基于GIS的中國(guó)沿海區(qū)域人口分布研究

李春娥 張麗君

（新疆信息工程學(xué)?！葱陆畾庀笈嘤?xùn)中心〉，新疆 烏魯木齊 830013）

1 研究理論基礎(chǔ)

人口分布指人口在某一特定時(shí)間、空間的集散狀態(tài)、。它是人口地理學(xué)研究的核心問(wèn)題，同生產(chǎn)分布及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展息息相關(guān)。人口分布不單指人口數(shù)量的分布，還包括其他人口現(xiàn)象在地理空間的聚集與擴(kuò)散狀態(tài)，如人口質(zhì)量、人口結(jié)構(gòu)、人口自然增長(zhǎng)與機(jī)械變動(dòng)、人口居住地類型等空間的組合特征和空間聯(lián)系[1]。

人口密度是指特地定范圍內(nèi)單位土地面積上的常住人口數(shù)，它是表現(xiàn)人口分布的主要形式和衡量人口分布地區(qū)差異的主要指標(biāo)。通過(guò)人口密度指標(biāo)便于比較區(qū)域間的人口分布的稠密情況，顯示區(qū)域間人口分布的差異性[1]。

人口區(qū)劃是在一個(gè)國(guó)家或較大的區(qū)域范圍內(nèi)，根據(jù)人口分布的基本特點(diǎn)及其影響因素的區(qū)內(nèi)類似性與區(qū)間差異性而劃分的人口區(qū)域。區(qū)劃的具體指標(biāo)包括自然地理特征指標(biāo)（例如地形、氣候、水文、土地資源和礦產(chǎn)資源特征等）和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件指標(biāo)（例如生產(chǎn)力水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、文化特點(diǎn)等）[2-4]。

基于遙感和GIS技術(shù)研究人口的文獻(xiàn)[5-17]，主要是通過(guò)自然（遙感影像信息、地形、海拔、坡度、坡向、水文、氣候、土壤、交通、居民點(diǎn)、土地利用類型等）、經(jīng)濟(jì)（GDP、第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等）等因子與人口數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出與人口分布較為密切的關(guān)鍵因子，并建立人口模型和生成人口密度空間分布圖，采用的方法主要有格點(diǎn)生成法、復(fù)合面積內(nèi)插法、分區(qū)建模法和多因子加權(quán)建模法等。

2 研究區(qū)域概況

根據(jù)國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心的報(bào)告指出，中國(guó)的東、中、西區(qū)域劃分方法已經(jīng)不合時(shí)宜，為此，報(bào)告提出“十一五”期間中國(guó)劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊，再將四個(gè)板塊劃分為八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的具體構(gòu)想[11-20]。本文的研究范圍是在報(bào)告提出的八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)所包括的北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（包括北京、天津兩市、河北、山東兩?。?、東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)（包括上海市、江蘇、浙江兩?。┖湍喜垦睾＝?jīng)濟(jì)區(qū)（包括福建、廣東、海南三?。驍?shù)據(jù)獲取等問(wèn)題，暫時(shí)不考慮我國(guó)的港澳臺(tái)地區(qū)。

該區(qū)域從北往南屬暖溫帶濕潤(rùn)半濕潤(rùn)地區(qū)、亞熱帶濕潤(rùn)地區(qū)和熱帶濕潤(rùn)地區(qū)，年降水量均在400mm以上，北部和東部沿海區(qū)域一年四季分明，南部沿海區(qū)域長(zhǎng)夏無(wú)冬。水量豐富，汛期長(zhǎng)，地貌以平原和丘陵為主，交通網(wǎng)絡(luò)稠密，水陸運(yùn)輸條件好，農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)好，工業(yè)狀況北部偏重工業(yè)，東部和南部偏輕工業(yè)。經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較我國(guó)中西部有明顯的優(yōu)勢(shì)[21]。

3 研究材料

3.1 自然數(shù)據(jù)

