导读:本文包含了中国人口密度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中国,人口经济,密度区域差异
中国人口密度论文文献综述
王璐[1]（2018）在《中国人口经济密度区域差异分析》一文中研究指出论文主要针对中国人口的经济密度区域差异情况进行全面分析,正确认识到中国属于人口大国,不仅仅具有数量庞大的人口,且整体分布也相对较广,而且地区间的分布也呈现不均匀表现,虽然影响到人口经济密度区域差异的因素较多,而区域经济发展不均衡却是严重影响人口经济密度区域差异的关键部分。(本文来源于《中小企业管理与科技(上旬刊)》期刊2018年12期）
陈治国,李成友,刘向晖,辛冲冲,李红[2]（2016）在《中国人口密度对创新水平的影响效应研究——基于双向固定效应模型的实证分析》一文中研究指出基于2000年—2014年全国30个省区面板数据,运用同时考虑个体效应与时间效应的双向固定效应模型有效估计了人口密度对创新水平的影响效应,实证分析结果表明:省际人口密度与城市人口密度均对创新水平有稳定的正向影响效应;并分地区进一步验证了省际人口密度与城市人口密度仍然对创新水平有显着的正向影响效果;同时也发现外商直接投资、外商投资企业出口、研究与试验发展人员、研究与试验发展经费支出以及人均GDP等控制变量也不同程度地对创新水平有正向影响效应。最后,提出了优化人口管理政策、提高地区创新能力的政策启示。(本文来源于《石家庄经济学院学报》期刊2016年06期）
曾永明[3]（2016）在《中国人口空间分布形态模拟与预测——基于“五普”和“六普”的分县尺度人口密度研究》一文中研究指出人口空间分布不平衡是一个普遍现象,但其"是否有分布和统计规律"的研究议题非常鲜见。通过中国第五次和第六次人口普查的分县尺度数据模拟出中国分县尺度人口密度的概率分布函数,并进行概率分布预测,分析了未来中国人口分布统计特征。主要结论有:模拟显示,中国分县尺度人口密度符合对数正态分布形态;以2000年分县尺度数据的前向(未来)预测检验和2010年数据的后向(过去)预测检验发现,"人均产出"和"地均产出"两个条件能很好地模拟未来人口密度的分布规律;以2010年分县尺度为基础预测了2020-2100年的中国人口密度概率分布特征和趋势,结果显示中国人口分布极化特征将持续加大,例如2050年,无人区(小于1人/平方公里)的县域比例将从当前的1.02%(29个)增加到4.49%(128个),超高密集区(大于30000人/平方公里)的区县比例将从0.11%(3个)增加到3.93%(112个)。(本文来源于《人口与经济》期刊2016年06期）
毛其智,龙瀛,吴康[4]（2015）在《中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探——从2000年到2010年》一文中研究指出中国人口密度的时空演变是折射城镇化空间格局的最直接表征。本文利用乡镇和街道尺度的"五普"和"六普"人口资料,对2000-2010年中国人口密度的空间分布变化进行初步考察,并基于人口密度视角提出城镇化格局的识别指标,进而分析2000年以来我国城镇格局的演变特征。研究旨在廓清21世纪以来中国人口再分布的变化规律,深化对我国新型城镇化空间格局的基本判断。(本文来源于《城市规划》期刊2015年02期）
龙瀛[5]（2014）在《中国人口密度的时空演变与城镇化空间格局初探:2000-2010》一文中研究指出中国人口密度的时空演变是折射城镇化空间格局的最直接表征。本文利用乡镇和街道尺度的"五普"和"六普"人口资料,对2000-2010年中国人口密度的空间分布变化进行初步考察,并基于人口密度视角提出城镇化格局的识别指标,进而分析2000年以来我国城镇格局的演变特征。研究旨在廓清21世纪以来中国人口再分布的变化规律,深化对我国新型城镇化空间格局的基本判断。(本文来源于《‘城乡治理与规划改革——2014中国城市规划年会论文集（13 区域规划与城市经济）》期刊2014-09-13）
