人口迁徙数据估计方法|计算人口学读书会第八期
人口迁徙数据估计方法|计算人口学读书会第八期
内容摘要
导语迁徙是地区人口增减与空间分布变化的关键因素，但迁徙流量往往无法直接观测。本期为计算人口学读书会第8期，北京大学地球与空间科学学院博士生杨骏杰将梳理人口迁徙的
导语
迁徙是地区人口增减与空间分布变化的关键因素，但迁徙流量往往无法直接观测。本期为计算人口学读书会第8期，北京大学地球与空间科学学院博士生杨骏杰将梳理人口迁徙的概念、指标与数据来源，介绍基于人口存量、地理协变量与时空大数据的估计方法，并分享中国1995—2020年人口迁徙数据集构建思路、初步结果与挑战。
为系统梳理人口学领域的最新进展，三合力通科技与集智俱乐部共同发起「计算人口学：复杂系统视角下的生育、教育、流动与老龄化」读书会，北京师范大学系统科学学院李汉东、崔雪锋两位教授共同参与担任发起人。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。
读书会将于2026年9月17日起每周四19:30-21:30线上开展，持续约10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。
报告简介
迁徙是地区人口增减和人口空间分布变化的重要因素。受统计口径、数据覆盖范围和时空尺度等限制，研究所需的迁徙流量往往无法直接观测，需要利用现有数据进行估计。本报告将梳理人口迁徙的概念、常用指标和数据来源，介绍基于人口存量数据、地理协变量数据和时空大数据的迁徙数据估计方法，最后分享中国1995-2020年间人口迁徙数据集的构建工作，介绍其研究思路、估计方法、初步结果以及面临的挑战。
分享大纲
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人口迁徙的概念、指标与数据观测
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基于人口存量数据的人口迁徙估计
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基于协变量和时空大数据的人口迁徙估计
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中国长时序迁徙数据集的构建探索
核心概念
人口迁徙、人口存量数据、人口核算方法、时空大数据
主讲人介绍
主讲人：杨骏杰，北京大学地球与空间科学学院博士生，主要研究领域为时空大数据分析与人口迁徙。
参考文献
[1] Abel Guy J, Sander Nikola. Quantifying global international migration flows[J]. Science, 2014, 343(6178): 1520-1522.
[2] Chi G, Abel G J, Johnston D, et al. Measuring global migration flows using online data[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2025, 122(18): e2409418122.
[3] Agostini Gabriel, Young Rachel, Fitzpatrick Maria, et al. Inferring fine-grained migration patterns across the united states[J]. Nature Communications, 2025.
[4] Niva V, Horton A, Virkki V, et al. World’s human migration patterns in 2000–2019 unveiled by high-resolution data[J]. Nature Human Behaviour, 2023, 7(11): 2023-2037.
报告简介
迁徙是地区人口增减和人口空间分布变化的重要因素。受统计口径、数据覆盖范围和时空尺度等限制，研究所需的迁徙流量往往无法直接观测，需要利用现有数据进行估计。本报告将梳理人口迁徙的概念、常用指标和数据来源，介绍基于人口存量数据、地理协变量数据和时空大数据的迁徙数据估计方法，最后分享中国1995-2020年间人口迁徙数据集的构建工作，介绍其研究思路、估计方法、初步结果以及面临的挑战。
分享大纲
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人口迁徙的概念、指标与数据观测
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基于人口存量数据的人口迁徙估计
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基于协变量和时空大数据的人口迁徙估计
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中国长时序迁徙数据集的构建探索
核心概念
核心概念
人口迁徙、人口存量数据、人口核算方法、时空大数据
主讲人介绍
主讲人介绍
主讲人：杨骏杰，北京大学地球与空间科学学院博士生，主要研究领域为时空大数据分析与人口迁徙。
参考文献
参考文献
[1] Abel Guy J, Sander Nikola. Quantifying global international migration flows[J]. Science, 2014, 343(6178): 1520-1522.
[2] Chi G, Abel G J, Johnston D, et al. Measuring global migration flows using online data[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2025, 122(18): e2409418122.
[3] Agostini Gabriel, Young Rachel, Fitzpatrick Maria, et al. Inferring fine-grained migration patterns across the united states[J]. Nature Communications, 2025.
[4] Niva V, Horton A, Virkki V, et al. World’s human migration patterns in 2000–2019 unveiled by high-resolution data[J]. Nature Human Behaviour, 2023, 7(11): 2023-2037.
活动预告
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直播信息
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报名读书会：「计算人口学」
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