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山东省人口分布及空间相关性研究

更新时间 2010-12-10 10:11:46 点击数:

山东省人口分布及空间相关性研究
     聂 芹(聊城大学环境与规划学院,山东聊城 252059)
      【摘 要】借助MapInfo7.0 平台及其二次开发语言MapBasic 对山东省108 个县市的人口分布及其空间相关性进行了研究,结果表明:1995-2006 年间,山东省各县市人口分布的不均衡指数和集中指数分别由0.0178 和0.1306 增长到0.0198 和0.1454,人口稠密区和人口稀疏区的密度差在不断增大;
    人口密度分布呈现显著的全局空间集聚模式,1995-2001 年为集聚趋势减弱阶段,2001-2004 年为集聚趋势增强阶段,2004-2006 年又为减弱阶段;4 种局部关联类型的分布具有较好的空间结构性,呈现“西南-东北”模式,人口密度分布呈正相关的县市数量明显多于呈负相关的数量。
    【关键词】人口分布;空间自相关;MapBasic;山东省
     【中图分类号】C92;P208 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(2011)02- -
    A study on population distribution and spatial autocorrelation in Shandong provinceAbstract: Population distribution and spatial autocorrelation of 108 cites and counties in Shandongprovince were studied with MapInfo7.0 software and MapBasic language. The results showed that,population structure indexes from 1995 to 2006 were increasing, indicating the development situation in1995 – 2006; the population density distribution presented significant phenomena of spatial clustering inthe study area, which was weakened in 1995-2001 and enhanced in 2001-2004 and weakened again in2004-2006; local Moran’s I was useful for decomposing the pattern of spatial association into fourcategories, which have obvious regularity in terms of spatial distribution. It formed a southwest-northeastmodel. There are more spatial positive correlation than negative correlation between all cities and counties.
    Key words: population distribution; spatial autocorrelation; MapBasic ; Shandong provinceNIE Qin(School of Environment and Planning, Liaocheng University, Liaocheng 252059, China)
1 引言
   几乎所有的空间数据都具有空间依赖,即空间自相关性[1],在一定的地域环境下,人口分布具有一定的空间分布形态。传统的人口分布研究方法(如人口重心、人口密度等)一般假设观测值是相互独立的,因此无法解决与地理空间相关的问题,不能有效捕捉区域人口分布的空间态势及空间关联性。本文借助GIS 技术,采用空间自相关分析法,研究山东省1995-2006 年人口分布的动态特征和不同行政单元人口之间的联系,为山东省人口结构的优化和人口分布的可持续发展提供科学依据。
    2 研究对象及数据来源和处理
    山东省位于我国东部沿海,地处黄河下游。陆地总面积15.71×104km2,近海域面积17×104km2,2007 年总人口9367 万,辖17 个地级市140 个县(市区)。为研究需要,本文将区划归到市的范围,以县、市为研究对象,共包括山东省108 个县市。
    人口统计数据来源于山东年鉴(1996 年、1999 年、2002 年、2005 年和2007 年),利用关系数据库建立属性数据库。空间数据来源于2005 年山东省行政区图,将其扫描入电脑,在MapInfo7.0中配准,提取108 个县市行政单元,按照公有字段将属性数据匹配到空间数据,并计算各个县市的面积,生成人口密度字段,建立山东省人口空间数据库。
    3 研究方法
    3.1 人口分布的结构指数采用人口分布的不均衡指数和集中指数来研究山东省各县市人口空间结构在区域上的特征。计算公式[2]为:
(1)其中,u 为不均衡指数;n 为研究对象个数;xi 为i 城市人口占总人口的比重;yi 为i 城市的土地面积占总土地面积的比重;u 越小,表明人口的空间结构越均衡。
 (2)式中,c 为人口分布的集中指数;n、xi、yi 的含义同公式(1);C 值越小,人口的空间结构越均衡。
    3.2 空间自相关分析
    空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用方法,研究的是空间实体与其相邻的空间实体之间相似的程度[3]。度量空间自相关的指标可分为全局指标和局部指标[4],全局指标用于检验整个研究区的空间模式,Global Moran’s I 系数是常用的全局空间自相关指标;局部指标用于反映一个区域单元上某种地理现象或属性值与邻近单元上同一现象或属性值的相关程度,Local Moran’s I 是常用的局部空间自相关指标。
    1)空间权重的建立
    空间权重的确定一般采用邻接标准或距离标准,n 个对象的空间权重可以通过定义一个二元对称空间权矩阵Wm×n 来表达[5]。本文采用二进制邻接矩阵,当区域i 和区域j 在空间上相邻,空间权重矩阵元素Wij=1,其他情况为0。
    其他
    区域与区域在空间上相邻01 i jWij2)全局空间自相关本文采用Moran’s I指数来验证整个研究区的空间模式,度量属性值在整个区域空间的分布态势。
    其计算公式[6-8]为:
    inj j iijninj j iij i js ww x x x xI d1 ,21 ,( )( )( )(3)其中,S2为人口密度的方差,x 为人口密度的算术平均值,xi 和xj 分别为i 市(县)和j 市(县)的人口密度,wij 为空间权重矩阵元素。Moran’s I 指数的值域为[-1,1],其值大于零,说明全局空间自相关是正相关,小于零为负相关,其绝对值越大,说明相关程度越大。Moran’s I 指数的计算结果可分别采用随机分布和近似正态分布两种假设进行检验。
    3)局部空间自相关
    局部空间自相关分析有两种方法:Moran 散点图和Moran’s I 统计量。散点图用来研究局域空间某种地理现象的空间关联性。其横坐标为标准化后的各县市的人口密度,纵坐标为空间邻接矩阵所决定的相邻县市的人口密度的平均值。局部Moran’s I 的计算公式为:. . . . .
    j j ii i ij jd x x w x xsI,21( )(4)各参数的含义同公式(3)。根据计算出的检验统计量,对有意义的局部空间关联进行显著性检验,检验其在空间上是否为随机分布。当I(i)为正时,区域i 的空间关联可能有两种情况:高-高关联和低-低关联;若I(i)为负,区域i 的空间关联也有两种情况:高-低关联和低-高关联。
    4)各指数的自动化计算
    本文对于人口分布的结构指数、全局自相关系数和局部自相关系数的计算及散点图的生成均通过编程自动化实现。在MapInfo7.0 平台上,借助其二次开发语言MapBasic 编程计算以上各指数。
    MapBasic 语言提供了关于空间实体地理运算的运算符和语句,如intersects、contains 等,结合其对表结构操作的语句(如update table 等),可方便的建立空间权重及计算各个指标。实践证明该方法简单快捷,时间效率高。

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