本文關(guān)鍵詞：面向海岸帶區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)決策的統(tǒng)計(jì)信息空間化研究

  更多相關(guān)文章： 空間化 人口 GDP 土地利用數(shù)據(jù) 夜間燈光數(shù)據(jù)

【摘要】：作為人口、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、社會(huì)發(fā)展的中心區(qū)域,中國(guó)海岸帶區(qū)域人口和經(jīng)濟(jì)財(cái)富密集,同時(shí),由于氣候變化和人類活動(dòng)的擾動(dòng),海岸帶區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱,臺(tái)風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮等自然災(zāi)害時(shí)有發(fā)生。掌握區(qū)域內(nèi)人口、經(jīng)濟(jì)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源的空間分布情況,能夠提高人類社會(huì)對(duì)災(zāi)害的抵抗能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力。本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,利用GIS技術(shù)、地理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,構(gòu)建了基于精度閾值的動(dòng)態(tài)樣本和分區(qū)建模的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化模型,計(jì)算獲得了2000、2005、2010年中國(guó)海岸帶區(qū)域1km分辨率的人口、GDP空間化數(shù)據(jù),以期支持海岸帶區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)的決策工作。主要的研究工作和結(jié)論如下:(1)夜間燈光數(shù)據(jù)能反映居民點(diǎn)、交通道路、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多種信息,因此,選擇夜間燈光數(shù)據(jù)構(gòu)建人口數(shù)據(jù)空間化模型;按照分產(chǎn)業(yè)建立GDP空間化模型的思路,結(jié)合實(shí)際情況,分析確定與研究區(qū)各產(chǎn)業(yè)相關(guān)性較高的要素?cái)?shù)據(jù):第一產(chǎn)業(yè)與耕地、林地、草地、水域、養(yǎng)殖區(qū)域關(guān)系密切,第二產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)、交通工礦及鹽田相關(guān)性更高,第三產(chǎn)業(yè)與夜間燈光數(shù)據(jù)相關(guān)性較好。分產(chǎn)業(yè)建模既能體現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)增加值空間分布情況,也能通過(guò)疊加各產(chǎn)業(yè)增加值的空間化數(shù)據(jù)反映GDP的空間分布特征。(2)人口空間化直接利用高精度的土地利用數(shù)據(jù)提取城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)兩類用地作為人口分布的聚居區(qū),第三產(chǎn)業(yè)增加值空間化則利用土地利用數(shù)據(jù)提取城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)、獨(dú)立工礦等用地作為第三產(chǎn)業(yè)分布區(qū),可有效的解決夜間燈光數(shù)據(jù)像元溢出帶來(lái)的影響,排除了人口聚居區(qū)、第三產(chǎn)業(yè)以外區(qū)域的夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響。(3)中國(guó)沿海區(qū)域人口、GDP分布的空間異質(zhì)性極為顯著,單次建模的結(jié)果存在大量被顯著高估或低估的區(qū)域。本研究依據(jù)精度閾值確定動(dòng)態(tài)樣本和分區(qū)建模,將前次模擬誤差較大的縣域重組樣本再次建模,實(shí)質(zhì)是對(duì)人口、GDP密度格局差別較大的空間區(qū)域進(jìn)行分區(qū)和單獨(dú)建模,將空間分布特征相近的區(qū)域劃分在一起,成為研究區(qū)的子區(qū)域,各子區(qū)域采用同一個(gè)空間化模型。這種建模方法,過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單,能較好地緩和上述空間異質(zhì)性的不利影響,同時(shí)也可以解決夜間燈光數(shù)據(jù)像元過(guò)飽和帶來(lái)的問(wèn)題。(4)空間化信息在海岸帶區(qū)域單次災(zāi)害情景中的應(yīng)用示例,表明人口、GDP的空間化數(shù)據(jù)結(jié)果能反映人口、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在細(xì)微尺度的空間分布特征,有利于區(qū)域減災(zāi)防災(zāi)或?yàn)?zāi)后恢復(fù)工作。
【關(guān)鍵詞】：空間化 人口 GDP 土地利用數(shù)據(jù) 夜間燈光數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院煙臺(tái)海岸帶研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X43;P208
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-23
• 1.1 選題背景與研究意義13-15
• 1.1.1 選題背景13-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展15-20
• 1.2.1 國(guó)外研究進(jìn)展15-17
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展17-20
• 1.3 研究目標(biāo)與內(nèi)容20-21
• 1.3.1 研究目標(biāo)20
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4 論文框架與技術(shù)路線21-23
• 1.4.1 論文框架21-22
• 1.4.2 技術(shù)路線22-23
• 2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來(lái)源23-32
• 2.1 研究區(qū)概況23-29
• 2.1.1 自然地理特征23-25
• 2.1.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況25-27
• 2.1.3 自然災(zāi)害概況27-29
• 2.2 數(shù)據(jù)類型與來(lái)源29-31
• 2.2.1 經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)信息29
• 2.2.2 多要素空間數(shù)據(jù)29-31
• 2.2.3 自然災(zāi)害信息31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 3 中國(guó)海岸帶區(qū)域人口數(shù)據(jù)空間化32-43
• 3.1 人口空間化的數(shù)據(jù)源選取32
• 3.2 人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化方法32-35
• 3.2.1 提取人口聚居區(qū)的夜間燈光指數(shù)32-33
• 3.2.2 建立縣域統(tǒng)計(jì)單元回歸模型33-34
• 3.2.3 基于精度閾值的動(dòng)態(tài)樣本和分區(qū)建模34
• 3.2.4 人口空間化技術(shù)路線圖34-35
• 3.3 人口空間化結(jié)果與精度檢驗(yàn)35-41
• 3.3.1 人口空間化結(jié)果35-40
• 3.3.2 人口空間化結(jié)果精度分析40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 4 中國(guó)海岸帶區(qū)域GDP數(shù)據(jù)空間化43-64
• 4.1 GDP空間化的數(shù)據(jù)源選取43
• 4.2 GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化方法43-46
• 4.2.1 轉(zhuǎn)換、修訂土地利用數(shù)據(jù)及夜間燈光指數(shù)43-44
• 4.2.2 建立縣域單元三次產(chǎn)業(yè)增加值回歸模型44
• 4.2.3 基于精度閾值動(dòng)態(tài)樣本分區(qū)建模、獲取GDP空間化數(shù)據(jù)44
• 4.2.4 GDP空間化技術(shù)路線圖44-46
• 4.3 GDP空間化結(jié)果與精度檢驗(yàn)46-62
• 4.3.1 GDP空間化結(jié)果46-56
• 4.3.2 GDP空間化結(jié)果精度檢驗(yàn)56-62
• 4.4 本章小結(jié)62-64
• 5 空間化信息在海岸帶防災(zāi)減災(zāi)決策中的應(yīng)用示例64-73
• 5.1 海岸帶區(qū)域減災(zāi)防災(zāi)64
• 5.2 應(yīng)用空間化數(shù)據(jù)分析單次臺(tái)風(fēng)暴雨災(zāi)害損失64-71
• 5.2.1 分析受災(zāi)人口64-67
• 5.2.2 分析經(jīng)濟(jì)損失67-71
• 5.3 本章小結(jié)71-73
• 6 結(jié)論與展望73-76
• 6.1 主要結(jié)論73-74
• 6.2 研究展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 作者簡(jiǎn)歷82-83
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：670983