3.1.1 沿海區(qū)域省級(jí)、縣級(jí)行政區(qū)域數(shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)2003年行政區(qū)域圖，數(shù)據(jù)格式為Coverage，比例尺為1：100萬(wàn)。

3.1.2 沿海區(qū)域河流水系數(shù)據(jù)

來(lái)自國(guó)家測(cè)繪科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)的1：400萬(wàn)三級(jí)以上河流、1：400萬(wàn)四級(jí)河流和1：400萬(wàn)五級(jí)河流，時(shí)間為1997年，數(shù)據(jù)格式為EOO。

3.1.3 沿海區(qū)域DEM數(shù)據(jù)和土地利用類型數(shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)研究所，時(shí)間為2000年，數(shù)據(jù)格式分別為GRID和Coverage格式。

3.1.4 沿海區(qū)域氣候數(shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，時(shí)間范圍為1951-2005年，數(shù)據(jù)格式為Shape格式。

3.1.5 沿海區(qū)域地形地貌數(shù)據(jù)

對(duì)李炳元先生主編的1：100萬(wàn)形態(tài)地貌圖進(jìn)行數(shù)字化形成1：400萬(wàn)地貌圖，時(shí)間為1996，數(shù)據(jù)格式為Coverage格式。

3.2 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

3.2.1 沿海區(qū)域第五次人口普查數(shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，時(shí)間為2000年，數(shù)據(jù)格式為EXCEL。

3.2.2 沿海區(qū)域2000年GDP數(shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局綜合司編制的《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒2001》，時(shí)間為2000年，數(shù)據(jù)格式為EXCEL。

3.2.3 沿海區(qū)域2000年非農(nóng)業(yè)戶口人口比重?cái)?shù)據(jù)和第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口占行業(yè)人口比重?cái)?shù)據(jù)

來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，時(shí)間為2000年，數(shù)據(jù)格式為EXCEL。

3.2.4 沿海區(qū)域公路數(shù)據(jù)和鐵路數(shù)據(jù)

來(lái)自國(guó)家測(cè)繪科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)的1：400萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，時(shí)間為1997年，數(shù)據(jù)格式為EOO格式。

4 研究方法

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

4.1.1 河流數(shù)據(jù)

在Arc info軟件中，通過(guò)“Import”命令把E00格式轉(zhuǎn)換為coverage格式；通過(guò)“Project”功能設(shè)置投影參數(shù)（同行政區(qū)域數(shù)據(jù)），通過(guò)“Merge”合并三級(jí)、四級(jí)和五級(jí)河流數(shù)據(jù)；通過(guò)“Intersect”疊加合并后的河流和縣級(jí)行政區(qū)域數(shù)據(jù)，通過(guò)“Length”計(jì)算各縣的河流長(zhǎng)度。

4.1.2 DEM數(shù)據(jù)

在Arc GIS軟件中，通過(guò)“Mosaic to new raster”功能把DEM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù)，通過(guò)“Zonal statistics as table”計(jì)算出各縣的DEM平均值。

4.1.3 土地利用類型數(shù)據(jù)

在Arc GIS軟件中，通過(guò)Feature to raster”轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù)；通過(guò)“Tabulate area”功能，計(jì)算出各縣級(jí)的各土地利用類型的面積，并按照人口分布的影響因素和土地利用類型分類的標(biāo)準(zhǔn)，將相關(guān)的類型合并計(jì)算［例如非適宜區(qū)包括水域（代碼為41-46）和未利用類型（代碼為61-67），適宜區(qū)包括居住區(qū)（代碼為51-53）和非居住區(qū)，非居住區(qū)包括耕地（代碼為11-12）、林地（代碼為21-24）和草地（代碼為 31-33）］。

4.1.4 氣候數(shù)據(jù)

在Arc GIS軟件中，采用克里金法（Kriging）插值方法對(duì)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)的插值，形成分辨率為250m的GRID數(shù)據(jù)；通過(guò)“Zonal statistics as table”功能，計(jì)算各縣的氣候數(shù)據(jù)均值。

