基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究_闫庆武
徐州城市空间扩展特征及驱动因素分析
doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2024.01.011徐州城市空间扩展特征及驱动因素分析张诗婷1，欧向军1, 2*（1.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏·徐州 221116; 2.江苏师范大学城镇化研究中心，江苏·徐州 221116）摘 要：随着城市的快速发展，城市化进程也在不断加快，为了适应经济社会的飞速发展和人口的增长速度，随之而来的是城市用地增加，为更好地控制城市的空间扩展，研究城市空间扩展和驱动力尤为重要。
本文以徐州市建成区1981年、1991年、2001年、2011年和2021年5个年份时相的遥感影像为数据源，利用遥感信息提取技术获取徐州市的城市扩展信息，从数量、形态、重心、方向4个角度分析城市空间扩展特征，并运用回归模型探究徐州城市扩展的主要驱动因素。
结果表明：(1)1981—2021年共40年间城市整体扩张强度为26%，年均扩展面积为36.03 km2，其中2001—2011年是城市扩展强度最剧烈的一段时间；(2)城市空间扩展分形维数和紧凑度总体趋于稳定，使得城市空间更加规则，紧凑度得到提高；(3)城市空间扩展总体以东、东南、南方向进行发展，城市重心逐渐向东南方向移动；(4)城市空间扩展幅度明显增加的方位是在东部、南部、东南部，城市空间整体呈现条带状扩展延伸；(5)回归分析结果表明，人口、基础设施和政策规划因素对徐州市城市空间扩展影响较为显著，而经济因素也会对城市的发展产生一定的影响。
关键词：城市空间扩展; 遥感影像; 驱动因素; 多元回归分析中图分类号：F299.27；P407.8 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2024)01-0059-07改革开放以来，中国的经济快速发展，城市化率从1978年的17.9%上升到2021年的63.89%。
随着中国持续的城市化进程，我国经济活动的高速发展和人口数量的快速增长对土地的需求与日俱增，城市外延扩张日渐显著，从而在城市发展中产生了许多问题，逐渐出现了人与地、人与自然的矛盾，预示了未来城市空间扩展朝着一种更加科学合理的方向发展，而且都市圈、城市群、城市带和中心城市的演进也揭示了中国城市化进程的展开。
运用协同克里金方法对空气相对湿度进行插值-大气科学论文-物理论文
运用协同克里金方法对空气相对湿度进行插值-大气科学论文-物理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——东北地区是中国最大的商品粮基地和农业生产最具发展潜力的地区之一，同时也是中国重要的工业和能源基地。
东北地区位于北半球的中高纬度，是我国纬度最高的地区，是世界著名的温带季风气候区，是典型的气候脆弱区和受气候变暖影响最为敏感的地区。
近年来针对东北地区气候变化已展开不少研究。
已有研究较多地关注气温、降水等方面，李莎等将时空Kriging 方法应用于东北地区气温空间插值研究中；贺伟等将Morlet 小波分析应用于东北地区气温和降水变化趋势研究中；孙力等针对东北地区夏季降水变化的时空分布及变化规律进行研究。
这些研究对于正确认识东北地区气候变化规律具有重要意义。
但是以往的研究大多都是基于气温或降水的单一气象要素，而对东北地区空气相对湿度的研究却较少。
在气候资源中，气温、降水和湿度与农作物及生物的生长发育有密切关系。
气温和降水固然是气候资源中最主要的两个因子，但也不能忽视空气湿度这个气候因子。
空气湿度的大小是形成天气演变主要因素之一，与生产、生活有密切关系，如农作物病虫害的发生直接取决于湿度的大小；空气湿度过大或过小对人体健康也有很大影响等。
本研究对东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）的空气相对湿度进行空间插值，利用有限的空气湿度站点数据来估算未知点的空气湿度。
目前已发展了较多空间内插方法，如泰森多边形、克里金（Kriging）内插法、反距离加权平均法、趋势面分析法、多项式回归法等。
这些方法只是局限于观测站点的湿度值，没有考虑到降水量、气温、地形地貌、大气环流等因素对空气湿度的影响。
而空气湿度与降水量具有直接的关系，我国一般通过降水量来划分湿润区和干旱区。
800 mm 的年降水量为湿润区与半湿润区界线，400 mm 的年降水量为半湿润和半干旱区界线，200 mm 的年降水量为半干旱与干旱区界线。
徐州城市空间发展研究
徐州城市空间发展研究徐州城市空间发展研究1 徐州概况徐州早在新石器时代就已是鱼米之乡，当时麦稻产量仅次于扬州（周礼.职方氏）。
