宋麗潔 戴昭鑫 劉 新

(1. 山東科技大學(xué) 測(cè)繪與空間信息學(xué)院, 山東 青島 266590; 2. 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院, 北京 100089)

0 引言

人口分布在一定區(qū)域內(nèi)受社會(huì)生產(chǎn)方式、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通可達(dá)性及歷史等多種因素的影響與制約,研究人口分布特征和規(guī)律對(duì)協(xié)調(diào)人地關(guān)系、科學(xué)管理人口、資源和環(huán)境等具有現(xiàn)實(shí)意義[1]。人口的分布情況可以反映出各個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的差異,合理的人口分布會(huì)加快地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,反之則會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[2]。人口時(shí)空分布的演變規(guī)律關(guān)系到整個(gè)社會(huì)穩(wěn)定、和諧、可持續(xù)發(fā)展等各個(gè)方面,對(duì)促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、改善環(huán)境、合理分配資源等有關(guān)鍵的作用[2],因此準(zhǔn)確掌握人口分布和演變規(guī)律以及人口分布的影響因素的信息對(duì)制定人口政策、城鄉(xiāng)規(guī)劃等都有重要的意義。

近年來(lái),許多學(xué)者對(duì)人口分布及影響因素進(jìn)行了研究,現(xiàn)有研究大多數(shù)是對(duì)較大區(qū)域或是一、二線大城市開(kāi)展的,在人口分布及演變方面:白雪等人[3]分析粵港澳大灣區(qū)人口與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系、人口與經(jīng)濟(jì)空間格局演變,閆東升等人[4]對(duì)長(zhǎng)江三角洲2000—2018年人口分布格局演變、驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究,楊強(qiáng)等人[5]采用人口分布結(jié)構(gòu)指數(shù)、基尼系數(shù)、重心遷移、空間自相關(guān)等方法,對(duì)中國(guó)的人口分布進(jìn)行了時(shí)空分析,馬淇蔚等人[6]采用圈層分析、空間統(tǒng)計(jì)方法揭示人口要素同土地城鎮(zhèn)化在不同空間層面的關(guān)系;在影響因素方面:呂晨等人[7]利用地理探測(cè)器分析自然因素對(duì)北京市人口空間格局變化進(jìn)行了研究;羅君等人[8]利用地理探測(cè)器并基于自然地理因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)蘭西城市群的人口分布進(jìn)行了研究。

整體來(lái)看,研究對(duì)象多聚焦北京廣州等一、二線大城市,空間尺度上多基于行政單元區(qū)劃為單位的人口普查數(shù)據(jù),時(shí)間尺度上多以10 a為間隔的普查數(shù)據(jù)展開(kāi)研究,時(shí)間和空間尺度都較大,針對(duì)三、四線城市進(jìn)行研究，研究單元尺度較小的城市研究較少,在影響人口分布的因素方面的研究偏少?；诖?本研究基于21 a連續(xù)的格網(wǎng)人口數(shù)據(jù),以東營(yíng)市鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度為研究單元進(jìn)行了綜合分析,在時(shí)間和空間尺度上,能在更小的研究尺度上更為清楚地把握東營(yíng)市人口時(shí)空分布格局及演變情況,一定程度上解決了研究尺度過(guò)大的問(wèn)題;運(yùn)用地理探測(cè)器來(lái)判斷自然因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素兩方面對(duì)人口分布的影響,彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足,從而探究人口的分布特征及演變規(guī)律。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

東營(yíng)市(36°55′N～38°10′N,118°07′～119°10′E)位于山東省北部黃河三角洲地區(qū),黃河在東營(yíng)市境流入渤海。北臨渤海,西與濱州毗鄰,南與淄博市、濰坊市接壤,總面積7 923 km2。東營(yíng)市是中國(guó)第二大石油工業(yè)基地勝利油田的崛起地,也是山東省唯一全部納入“黃藍(lán)”兩大國(guó)家戰(zhàn)略的城市。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究人口數(shù)據(jù)來(lái)源于世界人口(World Population,WorldPop)項(xiàng)目提供的2000—2020 年連續(xù)21 a的高分辨率100 m×100 m的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),為了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性及處理方便,統(tǒng)一采用了2018年?yáng)|營(yíng)市行政區(qū)劃為統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)處理數(shù)據(jù),共計(jì)42個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道。

