人口年龄结构恢复力反映了沿线国家人口年龄结构恢复力水平，数据值越高，表明沿线国家人口年龄结构恢复力越强。人口年龄结构恢复力数据产品制备参考了世界银行统计数据库，利用2000-2019年“一带一路”沿线国家少儿人口（0-14岁）比例、劳动年龄人口（15-64岁）比例、老年人口（65岁及以上）比例（反向指标）3个指标的逐年变化数据，在考虑各指标逐年变化的基础上，基于敏感性和适应性分析，通过综合诊断，制备生成了人口年龄结构恢复力产品。
徐新良, 徐新良
“一带一路”沿线国家人口数量增长恢复力反映了沿线国家人口数量增长恢复力水平，数据值越高，表明“一带一路”沿线国家人口数量增长脆弱性越小，恢复力越强。“一带一路”沿线国家人口数量增长恢复力数据产品制备参考了世界银行统计数据库，利用2000-2019年“一带一路”沿线国家人口数量这一指标的逐年变化数据，在考虑各指标逐年变化的基础上，基于敏感性和适应性分析，通过综合诊断，制备生成了人口数量增长恢复力产品。
徐新良, 徐新良
数据集包括：北极地区人口及GDP数据（1990-2015）、第三极(甘肃、青海、西藏)地区县级人口及GDP数据（1970-2016）。 社会经济统计属性包括：人口（万人）、GDP（万元）、工农业生产总值（万元）、农业总产值（万元）、工业生产总值（万元） 北极人口数据主要来自经济社会局《世界人口展望：2017年修订版》按照 区域和国家划分的人口总数。 第三极数据主要参考甘肃省统计年鉴、青海省统计年鉴、西藏自治区统计年鉴；甘肃省、青海省、西藏自治区各县县志。
经济和社会事务部, 国家统计局, 青海省统计局
本数据集是青藏高原的部分人口指标，包含青海省和西藏自治区两个省份，以省为单元进行的数据统计，可用于青藏高原城镇化和生态环境交互胁迫中评价指标体系的构建。西藏自治区的数据集时间跨度是1995-2016，数据为常住人口数，是根据人口普查、每年的人口变动抽样调查推算数。除总人口数，还分别按照性别和城乡对数据进行了统计；青海省数据集时间跨度是从1952-2015，统计了常住人口、出生、死亡和自然增加四个方面的指标。所有数据均来自统计年鉴。
杜云艳
本数据集包含三江源国家公园内各个县的社区情况统计表，具体内容包括： 表一包括：行政村个数、自然村个数、户数、人口数、农村劳动力人数、一二三产业总值、人均纯收入、家畜数量； 表二包括：人口民族组成（各名族人口数）、教育的相关统计（中小学个数及学生人数）、卫生相关的统计（医院、卫生室以及医护人员个数）、人口受教育水平的统计（不同教育程度的人数）； 表三包括：草地（草地总面积、可利用草场面积、中度以上退化面积、草原植被覆盖度）、林地（总面积、乔木林面积、灌木林面积和疏林地面积）、水域（总面积、河流面积、湖泊面积、冰川面积、雪山面积和湿地面积）。 总共设计四个县：玛多、曲麻莱、杂多和治多县。该数据来自政府部门的统计数据。
国家统计局
采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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未来人口情景预测以2000年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。 城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。 采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景，人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。 数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。 我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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青藏高原主体是青海省和西藏自治区，其青海省和西藏自治区经济社会数据则是统筹自然科学基础数据进行分析青藏高原人口、资源、环境和经济社会可持续发展分析和评估的基础。一般情况下，各省区统计年鉴均为纸质版、光盘版，用户均需要进行二次编辑才能使用。 本数据集主要依托青海省和西藏自治区统计年鉴原始数据，进行数据转换，综合集成当前经济社会数据集。数据覆盖时间从2007年到2016年，时间分辨率为年，覆盖范围为青藏高原青海省和西藏自治区，空间分辨率为地市州行政单元。 数据包括人口、经济、财政、农林牧副渔产业、固定资产投资、教育卫生等方面。
王世金
未来人口情景预测以2005年为基准年，采用人口阻滞增长模型，不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律，而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值，通过非线性回归求出参数式中参数，建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值，然后根据未来各县市各时段经济发展水平（用人均GDP表示）设定各时段相应的产业结构情景，预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度，因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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张掖市2001-2012年人口数据包括：每年人口密度和人口自然增长率， 数据源： 张掖市统计局.张掖市统计年鉴.2001-2012、甘肃省水利厅.甘肃省水资源公报.2001-2012.张掖市水务局.张掖市水利综合年报.1999-2011
张大伟
