何建波,陳 濤
(西華師范大學(xué)國土資源學(xué)院,四川南充 637009)
人口分布是指人口在某段時間內(nèi)的空間存在形式與分布狀況,它對各地的城市規(guī)劃、經(jīng)濟發(fā)展與社會政策落實具有重大意義,它是受自然條件、社會政策、經(jīng)濟發(fā)展、民族歷史與政治等多種因素共同作用的結(jié)果.有很多學(xué)者都做過相關(guān)的研究,例如李雪等利用GIS技術(shù)的熱點分析方法研究了四川省縣域人口分布[1];馬廷剛等利用空間自相關(guān)分析方法分析了陜西省人口的空間分布模式[2];楊振等從多種角度通過構(gòu)建新疆的人口空間數(shù)據(jù)庫,對新疆的人口空間分布進行探究[3];李彪等結(jié)合GIS技術(shù)探討了寶雞市人口空間分布的基本規(guī)律和特征[4].
四川省是我國西南部重要的省份之一,也是中國西南部人口最多的省份,它有著復(fù)雜的地貌形態(tài)、多樣的氣候條件,同時有著特色的成渝城市群及“成渝經(jīng)濟區(qū)”.以上特點對探究四川省市域的人口分布有著重大的意義,它對四川省以后的經(jīng)濟發(fā)展、政策落實與城市規(guī)劃都能起到重要作用.然而關(guān)于四川省地市州的人口分布文獻較少,研究年限比較遠,研究方法也大體一致.論文將基于2010年、2014年、2018年的四川省各市州人口數(shù)據(jù),采用多種方法綜合研究四川省市域常住人口的空間分布特征.
四川位于中國西南地區(qū)內(nèi)陸,是中國西南部人口最多的省份,總面積48.6萬km2,省會城市是成都.四川省下轄18個省轄市,3個自治州.截止2018年末,四川省的常住人口達到8 341萬人.
本文所采用的四川省市級行政區(qū)劃圖由ArcGIS處理得到,其基礎(chǔ)矢量數(shù)據(jù)為中華人民共和國省市二級行政區(qū)劃圖,此基礎(chǔ)矢量數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心提供的1∶400萬的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù).文章中所需要的其他專題圖是以中華人民共和國行政區(qū)劃圖為底圖,以此基礎(chǔ)上利用 ArcGIS10.2軟件對數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析處理,最終繪制而成的.
論文所采集的四川省各個市(州)的常住人口、面積等統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》[5],同時參考了1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù).以及四川省現(xiàn)有的21個地市(州)為研究的基本單位.論文收集了研究區(qū)域統(tǒng)計時間為 2010年、2014 年和2018年的人口數(shù)據(jù),能夠反映出四川省地級市人口空間分布的演化趨勢.
人口密度是衡量一個國家或地區(qū)人口分布及其規(guī)律性的重要指標(biāo).計算人口密度首先是要假設(shè)人口均勻的分布在它所處的一定地域內(nèi),所以其計算的范圍越小,越能精確地反映人口分布的情況,范圍越大則只能粗略地反映人口分布的情況[6-7].公式表示:
(1)
式中,D為人口密度(人/km2);P為人口數(shù)量(人);S為土地面積(km2).
人口重心是研究地區(qū)人口分布在空間上的聚集中心,是分析人口分布發(fā)展方向的方法之一[8-9].為得到人口重心的移動軌跡和速度,把不同時間段的人口重心標(biāo)在同一底圖上,并按時間順序連成線,并用箭頭表示方向,因為某些研究區(qū)域的版圖在不同時代會發(fā)生變動,這樣會對計算出的人口重心造成誤差影響,因此需要在同一版圖上進行實驗以消除影響[10].通過分析人口重心的移動軌跡和速度來分析人口空間分布的密度格局.其計算公式如下:
(2)
式中,X和Y分別表示研究區(qū)人口分布重心的經(jīng)緯度坐標(biāo),pi、xi、yi分別表示四川省21個城市的人口數(shù)量及其人口分布重心的經(jīng)緯度坐標(biāo).
全局空間自相關(guān)反映的是全部研究對象之間的相關(guān),全局莫蘭指數(shù)反映的就是空間鄰近的區(qū)域單元屬性的相似程度,一般來說,全局莫蘭指數(shù)大于0,表示分析的某種屬性在空間中正相關(guān);全局莫蘭指數(shù)等于0,表示分析的某種屬性在空間中隨機分布;全局莫蘭指數(shù)小于0,表示分析的某種屬性在空間中負(fù)相關(guān)[11~13].其計算公式如下:
(3)
其中z是要素i的屬性與其平均值的偏差,wi,j是要素i和j之間的空間權(quán)重,n等于要素總數(shù),S0是所有空間權(quán)重的聚合:
(4)
統(tǒng)計的zI得分按以下形式計算:
(5)
其中:
(6)
V[I]=E[I2]-E[I]2
(7)
最后得到一個全局Moran 匯總,其包含莫蘭指數(shù)、z得分及p值等,其中z得分和p值還決定著置信度(表1).
