1 中国における都市−農村世帯人口分布面の推計と将来予測中谷友樹立命館大学 A grid-surface projection of urban and rural population in China Tomoki NAKAYA Ritsumeikan University Abstract: This study projects the geographical distributions of Chinese urban and rural population from 1990 to 2050. Firstly, a new areal interpolation method is developed to convert the Chinese county dataset into a grid surface by using DMSP/OLS Stable Night Light Image. Secondly, to predict county-scale populations, changes in the national and regional cohort sizes are estimated based on the national life table and regional cohort change rates between 1990 and 1995. Third, a procedure to estimate urban populations is developed to convert the ratio of agricultural to non-agricultural households into the urban - rural household ratio at a county level. Finally, the county populations are converted into a grid-surface (LUGEC 20km grid). As a result, population surfaces for urban and rural residents are obtained from 1990 to 2050. Keywords: Areal interpolation, China, Cohort change, Population projection, DMSP/OLS １．はじめに食料問題の検討にあたって、人口分布は経済活動とそれに関連する土地利用の変化を説明する上で重要な因子であると同時に、食料消費の面的な分布を最も強く規定する基礎的な情報である。ここでは、食料消費面推計での利用を考慮した人口分布面の推計を行う。中国において食料の消費パターンには、都市人口と農村人口の間で大きな違いがみられ、本研究では都市人口および農村人口を区別した食料消費面の現状の推計および将来予測をはかる。推計すべき空間的スケールは、 LUGEC で定義している 20km メッシュ（正確には経度 15 分 ×緯度 10 分の経緯度メッシュ）である。このようなグリッド面としての推計は、議論の空間的精度を対象地域全体で統一でき、かつ生産と関連する土地利用や自然環境データとの整合性をはかる上でも便利である。しかし、中国において利用可能な資料は整合性に欠け、また空間的精度も粗い。そのため、中国においてこのような詳細なスケールにおける人口分布を推計・予測した事例は乏しい。本研究では、この詳細な空間スケールでの推計作業のために、多様な情報を組み合わせた多段階の人口予測手法を提案する。なお、本稿は LUGEC Phase II での中国全域にわたる人口推計作業の成果を総括しており、以下のような構成となっている。まず、カウンティ（郡）スケールでの資料をリモートセンシングによって獲得できる情報を基にグリッド化する面補完手法布の将来推計の方法 2) 1) を、続いて、カウンティ単位での総人口分を、最後に都市―農村人口分布面の推計法 3) および予測法を説明する。この作業の結果、 20km メッシュ別の都市 − 農村人口の 2050 年までの推計値が利用可能となる。 2 ２．人口分布面の推計技法 −行政単位データの面補間問題中国において現在利用できかつ最も信頼できる最小の人口報告単位は、カウンティ（郡）である。 1990 年中国（中華人民共和国）国勢調査によって、2438 の全カウンティ別に人口統計が整備されている。本研究では、島嶼部を除いた 2420 を利用した。カウンティの面積は、平均で 3876km 2 であるが、地域的に大きく異なり、人口希薄な内陸部では大きく、逆に都市部ではかなり小さい空間単位になる傾向がある。この統計情報は、 Prof. G. W. Skinner (University of California-Davis)によって作成された GIS 用のデータセットであり、アメリカで組織された CIESIN(the Consortium for International Earth Science Information Network)の SEDAC(the Socioeconomic Data and Applications Center)における中国担当チームによって、 Web 上で公開されている。 