基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟
其他题名Spatial Simulation of Population in China's Coastal Zone based on Multi-source Data
杜培培; 侯西勇
发表期刊地球信息科学学报
ISSN1560-8999
2020
卷号22期号:2页码:207-217
关键词人口阈值动态分区空间化人居指数海岸带中国PopulationThresholdDynamic PartitioningSpatializationHuman Settlements IndexCoastal ZoneChina
研究领域Sociology
产权排序(1) 中国科学院烟台海岸带研究所
; (2) 中国科学院大学; (3) 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室
作者部门海岸带信息集成与综合管理实验室
英文摘要Coastal zone is not only the hotspot of population aggregation and rapid economic growth, but also eco- environmentally sensitive, vulnerable to natural disasters.Detailed spatial distribution information of population is of great significance for solving resource allocation and disaster risk management in the coastal zone.This paper took the coastal cities in China as the study area.We combined the NPP- VIIRS data and NDVI data to construct Human Settlements Index(HSI), and selected the proportion of residential area per unit grid as a parameter to enhance the inter-demographic difference.Then, we used the dynamic partitioning samples and model to obtain the 1000 m grid population distribution data in the coastal zone of China(POP).To show the advantages of our proposed modeling approach, the published Chinese 1000 m grid population data(TPOP)and world population data with 100 m resolution(WorldPOP)were used to compare with our simulated POP data.For the comparison, three indicators were chosen: the macroscopic distribution characteristics, difference between urban and rural area, and population distribution within city.Results show that all the three data can reflect the macroscopic distribution characteristics of population in China's coastal zone, while POP has the best performance of depicting urban and rural differences in population distribution and the most detailed features of population distribution within city.According to the census and POP data, due to the influence of the coastal terrain and regional to national economic development strategies, the population distribution in China's coastal zone has obvious regional characteristics:(1)Topographically, the population density of montane and tidal flats areas is generally low(below 5 person/hm~2), while that of plain and estuary delta areas is generally high(over 10 person/hm~2).(2)At macroscopic scale, areas with high population density(over 25 person/hm~2)are mainly concentrated in coastal plain areas such as the Circum Bohai Sea region, the Yangtze River delta and the Pearl River delta;the population distribution in the north of the Yangtze River has the pattern of large dispersion and small concentration, especially in the provinces of Shandong and Jiangsu, the population distribution in the south of the Yangtze River is relatively concentrated, mainly in the coastal lowlands and plains in Zhejiang, Fujian, and Guangdong.(3)Regarding the urban and rural differences, the higher the urban level is, the more significant the gradient characteristics of population distribution will be;meanwhile, there is a huge difference in population density among urban, suburbs and exurban areas.
中文摘要海岸带人口聚集、经济增长迅速、生态环境脆弱,容易受到自然灾害的影响,细致的人口空间分布信息对解决海岸带地区资源配置、灾害风险管理等有重要意义。本文以中国沿海城市为研究区,基于NPP-VIIRS和NDVI数据构建人居指数HSI,并加入居住地面积比例系数反映人口内部差异,利用样本动态分区及建模方法,得到2015年中国海岸带1000 m格网人口分布数据(POP),并将其与已公布的相同年份的中国公里格网人口数据(TPOP)和100 m全球人口数据(WorldPOP)进行对比分析。研究表明,3种数据均能反映中国海岸带地区人口的宏观分布特征,但是对于人口分布城乡差异特征以及城市内部人口分布细节特征的刻画,则是以POP数据最为理想。由县域统计值和POP数据可知,主要受沿海地貌、国家及区域经济发展战略等的影响,中国海岸带地区人口分布具有明显的空间差异,具体来说:①地形差异,山地和滩涂区域的人口密度普遍较低(小于5人/hm~2),而平原和河口三角洲区域的人口密度则普遍较高(大于10人/hm~2);②宏观区域差异,环渤海、长江三角洲和珠江三角洲是人口分布最密集的区域(大于25人/hm~2);长江以北地区人口分布多层级重心离散分布的特征较为显著,尤其以山东和江苏最为明显,长江以南地区人口分布相对比较集中,主要集中在沿海低地和平原,如浙江-福建-广东一带;③城乡差异,由各级城镇向乡村区域递减的趋势非常明显,城市等级越高,人口分布的梯度特征越显著,中心城区、城市近郊、城市远郊之间相比人口密度差异巨大。
收录类别CSCD
语种中文
关键词[WOS]人口; 阈值; 动态分区; 空间化; 人居指数; 海岸带; 中国; Population; Threshold; Dynamic Partitioning; Spatialization; Human Settlements Index; Coastal Zone; China
研究领域[WOS]Sociology
CSCD记录号CSCD:6676526
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.yic.ac.cnhttp://ir.yic.ac.cn/handle/133337/25107
专题中科院海岸带环境过程与生态修复重点实验室_海岸带信息集成与战略规划研究中心
中科院海岸带环境过程与生态修复重点实验室
作者单位1.中国科学院烟台海岸带研究所;
2.中国科学院大学;
3.中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714杜培培,侯西勇. 基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟[J]. 地球信息科学学报,2020,22(2):207-217.
APA杜培培,&侯西勇.(2020).基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟.地球信息科学学报,22(2),207-217.
MLA杜培培,et al."基于多源数据的中国海岸带地区人口空间化模拟".地球信息科学学报 22.2(2020):207-217.
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