4.1.5 地形地貌數(shù)據(jù)

在Arc GIS軟件中，通過(guò)“Import cover”命令把EOO格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成coverage格式；通過(guò)“Dissolve”功能，按照地貌類型的代碼融合地貌類型數(shù)據(jù)的屬性表；通過(guò)“Feature to raster”功能轉(zhuǎn)換成分辨率為250米的GRID數(shù)據(jù)，通過(guò)“Tabulate area”功能，計(jì)算出各縣的各地貌類型的面積，并根據(jù)平原、丘陵和山地三大地貌類型標(biāo)準(zhǔn)重新合并計(jì)算面積（平原 類 型 [合 并 代 碼 ：2-21，23，26-34，36-40，43-44，67-85，88，90-96，98-107，109]， 山 地 類 型 [合 并 代 碼 ：24，25，35，41，45，46，51-53，86，89，97，110]，丘陵類型[合并代碼：22，42，55，87，108]，其他[合并代碼：其余代碼]）。

4.1.6 公路和鐵路數(shù)據(jù)

在Arc info軟件下，通過(guò)“Import”命令把E00格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Coverage格式；通過(guò)“Intersect”疊加公路數(shù)據(jù)（和鐵路數(shù)據(jù)）和縣級(jí)行政區(qū)域數(shù)據(jù)，通過(guò)“l(fā)ength”計(jì)算屬性表中各縣的公路和鐵路長(zhǎng)度。

4.1.7 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

校正第五次人口普查數(shù)據(jù)、GDP、非農(nóng)業(yè)戶口人口比重?cái)?shù)據(jù)和第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口占行業(yè)人口比重?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑，以保證經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)范圍和縣級(jí)行政數(shù)據(jù)中的空間范圍保持一致。

4.2 后期處理分析

隨機(jī)選取85%的縣級(jí)區(qū)域數(shù)據(jù)做分析，剩余的15%的數(shù)據(jù)作為最后的模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

首先，在SPSS軟件中得出三個(gè)區(qū)域內(nèi)各數(shù)據(jù)的散點(diǎn)矩陣圖，重點(diǎn)分析人口普查數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)間的散點(diǎn)圖趨勢(shì)。然后，剔除與人口普查數(shù)據(jù)相關(guān)性較差或無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，把與人口普查數(shù)據(jù)相關(guān)性較好的數(shù)據(jù)重新建立散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣，選取與人口普查人口數(shù)據(jù)相關(guān)性大于等于0.6，且無(wú)明顯自相關(guān)性的指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo)[22-33]。

最后，建立人口指標(biāo)與各關(guān)鍵指標(biāo)間的模型，再對(duì)各模型進(jìn)行權(quán)重相加[34]，得出最終的人口模型，權(quán)重系數(shù)由各關(guān)鍵指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)的絕對(duì)系數(shù)R2確定，用剩余的15%的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)各區(qū)域模型的精確度并分析其原因。

5 研究結(jié)果

5.1 各區(qū)域指標(biāo)間的散點(diǎn)圖矩陣

5.1.1 北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)(如圖1（a-e）)

圖1 (a-e)北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖Fig1 (a-e)Initial data dot matrix in the north coast synthetical economic zone

存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo)：GDP、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關(guān)系的指標(biāo)：第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、DEM、水域面積、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對(duì)濕度）、aas（日照時(shí)數(shù)）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

5.1.2 東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)(如圖2[a-e]q)

存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo)：GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關(guān)系的指標(biāo)：第一、二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、DEM、水域面積、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對(duì)濕度）、aas（日照時(shí)數(shù)）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

圖2 （a-e）東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖Fig2 (a-e)Initial data dot matrix in the eastern coast synthetical economic zone

5.1.3 南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)(如圖3[a-e])

