于德龍 , 孫柏濤 , 閆培雷

(1.哈爾濱工程大學(xué) 航天與建筑工程學(xué)院 黑龍江 哈爾濱 150001； 2.中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所 中國(guó)地震局地震工程與工程震動(dòng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 黑龍江 哈爾濱 150080)

應(yīng)用多指標(biāo)體系構(gòu)建城鄉(xiāng)分級(jí)公里格網(wǎng)模型

于德龍1, 孫柏濤2, 閆培雷2

(1.哈爾濱工程大學(xué) 航天與建筑工程學(xué)院 黑龍江 哈爾濱 150001； 2.中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所 中國(guó)地震局地震工程與工程震動(dòng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 黑龍江 哈爾濱 150080)

摘要：為了反應(yīng)城鄉(xiāng)承災(zāi)體在自然災(zāi)害發(fā)生過(guò)程中的級(jí)別與空間的差異，本文構(gòu)建了城鄉(xiāng)分級(jí)公里格網(wǎng)模型。基于影響承災(zāi)體的多種因素，構(gòu)建了服務(wù)于城鄉(xiāng)分級(jí)模型的多指標(biāo)體系。基于多指標(biāo)體系，利用聚類分析的方法，劃定城鄉(xiāng)不同級(jí)別之間的界線，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)分級(jí)的公里格網(wǎng)空間化。針對(duì)黑龍江省城鄉(xiāng)分級(jí)結(jié)果進(jìn)行了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，驗(yàn)證了其合理性。與此同時(shí)，將遙感地圖與分級(jí)結(jié)果對(duì)比分析，進(jìn)一步保證了結(jié)果的精確性。本文所得到的城鄉(xiāng)分級(jí)模型，有助于快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)災(zāi)前的預(yù)測(cè)評(píng)估、災(zāi)時(shí)的快速救援和災(zāi)后的損失評(píng)估。

關(guān)鍵詞：城鄉(xiāng)分級(jí)模型；多指標(biāo)體系；聚類分析；公里格網(wǎng)；遙感地圖

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20151116.1558.004.html

孫柏濤(1961-)，男，研究員.

我國(guó)是世界上自然災(zāi)害最嚴(yán)重的少數(shù)國(guó)家之一，氣象災(zāi)害、地震災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害、海洋災(zāi)害來(lái)臨都會(huì)造成大量的人員傷亡和巨大的財(cái)產(chǎn)損失。隨著近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，導(dǎo)致了不同區(qū)域承災(zāi)體的發(fā)展程度的不平衡，使得政府和科研人員在制定防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃、預(yù)測(cè)區(qū)域?yàn)?zāi)害損失和災(zāi)區(qū)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查過(guò)程中不得不將城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村分級(jí)別精細(xì)化對(duì)待。與此同時(shí)，自然災(zāi)害的發(fā)生必然伴有空間分布的特性，需要在城鄉(xiāng)內(nèi)部進(jìn)行公里格網(wǎng)空間化研究。國(guó)內(nèi)外近幾十年非常重視自然災(zāi)害等突發(fā)事件的應(yīng)急和處理機(jī)制，并對(duì)災(zāi)害前后的土木工程破壞、人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估開(kāi)展了大量研究。從20世紀(jì)90年代開(kāi)始，美國(guó)聯(lián)邦應(yīng)急管理署(FEMA)基于GIS技術(shù)軟件，先后研發(fā)了HAZUS-MH系統(tǒng)[1]，為各級(jí)政府應(yīng)對(duì)災(zāi)情提供依據(jù)。中國(guó)臺(tái)灣在HAZUS的基礎(chǔ)上，研發(fā)了地震損失評(píng)估系統(tǒng)HAZ-Taiwan，用于地震災(zāi)害相關(guān)方面的評(píng)估[2]。孫柏濤等開(kāi)發(fā)了HAZ-China地震災(zāi)害損失評(píng)估系統(tǒng)，為中國(guó)城市震災(zāi)防御、地震應(yīng)急救和建筑物損失評(píng)估等工作提供了重要的工具[3]。