葛美玲,封志明[6]（2009）在《中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析》一文中研究指出依据2000年全国第五次人口普查数据,利用ArcGIS的空间分析功能,将人口密度图分层显示,并形成中国人口分布图系。在此基础上,建立人口重心曲线,根据人口重心曲线上点的邻近性实施人口密度再分级,由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。基于人口密度分级的多圈层迭加分析表明:随着人口密度增大,人口分布重心逐渐由西北向东南移动,由稀疏趋于稠密,中国人口分布多圈层集聚特征明显。人口重心曲线表明,人口分布总体上是从高密度向低密度分布过渡的,其中在低密度中也有高密度地区分布,高密度地区也有相对稀疏的地区。基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明,中国人口密度可以适度划分为9级,据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区、低度集聚区、一般过渡区、相对稀疏区、绝对稀疏区、极端稀疏区、基本无人区等9大类型区。统计表明,中国3/4以上的人口集中分布在不到1/5的国土面积上,半数以上的国土面积上居住着不到2%的人口,研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性。(本文来源于《地理学报》期刊2009年02期）
黄堃[7]（2009）在《中国人口密度变化》一文中研究指出(本文来源于《中学地理教学参考》期刊2009年Z1期）
卓莉,陈晋,史培军,辜智慧,范一大[8]（2005）在《基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟》一文中研究指出人口密度网格化比人口密度行政单元化更接近人口的实际分布,而且是实现人口数据与其他社会经济统计数据、资源数据、环境数据复合,提高人口、资源、环境综合管理能力的重要途径之一。选用专门针对亚洲地区开发的DMSP/OLS非辐射定标夜间灯光平均强度遥感数据模拟了中国的人口密度:基于灯光强度信息模拟了灯光区内部的人口密度,基于人口—距离衰减规律和电场迭加理论模拟了灯光区外部的人口密度,是应用DMSP/OLS夜间灯光数据模拟人口密度研究的拓展和深入,研究结果与其他研究基本一致,但所需数据量较少,更适合于大尺度人口密度的快速估算,为决策提供参考依据。结果表明,DMSP/OLS夜间灯光强度数据具有实现人口以及其他社会经济数据空间网格化的巨大潜力。(本文来源于《地理学报》期刊2005年02期）
田永中,陈述彭,岳天祥,朱莉芬,王英安[9]（2004）在《基于土地利用的中国人口密度模拟》一文中研究指出土地利用数据综合了影响人口分布的众多因素的信息。根据分县控制、分城乡、分区建模的思路,建立基于土地利用的中国1km栅格人口模型。对农村人口采用线性加权模型进行模拟,根据全国12个农业生态区内人口与各类农业用地之间的相关关系选取指标,采用逐步回归计算各指标的回归系数,并结合土地的生产力及其与人口的相关性,确定各指标的加权系数。对城市人口,建立基于城镇规模的人口距离衰减加幂指数模型。结果分析表明,“胡焕庸”线以东人口占全国的94.58%,人口密度是该线以西的21倍;东部人口集中于黄淮海地区、四川盆地、长江中下游、东北平原及沿海地区,东南沿海又表现为“点轴”分布的特点。验证表明,模拟结果具有较高的精度。(本文来源于《地理学报》期刊2004年02期）
王英安[10]（2003）在《中国人口密度模拟、误差分析及其软件系统研究》一文中研究指出人口是区域可持续发展的一个重要因素，我国又是一个人口大国，因此，对于区域人口指标的获取方法始终都是学术界研究的热点问题之一。对于人口指标的统计，目前大多采取人口普查和抽样调查的方法来计算某一区域内当前的人口数量。由于我国面积辽阔，自然条件多种多样，因此人口的抽样调查数据并不能准确的反映全国各地人口的实际分布状况。而人口普查又是一个规模巨大的系统工程，牵扯面广，需要耗费较长的时间和巨大的人力、物力和财力，同时更新周期比较长，不能获得及时、动态的人口数据。为此，本文将着重研究利用中国模拟人口密度模型(SPD)来反演估算中国的人口密度空间分布状况。中国模拟人口密度模型是由中国科学院地理科学与资源研究所首先提出的，这个模型试图利用先进的格网生成技术，将城市、交通基础设施等社会经济因子和陆地数字高程(DEM)、陆地植被净第一性生产力(NPP)等自然因子相结合，通过模型的反演，模拟某一时期的中国人口密度空间分布状况。这种模型反演的方法，突破了传统的按行政区界线统计人口密度的方法，改为按照均匀分布、规则大小的格点单元来计算人口密度，丰富了获取人口密度指标的方法，提高了人口密度指标的精确程度和应用范围，将有利于人口、经济政策的决策过程，有利于区域可持续发展。 