Fig.-1 中国周辺の夜間地上光画像 DMSP/OLS Stable Light Image (1994-1995) ところで、行政単位の情報を、境界の一致しない別の空間単位体系へ移すには、一定の変換誤差を避けられない。しかしもし、変換に利用する２つの空間単位体系（ここではカウンティと 20km メッシュ）よりも十分に詳細な分布の推計が可能であれば、この変換−面補間−の信頼性は向上する。このような空間単位内分布に関する間接的情報を利用した補間を、Intelligent interpolation という。各空間単位内に人口分布の中心（各空間単位内で最も人口が集中する地点、ないし人口分布の重心地点）を示す情報が示されている場合について、Martin 4) は様々な手法を比較している。だが、このような情報は、一般に先進国の小地域統計においてのみ利用可能である。近年では、リモートセンシング画像から居住域と非居住域を判別して、空間単位内の分布を推定するアプローチが提案されている（ Fisher and Langford 5 ））。本研究でも、リモートセンシングを面補間に利用した推計をはかった。ここで利用した衛星画像はアメリカ合衆国国防省の軍事衛星である DMSP（ Defensive Meteorological Satellite Program）/OLS によって得られた夜間地上光の分布画像である。この夜間の安定した光の存在は人間の経済活動の大きさを反映しており、人口分布域の推計にも有用であろうと考えられる。この DMSP/OLS 画像は近年、広域にわたる人間活動の状況を把握する手段として、様々な利用法が提案されており、都市域の検出（ Imhoff et al. 6 ）,7 ））、国家単位での GNP、人口の推定（ Elvidge et al. 8 ）,9 ））、先進国における小地域人口推計（ Sutton et al. 1 0 ）と Nakayama 11 ））などの事例がある。ところで一時点の画像は、一時的な光源の存在や雲による光の遮蔽などの影響を受けやすく、居住域と関係する恒常的な光を映していない。ここで利用する DMSP/OLS 画像は、1994 年から 1995 年にかけて観測された夜間 OLS 画像を統合した合成画像である。各ピクセルは、雲に遮られていない観測から、光が観測された頻度をパーセンテージ (0-100)で記録している。従って、この画像により観測される光の安定性を 3 把握できる。なお、光観測頻度が 1〜 5%という値は除かれている（ Elvidge et al. 1 2 ）は 10%を閾値として不安定な光を除いている）。画像は、全球 DEM である USGS GTOPO30 と同じ投影法（等角図法）、解像度（ 30 秒メッシュ）で作成されており、結果として、画像は日本付近ではおおよそ 1km×1km のピクセルから構成される。なお、原画像の精度は 2.7km×2.7km である。以下、この観測頻度割合によって定義された夜間地上光分布の画像を、 Stable Light Image(SLI)と呼ぶことにする。 Fig.-1 に、対象地域周辺の SLI 画像を示す。しかし、 SLI 単独によるローカルな人口分布推定には限界がある。それは、 SLI は都市部では上限 100 に飽和し、反対に非都市部では無光の居住域が広がるためである。とくに、低開発国では、光の分布領域と居住域は必ずしも対応しない点に留意せねばならない。中国の場合、人口密度が 1,000 人／ km 2 以下の領域では、SLI との対応関係がとくに希薄である。Elvidge et al. 12) の国際比較においても、中国は人口に比して光の領域が少ないことが示されている。光の分布領域と人口の関係は産業の発展段階に応じて異なっており、低開発国では、夜間の光が観測されない領域でも数多くの居住者が存在する。そこで、光が観測されなかった領域の人口分布を推定するために、人口分布は、光が存在している領域との空間的近接性（アクセシビリティ）によって変動すると仮定した。この光へのアクセシビリティは、いわゆる人口ポテンシャル概念と類似しており、以下では SLI ポテンシャルと呼ぶことにする。これを、以下のように定義した。 Pi = ∑ j SLI j exp( −δ d ij ) (1) ただし、 P i は 30 秒メッシュ i のポテンシャル、 SLI j は 30 秒メッシュ j の SLI 値、 d i j は 30 秒メッシュ ij 間の距離、 δ はパラメターである。これを基に以下のようなモデルを定式化した。 Di = β 0 + β1SLI iβ 2 + β 3Pi β 4 (2) D i は 30 秒メッシュ i の人口推計値、 β k はパラメターである。これを基に 30 秒メッシュ単位の推計値をカウンティで集計し、カウンティ単位での推計人口密度の対数値と観測人口密度の対数値との差を誤差として、最小 2 乗基準を適用しパラメターを推計した。得られた決定係数は 0.7 であり、人口密度が 1 万人／ km 2 前後のカウンティではやや過小評価であるが、全体として適合の状況は良効であった。その他のモデルとの比較等、詳細は先の報告書を参照されたい 1) 。