基于1990—2020年人口统计数据,利用空间自相关分析、线性趋势分析等方法,研究西北五省人口总和生育率的时空演变特征。结果表明:(1)1990—2020年西北五省人口总和生育率呈下降趋势,但仍高于全国平均水平;人口总和生育率城乡差异缩小,均处在低生育水平阶段。(2)西北五省的人口总和生育率呈现明显的两极分化现象,高值集聚区从研究区的西部逐渐迁移至东部和南部,而低值集聚区则由东南部向西部汇集,最终形成了“西低东高”的空间分布格局。

利用第四至第七次云南省人口普查数据,通过人口分布结构指数、人口重心、人口数量和密度的变化分析等方法,对县域尺度下云南省人口空间分布的演化特征及趋势进行研究。结果表明:(1)云南各县域人口数量总体上保持增长,但在“大永—澜沧线”沿线区域形成一条人口减少地带,致使人口空间格局呈现“中间塌陷、两侧增长”的特征。(2)云南各县域人口增速近年来普遍下降,人口增长表现出“东快西慢”的空间特征。人口分布的不均衡性更加明显,在空间上表现出“东密西疏”的特征且呈现逐步加强的态势,结构上表现出由一般县域向区域性中心城市聚集的特征。(3)近年来云南东部出现一个“C”字型人口聚集带,这一地带现在已成为云南人口增长的核心区域。(4)“大永—澜沧线”作为划分云南人口东、西分布格局的界线已经显现出一定的合理性与显著性。

人口空间化是实现人口统计数据与其他环境资源空间数据融合分析的有效途径。选取地形地貌、地表覆盖、植被覆盖、河流水系、交通可达、经济活跃、生活便利作为影响成都市人口分布的变量,首先根据主成分分析将变量降维,然后利用机器学习对成都市2020年人口进行空间化,将模拟结果与WorldPop和人口普查数据进行对比,得出基于随机森林模型的模拟结果准确度最高,最后通过随机森林的因子重要性分析成都市人口空间分布的影响因素。结果表明:研究结果在街道尺度整体精度均达到90%,均优于WorldPop;POI是高精度人口分布的最重要指标,夜间灯光、坡度和路网密度等对成都市人口分布也有重要作用。POI可有效提升人口空间化结果的准确性,主成分分析是综合POI因子的可行方案,随机森林模型能够有效融合多源信息,为城市层面的精细人口空间化研究提供参考。

基于人口普查和经济统计数据，依据人口统计学理论和方法，采用薄板样条函数分析经济因素通过影响生育、迁移、预期寿命对中国人口老龄化的间接作用及两两协同作用。结果表明：我国自西向东形成了低—高—中—高—低的波浪型人口老龄化地理格局，2000—2020年区域差异前期缩小后期扩大。根据预期寿命、生育率、迁移率差异，各地老龄化进程可归纳为18种模式。预期寿命、生育率、人口迁移三大因素与老龄化的关系均存在边际效应和累积效应，经济对三大因素的影响具有单侧、双侧边际效应，导致了老龄化波浪型地理格局的形成。经济对生育和预期寿命的固化作用以及对迁移的方向性配置导致了老龄化率区域差异先缩小后扩大。

利用2000—2020年河南省城市人口老龄化发展数据和3次人口普查数据，探究人口老龄化时间演变趋势，并通过探索性空间分析方法和地理加权回归模型分析河南省人口老龄化的空间差异和集聚特征以及人口老龄化时空演变区域差异的驱动机制。结果表明：（1）2000年以来，河南省老年人口数量和比重呈现出阶梯式递增—“U”型调整—直线增长的态势，且深度老龄化已成为必然趋势。（2）河南省人口老龄化空间集聚特征明显，差异化显著，沿黄河流域呈“西北低、东南高”的空间格局。（3）老龄化的空间分布受内驱力和外驱力的共同作用。作为人口结构差异内驱力的自然增长率和净迁移率降低导致人口基数小的地区老龄化程度提高；而外驱力因素中，经济及医疗发展越好、教育水平越高、工业产业越发达的地区老龄化程度越低。

利用手机信令数据，以京津冀城市群为研究范围，以250 m×250 m网格为基本单元，识别京津冀城市群人口时空分布与流动特征。结果表明：北京和天津是京津冀城市群的主要人口集聚中心，且人口分布呈现非均匀放射状、沿主要交通干线分布，人口密度由城市中心向周边递减；北京、天津和石家庄是人口流动网络的主要中心，其人口流量远高于其他城市；城市群范围内的县际人口流动增长迅速，各区县的职住空间不平衡也比较突出。

基于北京市第五次、第六次人口普查街道数据，多尺度考察了北京市老年人口的空间分布演化特征。研究表明：2000—2010年北京城市功能拓展区老年人口分布最为集中，城市发展新区增长迅速；10年间老龄化程度加深，区县间空间分布差异增大；老年人口总体呈“中心高、外围低、东高西低、南高北低”的空间分布格局；高社会隔离度区域面积显著扩大且在郊区集中分布，低社会隔离度区域面积缩小；养老设施总体供给不足，老年人口与养老设施空间分布不匹配；基于老年人口的医疗卫生服务设施可达性空间分布不均衡。最后从人口自然加龄、外来人口、经济发展、公共服务设施和城市发展战略等方面分析了其影响因素。

