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人口数据空间化方法研究
引用本文:曾丽波,张新武,肖慧娟.人口数据空间化方法研究[J].林业调查规划,2014,39(5):29-31.
作者姓名:曾丽波  张新武  肖慧娟
作者单位:1. 西南林业大学,云南昆明,650224
2. 昆明万城地产咨询服务有限公司,云南昆明,650224
基金项目:西南林业大学科技创新基金
摘    要:人口数据空间化已经成为当今社会学、人口学、地理学等学科研究的热点问题。实现人口数据空间化并探究人口数据中所隐含的空间信息,不仅可以从侧面反映出一个地区的社会发展程度,同时也为实现该地区人口、经济、环境的协调发展提供建议。综合国内外关于实现人口数据空间化的研究现状发现,实现人口数据空间化的方法主要集中在以下2个方面:1利用影响人口分布的地理、环境等因子构建影响因子与人口数值之间的数学回归模型,拟合不同时间点、不同地域内人口分布变化情况;2应用不同的人口数据空间分析模型,探讨和研究人口在不同地域、不同时间段内的分布变化情况。

关 键 词:人口数据空间化  人口普查  数学模型  遥感调查

Study on Population Data Spatialization Method
ZENG Li-bo,ZHANG Xin-wu,XIAO Hui-juan.Study on Population Data Spatialization Method[J].Forest Inventory and Planning,2014,39(5):29-31.
Authors:ZENG Li-bo  ZHANG Xin-wu  XIAO Hui-juan
Institution:ZENG Li-bo,ZHANG Xin-wu,XIAO Hui-juan(1. Faculty of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China; 2. Kunming Wancheng Real Estate Service Limited Company, Kunming 650224, China)
Abstract:Study on population data spacialization has became a hot topics in field of society、demography and geography. Population data spatialization implementation not only reflected the development of society,but also contributed to the development of population、economy and environment. The research results at home and abroad showed that methods of population data spatialization mainly focus on two aspects:( 1) simulating the actual population distribution in different time and areas by use of the influence factors and the regression model;( 2) studying the population distribution in different time and area by applying the different spatial analysis model.
Keywords:population data spatialization  population census  mathematical model  GIS investigation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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