基于ESDA的江西省人口空間分布差異研究

薛羚茜，葉長盛

(東華理工大學 地球科學學院，江西 南昌 330013)

基于ESDA的江西省人口空間分布差異研究

薛羚茜，葉長盛

(東華理工大學 地球科學學院，江西 南昌 330013)

人口分布是指人口在一定時間內的空間存在形式、分布狀況，包括各類地區(qū)總人口的分布，以及某些特定人口的分布等。文章運用空間自相關分析理論，結合GIS 技術，探討了1978—2010年江西省縣域人口空間分布的變化規(guī)律及特征。結果表明：在研究時間內全省人口總數(shù)持續(xù)增長，但增長速度減慢。極差由22.52擴大至38.61，標準差由184.12擴大至38.61，變異系數(shù)和錫爾系數(shù)的變化趨勢一致，從1978年的0.82和0.19分別增長至2010年的1.17和0.28。這說明江西省人口密度在研究的時期內離散程度、相對差距、絕對差異都增大。全省人口分布呈現(xiàn)北高南低的特征，浙贛線以北地區(qū)高人口密度區(qū)形成由點狀分布逐漸演化成片狀分布的結構特征且空間差異度程度在減小，浙贛線以南地區(qū)形成以贛州市為高人口密度中心整體人口密度較低的現(xiàn)狀。1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的縣域個數(shù)分別占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，從而表明30年以來江西省人口空間分布的聚集分布有下降的趨勢。

人口分布；江西省；自相關分析理論；空間

人口信息是重要的國情信息，其中人口空間分布差異的研究對開展各項合理功能區(qū)劃、行政管理、制定社會和經(jīng)濟發(fā)展等計劃都具有重要意義。人口分布是指人口過程在地理空間的表現(xiàn)形式及其發(fā)展演變情況，一般指人口的數(shù)量分布及人口地理密度，反映一定地理區(qū)域人口的疏密程度和分布形式[1]。隨著江西省第六次人口普查工作的完成，1990年至2000年人口年均增長率為9.11‰，2000年至2010年人口年均增長率為7.43‰,表明全省人口過于快速發(fā)展的勢頭有所控制，緩解了人口增長對環(huán)境、資源的壓力，為江西省經(jīng)濟、文化的發(fā)展提供了有利的條件。掌握江西省人口信息，可對江西省長遠經(jīng)濟發(fā)展、國土整治、環(huán)境規(guī)劃、城鄉(xiāng)建設規(guī)劃提供重要依據(jù)。

關于人口分布的研究，較早的研究方法主要是通過普查、統(tǒng)計、逐級匯總得到的人口數(shù)據(jù)，是典型的統(tǒng)計型屬性數(shù)據(jù)。用這種數(shù)據(jù)進行人口、資源環(huán)境與社會經(jīng)濟發(fā)展的宏觀分析是比較方便的，但往往難以進行與地理單元有關的分析[2-6]。隨著科學技術的不斷進步，特別是近10余年來地球信息科學的突飛猛進，地理學家開始利用新的地學研究手段，定量、定位地研究人口的空間分布問題[7]。張錦宗 、李靜、袁長豐 、江東等利用空間統(tǒng)計分析的強有力的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析功能以及GIS技術的空間拓撲關系分析、可視化功能，從地理空間分析的角度出發(fā)，分析了人口空間分布與自然、經(jīng)濟及社會因素之間的關系[7-10]。劉望保、孫德福、湯韻等利用 EDSA—GIS空間自相關分析技術，分析人口空間分布及其演化[11-13]。劉德欽、冉建、韓嘉福等利用構建數(shù)學模型等方法并結合地圖可視化技術對人口分布進行分析[14-16]。

由于地理環(huán)境、交通環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展速度等存在差異導致江西省各縣域人口空間分布存在很大的差異，并且這些差異隨著時間的推移在空間上發(fā)生了改變。葉文振[17]、葉造[18]通過對人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)統(tǒng)計、匯總來闡述江西省人口區(qū)域分布的基本態(tài)勢以及分布的類型和特點。劉木生等[19]在RS、GIS技術的支持下，將人口數(shù)據(jù)進行定量和定位,對江西省人口密度的空間化進行探討。這些研究大部分只能反映出一定行政單元內的人口狀況，不能很好地表明江西省各縣域之間人口分布在時間和空間上的差異。本文從時間和空間上分別對江西省91個縣域單位人口近30年的變化做出數(shù)據(jù)的整理和分析。并運用ESDA和GIS 空間分析技術，探討江西省1978至2010年人口空間分布差異，為江西省人口和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)域概況

