Population Surface Generation: Separating Urban and Rural

ABSTRACT:This article addresses parameter selection issues in population density mapping. We combined residential building and census block population data to generate population surface maps in a low-density (rural) county. We demonstrate how objective factors can be incorporated to guide the mapping process. Thiessen polygon sizes of the residential buildings and the overall size of census places were used to guide the separation of urban (small polygon) and rural (large polygon) areas. Building–building distances were used to identify the appropriate data resolution for analysis. Six neighbourhood sizes and three distance decay functions were compared for urban and rural parameter choices, respectively. The “real” population count surrounding a (any) point within a distance (i.e., a radius, or the neighbourhood size) was used as an objective criterion to evaluate the accuracy of distance decay functions. The surface wavelength, measured as the average distance between neighbouring surface peaks, was used to evaluate the effect of neighbourhood size on the spatial scale (i.e., coarseness) of the output population surface. A procedure is proposed to preserve the population volume for urban and rural areas, and potentially for more detailed subdivisions. The neighbourhood size caused the most dramatic variations in the resultant population density patterns. Of the functions tested, the Gaussian distance decay function produced the most accurate density readings after volume preservation. Population volume preservation effectively avoided urban population “pollution” of rural density values. RÉSUMÉ:L’auteur se penche sur les questions liées à la sélection des paramètres dans la cartographie de la densité de population. Il associe les données relatives aux immeubles résidentiels et à la population des îlots de recensement en vue de produire des cartes démographiques de surface pour un comté (rural) peu peuplé. Il démontre comment des facteurs objectifs peuvent être intégrés au processus de cartographie et servir de guide dans ce processus. Les polygones de Thiessen selon la taille des immeubles résidentiels et la taille globale des secteurs de recensement sont utilisés pour permettre la distinction entre les régions urbaines (petits polygones) et rurales (grands polygones). Les distances entre les immeubles servent à déterminer la résolution des données appropriée à l’analyse. Six fonctions de dimension des quartiers et trois fonctions de décroissance de la distance sont comparées pour les paramètres urbains et ruraux sélectionnés, respectivement. Le dénombrement « réel » de la population entourant un point (quelconque) à distance donnée (rayon ou dimension du quartier) est utilisé à titre de critère objectif pour évaluer l’exactitude des fonctions de décroissance selon la distance. La longueur d’onde de surface, soit la distance moyenne entre les crêtes de densité avoisinantes, permet d’évaluer l’incidence de la dimension des quartiers sur l’échelle spatiale (c’est-à-dire le degré de précision) de la surface de population résultante. Pour préserver le volume de population des régions urbaines et rurales, l’auteur propose une méthode susceptible de permettre également des subdivisions plus détaillées. La taille du quartier explique les variations les plus marquées des profils de densité de population résultants. Parmi les fonctions testées, la fonction gaussienne de décroissance de la distance est celle qui produit les lectures de densité les plus exactes après préservation du volume. La préservation du volume de population se révèle efficace pour éviter la « pollution » des valeurs de densité rurale par la population urbaine.