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  陈振拓,李志强,丁文秀,韩贞辉.面向防震减灾的人口数据空间化研究——以2007年宁洱地震灾区为例[J].震灾防御技术,2012,7(3):273-284, DOI:10.11899/zzfy20120306.

面向防震减灾的人口数据空间化研究——以2007年宁洱地震灾区为例
摘要:    人口是地震灾害的重要受灾体,准确的人口空间分布信息是防震减灾工作的重要依据。本文借助地理信息系统,将人口统计数据与高分辨率遥感数据相结合,应用基于居民地的人口数据空间化方法,模拟人口空间分布。首先根据城市人口—面积异速生长模型的分形几何意义,推导出城乡人口—面积统一模型;进而以2007年宁洱地震灾区为例,在建立居民地分类体系和遥感解译标志的基础上,目视解译获得准确的居民地信息;最后应用城乡人口—面积统一模型获得网格人口密度矢量数据。经检验,本文的结果达到了较高的精度。同时在人口数据空间化完成的基础上,以地震受灾人口估算为例,探讨了人口数据空间化在防震减灾中的应用。研究结果表明,基于网格人口矢量数据的受灾人口估算结果更能客观反映地震灾情,可以为防震减灾和应急救援工作提供可靠的依据。
作者单位
陈振拓 中国地震局地质研究所北京 100029 
李志强 中国地震局地质研究所北京 100029 
丁文秀 湖北省地震局武汉 430071 
韩贞辉 中国地震局地质研究所北京 100029 
关  键  词:人口数据  空间化  防震减灾  居民地  宁洱地震
DOI:10.11899/zzfy20120306
基金项目:2011年度地震行业科研专项(201108002-4)资助
收稿日期:2012-05-27
作者简介:陈振拓,男,生于1985年。中国地震局地质研究所硕士生。主要研究方向:地震灾害研究。E-mail:chenzhentuo1985@126.com
通讯作者:
Study of Spatial Population Distribution in Earthquake Disaster Reduction——A Case Study of 2007 Ning’er Earthquake
Abstract:      Information of population distribution is important for earthquake disaster reduction and earthquake emergency response. By combining population statistical data with high-resolution RS data, we adopted a method based on residential area to simulate population distribution by using GIS in this paper. On the basis of allometric growth model of urban population-area and its mathematical sense, a model of rural & urban population-area was developed. And then, taking 2007 Ning’er earthquake as an example, we extracted the residential area information from the RS image by mean of residential area classification. Finally, referenced with the model of rural & urban population-area and residential area information, the vector data of population distribution at a 1km2 grid-cell was obtained. Furthermore, through spatial statistical analysis, we applied the population distribution data from the model to estimate the earthquake affected population. Compared to the estimated result from average population density, the estimated result based on the vector population density generated in our model is capable of better estimation of earthquake disaster, and therefore, can provide more reliable data for earthquake disaster reduction and emergency response.
Keywords:  Statistical population  Spatial distribution  Earthquake disaster reduction  Residential area  Ning’er earthquake
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