城市人口空间分布模拟与格局分析——以沈阳市为例
城市人口增长的空间格局
城市人口增长的空间格局随着经济的快速发展和城市化进程的推进，城市人口增长成为当今世界的一个普遍现象。
城市人口增长的空间格局对于城市的规划与发展具有重要的指导意义。
本文将从不同角度探讨城市人口增长的空间格局，并分析其中的相关因素。
1. 经济发展和城市人口增长之间的关系经济发展是城市人口增长的重要驱动力之一。
经济繁荣吸引了大量的人口涌入城市。
一方面，城市提供了更多的就业机会和高薪岗位，吸引了进城务工人员和高学历人才；另一方面，城市中的商业中心、文化娱乐设施以及各类服务机构也吸引了人们的聚集。
因此，经济发展水平高的城市通常也是人口增长较快的城市。
2. 城市间不同规模的人口增长差异无论是大城市还是小城镇，人口增长都存在差异。
大城市往往具有更强的吸引力，因此人口增长速度较快。
这是因为大城市集聚了更多的社会资源和发展机会。
而小城镇由于资源和发展机会相对有限，人口增长速度较慢。
此外，一些区域性经济中心也会吸引周边城市的人口向其聚集，从而形成人口增长的热点区域。
3. 城乡人口流动对城市人口增长的影响城市人口增长往往伴随着农村人口向城市的流动。
城市的高薪岗位、良好的教育资源和医疗资源等吸引了越来越多的农民工和农村居民进城。
这种城乡人口流动对城市人口增长的空间格局产生了深远影响。
一方面，农民工集中居住的工人新村、农民工集中安置点等地区人口急剧增长；另一方面，城市的富裕区域也因为农民工等低收入人口的涌入而形成了明显的贫富分化。
4. 城市发展与人口增长的空间分布关系城市的发展往往伴随着城市人口的快速增长，城市发展和人口增长之间存在密切的空间分布关系。
随着城市发展的进一步推进，城市人口向城市周边地区和辐射区扩散。
这导致城市边缘地区的人口增长速度明显快于城市核心区。
在一些发展不平衡的地区，富裕地区的人口增长远远快于贫穷地区。
这种空间分布差异不仅加剧了城市贫富差距，还带来了诸多的社会问题和环境挑战。
5. 城市人口增长的空间格局调控为了实现城市人口增长的良性发展，需要科学合理地调控城市人口的空间格局。
江西省人口分布空间自相关分析
江西省人口分布空间自相关分析冒小栋;刘琼芳【摘要】在空间统计相关理论基础上，利用ArcGIS和GEODA空间统计分析软件对江西省县域人口分布的总体和局部空间差异进行了实证分析。
结果表明：江西省2009-2011年人口分布主要特征是江西北部地区密集，南部呈现分散分布，并且存在显著的正向空间聚集效应，其中，以南昌为中心存在高密度空间集聚效应，而在抚州东部存在低人口密度的空间集聚效应。
%On the basis of the spatial statistical theory, through ArcGIS and GEODA spatial statistical analysis soft-ware, this paper analyzes the overall and regional spatial difference of population distribution in Jiangxi Province. Results show that the population of Jiangxi Province was densely located in northern part and scattered over the southern part from 2009 to 2011. The study maintains that there exists a distinct positive space aggregation effect in Jiangxi Province with Nanchang being the center for high-density spatial agglomeration effect and Fuzhou be-ing the center of low-density spatial agglomeration effect.【期刊名称】《华东交通大学学报》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】8页(P131-138)【关键词】人口密度分布;Moran’s I指数;LISA;空间自相关;江西省【作者】冒小栋;刘琼芳【作者单位】华东交通大学经济管理学院，江西南昌 330013;华东交通大学经济管理学院，江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】F222.1人口增长与空间分布是影响区域长远发展的重要因素，人口密度是反映区域人口分布的重要指标，可以显示各区域人口分布的稀疏程度，马歇尔提出的导致产业集聚的三个原因就有劳动力集聚因素。
中国城市人口的空间集聚特征与规律分析
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第63卷第10期2008年10月Vol.63,No.10Oct.,2008中国城市人口的空间集聚特征与规律分析陈刚强,李郇,许学强(中山大学城市与区域研究中心，广州510275)摘要：城市集聚增长日益显著以及城市间连接性的增强等是20世纪90年代以来中国城市发展的显著特征。
通过运用GIS 环境下的Moran's I 等技术方法，探讨了1990-2005年中国城市人口的空间集聚特征及其演变规律，结果表明：尽管总体上城市人口的正空间集聚性不强，但局部空间集聚特征明显，存在较强的规律性，主要表现为“T ”字型和沿主要铁路交通线的发展态势，而其演变过程体现了中国城市体系空间结构正处在不断优化之中；三大地带城市人口空间集聚的特征反差明显，东部城市区域基本表现为一体化发展趋势，而中西部城市区域则趋向于极化发展或表现出较差的整体协调能力；进一步来看，城市人口空间集聚的不平衡性，不仅体现于区域之间也体现于区域内部的城市之间，且其作用范围进一步扩大，集聚区位有所变化。
总体来看，这一典型转型时期里，中国城市人口的空间集聚特征及其演变，体现出了市场力量、经济发展状况、基础设施建设及国家空间开发政策等的积极作用。
关键词：局部Moran's I ；空间集聚；城市人口；不平衡；一体化；中国1引言一般来说，城市集聚对于解释一个国家在特定时点或某一时期的发展水平变化具有重要作用[1]。
