Published January 1, 2019
| Version v1
Publication
Open
Downscaling Census Data for Gridded Population Mapping With Geographically Weighted Area-to-Point Regression Kriging
- 1. Hohai University
- 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research
- 3. Chinese Academy of Sciences
- 4. Nanjing University of Posts and Telecommunications
Description
Understanding human population distribution on the earth at fine scales is an increasingly need to a broad range of geoscience fields, including resource allocation, transport and city planning, infectious disease assessment, disaster risk response, and climate change. Many approaches have been developed to spatially downscale census data to gridded population distribution datasets, which are preferable to integration with natural and socio-economic variables. We present a novel population downscaling approach that geographically weighted area-to-point regression kriging technique is used to downscale census data to gridded population distribution datasets with multisource geospatial and social sensing data. As a case study in Nanjing city, China we evaluated the effectiveness of the proposed population downscaling approach. The experimental results demonstrated that the proposed approach generated more accurate details of population distribution and higher accuracy than existing widely-used gridded population distribution products. Hence, the proposed population downscaling approach is a valuable option in producing gridded population distribution maps.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
إن فهم توزيع السكان على الأرض على نطاقات دقيقة هو حاجة متزايدة لمجموعة واسعة من مجالات العلوم الجيولوجية، بما في ذلك تخصيص الموارد، والنقل وتخطيط المدن، وتقييم الأمراض المعدية، والاستجابة لمخاطر الكوارث، وتغير المناخ. تم تطوير العديد من الأساليب لتقليص بيانات التعداد المكاني إلى مجموعات بيانات توزيع السكان الشبكية، والتي يفضل دمجها مع المتغيرات الطبيعية والاجتماعية والاقتصادية. نقدم نهجًا جديدًا لتصغير حجم السكان يتم استخدام تقنية كريغ الانحدار الموزونة جغرافيًا من منطقة إلى نقطة لتقليص بيانات التعداد إلى مجموعات بيانات توزيع السكان الشبكية مع بيانات الاستشعار الجغرافية المكانية والاجتماعية متعددة المصادر. كدراسة حالة في مدينة نانجينغ، الصين، قمنا بتقييم فعالية نهج تقليص حجم السكان المقترح. أظهرت النتائج التجريبية أن النهج المقترح أنتج تفاصيل أكثر دقة لتوزيع السكان ودقة أعلى من منتجات توزيع السكان الشبكية الحالية المستخدمة على نطاق واسع. وبالتالي، فإن نهج تقليص حجم السكان المقترح هو خيار قيم في إنتاج خرائط توزيع السكان الشبكية.Translated Description (French)
Comprendre la répartition de la population humaine sur la terre à petite échelle est de plus en plus nécessaire dans un large éventail de domaines géoscientifiques, y compris l'allocation des ressources, les transports et l'urbanisme, l'évaluation des maladies infectieuses, la réponse aux risques de catastrophe et le changement climatique. De nombreuses approches ont été développées pour réduire spatialement les données de recensement à des ensembles de données maillées sur la répartition de la population, qui sont préférables à l'intégration de variables naturelles et socio-économiques. Nous présentons une nouvelle approche de réduction d'échelle de la population selon laquelle la technique de krigeage par régression zone à point pondérée géographiquement est utilisée pour réduire l'échelle des données de recensement à des ensembles de données de distribution de la population maillés avec des données de détection géospatiales et sociales multisources. En tant qu'étude de cas dans la ville de Nanjing, en Chine, nous avons évalué l'efficacité de l'approche de réduction de la population proposée. Les résultats expérimentaux ont démontré que l'approche proposée générait des détails plus précis de la distribution de la population et une plus grande précision que les produits de distribution de la population maillés largement utilisés existants. Par conséquent, l'approche de réduction d'échelle de la population proposée est une option précieuse pour produire des cartes maillées de distribution de la population.Translated Description (Spanish)
Comprender la distribución de la población humana en la tierra a escalas finas es una necesidad cada vez mayor para una amplia gama de campos de la geociencia, incluida la asignación de recursos, el transporte y la planificación urbana, la evaluación de enfermedades infecciosas, la respuesta al riesgo de desastres y el cambio climático. Se han desarrollado muchos enfoques para reducir espacialmente los datos del censo a conjuntos de datos de distribución de población cuadriculados, que son preferibles a la integración con variables naturales y socioeconómicas. Presentamos un nuevo enfoque de reducción de escala de la población que utiliza la técnica de regresión de área a punto ponderada geográficamente para reducir los datos del censo a conjuntos de datos de distribución de población cuadriculados con datos de detección geoespacial y social de múltiples fuentes. Como estudio de caso en la ciudad de Nanjing, China, evaluamos la efectividad del enfoque de reducción de población propuesto. Los resultados experimentales demostraron que el enfoque propuesto generó detalles más precisos de la distribución de la población y una mayor precisión que los productos de distribución de la población en cuadrícula ampliamente utilizados. Por lo tanto, el enfoque de reducción de población propuesto es una opción valiosa para producir mapas de distribución de población cuadriculados.Files
08863891.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2860035b1f107bf9b05fcadde20932a0
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقليص حجم بيانات التعداد لرسم خرائط السكان الشبكية مع كريغ الانحدار الموزون جغرافيًا من منطقة إلى نقطة
- Translated title (French)
- Diminution de l'échelle des données de recensement pour la cartographie maillée de la population avec krigeage de régression de zone à point pondéré géographiquement
- Translated title (Spanish)
- Reducción de la escala de los datos del censo para el mapeo de la población cuadriculada con Kriging de regresión de área a punto ponderada geográficamente
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2979827618
- DOI
- 10.1109/access.2019.2945000
References
- https://openalex.org/W1481186935
- https://openalex.org/W1527710572
- https://openalex.org/W1541771177
- https://openalex.org/W1599043334
- https://openalex.org/W1973749534
- https://openalex.org/W1985245433
- https://openalex.org/W1987605728
- https://openalex.org/W1987767032
- https://openalex.org/W1990433983
- https://openalex.org/W1990732300
- https://openalex.org/W1991692910
- https://openalex.org/W2005239152
- https://openalex.org/W2053683629
- https://openalex.org/W2054417072
- https://openalex.org/W2055992762
- https://openalex.org/W2057442840
- https://openalex.org/W2061730269
- https://openalex.org/W2066586311
- https://openalex.org/W2078165928
- https://openalex.org/W2112620321
- https://openalex.org/W2138315818
- https://openalex.org/W2144314902
- https://openalex.org/W2153879369
- https://openalex.org/W2154997228
- https://openalex.org/W2155831102
- https://openalex.org/W2157163776
- https://openalex.org/W2161832510
- https://openalex.org/W2163295239
- https://openalex.org/W2167711599
- https://openalex.org/W2365750347
- https://openalex.org/W2462180963
- https://openalex.org/W2580095392
- https://openalex.org/W2586749094
- https://openalex.org/W2758292020
- https://openalex.org/W2777740315
- https://openalex.org/W2787862659
- https://openalex.org/W2790055919
- https://openalex.org/W2790440883
- https://openalex.org/W2791329711
- https://openalex.org/W2794385218
- https://openalex.org/W2795310549
- https://openalex.org/W2796618135
- https://openalex.org/W2801550037
- https://openalex.org/W2890148413
- https://openalex.org/W2890781576
- https://openalex.org/W2905112456
- https://openalex.org/W2908027671
- https://openalex.org/W2940441068
- https://openalex.org/W2958449090
- https://openalex.org/W4319293043
- https://openalex.org/W4388284198