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人口密度范文1
全球人口密度最大的城市是哪个
一份世界人口密度排行榜出炉，在这份榜单中，日本东京名列第一，密度前十名的城市依次为：日本东京、印度新德里、中国上海、墨西哥城、巴西圣保罗、印度孟买、日本大阪、中国北京、美国纽约、埃及开罗。
东京是亚洲最大的城市，是全球最重要的经济中心之一，吸引了更多的人口不断涌向东京。东京下辖23个特别区、26个市、5个町、8个村以及伊豆群岛和小笠原群岛，由于发达的电车系统，连接了周边的神奈川县、琦玉县、静冈县、千叶县、长野县等地，可以方便地在一小时内往返东京市内，东京及周边又被称为“首都圈”。
人口密度的不断增加，必将加重城市的更方面承载能力，带来更大的压力，如何合理的调整城市人口密度，将是城市发展的重要问题。
人口密度是如何计算得来的
新闻网6月10日报道，科学家已经发现了一种通过在室内和室外使用WiFi信号和数学算法来确定人口密度的方法，即使有人没有连接WiFi，此法依然可以使用。
领导这项研究的加州大学圣巴巴拉分校电气与计算机工程教授亚沙敏·莫斯托非(Yasamin Mostofi)教授称：“我们的方法仅基于WiFi连接的功率测量，可以测出在一个地区行走的人数。”
由莫斯托非实验室开发的基于功率测量的人口计算方法，是依靠接收到的两个在给定区域内的可操作WiFi卡的信号改变来工作。到目前为止，莫斯托非和他的团队已经成功计算出了在室内和室外的9人。此项实验很简单，只需通过在一个7到10米目标区域的两端放置两个WiFi卡，就可进行测算。
由于人体穿过信号线时破坏了WiFi传输的直接连接，使程序记录下他们的存在。所以即使人们已经穿过了两个连接的无线信号，通过散射和反弹信号，人们也可被记录。这种现象被研究者成为“多径衰落”(multi-path fading.)。
莫斯托非研究小组的发现将在电子与电气工程师学会学报上发表，实验室报告称：“通过开发基于这两个重要现象的数学概率框架，研究者提出了估算在一定空间内行走的人们数量的方法。”研究人员希望他们的研究成果能在包括处理紧急情况、制定商业规划和提高能源使用效率等多个领域适用。
该实验室也在一直使用WiFi技术让机器人“看穿坚实的墙壁。”此项目使他们能在墙前定位物体，而且可能确定物体是由什么做成的，不管是人、金属、还是木头。
人口密度范文2
云南省元江县的人口密度大约是70人每平方千米。
元江哈尼族彝族傣族自治县位于云南省中南部，地理坐标为东经101°39′～102°22′、北纬23°18′～23°55′。东与石屏县毗邻，南与红河县相连，西与墨江县接壤，北与新平县紧邻。县境南北长64、5千米，东西宽71、5千米，总面积2858平方千米。人口205744人
（来源：文章屋网 ）
人口密度范文3
数据预处理主要包括对道路交通数据、土地利用数据的更新、地貌形态数据，以及人口密度栅格数据的获取。人口密度栅格数据的获取，是基于多源空间数据融合的思想，综合考虑地貌形态、土地利用、道路交通、河流水系以及居民点数据对人口分布的影响，以较客观的赋权方式确定影响因子权重，实现山区人口统计数据的栅格化，最终以乡级人口统计数据对模拟结果进行验证，得到最终人口密度分布栅格图(如图1所示)。
2山区人口分布格局
人口分布是在人类改造自然、发展生产和繁衍后代的过程中逐形成。从历史来看，自然条件决定人口分布的大势，社会、经济和自然条件的变化共同影响着人口的再分布，特别是生产力发展水平和经济活动对人口分布影响明显。对山区而言，地形、土地利用、河流水系、道路交通以及居民点类型等因素对人口分布起到主导作用。