在经济发展的早期阶段，城市集聚处于一个较高的水平是有效的[2]。
但过度集聚会引起效率的降低，此时扩散力变得有效，大都市区中心城市的制造业开始转移到邻近的卫星城市，并进一步向吸引范围内的腹地城市扩散。
即随着经济发展水平的提高，城市集聚水平往往呈现为一个先上升而后下降的过程[3]。
我国作为一个发展中国家，城市体系的空间结构及其形态，自改革开放以来已出现明显变化，尤其是20世纪90年代以来，城市发展最为突出的表现之一就是城市间相互作用增强，城市空间集聚增长显著[4,5]。
城市可达性与空间分布格局分析
城市可达性与空间分布格局分析城市可达性是指城市居民到达城市内各种资源和服务设施所需的时间、费用和交通方式等因素的综合情况。
城市可达性的提高能够增强城市的活力、竞争力和吸引力，对城市的发展具有重要意义。
本文主要从城市可达性和空间分布两个角度来分析城市的分布格局。
一、城市可达性分析城市可达性是影响城市空间分布格局的关键因素之一。
城市的可达性可以通过路网和公共交通等基础设施来提高。
例如，地铁、高速公路等交通设施的建设能够缩短城市内部不同区域之间的距离，提高城市的可达性。
此外，城市公共交通体系的完善也能够提高城市的可达性。
城市可达性的提高能够影响城市居民的出行方式和居住选择。
例如，在一个可达性较高的城市中，居民更可能选择使用公共交通工具而不是私家车出行，这样也能够降低城市交通拥堵问题。
此外，城市可达性的提高也能够增加城市各种资源和服务设施的利用率，促进城市经济的发展。
二、空间分布格局分析城市的空间分布格局是由多种因素共同影响的。
除了城市可达性之外，城市人口规模和结构、经济结构、建筑规划等因素也会对城市的空间分布格局产生影响。
城市的人口规模和结构是决定城市空间分布的重要因素。
大城市通常会集中更多的人口和经济资源，形成向中心区域的“中心——辐射”型格局。
而小城市则更可能形成分散性的“多中心”型格局。
城市的经济结构也会对城市的空间分布产生影响，例如，一个工业型城市的工业园区通常会分布在城市的边缘区域。
此外，城市的建筑规划也能够影响城市的空间分布。
例如，城市中心区域的高层建筑和大型商业中心等设施的建设，能够形成城市核心区域的集聚效应，也可能使城市的空间分布往中心聚集。
而相反，城市边缘区域的住宅区和购物中心等设施的建设，则会使城市的空间分布向外扩散。
三、结论综上所述，城市可达性与空间分布格局是城市发展的重要因素，两者相互影响、相互作用。
在城市发展的过程中，城市可达性的提高和合理的空间规划是实现城市化可持续发展的关键。
利用测绘技术进行城市人口密度分布与空间分析的技巧
利用测绘技术进行城市人口密度分布与空间分析的技巧随着城市化的不断推进和人口的持续增长，对城市人口密度分布和空间分析的需求也越来越迫切。
测绘技术在这一领域起到了不可或缺的作用。
本文将介绍利用测绘技术进行城市人口密度分布与空间分析的一些技巧。
一、卫星遥感影像的应用卫星遥感影像是研究城市人口密度分布与空间分析的重要数据来源之一。
通过获取高分辨率的卫星遥感影像，可以精确捕捉到城市的布局和分布情况。
利用遥感技术，可以获得城市不同区域的地表类型、土地利用情况以及建筑物的分布情况等信息。
通过对这些信息的分析，可以揭示出城市人口分布的特点和规律。
二、地理信息系统（GIS）的应用地理信息系统（GIS）是将地理空间信息与属性数据相结合，进行空间分析的一种技术手段。
利用GIS技术，可以将测绘数据与人口统计数据相结合，构建城市人口密度分布的空间模型。
通过分析不同区域的人口密度和人口组成，可以找出城市人口较为密集的区域和人口聚集的特征。
同时，GIS技术还能将人口分布与城市规划、交通网络等信息相结合，探索城市发展的方向和可行性。
三、网络爬虫技术的应用网络爬虫技术是利用计算机程序自动抓取互联网上的信息的技术手段。
通过网络爬虫技术，可以从各种网站和社交媒体平台上获取与城市人口有关的数据。
例如，可以抓取各个社交媒体平台上用户的地理位置信息和发帖的内容等。
通过对这些数据的整理和分析，可以了解城市人口的生活习惯、人口流动情况以及人群的结构特征，进而为城市规划和人口分配提供依据。
四、人工智能技术的应用人工智能技术的快速发展为城市人口密度分布与空间分析提供了新的可能性。
通过利用深度学习算法和图像识别技术，可以从卫星遥感影像中快速、准确地提取出建筑物和人口分布的信息。
同时，人工智能技术还能结合自然语言处理技术，对大量的社交媒体数据进行分析，从中挖掘出人口流动和人口分布的关联性。
人工智能技术的使用，将为城市规划和人口管理提供更加精细和科学的支持。
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。
基于大数据的城市人口流动和空间分布分析
基于大数据的城市人口流动和空间分布分析一、引言随着科技的不断进步，以及大数据的普及应用，城市人口流动和空间分布变得越来越复杂。
这就要求我们必须运用大数据技术，对城市的人口流动、空间布局进行科学分析，从而更好地进行城市规划和管理。
二、城市人口流动分析城市人口流动是指城市内部和城市间人口的迁徙现象。
在大数据时代，我们可以通过人口普查，手机信令，公共交通，社交媒体等数据进行人口流动分析。
1.根据人口普查数据进行分析通过人口普查数据可以获得每个城市的人口结构，性别比例，年龄梯度等。
结合人口流动方向和目的地的信息，可以判断哪些地方的人口流动更为频繁，从而优化城市规划，提高城市的管理效率。
2.使用手机信令信息进行分析每一次通话都会产生电话信令数据，利用这些数据可以准确地追踪人们的移动路径与轨迹，以及人们在不同地理区域停留的时间长度。
这对于城市交通管理、城镇化过程的精细化和商圈运营等方面具有很大价值。
3.运用公共交通数据进行分析城市公交运营公司，尤其是大型的城市公共交通运营公司，它们拥有实时更新的路况信息、乘客的出行时间和人数等数据。
通过分析这些数据可以了解公交线路的使用情况，优化线路规划与客流安排，提升公共交通服务水平。
4.利用社交媒体数据进行分析人们通过使用互联网以及社交媒体平台，实时发布自己的位置信息、留言、评论等等。
通过对社交媒体上的数据进行分析，可以了解到哪些热点场所受到了人们的关注，以及对该热点场所的形象评价。