江西位于中國的東南部，在長江中下游的南岸，東鄰浙江、福建，南連廣東，西接湖南，北毗湖北、安徽。江西處于北回歸線附近，為亞熱帶濕潤氣候，氣候溫暖，年平均氣溫18.7℃，年平均日照時數(shù)為1846.7 h。全省雨量充沛，年均降水量為1 391.2 mm，無霜期長，十分有利于農(nóng)作物生長。江西常態(tài)地貌類型以山地、丘陵為主，山地占全省總面積的36%，丘陵占42%，崗地平原、水面占22%。全省總面積16.69萬km2，居華東地區(qū)六省一市之首。南北長約620 km，東西寬約490 km。2010年人均GDP達到15 921元，GDP年均增長11%；城市化率提高到45%以上。2010年外商直接投資實際使用金額達到51.01億美元，1991-2010年年均增長32.1%。2010年海關進出口總額達到134.16億美元，1991-2010年年均增長18.5%。設南昌、九江、贛州、宜春、上饒、吉安、撫州、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭11個設區(qū)市，共91個縣(市、區(qū))，省會南昌市。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于《江西統(tǒng)計年鑒(1978—2011 年)》。以2009 年行政區(qū)劃為基準，對行政區(qū)劃調整及名稱變更的單元進行修正，將市轄區(qū)進行歸并，如南昌市東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)、灣里區(qū)、青山湖區(qū)統(tǒng)一歸并為南昌市區(qū)。經(jīng)處理，空間尺度劃分為91 個縣(市、區(qū))。運用ArcGIS9.2 和GeoDa 空間統(tǒng)計分析軟件，對江西省1978—2010年縣域人口密度分布的變化進行分析[20]。

2.2 研究方法

2.2.1 變異系數(shù)、錫爾系數(shù)

變異系數(shù)和錫爾系數(shù)可以分析人口空間分布的相對差異和絕對差異。其計算公式為：

V=S/y0

式中:yi為第i評價單元的人口密度；N為評價單元個數(shù)；y0為全省人口密度。S值越大，表示相對差距越大，V值越大，表明絕對差距越大，C值越大，表示評價單元之間差距越大。

2.2.2 克里格插值法

克里格插值是以變異函數(shù)理論和結構分析為基礎，在有限區(qū)域內對區(qū)域化變量進行最優(yōu)、線形、無偏估計的一種方法，通過對已知樣本點賦權重來求得未知樣點的值。計算公式如下：

式中，Z(X0)為未知樣點的值，Z(xi)為未知樣點周圍的已知樣本點的值，λi為第i個已知樣本點對未知樣點的權重，n為已知樣本點的個數(shù)。

3.2.3 空間自相關分析

自相關系數(shù)是用來度量物理或生態(tài)學變量在空間上的分布特征及其對領域的影響程度。

全局空間自相關是對屬性值在整個區(qū)域的空間特征的描述，常用Moran’s I 來分析區(qū)域總體的空間關聯(lián)和空間差異程度。計算公式如下[7]：

式中：N為空間分析的單位數(shù)；Wij為空間權重矩陣。

Moran’s I 散點圖定性區(qū)分出每個縣域的人口密度與其周邊地區(qū)人口密度的相互關系，分為4個象限，分別對應于縣域單元與其鄰縣的4 種類型的局部空間聯(lián)系形式：第1 象限表示高高集聚(HH 型)；第2 象限表示低高集聚(LH 型)；第3 象限表示低低集聚(LL 型)；第4 象限高低集聚(HL型)[21]。

3 結果與分析

3.1 江西省人口空間分布特征

(1)人口數(shù)量持續(xù)增加，增長速度減慢。1978年以來，如圖1所示江西省總人口數(shù)由3 182.82萬人增長到2010年4 462.25萬人。全省總人口年平均增長率1978—1990年為14.14‰，1990—2000年為9.11‰，2000—2010年為7.43‰。江西省人口年平均增長率有下降的趨勢，說明總人口數(shù)量是持續(xù)增長，但增長速度減慢。

圖1 江西省1978-2010年總人口、人口密度變化圖

(2) 人口空間分布差異明顯。江西省近30年人口空間分布表現(xiàn)出差異增大的態(tài)勢，極差由1978年的22.52擴大到2010年的38.61，說明各縣域人口密度離散程度變大。標準差由1978年的184.12擴大至2010年38.61，表示江西省個縣域人口密度的相對差距變大。變異系數(shù)和錫爾系數(shù)的變化趨勢一致，從1978年的0.82和0.19分別增長至2010年的1.17和0.28。這說明江西省人口密度在研究的時期內的絕對差異增大。詳見表1。

表1 1978—2010年江西省縣域人口分布差異

江西省人口密度空間分布在時間上存在很大的差異，1978年江西省的南昌市區(qū)人口密度最大1 509人/km2，資溪縣最小為67人/km2。2010年江西省的南昌市區(qū)人口密度最大為3 436人/km2，銅鼓縣最小為89人/km2。由全省人口密度縣域分布變化(表2、圖2)可知人口密度為50～150人/km2的低密度縣域數(shù)量由38個大幅減少到18個，而全省人口密度為301～500人/km2的中等密度縣域數(shù)量有很明顯的增長，由10個增長到27個，全省人口密度為1 000～3 500人/km2的高密度縣域數(shù)量由1個增長到5個。