2.1地形与人口分布地形对人口分布的影响不可忽视，不同地形区域会形成不同地方性气候，从而影响人类生产活动和土地生产力，也影响交通、城镇分布等。高程和坡度是重要的地形因子。1）高程。一般来说海拔越高的区域人口密度越小，海拔较低的区域人口密度较大。将DEM以200m间隔分带离散化，共得到23个分带，得到每个分带人口密度(见表1所列)。人口密度随着高程的增加而减小，以VALUE值即高程分带序列值为横轴，人口密度为纵轴做散点图，并进行回归分析得到回归曲线(如图2所示)。的判定系数R2=0.883，拟合效果比较好，人口密度与高程序列值间的相关系数为-0.886，存在显著负相关性。2）坡度。一般来说坡度越大的区域人口密度越小。以5°间隔对其分带离散化，共得到11个分带。通过统计分析得到每个分带的人口密度(见表2所列)。人口密度随着坡度的增加存在较明显的减小趋势，以VALUE值即坡度分带序列值作为横轴，人口密度作为纵轴做散点图，进行线性回归分析，得到回归曲线(如图3所示)。拟合方程Y=-236.072X3+30.530X2-1.307X+673.416的判定系数R2=0.980，拟合效果比较好，人口密度与坡度序列值之间的相关系数为-0.833，存在显著负相关性。
2.2土地利用与人口分布土地利用是人类与自然界相互作用的产物，是人类活动在空间上最直接的体现。以人口密度分布栅格图作为基础数据，分析不同土地利用类型中的平均人口密度(见表3所列)。从表3可看出居民点及城镇用地区域的人口密度远高于其他土地密度与耕地面积比重、建设用地面积比重的关系(如图4所示)，人口密度与耕地面积百分比、建设用地面积百分比之间的相关系数分别为0.895和0.726。总体说来，建设用地和耕地中人类活动高于其他类型，人口密度明显较高；对于林地其郁闭度越低、树高越矮，则人口密度相对较高；草地则是覆盖度越低或越高人口密度较低，中覆盖度草地更适合人口居住，在发展畜牧业的同时也有足够的建设用地和耕地供使用。
2.3道路交通与人口分布道路交通对人口分布有着类型，达到了7575.79人/km2，是次高值的近20倍，人口密度最低的其他难利用土地，仅为62.20人/km2。说明人口密度与建设用地和耕地有明显相关性，则分析各县人口著影响，大大缩短了空间距离，有助于人类摆脱对农业的依赖性，使得人口向交通线附近集聚。对主要道路（铁路、高速公路及高等级公路）以500m间隔做缓冲区，应用ArcGIS分带统计分析工具，获取各级缓冲区平均人口密度(见表4所列)。从表4可看出随着距道路距离的递增，人口密度整体呈现递减趋势。500m缓冲区内，人口密度最高，达到693.01人/km2，明显高于其他缓冲区，是均值的3.55倍，距离3500m以外区域人口密度最小，仅为139.84人/km2。道路交通对人口分布影响明显，随着与道路距离的增加，人口密度不断减小。进一步分析人口密度与路网密度的关系，发现两者间相关系数达到0.823，这因为道路是连接居民点的重要交通网络，主要居民点都通过道路网连接。
2.4河流水系与人口分布河流水系与人类所需的生存、生活及生产用水关系非常密切，河流水系的分布很大程度上影响了人口的空间分布。对主要河流以1km间隔做缓冲区，应用ArcGIS统计分析工具，得到各缓冲区平均人口密度(见表5所列)。在1km范围内，人口密度最高达到389.71人/km2，是平均值的两倍。高于平均值的还有1~2km缓冲区，其余均小于平均值，且变化不大，10km以外的范围人口密度最小，为169.44人/km2。河流水对人口分布有影响，随着与河流距离的增加，人口密度不断减小，但这种规律并不很明显。分析人口密度与河网密度的关系，发现二者相关性也不明显。尽管居民点分布与河流位置有关，但在山区，河流所经区域地形起伏一般较大，地貌较破碎，不利于农业和经济发展，事实证明在平原及丘陵地区人口密度与河网密度关系较紧密。
