廣西師范學院地理科學與規(guī)劃學院 童新華 劉德強

廣西師范學院國土資源與測繪學院 韋燕飛

基于GIS格網(wǎng)技術的廣西貧困度空間格局研究

廣西師范學院地理科學與規(guī)劃學院 童新華 劉德強

廣西師范學院國土資源與測繪學院 韋燕飛

本文以廣西壯族自治區(qū)范圍內(nèi)2014年MODIS、Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)，2015年廣西統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，廣西DEM（30m）等數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，基于壓力-狀態(tài)-響應(P-S-R)結構，通過因子分析法對廣西貧困度進行客觀評價，進一步研究廣西貧困度在空間上的分布格局。利用GIS格網(wǎng)技術對多源數(shù)據(jù)進行量化，建立廣西范圍內(nèi)貧困度5km格網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，地統(tǒng)計學中的半變異函數(shù)能夠分析廣西貧困度在空間上的異質(zhì)性，通過空間統(tǒng)計學方法全局自相關，局部自相關以及熱點分析揭示研究區(qū)貧困度的聚集特征。結果表明：以5km網(wǎng)格為基本評價單元的廣西貧困度研究，主要受收入生產(chǎn)因子、耕地與建設因子、交通水利因子、地形與植被因子、教育醫(yī)療等投資因子影響，并且因子具有較好的空間結構性?？臻g統(tǒng)計分析結果表明研究區(qū)貧困度具有強空間相關性，研究區(qū)中部以及南部沿海地區(qū)貧困度最低，并且聚集為貧困度冷點區(qū)域，由中部向西部，西南部，西北部，北部以及東部區(qū)域逐漸升高，逐漸聚集為貧困度熱點區(qū)域。

GIS格網(wǎng)；因子分析；P-S-R框架；地統(tǒng)計學；空間統(tǒng)計分析

貧困問題是一直備受關注。作為貧困大省廣西位于我國的西南部，屬于喀斯特石漠化地區(qū)地質(zhì)，人均收入水平低，貧困人口多，阻礙廣西的建設與發(fā)展，是國家重點扶貧區(qū)域。本文運用GIS格網(wǎng)技術與空間統(tǒng)計分析相結合的方法，對廣西區(qū)域當前的貧困度情況進行客觀評價，進一步分析了研究區(qū)貧困度的空間格局與影響因素。

1.研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)位于我國的西南沿海邊陲，與粵、湘、貴、云鄰接，且與越南接壤?？λ固氐孛矎V泛分布，地勢由西北向東南逐漸降低，四周山地、高原較多，四周高、中間低，素有“廣西盆地”之稱。南回歸線穿過，屬中亞熱帶季風氣候區(qū)。

2.數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文利用廣西縣級行政區(qū)劃1∶10萬邊界矢量數(shù)據(jù)；2014年廣西MODIS（MOD13Q1）與Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)，DEM（30m）數(shù)據(jù)；2015年《廣西統(tǒng)計年鑒》中的部分數(shù)據(jù)。通過建立結構一致的格網(wǎng)單元讓不同來源的數(shù)據(jù)能夠更好的融合并進行研究[1]。

2.2 研究思路與研究方法

研究思路：

本文按照先局部處理，再整體分析，最后局部分析的思路。首先進行數(shù)據(jù)收集，保證數(shù)據(jù)的準確性與可得性。然后進行數(shù)據(jù)的預處理，得到需要的指標數(shù)據(jù)。同時在ArcGIS中建立廣西范圍內(nèi)5km格網(wǎng)，并結合指標數(shù)據(jù)對格網(wǎng)單元進行賦值，得到5km格網(wǎng)空間數(shù)據(jù)庫。接下來對提取的指標依據(jù)P-S-R模型建立評價指標體系并利用因子分析法計算指標權重，利用得到的權重對空間數(shù)據(jù)庫中各個格網(wǎng)單元計算貧困度指數(shù)，最后利用空間統(tǒng)計方法與地統(tǒng)計方法進行研究區(qū)內(nèi)貧困度相關性分析，得出結果。

2.3 廣西貧困度評價模型

確定評價指標體系及因子權重以及貧困度測算：

本研究利用的評價模型是P-S-R可持續(xù)發(fā)展評價模型[2]，該模型能夠較好的反映評價指標體系建立的系統(tǒng)性、科學性、適用性以及數(shù)據(jù)可得性等要求，建立評價指標體系后利用因子分析方法確定指標因子的權重[3]。

根據(jù)貧困度分值計算公式：（式中，表示第i樣本貧困度綜合得分；表示第j因子指標權重；表示第i樣本的第j因子的單項得分值），經(jīng)過計算得出壓力因素包括收入生產(chǎn)公因子（0.2434），耕地與建設公因子（0.5350），交通水利公因子（0.0479）；狀態(tài)因素包括地形與植被公因子（0.4708）；響應因素包括教育醫(yī)療等投資因子（0.1844）。

