協(xié)同遙感信息與統(tǒng)計(jì)信息的人口空間格局分析

董珍珍，王 亮，仇阿根

(中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100830)

協(xié)同遙感信息與統(tǒng)計(jì)信息的人口空間格局分析

董珍珍，王 亮，仇阿根

(中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100830)

針對(duì)人口空間格局分布分析不足的問題，借助遙感信息與基本統(tǒng)計(jì)信息，引入人口地理集中度、探索性空間數(shù)據(jù)分析和地理加權(quán)回歸模型，定量地分析了特征因子在市域范圍上的空間異質(zhì)性。人口集中指數(shù)與Moran指數(shù)能有效地反映空間事物之間的密切作用關(guān)系，在產(chǎn)業(yè)空間分布中能較好地評(píng)價(jià)集聚效應(yīng)，反映空間分布狀態(tài)。以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，對(duì)人口空間分布進(jìn)行了研究，得出了“圈層集中—東西對(duì)立—南北差異—四周分散”的分布特征，并從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、土地利用方面分析原因，為人口合理增長(zhǎng)和資源分配提供了參考。

人口；空間格局分析；探索性分析；地理加權(quán)回歸

人口空間分布是指一定時(shí)間點(diǎn)上人口在特定地域的分布狀況，反映了一個(gè)地區(qū)自然條件經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，各地人口發(fā)生很大變化。人口增長(zhǎng)過快，會(huì)加大資源和環(huán)境的壓力；人口增長(zhǎng)緩慢，則會(huì)造成產(chǎn)業(yè)缺少勞動(dòng)力的現(xiàn)象。因此，充分了解人口空間分布狀況，構(gòu)建人口空間分布模型，對(duì)人口合理再分布，以及可持續(xù)發(fā)展、資源的合理分配具有重要的意義[1]。

近年來，人口空間分布領(lǐng)域引起了諸多學(xué)者的關(guān)注和重視，如鄧羽等[2]基于省級(jí)人口數(shù)據(jù)構(gòu)建了自上而下的人口預(yù)測(cè)方法，對(duì)2010—2050年間人口總量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并研究了我國(guó)人口空間格局的發(fā)展情景和演化特征；李莎等[3]基于俄羅斯歷年人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用空間自相關(guān)模型探討了歐洲部分人口分布及演化時(shí)空特征。潘倩等[4]利用分布重心、不均衡指數(shù)等分析方法研究了自清朝以來近300年的中國(guó)人口數(shù)量變化及時(shí)空分布格局；Tobias Lung等[5]根據(jù)肯尼亞西部地區(qū)高分辨率衛(wèi)星影像研究了人口與河流、學(xué)校、坡度等因素的關(guān)系，并根據(jù)不同因素分析其原因；金君等[6]將人口數(shù)據(jù)分布到規(guī)則格網(wǎng)上的數(shù)字人口模型(digital population model,DPM)，改變了傳統(tǒng)的人口按行政區(qū)劃的統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了人口數(shù)據(jù)的格網(wǎng)化統(tǒng)計(jì)，并驗(yàn)證了模型表示分布人口的準(zhǔn)確性、合理性。國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同理論角度在不同尺度對(duì)人口分布進(jìn)行的研究，主要從人口的時(shí)空演變特征、空間分布角度進(jìn)行，研究對(duì)象多為國(guó)家、省級(jí)等大尺度地方，缺少基于地級(jí)市的研究，并且研究中未考慮地理位置這一因素，而地理學(xué)中研究對(duì)象、對(duì)象結(jié)構(gòu)均會(huì)隨著地理位置變化而變化。

