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        基于抽樣數(shù)據(jù)的甘肅人口、房屋數(shù)據(jù)空間化

        2018-06-21 11:46:28周聞云丁文秀
        軟件導(dǎo)刊 2018年5期
        關(guān)鍵詞:人口密度甘肅省房屋

        周聞云 丁文秀

        摘 要:為提高人口、房屋數(shù)據(jù)空間化精度,在甘肅省內(nèi)隨機(jī)抽取311個網(wǎng)格單元(1km×1km)的人口、房屋數(shù)據(jù)為樣本,建立基于抽樣數(shù)據(jù)的人口、房屋分布模型。將其應(yīng)用到2013年岷縣漳縣Ms 6.6級地震災(zāi)害快速評估中,結(jié)果顯示,用人口、房屋空間數(shù)據(jù)得到的快速評估結(jié)果具有較高的精度和可信度?;诔闃拥娜丝?、房屋數(shù)據(jù)空間化方法可以較好地反映甘肅省實(shí)際人口、房屋分布情況。

        關(guān)鍵詞:人口數(shù)據(jù)空間化;房屋數(shù)據(jù)空間化;地震快速評估

        DOI:10.11907/rjdk.172754

        中圖分類號:TP319

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2018)005-0176-03

        Abstract:In order to improve the accuracy of population and housing grid spatialization, this paper introduced a population and housing gird spatialization module based on 311 random grid's samples(1km ×1km)from Gangsu Province. The module was then tested in the rapid earthquake loss assessment of the Ms6.6 earthquake in Min County and Zhang County in 2013. The results showed that the module had high accuracy and reliability of population and housing grid spatialization.

        Key Words:population grid spatialization; housing grid spatialization; rapid earthquake loss assessment

        0 引言

        人口、房屋數(shù)據(jù)空間化是提高地震災(zāi)情快速評估結(jié)果精度的關(guān)鍵。國內(nèi)外學(xué)者對于人口分布模型做了大量研究工作,最具代表性的人口分布數(shù)據(jù)產(chǎn)品有:GPW 5km分辨率人口分布數(shù)據(jù)、UNEP/GRID 2.5km分辨率人口分布數(shù)據(jù)和LandScan 30″×30″分辨率人口分布數(shù)據(jù)。如楊雅玲等[1]依據(jù)1985年第一次全國城鎮(zhèn)房屋普查數(shù)據(jù),建立了三門峽、湛江和廈門的房屋數(shù)據(jù)庫,并結(jié)合地震烈度實(shí)現(xiàn)地震災(zāi)害預(yù)測;甘承釗等[2]對合肥市區(qū)10個街道辦事處3 558幢單體房屋進(jìn)行調(diào)查,并建立房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;韓貞輝等[3]用抽樣數(shù)據(jù)結(jié)合人口密度分級模擬了彝良地區(qū)房屋分布;高曉路等[4]用地級和省級單元的房屋結(jié)構(gòu)比例,推定縣級單元的農(nóng)村地區(qū)房屋比例和數(shù)量;丁文秀等[5-8]用公里網(wǎng)格單元的抽樣數(shù)據(jù)并結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),研究了四川、云南和湖北的人口和房屋分布。

        目前,大區(qū)域房屋數(shù)據(jù)空間化的研究主要有3種方式:①基于單體房屋的數(shù)據(jù)普查,工作量太大,人力、財(cái)力均難以支持,所以很難在大范圍推廣實(shí)現(xiàn);②通過大范圍(省、市、縣)的房屋統(tǒng)計(jì)(或估算)數(shù)據(jù)簡單模擬房屋分布,誤差較大;③以公里網(wǎng)格單元的抽樣數(shù)據(jù)結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),獲取整個研究區(qū)人口、房屋分布。本文采用第三種方法實(shí)現(xiàn)了甘肅省人口、房屋數(shù)據(jù)空間化。

        1 甘肅省人口數(shù)據(jù)空間化

        1.1 分區(qū)

        人口、房屋分布存在較強(qiáng)的區(qū)域性差異,本文結(jié)合城鄉(xiāng)布局將甘肅省劃分為5個區(qū)域(見圖1),使同一區(qū)域內(nèi)的人口、房屋空間分布特征具有較強(qiáng)的相似性,達(dá)到簡化模型參數(shù)的目的。

        1.2 人口、房屋數(shù)據(jù)抽樣調(diào)查

        本文在甘肅省一共完成311個調(diào)查點(diǎn)(每個調(diào)查點(diǎn)為1km×1km網(wǎng)格,分布詳見圖1),調(diào)查點(diǎn)網(wǎng)格單元與建模網(wǎng)格單元大小一致,且涉及到每一個分區(qū)。

        1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        用ArcGIS依據(jù)甘肅省行政區(qū)劃圖生成 1km×1km格網(wǎng),以此作為基礎(chǔ)。用ArcGIS逐一將自然村分布、交通、城鎮(zhèn)分布、數(shù)字高程、土地分類和夜間燈光等數(shù)據(jù)(見表2)進(jìn)行網(wǎng)格化。

        1.4 人口數(shù)據(jù)空間化

        在分區(qū)基礎(chǔ)上以土地利用模型為基礎(chǔ),分別對不同分區(qū)的樣本數(shù)據(jù)定量分析,采用多元逐步回歸分析法建立城鎮(zhèn)、農(nóng)村人口密度模型。