2 研究方法

2.1 人口時(shí)空特征分析

人口密度指某地區(qū)單位面積土地上的所居住的常住人口的數(shù)量,是衡量人口分布在空間上的差異性的重要指標(biāo)[2]。用公式表示為

(1)

式中,D為研究區(qū)的人口密度，單位為人/km2;P為研究區(qū)的人口總數(shù);S為研究區(qū)的土地面積。結(jié)合東營(yíng)人口實(shí)際情況,將東營(yíng)市人口密度劃分為8個(gè)等級(jí)：集聚核心區(qū)(>2 000人/km2)、高度密集區(qū)(1 100～2 000人/km2)、中度密集區(qū)(500～1 100人/km2)、低度密集區(qū)(400～500人/km2)、一般過(guò)渡區(qū)(250～400人/km2)、一般稀疏區(qū)(150～250人/km2)、相對(duì)稀疏區(qū)(80～150人/km2)、絕對(duì)稀疏區(qū)(<80人/km2)。

2.2 人口時(shí)空演變規(guī)律分析

2.2.1 人口分布重心

人口分布重心是衡量人口空間分布的重要指標(biāo),它的變動(dòng)軌跡能反映一定時(shí)期內(nèi)人口分布的時(shí)空演變及其相關(guān)的經(jīng)濟(jì)重心、工業(yè)重心等的偏離變動(dòng)情況[4]。計(jì)算公式為

式中，n為研究區(qū)各區(qū)縣個(gè)數(shù)；M、N為研究區(qū)人口重心的經(jīng)緯度；Mi、Ni、Pi為第i個(gè)區(qū)縣的經(jīng)度、緯度、人口總數(shù)。

2.2.2 人口密度分布模型

人口密度分布模型有單中心和多中心模型模擬,常見(jiàn)的單中心模型有線性模型、對(duì)數(shù)模型、克拉克(Clark)模型、斯米德(Smeed)模型、紐林(Newling)模型等,因?yàn)楸疚奈瓷婕岸嘀行哪Ｐ?故對(duì)東營(yíng)市進(jìn)行單中心模型模擬，如表1所示。通過(guò)對(duì)比分析參數(shù),確定東營(yíng)市的最優(yōu)擬合模型。

表1 人口密度分布模型

2.3 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[9],因此,本文運(yùn)用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)和交互探測(cè)來(lái)揭示人口分異的驅(qū)動(dòng)因素。

(1)因子探測(cè)。探測(cè)影響因子X(jué)對(duì)人口屬性Y的解釋力,用q值度量,其表達(dá)式為

(4)

q∈[0,1],其值越大,表明人口空間分異越明顯,各因子X(jué)對(duì)人口Y的解釋力越強(qiáng);h=1,2,…,L為變量Y或因子X(jué)的分類(分區(qū))數(shù)據(jù);Nh和N分別為各分區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)和整個(gè)研究區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù);σh2和σ2分別為各分區(qū)和研究區(qū)人口密度的方差。

(2)交互探測(cè)。采用交互探測(cè)識(shí)別影響因子兩兩共同作用時(shí)是否會(huì)增加或減弱對(duì)人口分布的解釋力,或影響因子對(duì)人口分布的影響是否相互獨(dú)立。其表達(dá)式為:

q(X1∩X2)

Min(q(X1),q(X2))

q(X1∩X2)>Max(q(X1),q(X2)),雙因子增強(qiáng);

q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2),獨(dú)立;

q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2),非線性增強(qiáng)。

3 結(jié)果分析

3.1 人口分布時(shí)序特征分析

對(duì)Worldpop中的人口數(shù)據(jù)按照行政區(qū)劃范圍進(jìn)行統(tǒng)計(jì),東營(yíng)市人口總體上處于增長(zhǎng)狀態(tài),2000—2020年人口密度圖如圖1所示,東營(yíng)市人口整體上呈現(xiàn)南密北稀的分布格局,空間分布不均衡。2000—2020年文匯街道、辛店街道、黃河路街道始終是人口集聚核心區(qū)。2010年后,增長(zhǎng)比較明顯的是東營(yíng)市的中東部地區(qū),這是由于近幾年?yáng)|營(yíng)市政府的城市規(guī)劃發(fā)展投資大部分放在東城區(qū),而且東營(yíng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)的逐步發(fā)展也帶動(dòng)了人口的增加。中西部地區(qū)也有所增長(zhǎng),主要是因?yàn)檫@里是商業(yè)中心,并且有東營(yíng)新區(qū)的建立,大大加速了東西城的對(duì)接。南部的廣饒縣礦產(chǎn)資源豐富,橡膠輪胎產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快,帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),吸引了大量的人口流入,因此人口增長(zhǎng)也較快。

