地理數(shù)據(jù)是反映地理特征—空間—時(shí)間三位一體的綜合信息數(shù)據(jù),隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理信息系統(tǒng)（GIS）和空間建模等技術(shù)的發(fā)展,地理數(shù)據(jù)進(jìn)行空間重構(gòu)表達(dá)已經(jīng)成為地理學(xué)發(fā)展一個(gè)方向。目前,基于地理數(shù)據(jù)重構(gòu)研究成為地理學(xué)研究中的熱點(diǎn)問題,重構(gòu)研究主要分為數(shù)據(jù)源改進(jìn)和重構(gòu)方法（算法）探索。文章從地理數(shù)據(jù)重構(gòu)的應(yīng)用對(duì)象、空間尺度、重構(gòu)方法、精度檢驗(yàn)方法,以及存在的問題和展望等幾個(gè)方面進(jìn)行論述,闡明了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn),并討論該領(lǐng)域的未來發(fā)展方向。研究發(fā)現(xiàn),地理數(shù)據(jù)重構(gòu)文章中自然地理與人文地理數(shù)量比為6.3∶3.7,并且這些文獻(xiàn)中有45.5%的研究尺度（空間分辨率）為1 km。地理數(shù)據(jù)重構(gòu)方法中多源數(shù)據(jù)融合法和空間插值法較適合人文地理數(shù)據(jù)重構(gòu),波譜分析法和空間插值法較適合自然地理數(shù)據(jù)重構(gòu),"3S"數(shù)據(jù)空間分析法可適用大部分研究類型。數(shù)據(jù)重構(gòu)的精度驗(yàn)證方法大體上有三種,但87.1%的研究中采用的是多源數(shù)據(jù)空間對(duì)比分析法。現(xiàn)階段地理數(shù)據(jù)空間重構(gòu)研究方向存在方法創(chuàng)新性不足、可適宜空間重構(gòu)數(shù)據(jù)類型少和部分重構(gòu)方法精度較低等問題,以數(shù)據(jù)融合空間化為代表的普適性強(qiáng)的方法為主要方向,未來該領(lǐng)域發(fā)展方向主要數(shù)據(jù)重構(gòu)將會(huì)從... 

【文章來源】：經(jīng)濟(jì)地理. 2020,40(11)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)重構(gòu)文獻(xiàn)分類所占比例

地理多源數(shù)據(jù)融合的空間重構(gòu)方法使用較多，利用不同空間數(shù)據(jù)源（如土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)等）與重構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間數(shù)據(jù)融合，如：郭雨臣利用人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、自然環(huán)境數(shù)據(jù)、土地覆蓋數(shù)據(jù)和交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建人口空間化模型，從城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口兩個(gè)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)全國(guó)1 km柵格人口空間化表達(dá)[41]。楊小喚以耕地面積、城市居民點(diǎn)面積和農(nóng)村居民點(diǎn)面積為自變量，以統(tǒng)計(jì)人口為因變量構(gòu)建回歸模型，推演城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)，模擬縣級(jí)人口分布模式[42]。王勇采用蘇錫常地區(qū)的PM2.5濃度觀測(cè)資料和同期蘇錫常及周邊地區(qū)的氣象資料，構(gòu)建了基于氣象要素的多元線性回歸模型，模擬2013年春季蘇錫常地區(qū)PM2.5的空間分布狀況[43]。張學(xué)儒選用高程、坡度、坡向、GDP、人口、溫度、降雨量、河流距離、城市距離和海岸線距離等10個(gè)土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子，構(gòu)建CA-Markov模型參數(shù)，重建泛長(zhǎng)三角地區(qū)歷史土地利用空間數(shù)據(jù)[44]。