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人口普查格網數據理論及應用研究 版權信息
- ISBN:9787550460744
- 條形碼:9787550460744 ; 978-7-5504-6074-4
- 裝幀:暫無
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
人口普查格網數據理論及應用研究 本書特色
本書結合傳統人口普查數據時空分辨率低、存在可變元、時空尺度差異、調查單元不穩定等現狀,針對其難以滿足科學研究和社會深入應用研究需要,深度開發人口普查數據,構建多尺度、高精度的人口普查格網數據集。為應對科學研究和社會應用對人口普查數據的新需求、適應大數據新技術發展,創新人口普查數據及其屬性空間化方法、提升人口普查數據開發與應用層次,對人口數據及其屬性信息空間化的模型方法以及應用展開系統深入研究。本書的研究內容對于正確認識人口分布,分析其與資源、環境、社會、經濟發展間的相互作用機制,提高社會綜合管理能力意義重大。
人口普查格網數據理論及應用研究 目錄
目 錄
1 緒論 / 1
1.1 研究問題與意義 / 1
1.1.1 研究問題及現狀 / 1
1.1.2 研究意義 / 9
1.2 研究目標與內容 / 10
1.2.1 研究目標 / 10
1.2.2 研究內容 / 10
1.3 研究方法與技術路線 / 13
1.3.1 研究方法 / 13
1.3.2 研究技術路線 / 14
1.4 研究創新點 / 16
2 文獻綜述 / 18
2.1 人口分布研究綜述 / 18
2.1.1 文獻計量分析 / 18
2.1.2 國外研究綜述 / 24
2.1.3 國內研究綜述 / 27
2.1.4 人口分布研究評述 / 36
2.2 人口空間化研究綜述 / 37
2.2.1 文獻計量分析 / 38
2.2.2 建模指標研究 / 45
2.2.3 建模方法研究 / 59
2.2.4 格網適宜性研究 / 69
2.2.5 應用研究與公共數據集 / 72
2.2.6 人口空間化研究評述 / 78
2.3 人工人口合成研究綜述 / 82
2.3.1 人工人口合成方法 / 83
2.3.2 人工人口應用研究 / 90
2.3.3 人工人口研究評述 / 92
3 基礎理論與研究方法 / 94
3.1 人口空間分布規律與機理 / 94
3.1.1 基本概念 / 94
3.1.2 人口空間分異理論 / 95
3.1.3 人口空間分布的影響因素及作用機理 / 98
3.2 研究方法 / 100
3.2.1 人口分布分析方法 / 100
3.2.2 探索性空間數據分析方法 / 105
3.2.3 空間計量模型 / 107
3.2.4 人工人口合成方法 / 110
3.2.5 社會空間分異隔離指數 / 121
4 街鎮尺度人口分布時空特征與影響因素研究 / 123
4.1 研究區域概況 / 123
4.2 成都市人口時空格局的演化特征 / 126
4.2.1 人口時空格局的尺度效應差異 / 126
4.2.2 人口變動情況 / 128
4.2.3 人口密度的變動情況 / 131
4.2.4 人口密度的空間集聚分析 / 134
4.2.5 人口空間變異性分析 / 136
4.3 成都市人口均衡性演化規律 / 141
4.3.1 人口分布結構指數 / 141
4.3.2 人口重心及標準差橢圓 / 142
4.4 成都市人口空間分布模型的擬合 / 146
4.4.1 單中心人口密度模型 / 147
4.4.2 多中心人口密度模型 / 149
4.4.3 與其他城市對比分析 / 153
4.5 成都市人口分布影響因素的實證研究 / 154
4.5.1 指標選取與數據來源 / 154
4.5.2 數據處理 / 156
4.5.3 影響因子識別 / 159
4.5.4 影響因素的交互作用探測 / 161
5 基于空間計量模型的人口空間化研究 / 166
5.1 基礎數據與建模流程 / 166
5.1.1 數據收集 / 166
5.1.2 建模技術路線 / 168
5.2 指標體系構建 / 173
5.3 人口分布指標分析 / 174
5.3.1 人口分布與土地利用類型的相關性分析 / 175
5.3.2 人口分布與 POI 指數的相關性分析 / 176
5.3.3 人口分布與夜間燈光值的相關性分析 / 180
5.4 各指標的空間特征及檢驗 / 181
5.4.1 各指標的空間特征 / 181
5.4.2 模型設定 / 183
5.4.3 空間自相關性檢驗 / 183
5.5 人口空間化結果 / 184
5.5.1 模型估計 / 184
5.5.2 人口數據格網化結果 / 186
5.5.3 模型誤差與評估 / 190
