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        基于景觀生態(tài)學(xué)的人口空間數(shù)據(jù)適宜格網(wǎng)尺度研究——以山東省為例

        2014-08-08 01:21:58李月嬌楊小喚王靜
        地理與地理信息科學(xué) 2014年1期
        關(guān)鍵詞:聚居區(qū)居民點(diǎn)格網(wǎng)

        李月嬌,楊小喚,王靜

        (1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101;2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049;3.寧夏地震局,寧夏 銀川 750001)

        0 引言

        近年來,國內(nèi)外學(xué)者在不同地區(qū)建立了不同尺度的空間人口數(shù)據(jù)庫,但以往的研究是在省級、市級、縣級或是格網(wǎng)尺度上進(jìn)行的單一尺度研究,而地理學(xué)研究對象格局與過程的發(fā)生、時空分布、相互耦合等特性都有尺度依存性[1],人口的空間分布亦具有一定的尺度依賴性[2],不同尺度上人口空間分布格局的特征往往不同。因此,若要更確切、真實(shí)地揭示人口空間分布規(guī)律,需要從不同尺度上對人口空間分布格局進(jìn)行分析[3]。

        不同格網(wǎng)尺度表達(dá)人口空間分布適宜性的研究國內(nèi)外關(guān)注較少。葉靖建模生成20m至1km系列的浙江省義烏市格網(wǎng)人口數(shù)據(jù),運(yùn)用空間分析和數(shù)理統(tǒng)計方法,通過比較不同的格網(wǎng)人口與鄉(xiāng)鎮(zhèn)統(tǒng)計人口誤差,分析人口空間化的格網(wǎng)尺度效應(yīng),充分證明了人口空間化數(shù)據(jù)并不是尺度越細(xì)精度越高,不同空間化方法有各自的適宜尺度[4]。杜國明等在對沈陽市人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化的基礎(chǔ)上,從統(tǒng)計特征、空間自相關(guān)性和空間格局三方面分析人口密度在10種粒度下的異同,證明了人口密度尺度效應(yīng)的存在[5]。王靜運(yùn)用空間自相關(guān)方法和統(tǒng)計相關(guān)分析方法,比較山東省市級、縣級、1km 3個尺度人口分布的空間自相關(guān)性及其與環(huán)境—經(jīng)濟(jì)因子的統(tǒng)計相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)從不同尺度對人口的空間分布格局進(jìn)行分析,得到從宏觀到微觀不同詳細(xì)程度的信息,且不同尺度上人口空間分布格局特征不同[3]。

        本文基于GIS技術(shù),利用山東省2005年土地利用數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)生產(chǎn)100m、200m、300m、400m、500m、600m、700m、800m、900m、1km 10個格網(wǎng)尺度人口空間數(shù)據(jù),引入景觀生態(tài)學(xué)的相關(guān)指數(shù)和方法,分析人口分布景觀格局隨著人口空間化尺度的變化趨勢,對山東省不同格網(wǎng)尺度表達(dá)人口空間分布的適宜性進(jìn)行科學(xué)分析,可以為指導(dǎo)人口空間數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù),也可為今后其他類型的數(shù)據(jù)空間化處理提供借鑒,最終為人文科學(xué)和自然科學(xué)的融合研究、政府相關(guān)決策、災(zāi)害防治和災(zāi)情評估等提供高精度的數(shù)據(jù)支持。

        1 數(shù)據(jù)源與研究方法

        本文使用的原始數(shù)據(jù)為山東省2005年縣級人口數(shù)據(jù)(源于山東省統(tǒng)計年鑒2005,Excel格式)和山東省2005年土地利用數(shù)據(jù)(源于中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所,grid格式),其中土地利用數(shù)據(jù)為百分比數(shù)據(jù),即1km2內(nèi)某種土地利用類型所占比例,包括耕地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)3種土地利用類型。

        本文選用傳統(tǒng)的基于土地利用/覆被的人口數(shù)據(jù)空間化方法進(jìn)行人口格網(wǎng)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)[6,7],假設(shè)研究區(qū)內(nèi)同一土地利用類型內(nèi)人口均勻分布,以耕地面積、城鎮(zhèn)居民地用地面積、農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積為自變量,縣(市、鎮(zhèn))統(tǒng)計人口為因變量,建立回歸模型,推演城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù),模擬縣級人口分布模式,模型的一般形式為:

