人口密度

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人口密度范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人口密度范文第1篇

要问人口密度最大的是哪些地方？自然是公共场所的密集区，特别像春节的火车站之类的地方，用“人山人海”已不足形容了。但倘若常年常时的人口密集区，我想学校也可算其一了。若要论起学校中的人中密集者，我想我们学校该算上一个了。

在成立集团之前，我们学校已拥有两个分校区，其时学生人数在四千多，其面积却小得可怜，人均占地面积几乎成了全省最小的了，至少在全县已找不出这样人口密集的学校了。总支书记曾笑言在我们的老校区拥有着最好的师资和学生，有着一流的教学质量，但却拥有全县最老旧的房子，最狭小的空间。那些老房子已有几十年的历史，虽然年年都在修却补不上年龄的衰老，有一次好像有一根椽子也掉下来过，日光灯也有掉下来的。另一边的木结构老房子??教师宿舍，踩上去的每一步都会发出惊心的声音，我也曾在一楼住过，还闹过电线短路的惊吓。

在那样的房子里曾有一代代的教师和学生学习生活过。那里的教室比现在一般的教室要小很多，但教室里人最多时可达74人一个班，我曾教过这样的班级，教的是体育，这么多人排成四排，从头望到尾感觉很长了。而那里的操场却是小得可怜，一圈当时是120米。现在呢，明珠校区原是福年完小，也是一个弹丸之地，操场周长在两百米左右，学校走的是精品路线，全部用了塑胶，容纳了两千多名学生，老校区正进行教学楼改造，也容纳了两千多名学生，现在的柯北校区原是双梅完小的新校区，不过校园面积较大，二期还在计划中。

这样有5000多名学生，200多名教师的小学，却分割在几块小地块上，与现代化教育真有点不相称的感觉。人们总说“再穷不能穷教育”，我们却看不到对教育的大投入，这样大的学校，所有教室在高温天气都没有空调，教师办公室也没有，每个班级的学生虽经严格控制，却也还在五六十人一班。即使教育局吧，几经易址办公地点，现在算是有自己独立的地方和楼房了，也还是在实验初中后面像居民楼似的一幢，比起气势雄伟、占地广阔、拔地而起的其它局办的大楼来，不知要逊色多少了。像地税局、国税局、建设局、法院……哪一个不是造得像模像样，二十来层的全钢架结构，一色的青黑色幕墙玻璃，宽敞高大的门厅，可与省级机关大楼相媲美。而每天上下班的人也就几十个人，也不知是什么时候进去、什么时候出去的。

比及学校用地的紧张与政府大楼的宽松，心里难过，那样的人口密度对比实在让人心酸。　 　 　 （时2006-7-2）

人口密度范文第2篇

根据第六次人口普查数据，我国人口密度最小的两个省区是青海省和西藏自治区。

青海省为每平方公里8人，西藏自治区为每平方公里2、5人。

传统上认为，地广人稀的省份如新疆青海内蒙甘肃的人口密度仍比地广人稀的发达国如加拿大澳大利亚要高得多，甘肃省人口密度则远高于美国。

（来源：文章屋网 ）

人口密度范文第3篇

关键词：人口密度;人口重心;人口密度模型;地理信息系统（GIS）;石家庄

中图分类号：X24 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）12-2951-04

A GIS-based Study on the Spatial Feature of Population Distribution

in Shijiazhuang City

CHEN Hong-juan，FENG Wen-zhao，PENG Li-qin

（Institute of land resources and urban and rural planning， Shijiazhuang University of Economics， Shijiazhuang 050031， China）

Abstract：Based on the urban population data of Shijiazhuang city in 1982，1993，2001，2005 and 2008， the spatial feature of population distribution were analyzed by population density index and population gravity center under the support of GIS and SPSS. According the fitting results of the distribution of the population densities， the following conclusions can be drawn：（1） The spatial distribution of population is characterized by decreasing population density from interior to exterior;（2） The population gravity centers transit from east county to the center of the city;（3）The Inverse Model can best describe the spatial distribution of population density in Shijiazhuang city.

