人口分布是特定时间内人口在各地区的分布状态,人口分布在资源利用、区域规划以及协调人地关系等诸多方面均具有重要意义。传统的以行政区划为单元获得的人口统计数据已经不能很好地描述人口分布现象,在地震灾害损失评估等实际应用中也存在着局限性。因此,迫切需要精度更高的人口分布数据,人口数据空间化正是解决上述问题的有效手段之一。本论文以居住建筑作为人口分布的参考,提出基于居住建筑重分类的人口数据空间化方法,并对空间化的适宜格网尺度进行了探讨。在空间化成果的基础上,论文对人口的空间分布模式、空间分布模式的尺度效应及人口分布的影响因素进行了分析。论文得到的研究成果和结论主要有：(1)基于居住建筑重分类的人口数据空间化方法具有数据源少、模型简单、计算量小和精度高的优点,在高精度地理空间数据的支持下,该方法将成为一个切实可行的人口数据空间化方法。(2)文中研究区域进行人口数据空间化的适宜格网尺度是100m-250m。 (3)研究区人口分布具有较强的空间正自相关性,呈现显著的空间集聚模式。选取乡镇、1km格网、500m格网、250m格网、100m格网5个不同尺度的人口密度进行自相关分析,分析结果表明除1km格网外,全局自相关指数随尺度的变小而增强。 (4)研究区人口分布的优势海拔高度为100m以下,当海拔高于100m时人口分布受高程的影响较大,当海拔低于100m时人口分布受高程的影响较小；研究区人口分布受河流的影响较小；人口分布与政府、医疗机构、幼儿园、小学、中学的分布均存在十分密切的空间依赖关系,公共设施对人口的影响半径大约是1500m。