存在線性或非線性關(guān)系的指標(biāo)：GDP、第一產(chǎn)業(yè)人口比重、DEM、水域面積、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關(guān)系的指標(biāo)：第二、三產(chǎn)業(yè)人口比重、非農(nóng)業(yè)人口比重、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對(duì)濕度）、aas（日照時(shí)數(shù)）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

5.2 提取各區(qū)域內(nèi)關(guān)鍵性指標(biāo)，并建立人口模型

5.2.1 北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的 GDP、rail、river和平原面積四個(gè)指標(biāo)，并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析，查看指標(biāo)間的自相關(guān)性，可以確定三個(gè)指標(biāo)間沒(méi)有明顯的自相關(guān)性。散點(diǎn)矩陣圖如圖4所示。

根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是：GDP 為 0.36，rail為 0.24，river為 0.15，平原面積為 0.25。

（x1為 GDP，x2為 rail，x3為 river，x4為平原面積）

圖3 （a-e）南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)原始數(shù)據(jù)散點(diǎn)矩陣圖Fig3 (a-e)Initial data dot matrix in the south coast synthetical e conomic zone

5.2.2 東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積四個(gè)指標(biāo)，并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析，查看指標(biāo)間的自相關(guān)性，可以發(fā)現(xiàn)平原面積和耕地面積間的R值為0.961，剔除平原面積指標(biāo)。散點(diǎn)矩陣圖如圖5所示。

根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是：GDP為0.34，耕地面積為0.30，居民區(qū)面積為0.36。

（x1為 GDP，x2為耕地面積，x3為居民區(qū)面積）

5.2.3 南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、水域面積和居民區(qū)面積三個(gè)指標(biāo)，并做散點(diǎn)矩陣圖和相關(guān)性矩陣分析，查看指標(biāo)間的自相關(guān)性，三個(gè)指標(biāo)間沒(méi)有明顯的自相關(guān)性。散點(diǎn)矩陣圖如圖6所示。

根據(jù)三個(gè)指標(biāo)與人口普查數(shù)據(jù)間的R2值確定三指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別是：GDP為0.41，水域面積為0.20，居民區(qū)面積為0.39。

（x1為 GDP，x2為水域面積，x3為居民區(qū)面積）

圖4 北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖Fig4 Dotmatrixinthenorthcoastsyntheticaleconomiczone

圖5 東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖Fig5 Dotmatrixintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone

圖6 南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)散點(diǎn)矩陣圖Fig6 Dotmatrixinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

6 結(jié)果及存在的不足

6.1 結(jié)果討論

6.1.1 北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

T檢驗(yàn)結(jié)果：sig值為0.334＞0.05，F(xiàn)值為0.949。說(shuō)明此區(qū)域模型人口數(shù)據(jù)的均值與人口普查數(shù)據(jù)的均值差異不顯著。模型人口數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析（圖7所示）可以看出，R2值為0.6679。

北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型有四個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：GDP，rail（鐵路長(zhǎng)度），river（河流長(zhǎng)度）和平原面積，并且GDP的線性相關(guān)性R高達(dá)0.9358，其次為平原面積、rail和river長(zhǎng)度。該區(qū)整體氣候適宜，地勢(shì)較為平坦，比較適合人類居住，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體較高，交通便利，河流較多，人口分布整體上較為稠密，特別是沿海城市人口分布較為密集。

6.1.2 東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

T檢驗(yàn)結(jié)果：sig值為0.290＞0.05，F(xiàn)值為1.147。說(shuō)明此區(qū)域模型人口數(shù)據(jù)的均值與人口普查數(shù)據(jù)的均值差異不顯著。模型人口數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析（圖8所示），可以看出，R2值為0.6668。

東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型有三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：GDP，耕地面積和居民區(qū)面積，并且居民區(qū)面積指標(biāo)的影響程度最高，其次分別為GDP和耕地面積。該地區(qū)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，整體生產(chǎn)力發(fā)展水平較高，交通十分便利，區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異相對(duì)較小，地勢(shì)較為平坦，上海、南京、杭州和寧波等大型城市的人口分布十分密集，居民區(qū)面積和耕地面積的大小很大程度上決定著該地區(qū)人口的容納程度。

