四川藏區(qū)縣域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分布模式及演變研究

張靜靜 張文君 張巧云 李國明

(1. 西南科技大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院 四川綿陽 621010;2. 四川省第三測繪工程院 四川成都 610500)

研究資源的變化情況，傳統(tǒng)方式僅通過歷年數(shù)據(jù)增減變化來分析，只涉及屬性信息，未涉及空間變化。根據(jù)近些年來的研究，有超過80%的信息都與空間位置相關(guān)，僅采用屬性分析方法會丟失很多重要信息[1]。理解空間分布模式在縣域資源變化中的應(yīng)用，可以為以后實施更為精準(zhǔn)的扶貧和建設(shè)開發(fā)提供指導(dǎo)意見和建議[2]。在此研究背景之下，本文利用空間統(tǒng)計的方式對研究區(qū)的發(fā)展進(jìn)行空間分布模式探索，通過論述空間分布模式意義及如何使用ArcGIS運算相關(guān)空間分布指數(shù)，對研究區(qū)兩期數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性加權(quán)空間分析，進(jìn)一步揭示各屬性要素空間模式的演變情況，為發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)提供指導(dǎo)[3-5]。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選擇

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

若爾蓋縣位于四川省北部，地處青藏高原東北邊緣，地理坐標(biāo)東經(jīng)102°08′～103°39′，北緯32°56′～34°19′之間，境內(nèi)地形復(fù)雜，中西部和南部為典型丘狀高原，地勢由南向北傾斜，平均海拔3 500 m，土地總面積10 436.58 km2，總?cè)丝?7 245人。該縣是我國三大草原牧區(qū)之一，又是重要水源涵養(yǎng)區(qū)，一旦破壞極難恢復(fù)。作為國家級貧困縣，經(jīng)過黨和政府的關(guān)心，加快了建設(shè)和脫貧的步伐，經(jīng)濟(jì)得到顯著發(fā)展。

本文數(shù)據(jù)來源于四川省地理省情監(jiān)測數(shù)據(jù)；第一次全國水利普查數(shù)據(jù)和交通、環(huán)保等專題資料；研究區(qū)統(tǒng)計年鑒(2010,2014)。

1.2 指標(biāo)選擇

結(jié)合研究區(qū)實際情況，根據(jù)指標(biāo)選取的客觀性、全面性、指標(biāo)間相對獨立性、可比性、易獲性和代表性等，選取能綜合反映縣域社會發(fā)展的自然資源與社會發(fā)展兩大類共7個指標(biāo)：自然資源類包括已有建設(shè)用地、可利用土地資源、林草地面積、可利用水資源潛力；社會發(fā)展類包括總?cè)丝凇⑷丝诰奂取⑼ㄜ嚴(yán)锍獭?/p>

由于各量綱之間存在不統(tǒng)一情況，為使選取的各指標(biāo)在同一尺度上進(jìn)行評價，本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法平滑差異進(jìn)行無量化處理，公式如下：

(1)

式中，Y為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；xi為實測值;xmax為實測最大值；xmin為實測最小值。

2 分析模型

2.1 全局自相關(guān)空間分布模式分析

空間分布模式有3種表現(xiàn)形式：聚集、離散和隨機(jī)。聚集表示相同特征要素在空間上呈一定的向某一中心位置靠攏的趨勢，反映各個要素相互吸引；離散則相反，表示要素之間呈相互排斥趨勢；隨機(jī)分布則表示要素在研究區(qū)內(nèi)出現(xiàn)的機(jī)會都相等，且單一要素的存在不影響其他要素的分布[6-8]。空間自相關(guān)代表具有某種屬性的要素在不同空間位置上是否存在相關(guān)性，是空間要素屬性值聚集或離散程度的一種度量方法。社會發(fā)展及資源環(huán)境的具體指標(biāo)都以屬性數(shù)據(jù)方式存在，所以很多時候可利用屬性與空間關(guān)系進(jìn)行空間自相關(guān)判定[9-11]。本文采用澳大利亞統(tǒng)計學(xué)家帕特里克·阿爾弗雷德·皮爾斯·莫蘭(Patrick Alfred Pierce Moran)提出的用于衡量空間自相關(guān)程度的莫蘭指數(shù)(Moran' sI)進(jìn)行計算，也稱“全局空間自相關(guān)”[12]，計算公式如下：