本文的主要内容分为叁个大的部分： 第一部分系统论述中国模拟人口密度模型(SPD)的理论基础和技术方法，模型的各个变量因子、计算公式和模拟结果。在这一部分中，首先简单介绍了基于格网生成技术的人口密度空间分布模拟的意义和理论基础，然后回顾了该领域目前国内外的研究现状，接着详细阐述了SPD模型中各个主要变量因子的选取、预处理和计算方法，最后给出了我们对于中国人口密度空间分布的模拟结果。 第二部分主要是采用几种典型的误差分析方法，主要包括相关性分析和回归分析，对模型的原始输入数据的时间误差、空间误差和统计数据误差进行了相对误差和绝对误差的分析，然后又对模型中各影响因子进行了相关分析和回归分析，最后综合以上误差分析的结果得出该模型的理论精度为87％。 第叁部分主要论述中国模拟人口密度模型(SPD)模拟运算和误差分析过程中开发使用的软件系统。该系统全面采用了基于元数据库管理的思想和面向对象技术，并在此基础上构建一个简单的模型库管理系统，初步建成了一个集模型管理、误差分析和图表输出为一体的集成计算系统。这一部分详细论述了该软件系统的结构、功能和集成方法等内容。 本文的主要目的是探索利用格网生成技术和数据融合理论表达区域人口密度分布这一重要经济要素的新方法。主要研究方法是借助计算机工具实现人口密度指标的模拟和空间表达，主要成果是在应用国际上较为先进的数据融合理论，在引入格网生成的空间数据计算和表达方法的基础上，模拟生成了中国的人口密度空间分布图。本文最后还提出了今后基础理论和技术应用方面需要进一步改进和深入研究的问题。 总之，中国模拟人口密度模型(SPD)以数据融合理论为指导，综合应用了多尺度数据融合和多源数据融合，方法上使用目前国际上推崇的格网生成技术，完成了中国人口密度空间分布的模拟。这些新的理论和技术都是可持续发展信息系统领域研究的前沿问题，并在实际应用过程中具有一定的创新性。(本文来源于《山东师范大学》期刊2003-04-28）
中国人口密度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于2000年—2014年全国30个省区面板数据,运用同时考虑个体效应与时间效应的双向固定效应模型有效估计了人口密度对创新水平的影响效应,实证分析结果表明:省际人口密度与城市人口密度均对创新水平有稳定的正向影响效应;并分地区进一步验证了省际人口密度与城市人口密度仍然对创新水平有显着的正向影响效果;同时也发现外商直接投资、外商投资企业出口、研究与试验发展人员、研究与试验发展经费支出以及人均GDP等控制变量也不同程度地对创新水平有正向影响效应。最后,提出了优化人口管理政策、提高地区创新能力的政策启示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
中国人口密度论文参考文献
[1].王璐.中国人口经济密度区域差异分析[J].中小企业管理与科技(上旬刊).2018
[2].陈治国,李成友,刘向晖,辛冲冲,李红.中国人口密度对创新水平的影响效应研究——基于双向固定效应模型的实证分析[J].石家庄经济学院学报.2016
[3].曾永明.中国人口空间分布形态模拟与预测——基于“五普”和“六普”的分县尺度人口密度研究[J].人口与经济.2016
[4].毛其智,龙瀛,吴康.中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探——从2000年到2010年[J].城市规划.2015
[5].龙瀛.中国人口密度的时空演变与城镇化空间格局初探:2000-2010[C].‘城乡治理与规划改革——2014中国城市规划年会论文集（13区域规划与城市经济）.2014
[6].葛美玲,封志明.中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析[J].地理学报.2009
[7].黄堃.中国人口密度变化[J].中学地理教学参考.2009
[8].卓莉,陈晋,史培军,辜智慧,范一大.基于夜间灯光数据的中国人口密度模拟[J].地理学报.2005
[9].田永中,陈述彭,岳天祥,朱莉芬,王英安.基于土地利用的中国人口密度模拟[J].地理学报.2004
[10].王英安.中国人口密度模拟、误差分析及其软件系统研究[D].山东师范大学.2003