由于地震災(zāi)害的發(fā)生具有空間性，造成的人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失隨著區(qū)域社會(huì)屬性的變化而變化。但到目前為止，各國(guó)學(xué)者并未開(kāi)展災(zāi)害區(qū)域的城鄉(xiāng)分級(jí)方面的研究。本文基于GIS技術(shù)，綜合考慮區(qū)域的不同指標(biāo)以實(shí)現(xiàn)災(zāi)害區(qū)域的城鄉(xiāng)分級(jí)。

1構(gòu)思框架

1)基于已獲得的數(shù)據(jù)源，構(gòu)建多指標(biāo)體系。在ArcGIS 10.2中將人口分布數(shù)據(jù)、GDP分布數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一到WGS-84坐標(biāo)系下，并通過(guò)空間數(shù)據(jù)連接，得到同時(shí)含有上述屬性的基本數(shù)據(jù)。

2)選取控制指標(biāo)，以合理區(qū)分城區(qū)與非城區(qū)，將基本數(shù)據(jù)劃分成2類，分別為城鎮(zhèn)城區(qū)和非城鎮(zhèn)城區(qū)。

3)基于多指標(biāo)體系，采用K-均值聚類分析的方法，分別對(duì)2組數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

4)基于海量數(shù)據(jù)樣本，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，篩選合理數(shù)據(jù)范圍，去除異常數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用遙感地圖進(jìn)一步驗(yàn)證分級(jí)模型的精度。整體研究思路如圖1所示。

圖1　整體構(gòu)思框架Fig.1　The whole research thought

2建立城鄉(xiāng)分級(jí)模型

由于我國(guó)幅員遼闊，導(dǎo)致公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)量龐大。以黑龍江省為例，處理后用于研究的數(shù)據(jù)就有78萬(wàn)條之多。基于海量數(shù)據(jù)的分析存在一定的難度，需要針對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，統(tǒng)一其坐標(biāo)系，為后續(xù)研究提供便利。

2.1　數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

研究所采用的數(shù)據(jù)主要包括：1)2000年全國(guó)人口數(shù)量分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)；2)2000年全國(guó)GDP產(chǎn)值分布公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)；3)2000年1∶10萬(wàn)土地利用公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)，采用其中城鎮(zhèn)建設(shè)用地及農(nóng)村建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)。

對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理，以便基于海量數(shù)據(jù)建立城鄉(xiāng)分級(jí)模型。以黑龍江省為例，統(tǒng)一到WGS-84坐標(biāo)系，并通過(guò)空間連接處理后的數(shù)據(jù),如表1所示。

表1　預(yù)處理后基本數(shù)據(jù)Table 1　The basic data after pretreatment

2.2　多指標(biāo)體系下城鄉(xiāng)分級(jí)方法

根據(jù)城鄉(xiāng)承災(zāi)體的差異，在進(jìn)行城鄉(xiāng)分級(jí)時(shí)，主要考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和土地利用因素。選取了人口數(shù)量、GDP產(chǎn)值和土地利用類型3個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建城鄉(xiāng)分級(jí)的多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。其中，土地利用類型直接反映了城鎮(zhèn)城區(qū)和非城鎮(zhèn)城區(qū)的不同，將其作為控制指標(biāo)，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行初始分類。初始分類后的數(shù)據(jù)為I類-城鎮(zhèn)城區(qū)、II類-非城鎮(zhèn)城區(qū)。在初始分類的基礎(chǔ)上，基于人口數(shù)量、GDP產(chǎn)值、城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積以及農(nóng)村建設(shè)用地面積，分別針對(duì)I類和II類進(jìn)行K-均值聚類分析，建立城鄉(xiāng)分級(jí)模型。具體分級(jí)結(jié)果如圖2所示。

