基于GIS的人口统计数据的空间化探讨

基于GIS的山东省人口分布时空格局及影响因素分析1. 引言1.1 研究背景山东省位于中国东部沿海地区，是人口密集、经济发达的省份之一。

随着经济的快速发展和城市化进程的加快，山东省人口分布的时空格局也发生了明显的变化。

了解和分析山东省人口分布的时空格局，探索影响因素，有助于更好地指导人口发展规划和资源配置，促进区域经济社会可持续发展。

山东省人口分布时空格局受多方面因素的影响，包括地理环境、经济发展水平、政策导向等。

通过对山东省人口总量、人口密度、人口年龄结构等指标的研究分析，可以揭示不同地区人口的空间分布差异和变化趋势，为制定相关人口政策提供科学依据。

本研究旨在通过地理信息系统（GIS）技术，对山东省人口分布的时空格局进行深入分析，并探讨影响山东省人口分布的因素，旨在为山东省人口发展提供参考和支持，为区域社会经济发展提供科学依据和战略建议。

【字数：223】1.2 研究目的本研究旨在通过基于GIS技术的山东省人口分布时空格局及影响因素分析，深入探讨山东省人口分布规律和影响因素，为山东省人口发展规划提供科学依据。

具体目的包括以下几点：通过对山东省人口分布的时空格局进行分析，揭示山东省人口分布的特点和变化趋势，了解山东省各地区人口数量、密度、分布情况，为制定人口政策和规划提供依据。

通过分析影响山东省人口分布的因素，包括自然、经济、社会等多方面因素，探讨这些因素对人口数量和分布的影响程度，揭示人口分布和各种因素之间的关联性，为深化人口管理和调控提供理论支持。

通过研究山东省人口分布的时空格局及影响因素，可以为未来山东省人口发展趋势做出预测，并提出相应的政策建议，促进山东省人口结构优化、人口合理流动、区域协调发展，实现经济社会可持续发展的目标。

1.3 研究意义人口是一个地区发展的重要指标，而人口分布又直接影响着地区的社会经济发展和资源配置。

山东省作为我国人口大省之一，人口总量庞大，人口分布的空间格局和时空变化对该省的发展具有重要影响。

基于GIS的四川省人口空间分布研究摘要：利用了2010年和2014年在四川省的人口普查数据，借助GIS技术，对四川省21个市的人口模式进行分析。

2010年和2014年总体的分布情况总体主要是划分高密度，较高密度和低密度三个空间区域，四川省的21个市区呈正的空间自相关，并没有出现高值和低值异常的空间情况。

空间分布并非出现完全随机状态，表现出相似值之间的空间聚集：西北部的阿坝和甘孜人口较少。

这两个地区主要是分布了少数民族，而且甘孜阿坝地处四川西北部，由于地理条件的限制，使得这两个地方的居住人口较少。

成都市作为四川省会，是高密度人群的聚集地。

其他地区密度值趋于中间。

整体来说四川省的人口是呈现一个低-高-中的分布。

关键词：空间统计;空间模式;人口密度;四川省人口分布是指随着时间的变化，人口在空间上呈现出的变化。

人口分布与社会经济发展、产业布局和资源配置等方面有着密切联系，它是其他社会、经济因素在分布的重要表现之一。

人口分布是人口地学研究的核心问题[1]。

人口的分布状况，体现着人类对地理空间的征服程度。

人口分布同生产人以及同全国各地区的社会经济息息相关。

为了深刻认识人口与地理环境，各国各地区的生产分布局和社会经济的发展的相关系，为了探索人口布局与经济布局的途径，必须对人口分布状况有一个明晰的了解[2]。

研究人口分布的地域差异及其发展过程，解释其中的规律性，对指定区域人口政策、人口的合理再分以及实现人口、资源、环境的协调持续发展、起着十分重要的现实作用[3].传统的人口评价通常采用人口普查与抽样调查的方法，通过人口密度来反映通过人口密度来统计反映单位人口的分布状况，但人口密度是一个均值，优于各个区域自然条件、社会经济与文化条件存在差异，单纯依赖统计调查与抽样数据反映各个地区人口的实际分布状况[1,4]。