圖1 東營(yíng)市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口密度分布圖

3.2 人口分布的時(shí)空演變規(guī)律分析

3.2.1 人口分布重心

2000—2020年人口重心不斷發(fā)生遷移,首先是向南遷移,整體上逐步向東南方向移動(dòng),可以看出東營(yíng)區(qū)對(duì)人口的吸引力還是增強(qiáng)的,主要是由于中東部的東營(yíng)區(qū)、經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)以及南部的廣饒縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,帶動(dòng)了人口流動(dòng)的增加,在未來(lái)發(fā)展過(guò)程中中心城區(qū)將最終成為東營(yíng)市人口中心所在地，如表2所示。

表2 人口重心演變表

3.2.2 人口密度分布模型

以勝利電視臺(tái)為中心,從中心以r=5i(i=1,2,…,16)為半徑建立同心圓,最大的圓半徑為80 km,并與人口數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,得到各環(huán)帶的人口密度。根據(jù)各環(huán)帶至中心的距離和人口密度,運(yùn)用函數(shù)模型進(jìn)行模擬,得到各環(huán)帶人口密度的變化情況。

如圖2所示,人口密度隨著至中心距離的增加而減小,但是一些環(huán)帶也會(huì)出現(xiàn)異常,如在第10和第11環(huán)帶上,人口密度值出現(xiàn)異常,人口密度值高于周圍兩個(gè)環(huán)帶的值,可見(jiàn)人口密度的圈層分布不僅與距中心距離有關(guān),還可能與環(huán)帶內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)、交通有關(guān)。這些異常點(diǎn),對(duì)城市建設(shè)發(fā)展是有益的,使人口趨于分散,可以緩解城市中心的人口壓力。

圖2 人口密度隨環(huán)帶變化圖

經(jīng)過(guò)測(cè)定系數(shù)R2對(duì)比計(jì)算,發(fā)現(xiàn)東營(yíng)市人口密度分布最優(yōu)的擬合模型為Smeed模型(表3)。在Smeed模型中,參數(shù)a和參數(shù)b是處于增長(zhǎng)狀態(tài),盡管在參數(shù)b在2010—2020年間有所下降,但2020年的斜率系數(shù)絕對(duì)值仍高于2 000,說(shuō)明中心城區(qū)的人口密度仍在增加,街道間的人口密度梯度也是在逐步增加的。究其原因是目前東營(yíng)市城鎮(zhèn)化依然在較快發(fā)展,其人口聚集的熱點(diǎn)區(qū)域仍位于東營(yíng)市主城區(qū),因此中心城區(qū)的人口密度遠(yuǎn)高于其他區(qū)縣。

表3 人口密度分布模型(Smeed模型)回歸

3.3 人口分布影響因素分析

3.3.1 單因子探測(cè)

表4中,x1、x2屬于自然因素,x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11屬于經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素。

表4 人口分布影響因素的解釋力

由表4可見(jiàn),影響因素的解釋力排序?yàn)椋航?jīng)濟(jì)社會(huì)因素>自然因素。自然因素的地理探測(cè)值q整體上均較小,這是因?yàn)殡S著科技的進(jìn)步,人們對(duì)環(huán)境的改造能力以及適應(yīng)能力也有很大的提高。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響因素相對(duì)來(lái)說(shuō)比較顯著,購(gòu)物服務(wù)的影響最大,其次是醫(yī)療服務(wù)設(shè)施、餐飲服務(wù)、小學(xué)中學(xué)以及廣場(chǎng)公園等,這是因?yàn)檫@些因素與人們的生活息息相關(guān)。路網(wǎng)密度對(duì)人口分布的影響也較為顯著,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)普遍具有較好的交通服務(wù)設(shè)施,能夠方便人們的出行,因此更能吸引人口的流入及人口的定居等。