(3)空間分布北高南低。從空間上來看，江西省人口密度已表現(xiàn)出一定的變化規(guī)律。浙贛線以北地區(qū)人口密度較高，且空間差異度程度在減小，浙贛線以南地區(qū)形成以贛州市為高人口密度中心整體人口密度較低的現(xiàn)狀。浙贛線以北地區(qū)高人口密度區(qū)形成由點狀分布逐漸演化成片狀分布的結構特征，點狀地區(qū)有南昌市、九江市、鷹潭市，這三個人口密度最高的“點”，以鐵路干線、國道為樞紐，使得整個南昌地區(qū)、九江地區(qū)、上饒地區(qū)、景德鎮(zhèn)地區(qū)、萍鄉(xiāng)地區(qū)、鷹潭地區(qū)相連接，形成這浙贛線以北地區(qū)人口密度高值片區(qū)，人口密度由1978年的151～300人/km2為主轉變成2010年的301～500人/km2為主。浙贛線以南大部分區(qū)域人口密度較低，只有贛州市為高人口密度地區(qū)，以贛州市為中心的周邊縣域南康市、贛縣、于都縣、興國縣、萬安縣、上猶縣、崇義縣、大余縣、信豐縣、安遠縣的人口密度也有增長的趨勢，由151～300人/km2增長為301～500人/km2。這種人口密度北高南低的分布格局現(xiàn)狀主要是因為北部地區(qū)交通便利、經(jīng)濟發(fā)展水平高，繼而人口密度高，南部多為山區(qū)，運輸水平差，經(jīng)濟發(fā)展相對落后，導致人口密度低。詳見圖3。

3.2 人口分布總體空間差異

利用GeoDa 9.5可以計算出江西省人口分布的全局Moran’s I 估計值(表3)，結果表明，整個研究期內全局Moran’s I 估計值全部為正，1978年到2010年顯著水平小于0.05。說明江西省人口密度1978至2010年表現(xiàn)出人口密度水平相似之間的聚集。人口密度較高的或是較低的地區(qū)趨于相鄰，即人口密度較高的地區(qū)，其周圍地區(qū)人口密度也較高(H-H型)，人口密度較低的地區(qū)，其周圍地區(qū)人口密度也較低(L-L型)。人口分布整體分布情況Moran’s I值從1978年的0.168 9，減小到2010年的0.055 1，整個研究期內全局Moran’s I 估計值全部為正，且總體趨勢在不斷減少。這表明，存在空間自相關性，隨著時間的推移，江西各縣域的人口分布在空間上呈擴散狀態(tài)。

表2 1978-2010年江西省縣域人口分布狀況

圖2 1978- 2010 年江西省人口密度縣域分布圖

圖3 江西省人口分布克里格插值法分布圖

表3 江西省人口分布Global Moran’s I 估計值

3.3 人口分布局部空間差異

根據(jù)江西省縣域人口分布數(shù)據(jù)通過Moran 散點圖(圖4)，可以統(tǒng)計出江西省人口分布4種類型空間聯(lián)系的單元數(shù)及顯著單元數(shù)(表4)。得到江西省1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的縣域個數(shù)分別占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，位于L-H象限的縣域個數(shù)分別占9.89%、8.79%、15.38%、16.48%，位于H-L象限的縣域個數(shù)分別占9.89%、13.19%、15.38%、15.38%。由此可以得出位于H-H、L-L象限的縣域個數(shù)明顯多于位于L-H、H-L象限的縣域個數(shù)即表明江西省某些縣域與其相鄰縣域的人口分布存在強烈的正相關性，并且在研究時間范圍內，H-H、L-L象限的縣域個數(shù)所占比例有持續(xù)下降的趨勢，即人口空間分布的聚集分布有下降的趨勢。

表4 江西省人口分布4種類型空間聯(lián)系的單元數(shù)及顯著單元數(shù)(P=0.05)

注：括號內為P=0.05顯著水平下的顯著單元個數(shù)。

圖4 江西省人口分布Moran 散點圖(1978—2010)

