基于K-S 統(tǒng)計檢驗方法的從化流溪河流域先秦時期遺址預測模型

曹耀文

一、前言

遺址預測研究， 是基于對特定區(qū)域內已知遺址進行的環(huán)境因素分析，如高程、坡度、水系的距離、土壤類型等，找出遺址分布的統(tǒng)計性規(guī)律和特征。然后，在這個區(qū)域的其他地方用多變量判別函數對遺址存在的可能性進行評價，給出潛在遺址的概率分布[1]。 該研究方法，始于20世紀80 年代的北美地區(qū)，是GIS 在考古學中開展得比較廣泛和重要的研究方向[2]。 20 世紀90年代開始，GIS 方法在國內考古研究中不斷得到運用和推廣， 近年有部分學者嘗試運用GIS方法開展遺址預測研究， 運用的方法有邏輯斯蒂回歸分析方法[3]、BP 神經網絡方法[4]、柯爾莫諾夫-斯米爾諾夫（Kolmogorov-Smirnov，簡稱K-S）統(tǒng)計檢驗方法[5]等。 上述研究，以特定區(qū)域內已掌握的遺址點為基礎， 運用GIS 的空間分析和統(tǒng)計檢驗分析方法， 計算其與自然地理環(huán)境要素之間的定量關系， 進而構建可能的遺址分布概率模型。定量分析的運用，使得人地關系的研究更加準確和科學化。

本文嘗試運用GIS 的空間分析功能， 借助K-S 統(tǒng)計檢驗方法構建從化流溪河流域先秦時期遺址預測模型， 開展從化流溪河流域先秦時期遺址分布的人地關系研究， 同時希望通過模型的建立為嶺南珠三角地區(qū)田野考古調查工作提供預測指導。

二、基礎資料及數據處理

1.基礎資料

流溪河，屬珠江水系北江支流，發(fā)源于廣州市東北部的從化區(qū)呂田鎮(zhèn)桂峰山一帶， 流經從化全境。 地勢東北高西南低。 東北部以山地、丘陵為主，中南部以丘陵、谷地為主，中下游沿岸兩側有小面積沖積平原。 本文研究的遺址點資料，來源于2014 年6 月至2015 年3 月的調查：流溪河流域及從化東北部的連麻河流域和西部的潖江（二）河流域，共計發(fā)現(xiàn)各時期遺址361個，其中先秦時期遺址共計318 個[6]。

2.數據處理

首先，對先秦時期遺址的時代、文化內涵等信息進行量化處理。之后，將1:66000 從化行政區(qū)劃圖①分析所用底圖——1:66000 從化行政區(qū)劃圖來源于從化市地方志編纂委員會編寫的《從化市志（1997—2004）》。、90 米DEM 數字高程數據②數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn)。導入地理信息系統(tǒng)，配準后制作從化河流水系、村鎮(zhèn)位置、行政邊界、路網等矢量圖層。 然后，根據行政區(qū)劃邊界圖， 對DEM 數字高程數據進行截取， 利用DEM 數字高程數據獲得高程、坡度、坡向數據，利用矢量化河流水系獲得河流緩沖區(qū)數據，并根據研究需要對上述四要素進行區(qū)間劃分。 最后再將遺址點分布圖與海拔高程、坡度、坡向和距河流距離等圖層進行疊加提取，獲取不同地理參數在不同區(qū)間的遺址分布數量。 （圖1～圖4）

三、遺址預測模型建立

1.研究方法及參數選擇

2.權重設置及模型建立

運用GIS 構建遺址概率分布圖時， 需對各環(huán)境參數及各參數內部各區(qū)間進行加權計算。K-S 統(tǒng)計檢驗分析中，Dmax-Dc 的差值大小，決定著該環(huán)境要素對遺址分布的影響性大小，差值越大，顯著性越強。 據此，根據海拔高程、坡度、 坡向和距河流距離4 個環(huán)境參數的Dmax-Dc 差值大小，將差值最大的參數外部權重值設為5①， 然后按照各參數Dmax-Dc 差值的大小等比例設置其外部權重。

內部權重， 由各環(huán)境參數內部區(qū)間遺址點數量多少確定。 運用GIS 重分類功能對各環(huán)境要素進行區(qū)間劃分，根據遺址點與高程、坡度、坡向和距河流距離圖層疊加分析， 計算各區(qū)間的遺址點數量。 將環(huán)境參數內部權重最大值設定為5①參照同類研究設置。 見牛少靜、彭淑貞、張偉等所撰寫的《山東沂沭河流域龍山文化考古遺址分布與環(huán)境的關系》，從高到低依次等比例設置內部權重。

圖1 先秦遺址海拔高程分布圖

圖2 先秦遺址河流緩沖區(qū)分布圖

圖3 先秦遺址坡度分布圖

圖4 先秦遺址坡向分布圖

圖5 遺址點數量及面積累積頻率曲線

經過計算，Dc 值為0.0763。 Dmax-Dc 值，海拔高程＞坡度＞距河流距離＞坡向，其中前三者Dmax-Dc 值均大于臨界值Dc，說明三要素是影響遺址分布的顯著性因素，外部權重依次設定為5、4、3。 而坡向Dmax-Dc 值小于0.05，未通過檢驗，說明顯著性影響較差，外部權重設置為0。 各環(huán)境要素內部權重依次設定為5～0。 總權重由外部權重和內部權重的乘積得來。 （見表1）