探索性數(shù)據(jù)分析是地統(tǒng)計學(xué)分析的方法之一,它是指對已有數(shù)據(jù)通過作圖、制表與計算特征量等方法探索數(shù)據(jù)的規(guī)律[14].它包含直方圖、正態(tài)QQ圖等分析形勢以獲取空間數(shù)據(jù)的初步信息特征.
四川省 21個地級市的人口數(shù)量幾乎都在增長,不同市區(qū)增長率不一.根據(jù)2010年、2014 年和2018年的人口數(shù)據(jù)和各地級市區(qū)域面積通過計算得出其相應(yīng)年份的人口密度(表2),并運用Excel表格制作了這三年的人口數(shù)量和人口密度的折線圖,從折線圖中可以看出其人口分布的大體趨勢,各個地級市都是在逐漸增長.
表2 四川省地級市人口密度Tab.2 Population density of prefecture-level cities in Sichuan Province 單位:人/km2
以各年四川省地級市人口密度為依據(jù),借助ArcGIS軟件對四川地級市人口進行密度分級.本文根據(jù)Excel表格制作的人口密度折線圖中的分布梯度,為了更好的辨識各地級市的人口密度,結(jié)合四川省地級市人口密度,按照人口密度的高低,將四川省各地級市分為五種人口類型區(qū),如表3所示.人口重度密集區(qū)城市有成都市;人口高度密集區(qū)有:德陽市、遂寧市、南充市、廣安市、內(nèi)江市、自貢市與資陽市,其中資陽市在2018年降為人口中度密集區(qū);人口中度密集區(qū)有:達州市、眉山市、宜賓市與瀘州市,其中資陽市在2018年也分為人口中度密集區(qū);人口低度密集區(qū)有:樂山市、攀枝花市、巴中市、廣元市與綿陽市;人口稀疏區(qū)有:雅安市、涼山彝族自治州、甘孜藏族自治州與阿壩藏族羌族自治州.將2010年與2014年的數(shù)據(jù)對比,發(fā)現(xiàn)各市人口密度密集區(qū)未發(fā)生變動,說明各市人口密度變化雖有,但整體不大[15].而到了2018年,人口分布格局發(fā)生變化,資陽市從人口高度密集區(qū)變?yōu)槿丝谥卸让芗瘏^(qū).且人口高度密集區(qū)和人口中度密集區(qū)大體分布在川東地區(qū),人口低度密集區(qū)和人口稀疏區(qū)主要位于川西地區(qū)與川南地區(qū).
說明四川省人口分布空間集聚的特點非常明顯,人口東西分布差異巨大,體現(xiàn)了四川省人口東西分布的不平衡性.這種不平衡的分布狀況與自然地理環(huán)境和社會經(jīng)濟條件等因素有關(guān)[16].
由四川省地形分布可大體看出人口具有向地勢較為平坦的平原、丘陵等地區(qū)集聚的特點.在川東地區(qū),由于各市面積范圍較小,地勢也較平坦,多為平原丘陵地帶,經(jīng)濟發(fā)展、社會政策條件較好,所以人口聚集程度極大;在川西和川南地區(qū),由于少數(shù)民族歷史因素,地形大多為山地高原地帶,人口相對分布在此地區(qū)的平原、中低山、丘狀高原,所以人口分布則較為稀疏.
人口數(shù)量的逐年增加,使人口重心也發(fā)生變化,為得到人口重心偏移情況,利用ArcGIS軟件來實現(xiàn)目標(biāo).操作具體步驟是首先使用數(shù)據(jù)管理工具的要素轉(zhuǎn)點方法將各地域的面要素轉(zhuǎn)化為點要素,得出各地級市的重心點,在屬性表中添加X,Y字段用計算幾何功能計算出各市的重心坐標(biāo),最后用空間統(tǒng)計工具的平均中心方法將各年份里的各城市重心坐標(biāo)通過計算得出2010年、2014年、2018年的全省人口重心坐標(biāo)(表4).
