魯 楠，張委偉，陳利軍，李志林，陳 軍，李 然，陳學(xué)泓，張宇碩，劉吉羽

1．西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都611756；2．國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京100830；3．北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院，北京100875

1 引 言

人口密度表達(dá)了人口在地理空間上的聚集程度，可揭示人口在空間分布上的差異［1］，是國土規(guī)劃、城鄉(xiāng)建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的大區(qū)域人口密度估算主要利用人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)與行政區(qū)劃面積之比來進(jìn)行，但由于行政單元的空間尺度較大，其結(jié)果只能反映人口的宏觀分布，難以表達(dá)中微觀人口分布差異，雖然有文獻(xiàn)［1］提出將人口柵格化和文獻(xiàn)［2］運(yùn)用半方差函數(shù)將人口連續(xù)化來更好的表達(dá)人口分布，但其結(jié)果仍較難貼近實(shí)際［1－6］。

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，與人口相關(guān)的夜間燈光等數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，土地利用／土地覆蓋等數(shù)據(jù)的獲取更加便捷，為大區(qū)域人口密度研究提供了新的機(jī)遇。依照使用遙感數(shù)據(jù)的不同，可將人口密度研究大致分為以下3類：①基于土地利用／土地覆蓋遙感數(shù)據(jù)的人口密度估算，多運(yùn)用多元回歸模型、多因子加權(quán)融合等方法建立土地利用－土地覆蓋各類型與人口數(shù)量的關(guān)系來估算人口密度［7－10］，這些方法較好地表達(dá)了宏觀上的人口分布，但對城鄉(xiāng)界限刻畫模糊，難以表達(dá)人口空間分布的細(xì)節(jié)特征，同時，使用的土地利用數(shù)據(jù)大多具有區(qū)域性，難以向更大范圍甚至全球推廣；②基于遙感夜間燈光數(shù)據(jù)的人口密度估算，多借助夜間燈光數(shù)據(jù)的輻射特性與人口數(shù)量間的關(guān)系，建立重力場或多元回歸等模型估算人口密度［11－13］，該方法使人口空間分布的連續(xù)性得到較好的表達(dá)，但由于燈光數(shù)據(jù)的空間分辨率較粗，燈光強(qiáng)度對人口分布稀疏區(qū)域的敏感度較低，造成城鄉(xiāng)邊界模糊，鄉(xiāng)村地區(qū)人口密度難以準(zhǔn)確刻畫和“偽城鎮(zhèn)”等問題；③土地利用和燈光數(shù)據(jù)相結(jié)合的人口密度估算，多以土地利用和燈光數(shù)據(jù)為主，運(yùn)用分區(qū)制圖、多元回歸加權(quán)等模型模擬人口密度［14－16］，該方法結(jié)合了土地利用與燈光數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢，使得人口密度估算結(jié)果在千米尺度上呈現(xiàn)較好的結(jié)果，但在城鄉(xiāng)邊界確定以及鄉(xiāng)村居民地界定等問題上，依舊存在不足。

綜上所述，現(xiàn)有大區(qū)域人口密度估算主要存在以下問題：①使用的遙感數(shù)據(jù)空間分辨率大多較粗，難以反映城鄉(xiāng)界限和鄉(xiāng)村居民地分布，且普遍具有區(qū)域性，無法向更大范圍推廣；②估算結(jié)果集中在千米尺度，雖能較好地表達(dá)人口分布的宏觀特征，但不能準(zhǔn)確反映人口空間分布的細(xì)節(jié)特征。本文從城鄉(xiāng)人口空間分布差異出發(fā)，用首套30 m全球地表覆蓋數(shù)據(jù)（Globe Land30）的人造地表數(shù)據(jù)層劃分城鄉(xiāng)范圍，分別在城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村估算人口密度，并以山東省為例進(jìn)行了大區(qū)域城鄉(xiāng)人口密度模擬試驗(yàn)。

2 原理與方法

2．1 基本原理

顧及城鄉(xiāng)差異的大區(qū)域人口密度估算方法主要采用人口空間細(xì)分的思路，它將人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)由行政單元分配到更小的空間單元上。圖1是某行政單元內(nèi)部城鄉(xiāng)居民地分布及其人口的細(xì)分。圖中將人類活動的地理空間劃分為城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村兩個子區(qū)，并將人口進(jìn)行分配。

