- LandScan Mosaic 利用建築數據追蹤人群動態，提供高解析度人口分佈圖。
- 該系統考慮居住、工作及移動情況，預測人們的平均位置。
- LandScan Mosaic 提供比傳統數據集更高的時間和位置特異性。
- 研究團隊計劃推出 LandScan Mosaic Timeseries，重建歷史人口分佈。
美國研究人員近期發佈了一幅新的全球人口地圖，該地圖能夠根據建築物的使用和佔用情況追蹤人們在一天中可能出現的位置。這幅名為 LandScan Mosaic 的地圖由能源部（DOE）奧克里奇國家實驗室（ORNL）開發，據報導，它融合了建築數據、土地使用資訊和機器學習，創建出高解析度的全球人口分佈圖。傳統的人口地圖通常依賴衞星影像並分為像素，而這一新系統則利用建築物來估算人們的所在地。
ORNL 的地理空間科學家安德魯·齊默（Andrew Zimmer）博士詳細說明，建築物被用來識別本質上的人口特徵。他指出：「例如，某些年齡段的人會上學。因此，當我們構建人口數據集時，我們可以利用建築物的功能，以細緻的空間解像度來告知這些年輕人口在特定地點的分佈，並捕捉白天和夜晚的動態。」
LandScan Mosaic 的特點
LandScan Mosaic 是現有的 LandScan 全球數據集的擴展，這是一個每年更新的地圖系統。據報導，它預測了人們在 24 小時內的平均位置，考慮了他們的居住、工作和移動情況。標準的全球數據集解析度約為 0.6 英里（約 1 公里），而 Mosaic 的主要不同之處在於它專注於建築物。當建築的資訊不可用時，研究人員可以利用機器學習來估算其特徵，包括建築高度、樓層數、功能和使用類型。
這些資訊顯示了住宅、商業、工業及其他建築的佔用情況。
LandScan Mosaic 將這些資訊與土地使用數據和佔用模式結合，描繪出全天的人口分佈。不僅僅顯示人們的居住地，它還表示一種「環境人口」，即在 24 小時內某一地點的平均人數。這使得數據集能夠考慮到家庭、工作場所、學校及其他地點之間的日常移動。ORNL 表示，這種方法提供了比 LandScan 全球更高的時間和位置特異性，並且能夠衡量不確定性，顯示研究人員對其人口估算的信心，為決策者提供更多背景資訊。
未來發展計劃
ORNL 的研發科學家丹尼爾·亞當斯（Daniel Adams）表示，LandScan Mosaic 是首個具備這些特徵的全球可用人口數據集。他在新聞稿中補充道：「這是一個非常重要的項目，展示瞭如何將人工智能和決策分析以可信的方式結合在一起。」結合先進的計算和機器學習與不確定性分析，能在需要迅速決策的情況下（包括災難應對和基礎設施規劃）使數據更加實用。
研究團隊的下一個版本 LandScan Mosaic Timeseries（LSM-TS）將涵蓋 1975 年至 2024 年的 50 年人口分佈。該系統將使用 LandScan Mosaic 作為輸入，並應用「回溯推算」方法來重建歷史人口分佈。齊默解釋道，五十年的時間框架可以幫助檢視城市和定居點的增長，尤其是在它們已經建立之前。「建築層級框架以及白天和夜晚的數據提供了在一天內查看時間細度的機會，並檢視這些隨時間變化的情況。」
他總結道。
該團隊還在努力為 LandScan Mosaic 添加人口特徵，建築層級數據也可以為此貢獻力量。該研究已發表在《科學報告》期刊上。
新技術如何改變人口數據分析
LandScan Mosaic 的推出標誌著人口數據分析的重大進步，利用建築物的功能來提高數據的準確性和實用性。這種方法不僅能夠反映人們的居住地，還能捕捉到日常活動中的人群動態，對於城市規劃和災難應對等領域具有重要意義。隨著 LandScan Mosaic Timeseries 的計劃，未來將能夠更好地理解歷史人口變遷，為政策制定者提供更全面的數據支持。