線性回歸模型(ordinary least squares，OLS)是較為簡(jiǎn)單的分析模型，可在一定程度上分析變量之間的相關(guān)關(guān)系，并根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小對(duì)因變量進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，但未涉及空間差異性；地理加權(quán)回歸(geographical weighted regression，GWR)是應(yīng)用廣泛的空間分析方法，它在線性回歸模型基礎(chǔ)上嵌入空間信息，從而分析不同地理位置上變量的回歸系數(shù)的差異性，對(duì)空間關(guān)系的非平穩(wěn)性進(jìn)行分析和探測(cè)[7]，在房?jī)r(jià)估計(jì)、傳染病預(yù)測(cè)等各方面廣泛應(yīng)用[8-10]。近幾年，應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大，武文娟等利用空間分析技術(shù)首先研究了區(qū)縣床位的時(shí)空變化特征，并采用地理加權(quán)回歸模型方法解釋了經(jīng)濟(jì)、人口、交通、地形等因素對(duì)時(shí)空異質(zhì)性的影響[11]；李祥等采用自然正交函數(shù)分析了北京市空氣質(zhì)量變化的時(shí)空特征，同時(shí)借助地理加權(quán)回歸模型揭示了其驅(qū)動(dòng)力，同時(shí)探討了驅(qū)動(dòng)力的異質(zhì)性[12]。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口密集，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，交通便利，是國(guó)家重點(diǎn)研究區(qū)域，但不同的地級(jí)市因自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)條件的不同，發(fā)展模式存在明顯差異，人口空間分布也具有鮮明的地域分布特征。本文在現(xiàn)有研究方法的基礎(chǔ)上，綜合利用探索性分析方法中Moran’s I統(tǒng)計(jì)量分析總結(jié)人口的空間分布特征與集聚特征；在分析多種因素影響因子的基礎(chǔ)上對(duì)人口空間分布構(gòu)建OLS與GWR模型，分析人口空間分布特征的成因，為人口合理增長(zhǎng)和資源合理分配提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域覆蓋了上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11個(gè)省市，130多個(gè)地級(jí)市，面積約205萬km2，人口超過全國(guó)的40%，GDP占全國(guó)的41%，且橫跨我國(guó)東中西三大區(qū)域，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和巨大的發(fā)展?jié)摿?如圖1所示)。2014年國(guó)務(wù)院提出了關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見，改革開放以來，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已發(fā)展成為我國(guó)綜合實(shí)力最強(qiáng)、戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域之一，而人口問題始終是制約其全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的重大問題，是影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

1.2 數(shù)據(jù)來源

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括：①人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，主要指研究區(qū)人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，尺度為市域，來源于統(tǒng)計(jì)年鑒；②行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，指長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域，來源于中國(guó)行政區(qū)劃矢量圖。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶行政區(qū)劃

遙感信息數(shù)據(jù)包括：①土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，主要指研究區(qū)不同土地類型的分布情況，因無法獲取最新土地類型情況，以2010年土地利用數(shù)據(jù)代替，來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)，由Landsat TM/ETM衛(wèi)星獲取，分辨率為1 km×1 km；②數(shù)字高程數(shù)據(jù)，主要指研究區(qū)內(nèi)高程值，在其基礎(chǔ)上可提取坡度、坡向等，分辨率為30 m，來源于地理空間數(shù)據(jù)云的GDEMV2數(shù)據(jù)集；③氣象數(shù)據(jù)，主要指研究區(qū)內(nèi)市域氣溫與降水量情況，來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，由全國(guó)1915個(gè)站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)整理檢查形成，其分辨率為0.5 km×0.5 km。

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了構(gòu)建人口空間分布模型的正確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作。根據(jù)2015年城市經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域的人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并且為了數(shù)據(jù)的無量綱性，將人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)數(shù)據(jù)按照地區(qū)人均或每萬人計(jì)量進(jìn)行處理，消除因單位不同造成的干擾。

土地利用現(xiàn)狀、數(shù)字高程模型、氣象數(shù)據(jù)等遙感信息的獲取則相對(duì)復(fù)雜，因數(shù)據(jù)分辨率與投影方式的不同，需要進(jìn)行統(tǒng)一坐標(biāo)系操作，均采用雙標(biāo)準(zhǔn)緯線等面積圓錐投影坐標(biāo)系；需要對(duì)數(shù)據(jù)重采樣，分辨率標(biāo)準(zhǔn)為0.5 km×0.5 km，并且需要對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶進(jìn)行掩膜處理，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域統(tǒng)計(jì)。

2 研究方法

2.1 人口地理集中度分析

人口地理集中度是指在一定地理單元上人口的集中化程度。人口集中指數(shù)是衡量人口集中化程度最為經(jīng)典的方法，是表明某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在地域上集中程度的指標(biāo)，也是分析城市密集人口分布與分散化變動(dòng)趨勢(shì)的重要指標(biāo)之一，其計(jì)算公式為

(1)