        式中:Pi為某地區(qū)第i縣(市、鎮(zhèn))的統(tǒng)計人口數(shù);aj為j類土地利用的人口分布初始系數(shù)(人/km2);Sij為i縣(市、鎮(zhèn))j類土地利用的面積(km2);n=3代表3種土地利用類型;根據(jù)無土地則無人口的原則,常數(shù)項(xiàng)b為0。

        模型假定某分區(qū)同一土地利用類型人口分布系數(shù)相同,因此人口空間數(shù)據(jù)總數(shù)與統(tǒng)計人口數(shù)據(jù)必然存在一定的誤差。為確保各縣(市、鎮(zhèn))內(nèi)所有格網(wǎng)中的人口數(shù)據(jù)之和與實(shí)際統(tǒng)計人口相等,通過平差對各縣(市、鎮(zhèn))的人口分布初始系數(shù)aj進(jìn)行校正,得到校正后的人口分布系數(shù)aij。校正公式為:

        式中:aij表示i縣(市、鎮(zhèn))j類土地利用的人口分布系數(shù)(人/km2);校正系數(shù)為Pi/P′i,Pi為i縣(市、鎮(zhèn))統(tǒng)計人口數(shù)據(jù),P′i為根據(jù)模型反算的i縣人口數(shù)據(jù)。由此得到各縣耕地人口分布系數(shù)、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)、農(nóng)村居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)。

        假設(shè)格網(wǎng)人口與縣級人口具有相同的分布模式,將縣級人口空間分布模型應(yīng)用于格網(wǎng)尺度,以城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)面積、農(nóng)村居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)、農(nóng)村居民點(diǎn)用地面積反算格網(wǎng)人口,計算公式如下:

        式中:gridpopi為某柵格i上的人口值;agi、aci、ani分別為柵格i上的耕地人口分布系數(shù)、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù)和農(nóng)村居民點(diǎn)用地人口分布系數(shù);Sgi、Sci、Sni分別為柵格i上的耕地面積、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)面積和農(nóng)村居民點(diǎn)面積。

        本文使用Fragstats軟件計算人口的景觀格局指數(shù),共選取了13個景觀指標(biāo)(表1)[8-17]。

        表1 本文選取的景觀指標(biāo)Table 1 The landscape indicators selected in this paper

        2 景觀指數(shù)隨尺度的變化

        2.1 景觀指數(shù)隨尺度變化有規(guī)律波動,并出現(xiàn)拐點(diǎn)

        斑塊數(shù)量(NP)、加權(quán)平均斑塊面積(AWMPS)、斑塊面積變異系數(shù)(PSCV)、形狀指數(shù)變異系數(shù)(SICV)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和香農(nóng)均度指數(shù)(SHEI)6個景觀指數(shù)隨尺度變化有規(guī)律波動,并出現(xiàn)拐點(diǎn)(圖1)。

        NP隨尺度變化而波動,在400m和800m尺度時有明顯的極大值拐點(diǎn),分別為22 934和22 152,其余尺度間差異較小。圖2為1km、400m、300m尺度下某一小區(qū)域的人口聚居圖,一個較大的人口聚居區(qū)被其他小的人口聚居區(qū)包圍。在400m尺度,一些被隱藏在其他聚居區(qū)中的小的聚居區(qū)顯現(xiàn)出來,人口聚居區(qū)數(shù)量最多,人口景觀最破碎,可見400m尺度人口景觀密度所反映的人口分布信息最全面、最細(xì)致。

        圖1 有規(guī)律波動式景觀指數(shù)的變化趨勢Fig.1 Trend figure of regular fluctuation landscape indices

        圖2 1km、400m、300m人口聚居圖Fig.2 Population map of 1 km,400 m,300 m

        加權(quán)平均斑塊面積(AWMPS)和斑塊面積變異系數(shù)(PSCV)隨尺度變化呈正弦式波動,在各尺度之間差異較大,且在400m尺度時達(dá)到極大值。這表明,在400m尺度時人口聚居區(qū)的加權(quán)平均斑塊面積達(dá)到最大,且人口聚居區(qū)之間的面積差異最大。400m尺度時,一些小型人口聚居區(qū)從較大的人口聚居區(qū)中分離出來而得以顯現(xiàn),加大了人口聚居區(qū)面積的變異,同時人口景觀中的優(yōu)勢人口聚居區(qū)吞噬周圍小的人口聚居區(qū)而擴(kuò)張,使得人口聚居區(qū)加權(quán)平均面積增加。