2.5居民点与人口分布居民点是居民集聚定居的场所和进行生产、生活活动的基地，与人口空间分布具有最直接的关系，对人口分布有明显影响。分别获取不同地貌形态、不同土地利用类型、距河流水系不同距离缓冲区(1000m间隔）以及距主要道路不同距离缓冲区（500m间隔）的平均人口密度和平均居民点密度(见表6所列)。由表6可看出居民点密度与人密度存在明显的关联，人口密度随着居民点密度的增减而增减。不同土地利用类型中人口密度与居民点密度的相关系数为0.958，有很高的正相关性。对不同地貌形态，距河流水系不同距离缓冲区以及距主要道路不同距离缓冲区人口密度与居民点密度做相关性分析，相关系数分别为：0.850、0.940、0.965，均具有很高的相关性一般来说人口密度和距中心城市距离存在密切关系，对中心城市(官方)以500m间隔做缓冲区至10km，共计21个缓冲区分带，得到每个分带人口密度(见表7所列)。人口密度随着距中心城市距离的增加存在较明显的减小趋势，人口密度与距中心城市距离分带之间的线性相关系数达到-0.804，两者之间存在显著负相关性。
3结论与讨论
人口密度范文4
东亚地区人口数量多、人口密度高的原因，有各种不同假说。一种是文化差异说，认为中国人讲究“不孝有三，无后为大”，出于传宗接代需要有早婚早育传统；且对生儿子非常在意，通常要多生几个，因为一个儿子可能会中途夭折。另一种是宗教因素说，比如东亚的宗教都限制堕胎等。
以上两种假说是从文化和宗教的差异解释的，却无法解释为什么中国东部的人口密度大于中西部的人口密度，为什么汉族地区的人口密度大于少数民族地区的人口密度等。如果是宗教的因素，孟加拉国和巴基斯坦都信奉相同的宗教，应该有相似的人口密度。但是根据世界银行公布的数字，1999年孟加拉国平均每平方公里有981个人，而巴基斯坦只有175个人。
我认为，不同地区人口密度的差异主要与不同地区的养人成本有关。养人成本越低的地方，通常人口密度就越高。中国的地理特征是西部高东部低，西部地区最高的青藏高原平均海拔在4000米以上，到东部沿海地区海拔则在几百米以下。这种地形条件受到太平洋季风的影响，使得中国的降雨主要集中在5～10月。农作物的生长需要水分和温度两个重要条件，中国每年的5～10月正好是“雨热同期”，特别适合粮食尤其是高产水稻的种植。欧洲也是人类文明的发源地，但在欧洲文明起源的希腊、罗马等地，雨季主要集中在冬春两季，正是温度较低的时候。降雨与高温不同期，因此欧洲比较适合小麦与草原畜牧业的发展。不同作物的单产有很大的不同，中国1952年农作物的单产，水稻是每亩产161千克，小麦是49千克，玉米是90千克，高粱是79千克，小米是78千克，甘薯是126千克。水稻的单产是小麦的3倍多。
人口密度范文5
【关键词】 最佳人口规模 基本行政单位
中图分类号：F320
前言
历代中国不仅在经济上发展不均，在人口分布上同样很不平衡。根据胡焕庸1933年提出的瑷珲―腾冲人口分界线，在分界线东南方36%的国土之上居住着全国96%的人口，而西北方64%的面积只居住了4%的人口[1]。尽管历经了几十年的发展，但人口东多西少的基本格局仍十分明显。例如位于我国西北的新疆，人口只有2181万人，人口最多的为广东，有人口10430万人，两者人口密度分别为579和13人/平方千米，相差四十多倍。 尽管省份之间的人口规模密度、辖区面积差异较大，但参照我国历代的行政区划的人口规模，其各级行政单位的人口规模也保持在一个固定的区间。
一、行政单位平均人口规模分析
一.1、分析对象选取与整理