3.3.2 交互因子探測(cè)

任意兩因子交互探測(cè)q值比單因子探測(cè)q值均不同程度增大,表明各驅(qū)動(dòng)因子之間不是相互獨(dú)立的,具有協(xié)同增強(qiáng)的作用。如表5所示，河網(wǎng)密度與醫(yī)療服務(wù)設(shè)施、城鎮(zhèn)住宅與農(nóng)村宅基地、農(nóng)村宅基地與購(gòu)物服務(wù)設(shè)施、農(nóng)村宅基地與醫(yī)療服務(wù)設(shè)施、農(nóng)村宅基地與餐飲服務(wù)設(shè)施等交互探測(cè)結(jié)果均達(dá)到0.97以上,其中河網(wǎng)密度與醫(yī)療服務(wù)設(shè)施的結(jié)果達(dá)到了0.979,說(shuō)明這些因子之間的交互作用表現(xiàn)出較強(qiáng)的解釋力,是主導(dǎo)東營(yíng)市人口分布的關(guān)鍵因素。例如,較為顯著的是自然因素中的河網(wǎng)密度以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的購(gòu)物以及小學(xué)中學(xué),假設(shè)這三個(gè)因素對(duì)人口密度分布未簡(jiǎn)單的疊加影響,可得出：q(X7)+q(X8)=1.568,q(X2)+q(X8)=1.221,q(X2)+q(X7)=1.181,但交互探測(cè)結(jié)果顯示：q(X2∩X8)=0.954,q(X2∩X7)=0.953,q(X7∩X8)=0.842,因此人口分布不是各因子簡(jiǎn)單的疊加影響,而是多種因素復(fù)雜耦合的結(jié)果。

表5 各影響因素交互作用對(duì)人口密度的影響

4 結(jié)束語(yǔ)

人口時(shí)空特征分析方面：2000年以來(lái),東營(yíng)市人口一直呈增長(zhǎng)狀態(tài),受區(qū)域自然環(huán)境和區(qū)位因素等方面的影響,總體呈現(xiàn)南高北低的空間格局,以各區(qū)縣行政所在地為高值中心,向外遞減。人口分布時(shí)空演變規(guī)律分析方面：人口分布重心上,向東南方向遷移;人口密度分布模型上,擬合效果最好的是Smeed模型,整體上人口密度隨著至中心距離的增加而較少,中心城區(qū)的人口增加數(shù)量遠(yuǎn)高于其他環(huán)帶的人口增加量。利用地理探測(cè)器進(jìn)行實(shí)驗(yàn),探討各因素對(duì)人口分布產(chǎn)生的影響。因子探測(cè)結(jié)果表明,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響相對(duì)明顯,因人們對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力及對(duì)環(huán)境的改造能力較大,所以自然因素對(duì)人口分布的影響整體上不顯著。交互探測(cè)結(jié)果顯示,任意兩因子交互探測(cè)q值比單因子探測(cè)q值均不同程度增大,對(duì)人口密度的解釋力增強(qiáng),表明各驅(qū)動(dòng)因子之間不是相互獨(dú)立的,而是協(xié)同增強(qiáng)的作用,并且人口分布并不是簡(jiǎn)單的因子疊加產(chǎn)生的影響,而是多種因素復(fù)雜耦合作用的結(jié)果。

本文在人口分布方面僅對(duì)人口密度、人口分布重心等方面進(jìn)行分析,未涉及年齡結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)等方面的分析,為更深層次的探索人口空間分布演變機(jī)制,未來(lái)研究將結(jié)合具體的人口情況、研究區(qū)自然環(huán)境特征、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城鎮(zhèn)化水平等進(jìn)行定量化分析。

政策建議上或者機(jī)制上：完善覆蓋城鄉(xiāng)的規(guī)劃體系,優(yōu)化公共服務(wù)設(shè)施資源,促進(jìn)城鄉(xiāng)空間合理分布,使人口分布逐漸趨于均衡;大力發(fā)展東營(yíng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)和東營(yíng)港經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū),實(shí)施積極的人才引進(jìn)政策,吸引更多的高素質(zhì)人才來(lái)此發(fā)展。