本文選題：村級(jí)人口 + 空間分布��； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2014年03期

【摘要】：在人口分布及其相關(guān)研究中,常常會(huì)遇到小尺度人口數(shù)據(jù)部分缺失的問(wèn)題。本文以湖北省鶴峰縣為例,在分析土地利用與人口分布關(guān)系的基礎(chǔ)上,從全局與局部、線性回歸與非線性回歸考慮,基于土地利用類型,分別利用地理加權(quán)回歸(GWR)方法、格網(wǎng)方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)缺失數(shù)據(jù)的行政村人口數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬,并進(jìn)行了多角度精度對(duì)比驗(yàn)證。研究結(jié)果表明:(1)各種土地利用類型中,耕地、林地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、交通用地是影響研究區(qū)村級(jí)人口分布的主要因素;(2)30個(gè)調(diào)查村中,3種方法模擬的人口總數(shù)誤差小于3%,通過(guò)每個(gè)村的模擬值與實(shí)際值相比,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能更好地模擬研究區(qū)村級(jí)人口的分布,格網(wǎng)方法次之,GWR方法最差;(3)研究區(qū)各村人口分布呈現(xiàn)較高的空間正相關(guān)性,各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口密度在空間上并不獨(dú)立,而是呈現(xiàn)緊密的集聚特征。
[Abstract]:In the study of population distribution and its related research, the problem of partial absence of small scale population data is often encountered. Taking Hefeng County in Hubei Province as an example, based on the analysis of the relationship between land use and population distribution, considering the global and local factors, linear regression and nonlinear regression, and based on land use type, this paper respectively uses the method of geographical weighted regression (GWR) to analyze the relationship between land use and population distribution. The grid method and BP neural network method are used to simulate the missing data of administrative village population, and the multi-angle accuracy is compared and verified. The results show that among the various land use types, cultivated land, woodland, urban villages and industrial and mining land, Traffic land is the main factor affecting the population distribution at village level in the study area.) in 30 villages, the error of total population simulated by three methods is less than 3. The simulation value of each village is better than the BP neural network method compared with the actual value. To study the distribution of population at the village level, The population distribution of each village in the study area showed a high spatial positive correlation, and the population density of each township was not independent in space, but showed a close agglomeration characteristic.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;首都師范大學(xué)城市環(huán)境過(guò)程與數(shù)字模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371375) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(8132018) “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH33B03、2012BAH33B05)
【分類號(hào)】：C924.24;P208

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1778647