式中，C為人口集中指數(shù)，分別為第i個(gè)區(qū)域的人口數(shù)量和土地面積；P和S分別為整個(gè)區(qū)域的總?cè)丝诤涂偯娣e。C的值在0和1之間，C值越接近于1，說明人口向某些地域集中的程度越大，人口分布越不均勻；C值越接近于0，說明人口向某一地域集中的偏向越小，人口分布越分散。人口集中指數(shù)反映了人口分布相對(duì)于土地面積的集中和分散情況。

2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性分析方法主要是通過全局空間自相關(guān)分析和局域空間自相關(guān)分析對(duì)空間關(guān)聯(lián)模式進(jìn)行度量與檢驗(yàn)的方法。其中全局自相關(guān)分析主要是反映某種屬性值在整個(gè)研究區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)模式；而局域自相關(guān)分析用于反映某區(qū)域單元上的某種屬性值與鄰近區(qū)域單元上同一屬性值的相關(guān)程度。本文采用全局與局部的方法對(duì)人口的空間格局進(jìn)行分析。

空間自相關(guān)是用于分析不同空間位置某一屬性值之間相關(guān)性的指標(biāo)，是空間集聚程度的一種度量，通過空間自相關(guān)系數(shù)大小度量空間相關(guān)性強(qiáng)弱[13-17]。本文采用Moran指數(shù)(Moran’s I)測(cè)度空間關(guān)聯(lián)程度，其公式如下

(2)

用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z對(duì)Global Moran’s I進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，計(jì)算公式為

(3)

式中，Z(I)表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)，其中I即為Moran指數(shù)；E(I)為期望值；VAR(I)為變異系數(shù)。若Z(I)的值大于2.58，則置信度為99%，即小事件發(fā)生的可能性為1%；若Z(I)的值大于1.96，則置信度為95%，即小事件發(fā)生的可能性為5%。

2.3 地理加權(quán)回歸分析

地理加權(quán)回歸是Fortheringham等[18]基于局部光滑的思想，將數(shù)據(jù)的空間位置嵌入到回歸參數(shù)中，利用局部加權(quán)最小二乘法進(jìn)行逐點(diǎn)參數(shù)估計(jì)[19-20]的分析方法。其模型表達(dá)如下

(4)式中，yi為因變量在點(diǎn)(ui,vi)處的觀測(cè)值，i=1,2,…,n；xik為自變量x1，x2,…,xn在點(diǎn)(ui,vi)處的n個(gè)觀測(cè)值；(ui,vi)為i點(diǎn)的坐標(biāo)；βk(ui,vk)是第i個(gè)采樣點(diǎn)上的回歸參數(shù)；εi為誤差項(xiàng)。模型的核心是空間權(quán)重矩陣，它通過選取不同的空間權(quán)函數(shù)來表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)間空間關(guān)系的不同認(rèn)識(shí)?？臻g權(quán)函數(shù)的正確選取對(duì)地理加權(quán)回歸模型參數(shù)的正確估計(jì)非常重要[21]。

3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口空間格局分析

利用人口地理集中度與探索性分析方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口格局展開分析，其人口分布從西向東逐漸增加，集聚效應(yīng)較強(qiáng)的地區(qū)也出現(xiàn)在東部，中部地區(qū)人口則處于中等，因此，形成了總體為“圈層相對(duì)集中—東西對(duì)立—南北差異—四周分散”的分布特征。

3.1 空間分布分析

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域范圍內(nèi)人口密度如圖2所示。各地區(qū)之間人口差異較為明顯，基本從西向東逐漸增加，10%的市域人口密度大于800人/km2，25%的市域人口密度小于200人/km2，其他市域人口密度均在200～800人/km2之間。其中，環(huán)繞長(zhǎng)江中下游流域的上海市、揚(yáng)州市、無錫市、常州市、南京市、池州市、武漢市等形成人口密集高值帶，這一帶區(qū)位優(yōu)越、交通便利、經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，在一定程度上促進(jìn)了人口的聚集；同時(shí)，部分城市如十堰市、襄陽市、宜昌市、永州市、郴州市等由于遠(yuǎn)離大中城市，受其輻射較少，且耕地面積較少，造成其經(jīng)濟(jì)落后，從而人口密度較低。由此可見，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域人口密度相對(duì)不高，且分布不均衡。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域人口密度分布

