人口统计数据空间化模型综述

第５卷第４期　亚热带资源与环境学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　Ｖｏｌ＿５　Ｎｏ．４　Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　２０１０　２０１０年１２月出版　人口统计数据空间化模型综述　林丽洁　，林广发　，颜小霞　，陈爱玲　，杨志海　（１．福建师范大学地理科学学院，福州３５０００７；　２．福建省陆地灾害监测评估工程技术研究中心，福州３５０００７）　摘要：人口统计数据空间化是人口信息与其他资源环境、社会经济等信息进行空间集成的基　础．本研究对国内外人口统计数据空间化研究进行总结，归纳了水热条件、地形地貌、土地利　用、交通廊道、夜间灯光等不同建模参考因素对人口空间分布的影响，并分析比较了１Ｏ个主　要的人口统计数据空间化模型，进而对当前人口统计数据空间化研究中存在的问题做了总结，　并讨论未来的研究方向．综述认为人口统计数据空间化的研究将向数据获取多源化、建模因素　综合化、模拟格网精细化、模型应用实用化等方向发展；目前需要改进的问题包括：１）统一　的人口数据统计标准；２）人口结构特性相关的空间化，特别是流动人口的空间分布特征识　别：３）城市街区尺度的空间化方法研究；４）多源数据与人口动态信息综合中的时相匹配；　５）统一的空间化指标量化方法；６）模型参数优化与精度验证方法完善．　关键词：人口；统计数据；空间分布化；模型；研究综述　中图分类号：Ｃ９２２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７３－７１０５（２０１０）０４－００１０－０７　Ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　Ｃｅｎｓｕｓ　Ｄａｔａ：Ａ　Ｒｅｖｉｅｗ　ＬＩＮ　Ｌｉ—ｊｉｅ　，ＬＩＮ　Ｇｕａｎｇ．ｆａ　ｔ　，ＹＡＮ　Ｘｉａｏ．ｘｉａ　，ＣＨＥＮ　Ａｉ—ｌｉｎｇ　，ＹＡＮＧ　Ｚｈｉ—ｈａｌ　（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｆｕｊｉａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，３５０００７，Ｆｕｚｈｏｕ　Ｃｈｉｎａ；　２．Ｆｕｊｉａｎ　Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｆｏｒ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ　Ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ　Ｄｉｓａｓｔｅｒｓ，　３５０００７，Ｆｕｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｈｕｍａｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａ　ｉｓ　ｓｉｇｎｉｉｃａｎｔｆ　ｔｏ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄａｔａｓｅｔ　ｆｒｏｍ　ｄｅｍｏｇｒａｐｈｙ　ａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｄｏｍａｉｎｓ　ｓｕｃｈ　ａｓ　ｎａｔｕｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ。ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｅｃｏｎｏ’　ｍｖ　ａｎｄ　ｓｏｃｉｅｔｖ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｒｅｖｉｅｗｓ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ，　ｉｎｅｌｕ—　ｄｉｎｇ　ｈｙｄｒｏｔｈｅ．ｒｌｎａｌ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．１ａｎｄｆｏｒｍ，ｌａｎｄ　ｕｓｅ，ｔｒａｆｉｃ　ｃｏｒｒｉｆｄｏｒｓ　ａｎｄ　ｎｉｇｈｔ—ｔｉｍｅ　ｌｉｇｈｔｉｎｇ　ｉｎ　ｒｅ—　ｍ０ｔｅｌｙ　ｓｅｎｓｅｄ　ｉｍａｇｅｓ．ｅｔｃ．Ｂｙ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　１０　ｍａｊｏｒ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｐｕｂ－　ｌｉｓｈｅｄ，ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ａｎｄ　ｏｕｔｌｏｏｋｓ　ｏｆ　ｒｅｌａｔｅｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ａｒｅ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｓｈｏｕｌｄ　ｃ０ｎｃｌｕｄｅ：１）ｔｏ　ｕｎｉｆｏｒｍ　ｔｈｅ　ｃｒｉｔｅｒｉａ　ｏｆ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ；２）ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｒｅｌａｔｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｅｈａｒａｃ　ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ　ｆｏｒ　ｓｈｉｔｆｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ；３）ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｓｕｂｄｉｓｔｒｉｃｔ　ｓｃａ１ｅ：４）ｈｏｗ　ｔ０　ｈａｎｄｌｅ　ｔｈｅ　ｔｅｍｐｏｒａｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｎ　