导　　师： 赵冠伟

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广州大学

摘　　要： 人是自然地理环境和社会经济活动的主体,人口空间分布总是受自然因素、社会经济因素、历史因素等的影响。传统的人口统计方法以行政单元为统计单位,假设人口分布在行政单元中呈均衡分布状态,忽略了人口分布是自然环境、社会环境、经济环境等一系列因素综合作用的结果。同时,传统的人口统计数据不仅存在着时空分辨率低的问题,在实际运用过程中也难与自然地理空间单元相匹配,不利于与自然环境、生态、经济等多源数据融合使用。因此,获取高精度的人口空间分布信息变得十分必要,而人口数据空间化是解决上述问题的有效途径之一。本文选取了广州市越秀区、荔湾区、天河区、海珠区、白云区及黄埔区(不含原萝岗区)作为研究区域、人口分布为研究对象。以ArcGIS 10.2、Python语言、SPSS 22.0等作为主要辅助工具,收集了研究区范围内的人口统计数据、行政区划数据、NPP/VIIRS夜间灯光数据、路网分布数据、小区房价数据、POI数据、房屋建筑区面积、土地利用数据、数字高程模型等数据。首先基于地理探测器模型对所选取的人口空间分布影响因子进行识别,剔除无关因素;然后基于单一的人口空间化模型和分区建模思想实现研究区150m格网人口数据空间化。得到主要研究结论如下:(1)在人口空间分布影响因子筛选过程中,本文利用地理探测器模型对所选取的影响因子进行因子探测和交互探测。结果发现:除草地指数和水域指数外,其他因子均通过0.05的显著性检验,表明研究区范围内,草地、水域对人口空间分布的影响几乎可以忽略不计;政府机关和社会团体对人口空间分布的解释力q值最大,公共设施次之,其他建设用地指数解释力最小;另一方面,从交互探测结果来看,自然因素之间的交互作用要远低于社会经济因素之间的影响力,自然因素与社会�

关 键 词： 多源地理信息 分区建模 随机森林模型 逐步回归法 人口数据空间化

领　　域： []