Incorporating GIS Building Data and Census Housing Statistics for Sub-Block-Level Population Estimation

Abstract

This article presents a deterministic model for sub-block-level population estimation based on the total building volumes derived from geographic information system (GIS) building data and three census block-level housing statistics. To assess the model, we generated artificial blocks by aggregating census block areas and calculating the respective housing statistics. We then applied the model to estimate populations for sub-artificial-block areas and assessed the estimates with census populations of the areas. Our analyses indicate that the average percent error of population estimation for sub-artificial-block areas is comparable to those for sub-census-block areas of the same size relative to associated blocks. The smaller the sub-block-level areas, the higher the population estimation errors. For example, the average percent error for residential areas is approximately 0.11 percent for 100 percent block areas and 35 percent for 5 percent block areas.

En este artículo se presenta un modelo determinista para el cálculo de la población a nivel de sub-bloque, con base en los volúmenes totales de edificaciones derivados de datos sobre construcción de un sistema de información geográfica (SIG) y tres estadísticas censales sobre vivienda a nivel de bloque. Para evaluar el modelo, generamos bloques artificiales uniendo áreas de bloques censales y calculando las respectivas estadísticas de vivienda. Entonces aplicamos el modelo para calcular las poblaciones de las áreas de los sub-bloques artificiales y evaluamos los cálculos con las poblaciones de las áreas del censo. Nuestros análisis indican que el porcentaje medio de error del cálculo de la población en áreas de sub-bloques artificiales es comparable con el de las áreas de sub-bloques del censo del mismo tamaño en relación con las bloques asociados. Cuanto más pequeñas sean las áreas a nivel de sub-bloque, más grandes serán los errores en el cálculo de la población. Por ejemplo, el porcentaje medio de error en áreas residenciales es de aproximadamente 0.11 por ciento en áreas con manzanas de 100 por ciento, y de un 35 por ciento en áreas con bloques de cinco por ciento.

Key Words:

• block population
• dasymetric mapping
• population estimation
• population interpolation
• sub-block

关键词:

• 人口板块
• 分区密度制图
• 人口估算
• 人口插值
• 分板块

Palabras clave:

• población en bloque
• mapeo dasimétrico
• cálculo de la población
• interpolación de la población
• sub-bloque