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集成研究不仅仅是全球变化研究的基本方法，也成为更广泛意义上的一种哲学思潮。以人口问题为首要的“PRED”问题，具有系统性、动态性和全球性，同时又表现出强烈的地域性。现代人口普查引领下的人口调查为“PRED”问题和全球变化等研究提供了丰富的素材。然而，各种人口数据在地学应用中却存在着空间匹配、精度低、可变元等一系列问题，人口数据空间化研究迫在眉睫。
人口数据空间化就是针对相关理论和应用研究的需要，在GIS环境下，将人口数据展布于地理空间之上。空间化研究涉及学科基础、方法论来源、技术支撑和专业应用领域等问题。人口地理学、地球信息科学、人口统计学以及具体应用领域的专业知识为其学科基础，地学可视化、尺度转换和数据集成与融合等现代空间数据处理技术为其方法论来源，GIS是其得以实现的技术保障。
人口数据来源广泛，在属性、时间、空间精度方面具有一定的差异性。在空间化处理之前需要根据数据差异之因和应用目的对其进行整合，以增强时空可比性。与人口数据相匹配的行政区划图，可采用数据融合和地图合并的思想与技术进行更新或数字重建。人口数据空间化的基本方法包括空间插值、遥感反演和多因素综合分析等，各有适处。这三部分内容构成人口数据空间化研究的技术支撑。
人口分布具有不同尺度的地域分异，且不同尺度上分异的主导因素不同；不同应用和研究目的对人口数据的期待有所差别。人口数据空间化研究当以此为依据。例如，城市人口空间结构研究，侧重于各种人口数量和属性特征的空间分异，空间化时当以居住空间为视角，注意尺度效应，凸显人口分布的趋势与格局；流域防洪救灾需要掌握不同区域位置上的人口数量信息，空间化时应以生活空间为视角，指出居民地分布及各居民地内的人口数量；土地利用变化研究中将人口数量作为驱动力之一时，应以生产空间为视角，空间化时可以采用分城乡建模、分县控制、基于多源数据融合思想建模和分区建模的总体思路。
开展人口数据空间化应用研究，要求明确人口数据空间化应用的目的，理解一定地域空间对于承载其上的人口在特定行为活动方面所具有的意义，了解人口数据各个统计指标的含义和统计方法。研究中应注意适宜尺度的识别与选择问题、确定性与模糊性的辩证统一、主观与客观的辩证统一。在此基础上，有选择地收集包括人口数据在内的各种基础数据，采用适宜的方法，建立可操作的、具有明确地理意义的模型，对人口数据进行空间化处理。这是人口数据空间化应用研究的基本模式。今后的研究中，应该增加空间化研究的人口统计指标，加强遥感数据的定量研究，开展多时间序列的人口数据空间化研究工作。