        形狀指數(shù)變異系數(shù)(SICV)隨尺度變化呈正弦式波動,在各尺度之間差異較大,在400m尺度時達(dá)到最小值,這表明在400m處人口聚居區(qū)形狀指數(shù)的差異最小,人口聚居區(qū)傾向于最簡單分布或復(fù)雜分布。

        香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和香農(nóng)均度指數(shù)(SHEI)隨尺度變化均呈正弦式波動,且均在400m尺度達(dá)到極小值,在該尺度優(yōu)勢人口聚居區(qū)類型吞噬了周圍小的人口聚居區(qū)斑塊,具有更大的優(yōu)勢性,從而增加了各人口聚居區(qū)類型的非均衡分布程度。400m尺度人口景觀密度不僅較全面細(xì)致地反映了人口分布信息,且反映的信息也較完整。

        2.2 景觀指數(shù)隨尺度變化下降

        聚合指數(shù)(AI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、斑塊結(jié)合度(COHESION)均隨尺度的變大而減?。▓D3)。這表明,隨著尺度的增加,景觀中不同斑塊之間的團(tuán)聚性減小,斑塊之間的粘合程度和連通性減小,人口聚居區(qū)的集聚程度減小。蔓延度指數(shù)在200~600m之間存在一個尺度變化域,且在400m尺度處存在拐點(diǎn)。

        圖3 下降式景觀指數(shù)變化趨勢Fig.3 Trend figure of descending landscape indices

        2.3 景觀指數(shù)隨尺度呈無規(guī)律變化

        總邊緣長度(TE)、面積加權(quán)平均形狀因子(AWMSI)、景觀豐度(PR)、散步與并列指數(shù)(IJI)隨尺度變化無規(guī)律波動(圖4)。總邊緣長度隨尺度變化緩慢波動,在900m~1km和300~500m為兩個低值區(qū)域,在600~800m及100~200m存在兩個高值區(qū)域??傔吘夐L度是形狀和斑塊數(shù)量的函數(shù),在400m尺度時斑塊數(shù)量最大而總邊緣長度較小,說明在該尺度雖然斑塊數(shù)量的增加使得總邊緣長度增大,但同時斑塊形狀也趨于簡單,使得總邊緣長度減小。這表明,400m尺度時,雖然人口聚居區(qū)的數(shù)量較多,但由于各聚居區(qū)的形狀較簡單,人口聚居區(qū)的總邊緣長度不大。面積加權(quán)平均形狀因子雖然隨尺度呈無規(guī)律變化,但在400m處有極小值,這與上文分析的400m尺度總邊緣長度較小、人口聚居區(qū)數(shù)量較多、可能形狀復(fù)雜程度小相吻合。景觀豐度、散步與并列指數(shù)隨尺度變化而波動,且都在400m尺度處有拐點(diǎn)。

        圖4 隨尺度變化無規(guī)律波動Fig.4 The irregular fluctuation of landscape indices

        3 結(jié)論

        在用傳統(tǒng)的基于土地利用/覆被的人口數(shù)據(jù)空間化方法進(jìn)行人口空間化的過程中,并不是尺度越精細(xì)所能表達(dá)的信息越細(xì)致、完整。本文利用景觀生態(tài)學(xué)的相關(guān)指數(shù)和方法,探索不同格網(wǎng)尺度表達(dá)人口空間分布的適宜性。研究發(fā)現(xiàn):隨著尺度減小,山東省人口分布景觀格局的變化趨勢為:斑塊的團(tuán)聚程度、粘合度增大,人口聚居區(qū)的集聚程度增大;400m尺度是該區(qū)域人口空間化數(shù)據(jù)的特征尺度,此時人口聚居區(qū)的數(shù)量最多,且各聚居區(qū)之間的面積差異最大,形狀最簡單,景觀中優(yōu)勢人口聚居區(qū)類型的優(yōu)勢最大,各類型間非均衡程度最高。400m是一個人口尺度變化上的特征點(diǎn),所反映的人口分布信息最細(xì)致且完整性好。由此可得,在進(jìn)行山東省人口空間化的過程中,400m是一個比較適宜的尺度。

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