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中国公里网格GDP分布数据集 被引量：19
1
作者 黄耀欢 江东 付晶莹 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第S01期I0045-I0048,140-143,共8页
GDP空间化即是以一定尺寸的地理网格单元代替行政单元,便于与土地利用、生态环境背景数据等自然要素数据进行分析整合,为促进多领域之间数据共享,实现空间统计综合分析提供极有力的支持。中国公里网格GDP空间分布数据集是在综合分析了... GDP空间化即是以一定尺寸的地理网格单元代替行政单元,便于与土地利用、生态环境背景数据等自然要素数据进行分析整合,为促进多领域之间数据共享,实现空间统计综合分析提供极有力的支持。中国公里网格GDP空间分布数据集是在综合分析了人类活动形成的土地利用格局与GDP的空间互动规律的基础上,建立分产业(一、二、三产业)GDP数量与土地利用类型的空间相关性模型。在区位理论、空间统计学的支持下,综合分析我国社会经济发展的空间特征和区域差异,进行定量表达和分层分区。在每个子区内,选择一定数量的具有代表性的县,作为建模的样本县,在样本县各项数据的基础上建立GDP空间分布模型,利用该模型对GDP分县统计数据空间化,从而生成1 km网格的GDP空间分布数据。为了对GDP数据的精度进行校验,在我国东部、中部及西部共选取了40个具有完整的GDP数据的乡(镇)进行校验,结果显示,空间化GDP数据的相对误差在6%到17%之间。该数据集实现了我国GDP数据的空间定量模拟,建立了统一空间坐标参数、统一数据格式、统一的数据和元数据标准的全国1 km网格GDP分布数据集。 展开更多
关键词 中国 gdp 公里网格 空间分布
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基于GDP格网的中国大陆城市DMSP/OLS稳定灯光数据饱和标定方法 被引量：13
2
作者 景欣 晏艺真 +1 位作者 晏磊 赵红颖 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期35-39,共5页
DMSP稳定灯光数据产品因其灰度级较低(6bit),通常导致数据在城市中心区域达到饱和,限制了其对城市化进程(如建成区面积)、社会经济发展(如能耗)等关键指标的宏观统计与高精度应用。该文提出一种GDP格网数据辅助去饱和方法,以2010年中国... DMSP稳定灯光数据产品因其灰度级较低(6bit),通常导致数据在城市中心区域达到饱和,限制了其对城市化进程(如建成区面积)、社会经济发展(如能耗)等关键指标的宏观统计与高精度应用。该文提出一种GDP格网数据辅助去饱和方法,以2010年中国大陆地区DMSP/OLS稳定灯光数据饱和最为严重的36个城市为研究对象,基于该年的GDP格网数据对稳定灯光数据产品进行饱和标定,标定后各城市灯光总和均得到合理提升。为了验证方法的有效性,对标定前后的城市灯光总和与城市建成区面积和能源消耗量两个社会经济指标进行了相关分析,结果表明,标定后的相关系数分别从0.63和0.57提高到0.67和0.61,说明基于GDP格网数据标定方法能够提高稳定灯光数据的应用精度。 展开更多
关键词 DMSP/OLS 稳定灯光 饱和标定gdp格网数据
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DMSP/OLS夜间灯光数据的四川省GDP空间化分析 被引量：20
3
作者 王俊华 张廷斌 +3 位作者 易桂花 别小娟 刘栋 张甜甜 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期50-60,共11页
针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间... 针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间化密度图并分析与高程之间的关系。结果表明:在省级范围内,GDP与辐射定标灯光数据的相关性明显高于与稳定灯光数据的相关性,且前者的灯光指数CNLI与GDP相关性最高;运用3年的辐射定标灯光数据模拟得到四川省GDP密度图与GDP统计数据的拟合精度均达到0.99以上;2000-2010年四川省GDP呈现由成都市向四周不断扩张的趋势并随高程变化显著,四川省GDP高值区主要集中在高程1 000m以下的成都平原及周边区域,西部高原和山地地区GDP值较低。 展开更多
关键词 DMSP/OLS夜间灯光数据 格网gdp 回归分析 高程 四川省
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中国公里网格人口分布数据集 被引量：35
4
作者 付晶莹 江东 黄耀欢 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第S01期I0041-I0044,136-139,共8页
传统的人口数据来源于全国人口普查数据,以行政区为基本单元的统计型数据,空间分辨率低,无法充分揭示人口数据的空间差异,同时,无法与以网格等基础地理单元数据的共享与整合。因此,统计型人口空间化,即将以行政区为基本单元的统计人口... 传统的人口数据来源于全国人口普查数据,以行政区为基本单元的统计型数据,空间分辨率低,无法充分揭示人口数据的空间差异,同时,无法与以网格等基础地理单元数据的共享与整合。因此,统计型人口空间化,即将以行政区为基本单元的统计人口扩展到一定空间尺度(本数据集为1km)网格上,构建人口空间分布数据集,能够与土地利用数据、自然资源及生态环境等自然要素数据进行综合分析,实现人文社会经济数据与自然要素的整合,具有重要的理论与现实意义。中国公里网格人口分布数据集的生产,首先,综合分析我国人口分布的空间特征及区域差异进行人口区划。在区划后的各子区域中建立多元统计人口空间化模型进行人口空间化,并利用城市人口密度、交通状况、DEM及总量控制四个因子对模型进行校正,以确保模型的合理性和准确性。为了对人口数据的精度进行校验,选择我国东部、西部及中部典型省份中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本,以统计数据为真值,空间化人口数据的相对误差在4.5%到13.6%之间,而且大部分样本的相对误差小于10%。最终,形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的公里网格人口空间分布数据集。 展开更多
关键词 中国 人口 公里网格 空间分布
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