空间回归模型在人口空间化研究中的应用
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Application of Spatial Regression Model in the Study of Population Spatialization
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    在选取地表覆盖数据、夜间灯光数据和DEM数据的基础上,结合2015年江西省各县(市、区)的常住人口数据对适合构建人口回归模型的相关因子进行筛选,用于构建空间回归模型,并对最优模型格网拟合结果进行校正。结果发现:地表覆盖数据更适用于江西省人口数据整体空间化建模,并且空间误差模型的人口拟合精度优于空间滞后模型;人口格网空间化结果能清晰展现2015年江西省各县(市、区)的内部人口分布变化。

    Abstract:

    Based on the selection of surface coverage data, night light data and DEM data, combining with the resident population data of counties (cities and districts) in Jiangxi Province in 2015, the relevant factors suitable for constructing the population regression model are screened to construct the spatial regression model, and the grid fitting results of the optimal model are corrected. The results show that the surface coverage data is more suitable for the overall spatial modeling of population data in Jiangxi Province, and the population fitting accuracy of spatial error model is better than that of spatial lag model; The spatial results of population grid can clearly show the changes of internal population distribution of counties (cities and districts) in Jiangxi Province in 2015.

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陈顼.空间回归模型在人口空间化研究中的应用[J].科技与产业,2022,22(03):332-335

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  • 在线发布日期: 2022-03-28