澜沧江流域_云南段_人口密度空间自相关分析

澜沧江流域_云南段_人口密度空间自相关分析 测绘科学 Vol. 36 No. 436 4 第 卷第 期 Science of Surveying and Mapping Ju.l2011 年 07 月 ()澜沧江流域云南段人口密度空间自相关分析 ??? ，春玉董张 ( ，123000; 100830)，?中国测绘科学研究院北京 ?辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新 【】 ，( ) Moran I Local摘 要本文介绍了空间自相关的理论利用澜沧江流域云南段人口分布数据计算了 和 Moran I。，，GIS 技术的空间拓扑关系 详细论述了自相关分析的技术路线对人口分布的空间特征进行研究探讨把 ，，及可视化制图功能等很好地融合于地理现象的空间模式中分析了研究区域人口分布的时空特征反映了该区域 。人口地理分布的规律性现象 【】 ;; ;; 关键词人口密度空间分布全局空间自相关局部空间自相关空间统计 【中图分类号】 P208【文献标识码】 A【文章编号】1009-2307( 2011) 04-0118-03 ，相关性分析以期为探讨研究区域人口变化的驱动机制提 1 引言 。供参考价值 ( ) 地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素现象2 研究方法 ，、，的数据并不是孤立的它们相互影响相互制约彼此之 空间自相关所统计的包括空间对象的空间位置和 。间存在着一定的联系区域内部的社会空间结构一直是地 ，属性即每个对象与其他相邻统计分析对象之间的空间位 ，理学研究的重点之一而区域社会是由各种不同特点的人 ( Spatial autocor- 。置关系以及属性取值特征空间自相关分析,7,，、所构成区域的需求结构区域土地利用状况和区域局部 relation analysis) 是检验具有空间位置的某要素观测值是 ，功能会影响着人口密度的空间分布人口密度则是社会经 。否显著地与其相邻空间点观测值相关联表示空间自相关 。济活动的主体和必要的前提社会属性相近的人会因各种 ，，的指标和方法很多在空间相关性分析应用研究中空间 ORAN MI ’统计学常用空间自相关指数 来检验空间相，。因素聚集在一起从而产生空间分异现象而相关分析模 关性型就是用来分析研究各种地理要素数据或统计数据之间关 ( Ansein，L. GeoDaTM 09. User，s Guid. http:。l/ /存在与否。系的一种有效手段，( 2004) 在空间相关性分析应用研究中刘德钦用空间 sal. agecon.u iuc. edu / mailman / listinfo / openspace2003. 。 ) ，相关方法对中国人口普查信息数据进行分析揭示了中国 : ，空间统计学较为常用的两个统计量空间自相关是 ,1,。，( 2006 ) 吴玉明徐建华人口的布局规律以及分布特征 ，用来衡量地理实体的空间分布状况通俗地来说就是看看Moran I 运用了计量学 指数法和空间统计以及 时 空 模 型 ; ，它们呈现积聚性或是间隔式还是随机的而局部自相关( Panel Data) 31 对中国 个省级区域经济增长集聚性和区域 ，从地理经济来看通俗地来说就是测度以某个地理单元为，经济影响因素作了分析但是忽视了空间效应对模型设定 。中心的属性的离散或集聚效应,2,。，( 2006 ) 利宋琳董春的偏差和计量结果的非科学性研究 2. 1 Moran IGIS ，用空间统计分析和 可视化交互功能较好地对我国 地Moran I ，Moran I 以下介绍 的基本计算原理和方法的 GDP 、级及以上城市人均 分布的空间模式进行探测识 : ,3,定义如下。( 2006) 1980 2002 根据 年到 年 李亚丽、别分析和研究 n nGIS ， ，， ， ， 河南省人口数据运用 技术对人口状况进行时空研究珋珋nwx)x x)x ??ij i j i = 1 j = 1 她利用空间自相关方法分析人口空间差异性与动态特征的 Moran'I == ，n n n,4, 2。、杨忍任志 ， ，，珋关联性以便于河南省人口区域规划建设w x)x ??ij i i = 1 j = 1 i = 1( 2009) Geo-da095i 利用 软件平台进行西北地区人口经济 远 n n? Moran ，协调度的空间相关分析并得到了 散点图结果显示 w( x)x ) ( x) ij i j ?? i = 1 ji? 大部分点落在第三象限从而进一步说明了西北地区人口经 n nx) 2 济协调度呈低协调度的区域大多被低协调度的区域包围的 S ??ij,5,i = 1 ji。，( 2004) ?运用空间统计和 吴玉鸣徐建华 空间联系形式w 12 2 Moran I ( Panel Data) 计量经济学 指数法及时空数据模型分 珋 ( x )x ) ，n ( ，S=为地区总数澜沧江流域 其中 ?i,6, n i31 。