人口普查格网数据理论及应用研究

目 录 １ 绪论 ／ １ １.１ 研究问题与意义 ／ １ １.１.１ 研究问题及现状 ／ １ １.１.２ 研究意义 ／ ９ １.２ 研究目标与内容 ／ １０ １.２.１ 研究目标 ／ １０ １.２.２ 研究内容 ／ １０ １.３ 研究方法与技术路线 ／ １３ １.３.１ 研究方法 ／ １３ １.３.２ 研究技术路线 ／ １４ １.４ 研究创新点 ／ １６ ２ 文献综述 ／ １８ ２.１ 人口分布研究综述 ／ １８ ２.１.１ 文献计量分析 ／ １８ ２.１.２ 国外研究综述 ／ ２４ ２.１.３ 国内研究综述 ／ ２７ ２.１.４ 人口分布研究评述 ／ ３６ ２.２ 人口空间化研究综述 ／ ３７ ２.２.１ 文献计量分析 ／ ３８ ２.２.２ 建模指标研究 ／ ４５ ２.２.３ 建模方法研究 ／ ５９ ２.２.４ 格网适宜性研究 ／ ６９ ２.２.５ 应用研究与公共数据集 ／ ７２ ２.２.６ 人口空间化研究评述 ／ ７８ ２.３ 人工人口合成研究综述 ／ ８２ ２.３.１ 人工人口合成方法 ／ ８３ ２.３.２ 人工人口应用研究 ／ ９０ ２.３.３ 人工人口研究评述 ／ ９２ ３ 基础理论与研究方法 ／ ９４ ３.１ 人口空间分布规律与机理 ／ ９４ ３.１.１ 基本概念 ／ ９４ ３.１.２ 人口空间分异理论 ／ ９５ ３.１.３ 人口空间分布的影响因素及作用机理 ／ ９８ ３.２ 研究方法 ／ １００ ３.２.１ 人口分布分析方法 ／ １００ ３.２.２ 探索性空间数据分析方法 ／ １０５ ３.２.３ 空间计量模型 ／ １０７ ３.２.４ 人工人口合成方法 ／ １１０ ３.２.５ 社会空间分异隔离指数 ／ １２１ ４ 街镇尺度人口分布时空特征与影响因素研究 ／ １２３ ４.１ 研究区域概况 ／ １２３ ４.２ 成都市人口时空格局的演化特征 ／ １２６ ４.２.１ 人口时空格局的尺度效应差异 ／ １２６ ４.２.２ 人口变动情况 ／ １２８ ４.２.３ 人口密度的变动情况 ／ １３１ ４.２.４ 人口密度的空间集聚分析 ／ １３４ ４.２.５ 人口空间变异性分析 ／ １３６ ４.３ 成都市人口均衡性演化规律 ／ １４１ ４.３.１ 人口分布结构指数 ／ １４１ ４.３.２ 人口重心及标准差椭圆 ／ １４２ ４.４ 成都市人口空间分布模型的拟合 ／ １４６ ４.４.１ 单中心人口密度模型 ／ １４７ ４.４.２ 多中心人口密度模型 ／ １４９ ４.４.３ 与其他城市对比分析 ／ １５３ ４.５ 成都市人口分布影响因素的实证研究 ／ １５４ ４.５.１ 指标选取与数据来源 ／ １５４ ４.５.２ 数据处理 ／ １５６ ４.５.３ 影响因子识别 ／ １５９ ４.５.４ 影响因素的交互作用探测 ／ １６１ ５ 基于空间计量模型的人口空间化研究 ／ １６６ ５.１ 基础数据与建模流程 ／ １６６ ５.１.１ 数据收集 ／ １６６ ５.１.２ 建模技术路线 ／ １６８ ５.２ 指标体系构建 ／ １７３ ５.３ 人口分布指标分析 ／ １７４ ５.３.１ 人口分布与土地利用类型的相关性分析 ／ １７５ ５.３.２ 人口分布与 ＰＯＩ 指数的相关性分析 ／ １７６ ５.３.３ 人口分布与夜间灯光值的相关性分析 ／ １８０ ５.４ 各指标的空间特征及检验 ／ １８１ ５.４.１ 各指标的空间特征 ／ １８１ ５.４.２ 模型设定 ／ １８３ ５.４.３ 空间自相关性检验 ／ １８３ ５.５ 人口空间化结果 ／ １８４ ５.５.１ 模型估计 ／ １８４ ５.５.２ 人口数据格网化结果 ／ １８６ ５.５.３ 模型误差与评估 ／ １９０ ５.５.４ 模型误差修正 ／ １９３ ５.６ 人口空间化时空分辨率提升研究 ／ １９４ ５.６.１ 时间分辨率提升 ／ １９４ ５.６.２ 空间分辨率提升 ／ １９９ ６ 基于机器学习模型的人口空间化研究 ／ ２０７ ６.１ 建模技术路线 ／ ２０７ ６.