(2)

(3)

判定空間過程是聚集或離散的z得分公式如下所示：

(4)

其中zI是莫蘭指數(shù)I中相地應(yīng)的z得分，E[I]=-1/(n-1)，表示要素兩兩相關(guān)關(guān)系數(shù)量的倒數(shù)并取反。

本文研究采用“共點共邊”即相鄰的空間關(guān)系計算空間權(quán)重,描述方式為：

(5)

根據(jù)以上公式，計算的莫蘭指數(shù)將在[-1,1]區(qū)間內(nèi)，結(jié)果為負(fù)表示全局范圍內(nèi)屬性與空間呈負(fù)相關(guān)的趨勢，即離散程度越大；若為正，表示完全正相關(guān)，即聚集度越大；莫蘭指數(shù)絕對值表示空間相關(guān)性強(qiáng)弱，絕對值越大，相關(guān)性越強(qiáng)；負(fù)數(shù)表示負(fù)相關(guān)，正數(shù)表示正相關(guān)；若莫蘭指數(shù)為0，表示此研究樣本無顯著空間相關(guān)性，呈現(xiàn)隨機(jī)趨勢[13]。

2.2 屬性加權(quán)平均中心空間分布演變分析

空間分布演變與屬性演變不同，空間分布的多維度無法單純通過屬性的增減來進(jìn)行對比，正如對一批數(shù)據(jù)的整體趨勢進(jìn)行分析對比通常采用平均數(shù)、中位數(shù)等統(tǒng)計量進(jìn)行分析一樣[14]，空間分布的演變也常采用一些空間統(tǒng)計量進(jìn)行分析，平均中心(Mean Center)就是最常用的一種，研究區(qū)域中所有要素平均x坐標(biāo)和y坐標(biāo)，平均中心對于分析追蹤空間中要素分布變化及比較不同類型要素分布有著巨大作用[15-16]，以下是平均中心公式：

(6)

其中xi和yi是要素i坐標(biāo)，n是要素總數(shù)。Wi為要素i處權(quán)重，加權(quán)平均中心擴(kuò)展為：

(7)

3 研究區(qū)資源空間分布演變分析

本文選擇研究區(qū)2010年和2014年自然資源和社會發(fā)展兩大類共計7項指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行資源環(huán)境空間分布及演變分析，指標(biāo)選擇如表1所示。

表1 研究區(qū)指標(biāo)體系構(gòu)建Table 1 Establishment of index system in the study area

3.1 全局空間自相關(guān)分析

結(jié)合表1指標(biāo)利用ArcGIS空間統(tǒng)計中全局空間自相關(guān)工具對研究區(qū)資源環(huán)境進(jìn)行相關(guān)運算，空間權(quán)重w基于鄰接規(guī)則來定義，結(jié)果如表2所示。

