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[个人总经验] 人口预测

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    发表于 2015-8-17 22:44 |只看该作者 |倒序浏览
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    人口预测" i- f$ W  W- @; G& C
    1.问题
    0 k# t$ W/ Z0 K/ i9 G% \! n人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一.认识人口数量的变化规律,作出较准确的预报,是有效控制人口增长的前提.下面介绍两个最基本的人口模型,并利用表1给出的近两百年的美国人口统计数据,对模型做出检验,最后用它预报2000年、2010年美国人口." {. v& _# j" z; s0 e& }% x
    表1  美国人口统计数据5 n- n1 O4 }! c' u
    年(公元)! D! @6 f4 y8 g

    ) j. J4 E& S: L0 B2 ?$ @) S& F人口(百万)        1790
    + B& O! r. b( L+ N
    - O2 |# @  E. w$ u3.9        1800
    ! y# @" a  d( x( g& @: K: W& x/ ?  x: ^  X4 {8 m' e
    5.3        1810
    * r5 M( D# L  I1 x8 h( _
    ( R% b; _; ~0 @7.2        18204 M- B/ Q. n2 D9 y! y' B7 H

    $ B5 n6 q' p  @9 }* `9.6        1830
    2 q3 J# {( b& y/ A: ^& \  s5 ]- b7 n- {1 O/ T" o* W( d7 c
    12.9        18401 {& U# b2 L8 W
    " s& V8 Y, F0 U
    17.1        1850: m; R5 V/ I+ h3 |% `& N
    ! i" d1 K& T% m' Y# B+ d
    23.2
    9 K6 L( ~  Q& n/ B年(公元), J* ?7 q) v. f# ], c/ [& f6 t
    1 D# J$ s/ {. @! z0 t( F4 Q9 U
    人口(百万)        1860( X" g6 ?  O1 r2 X- E

    " F0 {0 N: e3 E9 ]31.4        18704 h% m" G4 O; o" a! c5 {0 i

    4 K' {5 \9 f' x38.6        1880
    8 t7 h3 L2 E  U' m$ g: `: D" y
    4 W9 @( Q' F( W( F- X5 h50.2        1890# K2 Q0 h2 C, _" A$ j
    ) D$ x, n- C4 w: O: M/ }/ N' g
    62.9        1900( @! |1 \0 p$ S& S1 j9 ~2 W7 M8 H: @

    & @; J3 D; @- L! @2 z6 r76.0        19107 P  W7 s" S- U# e+ m
    8 @7 k2 _8 l( b3 W9 O/ T
    92.0        1920
    ( V' z, }8 J& W5 f; z4 q4 _' h$ `3 ]# B. M% R- g: m3 W
    106.5
    $ S" w8 R- w* i1 B年(公元)2 f+ H% ^" `( H2 \4 Z
    - H* z9 \4 o( _; S9 X. p
    人口(百万)        19307 @9 h8 d" J) r2 E

    6 Y3 Q, s0 E9 F! E# u0 a% T123.2        1940
    6 w, }0 M3 @1 s" X! H9 }
    , G/ p  O6 R% z$ I9 a* `131.7        1950
    " }" b( T( T9 l+ t% N' h; u! `9 s! X# d# w% L+ u) Y
    150.7        1960/ W* A/ q# ]; d

    1 E# ]; A  ^" W8 \  R/ W179.3        1970. t+ g8 k4 p0 s. f- F

    1 `. B6 h& @8 O0 U( N204.0        19803 a3 `, Q, l- t/ u% W
    3 A* F' K* r7 ]
    226.5        19902 `! T3 u5 r: `) P0 E

