WorldPop Global Project Population Data: Constrained Estimated Age and Sex Structures of Residential Population per 100x100m Grid Square

WorldPop/GP/100m/pop_age_sex_cons_unadj
数据集可用性
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("WorldPop/GP/100m/pop_age_sex_cons_unadj")
标签
人口统计 人口 世界人口

说明

全球高分辨率的当代人口分布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前提。WorldPop 项目旨在通过提供详细且可公开访问的人口分布数据集来满足这些需求,这些数据集是使用透明且经过同行评审的方法构建的。

有关构建数据所用方法和数据集的完整详细信息以及开放获取出版物,请访问 WorldPop 网站。简而言之,基于最新人口普查数据的人口数量(与相关联的行政单位相匹配)通过机器学习方法分解为约 100x100 米的网格单元,这些方法利用了人口密度与一系列地理空间协变量层之间的关系。映射方法是基于随机森林的达西米特里克重新分配。

此数据集包含按年龄和性别群组划分的估计人口自上而下的受限细分。目前仅提供 2020 年的数据。

2020 年各个国家/地区在 100 米空间分辨率下的自上而下约束年龄/性别结构估计数据集,其国家/地区总数已调整为与联合国经济和社会事务部秘书处人口司编制的相应官方联合国人口估计值(2019 年修订版《世界人口展望》)相符。

查看有关受限数据集与非受限数据集的说明

WorldPop 网站上还免费提供有关人口年龄结构、贫困、城市增长和人口动态的更多 WorldPop 网格数据集。WorldPop 是南安普顿大学、布鲁塞尔自由大学和路易斯维尔大学的研究人员共同合作的成果。该项目主要由比尔及梅琳达·盖茨基金会资助。

频段

像素大小
92.77 米

频段

名称 最小值 最大值 像素尺寸 说明
population 0* 21171*

每个网格单元内的居住人口估算数

M_0

居住在每个网格单元内的 0-1 岁男性人口估计数

M_1

居住在每个网格单元内的 1 至 4 岁男性人数估计值

M_5

居住在每个网格单元内的 5 至 9 岁男性人数估计值

M_10

居住在每个网格单元内的 10 至 14 岁男性人数估计值

M_15

居住在每个网格单元内的 15 至 19 岁男性人数估计值

M_20

居住在每个网格单元内的 20 至 24 岁男性人数的估计值

M_25

居住在每个网格单元格内的 25 至 29 岁男性人数估计值

M_30

居住在每个网格单元中的 30 至 34 岁男性人数估计值

M_35

每个网格单元格中 35 至 39 岁男性居民的估计数量

M_40

居住在每个网格单元格内的 40 至 44 岁男性人数估计值

M_45

居住在每个网格单元格内的 45 至 49 岁男性人数的估计值

M_50

居住在每个网格单元内的 50 至 54 岁男性人数估计值

M_55

居住在每个网格单元内的 55 至 59 岁男性人数估计值

M_60

居住在每个网格单元格内的 60 至 64 岁男性人数的估计值

M_65

居住在每个网格单元中的 65 至 69 岁男性人数估计值

M_70

居住在每个网格单元中的 70 至 74 岁男性人数估计值

M_75

居住在每个网格单元中的 75 至 79 岁男性人数估计值

M_80

居住在每个网格单元中的 80 岁及以上男性人数的估计值

F_0

居住在每个网格单元格中的 0-1 岁女性的估计数量

F_1

居住在每个网格单元中的 1 至 4 岁女性的估计人数

F_5

每个网格单元格中 5 至 9 岁女性的估计人数

F_10

居住在每个网格单元中的 10 至 14 岁女性的估计人数

F_15

居住在每个网格单元中的 15 至 19 岁女性的估计人数

F_20

居住在每个网格单元中的 20 至 24 岁女性的估计人数

F_25

居住在每个网格单元中的 25 至 29 岁女性的估计人数

F_30

居住在每个网格单元内的 30 至 34 岁女性的估计人数

F_35

居住在每个网格单元格中的 35 至 39 岁女性的估计人数

F_40

居住在每个网格单元中的 40 至 44 岁女性的估计人数

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

居住在每个网格单元中的 50 至 54 岁女性的估计人数

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

居住在每个网格单元中的 60 至 64 岁女性的估计人数

F_65

居住在每个网格单元中的 65 至 69 岁女性的估计人数

F_70

居住在每个网格单元中的 70 至 74 岁女性的估计人数

F_75

居住在每个网格单元内的 75 至 79 岁女性的估计人数

F_80

居住在每个网格单元中的 80 岁或以上女性的估计数量

* 估算的最小值或最大值

图片属性

图片属性

名称 类型 说明
country STRING

国家/地区

双精度

使用条款

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引用

引用:
  • 请将 WorldPop 网站作为来源进行引用:www.worldpop.org

  • 美洲人口数据:Alessandro Sorichetta、Graeme M. Hornby、Forrest R. Stevens, Andrea E. Gaughan、Catherine Linard、Andrew J. Tatem,2015 年,拉丁美洲和加勒比地区 2010 年、2015 年和 2020 年的高分辨率网格化人口数据集,Scientific Data,doi:10.1038/sdata.2015.45

  • 非洲人口数量数据:Linard, C.,Gilbert, M.,Snow, R.W.,Noor, A.M. 和 Tatem, A.J.,2012 年,人口分布、聚居模式和 2010 年非洲的无障碍环境,PLoS ONE,7(2):e31743。

  • 亚洲人口数量数据:Gaughan AE、Stevens FR、Linard C、Jia P 和 Tatem AJ,2013 年,《东南亚 2010 年和 2015 年高分辨率人口分布地图》,PLoS ONE,8(2):e55882。

DOI

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var dataset = ee.ImageCollection('WorldPop/GP/100m/pop_age_sex_cons_unadj');

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  bands: ['population'],
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  palette: ['24126c', '1fff4f', 'd4ff50']
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Map.setCenter(113.643, 34.769, 7);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Population');
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