基于GIS的人口统计数据空间化方法
《基于GIS技术的聚落形态分析及保护规划策略研究》
《基于GIS技术的聚落形态分析及保护规划策略研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，地理信息系统（GIS）技术已成为一种重要的空间数据分析和处理方法。
GIS技术以其强大的空间数据管理、分析和可视化能力，在聚落形态分析及其保护规划策略研究中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在利用GIS技术对聚落形态进行深入分析，并探讨相应的保护规划策略。
二、GIS技术在聚落形态分析中的应用（一）聚落形态数据的获取与处理利用GIS技术，我们可以从各种渠道获取聚落形态的相关数据，如遥感影像、地形图、人口统计数据等。
通过GIS软件的矢量化、数字化和空间分析等功能，对数据进行预处理和空间化，为后续的聚落形态分析提供数据支持。
（二）聚落形态的空间分析GIS技术可以对聚落形态进行空间分析，包括空间分布、空间关系、空间结构等方面。
例如，可以通过空间自相关分析、空间聚类分析等方法，揭示聚落的分布特征和空间结构；通过空间叠加分析、缓冲区分析等方法，探讨聚落与自然环境、交通网络等的关系。
三、聚落形态特征及保护价值分析（一）聚落形态特征根据GIS技术的空间分析结果，可以总结出聚落的形态特征。
例如，有的聚落呈现团块状分布，有的呈现带状或链状分布；有的聚落紧密相连，有的则相对分散。
这些形态特征反映了聚落的地理环境、历史文化和经济发展水平等因素。
（二）聚落保护价值聚落作为人类文化的重要载体，具有丰富的历史、文化和自然价值。
通过对聚落形态的分析，可以评估其保护价值。
例如，具有独特形态特征的聚落、与自然环境和谐共生的聚落、历史悠久的聚落等，都具有较高的保护价值。
四、基于GIS技术的聚落保护规划策略研究（一）保护规划的制定根据聚落形态分析及保护价值评估结果，制定相应的保护规划。
首先，要明确保护目标和原则，确定保护的范围和重点；其次，要制定具体的保护措施和计划，包括文物古迹的保护、传统建筑的修复、生态环境的保护等；最后，要建立监测和评估机制，对保护效果进行定期评估和调整。
GIS空间数据处理与分析
栅格单元(i,j)四角点坐标的计算:
X(i1,i2)=(j-1)*DX和J*DX Y(i1,i2)=(i-1)*DY和i*DY I,j:栅格单元行列值; DX,DY:栅格单元边长
⑴:识别内边界,并将内边界端点坐标置零. 判别方法: 判断与栅格单元某条边相邻的另一栅 格单元的值,若值小于零,则该边为内边界. 内边界端点坐标置零: 边界起点和终点坐标置零.
分区数据的方法就称为空间数据的内插。
第五节 空间数据的内插方法
1、点的内插：研究具有连续变化特征现象 的数值内插方法。
步骤： 数据取样；数据处内插；数据记录
第五节 空间数据的内插方法
2、区域的内插
研究根据一组分区的已知数据来推求
同一地区另一组分区未知数据的内插方法。
区域内插方法：
2.1 叠合法：认为源和目标区的数据是均匀 分布的，首先确定两者面积的交集，然后 计算出目标区各个分区的内插值。
1、遥感与GIS数据的融合：
遥感技术的优势 融合必要性 GIS技术的优势 遥感图像与图形的融合 融合方法： 遥感数据与DEM的融合 遥感数据与地图扫描图像的融合第三节 多源 Nhomakorabea间数据的融合
2、不同格式数据的融合
不同格式数据的融合方法主要有：
2.1基于转换器的数据融合：
一种软件的数据格式输出为交换格式，然后用于另
P3
P
0
x
判断点是否在多边形内，从该点向左引水平扫描线，计算此 线段与区域边界相交的次数，若为奇数，该点在多边形内；若为 偶数，在多边形外。利用此原理，直接做一系列水平扫描线，求 出扫描线和区域边界的交点，对每个扫描线交点按X值的大小进 行排序，其两相邻坐标点之间的射线在区域内。
第二节
基于SDG11.3.1的中国人口和土地城镇化分析与评价
基于SDG11.3.1的中国人口和土地城镇化分析与评价朱秀林1，蒋会平2，孙中昶2，赵相伟1（1.山东科技大学测绘科学与工程学院，山东 青岛 266590; 2.中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室，北京 100094）摘 要：结合1990—2015年中国不透水面产品和联合国发布的城市人口统计数据，首次利用联合国在“2030 年可持续发展议程”中提出的SDG11.3.1指标评价方法，对中国1990—2015年的人口城镇化和土地城镇化发展进行了分析和评价。
研究结果表明：对中国433个城市从整体、省份、城市群和城市规模进行分析，总体来说，城市应该从粗放利用向集约利用转型，提高土地利用效率，避免土地的低水平扩张。
关键词：城镇化 不透水面 城市扩张 人口增长 SDG11.3.1城镇化是人口向城镇集中并由此推动城镇发展的过程，也是人类发展的必然趋势[1-2]，主要表现为土地城镇化和人口城镇化两方面。
自1978年改革开放以来，中国经济高速增长，进入城市快速发展阶段，截止2018年底，城市数量已经从193个增加到672个，城镇化率已经从1978年的20%增长到2000年的35%、2018年的59%，城镇化问题将是中国在新世纪面临的第一大挑战[3-4]。
伴随着快速的城镇化进程，城市扩张迅猛，占用了城市周边大量的耕地等土地资源，同时也带来了巨大的挑战，包括住房短缺导致贫民窟居民人数不断增加、交通拥堵、空气污染和污水增加、淡水供应不足、废物处理、基本服务和基础设施不足等问题[5]。
因此，城镇化问题既关系到中国城镇本身的建设与发展，又关系到耕地保护、生态建设和可持续发展，已经成为当代中国备受关注的社会热点问题之一[6]，具有重要的研究意义。
2015年联合国在“2030年可持续发展议程”中提出了17项可持续发展目标（Sustainable Development Goals ，缩写SDGs ）和169 项具体目标。
基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化
论文学习汇报
重庆师范大学地理与旅游学院
汇报内容
一、相关概念解释 二、研究方法 三、人口分布于环境关系的宏观分析 四、人口统计数据空间化 五、结论 六、对本文的评述
一、相关概念解释
1、人口密度 由总人口除以土地总面积，它反映区域人口的平均分布状况， 人口密度：由总人口除以土地总面积 它反映区域人口的平均分布状况， 人口密度 由总人口除以土地总面积， 但不能反映区域内部的人口分布差异。 但不能反映区域内部的人口分布差异。 2、居民点密度 ：研究区域内的居民点数与区域面积的比值。 、 研究区域内的居民点数与区域面积的比值。 3、人口普查数据：是通过以行政区划（省、市、县、乡等）为单元，逐渐统 、人口普查数据：是通过以行政区划（ 乡等）为单元， 计和汇总获得。 计和汇总获得。 4、环境数据：主要是基于自然单元（流域、土壤类型单元、植被类型单元、 、环境数据：主要是基于自然单元（流域、土壤类型单元、植被类型单元、 土地利用/土地覆盖单元）的研究数据。如土地利用现状数据、地形图、 土地利用 土地覆盖单元）的研究数据。如土地利用现状数据、地形图、高程 土地覆盖单元 图等。 图等。
(2)
农村居民点和远离居民点地区的人口密度相等， 当Drural＝Drest＝3.09时，农村居民点和远离居民点地区的人口密度相等， 根据常识，一般情况下， 根据常识，一般情况下，居民点地区的人口密度要比远离居民点地区的人
口密度大， 因此应取一组小于3 09的数据， rural。 口密度大， 因此应取一组小于3．09的数据，并求出相应的Drural。（表5）