我们借助GIS工具，以四川省的21个市区的人口为基础进行分析。

1材料与方法1.1研究区域概况四川省位于中国西南,地处长江上游,介于92°21′E-108°12′E，26°03′N-34°19′N之间，东西长1075km,南北宽超过900km。

第32卷第11期2013年11月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.32,No.11Nov.,2013收稿日期：2013-06；修订日期：2013-09.基金项目：国家科技基础性工作专项重点项目(2011FY110400)；国家科技基础性工作专项课题项目(2012FY111800-05)。

作者简介：柏中强(1988-)，男，博士研究生，主要研究方向为基于格网的区域人口时空模拟。

E-mail ：baizq@ 通讯作者：王卷乐(1976-)，男，博士，副研究员，主要从事格网化资源环境综合科学调查研究。

E-mail ：wangjl@1692-1702页1引言人口数据是表征人类活动最直接的指标之一，在生态环境保护、灾害风险评估与救援、商业决策、区域规划与开发等领域广泛运用。

人口统计数据通常以行政区为单元逐级统计和汇总而来，以严谨的统计学理论和方法作为支撑，具有权威、系统、规范的特点(胡云峰等,2011)。

但是当此类数据应用于空间分析或跨学科研究时，会出现如下问题：①人口统计数据所依赖的行政单元(省、市、县、乡镇等)与实际研究中的自然单元(流域、土壤类型单元、植被类型单元、样带等)边界不一致，从而造成地学研究中的“可变元问题”(Openshaw et al,1983;杨小唤等,2002)；②以行政区平均密度来表征的人口空间分布信息不能在小尺度上体现人口空间分布特征，其精度也无法达到许多科学研究和工程应用的要求；③时间分辨率低，更新周期长，中国国家层面的人口普查一般是每10年进行一次，而其他大多数发展中国家的更新周期更长；④不便于可视化和空间分析操作，不利于表现和挖掘人口的分布规律及其模拟和预测研究。

以现代对地观测技术和地理信息空间分析与模拟技术为支撑，“社会数据空间化”和“空间数据社会化”(Pixelizing the Social and Socializing thePixel)成为学界关注的焦点(Jacqueline et al,1998;蒋耒文,2002)，人口数据空间化作为其典型代表和重要研究领域，对人口统计数据形成了有益补充。

基于GIS的人口密度分布研究——以川渝为例陈鹏宇【摘要】文章主要以2014年川渝的人口总数、人口密度为基础,在GIS软件的支持下,从人口密度方面对川渝两地进行分析,结果表明,由于经济发展不平衡、地势不均导致川渝各市、县人口密度差异较大,继而导致经济发展不平衡.最后根据川渝人口密度差异化的特点,提出一些适应川渝的政策建议.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2017(000)006【总页数】2页(P44-45)【关键词】人口密度;经济发展;地势【作者】陈鹏宇【作者单位】重庆工商大学,重庆 400067【正文语种】中文人口问题，特别是人口结构问题是制约和影响经济和社会可持续发展的最重要问题，随着急剧增长和扩张的人口，人口与资源、环境以及发展之间的矛盾日益突出，合理的人口空间结构会促进经济和社会的发展，否则会严重制约经济和社会的发展。

川渝两地同处四川盆地，且文化生活风俗上非常相似，故“川渝”既是一个地理概念也是一个文化概念。

重庆地处我国西南亚热带季风性湿润气候区，具有山地多、平原少、地形复杂的特点，在我国西南地区具有典型的代表意义。

四川地貌复杂，以山地为主要地形，具有山地、丘陵、平原和高原4种地貌类型［1］，自1997年重庆市直辖以来，随着时间的推移，四川与重庆社会经济突飞猛进，与此同时，人口问题也逐渐凸显出来。