隨著年份的遞增,四川省人口重心均在資陽市,且由東南方向往西北方向移動,人口由稀疏變得密集.但總得來說,川西地區(qū)人口密度較低,人口重心距離較遠;而川東地區(qū)人口密度較高,人口重心距離較近.各地級市人口重心直觀的表達了四川省人口分布“東密西疏”的地理特征.四川省人口重心主要向成都市移動,是由于成都作為省會城市,經(jīng)濟、社會與政策等各方面發(fā)展都高于其他城市,且成都位于平原地帶,環(huán)境與氣候等自然條件都適合人口發(fā)展.
運用ArcGIS軟件的空間自相關(guān)工具處理四川省這三年的市域常住人口密度數(shù)據(jù),得到全局Moran匯總,其包含莫蘭指數(shù)、預(yù)期指數(shù)、方差、z得分及p值.
經(jīng)驗證,由于此三年的莫蘭指數(shù)均>0,可得出四川省市域常住人口密度空間分布大體呈微弱的正相關(guān).且由z得分與p值繼而綜合得出,分析結(jié)果的置信度均在99%,結(jié)果相對可靠.但需注意一點,全局空間自相關(guān)分析必須指定有特定含義的字段,分析的結(jié)果也是關(guān)于這個空間對象的某一字段或?qū)傩栽诳臻g中的正負(fù)相關(guān)或隨機,不能籠統(tǒng)的解釋為某一個對象在空間中是否相關(guān).
直方圖能直觀地反映采樣數(shù)據(jù)的分布特征和一般規(guī)律,可用于檢測數(shù)據(jù)的分布情況,找出異常值[17].圖1—圖3以四川省三年的人口密度為分析源,分別顯示了2010年、2014年、2018年一些基本統(tǒng)計信息,包括個數(shù)、最小值、最大值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏態(tài)、1/4分位數(shù)中數(shù)和3/4分位數(shù),通過這些信息可以對數(shù)據(jù)有初步的了解.
圖1所示的直方圖右側(cè)存在離群值,峰值系數(shù)在2.63與正態(tài)值3相近,平均值是373.34,中位數(shù)為336.24,平均值略大于中位數(shù),偏度值是0.46略大于對稱值0.
圖2所示的直方圖右側(cè)存在離群值,峰值系數(shù)在2.76與正態(tài)值3相近,平均值是375.19,中位數(shù)為335.71,平均值略大于中位數(shù),偏度值是0.5略大于對稱值0.
圖3所示的直方圖右側(cè)存在離群值,峰值系數(shù)在4.05與正態(tài)值3相近,平均值是377.57,中位數(shù)為344.58,平均值略大于中位數(shù),偏度值是0.46略大于對稱值0.
由以上三年直方圖數(shù)據(jù)得出,四川省人口空間上可視為基本服從正態(tài)分布,此法驗證了莫蘭指數(shù)的正確性.
圖1 2010年人口密度直方圖Fig.1 2010 population density histogram
圖2 2014年人口密度直方圖Fig.2 2014 population density histogram
圖3 2018年人口密度直方圖Fig.3 2018 population density histogram
為了更直觀的看出四川省這三年的人口分布狀況,論文用ArcGIS10.2將人口矢量數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)化工具轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù),再用ArcScene10.2對四川省21個地級市人口數(shù)據(jù)進行了三維可視化.由圖4看出成都市人口數(shù)量遠高于其他20個地級市.
圖4 四川省地級市2010、2014、2018年人口數(shù)量三維視圖Fig.4 Three-dimensional view of population in 2010, 2014 and 2018 in prefecture-level cities of Sichuan Province
有研究發(fā)現(xiàn)[18],四川省市域常住人口分布與當(dāng)?shù)氐慕逃?、?jīng)濟、地理條件等相互制約、相互影響。但是,本文考慮四川省地級市要素少于30個,采用熱點分析的結(jié)果可信度較差,所以未采用此方法, 而是通過GIS 工具,綜合人口密度、人口重心、空間自相關(guān)與探索性數(shù)據(jù)分析研究四川省地級市的常住人口空間分布情況,結(jié)果如下:
(1)根據(jù)人口密度分布圖得出四川省市域常住人口東西分布懸殊,其人口空間分布特征呈現(xiàn)出“東密西疏”的人口空間分布特征.
(2)根據(jù)四川省人口重心偏移圖得出人口重心有微弱移動,主要向成都市移動,是由于成都作為省會城市,經(jīng)濟、社會與政策等各方面發(fā)展都高于其他城市,且成都位于平原地帶,環(huán)境、氣候等自然條件都適合人口發(fā)展,但整體仍處在四川省東部.
(3)根據(jù)莫蘭指數(shù)得出四川省市域常住人口分布存在空間正相關(guān)性,且用探索性數(shù)據(jù)分析方法中的直方圖法驗證了這個觀點.