各市县平均 人口分布系 数
市县级人口统计数据
基于GIS的统计数据分析平台设计
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI O N2008N O .13SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O NI T 技术地理信息系统(GI S)是有关空间数据管理和空间信息分析的计算机系统。
随着计算机技术的发展,以及更高性能的计算机系统在相关行业中的普及,统计数据海量增加。
如何在如此大量的数据中,更有效的获得有用的信息是一个关键的问题。
利用GI S 作为统计数据依托的平台,可以借助GI S 灵活多样的查询工具,使数据的表达可视化,同时集成统计分析和数据挖掘的方法,达到从数据中发现规律,并使挖掘的信息以图和表的形式直观展现出来的功能。
1统计数据仓库的设计1.1统计数据的内容和特点根据其内容来分,国家统计局数据主要可分为三类:基本信息数据、普查数据和抽样调查数据。
基本信息数据主要涵盖了国家社会、经济、科技、教育、卫生等各个方面,依据年份按行业进行统计的,具有涉及领域广、数据全面的特点,能够对国情有全面详细的概括;普查是通过专门组织的一次性全面调查,是全面系统掌握国情国力统计资料的一种重要途径,普查有人口普查、农业普查、工业普查等等;抽样调查是对于社会经济现象中无法进行全面调查的,或不必要进行全面调查的问题的一种调查方法,通过一定方法选取样本进行调查。
它具有速度快的优点,可以及时了解社会经济,特别是居民生活方面的现实状况。
1.2统计数据仓库的设计原则和方法根据统计业务的实际,统计数据仓库应该包括基本信息数据库、普查数据库和抽样调查数据库。
建立元数据库,即数据字典,用以提供整个数据仓库的全局信息。
基于关系表的存储方式有星型模型和雪花模型两种。
本文认为统计数据仓库应采用星型模型,因为这种存储方式比较成熟,适用于软件开发,同时相对于雪花模型节点而言交叉点少,查询速度会更快。
1.3多维数据模型的建立围绕统计专题以星型模式存放,模型的核心是事实表,围绕事实表的是维度表。
核密度population字段作用_理论说明
核密度population字段作用理论说明1. 引言1.1 概述核密度（Kernel Density）是一种用于分析和可视化空间数据的技术方法。
它可以帮助我们探索空间数据的分布情况，了解地理位置上的人口密度、物种分布等现象。
在地理信息系统（GIS）领域得到广泛应用。
在地理空间分析中，人口是一个重要的研究对象。
人口数量和分布对城市规划、交通管理、资源配置等方面具有重要影响。
通过核密度技术，我们可以将人口数量与地理坐标关联起来，从而绘制出人口密度图，直观展示不同区域的人口集中程度。
1.2 文章结构本文将围绕核密度population字段作用展开详细讨论。
文章包括以下几个部分：引言、正文、问题分析、结果和讨论以及结论。
在引言部分，我们将首先对核密度进行概述，介绍其在空间数据分析中的应用背景和意义。
然后，给出文章的结构安排，明确各个部分所要阐述的内容。
1.3 目的本篇文章旨在深入解析”核密度population字段作用“这一主题，并通过理论说明揭示相关概念和原理。
通过对核密度的解释和分析，读者将能够全面了解这一技术方法在人口研究中的作用和意义。
本文还将讨论核密度分析的局限性以及可能存在的问题，并提出相应的解决方案。
最后，结合具体案例，我们将展示核密度population字段作用在实际中的应用效果和优势。
在下一部分“2. 正文”中，我们将深入探讨核密度population字段作用的相关理论和方法。
请继续阅读以获取更多详细信息。
2. 正文：核密度population字段是一种用于分析和可视化数据集中数值分布情况的方法。
该方法通过计算数据集中每个观测点周围的其他观测点的密度，并将这些密度值绘制成连续的等高线图或热力图，以展示数据集中数值随空间位置变化的趋势。
核密度population字段常被应用于人口统计学、地理信息系统（GIS）、环境科学等领域，主要用于研究人口分布、空间分布模式、环境污染程度等问题。
它可以帮助我们了解特定区域内人口数量的变化趋势，比如城市中心区域相对于郊区的人口密度差异；或者在环境保护领域，可以用来评估不同地区受到污染物影响程度的差异。
人口数据空间化研究综述_柏中强
第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。
作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。
E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。
E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。
人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。
但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。
以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。
基于GIS的南京城市居住空间结构研究
城 市 居 住 用 地 变 化 是 研 究 城 市 空
间结构转型的重要切入点 ．城市居住空 间结构也是城市空间结构的重要组成部 分，把握城 市居住空 间结构及 其影响因 素，合理引导城市居住空间的发展 ，是 构建和谐社会的重要 内容 ．更是提高城
空间的模型和人口密度计算模 型．并采
用具体研究方法进行了大量的实证分析
第三 圈层 包括 雨花 台 区、江 宁区、
栖霞区、浦 １区、六合 区的建成区，为 ３ 主城区外近郊区 涵盖仙林、东山、江 北三个新市区，此处称为 都市发展区” 。 １９ 版 总规 ２０ ５ ９ ０ ０年总规修编提出将
出独立式住宅占据着南京地理位置独特
历史文化积淀深厚 自然山水优美 、交 通 网络 发达 、居 住配 套服务设 施齐 全 的城市空间 居住的人群 多为城市 中上 阶层和新富裕阶层 。
主城 区与外 围城镇作为一个整体 跳 出
主 城 发 展 ，建 设 东 山 、 仙 西 浦 １ ３一
的多层、中高层及高层单元式居住建筑 居住群体为南京中产阶层 中下阶层及 城市新增外来人１。南京二类居住用地 ３
珠江 ３个新市区，用于承接主城 区疏散 和 新增 的人口、产业。经过 几年 的发展
ｃ ｍ ｂｎ ｔ ｎｏ ｐ ｐ ｌｔ ｎｄ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｓ ａ ｉｌ ｎ ｌ ｓｓ Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ ｏ ａ ａｙ ｉ ｆｒ ｓ ｅ ｔ ｌ ｅ ｓｔ ｏ ｉ ａｉ ｆ ｏ ｕ ａｉ ｅ ｓｔ ａ ｄ ＧＩ ｐ ｔ ａｙ ｉ． ｐ ｉａｉ ｆ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｏ ｙ ａａ ｏ ｏ ｅｉ ｎｉ ｎｉ ｉ ｄ ａｄ ｙ ｎ ｕ ｂ ｎ ｌ ｉｇ ｓ ａ ｅｓｒ ｃ ｕ ｅｒ ｓ ａ ｃ ａ ｅ ｎｐ ｅｉ ｎ ｒｌ ｔ ｄ ｅ ． ｒ ａ ｎ ｃ ｕ ｔ ｒ ｅ ｒｈ ｈ ｓ ｅ ｒ ｌｍｉ ａ ｉ ｓ ｉｄ ｗ ｐ ｔ ｅ ｂ ｙ ｕ
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。
GIS技术在城市规划领域及国土空间规划中的应用