6.1.3 南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)

T檢驗(yàn)結(jié)果：sig值為0.281＞0.05，F(xiàn)值為1.181。說(shuō)明此區(qū)域模型人口數(shù)據(jù)的均值與人口普查數(shù)據(jù)的均值差異不顯著。模型人口數(shù)據(jù)與人口普查數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析（圖9所示）可以看出，R2值為0.6915。

南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)人口模型有三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：GDP，水域面積和居住區(qū)面積，并且GDP和居住區(qū)面積對(duì)人口分布的影響程度較高，水域面積的影響較低。該地區(qū)氣候整體較為濕熱，交通便利，廣東、福建地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，內(nèi)陸河流水系分布較為密集，是人口高密集地區(qū)，海南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后，氣候炎熱，人口分布相對(duì)稀少。

圖7 北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)相關(guān)性Fig7 Correlationinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

圖8 東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)相關(guān)性Fig8 Correlationintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone

圖9 南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)相關(guān)性Fig9 Correlationinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

6.2 存在的不足

6.2.1 數(shù)據(jù)方面的問(wèn)題

影響人口分布的因素包括自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、歷史、文化背景等方面。本文由于部分?jǐn)?shù)據(jù)不易定量、獲取難等問(wèn)題沒(méi)有考慮。

空間數(shù)據(jù)的處理算法不可避免的存在不同程度的誤差，這些誤差同樣會(huì)影響研究結(jié)果。

6.2.2 區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)的精確性

社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)一般是以行政區(qū)域?yàn)榻y(tǒng)計(jì)單元，而其他自然數(shù)據(jù)在行政區(qū)域邊界是自然連續(xù)過(guò)度，要把兩種不同口徑下統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到行政區(qū)域單元內(nèi)，勢(shì)必會(huì)影響行政區(qū)域邊界地區(qū)數(shù)據(jù)過(guò)渡的不連續(xù)，從而影響到將來(lái)人口分布在行政邊界上過(guò)渡的連續(xù)性。

6.2.3 人口模型指標(biāo)權(quán)重的確定

本文人口模型中各指標(biāo)的權(quán)重是通過(guò)客觀賦權(quán)法確定的，這種方法具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)，較主觀賦權(quán)法可以避免評(píng)價(jià)結(jié)果的主觀隨意性，但是這種方法在一定程度上不能體現(xiàn)決策者的意愿，可能與決策者考慮的結(jié)論有較大的差異。

［1］祝卓.人口地理學(xué)[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社,1991.Zhu Zhuo.Population geography[M].Beijing Renmin University of China press,1991.

［2］胡煥庸.中國(guó)人口的分布、區(qū)劃和展望[J].地理學(xué)報(bào),1990,45(2)：139-145.Hu Huanyong.Distribution,regionalization and prospect of Chinese population[J].Acta Geographica Sinica,1990,45(2)：139-145.

［3］江東,楊小喚,王乃斌等.基于RS-GIS的人口空間分布研究[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2002,17(5)：734-738.Jiang Dong,Yang Xiaohuan,Wang Naibing,et al.Study on the population spatial distribution based on remote sensing and GIS[J].Advance in earth sciences,2002,17(5)：734-738.

［4］陳楠.基于GIS的人口時(shí)空分布特征研究[D].濟(jì)南：山東科技大學(xué),2005.Chen Nan.Study on population spatial distribution characteristics based on GIS[D].Jinan：Shan Dong university of science and technology,2005.

［5］劉德欽,劉宇,薛新玉.中國(guó)人口分布及空間相關(guān)分析[J].測(cè)繪信息,2004,29(7),76-79.Liu Dexin,Liu Yu,Xue Xinyu.Population distribution and spatial correlation analysis of China[J].Surveying and Mapping Information,2004,29(7),76-79.