同时，还可以通过收集、分析人们的消费习惯，为商家提供便捷的精准与有效的营销服务。
三、城市空间分布分析城市空间分布是指城市内部不同功能区域的规模、数量、分布、密度、结构、配置等空间性质的分析。
在大数据时代，我们可以通过遥感技术，空间数据库，GIS等技术进行城市空间分布的科学分析。
1.遥感技术的应用利用高分辨率卫星遥感影像数据，可以进行城市建设用地变化信息提取、城市域的植被覆盖度计算和变化检测、城市道路网格化、城市水域分类与面积估算等科学分析。
人口数据空间化模型方法_概述及解释说明
人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。
随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。
本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。
1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。
在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。
在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。
在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。
最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。
通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。
同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。
2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。
这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。
在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。
常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。
分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。
这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。
中国人口空间分布特点与规划研究
中国人口空间分布特点与规划研究中国是世界上人口最多的国家，人口空间分布的合理规划对于实现人口资源的均衡利用、促进经济社会发展具有重要意义。
中国人口空间分布特点与规划研究主要包括以下几个方面。
一、人口分布特点1.东部地区人口密集：东部地区拥有较为发达的经济条件和相对较好的基础设施，吸引了大量的人口流入。
其中，长江经济带、珠三角地区和京津冀地区等地人口聚集程度高，居民密度大。
人口过于密集导致资源紧张、环境恶化等问题。
2.西部地区人口稀疏：西部地区地广人稀，人口密度相对较低，并且尚未完全开发利用。
然而，随着西部大开发战略的实施，西部地区逐渐成为人口聚集的新热点，同时也对人口和社会资源提出了新的挑战。
3.城乡人口差异明显：城市的经济和社会资源相对丰富，吸引了大量农村人口向城市转移，形成了明显的城市人口集聚效应。
同时，农村地区由于受到经济和社会发展的制约，人口密度较低，人口基础设施和公共服务条件相对较差。
二、人口空间规划研究1.促进东中西地区均衡发展：通过加强西部地区的基础设施建设和优化产业布局，吸引人口向西部地区转移，促进东中西地区的协调发展，缓解东部地区人口密集问题。
2.加强城市化与乡村振兴统筹规划：城市化进程不仅需要解决城市人口过多而导致的资源和环境压力，还需注重提高农村地区的基础设施建设和公共服务水平，推动乡村振兴，使城乡人口空间有机结合。
3.优化城市人口分布结构：通过推动城市群发展，引导人口向二三线城市和县域中心城市流动，减轻大城市人口压力，提高城市群的综合竞争力和吸引力。
4.加强新型农村社区建设：在农村地区推进新型农村社区建设，提高农村基础设施建设水平和公共服务水平，提供更好的就业和生活条件，吸引和留住农村人口。
5.科学研判人口未来发展趋势：采用科学的数据分析和模型预测方法，对未来人口发展趋势进行研判，为人口空间规划提供科学依据，提前预测和适应人口变化带来的挑战。
总之，中国人口空间分布特点与规划研究是一个复杂、多方面的课题，需要综合考虑经济发展、社会状况、资源环境等各方面因素，并制定科学的规划方案，以实现人口资源的合理配置和社会经济的可持续发展。
北京市人口空间分布的未来情景模拟分析
辅 助信 息 ；源 区 域 是 有 真 实数 据 的 区 域 ， 目标 区 域是 需 要 内插 估 算 的 区域 ’ 。 回归分 析法 通 过 检 验普 查 人 口数 量 和 土 地 覆 被 类 型 之 间 的 相 关 性 来
模 拟结果与 ２ ０ 北京 市第五次人 口普查 数据非常 吻合 。在此 检验结 果的基 础 上 ，根据 ２ ２ ０ ０年 ０ ０年北 京城 市总体
规划、北京市绿地系统规 划 、北京市公路 系统规划和北京市 铁路系统规划 等 ，模 拟分析北京 市 ２ ２ ０ ０年三种人 口 分布情景 ：如果人 口允许 在 国内 自由迁 移 ，２ ２ ００年北京 市总人 口将 达到 ４６ ２万 ，旧城人 口将达 到 ６ ２万 ，中 ６ ７ 心城区将达到 ３ １ ；如果 ２２ ９万 ０ ０ ０年北京 市总 人 口控制 在 １ ０ ０万 之 内 ，并且允 许居 民在 市 内 自由流 动 ，旧城 ８
和 中心城区人 口将分别 为 ２ ０万和 １１０万 ；如果 北京城市 总体规 划和 绿地 系统规 划成 功实施 ，２ ２ ６ ７ ０ ０年北 京市
中 心 城 区 人 口为 ８ ０万 ， 旧城 区人 口为 １０万 。 ５ １
关键词 ：曲面建模 ；格点 生成 ；Ｙ Ｅ— ＭＰ Ｕ Ｓ Ｄ；人 口分布 ；未来情 景 ；模拟分析
布局 问题 。
