地理大数据支持下的多尺度人群动态制图方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 程志峰 |
| 答辩日期 | 2022-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 葛咏 ; 王江浩 |
| 关键词 | 地理大数据 人口空间化 人群动态 空间统计 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 及时准确的掌握人群分布对城市规划、传染病防控、气候变化响应等人类相关的研究与政策制定有着重要意义。然而传统的普查数据通常无法提供详细的人群分布信息，且难以实时更新，因此需要通过建立人群分布与多源地理大数据间的相关关系，实现格网等精细尺度人群分布动态估算。针对高时空分异的人类活动，如何准确捕捉人群动态分布规律，构建多时空尺度人群分布数据产品，进而揭示其时空变化模式、辅助人地关系研究一直是人群动态制图研究需要回答的核心问题。本文以空间统计学为理论方法基础，通过融合地理大数据实现 人群动态制图模拟，并分析人群分布时空特征。研究以人群动态与多源地理大数 据多尺度时空关联特征为主线，包含以下三个主要内容： 1) 融合空间统计与机器学习的人群动态分布制图。面向现有人群分布制图 研究对人群分布空间关联与结构特征的普遍忽视，同时借助机器学习对要素间复 杂非线性关系的捕捉，研究构建了融合空间统计与机器学习的混合模型，实现对 精细尺度人群分布的合理重建。结果表明，该混合模型得到的人群估算结果比 主流全球格网化人群制图产品有着更高的精度。基于此，面向现有人群动态制图 研究较少关注年内人群动态分布，相关变化规律尚没有得到充分量化的问题，研 究构建了中国公里网格月度人群动态分布数据产品，并对中国年内人群动态时空 间变化模式进行了分析。 2）异质条件下基于变系数模型的人群动态分布研究。在全球与国家层面上，人群分布与辅助变量间关系通常是空间异质的。然而已有的人群分布制图研究 大多忽视了这种异质性。少数研究采用地理加权回归模型对其进行了分析，然而地理加权回归模型的质量受限于样本的数量和分布，难以探测人群动态分布的强空间异质特征。为此，研究采用基于贝叶斯框架的空间变系数模型来对上述人群分布规律的空间异质特征进行捕捉，以改进人群分布模型的科学性，提升人群分布估算精度。结果表明，空间变系数对人群分布估算有着显著影响。基于 此，研究在月度人群动态的基础上，进一步生成中国公里网格每日人群动态分布， 并对人群动态规律及其与社会经济因素的关系进行了深入分析。 3）基于高维动态数据的城市内部精细尺度人群动态制图。人群分布通常存 在明显的时间连续变化特征，而这种特征在多数研究中都被忽视。个别研究利用个体追踪数据构建了相邻时间节点的关联信息，从而实现了人群动态分布预测。然而在缺乏个体流动信息的情况下，如何利用时间序列动态地理大数据捕捉人类活动强度在城市内部的时空变化模式，进而辅助高分辨率人群动态制图， 尚缺乏足够深入的讨论。为此，研究借助高时空分辨率手机定位数据，基于贝 叶斯框架下时空模型，开展了城市内部百米网格逐小时人群动态制图。结果表明，在城市功能数据等协变量的帮助下，时空模型相比于时间断面建模能够更加准确 的估算人群动态分布。在此基础上，研究结合城市功能区，对城市内部瞬时人员 流动与人群分布变化模式进行了分析。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 83 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/184611]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 程志峰. 地理大数据支持下的多尺度人群动态制图方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2022. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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