李春娥 張麗君

（新疆信息工程學?！葱陆畾庀笈嘤栔行摹担陆?烏魯木齊 830013）

1 研究理論基礎

人口分布指人口在某一特定時間、空間的集散狀態(tài)、。它是人口地理學研究的核心問題，同生產分布及經濟社會發(fā)展息息相關。人口分布不單指人口數量的分布，還包括其他人口現象在地理空間的聚集與擴散狀態(tài)，如人口質量、人口結構、人口自然增長與機械變動、人口居住地類型等空間的組合特征和空間聯系[1]。

人口密度是指特地定范圍內單位土地面積上的常住人口數，它是表現人口分布的主要形式和衡量人口分布地區(qū)差異的主要指標。通過人口密度指標便于比較區(qū)域間的人口分布的稠密情況，顯示區(qū)域間人口分布的差異性[1]。

人口區(qū)劃是在一個國家或較大的區(qū)域范圍內，根據人口分布的基本特點及其影響因素的區(qū)內類似性與區(qū)間差異性而劃分的人口區(qū)域。區(qū)劃的具體指標包括自然地理特征指標（例如地形、氣候、水文、土地資源和礦產資源特征等）和社會經濟條件指標（例如生產力水平、產業(yè)結構、文化特點等）[2-4]。

基于遙感和GIS技術研究人口的文獻[5-17]，主要是通過自然（遙感影像信息、地形、海拔、坡度、坡向、水文、氣候、土壤、交通、居民點、土地利用類型等）、經濟（GDP、第一、二、三產業(yè)產值等）等因子與人口數據進行相關性分析，得出與人口分布較為密切的關鍵因子，并建立人口模型和生成人口密度空間分布圖，采用的方法主要有格點生成法、復合面積內插法、分區(qū)建模法和多因子加權建模法等。

2 研究區(qū)域概況

根據國務院發(fā)展研究中心的報告指出，中國的東、中、西區(qū)域劃分方法已經不合時宜，為此，報告提出“十一五”期間中國劃分為東部、中部、西部、東北四大板塊，再將四個板塊劃分為八大綜合經濟區(qū)的具體構想[11-20]。本文的研究范圍是在報告提出的八大綜合經濟區(qū)所包括的北部沿海綜合經濟區(qū)（包括北京、天津兩市、河北、山東兩省）、東部沿海綜合經濟區(qū)（包括上海市、江蘇、浙江兩省）和南部沿海經濟區(qū)（包括福建、廣東、海南三?。驍祿@取等問題，暫時不考慮我國的港澳臺地區(qū)。

該區(qū)域從北往南屬暖溫帶濕潤半濕潤地區(qū)、亞熱帶濕潤地區(qū)和熱帶濕潤地區(qū)，年降水量均在400mm以上，北部和東部沿海區(qū)域一年四季分明，南部沿海區(qū)域長夏無冬。水量豐富，汛期長，地貌以平原和丘陵為主，交通網絡稠密，水陸運輸條件好，農業(yè)發(fā)展基礎好，工業(yè)狀況北部偏重工業(yè)，東部和南部偏輕工業(yè)。經濟基礎較我國中西部有明顯的優(yōu)勢[21]。

3 研究材料

3.1 自然數據

3.1.1 沿海區(qū)域省級、縣級行政區(qū)域數據

來自中國2003年行政區(qū)域圖，數據格式為Coverage，比例尺為1：100萬。

3.1.2 沿海區(qū)域河流水系數據

來自國家測繪科學數據共享網的1：400萬三級以上河流、1：400萬四級河流和1：400萬五級河流，時間為1997年，數據格式為EOO。

3.1.3 沿海區(qū)域DEM數據和土地利用類型數據

來自中國科學院地理科學研究所，時間為2000年，數據格式分別為GRID和Coverage格式。

3.1.4 沿海區(qū)域氣候數據

來自中國氣象科學數據共享服務網，時間范圍為1951-2005年，數據格式為Shape格式。

3.1.5 沿海區(qū)域地形地貌數據

對李炳元先生主編的1：100萬形態(tài)地貌圖進行數字化形成1：400萬地貌圖，時間為1996，數據格式為Coverage格式。

3.2 經濟數據

3.2.1 沿海區(qū)域第五次人口普查數據

來自中國科學院資源環(huán)境科學數據中心，時間為2000年，數據格式為EXCEL。

3.2.2 沿海區(qū)域2000年GDP數據

來自中國科學院資源環(huán)境科學數據中心和國家統(tǒng)計局綜合司編制的《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒2001》，時間為2000年，數據格式為EXCEL。