此外，還有利用約束性元胞自動(dòng)機(jī)模型，集成鄰域思想、約束條件、空間聚類、Logistic回歸等思路構(gòu)建空間模擬模型進(jìn)行地理數(shù)據(jù)重構(gòu)[45]。這些方法重構(gòu)效果較好，但多元回歸的算法復(fù)雜，為了保證精度需要的數(shù)據(jù)量比較大，實(shí)現(xiàn)起來比較困難。DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)最初是美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）地球觀測(cè)站根據(jù)蘇奧米國(guó)家極軌伙伴衛(wèi)星獲得的數(shù)據(jù)制作的一張測(cè)繪地圖，該地圖用于展示地球進(jìn)入黑夜?fàn)顟B(tài)下城市燈光分布情況。目前，夜間燈光數(shù)據(jù)主要運(yùn)用于人口和GDP方面空間重構(gòu)研究。人口空間重構(gòu)的常用方法是將夜間燈光數(shù)據(jù)與土地利用數(shù)據(jù)相結(jié)合，分別建立人口與土地利用分布圖和夜間燈光數(shù)據(jù)的線性模型，將其結(jié)果進(jìn)行空間化處理。但由于線性模型的相關(guān)性較弱，近年來一些學(xué)者提出改進(jìn)方法，如閆慶武基于夜間燈光數(shù)據(jù)采用空間滯后的模型進(jìn)行江蘇省的人口空間分布模擬，進(jìn)一步提高重構(gòu)精度[46]；朱秀芳考慮多地理因子的影響因素，通過建立多因子的加權(quán)分配模型構(gòu)建指數(shù)建立相關(guān)關(guān)系，也大大提高了重構(gòu)精度[47];L.Imhoff運(yùn)用設(shè)置閾值轉(zhuǎn)換的方法改良的夜間燈光數(shù)據(jù)來進(jìn)行美國(guó)人口空間化模擬[48];S.Amaral通過建立夜間燈光數(shù)據(jù)集與人口數(shù)據(jù)集的相關(guān)關(guān)系重構(gòu)亞馬遜河流域的城市人口空間分布[49]。GDP數(shù)據(jù)空間重構(gòu)常用方法是選用一些代用數(shù)據(jù)，如夜間燈光數(shù)據(jù)、不同尺度的人口密度數(shù)據(jù)來建立代用數(shù)據(jù)與GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計(jì)回歸模型來重構(gòu)GDP分布[50]。有些學(xué)者運(yùn)用DMSP/OLS數(shù)據(jù)研究與人口、GDP的相互影響程度，如Wang利用夜間燈光數(shù)據(jù)，通過建立空間自相關(guān)模型探討了全球尺度下人均GDP、緯度、人口空間分布對(duì)DMSP/OLS的影響程度，修正DMSP/OLS與人口和GDP的相關(guān)關(guān)系[51]。Yao運(yùn)用異速生長(zhǎng)模型建立在中國(guó)地級(jí)城市尺度下DMSP-OLS圖像與人口總量和GDP綜合因素的相關(guān)關(guān)系，分別探討人口和GDP對(duì)DMSP/OLS的定量關(guān)系[52]。通過建立燈光強(qiáng)度和人口密度的關(guān)系模型能正確反映人口空間分布狀況，尤其對(duì)于人口較為密集的地區(qū)具有很高的數(shù)據(jù)重現(xiàn)精度，但在鄉(xiāng)鎮(zhèn)等不發(fā)達(dá)的地區(qū)，人口的空間分布異質(zhì)性大、燈光強(qiáng)度微弱，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)重現(xiàn)的準(zhǔn)確性下降。利用本方法除了可以進(jìn)行人口空間化提供數(shù)據(jù)集之外，還可以進(jìn)行交通道路、居民點(diǎn)、城市等因素的空間分布分析，能在一定程度上反映省域經(jīng)濟(jì)分布狀況，但它只適合用于縣級(jí)以上的大中城市社會(huì)發(fā)展和規(guī)劃作為參數(shù)指標(biāo)，不適用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)別區(qū)域[53]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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