基于DMSP/OLS的人口分布網(wǎng)格精細化研究

郭山山　龔俊　尹晶飛

摘要：采用浙江省已有的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)域面屬性數(shù)據(jù)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級的建筑物數(shù)據(jù)和燈光數(shù)據(jù)，利用加權計算的方法，得到了浙江省250m×250m的網(wǎng)格人口分布數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)公里網(wǎng)格人口分布數(shù)據(jù)進行對比，所得到的網(wǎng)格數(shù)據(jù)不僅能有效體現(xiàn)出人口分布特征，而且能適用華東地區(qū)的中小地震災害評估。

關鍵詞：人口分布；建筑物分布；250m×250m網(wǎng)格；DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)

中圖分類號：P315-39 文獻標識碼：A 文章編號：1000-0666（2016）02-0321-06

0 引言

人口密度是表現(xiàn)人口分布的主要形式，獲取不同尺度上高精度的人口分布信息對于發(fā)生重大災害時的應急救援工作意義重大。近幾年浙江省時常發(fā)生具有一定社會影響的震群事件，例如2006年2月4日在溫州文成一泰順交界地區(qū)發(fā)生了M_L4.6的震群活動，給當?shù)卦斐芍苯咏?jīng)濟損失9000多萬元，2014年同一位置又發(fā)生M_L4.8地震震群。所以對突發(fā)性的地震事件我們要一直保持警惕，積極作好應急準備工作。

長期以來地震工作者通過不同方式來防御和減少地震帶來的損失，目前主要有兩種手段（李東平等，2011a，2011b），一是進一步加強地震預測工作、做好震前防御工作，二是在突發(fā)地震事件后提高反應能力，使受災人員得到及時救助，救災工作高效有序，迅速恢復和重建災區(qū)（范開紅等，2014）。一旦地震發(fā)生，各有關部門急需震區(qū)災情信息，以指導應急和救災工作（蘇幼坡，劉瑞興，2000）。因此，各相關部門在地震災害應急過程中，要做到行動迅速、準確、高效。如果不能及時了解災情，就無法有針對性地提供救援，就會造成重大的損失。日本阪神地震后對災情的錯誤評估（危福泉等，2005），錯過了搶救的最佳時機，導致了更多的人員傷亡和財產(chǎn)損失。

地震災害損失盲估，是在震后盡量短的時間內(nèi)，根據(jù)平時建立的模型方法和有限的現(xiàn)場信息，給出損失的快速評估結果，以便政府和有關部門根據(jù)災害規(guī)模做出應急對策，部署救災行動，爭取外援。其主要要求是速度快，但不苛求十分精確（李智，王曉青，2010）?，F(xiàn)今，如果在經(jīng)濟發(fā)達、人口稠密的浙江省發(fā)生一次破壞性地震，通常需要一周以上的時間才能得到評估結果，其產(chǎn)生的災害損失就將大大增加，還可能會導致政府職能的發(fā)揮失常，甚至政府的信任危機等各種弊端也會接踵而至。相反如果在地震發(fā)生后，能在最短的時間內(nèi)準確估算出地震災害損失的分布、大小，就可以為政府提供科學的應急決策依據(jù)，積極有效地組織實施搶險救災行動，最大程度上減少經(jīng)濟損失并挽救成百上千人的生命（李平，羅云，1994），同時有效提升政府的公眾形象。因此，地震災害損失快速評估是必要的。

為了提高地震災害損失快速評估的水平，筆者將對浙江省的人口網(wǎng)格數(shù)據(jù)進行緊細化、實時化研究。

1 浙江省數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預處理

基礎地理信息數(shù)據(jù)是進行空間分析、模型模擬以及專題制圖的基礎，筆者利用現(xiàn)有的浙江省行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、人口分布數(shù)據(jù)、建筑物數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)等來模擬浙江省人口的空間分布。

1.1 行政區(qū)劃數(shù)據(jù)

筆者使用的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于2013年浙江省地震局地震應急基礎數(shù)據(jù)庫。按照該數(shù)據(jù)庫結構，行政區(qū)劃數(shù)據(jù)分為地市代碼庫、區(qū)縣代碼庫和鄉(xiāng)鎮(zhèn)代碼庫。這3類數(shù)據(jù)中的屬性庫部分，包含浙江省11個地（市）、90個區(qū)（縣、市）、1324個鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道行政區(qū)劃，數(shù)據(jù)表中包含有行政區(qū)劃代碼、行政區(qū)名稱等。空間庫為shp格式，投影方式為經(jīng)緯度?？臻g庫與代碼庫一一對應，并完成關聯(lián)。

