP、人均GDP、投资总量或者财政收入等经济指标与城市人口进行曲线拟合。
尽可能收集比较长时期内历史数据,选择合适的曲线,如一元回归、二元回归、多元回归模型等,然后用历史数据对已经建立的数学模型进行修正。
2、劳动力需求法分析城镇人口增长与经济增长速度和劳动生产率之间的关系。
首先,根据国民经济发展目标、结构以及劳动生产率计算三次产业结构的就业岗位。
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城市人口预测的方法
姓名:王婷婷
学号:20130514008
专业:城乡规划
题目:预测重庆市綦江县2020年的人口规模。
綦江县2005年-2014年的人口数据如下表:
年份城市人口(万人)年份城市人口(万人)200583.32201084.31
200683.53201180.01
200770.962012107.59
200883.282013107.87
200983.92014109.15
方法一:(综合增长率法)
解:由方程式83.32(x+1)^5=83.9 和84.31(y+1)^5=109.15 可解得x=13.88‰,y=53‰,则可得綦江县2005-2009年和2010-2014年的人口年平均增长率分别为13.88‰和53‰.
中方案:按照10年的平均年综合增长率形成人口预测的中方案:
r中=(13.88‰+53‰)/2=33.44‰。
因此根据综合增长率法预测2020年城市人口规模如下:
城市人口规模=109.15×(1+33.44‰)^6=132.96万人。
方法二(时间序列法)
由綦江县2005-2014年的人口数据分析得到如下时间序列模型拟合图:
由时间序列拟合图得出R2=0.60863,则可以进行预测,拟合出方程
y=3.4945x-6932.9,由此可得出a=-6932.9,b=3.4945.
则:綦江县2020年的人口规模=3.4945×2020-6932.9=125.99(万人)。