3.2.3 沿海區(qū)域2000年非農業(yè)戶口人口比重數據和第一、二、三產業(yè)人口占行業(yè)人口比重數據

來自中國科學院資源環(huán)境科學數據中心，時間為2000年，數據格式為EXCEL。

3.2.4 沿海區(qū)域公路數據和鐵路數據

來自國家測繪科學數據共享網的1：400萬基礎地理信息數據，時間為1997年，數據格式為EOO格式。

4 研究方法

4.1 基礎數據處理

4.1.1 河流數據

在Arc info軟件中，通過“Import”命令把E00格式轉換為coverage格式；通過“Project”功能設置投影參數（同行政區(qū)域數據），通過“Merge”合并三級、四級和五級河流數據；通過“Intersect”疊加合并后的河流和縣級行政區(qū)域數據，通過“Length”計算各縣的河流長度。

4.1.2 DEM數據

在Arc GIS軟件中，通過“Mosaic to new raster”功能把DEM數據轉換成分辨率為250米的GRID數據，通過“Zonal statistics as table”計算出各縣的DEM平均值。

4.1.3 土地利用類型數據

在Arc GIS軟件中，通過Feature to raster”轉換成分辨率為250米的GRID數據；通過“Tabulate area”功能，計算出各縣級的各土地利用類型的面積，并按照人口分布的影響因素和土地利用類型分類的標準，將相關的類型合并計算［例如非適宜區(qū)包括水域（代碼為41-46）和未利用類型（代碼為61-67），適宜區(qū)包括居住區(qū)（代碼為51-53）和非居住區(qū)，非居住區(qū)包括耕地（代碼為11-12）、林地（代碼為21-24）和草地（代碼為 31-33）］。

4.1.4 氣候數據

在Arc GIS軟件中，采用克里金法（Kriging）插值方法對氣象站點數據的插值，形成分辨率為250m的GRID數據；通過“Zonal statistics as table”功能，計算各縣的氣候數據均值。

4.1.5 地形地貌數據

在Arc GIS軟件中，通過“Import cover”命令把EOO格式的數據轉換成coverage格式；通過“Dissolve”功能，按照地貌類型的代碼融合地貌類型數據的屬性表；通過“Feature to raster”功能轉換成分辨率為250米的GRID數據，通過“Tabulate area”功能，計算出各縣的各地貌類型的面積，并根據平原、丘陵和山地三大地貌類型標準重新合并計算面積（平原 類 型 [合 并 代 碼 ：2-21，23，26-34，36-40，43-44，67-85，88，90-96，98-107，109]， 山 地 類 型 [合 并 代 碼 ：24，25，35，41，45，46，51-53，86，89，97，110]，丘陵類型[合并代碼：22，42，55，87，108]，其他[合并代碼：其余代碼]）。

4.1.6 公路和鐵路數據

在Arc info軟件下，通過“Import”命令把E00格式的數據轉換為Coverage格式；通過“Intersect”疊加公路數據（和鐵路數據）和縣級行政區(qū)域數據，通過“l(fā)ength”計算屬性表中各縣的公路和鐵路長度。

4.1.7 經濟數據

校正第五次人口普查數據、GDP、非農業(yè)戶口人口比重數據和第一、二、三產業(yè)人口占行業(yè)人口比重數據的統(tǒng)計口徑，以保證經濟數據的統(tǒng)計范圍和縣級行政數據中的空間范圍保持一致。

4.2 后期處理分析

隨機選取85%的縣級區(qū)域數據做分析，剩余的15%的數據作為最后的模型驗證數據。

首先，在SPSS軟件中得出三個區(qū)域內各數據的散點矩陣圖，重點分析人口普查數據和其他數據間的散點圖趨勢。然后，剔除與人口普查數據相關性較差或無關的數據，把與人口普查數據相關性較好的數據重新建立散點矩陣圖和相關性矩陣，選取與人口普查人口數據相關性大于等于0.6，且無明顯自相關性的指標作為關鍵指標[22-33]。