以上の結果を受けて、SLI と SLI ポテンシャルを利用したモデルを利用し、その 30 秒メッシュ単位の推計値をウェイトとして、カウンティの人口を 30 秒メッシュに配分した。配分式は以下の通りである。 EPi k = CP k ∑ Di j∈Sk Dj (3) ただし、 EP i k はカウンティ k に属する 30 秒メッシュ i の人口推定値、 CP k はカウンティ k の国勢調査人口、Sk はカウンティ k に属する 30 秒メッシュの集合である。ウェイトによる配分により、Tobler 1 3) の連続的体積保存補間 smooth pycnophylactic interpolation 同様、各カウンティの人口総和は，変換後も維持される。また Deichmann 14) の都市へのアクセシビリティによる人口面補間と比較すると、本稿の方法は、パラメターのキャリブレーションを行っており、カウンティ・レベルでの信頼性を確認している点で優れている。また、 LUGEC20km メッシュの面積は、一般にカウンティの平均的面積より小さいが、人口稠密な東部では、カウンティは LUGEC20km メッシュよりも小さくなることもある。そのため、利用した人口推計モデルは、人口密度の高い地区で多少の過小推定の傾向があったが、 LUGEC20km メッシュへの変換では、あまり問題とならないであろう。推定された 1990 年の中国人口（密度）分布面を Fig.-2 に示す。 4 Fig.-2 1990 年中国人口（密度）分布面３．カウンティ別将来人口の推計 3.1資資料本研究の人口推計では、３つのスケールでのコーホート変化を組み合わせる。各スケールの空間単位は大きいものから順に、国家単位、都市・地区単位、カウンティ単位である。中国（中華人民共和国）の 1990 年（第 4 回）センサスにより比較的信頼性の高いカウンティ別人口統計が利用できる（前節を参照のこと）が、コーホート変化を割り出す上で必要な、カウンティ単位で 5 歳階級の人口構造が把握できる他年次のセンサスは入手できなかった。代わりに中国国家統計局が監修している「中国富力 99 年版」（綜研）の 1995 年年齢階級別人口統計を利用することにした。「富力」の都市・地区別統計では、カウンティを集計した地区単位が定義されている。ここでは 1990 年のカウンティとの整合性をとり、 364 の都市・地区単位を設定した。なお、この統計では性別は表記されていない。国家単位でのコーホート変化は、 1990 年センサスと 1995 年の富力データ（省別値）の集計値を利用して求めた。富力データの信頼性は、出典が明記されていないため、十分に確認できていない。1995 年の 1% 抽出の人口調査（ 10 年ごとのセンサスの間に行われる）の利用が想定されるが、中国人口年鑑 1996 年版の省別統計と比較したところ、数パーセントのずれがある。 Fig.-3 に、富力の都市・地区単位とカウンティ単位を示しておく。 Fig.-3 人口統計単位（都市・地区単位、カウンティ単位） 5 3.2人人口予測上の仮定人口予測にあたっては本来、死亡率の改善をとりこんだモデル生命表を作成すべきだが、ここでは 15) 単純に、大林が作成した 1980 代の生命表を 74 歳までの生残率に適用し、1990 年センサスと富力のコーホート変化率を 75 歳以降の生残率に利用した。死亡率の改善は主に高齢者階級で進むため、これによって 80 年代以降の死亡率改善は若干反映される。ここで 1980 年代の生残率は、1990− 1995 のコーホート変化の不自然な変動（年齢別死亡率が単調減少しない）を回避するために利用したものである（詳細は昨年度の報告 2）を参照のこと）。また、都市・地区毎のコーホート変化についても全体の傾向からして極端な変化は一時的な変化と考えられ、そのまま用いれば予測の信頼性を下げるものと考えられる。そこで、都市・地区の年齢階級別コーホート変化率からはずれ値を除くため、各年齢階級で上下 5 パーセンタイル外の値を除き、それぞれ 95 パーセンタイル、5 パーセンタイルの値で置き換えた。カウンティ単位での人口予測にあたっては、 3 つのスケールの情報、 (1)中国の国家単位における人口のコーホート変化、(2)都市・地区単位における人口のコーホート変化、(3)カウンティにおける人口のコーホート変化、を組み合わせる。基本的な考えは、以下の 3 点に要約できる。 (A) 中国の国家スケールでの人口変化には、コーホート要因法および変化率法を折衷し、比較的概念的な枠組みの安定した予測手法を適用する。 (B) 1990 年から 1995 年までの都市・地区単位のコーホート変化率ならびに出生率を、地域的なコーホート変化の地域差を考える基本的係数と考える。すなわち、都市・地区内のカウンティは全て同じコーホート変化率に従う。ただし、1990 年時点での人口構造はカウンティ毎に異なることに注意されたい。 (C) 各年次に実際に摘要する都市・地区単位のコーホート変化率は、集計した際に中国の国家スケールでのコーホート変化率と一致させる。それ以外の各種の仮定は以下の通りである。 1. 1990 年のカウンティ別人口構造を予測の基準とする。 2. 