在城鎮(zhèn)區(qū)域，考慮到DMSP／OLS夜間燈光數(shù)據(jù)能夠較好地反映出城鎮(zhèn)內(nèi)部人口的空間分布但無法準(zhǔn)確刻畫城鎮(zhèn)居民地的空間范圍，而Globe Land30能較好地刻畫居民地范圍但難以表達(dá)居民地內(nèi)部的人口分布，本文利用劃分出的城鎮(zhèn)區(qū)域來彌補(bǔ)DMSP／OLS燈光數(shù)據(jù)的不足，再用燈光強(qiáng)度與人口數(shù)間的相關(guān)性，將城鎮(zhèn)人口落入30 m像元上。

在鄉(xiāng)村區(qū)域，利用劃分出的鄉(xiāng)村居民地的空間分布來代替鄉(xiāng)村人口的空間分布，同時考慮到遙感提取的居民地在復(fù)雜地形等區(qū)域會有損失的問題，本文基于鄉(xiāng)村居民地空間異質(zhì)性的樣方估算對鄉(xiāng)村居民地圖斑面積進(jìn)行修訂，然后估算出鄉(xiāng)村人口密度，見圖2。

2．2 估算方法

基于Globe Land30的城鄉(xiāng)人口密度估算方法具體為：①在城鎮(zhèn)區(qū)域，構(gòu)建縣域尺度上的平均夜間燈光強(qiáng)度與平均人口密度間的回歸關(guān)系，再利用這種回歸關(guān)系反推出縣域內(nèi)部每個像元上的人口數(shù)，即粗估算城鎮(zhèn)人口密度，最后依據(jù)縣域平均人口密度對粗估算城鎮(zhèn)人口密度值進(jìn)行修正，得出最終的城鎮(zhèn)人口密度；②在鄉(xiāng)村區(qū)域，首先依據(jù)居民地的空間聚集性，將研究區(qū)域劃分為不同的區(qū)域，依照居民地的空間異質(zhì)性在各區(qū)內(nèi)構(gòu)建樣方，依照樣方內(nèi)居民地的實(shí)際面積與圖斑面積間的關(guān)系，反推出整個研究區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村居民地面積，并進(jìn)一步得出最終的鄉(xiāng)村人口密度，從而得出基于Globe Land30的城鄉(xiāng)人口密度模型

式中，PTi為第i個縣的城鎮(zhèn)人口數(shù)；counTi為第i個縣的城鎮(zhèn)燈光像元數(shù)；pixel Area為城鎮(zhèn)燈光像元面積；ed Ti，j為第i個縣鎮(zhèn)內(nèi)第j個像元上的粗估算人口密度為第i個縣鎮(zhèn)的粗估算人口密度的算術(shù)平均值；n為縣鎮(zhèn)總數(shù)；m為縣鎮(zhèn)內(nèi)像元總數(shù)；PRi為鄉(xiāng)村人口數(shù)；area Ri，k，h為第i個縣內(nèi)第k個聚集區(qū)中的第h個鄉(xiāng)村居民地圖斑面積；ak、bk為第k個聚集區(qū)內(nèi)的面積改正系數(shù)；l為聚集區(qū)總數(shù)；s為聚集區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村居民地圖斑總數(shù)。這里edTi，j、ak和bk的解算在下文給出。

2．2．1 粗估算城鎮(zhèn)人口密度

本文直接利用夜間燈光強(qiáng)度信息來描述城鎮(zhèn)人口的空間分布，并采用文獻(xiàn)［11］提出的一元三次多項(xiàng)式模型來構(gòu)建燈光強(qiáng)度與人口間的回歸關(guān)系，將城鎮(zhèn)人口由城鎮(zhèn)圖斑細(xì)劃至其內(nèi)部各夜間燈光像元。即在縣級行政單元上，建立平均燈光強(qiáng)度和平均人口密度的回歸關(guān)系得出回歸系數(shù)，再用回歸系數(shù)和夜間燈光像元強(qiáng)度推求出每個城鎮(zhèn)像元上的粗估算城鎮(zhèn)人口密度。其具體步驟為：