ｍｕｌｔｉ—ｓｏｕｒｃｅ　ｄａｔａｓｅｔ；５）ｔｏ　ｕｎｉｆｏｒｍ　ｑｕａｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ｆａｃｔｏｒｓ；６）ｔｏ　ａｄｊｕｓｔ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｉｕ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ａｓｓｅｓｓ　ｔｈｅ　ｅｒｒｏｒ・　ｒｈｅ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｓ　ｔｏ　ｄｅｖｅｌｏｐ　ａ　ｍｏｒｅ　ｐｒａｃｔｉｃａｌ，　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｍｏｄｅｌ　ｃｏｎ。　ｓｉｄｅｒｉｎｇ　ａｂｏｖｅ　ｆａｃｔｏｒｓ　ａｎｄ　ｔａｋｉｎｇ　ｆｕｌｌ　ａｄｖａｎｔａｇｅｓ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ＳＯＵｒＣｅＳ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ；ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ；ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｍｏｄｅｌ；ｒｅｖｉｅｗ　刈殳稿日期：２０１０－０９—１０　基金项目：国家基础科学人才培养基金（Ｊ０８３０５２１）、福建省科技创新平台建设项目（２００９Ｙ２００２）、福建省教育厅　重点项目（０３ＷＢ７１０）　作者简介：林丽洁（１９８９一），女，福建福州人，地理科学国家理科基地班本科生，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｌｖｌｉａｎｓｈｉ＠ｙａｈｏｏ．ｅｎ．　通讯作者：林广发（１９７０一），男，福建上杭人，博士，副教授，从事地理信息系统应用研究，（Ｅ－ｍａｉｌ）ＧｕａｎｇＦａ—　Ｉ　ｉｎ＠２６３．ｎｅｔ．　第４期　林丽洁等：人ＬＩ统计数据空间化模型综述　０　引言　人口问题横跨自然、社会经济多个领域，是当今世界面临的影响可持续发展的重大问题之一．其常　见的研究模式是将人口数据与资源环境、社会经济等方面的数据进行综合集成．其中的人口数据通常是　以行政区为单元，通过普查、抽样统计等方式逐级汇总获得的典型统计型数据…．当使用此类数据进　行微观尺度的空间分析或跨学科的综合研究时会出现一些问题　２　Ｊ：１）时间分辨率低，数据更新周期　长，如中国的全国性人１５普查每１０年一次；２）空间分辨率低，常见的统计年鉴中的人口数据往往以　县为单位　；３）精度较低，未体现实际的人口空间分布特征；４）以行政区为单位的统计数据不能很　好地与自然地理单元叠合，不利于多源数据的融合，不便于进行综合的空问分析　Ｊ．随着地球信息科　学的发展，在３Ｓ技术的支持下，“社会数据空间化”、“空间数据社会化”（Ｓｏｃｉａｌｉｚｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｐｉｘｅｌ　ａｎｄ　Ｐｉｘ—　ｅｌｉｚｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｓｏｃｉａ１）成为当前地理科学、社会科学共同关注的焦点＿５　，人Ｅｌ统计数据空间化（以下简称　人口数据空间化）就是这样一个典型．该技术是解决上述问题的有效手段，它通过定性描述与定量分　析相结合的方法，采用适宜的参数和模型，反演出人１５在一定时点和一定地理空间中的分布状态　．　空间化的人口统计数据可以很好地同表征自然特征的土地利用、生态环境和气候等背景数据相结合，便　于进行交互作用的分析，具有重要的研究意义和科学价值　Ｊ，在犯罪管理、经济决策、灾害预警、基　础服务设施建设等诸多领域有广泛应用前景．　人口数据空间化研究可追溯到２０世纪中期，Ｃｌａｒｋ（１９５１）使用负指数模型表现人口密度由城市中　心向外围逐渐递减的这种人口分布现象　』．目前，国际上较有影响的全球人口空间化项目有全球栅格　人口数据库（Ｇｆｉｄｄｅｄ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｗｏｒｌｄ，ＧＰＷ）、全球资源信息数据库（Ｇｌｏｂａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ，ＧＲＩＤ）和ＬａｎｄＳｃａｎ（ＬａｎｄＳｃａｎ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ）．ＧＰＷ由哥伦比亚大学的国际　地球科学信息网络中心建立，已分别在１９９５、２０００、２００３年公布了３个版本．这３个版本都使用人口　统计数据和相应的行政区划数据，通过将人口统计数据转化为栅格形式来表现全球范围内的人口分布情　况，但都未考虑影响人口分布的环境因素．随着输入数据量的增多，至版本３其格网空间分辨率为　２．５　１ｏ］．ＧＲＩＤ在联合国环境发展计划推动下始建于１９８５年，其中的Ｓｉｏｕｘ　Ｆａｌｌｓ数据集提供了不同年份　的非洲、亚洲、拉丁美洲与加勒比海人口分布数据集，以及１９９０年的全球人１５分布数据　．它以人口　密度与交通通达性的强相关性为基本假设建立模型，空间分辨率为５　ｋｍ　Ｊ．ＬａｎｄＳｃａｎ是美国橡树岭国　家实验室进行的全球人口空间化项目，创新地使用地理信息系统、遥感影像与多元分区密度模型相结合　的方法，使用人口普查数据、行政区划数据、来源于Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ的土地覆盖数据、道路、高程、坡度、　海岸线数据和ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ、ＩＫＯＮＯＳ等高分辨率卫星影像及夜问灯光影像，并对数据与模型算法进行年度　的更新，生成世界范围内３０”分辨率的人Ｌ１分布数据库　．