年龄结构、性别结构人口分布数据、乡镇街人口分布数据
数据下载链接：数据下载链接
人口分布是指人口在一定时间内的空间存在形式、分布状况，包括各类地区总人口的分布，以及某些特定人口（如城市人口、、特定的人口过程和构成（如迁移、性别等）的分布等。
人口分布的最大特征是不平衡性。就全世界而言，目前地球上只占陆地面积7%的地区，却居住着全球70%的人口；全球90％以上的人口集中在不到10％的陆地上；而大陆上有35%～40%的土地基本上无人居住。就区域而言，各大洲和各国之间的人口分布也是不平衡的。亚洲陆地面积占全球的29.4％，但人口占60％（1980年）。在全世界160多个国家和地区中，人口1亿以上的7个国家的总人口占世界总人口的55％以上。在各国内部的不同地区之间人口分布也很不平衡。如中国以爱辉—腾冲一线为界，此线以东地区土地占全国的42.9％，人口却占全国总人口的94.4％（1982年）。
有关人口分布的全球高分辨率数据是准确衡量人口增长影响、监测变化和规划干预措施的先决条件。地理遥感生态网旨在通过提供使用透明和同行评审方法构建的详细和开放访问的人口分布数据集来满足这些需求。
地理遥感生态网上提供了包含按年龄和性别结构分类的人口分布数据集 。简而言之，通过利用人口密度和一系列地理空间协变量层之间关系的机器学习方法，将与其相关行政单位匹配的最近基于人口普查的人口计数分解为网格单元。映射方法是基于随机森林的 dasymetric 重新分配。
| M_0 | 居住在每个网格单元中的 0 至 1 岁男性的估计数量 | ||
| M_1 | 居住在每个网格单元中的 1 至 4 岁男性的估计数量 | ||
| M_5 | 估计居住在每个网格单元中的 5 至 9 岁男性人数 | ||
| M_10 | 估计居住在每个网格单元中的 10 至 14 岁男性人数 | ||
| M_15 | 估计居住在每个网格单元中的 15 至 19 岁男性人数 | ||
| M_20 | 估计居住在每个网格单元中的 20 至 24 岁男性人数 | ||
| M_25 | 估计居住在每个网格单元中的 25 至 29 岁男性人数 | ||
| M_30 | 居住在每个网格单元中的 30 至 34 岁男性的估计数量 | ||
| M_35 | 估计居住在每个网格单元中的 35 至 39 岁男性人数 | ||
| M_40 | 居住在每个网格单元中的 40 至 44 岁男性的估计数量 | ||
| M_45 | 居住在每个网格单元中的 45 至 49 岁男性的估计数量 | ||
| M_50 | 居住在每个网格单元中的 50 至 54 岁男性的估计数量 | ||
| M_55 | 估计居住在每个网格单元中的 55 至 59 岁男性人数 | ||
| M_60 | 估计居住在每个网格单元中的 60 至 64 岁男性人数 | ||
| M_65 | 居住在每个网格单元中的 65 至 69 岁男性的估计数量 | ||
| M_70 | 估计居住在每个网格单元中的 70 至 74 岁男性人数 | ||
| M_75 | 居住在每个网格单元中的 75 至 79 岁男性的估计数量 | ||
| M_80 | 估计每个网格单元内居住的 80 岁或以上男性人数 | ||
| F_0 | 估计居住在每个网格单元中的 0 至 1 岁的女性人数 | ||
| F_1 | 估计居住在每个网格单元中的 1 至 4 岁女性人数 | ||
| F_5 | 居住在每个网格单元中的 5 至 9 岁女性的估计人数 | ||
| F_10 | 估计居住在每个网格单元中的 10 至 14 岁女性人数 | ||
| F_15 | 估计居住在每个网格单元中的 15 至 19 岁的女性人数 | ||
| F_20 | 估计居住在每个网格单元中的 20 至 24 岁的女性人数 | ||
| F_25 | 估计居住在每个网格单元中的 25 至 29 岁的女性人数 | ||
| F_30 | 估计居住在每个网格单元中的 30 至 34 岁的女性人数 | ||
| F_35 | 估计居住在每个网格单元中的 35 至 39 岁的女性人数 | ||
| F_40 | 估计居住在每个网格单元中的 40 至 44 岁的女性人数 | ||
| F_45 | 居住在每个网格单元中的 45 至 49 岁女性的估计人数 | ||
| F_50 | 估计居住在每个网格单元中的 50 至 54 岁的女性人数 | ||
| F_55 | 居住在每个网格单元中的 55 至 59 岁女性的估计人数 | ||
| F_60 | 估计居住在每个网格单元中的 60 至 64 岁的女性人数 | ||
| F_65 | 估计居住在每个网格单元中的 65 至 69 岁的女性人数 | ||
| F_70 | 估计居住在每个网格单元中的 70 至 74 岁的女性人数 | ||
| F_75 | 估计居住在每个网格单元中的 75 至 79 岁的女性人数 | ||
| F_80 | 居住在每个网格单元的 80 岁或以上女性的估计人数 |
<article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix"><link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_views-163de54645.css"><div id="content_views" class="htmledit_views"><p><strong> 数据下载链接：<strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><strong><a href="https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.csdn.com/" title="数据下载链接">数据下载链接</a></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></strong></p>