析了中国 个省级区域经济增长及其影响因素 n 1 本文试图利用空间自相关理论对澜沧江流域云南段的 i云南段39 个县市) ; x = x ，x表示第 地区的观测值i ? n 39 个县市主要年份年末人口直接数据及间接数据进行空间i = 1 ( ) ，w39 云南省个县域总人口密度i值为二进制的邻接空间 ij ,9, ， 。权值矩阵 它是为了定义空间对象的相互邻接关系一 : ( 1986-) ， ，作者简介张玉 女江苏宿 ，。般采用邻接标准或距离标准本文采用邻接矩阵，， 迁人辽宁工程技术大学硕士研究生 ;1，i j 相邻当区域 和区域 、、 主要从事空间数据挖掘空间统计学w= ij,0，i j ;当区域 和区域 不相邻 。地理信息系统应用等， 2，…，m; j = 1，2，…n; m = n m n。i = 1或 ? E-mail: zhangyu6242@ 163c.o m Moran I ( )1 ，1 ) ，全局 取值范围介于之间类似于一 。，个相关系数通过此公式的计算发现观测值在空间分布 : 2010-01-27收稿日期Moran I o- 。，M的差异和相关性当 为正表示观测值趋同当 基 金 项 目: 国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 ran I Moran I ，，为负表示观测值有不同趋势当 为零观测值 ( 70971122 ) “中国城市布局及发展 。呈现独立随机分布” 差 异的空间统计模型研究 2. 2 Local Moran I。1978 ) 2007 1 结果表 年人口 Local Moran I ，从 表 1 中 可 以 看 出，密度空间自相关指数以下介绍 的基本计算原理最常用的局 Local Moran I，Moran I Moran I 指数均为正值，可部自相关的测度指数为 它是由 发展 Z-SCORE Moran 1 Year( standarc edviation) Local Moran I ，而来的即所有 之和与全局空间联系指标成 见各年份的衍生统计量相 ，，， 反映由空间相邻相似的正相关向空间相邻相异的 当显著而且远大于临界值0. 596. 77比例19780. 58 6. 65 . i，Local Moran I 39 负相关的过渡 对于某一地理实体单元 的 这表明澜沧江流域 个县19850. 56 6. 54 1990 : 市人口分布具有显著的相 计算公式为0. 55 6. 48 1995 似值和良好的空间集聚性 nzwzi ?ij j0. 52 6. 22 2000 珋( x)x ) i j，即各个县市人口密 珋结构w( x)x ) == z' wz' I= 0. 43 5. 50 ?ij j i ?ij ji T 2 Szz jj2006 ， 度邻近区域有相似属性值 z' z' Local，其中 和 是经过标准差标准化的观测值而 i j 2007 0. 42 5. 46 ，高值和高值聚集低值和 Moran I :指数检验的标准化统计量为 。低值聚集由此推出这些年份的人口密度总体是呈现聚集I)E ( I) i i ，: 现象它的空间联系特征是人口密度大的县域相对趋向 Z( I) = i VAR( I)，人口密度低的县域趋向于与人 于人口密度大的县域相邻i 槡 Moran I () 1，1) ，。局部 的取值范围并不限于而是与数 口密度低的县域相邻 据有很大关系。1， 结 合 图 分 析 从 2. 3 技术路线1978 Moran I 年以来 指数 1) ，， 利用云南省行政区图提取县域行政单元建立行政和统计量呈现递减趋势 ， 区县域属性表图层。显著性水平也逐渐降低 2)GIS 利用 拓扑关系建立技术去建立各县域边界多边说明虽然空间分布为正的 ，，形的拓扑关系通过对象相邻关系查询建立空间邻接矩阵但是相关程度在 自相关 ，得到各市边界多边形空间邻近关系即各县市的空间权重 减小即基于这些县市的人 ( 2. 2 ) 。 研究方法已在中介绍 1 口密度的空间趋同性有所矩阵图 人口密度空间自 3) 。 对人口源数据进行可靠性检验。降低可见我国改革开发 相关指数折线图4) ，保证数据质量前提下通过索引键字段对县域要素 ，人口密度的空间格 以来 。局有明显改变空间，并用字段计算器功能生 2007 2数据和人口统计数据表进行关联表 年年末人口密度的 相关性降低，分布的，并对这些数据进行标准 Moran I 成人口密度等研究所需必备数据局部 分析指数表 “冷 点 ” 和 ，、。以消除数据自身的单位数量级等差异 化处理 Local冷热点 Z-Score地区 ，“区域热都在缩 点 ”小随着 类型 : ，x， 标准化处理的方法如下首先对人口密度数据 Moran I1 n 社会总体经济的发展 1 思茅0. 8615390. 861539LL珋x，…，x，x= x; 计算人口密度的平均值 ，其次 2 n i 各个县市发展水平差? n i = 1 1. 031530. 725534LL宁洱 ，距缩小这与人口总 n 2珋( x)x )?i 体均衡化发展是一 景东= 1 ) 0. 07911350. 030131LHi S =;，计算人口密度的标准差 最后数 n )1 。