人口分布是一定时期的人口分布情况及空间存在形式，尤指地域上的人口数量差异，这种差异既存在于洲与洲、国与国之间，也存在于国内各地区之间［2］。

人口分布有两层含义，即狭义与广义，狭义在于人口的空间分布情况或者人口的疏密程度，其反映了人口在地域上分布的数量差异，是指一定时空范围内，人口的分散程度与集中程度；而其广义指人口的各种过程在空间上的状态，如人口构成、迁移、增长及城市化等。

社会因子和自然因子等多种影响因子共同作用于人口的分布状况，其中自然因子是决定性因子。

研究人口分布及其演化的影响因素，需从4个方面考察：人口自然变动与人口迁移、自然环境特征、经济因素和社会历史条件［3］。

人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。

随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。

本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。

1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。

在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。

在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。

在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。

在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。

最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。

1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。

通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。

同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。

2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。

这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。

在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。

常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。

分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。

这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。

基于GIS的“湖广填四川”历史人口迁移空间分布规律作者：刘瑞琦冯文兰范诗铃来源：《科学与财富》2019年第28期摘要：对历史时期人口迁移数量及其空间分布规律的分析与探讨是人口迁移法则研究的重要基础。

本文通过对地方志及历史文献资料的整理，利用GIS技术，分别从省域、区域和县域尺度上分析了我国“湖广填四川”这一重大历史移民事件中人口迁移的空间分布规律及对迁入地的影响。

得到的主要结论有：（1）人口迁移分布在不同空间尺度上具有差异性；（2）呈现差异性分布的主要原因可以归纳为以下几个方面：从省域尺度上而言，距移民籍贯地愈远，移民聚集地越少，人口迁移还与地方民性和历史政策有关；从区域尺度上而言，地理环境是导致移民进入川渝后对迁入地的选择有所差异的主要原因；从县域尺度上而言，移民多选择经济发达、交通便利的州府迁入；（3）此次移民事件为川渝地区带来了多方面的影响，如促进经济发展、川渝语言文化统一等。

关键词：历史；人口迁移；湖广填四川；GIS；区域尺度0引言在明末清初，川渝地区由于战争、瘟疫、自然灾害等原因人口锐减，于是清政府鼓励各省民众入蜀垦荒。

此次移民籍贯复杂，移民中以湖广人为多，历史上便称之为“湖广填四川”事件。

此次移民事件对川渝地区在人口结构、地理环境及经济发展等许多方面都产生了深远影响，此前已取得较多的研究成果，如黄权生等[1]通过移民地名探讨人口的空间分布。

张敏等[2]探讨了此次人口迁徙产生的诸多方面影响。

然而，通过文献整理不难发现，迄今为止有关此事件的研究大都是定性分析。

受历史资料可获性的影响，仅从定性和宏观的视角来探讨大的人口迁移现象具有一定的局限性，容易忽略更小尺度的空间异质性，更无法展现局部范围发生人口迁移方向变异的具体位置[3]。