    0 P$ M4 A# f7 u) q% G. J) _251.4
    8 d9 G8 |2 w) _- s1 m% V% A/ A& |" T8 k
    2.指数增长模型(马尔萨斯人口模型)
    7 p: v/ l5 h, A1 T此模型由英国人口学家马尔萨斯(Malthus1766—1834)于1798年提出.
    2 k* ~0 _& L2 R! [; C[1] 假设:人口增长率 是常数(或单位时间内人口的增长量与当时的人口成正比).
    4 P5 ^; ^7 K  h[2] 建立模型:  记时刻t=0时人口数为x0, 时刻t的人口为 ,由于量大, 可视为连续、可微函数.t到 时间内人口的增量为:
    4 H" a+ N) J% s" ?! I0 p- M, ~, W) [' E ; u1 x, U: t  b% m! @$ J
    于是 满足微分方程:
    " `: R. L1 K4 e* D- E                       (1)
    ' h" W1 }' O& M6 o[3] 模型求解: 解微分方程(1)得  Y* J4 U# ?0 n) N
                                  (2)
    - N6 H1 F  E* d+ ~8 J! R表明: 时, ( >0).
    9 g$ W8 t' z2 [[4] 模型的参数估计:
    : c6 d$ r/ I! ^0 L2 G! m9 c. M要用模型的结果(2)来预报人口,必须对其中的参数r进行估计,这可以用表1-1的数据通过拟合得到.拟合的具体方法见本书第16章或第18章.5 B& S9 h! K* s) N& w
    通过表中1790—1980的数据拟合得:  =0.307. * q$ g( o" K" v
    [5] 模型检验:" j& b% K" e$ D
       将x0=3.9, =0.307 代入公式(2),求出用指数增长模型预测的1810—1920的人口数,见表2., M* u  c+ H: p" Z0 z& f
    表2  美国实际人口与按指数增长模型计算的人口比较, Q1 W( j" X, f# H5 h9 Y+ I8 m4 Z
    " y/ I9 b4 i4 v- ~$ |0 i4 }2 [) F* o9 K
    (公元)        实际人口4 G: _  `+ e- {2 h; L& P5 X1 E
    (百万)        指数增长模型
    3 e" f. y/ L" r* B0 C  j                预测人口(百万)        误差(%)
    ( s' R, H' j/ U: n/ h1790        3.9                7 a( v7 T9 {- e& S& {* u% O6 u
    1800        5.3                % N- V7 U" _1 }* \4 D
    1810        7.2        7.3        1.4
    + |  Y; J+ N3 }- f1820        9.6        10.0        4.2" c+ u/ s1 d8 `& i  K
    1830        12.9        13.7        6.2. A, b# j9 m1 A4 t/ R& p9 v
    1840        17.1        18.7        9.4
    5 {, q7 p% A5 ]2 H3 E1850        23.2        25.6        10.3& r4 R& D$ l# |6 t1 ~, J/ h0 J
    1860        31.4        35.0        10.8
    3 ]9 `5 S, N: j% r# h6 G1870        38.6        47.8        23.8
    ; R: {+ G$ h2 ^) p1880        50.2        65.5        30.5
    + A% E! R& \7 c: ~) P! P! {1890        62.9        89.6        42.4
    9 V) U6 V  J7 ^, i" H1900        76.0        122.5        61.2
    1 o, C, C: r& Y( R# t) o9 x1910        92.0        167.6        82.15 K3 O- D  y, C, i
    1920        106.5        229.3        115.3
    / @& p6 `# g1 u+ \  从表2可看出,1810—1870间的预测人口数与实际人口数吻合较好,但1880年以后的误差越来越大.7 ~* I) X5 M/ U' k: Z. U7 j
      分析原因,该模型的结果说明人口将以指数规律无限增长.而事实上,随着人口的增加,自然资源、环境条件等因素对人口增长的限制作用越来越显著.如果当人口较少时人口的自然增长率可以看作常数的话,那么当人口增加到一定数量以后,这个增长率就要随着人口增加而减少.于是应该对指数增长模型关于人口净增长率是常数的假设进行修改.下面的模型是在修改的# A# R% ~! {) n4 h& \- E$ z
    3. 阻滞增长模型(logistic模型)* |6 O) X/ w5 U* `6 x
    [1]假设:1 k2 v/ k  W: S
    (a)人口增长率 为人口 的函数 (减函数),最简单假定 (线性函数), 叫做固有增长率.
    + \+ V5 ?7 _6 ^8 v1 r) I(b)自然资源和环境条件年容纳的最大人口容量 .
    8 K- [: S2 t/ v2 _9 E[2]建立模型:
    4 W( e; b$ ]$ D$ F  k   当  时,增长率应为0,即 =0,于是 ,代入 得:
    1 n  o7 K/ w5 k( d4 M2 X                                   (3)
    4 t8 p) K: U; w: t. Q1 y4 h将(3)式代入(1)得:
    $ e8 z8 ?8 ~; z3 Z# K模型:                          (4) " m5 ~# E! O- h) W" W- U! ?' e' k0 g
    [3] 模型的求解:  解方程组(4)得             (5)
    ( `+ R+ b$ |* F    根据方程(4)作出  曲线图,见图1,由该图可看出人口增长率随人口数的变化规律.根据结果(5)作出x-t曲线,见图2,由该图可看出人口数随时间的变化规律.  
    1 u, Q1 A' c9 T* l# ^" w! ~, s  j6 U, j; W5 \* H2 m8 ?