致的槡 景谷0. 8653920. 539758LL珋 x)x 2) 澜 沧 江 流 域 i 珓 x=，i = 1，2，…，n。据的标准化形式为 i 0. 3678950. 301983LL镇沅 S( ) 云南段人口密度局 0. 194765 0. 220667 LL 5)39 。 利用邻接矩阵计算 个县市间人口密度相关指数孟连部空间自相关分析 6) ，在显著性检验成立基础上利用空间统计分析功能) 0. 0431475 0. 0396439 全局空间自相关 HL 鹤庆， 根据自相关方法运算得到自相关指数输出有关专题地图 指数是一个总体性统0. 0373 0. 096972 昌宁HH ， 计指标，上述只表示 并对人口密度所呈现的集聚离散现象和发展趋势进行研究0. 532172 0. 363993 。分析影响主要来源 了 39 个县市间空间差 洱源HH ) 2. 0781 ) 1. 01286 ，异的 平 均 依 赖 程 度3 漾濞 实验分析 LH 因此需要计算局部空 间相) 0. 364389 ) 0. 10892 林翔,10, 关性指标来进 HL3. 1数据来源 ， 本文数据包括云南省地理要素数据和统计数据其中 一步探究各县市之间 、澜沧 的关联性。以人口密度为观测值，得出这 39 个县市人口局地理要素数据包括澜沧江流域各县市的行政区划图 -; 1978 —2007 湄公河云南境内流域图统计数据包括 年( ，11 ) 。部空间自相关结果限于篇幅只列出 个县域分析结果江 39 ， 年澜沧江流域 个县域年末总人口数统计数据直接或间 2 1985-2000 LISA ，图 为 年每隔五年人口密度 分析图其中面,8,2008 》。《: HH( -) HL( -“”“接来源于 云南统计年鉴 通过属性表关联及相 域颜色代表说明高高集聚现象高 ，( ) 。得到不同县域人口密度等间接数据附表略 ) ，LH( -) ，LL( -”“”“低集聚现 象低高集聚现象低关功能操作 ”) 。LISA ，LISA 3. 2低集聚现象对上述 年份 分析结论是显著 表分析结果 1) ，( ) 的与该区域地理因素和人文经济活动因素有关而非随机形成的澜沧江流域云南段人口密度全局空间自相关分析明该区域人口密度或正或负 ，、、、、通过对象相邻关系查询建立空间邻接矩阵需要对样我们发现大理弥渡宾川凤庆巍山南涧等一直保持着人口 ，，密度的 高-高空间关联聚集模式。“”本矩阵按列进行处理达到无量纲效果再使用空间统计 : SpatialStatistics Tools-AnalyzingPatterns-SpatialAu- ，围绕这些县市的区域与其形成了人口分布的聚集区域分析工具 tocorrelat-ion( Moran I) ，，中设定参数如果对于出现的异常值 主要是因为在大理市这样人口高密度区域通过同周边县 120 36 测绘科学第 卷 流经云南段澜沧江流域 ，2，主干线结合表 不 ，3难给出以下解释图 1978柱状 图 表 明 了 从 2007 年到 年人口 密 度呈现线性增长的延续性 ， 规律更能明显显示了人口密度数的空间差异 ，2 性分布再结合图 中 LSA I，分 析 结 果 图鞠 “-” 区 由 高高庆地- “”转 为 高低集， 聚现象进一步推断出总体上人 口密度空间关，联的分散 趋势更深刻地揭示我 国人口空间分、 布特征人口压力及其。空间分布 特征可以获口学分析未得传统人 。能获 得 的 信息 4结束语 GIS 本文将 的可视 化与交互功能融合到丰 2007 LISA 3 图 年 分析与各 ，富的空间统计分析中 年末人口密度对比图 ，采用空间自相关方法 1978 2007 39 计算 年至 年澜沧江流域云南段 个县市人口密 ，度的空间关联模式探讨各县市人口空间分布特征和演化 。1978 ，规律研究表明自 年改革开放以来澜沧江流域各县 ，市的人口分布一直具有明显的空间依赖性并存在明显的 。空间聚集现象四种类型的空间关联在此应用中得到很好 LISA 2 图 不同年份人口密度的 分析显示图 ，GIS 的体现以及 技术的空间拓扑关系分析及可视化制图 。。，，功能等对地理现象的空间模式进行很好地分析由于本文性程度由于经济发达旅游业的高速带引下服务设施 ，， 及交通的便利等具有较大的向心效应带来周边邻近巍 ，所采集的数据时间跨度比较大而且时间间隔不够均等不能很确切地体现各个县市人口空间分布均匀的渐进演化规 、，山宾川等区域人口密度不断快速增长使得这些区域呈 ，律而且我将对于各个县市人口分布与经济发展间的内在 ，现出人口的高密度聚集而位于空间负相关地区主要是围 。驱动力进一步研究，，绕高密度中心的周边区域如漾濞在这四个年份中自身 ，、、密度不大但受到大理洱源巍山高密度县市的牵制呈 参考文献 “—”。 低高聚集负相关趋势而澜沧江流域上游及下现 “—”的一些县市始终保持着 低低的空间关联模游 。，式在上 述分析图中这些县市的局部空间关联类型没什 ,1,，，. 刘德钦刘宇薛新玉 中国人口分布及空间相关， 、、么变化但这些县市的人口密度远小于大理弥渡宾 ,J, . ，2004，29( 7) .