式中，d Ti和的計算分別對應(yīng)式（3）和式（4）

這里，D為縣域最大像元燈光強(qiáng)度值。

（2）由步驟（1）計算出的回歸系數(shù)和夜間燈光像元強(qiáng)度，推求出城鎮(zhèn)粗估算人口密度ed T i，j

2．2．2 鄉(xiāng)村居民地圖斑面積改正系數(shù)

GlobeLand30是通過遙感技術(shù)研制的，在人口稀疏的鄉(xiāng)村區(qū)域會存在居民地面積上的損失，為確保估算中鄉(xiāng)村居民地面積的準(zhǔn)確性，需要對鄉(xiāng)村居民地圖斑面積進(jìn)行改正。本文首先在鄉(xiāng)村區(qū)域依照鄉(xiāng)村居民地圖斑的聚集度進(jìn)行分區(qū)劃分；其次在各分區(qū)內(nèi)依據(jù)鄉(xiāng)村居民地圖斑的空間異質(zhì)性進(jìn)行樣方的布設(shè)；最后運(yùn)用回歸估算的方法改正鄉(xiāng)村居民地圖斑面積。鄉(xiāng)村居民地面積修正具體步驟為：

（1）聚集區(qū)確定。在初步建立的鄉(xiāng)村居民地圖斑面積的不同差異區(qū)域內(nèi)，本文針對鄉(xiāng)村居民地分布的聚集性，運(yùn)用核密度式（6）將鄉(xiāng)村圖斑面積差異性區(qū)域劃分為不同的聚集區(qū)域，聚集區(qū)的劃分通過自然分類法來求得

式中，k（）為核函數(shù)；h為帶寬；（x－xi）表示估計點(diǎn)到事件Xi處的距離。

（2）地統(tǒng)計抽樣。鑒于聚集區(qū)域內(nèi)的鄉(xiāng)村居民地數(shù)據(jù)量較多，依據(jù)鄉(xiāng)村居民地的空間異質(zhì)性，選取局部 Moran’s I 指數(shù)（式（7））和 Z 指數(shù)（式（9））來挑選空間相關(guān)性較弱（I，Z＜0）的居民地圖斑作為樣本

式中，xi是特征i的一個屬性是屬性均值；wi，j是特征i和j的空間權(quán)重，且

式中

（3）樣方的確定。在最大限度包含實(shí)際鄉(xiāng)村居民地范圍的條件下，常采用鄉(xiāng)村居民地最優(yōu)鄰近距離的2倍來確定。

（4）鄉(xiāng)村居民地面積修正系數(shù)ak、bk的確定。在不同鄉(xiāng)村居民地密集區(qū)域內(nèi)，依據(jù)鄉(xiāng)村居民地實(shí)際面積與圖斑面積在樣方中的回歸關(guān)系求解

式中，TareaRi，h，k為第i個縣內(nèi)第k 個聚集區(qū)中的第h個鄉(xiāng)村居民地的實(shí)際面積。

3 試驗(yàn)與分析

3．1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

研究所用的數(shù)據(jù)包括：①2010期GlobeLand30數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是國家基礎(chǔ)地理信息中心研制的首套30 m全球地表覆蓋數(shù)據(jù)集，包括水體、濕地、林地、草地、灌木地、人造地表、耕地、冰川和永久積雪、苔原、裸地等10個一級類型［17－18］，并提供全球免費(fèi)下載使用（下載網(wǎng)址：www．globeland30．com），其人造地表數(shù)據(jù)層的用戶精度為86．97%，被認(rèn)為是目前反映全球城鄉(xiāng)建設(shè)用地狀況最翔實(shí)的數(shù)據(jù)集［19－20］；②2010年 DMSP／OLS夜間穩(wěn)定燈光強(qiáng)度遙感數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)來源于美國軍事氣象衛(wèi)星Defence Meteorological Satellite Program（DMSP）搭 載 的 operational linescan system（OLS）傳感器，產(chǎn)品空間分辨率為30″，是大尺度城市研究的重要數(shù)據(jù)［11，13］；③2010年全國第6次人口普查數(shù)據(jù)中的城鎮(zhèn)人口與鄉(xiāng)村人口［21］；④1∶400萬全國基礎(chǔ)地理信息要素，該數(shù)據(jù)從國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)全國1∶100萬數(shù)據(jù)庫派生，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括主要河流（5級和5級以上）、主要公路、所有鐵路、居民地（縣和縣級以上）、境界（縣和縣級以上）及等高線（等高距為1000 m）等，數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心；⑤全球城鄉(xiāng)人口分布數(shù)據(jù)（GRUMP），由國際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心（CIESIN）研制而成，建立在GPW版本的基礎(chǔ)上，運(yùn)用燈光閾值劃分城鄉(xiāng)居民用地范圍，產(chǎn)品空間分辨率為30″，目前共有1990年、1995年和2000年3個版本［12，16］。

