多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用.pdfVIP

第35卷第12期 地理科学进展 v01．35．No．12 2016年12月 in Dec．20】6 ProgressGeography 多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度 人口空间化研究中的应用 王珂靖1,2，蔡红艳P，杨小唤 (1．中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101； 2．浙江省测绘科学技术研究院，杭州310012) 摘要：对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布，但不同的人口空间化建模方法 和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上，引入DMSP／OLS夜间 灯光对城镇用地进行再分类，采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR)，开展人口统计数据空间化多尺度模 型研究，生成lkm、5km和10km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据，并对3个尺度下2个模型结果进行精 度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切，还受到建模格网尺度大小的影响i 基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低，而基于GWR方 法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看，基于GWR方法的1km研究尺度的人El空间数 据平均相对误差最低(22．3l％)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联，地貌类型复杂的山区人门 空间数据误差较大。 关键词：人口分布；空间化；多尺度；多元统汁回归；地理加权回归法；安徽省 1引言 等，2013)、遥感估算法(卓莉等，2005；曹丽琴等， et 2009；Azaral，2013)、基于土地利用建模方法(杨 人口统计数据空间化可打破地域限制，实现以 行政区域为单元的人口数据向规则格网形式的人 其中，土地利用／覆盖的空间格局与人口的空间分布 口空间数据转换，从而模拟现实的人口分布情况， 关系紧密，基于土地利用类型与人口分布的关系， 再现人口实际分布，对解决自然资源环境与人口耦 建立多元统计回归模型进行人口空间分布模拟的 合问题、制定国家宏观经济决策具有重要的意义 方法应用最为广泛。在此基础上，为体现同一土地 (江东等，2002)。 利用类型内部人口空间分布的差异性，部分学者通 基于不同的人口分布影响因子及各种辅助数 过分析不同地理区位的同一土地利用类型人口分 据，发展了多种人口统计数据空间化方法，主要包 布特征的差异，对土地利用数据进行特征分类以提 et 高原有模型精度(杨小唤等，2006)；有些学者引人夜 al，2011)、多源数据融合法 括：空间插值法(Linard et 间灯光数据或其他辅助数据，对土地利用数据进行 (王雪梅等，2004；Yang，Huangal，2009；杨续超 收稿日期：2016一01；修订日期：2016-09。 Nat— and of of S