王卷樂，王曉潔，王明明，姚錦一，王嵐?jié)?，邱叢?/p>

1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，北京100101

2.山東理工大學(xué)建筑工程學(xué)院，山東淄博 255049

3.武漢大學(xué)城市設(shè)計學(xué)院，武漢 430000

數(shù)據(jù)庫（集）基本信息簡介

數(shù)據(jù)庫（集）名稱 中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）人口密度數(shù)據(jù)集（2010年）數(shù)據(jù)作者 王卷樂、王曉潔、王明明、姚錦一、王嵐?jié)?、邱叢叢?shù)據(jù)通信作者 王卷樂（wangjl@igsnrr.ac.cn）數(shù)據(jù)時間范圍 2010年地理區(qū)域安徽省、北京市、福建省、甘肅省、廣東省、廣西省、貴州省、海南省、河北省、河南省、黑龍江省、湖北省、湖南省、吉林省、江蘇省、江西省、遼寧省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、青海省、山東省、山西省、陜西省、上海市、四川省、天津市、西藏自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、云南省、浙江省、重慶市。空間分辨率 1 km數(shù)據(jù)量 108 MB數(shù)據(jù)格式 *.tif數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)網(wǎng)址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/964基金項目中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（A類）（XDA19040501）；中國科學(xué)院“十三五”信息化專項科學(xué)大數(shù)據(jù)工程項目（XXH13505-07）。

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引 言

“100億人在地球上如何生存和分布”被認(rèn)為是21世紀(jì)地理科學(xué)的11個重大戰(zhàn)略方向之一[1]?？臻g分布是人口的重要屬性，人口密度則是表現(xiàn)人口空間分布最主要的形式和衡量人口分布地區(qū)差異的主要指標(biāo)[2]。中國擁有世界上最多的國家人口總數(shù)，人口分布不平衡，資源環(huán)境承載壓力大[3]。準(zhǔn)確、精細(xì)的人口密度數(shù)據(jù)能夠為區(qū)域規(guī)劃與開發(fā)、災(zāi)害風(fēng)險評估和救援、醫(yī)療資源配置和資源環(huán)境承載力評估等研究和應(yīng)用提供支撐[4]。在全球尺度，美國國家橡樹嶺實驗室完成了LandScan數(shù)據(jù)集[5]，哥倫比亞大學(xué)國際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心完成了GPW（Gridded Population of the World）數(shù)據(jù)集[6]，但這些全球尺度的數(shù)據(jù)集在中國的精度存在顯著的區(qū)域差異[7-8]。在中國區(qū)域，有學(xué)者基于居民地重分類方法獲取長江中游 4省人口空間分布數(shù)據(jù)[9]，基于多元回歸方法獲取宣城城區(qū)人口空間數(shù)據(jù)[10]，以及基于人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和土地利用關(guān)聯(lián)建模的中國公里網(wǎng)格尺度人口空間分布數(shù)據(jù)集[11-13]。然而，這些數(shù)據(jù)多數(shù)是在縣級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)單元基礎(chǔ)上的產(chǎn)品，缺乏更精細(xì)尺度的表達刻畫。鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)是目前官方公布的最精細(xì)的人口數(shù)據(jù)，然而鄉(xiāng)鎮(zhèn)級的人口空間數(shù)據(jù)缺乏。究其原因在于兩點，一是鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)獲取困難，且存在大量的行政區(qū)劃和地名變更問題，難以直接利用。二是鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)需要進行大量的涉及鄉(xiāng)鎮(zhèn)地名和行政區(qū)劃的空間數(shù)據(jù)匹配處理工作，工作量大且技術(shù)要求較高。柏中強等人[4]結(jié)合第5次人口普查構(gòu)建2000年中國27省鄉(xiāng)鎮(zhèn)級平均人口密度數(shù)據(jù)集，但尚未見2010年的同類數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文將2010年國家統(tǒng)計局發(fā)布的中國31個省（直轄市、自治區(qū)）鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）單元的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)按鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃建立空間匹配。利用鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃數(shù)據(jù)的人口屬性和面積屬性計算鄉(xiāng)鎮(zhèn)級平均人口密度，經(jīng)過矢柵轉(zhuǎn)化形成本數(shù)據(jù)集。