3．2 試驗(yàn)過程與結(jié)果

本文在山東省進(jìn)行了人口密度估算試驗(yàn)。試驗(yàn)中，所有的空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Lambert等積方位投影，用雙線性內(nèi)插法將DMSP／OLS夜間燈光柵格數(shù)據(jù)重采樣為30 m。2010年山東省GlobeLand30與DMSP－OLS夜間燈光數(shù)據(jù)見圖3。在城鄉(xiāng)居民地范圍劃分中，使用鎮(zhèn)級以上的百萬居民點(diǎn)數(shù)據(jù)與GlobeLand30人造地表數(shù)據(jù)進(jìn)行位置疊加，并利用人工檢核的方式修正城鄉(xiāng)劃分結(jié)果。

3．2．1 山東省城鎮(zhèn)粗人口密度估算

在行政區(qū)劃內(nèi)，建立了平均燈光強(qiáng)度與平均人口密度之間的一元三次回歸關(guān)系（擬合優(yōu)度為0．939 9），將其運(yùn)用至像元水平，從而得出山東省城鎮(zhèn)粗估算人口密度。

3．2．2 山東省鄉(xiāng)村居民地面積修正

試驗(yàn)中樣方大小為1500 m×1500 m，抽取的樣方數(shù)為2543個，其空間分布如圖5。通過人工勾繪的方式確定鄉(xiāng)村居民地在高分影像（Google Earth）上的范圍作為實(shí)際鄉(xiāng)村居民地范圍。在樣方內(nèi)建立各等級區(qū)上的鄉(xiāng)村居民地圖斑面積與實(shí)際面積之間的回歸關(guān)系，推算出山東省的鄉(xiāng)村居民地圖斑修正后的面積值。

為驗(yàn)證估算后得出的鄉(xiāng)村居民地圖斑修正面積，本文在山東省隨機(jī)抽選了3個縣區(qū)，這3個縣區(qū)均覆蓋多個分區(qū)分類別估算區(qū)域。然后對抽取縣區(qū)內(nèi)的鄉(xiāng)村居民地實(shí)際面積與修正面積進(jìn)行比較（表1）。通過比較發(fā)現(xiàn)，修正前后的鄉(xiāng)村居民地的修正幅度均在28%以上，修正后的鄉(xiāng)村居民地與實(shí)際鄉(xiāng)村居民地之間面積的差異較小。

表1 鄉(xiāng)村居民地實(shí)際面積與修正面積統(tǒng)計表Tab．1 Comparison of Rural area of high resolution image and GlobeLand30

3．2．3 山東省城鄉(xiāng)人口密度估算結(jié)果

山東省城鄉(xiāng)人口密度估算結(jié)果（圖6（a））和山東省縣域平均人口密度估算結(jié)果（圖7）顯示，山東省人口分布的空間差異性顯著，信息較為豐富：①北部和西南部平原地區(qū)城鎮(zhèn)分布密集，人口較多，中部山地和東部丘陵地區(qū)人口分布相對稀疏，總體呈現(xiàn)較為雜亂的分布格局；②人口密度的高低與到城市中心的距離在分布趨勢上呈現(xiàn)近似正比關(guān)系，城鎮(zhèn)區(qū)域人口聚集度高于鄉(xiāng)村區(qū)域，而鄉(xiāng)村區(qū)域人口在總體上向城鎮(zhèn)聚集，且隨著距離城鎮(zhèn)的距離越近，人口密度值越高，將結(jié)果放大至單個城市，在滕州市郊區(qū)（圖6（c）），人口從鄉(xiāng)村向城鎮(zhèn)聚集，城鎮(zhèn)中心處人口聚集度最高，其中城鎮(zhèn)南部中的廠房較多，導(dǎo)致人口密度值較低，且向城中心聚集；③城鎮(zhèn)人口密度高于鄉(xiāng)村人口密度，2010年城鎮(zhèn)平均估算人口密度在7 077．39人／km2左右，而鄉(xiāng)村平均估算人口密度在3 484．36人／km2左右。