本文选取了大陆的31个省级单位中的27个样本进行分析。本次所用的各省数据来自《2010年第六次全国人口普查主要数据公报》。因为我国各省级单位之间的人口社会经济差异很大，笔者将其分为三类。具体分类见表―1。
根据表―1的分类，省级单位分为三类。为了研究中国普遍的行政单位人口、辖区规模现状，故选取最具代表性的第二类省级行政单位作为最终的研究对象。研究对象的数据详见表―2。
一.2、基于spss软件的相关性分析
根据的分析对象的数据，基于spss软件的相关性分析，可以得出表-3的相关性分析表。通过相关性分析可以得以下结论：A、人口密度与县、镇的平均人口规模具有高度相关度；人口密度与省辖区面积、县、镇辖区面积相关度较低。B、省辖区规模与县辖区规模、县辖区规模与镇的人口规模、省辖区规模与镇的人口规模都具有很高的相关性。
三.3、县、镇级行政单位人口规模与人口密度函数关系
通过以上的相关性分析，可以看出在省域内的人口密度与镇平均人口规模具有函数关系。通过回归分析，设Y=a+bX。其中Y为镇人口规模，a为常数，b为系数，X为人口密度。
根据表―4的系数回归分析系数表，可以通过回归分析得到关于各省镇一级平均人口规模与人口密度之间的关系。其中a=22828，b=35.35。所以一次函数表达式为Y=22828+35.35X。根据选取对象的数据，可以计算出选取对象的平均人口密度为167.81人/平方公里。根据得出的函数，选取对象的镇一级平均人口规模为28760人。实际的镇一级平均规模为32548人，样本中位数为30958人。通过回归分析，设Y=a+bX。其中Y为县人口规模，a为常数，b为系数，X为人口密度。同样县级单位人口规模与人口密度函数关系为：Y=302749+543.48X。选取对象的县一级平均人口规模为39.40万人。实际的镇一级平均规模为47.38万人，样本中位数为43.75万人。
二、县、镇一级最佳人口规模
根据人口密度与县镇一级行政单位的人口规模的函数关系可以看出，县镇的人口规模是在一个区间内摇摆。这个区间就是县、镇一级行政单位的最佳规模。
二.1、县、镇行政单位最佳规模推断
在人口密度为167.81人/平方公里时，镇一级行政单位的平均人口规模在3万人左右，县一级为40-45万人之间。对于县、镇一级的人口规模，最重要影响因素是人口密度，但影响程度不大。
二.2、行政单位最佳规模推断分析
根据以上的假设，可以认为人类在政治组织上，其基本的行政单元（当代即乡镇一级行政单位）的人口有一个最佳规模，参照现有以及历史的数据，这个最佳规模取值在3-5万人之间。在表―6中，反映了中国历代的基本行政单位平均人口规模。
从表-6可以看出，在清代以前，除开诸如北宋初年，大乱初平的时候，我国基本的行政单元的人口规模一直是保持在3-5万人之间。直到清朝中后期，基本的行政单元才突破至10万至30万人，但是我认为这段时间，在其县一级行政单位之下，有完整严密的保甲制度[4]，是现今乡镇一级行政单位的前身，从当了基本行政单元的一些职责，才使得县一级的人口规模有所增长。所以，根据历代最基本的行政单元的人口规模数据以及清朝县一级人口规模的演进趋势，可以证明基本的行政单元的人口规模的取值确实是存在一个较为稳定的区间。这个区间就是本文所指的基本行政单元最佳人口规模。
二.3、基本行政单元人口规模最佳区间成因
关于基本行政单元人口规模为何会在历史上保持在3-5万人之间，有诸多的观点。张新光从政治管理的角度上解析，认为中国历代的县制属于小县建制，这可以有效地削弱地方的权利，有利于中央对乡村和基层社会的管理[4]。我认为以上提出的影响因素并不是决定性的因素，制约基本行政单位人口规模最为根本的因素还是由人类固有的社会组织属性决定的。