基于DMSP/OLS夜间灯光指数和SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据构建人居指数，模拟武汉市2000,2012年人口空间分布。采用空间自相关模型，从时空角度分析2000—2012年武汉市人口的空间分布格局及演变规律。结果表明：① 利用夜间灯光强度估算方法可快速准确模拟武汉市人口空间分布。② 人口空间分布格局有向武汉市中心城区集聚的趋势，具有“中间高周围低”的特征。③ 武汉市人口空间分布表现出较强的空间自相关性，根据局部自相关分析，“高-高”类型区主要分布在武昌、硚口、江汉、江岸等中心区，“低-高”类型区主要出现在江河流域附近；随着时间的推移人口分布的“高-高”类型区扩大，表明武汉市人口在向中心城区聚集的过程中远城区也形成了相应的人口集聚中心。

创新是城市发展的动力之一。城市创新受多种因素影响，人口是影响城市创新的重要因素，人口迁移的数量和质量会对创新产生深刻的影响。以专利指标测度创新，基于中国34个主要城市人口2003—2012年的人口迁入、迁出数据，使用stata面板模型，分析中国人口迁移对城市创新的影响。结果显示：人口迁移对城市创新有重要的影响，主要表现在省外迁入人口、省内迁出人口以及高学历和多样化人口迁移对城市创新有积极作用，其他人口迁移因素对城市创新影响则不显著，人口迁移对城市创新的影响具有区域性的差异。研究的政策意义表明：中国需要鼓励高层次的人口迁移，以发挥创新的溢出效应，提升城市的创新能力。

人口老龄化是当代中国三大人口问题之一，受到政府和社会的广泛关注。利用探索性空间数据分析江西省人口老龄化的县域时空差异，通过地理加权回归（GWR）模型深入探讨江西省人口老龄化的影响因素。结果表明：(1)2000—2010年江西省人口老龄化系数显著提高，由6.29%提高到7.76%，由成年型社会转变为老年型社会；(2)2000—2010年江西省人口老龄化县域空间差异逐渐扩大，保持较强的正相关，全局指数分别为0.443，0.176，热点集聚显著但逐渐减弱，冷点区扩大；(3)不同因素对县域人口老龄化影响有所差异，人均GDP、城镇化、万人医生数等指标促进了人口老龄化，人口自然增长率及教育占财政支出等指标抑制了人口老龄化。

以人口普查数据为依据，以地理信息系统空间分析技术为手段，选取百岁人口比率、高龄水平、预期寿命等测度指标，对安徽省1990—2010年间人口长寿水平的时空变化进行探讨。研究结果表明：安徽省的人口长寿水平不断提高，但空间分异模式基本稳定。在区域尺度上，淮北平原、江淮丘陵、皖南山地3个区域的长寿水平呈现出由北向南、梯度递减的总体特征；在地级尺度上，各地市的长寿水平呈现出北部高、中间低、南部略高的纬向分异，形成一条皖江沿岸长寿水平低值带。现阶段，安徽省的百岁人口比率主要受自然地理条件的影响，预期寿命主要受经济水平的制约，而高龄水平既受自然地理条件的影响也受经济水平的制约。皖江沿岸长寿水平低值带的形成可能是受沿线水患灾害的频繁发生和血吸虫病等地方病的持续影响。

针对基于出行的时空特征分析在解释老年人不同活动出行行为差异上的不足，根据昆明城市老年人407份有效问卷调查和54份追踪访谈，对基于活动的出行行为特征进行分析。采用结构方程模型分析方法，对出行行为特征参数间的关系进行建模计算，得到了属性、活动因素与出行行为以及出行行为各参数间的关联性。研究结果显示：老年人不同活动的出行特征差异显著，与活动密切相关的出行行为特征参数间有较强的关联性，表现为活动对出行方式和出行强度、出发时刻对出行方式、出行方式对出行强度具有较强的影响。

根据人口普查数据资料，运用数理统计分析方法对河南省老龄人口的分布及其变动、人口密度及其变化趋势等进行分析。河南乡村老龄人口仍占多数，但其分布重心正逐步向城镇转移；各地区老龄人口规模相差较大且分异明显，同时，地区间老龄人口密度差异悬殊，增长变化差距很大；老龄人口分布虽存在地区差异，但发展变化总的趋势是人口老龄化、高龄化加速发展，养老服务需求增大。建立科学合理的社会养老服务体系是当前应对人口老龄化、保障和改善民生的必然要求。

收集整理了云南省第四、五、六次少数民族人口普查数据，创建了1990，2000，2010年GIS数据集，采用探索性空间数据分析(ESDA)的全局和局部空间自相关分析方法，对县域全局和局部空间差异的变化趋势、特征与成因进行了初步探索。结果表明：（1）20年中，云南省少数民族人口分布具有显著的空间正相关性，但随着产业结构的调整以及就业人员的再分配，其空间相关性在逐步降低。（2）2000—2010年的10年内，云南省少数民族人口分布出现了在局部区域内显著聚集且增加的现象，主要集中在滇东南地区，而且表现出了一定的扩散效应。（3）随着云南省少数民族地区社会、经济的发展，少数民族区域人口分布空间差异有可能会进一步扩大。