人民解放軍の年齢別人口は将来も 1990 年センサスによるものと変わらない。 3. 国際人口移動は無視する。 4. 死亡率構造は、1985 年生命表を参考に、1990-1995 年の変化に対応したものが長期的に持続するものとする。 5. 国家全体での出生力については、 1990-1995 のみ TFR を 2.0 とし、それ以後は 1.8 とする。 6. 年齢別性構造は、都市・地区単位で不変とする。出生力については、 1992 年以降 TFR(合計特殊出生率 )は 1.8 を維持しつづけているとの中国人口年鑑 1996 年版の記載に基づいた。 3.3中中国総人口のコーホート人口予測中国全体での総人口について、 t時（ 5年間隔）の 5歳年齢階級 kの人口を後の生残率を ck とすると、以下のように、人口変動の方程式が書ける。 pk +1,t +1 = ck pk ,t p0 − 4,t +1 = pk ,t 、この年齢階級 kの 5年 for k = 0‑4 〜 80-85 (4-1) 40 − 45 ∑ k =15 −19 p90 + ,t +1 = c90 + c0 − 4 f k ,t sk pk ,t (4-2) 90 + ∑ k =85 − 90 pk ,t (4-3) 6 ただし、 f k ,t は年齢階級 k の女性の出生率、 sk は年齢階級 k の女性割合である。また、 c0 − 4 は、出産後の当該年齢階級の生残率だが、 (1 − c0−4 ) はほぼ乳児死亡率に相当する。結果は、 Fig.-4 に示した。 2025-2030 年の 14.2~14.3 億人がピークであり、その後人口は減少に転じる。再生産人口の中心である 20-34 歳の人口も、ベビーブームの波をうけて緩やかに変動しながら、 2020 年以後、減少を続ける。代わって、高齢化が急速に進み、 65 歳以上人口の割合は、現在の 5.5% Population (in millions) から、 2025 年には 11.8%、 2050 年にはおよそ 18%に達する。 1400 1200 1000 Total 20-34 65+ 800 600 400 200 0 1990 2010 2030 2050 Year Fig.-4 中国全体における人口の将来推計 1990~2050 年間のコーホート変化とその修正この予想は、中国の国家的政策である「一人っ子政策」が今後とも都市部を中心に堅持され、合計特殊出生率が 1.8 に抑えられるとの仮定に基づいている。この政策への反発は農村部とりわけ少数民族で根強く、長期的にはより柔軟な政策への転換も留意すべきである 1 6) 。死亡率の水準の長期的な改善を考慮していないことも併せて考えるならば、ここでの人口予測は低位予測に近いものと考えるべきであろう。それでも、中国の将来人口はかつての 16 億といった推計値よりもかなり低い水準で推移すると見積もるのが合理的である。 3.4カカウンティ別コーホート人口予測都市・地区単位 i における 1990 年から 1995 年にかけての年齢別コーホート変化率を vi ,k とする。長期的な人口構造の変動により、地域的なコーホート変化率も変動するので、地区 i における t 時の年齢階級 k のコーホート変化率 ∑ rc i , k ,t rci ,k ,t は、各年齢階級 k について次のような関係を満たさねばならない。 rpi ,k ,t = ck ,t pk ,t − apk +1 (5) i ただし、 rpi ,k ,t は、地区 i 、年齢階級 k 、時期 t の人口であり、 apk +1 は年齢階級の規模である。この関係式から、 k+1 の人民解放軍人 rci ,k ,t は vi ,k に比例するとの仮定をもって、次のように rci ,k ,t を定義する。 rci , k ,t = (ck ,t pk ,t − apk +1 ) vi ,k ∑v i i,k (6) rpi ,k ,t これによって、都市・地区別の年齢階級別人口変動の総計は、国家レベルでの人口変動と対応することになる。後の推計作業は、国家レベルと同様である。都市・地区 i に属するカウンティータの更新方程式は以下のようになる。cp j , k ,t は、カウンティおよび j において、人口デ j 年齢階級 k 時期 t の人口であり、rf i , k ,t rsi ,k はそれぞれ、当該のカウンティを含む都市・地区 i の年齢別出生率、女性割合である。 7 cp j , k +1,t +1 = rci , k ,t cp j , k ,t cp j ,0− 4,t +1 = (7-1) 40 − 45 ∑ k =15 −19 cp j ,90 + ,t +1 = rci ,90+ rci ,0− 4,t rfi , k ,t rsi , k cp j , k ,t (7-2) 90 + ∑ k =85 −90 cp j ,k ,t (7-3) 地区別の年齢別出生率は、 1990 年から 1995 年における年齢別出生率の国家平均値に従った場合の出生数と実際の出生数の比をまず（地区ごとに）求め、これを年齢別出生率の国家平均値に乗じて求めている。すなわち、年齢別出生率の年齢別変化形状は全ての地区で同じと仮定している。４．