從表2可看出：人口聚集度和可利用土地資源P值均超過0.05置信度區(qū)間，莫蘭指數(shù)均接近0，表示這兩個指標(biāo)與空間位置無太大相關(guān)性。其他指標(biāo)表明兩期不同類別指標(biāo)在空間分布上均發(fā)生變化：(1)總?cè)丝诤屯ㄜ嚴(yán)锍?010年、2014年莫蘭指數(shù)均大于0，z得分都超過2.65區(qū)間，表明數(shù)據(jù)集中高值和低值空間分布在空間上聚類的程度要高于預(yù)期變化情況；總?cè)丝趶?010年的0.507 781降到2014年的0.502 489，表明在4年間人口聚類趨勢呈現(xiàn)下降情況，但依然有很高空間自相關(guān)性和聚集性；通車?yán)锍虖?010年的0.357 876上升到2014年的0.373 523，表明各鄉(xiāng)鎮(zhèn)通車?yán)锍虜?shù)呈現(xiàn)聚集度上升趨勢。(2)2010年的已有建設(shè)用地指標(biāo)P值大于0.05，說明2010年此指標(biāo)在整個研究區(qū)呈隨機(jī)分布模式；2014年莫蘭指數(shù)為0.253 172，z得分大于1.65，P值小于0.05，表現(xiàn)出顯著正相關(guān)和聚類趨勢，說明這4年間已有建設(shè)用地(房地產(chǎn)開發(fā))在整個研究區(qū)呈現(xiàn)聚集趨勢。(3)林草地面積在2010年和2014年均是正相關(guān)，呈現(xiàn)一定聚集趨勢。(4)可利用水資源P值2010年小于0.05，2014年大于0.05，呈隨機(jī)趨勢，表明空間分布從弱聚集模式轉(zhuǎn)為隨機(jī)模式，即各鄉(xiāng)鎮(zhèn)水資源發(fā)生一定變化，屬性上呈現(xiàn)下降趨勢，而從空間上從聚集轉(zhuǎn)向隨機(jī)模式。

表2 全局空間自相關(guān)分析結(jié)果Table 2 Analysis results of global spatial autocorrelation

3.2 屬性加權(quán)平均中心分析

利用ArcGIS平均中心工具對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均中心分析以確定各屬性中心位置，圖1為研究區(qū)幾何平均中心，即無屬性中心點位置，圖2為研究區(qū)各指標(biāo)項屬性加權(quán)平均中心，可看出：除人口聚集度指標(biāo)以外其他所有屬性加權(quán)平均中心均位于幾何平均中心南部，說明研究區(qū)社會發(fā)展和自然資源都呈現(xiàn)南重北輕趨勢。在各項指標(biāo)中，離幾何平均中心距離最遠(yuǎn)點是已有建設(shè)用地，最近的是可利用土地面積。

圖1 研究區(qū)幾何平均中心Fig.1 Geometric mean center of the study area

圖2 研究區(qū)各指標(biāo)屬性加權(quán)平均中心Fig.2 Weighted average center of the index attribute

如圖3，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)同屬性加權(quán)平均中心移動距離偏移量最大是可利用水資源潛力，表明其空間變化有加劇趨勢。偏移量第二大指標(biāo)是人口聚集度，也是唯一位于幾何平均中心以北的指標(biāo)項，說明其與其他指標(biāo)項在空間分布上有完全不同的表現(xiàn)，該指標(biāo)項出現(xiàn)了向北偏移，說明北部人口流動和人口密度的變化大于南部。其他指標(biāo)項反應(yīng)的社會經(jīng)濟(jì)和自然資源重心均在南方，說明研究區(qū)北部的人員密度和人員流動的變化趨勢大于南方，且在這4年發(fā)展中變化比南部更為劇烈。變化量最少的是林草地面積，4年間變化位移僅0.02 km，其次是已有建設(shè)用地，偏移量為0.14 km，說明指標(biāo)項空間分布變化趨勢基本保持不變。

圖3 同類型屬性加權(quán)平均中心移動距離Fig. 3 The moving distance of the same type of weighted average center

4 結(jié)束語

依據(jù)以上分析得出：研究區(qū)大部分指標(biāo)項均呈現(xiàn)空間正相關(guān)趨勢，說明在研究區(qū)空間分布上遵循了一貫的“集中發(fā)展”模式。利用空間關(guān)系對不同指標(biāo)分析計算揭示的不同指標(biāo)在空間分布上的變化情況與國家政策及社會發(fā)展相貼合。也表明了在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，導(dǎo)致了以可利用水資源為代表的生態(tài)環(huán)境空間分布情況發(fā)生了劇烈變化，縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異依然存在。本文通過分析各種指標(biāo)屬性的空間分布變化對各類指標(biāo)變化發(fā)展進(jìn)行空間維度上的解釋，為地理國情普查分析提供了新的思路以及可行方法。

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