【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人口學和地理學，尤其涉及的是基于ipcc的ssps-rcps復合情景的未來網格人口分布預測方法。
技術介紹
1、人類在遷移與定居過程中對環境的趨利避害選擇一直是重要的生存策略。事實上，早期人口分布及遷移的討論更多地體現在“人糧關系”上。從“人糧關系”出發，研究者向“人口-產業”關系和“人口-環境”關系兩個方向進一步擴展。由此形成“人口-社會經濟-自然環境”三者聯動探討人口分布和遷移等問題。在20世紀相當長時間內，由于對“地理決定論”的批判，在對人口時空變化的解釋中較少涉及到環境因素，更多地偏向從社會經濟角度下展開討論。另外環境因素與其他社會經濟等諸多因素共同交互作用于人口分布和遷移，使得嚴格區分這些因素作用程度是非常困難的。人口分布模擬是研究人口如何在時間和空間上分布的重要方法之一。獲取人口分布信息早期主要是通過區域統計或人口調查，這種方法雖然能獲得統計單元上比較準確的人口信息，但耗時長、工作量大、成本較高，而且忽略統計單元內人口分布的差異，有可能導致許多與人口分布相關分析的不準確。隨著遙感、地理信息系統、人工智能、優化計算等新技術方法的發展，人口分布模擬方法也得到快速發展。各國學者相繼開展了全球尺度、國家尺度、省級尺度、縣級尺度乃至像元尺度的人口分布模擬研究并形成了一些具有較大影響力的全球人口空間化產品，如某大學國際地球科學信息網絡中心的gpw(gridded?population?of?the?world)人口空間化產品、某國實驗室建立的lans?scan人口空間分布數據產品等。這些涉及多種空間尺度的人口分布模
2、上述方法在人口分布模擬中發揮了重要作用，但它們也存在一些不足之處：許多模型在建立時需要對現實進行簡化，這可能會導致模型對真實世界的復雜性缺乏充分考慮。例如，代理人模型可能忽略了個體之間的復雜互動，而微觀模擬可能無法考慮到所有個體的異質性。許多模型需要大量的數據來進行訓練和驗證，包括人口統計數據、地理數據等。然而，有時候獲取這些數據可能會面臨困難，或者數據的質量可能不夠高，這會影響模型的準確性和可靠性。一些模型可能會因為計算量大而導致計算時間長或者需要大量的計算資源。特別是在考慮到大規模的空間和時間范圍時，模擬的計算復雜度可能會非常高，這限制了模型的實際應用。許多模型中存在大量的參數，而確定這些參數通常需要對模型進行反復調整和優化，這需要大量的實驗和計算資源。如果參數選擇不當，可能會導致模型的預測結果不準確或者不可靠。由于人口分布受到許多不確定因素的影響，例如經濟發展、政策變化、自然災害等，因此對未來人口分布的預測往往伴隨著較大的不確定性。模型往往難以準確地捕捉和量化這些不確定性，從而影響了模型的預測能力。以元胞自動機為例，它是一種自底向上的建模思想，通過局部演化模型來模擬全局的復雜現象，從而將難以描述的復雜問題化解為較為簡單的局部演化規則，簡化了復雜問題的解決過程。但在人口分布模擬中，自上而下的人口分布模擬模型自動化程度較低，難以分析人口分布成因,且因精細尺度的人口樣本較難獲取而不太適用于高空間分辨率人口分布模擬。同時，元胞自動機對人口鄰域以及遷移的定義缺乏機理的探索，也缺少了對人口遷移和各區域之間分布進行細致化分析的缺點。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提供一種未來網格人口分布預測方法，基于ipcc的ssps-rcps復合情景對未來的人口時空分布展開模擬。旨在解決對人口分布預測模擬不細致的問題。
2、本專利技術解決問題所采用的技術方案如下：
3、一種未來網格人口分布預測方法，所述方法包括：
4、步驟1：獲取歷史時期精細時空尺度人口數據，并對所述歷史時期精細時空尺度人口數據進行處理，得到人口彈性系數，具體包括：
5、根據人口平均遷移-居留歷程時間尺度、遷移率峰值年齡和人口潛力相互吸引的影響半徑，得到城市和農村人口的距離阻尼系數β，公式如下：
6、
7、式中：t是人口平均遷移-居留歷程時間尺度，d是相互作用域的域元面積；tmax為遷移率峰值年齡；
8、根據歷史時期的作物產量和水資源數據，獲取歷史時期的環境變量：
9、
10、式中：a'i表示歷史時期的環境變量；c'i是歷史時期的作物產量相對變化；w'i是歷史時期的水資源相對變化；作物產量彈性系數γ和水資源彈性系數δ，采用空間誤差回歸獲得；
11、在明確了城市人口和農村人口的距離阻尼系數之后，根據歷史時期精細時空尺度人口數據，獲得城市人口潛力值和農村人口潛力值；
12、
13、式中：ν'i代表歷史人口潛力；i代表研究區所在的柵格；代表周邊柵格的人口數；α代表人口的彈性系數；代表受周邊地區影響潛力的距離衰減水平；dij代表研究區柵格與周邊柵格的距離，β代表距離阻尼系數；li代表了空間遮罩系數，j代表研究區所在柵格周邊具有影響潛力的柵格集合，m代表所有柵格周邊具有影響潛力的柵格集合；
14、根據城市人口潛力值和農村人口潛力值，計算歷史時期人口潛力比值，模擬歷史人口分布；
15、將歷史人口模擬值與人口統計值進行比較，獲取人口彈性系數，公式如下：
16、
17、其中，pimod代表各柵格的人口模擬值，piobs代表人口統計值，i代表柵格，n為柵格總數；
18、步驟2：獲取未來各時代作物產量和水資源量相對于基準年穩態值的比值，獲取氣候變化影響下的環境變量，具體包括：
19、根據空間誤差回歸方法，獲取作物產量彈性系數和水資源彈性系數：
20、
21、ε＝λwε+μ
22、根據作物產量彈性系數和水資源彈性系數，確定氣候變化影響下的環境變量：
23、
24、表示人口變化，w是空間權重矩陣，ε是回歸殘差向量，λ是自回歸參數，代表作物產量數據，代表水資源數據；ai表示氣候變化影響下的環境變量，ci是rcps情景驅動下的作物產量相對變化；γ為ci的彈性系數；wi是水資源相對變化；δ為wi的彈性系數；剩余殘差μ；
25、步驟3：根據人口彈性系數和氣候變化影響下的環境變量，生成基于共享社會經濟(ssps)以及共享社會經濟與代表性強迫路徑(ssps-rcps)復合情景下的未來城市人口和農村人口分布變化，并最終合成人口分布變化，具體包括：
26、基于共享社會經濟路徑和代表性強迫路徑情景，引入rcps情景驅動的水資源指數和作物產量指數，得到未來人口潛力模型：
27、
28、根據未來人口潛力模型，計算在ssps情景下，即僅考慮社會經濟變化而不考慮氣候變化下的未來城市及農村人口時空變化趨勢；之后以ssps和rcps情景組合，計算ssps-rcps復合情景下的未來城市人口和農村人口分布變化，并最終合成人口分布變化：
29、
<本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種未來網格人口分布預測方法，其特征在于，所述方法包括：
【技術特征摘要】
1.一種未來網格人口分布預測方...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。