行 重分 布 。分 区 密 度 图 法 可 以将 多 光 谱 卫 星 影 像 和 最近 建 成 的 标 识 了居 民 点 邮 政 信 息 的 数 据 库 结 合 ，模 拟城 市 人 口分 布 ］ 。城 市 的基 底 主 要 由阻
人口流动与城市的空间结构
人口流动与城市的空间结构人口流动是城市发展的重要驱动力之一，它对城市的空间结构产生深远的影响。
本文旨在探讨人口流动与城市空间结构之间的关系，分析人口流动如何塑造城市空间，并探讨其对城市规划与发展的启示。
人口流动对城市空间结构的影响人口流动与城市人口分布人口流动是城市人口分布的重要影响因素之一。
随着城市化的进程，大量农村人口涌入城市，城市人口规模迅速扩大。
这种人口流动导致城市人口的分布呈现出明显的集聚效应，即人口主要集中在城市中心区域和城市周边的一些重要发展区域。
这种集聚效应不仅受地理因素的影响，还受到经济、社会和文化等多种因素的共同作用。
人口流动与城市功能区划分人口流动对城市功能区的划分和布局产生重要影响。
城市功能区通常包括居住区、商业区、工业区和公共服务区等。
人口流动导致不同功能区的人口构成和规模发生变化，从而影响城市空间结构的布局。
例如，随着城市人口的增加，居住区的规模不断扩大，商业区和公共服务区的密度也相应增加。
同时，人口流动还会导致城市内部的功能区发生转换，如工业区向城市边缘迁移，商业区向城市中心集中等。
人口流动与城市交通网络人口流动对城市交通网络的布局和规模产生重要影响。
城市交通网络是城市空间结构的重要组成部分，它连接城市各个功能区，满足人们的出行需求。
人口流动导致城市交通需求的变化，进而影响交通网络的规划和建设。
例如，人口流动会导致城市内部的交通拥堵问题，促使城市政府加大对公共交通的投入，优化交通网络布局，提高交通效率。
人口流动与城市空间结构的相互作用人口流动与城市空间结构之间存在相互作用的关系。
城市空间结构对人口流动产生吸引和排斥作用，而人口流动又反过来影响城市空间结构的发展和变化。
城市空间结构的吸引力城市空间结构对人口流动产生吸引力，主要体现在以下几个方面：1.经济机会：城市中心的商业区和金融区等高端经济活动区域提供了更多的就业机会，吸引了大量人口流入。
2.教育资源：城市通常拥有更完善的教育体系，包括高校、科研机构和培训机构等，吸引了大量学生和专业人才。
城市人口空间分布格局影响因素研究——以北京为例
城市人口空间分布格局影响因素研究——以北京为例童玉芬;马艳林【摘要】城市人口空间分布影响因素的研究对于城市空间结构发展和大城市中心人口疏解有着重要的意义和价值.利用北京市2005-2013年16个区县的相关面板数据,建立双向固定效应面板数据模型,对影响北京市人口空间分布的因素进行了实地分析.实证结果表明北京市近年来居民生活水平、就业机会和优质的教育资源对人口密度产生了较大的正向作用,而经济发展水平、房地产建设和医疗资源的增长则对人口扩散起到一定的作用.根据模型中16个区县的截距项分析各区县的人口承载潜力,提出了相应的人口疏解建议.【期刊名称】《北京社会科学》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】9页(P89-97)【关键词】特大城市;人口空间分布;影响因素【作者】童玉芬;马艳林【作者单位】首都经济贸易大学人口经济研究所,北京100070;首都经济贸易大学人口经济研究所,北京100070【正文语种】中文【中图分类】C922改革开放以来，城市化发展迅速，人口迅速向大城市集聚，城市人口资源环境矛盾凸显。
北京作为中国政治、文化、经济中心，无论是人口数量还是人口密度都在不断膨胀中，特别是中心城区人口拥挤、交通拥堵、房价高涨、环境污染、资源利用效率低下等现象十分严重。
北京市政府早在1958年的总体规划方案中就提出“控制城市的发展规模，重点是控制市区发展规模，其主要指标就是城市人口发展规模。
”并且明确提出了建设“子母城”和“卫星城”的城市空间布局，把卫星城建成能够辐射周边地区发展的经济、政治、文化中心，承担市区城市规模疏导的任务。
在之后的多次城市规划中北京都提出城市区域空间结构调整的主要目的是引导城市功能和人口在空间上合理均衡布局，引导北京由单一中心向“多层次多中心形态”转变。
然而，北京目前仍然处于城市化的成长和扩展期，城市中心和近郊区依旧是人口集聚的主要空间，新城发展对人口疏散的作用并不明显。
[1-3]从2014年北京分区县常住人口规模和密度来看，人口密度最高的西城区2014年达到了25767人/平方公里，而人口密度最低的延庆县仅为158人/平方公里，北京市单中心结构并未发生根本改变，中心城区仍然是人口集聚的主要空间(如图1所示)。
青岛迁移人口空间分布及其效应分析.
青岛迁移人口空间分布及其效应分析一、青岛市迁移人口现状改革开放以来，随着户籍制度改革的逐步推进，青岛市经济建设和城市化进程不断加快，良好的工作生活和投资环境吸引了大量的迁移人口来青寻求发展，人口迁移始终保持着活跃态势。
特别是2000年以来，由于2008年奥运帆船比赛等拉动效应逐渐显现，青岛的城市形象和知名度日益提升，城市吸引力越来越大，表现在人口迁移上，也开始进入一个快速上升的活跃时期，每年的迁出人口基本上稳定在4到6万人之间，而迁入人口则连年上升，2004年就达到了134322人。
仅以领取暂住证的人口登记数量为例，近年来以年均15-18%的速度递增，2000年至2005年仅6年时间，青岛市暂住人口数量就翻了一番多。
随着2008年奥运会帆船比赛日益临近和山东省突出发挥青岛市在山东半岛城市群龙头带动作用决策的实施，青岛市大项目引进、大型场馆建设及旧城改造力度将进一步加大，迁移人口势必迎来新一轮迅猛增长，预计2008年登记暂住人口将达140万人左右，约占青岛市区常住人口的一半。
二、青岛市迁移人口社会经济特征的空间分布1、迁移人口性别的空间分布第五次人口普查显示，青岛市迁移人口中女性明显多于男性，性别比(女性=100)为92.91。
迁移人口中性别比各区市空间分布不够均匀，青岛市市内4区是迁移人口性别比居中比较集中的区域，男性与女性数量相当；市郊3区中，除城阳区迁移人口性别比很低、女性远远多于男性外，黄岛区、崂山区迁移人口性别比较高、男性明显多于女性；郊区5市中，除胶南市、平度市迁移人口性别比居中、男性与女性数量相当外，即墨市、胶州市、莱西市迁移人口性别比较低、女性明显多于男性。