都市 −農村人口の推計中国における都市 − 農村人口の定義は、めまぐるしく変わっており一貫した把握は難しい 1 6) 。1990 年のセンサスにある城鎮の定義によれば都市人口割合は 50%を越えており、これは明らかに、都市を過大に定義している。より現実的な都市人口の把握には、農業世帯−非農業世帯の区別に基づいた統計が有用であろう。鎮の定義が変わるまで、非農業世帯人口割合はほぼ都市人口割合と対応していた。センサスの分析報告 17) が、実質的な都市人口を省別に推計しており、ここでは省単位での非農業世帯人口と都市人口の関係から、カウンティ単位の都市−農村人口を推計することにした。 25000 都市人口 20000 15000 10000 y = 1.1784x 2 R = 0.9689 5000 0 0 Fig.-5 5000 10000 15000 非農業世帯人口 20000 都市人口と非農業世帯人口の相関（省単位） Fig.-5 は、省別の非農業世帯人口と都市人口の相関関係を示している。極めて明瞭な線型の相関関係が認められる。切片を０とした回帰直線から、非農業世帯人口一人当たり都市人口は 1.178 人と見積もれる。回帰モデルの残差には空間的な自己相関も認められるが、適合度が高いために、誤差に空間的自己相関を考慮するモデルは不要であろう。代わりに、省別に残差を補正する乗数口／予測都市人口）を求めた。したがって、カウンティ m の都市人口 hi （実都市人 cpm ,u の推計式は以下のようになる。 cpm ,u = 1.178cng m hi (8) ただし、 i はカウンティｍが属する省番号であり、 cng m はカウンティ m の非農業世帯人口である。都市人口世帯が求まれば、カウンティ m の総人口を tcpm として、農村世帯人口 cpm ,r が以下のように求まる。 cpm , r = tcpm − cpm ,u (9) 8 このモデルでは、平均して非農業世帯人口割合が 0.85 を超えると都市人口割合は 1.0 を超えてしまう。回帰式を都市人口割合と非農業世帯に変更し上限をもつ適当な曲線推計式も検討してみたが、あまり適合度がよくないため、ここでは単純に非農業世帯割合に基づく推定値が 1.0 を超える場合、都市人口割合を 1.0 とした。各カウンティでこの推計方式を適用し、省別に集計した値が実際の都市人口とずれている場合、非農業世帯割合を比例定数として、このずれを割合が 1.0 に飽和していないカウンティに配分した。ただし、再配分時に都市人口割合が 1.0 に飽和する場合もあるため、必要に応じて再配分の計算を繰り返して行った。都市人口の将来推計については、省別農業世帯人口割合の 1982 年から 1990 にかけての減少トレンドを外挿して同様な推計作業を行った。トレンド式は以下のとおりである。 ppi , y = κi 1 + λi ( y − 1982) (10) ただし、pp i,y は省 i、年度 y の非農業世帯人口割合であり、κ と λ はパラメターである。データが少ないこともありトレンド曲線の当てはまりは極めて良好である（決定係数の省平均は 0.84）。外挿期間が長いため信頼性が問題となろうが、トレンド変化が比較的緩やかであるため、この推計式により 2050 年までの省別農業世帯人口割合を予測した。 Fig.-6 に省を７つの地方別に集計した 2050 年までのトレンド曲線を示す。さらに、これをもとに各年次での各省別都市世帯人口が求まる。そして上記の方法を再び適用し、1990 年のカウンティ別非農業世帯人口を基にしたカウンティ別都市人口の省別原単位による推計および飽和した場合の再配分を行った。農業世帯人口割合 1.0 Northeast North Northwest East Central South Southwest 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 1980 Fig.-6 2000 2020 年次 2040 中国地方別農業世帯人口割合の推移５．おわりに本研究では３つの空間的スケールの人口統計を利用して、2050 年までのカウンティ単位の都市世帯 −農村世帯別人口予測を行った。最後にこの予測結果に対して、第２節で説明した面補間技法を適用し 20km メッシュに基づく分布面を推計した。なお、この面補間技法は 1995 年の夜間光画像に基づいてカウンティ内の人口分布を推計しており、将来においても、このカウンティ内の人口分布に大きな変動がないと仮定している。この面補間技法の利点は人口が希薄で広大なカウンティ内での現実的な人口分布面の推定にあり、そのような地域内での大きな人口分布域の変化が見込まれない限り、この技法を将来の人口分布面の予測に適用しても差し支えないであろう。1990 年と人口がほぼ最大になると見込まれる 2025 年の人口分布面を Fig.-7 に示した。これによれば、都市人口の減少地域はほとんどないが、総人口の減少は成長の極となっているような大都市圏周辺に散在している。そのため、たとえ人口成長期であっても人口流出地域を伴いながら地域的な人口の再配分が進行することが分かる。すなわち、現在のトレンドでは、都市の成長は比較的近隣の農村人口の吸引によって達成されているのである。