在国内，由中国科学院地理科学与资源研究　所承建的人地系统主题数据库是中国最早的综合数据库，在完善原中国自然资源数据库的基础上，通过　整合如东北黑土区、黄土高原等人地关系典型区域及中国周边与全球主要地区的人地系统数据形成；内　容涉及自然资源、人口等多方面；包含属性数据、空间栅格与矢量数据和其他图形图像数据，为资源环　境科学研究、管理决策等方面提供数据服务Ｈ　．　１人口数据空间化原理与建模参考因素　人口的空间分布是区域内自然因素和社会经济因素共同作用的结果　Ｊ．人口数据空间化将人口分　布的指示因子与人口统计数据相联系，通过寻找它们之间的相互关系建立模型，模拟人口的空间分布状　况和动态变化过程．根据实现原理可将其分为２种：面插值法和统计模型法　．面插值法利用源区域　（Ｓｏｕｒｃｅ　Ｚｏｎｅ）的人口普查数据求解目标区域（Ｔａｒｇｅｔ　Ｚｏｎｅ）人ＬＩ，基于两区域的重叠面积及地形、交　通网络等辅助参考信息，使人１５普查数据从一类空间单元转换到另一类空间单元，实现普查数据的区域　转换¨　，但却并未实现真正意义上的人口空间化．统计模型法的基本思路是根据各因子权重及其空间　分布，通过相关分析求得最佳拟合模型．　上述自然因素主要包括地形、水系、气温等；社会经济因素主要包括土地利用类型、交通廊道等．　ｌ２　亚热带资源与环境学报　第５卷　夜间灯光是个综合因子，包含了交通、居民地等与人口分布密切相关的信息Ｉ１　．本研究参考国内外相　关研究将上述人口分布指示因子分为水热条件（如降水、气温等）、地形地貌（如海拔、坡度、地貌　等）、地表覆盖（如土壤和植被类型、土地利用等）、交通廊道（如公路、铁路、河流等）和夜间灯　光　’　五大类分别进行论述．　１．１水热条件　从全球的宏观尺度上看，多数情况下气候适宜、水热条件较好的温带地区人口都十分稠密［１　．李　旭东（２００７）基于多元回归分析法，建立了贵州喀斯特高原山区人口密度与喀斯特面积、河网密度、　山地比重、年日照时数和森林覆盖率等影响因子的回归方程．其检验显著性达到７５．３％，分析证明年　日照时数表现出经度地带性，年降水量在一定程度上表现出垂直地带性和纬度地带性规律，从而证明这　些条件使得贵州高原人口分布的地域差异性显著扩大　引．　１．２地形地貌　地形地貌复杂的地区，大尺度的人口分布受地形因素影响明显．廖顺宝等（２００３）使用青藏高原　重采样后精度达到１　ｋｍ的数字高程模型（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ，ＤＥＭ），数据对海拔进行级差为１００　ｍ的分级，结合青海、西藏２省第五次人口普查县级统计数据，在求解平均人口密度基础上，分别对海　拔等环境因子与居民点信息等指示因子赋予权重，运用多源数据融合技术进行人口数据空间化，最终生　成人口密度图，发现人口密度与平均高程在青海境内呈明显的对数负相关　．李旭东等（２００７）研究　发现受贵州海拔影响导致人口垂直分布特色；另外，喀斯特地貌使得人口空间分布复杂多样，其中喀斯　特面积对人口分布影响最大【２引．封志明等（２００７）使用１０　ｋｍ中国地形起伏度栅格数据与２０００年１　ｋｍ全国人口密度栅格数据制作散点图，分析得出二者存在较强的相关性，对数曲线拟合度高达０．９１，　证明地形起伏度是影响中国人口分布的重要因素之一＿２　．ＬａｎｄＳｃａｎ项目将坡度作为人口估计的重要变　量，得到空间分辨率为１　ｋｍ的栅格单元¨　．　１．３土地利用因素　田永中等（２００４）采用对城乡分别建模的方法建立基于土地利用的中国人口模型．对于农村人口，　由基于格网的主成分分析求得农村居民点与耕地的相关系数高达０．９４９，可见耕地对农村人口空间分布　的影响较大；城市人口采用基于负指数模型的加幂指数模型，在假定城镇为单中心的前提下模拟城市人　口数．结果采用随机抽样的方法进行精度检验，平均误差为４．１２％，农村地区精度较高，城镇地区主　要由于单中心城市的前提假设使得误差变化大　Ｊ．江东等（２００２）采用由各土地利用类型平均人口密　度到像元人口密度转换的建模思想，使用１９９５年县级人口统计数据和１：１０万土地利用数据，通过相关　分析筛选与人口分布相关性强的具有代表性的土地利用类型作为建模参数，建立１　ｋｍ×１　ｋｍ像元级人　口密度空间模型　Ｊ．它的局限性在于没有体现各土地利用类型对人口分布的影响程度，未能体现人口　极度聚居地区和极度稀少地区人口分布独特的随机性分布规律，从而影响了模型的精确性．　１．４交通廊道因素　交通廊道因素目前对人口空间分布影响的研究主要是通过对线状要素进行缓冲分析，或应用基于重　力模型的人口分布模型（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ｐｏｐｕｌｍｉｏｎ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＳＭＰＤ）对影响人口分布的廊道因　子赋权重模拟来实现的．王英安等（２００４）、Ｙｕｅ　Ｔ　Ｘ等（２００５）利用重力模型分别模拟山东省与中国　１　ｋｍ×１　ｋｍ的人口密度分布，并预测了中国２０１５年人ＫＩ波动特点ｌ２埘　．田永中等（２００４）利用１：１００　万和１：４００万中国资源环境数据库，对主要铁路、公路、河流等每隔１０　ｋｍ向外建立２０个环状缓冲区，　统计各缓冲区内的农村人口与耕地、农村居民点面积，由此建立人口与缓冲距离、耕地、农村居民点的　关系模型，结果认为土地利用（特别是耕地、农村居民点）与交通廊道因素间存在距离关系　．值得　注意的是，高等级公路的出口点、铁路站点对人口的点状凝聚力远胜于线状凝聚力；而低等级道路出人　口众多，容易接人，其线状凝聚力表现明显．只有当道路类型及其作用指数、影响距离、衰减方式等一　系列问题都得到认真解决后，模型中路网的作用才能真正发挥【２　．　１．５夜间灯光　卓莉等（２００５）使用夜间平均灯光强度遥感数据（Ｄｅｆｅｎｓｅ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｐｒｏｇｒａｍ／Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ・　第４期　林丽洁等：人口统计数据空间化模型综述　１３　ａｌ　Ｌｉｎｅｓｃａｎ　Ｓｙｓｔｅｍ。ＤＭＳＰ／ＯＬＳ）确定灯光斑块面积，并在中国１：４００万县级行政边界数据、人口统计　数据的辅助下，基于灯光斑块面积与适应居住区面积百分比得到格网大小为１　ｋｍ的中国人口密度图．　