圖2　黑龍江省城鄉(xiāng)分級(jí)結(jié)果Fig.2　Classification results between urban and rural areas in Heilongjiang

基于上述分級(jí)方法，針對(duì)黑龍江省的具體情況以及分級(jí)過(guò)程中得出的結(jié)果，將黑龍江省分為9級(jí)。其中，由于大慶市城區(qū)與其產(chǎn)油地區(qū)相重疊，導(dǎo)致其GDP產(chǎn)值較高，所以本文單獨(dú)將其作為一個(gè)級(jí)別列出。具體分級(jí)情況如表2所示。

表2　黑龍江省具體分級(jí)情況Table 2　Specific classification in Heilongjiang province

3結(jié)果分析及精度驗(yàn)證

根據(jù)上述城鄉(xiāng)分級(jí)模型，對(duì)已分級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行分析。確定不同級(jí)別中相應(yīng)指標(biāo)的合理區(qū)間，以剔除異常數(shù)據(jù)點(diǎn)以及間接驗(yàn)證分級(jí)模型的合理性。

3.1　分級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的方法，提取能夠反映不同分級(jí)結(jié)果中集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)和分布情況的統(tǒng)計(jì)量，來(lái)分別對(duì)同一級(jí)別和不同級(jí)別進(jìn)行橫向分析和縱向比較，保證數(shù)據(jù)的合理可靠。具體分析過(guò)程如下：1)對(duì)同一級(jí)別內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向分析時(shí)，以副省級(jí)市城區(qū)(哈爾濱市城區(qū))為例，計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)，如表3所示。再分別對(duì)不同參考因素繪制對(duì)應(yīng)的頻率分布直方圖，以便于直觀的觀察(如圖3~6所示)。按照上述方法，分別對(duì)所有級(jí)別內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2)根據(jù)橫向分析結(jié)果，判斷不同級(jí)別的集中趨勢(shì)，以進(jìn)行縱向比較，如表4所示。其中，頻率分布直方圖是將數(shù)據(jù)連續(xù)取值作為橫坐標(biāo)，按照數(shù)據(jù)的最小值和最大值進(jìn)行分組，并確定組距以確定落在各組中的頻數(shù)，頻數(shù)除以樣本總數(shù)為頻率，縱坐標(biāo)表示頻率除以組距。

圖3　人口數(shù)量頻率分布直方圖Fig.3　Histogram frequency distribution diagram of population

圖4　GDP產(chǎn)值頻率分布直方圖Fig.4　Histogram frequency distribution diagram of GDP

圖5　城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積頻率分布直方圖Fig.5　Histogram frequency distribution diagram of the area of urban construction

圖6　農(nóng)村建設(shè)用地面積頻率分布直方圖Fig.6　Histogram frequency distribution diagram of the area of rural construction

表3　副省級(jí)市城區(qū)(哈爾濱市城區(qū))統(tǒng)計(jì)指標(biāo)Table 3　Statistical indicators of vice-provincial city urban area (city zone of Harbin)

表4　不同分級(jí)各指標(biāo)均值縱向比較Table 4　Different grading index average each longitudinal comparison

基于橫向分析，剔除分級(jí)結(jié)果中的數(shù)據(jù)異常點(diǎn)。根據(jù)縱向比較結(jié)果，說(shuō)明不同級(jí)別之間，各指標(biāo)變化趨勢(shì)基本符合實(shí)際情況，間接證明了城鄉(xiāng)分級(jí)模型的合理性。

3.2　基于遙感地圖的模型精度驗(yàn)證

通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，初步驗(yàn)證了城鄉(xiāng)分級(jí)模型的合理性。為了使模型更具有現(xiàn)實(shí)意義，還需要將分級(jí)結(jié)果與實(shí)際遙感地圖(如圖7所示)相對(duì)應(yīng)，已驗(yàn)證不同級(jí)別所包含區(qū)域的合理性。本文分別對(duì)哈爾濱市周邊地區(qū)、大慶市周邊地區(qū)、部分地級(jí)市以及部分縣(縣級(jí)市)等所屬級(jí)別包含區(qū)域進(jìn)行了驗(yàn)證(如圖8~10所示)。