1、GIS技术在城市规划决策中的应用分析。城市规划在明确城市空间后，需要合理选取城市不同用地，并根据城市空间的长远设计以及日后规划工作相关的决策问题，从而确保城市持续发展。GIS技术可以应用在工程的选址、布局之上发挥独特作用。例如：把GIS技术应用在公共设施选址之中首先采用GIS技术多人口的密度、公交路线等展开数据建库，其次为城市路网的密度、出行距离及交通可达性为合理性展开评价，同有关专业软件相互结合展开城市规划预测，从而合理选取城市地点。
城市化建设的不断推进，使得城市规划日趋重要，如果城市规划不合理，将严重制约城市建设发展，例如大规模圈地占地、损坏文化遗产等等。而合理应用GIS技术，可以有效提升城市科学规划水平，基于此，以下就GIS技术在城市规划领域及国土空间规划中的应用进行了探讨分析。
一、GIS技术的概述
GIS技术主要是利用三个坐标抽对空间目标进行定义，因此必须有计算机软硬件的支持，并对包括大气层在内的地球表层空间的部分或全部的地理分布数据，进行从采集→存储→管理→运算→分析→显示→描述这一系列的处理，从而为城市规划提供了科学的信息数据。GIS技术是地学空间数据与计算机技术的结合，其是介于地球科学与信息科学之间的交叉学科，通过系统建立、操作与模型分析，产生对资源、环境、区域规划、管理决策、灾害防制、环境保护等方面的应用信息。其是在计算机硬、软件设备支持下，实现地理空间数据的输入、存储、管理、检查、处理和综合分析的技术系统。
3、GIS在规划管控中的应用。国土空间规划管控基础是“双评价”，即资源环境承载力评价和国土开发适宜性评价。通过GIS的运用，可对规划范围内土地资源、水资源、生态、环境等要素进行单项评价或多要素叠加集成评价，为评价资源环境本底状况和行使国土空间用途管制提供基础支撑。在“双评价”的基础上，还要划定好“三区三线”，“三区”指生态空间、农业空间和城镇空间，“三线”为生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界。“三区三线”是国土空间规划的统一管控的核心工具。“双评价”主要是基于GIS的定量分析，“三区三线”则更为复杂，需在GIS中科学处理细碎斑块，并结合空间发展方向和发展落地的需求进行定性分析和考量，定量和定性相结合的方法划定“三区三线”。
基于POI数据的乌鲁木齐市人口分布时空演变分析
基于POI数据的乌鲁木齐市人口分布时空演变分析姜祎;窦燕;王芝皓【摘要】POI(网络兴趣点)数据是一种具有样本量大,动态更新等特点的新兴数据,能作为研究城市人口密度、移动规律和发展程度的重要数据源.本研究选择幼儿园这一能代表人口集聚情况的学前教育设施,通过标准差椭圆、平均最近邻、核密度的方法分析乌鲁木齐市幼儿园的空间分布,并以此为基础探求乌鲁木齐市各区域的人口集聚状态.结果表明:2011-2017年间乌鲁木齐市新增人口主要向北部的高新区聚集,并形成新的高密度人口聚集区,使得人口分布重心整体向北偏移.南部的天山区、水磨沟区、沙依巴克区三个老城区的人口过密的情况得到了一定程度的缓解,南北双中心的人口分布结构雏形初露.米东区与新市区之间的主干道沿线,以及头屯河区的火车西站附近成为新的人口集聚区域.【期刊名称】《统计与管理》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】5页(P78-82)【关键词】POI数据;标准差椭圆;核密度;人口时空演变【作者】姜祎;窦燕;王芝皓【作者单位】新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐 830012【正文语种】中文【中图分类】C922一、引言人口分布是指一定时间内人口群体在地理空间中的分布、集散及组合情况，其受到自然、社会、经济和政治等多各方面的影响[1]。
研究区域内人口分布的空间演变，可以揭示区域人口空间分布的规律性，对实现人口与资源、环境、经济的协调发展具有重要的指导意义[2]。
目前国内外对于人口分布时空演变的研究已经趋于成熟，在研究尺度上，涵盖了国家地区[3]、省域[4]、都市群[5]、市县域[6]。
在研究方法上，从最初的描述性分析，到采用Clark模型[7]、正态密度模型[8]等理论模型，再到引入不均衡指数、集中指数、人口分布重心、罗伦茨曲线等[9]。
我国人口经济的区域差异研究--基于空间分析方法
■现代管理科学■2015年第4期一、文献述评国外早在1960年代就有学者开始尝试使用空间自相关方法研究生态学、遗传学等问题,目前已应用于数字图像处理、区域经济、流行病学、生物学、犯罪学等方面的研究。
国内空间自相关的相关研究始于1990年代,起步较晚,但目前研究领域较广,主要集中在生态学、生物学、土壤学、流行病学等领域。
由于区域问题自然包括空间只相互之间的关系,因此,空间自相关为经济地理的研究提供了很好的工具。
事实上,经济地理的研究在很大程度是定性的学科,通常可以计算的部分仅仅是简单的加总平均,因此空间自相关的研究也就为经济地理、区域差异的研究提供了许多方便。
中国的区域差异问题是国内外研究的热点问题之一在我国,许多非地理背景的研究已经自觉地将空间分析的方法应用于相关在研究。
为了探讨建国以来区域经济差异的时空演化规律,俞路等在文献中将空间自相关等空间分析方法与区域经济相关领域的经典理论--如,区域经济不平衡的U字模型,梯度发展模型等--结合,通过定量的分析来与定性的理论相结合,从而描述了建国后我国区域不平衡的时空变化。
文献进一步使用了完善的ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis),包括Moran I 指数,Moran散点图和LISA等,来对1978年~2001年中国各省区人均GDP进行了刻画,从而揭示其规律性及动态演变过程。
在我国,许多非地理背景的研究已经自觉地将空间分析的方法应用于相关在研究。
为了探讨建国以来区域经济差异的时空演化规律,俞路等在文献中将空间自相关等空间分析方法与区域经济相关领域的经典理论———如,区域经济不平衡的U字模型,梯度发展模型等———结合,通过定量的分析来与定性的理论相结合,从而描述了建国后我国区域不平衡的时空变化。
文献进一步使用了完善的ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis,探索性空间数据分析)方法,包括Moran I指数,Moran散点图和LISA等,来对1978年~2001年中国各省区人均GDP进行了刻画,从而揭示其规律性及动态演变过程。
基于GIS的重庆人口空间离散化模型研究
研 究表 明土地利用类型、 地形坡度 、 河流 、 道路 以及城镇居民点对人 口分布有较大影响， 通过
较为客 观 的 方式赋 予各 影 响 因子 对人 口分布 的影 响 权 重 ， 出 了人 口加 权 多 因子 离散 化模 提 型， 并依 据 该模 型 对重 庆地 区的人 口统计 数据 进 行 了 离散 。最 终 生 成 的栅 格人 口密度 数据
的优势体现在数据来源权威 、 全面 、 准确 、 更新速度快 ， 但是不能以直观 的形式表达人 口在 自 然地理空间 和人文地理空间的分布及其格局。人 口的空间分布与经济的空间分 布密切相关 ， 如果能够利用 ＧＳ Ｉ 技 术将人 口数据空间离散化 ， 将有利于各级政府跨越行政 区划限制 ， 从更为宏观 的视野来认识和把握人口 和经济的空间分布与发展趋势 。
Ｊ１０ ７ ｕ． ０ ２
文 章 编 号 ：６２— ８ ３ ２０ ） ３— ０ ３— ５ １７ ７ ４ （０ ７ ０ ０ ８ ０
基于 ＧＳ的 重 庆 人 口空 间离 散 化 模 型 研 究 Ｉ
陈 子 进 ， 连 友 ， 晓梅 ， 伟 平 ， 平 平 梅 杜 杜 马
