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        中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)人口密度數(shù)據(jù)集(2010年)

        2020-11-16 06:07:50王卷樂王曉潔王明明姚錦一王嵐?jié)?/span>邱叢叢
        關(guān)鍵詞:統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

        王卷樂,王曉潔,王明明,姚錦一,王嵐?jié)駞矃?/p>

        1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100101

        2.山東理工大學(xué)建筑工程學(xué)院,山東淄博 255049

        3.武漢大學(xué)城市設(shè)計(jì)學(xué)院,武漢 430000

        數(shù)據(jù)庫(集)基本信息簡(jiǎn)介

        數(shù)據(jù)庫(集)名稱 中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)人口密度數(shù)據(jù)集(2010年)數(shù)據(jù)作者 王卷樂、王曉潔、王明明、姚錦一、王嵐?jié)?、邱叢叢?shù)據(jù)通信作者 王卷樂(wangjl@igsnrr.ac.cn)數(shù)據(jù)時(shí)間范圍 2010年地理區(qū)域安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西省、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市??臻g分辨率 1 km數(shù)據(jù)量 108 MB數(shù)據(jù)格式 *.tif數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/964基金項(xiàng)目中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(A類)(XDA19040501);中國科學(xué)院“十三五”信息化專項(xiàng)科學(xué)大數(shù)據(jù)工程項(xiàng)目(XXH13505-07)。

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        引 言

        “100億人在地球上如何生存和分布”被認(rèn)為是21世紀(jì)地理科學(xué)的11個(gè)重大戰(zhàn)略方向之一[1]。空間分布是人口的重要屬性,人口密度則是表現(xiàn)人口空間分布最主要的形式和衡量人口分布地區(qū)差異的主要指標(biāo)[2]。中國擁有世界上最多的國家人口總數(shù),人口分布不平衡,資源環(huán)境承載壓力大[3]。準(zhǔn)確、精細(xì)的人口密度數(shù)據(jù)能夠?yàn)閰^(qū)域規(guī)劃與開發(fā)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和救援、醫(yī)療資源配置和資源環(huán)境承載力評(píng)估等研究和應(yīng)用提供支撐[4]。在全球尺度,美國國家橡樹嶺實(shí)驗(yàn)室完成了LandScan數(shù)據(jù)集[5],哥倫比亞大學(xué)國際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心完成了GPW(Gridded Population of the World)數(shù)據(jù)集[6],但這些全球尺度的數(shù)據(jù)集在中國的精度存在顯著的區(qū)域差異[7-8]。在中國區(qū)域,有學(xué)者基于居民地重分類方法獲取長(zhǎng)江中游 4省人口空間分布數(shù)據(jù)[9],基于多元回歸方法獲取宣城城區(qū)人口空間數(shù)據(jù)[10],以及基于人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和土地利用關(guān)聯(lián)建模的中國公里網(wǎng)格尺度人口空間分布數(shù)據(jù)集[11-13]。然而,這些數(shù)據(jù)多數(shù)是在縣級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)單元基礎(chǔ)上的產(chǎn)品,缺乏更精細(xì)尺度的表達(dá)刻畫。鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是目前官方公布的最精細(xì)的人口數(shù)據(jù),然而鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)的人口空間數(shù)據(jù)缺乏。究其原因在于兩點(diǎn),一是鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)獲取困難,且存在大量的行政區(qū)劃和地名變更問題,難以直接利用。二是鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)需要進(jìn)行大量的涉及鄉(xiāng)鎮(zhèn)地名和行政區(qū)劃的空間數(shù)據(jù)匹配處理工作,工作量大且技術(shù)要求較高。柏中強(qiáng)等人[4]結(jié)合第5次人口普查構(gòu)建2000年中國27省鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)平均人口密度數(shù)據(jù)集,但尚未見2010年的同類數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文將2010年國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的中國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū))鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)單元的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)按鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃建立空間匹配。利用鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的人口屬性和面積屬性計(jì)算鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)平均人口密度,經(jīng)過矢柵轉(zhuǎn)化形成本數(shù)據(jù)集。

        1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

        1.1 數(shù)據(jù)采集

        統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局[14],鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)邊界數(shù)據(jù)來源于地理國情監(jiān)測(cè)云平臺(tái)[15]、國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心[16]、中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心[17]和部分地圖圖件。