在较大尺度上获得的人口迁移规律或特征的认识，在另一尺度上可能有效、可能相似，也可能需要修正[4]。

因此，对历史人口迁移特征的研究不能忽略空间尺度问题。

现有关于“湖广填四川”人口迁移的空间分布及其区域差异分析方面的研究尚未报道。

第35卷第3期2019年3月商丘师范学院学报JOUＲNAL OF SHANGQIU NOＲMAL UNIVEＲSITY Vol．35No．3March ，2019收稿日期：2018－05－27；修回日期：2018－06－06作者简介：柏培源（1994—），男，河南泌阳县人，福建师范大学硕士研究生，主要从事城市与区域规划的研究．基于GIS 的南京市人口空间分布研究柏培源1，孙平辉2（1．福建师范大学地理科学学院，福建福州350007；2．池州学院资源环境学院，安徽池州247100）摘要：以南京市2012和2016年人口空间结构分布的研究为研究对象，结合Arcgis 和SPSS 利用人口集中指数模型、重心迁移模型以及回归分析等方法，研究了南京市人口分布特征．研究结果表明人口重心一直都位于秦淮区；秦淮区和鼓楼区的人口密度也始终保持着最大；从人口的空间分布来看，从南京市中心以5km 为半径，人口密度以S 曲线的形式逐渐降低．最后从人口密度对政治、经济生态方面的影响进行分析，发现南京市人口分布结构对政治经济有着较为显著的影响，并提出南京市未来人口空间规划的建议．关键词：人口密度；人口集中指数；重心迁移模型；回归分析；人口空间分布模型；建议中图分类号：C922文献标识码：A 文章编号：1672－3600（2019）03－0063－050引言随着经济与城市化的交织发展，人口的问题越来越严重，人口分布也越来越多样化，不同的地区有着不同的社会经济文化因素，所以其人口空间分布结构也各不相同，南京市作为国内政治经济文化的重要城市，其人口分布空间结构的研究更具有代表意义．地理信息系统（GIS ），是对空间信息进行采集存储，处理，制图和管理的一门学科．利用GIS 技术对南京市的人口空间结构进行研究，获取人口分布的特征，可以科学地分析人口分布变化的规律，并制定相应的人口政策．20世纪60年代时，由于计算机的发展为多元统计方法提供了条件，美国人口统计局开始研究使用地理信息系统来分析人口数据，将空间统计分析的技术运用到了社会科学研究中，通过GIS 制图的功能就可以很明显地反映人口密度的分布状况和城市人口是何种分布模式，更便于研究和总结，尤其在人口分布的模型拟合方面，地理信息技术发挥的作用更是不可或缺．同时，国内的地理学者对这一领域也进行了大量研究，叶明利用GIS 技术对城市人口特征，城市人口的空间模型，基于实体地域的城市人口进行预测等方面进行研究［1］．刘峰，马金辉等人对甘肃天水市进行了详细的研究分析，他们发现了天水市存在着很明显的空间聚集现象［2］．韩杰，李丁等人利用GIS 技术对兰州市人口空间分布进行了研究，发现了兰州市2000－2010年的人口分布整体上是集聚趋势以及各区域的人口分布变化情况［3］．马维军等人利用GIS 研究了天津市城市人口空间社会结构，分析了天津社会区的主要结构和影响社会区划分的因素以及天津市人口空间结构分布，帮助人们了解城市的人口空间分布情况以及城市的空间布局［4］．周春山，许学强对广州市的空间结构做了详细的调查和研究［5］．简美锋，万智恩从经济的角度分析了石家庄市的人口重心迁移所带来的影响变化［6］．杨上广，丁金宏研究了最具城市特色的上海市的人口空间结构分布情况以及产生的种种社会效应［7］．陈学刚，杨兆萍利用GIS 的技术研究了乌鲁木齐市的人口密度空间变化是由南向北慢慢减少的，人口分布整体看呈“T ”型，人口分布呈现多中心的集聚特点并得出了辖区开发历史长短［8］．王学军，张善余都描述了空间分析技术和地理信息技术的结合对研究人口地理的帮助［9－10］．