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数据分享|人口空间分布添加时间:2023-08-08

Landscan人口密度数据

介绍

Landscan全球人口密度空间分布数据,空间分辨率为1公里(30 X 30“),每年一期数据,数据起始时间2000年,最新的LandScan Global数据集是LandScanGlobal 2020。LandScan Global 采用结合地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法,是可用的代表环境(24 小时平均)人口的最高分辨率全球人口分布数据。LandScan Global 算法是 R&D 100 奖得主,它使用空间数据、高分辨率图像开发和多变量 dasymetric 建模方法来分解行政边界内的人口普查计数。由于没有单一的人口分布模型可以解释空间数据可用性、质量、规模和准确性的差异以及文化定居实践的差异,因此 LandScan 人口分布模型是根据每个国家的数据条件和地理性质量身定制的和地区。



下载链接

landscan.ornl.gov/

pan.baidu.com/s/1U49apk

介绍

中国人口空间分布公里网格数据处理过程中,首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的人口分布权重,进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重,然后在计算各县级行政单元单位权重人口占比的基础上,运用栅格空间计算,把单位权重上的人口数与总权重分布图相结合,进行人口的空间化。计算公式为:

POPij=POP × (Qij / Q)

式中,POPij是空间化之后的栅格单元值;POP为该栅格单元所在的县级行政区单元的人口统计值;Qij为该栅格单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重;Q为该栅格单元所在县级行政单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重。

中国人口空间分布公里网格数据集包括1995、2000、2005、2010、2015和2019年6期,数据为1km栅格数据。该数据集反映了人口数据在全国范围内的详细空间分布状况。该数据为栅格数据类型,每个栅格代表该网格范围(1平方公里)内的人口数,单位为人/平方公里(2019年单位为万人/平方公里),数据格式为gird,数据以Krassovsky椭球为基准,投影方式为Albers投影。



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resdc.cn/data.aspx?

pan.baidu.com/s/1XdH1zq

介绍

该数据使用时务必注意领土完整!!!!

WorldPop于2013年10月在南安普顿大学发起,开发各种方法和应用来生成关于人口分布、人口统计和动态信息的开放式高分辨率地理空间数据集,重点关注低收入和中等收入国家,从而为发展、灾害响应和卫生应用提供支持。WorldPop的研究活动在设计时秉承完全的开放性和运营应用,采用公开透明、全面记录和同行评审的方法,来产生易于更新的输出数据,并附带元数据,在可能的情况下,还包括不确定性度量。

WorldPop人口数据有100m分辨率和1KM分辨率的数据。人口密度只有1KM分辨率的数据。时间范围为2000年-2020年。









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人口数据下载

worldpop.org/project/ca

人口密度下载

worldpop.org/project/ca


介绍

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,无法与以格网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数据展布到一定空间尺度(本数据集为1 公里)格网上,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。中国公里格网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、西部及中部选择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格网人口空间分布数据集。






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. doi.org/10.3974/geodb.2.

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.

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geodoi.ac.cn/WebCn/doi.

pan.baidu.com/s/17mi0Op

GHS-POP人口数据

介绍

GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施,允许自动处理并从大量的异质数据中提取分析和知识,这些数据包括:全球的、精细的卫星图像数据流、人口普查数据、以及人群来源或自愿的地理信息来源。这个数据集描述了人口的分布和密度,以每个单元的人数表示,参考年代为:1975年、1990年、2000年、2015年。空间分辨率250m和1000m.



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ghsl.jrc.ec.europa.eu/d


介绍

世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版 11 对 2000、2005、2010、2015 和 2020 年在 30 弧秒(约 1 公里)网格单元上的全球人口分布进行建模。使用人口普查和行政单位的人口比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据是在 2010 年普查结果中可用的最详细的空间分辨率收集的,普查结果发生在 2005 年和 2014 年之间。输入数据被外推以产生每个建模年份的人口估计值。



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sedac.ciesin.columbia.edu

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