3．3 對比分析

為探索本文估算方法的有效性，本文從定量和定性兩個角度來衡量估算結(jié)果。

3．3．1 定量分析

在山東省隨機(jī)選取20個居民地圖斑進(jìn)行估算結(jié)果的驗(yàn)證。用由第6次人口普查中得出的縣級戶均人口數(shù)與居民地圖斑面積的乘積來表示圖斑上的真實(shí)人口數(shù)，通過計算真實(shí)值與估算值之間的差異來表示估算結(jié)果的準(zhǔn)確度。計算結(jié)果表明樣本圖斑上的真實(shí)人口數(shù)與估算人口數(shù)在變化趨勢上基本保持一致（圖8），在數(shù)值上仍存在一定的差距，但這種差距不大，保持在一個數(shù)量級以內(nèi)。

圖1 人口細(xì)分示意圖Fig．1 of population subdivision

圖2 基于GlobeLand30的城鄉(xiāng)人口密度估算框架圖Fig．2 Framework diagram of urban and rural population density estimation based on GlobeLand30

圖3 2010年GlobeLand30與DMSP－OLS夜間燈光數(shù)據(jù)Fig．3 GlobeLand30 and DMSP－OLS nighttime light image in 2010

圖4 城鎮(zhèn)區(qū)域平均夜間燈光強(qiáng)度與平均人口密度散點(diǎn)圖Fig．4 Scatter plots between average nighttime light intensity and average population density of urban

圖5 鄉(xiāng)村居民地樣方布設(shè)分布圖Fig．5 Distribution map of rural resident sample

圖6 2010年山東省城鄉(xiāng)人口密度估算結(jié)果和2000年山東省GRUMP數(shù)據(jù)Fig．6 Urban and rural population density of Shandong Province in 2010 and GRUMP of Shandong Province in 2000

圖7 2010年山東省各縣域平均人口密度Fig．7 The average population density of each county of Shandong Province in 2010

圖8 估算人口數(shù)與真實(shí)人口數(shù)對比Fig．8 Comparison of the estimated population and true population

3．3．2 定性分析

選取GRUMP數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢對比分析。在總體分布規(guī)律上，兩種山東省人口密度數(shù)據(jù)基本吻合，均呈現(xiàn)西南高、東北低，總體上雜亂無章的分布態(tài)勢。此外，本文估算結(jié)果相對于GRUMP，具有以下3方面的優(yōu)勢：①在空間分辨率上，本文的估算結(jié)果要優(yōu)于GRUMP約2個數(shù)量級，本文估算結(jié)果的最小空間分辨率為30 m，而GRUMP的最小空間單元為30″，局部放大至滕州市城鄉(xiāng)結(jié)合處（圖6（c）和圖6（d）），GRUMP還會出現(xiàn)明顯的馬賽克現(xiàn)象；②在城鄉(xiāng)范圍劃分和居民地輪廓描述上，本文是在30 m尺度上依照空間位置和人工校核來確定城鄉(xiāng)居民地范圍，無論在城鎮(zhèn)還是鄉(xiāng)村，均能表達(dá)居民地的外圍輪廓細(xì)節(jié)，而GRUMP則是依靠燈光強(qiáng)度閾值劃分城鄉(xiāng)范圍，其估算結(jié)果的城鎮(zhèn)邊界輪廓較為圓滑，對于輪廓細(xì)節(jié)的表現(xiàn)上較差，同時鄉(xiāng)村范圍被定義為除去城鎮(zhèn)之外的行政區(qū)域，無法反映鄉(xiāng)村居民地的分布；③在人口空間分布的表現(xiàn)上，本文的估算結(jié)果相對于GRUMP較好的表現(xiàn)了城鎮(zhèn)內(nèi)部人口空間分布的差異性和連續(xù)性，也能較好地反映鄉(xiāng)村人口的空間分布（圖6（c）和圖6（d））。

