近日，我院李兰晖副教授联合中国科学院地理所张炳华博士合作完成的研究论文“Cross-sectional accuracy does not imply the reliability of population change in gridded population datasets of China”在nature旗下唯一的人文社科期刊Humanities and Social Sciences Communications发表。该研究围绕时序格网人口数据的静态精度与动态可靠性展开分析，旨在检验“横截面精度高是否意味着能够可靠刻画人口变化”这一假设，为城市化、公共服务配置和灾害风险评估等研究中的数据选择提供参考。

论文发表状态

格网人口数据具有空间表达精细、便于与遥感和地理环境数据融合分析等优势，已广泛应用于人口空间分布和人地关系研究。然而，现有数据评价多关注单一年份的横截面精度，较少检验其对人口动态变化的刻画能力。围绕这一关键问题，研究团队以中国2010年和2020年乡镇尺度人口普查数据为基准，构建了3.5万余个乡镇尺度分析单元，系统评估了CnPop、GHS-POP、GlobPop、GPWv4、LandScan和WorldPop六套常用时序格网人口数据集，并从横截面精度、变化方向一致性和变化幅度相关性三个维度构建综合评价框架。

研究结果显示，多数数据集在横截面评价中表现较好，部分数据集与人口普查数据的相关系数超过0.8，但在识别2010—2020年乡镇人口增长或下降、刻画人口变化幅度方面表现明显不足。值得注意的是，WorldPop和GlobPop虽在静态精度评价中表现突出，但在人口变化方向识别方面低于六套数据集平均水平；相反，CnPop虽横截面精度较低，却取得最高方向识别准确率。鉴于此，研究进一步提出了基于官方统计约束的探索性校准方案，对GlobPop、LandScan和WorldPop等数据进行了校准，并建议未来格网人口数据生产应进一步强化时序一致性和动态建模能力。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41599-026-07688-w

Humanities & Social Sciences Communications（《人文社科通讯》）作为nature旗下唯一的人文社科期刊，致力于出版人文科学、行为科学和社会科学领域的高水平研究，同时被A&HCI与SSCI收录，在国内外人文社科领域具有重要影响力。该期刊在JCR社会科学分区为Q1，中国科学院人文科学一区。根据Web of Science期刊引用指数，该期刊在人文学科—多学科领域409种期刊中排名第3，在社会科学跨学科领域265种期刊中排名第1。