赵军，符海月采用GIS 技术研究了人口重心的移动，并将移动轨迹绘制成图片的形式，直观反映了人口分布变化特征便于科学制定人口政策［11］．冯健，周一星对整个中国的城市内部的空间结构进行了研究，城市空间结构的变化以及这些变化带来的一些社会影响，还有对中国城市内部空间结构进行了客观的评价［12］．目前各位学者关于人口空间结构分布的研究已经取得一定的成就，但是就目前而言，南京市作为中国发展较好的城市之一，在这方面的研究还稍有欠缺．根据这个分析南京市人口空间结构的演变规律，政治经济的转变，推动城市房地产发展组织方式和规划方法还有价值观的转化，影响社会分化的空间转化过程以及找出其推动南京市发展的动力因素，既可以用于南京市未来发展规划的参考方案，以期对其他地区发展提供借鉴，对于整个中国经济发展都有一定的推动作用．1研究区概况南京，江苏省省会，简称“宁”，地处北纬31ʎ14ᵡ—32ʎ37ᵡ，东经118ʎ22ᵡ—119ʎ14ᵡ，中国东部、长江下游、江苏省西南部．本次以南京市11个市辖区（高淳区、鼓楼区、建邺区、江宁区、溧水区、六合区、浦口区、栖霞区、秦淮区、玄武区、雨花台区）为研究对象．其总面积为6587km2，2016年常住人口数为827．1万人，其中城镇人口数为678．14人，城镇化率83%，是长三角及华东唯一的特大城市．本次研究时间节点选择为2012年与2016年，其中2012年南京市常住人口数为709．4万人，2016年常住人口数与之相比增加约17%，人口增加幅度较为明显．同时，南京市行政区划范围形状不规则，呈纵向狭长形，对南京市人口的空间分布研究具有一定的典型性．1．1数据来源本文以南京市高淳区、鼓楼区、建邺区等11个市辖区为研究对象，对2012与2016年两个时间节点为对象进行对比研究．数据来源于2012年与2016年《南京市统计年鉴》．2研究方法2．1人口集中指数模型人口的集中指数是用来反映各个地区人口的集中分布程度，通过计算人口分布集中的指数来判断人口分布是否合理均衡，计算公式：C=12∑Nt=1PtP－StS（1）式中：C代表了某一个地区的人口集中指数，t代表研究区域里面的行政单元或者是地区的数量，P t代表第t个地区里的人口数量，P是整个研究的地区总的人口数，S t表示第t个统计地区的土地面积，S为研究地区的总面积，N是研究地区内的行政单元的个数．2．2人口重心迁移模型人口重心实际上就是指在研究区域内某一个时刻的人口分布在空间平面上的力矩达到了一个平衡的点，常常用来测定一个地区人口分布变迁的情况，并且通过观察这个地方的人口重心的移动轨迹和重心的移动速度，来说明人口分布在空间变化上的特征和变化的原因，我们可以利用人口坐标公式表示某一地区的人口重心迁移变化，公式形式如下：X=∑P i x i/∑P i Y=∑P i y i/∑P i（2）式中：X i，Y i为各区县的行政地理中心，P i为各区县的人口总数．2．3人口密度模型人口密度的大小与地区人数和地区面积有关，是人口分布研究中最为常用的指标，可以很直观地看出一个地区的人口是否密集．计算人口密度公式：D=Pi /Si（3）式中：D为第i个地区域内的人口密度，P i表示第i个地区的人口数量，S i代表第i个地区的地区面积．2．4回归分析法20世纪90年代初，Clark提出了人口密度距离衰减模型［13］，计算公式：d x =de－bx（4）式中：d x为距离市中心x处的人口密度，x是距离市中心的距离，d0为市中心区域的人口密度，b为常数．d越大，市中心的人口密度越大，单位面积的人口数量越多，城市越拥挤．1969年纽林等人提出了二次指数模型，计算公式：d x =de bx－cx2（5）式中：b，c为常数．由于国外在该领域的研究比中国早，所以不论上述人口密度分布模型如何，它主要针对西方发达国家来说的，其模型是否适用于中国城市还必须进一步讨论．