最后，建立人口指標與各關鍵指標間的模型，再對各模型進行權重相加[34]，得出最終的人口模型，權重系數由各關鍵指標與人口普查數據的絕對系數R2確定，用剩余的15%的數據檢驗各區(qū)域模型的精確度并分析其原因。

5 研究結果

5.1 各區(qū)域指標間的散點圖矩陣

5.1.1 北部沿海綜合經濟區(qū)(如圖1（a-e）)

圖1 (a-e)北部沿海綜合經濟區(qū)原始數據散點矩陣圖Fig1 (a-e)Initial data dot matrix in the north coast synthetical economic zone

存在線性或非線性關系的指標：GDP、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關系的指標：第一、二、三產業(yè)人口比重、非農業(yè)人口比重、DEM、水域面積、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對濕度）、aas（日照時數）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

5.1.2 東部沿海綜合經濟區(qū)(如圖2[a-e]q)

存在線性或非線性關系的指標：GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關系的指標：第一、二、三產業(yè)人口比重、非農業(yè)人口比重、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、DEM、水域面積、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對濕度）、aas（日照時數）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

圖2 （a-e）東部沿海綜合經濟區(qū)原始數據散點矩陣圖Fig2 (a-e)Initial data dot matrix in the eastern coast synthetical economic zone

5.1.3 南部沿海綜合經濟區(qū)(如圖3[a-e])

存在線性或非線性關系的指標：GDP、第一產業(yè)人口比重、DEM、水域面積、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積。

不存在關系的指標：第二、三產業(yè)人口比重、非農業(yè)人口比重、road（公路）、rail（鐵路）、river（河流）、aat（年均溫）、jw（大于 0℃年積溫）、aap（年降水）、aah（相對濕度）、aas（日照時數）、林地面積、草地面積、未利用面積、非適宜區(qū)面積、適宜區(qū)面積、丘陵面積和山地面積。

5.2 提取各區(qū)域內關鍵性指標，并建立人口模型

5.2.1 北部沿海綜合經濟區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的 GDP、rail、river和平原面積四個指標，并做散點矩陣圖和相關性矩陣分析，查看指標間的自相關性，可以確定三個指標間沒有明顯的自相關性。散點矩陣圖如圖4所示。

根據三個指標與人口普查數據間的R2值確定三指標的權重系數分別是：GDP 為 0.36，rail為 0.24，river為 0.15，平原面積為 0.25。

（x1為 GDP，x2為 rail，x3為 river，x4為平原面積）

圖3 （a-e）南部沿海綜合經濟區(qū)原始數據散點矩陣圖Fig3 (a-e)Initial data dot matrix in the south coast synthetical e conomic zone

5.2.2 東部沿海綜合經濟區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、耕地面積、居民區(qū)面積和平原面積四個指標，并做散點矩陣圖和相關性矩陣分析，查看指標間的自相關性，可以發(fā)現平原面積和耕地面積間的R值為0.961，剔除平原面積指標。散點矩陣圖如圖5所示。

根據三個指標與人口普查數據間的R2值確定三指標的權重系數分別是：GDP為0.34，耕地面積為0.30，居民區(qū)面積為0.36。

（x1為 GDP，x2為耕地面積，x3為居民區(qū)面積）

5.2.3 南部沿海綜合經濟區(qū)

選定本區(qū)域R2大于0.36的GDP、水域面積和居民區(qū)面積三個指標，并做散點矩陣圖和相關性矩陣分析，查看指標間的自相關性，三個指標間沒有明顯的自相關性。散點矩陣圖如圖6所示。

根據三個指標與人口普查數據間的R2值確定三指標的權重系數分別是：GDP為0.41，水域面積為0.20，居民區(qū)面積為0.39。

（x1為 GDP，x2為水域面積，x3為居民區(qū)面積）

圖4 北部沿海綜合經濟區(qū)散點矩陣圖Fig4 Dotmatrixinthenorthcoastsyntheticaleconomiczone

圖5 東部沿海綜合經濟區(qū)散點矩陣圖Fig5 Dotmatrixintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone

