基于GIS的人口统计数据空间化方法.docx

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1、基于GIS的人口统计数据空间化方法目录一、参考文献2二、目的2三、数据3四、分析44.1数据预处理44.2人口统计数据空间化54.2.1人口数据空间化的思路54.2.2人口数据空间化的思路54.2.3各影响因子与居民点权重数据融合6五、遇到的问题7一、参考文献[1]廖顺宝,孙九林.基于GIS的青藏高原人口统计数据空间化[J].地理学报,2003,58(1):25-33.[2]罗雅龄.巴马县瑶族自治县国民经济统计资料[M].河池:巴马县瑶族自治县统计局,2009.[3]杨小唤,江东,王乃斌,等.人口数据空间化的处理方法[I].地理学报,2002,57[增刊

2、]:70-75.[4]吴桂平,曾永年,邹滨,等.基于GIS的区域人口密度空间分布模拟--以张家界市永定区为例[J].测绘科学,2009,34(2)237-240.[5]张杰云,申真.基于GIS的人口统计数据的空间化探讨[J].科学之友,2011,22(3):8-10.[6]吕安民,李成名,林宗坚,等.人口密度的空间连续分布模型[J].测绘学报,2002,32(4):344-348.二、目的传统的人口数据通常以行政区为单元,通过统计、普查、逐级汇总获得,反映的是一定行政单元内的人口状况,这种数据往往难以进行与地理单元有关的分析与研究。利用GIS表现人口数据

3、的常规方法是为统计单元建立多边形边界数据库,把人口作为这些多边形的属性数据进行存储,各种分析和操作均基于一系列统计单元。这种人口数据处理方法在理论上和实际应用中均存在问题。一方面,以行政区为单元调查得到的人口数据只是该行政区内的人口总量,并没有真实反映行政区内人口的空间分布特征;另一方而,统计型的人口数据不便于进行各种空间分析。基于GIS的人口统计数据空间化就是把人口数据进行定量和定位,以行政区域为单元把人口数据量化到一定的尺度的地理网格上。本文选择土地利用、地形指数、主要道路和河流水系等数据作为人口分布的影响因子,以居民点作为人口分布的重要指示因子,应

4、用多源数据融合技术进行行政区人口数据的空间化,最终生成100mX100m分辨率栅格人口密度图,既保持了县级与统计数据一致,又反映了各乡镇内部人口分布的空间变化。以GIS技术和SPSS软件为工具,根据巴马瑶族自治县人口统计数据,分析了该县各乡镇平均人口密度与地形指数、土地利用、主要道路和河流水系等因素的相关关系。通过分析各影响因子对人口分布的影响权重,运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。三、数据巴马县自然和社会经济的基础数据主要包括:①巴马县行政区划图;②巴马县1:250000地形图(水系、道路、居民点等要素);③2009年1:250000巴马

5、县土地利用现状数据;.2009年巴马县国民经济统计资料中获取各乡镇人口统计数据;⑤巴马县2009年DEM影像数据。四、分析4.1数据预处理1)所有的空间数据转换成统一投影和坐标系;2)对50m间距等高线图层数据,在Arc/Info中利用Arctin和Tinlattice2个命令,设置适当的参数,生成空间分辨率为100mX100m的数字高程数据;3)在Arc/Info中将巴马县行政区划图与数字高程数据进行叠加分析,计算各乡镇的平均海拔高程;4)以数字高程数据为基础,在Arc/Info的Grid模块支持下,利用GIS中的窗口分析方法,分别计算DEM的最大高程

6、值和最小高程值,再将二者进行差值运算,在100mX100m的分析窗口内提取地形起伏度指标;5)在Arc/Info中进行巴马县行政区划图与土地利用详查数据叠加,提取每个乡镇的各类土地利用而积,计算各乡镇各类土地利用而积占全县土地总而积的百分比;6)从道路图中提取主要公路,并与乡镇界图在A二/Info中通过Identity命令,计算各乡镇道路的主要公路里程,最后求出各乡镇的主要道路网密度,并分析居民点与主要道路的距离;7)将河流图与乡镇界图在Arc/Info中通过Identity命令,计算各乡镇河流的长度,求出各乡镇的河网密度,并分析居民点与河流的距离。4.

7、2人口统计数据空间化4.2.1人口数据空间化的思路综上所述,各市县的平均人口密度与地形指数、土地利用、道路网密度、河网密度以及居民点密度均有不同程度的相关关系,表明它们是影响该地区人口分布的主要因素。基于多源数据融合的思想,本文按照以下步骤进行乡镇级人口统计数据的空间化:①确定各因子对人口分布的影响权重;②各影响因子与居民点权重数据融合;③采用单要素和多因子加权融合法拟合各乡镇的人口密度系数,并与统计数据进行相关性分析;④根据分析结果调整各影响因子的权重,从而得到巴马县人口密度图。4.2.2人口数据空间化的思路1、影响因子对人口分布影响权重的确定1)确定

8、地形指数对居民点分布的影响权重。把分级后的地形指数与居民点分布图进行叠加分析,统

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