| 模型名称 | 建模参数 | 原理 | 优点 | 局限性 | 负指数模型及
改进模型[66-67] | 中心人口密度理论值、距市中心距离、城市特征半径等 | 基于城市地理学原理,人口密度从城市中心向外围递减,人口围绕城市中心成圆形分布 | 模型简单,是众多模型理论基础,适用于大中城市人口密度模拟 | 市中心确定较为主观,不适用于小城市及乡村地区 | | 核密度估计模型[68-69] | 区域（格网）中心人口密度、带宽等 | 人口密度从区域中心向外围递减,基于人口加权质心将人口密度内插到格网面 | 引入统计分析法,模拟人口连续分布情况;模型允许部分栅格无人口,趋于实际 | 未考虑人口空间分布影响因素,带宽τ值确定较主观 | | 分区密度模型[18,59] | 人口数量、土地类型、地形地貌、交通路网、不透水面等 | 假设面元内同一类别分区上人口分布一致,通过面插值技术实现人口空间化 | 模型简单,易实现,保证源区域与目标区域人口总量不变 | 各分区的人口分配权重确定较为困难;无法揭示同一类别分区内人口分布异同 | | 多元回归模型[17,62,70] | 各土地类型面积,并用DEM、居民点等数据进行修正 | 土地面积与人口强相关性;假定某分区下同一土地类型人口密度相同,遵从“无土地则无人口”原则 | 适合中大尺度研究,参数少,易于建模,便于推广,结果较为可控 | 相同土地类型下难以揭示人口分布差异 | | 夜间灯光、NDVI、土地利用类型 | 夜间灯光与人口强相关性;夜间灯光蕴含人口分布信息,一定程度上反映人口分布情况 | 参数少,易于建模,便于推广,适合中大尺度研究 | 灯光像元过饱和及溢出问题使其应用受限,像元灰度值相同地区难以揭示人口分布异同 | | 多因素融合模型[15,22,64,71] | 人口数量、水域因子、交通路网、第一性生产力、DEM、城市规模及点位 | 基于重力模型构建格点生成法;人口分布与城市规模、交通网密度、净第一性生产力成正比,与到城市中心点的距离、高程成反比 | 综合考虑自然、经济因素对人口分布的影响,体现了各因素的影响程度 | 参数设置及模型计算较为 复杂 | | 土地利用、DEM、交通路网、河流水系、居民点等 | 人口分布受自然地理要素、社会经济条件、历史条件等众多因素的综合影响 | 注重分析单因子及多因子对人口分布的影响程度,为其他研究提供清晰思路 | 融合权重确定较为主观,缺少因子间的相关性分析,选取指标多变,增加复杂性及信息冗余 | | 智能化模型[43,52,72] | 交通条件、自然环境、公共服务设施、建筑物（面积、楼层、新旧程度、区位、密度） | 微观个体根据自身偏好以及环境因素,来决定居住选择行为,呈现出人口空间分布;构建“自下而上”多智能体模拟系统 | 适合城市地区精细尺度人口分布模拟,“自下而上”的模型能够描述城市内部人口分异特性 | 表征多智能体行为的环境参数的选取较为主观、设置 复杂 | | DEM、河流水系、交通路网、土地利用、邻近村镇 | 利用遗传进化计算技术的优点,构建智能算法,实现人口数据内插方法 | 智能化与自动化程度高,无须人工干预,模型结构灵活多样 | 模型精度受算法优劣、样本大小、样本类型的影响,选取合适的影响因素较为困难 |
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