        1.4.1 建城區(qū)人口密度權(quán)重模型

        通過對省會城市、地級市建城區(qū)樣本數(shù)據(jù)分析得出,城鎮(zhèn)建筑用地、農(nóng)居用地、交通網(wǎng)密度及分布、水資源分布是建城區(qū)影響該區(qū)人口分布的主要因素。以土地利用類型中的城鎮(zhèn)建筑用地、農(nóng)居用地為基礎(chǔ),結(jié)合交通網(wǎng)密度進(jìn)行輔助建模,建立城鎮(zhèn)建城區(qū)人口密度權(quán)重模型[5-7],表達(dá)式如下:

        1.4.2 農(nóng)村區(qū)域人口密度權(quán)重模型

        通過對農(nóng)村區(qū)域樣本數(shù)據(jù)分析得出,農(nóng)居用地、農(nóng)業(yè)用地格局、水資源分布是影響農(nóng)村區(qū)域人口分布的主要因素,同時為確保數(shù)據(jù)合理性、準(zhǔn)確性,引入自然村分布進(jìn)行輔助建模控制農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)格人口分布[5-7],表達(dá)式如下:

        1.4.3 人口分布空間數(shù)據(jù)計(jì)算

        以鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道辦等行政單元的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為總量控制,用城鎮(zhèn)、農(nóng)村區(qū)域的人口密度權(quán)重生成公里網(wǎng)格單元人口密度數(shù)據(jù),計(jì)算公式如下[5-9]:

        Pop_density(i,j)為網(wǎng)格的人口密度,P(i,j)為空間任意公里網(wǎng)格的人口密度權(quán)重值,Popi為行政單元人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。最后將各分區(qū)對應(yīng)的公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)圖層合并,獲取全省的人口空間化結(jié)果(見圖2)。

        1.5 房屋數(shù)據(jù)空間化

        參照建筑結(jié)構(gòu)分類并結(jié)合實(shí)際抽樣數(shù)據(jù),將甘肅省的房屋結(jié)構(gòu)類型分為:土木結(jié)構(gòu)、磚木結(jié)構(gòu)、磚混結(jié)構(gòu)、鋼混結(jié)構(gòu)、其它結(jié)構(gòu)5類。依據(jù)各分區(qū)的抽樣數(shù)據(jù)計(jì)算出人均房屋面積及各分區(qū)的房屋結(jié)構(gòu)類型比例(見表2)。用人口網(wǎng)格數(shù)據(jù)和人均房屋面積計(jì)算出房屋總面積分布(見圖3),用房屋結(jié)構(gòu)類型比例計(jì)算得到各類結(jié)構(gòu)房屋面積分布。

        2 岷縣漳縣Ms 6.6級地震快速評估

        2013年7月22日岷縣漳縣發(fā)生Ms6.6級地震,災(zāi)區(qū)總面積約16 432km2,涉及甘肅岷縣、漳縣、臨洮縣、渭源縣、隴西縣、臨潭縣、卓尼縣、迭部縣、舟曲縣、宕昌縣、禮縣、康樂縣和武山縣等13個縣區(qū)。本文以地震災(zāi)區(qū)(Ⅵ度及以上區(qū)域)作為研究區(qū)域,采用易損性分析[10]進(jìn)行快速評估(見表3、圖4)。其中,評估得到死亡人數(shù)誤差為17.9%,受傷人數(shù)誤差為12.1%,毀壞房屋面積誤差為14.8%,嚴(yán)重破壞房屋面積誤差為5.2%。

        3 結(jié)語

        鑒于人口、房屋分布的地域性特征,基于分區(qū)、等尺度的網(wǎng)格單元抽樣數(shù)據(jù),結(jié)合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建人口、房屋分布模型,成為人口、房屋數(shù)據(jù)空間化方法的發(fā)展趨勢。通過岷縣漳縣地震災(zāi)情快速評估,本文的人口、房屋數(shù)據(jù)空間化方法可以較好地反映甘肅省實(shí)際人口、房屋分布情況。

        參考文獻(xiàn):

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        [2] 甘承釗,汪振華,沈業(yè)龍.合肥市房屋基礎(chǔ)資料調(diào)查與數(shù)據(jù)庫建立[J].中國減災(zāi),2000,10(1):39-42.

        [3] 韓貞輝,李志強(qiáng),陳振拓,等.人口、房屋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化研究及其在地震災(zāi)害快速評估中的應(yīng)用——以彝良地震為例[J].地震地質(zhì),2013,35(4):894-906.

        [4] 高曉路,金鳳君,季玨.基于尺度收縮方法的中國縣級尺度房屋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)推算[J].地理研究,2011,30(12):2127-2138.

        [5] 丁文秀,卓力格圖,李曉麗,等.基于抽樣的四川省人口數(shù)據(jù)空間化及在蘆山Ms7.0地震災(zāi)情快速評估中的應(yīng)用[C].風(fēng)險(xiǎn)分析和危機(jī)反應(yīng)中的信息技術(shù)——中國災(zāi)害防御協(xié)會風(fēng)險(xiǎn)分析專業(yè)委員會年會,2014:106-110.

        [6] 丁文秀,張亦梅,陳振拓,等.湖北省人口數(shù)據(jù)空間化及在巴東Ms5.1地震災(zāi)情盲估中的應(yīng)用[J].大地測量與地球動力學(xué),2014,34(3):28-30.

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        [8] 丁文秀,李志強(qiáng),卓力格圖,等.四川省房屋數(shù)據(jù)空間化及在蘆山7.0級地震災(zāi)情快速評估中的應(yīng)用[J].災(zāi)害學(xué),2015,30(2):128-132.

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        (責(zé)任編輯:何 麗)

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