（ 勤 工程 学 院 营房 管理 与环境 工 程 系， 后 重庆 ４ ０ １ ） ０ ０６
既与区县统计人 口数据保持 一致 ， 又反映 了各市县 内部人 口分布的空间变化。 关 键词 Ｇ Ｓ 重庆 市人 口统计 数 据 ； Ｉ； 离散化 模 型
中图分 类号 ： ２ ５ ２ Ｐ ８ ． ５ 文献标 识 码 ： Ａ
传统 的人 口统 计数 据 一般 是 以行 政 区划 为单 元 ， 经逐 级统 计 、 总得 到 的二 维表 格 数据 。这种 数据 汇
城镇人 口在城市 中的分 布 主要 与城市 中的用地 类 型有关 ， 如居 民区 、 业 区 、 商 工厂 、 学校 、 地 、 系 绿 水 等 。在 同一 个 人 口统 计 区域 内不 同的用地 类 型其城 镇 人 口密度 并 不 相 同 ， 对 于相 同 的用 地类 型 在 同 但
基于GIS技术的县域居民点空间分布特征分析及其优化布局
浙江大学学报(农业与生命科学版) 33(3):348～354,2007Journal of Zhejiang U niversity (Agric 1&Life Sci 1)文章编号:100829209(2007)0320348207 收稿日期:2006210208基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(302395);浙江省科技计划资助项目(021107751);2003年度科技基础性工作专项资助项目(2003DEA2C010213).作者简介:孙华生(1980—),男,山东莒南人,博士研究生,从事农业遥感和信息技术应用研究.E 2mail :sunhuasheng @.通讯作者:黄敬峰,男,研究员,从事农业遥感与信息技术应用研究.Tel :0571286971830;E 2mail :hjf @.基于GIS 技术的县域居民点空间分布特征分析及其优化布局孙华生1,黄敬峰1,金艳1,邓睿1,王杰2(1.浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,浙江杭州310029;2.浙江省仙居县国土资源局,浙江仙居317300)摘 要:以浙江省仙居县为例,利用1∶5万比例尺的土地利用现状图、地形图、行政区划图、交通道路图和地质灾害分布图等资料,结合人口和社会经济资料,应用GIS 空间分析功能,对县域居民点体系空间分布特征进行定量分析,在此基础上按照仙居县城镇和农村居民点规划要求,确定城镇建成区发展方向,因地质灾害、高山和交通不便等原因需要迁移的居民点,并根据农村居民点的属性按一定的要求选取合适的居民点作为中心村,实现居民点优化布局,为居民点规划提供参考.关 键 词:GIS ;空间分析;居民点;土地规划中图分类号:F292 文献标识码:ASUN Hua 2sheng 1,HUAN G Jing 2feng 1,J IN Yan 1,DEN G Rui 1,WAN G Jie 2(1.I nstitute ofA g ricultural Remote Sensing &I nf ormation A p plication ,Zhej iang Universit y ,Hangz hou 310029,China ;2.L and resources bureau of X ianj u Count y ,X ianj u ,Zhej iang 317300,China )Spatial distribution characteristics analysis and optimization of county 2level settlements b ased on GIS.Journal of Zhejiang University (Agric 1&Life Sci 1),2007,33(3):3482354Abstract :Land use ,topography ,administration ,communication and geological disasters map s with a scale of 1∶50000,combined with population and economy data ,were used in the quantitative analysis of spatial distribution characteristics of villages and towns in Xianju County by GIS.The results were used to help to plan the expanding directions of towns ,decide villages that need to be migrated in the regions of geological disaster ,high mountain and traffic inconvenience ,and then some qualified villages were chosen as central villages by their attributes ,so as to achieve the distribution optimization and offer references to settlement planning.K ey w ords :GIS ;spatial analysis ;settlement ;land planning 居民点是人们共同生活和进行经济、政治和文化等活动而聚集的定居场所.由于过去居民点大都缺乏统一规划或者有规划但执行力度不够,所以导致目前城镇和农村居民点空间布局零乱分散,集聚能力差,生产生活基础设施、服务设施落后,居住环境恶劣.随着社会经济的发展,人民生活水平的日益提高,城市化步伐的加快和全面建设小康社会的推进,迫切需要对居民点进行规孙华生,等:基于GIS技术的县域居民点空间分布特征分析及其优化布局划,加强生产生活基础设施、服务设施建设,改善人们的居住环境,尤其是要加强对农村居民点的治理和规划,以满足人们对居住环境迫切需要改善的需求.不仅城镇居民点居住环境治理和规划重要,农村居民点居住环境治理和规划也很重要.党的十六届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》,提出今后5年建设社会主义新农村的任务,农村居民点居住环境治理和规划是社会主义新农村建设的重要组成部分. GIS的空间分析功能不但可以查询数据库系统中的各种信息,而且可以综合各种不同的信息,寻求空间实体间的相互关系,揭示出事物间更深刻的内在规律和特征.当前,GIS的理论和已开发软件系统的空间分析功能都已经比较完善,需要做的研究是如何把它的分析功能与具体应用领域结合起来.在居民点空间分析方面,GIS已经应用到城镇和农村居民点的优化布局研究中,程建权等对城镇发展布局优化方法进行了探讨[1];王恒山等对村庄布局优化进行了研究[2],主要是对如何建立优化系统的研究;王茂军等研究了城市居住环境的评价[3];党安荣等利用GIS空间分析对居民点分布特征进行了研究,主要是海拔高度、坡度、坡向与居民点分布关系的定量说明[4]. 本研究以GIS为工具,内容不仅包括对居民点在不同海拔高度、坡度、坡向的空间分布状况做定量分析,而且包括对居民点的人口分布、交通状况进行分析,并在空间分布特征定量分析的基础上,以GIS空间分析结果为依据,针对居民点存在的问题提出空间布局的优化方案,使居民点空间分布结构更合理.