为保证研究结果的可控性和正确性，本研究还选取了回归分析法对其人口密度空间分布模型进行探讨，使用数据统计学原理和数学处理的方法对大量统计数据进行处理，并从中确定因变量与一个或多个自变量的相互关系，建立一个相关性程度高的回归函数，如对数函数，倒数函数，幂函数、指数函数等，以期得出南京市的人口分布规律．3数据处理与结果分析3．1南京市人口离散状况城市内的自然、经济因素错综复杂，不同的环境对人口分布有不同的影响，利用人口集中指数C值能较为准确地衡量人口的集中程度．其中，人口集中指数C最大值为1，最小为0，C的数值在0和1之间，C的值越接近1，就说明人口分布越集中，C值越靠近0就说明人口分布越分散，人口向某一个地区集中的偏向越小，如果C为0的时候说明人口没有任何集中的倾向，在各地域几乎均匀分布．经计算，南京市2012年人口集中指数C为0．3758，2016年人口集中指数为0．4307，说明南京市近5年来人口分布的离散程度没有特别大的转变．3．2南京市人口重心偏移状况使用人口重心偏移模型可以为制定南京市以后人口如何分布、区域社会经济发展提供重要的决策依据［10］．通过使用Arcgis工具对计算结果进行可视化表达后的南京市2012年和2016年人口重心变化图分析，我们可以看出2012年和2016年46商丘师范学院学报2019年南京市人口重心都在秦淮区，人口分布格局基本没有太大的变化，总体上看2012－2016年南京市人口增加了很多，但是人口重心偏移不明显．3．3南京市人口密度状况利用了Arcgis 软件对南京市2012年和2016年的人口数据进行处理可以得到南京市的人口密度分布图（图1），南京市2012年人口密度最大的地区是鼓楼区，其次是秦淮区，但是两者的人口密度差距不是很大．人口密度最小的是溧水区，高淳区和六合区的人口密度也很小．2016年人口密度最大的地区依然为鼓楼区，其次为秦淮区，最低的也还是溧水区和高淳区，但是鼓楼和秦淮两个区域的人口密度都有着很大的提升，溧水与高淳人口密度几乎没有什么改变．原因在于鼓楼和秦淮作为主城区，这两个地区有着太多吸引人口的因素，如大型的商业贸易圈新街口等，丰富的休闲娱乐场所夫子庙等，以及发达的地铁交通，多条线路的转乘站设立在这两个区．图1南京市2012、2016年人口密度图3．4南京市人口密度空间分布模型研究本次研究以人口密度为基础数据，采用等距离缓冲区标识法来获取等距离环带区域内的环带人口密度．以南京市人口密度最大的秦淮区、玄武区和鼓楼区范围的几何中心为中心，以不同半径来做缓冲区，来测量和分析不同圈层中国人口状况．具体步骤如下：（1）确定市中心位置，以秦淮区、玄武区和鼓楼区几何中心为中心；（2）建立缓冲区；（3）用不同半径的缓冲区切割南京市行政区划图；（4）对标识后的不同圈层的属性进行操作；（5）根据每个环带重新切割之后的各距离段所占各行政总面积比例，计算出各距离段各行政区的实际面积，然后计算各环带的面积得到南京市人口密度与距离数据矩阵（表1）．表1南京市2012和2016年人口密度与距离矩阵环带序号距离/（km ）2012年人口密度/（人/km 2）2016年人口密度/（人/km 2）15927813044210627491053151660173642011431198525895937630798833735763796840743774945662686105054656111555245371260494508136542944356第3期柏培源，等：基于GIS 的南京市人口空间分布研究续表1序号距离/（km ）2012年人口密度/（人/km 2）2016年人口密度/（人/km 2）14704094221575439452168051652917855225361890522536199552253620100522536根据人口密度距离矩阵，可以看出，从中心以5km 为半径向外扩散，其人口密度大体上呈减小的趋势．