Key words： population density， population gravity center， the model of population density， GIS， Shijiazhuang city

人口是城市的重要组成要素，人口分布和变动影响着城市内部经济、社会、产业各要素结构布局的变化[1]，进而影响城市规划决策方案。近年来，人口普查数据的丰富和信息技术的广泛应用为城市人口和城市空间结构研究提供了新的领域，地理信息系统（GIS）也因其在数据采集、空间分析等方面的优势，为城市人口空间结构定量分析提供新的支撑。本研究以石家庄市为例，借助人口数据资料和GIS的空间分析统计方法，从人口密度、人口重心迁移等方面，综合探讨石家庄市人口空间结构的时空变迁，以期找出石家庄市内部城市人口分布的空间变动规律和城市人口郊区化过程，从而为石家庄城市建设和规划提供辅助参考。

1 研究区人口发展概况

石家庄是河北省省会城市，地处河北省中南部位于37°27′-38°47′ N，113°30′-115°20′ E之间。该市是新兴的省会城市，也是典型的移民城市。19世纪末，石家庄人口不过600人。随着京汉、正太铁路的修建，城市工业的兴起和商业的日渐繁荣使石家庄市人口猛增[2]，解放初期城市人口达到17.9万人。1968年，河北省省会迁入石家庄，市区人口迅速增加并出现了人口机械增长加快和城市人口素质不断提高的特点。城市人口数量由1966年底的64.3万增至1976年底的84.5万，净增20万人。改革开放之后，市场机制的发育给城市带来了巨大的发展机遇，人口聚集能力进一步提高，农村人口不断向城镇转移，加快了城市化进程。1978年市区总人口达到92.5万人。1987年原石家庄地区人口密度为每平方公里440.1人，比全国每平方公里平均人口水平多327.1人，比全省平均多135.9人。1990年，石家庄市区总人口为96.4万人，人口密度为4 297.7 人/km2，跃居全国省会城市之首。至2008年底，石家庄市人口密度为598.52 人/km2;其中市区人口密度达到5 098.9 人/km2。

2 资料来源与研究方法

本研究数据资料主要包含石家庄市行政区划图（1∶50 000）、石家庄市1982年、1993年、2001年、2005年和2008年等各区县、县辖镇的人口数据、土地数据及历年相关政策法规。数据主要来源于《石家庄市统计年鉴》[3]。本研究以石家庄市域范围内的所有街道乡镇作为研究区域，该区域在行政区划中包括6个区、12个县、5个县级市和1个国家级高新技术开发区，总面积1.58 万km2。

主要研究方法是利用ArcGIS9.2软件，将地图底图数字化，以此获得基础地理数据建立地理空间数据库。通过人口普查和石家庄市统计年鉴获得人口数据，建立属性数据库。将相关的空间数据和属性数据进行匹配、叠加等一系列处理，生成地区人口空间、属性一体化数据库[4]。同时，利用SPSS软件拟合人口密度模型，试图找出符合石家庄市人口分布特征的最优人口密度模型。

3 石家庄市人口空间变动特征分析

3.1 人口密度

3.1.1 人口密度特征 人口密度指单位面积土地上居住的人口数，表示区域内人口密集的程度。

本研究中人口密度函数的建立是基于圈层距离法来获得距离和人口密度数据的[5]（图1），具体来说是利用GIS软件，以石家庄市北国商城所在区域为城市中心，分别以r=10i（i=1，2，…，10） km为半径建立缓冲区;用不同半径的缓冲区切割1982、1993、2001、2005和2008年石家庄市数字化地图并且对切割出的不同范围图的属性表进行计算，确定切割后各斑块面积;用斑块面积乘以斑块内包含的街道或镇人口密度确定各斑块人口数量。最后计算切割后不同圈层的人口密度。

计算出的人口密度结果如图2所示。

1982～2008年间石家庄市人口密度逐渐增大，以0～10 km为例，人口密度由1982年的2 532.42人/km2增至2008年的4 721.21 人/km2;其他圈层人口密度也不断增大，这表明石家庄市人口密度在1982～2008年间是逐步增加的。此外从图中还可以看出，1982、1993、2001、2005和2008年石家庄市的人口密度均是0～10 km最大，10～20 km处人口出现快速下降趋势，90～100 km处较小，表明城市中心人口密度最大，人口密度分布有从城市中心向周边渐次减少的特征。