研究采用的基础图件比例尺为1∶5万,能够详细地反映出县域居民点的空间分布特征.1 资料与方法111 研究区概况 以浙江省仙居县为试验区,该县界于东经120°17′6″～120°55′51″,北纬28°28′14″～28°59′48″,总面积200013km2,其中丘陵山地面积达161210km2,占总面积的8019%,素有“八山一水一分田"之说.全县下辖3个街道,7个建制镇,10个乡,共有行政村722个.至2005年末,县域总人口473944人,其中非农业人口46973人,占总人口的9191%,农业人口426971人,占总人口的90109%.图1 研究方法流程图Fig.1 Flow chart for t he research met hod112 资 料 研究采用的GIS软件为ESRI公司开发的Arc GIS910Desktop,该软件在空间分析方面与同类软件相比功能更强大,是当前应用最广泛的GIS软件之一.为了反映出居民点空间分布的详细特征,研究所采用的数字化地图包括2004年仙居县土地利用现状更新调查图(从中提取出居民点分布图层)、地形图中的等高线图层、行政区划图、交通道路图和地质灾害易发区分布图等,地图比例尺为1∶5万,各个图层统一保存为ESRI shape格式.113 研究方法 根据研究区域状况和研究对象的特点,以及GIS空间分析功能,确定研究方法.概括为943 第3期浙江大学学报(农业与生命科学版)数据准备、数据分析和方案确定3个主要步骤,研究方法流程见图1.2 数据分析211 数据预处理 根据数字化地形图中的等高线图层,利用Arc GIS 910Desktop 中3D 分析模块的CreateTIN f rom feat ures 建立TIN ,将TIN 转换为栅格格式,生成DEM 栅格图,通过空间分析模块对TIN 进行表面分析,得到坡度和坡向数据,数据保存为栅格格式,为再分类以及与居民点图层叠加分析等做好准备.考虑计算机运行能力和所需精度的要求,以上各个图层的栅格大小统一设置为20m ,投影为Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_120E.212 居民点空间分布特征分析21211 不同海拔高度的居民点分布 利用Arc GIS 对DEM 的分析结果显示,仙居县最低海拔高度为1m ,最高海拔高度为1370m.根据仙居县的地形特点,把海拔高度分为100m 以下、100～200m 、200～400m 、400～600m 、600～800m 和800m 以上6个级别,通过再分类功能,将DEM 栅格数据按照确定的分级标准进行再分类,并将栅格数据转化为矢量数据,保存为ESRI shape 矢量格式.最后,把居民点分布图层与海拔高度分级图层进行叠加分析,结果见图2.用Arc GIS 软件对属性表按照海拔高度分级统计,不同海拔高度的居民点分布状况见表1.表1 仙居县不同海拔高度的居民点分布Table 1 Settlement distribution at different altitude levels ofXianju county海拔高度/m居民点面积/hm 2居民点面积比例/%行政村个数/个平均单个居民点面积/hm 2<10031171136517726511176100～200995186211011795156200～40027413851791102149400～60027215551751232122600～800701981150391182>8008174011861146合计47391641001007226156图2 不同海拔高度的居民点分布图Fig.2 Settlement distribution at different altitude levels 从以上统计结果得知,海拔高度小于100m 的居民点个数为265个,占总数的3617%,面积占全县居民点总面积的65177%.如果再扩大一下统计范围,海拔200m 以下的居民点个数为444个,占总个数的6115%,面积却占到全县居民点总面积的86178%.海拔在600m 以上的居民点面积比例仅为全县居民点总面积的1168%,行政村个数仅有45个.从平均单个居民点面积的统计可以看出,随着海拔高度的增加,居民点的规模越来越小.所以,海拔200m 以下的低丘和平原地区居民点分布比较密集,而在海拔较高的山区,居民点分布较少,规模普遍偏小,在空间上也过于分散.21212 不同坡度和坡向的居民点分布 与以上的分析过程相同,首先对坡度和坡向进行分级.坡度分为4个级别:0°～5°为平地、5°～15°为缓坡、15°～25°为中坡、大于25°为陡坡.坡向分为9个类别,即:水平向、北向、东北向、东向、东南向、南向、西南向、西向和西北向.然后,通过再分类和栅格向矢量的转化后,分别与居民点图层进行叠加分析(图略).用Arc GIS 软件对属性表按照坡度和坡向的分级标准进行统计,得到不同坡度和坡向的居民点分布状况,统计数据分别见表2和表3. 从坡度分析结果可知,仙居县的居民点主要分布在永安溪冲积形成的狭长平原上,0°53第33卷 孙华生,等:基于GIS技术的县域居民点空间分布特征分析及其优化布局表2 仙居县不同坡度的居民点分布Table2 Settlement distribution at different slope levels ofXianju County坡度居民点面积/hm2比例/%0°～5°3803114801245°～15°5721241210715°～25°2401695108>25°1231572161合计4739164100100表3 仙居县不同坡向的居民点分布Table3 Settlement distribution in different aspect s of XianjuCounty坡向全县土地总面积/hm2比例/%居民点面积/hm2比例/%北向25623.8412.81576.7812.17东北向24163.6212.08576.6812.17东向25243.7812.62620.8713.10东南向27704.1513.85951.5520.08南向24743.7112.37748.9315.80西南向22163.3211.08326.3 6.88西向23843.5711.92302.09 6.37西北向26543.9813.27636.4413.43合计200029.97100.0004739.64100.00～5°的平地和5°～15°的缓坡地上的居民点面积分别占了全县居民点总面积的80124%和12107%,而坡度在15°以上的居民点面积只占全县居民点总面积的7169%.这反映了居民点分布与坡度的关系.由于在坡度较小的区域便于进行工程建设,交通比较方便,有利于人们的生产生活,而在坡度大的区域交通不便,不便于人们的生产生活,并且在地质灾害易发区经常受滑坡、崩塌和泥石流等灾害的威胁,所以居民点绝大部分分布在坡度较小的平地上. 根据GIS对坡向的统计显示,仙居县全县土地在不同坡向上基本是均匀分布,居民点在不同坡向分布以东南向和南向稍多,在西南向和西向的分布比例较少,在其他各个方向的分布比例大致均等.21213 居民点的人口分布状况 按乡镇(街道)为单位计算人口密度分布状况可知,人口主要集中在以平原为主的乡镇.对仙居县居民点人口分布进行综合分析,全县居民点的人口规模普遍较小,在全县722个行政村中,千人以上的居民点仅有93个,仅占总数的12188%,其中海拔在200m以下的有77个;500～1000人的村庄为244个,占总数的33180%;500人以下的村庄为385个,占总数的53132%.21214 居民点的对外交通状况 通过对现状公路图层以500m为间隔缓冲距做缓冲分析,并把结果按照小于500m、500～1500m、1500～2500m和大于2500m等4个级别进行再分类,然后将结果图层与居民点分布图层进行叠加分析,得出居民点分布与距离公路远近的关系,以反映仙居县居民点的对外交通状况,统计结果见表4.