迁移人口性别比的空间分布与经济发展水平及区域特点有一定的相关性，但经济发展水平不是决定性别分布的唯一因素，经过对各区市的综合分析，我们发现产业结构对性别结构起着重要作用。
2、迁移人口文化程度的空间分布据第五次人口普查资料显示，青岛市迁移人口文化程度多集中于初中水平，占全部迁移人口的40.26%；具有高中文化程度的占15.82%，居第二位；具有小学文化程度的占12.68%，居第三位；具有较高文化程度（具有高中及以上文化水平）的人口比例只有35.5%，而且各区市差距比较明显。
成都市人口空间分布特征分析
成都市人口空间分布特征分析钟易霖;罗若愚【摘要】以最新、最权威的第六次人口普查数据及相关统计年鉴数据为基础,运用人口结构指数和相关统计分析方法,从空间属性和社会属性两个层面对成都市人口空间分布特征进行分析.研究表明:(1)从空间属性层面分析,成都市人口总量分布不均衡,空间分布悬殊较大,以五个主城区为中心,呈同心圆状向郊区急剧降低态势.同时,人口集中性及不均衡性较强,并呈现上升趋势;(2)从社会属性层面分析,少数民族人口主要分布在城市的西部与西北部;流动人口分布在中心城区和工业区;高学历人口集中在高等院校和科研院所的所在地;一二三产业人口呈同心圆由城市中心向外逐层分布趋势.【期刊名称】《电子科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2018(020)006【总页数】6页(P33-38)【关键词】人口空间分布;特征分析;人口结构指数;成都市【作者】钟易霖;罗若愚【作者单位】电子科技大学成都611731;电子科技大学成都611731【正文语种】中文【中图分类】F29引言城市社会阶层的分异化已经成为我国经济转型期的突出问题，其分异过程引导并重塑了我国城市人口的空间分布格局，进而促使不同阶层人口在家庭、居住、就业和教育等方面都存在着差异化现象。
城市人口空间分布是指城市社会经济发展过程中，人口发展过程在地理时空的表现形式，即人口分布现象在空间和时间上的集散程度[1]。
城市人口空间分布状况是城市社会经济发展现状的重要体现，能较客观的呈现城市发展综合态势。
因此，城市人口空间分布研究一直受到学者们的关注。
国外学者对城市人口空间分布研究较早，从城市人口密度角度出发，20世纪50、60年代，Jefferson、Clark、Newling等，探讨了欧美国家典型城市的人口空间分布和变化规律[2～3]；20世纪60～90年代，西方学者研究视角逐渐转向城市人口空间结构，对各类型发达中心城市的人口空间结构进行了大量的实证研究[4～6]；从20世纪90年代至今，国外学者研究视角逐步多元化，如人口空间分布的影响因素分析、人口分布的时空演变和不同群体人口分布研究[7～9]。
空间分析实验报告
空间分析实验报告空间分析实验报告概述：本次实验旨在通过空间分析技术，对特定区域的地理数据进行分析，以探索其内在的空间关系和模式。
实验过程中，我们使用了地理信息系统（GIS）软件，对一组城市人口分布数据进行了处理和分析，以期发现城市人口分布的空间模式和相关因素。
数据收集与预处理：我们选择了某国家的20个城市作为研究对象，通过收集相关的城市人口分布数据，构建了一个城市人口分布数据集。
为了保证数据的准确性和可靠性，我们从政府公开的统计数据中获取了每个城市的人口数量，并将其转化为数字化的空间数据。
数据分析与结果：在进行空间分析之前，我们首先对数据进行了预处理。
通过GIS软件，我们将每个城市的人口数量数据与其对应的地理位置进行关联，并将其转化为矢量数据。
接着，我们利用空间插值技术对数据进行了插值处理，以填补数据中的空洞和缺失值。
在数据预处理完成后，我们进行了一系列的空间分析操作。
首先，我们使用空间聚类分析方法，对城市人口分布数据进行了聚类分析。
通过聚类分析，我们发现了一些明显的人口集聚区域，这些区域往往是经济发展较为繁荣的城市核心区。
同时，我们还发现了一些人口分散的区域，这些区域往往是相对较为偏远或经济发展相对较弱的地区。
接着，我们进行了空间自相关分析，以探索城市人口分布的空间相关性。
通过计算空间自相关指数，我们发现了城市人口分布的空间聚集程度。
结果显示，城市人口分布存在显著的空间自相关性，即人口数量较多的城市往往周围也有较多的人口数量。
这一结果表明了人口分布的空间集聚特征，与城市的经济、交通等因素密切相关。
进一步地，我们进行了空间回归分析，以探究城市人口分布与其他因素之间的空间关系。
通过建立空间回归模型，我们发现了一些影响城市人口分布的关键因素。
例如，城市的经济发展水平、交通便利程度、教育资源等因素都对城市人口分布产生了显著影响。
这些结果为城市规划和发展提供了重要的参考依据。
结论与展望：通过空间分析实验，我们深入了解了城市人口分布的空间模式和相关因素。
山东省德州市的空间结构分析
山东省德州市的空间结构分析德州市位于华北经济区中心地带，是一个重要的工业基地和优质的粮食生产区。
该市地处鲁西南地区，东临济南市，南接泰安市，西邻临沂市，北靠河北省。
德州市总面积10384.49平方公里，下辖11个县市区，常住人口约498.9万人。
本文将从城市空间分布、交通网络、行政区划、人口分布和经济发展等几个方面，对德州市的空间结构进行分析。
一、城市空间分布德州市城市空间结构具有明显的“南北分异”和“东西强弱”的特点。
其南部地区主要以德城区为核心，环城区为主体的“单中心多核心”的城市空间结构比较明显；而德州市北部地区则是以宁津、武城、夏津等地为中心，国道105线和208线贯穿南北，形成类似“链状”空间结构，城市间联系较弱，发展相对滞后。
德城区位居市中心地带，是德州市行政、经济、文化、交通和旅游产业的中心，是城市发展最活跃、最具潜力的核心区域。
此外，商河、乐陵等近郊城市也在不断地发展壮大。
总体来说，德州市城市空间结构的南部地区相对较为集中，两端的发展水平则相对比较低，空间分布不够均衡。
二、交通网络德州市的交通网络以公路为主，公路密度很高。
其中，连霍高速公路、308国道和105国道贯穿市区，构成了横向和纵向的交通走廊。
此外，济南绕城高速、济青高速和临沂境内的京九铁路、济德高速等交通干道也与德州市相交汇。
近年来，德州市在公路、铁路等交通设施建设上不断加大投入，全市公路总里程达到1.8万公里。
目前，济南至德州高速公路已全线贯通，极大地促进了德州市与济南市及周边城市间的联系与交流。
