在地理信息分析中人口数据几乎是所有专题分析中最重要的数据之一。无论是城市规划、交通布局、生态保护、灾害评估还是商业选址、公共服务设施配置都离不开人口分布数据的支撑。数据简介中国公里网格人口分布数据集PopulationGrid_China由中国科学院地理科学与资源研究所制作并发布是我国较早公开发布的大范围高精度人口空间分布数据之一。数据并不是简单地把人口平均分配到每一个网格。而是利用人口统计资料、土地利用数据、GIS 空间分析模型等多种数据源对人口进行了空间化处理使人口能够更加真实地反映在地图上数据基本信息如下。数据名称中国公里网格人口分布数据集英文名称PopulationGrid_China空间分辨率1 km数据格式GeoTIFFTIF数据年份2005 年、2010 年覆盖范围中国大陆 31 个省级行政区香港、澳门、台湾暂无数据数据单位每平方公里人口数量人数据概览中国公里网格人口分布数据集以较高的空间分辨率和科学的人口空间化方法为我国人口分布研究和各类 GIS 空间分析提供了可靠的数据基础。为什么需要人口网格数据传统人口数据通常来源于人口普查或统计年鉴其统计单位一般为省、市、县、乡镇等行政区。例如一个县统计人口为 80 万人我们只能知道整个县有 80 万人却不知道这些人口究竟集中在哪些地方。但现实情况显然不是均匀分布城区人口高度集中山区人口较少工业园区和商业区人口密集水域、森林、荒漠几乎无人居住。如果直接把行政区人口用于 GIS 分析就会产生明显误差。例如计算某河流流域受影响人口、分析高速公路沿线人口分布、统计自然保护区周边人口和评估洪水、地震等灾害影响人口。这些分析都需要知道人口在空间上的具体位置而不是一个行政区总数。因此人口空间化技术应运而生其核心思想就是把行政区统计人口按照一定规则分配到更小的网格单元中从而形成连续的人口分布数据。数据是如何制作出来的很多人会认为人口网格数据就是简单地把人口平均分配到每一个 1 公里网格其实完全不是。这套数据首先综合分析了我国人口分布特点及区域差异对全国进行了人口区划然后分别建立不同区域的人口空间化模型提高模型适应性。整个建模过程主要包括以下几个步骤。1准备基础数据基础数据主要包括全国土地利用数据遥感解译成果、人口统计数据、Landsat TM 遥感影像、GIS 基础地理数据和行政区数据。其中土地利用数据是整个模型最重要的数据来源之一。因为不同土地利用类型对应着不同的人口密度例如居民地通常人口较多而林地、水域、草地人口则较少。2建立人口空间分布模型研究人员分析了人口密度与土地利用类型之间的关系筛选出与人口分布关系最密切的土地利用类别作为建模参数。随后在各个分区中建立多元统计模型将人口统计数据分配到对应网格中。其中重点考虑了以下三类建设用地城市居民点、农村居民点和工矿交通建设用地。这些土地利用类型与人口分布具有较高相关性因此能够较好地反映人口空间格局。3模型修正为了进一步提高数据精度研究人员又引入了四个修正因子城市人口密度、交通状况、DEM数字高程模型和人口总量控制。这些因素共同参与模型修正使最终生成的人口网格更加符合实际情况。例如交通便利地区通常人口更集中而高海拔山区人口相对较少。土地利用数据与人口统计数据共同输入人口空间分布模型经过模型修正和校验后最终生成 1 公里人口栅格数据。数据查看前面提到数据的格式为 TIF这里我们选择用 ArcGIS Pro 进行查看效果如下图所示。数据查看打开后可以看到数据并非彩色这是因为数据对应的色带非彩色可以在符号系统内进行修改修改后效果如下图所示。修改后效果打开图层属性可以在“源”选项卡内看到坐标系为“Albers_Conic_Equal_Area阿尔伯斯圆锥等面积投影”如下图所示。坐标信息在正式开展分析之前建议先调整数据的显示样式并了解其坐标参考系以便更准确地开展后续的 GIS 应用。水经微图5中的极速加载水经微图4以下简称“微图4”是一款集地图下载与 GIS 功能于一体的轻量级 GIS产品有丰富的地图数据。本文所分享的人口分布数据集在微图4中也有类似的地图如下图所示。微图4微图4除了可以轻松下载无水印卫星影像、有明确拍摄日期的历史影像之外还可以下载百度高德大字体地图并打印。写在最后中国公里网格人口分布数据集让人口信息能够与土地利用、自然资源、生态环境等空间数据实现统一表达和综合分析。如果你想获取这套数据请关注“水经注GIS”公众号自助领取或在后台回复“人工客服”进群领取。你还可以立即点击“分享”按钮将本文分享给你从事 GIS 行业的朋友参考资料付晶莹, 江东, 黄耀欢. 中国公里网格人口分布数据集[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2014. https://doi.org/10.3974/geodb.2014.01.06.V1.CSTR:20146.11.2014.01.06.V1.付晶莹, 江东, 黄耀欢. 中国公里网格人口分布数据集. 地理学报. 2014, 69(增刊): 41-44.