人口的动态变化对社会发展与经济增长有着深远的影响。人口总量及其结构通过消费和生产与社会中的各种问题产生关联。城市是决策过程的基本单元，城市层面的人口数据对于城市规划、温室气体排放预测、国内生产总值预测、灾害风险评估与管理、公共卫生风险评估等领域的决策者至关重要。考虑到越来越多的研究强调高分辨率人口预测对于有效风险管理和全面城市规划的必要性，因此为中国开发一套城市层面的人口预测数据有着广泛的实际价值与应用前景。

在此背景下，清华大学地球系统科学系蔡闻佳教授课题组和清华大学环境学院王灿教授课题组联合开发了多种社会经济路径下未来中国城市级人口预测数据，成果以“不同社会经济路径下中国城市级人口预测2010-2100年”（City-level population projection for China under different pathways from 2010 to 2100）为题，于 11月18日在自然研究《科学数据》（Scientific Data）期刊上在线发表。

为解决当前网格级人口预测在城市级偏差较大、新的生育与户籍政策影响、以及共享社会经济路径（SSPs）在中国适用度较差的问题，研究根据第七次人口普查反映出的人口流动与生育特征对模型情景进行了重新设计和优化。

研究在模型结构上做出了改进，以便能够纳入城市级别的年龄结构、性别结构等详细的人口数据，这一改进使得在城市层面更准确地估计参数成为可能。研究重新设计了模型的迁移模块，以在预测中考虑最新的人口迁移政策，并准确描绘地区间对人口不同水平的吸引力，以及同一地区内城市之间差异化的人口吸引力。最后，根据第七次人口普查反映出的人口流动与生育特征对模型情景进行了重新设计和优化，为研究者提供了2010年至2100年的多种生育和迁移情景选择。这一改进解决了SSP情景(尤其是不平等的SSP4和以化石燃料为主导的SSP5)在中国的全面脱贫、共同富裕、义务教育与双碳目标下的适用性问题。

研究结果发现，考虑了更实际的未来生育率假设后，到2100年，我国人口总量在不同生育率情景下差距巨大，极高生育率情景可以维持在10.2亿人，而低生育率情景人口总量将下降至4.7亿人。研究结果显示，我国未来将面临远超预期的老龄化问题，在低生育率情景下，我国老龄化率（65岁及以上人口占总人口比例）将从2020年的13.5%上升至2100年的58.4%。而根据联合国的预测，全球老龄化率仅从2020年的9.4%上升至2100年的24.0%。

研究在2020年发表的前期研究成果《共享社会经济路径下中国分省及网格化人口预测2010至2100年》基础上做出了重要改进，新的成果在以下具体应用场景中都具有显著价值：1. 研究者对城市级人口的准确度要求较高；2. 研究者希望采用最贴近中国发展情况的情景，并根据自己假设以及需求选取适当的生育率与迁移率假设；3. 如研究者需要网格级数据，可从前期研究成果数据中获取每个网格间的相对人口分布情况，对本研究中的城市级人口数据进行降尺度。

本研究数据的更详细使用方法介绍可以参考文末原文链接。本文数据（含2010至2100年不同社会经济路径下中国城市级、省级、国家级分性别、年龄人口预测数据）可供非商业用途研究使用，文章地址和数据免费下载地址见文末链接。

图 五种生育率情景下，2010至2100年国家层面未来人口数量（不同生育率和迁移率情景各组合下的人口分布结果可自行下载数据查看）

清华大学地球系统科学系2022级博士生张尚辰为论文第一作者，清华大学地球系统科学系蔡闻佳教授为论文的通讯作者。地球系统科学系蔡闻佳与环境学院王灿课题组长期致力于气候变化经济学、能源环境经济系统模拟、减缓气候变化的环境和健康影响评估研究。本研究得到了国家自然科学基金委（No. 72091514）和中国气象局气候变化专项（CMA-CCSP）等项目支持。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41597-023-02735-6

转自：“生态遥感前沿”微信公众号

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