现在假设你遇到了某个情况，手头有某市十几个区县的人口总数但是你想要更加精细化的空间化数据产品，以方便后续进行核密低分析或者进行其它的空间、数据分析。
那我们应该如何通过十几个点的人口数据进行空间化呢，详细步骤如下：
第一步：收集软件、数据
软件只需要arcgis任意版本，能用就行。
数据：收集能够覆盖你的研究区域（这里以A市为例）的社会经济数据，可以参考如夜间灯光数据、POI核密度分析结果、土地利用数据（图1）。下面我会教你怎么用这些数据。
第二步：权重分配
下图2中我随后点了一个点，可以看到A市的夜间灯光影像每个栅格都有值，那么我们如果对权重这个概念有所了解的话，是否可以将每个栅格的值当作权重，然后将某市的人口总数按照栅格值进行比例分配呢？
确实可以，首先我们需要将夜间灯光影像转为点SHP文件（图3）。
转为点后，每个栅格就对应一个矢量点（图4），原来的灯光值也就归纳进行属性表中。
接下来，我们先将灯光总值得到（图5），我算的是2463537381。
新建一列命名为rate，双精度（图6）。
右键rate，字段计算器，輸入公式[grid_code] /2463537381，就是每个点的灯光值比上总灯光值。
再新建一列，右键字段计算器，用rate和A市的人口总数相乘，然后就基本得到了人口空间化结果。这时候还是点矢量图层，我们再转回栅格即可，剩下的就是分级设色的事情了。
其它数据的用法：
POI核密度和土地利用也可以像夜间灯光影像一样用，POI核密度就不说了，每个栅格的核密度就和灯光值是一个道理。
土地利用数据的话，和社会经济有关的部分就是不透水面了，一个栅格对应一块不透水面，这时候没有每个栅格值比上总值这种说法了。那可以利用渔网工具创建一些分辨率更粗糙的格网，将属于这个格网的所有土地像素进行统计，求出格网中不透水面的比例。最终空间化的数据产品就是以格网为基本单元进行显示。例如土地利用数据是30m的，创建1km的格网就可以很好的统计了。
相关问题：
1.怎么判断搜集的社会经济数据和人口的相关性，这个数据能不能用？
可以用每个区县的总人口和总灯光值、总核密度值、总不透水面面积等特征值进行回归，一个年份回归系数不高可以搜集多个年份的数据进行回归，都不行的话或许需要思考一下什么地方出了问题，是操作步骤还是数据本身。
2.GDP或者其它什么的空间化能否参考同样的步骤？
可以。
3.有没有参考文献？
有。Wang T, Sun F. Global gridded GDP data set consistent with the shared socioeconomic pathways[J]. Scientific Data, 2022, 9(1): 221.
4.还没想到。
额外：
这种分配式的空间化方式和回归拟合构建公式的空间化方式个人感觉差不多，就是思路不同一些。
