中国100m七普人口网格数据集(2020年)

该数据集为中国100m x 100m七普人口网格数据集，数据时间为2020年，主要范围为中国大陆。该团队开发了一种人口降尺度方法，利用堆叠集成学习和地理空间大数据，根据中国县级和镇级第七次人口普查数据和100m网格化辅助数据，采用随机森林、XGBoost 和 LightGBM 作为堆叠集成学习的基础模型，并从地理空间大数据中划分出居住区，以增强人口栅格数据估算的精度。数据格式为栅格(.tif)，数据坐标系为Albers_Conic_Equal_Area。

This dataset is a 100m × 100m gridded population dataset derived from the 7th National Population Census of China, with a data year of 2020, covering primarily Mainland China. This research team developed a population downscaling method that utilizes stacked ensemble learning and geospatial big data. Based on the county-level and township-level 7th National Population Census data of China and 100m gridded auxiliary data, the method uses Random Forest, XGBoost, and LightGBM as the base models for stacked ensemble learning, and identifies residential areas from geospatial big data to improve the accuracy of population grid data estimation. The data format is raster (.tif), and the coordinate system of the dataset is Albers_Conic_Equal_Area.

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背景与挑战

背景概述

该数据集是中国2020年第七次人口普查的100米分辨率网格化人口数据，覆盖中国大陆范围。它采用堆叠集成学习和地理空间大数据进行人口降尺度处理，结合随机森林、XGBoost和LightGBM等模型，显著提升了人口栅格数据的估算精度（R2=0.8936），优于现有主流数据集。数据以栅格格式(.tif)提供，适用于人口地理学研究和空间分析。