一种基于分区和识别真实居住区的人口空间化方法——以雅砻江流域为例

摘要

人口空间化可直观反映人口分布的细节特征,是科学开展区域规划、资源分配、灾害评估等的重要技术。建筑物空置和人口分布区域差异是影响人口精细化空间估算的两个难点。本研究以雅砻江流域为例,提出了一种基于分区和识别真实居住区的人口空间化方法,解决了建筑数据不能反映真实人口居住情况的遥感估计技术难点。根据研究区人口分布和经济发展特征的空间分异性,将雅砻江流域分为高经济高人口密度区、高人口密度区和低人口密度区三个类型区,将建筑数据分别与夜间灯光和植被指数结合,提取真实居住区,建立顾及真实居住和区域差异性的人口空间化模型,生成精细化的雅砻江流域200 m×200 m的人口分布图(YLJ2018)。研究结果表明:(1)以建筑数据为基础,结合珞珈一号夜间灯光数据和植被指数,对真实居住区进行识别与提取,解决了房屋空置问题,避免了大面积相同人口的错分现象;(2)模型的平均相对误差(MRE)为4.51%,各分区的MRE分别为2.23%、4.35%和4%,均优于WorldPop和LandScan数据集,表明该方法能有效提高人口空间化的精度;(3)YLJ2018与WorldPop和LandScan数据集整体上具有相似的人口分布趋势,但在局部上WorldPop和LandScan数据集均存在一定程度的错分现象,而YLJ2018在低人口密度区人口主要分布在道路周边,在高人口密度区和高经济高人口密度区人口集中分布在河流附近,在人口密集区呈现从中心向外围逐渐降低的趋势,其空间化结果更加符合人口分布规律和研究区实际。因此,顾及真实居住和区域差异性的精细人口空间化方法得到的YLJ2018能够更精确地反映雅砻江流域各县(市、区)的真实人口分布情况,可以为该区经济社会发展规划和防灾减灾管理提供依据与参考。