        1.2 處理方法

        1.2.1 拓?fù)涮幚?/p>

        鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)易存在兩種拓?fù)溴e(cuò)誤:行政區(qū)劃邊界處存在重疊或空隙現(xiàn)象。造成這種錯(cuò)誤有兩種情況,一種是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)矢量單元發(fā)生偏移造成的有規(guī)律的重疊和空隙,另一種是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)矢量單元存在殘缺或多余造成的不規(guī)律的重疊和空隙。其中第一種情況利用ArcGIS軟件的空間校正(Spatial Adjustment)功能將鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)矢量單元移回原來的位置,第二種情況利用ArcGIS的建立拓?fù)涔δ苤械摹安荒苤丿B(Must Not Overlap)”和“不能有縫隙(Must Not Have Gaps)”規(guī)則實(shí)現(xiàn)對(duì)殘缺部分的補(bǔ)充和對(duì)多余部分的去除。

        1.2.2 屬性關(guān)聯(lián)

        鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的屬性關(guān)聯(lián)是指人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)單元的人口總值屬性同行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的空間屬性相關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)值在空間上的分布。兩者屬性關(guān)聯(lián)可以通過兩者的公用字段(鍵)來自動(dòng)關(guān)聯(lián),但往往由于存在以下3種情況導(dǎo)致人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)不能完全自動(dòng)關(guān)聯(lián)成功:①鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的表征時(shí)間和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間不一致,在這段時(shí)間差內(nèi)發(fā)生過行政區(qū)劃的調(diào)整;②鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)存在誤差,矢量數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃單元多于或少于人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的行政單元;③人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)的命名方式不統(tǒng)一。由以上原因造成自動(dòng)關(guān)聯(lián)失敗的鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)單元需要進(jìn)行手動(dòng)關(guān)聯(lián)。

        本文采用決策樹的思想實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的屬性關(guān)聯(lián),如圖1所示。此決策樹共包含四層。第一層根節(jié)點(diǎn)以鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)的名稱作為公用字段(鍵)實(shí)現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)關(guān)聯(lián),由此會(huì)出現(xiàn)自動(dòng)關(guān)聯(lián)部分和不能自動(dòng)關(guān)聯(lián)部分兩個(gè)有向邊。第二層對(duì)這兩部分做進(jìn)一步處理,其中自動(dòng)關(guān)聯(lián)部分需要以區(qū)縣為單元檢驗(yàn)自動(dòng)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性;自動(dòng)關(guān)聯(lián)失敗的部分以區(qū)縣為單元進(jìn)行手動(dòng)關(guān)聯(lián),尋找自動(dòng)關(guān)聯(lián)失敗的原因,由此產(chǎn)生6個(gè)有向邊。第三層包含2個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和4個(gè)葉節(jié)點(diǎn)。左邊的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是由行政區(qū)劃調(diào)整導(dǎo)致的自動(dòng)關(guān)聯(lián)失敗,需要根據(jù)調(diào)整信息統(tǒng)一矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃;右邊的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是自動(dòng)關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤的情況下,手動(dòng)尋找統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的人口值,2個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)分別產(chǎn)生2個(gè)有向邊。中間的4個(gè)葉節(jié)點(diǎn)是第二層中間4個(gè)有向邊的具體解決方案。第四層是第三層4個(gè)有向邊的具體解決方案。具體流程如圖1所示。

        圖1 鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)流程[18]

        1.2.3 平均人口密度計(jì)算

        根據(jù)公式(1),計(jì)算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)平均人口密度:

        式中,D為人口密度(人/ km2);P為鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)人口數(shù)量(人);A為鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)面積(km2)。