分析 测绘科学“—、，巍山南涧等县市表现出明显的 低低聚、、 川凤庆 ,2,，. 吴玉鸣徐建华 中国区域经济增长集聚的空间统 ”。区 集 .,J, . ，2006，24( 6)计分析 地理科学 1985-2000 2 从图 中看出 四个年份澜沧江流域云南段 ,3, ，. GIS GDP 宋琳等 基于空间统计分析与 的人均 空 35 个县市空间单元的年末人口密度局部关联类型基本没发 .,J, . 2006，31( 4)，间分布模型研究 测绘科学，2000 “-” ，生变化但是到 年末景东地区由 高高转 ,4, . GIS 李亚丽 支持下的河南省人口空间动态特征研究 变为 ,D, . : ，2006 -04.开封河南大学硕士论文“-” ，低高集聚现象这种现象的产生与景东地区的交 ,5,，. 杨忍任志远 西北五省人口经济协调状况及空间 通成 ,J, . 2009，( 10) .，相关分析 统计与决策 、、。长经济结构政府行为有着紧密关系在时间延续性来 ,6, ，. 吴玉鸣徐建华 中国区域经济增长集聚的空间统 ，1985-2000 看从 年这一时间段各县市都以经济建设为中 ,J, . 2004，( 6) .，计分析 地理科学 ，. ，心大力发展社会生产力 我国现代经济高速增长阶段 ,7,. . :—2008 ,K, 云南省统计局 云南统计年鉴北京 39 ，，个县域人口分布总体趋势是趋向分散化均匀化但是 .中国统计出版社 ，人口局部是聚居的澜沧江上游和下游人口稀疏而中部地 ,8,Cliff A D，Ord JK . Spatial Processes: Models and Ap- ，区人口相对密集的格局比较稳定这种人口分布呈现的稳 pications ,M, . London: P ion，1981.l 。定性会对人口静态学分布起重要作用的 ,9,，. ,J, .刘旭华王劲峰 权重矩阵的生成方法与实验 ，空间自相关指数是表示空间关联程度的指标但是它 ，2002，4( 2).地球信息科学 ，无法反映人口密度总体相互差距的大小如果将它们联合 ,10,Anselin L. Local Indicators of Spatial Association LISA 。使用更能从各个方面揭示人口空间分布特征 ,J, . Geographical Analysis，1995，27( 2) . 3 图 直观地反映了口密度总体分布以及其空间关联程 。1978-2007 7 度的双重意义不同颜色的柱状图表示 年中 个 Spatial autocorrelation analysis of population density for Lancang River area ( Yunnan Section) ，年份年末人口密度数的对比数据显示而绿色线状要素为 Abstract: This paper described the theoretical methods osfp atial autocorrelation，and Moran I and Local Moran I were calculated with population distribution data for LancangR iver area ( Seticon of Yunnan) . Moreover，thteec hnical route wais llustrated in detail and thes pa- ta characterstcs of popuaton dstrbuton were studed further，the spata Topoogy reatonshp，the suazaton and exportng map ofG SiliiliiiiiillliiViliiiI function were applied to thes patial pattern of thgee ographical phenomenpae rfectly. To a cretain extent，the spatial and temporal characteristics of population distribution were analyzed abundantly，which reflected the geographic inherent laws for population distribution studied in this paper. Key wods: population density; spatial distribution; Moran I; Local Moran I; spatial statisticsr?? ? ZHANG Yu，DONG Chun( Coege of Surveyng and Geographc Scence，aonng Technca Unversty，aonng FuxinlliiiLiiiliiLii? 123000，China; Chinese Academy oSf urveying and Mapping，Beijing 100830，China)?