二.4、由基本行政单位最佳人口规模决定的行政区划结构
表-8列举了研究对象各上下级行政单位的数量比值，其中有77个比值关系，所有的比值都在2-26之间，其中有61个比值在区间5-15之内，占总数的79%，这有效的证明了5-15的倍数取值是普遍存在的。
参考文献
[1]. 胡焕庸， 中国人口之分布――附统计表与密度图. 地理学报， 1935
[2]. 邹树彬， 行政区划改革：焦点、态势及走向. 社会科学研究， 2007
[3]. 王伟英， 浅议国外行政区划模式及其启示. 长沙大学学报， 2010
人口密度范文6
关键词：农贸市场设置标准湛江市场
中图分类号：F713.5文献标识码：A 文章编号：
农贸市场是社区商业的一种，在城市商业体系中处于最底层，为城市居民生活服务的最基层单位。各个农贸市场的关系是平行的，不存在等级高低之分。其相互作用犹如原子作用力，各农贸市场都有自己的服务半径和商圈，如同金属原子，当相互间距离太小的时候会因为竞争而产生排斥作用使之分开，当距离太大的时候则会产生相互吸引的作用力使之靠近。因此在人口密度分布均匀和不考虑地形影响的理想状态下，各个农贸市场都具有同样的能量级，只有在各个邻近的农贸市场之间距离相等的情况下，排斥力和吸引力才能达到平衡的状态。这种相互作用模式的商业设施的布局比较适合于中心地理论。
克里斯塔勒认为在市场原则与空间均衡的基础上，商业点的分布将呈现空间均匀状态。由此理论得出，在理想状态下农贸市场的空间分布形态也必定为一种六边形结构。因此，农贸市场的总体布局也将呈现均匀的状态，符合中心地理论的假设，这种六边形结构模型可以作为农贸市场总体布局的一般模型。同时，他还认为中心地的空间分布形态受市场因素、交通因素和行政因素的影响，农贸市场的布局也受到此三个因素的约束。其中市场因素指农贸市场的服务范围内的潜在消费总量，这与人口密度有着直接关系，是农贸市场规模的主要决定因素；交通因素主要影响农贸市场的具体选址；行政因素是政府的干预，克氏认为这个因素主要适用于中级中心地，对农贸市场不适用，而且通过行政干预的方法对农贸市场的市场化不利，将不予考虑。
因此，在进行城市农贸市场实际规划布局时，必须重点考虑农贸市场之间距离与当地人口规模关系的问题。在运用此模型进行实际农贸市场的总体规划布局时，要先通过分析城市各局部的人口规模，确定在这个地区的农贸市场的规模和服务半径大小，对模型进行局部调整，最终得出适合本城市的农贸市场空间布局体系，并确定农贸市场的个数和每个农贸市场的选址范围。
对农贸市场的总体控制主要靠营业面积的千人指标与服务半径来实现。至今为止没有任何规范或文件中对农贸市场的千人面积指标作出明确规定，《城市居住区规划设计规范》中只对商业服务设施作出总体指标规定，没有涉及到其中具体的农贸市场。
从湛江的实际情况分析，考虑到出租率与生鲜超市影响两者的相互抵消作用，城市对农贸市场营业面积的实际需求也应该与这个数字相当。由于城市居民对农产品的消耗量变化不大，不会因为收入水平的提高而大幅度提高生鲜肉菜消耗量，建议参照这一数字，推荐将湛江市农贸市场的建筑面积千人指标控制在 150－180㎡/千人。生鲜超市与大型超市的生鲜经营区面积也应当经过加权处理，统一到这个千人面积指标内。
根据中心地理论中对中心地分布与人口密度关心的论述，可以得出对农贸市场的分布密度和服务范围起决定性影响作用的是农贸市场周边区域的人口密度。在人口密度高的城市区域，农贸市场的分布密度也高，服务范围较小；而在人口密度低的城市区域，农贸市场的分布密度也低；服务范围较大。由此可以看出农贸市场的分布密度与周边人口密度呈正向相关，服务范围与人口密度呈反向相关的关系。在进行城市农贸市场总体布局的时候一定要从其周边人口密度开发，合理调整各个农贸市场的服务半径使之适合其所在地区的需要。
