【摘 要】
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人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段，现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源，通常以数量/密度型指标形式参与回归建模，该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异，特征均质化处理造成POI语义细节的损失，导致中心城区人口低估与远城区高估。为此，本文
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41971349、42090010、U20A2091）； 国家重点研发计划项目（2021YFE0117000）； 武汉大学知卓时空智能研究基金项目（ZZJJ202201）～～；
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人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段，现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源，通常以数量/密度型指标形式参与回归建模，该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异，特征均质化处理造成POI语义细节的损失，导致中心城区人口低估与远城区高估。为此，本文基于随机森林模型，提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上，引入移动定位数据构建人口吸引力指标；并基于非欧式滤波修正格网人口权重，建模人口空间自相关，刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证，通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验，展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明，本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4～2/3，在精细人口空间化场景具有精度优势。此外，本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。
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