为得出南京市的人口密度变化具体规律，在SPSS 中使用11种不同的函数模型对其进行回归分析，得到南京市2012年和2016年人口密度函数模型汇总和参数估计值．其中Sig 是回归关系的显著性系数，当Sig ＜=0．05时，具有统计学意义．如果Sig ＞=0．05，则意味着使用当前模型的两个模型之间的回归分析不具有统计学显著性，应该用其它分析模型替代．F 代表方差分析值．所以，在满足Sig ＜=0．05条件下，2012年的人口模型Ｒ2最大的是倒数函数模型和S 曲线模型Ｒ2值最大为0．929和0.900，2016年的人口模型拟合Ｒ2最大的同样是倒数函数模型和S 曲线模型，Ｒ2值最大为0．907和0．897．结果表示倒数函数模型和S 曲线模型的效果均比较好，但是虽然倒数函数的Ｒ2稍大，但依据其2012年和2016年散点和曲线分布图（图2）来看，S 曲线模型最合适．即2012年、2016年南京市人口分布规律可以用S 曲线模型：Y （x ）=b 0e +b 1/x 来表示．其中，2012年南京市各区县人口密度函数为：Y （x ）=6．041e +17．981/x2016年南京市各区县人口密度函数可以表示为：Y （x ）=6．037e +19．929/x式中：x 表示距离市中心的距离；Y 表示距离x 处的人口密度．2012年和2016年南京市人口密度函数都可以采用S 曲线模型．S 曲线方程拟合的结果为一条衰减并趋于水平的曲线，由2012年和2016年曲线拟合图形（图2）可知，在距离市中心越近的区域人口密度越大，随着距离市中心的距离加大人口密度在下降，并且下降的速度逐渐减慢，并在一定距离以后随距离增加人口密度趋于固定值，这是因为南京市85－100km 的圈层只有一个高淳区，其人口密度是固定不变的．图22012、2016年人口密度不同函数模型拟合曲线图4人口分布的影响4．1南京市人口分布对政治的影响南京市密度大的区域主要集中于鼓楼区、玄武区、秦淮区这一带，人口的集中导致政府对该地区的基础、配套设施投入增加以及政策侧重．例如社会治安方面的水平，多个大型的市医院建立在鼓楼区和秦淮区提供医疗保障，在这两个地区周边开发了大量的高层公寓楼盘以应对住房问题，在交通方面鼓楼玄武秦淮这一区域通过大量公交、地铁枢纽建设来满足高人口密度所需的公共交通需求，然后南京市近些年的地铁建设也主要从这几个区域向外延展，其中几个最大的转乘站都设立在这一带，另外这一带还有着专门的部队驻扎提供军事保障．66商丘师范学院学报2019年4．2南京市人口分布对经济的影响南京市2016年生产总值最高的是江宁区1747．79亿元，其次是栖霞区、鼓楼区分别为1302．54，1238．92亿元．其中栖霞与鼓楼最小的占地面积获得最大的生产总值，这与区域的人口分布有着极大的关联，这一带是人口聚集地，有着新街口，夫子庙等家喻户晓的购物场所，以及很多的贸易都在这边展开，各项娱乐投资也看中了这一带的人流量，此外这一带的房价相对于其他地区要高出很多，这也是因为这一带人口数量特别多，所以对住房需求量特别大．4．3南京市人口对生态的影响人口过于集中必然会带来一系列的生态环境问题，其中很明显的一点是秦淮河，当年无数诗人作家游历秦淮河都赋诗赞美．然而由于过于集中的人口导致秦淮河被污染的越来越严重，早些年秦淮河河水污染严重，后来得到政府的重视，加强了对秦淮河的治理才有所改善，但是过大的人口压力还是使得南京主城区一带的环境受到严重的影响．5建议与结论5．1结论（1）通过对南京人口集中指数研究发现：南京市自2012年起，人口分布格局没有大的变化，但是由于政策以及人口压力的影响，由于交通的便利，长江以北浦口区出现了集中人口的新动力，吸引人口向心迁移．