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国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (2): 153-161    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020193
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基于多元分区建模指标优化的“一带一路”人口空间化研究
徐甜雨(), 赵学胜(), 陈芳馨, 杨艺
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083
Research on the spatialization of population on the Belt and Road based on optimization of multi-divisional modeling indexes
XU Tianyu(), ZHAO Xuesheng(), CHEN Fangxin, YANG Yi
College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology(Beijing), Beijing 100083, China
全文: PDF(5636 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目前常用的人口分区建模方法中人口分布指标需根据地区特征进行具体优化。针对“一带一路”沿线发展中国家的地理特征,提出了高光平原区、高光丘陵区、弱光平原区和弱光丘陵区4种地理分区模式,并通过调整人口分布指标、融合功能区人口指数等方法对多元分区的建模指标进行优化,最后以塔吉克斯坦为研究区绘制了30 m人口分布图(TJK_POP),并将TJK_POP与各分区采用单一指标的建模结果(基于夜间灯光的建模结果NTL_POP和基于宜居指数的建模结果HSI_POP)进行对比验证。结果显示,TJK_POP的平均相对误差(mean relative error,MRE)为22.57%,4类分区的MRE分别为28.01%,19.33%,17.99%和24.97%,精度均优于NTL_POP和HSI_POP,同时TJK_POP也减少了机场、工厂等商业用地的流动人口对实际人口分布的干扰。文章针对多元分区的人口分布指标优化可为“一带一路”沿线其他类似地区的人口空间化研究提供参考。

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徐甜雨
赵学胜
陈芳馨
杨艺
关键词 一带一路多元分区指标优化功能区人口指数夜间灯光宜居指数    
Abstract

At present, the commonly used partition modeling of population can reflect the spatial differences and dynamic changes of population distribution. Nevertheless, due to the limitations of methods and data, the population distribution indicators in multi-partition also need to be specifically optimized according to regional characteristics to improve the accuracy of population spatialization. Based on the geographical characteristics of the developing countries along the “Belt and Road”, the authors proposed four geographic partition of high-light plain area, high-light hilly area, low-light plain area and low-light hilly area, and optimized the modeling index of multi-divisional partition through the adjustment of population distribution indicators, fusion of functional area population index and some other means. Finally, Tajikistan was used as the study area to draw a 30 m population distribution map (TJK_POP), and TJK_POP was compared with modeling results of using a single index for each district (NTL_POP and HSI_POP) for verification. The results show that the mean relative error (MRE) of TJK_POP is 22.57%, of which the MRE of the four partition are 28.01%, 19.33%, 17.99%, and 24.97%, respectively. The accuracy is better than that of NTL_POP and HSI_POP. At the same time, TJK_POP reduces the interference of the flowing population of commercial land such as airports and factories on the actual population distribution. The optimization of population distribution indicators for multi-divisional partition in this paper also provides a reference for the study of population spatialization in other similar areas along the “Belt and Road”.

Key wordsBelt and Road    multiple partition    index optimization    functional zone population index    nighttime light    human settlement index
收稿日期: 2020-07-03      出版日期: 2021-07-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“面向2030议程的SDGs空间型监测方法研究”(41930650)
通讯作者: 赵学胜
作者简介: 徐甜雨(1996-),女,硕士研究生,主要从事高分辨率遥感技术研究。Email: xutianyu03@163.com
引用本文:   
徐甜雨, 赵学胜, 陈芳馨, 杨艺. 基于多元分区建模指标优化的“一带一路”人口空间化研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 153-161.
XU Tianyu, ZHAO Xuesheng, CHEN Fangxin, YANG Yi. Research on the spatialization of population on the Belt and Road based on optimization of multi-divisional modeling indexes. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(2): 153-161.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020193      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I2/153
Fig.1  建模流程
Fig.1  建模流程
Fig.2  塔吉克斯坦共和国行政区划示意图
Fig.2  塔吉克斯坦共和国行政区划示意图
数据 数据来源 数据年份 分辨率/
比例尺
人口统计数据 《2016年塔吉克斯坦统计年鉴》 2015年
行政区划 GADM(https://www.gadm.org/) 2015年 1∶10万
地表覆盖数据 国家地理信息局(http://www.ngcc.cn/ngcc/) 2015年 10 m
夜间灯光数据 NGDC(http://ngdc.noaa.gov) 2015年 500 m
坡度数据 地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/) 2015年 30 m
EVI数据 美国地质勘查局(http://glovis.usgs.gov/) 2015年 250 m
Tab.1  数据源列表
数据 数据来源 数据年份 分辨率/
比例尺
人口统计数据 《2016年塔吉克斯坦统计年鉴》 2015年
行政区划 GADM(https://www.gadm.org/) 2015年 1∶10万
地表覆盖数据 国家地理信息局(http://www.ngcc.cn/ngcc/) 2015年 10 m
夜间灯光数据 NGDC(http://ngdc.noaa.gov) 2015年 500 m
坡度数据 地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/) 2015年 30 m
EVI数据 美国地质勘查局(http://glovis.usgs.gov/) 2015年 250 m
Tab.1  数据源列表
功能区 居住区 工业区 交通 其他
人口 0.785 0.157 0.253 0.135
Tab.2  功能区人口指数
功能区 居住区 工业区 交通 其他
人口 0.785 0.157 0.253 0.135
Tab.2  功能区人口指数
分区 行政单
元数/
建模结果 R2
高光平
原区
A1 9 poplp_A1=1.376 j = 1 4 NTLj·λj 0.736
高光丘
陵区
A2 7 poplh_A2=19.482 j = 1 4 SNTLIj·λj 0.772
弱光平
原区
A3 14 popnp_A3=9.191 j = 1 4 HSIj·λj 0.911
A4 9 popnp_A4=6.016 j = 1 4 HSIj·λj 0.878
弱光丘
陵区
A5 6 popnh_A5=6.853 j = 1 4 SAHSIj·λj 0.956
A6 14 popnh_A6=15.768 j = 1 4 SAHSIj·λj 0.960
Tab.3  建模结果
分区 行政单
元数/
建模结果 R2
高光平
原区
A1 9 poplp_A1=1.376 j = 1 4 NTLj·λj 0.736
高光丘
陵区
A2 7 poplh_A2=19.482 j = 1 4 SNTLIj·λj 0.772
弱光平
原区
A3 14 popnp_A3=9.191 j = 1 4 HSIj·λj 0.911
A4 9 popnp_A4=6.016 j = 1 4 HSIj·λj 0.878
弱光丘
陵区
A5 6 popnh_A5=6.853 j = 1 4 SAHSIj·λj 0.956
A6 14 popnh_A6=15.768 j = 1 4 SAHSIj·λj 0.960
Tab.3  建模结果
Fig.3  塔吉克斯坦30 m人口分布图(TJK_POP)
Fig.3  塔吉克斯坦30 m人口分布图(TJK_POP)
Fig.4  分区人口分布图
Fig.4  分区人口分布图
Fig.5  TJK_POP |RE|分布图
Fig.5  TJK_POP |RE|分布图
Fig.6  4类分区│RE│对比
Fig.6  4类分区│RE│对比
Fig.7  功能区指数优化对比图
Fig.7  功能区指数优化对比图
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