基于居民地分類的人口統計數據空間化研究

陳錦珍

摘 要：人口統計數據空間化是人口信息與其他社會經濟、資源環境等信息進行空間集成的基礎，旨在揭示人口在地理空間上的數量信息與位置分布，展示人口統計數據在地理學中的意義。本文在論述人口空間化方法的基礎上，對基于居民地分類的人口統計數據空間化進行分析。

關鍵詞：人口統計數據；空間化；居民地分類

人口問題是當今世界最為重要的社會問題之一，對環境、社會以及經濟等均有較大的影響。人口問題主要包括人口分布、人口數量、人口結構、人口質量等問題，其中人口分布的意義重大。人口空間分布是人口地理學研究的核心問題之一，指一定時間上人口在地域上的分布情況，對人地關系的研究具有重要作用。人口空間分布是一個較為復雜的問題，涉及社會、經濟與資源等多個方面，此外，不同指標體系與影響因素均可對人口空間分布產生一定的影響。分析人口空間分布的有效研究方法，人口數據空間化為重要的獲取途徑，其在多源數據的融合以及人口空間分布的精確刻畫等方面均具有重要的科學意義。針對人口統計數據空間化的研究，主要有城市地理學理論中的經典人口密度模型、空間差值方法、遙感與GIS支持下的人口數據空間化等。

1人口空間化研究概述

在GIS與遙感等技術得到飛速發展的同時，對人口數據統計方法的研究也取得了一定的成果。傳統的人口數據收集多基于行政單元進行，雖然部分行政區域的劃分可依據山地、河流等自然標志進行客觀劃分，但大部分行政區仍需參考歷史文化等因素進行人為劃分，這在一定程度上影響了人文數據的應用。此外，以行政單元獲得的部分社會經濟指標，丟失了其空間分布特征，如區域人口、GDP、產品的銷售量等，基于行政單元的統計數據，只能反映被調查區域的指標總量或者指標平均值，并不能反映其空間分布，這使得相關數據的應用受到了極大的限制。“人口數據空間化”的研究旨在通過科學、合理的人口分布指示因素構建相應的數學模型，將人口統計數據展布于一定大小的地理格網中，實現表達人口信息的載體由行政單元向網格轉換。因此，人口數據空間化是解決傳統數據采集存在的問題的有效途徑。

2人口統計數據空間化的方法

自人口統計數據空間化的概念誕生以來，經過30余年的發展，人口統計數據空間化的研究水平已逐漸成熟。就人口統計數據空間化的方法來看，主要有以下幾類。

（1）面積權重法

面積權重法是在無其他可供參考的數據的情況下采用假設法進行的插值方法。假設統計值在統計區內均勻分布，以此為基礎，采用統計值除以統計區域的面積的計算方法獲得統計區域的密度，而后通過公式（1）得到任何目標區域的值。若存在某一區域，與源區域和目標區域均有差異，但在此區域內的統計指標滿足均勻分布，則可借助此種中間區域實現差值。

上式中， Pt為目標區域的人口估計值， Ast為源區域與目標區域的疊加部分面積，As為源區域的面積， ys為源區域的指標統計值，s為源區域與目標區域相交的源區域個數。

（2）數學插值法

基于數學插值法，使用規則網格將待統計區域覆蓋，其中各個網格的數值采用網格中心所在區域的統計值除以該區域內網格數的方法進行計算，而后用各網格的領域平均值代替該網格的原始數值，以統計區域的總值不變為前提，以平滑后的柵格值為權重，對柵格值進行調整。此為一次循環，通過多次的平滑與調整能夠得到統計值的連續表面。

（3）遙感技術與GIS技術聯用

遙感技術是通過飛機、人造衛星或其他飛行器收集地物目標的電磁輻射信息從而判認地球環境和資源的技術。將遙感影像所攜帶的特征直接應用于人口空間分布的研究雖多，但人口空間分布與單純的遙感影像之間有不可逾越的鴻溝，即遙感影像的精度。GIS是一種特定的、重要的空間信息系統，在空間插值與曲面模擬等技術的支持下，GIS應用于人口空間分布研究的方法逐漸趨于成熟。因此，在人口空間分布研究中將遙感技術與GIS技術相結合，可有效解決遙感技術支持下人口數據空間化面臨的精度問題。在遙感技術與GIS技術的結合下，以遙感數據為數據源，基于GIS框架對數據進行疊加、匯總與計算等。