4 結(jié)論與討論

本文針對以往人口密度估算結(jié)果空間分辨粗，無法準(zhǔn)確反映城鄉(xiāng)人口空間分布及其差異的問題，將GlobeLand30人造地表數(shù)據(jù)引入城鄉(xiāng)人口密度估算中，并在山東省進(jìn)行了試驗(yàn)。通過將試驗(yàn)結(jié)果與GRUMP數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢對比分析發(fā)現(xiàn)：兩者在總體趨勢上保持著較好的一致性，且由本文估算結(jié)果在空間分辨率上高出GRUMP約2個數(shù)量級，表達(dá)的城鄉(xiāng)人口空間分布較GRUMP更精細(xì)。

本文的人口密度估算方法是對基于GlobeLand30數(shù)據(jù)和城鄉(xiāng)人口差異模擬人口密度研究的一次嘗試。在應(yīng)用范圍上，只要在GlobeLand30和DMSP／OLS夜間燈光數(shù)據(jù)覆蓋的區(qū)域，該方法均能進(jìn)行，具有較好的普及性。整個試驗(yàn)耗時10 d左右，其中大部分時間耗費(fèi)在鄉(xiāng)村居民地圖斑面積估算上，未來將對方法進(jìn)一步完善，并將人口密度估算工作推廣至其他省市乃至全國或更廣的區(qū)域。不難預(yù)見，隨著GlobeLand30數(shù)據(jù)的應(yīng)用和推廣，GlobeLand30數(shù)據(jù)產(chǎn)品將在人口密度等社會經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。

致謝：感謝同濟(jì)大學(xué)碩士研究生孟雯同學(xué)給出的樣本抽樣理論指導(dǎo)性建議。

［1］ JIN Jun，LI Chengming，YIN Jie，et al．Investigation on the Model for Spatial Distribution of Population Data［J］．Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2003，32（3）：278－282．（金君，李成名，印潔，等．人口數(shù)據(jù)空間分布化模型研究［J］．測繪學(xué)報，2003，32（3）：278－282．）

［2］ LüAnming，LI Chengming，LIN Jianzhong，et al．Spatial Continuous Surface Model of Population Density［J］．Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2003，32（4）：344－348．（呂安民，李成名，林宗堅(jiān)，等．人口密度的空間連續(xù)分布模型［J］．測繪學(xué)報，2003，32（4）：344－348．）

［3］ GE Meiling，F(xiàn)ENG Zhiming．Population Distribution of China Based on GIS：Classification of Population Densities and Curve of Population Gravity Centers［J］．Acta Geographica Sinica，2009，64（2）：202－210．（葛美玲，封志明．中國人口分布的密度分級與重心曲線特征分析［J］．地理學(xué)報，2009，64（2）：202－210．）

［4］ HE Zongyi，HU Anhua，LIU Liwei，et al．Dasymetric Estimation of Census Population Density：A Geostatistical Approach［C］∥Proceedings of the 17th International Conference on Geoinformatics．Fairfax，VA：IEEE，2009：1－6．

［5］ LI Sha，LIU Weidong．Spatial Distribution of Population in Russia and Its Evolution［J］．Economic Geography，2014，34（2）：42－49．（李莎，劉衛(wèi)東．俄羅斯人口分布及其空間格局演化［J］．經(jīng)濟(jì)地理．2014，34（2）：42－49．）

［6］ LIU X H，K YRIA KIDIS P C，GO ODCH ILD M F．Population－density Estimation Using Regression and Area－to－point Residual Kriging［J］．International Journal of Geographical Information Science，2008，22（4）：431－447．

［7］ TIAN Yongzhong，CHEN Shupeng，YUE Tianxiang，et al．Simulation of Chinese Population Density Based on Land Use［J］．Acta Geographica Sinica，2004，59（2）：283－292．（田永中，陳述彭，岳天祥，等．基于土地利用的中國人口密度模擬［J］．地理學(xué)報，2004，59（2）：283－292．）

［8］ H ARVEY J T．Population Estimation Models Based on Individual TM Pixels［J］．Photogrammetric Engineering ＆ Remote Sensing，2002，68（11）：1181－1192．