虽然《城市居住区规划设计规范》中对商业服务设施的服务半径有规定：居住区不宜大于 600 米，小区不宜大于 300 米，可是并没有将其与周边人口密度的关系作出规定。通过这次调查，参考城市公交站点设置的距离规范，得出在人口密度小于 1 万人/k㎡的城市地区将农贸市场的服务半径控制在为 500 到 800 米，不大于1000 米；而在人口密度大于 1 万人/ k㎡的地区服务半径规定为 300 到 600米较为适合，不小于200米。在人口密度大的地方取下限，人口密度小的地方取上限。
服务半径不能过小否则会引致市场间的恶性竞争。我国人口有老龄化的趋势，因此应当参考老年人的活动特点来制订农贸市场的最小服务范围。对城市老年人日常行为的研究表明，购物行为是老年人经常发生的反复外出行为的一种。老年人外出活动分布由基本生活活动圈、扩大邻里活动圈、市域活动圈和集域活动圈四个层次组成。基本生活动圈是老年人日常生活中使用频率最高和停留时间最长的场所，活动半径小，约 180-220M 左右，符合 5min 的老人步行距离；扩大邻里活动圈以小区(居民区)为出行规模的老年人活动范围，活动半径不大于450M，以步行为主；市域活动圈与集域活动圈都为出行频率较低的层次，与日常购物关系不大，不予讨论。按照老年人出行时间5min，将农贸市场的最小服务半径定为 180 米，既能照顾到老年人的出行又能避免农贸市场之间过度激烈的恶性竞争，是比较合理的标准。
综上所述，湛江市农贸市场的服务半径应控制在 300 到 600 米范围内。在人口密度小于 1 万人/k㎡的城市地区取 500 到 800 米，不大于 1000 米；而在人口密度大于 1 万人/k㎡的地区取 300到 600 米，不小于 200 米。
农贸市场的规模必须与其服务人口的规模相适应，要从可能达到的社会购买力大小出发，不宜一味追求大规模化，否则势必造成土地与投资的浪费。农贸市场的服务人其服务范围中的总人口，服务范围的确定可参考中心地区理论的蜂窝模型，将每两个农贸市场之间距离两个市场相等的所有的点连起来，最终围合出的区域就是各个农贸市场的服务范围。确定市场的营业面积规模应当依照前文所得出 150－180㎡ /千人的标准，将市场服务范围内的人口规模乘以千人指标得出该市场的最佳营业面积规模。
《城市居住区规划设计规范》里规定单个菜市场副食店的规模为建筑面积1500-2500 平方米，这与农贸市场社区化、小型化的发展方向有所冲突。笔者通过对湛江农贸市场的调查结果显示，营业面积小于 1000 平方米档次的农贸市场的经营效益最好。同时如果农贸市场面积过大，会增加平面布置与流线设计的难度，也不利于灵活选址。因此，根据湛江的实际，农贸市场的建筑面积规模推荐为 1000－2500 平方米，最大不超过 3000 平方米。在情况比较复杂的地区，应该采取建设几个中小型农贸市场，而不应该采取只建设一个超大型农贸市场欲以解决问题的办法。
在未来的发展中，农贸市场必然朝社区化、小型化与灵活布置的方向发展。然而为了保持市场内部的竞争性，保证居民购买时的选择余地。最终确定农贸市场的设置标准的因素很多，不同城市的地域特点也决定着该城市的农贸市场的布局，对湛江农贸市场的布局和标准的研究只是一种参考，真正决定某个城市的市场规划的因素是人的需求。
参考文献：
李众，陈福涛：城市中心城农贸市场规划方法探究，科技创新导报，2009
冉磊，张旭：浅谈农贸市场规划的原则——以保定市农贸市场规划为例，小城镇建设，2007
向睿：成都市农贸市场的规划与建设研究，西南交通大学，2007