1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局[14]，鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）邊界數(shù)據(jù)來源于地理國情監(jiān)測云平臺[15]、國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心[16]、中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心[17]和部分地圖圖件。

1.2 處理方法

1.2.1 拓?fù)涮幚?/p>

鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)易存在兩種拓?fù)溴e誤：行政區(qū)劃邊界處存在重疊或空隙現(xiàn)象。造成這種錯誤有兩種情況，一種是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）矢量單元發(fā)生偏移造成的有規(guī)律的重疊和空隙，另一種是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）矢量單元存在殘缺或多余造成的不規(guī)律的重疊和空隙。其中第一種情況利用ArcGIS軟件的空間校正（Spatial Adjustment）功能將鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）矢量單元移回原來的位置，第二種情況利用ArcGIS的建立拓?fù)涔δ苤械摹安荒苤丿B（Must Not Overlap）”和“不能有縫隙（Must Not Have Gaps）”規(guī)則實現(xiàn)對殘缺部分的補充和對多余部分的去除。

1.2.2 屬性關(guān)聯(lián)

鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的屬性關(guān)聯(lián)是指人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）單元的人口總值屬性同行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的空間屬性相關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計值在空間上的分布。兩者屬性關(guān)聯(lián)可以通過兩者的公用字段（鍵）來自動關(guān)聯(lián)，但往往由于存在以下3種情況導(dǎo)致人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)不能完全自動關(guān)聯(lián)成功：①鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的表征時間和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時間不一致，在這段時間差內(nèi)發(fā)生過行政區(qū)劃的調(diào)整；②鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)存在誤差，矢量數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃單元多于或少于人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的行政單元；③人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)對鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）的命名方式不統(tǒng)一。由以上原因造成自動關(guān)聯(lián)失敗的鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）單元需要進行手動關(guān)聯(lián)。

本文采用決策樹的思想實現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)的屬性關(guān)聯(lián)，如圖1所示。此決策樹共包含四層。第一層根節(jié)點以鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）的名稱作為公用字段（鍵）實現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的自動關(guān)聯(lián)，由此會出現(xiàn)自動關(guān)聯(lián)部分和不能自動關(guān)聯(lián)部分兩個有向邊。第二層對這兩部分做進一步處理，其中自動關(guān)聯(lián)部分需要以區(qū)縣為單元檢驗自動關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性；自動關(guān)聯(lián)失敗的部分以區(qū)縣為單元進行手動關(guān)聯(lián)，尋找自動關(guān)聯(lián)失敗的原因，由此產(chǎn)生6個有向邊。第三層包含2個內(nèi)部節(jié)點和4個葉節(jié)點。左邊的內(nèi)部節(jié)點是由行政區(qū)劃調(diào)整導(dǎo)致的自動關(guān)聯(lián)失敗，需要根據(jù)調(diào)整信息統(tǒng)一矢量數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的行政區(qū)劃；右邊的內(nèi)部節(jié)點是自動關(guān)聯(lián)錯誤的情況下，手動尋找統(tǒng)計數(shù)據(jù)中對應(yīng)的人口值，2個內(nèi)部節(jié)點分別產(chǎn)生2個有向邊。中間的4個葉節(jié)點是第二層中間4個有向邊的具體解決方案。第四層是第三層4個有向邊的具體解決方案。具體流程如圖1所示。

圖1 鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口空間數(shù)據(jù)庫建設(shè)流程[18]

1.2.3 平均人口密度計算

根據(jù)公式（1），計算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）平均人口密度：

式中，D為人口密度（人/ km2）；P為鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）人口數(shù)量（人）；A為鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）面積（km2）。

