长江流域资源与环境 >> 2006, Vol. 15 >> Issue (3): 287-291.

• 资源环境与社会经济可持续发展 • 上一篇    下一篇

数学模型在人口预测中的应用——以江苏省为例

杨丽霞,杨桂山,苑韶峰   

  • 收稿日期:2005-11-07 修回日期:2006-01-05 出版日期:2006-05-20
  • 通讯作者: 杨丽霞

APPLICATION OF MATHEMATICAL MODELS IN PREDICATION OF THE POPULATION——TAKING JIANGSU PROVINCE AS AN EXAMPLE

YANG Li-xia,YANG Gui-shan,YUAN Shao-feng   

  • Received:2005-11-07 Revised:2006-01-05 Online:2006-05-20
  • Contact: YANG Li-xia

摘要: 人口规模是城市规划和土地利用总体规划中一项重要的控制性指标,人口规模是否合理,不仅影响到未来地区经济和社会发展,而且会影响到地区生态环境可持续发展,因此准确地预测未来人口的发展趋势,制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和现实意义。运用马尔萨斯人口模型、Logistic增长模型和线性回归分析方法,利用《江苏统计年鉴》人口数据对江苏省2005~2020年的人口发展规模做出预测。预测结果显示,3种模型均取得了较好的模拟效果,但马尔萨斯人口模型和Logistic增长模型的模拟精度比线性回归更理想。在模型的验证过程中,前两者的平均相对误差较小,分别为0.35%和0.12%,而线性回归为2.25%,故采用两种非线性预测值的平均值作为预测结果,结果为2010年达到7 695.19万人,2020年达到7 919.20万人。

关键词: 人口统计, 人口预测, 马尔萨斯人口模型, Logistic增长模型

Abstract: The scale of population is considered as an important control index of urban planning and the land use planning. The rationality of the scale of population can affect not only development of economy and society, but also sustainable development of ecological environment. So it has great theory meaning and realistic meaning to exactly predict development trend of population and establish rational population layout. The paper dealt with Malthusian models、Logistic models and linear regression and used the data of Jiangsu Statistical Yearbook to predict gross population in Jiangsu Province in 2005~2020. Results show that three models fit well. But Malthusian models and Logistic models are better than linear regression according to residue errors which residue errors in two nonlinear models are smaller and close, 0.35% and 0.12% than 2.25% in linear regression in validating models. So the authors select the mean of prediction in two nonlinear models as prediction results. Prediction results show gross population reaches to 76.95 million in 2010, 79.19 million in 2020.

Key words: population statistic, population prediction, Malthusian Models, Logistic Models

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