三、行政区划德州市下辖11个县市区，包括德城区、乐陵市、禹城市、陵县、宁津县、齐河县、武城县、庆云县、平原县、夏津县和临邑县。
各县市区职司不同的行政管理、服务和发展任务。
德城区是德州市的政治、经济、文化中心，其他城市则是德州市的重要组成部分。
四、人口分布德州市总人口约498.9万人，人口密度约为480人/km²。
从区域角度看，德州市南部城区人口密度较高，北部城市、农村地区以及边远山区的人口密度相对较低。
社会经济地理分布的空间模式分析
社会经济地理分布的空间模式分析介绍:社会经济地理分布的空间模式是指在特定区域内，不同社会经济现象（如人口分布、城市发展、经济活动等）在空间上的分布情况。
通过对社会经济地理分布的空间模式进行分析，可以深入了解不同区域之间的差异和联系，为相关决策提供参考依据。
一、人口分布的空间模式分析：人口分布是社会经济地理分布的重要方面，也是影响其他社会经济现象的关键因素。
根据国家统计数据，我国的人口主要集中在东部沿海地区和一些大城市，呈现出明显的空间集聚特征。
其中，北京、上海、广州等一线城市及其周边地区人口密度高，而西部地区和一些山区则人口较为稀疏。
这种分布模式与历史的经济发展、资源分布、交通网络等因素密切相关。
二、城市发展的空间模式分析：城市的发展水平和空间布局是社会经济地理分布模式的重要表现形式。
一般来说，发达地区的城市规模较大、功能较强，而欠发达地区的城市规模较小、功能相对有限。
例如，北京、上海、广州等一线城市是我国经济发展的中心，拥有较为完善的基础设施和产业体系。
而西部地区的城市则相对较弱，发展水平较低。
此外，城市发展的模式还与政策导向、地理位置、资源禀赋等因素有关。
三、经济活动的空间模式分析：经济活动的空间模式是社会经济地理分布的核心内容，主要涵盖了不同地理区域的产业布局、经济结构以及外部经济联系等方面。
我国的产业布局呈现出东部沿海地区工业化程度高、服务业发达，而西部地区工业化水平相对较低、以农业为主导。
这种分布模式与资源分布、政策调控、国际贸易等因素有着密切关系。
四、社会经济地理分布的空间模式对决策的意义：社会经济地理分布的空间模式分析是制定区域经济发展政策和规划的重要依据。
通过深入了解不同区域的分布特点和发展潜力，政府可以有针对性地采取措施促进不同地区的均衡发展。
例如，在资源分布不均的情况下，政府可以通过调控经济活动的空间布局，促使资源较丰富的地区发展先进制造业，资源欠缺的地区发展服务业，从而实现资源的优化配置。
2000-2010年西安市人口分布与空间结构研究
2000-2010年西安市人口分布与空间结构研究赵新正;李梦雪;冯瀚钊;李同昇;芮旸【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(047)001【摘要】基于第五次和第六次人口普查数据,以西安市为例,运用GIS等空间分析方法来研究西安市人口时空演化特征及其空间结构,以期探索西安市人口的空间重组规律.研究发现:①西安市人口总量增长快,空间分布上圈层分化明显,市区内大部分地区为城市化发育程度成熟的区域,人口郊区化现象显著且程度高,郊区内部差异大;②人口空间分布具有较强的空间集聚特征,人口空间集聚总体趋势在不断增强,中心城区及相邻的部分近郊区街道共同构成了人口高密度集聚中心,远郊区则出现了集中连片的低密度人口洼地,且两类地区均呈现扩大趋势;③西安市人口分布呈现出“多中心”特征,小寨路街道为发育成熟的人口次中心.【总页数】5页(P127-131)【作者】赵新正;李梦雪;冯瀚钊;李同昇;芮旸【作者单位】西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;北京师范大学资源学院,北京100875;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127【正文语种】中文【中图分类】K901.3【相关文献】1.2000-2010年北京市人口分布格局的时空演变分析 [J], 钟少颖;陈锐;杨鑫2.2000-2010年西安市人口空间结构演化研究--基于城市人口密度模型的分析 [J], 米瑞华;石英3.2000-2010年甘肃人口分布演变特征分析 [J], 吉亚辉;张岩4.2000-2010年西安市人口演变的空间差异与多中心模拟 [J], 殷江滨;祝明明;范虹5.2000-2010年西安市土地利用/土地覆被变化及其建成区扩张研究 [J], 王萍;刘康;李婷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
城市人口分布的空间自相关分析_以沈阳市为例
第26卷 第2期2007年3月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 26,N o 2M ar ,2007收稿日期:2006 03 14;修订日期:2006 09 23基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2 SW 320 1)。
作者简介:杜国明(1978 ),男,内蒙古宁城县人,地图学与地理信息系统专业博士研究生。
主要研究方向为地理信息系统、遥感应用。
E m ail:nmgdgm@126 com 城市人口分布的空间自相关分析以沈阳市为例杜国明1,2,张树文1,张有全1,2(1 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012; 2 中国科学院研究生院,北京100049)摘要:为探测经典城市人口密度模型在微观层面上的适用性,本文通过计算基于格网的沈阳市人口景观密度,利用地统计学的理论与方法来分析其空间自相关性和变异性。
研究发现:在10种不同采样粒度上人口密度半变异函数都符合球状模型,表征着城市人口分布具有较强的空间自相关性和变异性;但由于粒度不同,人口密度的空间自相关尺度不同,块金值不同,基台值不同,块金值与基台值的比值差异较大,证明人口分布的空间自相关具有较强的尺度依赖性;对于700m 粒度而言,通过计算不同方向的半变异函数曲线可以发现,沈阳市人口密度呈现典型的带状异向性,反映出人口分布在不同方向上具有不同的结构特征。
因此,研究城市人口分布时,可以城市人口分布的自相关性和变异性分析为基础,并须充分注意适宜尺度的选择和结构特征的识别。
