1990-2020年中国人口空间分布公里网格数据集免费获取
摘要
本文提供1990-2020年中国人口空间分布公里网格数据集，共7个时间节点（1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年），空间分辨率为1km×1km。该数据集由中国科学院资源环境科学与数据中心（RESDC）开发，基于全国人口普查数据和土地利用数据，采用多源数据融合方法，将人口精确分配到1km网格单元中。数据广泛应用于城市规划、人口迁移研究、灾害评估、公共服务布局等领域，是研究中国人口空间分布变化的重要基础数据。
一、数据免费获取
1.1 获取方式
关注微信公众号 YouGIS顽石，私信发送以下格式的内容即可获取数据下载链接：
格式： 中国人口-YYYY
支持年份： 1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020
输入示例： 发送 中国人口-2020
1.2 回复内容
当您发送获取指令后，公众号将自动回复如下内容：
2020年中国人口栅格数据下载地址：https://pan.yougis.com.cn/s/k5AuN
请在24小时内完成下载，过期后需重新获取下载链接
1.3 注意事项
下载链接有效期为24小时，过期需重新获取
数据仅供学习研究使用，请勿用于商业用途
引用数据时请注明数据来源（见下方引用方式）
如遇下载问题，可通过公众号联系客服
二、数据基本介绍
2.1 数据基本信息
2.2 数据处理机构
开发机构：中国科学院资源环境科学与数据中心（RESDC）
所属单位：中国科学院地理科学与资源研究所
数据来源：基于全国人口普查数据、行政区划数据、土地利用数据、夜间灯光数据等多种数据源
算法特点：采用多源数据融合的空间分配方法，结合土地利用类型、地形、交通路网、夜间灯光等多种因子，将人口从行政单元精确分配到1km网格单元
2.3 数据数值含义
中国人口空间分布公里网格数据集中，每个栅格单元格的值代表该单元格的估计人口数。例如，某个单元格的值为500，表示该1km×1km区域内约有500人。
数据特点：
采用Albers等面积投影，每个网格单元面积相等，便于人口密度计算
数据覆盖中国全境，包括城市、农村、山区、荒漠等各种地貌类型
人口分配考虑了土地利用类型，城镇、耕地、林地等不同类型的人口密度差异得到体现
数据经过多次验证和校正，具有较高的准确性和可靠性
2.4 数据优势
中国人口空间分布公里网格数据集是目前国内应用最广泛的高分辨率人口分布数据，具有以下特点：
时间跨度长：覆盖1990-2020年，共30年的时间跨度，包含7个关键时间节点
空间精度高：1km分辨率能够捕捉到城市内部和县域尺度的人口分布差异
覆盖范围全：覆盖中国全境，包括港澳台地区
数据权威：由中国科学院顶级科研机构开发，被广泛应用于学术研究和政府决策
投影优化：采用Albers等面积投影，便于进行面积计算和密度分析
2.5 数据精度说明
关于数据精度问题：我们的人口空间分布数据集是在全国各省分区县人口统计数据的基础上空间化生成的，因此与统计局发布的全国人口统计数据数值可能不一致。下表是我们基于插值数据汇总的全国数值与统计局发布的全国数值的差异，大家可以了解一下二者的误差。
数据精度说明：
数据基于全国各省分区县人口统计数据空间化生成
与统计局发布的全国人口统计数据可能存在一定差异
插值数据汇总值与官方统计值的误差在合理范围内
数据适用于空间分析和可视化研究
三、数据使用场景
3.1 城市规划与建设
城市扩张分析、人口密度分布研究、公共服务设施布局优化等。
3.2 人口迁移与流动研究
人口迁移模式分析、城市化进程研究、人口流动趋势分析等。
3.3 灾害风险评估与管理
灾害影响范围内人口数量评估、灾害预警、应急响应、灾后重建等。
3.4 公共卫生研究
疾病传播模拟、医疗资源分配、疫苗接种规划等。
3.5 资源环境承载力研究
水资源承载力、土地资源承载力、生态环境承载力等研究。
3.6 商业决策与市场分析
市场选址、商圈分析、消费者分布研究等。
3.7 学术研究
人口地理学、经济地理学、区域经济学、社会学、城市规划等领域的学术研究。
四、数据处理使用方法
4.1 数据加载与查看
中国人口空间分布数据为GeoTIFF格式，可以使用多种GIS软件加载和查看：
ArcGIS/ArcGIS Pro：使用"添加数据"功能直接加载.tif文件
QGIS：使用"添加栅格图层"功能加载
ENVI：使用"File → Open"打开数据
Python：使用rasterio、gdal等库读取
R语言：使用raster、rgdal等包读取
4.2 数据分级渲染
为了更好地可视化人口分布，可以对数据进行分级渲染。常用的分级方法包括自然断点法、等间距法、分位数法等。
2020年中国人口分布分级渲染效果：
分级渲染建议：
使用对数变换处理人口数据的极值问题，避免少数高值区域主导视觉效果
采用色彩渐变方案（如从浅黄到深红）表示人口密度高低
根据研究区域的人口分布特点选择合适的分级数量（通常5-10级）
在ArcGIS中可通过"符号系统"→"分类"进行分级设置
4.3 区域人口统计
统计特定区域内的人口数量是该数据最常见的应用之一。以下以ArcGIS为例说明操作步骤：
方法一：使用区域统计工具
加载人口栅格数据和区域矢量数据（如行政区划边界）
打开"空间分析"工具箱
找到"区域分析 → 区域统计"工具
设置输入栅格为人口数据，输入要素或区域为行政区划边界
选择统计类型为"SUM"（求和）
运行工具，输出结果即为各区域的人口数量
方法二：使用表格连接统计
加载人口栅格数据和区域矢量数据
使用"多值提取至点"或"按掩膜提取"工具
将提取结果连接到属性表
使用"汇总统计"工具计算各区域的人口总和
4.4 人口密度计算
**重要说明：**由于该数据采用Albers等面积投影，每个网格单元的实际面积是相等的（1km²），因此人口密度计算相对简单：
人口密度计算步骤：