    5 x, P9 y7 S4 k9 \/ c' |- d& k
    - g8 S+ A6 `) v! q7 f
    $ L5 g7 v  A7 z; x4 P$ @7 Y% V8 l' s  R5 O

    . L9 ?; r3 f* e4 W, N0 l
    - z" b0 E9 F0 o3 o; b% ]7 d- w$ y, i$ g; _) Y. o6 h1 V/ p
    4 v2 ?5 W+ E: A7 s" x5 v! n

    . j1 o1 o& W% j, e  D0 p- L$ u. ^5 m[4] 模型的参数估计:* A7 R( R, X$ n3 C2 Q" E4 l3 v
    利用表1中1790—1980的数据对 和 拟合得: =0.2072,  =464.
    % S; X* w8 f7 a1 k6 v+ ], W [5] 模型检验:
    2 N8 |7 a/ u: S& D' W8 V将 =0.2072,  =464代入公式(5),求出用指数增长模型预测的1800—1990的人口数,见表3第3、4列.- @* Y" {# `, Y! Q: F+ q3 v6 Z, S8 ~
    也可将方程(4)离散化,得
    % u$ n& h' a0 w- J5 K      t=0,1,2,…,     (6)# o1 m0 ^- z  G+ t
    用公式(6)预测1800—1990的人口数,结果见表3第5、6列.
    7 n: W+ u0 ?. r2 n  @
    7 V1 g7 [* f( q7 ~1 D6 F7 s表3  美国实际人口与按阻滞增长模型计算的人口比较# }$ S1 u, M, G, Z5 F
    0 x' G+ G3 `7 d6 N1 ]6 t

    , N; o6 Y% i/ s        实际* Y  k- B, W, F/ g8 s
    人口
    ! s, R  ?7 g9 Q( Y(百万)        阻滞增长模型
    ) k% P" B* t2 J6 y) j                公式(5)        公式(6)
    7 h  t& `% V( K; Q9 b% k0 t" H                预测人口(百万)        误差(%)        预测人口(百万)        误差(%)9 {4 {: Y0 i7 O& o, P
    1790        3.9                               
    % a2 F# l% ~- c; v! H/ z% {, o% c1800        5.3        5.9025        0.1137        3.9000        0.2642
    5 s9 B; _, u4 {0 |2 N9 x1810        7.2        7.2614          0.0085           6.5074        0.0962  q( s+ f0 K1 N- {) C* M" L
    1820        9.6        8.9332        0.0695        8.6810        0.09577 B5 ?2 H: _8 l' `3 p* ?
    1830        12.9        10.9899        0.1481        11.4153        0.1151: C/ T5 _( Y( ]& ~3 A9 x
    1840        17.1        13.5201        0.2094        15.1232        0.1156
    9 X; b3 R; }& b5 I; t1850        23.2        16.6328        0.2831        19.8197        0.1457- _/ g  @$ m# H: q+ y* P5 I0 I
    1860        31.4        20.4621        0.3483        26.5228        0.1553% ]# i  _+ x5 o7 l
    1870        38.6        25.1731        0.3478        35.4528        0.0815
    ; c- ]( `$ Y, ]1880        50.2        30.9687          0.3831        43.5329        0.1328# {# k; \6 m5 Z
    1890        62.9        38.0986        0.3943        56.1884          0.10675 c0 s( p' ^2 Z9 x/ Y8 h, w  _
    1900        76.0        46.8699        0.3833        70.1459        0.0770% }& Y$ k) ~) _, J+ B4 u: A% S' I
    1910        92.0        57.6607        0.3733        84.7305        0.07909 ?1 ?# ?8 q9 S3 s; S' M3 \% r
    1920        106.5        70.9359        0.3339        102.4626        0.0379( i3 n3 [, Q4 S; `, ~, W
    1930        123.2          87.2674        0.2917        118.9509          0.03456 N6 z6 t: F& a8 `! w& j. t# _
    1940        131.7        107.3588        0.1848        137.8810        0.0469
    % `8 X+ i% r+ |$ M9 U' F/ ^1950        150.7        132.0759        0.1236        148.7978          0.01269 M% [& W: W& L
    1960        179.3        162.4835          0.0938        170.2765        0.0503  ]% _0 K2 m8 |
    1970        204.0        199.8919          0.0201        201.1772        0.0138- G: |' n8 m: u  M
    1980        226.5        245.9127        0.0857        227.5748        0.0047
    + j& J9 R4 I6 M% x7 @1990        251.4        302.5288        0.2034        250.4488        0.0038
    ; D4 H6 K2 L3 ^  K5 S[6] 模型应用:
    , W) k% \) V* @( U) d0 P 现应用该模型预测人口.用表1中1790—1990年的全部数据重新估计参数,可得 =0.2083,  =457.6. 用公式(6)作预测得:
    8 ^$ b3 @( q) y6 {x(2000)=275; x(2010)=297.9.) N: s; ?* ]6 j. B% G9 Y
    也可用公式(5)进行预测.% s# d  N. {4 x' @
    8 o% I( M: U+ K

    0 I3 H. Q' J3 ~( S
    zan
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