在2012年新疆昌吉和阿勒泰2个地区4个县8个乡镇19个村农户调研数据的基础上，利用二元Logistic回归模型对影响少数民族农村劳动力区位选择的个体特征和家庭特征2类微观因素进行了定量分析。结果发现：个体特征中的外出打工目的和家庭特征中的家庭生命周期及人均耕地面积对少数民族农村劳动力的跨县远距离转移有显著影响，而性别、年龄、文化程度、家庭抚养负担、人均年收入等没有显著影响。

采用人口普查数据分析2000—2010年山西省迁移人口空间分布格局变化。结果表明，山西省迁移人口规模具有明显地域差异，空间分布上呈现“核心-外围”结构。其中，晋中地区迁移人口集聚趋势最为显著，晋北地区集聚由强变弱，晋西地区集聚逐步增强，晋南地区变化较稳定。进一步结合社会经济统计数据，分析山西省迁移人口空间格局变化的经济因素，认为经济总量的增加与迁移人口规模具有显著正相关性；煤炭销售量与迁移人口规模关系不明显；三次产业产值与迁移人口就业变化趋势基本一致，而且省会太原市第三产业对迁移人口具有较大吸引力，县（县级市）第二产业对迁移人口的吸引力较大，而地级市三次产业对迁移人口的吸引力均不明显；公路网密度和等级与迁移人口规模呈正相关关系，尤其是高速公路密度对迁移人口集聚规模具有重要影响。

以河南省126个县域为研究对象，选取人口数量、GDP总量等指标，采用传统统计分析和空间统计分析方法对1980，1985，1990，1995，2000，2005，2010年河南省人口-经济空间分布的整体不均衡性、局部不均衡性以及不均衡性的空间关联模式进行研究。30年来，河南省人口-经济分布的整体匹配程度处于中等水平，呈波动式缓慢变化；局部不均衡在1980—1995年持续加强，表现在人口-经济协调型县域数量持续减少而经济极化型、经济超前型、人口超前型、人口极化型县域数量持续增加；1995年之后呈波动式变化。人口-经济不均衡性的全局空间关联模式为聚集模式，且聚集程度呈波动式增强的趋势；经济极化聚集区和人口极化聚集区的范围不断扩大，在空间上不断聚集，经济极化聚集区位于豫北、豫中和豫西的交界处，且有向豫中、豫西方向扩展、迁移的趋势；人口极化聚集区主要位于豫东和豫南地区，有向北迁移的趋势。分散模式中的经济孤立区和人口孤立区呈零星分布。

通过理论分析与实地调研，构建人口就地城镇化模型，分析推进人口就地迁移的影响因素、就业模式和居住模式。理论模型与甘肃省敦煌市的实证结果都表明：人们在就地能找到理想的工作及农业生产有利可图的前提下，通过居住成本、就业成本、家庭、农业与乡土情结等因素的综合影响选择就地迁移。就地迁移的就业模式有农业模式、农-工业模式、农-服务业模式3种，不同的就业模式形成合居式、分居式和季节性迁移3种居住模式。通过深度访谈及问卷调研发现，敦煌人口基于地方农-服务业的资源优势就地流动，呈就地城镇化模式。青年人和老年人在该模式影响下形成了以城乡分离为主的分居式居住模式。

通过问卷调查法对秦岭国家自然保护区内“生态贫民”剩余劳动力现状及其原因进行了调查。现阶段制约秦岭保护区内“生态贫民”劳动力实现有效转移的因素主要包括：“生态贫民”整体受教育程度与职业技能水平相对较低，针对“生态贫民”的帮扶力度较差，推动秦岭保护区内“生态贫民”实现有效转移的政策不完善等。可持续发展模式为解决“生态贫民”剩余劳动力问题提供了一种新的视角，建议秦岭国家自然保护区内劳动力转移应综合分析中国市场的承受力、岗位的基本需求、政府的财政支持与政策支持能力等影响因素，以推动自然保护区内剩余劳动力转移模式的形成，实现剩余劳动力的充分转移与就业。

利用全国与河南省六普数据，对河南省流动人口的空间格局进行研究。（1）流动人口省内空间格局具有很强的不均衡性，具有向重要热点、重要轴带、重点区域集聚的特征，呈现出“一心多点、一区四带”的空间格局，形成“多点+弓箭”的空间迁移模式；（2）河南省迁出人口具有较强的沿海指向性与地域临近性的特征，而省外外来人口具有明显的地域临近特征；（3）在全国人口流动的趋势与流动人口空间集聚影响下，河南省成为全国的重要人口输出大省与人口净流出区域，人户的空间分离现象日益突出，并且人口规模东南多西北少的分布格局逐渐改变，人口分布与空间格局正发生重组。基于此，提出了河南省实现未来一系列的空间发展战略的保障措施和对策建议。