5.5.4 模型誤差修正 / 193
5.6 人口空間化時空分辨率提升研究 / 194
5.6.1 時間分辨率提升 / 194
5.6.2 空間分辨率提升 / 199
6 基于機器學習模型的人口空間化研究 / 207
6.1 建模技術路線 / 207
6.2 單一模型建模 / 208
6.2.1 隨機森林模型 / 208
6.2.2 XGBoost 模型 / 210
6.3 多模型集成學習建模 / 212
6.3.1 加權平均集成模型 / 212
6.3.2 RF-XGBoost-OLS 堆疊學習模型 / 213
6.3.3 RF-XGBoost-MGWR 堆疊學習模型 / 214
6.4 精度驗證 / 217
6.4.1 定性驗證 / 218
6.4.2 定量驗證 / 219
7 基于 IPU 算法的人口屬性空間化研究 / 222
7.1 數據來源與變量設定 / 222
7.1.1 數據來源 / 222
7.1.2 人口屬性變量設定 / 223
7.1.3 匯總數據的描述性統計 / 224
7.2 人工人口微觀數據生成 / 228
7.2.1 數據格式 / 228
7.2.2 參數設定 / 229
7.2.3 算法運行與結果分析 / 229
7.3 基于人工人口的人口屬性空間化 / 238
7.3.1 基礎準備 / 239
7.3.2 多尺度人口格網數據的生成 / 240
7.3.3 多尺度人口格網數據的實證分析 / 244
8 基于 IPF 算法的人口屬性空間化研究 / 249
8.1 研究區域概況 / 249
8.2 武漢市人工人口構建 / 251
8.2.1 數據來源 / 251
8.2.2 基礎數據格式 / 252
8.2.3 人口數據合成 / 255
8.3 合成數據誤差分析與精度對比 / 258
8.3.1 合成數據誤差分析 / 258
8.3.2 不同微觀數據源的合成數據精度比較 / 266
8.3.3 不同方法的合成數據精度比較 / 268
8.4 武漢市人工人口空間分布特征 / 270
9 基于遺傳算法的人口屬性空間化研究 / 274
9.1 數據來源與基礎格式 / 274
9.1.1 數據來源 / 274
9.1.2 基礎數據格式 / 276
9.2 基于遺傳算法的人工人口構建 / 279
9.2.1 人工人口的構建流程 / 279
9.2.2 遺傳算法的設定 / 282
9.2.3 成都市人工人口的生成 / 286
9.2.4 遺傳算法的改進 / 287
9.3 與 IPF 算法的比較 / 290
9.3.1 IPF 算法的合成結果 / 290
9.3.2 合成誤差對比 / 293
9.4 遺傳算法精度分析 / 295
10 人口普查格網數據應用研究 / 305
10.1 成都市人口空間分布特征 / 305
10.1.1 人口分布的均衡性 / 305
10.1.2 人口分布的時空特征 / 306
10.1.3 人口重心 / 308
10.1.4 人口標準差橢圓 / 310
10.2 成都市人口分布的影響因素識別 / 312
10.2.1 因素探測 / 312
10.2.2 交互作用探測 / 314
10.3 成都市人口收縮時空格局 / 317
10.3.1 全市分析 / 317
10.3.2 中心城區分析 / 319
10.4 成都市社會空間分異格局 / 320
10.4.1 空間勻度比較分析 / 321
10.4.2 空間能見度比較分析 / 324
10.4.3 空間濃度比較分析 / 326
10.4.4 空間聚類度比較分析 / 328
10.5 基于人工人口的 COVID-19 傳播仿真研究 / 331
10.5.1 COVID-19 特點及其在武漢的傳播 / 332
10.5.2 武漢市人口與醫院空間適配性分析 / 335
10.5.3 基于人工人口的 COVID-19 的仿真建模 / 337
10.6 基于人工人口的氣溶膠擴散研究 / 349
10.6.1 氣溶膠離散相模型 / 350
10.6.2 仿真模型構建 / 351
11 研究結論、 建議與展望 / 354
11.1 研究結論 / 354
11.2 對策建議 / 357
11.3 研究不足與展望 / 358
參考文獻 / 360
附錄 / 385
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人口普查格網數據理論及應用研究 作者簡介
張紅歷,教授,西南交通大學管理科學與工程專業博士,任職于西南財經大學統計學院,主要研究方向為空間數據分析及其在區域經濟、經濟增長理論、信息技術及其產業發展、人口與經濟普查等。
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