3.2 集聚效應(yīng)分析

針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口，利用探索性分析方法，Moran’s I值為0.45，Z值為13.4，p值為0.00，在0.01的水平下通過檢驗(yàn)。因此，數(shù)據(jù)集的值在空間上傾向于聚類，即高值聚集在其他高值附近，低值聚集在其他低值附近。該結(jié)果的置信度為99%，具有較高的可信性。局部Getis-Ord Gi指數(shù)Z值介于-3.217～6.182之間，如圖3所示，人口集中指數(shù)范圍在0～0.52之間，說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口數(shù)據(jù)相對(duì)集中，部分集中區(qū)分布在長(zhǎng)江三角洲附近，估計(jì)是由于該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)引起的。

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域人口集中指數(shù)與散點(diǎn)分布

圖3(b)中橫軸為地級(jí)市尺度下的人口密度，縱軸為該尺度下人口密度的空間滯后變量，其斜率即為Moran’s I值。由圖可發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)分布在4個(gè)象限，分布于一、三象限的說明呈正相關(guān)，分布于二、四象限的呈負(fù)相關(guān)。比較發(fā)現(xiàn)，位于二、三象限的地級(jí)市較多，說明正負(fù)相關(guān)均存在，即集聚程度較為明顯。

3.3 空間趨勢(shì)分析

針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)進(jìn)行人口密度與常住人口總量的趨勢(shì)分析，圖4兩個(gè)走勢(shì)圖中灰色線代表東西方向，黑色線代表南北方向。由圖4(a)的兩條走勢(shì)線可知，該經(jīng)濟(jì)帶出現(xiàn)了“東西對(duì)立—南北差異”的格局，在東北部人口密度值達(dá)到最大；由圖4(b)的兩條走勢(shì)線可知，常住人口也由東向西、由南向北進(jìn)行著不同程度的變化，總體趨勢(shì)為增加。這是因?yàn)闁|北部經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等較為發(fā)達(dá)，促進(jìn)了人口的聚集，同時(shí)環(huán)境等條件也適宜人居住。

圖4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域人口密度與常住人口趨勢(shì)

4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口分布特征因子提取與模型構(gòu)建

根據(jù)上述對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口分布的空間格局分析，可發(fā)現(xiàn)地級(jí)市之間人口空間分布的差異受多種因素的綜合影響，本文選取經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、土地利用等幾個(gè)方面的13個(gè)指標(biāo)，主要包括人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額、人均公共財(cái)政預(yù)算收入、人均固定資產(chǎn)投資、人均可支配收入、每萬人擁有衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、每萬人擁有在校大學(xué)生數(shù)、平均高程、平均氣溫、年平均降水量、林地面積、耕地面積、城鎮(zhèn)用地面積等。

4.1 特征因子提取

由于影響因素之間存在一定的相關(guān)性，需要對(duì)特征因子進(jìn)行提取。采用因子分析的主成分分析，將影響人口空間分布強(qiáng)的特征因子提取出來，KMO為0.789，接近于1，sig值為0.00，適合進(jìn)行因子分析；將關(guān)鍵因素進(jìn)行得分處理歸結(jié)為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然、土地利用4個(gè)因子，累計(jì)方差的貢獻(xiàn)率為82%，利用這4個(gè)因子可以有效地解釋82%的地區(qū)人口分布情況。

4.2 模型構(gòu)建

根據(jù)以上分析，構(gòu)建了人口空間分布模型，一方面為了分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口格局與影響因子，另一方面為了比較OLS模型與GWR模型的可用性，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口密度數(shù)據(jù)作為因變量，上述提取得到的因子作為自變量，展開模型的構(gòu)建及對(duì)比分析。

4.2.1 人口空間分布OLS模型

構(gòu)建的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口空間分布OLR模型為

Y=0.114 947+0.082 5Xjj-0.002Xhj+0.03Xsh-0.03Xtd

式中，Xjj代表經(jīng)濟(jì)因子；Xhj代表環(huán)境因子；Xsh代表社會(huì)因子；Xtd代表土地因子。AIC值為-349.52，擬合度R2為0.803。由上述系數(shù)可知，經(jīng)濟(jì)因子、土地利用因子、社會(huì)因子均與人口空間分布呈正相關(guān)狀態(tài)，而環(huán)境因子與人口空間分布呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)狀態(tài)；由系數(shù)大小可知，經(jīng)濟(jì)因子對(duì)人口空間分布影響最大，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)人口越集聚。

