人是城市社会经济活动的主体,人口分布是人类活动最直观的表现。随着城市化进程的不断推进,人口过快增长和过度集聚已经成为城市管理的重大挑战。因而对城市人口进行精细的空间化模拟,可以为城市的科学管理和资源配置优化提供可靠的数据支撑。近年来,基于互联网和基于位置服务（LBS）技术迅速发展,大量多源地理空间大数据可以从互联网网站或公共服务部门获得。这些多源地理空间大数据直接或间接地反映出城市人口的分布特征,为人口空间化研究提供了新的思路。针对当前人口空间模拟研究存在中缺乏有效的多源数据融合模型,模拟空间尺度过大,建筑物数据、AOI数据等数据未充分利用等问题,论文以POI数据、路网数据、建筑物数据及社交媒体数据等地理空间数据为数据源,提出一种面向人口空间化模拟的多源数据融合模型,构建了影响人口空间分布的多种影响因子数据库;引入随机森林算法创建了基于多尺度格网的人口空间精细化分布模型,对人口空间模拟的尺度问题及其在城市公共服务设施布局评估中的应用进行探讨。论文主要工作包括以下几个方面:（1）网络多源地理空间数据与人口分布相关性分析。通过统计数据分析得到了多源地理空间数据与人口空间分布相关性程度,其中人口分布与POI数据中医疗保健服务、商务住宅和政府机构及社会团体的分布具有非常强的相关性,分别为0.762、0.723、0.634,街道的住宅建筑面积密度次之。同时人口分布也与微博签到用户及微信宜出行用户的空间分布具有较强的相关性。（2）城市多尺度精细化人口空间分布模型构建。基于多源地理空间数据和随机森林算法建立了多尺度格网人口空间精细化分布模型,并对多尺度模型精度进行评估。模型整体精度较高,R2约为0.8004,具有较强泛化能力。模型预测的人口分布影响因子与相关性分析结果基本一致。模型预测的多尺度格网人口结果与实际人口的相关系数均高于0.7,拟合优度均高于0.5,其整体模拟效果较好。同时在误差原因分析的基础上利用相关修正方法可以对模拟效果进行有效修正。（3）以郑州市市区为研究区域,对格网人口分布的空间格局进行研究与分析,验证了研究区域内人口分布呈现出明显的空间自相关关系,其全局莫兰指数高达0.880,研究区域存在着较强的空间集聚效应,呈现出中心城区高高集聚和周边城区低低集聚的人口空间分布格局。（4）以研究区为例,以模拟人口空间数据为基础,以教育资源布局评估为例,对城市公共服务设施布局评价进行应用分析,验证了模拟人口空间分布的可靠性。