表4 仙居县不同公路缓冲区内的居民点面积统计Table4 Settlement area in various road buffers距离/m居民点面积/hm2比例/%<500371216478133 500～1500941197191871500～2500811801173>250031230107合计4739164100100 从分析结果看,绝大部分居民点距离交通线路较近,便于对外交流,距离公路1500m以内的居民点面积占全县居民点总面积的98120%,而距离公路1500m以上的仅有1180%,全部为高山区居民点.对较为偏远的居民点,今后要通过加强基础设施建设或者村庄迁移来解决.213 居民点空间布局优化 居民点空间布局优化应该本着统筹城乡发展,加快城镇化进程,保持城乡社会经济协调发展,实现全面小康的原则.根据城镇和农村居民点的职能不同,对二者分别采取不同的方法进行优化.对城镇居民点,要强化其中心集镇的作用,增强其服务和辐射功能,带动乡村经济社会全面发展,因此要确定其未来的发展方向,以聚集产业,吸纳人口,将城镇周围的农村居民点纳入到城镇范围内,促进城镇化发展;而对农村居民点来说,主要任务是解决居民点的迁移和中153 第3期浙江大学学报(农业与生命科学版)心村的选取问题,引导农村居民从居住分散、环境较差的自然村向基础设施良好、环境舒适文明的规划村转换.不断扩大中心村的辐射范围,促进村庄聚集发展,逐步搞好道路、供水、供电、通讯、电视等基础设施建设,加快教育、文化、卫生等公益设施建设,逐步实现农村现代化. 21311 城镇规划建成区发展 为促进城镇化发展进程,各个建制镇应该集聚发展,实现资源共享和优势互补.根据对各个城镇的职能定位,以及其空间分布现状、地势特点和区位条件,未来各个建制镇建成区的发展方向应符合以下趋势: ①形成官路—城关—下各为一体的东部中心城镇.城关地区作为全县的政治、经济和文化的中心,未来发展是在现有基础上作放射状向外围扩展,确定到2020年的城镇建成区辐射半径为5000m;官路镇沿35省道向东发展2000 m,逐步与县城相连为一体;下各镇沿35省道向西发展5000m,向北发展2000m,逐步与县城相连接.最终形成以县城为中心的官路-城关-下各为一体的中心城镇. ②形成横溪—埠头为一体的西部中心城镇.横溪镇向南发展2000m,并沿35省道向东发展2500m,与埠头镇形成一个整体聚集发展;埠头镇向西与横溪镇相连,并向北发展1000m,逐步形成横溪-埠头为一体的县城西部中心城镇. ③形成白塔—田市为一体的中部中心城镇.白塔镇向东南发展1500m,并沿35省道向东发展2000m与田市镇作为一个整体聚集发展;田市向西和西北方向发展1000m,逐步与白塔镇合为一体. ④由于朱溪镇距离其他中心镇较远,未来沿公路向北发展2000m,逐步扩大其服务范围,发展为县城东南的中心城镇. 由于城镇建成区的扩张,原来处于郊区的农村被大量纳入到城镇范围,到2020年将被纳入城镇范围的村庄见表5.21312 居民点迁移 ①地质灾害区移民.仙居县地质灾害类型主要是塌陷、滑坡、崩塌和泥石流等,每年都会造成房屋毁损,人员伤亡,严重威胁到人民群众表5 到2020年将被纳入到城镇的村庄Table5 List of t he villages t hat would be part s of towns till2020城镇名称 村庄名称南峰街道柴岭下、船山安洲街道大庙前、下垟陈、坚固福应街道中桥头、石牛官路镇叶沙田、后里吴、管山头下各镇黄梁陈、车塘、下华、湖其园、下张、后冯、张店、山下英横溪镇朱塘岸、下沈、上麻、坎头、大林埠头镇谷庄白塔镇后应、马坎头、后垟、下横街、前垟、吕桥头、高迁上屋、高迁下屋田市镇后项朱溪镇岩前、江一、江二、大园、官屋的生命财产安全,因此必须尽快使处在地质灾害区的居民迁移到安全地区.通过GIS软件对居民点分布图与地质灾害易发区图进行叠加分析,处于地质灾害高发区和中发区需要迁移的有朱溪镇的板辽、新屋和长加山,步路乡的乌上、岩树下、叶山、后球、岩笋下、笋山和黄大山,上张乡的茶坑、祝西山、里厂、外厂、昔下、岩下、洞平、张湾、岭头、张平、里湾、李树、袭辽、官田、下溪,溪港乡的梅林,埠头镇的三丘田、楚石坑、大陈村和平脚坟前,皤滩乡的大岭脚,以及横溪镇的山岙,共32个自然村,需迁移人口2856人. ②高山区移民.处于高山区居民点的基础设施和公用设施条件极差,交通极不方便,居民深受饮水难、用电难、通信难、就医难、儿童上学难等问题的困扰,因此迫切需要改变现状,使群众走上脱贫致富的道路,这也是全面建设小康社会的需要.根据以上对仙居县居民点空间分布状况的分析结果,从长远考虑,对海拔600m 以上、人口规模少于400人的村庄,应该通过移民下山、易地脱贫的方法解决;对人口规模大于400人、资源条件较好的村庄,应该考虑加大基础设施和公用设施的投入,建设道路、医疗诊所、学校和通讯设施等就地解决.按照GIS软件统计,需要进行高山移民的自然村为83个,人口为6368人. ③交通不便区域移民.根据居民点交通状253第33卷 孙华生,等:基于GIS技术的县域居民点空间分布特征分析及其优化布局况分析,对距离交通线路1500m以上,并且处在坡度大于15°的不便于进行道路建设的村庄应该采用移民方式解决.经统计,需要迁移的村庄有:福应街道的长加坑、三角地、西垟和横樟,上张乡的六亩田和央弄,湫山乡的石柱山、叶岩头,田市的岩塔头,下各镇的岩下殿、横田和四谷岭等,需迁移人口2314人.21313 中心村选取 未来的农村居民点发展趋向是使规模小、布局散的自然村逐渐向中心村靠拢.在经济比较发达的地区,提升中心村基础设施和公共设施的配套水平,共享基础设施和公共服务设施,吸引周围零散的村落向中心村集聚,形成集聚效应.中心村建设对提高农村居民的生活质量和文明程度,促进城乡一体化,适应农业生产向集约化、产业化,实现可持续发展具有重要意义.中心村的选择要因地制宜,不同地区有不同的标准.根据仙居县的特点,中心村的选择应该符合以下几个方面的要求: ①人口规模.根据仙居县居民点的人口特点,确定平原地区集聚人口一般800人以上,或组合村人口达2000人以上的作为中心村,山区集聚人口一般500人以上,或组合村人口达1000人以上的作为中心村. ②区位便利性.将各乡镇行政村划分为若干组团,比较各行政村的经济水平、人口规模、农户收入和设施基础,在组团范围内,现状条件好的行政村优先考虑作为中心村.选择的中心村应该有一定的经济实力,具有较好的基础设施和公共设施,交通、供水、供电、通信等条件较好,具备一定的服务功能,对周边村庄有一定辐射功能. ③空间均衡分布.中心村之间要保持适当的距离,不在城镇规划建设范围内,适当考虑乡镇范围内均衡布置,避免在空间上过于紧密. ④乡集镇驻地原则上要确定为中心村.具有特色或特殊功能的村庄,如特色农业基地村,旅游村,林业村等也应考虑作为中心村.处于地质灾害的高、中易发区和因工程建设需要搬迁的村庄不能作为中心村. 用GIS软件对村庄人口规模和交通便利度等进行逻辑运算,并按照中心村确定的其他原则进行选择,最终确定符合作为中心村的村庄共有68个,具体分布见图3.图3 仙居县规划的中心村分布Fig.3 Distribution of planned central villages ofXianju county3 结 论 利用GIS的空间分析功能,实现对居民点不同海拔高度、不同坡度和坡向的空间分布特征的定量分析,反映仙居县居民点空间分布的特点.