本文選題：梅江流域 + 人口��； 參考：《地理與地理信息科學》2013年06期

【摘要】：以江西省梅江流域為例,基于GIS空間分析技術和多源數(shù)據(jù)融合技術對小流域的人口數(shù)據(jù)空間化方法進行了探究。為使結果更精確,根據(jù)小流域的特征選取地形、道路、河流作為主影響因子,并將主因子分成若干類子因子。選取居民點為影響人口分布的指引性因子,以體現(xiàn)人口的空間分布狀況;選取土地利用中居民地面積作為居民點的指數(shù),以體現(xiàn)居民點的人口數(shù)量。引入居民地指數(shù)密度變量作為各因子影響居民點分布的定量指標。在模擬過程中:首先,計算出子因子的居民地指數(shù)密度,將其作為子因子對居民點分布的影響權值(子因子居民點權值),再融合得出主因子對居民點分布的影響權值(主因子居民點權值);其次,將整個研究區(qū)分為城鎮(zhèn)居民點、農村居民點與遠離居民點3個區(qū)域,以其人口密度為各居民點類型對人口分布的影響權值(居民點人口權值);再次,融合各主因子居民點權值和居民點人口權值得到單因子人口權值,再融合單因子人口權值得到多因子人口權值,即人口密度系數(shù);最后,將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口根據(jù)人口密度系數(shù)生成100m×100m分辨率的人口密度圖。
[Abstract]:Taking Meijiang River Basin in Jiangxi Province as an example, the spatial method of population data in small watershed was studied based on GIS spatial analysis technology and multi-source data fusion technology. In order to make the result more accurate, the terrain, road and river are selected as the main influencing factors according to the characteristics of the small watershed, and the main factors are divided into several kinds of sub-factors. Choosing residential land as the guiding factor to influence the population distribution to reflect the spatial distribution of the population and selecting the land area of the residents in land use as the index to reflect the population of residential areas. The index density variable is introduced as a quantitative index to influence the distribution of residential areas. In the simulation process: firstly, the population exponential density of the subfactor is calculated. Using it as a sub-factor to influence the distribution of residential areas (sub-factor of settlement weight value), and then fusing the main factors on the distribution of settlements weight value (the main factor of residential weight value); secondly, the whole study is divided into urban settlements, Rural settlements and remote settlements in 3 regions, with their population density as the impact of the population distribution of each settlement type weight value (residential population weight value); third, The population weight value of single factor and population weight value of residential area are fused to obtain single factor population weight value, and then the population weight value of single factor is obtained, that is, population density coefficient; finally, the population density coefficient is obtained by combining the population weight value of each main factor and population weight value of residential area. The population density maps with a resolution of 100m 脳 100m were generated according to the population density coefficient of each township.
【作者單位】： 江西師范大學地理與環(huán)境學院;鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(40971266、41171393)
【分類號】：C922;K901

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1858605