模拟结果与其他研究总体一致，且空间差异性更为显著　１５］．Ｆｒａｎｃｅｓｃａ等（２００２）使用ＧＰＷ　２提供的　１９９０年格网大小为３０　ｋｍ的全球人口栅格数据、土地利用数据和ＤＭＳＰ／ＯＬＳ影像，建立大尺度的行政　单元人口与夜间灯光代表的居民点间的函数关系．结果显示法国与伊比利亚人口密度估计值与实际人口　密度大致相同，而美国东部、中国的则高于以行政单元为单位的人口数　．由于夜间灯光涵盖了交通　道路、居民地等与人口分布密切相关的信息，因此较其他数据模拟人口分布所需的数据量少．特别是灯　光强度产品，不仅具备空间形态信息，而且具有强度信息，本身就体现出强度一距离衰减规律，在估计　过程中方法更简单．但是不能反映灯光区外的人口分布，且缺少定量化的精度检验方法¨　．　２研究尺度　上述指示因素在不同尺度的研究中对人口空间分布的影响程度差异很大．水热条件一般适用于全球　性的大尺度研究；地形地貌、土地利用因素在各尺度均有广泛应用；交通廊道因素在全国尺度上更关注　铁路与高等级公路的影响；而在交通不便的农村局地尺度，普通路网与人口空间分布相关关系显著．夜　间灯光数据由于空间分辨率较低，多用于大尺度的人口空间分布研究．综合国内外相关研究，常见空间　化格网尺寸有１　ｋｍ、２５０　ｍ、２００　ｍ、１００　ｍ、５０　ｍ、３０　ｍ、２５　ｍ，其中全球与国家级的大尺度人口分布　格网大小多为１　ｋｍ，省市级研究区域的栅格大小从１　ｋｍ至２５　ｍ不等．　３人口统计数据空间化模型比较　表１列举了１０类主要模型，就数据源、原理、尺度、优缺点、适用性等方面对各种模型进行综合　比较．可以看出：各模型都存在局限性以及适用尺度的问题，但不同模型问并不是相互孤立的，特别是　在人口分布特征差异较大的地区，在实际应用中往往根据区域的具体情况综合应用多种的模型，使人口　分布的模拟更为准确．　表１　人口统计数据空间化模型综合比较　Ｔａｂｌｅ　１　Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ　ａｍｏｎｇ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ　１４　亚热带资源与环境学报　第５卷　４　总结　人ＶＩ数据空间化研究经历了从单纯的统计数据格网化方法，到综合自然、社会等因素不同程度影响　下的空间模型　Ｊ，并随着３ｓ技术的成熟逐步向多源数据与格网分析相结合的空间集成方向迈进．此类　研究已取得许多成就，但在实际应用中要进行更有效的人口估计，还存在以下问题：　１）人口结构特征数据的空间化研究仍然很薄弱．当前研究主要集中在人口数量与环境的关系，很　少从诸如年龄、性别、受教育状况及流动特征等结构性方面人手研究人口分布状况　．但该研究对于　商业决策　、疾病　等诸多领域有重要意义．　２）城市人口明显受到城市空间结构与规划布局的影响，而农村人口则受交通、水系、地形等因素　的控制，其尺度特征差异很大．目前一般以后者为依据进行大尺度的研究，栅格大小多为１　ｋｍ，应用　比较成熟；而城市尺度则需要更精细的人口统计数据和行政区划资料，针对城市社区级管理的需求精度　要求更高，是一个亟待加强的方向．　３）准确、时空一致性高的人口统计数据与相关基础数据仍然难以收集，这是提高模拟精度的基　础，如人口统计数据、地理要素专题图以及遥感影像的时相匹配问题．因此，建立不同尺度的、系统　的、可靠的数据集与因子库对于人口空间分布研究的发展具有推动作用　．　４）中国的计生管理、公安、民政等不同部门关于城市人口的统计标准不一．如流动人口数据在不　同来源的统计数据中出入较大，但是其空间分布对城市管理、社会经济发展具有重要的实用意义．　５）精度验证方法有待完善．目前使用较多的验证方法是对估算结果进行抽样验证，一般认为大范　围的人口估算较小范围的相对精度更高．　６）空间化指标的量化方法、归一化方法、相关性分析与模型的优化．以单一的数学模型全面表达　人口分布的内在机理几乎是不可能的ｌ１　Ｊ，如何应用基于地理信息系统的空间化模型来改善建模方法，　实现理论模型、统计模型的有机集成是当前研究工作的难点与创新点，也是提高模型的普适性、增加人　口空问分布化成果应用价值的主要途径．　第４期　林丽洁等：人Ｅｌ统计数据空间化模型综述　参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：　［１］Ｌｉａｏ　Ｓｈｕｎ—ｂａｏ，Ｌｉ　Ｚｅ．ｈｕｉ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｒｉｂｕ—　ｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ：Ｔａｋｉｎｇ　Ｔｉｂｅｔ　ｓ　ａａｎ　ｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＮａｔｕｒａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，２００３，１８（６）：６５９－６６５．［廖顺宝，　李泽辉．基于人口分布与土地利用关系的人口数据空间化研究——以西藏自治区为例［Ｊ］．自然资源学报，２００３，　１８（６）：６５９－６６５．］　［２］Ｌｉａｏ　Ｓｈｕｎ—ｂａｏ，Ｌｉ　Ｚｅ—ｈｕｉ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ［Ｊ］．船一　ｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｙａｎｇｔｚｅ　Ｂａｓｉｎ，２００４，１３（６）：５５７－５６１．［廖顺宝，李泽辉．四川省人口分布与土地利　用的关系及人１３数据空间化试验［Ｊ］．长江流域资源与环境，２００４，１３（６）：５５７—５６１．］　［３］Ｊｉａｎｇ　Ｄｏｎｇ，Ｙａｎｇ　Ｘｉａｏ－ｈｕａｎ，Ｗａｎｇ　Ｎａｉ—ｂｉｎ，ｅｔ　ａ１．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ａｎｄ　ＧＩＳ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅ　ｉｎ　Ｅａｒｔｈ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００２，１７（５）：７３４－７３８．