表1 各環(huán)境參數權重設置

在確定內部權重、 外部權重以及總權重之后，利用ArcGIS10.0 軟件的柵格計算器功能進行數學計算， 最終獲得從化流溪河流域先秦遺址分布概率圖。 （圖6）

將遺址點與遺址分布概率圖疊加分析，發(fā)現(xiàn)超過45%的遺址分布于高概率區(qū)，43%的遺址位于中概率區(qū)。綜合來看，絕大多數遺址均位于中高概率分布區(qū)。

3.模型檢驗

為驗證遺址預測模型精度， 本文采取Kvamme 增益統(tǒng)計方法[7]。 表述方式為Gain=1-Pa/Px。其中，Gain 為增益值，Pa 表示概率區(qū)占研究區(qū)面積的比例，Px 表示概率區(qū)內遺址點數量占研究區(qū)總遺址點數的比例。 當增益值接近1 時，表示模型預測能力強；當增益值接近0 時， 表明模型預測能力較弱； 如為負值，則表示具有反向的預測能力，即為預測遺址不存在的概率。

圖6 從化流溪河流域先秦遺址分布概率圖

表2 遺址預測模型Kvamme 增益值統(tǒng)計表

運用GIS 重分類概率圖與遺址點疊加分析，計算出不同概率區(qū)的Kvamme 增益值。（表2）

從表2 可知， 高概率區(qū)面積占研究區(qū)域總面積的比例僅為13.64%，可是在調查中，卻發(fā)現(xiàn)了45.28%的遺址，Kvamme 增益值高達0.7，在較小的面積里面發(fā)現(xiàn)了較多的遺址。這說明，該遺址預測模型可有效識別遺址高概率區(qū)。

四、分析討論

1.從遺址分布概率圖看，高概率分布區(qū)集中分布于從化流溪河中游干流及兩側大型一二級支流兩岸。此外，流溪河下游部分一二級支流兩岸， 流溪河上游呂田盆地、 安山盆地， 潖江（二）河兩側支流兩岸，也零星分布著高概率區(qū)。中概率分布區(qū)， 集中于從化南部的流溪河下游平原區(qū)及潖江河遠離河道的區(qū)域，此外，從化東北部山地丘陵地帶的流溪河支流兩岸， 也是中概率分布區(qū)。低概率分布區(qū)，位于從化東北部遠離河道的山地丘陵地帶， 中下游高山區(qū)也是低概率分布區(qū)。遺址概率的分布，與從化地形地貌及河流水文密切相關。

從已調查發(fā)現(xiàn)的遺址點分布情況來看，從化中北部高概率分布區(qū)的遺址點分布均較密集， 說明本次從化流溪河流域田野考古調查工作覆蓋面相對較高。 反觀從化流溪河下游南部及西部地區(qū)， 遺址預測模型顯示的高概率區(qū)卻鮮有遺址發(fā)現(xiàn)， 這與中北部遺址分布點與遺址預測高概率區(qū)高度重疊的現(xiàn)象存在較大差距。分析其原因：一是該遺址預測模型可靠性不高，對從化中北部地區(qū)的預測性較高， 而不適用于南部及西部地區(qū)，可能存在未考慮的因素；二是流溪河下游南部及西部地區(qū)田野調查工作不充分， 模型預測的遺址分布高概率區(qū)存在遺漏調查的情況， 這些高概率區(qū)是未來考古工作的重點區(qū)域。

2.通過運用GIS 的空間分析和K-S 統(tǒng)計檢驗分析方法， 計算出海拔高程等自然因素影響遺址分布的顯著性定量關系，結果表明：從化流溪河流域先秦遺址分布，受自然因素影響顯著。其中，海拔高程、坡度、距河流距離是影響遺址分布的顯著性因素， 而坡向則對遺址分布影響甚微。 確定環(huán)境因素及權重比例后建立的遺址預測模型， 經Kvamme 增益檢驗具有較高的有效性。 通過遺址預測模型劃定遺址分布高概率區(qū)，可有效指導田野實踐，可有效節(jié)省人力、物力、財力，減少考古工作的盲目性，起到事半功倍的效果。

3.GIS 及統(tǒng)計檢驗方法的運用，使得考古學研究由定性分析向定量研究轉變。 數據分析的量化和科學性， 為聚落考古研究提供了新的方法和視角。 但也必須理性認識定量統(tǒng)計學方法在考古學研究中存在的不足。 如本研究使用DEM 數字高程數據的精度為90米×90 米,分辨率較低。 雖然本文納入一部分自然環(huán)境因素分析研究，但需要注意的是，遺址分布不僅受海拔高程、坡度、距河流距離等自然環(huán)境因素影響，還會受降水、光照、植被、土壤、地質等地理要素影響。 此外，社會、人文因素也是分析研究的重要參考。下一步，將在提高基礎數據精確性的基礎上， 納入更多的自然地理和社會人文方面的因素，提高遺址預測的準確性，為考古調查工作提供更為科學的參考。