当前,人类活动已成为全球环境变化的主要驱动力,合理预测中国人口的发展趋势,对于预测和理解中国未来的城镇化格局,调节中国城市能源供给平衡,控制能源排放,实现中国城市低碳转型等都具有十分重要的指导意义。在此背景下,能源基金会于2019年支持清华大学建筑学院龙瀛团队,开展“中国未来人口分布情景分析”研究,对中国的城市人口,在省域、县域等层面上的分布等进行分析与预测。 我们对现有的人口预测研究进行了梳理,发现目前的相关研究多以历史梳理、现状分析为主,在情景分析、空间尺度的精度上都略有不足。在此基础上,我们将城市区位、聚集度等多种情景条件引入,在公里网格尺度上对未来中国的人口的分布进行了多情景下的预测。该研究的方法可以简要概括为两步:以线性回归为核心的市辖区层面上的人口总量与城镇化率预测;以土地利用变化和LandScan人口耦合数据为核心的公里网格尺度的人口判定。我们最终获得了多种情景下的中国未来人口公里网格分布地图。研究发现,未来的中国大城市依然存在很大的人口增长压力,而中西部城市将是中国未来城镇化的主要战场。None 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    2020中国人口分布情景分析报告

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    年份2020
    来源清华大学建筑学院
    数据类型数据报告
    关键字人口分布, SSP, 情景分析
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    发布时间2021-06-15
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    数据简介

    当前,人类活动已成为全球环境变化的主要驱动力,合理预测中国人口的发展趋势,对于预测和理解中国未来的城镇化格局,调节中国城市能源供给平衡,控制能源排放,实现中国城市低碳转型等都具有十分重要的指导意义。在此背景下,能源基金会于2019年支持清华大学建筑学院龙瀛团队,开展“中国未来人口分布情景分析”研究,对中国的城市人口,在省域、县域等层面上的分布等进行分析与预测。
    我们对现有的人口预测研究进行了梳理,发现目前的相关研究多以历史梳理、现状分析为主,在情景分析、空间尺度的精度上都略有不足。在此基础上,我们将城市区位、聚集度等多种情景条件引入,在公里网格尺度上对未来中国的人口的分布进行了多情景下的预测。该研究的方法可以简要概括为两步:以线性回归为核心的市辖区层面上的人口总量与城镇化率预测;以土地利用变化和LandScan人口耦合数据为核心的公里网格尺度的人口判定。我们最终获得了多种情景下的中国未来人口公里网格分布地图。研究发现,未来的中国大城市依然存在很大的人口增长压力,而中西部城市将是中国未来城镇化的主要战场。

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