他方、これらの人口集中地域を若干離れた周辺部では農村人口による人口増加が進む。 9 50° 65° 75° 85° 95° 105° 115° 125° 135° 50° 65° 75° 85° 95° 105° 115° 125° Urban Popul Lugec 20km me 0 - 500 500 - 5,00 5,000 - 50 50,000 100,000 More tha Population 1 Lugec 20km me 0 - 500 500 - 5,00 5,000 - 50 50,000 100,000 More tha 75° 50° 85° 65° 75° 95° 85° 105° 95° 105° 115° 115° 125° 125° 135° 75° 50° 85° 65° 75° 95° 85° 105° 95° 105° 115° 115° 125° 125° Population 2 Lugec 20km me 0 - 500 500 - 5,00 5,000 - 50 50,000 100,000 More tha 75° 50° 85° 65° 75° 95° 85° 105° 95° 105° 115° 115° 125° 125° 135° 85° 95° Fig.-7 105° 115° 125° 135° Urban Popul Lugec 20km me 0 - 500 500 - 5,00 5,000 - 50 50,000 100,000 More tha 75° 50° 85° 65° 75° 95° 85° 105° 95° 105° 115° 115° 125° 125° Population Change Rate Lugec 20km me < 50% 0 - 50% 0-50% 50-150% 150-250% > 250% 75° 135° 135° Urban Popul Change Rate Lugec 20km me < 50% 0 - 50% 0-50% 50-150% 150-250% > 250% 75° 85° 95° 105° 115° 125° 中国総人口（左列）および都市人口（右列）の分布面（ LU/GEC 20km mesh） 1990 年（上段）、 2025 年（中段）、両年次間の変化量（下段）ただし、ここでの人口予測の基礎は、 1990 年から 1995 年のコーホート変化であり、経済活動や土地利用変化と人口分布との間に生じるフィードバック関係などは考慮していない。そのため、人口の地域的集中化がどれだけ長期的なトレンドとして継続するかは、政策の問題などとも関連して不確定期な部分も多い。また、中国の場合、農村から都市へ向かう若年時での労働力移動は、その大部分が都市への定住に到らず、いずれ農村部へ戻り、送金とあいまって地域間での所得移転効果を発揮するという 18) 。労働力の都市 − 農村間移動は、1978 年以降の経済的な開放政策後に加速しているが、長期的には農村部への帰郷が顕著になるならば、このような人口移動の還流効果を人口ならびに経済モデルに反映すべきであろう。また、長期的な都市人口の推計にあたっては、長期的な産業転換 1 9) に関わる問題であり、ここではトレンド外挿を利用したが、複数のシナリオを想定すべき問題かもしれない。次の 2000 年センサスが得られれば、カウンティ単位でのより詳細な分析と近年の新たな人口変動の傾向が把握でき、より信頼性の高い予測モデルも検討できるであろう。 10 参考文献 1) 中谷友樹 (1999): DMSP/OLS Stable Night Light Image による中国人口分布推定モデルと人口グリッド補間 . 大坪国順編「 LU/GEC プロジェクト報告書 V」国立環境研究所 , 13-23. 2) 中谷友樹 (2000)：中国人口分布の将来推計 .大坪国順編「 LU/GEC プロジェクト報告書 VI」国立環境研究所 , 56-63. 3) 中谷友樹・清水庸 (2000): 中国における主要穀物の消費分布 . 大坪国順編「 LU/GEC プロジェクト報告書 VI」，環境庁国立環境研究所 , pp. 6-15. 4) Martin, D. (1996): An assessment of surface and zonal models of population, International Journal of Geographical Information Systems, 10, 973-989. 5) Fisher, P. F. and Langford, M. (1996): Modeling sensitivity to accuracy in classified imagery: a study of areal interpolation by dasymetric mapping, Professional Geographer, 48, 299-309. 6) Imhoff, M. L. Lawrence, W. T., Stutzer, D. C., and Elvidge, C. D. (1997a): A technique for using composite DMSP/OLS "city lights" satellite data to map urban area, Remote Sensing and Environment, 61, 361-370. 