3基于居民地分類的人口統計數據空間化

3.1居民地分類

以建筑物為主要特征的居民地是人們共同生活和進行政治、經濟、文化等活動的定居場所，同時也是可直接反映人口分布的重要因素。作為人口統計數據空間化中較為常用的建模因素，受到居民地的功能定位、周邊環境與居住類型等的影響，各個居民地的人口密度存在一定的差異。鑒于此，采用居民地再分類建模，以居民地的類型為切入點，對居民地進行分類，通過人口統計數據與人口居住密度、不同類型居民地面積的線性回歸建模，獲取各種類型居民地居住密度，能夠有效提高模擬的精度。就居民地再分類的方法來看，主要有人口分布的聚集性與分散性特征分類法、農村居民地百分比分類法、夜間燈光數據分類法、居民地解譯標志信息的分類法等。

3.2居民地分類下的人口統計數據空間化

行政單元下的人口統計數據空間化存在默認各類居民地的居住密度相同這一問題，將所有的居民地一概而論，進而導致空間數據出現偏差。而居民地分類則較好的解決了這一問題，針對行政單元下人口空間化不能體現人口空間分布差異性的問題，基于居民地分類的人口統計數據充分考慮到不同類型居住地的人口分布差異，同時也有助于獲取更加真實的人口空間數據。分析居民地分類下的人口空間化，在研究人口分布時必須先進行人口區劃。考慮到居住密度存在很大變率，在一級人口區劃的基礎上必須進行二級區劃。在以往的人口空間化研究中，居民地的數據來源一般為遙感影像，其分辨率直接影響了居民地數據的準確性與人口空間化的精確性。鑒于此，在人口空間化中，將遙感技術與GIS技術進行有效結合，基于較高精度的居民地分類數據，對人口數據空間化進行研究，能夠有效保證數據的準確性與人口空間化的精度。GIS技術支持下的人口統計數據表現方法，以格網為統計單元建立格網數據庫，并將人口數據作為格網的屬性數據，采用表格的形式進行存儲。

就人口統計數據空間化的實現來看，主要有數據的來源與提取、分類指標的選取、指標的相關性分析、人口空間化的計算與實現。在人口空間化中，主要的數據包括目標區域的人口普查數據、等高線柵格數據、河流分布數據、道路分布數據等。在選取分類指標與提取數據時，可借鑒已有的研究，并在此基礎上，結合目標區域的實際情況，合理選取分類指標，將其作為影響居民地密度的重要因素。通過數據的提取與所選指標的相關性分析，可合理選擇人口空間化計算的依據，為人口空間化的實現奠定重要基礎。

4結語

隨著相關技術在人口統計數據空間化應用中的日益成熟，基于居民地分類的人口統計數據空間化研究逐漸受到重視，與傳統的行政單元研究人口分布相比，居民地分類下的人口空間化具有極大的優勢。本文旨在對基于居民地分類的人口統計數據空間化進行研究與分析，結合遙感技術與GIS技術，以便得到準確、有效的人口空間分布數據。就不同居民地類型的差異性來看，居民地分類下的人口統計數據充分考慮到居民地的人口密度，進而有效避免了行政區劃下的系統誤差。針對人口空間化的研究，在了解已有研究的基礎上，結合目標區域的實際情況，同時充分考慮到不同居民地類型的人口密度差異，可保證獲得數據的準確性與真實性，進而為人口統計數據空間化奠定基礎。

參考文獻：

[1]王珂靖， 蔡紅艷， 楊小喚，等. 基于城鎮居民用地再分類的人口數據空間化方法研究——以長江中游4省為例[J]. 遙感技術與應用， 2015， 30（5）：987-995.

[2]陳子越. 基于居民地分類的人口統計數據空間化研究[J]. 地理空間信息， 2016， 14（9）：47-48.