3.1.2 人口密度空间分布模型拟合 为进一步探讨石家庄市人口密度空间分布特征，拟依据上述不同圈层人口密度计算结果，建立人口密度与圈层距离矩阵，探讨人口密度分布与距离的关系。为了准确描述现实生活中的城市人口密度分布，不同学者尝试建立了诸多模型，如二项式函数、正态分布函数、线性函数、二次函数等，并用它们分别对国内外大城市人口密度空间分布模型进行概括和总结[6，7]。为了找到适宜石家庄市人口密度分布状态的模型，本研究尝试模型如表1。

运用SPSS软件，将石家庄市各圈层人口密度与距离进行拟合，得到结果如表2所示。

R代表相关系数，F代表方差。1982、1993、2001、2005、2008年的拟合结果显示，这5年中相关系数最高的均为倒数函数，R2分别达到0.906、0.879、0.956、0.926和0.916。说明倒数函数为人口密度与距离拟合程度较好的函数，即随着距城市中心距离的增加，人口密度不断下降。这同时表明，石家庄市城市人口在这5个时间断面中均出现人口密度由中心区域向城市快速降低的趋势。

3.2 人口重心

人口重心是指研究区域内某时刻人口分布在空间平面上力矩达到平衡的点，通过与区域几何中心的比较常用来测定该区域人口分布的均衡状况[8]。在一定历史时期内的人口重心迁移的轨迹能够直观、形象地反映出人口分布变化的历史过程。

3.2.1 人口重心模型与计算 设某区域由n个基本单元组成，各基本单元地理中心或行政中心为（Xi，Yi），该基本单元人口总数为Pi，则研究区域人口重心坐标[9]为：

x=■ y=■

式中，如果将Pi换成各区块辖区面积求出的重心即为该地区的几何重心时，当人口重心值显著区别于区域几何重心时，就显示了人口这一空间现象的不均衡分布，或称“重心偏离”，偏离的距离表明了均衡程度[10]。在实际问题的分析中，将（Xi，Yi）取为石家庄市内各县、镇政府所在地坐标。

3.2.2 石家庄市人口重心计算分析 以石家庄市1982、1993、2001、2005和2008年人口数据为基本数据来源，以县级行政区为基本统计单元，利用上述公式，计算出不同年份石家庄市人口重心的坐标，并通过与几何重心的比较得出人口重心与几何重心的偏移距离（表3、图3）。

由表3数据和图3显示，石家庄市人口重心迁移存在以下特征：①人口重心大致位于城市东部藁城市，其移动轨迹图显示由1982～2008年人口重心逐步从藁城市向中部石家庄市区方向转移。藁城市位于石家庄东部平原区，地势低平，自然环境优越，历史上就是人口较为集中的区域，随着石家庄市区经济发展，人口重心不断由藁城向中心城区偏移。②人口重心与几何重心位置基本接近。两者的偏移距离最远在11.125 km，最近为5.625 km;表明石家庄市人口分布基本均衡。

4 结论

通过上述分析，总结石家庄市人口空间分布具有以下特征：

1）石家庄市人口密度分布具有明显的圈层式特征，即中心城区人口密度大，沿中心城区向人口密度渐小。此外，受地形影响城市东部平原区域人口密集，西部山区人口相对稀疏。

2）人口密度模型拟合分析表明，石家庄市人口从20世纪80年代到2008年，人口密度模型均为倒数函数，即人口密度随着距离城市中心的增大出现快速减小趋势，这一趋势表明城市中心仍然是人口集聚中心。石家庄市人口分布规律表明该市仍然处于城市化的初期，郊区化现象尚不明显。

3）石家庄市人口重心在近20年间还是集中于城市东部平原区，迁移距离小，人口重心与几何重心位置基本接近，人口重心迁移方向大致为西南方，即由东部平原区向城市中心区域移动。

总的来看，目前石家庄市人口分布仍然以集聚为主，郊区化现象尚不明显;中心城区对人口的吸引效应仍在不断增强。

参考文献：

[1] 张 岸，齐清文.基于GIS的城市内部人口空间结构研究――以深圳市为例[J].地理科学进展，2007，26（1）：95-105.

