Demographic projections for the urb

Demographic projections for the urban areas to the year 2050 were taken
from Balk et al. (5). For these cities, a time series of population at the city
level was obtained from the United Nations (UN), using all information
available; for most countries this means a series from 1970 onward. Paneldata
regression models (with an allowance for city-specific features captured
statistically through random or fixed effects) were used to estimate the
historical drivers of city growth and to forecast city populations to 2050. We
examined two sets of control variables in these regressions. The first set,
producing what we term the Basic Demographic scenario, is based solely on
national-level urban rates of fertility and child mortality, city size, and some
correction factors to account for how the implicit spatial boundaries of a city
have changed over time (using the UN’s definitions of city proper, urban
agglomeration, and metropolitan region). We augment these controls to
produce the Ecological Factors scenario, adding multiple categorical variables
for ecosystem (using definitions from the Millennium Ecosystem Assessment
(32) and a low-elevation coastal zone (33). This scenario allows
the population of cities in specific biomes (e.g., arid regions) to grow
slower or faster to the extent that observed population dynamics have
consistently correlated with biome in the past. Note that these demographic
projections—which are attached to a spatial reference for 2000—do not
include estimates of how urban spatial extents will change by 2050

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ได้ดำเนินการประมาณประชากรในพื้นที่เขตเมืองปี 2050จาก Balk et al. (5) สำหรับเมืองเหล่านี้ ชุดเวลาของประชากรในเมืองระดับได้รับจากสหประชาชาติ (UN), ใช้ข้อมูลทั้งหมดว่าง สำหรับประเทศส่วนใหญ่ นี้หมายถึง ชุดจากปี 1970 เป็นต้นไป Paneldataแบบจำลองถดถอย (ด้วยการหักสำหรับคุณลักษณะเฉพาะตัวของการเมืองที่จับทางสถิติถึงสุ่ม หรือถาวร) แนะนำการประเมินควบคุมประวัติศาสตร์ ของเมืองเติบโต และการคาดการณ์ประชากรเมืองถึง 2050 เราตรวจสอบตัวแปรควบคุมใน regressions เหล่านี้สองชุด ชุดแรกผลิตสิ่งที่เราระยะสถานการณ์ประชากรพื้นฐาน อยู่แต่เพียงผู้เดียวแห่งชาติระดับราคาเมืองอุดมสมบูรณ์และเด็กตาย ขนาดห้อง และบางตัวแก้ไขการวิธีขอบเขตพื้นที่นัยเมืองมีการเปลี่ยนแปลงเวลา (ใช้ข้อกำหนดของสหประชาชาติของเมืองที่เหมาะสม เมืองagglomeration และปริมณฑล) เราเพิ่มตัวควบคุมเหล่านี้สร้างสถานการณ์จำลองระบบนิเวศปัจจัย เพิ่มหลายตัวแปรที่แน่ชัดในระบบนิเวศ (ใช้ข้อกำหนดจากการประเมินระบบนิเวศมิลเลนเนียม(32) และเป็นเขตชายฝั่งระดับต่ำ (33) สถานการณ์นี้ทำให้ประชากรของเมืองใน biomes เฉพาะ (เช่น ภูมิภาคแห้งแล้ง) จะเติบโตช้า หรือเร็วขึ้นในกรณีที่สังเกตพลศาสตร์ประชากรได้อย่างสม่ำเสมอ correlated กับชีวนิเวศในอดีต หมายเหตุที่ประชากรเหล่านี้ประมาณตัวที่แนบกับการอ้างอิงพื้นที่ 2000 — ไม่รวมการประเมินขอบเขตโดยรวมพื้นที่การเมืองจะเปลี่ยนแปลงภายในปี 2050

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประมาณการประชากรในเขตเมืองถึงปี 2050 ถ่าย
จากความผิดหวัง et al . ( 5 ) สำหรับเมืองนี้ อนุกรมเวลาของประชากรในระดับเมือง
ได้จากสหประชาชาติ ( ยูเอ็น ) โดยใช้ข้อมูล
พร้อม สำหรับประเทศส่วนใหญ่ซึ่งหมายความว่าชุดจาก 1970 เป็นต้นไป ตัวแบบการถดถอย paneldata
( มีเบี้ยเลี้ยงสำหรับเมืองคุณลักษณะเฉพาะจับ
สถิติผ่านผลแบบสุ่มหรือคงที่ ) ใช้เพื่อประเมิน
ประวัติศาสตร์ไดรเวอร์ของการเจริญเติบโตของเมืองและการประมาณการประชากรเมือง 2050 . เรา
ตรวจสองชุดของตัวแปรควบคุมในสมการถดถอยเหล่านี้ ชุดแรก
การผลิตสิ่งที่เราในระยะสถานการณ์ประชากรพื้นฐาน , ขึ้นอยู่แต่เพียงผู้เดียวในเมืองอัตราภาวะเจริญพันธุ์
ระดับชาติและอัตราการตาย เด็กขนาดเมืองและบาง
ปัจจัยการแก้ไขบัญชีสำหรับวิธีการพื้นที่เขตแดนนัยของเมือง
มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ( ใช้ของสหประชาชาตินิยามของเมืองที่เหมาะสม การ เมือง และภาคนครหลวง
) เราเพิ่มการควบคุมเหล่านี้

ผลิตปัจจัยทางนิเวศวิทยาที่สถานการณ์การเพิ่มตัวแปรอย่างแท้จริงหลาย
สำหรับระบบนิเวศ ( ใช้คำนิยามจากการประเมิน
สหัสวรรษ ระบบนิเวศ( 32 ) และระดับความสูงต่ำชายฝั่งโซน ( 33 ) สถานการณ์นี้จะช่วยให้ประชากรของเมือง
เฉพาะในบิมสเทค ( เช่นภูมิภาคแห้งแล้ง ) จะเติบโตช้าหรือเร็ว
เท่าที่สังเกตการเปลี่ยนแปลงประชากรมีความสัมพันธ์กับระบบนิเวศ
อย่างต่อเนื่องในอดีต โปรดทราบว่าเหล่านี้ประชากร
ประมาณการที่แนบอ้างอิงพื้นที่ 2000 ไม่
รวมประมาณว่าเมืองพื้นที่ extents จะเปลี่ยนโดย 2050