［江东，杨小唤，王乃斌，等．基于ＲＳ、ＧＩＳ的人口空　间分布研究［Ｊ］．地球科学进展，２００２，１７（５）：７３４—７３８．］　［４］Ｆｕ　Ｈａｉ－ｙｕｅ，Ｌｉ　Ｍａｎ－ｃｈｕｎ，Ｚｈａｏ　Ｊｕｎ，ｅｔ　ａ１．Ｓｕｍｍａｒｙ　ｏｆ　ｄ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａ［Ｊ］．Ｈｕｍａｎ　Ｇｅｏｇ—　ｒａｐｈｙ，２００６，２１（３）：１１５．１１９．［符海月，李满春，赵军，等．人口数据格网化模型研究进展综述［Ｊ］．人文地　理，２００６，２１（３）：１１５—１１９．］　［５］Ｊａｃｑｕｅｌｉｎｅ　Ｇ，Ｌｏｗｅｌｌ　Ｐ．“Ｓｏｃｉａｌｉｚｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｐｉｘｅｌ”ａｎｄ“Ｐｉｘｅｌｚｉｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｓｏｃｉａｌ”ｉｎ　Ｌａｎｄ—Ｕｓｅ　ａｎｄ　ａｎＬｄ—Ｃｏｖｅｒ　Ｃｈａｎｇｅ［Ｍ］．　Ｐｅｏｐｌｅ　ａｎｄ　ｐｉｘｅｌｓ：Ｌｉｎｋｉｎｇ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ａｎｄ　Ｓｏｃｉａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ　Ｄ．Ｃ．：Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｃａｄｅｍｙ　Ｐｒｅｓｓ，１９９８：　５１－６９．　［６］Ｊｉａｎｇ　Ｌｅｉ—ｗｅｎ．Ｍａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ａｎｄ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｃｉｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｍａｒｋｅｔ　ａｎｄ　Ｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ　Ａｎａｌｙ－　ｓｉｓ，２００２，８（２）：４２４９．［蒋耒文．社会化的图像与图像化的社会——遥感科学与人口科学研究的结合［Ｊ］．市　场与人口分析，２００２，８（２）：４２４９．］　［７］¨Ａｎ—ｍｉｎ，Ｌｉ　Ｃｈｅｎｇ—ｍｉｎｇ，Ｌｉｎ　Ｚｏｎｇ－ｊｉａｎ，ｅｔ　ａ１．Ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａ［Ｊ］．Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎ—　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ｏｆＷｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００２，２７（３）：３０１—３０５．［吕安民，李成名，林宗坚，等．人口统计数据的空　间分布化研究［Ｊ］．武汉大学学报・信息科学版，２００２，２７（３）：３０１—３０５．］　［８］Ｗａｎｇ　Ｘｕｅ—ｍｅｉ，Ｌｉ　Ｘｉｎ，Ｍａ　Ｍｉｎｇ—ｇｕｏ．Ａｄｖａｎｃｅ　ａｎｄ　ｃａｓｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｉｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｓｐａｔｉｌａ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｅｍｏｔｅ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｎｄ　ＧＩａＳ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２００４，１９（５）：３２０—３２７．［王雪梅，李新，马明国．基于遥　感和ＧＩＳ的人口数据空间化研究进展及案例分析［Ｊ］．遥感技术与应用，２００４，１９（５）：３２０．３２７．］　［９］Ｃｌａｒｋ　Ｃ．Ｕｒｂａｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｉｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆｔｅ　ｈＲｏｙａｌ　Ｓｔａｔ￣ｔｃｉａｌ　Ｓｏｃｉｅｔｙ，ｔ９５１，１４４（４）：４９０４９６．　［１０］Ｂａｌｋ　Ｄ，Ｙｅｔｍａｎ　Ｇ．Ｔｈｅ　ｇｌｏｂａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ：Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｇａｉｎｓ　ｉｎ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔ—　ｔｐ：／／ｓｅｄａｃ．ｃｉｅｓｉｎ．ｃｏｌｕｍｂｉａ．ｅｄｕ／ｇｐｗ／ｄｏｅｓ／ｇｐｗ３一ｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ—ｉｎａ１．ｐｄｆ．ｆ　［１　１］Ｇｌｏｂａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ－－Ｓｉｏｕｘ　Ｆａｌｌｓ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｎａ．ｕｎｅｐ．ｎｅｔ／ｄａｔａｓｅｔｓ／ｄａｔｌｉａｓｔ．ｐｈｐ．　［１２］ＬａｎｄＳｃａｎ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ．ｈｔｍ１．　［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏａ１ｒ．