（2）通过对南京近几年的重心迁移的研究发现：近几年南京市的人口重心一直在秦淮区，虽然六合江宁溧水高淳一带地势广阔，但全市的人口重心依旧在主城区，这说明主城区对人口仍旧保持着很大的吸引力，主城区不论在经济、文化、教育等方面有明显的优势，而且在就业机会、公共娱乐、基础设施方面也远远好于周边县城．这是引起大量人员涌向主城区的主要原因．（3）通过对南京市几年来人口密度的研究发现：南京市秦淮区和鼓楼区人口集中明显，江宁区及再向南以及长江北边人口较为分散．这并不是一个好的现象，南京市目前发展重心过于集中在长江南边一带，南京市作为长江沿线城市，应当以长江为中心两岸平衡的发展，此外南京市作为一个国际化的大都市，对外来人口的吸引也很大，所以南京各地都呈现人口密度变大的情况．（4）通过对人口空间分布模型的研究表明，南京市的人口分布从中心向外大致以S 曲线的形式递减．城市人口变化趋势以及集中程度在距中心20km 的距离处出现明显的分割状态，在20km 圈层以内人口分布高度集中状态，同时从中心向外递减的程度也相对较大．相反，在20km 以外人口密度的规模较小，虽然变化仍以减弱的形式呈现，但其变化的程度较20km 以内的圈层相对平缓．5．2南京市未来人口规划发展的建议南京市长江以南地区人口集中过大，应当加快向外围迁移人口的进程，进一步改善长江南边一带浦口等地的交通，将地铁线路开发到南京的每一片地区，加大各个地区的经济文化政治联系，加大对周边一带的经济投入，可以以长江为中间线发展长江沿线的经济圈，加大六合区以及江宁区的开发，形成多基中心，吸引人群向这两个区移动，另外依旧要注重较为偏僻的溧水高淳一带，这一带地广人稀，使各个区域拥有一个集中人口的新动力，可以用来集中人口发展城市化进程，而不是单一地集中在一个区间．将南京市的每一个地区都发展成具有吸引人口迁移的城市，并且吸引更多的人才涌入．当然随着人口数量的增加，就需要对医疗，就业，养老等公共保障制度有所提升，加快城市化进程速度的同时，还要加快城市化进程的质量．参考文献：［1］叶明．城市人口空间分析及其GIS 应用模型［J ］．地域研究与开发，2002，21（2）：6－8．［2］刘峰，马金辉，宋艳华，等．基于空间统计分析与GIS 的人口分布模式研究—以甘肃省天水市为例［J ］．地理与地理信息科学，2004，20（6）：18－21．［3］韩杰，李丁，崔理想，等．基于GIS 的兰州市人口空间结构研究［J ］．干旱区资源与环境，2015，29（2）：27－32．［4］马维军，刘德钦，刘宇．人口GIS 在天津市人口社会空间结构研究中的应用［J ］．测绘科学，2008，33（1）：159－162．［5］周春山，许学强．广州市人口空间分布特征及演变趋势分析［J ］．热带地理，1997，17（1）：53－60．［6］简美锋，万智恩．石家庄市人口重心与经济重心的演变轨迹对比研究［J ］．经济视角，2001（2）：4－7．［7］杨上广，丁金宏．极化开发的人口空间影响及社会效应研究—以上海市浦东新区为例［J ］．华东师范大学学报（哲学社会科学版），2004，36（5）：66－71．［8］陈学刚，杨兆萍．基于GIS 的乌鲁木齐市人口空间分布模拟与变化规律研究［J ］．干旱区资源与环境，2008，22（4）：12－16．［9］王学军．空间分析技术与地理信息系统的结合［J ］．地理研究，1997，16（3）：70－74．［10］赵军．符海月．GIS 在人口重心迁移研究中的应用［J ］．测绘工程，2001，10（3）：41－43．［11］张善余．中国人口地理［M ］．北京：科学出版社，2003：54－69．［12］沈建法，王桂新．90年代上海中心城人口分布及其变动趋势的模型研究［J ］．中国人口科学，2000（5）：45－52．［13］冯健，周一星．中国城市内部空间结构研究进展与展望［J ］．地理科学进展，2003，22（3）：304－315．［责任编辑：徐明忠］76第3期柏培源，等：基于GIS 的南京市人口空间分布研究。