基于GIS的人口统计数据空间化方法

基于GIS的人口统计数据空间化方法

目录

一、参考文献2

二、目的2

三、数据3

四、分析4

4.1 数据预处理4

4.2 人口统计数据空间化5

4.2.1 人口数据空间化的思路5

4.2.2 人口数据空间化的思路5

4.2.3 各影响因子与居民点权重数据融合6

五、遇到的问题7

1、参考文献

[1] 廖顺宝，孙九林.基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化[J].地理学报，2003，58（1）：25-33.

[2] 罗雅龄. 巴马县瑶族自治县国民经济统计资料[M].河池：巴马县瑶族自治县统计局，2009.

[3] 杨小唤，江东，王乃斌，等.人口数据空间化的处理方法[I].地理学报，2002，57[增刊]：70-75.

[4] 吴桂平，曾永年，邹滨，等.基于GIS的区域人口密度空间分布模拟--以张家界市永定区为例[J].测绘科学，2009，34（2）237-240.

[5] 张杰云，申真.基于GIS的人口统计数据的空间化探讨[J].科学之友，2011,22(3):8-10.

[6] 吕安民，李成名，林宗坚，等.人口密度的空间连续分布模型[J].测绘学报，2002，32（4）：344-348.

二、目的

传统的人口数据通常以行政区为单元，通过统计、普查、逐级汇总获得，反映的是一定行政单元内的人口状况，这种数据往往难以进行与地理单元有关的分析与研究。利用GIS表现人口数据的常规方法是为统计单元建立多边形边界数据库，把人口作为这些多边形的属性数据进行存储，各种分析和操作均基于一系列统计单元。这种人口数据处理方法在理论上和实际应用中均存在问题。一方面，以行政区为单元调查得到的人口数据只是该行政区内的人口总量，并没有真实反映行政区内人口的空间分布特征;另一方而，统计型的人口数据不便于进行各种空间分析。

基于GIS的人口统计数据空间化就是把人口数据进行定量和定位，以行政区域为单元把人口数据量化到一定的尺度的地理网格上。本文选择土地利用、地形指数、主要道路和河流水系等数据作为人口分布的影响因子，以居民点作为人口分布的重要指示因子，应用多源数据融合技术进行行政区人口数据的空间化，最终生成100mX100m分辨率栅格人口密度图，既保持了县级与统计数据一致，又反映了各乡镇内部人口分布的空间变化。

以GIS技术和SPSS软件为工具，根据巴马瑶族自治县人口统计数据，分析了该县各乡镇平均人口密度与地形指数、土地利用、主要道路和河流水系等因素的相关关系。通过分析各影响因子对人口分布的影响权重，运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。

3、数据

巴马县自然和社会经济的基础数据主要包括:①巴马县行政区划图;②巴马县1:250 000地形图(水系、道路、居民点等要素);③2009年1:250 000巴马县土地利用现状数据;. 2009年巴马县国民经济统计资料中获取各乡镇人口统计数据;⑤巴马县2009年DEM影像数据。

4、分析

4.1 数据预处理

1）所有的空间数据转换成统一投影和坐标系；

2）对50 m间距等高线图层数据，在Arc/Info中利用Arctin和Tinlattice 2个命令，设置适当的参数，生成空间分辨率为100m X100m的数字高程数据；

3)在Arc/Info中将巴马县行政区划图与数字高程数据进行叠加分析，计算各乡镇的平均海拔高程；

4)以数字高程数据为基础，在Arc/Info的Grid模块支持下，利用GIS中的窗口分析方法，分别计算DEM的最大高程值和最小高程值，再将二者进行差值运算，在100mX100m的分析窗口内提取地形起伏度指标；

5)在Arc/Info中进行巴马县行政区划图与土地利用详查数据叠加，提取每个乡镇的各类土地利用而积，计算各乡镇各类土地利用而积占全县土地总而积的百分比；

6）从道路图中提取主要公路，并与乡镇界图在A二/Info中通过Id entity 命令，计算各乡镇道路的主要公路里程，最后求出各乡镇的主要道路网密度，并分析居民点与主要道路的距离；

7）将河流图与乡镇界图在Arc/Info中通过Id entity命令，计算各乡镇河流的长度，求出各乡镇的河网密度，并分析居民点与河流的距离。

4.2 人口统计数据空间化

4.2.1 人口数据空间化的思路

综上所述，各市县的平均人口密度与地形指数、土地利用、道路网密度、河网密度以及居民点密度均有不同程度的相关关系，表明它们是影响该地区人口分布的主要因素。基于多源数据融合的思想，本文按照以下步骤进行乡镇级人口统计数据的空间化:①确定各因子对人口分布的影响权重;②各影响因子与居民点权重数据融合;③采用单要素和多因子加权融合法拟合各乡镇的人口密度系数，并与统计数据进行相关性分析;④根据分析结果调整各影响因子的权重，从而得到巴马县人口密度图。

4.2.2 人口数据空间化的思路

1、影响因子对人口分布影响权重的确定

1）确定地形指数对居民点分布的影响权重。把分级后的地形指数与居民点分布图进行叠加分析，统计各级地形指数的而积和分布在上而

的居民点数量，从而计算居民点密度。以该值作为地形指数对居民占朴布的影响柯重洗取依据。

2）确定土地利用对居民点分布的影响权重。将土地利用图与居民点分布图叠加，统计各类土地利用类型的而积和分布在其上而的居民点总数，计算各类土地利用类型中居民点的密度。以此作为土地利用对居民点分布的影响权重选取依据。

3)确定主要道路对居民点分布的影响权重。对研究区道路网建立500 m距离的多级缓冲区，将道路缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区中居民点数量和缓冲区而积，计算各缓冲区中的居民点密度。以此作为道路对居民点分布的影响权重选取依据。

4)确定河流水系对居民点分布的影响权重。对巴马县河流每隔500 m建立一个缓冲区，将生成的河流缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区中居民点的数量;计算河流缓冲区中的居民点密度。以此作为河流水系对居民点分布的影响权重选取依据。

4.2.3 各影响因子与居民点权重数据融合

根据以上分析得出地形指数、土地利用、道路网密度和河网密度等因素是影响人口密度的重要因子。把生成的巴马县100mX100m的网格与地形指数分类图、土地利用分类图、主要道路缓冲区图和河流缓冲区图叠加，计算出每个网格中各个影响因子影响下的人口密度系数T ij，根据统计数据算出每个乡镇的平均人口密度D i，并利用下式计算出每个网格的人口密度系数:

式中，为任意栅格的单个影响因子的人口密度系数；λij 为各影响因子中具体分级指数的影响权重。

5、遇到的问题

对于影响因子对人口分布影响权重的确定的原理以及方法不是很熟悉，根据查阅资料得知了每种影响因子对人口分布影响权重的确定方法。这些都只是基于理论上的分析，至于正确性怎样，有待在实习中验证。