7) Imhoff, M. L., Lawrence, W. T., Elvidge, C. D., Paul, T., Levine, E., Privalsky, M. V., and Brown, V. (1997b): Using nighttime DMSP/OLS images of city lights to estimate the impact of urban land use on soil resources in the United Sates, Remote Sensing and Environment, 59, 105-117. 8) Elvidge, C. D., Baugh, K, Kihn, E. A., Kroehl, H. W., Davis, E., and Davis, C. (1997a): Relation between satellite observed visible-near infrared emissions, population, economic activity and electric power consumption, International Journal of Remote Sensing, 18, 1373-1379. 9) Elvidge, C. D., Baugh, K, Hobson, V. R., Kihn, E. A., Kroehl, H. W., Davis, E. R., and Cocero, D. (1997b): Satellite inventory of human settlements using nocturnal radiation emissions: a contribution for the global toolchest, Global Change Biology, 3, 387-395. 10) Sutton, P., Roberts, D., Elvidge, C. and Meij, H. (1997): A comparison of nighttime satellite imagery and population density for the continental United States. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 63, 1303-1313. 11) Nakayama, M. (1997): Developing population database with DMSP/OLS imagery, Proceedings of International Conference on Modeling Geographical and Environmental Systems with Geographical Information Systems, 2, 500-503. 12) Elvidge, C. D., Baugh, K. E., Kihn, E. A., Kroehl, H. W., and Davis, E. R. (1997c): Mapping city lights with nighttime data from the DMSP operational linescan system, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 63, 727-734. 13) Tobler, W. (1979): Smooth pycnophylactic interpolation for geographical regions, Journal of American Statistical Association, 74, 519-536. 14) Deichmann, U. (1996): Asia Population Database Documentation, Part II Raster Data, paper prepared for USGS UNEP GRID web site http://grid2.cr.usgs.gov/globalpop/asia/ part2.html. 15) 大林千一 (1992): 中国の人口静態統計の評価 . 早瀬保子編『中国の人口変動』アジア経済研究所 , 61-92. 16) 若林敬子 (1996): 『現代中国の人口問題と社会変動』新曜社． 17) 査瑞傳・曽毅・郭志剛 (1996):「中国第四次全国人口普査資料分析」高等教育出版社 . 18) Ma. Z (1999): Temporary migration and regional development in China. Environment and Planning A, 31, 783-802. 19) 丸山伸郎 (2000)：産業構造の転換と産業技術 . 渡辺利夫編『国際開発学 II アジア地域研究の現在』東洋経済新報社 , 285-298.