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摘要:人口居住空间分布不均,以及通勤和迁移等人口流动导致人口呈时空动态分布,这是人口承灾体的重要属性。人口承灾体的时空分布模拟可通过人口密度网格化方法和基于个体时空标记的模拟方法来实现。人口密度网格化方法主要有平均分配法、格点内插法、人口分布影响因子分析法、人口分布规律法和遥感估算法等五类。其中,人口分布影响因子分析法和遥感估算法是目前研究的热点,广泛应用于不同尺度人口密度网格化数据库的构建。大数据时代,基于个体时空标记的方法为监测与模拟人口承灾体时空动态分布提供了新的技术与途径,主要包括基于众源地理数据和基于移动基站数据的人口时空模拟方法。在此基础上,进一步分析了人口时空动态分布数据在自然灾害风险分析、风险管理与应急管理中的应用。基于手机通话数据和众源地理数据的模拟方法将与人口网格化方法互补,共同构建高时空分辨率、动态的人口空间化数据。另外,城市和脆弱性群体的时空分布将是人口承灾体研究的重要方向。
[硕士论文] 梁亚婷
地图学与地理信息系统 上海师范大学 2015(学位年度)
摘要:人口数据是各级政府制定决策的依据,及时、准确地掌握城市人口的空间分布是解决城市当前所面临的各种问题的关键。在大城市地区,人口的空间分布复杂多变,传统的人口普查数据已无法满足各种需求。而基于遥感和GIS所分析的城市地区的人口时空分布相较于普查数据更为接近实际情况,且精度较高,已被广泛应用于各个领域,尤其是在解决城市突发问题,应急响应等方面具有重要的意义。
  本文以上海市静安区为例,选取基于土地利用的人口密度格网化方法,对研究区一个正常工作日的人口空间分布进行了研究,创建了适用于研究城市人口分布特征的土地利用分类体系,结合研究区高分辨率的航片,解译得到研究区高精度的土地利用类型。根据城市居民出行和活动的规律,将一天分为四个时间段,结合实地调查研究,对每个时间段用不同的模型进行城市人口空间分布的模拟,并对模拟结果进行简要的分析,最后将模拟结果进行格网化,得到研究区的人口时空分布结果。主要结论如下:
  (1)探讨了城市地区人口的空间分布与土地利用的关系,与时间的关系。在商业用地以及居住用地,人口的聚集度相对其他用地类型较高,而在时间尺度上,根据城市人口的出行特征,夜间居住用地属于高集聚型,商业用地及其他用地属于低集聚型,白天居住用地属于低集聚型,人口主要为老人和小孩,商业用地及其他用地属于高集聚型,且在不同时段不同用地类型的人口分布是不同的。
  (2)根据创建的土地利用类型分类体系以及研究区的特点,分析了不同用地类型的分布情况,其中研究区内居住用地面积占比47%,商业用地面积占比22%,公共管理与公共服务用地面积占比12%,工业用地面积占比6%,绿地与广场用地面积占比10%,水域用地面积占比1%,未利用地面积占比2%。
  (3)提出了模拟城市人口时空分布的思想,并分别模拟了夜间城市人口空间分布和白天城市人口空间分布,研究结果表明夜间有90%的居住用地的人口分布数为133人以内,多为老公房,6%的居住用地人口总数为134-284人,以中高层居住用地为主,3%的居住用地人口总数为285-547人,主要以高层居住用地为主,其次有1%的居住用地人口总数大于548人,为一些超大型的高层居住用地。白天居住用地的人口总数为45916人,主要为老人和小孩。
  (4)模拟了白天上班人口的空间分布,研究结果表明,白天上班的人口中有53%分布于商业用地,可见静安区商业比较发达,人口较多,45%分布于公共管理与公共服务用地,仅有2%分布于工业用地。
  (5)在模拟的白天上班人口空间分布数据的基础上,利用核密度估计法,模拟了午休时段的人口空间分布,研究结果表明,在这一时段人口的分布是以工作单位为中心,在一定范围内流动的,主要分布在周边的餐饮用地和商场等服务设施用地。
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