分析结果表明:仙居县居民点在空间上随着海拔高度的增加分布面积逐渐变小,并且居民点的规模也越来越小,有86178%的居民点面积分布在海拔200m以下的低丘和平原区域,海拔200m以上的仅占居民点总面积的13122%;有92131%的居民点面积分布在坡度小于15°的平地和缓坡区,仅有7169%的居民点面积分布在大于15°的坡地上;居民点的坡向在东南向和南向分布稍多,在西南向和西向的分布比例较少,在其他各个方向的分布比例大致均等.此外,还对居民点人口和对外交通状况作了分析,仙居县人口主要集中在以平原为主的乡镇,村庄的人口规模普遍较小,500人以下的村庄有385个,占总数的53132%;居民点交通条件大部分较好,有98120%的居民点面积距离公路1500m以内,大于1500m的仅占353 第3期浙江大学学报(农业与生命科学版)居民点总面积的1180%. 在空间分布特征综合分析基础上,针对居民点的空间分布特征和存在的问题,确定城镇的发展方向,解决农村居民点迁移、中心村的选取等问题,对促进城镇和农村居民点的集聚发展、实现城乡功能互补和协调发展具有重要参考价值.为促进城镇化发展,建制镇应该集聚发展,实现资源共享和优势互补,仙居县未来的城镇发展要形成4个中心城镇区;对地质灾害、高山和交通不便区域的居民点进行迁移,使处于这些地区的居民早日消除安全隐患和脱贫致富;并在农村居民点中选取68个符合条件的村庄作为中心村. 研究也表明GIS综合考虑了多个共同作用的因素,能够对空间数据进行深层次挖掘和利用,快速计算和统计,并通过图表和图形表达出运算结果,对居民点空间布局优化具有很好的效果,是一种重要的辅助决策手段.R eferences:[1] CH EN G Jian2quan,L AN Yun2chao,YAN G Ren(程建权,兰运超,杨仁).Research on optimal layoutmet hodology of town development based on GIS[J].Journal of Wuh an U rb an Construction Institute(武汉城市建设学院学报),1999,16(1):17222.(in Chinese) [2] WAN G Heng2shan,PU Zhi2hua(王恒山,浦志华).The system integration of village distributionoptimization DSS wit h t he characteristic of geographicinformation system[J].Systems E ngineering2Theory&Practice(系统工程理论与实践),1999(9):1092112.(in Chinese)[3] WAN G Mao2jun,ZHAN G Xue2xia,L UAN Wei2xin(王茂军,张学霞,栾维新).Structure and spatialanalysis of evaluation of residential environment inDalian city[J].Scientia G eographica Sinica(地理科学),2003,23(1):87294.(in Chinese)[4] DAN G An2rong,MAO Qi2zhi,WAN G Xiao2dong(党安荣,毛其智,王晓栋).Spatial analysis for humansettlement s in Lijiang area[J].G eo2Inform ationScience(地球信息科学),2000(4):40245.(inChinese)欢迎订阅《浙江大学学报(农业与生命科学版)》《浙江大学学报(农业与生命科学版)》是浙江大学主办的全国性、综合性、学术性期刊.主要刊登农业基础科学和应用科学研究论文.内容涵盖农业和生命科学各个领域,包括作物遗传育种!种质资源;植物保护;生理生态;作物栽培;土壤肥料;园艺;农产品的贮藏!保鲜!加工;畜牧!兽医;以及生命科学方面的专论,研究论文,快讯等.读者对象主要是国内外农业科学研究人员,农业院校的教师和研究生,以及综合性大学等有关农业科学的研究与管理人员.本刊近年的影响因子、总被引频次两项重要指标均名列全国农业高校学术期刊的前列;2001年入选中国期刊方阵;2004年在教育部全国高校科技期刊评比中荣获壹等奖,全国优秀农业期刊评比壹等奖,2005年又获第三届国家期刊奖百种重点期刊奖,2006年再次荣获全国农业期刊评比壹等奖,首届中国高校优秀科技期刊奖;现为全国综合性农业科学类核心期刊.目前被美国《工程索引》(EI Compendex Web),美国《化学文摘》(CA),美国《剑桥科学文摘》(CSA),俄罗斯《文摘杂志》(AJ),英国《国际农业和生物科学中心文摘》(CABI),英国《动物学记录》(ZR),联合国粮农组织FAO《农业索引》(Agrindex)及中国科学引文数据库,《中国学术期刊文摘》,中国期刊网《中国学术期刊(光盘版)》数据库,万方数据资源系统数字化期刊群数据库等国际国内重要检索系统收录.《浙江大学学报(农业与生命科学版)》为双月刊,A4开本,120页,国内外公开发行.国内统一刊号:CN3321247/S,国际标准刊号:ISSN100829209,邮发代号:32248,国外代号:BM4108.定价每期8.00元/人民币,全年定价48.00元/人民币.453第33卷 。
基于GIS的四川省市域常住人口分布特征研究
第40卷第2期2021年2月绵阳师范学院学报Journal of Mianyang Teachers' CollegeVol.40 No.2Feb. 2021D01：10.16276/51-1670/g.2021.02.021基于GIS 的四川省市域常住人口分布特征研究何建波，陈涛**收稿日期：2020-09-28基金项目：西华师范大学英才基金项目（17YC131）.第一作者简介:何建波（1995-）,男，四川绵阳人，硕士研究生，研究方向:环境遥感.*通信作者简介:陈涛（1974-），男，四川渠县人，教授，博士，研究方向：区域经济、生态环境和环境遥感.（西华师范大学国土资源学院，四川南充637009）摘 要：以2010,2014,2018年地级市常住人口为基础数据，借助ArcGIS 与ArcScene 工具，选用人口密度分 析、人口重心分析、空间自相关分析与探索性数据分析等，以及三维可视化等方法对四川省市域常住人口分布状况与规律进行了研究.结果显示：四川省市域常住人口分布存在空间正相关性；四川省市域常住人口呈现出"东密西 疏”的人口空间分布特征；四川省人口重心大体由东向西偏移，往成都市方向靠近，整体仍处在四川省东部.关键词：人口分布；四川省；人口密度；人口重心；空间自相关中图分类号：C922； P208文献标志码：A 文章编号：1672-612X （2021）02-0111-060引言人口分布是指人口在某段时间内的空间存在形式与分布状况,它对各地的城市规划、经济发展与社会政策落实具有重大意义,它是受自然条件、社会政策、经济发展、民族历史与政治等多种因素共同作用的结果.有很多学者都做过相关的研究，例如李雪等利用GIS 技术的热点分析方法研究了四川省县域人口分布⑷; 马廷刚等利用空间自相关分析方法分析了陕西省人口的空间分布模式⑵；杨振等从多种角度通过构建新疆 的人口空间数据库，对新疆的人口空间分布进行探究⑶；李彪等结合GIS 技术探讨了宝鸡市人口空间分布 的基本规律和特征⑷.四川省是我国西南部重要的省份之一，也是中国西南部人口最多的省份，它有着复杂的地貌形态、多样的气候条件，同时有着特色的成渝城市群及“成渝经济区” ■以上特点对探究四川省市域的人口分布有着重 大的意义,它对四川省以后的经济发展、政策落实与城市规划都能起到重要作用•然而关于四川省地市州的人口分布文献较少，研究年限比较远,研究方法也大体一致•论文将基于2010年、2014年、2018年的四川省 各市州人口数据,采用多种方法综合研究四川省市域常住人口的空间分布特征•1研究区域概况和数据来源1.1研究区域概况四川位于中国西南地区内陆，是中国西南部人口最多的省份,总面积48.6万kn?,省会城市是成都.