基于夜间灯光数据和空间回归模型的城市常住人口格网化方法研究

摘要： 精确掌握常住人口的数量和分布特征有助于明确社会发展情况、提高人口管理能力。目前人口数据主要以行政区为单元统计,难以表现城市内部的人口分布特征。然而,在城市中,受道路、公共服务设施、城市亮化灯光的影响,利用夜间灯光数据对人口回归,精度降低。如何提高城市常住人口回归结果的精度,值得深入研究。上海是中国的国家中心城市之一,在快速城镇化进程中上海面临巨大人口压力。因此,本文以上海市为研究区,以NPP-VIIRS (National Polar-orbiting Partnership Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)夜间灯光数据、乡镇级常住人口统计数据为基础,提取商业和居住区的灯光数据来缓解交通、城市亮化区的影响,提高灯光累计值与常住人口数的相关性（相关系数从0.7032提高至0.8026）。然后,本文用空间回归模型对上海市2013年常住人口进行回归,相对误差为10.57%,并对回归结果进行分乡（镇、街道）修正。实验结果表明,使用空间回归模型对常住人口回归可以取得较高的精度,且格网化结果能够弥补传统统计数据空间分辨率低的缺点,更加详细地刻画常住人口的圈层特征与真实分布情况。