２ 单一模型建模 ／ ２０８ ６.２.１ 随机森林模型 ／ ２０８ ６.２.２ ＸＧＢｏｏｓｔ 模型 ／ ２１０ ６.３ 多模型集成学习建模 ／ ２１２ ６.３.１ 加权平均集成模型 ／ ２１２ ６.３.２ ＲＦ－ＸＧＢｏｏｓｔ－ＯＬＳ 堆叠学习模型 ／ ２１３ ６.３.３ ＲＦ－ＸＧＢｏｏｓｔ－ＭＧＷＲ 堆叠学习模型 ／ ２１４ ６.４ 精度验证 ／ ２１７ ６.４.１ 定性验证 ／ ２１８ ６.４.２ 定量验证 ／ ２１９ ７ 基于 ＩＰＵ 算法的人口属性空间化研究 ／ ２２２ ７.１ 数据来源与变量设定 ／ ２２２ ７.１.１ 数据来源 ／ ２２２ ７.１.２ 人口属性变量设定 ／ ２２３ ７.１.３ 汇总数据的描述性统计 ／ ２２４ ７.２ 人工人口微观数据生成 ／ ２２８ ７.２.１ 数据格式 ／ ２２８ ７.２.２ 参数设定 ／ ２２９ ７.２.３ 算法运行与结果分析 ／ ２２９ ７.３ 基于人工人口的人口属性空间化 ／ ２３８ ７.３.１ 基础准备 ／ ２３９ ７.３.２ 多尺度人口格网数据的生成 ／ ２４０ ７.３.３ 多尺度人口格网数据的实证分析 ／ ２４４ ８ 基于 ＩＰＦ 算法的人口属性空间化研究 ／ ２４９ ８.１ 研究区域概况 ／ ２４９ ８.２ 武汉市人工人口构建 ／ ２５１ ８.２.１ 数据来源 ／ ２５１ ８.２.２ 基础数据格式 ／ ２５２ ８.２.３ 人口数据合成 ／ ２５５ ８.３ 合成数据误差分析与精度对比 ／ ２５８ ８.３.１ 合成数据误差分析 ／ ２５８ ８.３.２ 不同微观数据源的合成数据精度比较 ／ ２６６ ８.３.３ 不同方法的合成数据精度比较 ／ ２６８ ８.４ 武汉市人工人口空间分布特征 ／ ２７０ ９ 基于遗传算法的人口属性空间化研究 ／ ２７４ ９.１ 数据来源与基础格式 ／ ２７４ ９.１.１ 数据来源 ／ ２７４ ９.１.２ 基础数据格式 ／ ２７６ ９.２ 基于遗传算法的人工人口构建 ／ ２７９ ９.２.１ 人工人口的构建流程 ／ ２７９ ９.２.２ 遗传算法的设定 ／ ２８２ ９.２.３ 成都市人工人口的生成 ／ ２８６ ９.２.４ 遗传算法的改进 ／ ２８７ ９.３ 与 ＩＰＦ 算法的比较 ／ ２９０ ９.３.１ ＩＰＦ 算法的合成结果 ／ ２９０ ９.３.２ 合成误差对比 ／ ２９３ ９.４ 遗传算法精度分析 ／ ２９５ １０ 人口普查格网数据应用研究 ／ ３０５ １０.１ 成都市人口空间分布特征 ／ ３０５ １０.１.１ 人口分布的均衡性 ／ ３０５ １０.１.２ 人口分布的时空特征 ／ ３０６ １０.１.３ 人口重心 ／ ３０８ １０.１.４ 人口标准差椭圆 ／ ３１０ １０.２ 成都市人口分布的影响因素识别 ／ ３１２ １０.２.１ 因素探测 ／ ３１２ １０.２.２ 交互作用探测 ／ ３１４ １０.３ 成都市人口收缩时空格局 ／ ３１７ １０.３.１ 全市分析 ／ ３１７ １０.３.２ 中心城区分析 ／ ３１９ １０.４ 成都市社会空间分异格局 ／ ３２０ １０.４.１ 空间匀度比较分析 ／ ３２１ １０.４.２ 空间能见度比较分析 ／ ３２４ １０.４.３ 空间浓度比较分析 ／ ３２６ １０.４.４ 空间聚类度比较分析 ／ ３２８ １０.５ 基于人工人口的 ＣＯＶＩＤ－１９ 传播仿真研究 ／ ３３１ １０.５.１ ＣＯＶＩＤ－１９ 特点及其在武汉的传播 ／ ３３２ １０.５.２ 武汉市人口与医院空间适配性分析 ／ ３３５ １０.５.３ 基于人工人口的 ＣＯＶＩＤ－１９ 的仿真建模 ／ ３３７ １０.６ 基于人工人口的气溶胶扩散研究 ／ ３４９ １０.６.１ 气溶胶离散相模型 ／ ３５０ １０.６.２ 仿真模型构建 ／ ３５１ １１ 研究结论、 建议与展望 ／ ３５４ １１.１ 研究结论 ／ ３５４ １１.２ 对策建议 ／ ３５７ １１.３ 研究不足与展望 ／ ３５８ 参考文献 ／ ３６０ 附录 ／ ３８５