本文借鉴国际上较为先进的数据融合理论和格点生成方法，基于地理信息系统技术，建立了人口空间分布曲面模型(SMPD)，并利用其反演和预测中国人口空间分布状况。首先，在全国、省级和城市三个空间尺度，综合考虑海拔高程、陆地植被净第一性生产力、土地利用和土地覆盖、交通基础设施空间分布、相邻城镇居民点规模及其空间分布等因素对人口空间分布的影响，实现了人口空间分布的历史反演和未来情景模拟，完成整个中国范围内人口分布SMPD建模的空间尺度效应实验。研究结果表明，仅通过调整模型部分系数便可以在各种空间尺度下取得良好的模拟效果。文中通过系统的误差分析方法，在全国尺度上定量研究模型中各因子与人口密度之间的相关性，并通过计算确定全国尺度上模拟精度约为87％。为了实现模型运算的自动化，初步构建起一个比较实用且高效的软件系统平台，在此平台上可以实现SMPD模型的原始数据预处理、运算模拟和误差分析等功能，为深入了解模型机理和进一步修正模型系数，实现更高模拟精度奠定基础，也为后继研究工作提供了有力工具。　　 SMPD模型反演和预测方法按照均匀分布、规则大小的格点单元来计算人口密度，突破了传统按行政区界线计算人口密度的方法，丰富了获取人口密度指标的方法，提高了人口密度指标的精确程度和应用范围。SMPD模型不仅理论上较为完美，更多地使用原始数据，而且当土地覆盖类型、交通基础设施和城镇居民点空间分布的情景发生改变之后，能够基于总人口预测值建立新的人口空间分布情景。它不仅考虑到当前格点所处环境对人口分布的影响，而且通过定义一个搜索半径，能够计算搜索范围内的相邻因素对当前格点的影响。此外，还可通过引入交通基础设施规划、城市发展规划、土地覆盖变化和人口预测的研究成果，分析人口空间分布未来情景，实现许多全球性生态环境项目中亟待解决的人口空间分布预测。