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基于随机森林模型的珠江三角洲30 m格网人口空间化 被引量：44
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作者 谭敏 刘凯 +2 位作者 柳林 朱远辉 王大山 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第10期1304-1312,共9页
人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江... 人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。本文选取夜间灯光数据、道路网数据、水域分布数据、建成区数据、数字高程模型和地形坡度数据作为影响珠江三角洲人口分布的变量因子,利用随机森林模型对珠江三角洲2010年人口数据进行了30 m格网空间化,并将模拟结果与三个公开数据集作精度对比,最后基于随机森林模型的变量因子重要性分析珠江三角洲人口空间分布的影响因素。结果表明:本文模拟整体精度达到82.32%,均优于World Pop数据集以及中国公里网格人口数据集,接近GPW数据集,而且在人口密度中等区域模拟精度最高;通过对变量因子重要性进行度量,发现夜间灯光强度是珠江三角洲人口分布的最重要指示性指标,到水域的距离、到建成区的距离和路网密度对珠江三角洲人口分布均具有重要作用。利用随机森林模型结合多源信息能够实现高空间分辨率的人口空间化,可为精细化城市管理提供重要数据源,也可为相关政策决策制定提供支持。 展开更多
关键词 人口空间化 随机森林 人口分布 影响因素 珠江三角洲
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