        1.2.4 矢量轉(zhuǎn)柵格

        利用ArcGIS的Polygon to Raster工具將人口密度矢量圖層轉(zhuǎn)化為柵格圖層,空間分辨率為1 km×1 km。

        2 數(shù)據(jù)樣本描述

        本數(shù)據(jù)集為柵格數(shù)據(jù)類型,空間分辨率為1 km2,后綴名為tif。本數(shù)據(jù)集包括全國22個(gè)省、5個(gè)自治區(qū)以及4個(gè)直轄市內(nèi)42 122個(gè)統(tǒng)計(jì)單元的平均人口密度信息。數(shù)據(jù)以Krasovsky橢球?yàn)榛鶞?zhǔn),投影方式為Albers投影,最后生成中國2010年鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度。中國31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))的人口密度由東部地區(qū)至西部地區(qū)總體上呈現(xiàn)出密集到稀疏的分布規(guī)律,人口主要分布在中國的中東部地區(qū),集中表現(xiàn)在京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角等經(jīng)濟(jì)文化較發(fā)達(dá)地區(qū)以及山東、河南等地區(qū)。圖2是中國部分城市群2010年分鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度示例圖,圖中將人口密度分為10級(jí),藍(lán)色區(qū)域代表人口平均密度小于等于50人/km2,紅色范圍表示人口平均密度大于等于2000人/km2。

        圖2 中國部分城市群2010年分鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度分布

        3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估

        利用省級(jí)行政區(qū)劃矢量邊界統(tǒng)計(jì)柵格數(shù)據(jù)集,得到每個(gè)省份的柵格數(shù)據(jù)集人口值,與2010年省級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比(圖3)。計(jì)算全國省級(jí)統(tǒng)計(jì)人口數(shù)據(jù)與柵格數(shù)據(jù)集人口數(shù)據(jù)之間的相對(duì)誤差(圖4),其誤差計(jì)算公式(式2)如下所示:

        其中,E表示相對(duì)誤差;pi1表示第i個(gè)省級(jí)行政區(qū)柵格數(shù)據(jù)集的值;pi2表示第i個(gè)省級(jí)行政區(qū)統(tǒng)計(jì)人口值。

        圖3 柵格數(shù)據(jù)集人口與統(tǒng)計(jì)人口對(duì)比

        由圖3對(duì)比可得,數(shù)據(jù)集的人口分布趨勢(shì)與省市級(jí)統(tǒng)計(jì)人口值基本一致,總體精度高達(dá)99%,說明本人口數(shù)據(jù)集精度較高。部分省份(例如福建省和浙江?。┮虻乩?xiàng)l件復(fù)雜、鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)行政邊界破碎且多變,造成矢柵轉(zhuǎn)換過程中產(chǎn)生誤差略大,但仍然控制在10%以內(nèi),能夠滿足應(yīng)用需求。

        圖4 柵格數(shù)據(jù)集人口與統(tǒng)計(jì)人口誤差

        4 數(shù)據(jù)價(jià)值

        本數(shù)據(jù)集包括2010年全中國31個(gè)省級(jí)行政區(qū),其中22個(gè)省、5個(gè)自治區(qū)和4個(gè)直轄市鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道單元內(nèi)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本數(shù)據(jù)集將全國范圍內(nèi)(不包括港、澳、臺(tái)特別行政區(qū))鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道級(jí)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與42 122個(gè)統(tǒng)計(jì)單元矢量邊界進(jìn)行關(guān)聯(lián),在空間上展示中國最精細(xì)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)人口分布數(shù)據(jù)。中國的全國人口普查數(shù)據(jù)每10年統(tǒng)計(jì)一次,因此本數(shù)據(jù)集可以成為鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)級(jí)人口數(shù)據(jù)分布的本底數(shù)據(jù)集,可以在空間尺度上反映我國人口的精細(xì)分布狀況,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市規(guī)劃、醫(yī)療資源配置、災(zāi)害評(píng)估等提供數(shù)據(jù)參考。

        5 數(shù)據(jù)使用方法和建議

        本數(shù)據(jù)集可以用能夠處理柵格或矢量數(shù)據(jù)的地理信息系統(tǒng)相關(guān)軟件打開[4],包括開源的QGIS和GRASS GIS軟件、商業(yè)化的ArcGIS、SuperMap、ENVI等。本數(shù)據(jù)集的空間分辨率為1 km,可以直接用來表征中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道級(jí)的人口空間分布,為中國人口、資源、環(huán)境、災(zāi)害、生態(tài)等科學(xué)研究提供重要基礎(chǔ)和本底數(shù)據(jù)。同時(shí)也可以結(jié)合同一尺度的土地利用數(shù)據(jù)、居民點(diǎn)數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)、道路交通數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和綜合分析,進(jìn)一步揭示中國區(qū)域人口空間化的地理分布特征,為人類活動(dòng)模擬、區(qū)域規(guī)劃、資源配置、災(zāi)害評(píng)估等研究和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

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