[2] 李惠民，佟 蔚. 近代石家庄城市人口的跳跃性增长[J].石家庄经济学院学报，2008，31（1）：115-119.

[3] 石家庄市统计局.石家庄市统计年鉴[Z].北京：中国统计出版社，2010.

[4] 袁长丰.基于人口GIS的北京市人口密度空间分布分析[J].测绘科学，2004，29（4）：40-42.

[5] 冯 健.杭州市人口密度空间分布及其演化的模型研究[J].地理研究，2002，21（5）：635-644.

[6] 高向东.城市人口分布变动与郊区化研究――以上海市为例[M].上海：复旦大学出版社，2003.

[7] 李 捷，中村良平.城市空间人口密度模型研究综述[J].国外城市规划，2006，26（1）：40-47.

[8] 赵雪慧，李百岁，郭晓虹，等. 基于GIS的内蒙古人口时空动态变化分析[J]. 内蒙古师范大学学报（自然科学版），2011，40（5）：308-311.

人口密度范文第4篇

笔者认为，HRDI是评价社区卫生服务资源配置的有效方法，因为它不仅兼顾了社区卫生服务对象的密集程度，也兼顾了社区居民就医的方便程度。

1对象与方法

1.1对象

本文数据选取2010年天津市卫生统计资料中有详细记载社区卫生服务中心(站)卫生人力资源数据的地区，共计11区，其中市内六区、滨海三区，还包括环城四区中的北辰区和东丽区。

1.2数据分析处理方法

所需数据从2010年天津市卫生统计资料、统计年鉴等获取，利用Excel进行数据录入，运用SPSS18.0软件进行数据统计分析，相关分析采用sperman秩相关计算。数据计算公式:HRDI=人力资源千人口人力资源平方公里槡;卫生资源密度指数标准(HRDI标准)由以上11区数据综合计算得出;W=HRDI地区HRDI标准。评价地区人力资源量高低，W≥1时，表明该地区社区卫生人力资源配置水平要高于当地平均水平，当W＜1时表明该地区社区卫生人力资源配置水平要低于当地平均水平;计算地区某类卫生人力资源增减量，Y=(HRDI标准－HRDI地区HRDI地区*某地区现有该类卫生人力资源数量)，Y值为正数表明该地区相对当地平均水平来说需要增加社区卫生人力值，Y值为负数表明该地区社区卫生人力配置高于当地平均水平的值。

2结果与分析

2.1天津市社区卫生人力资源拥有量与人口密度指数相关分析

2.1.1每平方公里社区卫生人力资源与人口密度相关分析

从上表可知，由于概率P小于0.05，说明每平方公里卫生人力资源与人口密度之间具有高度的正相关性，在人口密度越高地区每平方公里资源量越高，社区卫生人力资源随人口分布，表明天津市社区卫生人力资源也大多集中在人口密度大的地方，人口分布不合理。

2.1.2每千人社区卫生人力资源与人口密度相关分析

由于P＞0.05，每千人社区卫生人力资源与人口密度之间的相关关系不具有统计学意义，不能说明每千人社区卫生人力资源与人口密度之间具有相关关系。天津市每千人社区卫生人力资源的分布并不随人口密度的变化而变化，人口密度较高地区并没有出现每千人卫生资源高于人口密度较低地区。

2.1.3各社区卫生人力资源HRDI与人口密度相关分析

由HRDI计算公式可推导出:HRDI=每千人卫生人力资源，可知HRDI值与人口密度呈正相关。天津市各类社区卫生人力资源HRDI与人口密度相关关系分析显示P＜0.05，表明天津市社区人口密度较高的地区，其社区卫生人力资源HRDI值也较高，人口密度较低的地区，其社区卫生人力资源HRDI值也较低，符合上述推导公式，可以应用HRDI对天津市社区卫生人力资源分布均衡性进行分析。