1.2.4 矢量轉(zhuǎn)柵格

利用ArcGIS的Polygon to Raster工具將人口密度矢量圖層轉(zhuǎn)化為柵格圖層，空間分辨率為1 km×1 km。

2 數(shù)據(jù)樣本描述

本數(shù)據(jù)集為柵格數(shù)據(jù)類型，空間分辨率為1 km2，后綴名為tif。本數(shù)據(jù)集包括全國22個省、5個自治區(qū)以及4個直轄市內(nèi)42 122個統(tǒng)計單元的平均人口密度信息。數(shù)據(jù)以Krasovsky橢球為基準(zhǔn)，投影方式為Albers投影，最后生成中國2010年鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度。中國31個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的人口密度由東部地區(qū)至西部地區(qū)總體上呈現(xiàn)出密集到稀疏的分布規(guī)律，人口主要分布在中國的中東部地區(qū)，集中表現(xiàn)在京津冀、長三角、珠三角等經(jīng)濟文化較發(fā)達地區(qū)以及山東、河南等地區(qū)。圖2是中國部分城市群2010年分鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度示例圖，圖中將人口密度分為10級，藍色區(qū)域代表人口平均密度小于等于50人/km2，紅色范圍表示人口平均密度大于等于2000人/km2。

圖2 中國部分城市群2010年分鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度分布

3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評估

利用省級行政區(qū)劃矢量邊界統(tǒng)計柵格數(shù)據(jù)集，得到每個省份的柵格數(shù)據(jù)集人口值，與2010年省級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行對比（圖3）。計算全國省級統(tǒng)計人口數(shù)據(jù)與柵格數(shù)據(jù)集人口數(shù)據(jù)之間的相對誤差（圖4），其誤差計算公式（式2）如下所示：

其中，E表示相對誤差；pi1表示第i個省級行政區(qū)柵格數(shù)據(jù)集的值；pi2表示第i個省級行政區(qū)統(tǒng)計人口值。

圖3 柵格數(shù)據(jù)集人口與統(tǒng)計人口對比

由圖3對比可得，數(shù)據(jù)集的人口分布趨勢與省市級統(tǒng)計人口值基本一致，總體精度高達99%，說明本人口數(shù)據(jù)集精度較高。部分省份（例如福建省和浙江?。┮虻乩項l件復(fù)雜、鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）行政邊界破碎且多變，造成矢柵轉(zhuǎn)換過程中產(chǎn)生誤差略大，但仍然控制在10%以內(nèi)，能夠滿足應(yīng)用需求。

圖4 柵格數(shù)據(jù)集人口與統(tǒng)計人口誤差

4 數(shù)據(jù)價值

本數(shù)據(jù)集包括2010年全中國31個省級行政區(qū)，其中22個省、5個自治區(qū)和4個直轄市鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道單元內(nèi)人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本數(shù)據(jù)集將全國范圍內(nèi)（不包括港、澳、臺特別行政區(qū)）鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道級人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)與42 122個統(tǒng)計單元矢量邊界進行關(guān)聯(lián)，在空間上展示中國最精細(xì)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級人口分布數(shù)據(jù)。中國的全國人口普查數(shù)據(jù)每10年統(tǒng)計一次，因此本數(shù)據(jù)集可以成為鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）級人口數(shù)據(jù)分布的本底數(shù)據(jù)集，可以在空間尺度上反映我國人口的精細(xì)分布狀況，為經(jīng)濟發(fā)展、城市規(guī)劃、醫(yī)療資源配置、災(zāi)害評估等提供數(shù)據(jù)參考。

5 數(shù)據(jù)使用方法和建議

本數(shù)據(jù)集可以用能夠處理柵格或矢量數(shù)據(jù)的地理信息系統(tǒng)相關(guān)軟件打開[4]，包括開源的QGIS和GRASS GIS軟件、商業(yè)化的ArcGIS、SuperMap、ENVI等。本數(shù)據(jù)集的空間分辨率為1 km，可以直接用來表征中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道級的人口空間分布，為中國人口、資源、環(huán)境、災(zāi)害、生態(tài)等科學(xué)研究提供重要基礎(chǔ)和本底數(shù)據(jù)。同時也可以結(jié)合同一尺度的土地利用數(shù)據(jù)、居民點數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)、道路交通數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進行融合和綜合分析，進一步揭示中國區(qū)域人口空間化的地理分布特征，為人類活動模擬、區(qū)域規(guī)劃、資源配置、災(zāi)害評估等研究和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品。