本文使用集成土地利用和其他信息的多源地理因子数据，在多因子加权融合方法基本原理之上，建立基于多源地理因子数据加权融合方法的人口数据空间化模型，并且选择洞庭湖流域作为研究区，模拟洞庭湖流域人口密度空间分布，通过与洞庭湖流域岳阳市(地级)乡镇人口普查数据的对比，看到模拟出的岳阳市(地级)乡镇人口总数与人口普查数据的相关性达到0.896。 取得的主要研究成果包括： 1．在理论上，建立的人口数据空间化方法，属于影响因子分析方法和人口分布舰律方法的一种结合，通过对洞庭湖流域人口空间分布的模拟，证明了这种方法的可行性。就影响因子分析方法而言，从影响因子的筛选，到各个影响因子的影响系数、影响权重的确定，都是建立在客观量化指标基础之上，结合定性分析最终确定的。可以说，实现人口数据空间化的过程比较客观，也更容易推广到其他区域。就人口分布规律方法而言，考虑了城镇居民点、农村居民点人口分布的不同规律，考虑了遥感手段提供的居民点数据的信息损失问题，并且分别做出适当处理。其中，城镇居民点人口分布是存经典Clark指数衰减模型基础上的小小改进，通过实践也证明了方法的相对合理性。 2．在技术上，采用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术，结合数理统计分析方法，为人口数据空间化的实现服务。其中，遥感(RS)手段用来获得地理空间表面的土地利用数据特别是居民点数据：地理信息系统(GIS)手段主要用来进行空间分析；数理统计手段则用来对各种数据进行统计和相关分析，确定各种因子之间的量化关系，最终建立数学模型。这些手段的结合使用，使处理海量数据不再是难题，为人口数据空间化的实现提供了便捷环境，实现了多源地理因子数据融合，进而出模拟洞庭湖流域人口密度空间分布。 3．在指标选取上，确定人口密度作为人口空间化数据的量化指标，并且确定其单位为“人/单元”。这个针对人口空间化数据制定的人口密度单位，以人口密度图像的规则栅格单元作为面积单位，这样，使用不同空间分辨率的数据时，就不必具体考虑栅格单元实际面积大小，只要保证全部栅格规则、全部单元大小一致即可。 4．在成果应用上，根据研究取得的洞庭湖流域人口密度图像，从多个角度进行定量统计和定性分析，把握洞庭湖流域人口总体情况，重点分析人口空间分布与河流、湖泊的关系，指出存在着的加深洪涝灾害损失的不安全隐患，并初步分析其原因，建议有关部门给予重视和制定相应方案。 此外，就人口数据空间化的等级问题和尺度问题进行了初步探讨。