2.1.4各地区卫生人力资源密度指数研究分析

由公式(W=HRDI地区/HRDI标准)和表4可知市内六区W比值大于1，其社区卫生人力资源配置水平高于天津市平均水平，其中以和平区社区卫生人力资源配置水平最高;大港区地区社区卫生人力资源人口、地理分布与天津市平均水平相近。其他四个市辖区不仅低于天津市社区卫生人力资源平均水平，而且与市内六区的差距以倍数记，单从数量指标上来说，不考虑天津市社区卫生人力资源总量以及结构是否合理，天津市社区卫生人力资源拥有量差异较大。

2.2天津市各地区社区卫生人力资源需要量

2.2.1根据天津市HRDI值计算各社区卫生人力资源数

中央编办发［2006］96号印发《城市社区卫生服务机构设置和编制标准指导意见》要求“社区卫生服务中心按每万名居民配备2－3名全科医师，全科医师与护士的比例，目前按1:1的标准配备”。选取的11个市辖区中按每万名居民配备3名全科医师的标准计算，仅河西区和汉沽区没有达到该配置水平，其他地区都已经基本实现按人口配备全科医师这一指标。值得注意的是大港区目前全科医师416名，为天津市社区医生拥有量最多地区，配置水平明显高于按配置标准所要求的116名水平，然而据表4可知W大港仅为1.27，并没有明显高于天津市社区医生平均配置水平。由HRDI标准计算的天津市社区卫生人员数共需增加1075名、减少2885名，从表4和表5可知需减少卫生人员的地区均为W值大于1的市内六区，天津市社区卫生人员总体呈现增少减多的局面。市内六区中的河西区社区医师现拥有量本身便低于每万名居民配备3名社区医师配置标准，如果按照上表测算标准继续减少，与目前大力发展社区卫生的初衷相悖。

2.2.2以市内六区HRDI值为标准计算市内六区社区卫生人力资源需要量

为避免依天津市总体HRDI标准计算市内六区配置标准计算过程中出现的偏差，重新选择市内六区HRDI标准来单独计算市内六区社区卫生人力资源增减量，如下表所示。由天津市内六区HRDI标准计算的市内六区社区卫生人员数共需增加403名、减少423名，同样为增少减多的局面。市内六区社区卫生人力资源拥有量虽然处于天津市较高水平，但是市内六区中社区卫生人力资源分布也存在不平衡现象。和平、河东、河北、红桥三区社区卫生人力资源配置水平相对较高，还需要加大对河西、南开两区的社区卫生人力资源投入力度，才能实现市内六区社区卫生人力资源内部均衡发展。

3讨论

3.1HRDI的适用性

3.1.1HRDI的社区适用性

目前关于卫生资源密度指数研究的文献报道多集中于四川等民族地区卫生资源的评价与分配，作为一项国家科技成果应得到充分开放利用，发挥其卫生资源评价、配置的作用。天津市社区卫生人力资源HRDI与人口密度间呈正相关，符合HRDI的推导公式，可以应用HRDI进行社区卫生人力资源评价与分配;同时针对社区卫生人力资源需要量的测算结果是关于天津市社区总体情况的重新均衡分配，呈现增少减多的情况，具有一定的现实可操作性;HRDI资源配置模式就是适应社区卫生服务的资源配置模式［3］，相信HRDI对合理分配社区卫生资源、提高社区卫生服务可及性以及服务效率必将起到重要作用。

3.1.2HRDI在计算社区卫生人力资源需要量时的注意事项

首先，HRDI计算卫生资源需要量时必须在现有地区已有资源数据基础之上，由于并未考虑时间、经济发展、政策调整等重大影响因素，只是对现有社区卫生人力资源的均衡性分布做出一种内部性的数量调整，并不能作为初始配置卫生人力资源的参考依据，同时对于人力资源质量提高、结构调整等方面的应用都有所欠缺。其次，在计算市内六区等HRDI比值相对较高地区资源需要量时，计算出的数据与现有数据存在一定偏差，具体原因还需探讨，可以考虑HRDI推导公式中人口密度因素的影响，尽量选取人口密度大致相同的地区进行统计分析。此外，在选取2010年天津市社区卫生服务人力资源数据时，蓟县、宝坻两地区因为没有配置护士、药师，受限于HRDI资源需要量的计算公式，HRDI地区资源量为0的不能计算其资源需要量，因此要结合实际情况以及其他配置标准合理使用HRDI。