1.2 人口分布數(shù)據(jù)

浙江省人口分布數(shù)據(jù)來源于浙江省地震局地震應急基礎數(shù)據(jù)庫中的鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口統(tǒng)計表（街道辦事處），其中包含浙江省1324個鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，ID與浙江省行政區(qū)劃數(shù)據(jù)中的鄉(xiāng)鎮(zhèn)代碼庫的ID對應，并完成關聯(lián)，數(shù)據(jù)保存為mdb格式。人口分布數(shù)據(jù)包括行政區(qū)名稱、總人口、家庭戶戶數(shù)、大于65歲人口、0～14歲年齡人口和居住本地、戶口在本地人口數(shù)。

2013年底，浙江省常住人口約為5494萬人，全國排名第10，人口密度為540人/km²，居全國第8位。從分區(qū)域來看，浙江省人口比重最大的分別是溫州市、杭州市和寧波市，3個地（市）的人口總數(shù)占全省人口總數(shù)近一半，位于浙江省西南方的麗水市由于地處山區(qū)，人口分布相對稀疏。

圖1為浙江省地震局應急數(shù)據(jù)庫中2013年鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口分布圖。從圖中可以看出，浙江省東、西部的人口數(shù)差距很大，東部一個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數(shù)大于25000人，而部分西南山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數(shù)卻小于15000人。

1.3 建筑物分布情況

地震中建筑物的倒塌造成大量的人員傷亡，建筑物分布能夠實時反映人口聚居以及分布情況。根據(jù)《2013年浙江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》（浙江省統(tǒng)計局，國家統(tǒng)計局浙江調(diào)查總隊，2014），浙江省城鎮(zhèn)居民人均住房建筑面積38.82m²，農(nóng)村居民人均居住面積60.82m²。浙江省測繪與地理信息局提供2013年浙江省1：1萬房屋外廓分布圖，包含浙江省全省的建筑物，反映出浙江省建筑物的分布情況。

1.4 建筑物分布與人口分布對比

圖2為浙江省各地（市）總人口與總建筑面積歸一化分布圖。從圖中可以看出兩條折線具有明顯的相似性，因此在一定程度上，建筑物面積與當?shù)厝丝诳倲?shù)是成正比的。

1.5 夜間燈光數(shù)據(jù)

美國DMSP（Defense Meteorological SatelliteProgram）衛(wèi)星的OLS（Operational Linescan Sys-tem）搭載在DMSP衛(wèi)星上，以14軌/d的速度覆蓋地球一周，能獲取全球范圍的黎明、白天、黃昏和夜晚4個時段的影像數(shù)據(jù)。OLS傳感器有可見光和熱紅外2個通道，其中可見光波段范圍為0.4～1m，光譜分辨率為6bit，灰度值范圍0～63。OLS具有很強的光電放大能力，能夠探測到地表的城市燈光、輝光、極光、閃電和火光等，OLS傳感器每天都能獲取覆蓋全球的黑夜和白天的圖像，在夜間工作時對可見近紅外光高度敏感，其量級是普通傳感器的4倍，高增益性能使OLS傳感器探測城鎮(zhèn)燈光等發(fā)出的電磁波，因此在國外已被應用于城市監(jiān)測，火災監(jiān)測等研究（何洋等，2014）。

目前，DMSP/OLS夜間燈光影像主要用于城鎮(zhèn)擴展研究、社會經(jīng)濟因子估算以及其他環(huán)境、災害、漁業(yè)、能源等領域（米曉楠等，2013）。自1992年，OIS傳感器獲取的數(shù)據(jù)在美國國家地理數(shù)據(jù)中心由美國空軍和NOAA處理成為數(shù)字格式的文檔，并通過相應程序研發(fā)生成夜間燈光影像數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)每年1幅大小約為2.7GB，分辨率為0.00833°（約0.93km）。

由于DMSP/OLS數(shù)據(jù)在低灰度值（<3）的數(shù)據(jù)受噪聲干擾比較嚴重，因此筆者對3～63級灰度值進行閾值處理。筆者下載1992～2010年的數(shù)據(jù)進行分析，圖3為杭州市部分地區(qū)夜間燈光影像及

2 浙江省細網(wǎng)格人口分布研究

Sutton（1997）、卓莉等（2005）研究發(fā)現(xiàn)，人口密度與夜間燈光數(shù)據(jù)及建筑物具有較大的關系。在一定程度上，夜間燈光數(shù)據(jù)越高代表本地人口密度越大，建筑物越多代表本地人口密度越大，反之亦然，但單一的元素不能夠很好地反映較精細化的人口密度。