圖6 南部沿海綜合經濟區(qū)散點矩陣圖Fig6 Dotmatrixinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

6 結果及存在的不足

6.1 結果討論

6.1.1 北部沿海綜合經濟區(qū)

T檢驗結果：sig值為0.334＞0.05，F值為0.949。說明此區(qū)域模型人口數據的均值與人口普查數據的均值差異不顯著。模型人口數據與人口普查數據作相關性分析（圖7所示）可以看出，R2值為0.6679。

北部沿海綜合經濟區(qū)人口模型有四個關鍵指標：GDP，rail（鐵路長度），river（河流長度）和平原面積，并且GDP的線性相關性R高達0.9358，其次為平原面積、rail和river長度。該區(qū)整體氣候適宜，地勢較為平坦，比較適合人類居住，經濟發(fā)展水平整體較高，交通便利，河流較多，人口分布整體上較為稠密，特別是沿海城市人口分布較為密集。

6.1.2 東部沿海綜合經濟區(qū)

T檢驗結果：sig值為0.290＞0.05，F值為1.147。說明此區(qū)域模型人口數據的均值與人口普查數據的均值差異不顯著。模型人口數據與人口普查數據作相關性分析（圖8所示），可以看出，R2值為0.6668。

東部沿海綜合經濟區(qū)人口模型有三個關鍵指標：GDP，耕地面積和居民區(qū)面積，并且居民區(qū)面積指標的影響程度最高，其次分別為GDP和耕地面積。該地區(qū)為我國經濟發(fā)達地區(qū)，整體生產力發(fā)展水平較高，交通十分便利，區(qū)內經濟發(fā)展差異相對較小，地勢較為平坦，上海、南京、杭州和寧波等大型城市的人口分布十分密集，居民區(qū)面積和耕地面積的大小很大程度上決定著該地區(qū)人口的容納程度。

6.1.3 南部沿海綜合經濟區(qū)

T檢驗結果：sig值為0.281＞0.05，F值為1.181。說明此區(qū)域模型人口數據的均值與人口普查數據的均值差異不顯著。模型人口數據與人口普查數據作相關性分析（圖9所示）可以看出，R2值為0.6915。

南部沿海綜合經濟區(qū)人口模型有三個關鍵指標：GDP，水域面積和居住區(qū)面積，并且GDP和居住區(qū)面積對人口分布的影響程度較高，水域面積的影響較低。該地區(qū)氣候整體較為濕熱，交通便利，廣東、福建地區(qū)的經濟發(fā)達，內陸河流水系分布較為密集，是人口高密集地區(qū)，海南地區(qū)經濟發(fā)展較落后，氣候炎熱，人口分布相對稀少。

圖7 北部沿海綜合經濟區(qū)相關性Fig7 Correlationinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

圖8 東部沿海綜合經濟區(qū)相關性Fig8 Correlationintheeasterncoastsyntheticaleconomiczone

圖9 南部沿海綜合經濟區(qū)相關性Fig9 Correlationinthesouthcoastsyntheticaleconomiczone

6.2 存在的不足

6.2.1 數據方面的問題

影響人口分布的因素包括自然、社會經濟、歷史、文化背景等方面。本文由于部分數據不易定量、獲取難等問題沒有考慮。

空間數據的處理算法不可避免的存在不同程度的誤差，這些誤差同樣會影響研究結果。

6.2.2 區(qū)劃標準的精確性

社會經濟數據一般是以行政區(qū)域為統(tǒng)計單元，而其他自然數據在行政區(qū)域邊界是自然連續(xù)過度，要把兩種不同口徑下統(tǒng)計的數據統(tǒng)一到行政區(qū)域單元內，勢必會影響行政區(qū)域邊界地區(qū)數據過渡的不連續(xù)，從而影響到將來人口分布在行政邊界上過渡的連續(xù)性。

6.2.3 人口模型指標權重的確定

本文人口模型中各指標的權重是通過客觀賦權法確定的，這種方法具有較強的數學理論依據，較主觀賦權法可以避免評價結果的主觀隨意性，但是這種方法在一定程度上不能體現決策者的意愿，可能與決策者考慮的結論有較大的差異。

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