4.2.2 人口空間分布GWR模型

GWR模型表達(dá)了空間異質(zhì)性，體現(xiàn)了其與地域是否存在相關(guān)性，涉及人口分布、房?jī)r(jià)評(píng)估、地址選擇等各領(lǐng)域，因此，構(gòu)建的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口空間分布GWR模型如下

Yi=β0(ui,vi)+β1(ui,vi)(jj)+β2(ui,vi)(hj)+β3(ui,vi)(sh)+β4(ui,vi)(td)+εi

式中，jj代表經(jīng)濟(jì)因子；hj代表環(huán)境因子；sh代表社會(huì)因子；td代表土地利用因子；(ui,vi)代表編碼為i的市域的地理中心坐標(biāo)。模型帶寬計(jì)算運(yùn)用了AIC的方法，AIC值為-409.56，擬合度R2的值為0.894，調(diào)整后R2的值為0.876，擬合效果較好。

4.2.3 模型對(duì)比分析

針對(duì)相同的參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析(見表1)，從AIC的角度分析，GWR模型的AIC值比OLS模型得到的AIC值低59.94，該值大于3，說明GWR模型相比OLS模型在對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口空間格局表達(dá)方面有所提升與改善；從擬合度R2的角度分析，GWR模型的擬合度與調(diào)整后的擬合度均高于OLS模型，說明GWR模型相比OLS模型在表達(dá)人口空間格局分析時(shí)，結(jié)果更為顯著，能夠更好地表達(dá)空間異質(zhì)性。

表1 OLR模型與GWR模型參數(shù)對(duì)比

OLS模型的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)、土地利用回歸系數(shù)分別為0.082 5、-0.002、0.03、0.03；由于GWR模型表達(dá)的是地理空間對(duì)人口的作用，因此相同變量不同市域回歸系數(shù)也不相同。表2統(tǒng)計(jì)了最大值、最小值與均值，兩種模型參數(shù)具有統(tǒng)一性，其中經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與人口空間分布均表現(xiàn)出正相關(guān)性，而環(huán)境、土地利用均表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性，說明各因子與人口空間分布正負(fù)相關(guān)性得以正確表達(dá)；同時(shí)，GWR模型中標(biāo)準(zhǔn)殘差較小，能有效地表達(dá)人口空間分布情況。

表2 GWR模型回歸系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)殘差統(tǒng)計(jì)

4.3 結(jié)果分析

4.3.1 特征因子角度

在提取的4種特征因子中，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與人口空間分布呈正相關(guān)，而環(huán)境因子、土地利用因子與人口空間分布呈負(fù)相關(guān)。原因分析如下：經(jīng)濟(jì)與社會(huì)方面，主要是由于現(xiàn)代各行各業(yè)的迅猛發(fā)展，促使大量人口向經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好、生活質(zhì)量條件優(yōu)越的地市遷移，而在經(jīng)濟(jì)落后、條件較差的地區(qū)，人口越來越少，造成了現(xiàn)在這種地域上人口差異較大的情形；環(huán)境與土地利用方面，在環(huán)境較為惡劣，如高程值較大、坡度較陡的地區(qū)，不再適宜人的居住，同時(shí)也不適宜進(jìn)行耕作，此處表現(xiàn)為大量的林地覆蓋，造成了越來越多的人遷出，使得最終與人口分布呈負(fù)相關(guān)。

4.3.2 GWR模型角度

GWR模型能夠表現(xiàn)空間的異質(zhì)性，反映變量之間的關(guān)系及局部特征，同時(shí)可以揭示與影響因子之間的關(guān)系。比較OLS與GWR模型各項(xiàng)參數(shù)可知，GWR模型對(duì)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口空間分布格局?jǐn)M合較好，因此，筆者對(duì)GWR模型結(jié)果從回歸系數(shù)的變化情況與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域展開分析，如圖5所示。