為了使各地人口更加接近實際情況，筆者選取250m×250m網(wǎng)格的人口密度情況進行研究，具體實施步驟如下：

（1）建立數(shù)據(jù)庫。將調(diào)查搜集到的浙江省各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)、全省建筑物分布情況數(shù)據(jù)、全省夜間燈光數(shù)據(jù)等，建立屬性數(shù)據(jù)庫。

（2）人口數(shù)據(jù)的處理。根據(jù)《區(qū)域級抗震救災指揮部地震應急基礎數(shù)據(jù)庫格式規(guī)范（修訂稿）的規(guī)定，數(shù)據(jù)的編碼系統(tǒng)為14位，編碼的前9位與鄉(xiāng)鎮(zhèn)代碼庫的ID對應。在處理浙江省2013年鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口數(shù)據(jù)前還需要檢查空間和人口數(shù)據(jù)的年份、數(shù)量、編碼是否一致，檢查無問題后，使用ArcGIS Toolbox中的鏈接功能，使人口和空間數(shù)據(jù)進行匹配，匹配成功后就可以根據(jù)含有人口屬性表的空間數(shù)據(jù)計算出浙江省的人口密度，進而統(tǒng)計分析人口分布影響因子。

（3）建立基礎剖分網(wǎng)。網(wǎng)格是進行人口數(shù)據(jù)網(wǎng)格化研究的目標，是各類參數(shù)載體以及各種空間分析的主要對象。本研究基于ArcGIS與Matlab，構建了250m×250m的規(guī)則網(wǎng)格以均勻覆蓋浙江省各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

（4）單元網(wǎng)格點數(shù)據(jù)處理方法。對單元網(wǎng)格進行空間分析，考慮單元網(wǎng)格內(nèi)所有影響因子的累積影響，將單個單元格的數(shù)據(jù)拓撲到所在單元網(wǎng)格中心點上，通過加權疊加等空間分析方法獲取各個單元格對應的人口密度數(shù)據(jù)。應用空間分析模塊對單元網(wǎng)格中心點上人口密度數(shù)據(jù)進行分析，獲取該單元格對應的人口密度。

①在每個250m×250m的網(wǎng)格中，將該單元格中心點對應的夜間燈光數(shù)據(jù)表示為L_i、建筑物面積數(shù)據(jù)表示為B_i、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數(shù)據(jù)P_i為該網(wǎng)格所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數(shù)：②一般情況下可以認為燈光數(shù)據(jù)L_i越大代表本處高層建筑物越多，假設單個250m×250m網(wǎng)格的W_i等于該網(wǎng)格中建筑物面積B_i與夜間燈光數(shù)據(jù)L_i的乘積（式（1））；分別將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)W_i相加獲取∑W_i，而每個網(wǎng)格的實際權重W_i'等于W_i除以∑W_i（式（2））；③任一250m×250m的網(wǎng)格計算得到的人口數(shù)P_i'等于該鄉(xiāng)鎮(zhèn)的實際人口數(shù)P_i乘以該網(wǎng)格的實際權重W_i'（式（3））。

依據(jù)上述評價方法，獲取浙江省250m×250m網(wǎng)格人口密度分布，見圖4。

2013年浙江省的統(tǒng)計人口總數(shù)5494萬人，由上述方法經(jīng)過網(wǎng)格化、數(shù)據(jù)分析加權等過程得到的浙江省總人口數(shù)為5472萬人，分布在約101800km²的區(qū)域內(nèi)，約有67260km²區(qū)域無人居住。

3 成果對比

中國科學院地理科學與資源研究所利用第6次普查數(shù)據(jù)以及GIS空間分析技術生成了浙江省1km×1km網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)（陳振拓，2012），如圖5所示。

在實際情況中，公里網(wǎng)格人口密度存在一定程度的不足，沒有考慮鄉(xiāng)村的存在及對人口分布的影響。其主要原因是無法科學地確定如村級居民地的平均人口密度及其影響半徑。在插值時如果能夠合理地考慮上述因素對人口密度的影響，最終結果可能會更接近真實。

對比中國科學院地理科學與資源研究所制作的2010年1km×1km網(wǎng)格人口分布以及本文的250m×250m網(wǎng)格人口密度分布。對圖4和圖5中杭州市部分城區(qū)及人口分布情況作放大處理，如圖6所示。

