1、因子与居民点权重数据融合人口统计数据空间化融合结果的进步验证在研究区选择了个县，共包括个乡镇。用各乡镇的人口统计数据除以各乡镇的面积得到各乡镇的平均人口密度，形成序列通过数据融合的方法计算得到各乡镇的人口密度，形成序列，序列共有组不同的序列种单要素种组合因素，排列顺序与计算市县级人程主要道路系统河流水系等因素决定的基于栅格居民点分布密度相对值，然后分别于居民点人口权重指数数据数据叠加，得到人口密度的相对值将人口密度相对值与县界数据叠加，计算出各市县平均人口密度相对值。根据研究区的总人口和各市县平均人口密度相对值，可计算出各市县的平均人口密度，计算公式为式中第个市县的平均人口密度，为研究区的总人口，为研究区市县总数，为第个市。

2、融合和加权融合。每种居民点权值方案与种影响因子融合，生成套人口密度数据，进行相关分析表。对每种居民点权值方案与单要素决定的人口密度进行加权融表。表中的第行是种单要素决定的市县级人口密度的最优加权融合系数，所谓最优，是指在融合后产生的人口密度与实际人利用海拔高度主要道路和河流作为影响青藏高原人口分布的主要环境因子，以居民点信息作为人口分布的指示因子，通过较为客观的方式赋予各影响因子人口分布影响权重，运用多源数据融合技术进行了人口统计数据的空间化。在设计的种居民点人口权值方案中，有种方案使数据融合产生的人口密度与实际人口密度在市县级的相关系数大于.，在乡镇级的相关系数大于.，而其中又以第种方案最好个级别上的相关系数均最高，说明。

3、远离居民点区域的栅格属性值，从而得到整个区域的居民点人口分布影响权值图，共种情况。人口统计数据空间化各影响因子与居民点权重数据融合单要素与居民点权值的融合首先分别计算土地利用类型海拔高系数进步提高为.。由此可见，加权融合可以在定的程度上提高融合结果与实际人口密度的相关性。各影响因子与居民点权重数据融合人口统计数据空间化多因子乘积融合将基于土地利用数据数字高程数据道路缓冲区数据和河流缓冲区数据决定居民点密度指数和之间进行相乘本文选择了和种情况，然后再分别与居民点人口权重相乘，又得到套人口密度数据，它们与各市县的实际人口密度的相关系数分别为.，.，.，.，.和.。由此可见，乘积融合并没有提高融合结果与实际人口密度的相关性。各影。

4、密度时相同。需要说明的是，在通过数据融合方法计算市县级平均人口密度时，所使用的人口数据是乡镇所在县的总人口。通过对序列和序列的相关性分析发现，基于统计数据得到的乡镇人口密度与用不同数据融合方法得到的乡镇人口密度的相关系数分别为.，.，.，.，.，.，.，.，.，.。各影响因子与居民点权重数据融合人口统计数据空间化.调查居民点对人口分布的影响权值共设计了种不同的居民点权值方案，再次进行单要素融合和加权融合。每种居民点权值方案与种影响因子融合，生成套人口密度数据，进行相关分析。对每种居民点权值方案与单要素决定的人口密度进行加权融合。人口统计数据空间化.调查居民点对人口分布的影响权值共设计了种不同的居民点权值方案，再次进行单要素。

5、的西藏青海省区分辨率的人口密度图。总结以土人口密度与远离居民点地区平均人口密度的关系式当.时，农村居民点和远离居民点地区的人口密度相等，根据常识，般情况下，居民点地区的人口密度要比远离居民点地区的人口密度大，因此应取组小于.的数据，并求出相应的表。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定居民点人口权值的确定城镇居民点对人口分布影响权值的确定居民点对人口分布影响权值的确定用省区城镇居民点非农业人口除以城镇居民点的面积，得到城镇居民点的人口密度,是随城镇的不同而变化的。用表中的数据作为农村地区的人口分布权重，用城镇人口密度作为城镇居民点的人口权值，在中对居民点缓冲区矢量图进行栅格化，并分别用作为城镇居民点农村居民点。

6、县的平均人口密度相对值，为第个市县的面积。根据上述算法得到的基于土地利用数据基于数字高程数据基于主要道路缓冲区数据和基于主要河流缓冲区数据决定的人口密度于基于统计数据计算出的各市县的实际人口密度的相关系数分别为.和.不包括拉萨和西宁。人口统计数据空间化多因子加权融合法将上述方法的种人口密度进行加权融合，如果权重相等，即得到的结果与实际人口密度的相关系数为.。如将权重系数分别调整为,.或,.则相进行分级，每作为个级差。把分级后的高程数据与居民点分布图叠加，得到不同高程带内居民点的分布数量面积，从而计算出居民点密度表。以该值作为海拔高度对居民点分布的影响权值。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定土地利用对居民点。

7、青藏高原地区，居民点对人口分布有重要影响。高程主要河流对人口的分布具有重要影响。人口数据空间化通过构建特定的统计分析数学模型将以行政区为单元的人口统计数据分布到定尺寸的地理格网中，实现由行政单元向地理单元网格的转换。通过人口数据空间化，可表达特定地域单元的人口空间分布规律可匹配融合多因素多来源数据，实现人口数据空间模型的多尺度构建和表达可在时间上形成以特定地域为基础的数据时间序列，实现人口动态变化规律分析与研究。通过建模模拟人口相对真实的空间分布状况和动态变迁的过程，分析人口分布的发展规律，为更多人口数据应用提供多尺度高精度强实效的人口空间分布数据。口密度有最高的相关系数市县级第行是最优加权融合生成的人口密度与实际人口密度。