在回歸系數(shù)變化方面分析，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口密度由西向東逐漸遞增，上述4種影響因子系數(shù)圖也沿著相同方向發(fā)生著變化，表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。經(jīng)濟(jì)因子影響系數(shù)由西向東逐步增加，系數(shù)范圍為0.05～0.20，相比其他因子，其范圍值最大，因此，更容易表現(xiàn)出空間異質(zhì)性；環(huán)境影響因子表現(xiàn)為負(fù)值，自東向西逐漸遞增，較大值出現(xiàn)在四川、貴州地區(qū)，其變化與高程值變化尤為相近，說明西部地區(qū)不適宜人居??；社會(huì)因子影響系數(shù)在0.005～0.035之間，其影響程度較低，自東向西逐漸遞增；土地利用因子影響系數(shù)自東向西先減小再增大再減小，說明在四川、貴州、安徽等地影響人口分布強(qiáng)度較大，與這些地區(qū)林地面積較廣泛有直接的關(guān)系。

圖5 GWR模型回歸系數(shù)空間分布

在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域方面分析，在上海市、江蘇省與浙江省等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，影響人口的主要因子為經(jīng)濟(jì)因子，其他因子影響較小，該地區(qū)地勢(shì)較為平坦，溫度適宜，適合人類居?。辉谥胁亢?、湖北、江西、安徽等經(jīng)濟(jì)發(fā)展中等地區(qū)，主要影響因子為社會(huì)與土地利用因子；西部貴州、重慶、四川和云南等發(fā)展水平較低的地區(qū)，主要影響因子為土地利用與環(huán)境因子，該地區(qū)高程值較大，多山，地勢(shì)不平坦，近一半面積的地區(qū)無法居住。

5 結(jié) 語

本文以市域?yàn)閱挝粚?duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶人口進(jìn)行了空間格局分析，總結(jié)了長(zhǎng)江地區(qū)人口空間分布的特征，表現(xiàn)為“圈層集中—東西對(duì)立—南北差異—四周分散”的分布特征；同時(shí)構(gòu)建了人口空間分布模型OLS與GWR模型，并進(jìn)行了對(duì)比分析，從多個(gè)方面解釋了GWR模型相對(duì)于OLS在空間異質(zhì)性方面的優(yōu)越性，更加揭示了影響各地區(qū)的主要特征因子；據(jù)各因子回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)因子與人口空間分布呈正相關(guān)，環(huán)境、土地利用因子與其呈負(fù)相關(guān)。

總的來說，不同地區(qū)因不同原因在人口方面總會(huì)產(chǎn)生差異，海拔方面的條件無法更改，但經(jīng)濟(jì)、醫(yī)療必須去適當(dāng)提高。對(duì)于低-低集聚區(qū)，需要發(fā)揮該地區(qū)的區(qū)域優(yōu)勢(shì)，積極引進(jìn)人才和先進(jìn)技術(shù)，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)人口聚集；對(duì)于高-高集聚區(qū)，需要適當(dāng)控制人口數(shù)量，不能讓資源人口處于失衡的狀態(tài)。

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Analysis of Population Spatial Pattern of Cooperative Remote Sensing Information and Statistical Information

DONG Zhenzhen,WANG Liang,QIU Agen

(Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China)

The article analyses the population spatial distribution pattern of the problem of insufficiency. With the aid of remote sensing information and basic information, we quantitatively analyse the spatial heterogeneity of the range area with the introduction of the population geographical concentration, exploratory spatial data analysis and quantitative analysis of the characteristics of geographical weighted regression model. The population concentration index and Moran index effectively reflect the close relationship among the space objects, better evaluate the agglomeration effect in industrial spatial distributron, and reflect the space distribution state. Based on the study area of the Yangtze River economic belt, with the study of spatial distribution of population, it concluded thelayersoffocus-opposites-thenorth-southdifferences-scatteredarounddistribution characteristics, and analyzed the causes from the aspects of economy, society, environment, land use analysis. Thus, it provided a reference for reasonable population growth and resources distribution.

population； spatial pattern analysis； exploratory spatial data analysis； GWR

董珍珍，王亮，仇阿根.協(xié)同遙感信息與統(tǒng)計(jì)信息的人口空間格局分析[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(5)：88-94.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0162.

2016-10-12；

2016-12-05

測(cè)繪地理公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201512032)；基礎(chǔ)測(cè)繪(201512027)

董珍珍(1990—)，女，碩士生，主要從事地理信息服務(wù)、空間分析方面的研究。E-mail ：13051575673@163.com

P208

A

0494-0911(2017)05-0088-07