**直接计算：**人口密度 = 单元格人口数 / 1（单位：人/平方公里）
**区域平均密度：**人口密度 = 区域总人口 / 区域总面积
注意事项：
Albers等面积投影保证了网格单元面积的一致性，这是该数据相对于WGS84投影数据的优势
计算区域平均密度时，需要先统计区域总人口，再除以区域实际面积
在ArcGIS中，可以使用"栅格计算器"工具直接计算密度：人口密度 = 人口栅格 / 1
4.5 时间序列分析
利用1990-2020年的多期数据，可以进行人口变化趋势分析：
计算不同年份的人口增长率
分析人口迁移模式
识别人口快速增长的"热点"区域
研究城市化进程和人口空间分布演变规律
预测未来人口分布趋势
4.6 Python处理示例
使用Python处理该数据的基本代码示例：
import rasterio
import numpy as np
from rasterio.plot import show
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
with rasterio.open('China_Pop_2020.tif') as src:
data = src.read(1)
transform = src.transform
crs = src.crs
nodata = src.nodata
# 处理无数据值
data[data == nodata] = 0
# 显示数据
plt.figure(figsize=(12, 8))
show(data, cmap='hot', transform=transform)
plt.title('2020年中国人口分布')
plt.colorbar(label='人口数')
plt.show()
# 计算总人口
total_population = np.sum(data)
print(f'总人口: {total_population:,.0f} 人')
# 计算人口密度（单位：人/平方公里）
density = data # 因为是1km网格，密度=人口数
print(f'平均人口密度: {np.mean(density):.2f} 人/平方公里')
# 提取特定区域（需要根据实际坐标调整）
# 例如提取北京市范围
x_min, x_max = 115, 117
y_min, y_max = 39, 41
region_data = data[y_min:y_max, x_min:x_max]
region_population = np.sum(region_data)
print(f'区域人口: {region_population:,.0f} 人')
# 多年数据对比分析
years = [1990, 2000, 2010, 2020]
populations = []
for year in years:
with rasterio.open(f'China_Pop_{year}.tif') as src:
data = src.read(1)
data[data == src.nodata] = 0
populations.append(np.sum(data))
# 绘制人口变化趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(years, populations, 'o-', linewidth=2, markersize=8)
plt.title('1990-2020年中国总人口变化趋势')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('人口数')
plt.grid(True)
plt.show()
五、数据引用方式
5.1 中文引用格式
在使用该数据时，请按以下格式引用：
徐新良, 陈洁, 张红平. 中国人口空间分布公里网格数据集[DB/OL].
中国科学院资源环境科学与数据中心, 2022.
DOI: 10.12078/1990-2020.pop.
5.2 英文引用格式
English Citation:
Xu, X., Chen, J., & Zhang, H. (2022).
China Population Spatial Distribution Kilometer Grid Dataset.
Resource and Environment Science and Data Center of Chinese Academy of Sciences.
DOI: 10.12078/1990-2020.pop.
5.3 数据来源链接
数据原始发布页面：
https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIid=32
六、数据总结
中国人口空间分布公里网格数据集是目前国内应用最广泛、权威性最高的高分辨率人口分布数据集。本文提供的1990-2020年共7期数据，具有1km的高空间分辨率，覆盖中国全境，数据格式为GeoTIFF，易于在各种GIS软件中处理和分析。
该数据由中国科学院资源环境科学与数据中心开发，采用多源数据融合的空间分配方法，将人口从行政单元精确分配到1km网格单元中，数据质量高、权威性强。数据广泛应用于城市规划、人口迁移研究、灾害评估、公共卫生、环境研究、商业决策等多个领域，是进行空间分析和人口研究的重要基础数据。
通过本文提供的获取方式，您可以免费获取任意年份的中国人口空间分布数据。数据使用方法简单，支持多种GIS软件和编程语言处理，能够满足不同用户的需求。无论您是研究人员、学生还是从业者，该数据集都将是您进行中国人口空间分析的有力工具。
本文数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心，整理发布仅用于学习研究目的。
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