Abstract Residential building population data can be useful in a breadth of urban planning, health, transportation, and business applications. Unfortunately, complete datasets of residential building populations are not widely available for use in Canada, and therefore either larger census geographies are used or residential building populations must be estimated. This research explores four different methods of estimating residential building populations, including: an equal allocation method, two measures based on building volume, and a novel method that integrates census data at the dissemination area level to calibrate a population estimation model. This work comprises three parts: 1) a description of these approaches, 2) an evaluation of their validity in a case study in Hamilton, Ontario, and 3) an application of these methods in measuring spatial accessibility to schools. Our results show that most methods yield very similar results, and most provide reasonable estimates of building populations that could be useful for some analytical tasks. However, all methods resulted in instances of error, particularly for the largest population buildings. We conclude that while more complex methods do not significantly outperform simpler methods based on building volume alone, the blend of these methods could yield more accurate population predictions .
Résumé Les données sur le nombre d'habitants par unité résidentielle peuvent être utiles pour de nombreuses applications liées à l'aménagement urbain, à la santé, aux transports, et au commerce. Malheureusement, les bases de données complètes sur le nombre d'habitants par unité résidentielle ne sont pas largement disponibles au Canada et, par conséquent, soit des espaces géographiques plus larges sont utilisées, soit le nombre d'habitants par unité résidentielle est simplement estimé. Cette recherche explore quatre méthodes différentes d'estimation du nombre d'habitants par logement, dont: une méthode de répartition égale, deux mesures basées sur le volume du bâtiment et une nouvelle méthode qui intègre des données de recensement au niveau de la zone de diffusion afin de calibrer un modèle d'estimation. Ce travail est composé de trois parties: 1) une description des approches utilisées, 2) une évaluation de leur validité à travers l'étude de cas d'Hamilton, en Ontario, et 3) une application de ces méthodes pour mesurer l'accessibilité aux écoles. Nos résultats montrent que la plupart des méthodes produisent des résultats très similaires et qu'elles fournissent des estimations raisonnables sur le nombre d'habitants par unité résidentielle, estimations qui peuvent être utiles pour des tâches analytiques. Cependant, toutes les méthodes ont donné lieu à des erreurs, en particulier pour les bâtiments accueillant des ménages composés d'un grand nombre de personnes. Nous concluons que bien que les méthodes plus complexes ne soient pas significativement plus performantes que les méthodes plus simples basées uniquement sur le volume des bâtiments, une combinaison de ces méthodes peut permettre des prédictions plus exactes .
Key messages Residential building population data can be useful in a breadth of urban planning, health, transportation, and business applications. We evaluated four methods of residential population estimation, including a new method that incorporates census data into an optimization procedure that minimizes prediction error at the dissemination area level. A simple volume‐based method performs as well at estimating the population of residential buildings compared to the more complex method we propose.