地球信息科学学报 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (6): 1150-1162.doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210524
收稿日期:
2021-08-31
修回日期:
2022-01-05
出版日期:
2022-06-25
发布日期:
2022-08-25
通讯作者:
*杨续超(1980— ),男,河南信阳人,教授,主要从事全球变化与灾害风险管理等研究工作。 E-mail: yangxuchao@zju.edu.cn作者简介:
高雪梅(1989— ),女,新疆乌鲁木齐人,硕士生,研究方向为风暴潮灾害风险评估。E-mail: gaoxuemei-11-02@163.com
基金资助:
GAO Xuemei, YANG Xuchao(), CHEN Bairu, LIN Lin
Received:
2021-08-31
Revised:
2022-01-05
Online:
2022-06-25
Published:
2022-08-25
Contact:
YANG Xuchao
Supported by:
摘要:
人口空间化数据能够将人口分布更精细地反映在地理空间中,可以为科学研究和政策制定提供更加精细的数据源。本文选取多源遥感数据和兴趣点作为影响环渤海地区人口分布的自变量因子,利用随机森林模型对环渤海地区进行分区密度制图,生成该地区2010年和2020年30 m人口空间化数据,并将结果与WorldPop数据集以及其他地区30 m研究成果进行对比。结果表明:① 本文模拟结果精度整体高于WorldPop数据集10%以上;② 相较于WorldPop数据集,本文人口数据能细致地描述环渤海人口分布的空间异质性;③ 与其他地区30 m研究成果相比,模拟精度也有所提升;④ 遥感建成区数据和兴趣点是环渤海地区人口分布的最重要指示性指标;⑤ 在环渤海地区人口估计方面,社会因素与人口分布有更高的相关性,映射人口分布的主要因素因地区而异。
高雪梅, 杨续超, 陈柏儒, 林琳. 基于随机森林模型的环渤海地区人口空间化模拟[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(6): 1150-1162.DOI:10.12082/dqxxkx.2022.210524
GAO Xuemei, YANG Xuchao, CHEN Bairu, LIN Lin. Spatialization of Population in the Bohai Rim Region Using Random Forest Model[J]. Journal of Geo-information Science, 2022, 24(6): 1150-1162.DOI:10.12082/dqxxkx.2022.210524
表1
数据来源及其类型
数据源 | 类型/分辨率 | 年份 | 数据来源 |
---|---|---|---|
人口统计数据 | 表格 | 2010 | 《中国统计年鉴2011》第六次人口普查资料 |
2020 | 环渤海地区各市第七次人口普查统计公报 | ||
高程 | 栅格/1'' | 美国宇航局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)与日本经济产业省共同推出的ASTER GDEM V2数据集 | |
坡度 | 栅格/1'' | 基于DEM数据提取 | |
夜间灯光 | 栅格/30'' | 2010 | 美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA), DMSP/OLS传感器 |
栅格/500 m | 2020 | Chen等[ | |
NDVI | 栅格/250 m | 2010/2020 | MOD13Q1数据集 |
建成区 | 栅格/0.4'' | 2012 | 德国航空航天中心的全球城市足迹数据(Global Urban Footprint,GUF)[ |
栅格/30 m | 2018 | Kuang等的CLUD-Urban产品[ | |
POI | 矢量点 | 2010 | 百度地图开放平台 |
2020 | 高德地图开发平台 | ||
路网 | 矢量线 | 2011 | 中国科学院资源与环境数据中心 |
2019 | Open Street Map(OSM) | ||
WorldPop数据集 | 栅格/3'' | 2010/2020 | WorldPop项目官网 |
表2
POI数据类别及数量
数据来源 | 数据类别 | 数量/个 | 数据类别 | 数量/个 | 数据类别 | 数量/个 |
---|---|---|---|---|---|---|
百度地图开发平台 | 政府机构 | 79 721 | 高速服务区 | 4 756 | 医院 | 31 752 |
机场 | 84 | 收费站 | 2 637 | 学校科研院所 | 54 454 | |
轨道交通站点 | 2 477 | 银行 | 58 171 | 公司企业 | 134 335 | |
汽车站 | 1 409 | 商业大厦 | 5 864 | 公园广场 | 2 429 | |
公交车站 | 78 166 | 零售行业 | 159 441 | 住宅小区 | 32 753 | |
加油(气)站 | 22 649 | 宾馆酒店 | 21 539 | 其他 | 97 177 | |
停车场 | 25 963 | 餐饮娱乐业 | 131 853 | |||
高德地图开发平台 | 政府机关及社会团体 | 385 066 | 高速服务区 | 295 422 | 体育休闲服务 | 114 001 |
交通设施服务 | 435 451 | 收费站 | 97 633 | 生活服务 | 188 239 | |
加油(气)站 | 27 168 | 银行 | 43 109 | 风景名胜 | 83 195 | |
道路附属设施 | 7 434 | 商业大厦 | 130 917 | 公共设施 | 36 549 | |
金融保险服务 | 145 478 | 科教文化服务 | 495 534 | |||
商务住宅 | 215 414 | 公司企业 | 112 611 |
表3
2010年精度检验指标计算结果
数据集 | MAE | RMSE | %RMSE | |
---|---|---|---|---|
环渤海地区 | 预测数据 | 11 240.09 | 18 942.01 | 49.02 |
WorldPop数据集 | 14 098.98 | 23 066.32 | 59.70 | |
辽宁省 | 预测数据 | 11 277.59 | 19 308.57 | 67.92 |
WorldPop数据集 | 13 916.92 | 23 646.23 | 83.17 | |
京津冀 | 预测数据 | 10 721.40 | 17 836.59 | 49.19 |
WorldPop数据集 | 13 058.71 | 22 040.99 | 60.78 | |
山东省 | 预测数据 | 12 962.12 | 20 213.69 | 40.01 |
WorldPop数据集 | 15 782.21 | 24 026.49 | 47.55 |
表5
本文成果与其他30 m成果的研究区域和数据类型比较
数据集 | 研究区域 | 面积/km2 | 数据种类 | 变量数量 | 解释变量 |
---|---|---|---|---|---|
Zhou等[ | 重庆九城区 | 5472.68 | 夜间灯光、POI、水域、DEM、坡度 | 18 | 夜间灯光强度、14类POI核密度、与水体距离、高程、坡度 |
谭敏等[ | 珠江三角洲 | 5.54万 | 夜间灯光、道路、水域、建成区、DEM、坡度 | 13 | 夜间光照强度、与道路的距离、与水的距离、坡度、高程、4种道路的长度等 |
本文成果 | 环渤海地区 | 51.8万 | 夜间灯光、道路、POI、建成区、NDVI、DEM、坡度 | 7 | 夜间灯光强度、道路核密度、融合后POI核密度、建成区、NDVI、高程、坡度 |
WorldPop 数据集 | 中美洲、南美洲、非洲和亚洲 | 土地利用、NPP、夜灯、平均年降水量 、平均年温度,POI、道路、河流、水体 | 74 | 13类土地利用(分类数据和欧式距离)、NPP、夜间灯光强度、平均年降水量 、平均年温度、、高程、坡度、到河流的距离、到道路的距离、20类POI(分类数据和欧式距离) |
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