［9］ LIAO Shunbao，SUN Jiulin．GIS Based Spatialization of Population Census Data in Qinghai－Tibet Plateau［J］．Acta Geographica Sinica，2003，58（1）：25－33．（廖順寶，孫九林．基于GIS的青藏高原人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)空間化［J］．地理學(xué)報．2003，58（1）：25－33．）

［10］ TIAN Yongzhong，YUE Tianxiang，ZH U Lifen，et al．Modeling Population Density Using Land Cover Data［J］．Ecological Modelling，2005，189（1－2）：72－88．

［11］ ZH UO Li，CHEN Jin，SHI Peijun，et al．Modeling Population Density of China in 1998 Based on DMSP／OLS Nighttime Light Image［J］．Acta Geographica Sinica，2005，60（2）：266－276．（卓莉，陳晉，史培軍，等．基于夜間燈光數(shù)據(jù)的中國人口密度模擬［J］．地理學(xué)報，2005，60（2）：266－276．）

［12］ DEICHMANN U，BALK D，YETMAN G．Transforming Population Data for Interdisciplinary Usages：From Census to Grid［EB／OL］．［2001－10－01］．http：∥sedac．ciesin．org／downloads／docs／gpw－v3／gpwdocumentation．pdf．

［13］ YANG Mei，WANG Shixin，ZHOU Yi，et al．Review on Applications of DMSP／OLS Night－time Emissions Data［J］．Remote Sensing Technologyand Application，2011，26（1）：45－51．（楊眉，王世新，周藝，等．DMSP／OLS夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用研究綜述［J］．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2011，26（1）：45－51．）

［14］ DOBSON J E，BRIGHT E A，COLEMAN P R，et al．LandScan：A Global Population Database for Estimating Populations at Risk［J］．Photogrammetric Engineering＆Remote Sensing，2000，66（7）：849－857．

［15］ BH ADURI B，BRIGH T E，COLEM AN P，et al．Urban LandScan USA：A High－resolution Geospatial and Temporal Modeling Approach for Population Distribution and Dynamics［J］．GeoJournal，2007，69（1－2）：103－117．

［16］ BALK D，YETMAN G，SHERBININA D．Construction of Gridded Population and Poverty Data Sets from Different Data Sources［C］∥E－proceedings of European Forum for Geostatistics Conference．Tallinn，Estonia：EFG，2010：12－20．

［17］ CHEN Lijun，CHEN Jun，LIAO Anping，et al．Preliminary Classffication Results for Global Land Cover Mapping at 30 Meters Resolution［J］．Bulletin of Surveying and Mapping，2012（S1）：350－353，361．（陳利軍，陳軍，廖安平，等．30m全球地表覆蓋遙感分類方法初探［J］．測繪通報，2012（S1）：350－353，361．）

［18］ CHEN Jun，CHEN Jin，LIAO Anping，et al．Concepts and Key Techniques for 30m Global Land Cover Mapping［J］．Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2014，43（6）：551－557．（陳軍，陳晉，廖安平，等．全球30m地表覆蓋遙感制圖的總體技術(shù)［J］．測繪學(xué)報，2014，43（6）：551－557．）

［19］ CHEN Jun，LIAO Anping，CHEN Lijun，et al．The Content and Composition of 30 Meters Resolution Artificial Land Cover Dataset（2010）［J］．2014，69（sup），DOI：10．3974／geodb．2014．02．02．v1．（陳軍，廖安平，陳利軍，等．全球30米分辨率人造地表覆蓋數(shù)據(jù)集（2010）［J／OL］．地理學(xué)報，2014，69（增刊），DOI：10．3974／geodb．2014．02．02．v1．）

［20］ CHEN Jun，CHEN Jin，LIAO Anping，et al．Global Land Cover Mapping at 30m Resolution：A POK－based Operational Approach［J］．ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2014，103：7－27．

［21］ MA Jiantang，ZHANG Weimin，LUO Lan．China Statistical Year Book（2011）［M］．Beijing：China Statistics Press，2011．（馬建堂，張為民，羅蘭．中國統(tǒng)計年鑒（2011）［M］．北京：中國統(tǒng)計出版社，2011．）