3.結果與分析

3.1 廣西貧困區(qū)域空間分異特征

通過制作研究區(qū)貧困度格網(wǎng)專題圖與趨勢分析可以得出，2014年廣西貧困度最高的區(qū)域是百色市那坡、西林、凌云、大化、田林等縣；河池市天峨、鳳山、東蘭、巴馬、羅城等縣；桂林市龍勝、資源等縣；柳州市三江；來賓市金秀縣；賀州市昭平縣；梧州市蒙山縣、蒼梧縣等區(qū)域。貧困度最低區(qū)域分布在南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、青秀區(qū)、橫縣；柳州市市轄區(qū)，桂林市市轄區(qū)；賀州市市轄區(qū)以及玉林市市轄區(qū)；來賓市興賓區(qū)；貴港市桂平區(qū)以及欽州市、北海市、防城港市沿海地區(qū)。由趨勢可得出：（1）廣西貧困度由桂西北和桂西逐步向桂中降低，并在中部以及中部偏東降到最低，向東逐步升高，但是東部地區(qū)貧困度依舊比西部西北部低。（2）桂北貧困度較高，并且向南貧困度降低較快，一直到中部降到最低，往南部沿海方向又逐步升高，在沿海地區(qū)貧困度又到了比較低的水平。整體來說研究區(qū)中部以及南部沿海地區(qū)貧困度最低，由中部向西部，西南部，西北部，北部以及東部區(qū)域逐漸升高，南部沿海地區(qū)貧困度普遍低于平均貧困度。

空間異質(zhì)性包含了研究要素在空間上的隨機性和自相關性兩個方面。塊金值一般反映由實驗中存在的誤差和比采樣尺度小而產(chǎn)生的變化與差異[4]。運用地統(tǒng)計半變異函數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)在原點處有塊金效應，但其值為0.0573，該塊金值并不大這表明5km網(wǎng)格的尺度能夠較好的反映空間結構信息。塊金值與基臺值比值為17.23%，該比值小于25%，R2決定系數(shù)為0.990，都說明了研究區(qū)貧困度屬于強空間自相關，也說明了影響因子具有很好的空間結構性。

3.2 廣西貧困區(qū)域空間聚集特征及熱點分析

研究區(qū)域貧困度的空間相關性和聚集程度可以通過Moran's I指數(shù)來判定。本文利用ArcGIS與GeoDa軟件求取相同空間權重矩陣下的2014年研究區(qū)貧困度的Moran's I指數(shù)分別為0.8912、0.8897。Moran's I指數(shù)接近1反映出廣西區(qū)域貧困度在空間上呈現(xiàn)較強正相關性。用GeoDa軟件能夠得到Moran散點圖，其中包括高值聚類區(qū)HH、低值被高值包圍區(qū)LH、低值聚類區(qū)LL，高值被低值包圍區(qū)HL四個象限。分布在HH 和LL象限呈正相關，具有均質(zhì)性。分布在LH 和HL象限呈負相關，存在異質(zhì)性。結果表明，2014年研究區(qū)貧困度大部分分布在HH和LL象限，極少量分布于HL 和LH 象限。ArcGIS計算結果中z得分為126.2841，直接反映出研究區(qū)貧困度具有很高的聚集性，同時也說明了空間相關性較強。

LISA指標能夠判定局部區(qū)域內(nèi)部以及相互之間的空間自相關性。本文利用ArcGIS與GeoDa軟件求取了LISA結果并利用ArcGIS求取了研究區(qū)貧困度不同置信區(qū)間的熱點分析結果。結果表明，某一區(qū)域貧困度與其周圍區(qū)域貧困度呈正相關。軟件的差別對結果的影響不大，高值區(qū)域與低值區(qū)域分布狀況是一致的，高—高值區(qū)域分布在廣西西部、西北部、北部以及東部局部區(qū)域，低—低值區(qū)域主要分布在廣西中部以及南部沿海區(qū)域。

4.總結

本文對廣西貧困度的研究應用了P-S-R框架來建立評價指標體系，并利用空間自相關知識與地統(tǒng)計學的變異函數(shù)對研究區(qū)的貧困度狀況進行了相關性分析，豐富了貧困度研究的方法。其次，運用GIS格網(wǎng)技術建立5km×5km格網(wǎng)單元，研究表明，與傳統(tǒng)的行政區(qū)劃單元對比，格網(wǎng)單元更細致，更直觀準確的表達廣西貧困度空間格局的分布特征與聚集特征，這種劃分方法是可行的。

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