高精度、動(dòng)態(tài)、空間化的人口數(shù)據(jù)是科學(xué)核算城市資源環(huán)境壓力、促進(jìn)人口合理調(diào)控的重要參考依據(jù)。研究首先以2012和2017年北京市常住人口統(tǒng)計(jì)信息為基礎(chǔ),融合夜間燈光、土地利用、道路網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù),依據(jù)用地類型、VANUI指數(shù)對(duì)街道分割成的區(qū)域進(jìn)行分類和分級(jí),并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建人口空間化模型,制備2期100 m格網(wǎng)尺度的人口空間化數(shù)據(jù)。驗(yàn)證表明,模型誤差在10%以內(nèi);與已有成果對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),人口空間化數(shù)據(jù)整體與局部精度均有提升。最后,基于該數(shù)據(jù)分析北京市人口分布的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征,揭示其影響因素。結(jié)果表明:①格網(wǎng)單元上的人口平均數(shù)量在-2542～190之間變化,以-500～500人為主。②2期人口空間分布均呈"內(nèi)密外疏"格局,且減少人口主要聚集于城六區(qū),2012—2017年間減少近21萬(wàn)人;③首都功能核心區(qū)減少人口最為顯著,減少量占城六區(qū)減少量的62%;④二三環(huán)間減少人口最多,共減少近11萬(wàn)人,減少量占城六區(qū)減少量的52%;⑤與城六區(qū)接壤的城郊街道,人口呈現(xiàn)增加趨勢(shì),可能形成新的人口聚集區(qū)。北京市人口時(shí)空變化特征與首都功能定位、產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型、人口疏解政策實(shí)施等因素密切相關(guān),該研究可為北京市未來(lái)人... 

【文章來(lái)源】：地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,22(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

2017年夜間燈光數(shù)據(jù)修正過(guò)程

北京市人口時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征分析技術(shù)路線

城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村區(qū)域內(nèi)人口數(shù)量及VANUI值差異顯著。因此，對(duì)分區(qū)內(nèi)的VANUI值進(jìn)行有效分級(jí)，可以表征其內(nèi)部的人口空間分布差異特征[37]。為使VANUI值分級(jí)能夠反映該區(qū)的VANUI特征，同時(shí)避免因分級(jí)數(shù)目過(guò)多造成極端值干擾整體分級(jí)閾值確定的困境，研究確定同一類型區(qū)內(nèi)分級(jí)為2～3個(gè)。2012年VANUI值各分級(jí)閾值是分區(qū)內(nèi)VANUI統(tǒng)計(jì)值（圖4）以自然斷點(diǎn)法為基礎(chǔ)，結(jié)合分區(qū)特征進(jìn)行調(diào)整而最終確定的（表2）。2012年和2017年的VANUI值在同一空間上具有一定變化差異，但為保障同一區(qū)域基本屬于同一類型，2017年VANUI值的分級(jí)閾值在自然斷點(diǎn)法的分級(jí)基礎(chǔ)上，充分考慮年份間在空間上的匹配進(jìn)行了適當(dāng)調(diào)整。統(tǒng)計(jì)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，2012年和2017年相同類型區(qū)像元個(gè)數(shù)與VANUI值具有相似的變化趨勢(shì)。城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村區(qū)VANUI值呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì)，城鎮(zhèn)內(nèi)的像元個(gè)數(shù)隨著VANUI值的增大表現(xiàn)為先增大后減少；而鄉(xiāng)村內(nèi)的像元個(gè)數(shù)隨著VANUI值的增加呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，符合城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村的發(fā)展規(guī)律。由于鄉(xiāng)村用地大多數(shù)人口所對(duì)應(yīng)的VANUI值較低，不宜進(jìn)一步分級(jí)，因此只對(duì)城鎮(zhèn)范圍的VANUI值進(jìn)行分級(jí)。針對(duì)各分區(qū)的分級(jí)結(jié)果進(jìn)行篩選，最終確定分級(jí)數(shù)目與分級(jí)閾值。圖4 2012年和2017年北京市不同街道類型區(qū)VANUI值與像元個(gè)數(shù)關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于夜間燈光與土地利用數(shù)據(jù)的山東省鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口數(shù)據(jù)空間化[J]. 王明明,王卷樂.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]基于多源數(shù)據(jù)的北京市朝陽(yáng)區(qū)人口時(shí)空格局評(píng)估與預(yù)測(cè)[J]. 林文棋,陳會(huì)宴,謝盼,李穎,陳清凝,李棟.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]基于POI數(shù)據(jù)的人口分布格網(wǎng)化方法研究[J]. 淳錦,張新長(zhǎng),黃健鋒,張鵬程.  地理與地理信息科學(xué). 2018(04)
[4]北京常住人口空間分布變動(dòng)與對(duì)策研究[J]. 趙蕊.  北京社會(huì)科學(xué). 2018(01)
[5]基于NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)的北京市GDP空間化方法[J]. 李峰,米曉楠,劉軍,劉小陽(yáng).  國(guó)土資源遙感. 2016(03)
[6]城市人口空間分布格局影響因素研究——以北京為例[J]. 童玉芬,馬艷林.  北京社會(huì)科學(xué). 2016(01)
[7]VANUI指數(shù)監(jiān)測(cè)京津冀城市群區(qū)域2001～2012年城市化過(guò)程[J]. 張曉璇,胡永紅,樊彥國(guó).  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2015(06)
[8]集成土地利用數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)優(yōu)化人口空間化模型[J]. 陳晴,侯西勇.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(11)
[9]基于城鎮(zhèn)居民用地再分類的人口數(shù)據(jù)空間化方法研究——以長(zhǎng)江中游4省為例[J]. 王珂靖,蔡紅艷,楊小喚,張遠(yuǎn).  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2015(05)
[10]基于多源信息的人口分布格網(wǎng)化方法研究[J]. 柏中強(qiáng),王卷樂,姜浩,高孟緒.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(06)



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