圖7　黑龍江省遙感地圖Fig.7　Remote sensing maps of Heilongjiang province

圖8　黑龍江省城鄉(xiāng)分級(jí)與遙感地圖對(duì)比圖Fig.8　Urban and rural areas in Heilongjiang province classification with remote sensing map

圖9　哈爾濱市周邊地區(qū)Fig.9　Surrounding area in Harbin

圖10　大慶市周邊地區(qū)Fig.10　Surrounding area in Daqing

4結(jié)論

為得到具有一定合理性及精度的城鄉(xiāng)分級(jí)模型，在已有公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于多指標(biāo)體系，采用K-均值聚類分析的方法，建立了黑龍江省城鄉(xiāng)分級(jí)模型。主要結(jié)論：

1)綜合考慮在自然災(zāi)害發(fā)生過(guò)程中，影響承載體的多種因素，構(gòu)建多指標(biāo)體系。采用K-均值聚類分析方法，對(duì)多指標(biāo)體系下的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)，建立城鄉(xiāng)分級(jí)模型的方法是可行的。

2)基于城鄉(xiāng)分級(jí)模型，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向分析與縱向比較，篩選合理數(shù)據(jù)及剔除異常數(shù)據(jù)，為下一步確定城鄉(xiāng)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3)通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析以及遙感地圖，對(duì)模型做了進(jìn)一步的驗(yàn)證。說(shuō)明模型的精度是有保證的，并且與實(shí)際情況基本吻合，可以服務(wù)于自然災(zāi)害過(guò)程中的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估等民生科研工程。

在研究過(guò)程中考慮了多種因素，如人口數(shù)量、土地利用情況、GDP產(chǎn)值等多源數(shù)據(jù)，但由于影響城鄉(xiāng)差異和承載體差異的因素復(fù)雜。因此，城鄉(xiāng)分級(jí)模型的精度有待進(jìn)一步提升，以更符合實(shí)際情況。

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Use of a multi-indicator system to construct

kilometer grid-based urban and rural classification model

YU Delong1, SUN Baitao2, YAN Peilei2

(1.College of Aerospace and Civil Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China; 2. Key Laboratory of

Earthquake Engineering and Engineering Vibration, Institute of Engineering Mechanics, China Earthquake Administration, Harbin 150080, China)

Abstract：In order to reflect the difference in level and space of hazard affected body in urban and rural zones during the occurring of natural disaster, this paper constructs a urban and rural classification kilometer grid model. Based on various factors influencing the hazard affected body, a multi-index system forming a hierarchical model of urban and rural zones was built. Using the method of cluster analysis based on index system, boundary lines between different levels of urban and rural areas were drawn and a kilometer grid-based urban and rural classification was implemented. Using the classification results for Heilongjiang Province, a statistical analysis was conducted for verification. At the same time, a remote sensing map and the classification results were compared to further ensure accuracy of the results. The urban and rural classification model given in this paper helps to accurately implement predictive evaluation before disasters, rapid rescue during disasters, and loss evaluation after disasters.

Keywords：urban and rural classification model; multi-indicator system; clustering analysis; kilometer grid; remote sensing maps

通信作者：于德龍,E-mail:yudelong99@hotmail.com.

作者簡(jiǎn)介：于德龍(1988-), 男, 博士研究生；

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題資助項(xiàng)目(2015BAK17B06);地震行業(yè)科研專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(201508026) .

收稿日期：2015-07-22.網(wǎng)絡(luò)出版日期：2015-11-16.

中圖分類號(hào)：X43; P954;P208

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1006-7043(2015)12-1584-07

doi:10.11990/jheu.201507070