3.2天津市每千人卫生资源与人口密度指数关系与以往研究比较分析

在郑小华等［4］的研究中显示每千人卫生资源与人口密度之间相关不太密切且成负相关，表明卫生资源的人口分布有随人口密度降低而升高的趋势，说明地理分布极不平衡。而天津市每千人卫生资源与人口密度之间虽然呈负相关，但P值显示两者之间并不存在相关关系。两种结果相差的原因主要集中在以下两个方面:(1)数据资料选取时间差别太大，分别为1996年中国卫生统计年鉴和2010年天津市卫生统计年鉴，中间相差14年时间，医疗卫生事业自身发展的影响因素不容忽视;(2)卫生人力资源的统计口径不同，郑小华研究群体为区域内的全部医务人员，而本研究只考虑区域内的社区卫生服务人员，目前占医务人员主体的医院、疾控、卫生监督等从业人员未计算其内;(3)地理形态差别，前一研究涉及东、中、西三部分地区，人口密度、卫生资源分布差异大，而天津市地处平原，人口分布、卫生资源分布密度相对较高。

3.3天津市社区卫生人力资源存在问题及建议

人口密度范文第5篇

一、引言

受多年城乡二元结构的影响，小农产出与务工收益差距显著，离乡务工的农民成为流动人口的重要构成。自然特征显示，流动人口总体上以男性劳动力为主体，86%以上人口位于15-65岁之间的劳动适龄组，主要从事生产、运输、商业等工作[1]；由于流动人口的职业特征，从事工资较低的职业比例很大，因此对基本生活即衣、食、住、行的需求较多。城市规划中必须考虑外来人口增加对水、电等基础设施，教育、交通等服务设施的需求，分析城市的流动人口分布情况对产业构成、规划管理具有重要作用。

二、研究区及研究方法

厦门市是我国最早的四个经济特区之一，作为我国改革开放的前沿阵地，随着经济的快速发展吸引了大量外来人口的涌入。尤其在90年代初期，厦门市外来流动人口数量经历了一个飙升阶段，从1988年的1.2万增至2001年的49.83万；近年来，厦门市外来流动人口总数超过200万，与户籍人口总数相近，外来劳动力成为流动人口的主要构成部分。

本研究数据源为截止至2016年1月厦门市计生人口统计的人口数据（包括户籍人口和流动人口），户籍人口为已在厦门市的公安户籍管理机关登记了常住户口的人；流动人口是离开户籍所在地的县、市或者市辖区，以工作、生活为目的在异地居住的成年育龄人员。按照民政行政区划为单元进行统计，由于行政区划面积各异，因此以人口密度为指标衡量流动人口分布情况。

三、研究结果

户籍人口分布图可以看出，就六大区而言，尽管人口密度峰值聚集在思明、湖里区，但中等密度阈值在各区间的分布较为均衡，户籍人口密度前三位分别在同安区-新民镇-南山村（74人/?O）、思明区-莲前街道-西林社区（28人/?O），同思明区-开元街道-后江社区（19人/?O），尽管人口密集高峰区多分布于思明区，但就户籍人口密度而言，峰值存在于同安区，并且人口密度值超出西林社区近2倍；其临近街镇如祥平街道、大同街道、洪塘社区均为同安区人口聚集区，社区人口总数均过万；由于同安区历史最为悠久，是我国沿海最早的开放县之一[2]，得益于历史文化因素，原住民基数大且多位于东部街镇。与岛外户籍人口空间分布不同，思明区的户籍人口密集区呈现与快速公交（BRT）一号线路相同的态势，沿着老城区鹭江道向岛中心区火车站商圈再向东部的莲前街道蔓延，平均人口密度在15人/?O。