圖6a為杭州市部分地區(qū)250m×250m網(wǎng)格人口分布情況，圖6b為杭州市部分地區(qū)1km×1km網(wǎng)格人口分布情況。

從圖3可以看出，杭州市上城區(qū)、下城區(qū)建筑物較為密集，與此同時燈光數(shù)據(jù)也相對來說較大。這反映出，杭州人口分布較密集的地區(qū)集中在傳統(tǒng)意義上的老城區(qū)：上城區(qū)、下城區(qū)以及蕭山區(qū)，而錢塘江周邊由于尚未完全建設成熟以及西湖景區(qū)限制導致人口分布較為稀疏，這種分布與圖6一致。

但是，相較于250m×250m網(wǎng)格人口分布，1km×1km網(wǎng)格人口分布圖在精度上存在一定程度上的不足。以圖6中部分地區(qū)為例進行分析：（1）錢塘江及其沿岸區(qū)域，錢塘江作為浙江省最大的河流流經(jīng)杭州市，其所在區(qū)域必沒有人口居住，這種情況在圖6a中反映很準確，圖6b中則反映不是很明顯；（2）西湖景區(qū)，西湖作為杭州著名的旅游勝地，由西湖及其周邊群山組成，在圖6a中我們幾乎可以準確地判斷出西湖及其周邊群山的位置，但是在圖6b中卻較難反映：（3）富陽市部分區(qū)域，為檢驗富陽市人口數(shù)據(jù)網(wǎng)格化結果的精度，本文對富陽市人口數(shù)據(jù)與網(wǎng)格化的人口數(shù)據(jù)結果進行對比驗證。實地調(diào)查依據(jù)公里網(wǎng)格所確定的250m×250m范圍進行，對結果精度進行檢驗。結果顯示，富陽市人口較之蕭山及上城區(qū)、下城區(qū)少，而圖6b顯示富陽市人口與蕭山區(qū)人口相差無幾。

為驗證本文提出的250m×250m網(wǎng)格人口準確性，特在全省范圍內(nèi)隨機選取8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道進行對比實驗。將鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道實際人口數(shù)與網(wǎng)格化后人口數(shù)進行對比，實驗結果如表1所示。

由上述實驗結果可知，本文250m×250m網(wǎng)格人口分布在一定程度上較為準確。網(wǎng)格化后的數(shù)據(jù)與實際人口對比存在一定程度上的差異，可能是由于網(wǎng)格化的數(shù)據(jù)在鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界部分隸屬于兩個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

綜上所述，本文研究的250m×250m網(wǎng)格人口分布較1km×1km網(wǎng)格人口分布更加精確、細致，且本文的研究成果與實際情況較為一致。

4 結論

筆者將原本以鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)為統(tǒng)計單位的人口以及建筑物分布數(shù)據(jù)轉化為規(guī)則網(wǎng)格點上的人口密度及單位面積人口。然后，依據(jù)建筑物及夜間燈光數(shù)據(jù)分析該網(wǎng)格化獲取數(shù)據(jù)的正確性。通過研究結果的統(tǒng)計分析，得到以下結論：

（1）本文對浙江省人口分布情況做了具體分析，從海拔看，浙江西南山區(qū)人口分布較為稀少，水系穿過的區(qū)域也均無人口分布。浙北平原地區(qū)以及東南沿海平原地區(qū)人口密集：從城市來看，杭州、寧波以及溫州部分地區(qū)人口分布相對密集，而麗水等地相對人口較為稀疏。

（2）本文得到的浙江省250m×250m網(wǎng)格人口密度分布較為合理地反映了浙江省單元行政區(qū)內(nèi)部的人口分布情況。可以看出：在浙江省各個行政單元內(nèi)部，城鎮(zhèn)街區(qū)建筑物分布密集、鄉(xiāng)村建筑物呈現(xiàn)片狀零散分布，而偏遠農(nóng)村的建筑物分布稀疏，這3類建筑物的分布與本文所生成的高值、中間值和低值人口密度區(qū)有較好的空間耦合關系。具體來說，城鎮(zhèn)地區(qū)的人口空間密度形態(tài)為片狀，并依地形分布，城鎮(zhèn)的邊緣地區(qū)沿交通干道線狀輻射：鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村地區(qū)人口分布以沿水系、道路分布為特征。同時本文將部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)實際人口與網(wǎng)絡化人口進行對比分析，生成的人口密度數(shù)據(jù)質量具有較高的精度，達到了預期效果。

（3）本文獲取的250m×250m網(wǎng)格數(shù)據(jù)較之前的1km×1km網(wǎng)格人口及人口數(shù)據(jù)精確且細致。相較于傳統(tǒng)公里網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)不夠嚴密的特點，本文獲取的人口數(shù)據(jù)更加真實，且更加能反映實際人口分布情況。