基于居民点密度的人口密度空间化

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1、第２７卷第５期地理与地理信息科学Ｖｏｌ．２７Ｎｏ．５２０１１年９月ＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＧｅｏ－ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１１基于居民点密度的人口密度空间化闫庆武１，２，卞正富１，张萍２，王红１（１．江苏省资源环境信息工程重点实验室（中国矿业大学），江苏徐州２２１００８；２．徐州师范大学城市与环境学院，江苏徐州２２１１１６）摘要：提出了一种基于居民点密度的人口密度空间化方法。以江苏省人口数据空间化为例，在采用核密度估计法得到江苏省镇（乡、街道）居民点密度后，运用基于居民点密度的人口密度空间化计算公式获得江苏省１

2、０００ｍ×１０００ｍ的人口密度格网图，结果表明：江苏省人口分布的热点地区正是在建的三大都市圈（苏锡常都市圈、南京都市圈和徐州都市圈），其中苏锡常都市圈的人口分布呈现各向异性，而南京和徐州都市圈的人口分布则表现为各向同性；人口密度不仅取决于居民点密度，还与平均每个居民点的人口数密切相关，居民点密度大的区域的人口密度不一定大，居民点密度小的区域的人口密度也不一定小。关键词：居民点密度；人口密度空间化；核密度估计法；江苏省中图分类号：Ｋ９０１．３文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－０５０４（２０１１）０５－００９５－０４点分布密度的相关系数达０．６７９

3、，与乡镇级居民点分０引言［２０］布密度的相关系数为０．８２９；刘业森等利用回归人口数据被广泛应用于地理学、地理信息科学、方法得到山东省不同级别县（市）的城镇居住密度与社会学、经济学等学科中，但是人口统计数据与所属农村居住密度，构造Ｖｏｒｏｎｏｉ图替代乡镇边界，并利［１］区域的空间特征脱节，不仅影响了人口分布空间用反距离插值算法和窗口移动平均法，得到山东省表达的写实程度，而且严重阻碍了人口数据与自然的居住密度分布图。但这些研究在人口密度空间化资源、环境等数据的集成。解决这一矛盾的主要方的实践中，均没有很好地考虑居民点密度。法就是人口数据的空间化，

4、是指采用一定的算法或在人口密度空间化过程中，常常会遇到只有某者模型，把基于行政区单元的人口数据（主要是人口个居民点（如镇、街道办事处、行政村）的人口数，而密度）反演到规则格网上的过程，即人口数据栅格化不知该居民点的具体边界，在这种情况下，如何计算［２］过程。人口密度空间化主要有两个目的，增加人居民点的密度值得探索。本文以江苏省为例，先采口数据在空间分布上的信息量和改变人口数据存储用核密度估计法（ＫｅｒｎｅｌＤｅｎｓｉｔｙＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＫＤＥ）格式，以便进行多学科数据的综合分析。计算江苏省镇级居民点密度，然后实现了基于镇级居近几年随着空间

5、分析、统计分析等技术的引入，民点密度的江苏省县级单元人口密度的空间化，得到［３－７］人口密度空间化问题得到广泛而深入的研究，了相应的江苏省人口分布格网地图，该方法为缺少边［８－１３］［１４，１５］研究方法主要有相关分析、面插值、遗传规界条件时人口密度的空间化提供了一种思路。［１６］划与遗传算法等。其中相关分析法应用较广泛，１江苏省镇级居民点分布其主要思想就是通过定量分析影响人口分布的各种自然和人文要素（地形、坡向、植被、灯光、土地利用依据我国行政区的等级划分，乡镇是县（包括县等）与人口分布的相关性，继而建立人口密度空间化级市）的下一级行政单元，

6、街道是市辖区的下一级行［２１］模型，以实现人口数据的空间化。在这些影响人口政单元，乡镇与街道为同一个行政级别。截止分布的要素中，居民点是人口统计数据空间化的指２００８年底，江苏省共有９３０镇、１０９个乡和３０３个街［１７，１８］示因子，对人口分布有着重要影响，但在已有的道办事处（图１），共计１３４２个镇级居民点。人口数据空间化研究成果中却很少考虑。王春菊居民点密度是指单位面积上的居民点数量，数［１８，１９］等研究发现，福建各市（县）平均人口密度与居学表达式为：民点密度有很大的相关性：人口密度与市（镇）居民Ｄ＝ｎ／Ｓ（１）收稿日期：２０１１－０３

7、－１４；修订日期：２０１１－０５－０９基金项目：教育部人文社会科学研究项目（０９ＹＪＣ８４００４９）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（２０１１ＱＮＢ１５）；教育部长江学者和创新团队发展计划项目（ＩＲＴ０８６５）作者简介：闫庆武（１９７５－），男，博士，副教授，研究方向为人口地理与人口数据空间化。Ｅ－ｍａｉｌ：３４０３１７５＠１６３．ｃｏｍ第９６页地理与地理信息科学第２７卷其中：Ｄ、ｎ分别为研究区域的居民点密度和居民点的态势，主要沿宁宿徐高速、徐盐高速、连霍高速、徐数，Ｓ为研究区域面积。丰公路、徐沛公路等线状地物延伸；密度在１．３８个／２

8、以下的地区主要分布在环洪泽湖、高邮湖和盐ｋｍ城市、连云港市的东部沿海地区。图１江苏省乡、镇及街道分布Ｆｉｇ．１Ｔｏｗｎｓａｎｄｂｌｏｃｋｓｄｉｓｔｒｉ