將Moran 散點圖與LISA 顯著性水平相結合，得出在P=0.05顯著性水平下繪制的1978年、1990年、2000年、2010年Moran’s I 圖(圖5)，可以進一步分析各縣域人口分布的空間自相關程度。圖5反映出1978—2010年江西省人口分布地域格局分布及其演變過程：①浙贛線以北地區(qū)只有新建縣由顯著的高高(H-H)類型區(qū)，局部高值聚集類型，變成低高(L-H)類型區(qū)。新建縣與省會南昌市接壤其人口基數(shù)一直較大，其附近的縣域交通條件較好，近三十年的經(jīng)濟發(fā)展也較好，因此新建縣對相鄰的縣域人口的聚集力表現(xiàn)出下降。②浙贛線以南地區(qū)低低(L-L)類型，由1978年的9個縣減少到2010年的4個縣，說明成片人口密度較低的現(xiàn)象有所減弱。分布在這一區(qū)域的縣有寧都縣、興國縣、于都縣、定南縣、安遠縣、永豐縣尋烏縣、黎川縣，該片區(qū)域多為山區(qū)，交通欠發(fā)達，經(jīng)濟發(fā)展也較為落后。

圖5 江西省人口分布LISA 聚集圖

4 結論與討論

本文通過探索性空間數(shù)據(jù)分析方法(ESDA)和GIS技術，較好地分析了各縣域區(qū)域之間的人口空間關系問題，反映出江西省從1978年到2010年人口區(qū)域差異變化的空間特征，主要結論如下。

(1) 江西省人口密度1978年至2010年其極差和標準差都是增長趨勢，說明江西省縣域人口分布的離散程度變大。變異系數(shù)和錫爾系數(shù)的變化趨勢為增長，這說明江西省人口密度在研究的時期內的絕對差異增大。

(2) 江西省浙贛線以北地區(qū)表現(xiàn)為較高人口密度區(qū)域由點狀分布逐漸演化成片狀分布，并且各片狀之間有融合的趨勢，空間差異程度存在下降的趨勢。浙贛線以南地區(qū)形成以贛州市為中心的人口密度較高的聚集區(qū)。

(3) 1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的縣域個數(shù)分別占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，從而表明30年以來江西省人口空間分布的聚集分布有下降的趨勢。

(4) 浙贛線以北地區(qū)的新建縣對相鄰縣域人口聚集力下降，即由顯著的高高(H-H)類型區(qū)，變成低高(L-H)類型區(qū)；浙贛線以南地區(qū)低低(L-L)類型縣域個數(shù)減少，說明成片人口數(shù)較低的現(xiàn)象有所減弱。

(5)江西省人口密度在時間上過于快速發(fā)展的勢頭有所控制，緩解了人口增長對環(huán)境、資源的壓力，為江西省經(jīng)濟、文化的發(fā)展提供了有利的條件。浙贛線以北地區(qū)的人口基數(shù)較大，可大力發(fā)展勞動力密集型產(chǎn)業(yè)，但不應該只局限于南昌市、新建縣、九江市，上饒地區(qū)、景德鎮(zhèn)地區(qū)、萍鄉(xiāng)地區(qū)、鷹潭地區(qū)也具備發(fā)展?jié)摿Γ杓哟蟀l(fā)展力度。對于人口數(shù)較少的浙贛線以南地區(qū)可提高交通水平，并結合當?shù)靥赜械纳絽^(qū)資源來發(fā)展當?shù)亟?jīng)濟，從而達到全省長遠高效均衡發(fā)展的目的。

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Analysis on Spatial Distribution of Population in Jiangxi Province Based on ESDA

XUE Ling-xi，YE Chang-sheng

(CollegeofGeosciences,EastChinaInstituteofTechnology,Nanchang330013,China)

Population distribution refers to the form of space existing and the distributing condition in a certain time, which includes different area distribution of the total population and some specific population distribution. By means of spatial autocorrelation analysis theory and combined with GIS technology, this article discusses the changing rules and characters of the population’s spatial distribution in the counties of Jiangxi province between 1978 and 2010. The results show: the total of population keeps increasing in the research period, yet the increasing speed slows up; the dispersion degree, the relative gap and the absolute difference of the population density enlarge; the population distribution of the whole province has the characteristics of higher in the north and lower in the south. Besides, the number of the counties located in H-H and L-L quadrant in 1978, 1990, 2000 and 2010 accounts for 80.21%, 78.02%, 69.23% and 68.13% respectively, which shows the gathering of the population’s spatial distribution has a tendency to decline since the last 30 years in Jiangxi province.

population distribution; Jiangxi province; autocorrelation analysis; spatial

2014-01-14

江西省教育廳科技項目(GJJ10173)。

薛羚茜(1990—)，女，江西撫州人，碩士研究生，主要從事區(qū)域和城市規(guī)劃研究。

薛羚茜，葉長盛.基于ESDA的江西省人口空間分布差異研究[J].東華理工大學學報：社會科學版，2014，33(2)：110-117.

Xue Ling-xi，Ye Chang-sheng.Analysis on spatial distribution of population in Jiangxi Province based on ESDA[J].Journal of East China Institute of Technology(Social Science)，2014，33(2)：110-117.

F127

A

1674-3512(2014)02-0110-08