关键词:空间自相关;城市人口分布;人口密度模型;空间变异性;地统计学文章编号:1000 0585(2007)02 0383 081 引言城市人口空间分布是城市地理学研究的热点问题之一,上个世纪50年代以来,吸引了西方大量学者的关注,形成了一系列较具代表性的理论模型。
如Clark 模型[1]、城市人口与城区面积间的异速生长模型[2,3]、正态密度模型[4,5]、负幂指数模型[6]、二次指数模型[7]等。
城市人口分布与空间结构研究
城市人口分布与空间结构研究人口分布与空间结构是城市规划中的重要课题，涉及到城市发展和人居环境的优化。
城市人口分布的合理性与空间结构的协调性直接影响着城市的可持续发展。
因此，对城市人口分布与空间结构进行研究和探讨具有重要意义。
一、人口分布的现状与原因分析目前，城市人口分布的不均衡现象普遍存在。
一方面，大城市中心地区的人口密集，而郊区相对人口稀疏；另一方面，一些城市人口稀少，无法形成规模经济，导致资源浪费。
这种不均衡的人口分布主要是由多方面因素共同作用的结果。
首先，历史和政策因素导致了人口集聚的现象。
城市作为政治、经济和文化的中心，资源和机会集中于中心区域，吸引了大量人口迁徙至此。
其次，交通和基础设施的不完善也造成了城市人口集中。
许多人选择在中心城区居住和工作，因为那里交通便利、基础设施完善。
此外，城市规划和土地利用的不合理也是导致城市人口分布不均的原因之一。
二、影响城市人口分布的因素城市人口分布的不均衡现象，除了历史和政策因素外，还受到自然、经济、社会、文化等多方面因素的影响。
自然因素是城市人口分布的基础。
地理因素如地势、气候、水资源等，会影响人们对居住环境和生活质量的选择。
经济因素也是影响城市人口分布的重要因素。
经济发展水平、产业结构、就业机会等都对人口的流动和分布起到关键作用。
社会和文化因素包括教育资源、医疗卫生、公共服务等，也会影响人口的流动和分布。
三、城市空间结构的优化优化城市空间结构是实现人口分布均衡的关键。
首先，要完善城市规划，合理规划用地，避免“城市盲目扩张”。
通过科学规划，合理划定城市边界和功能区域，将城市的发展纳入可控范围，避免资源的过度浪费和环境的破坏。
其次，加强交通基础设施建设，促进城市之间和城市内部的良性互动。
发展高速公路、铁路、城市轨道交通等交通工具，方便人们的出行，缩短地理距离，提高交通效率。
此外，推进城乡一体化发展，消除城乡之间的差距，也是优化城市空间结构的重要措施。
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半个多世纪以来 , 城市人口分布空间结构研
究不断取得进展的同时 , 还存在一些值得商榷和 进一步研究的问题 , 主要有 :
(1)统计单元划分的合理性问题 。以往的相关 研究中 , 要么以原始的人口统计单元为统计单元 , 要么以具有一定宽度的同心圆环为统计单元 。这 样的统计单元能否准确反映人口分布规律值得推 敲 。例如 , 某城市人口呈现出相对于城市中心具 有对称结构的多核心分布格局 , 则仍然可以用二 次指数模型进行精确地模拟 , 该模型显然不能准 确反映人口分布的多核心结构 。
标准差 /平均值 ( S / Mean) 1158
S2 /M ean 266156
有自相关性 [ 18 ] , 因此 , 可以采用地统计学方法进 行空间模拟 。本文以地统计学为基础 , 在 300m 的 格网数据的基础上 , 根据半方差分析 , 采用普通克 里格法进行空间插值 , 生成人口密度模拟图 (图 3) , 该图中人口密度等值线的间距为 100p / hm2。
(2)城市人口分布核心的识别问题 。人口分布 核心的识别是构建城市人口密度模型的首要问题 , 以往以城市中心为人口分布核心 , 或以某个 、某 几个人口统计单元的几何中心为人口分布核心的 做法显然是依据不足的 。
(3)多核心城市中 , 各核心的影响范围及模式 问题 。建立多核心模型 , 必须回答一个问题 : 城 市内任一点的人口密度受到多少个 “核心 ”的影 响 。目前 , 对此主要有三种假设 : ①人口密度只 受到最近核心的影响 , 因此 , 城市内部可以根据
落入第 j个网格内的第 i个人口普查区的居住房屋
底层用地总面积 ; Dij代表落入第 j个网格内的第 i
个人口普查区的居住房屋底层用地的人口密度 。
作者曾研究证明 , 300m ×300m 格网是研究沈阳 市 2000年人口分布的适宜尺度 [17] , 故本研究中的格 网 , 即采用 300m ×300m。计算结果如图 1所示。
1 引言
在经济学和地理学的双重影响下 , 20 世纪 50 年代以来 , 城市人口分布空间结构研究吸引了西 方学者的高度关注 , 形成了一系列较具代表性的 城市人口密度理论模型 [ 1 - 7 ] 。20 世纪 80年代末期 以后 , 多 核心 城 市 结 构 研 究 成 为 热 点 领 域 [ 8 - 9 ] 。 之后 , 随着分形等后现代数学工具和细胞自动机 等仿生科学理论的引入 , 城市地理学的定量描述 能力和模拟实验手段不断增强 , 一些传统的人口 密度数学模型 , 如 Clark 模型开始被赋予新的解 释 [ 10 - 11 ] 。这些研究初步揭示了西方自由竞争的市 场经济条件下 , 城市人口分布的空间格局及演化 过程 。20世纪 80年代以来 , 伴随着中国改革开放 的进展 , 城市 , 尤是特大型城市人口分布问题开 始受到关注 [ 12 - 14 ] , 对于改革开放 、社会主义市场 经济体制逐渐建立的历史背景下 , 作为发展中国 家的中国城市人口分布格局及演变规律有了初步 认识 。
图 1 沈阳市人口密度图 Fig11 Population density map of Shenyang City
312 人口分布的统计特征分析 人口密度统计情况见表 1。研究区内共有样方
36
地 球 信 息 科 学 学 报 2010年
3740个 , 人口密度的最大值为 882101p / hm2 , 最 小值为 0, 标准差 为 169105p / hm2 , 而 平均 值为 107121p / hm2 , 说明人口分布具有不均衡性 。统 计指标 s/m ean = 1158, 说明人口密度分布具有变 异性 。当 s2 /m ean的比值大于 1 时 , 即可说明人 口分布具有聚集性 , 此处该值高达 266156, 说明 研究区内人口分布的聚集性很高 。为了进一步反