［6］廖順寶,孫九林.基于 GIS的青藏高原人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化[J].地理學(xué)報(bào),2003,58(1)：25-33.Liao Shunbao,Sun Jiulin.Population census data spatialization in Qinghai Tibet Plateau based on GIS[J].Acta Geographica Sinica,2003,58(1)：25-33.

［7］Suton,P.,.Modeling population density with night-time satellite imagery and GIS[J].Computers,Environment,and Urban Systems,1997,21(34)：22 7-244

［8］Yew Y.,Richard M.,Fredrick W.Remodeling census population with spatial information from Landsat TM images[J].Comput.,Environment And Urban Systems,1997,21(34)：245-258

［9］楊小喚,王乃斌,江東,等.基于空間分析方法的人口空間分布區(qū)劃[J].地理學(xué)報(bào),2002,57(增刊)：76-81.Yang Xiaohuan,Wang Naibing,Jiang Dong,et al.The population spatial distribution based on spatial analysis method[J].Acta Geographica Sinica,2002,57(supplement)：76-81.

［10］Qiu F.,Woller K.L.,Briggs R.Modeling urban population growth from remotely sensed imagery and TIGER GISroad data[J].Photogrammetric Engineering And Remote Sensing,2003,69(9)：1031-1042

［11］Liu J.J.,Li CL,Population information extraction in Chaohu watershed based on RSand GIS[J].Chinese Science Bulletin,2003,48(2)：181-183

［12］Francesca P.,Christopher S.,Gregory Y.Modeling the distribution of human population with night-time Satellite imagery and gridded population of the world[J].Proceedings of Pecora1 5/Land Satellite Information,2002.

［13］劉紀(jì)遠(yuǎn),岳天祥,王英安,等.中國(guó)人口密度數(shù)字模擬[J].地理學(xué)報(bào).2003,58(1)：17-24.Liu Jiyuan,Yue Tianxiang,Wang Ying’an,et al.Digital simulation of population density of China[J].Acta Geographica Sinica,2003,58(1)：17-24.

［14］Yue T.X.,Wang Y.A.,Chen S.P.,etc al.,Numerical simulation of population distribution in Chin[J]a.Population and Environment,2003,25(2)：141-163

［15］張耀軍,任正委.基于地理加權(quán)回歸的山區(qū)人口分布影響因素實(shí)證研究-以貴州省畢節(jié)地區(qū)為例[J].人口研究,2012,36(4)：53-63..Zhang Yaojun,Ren Zhengwei.Empirical study on the influence factors of mountainous area population distribution based on geographically weighted regression in the Bijie of Guizhou Province as an example[J].Population Research,2012,36(4)：53-63..

［16］李靜,羅靈軍,錢文進(jìn)等.基于GIS的重慶市人口空間分布研究[J].地理空間信 息 .2013,11(2)：42-47.Li Jing,Luo Llingjun,Qian Wenjin,et al.Study on the population spatial distribution in Chongqing based on GIS[J].Geospatial Information,2013,11(2)：42-47.

［17］封志明,唐焰,楊艷昭，等.中國(guó)地形起伏度及其與人口分布的相關(guān)性[J].地理學(xué) 報(bào),2007,62(10)：1073-1082.Feng Zhiming,Tang Yan,Yang Yanzhao,et al.Relief and its correlation with population distribution in China[J].Acta Geographica Sinica,2007,62(10)：1073-1082.

［18］高梅.中國(guó)區(qū)域新劃分.地理教育,2006(4).Gao Mei.The new Regional Division in China[J].Geographical Education,2006(4).

［19］徐曉明.論我國(guó)兩種經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分-經(jīng)濟(jì)類型區(qū)的五分法和綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的“5+4”區(qū)劃方案 [J].開(kāi)發(fā)研究.2007.Xu Xiaoming.The division of two economic zones in China-five points method of economic zones and “5+4” of comprehensive economic zone[J].Research On Development,2007.