ｇｏｖ／ｓｃｉ／ｌａｎｄｓｃａｒｒ／ｌａｎｄｓｃａｎＣｏｍｍｏｒｔ／ｌａｎｄｓｃａｎ　—　［１３］Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ａｎｄ　Ｎａｔｕｒｌａ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅｍａｔｉｃ　Ｄａｔａｂａｓｅ　ｆｏｒ　Ｈｕｍａｎ—ｅａｒｔｈ　Ｓｙｓｔｅｍ．［中国科学　院地理科学与资源研究所．人地系统主题数据库（原中国自然资源数据库）［ＤＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａ．ａｃ．ｃｎ／　ｉｎｄｅｘ．ａｓｐ．］　［１４］Ｌｉ　Ｓｕ，Ｚｈｕａｎｇ　Ｄａ—ｆｎｇ．Ａ　ａｒｅｖｉｅｗ　ｏｎ　ＲＳ—ａｎｄ　ＧＩＳ—ｂａｓｅｄ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　ｉｎ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ，２００６，　２５（１）：１０９－１２１．　［李素，庄大方．基于Ｒｓ和ＧＩＳ的人Ｅｌ估计方法研究综述［Ｊ］．地理科学进展，２００６，２５　（１）：１０９—１２１．］　［１５］Ｚｈｕｏ　Ｌｉ，Ｃｈｅｎ　Ｊｉｎ，ｓｈｉ　Ｐｅｉ－ｊｕｎ，ｅｔ　ａ１．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　ｉｎ　１９９８　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＤＭＳＰ／ＯＬＳ　ｎｉｇｈｔｔｉｍｅ　ｌｉｇｈｔ　ｉｍａｇｅ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００５，６０（２）：２６６－２７６．［卓莉，陈晋，史培军，等．基于夜间灯光数据的中　国人口密度模拟［Ｊ］．地理学报，２００５，６０（２）：２６６－２７６．］　［１６］Ｄｏｂｓｏｎ　Ｊ　Ｅ，Ｂｒｉｇｈｔ　Ｅ　Ａ，Ｃｏｌｅｍａｎ　Ｐ　Ｒ，ｅｔ　ａ１．ＬａｎｄＳｃａｎ：Ａ　ｇｌｏｂａｌ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａｂａｓｅ　ｆｏｒ　ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ　ａｔ　ｒｉｓｋ　［Ｊ］．Ｐｈｏｔｏｒａｍｍｅｔｇｒｃｉ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｒｅｏｔｍｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ，２０００，６６（７）：８４９—８５７．　［１７］Ｌｉｕ　Ｎａｎ－ｗｅｉ，Ｇｕｏ　Ｙｏｕ—ｌｉ．ＩｎｔｅｒａｔｇｅｄＰｈｙｓｉｃａｌ　ｅｏｇｒＧａｐｈｙ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｈｉｇｈｅｒ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｅｓｓ，２００４：１５６．［刘南威，　郭有立．综合自然地理学［Ｍ］．北京：科学出版社，２００４：１５６．］　［１８］Ｌｉ　Ｘｕ—ｄｏｎｇ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｎａｔｕｒｌａ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａ　ｆａｃｔｏｒｓ　ａｆｆｅｃｔｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｇｕｉｚｈｏｕ　ｋａｍｔ　ｐｌａｔｅａｕ：Ｍｕｌｔｉ－　ｖａｒｉａｔｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｎａａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｚｏｎａｌｉｔｙ［Ｊ］．Ａｒｉｄ　Ｚｏｎｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００７，２４（２）：２８０－２８６．［李旭东．贵州喀斯特高原　亚热带资源与环境学报　第５卷　人１２１分布的自然环境因素——Ⅱ．多元回归分析与地带性研究［Ｊ］．干旱区研究，２００７，２４（２）：２８０－２８６．］　［１９］Ｌｉａｏ　Ｓｈｕｎ—ｂａｏ，Ｓｕｎ　Ｊｉｕ－ｌｉｎ．ＧＩＳ　ｂａｓｅｄ　ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｃｅｎｓｕｓ　ｄａｔａ　ｉｎ　Ｑｉｎｇｈａｉ－Ｔｉｂｅｔ　Ｐｌａｔｅａｕ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｇｅｏ．　ｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００３，５８（１）：２５—３３．［廖顺宝，孙九林．基于ＧＩＳ的青藏高原人口统计数据空间化［Ｊ］．地理　学报，２００３，５８（１）：２５－３３．］　［２０］Ｌｉ　Ｘｕ—ｄｏｎｇ，Ｚｈａｎｇ　Ｓｈａｎ—ｙｕ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｎａｔｕｒａｌ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｌａ　ｆａｃｔｏｒｓ　ａｆｆｅｃｔｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｇｕｉｚｈｏｕ　ｋａｒｓｔ　ｐｌａｔｅａｕ：Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．Ａｒｉｄ　Ｚｏｎｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００７，２４（１）：１２０．１２５．［李旭东，张善余．贵州喀　斯特高原人１２１分布的自然环境因素——Ｉ．主要影响因素研究［Ｊ］．干旱区研究，２００７，２４（１）：１２０—１２５．