8、镇非农业人口农村居民点的总面积平均人口密度远离居民点地区的总面积和平均人口密度，则有如下关系式代入有关数据，可求得农村居民点的平基于的青藏高原人口统计数据空间化小组成员目录人口分布与环境关系的宏观分析人口统计数据空间化结论人口分布与环境关系的宏观分析.寻找数据.数据预处理.人口分布与环境因素之间的关系人口密度与海拔高度的关系人口密度与土地利用之间的关系人口密度与主要道路网之间的关系人口密度与河流的关系人口密度与居民点分布密度的关系人口统计数据空间化.人口数据空间化的基本思路计算出海拔高度土地利用道路系统河流水系决定的居民点密度。确定融合，得到整个区域的人口分布系数图。数据融合，得到各市县平均人口分布系数，求得各市县的平均人。

9、县级的相关系数第行是按照该加权方案融合生成的乡镇级与实际人口密度的相关系数君子.以下，第种也刚刚大于.，因此，实际上只有后种居民点人口权值方案可以使用。人口统计数据空间化研究区人口密度图的生成人口密度的计算设空间任意个栅格的人口密度系数为，为常数对同个市县，为该栅格点的人口密度，为市县的总人口，为市县的栅格数，则人口密度为式中的，可在的模块中通过系列运算求得，从而计算出整整区域的栅格人口密度。人口统计数据空间化研究区人口密度图的生成人口密度图的平滑所求得的人口密度图在相邻栅格间的值相差很大，几乎为完全离散状态，因此需要对其进行平滑处理。图像的平滑可在的模块中进行，也可在专门的图像处理软件如中完成。图是经过平滑和分级处理以后。

10、流缓冲区分布图，把河流缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区中居民点的数量，计算出各缓冲区中的居民点密度表。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定居民点人口权值的确定居民点面积的确定具体计算时，以为半径画圆作为建制镇的面积以为半径画圆作为县级市的面积，以为半径作为地级市的面积居民点面积大小对计算结果无原则上的影响。对于农村居民点，如果面积过大，将会使大部分居民点连片，难以突出居民点对人口分布的影响，面积过小，又难以突出农村人口分散的特点。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定居民点人口权值的确定居民点对人口分布影响权值的确定农村居民点及远离居民点地区人口分布权值的确定分别表示省区总人口城。

11、密度并进行相关性分析。根据分析结果调整居民点的人口权重系数并重新计算，当二者的相关性达到最高时计算停止。将相关性最好的融合算法及结果与市县级人口统计数据和市县级行政区划数据进行融合，得到整个区域的人口密度图。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定海拔高度对居民点分布影响权值的确定根据的高程值对海拔高度进密度时相同。需要说明的是，在通过数据融合方法计算市县级平均人口密度时，所使用的人口数据是乡镇所在县的总人口。通过对序列和序列的相关性分析发现，基于统计数据得到的乡镇人口密度与用不同数据融合方法得到的乡镇人口密度的相关系数分别为.，.，.，.，.，.，.，.，.，.。各影响因子与居民点权重数据融合人口统计数据空间。

12、布影响权值的确定将土地利用图与居民点分布图叠加，统计出各类土地利用类型的面积分布在其上面的居民点总数，计算出各类土地利用类型中的居民点密度表。以表中的居民点分布的影响权值。由于数据的误差，使本不应有居民点分布的水域中出现少量居民点，因此，应用时将水域的权值改为。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定主要公路对居民点分布影响权重的确定对研究区主要道路系统每隔建立缓冲区，生成道路缓冲区分布图，把道路缓冲区图与居民点分布图叠加，得到不同距离缓冲区的居民点数量和缓冲区面积，算出各缓冲区中居民点的密度表。人口统计数据空间化.影响因子对人口分布影响权值的确定河流水系对居民点分布影响权重的确定对研究区河流每隔立缓冲区，生成。

参考资料：

[1]基于FPGA多功能数字钟的设计（第12页，发表于2022-06-25）

[2]基于FPGA多功能试验测试开发板（第19页，发表于2022-06-25）

[3]基于FPGA的无线智能家居控制系统（第14页，发表于2022-06-25）

[4]基于FPGA的嵌入式系统设计（第78页，发表于2022-06-25）

[5]基于FPGA的宽带功放电路设计（第20页，发表于2022-06-25）

[6]基于FPGA的卡尔曼滤波器的设计与实现（第34页，发表于2022-06-25）

[7]基于FPGA的ROM的实现（第19页，发表于2022-06-25）

[8]基于FPGA的FIR滤波器设计（第16页，发表于2022-06-25）

[9]基于FPGA车牌识别系统（第21页，发表于2022-06-25）

[10]基于FlexRay总线的汽车网关设计与研究（第30页，发表于2022-06-25）

[11]基于EDA技术的嵌入式系统设计（第41页，发表于2022-06-25）

[12]基于DSP的音频信号采集和处理设计（第21页，发表于2022-06-25）

[13]基于DSP的多轴运动控制卡的研究（第29页，发表于2022-06-25）

[14]基于DSP的电动车用PMSM的控制方法（第17页，发表于2022-06-25）

[15]基于dsp的dds信号发生器硬件设计（第21页，发表于2022-06-25）

[16]基于DSP的AVS视频编码研究与实现（第42页，发表于2022-06-25）

[17]基于DSP处理器的地下管道漏水检测仪设计（第33页，发表于2022-06-25）

[18]基于DOM的Web应用程序示例（第16页，发表于2022-06-25）

[19]基于DirectShow的RTP视频监控系统（第37页，发表于2022-06-25）

[20]基于DDS数字频率合成信号发生器的设计（第16页，发表于2022-06-25）