2000年黑河流域人口格网化数据基于2000年的1：10万土地利用数据和各县人口统计数据生成。 用主成分分析和因子分析法从11 个区划指标中提取出四个因子，利用因子得分进行分层聚类，把黑河流域分为4 个人口分布特征区域。基于2000年各县人口统计数据建立农村居民地、耕地面积与农村人口之间的线性回归模型，控制各区县内的人口总数，采取不同人口分布特征区域区别对待的原则对人口系数做必要调整，中游绿洲修正耕地人口分布系数，上游山区和下游荒漠绿洲区增加草地人口分布系数。采用加幂指数模型模拟流域城市人口密度的空间分布。基于以上方法最终获得黑河流域25m 格网的人口空间分布结果和尺度上推后的1km 格网数据。 在乡镇级别对人口空间化结果进行精度验证，并与已有数据库（GPW 1995、UNEP/GRID1995、LandScan 2002 和cn2000pop）估计的黑河流域人口数据进行比较分析，结果均表明本研究采用的方法和模型可以获得更高精度的流域人口空间分布数据。
王雪梅, 马明国
本套数据主要包括黑河流域青海、甘肃、内蒙古三省区6个地级市12个县的人口统计数据，数据涉及的时间段为：2000-2009年。 数据来源当地统计年鉴，主要包括： 肃州区统计局.肃州统计年鉴.2004-2009年； 玉门市统计局.玉门市统计年鉴.2000-2008年； 金塔县统计局.金塔县统计年鉴.2004-2009年； 高台县统计局.高台县统计年鉴.2000-2007年； 山丹县统计局.山丹县统计年鉴.2000-2009年； 肃南裕固族统计局.肃南裕固族自治县统计年鉴.2004-2009年； 民乐县统计局.民乐县统计年鉴.2004-2009年； 山丹县统计局.山丹县统计年鉴.2000-2009年； 临泽县统计局.临泽县统计年鉴.2000-2009年； 额济纳旗统计局.额济纳旗统计年鉴.1990-2005年； 祁连县统计局.祁连县国民经济统计资料.2004-2009年； 张掖市部分数据来源于张掖市二ＯＯ五年乡镇级社会经济基本情况表。 嘉峪关市来源于中国知网CNKI统计数据资料库，且仅有部分县级数据。 数据内容说明：数据主要有流域内12个县的3个人口指标，县区主要包括：甘州区、高台县、山丹县、民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、金塔县、肃州区、玉门市 、嘉峪关市、祁连县、额济纳旗、人口指标为：年末常住人口、农业人口、非农业人口。分县级和乡镇级两级。 目前已经统计的数据有： 县级： 额济纳旗： 2006-2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口 甘州区; 2009：一年的农业人口、非农业人口; 高台县： 2009：一年的农业人口、非农业人口; 肃南： 2000-2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 民乐县： 2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 临泽： 2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 玉门市： 2000-2005：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 乡镇级： 额济纳旗： 2000-2005：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 甘州区： 2000-2008:一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 2009:一年的年末常住人口; 高台县： 2000-2004、2006、2007：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 2009：一年的年末常住人口; 山丹县： 2000-2007：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 2009：一年的年末常住人口; 民乐：2000-2008：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 金塔县： 2004-2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 玉门市： 2006-2008：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 肃州区 2004-2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 祁连县： 2004-2009：一年的年末常住人口、农业人口、非农业人口; 年末常住人口 农业人口 非农业人口 县级 乡镇级 县级 乡镇级 县级 乡镇级 额济纳旗 2006-2009 2000-2005 2006-2009 2000-2005 2006-2009 2000-2005 甘州区 2000-2009 2009 2000-2008 2009 2000-2008 高台县 2000-2004、 2006、2007、2009 2009 2000-2004、 2006、2007 2009 2000-2004、 2006、2007 山丹县 2000-2007、2009 2000-2007 2000-2007 肃南县 2000-2009 2000-2009 2000-2009 民乐县 2009 2000-2008 2009 2000-2008 2009 2000-2008 临泽县 2009 2009 2009 金塔县 2004-2009 2004-2009 2004-2009 肃州区 2004-2009 2004-2009 2004-2009 祁连县 2004-2009 2004-2009 2004-2009 玉门市 2000-2005 2006-2008 2000-2005 2006-2008 2000-2005 2006-2008
赵军
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