【摘 要】
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人口数据空间化展现了客观世界的人口分布,以行政区划为单元计算的人口密度难以体现实际人口分布的差异性,精细尺度的人口分布估算对于与人类活动相关的研究有重要意义。该文
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,广州大学地理科学学院,广州市城市规划勘测设计研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41431178、41671453);广东省自然科学基金项目(2016A030311016);智慧广州时空信息云平台建设项目(GZIT2016-A5-147)
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人口数据空间化展现了客观世界的人口分布,以行政区划为单元计算的人口密度难以体现实际人口分布的差异性,精细尺度的人口分布估算对于与人类活动相关的研究有重要意义。该文提出一种基于POI数据的人口分布格网化方法:首先,利用深圳市街道人口统计值和土地利用分类数据进行多元线性回归建模,获得50m格网尺度下的人口分布;然后,借助POI数据与人口数据间的相关性,结合四叉树索引获得相关性较高的POI中心点集;最后,建立一种新的格网人口重分配模型,更接近实际人口空间分布。研究结果表明,所提出的人口分布格网化模型能较好地拟合街道和建筑物人口统计值,为微观和更精确的人口估算奠定了基础。
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