］　［２１］Ｆｅｎｇ　Ｚｈｉ—ｍｉｎｇ，Ｔａｎｇ　Ｙａｎ，Ｙａｎｇ　Ｙａｎ—ｚｈａｏ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ｒｅｌｉｅｆ　ｄｅｇｒｅｅ　ｏｆ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｐｏｐｕ—　ｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００７，６２（１０）：１０７３．１０８２．［封志明，唐焰，杨艳昭，等．中国地　形起伏度及其与人口分布的相关性［Ｊ］．地理学报，２００７，６２（１０）：１０７３—１０８２．］　［２２］Ｔｉｎ　Ｙｏａｎｇ—ｚｈｏｎｇ，Ｃｈｅｎ　Ｓｈｕ—ｐｅｎｇ，Ｙｕｅ　Ｔｉａｎ—ｘｉａｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００４，５９（２）：２８３－２９２．［田永中，陈述彭，岳天祥，等．基于土地利用的人口密　度模拟［Ｊ］．地理学报，２００４，５９（２）：２８３－２９２．］　［２３］Ｗａｎｇ　Ｙｉｎｇ—ａｎ，Ｙｕｅ　Ｔｉａｎ—ｘｉａｎｇ．Ａ　Ｇｒｉｄ—ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ　ｓｐａｔｉｌａ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ｉｎ　Ｓｈａｎｄｏｎｇ　ｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＱ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｎｉ￣，２００４，３０（３）：９１－９３．［王英安，岳天祥．基于格网生成　方法的山东省人口密度空问分布模拟［Ｊ］．曲阜师范大学学报，２００４，３０（３）：９１．９３．］　［２４］Ｙｕｅ　Ｔ　Ｘ，Ｗａｎｇ　Ｙ　Ａ．Ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｏｆ　ｈｕｍａｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，２００５，１８１：　４６１＿４７８．　［２５］Ｆｒｎｃｅｓａｃａ　Ｐ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ　Ｓ，Ｇｒｅｇｏｒｙ　Ｙ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｈｕｍａｎ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　Ｎｉｇｈｔ—Ｔｉｍｅ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｉｍａｇｅｒｙ　ａｎｄ　Ｇｒｉｄｄｅｄ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｗｏｒｌｄ［Ａ］．Ｐｅｃｏｒａ　１５／Ｌａｎｄ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ＩＶ／ＩＳＰＲＳ　Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ　Ｉ／ＦＩＥＯＳ　２００２　Ｃｏｎ－　ｆｅｒｅｎｃｅ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．　［２６］Ｆａｎ　Ｙｉ—ｄａ，Ｓｈｉ　Ｐｅｉ－ｊｕｎ，Ｇｕ　Ｚｈｉ—ｈｕｉ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｇｒｉｄｄｉｎｇ　ｆｒｏｍ　ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ　ｃｅｌｌ　ｔｏ　ｇｒｉｄｄｉｎｇ　ｃｅｌｌ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎ—　ｔｉａ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００４，２４（１）：１０５—１０８．［范一大，史培军，辜智慧，等．行政单元数据向网格单元转化的　技术方法［Ｊ］．地理科学，２００４，２４（１）：１０５—１０８．］　［２７］Ｍａｒｔｉｎ，Ｄａｖｉｄ．Ｍａｐｐｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　ｚｏｎｅ　ｃｅｎｔｒｏｉｄ　ｌｏｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｓｔｎｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｃ．ｅｏｇｒａ—　ｐｈｅｒｓ，１９８９，１４：９０－９７．　［２８］Ｌａｎｇｆｏｒｄ，Ｍａｇｕｉｒｅ，Ｄａｖｉｄ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　Ａｒｅａｌ　Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ：Ｅｓｔｉａｔｍｉｎｇ　Ｐｏｐｕｌａｔｏｉｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｓｉｎｎｇ　ｉｎ　ａ　ＧＩＳ　Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｍ］．　Ｉｎ　Ｈａｎｄｌｉｎｇ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎ：Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｐｏｔｅｎｔｉｌａ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｅｄ．　Ｍａｓｓｅｒ　Ｉ　ｎｄ　ａＢｌａｋｅ・　ｍｏｒｅ　Ｍ，５５－７７，Ｌｏｎｄｏｎ：Ｌｏｎｇｍａｎ，１９９１．　