四 川省下辖18个省辖市,3个自治州•截止2018年末，四川省的常住人口达到8 341万人.12数据来源本文所采用的四川省市级行政区划图由ArcGIS 处理得到，其基础矢量数据为中华人民共和国省市二级 行政区划图，此基础矢量数据来源于国家基础地理信息中心提供的1 ：400万的基础地理数据.文章中所需 要的其他专题图是以中华人民共和国行政区划图为底图，以此基础上利用ArcGIS10.2软件对数据进行相关分析处理，最终绘制而成的•论文所采集的四川省各个市（州）的常住人口、面积等统计数据来源于《中国统计年鉴》⑸，同时参考了• 111 •绵阳师范学院学报（自然科学版）1%人口抽样调查数据.以及四川省现有的21个地市（州）为研究的基本单位.论文收集了研究区域统计时间为2010年、2014年和2018年的人口数据，能够反映出四川省地级市人口空间分布的演化趋势•2研究方法2.1人口密度人口密度是衡量一个国家或地区人口分布及其规律性的重要指标•计算人口密度首先是要假设人口均匀的分布在它所处的一定地域内,所以其计算的范围越小,越能精确地反映人口分布的情况,范围越大则只能粗略地反映人口分布的情况血0公式表示：P。
基于GIS的青海省人口分布及其时空演变特征
基于GIS的青海省人口分布及其时空演变特征胡志强;张海峰【摘要】采用人口密度和空间自相关等分析方法,并结合GIS技术对2000年以来青海省人口分布的时空演变特征进行分析.研究结果表明:①2015年,青海人口密度东高西低,分布极不均匀,以西宁为中心呈圈层式向西扩展.青海省人口密度分布存在着正的空间自相关性,主要存在高高集聚和低低集聚.②青海省人口分布存在不均衡现象,但不均衡性稍有减弱,青海省的人口重心呈现出缓慢向西移动的趋势.青海省人口分布方向为“东北—西南”向,且人口分布格局进一步向西南方向缓慢集聚的趋势.研究结果表明空间自相关的统计分析方法能够更好地揭示出人口的分布特征、人口集聚及其变化的热点,对于人口的合理布局方案等政府决策具有重要的参考价值.【期刊名称】《内蒙古科技与经济》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】3页(P48-49,51)【关键词】人口分布;时空演变;空间自相关;青海省【作者】胡志强;张海峰【作者单位】青海师范大学生命与地理科学学院,青海西宁 810008;青海师范大学生命与地理科学学院,青海西宁 810008【正文语种】中文【中图分类】G922(244)人口分布是指一定时间内人口在地理空间中的分布、集散和组合情况，是重要的人口现象和社会经济现象[1]。
研究区域人口分布的时空演变过程，可揭示区域人口空间分布的规律性，对制定合理的人口政策以及实现区域人口、资源、环境的协调发展具有十分重要的意义[2]。
人口分布的研究历来受到学者们的重视。
1935年胡焕庸首次用等值线绘制了我国第一张人口密度图，以此提出了中国人口的地域分界线[3]。
葛美玲等综合运用人口密度和重心分析法将中国人口地理分布划分为集聚核心区等9级区域[4]。
苏飞等在GIS 技术的基础上，采用人口分布的结构指数和空间自相关分析方法，对1993年～2007年辽中南城市群人口分布的时空演变特征进行了分析[2]。
杨强等以六期人口普查分县数据为基础，采用人口分布结构指数、基尼系数、空间自相关等方法，对中国人口分布进行了时空分析[5]。
GIS(地理信息系统)空间分析课件
总结词
研究人口分布与经济活动的空间 关联性，分析经济发展对人口分 布的影响，为区域经济发展提供 决策支持。
4. 成果应用
将分析结果应用于区域经济发展 规划、城市规划和人口管理等领 域。
自然灾害风险评估与应急响应案例
1. 数据准备
收集地质、气象、历史灾害等 数据，建立灾害数据库。
3. 应急响应
根据风险评估结果，制定应急 预案和救援措施，优化资源配 置。
叠加分析
将不同图层进行叠加，通过比较 和组合不同图层的属性信息，进 行分类、统计和综合评价。
统计分析
利用统计学原理和方法，对空 间数据进行处理和分析，挖掘 空间数据的内在规律和特征。
03
空间数据查询与可视化
空间数据查询
空间数据检索
01
根据地理坐标、属性信息等条件，快速定位和获取相关空间数
据。
多源数据融合
栅格数据
混合数据
同时包含矢量数据和栅格数据的空间 数据类型，兼具矢量数据和栅格数据 的优点，能够更好地满足复杂空间分 析的需求。
以网格形式表示地理空间，每个网格 单元代表一定地理区域，数据结构简 单，易于处理和分析。
空间分析基本概念
01
02
03
空间关系
指地理实体之间的相对位 置关系、拓扑关系、距离 关系等，是空间分析的基 础。
在空间自相关分析中，需要构建空间权重矩阵，以描述区 域单元之间的空间关系，常用的空间权重矩阵包括邻接矩 阵、距离矩阵等。
空间分布特征分析
空间分布类型
空间分布特征分析用于描述地理现象的空间分布类型，包括集中 型、分散型、均衡型等，以揭示地理现象的空间分布规律。
空间分布指数
通过计算各种空间分布指数，如集中度、分散度、均衡度等，对地 理现象的空间分布特征进行定量描述。
基于GIS的洪水受灾人口统计分析
基于GIS的洪水受灾人口统计分析作者：张慧鑫来源：《城市建设理论研究》2013年第31期摘要：针对洪灾过后受灾人口统计分析实效性不足这一问题，本文基于GIS技术对洪水受灾后的人口统计分析进行了研究。
本文在分析了研究意义的基础上，简要介绍了GIS、ArcGIS 软件体系，然后详细介绍了如何利用ArcGIS、人口分布数据、洪水分布数据快速准确统计出某一时刻洪水影响到的人口数。
关键词：洪水；受灾人口；统计分析；GIS中图分类号： TV122文献标识码：A引言近年来，我国自然灾害频发，尤其是每年夏天频繁爆发的洪灾对当地的生命与财产造成重大损失。
传统上，洪灾过后对受灾人口的统计常采用人工逐级上报，这种方式虽然较准确，但比较耗时，不利于灾后及时救灾。
人口分布与地理位置紧密相关，而地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是专门研究与地理位置相关的学科，它能够以图形的方式直观地对于地理位置相关的问题进行研究，已广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业等领域。
本文针对洪灾过后受灾人口统计分析实效性不足这一问题，基于GIS技术对洪水受灾后的人口统计分析进行了研究。
利用GIS的各种技术，基于人口分布数据及洪水分布数据，能快速准确统计出某一时刻洪水影响到的人口数。
本文首先简要介绍了GIS、ArcGIS软件体系，然后详细介绍了如何利用ArcGIS、人口分布数据、洪水分布数据快速准确统计出某一时刻洪水影响到的人口数。
GIS简介GIS是一门综合性学科，结合地理学与地图学以及遥感和计算机科学，已经广泛的应用在不同的领域，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，随着GIS的发展，也有称GIS为“地理信息科学”（Geographic Information Science），近年来，也有称GIS为"地理信息服务"（Geographic Information service）。
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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。