http://www.taodudu.cc/news/show-5200015.html
相关文章：
- 牛奶神马搜索权重批量查询软件【SEO必备工具】
- seo模拟点击软件_SEO点击软件是否对网站排名有帮助
- 充分用好小红书关键词seo搜索优化 玩转种草流量
- 优化王SEO软件
- 谷歌seo排名软件有哪些
- IntelliJ IDEA小技巧 —— 代码太乱？一键快速格式化代码
- python快速格式化json
- 向量点乘 叉乘
- CUDA向量点乘
- VUE的solt使用
- vue3 solt
- vue基础扩展8--solt详解
- vue-router之 tag 和 v-solt 对比
- vue-solt插槽
- Vue.js solt
- solt插槽怎么使用
- element-ui solt的使用
- vue中插槽solt的使用
- solt排序整理
- vue占位控件solt
- solt插槽的使用
- vue插槽solt ，uni.app
- React实现插槽（solt）
- solt(插槽)
- vue solt(插槽)用法小结
- vue: solt内容分发 动态组件
- vue项目中组件和solt使用
- v-solt插槽实践用法讲解
- vue 组件插槽solt 的使用
- 10. solt 插槽
年龄结构、性别结构人口分布数据、乡镇街人口分布数据相关推荐
- 奥维查看行政边界_全国乡镇行政区划数据乡镇边界数据查询获取方式
原标题:全国乡镇行政区划数据乡镇边界数据查询获取方式 北京揽宇方圆信息技术有限公司提供全国遥感影像数据,全国乡镇行政区划数据,是结合野外实测资料,同时参照有关地理图件,采用人机交互的方式开展行政区划地 ...
- 遥感数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据、行政区数据...GIS数据获取网站整理
本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理,包括但不限于遥感数据.气候数据.土地数据.土壤数据.农业数据.行政区数据.社会数据.经济数据等.数据较多,大家可以直接通过下方目录加以总览:点击数据 ...
- arcgis人口空间化_数据福利|全球人口密度数据汇总与共享
1.LandScan人口密度数据集LandScan 全球人口动态统计分析数据库由美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)开发,East View Cartographic提供.LandScan运用GIS ...
- 利用Python爬取全国250m精度的人口数据、房价数据等数据 | CSDN博文精选
作者 | 中原百科来源 | CSDN博客 (一) 我的第一篇博客写的就是爬取人口数据基于腾讯位置大数据平台的全球移动定位数据获取(Python爬取),精度是1000m,后来有朋友和我说有个网站开放过2 ...
- Google 数据可视化团队：数据可视化指南(中文版)
写在前面 今天分享一份谷歌数据可视化团队形成的一套全面的数据可视化指南, 涵盖了设计原则.图表分类.图表的选用.样式设计.交互设计.仪表板设计等方面. 数据可视化 数据可视化就是用图形描绘信息. 原则 ...
- Google数据可视化团队：数据可视化指南
这是一套谷歌数据可视化团队形成的全面的数据可视化指南,涵盖了设计原则.图表分类.图表的选用.样式设计.交互设计.仪表板设计等方面.有人对其进行了翻译,这个规范指南基本适用所有数据图表设计,很有参考价值 ...
- python爬取地图地址_python爬取了高德地图一些地点的数据，爬出来数据大致情况如下：...
python爬取了高德地图一些地点的数据,爬出来数据大致情况如下: 下面是基本流程: 1.注册成为高德地图API开发者,网址http://lbs.amap.com/(主要是获取自己的keywords ...
- 数据治理：数据治理之道-数据文化-数据思维融入企业文化
参考<一本书讲透数据治理>.<数据治理>等 大数据的根本价值在于从数据的不确定性中发现规律,获得确定性.想要在繁杂的大数据中快速找到价值数据,并依靠数据发现.分析.解决.跟踪问 ...
- 数据可视化笔记1 数据可视化简介（简史、分类、功能、目标）
文章目录 1.什么是数据可视化 2.为什么要数据可视化 3.数据可视化简史 4.数据可视化的分类 5.数据可视化的功能 6.数据可视化的目标 7.数据可视化工具 1.什么是数据可视化 数据可视化: 创 ...
最新文章
- CakePHP中出现persistent is not writable等Warning的解决方法
- 云栖科技评论 | 传统产业的数字化转型 破除“肌肉记忆” 拥抱变化与未知
- C#学习笔记（集合）
- Scala里的控制台输出print实现原理
- IIS6部署web service完整过程
- （ZZ）A*算法入门
- python抓包教程_Python Charles抓包配置实现流程图解
- 数据库设计的范式规范
- SpringBoot2线程池的创建以及执行异步任务
- 修改系统文件内容的经典错误总结
- 小型局域网环境下搭建的文件中转系统
- matlab中zeros和ones函数使用方法
- python分发扑克牌_python模拟实现分发扑克牌
- eovs实训报告总结心得_实训报告收获心得体会
- SpringBoot迷你天猫商城系统（附源码）
- 校企同游快乐工作——湖南工程职院美和易思教师开展素质拓展活动
- 诠释绿色科技 Laedana荣获2022国际CMF设计奖
- 逸管家诚信是企业的立业之本
- 什么样的企业是负责任的企业？
- 还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法