基于天地图高精度建筑物的 四川宝兴县人口估算

赵真 郭红梅 张莹 申源

摘要：为了提高震前灾害风险评估和震后灾情快速评估工作中人口空间分布估计的准确性，利用2016年四川宝兴县乡镇人口数据及天地图中的建筑物数据，运用居住建筑人口密度方法得到四川寶兴县各乡镇居住建筑物尺度的人口分布矢量数据，并利用实地调研获取的单体建筑物实际人口进行精度验证。实验结果表明：以居住建筑物体积作为人口空间分布指示因子建模，得到的拟合精度为0.902 7，人口平均相对误差为15.23%，结果具有可靠性，可为震前灾害风险评估和震后灾情快速评估提供更为可靠的数据支撑。

关键词：天地图;居住建筑;人口估算;四川宝兴县

中图分类号：P315.94   文献标识码：A   文章编号：1000-0666（2019）02-0204-06

0 引言

开展地震灾害风险评估工作，有针对性地排除地震灾害风险隐患，可提高震害防御能力;震后快速评估地震灾害损失，快速给出救援目标分布，提高地震应急救援效率和能力，是降低地震灾害损失的有效措施。这两项工作的开展离不开地震应急基础数据库的支持（聂高众等，2002）。人作为地震灾害的主要受灾者，是灾害风险管理、评估以及应急救援的主要目标，准确的人口空间分布信息数据是开展救援工作的重要依据。因此人口空间分布数据精度直接决定着震前灾害风险评估、震后灾情快速评估结果的准确性以及现场重点救援的目标指向（聂高众等，2012;曹彦波等，2014）。

目前，地震应急基础数据库中的人口数据主要有两类：一类是以行政区划为统计单元的人口，利用平均人口密度反映人口空间分布的总体情况，但由于人口空间分布的非均衡性致使该方法的精度较低;另一类是人口公里格网数据，主要是利用多源数据融合的方法生成公里格网人口，该方法一定程度上能反映人口空间分布特点，但难以反映精细尺度上的人口空间分布情况。为反映精细尺度的人口空间分布，已有学者开始转向基于建筑物尺度的人口空间分布研究。Galeond等（2008）通过目视解译的方法提取了QuickBird影像中的建筑物信息，与人口数据结合成功模拟了菲律宾大学的人口分布;Wu等（2008）提出了基于建筑物体积的人口估算模型;郭洪旭等（2013）对广州市天河区的遥感影像进行解译，提取建筑物数据并对其进行分类，再结合土地利用现状图进行修订，参照土地利用密度法进行人口估算;郭山山等（2016）利用夜间灯光数据（DMSP/OLS）、建筑物数据、行政区划数据和人口数据，运用加权计算的方法得到了浙江省250 m×250 m的格网人口数据。基于建筑物尺度的人口空间分布模型精度依赖于建筑物的精度，但目前建筑物数据主要来源于遥感影像解译，时效性低，且遥感数据的获取受天气、重访周期等的限制。

针对上述问题，本文采用测绘地理信息局发布的天地图中的建筑物数据，通过现场实地采集的方式获取单体建筑物的属性信息，构建建筑物用途与人口数量之间的相关关系，模拟建筑物尺度上的人口空间分布。

1 研究区概况及数据预处理

1.1 研究区概况

宝兴县位于四川省西部，东邻芦山，南毗天全，西连康定，北接小金，东北与汶川交界，距成都200 km，地处四川盆地西部边缘，是成都平原与川西高原的过渡带。全县境内褶皱密集，断裂发育，形成以高山为主的地形地貌，地势呈从西北向东南逐渐降低的态势，主要分布有金汤弧形断裂系、NE向龙门山断裂带，且县内存在较多的地质灾害隐患点，易发生滑坡、泥石流等次生灾害，造成交通堵塞。宝兴县境内有3镇、5乡和1民族乡，截至2016年底，全县共有21 508户58 732人，人口密度为19人/km2，其中非农业人口16 781人，农业人口41 951人，汉族人口占81.83%，少数民族人口占18.17%，而少数民族人口中又以藏族人口为主，占18%左右。各乡镇人口分布如图1所示。

1.2 数据源与数据预处理

地理基础数据是进行空间分析和数据建模的前提，也是绘制专题图的基础，本文通过分析研究区内人口数量与建筑物用途、体积等建筑物属性之间的相关关系，模拟宝兴县各乡镇人口空间分布格局。因此所需的基础地理数据主要有：人口统计数据、行政区划数据以及建筑物数据。

（1）人口统计数据：人口统计数据源于《宝兴县统计年鉴2017》（宝兴县统计局，2017），以表格的形式进行存储，其属性字段包含行政区划代码、行政区划名称以及常住人口数量。

（2）行政区划数据：行政区划数据来源于2017年四川省地震局应急基础数据库，主要分为地市级、县（区）级和乡镇级数据。这3类数据包含了四川省21个地级市、183个县（区）、4 634个乡镇、街道办事处，属性数据表中包含行政区划代码、行政区划名称、行政区划面积等。通过ArcGIS软件中的裁剪工具获取宝兴县的行政区划数据，包含8个乡镇，其数据格式为shapefile文件，地理坐标系为GCS_ Xian_ 1980。利用行政区划代码将空间数据和属性数据关联在一起。

（3）建筑物数据：建筑物数据来源于四川省测绘地理信息局在天地图网站上发布的建筑物外轮廓矢量数据。该数据在农村地区基本上是1∶ 50 000数字线划地图， 少数能达到1∶ 10 000。 故在某些地区可能存在一个村庄综合为一个单体多边形的问题，这时需将这个单体多边形进行删除，再调用天地图的影像服务作为底图，采用目视解译的方式进行补充。利用基于微信公众号平台开发的建筑物信息采集系统采集建筑物的建筑年代、建筑用途、建筑物层数等属性信息，以专题图的形式展示建筑物用途，如图2所示。根据建筑物用途属性剔除空地、水塘、公路等建筑物。

2 研究方法

2.1 基于居住建筑物的人口密度模型

由基于土地利用的人口密度模型（江东等，2002;杨小唤等，2002，2006）可知，人口空间分布数量与土地利用类型具有线性关系，其中居住用地是土地利用类型中最直接反映人口分布的指示因子（杜国明，2008;刘焕金，2012）。鉴于人口空间分布是动态流动的，其他土地利用类型如耕地、森林、草地等在某一时间段也可能存在一定的人口，但相对于居住用地的人口数量可忽略不计，因此，在探索静态人口空间分布时认为其他土地利用类型无人口分布，即人口只分布在居住建筑上。