能源基金会&amp清华大学：中国人口分布情景分析报告（2020）（28页）.pdf

1、计算城市扩张区域网格的人口：我们首先将2017 年的人口数据外推至2020年，同土地数据进行匹配。我们计算出城市扩张用地的范围，并将其划分为邻近扩张土地，与跳跃式扩张土地。在此基础上，根据历史数据，进行人口分布计算。 地级人口总量和城镇化率约束下的网格人口预测结果 ：调整人口分布总量，使得人口总量和城镇化率同地级行政区人口预测保持一致。我们首先对于城市扩张区域进行计算。在ArcGIS 平台中，将2030 年全球土地利用数据同 2020 年进行差值计算，获得十年间城市扩张区域的范围。图中的每一个网格相当于数据中的像素元，精度为 30 弧分，即赤道上约 1 公里。图中的蓝色范围为城市用地

2、，白色范围为农村用地，红色范围为城市扩张用地。计算获得的土地数据同 LandScan 数据进行匹配，获得 2020 年人口-土地耦合数据。我们运算方法的核心是计算红色区域中的人口。基本逻辑为，周边城市用地的现有人口的均值作为城市扩张用地的人口。我们以扩张土地A、B 和 C 作为案例进行介绍。我们将 2030 年的土地-人口耦合数据继续划分为城市用地和农村用地，分别在两类用地上进行人口总量约束。城市和农村人口总量数据由预测得来的人口总量和城镇化率数据进行计算。将两类土地进行最终汇总，我们获得了 2030 年的人口分布预测结果。同时 2030 年的预测结果作为输入数据进行迭代，依次获得2040，2

3、050 年的预测结果。最终，我们完成了 2030，2040，2050 年的空间人口网格预测。通过对人口总量分布的观察，我们可以发现：1)三种预测情景下，2050 年中国地级行政区总人口比2017 年在分布上更加集聚；2)三种预测情景下，华北平原和东南沿海地区、胡焕庸线以东的高行政的等级城市多将面临人口密度增长压力。我们也将地级行政区的城镇化率预测结果进行了绘制，并同人口总量预测一样，将城镇化率前十位、后十位的地级行政单元进行了统计。对城镇化率的结果进行总结分析，我们发现：1)2050 年中国西北、中部地区的城镇化率都将比2017 年显著提高；2)分散发展情景下，2050 年中国东北、西南地区少量地级行政区城镇化率较低，除此之外，全国地级行政区城镇化率均比2017 年有明显提高；3)线性外推情景下，2050 年中国东北、西南地区城镇化率较低，东部、西北部地区城镇化率比2017 年有明显提高；4)集聚发展情景下，2050 年中国西部地区城镇化率较低，东部、中部地区城镇化率比2017 年有明显提高。