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下
行
理
我
人
世
展趋势，对于预测和理解中国未来的城镇化格局，调节中国城市能源供
项目信息
项目资助号; G-1909-30260
Grant Number: G-1909-30260
项目日期: 2019.08.01 - 2020.05.31
Grant period: 2019.08.01 - 2020.05.31
所属领域: 低碳城市
Sector: Low Carbon Cities
项目概述:
当前，人类活动已成为全球环境变化的主要驱动力，合理预测中国人口的发
给平衡，
制能源排放,实现中国城市低碳转型等都具有十分重要的指导意义。在此背景
，能源基金会于 2019 年支持清华大学建筑学院龙瀛团队，开展“中国未来人
分布情景分析”研究，对中国的城市人口，在省域、县域等层面上的分布等进
分析与预测。
我们对现有的人口预测研究进行了梳理，发现目前的相关研究多以历史梳
、现状分析为主，在情景分析、空间尺度的精度上都略有不足。在此基础上，
们将城市区位、聚集度等多种情景条件引入,在公里网格扩度上对未来中国的
的分布进行了多情景下的预测。该研究的方法可以简要概括为两步: 以线性
归为核心的市辖区层面上的人口总量与城镇化率预测; 以土地利用变化和
LandScan 人口耦合数据为核心的公里网格久度的人口判定。我们最终获得了多种
情
在
景下的中国未来人口公里网格分布地图。研究发现,未来的中国大城市依然存
很大的人口增长压力，而中西部城市将是中国未来城镇化的主要战场。项目成
李文越
王祥凤
研究员
章士研究生
于士后
韦士后1， 项目背景 .1
2，相关研究 ......2
2. 1，国家人口总量研究..2
2. 1. 1，世界人口展望 .42
2. 1. 2，SRES 排放情景的专题报告..3
2. 1. 3 SSP 共享社会经济路径研究.3
2. 2，室间人口网格分布研究.94
3，数据与方法 .06
3. 1，研究范围..6
3. 2，研究数据..6
3. 2. 1，联合国中国人口总量与城镇化率预测数据 ...….………………….….…………..6
3. 2. 2，LandScan 人口数据.97
3. 2. 3，全球土地利用数据 .47
3. 2. 4，社会经济统计数据 .48
3. 3，和研究方法.et8
3. 3. 1地级行政区人口总量预测 .pp9
3. 3. 2，地级行政区城镇化率预测 .412
3.3.3， 公
4主要结果 .016
4. 1，地级行政区预测结果..... .4 16
4. 2，空间人口网格预测结果.420
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