［２９］Ｔｉｅｂｅｉ　Ｌ，Ｄａｖｉｄ　Ｐ，Ｊｏｎａｔｈａｎ　Ｃ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ｄｉｓａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ａｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｒｆ　Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ　Ｑｕｅｅｎｓｌａｎｄ（ＳＥＱ），Ａｕｓｔｒａｌｉａ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　ＧＩＳ，２００７，３（９）：１—１６．　［３０］Ｌａｎｇｆｏｒｄ　Ｍ，Ｕｎｗｉｎ　Ｄ　Ｊ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ　ａｎｄ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｄｅｎｓｉｔｙ　ｓｕｒｆａｃｅｓ　ｗｉｔｈｉｎ　ａ　ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．　Ｔｈｅ　Ｃａｒｔｏｇｒａｐｈｉｃ　Ｊｏｕｒｎａｌ，１９９４，３１：２１－２６．　［３１］Ｍｅｎｎｉｓ　Ｊ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｏｄｅｌｓ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｄａｓｙｍｅｔｒｉｃ　ｍａｐｐｉｎｇ［Ｊ］．Ｔｈｅ　Ｐｒｏｆｅｓｓｏｉｎａｌ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｅｒ，２００３，５５　（１）：３ｌ４２．　［３２］Ｂａｌｋ　Ｄ　Ｌ，Ｄｅｉｃｈｍａｎｎ　Ｕ，Ｙｅｔｍａｎ　Ｇ，ｅｔ　ａ１．Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ　Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　Ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ：Ｍｅｔｈｏｄｓ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｄａｔａ　［Ａ］．Ｆｏｒｔｈｃｏｍｉｎｇ　ｉｎ　Ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｐａｒａｓｉｔｏｌｏｇｙ，２００５，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｕｓｓｐ．ｏｒｇ／Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ／ｗｇｃ—ｕｒｂ／ｂａｌｋ２．ｐｄｆ．　［３３］Ｘｕ　Ｙｏｎｇ，Ｓｈｅｎ　Ｈｏｎｇ・ｑｕａｎ，　Ｇａｎ　Ｇｕｏ—ｈｕｉ，ｅｔ　ａ１．　Ｒｕｒｌａ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｉｌａ　ｌａｎｄ　ｕｓｅ　ｃｈａｎｇｅ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｐｏｐｕｌａ‘　ｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｆｅｎｇｔａｉ　Ｄｉｓｔｉｒｃｔ　ｏｆ　Ｂｅｉｊｉｎｇ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００２，５７（５）：５６９－５７６．［徐勇，沈洪泉，甘国辉，　等．北京丰台区农村居住用地变化及与人口相关模型［Ｊ］．地理学报，２００２，５７（５）：５６９－５７６．］　［３４］Ｔｏｎｇ　Ｙｕ—ｆｅｎ．Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｎ　ｔｈｅｏｒｙ　ｎｄ　ａｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｎｄ　ａｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｂｒｏａｄ［Ｊ］．　Ｃｈｉｎａ　Ｐｏｐｕｌａｔｏｉｎ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００４，１４（５）：１　１５．１　１９．［童玉芬．国外人口与环境关系研究的理论与　方法综述［Ｊ］．中国人口・资源与环境，２００４，１４（５）：１１５－１１９．］　［３５］Ｄａｖｉｄ　Ｐ，Ｎｅａｌ　Ｆ，Ｅｄｄｉｅ　Ｂ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｎｅｗ　ｌａｎｄ　ｃｏｖｅｒ　ｃｈａｎｇｅ　ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ：Ｗａｌ—Ｍａｒｔ　ｆｒｏｍ　ｓｐａｃｅ［Ｊ］．Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｉｃ　Ｅｎｇｉ—　ｎｅｅｒｉｇ　ｎａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｓｉｎｎｇ，２００８，７４（７）：９１３－９１９．　［３６］Ｑｉａｎｇ　Ｃ，Ｇｅｒａｒｄ　Ｒ，Ｂｕｄｈｅｎｄｒａ　Ｂ，ｅｔ　ａ１．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｓｍａｌｌ—ａｒｅａ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ｂｙ　ａｇｅ　ａｎｄ　ｓｅｘ　ｕｓｉｎｇ　ｓｐａｔｉｌａ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｌａ　ｉｆｅｒｎｅｎｃｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ｉｎ　ＧＩＳ，２００６，１０（４）：５７７－５９８．