研究概述
研究背景
人口空间大数据虽具备样本量大、时空分辨率高等优势，但其准确性不足制约了定量研究的可靠性。现有方法因缺乏权威基准或依赖大数据生产商的"黑盒"算法，难以实现有效校准。
核心创新
- 以第七次人口普查数据为权威锚点
- 构建行政层级约束优化运筹学模型
- 实现全局最优解的精准校准
全省偏差比
降幅25.87%
村级行政单元
覆盖率81.55%
万人口数据
占总人口95.6%
验证偏差比
绿心地区验证
技术框架
数据融合关联
将七普常住人口数据和人口大数据在空间上进行关联匹配
数学关系分析
分析大数据与七普数据的偏差值、偏差比及数学关系
优化模型校准
构建行政层级约束优化模型，求解全局最优偏差值
人口空间大数据校准总体技术思路
数学模型
偏差值定义
偏差值 S = r - R
其中：r为大数据常住人口值，R为七普数据常住人口值
偏差比 s = S/R × 100%
s的绝对值越小，表示人口大数据越接近七普数据
优化模型
目标函数：min(εᵢ² + εᵢ,ⱼ² + εⱼ,ₖ²)
在行政层级约束条件下最小化偏差值平方和
约束条件：省→市→县→乡→村层级关系
确保各层级间的数量关系一致性
实验结果
校准前后对比
各级偏差范围
校准后未改变原始偏差趋势，保持了数据的内在规律性
湖南省常住人口空间分布
普数据和百度人口大数据2020年度常住人口空间分布
验证结果
与国家统计局数据验证
校准后的城区人口大数据与国家统计局数据的比较
| 城市 | 校准后数据(万人) | 统计局数据(万人) | 偏差比 |
|---|---|---|---|
| 长沙 | 548.26 | 554.64 | -1.15% |
| 株洲 | 132.78 | 131.55 | +0.09% |
| 岳阳 | 103.82 | 106.73 | -2.70% |
偏差比范围：-2.7% ~ +1.7%
绿心地区实地验证
验证结果表明方法在非普查年份人口估算中具有良好的准确性
方法优势
权威基准
以法定、权威的第七次人口普查数据为锚点，确保校准结果的可靠性
层级约束
通过行政层级约束避免独立校准导致的层级矛盾，确保数据一致性
全局最优
通过凸优化理论确保解的唯一性与全局最优性，不依赖数据分布假设
应用前景
直接应用
- 估算非人口普查年份的人口数量
- 生成人口空间化分布数据集
- 校准任何供应商的人口大数据
扩展应用
- 人口性别比例数据校准
- 年龄结构、工作人口校准
- 流动人口、OD流数据校准
研究结论
主要发现
- 湖南省百度人口大数据与七普数据偏差比为-26.88%，存在显著偏差
- 大数据与七普数据不存在线性、多项式等常见数学关系
- 偏差值、偏差比既不符合正态分布也不符合对数正态分布
方法贡献
- 提出基于行政层级约束优化的校准方法，不依赖"黑盒"算法
- 校准后全省偏差比降至-1.01%，改善幅度达25.87%
- 两次独立验证均显示良好的准确性，证明方法有效性
局限性与展望
方法局限性
- • 待校准数据越少，校准结果越不理想
- • 难以兼顾个体单元最优解
- • 求解需要合理设定初始迭代值
- • 验证数据有限，需更多时段验证
未来发展
- • 在更多区域、更多时间节点进行验证
- • 耦合时空动态数据，考虑人口迁移
- • 优化模型以提升人口大数据精度
- • 扩展到其他类型大数据校准应用