收稿日期 : 2009 - 07 - 01; 修回日期 : 2009 - 12 - 01. 基金项目 : 国家自然科学基金项目 (40801059) ; 国家社会科学基金项目 (07CJY025) 。 作者简介 : 杜国明 (1978 - ) , 男 , 汉族 , 内蒙古宁城县人 , 博士 , 东北农业大学资源与环境学院讲师 , 农林经济管理
图 3 沈阳市人口密度模拟图 Fig13 Population density modeling map in Shenyang City
4 人口分布空间模拟
411 地统计学的人口分布空间模拟 地统计学 ( Geostatistics) , 亦称地质统计学 ,
于 20世纪 40年代末由南非地质学家 D1G1Krige和 H1S1Sichel等提出 。地统计学以区域化变量理论 为基础 , 研究那些分布于空间中并显示出一定结 构性和随机性的现象 。以往的城市人口密度研究 已充分证明人口分布结构性特征的存在 , 而且上 述方法计算出的人口密度 , 作为一个空间变量具
层用地的总面积 。
(3)用规则格网进行采样 , 计算每一个网格内 的人口数和人口景观密度 。将预先生成的正方形
格网数据与居住房屋底层用地数据叠加 , 再统计 每一网格内的人口数和人口密度 。人口数的计算
公式为 :
∑ P j = A ij 3 D ij
(2)
i
式中 , Pj 代表第 j个网格内的人口数 ; Aij代表
统计单元数 3740
平均值 [Mean ] ( p / hm2 ) 107121
表 1 人口密度统计表 Tab11 Popula tion den sity sta tistics
最大值 ( p / hm2 )
最小值 ( p / hm2 )
标准差 [ S] ( p / hm2 )
882101
0
169105ຫໍສະໝຸດ 方法来计算人口密度 , 这样的人口密度实际上是 一种景观密度 , 是指各采样单元内单位面积上的 人口数 , 单位是 p / hm2 。具体的计算步骤包括 :
( 1 )根据普查区代码将人口普查数据与普查区 空间数据进行关联 。
(2)采用面插值法 [16 ]实现人口普查数与居住 单元的关联 。将居住房屋底层用地矢量数据与人
口普查区数据进行空间叠加 , 统计每一普查区内 居住房屋底层用地面积 , 并依此计算各普查区内 居住房屋底层用地的人口密度 , 计算公式如下 :
D i = Pi /A i
(1)
式中 , D i 代表第 i个人口普查区内居住房屋
底层用地的人口密度 ; Pi 代表第 i个人口普查区
的人口数 ; Ai 代表第 i个人口普查区内居住房屋底
3 人口分布的空间统计
311 基于网格计算的人口空间化数据 本研究的人口普查数据是按照社区管委会来
统计的 。由于这样的统计单元空间形状各异 、大 小不一 , 降低了各单元之间的可比性 。相比之下 , 网格计算和网格地图更有助于动态现象的表述 、 数据融合和空间分析 [ 15 ] , 不失为研究人口分布的 最佳选择 。因此 , 本研究采用规则格网对人口统 计单元进行再划分 , 将居住房屋底层用地数据作 为中间变量 , 参照生态学研究中种群密度的计算
412 人口分布的空间特征分析 由图 3可见 , 人口密度由外围向内侧整体具
有增加的趋势 , 但也有局部降低的情形 ; 城市中 心 、人口重心与几个明显的城市人口密度极大值 点也相距较远 , 人口密度分布没有呈现出单核心 圈层式范式 。在人口密度高值区形成的封闭等值 线近似于椭圆形 ; 在城市的西侧出现人口密度的 “U ”字形凹陷 , 在城市中心的东北方向也存在着 一个范围较大的人口密度低值区 ; 虽然人口分布 呈现多核心结构 , 但人口密度等值线的分布状态
映人口分布的集聚和离散程度 , 根据样方统计数
据绘制了人口分布的洛仑兹曲线 (图 2 ) 。可见 , 该曲线凸起 , 远离矩形框的对角线 , 说明人口分 布具有不均衡性和集聚性 ; ( 29157% , 88130% ) 是该曲线一个十分明显的拐点 , 拐点两侧曲线走 势平稳 。因此可以概略地说 , 研究区近 30%的范 围内居住了近 90% 的人口 , 人口密集 ; 而其余 的 70%范围内仅居住了约 10%的人口 , 人口稀 疏。
基于以上认识 , 本文以沈阳市 2000 年第五次 人口普查数据为数据源 , 模拟该市人口分布 , 探 讨其分布格局 , 旨在提出一种城市人口分布模拟 与格局识别的范式 。
2 研究区概况及数据来源
沈阳市位于中国东北地区南部 、辽宁省中部 , 土地总面积为 12 980km2 , 截至 2000底建成区面积 为 217km2 。沈阳市地势平坦 , 以平原为主 , 平均 海拔 50m 左右 , 城市南侧有浑河流经 。沈阳市是 辽宁省的政治 、经济 、文化中心 , 是辽中南城市 群的首要城市 , 中国重要的重工业城市 。市辖区 包括和平 、沈河 、大东 、皇姑、铁西 5个城区 , 东 陵、于洪、苏家屯 、新城子 4个郊区 。截至 2000年 第五次人口普查 , 市辖区人口 530万人 。研究区包 括建成区及近郊区在内的一矩形区域 (见图 1 ) , 面积 336km2 , 涉及沈阳市人口普查小区 981个 。
摘要 : 人口分布空间结构是城市空间结构的重要组成部分 。为准确地模拟城市人口分布 , 清晰地反映城市人口分 布格局 , 本文利用沈阳市第五次人口普查资料 , 采用网格计算方法空间化人口数据 、地统计学的空间插值方法模 拟人口分布 。同时 , 用 DEM 模型方法识别城市人口分布格局 , 分析人口分布特征 。结果是 : 沈阳城市内部人口 分布具有较高的不均衡性和聚集性 ; 城市人口密度分布不符合单核心圈层式范式 , 具有 11个明显的人口分布核 心 ; 在城市中心区域 , 人口分布的区域化特征更为显著 ; 人口分布主要受到相近的两个人口核心的影响 。该研究 同时表明中国市场经济体制背景下 , 城市人口分布特征具有较高的复杂性 。对于城市人口分布规律及影响人口分 布的动力机制 , 需进一步研究 。 关键词 : 城市空间结构 ; 人口分布 ; 空间化 ; 沈阳市