［20］黃躍進(jìn),唐錦春,孫柄楠.基于GIS的綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)劃分方法研究[J].浙江大學(xué)學(xué) 報(bào) （人 文 社 會(huì) 科 學(xué) 版 ）.2000,30(1)：151-156.Huang Yuejin,Tang Jinchun,Sun Bingnan.Study on the division method on comprehensive economic region based of GIS[J].Journal of Zhejiang University(Humanities and Social Sciences),2000,30(1)：151-156.

［21］胡崇慶,胡煥庸.人口地理選集[M].北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社,1990.Hu Congqing,Hu Huanyong.Population geography Anthology[M].Beijing:China Financial&Economic Publishing House,1990.

［22］王春虎.GIS支持下的青海省縣級(jí)人口空間分布影響因素的定量分析[D].蘭州：蘭州大學(xué),2003.Wang Chunhu.Quantitative analysis of the county-level population spatial distribution influencing factors in Qinghai Province based on GIS[D].Lanzhou:Lanzhou University,2003.

［23］韓惠,劉勇,劉瑞雯.中國(guó)人口分布的空間格局及其成因探討[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2000,28(4)：16-21.Han Hui,Liu Yong,Liu Ruiwen.Discussion on the population spatial patterns and its causes in China[J].Journal of Lanzhou University(social sciences),2003.

［24］Anselin L.GIS,spatial econometrics and social science research[J].Journal of Geographical Systems,2000,2(1)：11-15

［25］Yu,S.X.Analysis of Population Distribution Pattern Based on GISTechnique[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2003,42(1)：75-78

［26］Langford M.Rapid facilitation of dasymetric-based population interpolation by means of raster pixel maps[J].Computers,Environment and Urban Systems,2007,31：19-32.

［27］王春菊,湯小華.基于GIS的福建省人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化[J].地理與地理信息科 學(xué),2004,20(4)：71-74.Wang Chunju,Tang Xiaohua.The spatialization of the population census data in Fujian Province based on GIS[J].Geography and Geo-Information,2004,20(4)：71-74.

［28］David M.An assessment of surface and zonal models of population[J].International Journal of Geographical Information Systems,1996,10(8)：973-989.689-692.

［29］Chen K..An approach to linking remotely sensed data and area census data.International[J].Journal of Remote,2002,23(1)：37-48

［30］Harvey J.T.Population Estimation Models Based on Individual TM Pixels[J].Photogammetric Engineering&Remote Sensing.2002,68(11)：1181-1192.

［31］葉宇,劉高煥,馮險(xiǎn)峰.人口數(shù)據(jù)空間化表達(dá)與應(yīng)用[J].地理信息科學(xué),2006，8(2)：59-65.Ye Yu,Liu Gaohuan,Feng Xianfeng.Expression and application of the population spatial distribution[J].Geo-Information Science,2006,8(2)：59-65.

［32］黃河清,王有亮,胡寶清.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GIS的廣西都安縣人口數(shù)據(jù)空間化研究[J].測(cè)繪與空間地理信息.2009,32(6)：46-49.Huang Heqing,Wang Youliang,Hu Baoqing.The research of the population spatialization in Du’an county Guangxi Province based on neural network and GIS[J].Surveying and Mapping and geomatics Spatial Information Technology,2009,32(6)：46-49.

［33］宋潔華,李建松,謝跟蹤.基于GIS的海南省人口空間分布模式統(tǒng)計(jì)分析[J].測(cè)繪科學(xué).2008,33(6)：144-145.Song Jiehua,Li Jiansong,Xie Genzong.The statistics and analysis of the population space distributions pattern in Hainan Province based on GIS[J],Science of Surveying and Mapping,2008,33(6)：144-145.

［34］董春,劉紀(jì)平,趙榮,等.地理因子與空間人口分布的相關(guān)性研究[J].遙感信息,2002,4：61-64.Dong Chun,Liu Jiping,Zhao Rong,et al.The correlation research of geographical factors between population spatial distribution[J].Remote Sensing Information,2002,4：61-64.