东汉安帝时即从彭城等处征调粮食九十万斛送敖仓。
唐代以至明代均从徐州一带征调大批粮食，苏东坡上书神宗皇帝称徐州“一熟可资数岁”，由此可见自古以来徐州便是富饶之地，而且“宜桑宜麻、人善织衽”，自汉代以远，家庭手工纺织已是十分普遍。
及至唐代，所产丝绸绫绢已成为贡品，到了宋代丝绸纺织已达到了“村南、村北响缫车”（苏轼《浣溪沙》五首）非常发达的境地。
徐州不仅农业、纺织业非常发达，采矿、冶铸业也早有发展。
汉代彭城即设立铁官，唐设秋邶冶，宋设利国监主冶铁、设宝丰监主铸钱。
利国监凡三十六冶，每年向北宋政府纳铁三十六万斤。
北宋徐州知府苏东坡在任时即已发现并组织开采煤炭，徐州采煤距今已有九百余年的历史。
在汉代便是江淮流域漕粮西运的主要口岸。
北宋以后，黄河流经徐州，而为南北商贾必经之地，大运河开通以后，年运输量达一百万担，成为黄河、运河沿线的重要都会。
随着公元1886年贾汪煤炭的发现和开采，1891年津浦铁路和1915年西陇海铁路先后建成通车，徐州已发展为苏、鲁、豫、皖四省交界地区的第一大城市和农副产品集散中心。
现在的徐州是华东地区重要的能源生产基地，全国重要的交通枢纽和商品集散地。
矿产资源丰富，有煤、铁、耐火土、磷矿石、石灰石、石英矿等。
以煤炭、电力、冶金、机械、建材、化工等工业为主体，轻纺、饲料、医药、塑料、皮革、电子仪表等为辅的工业生产体系现已建成。
农业生产有很大发展，已成为江苏的商品粮基地之一。
2008年徐州市国内生产总值2007.36亿元，人均GDP首次突破3000美元，第一产业增加值为210.2亿元，增长5.2%；第二产业增加值为1061.87亿元，增长14.0%；第三产业增加值为735.56亿元，增长15.5%。
全市常住人口871.12万人。
2 历史演进、建制沿革2．1 历史演进徐州山水相依，是原始人类理想的繁衍、生息之地。
基于因子分析与引力模型的徐州都市圈发展研究
基于因子分析与引力模型的徐州都市圈发展研究赵今朝;闫少华【摘要】徐州都市圈在江苏省的都市圈规划建设中是非常特殊的一个,其特殊性在于它包括了四个省区的城市,是跨越行政界线最多的都市圈.本文运用SPSS因子分析,并结合引力模型与场强模型研究徐州都市圈内核心城市与外围城市之间的社会经济联系强度,以检验这样特殊的都市圈建设是空谈还是实事求是.结果表明该都市圈的发展有一定的潜力和基础,但是中心城市一徐州的核心地位不是很突出,该都市圈尚处于整体聚集的发展阶段.【期刊名称】《城市观察》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】9页(P164-172)【关键词】徐州都市圈;核心城市;因子分析;引力模型【作者】赵今朝;闫少华【作者单位】暨南大学特区港澳经济研究所;广东工业大学计算机学院【正文语种】中文【中图分类】TU984在经济全球化的时代，都市圈已经成为各国参与国际竞争的基本地理单元。
近些年我国也掀起了“都市圈”热，还有“城市群”、“都会区”等等的提法。
迫于现实的需求，学者们开始逐渐研究都市圈的形成与发展，以便提出正确的建设都市圈的方法和路径供政府参考。
都市圈是城市化发展到一定阶段的产物，以工业化为基础，是社会经济发展到高级阶段的表现，同时都市圈的形成和发展也是区域经济一体化的一个方面。
正确地提出都市圈的规划范围有利于都市圈的建设与发展，从而提高都市圈的整体竞争力，而盲目地跟随世界潮流把经济社会联系不紧密的几个城市规划成一个都市圈难免耗材伤力，最终束之高阁。
本文认为都市圈的建设要以城市之间紧密的经济社会联系为基础。
对于都市圈的定义，学术界有很大的争议。
张伟（2002）综合各方面的研究，认为都市圈应是由一个或多个中心城市和与其有紧密社会、经济联系的临接城镇组成，具有一体化倾向的协调发展区域。
是以中心城市为核心、以发达的联系通道为依托，吸引辐射周边城市与区域，并促进城市之间的相互联系与协作，带动周边地区经济社会发展的、可以实施有效管理的区域。
江苏省人口地域分布
江苏省人口地域分布及其原因分析1前言人口地域分布是人口发展过程在地理空间中的表现形式。
任何人口过程和人口现象及其影响因素，不仅属于一定的历史范畴，发生和发展有其时间上的阶段性，而且又都离不开特定的地理空间，其演变过程和组合类型均有其鲜明的地域差异。
从整个中国来看，人口地域分布是以“胡焕庸线”即“黑河—腾冲”一线为界，东南半壁人口密度大，西南半壁人口面密度小。
人口分布的趋势明显的趋向于沿海低地平原，并且海拔越高，人口越稀疏，距海距离越大，人口越稀疏。
江苏位于中国东部沿海地带的中心, 与上海市共扼长江入海之门户。
东濒黄海, 西连安徽, 北与山东相接, 东南与上海和浙江毗邻, 全省国土面积为10.26 万Km2, 占全国总面积的1.05% , 2010 年底人口总数为7869.34万人, 约占全国总人口的5.9% , 是全国人口密度最大的地区之一。
江苏省经济发展水平的地区差异较大, 这种较大的南北差异造成了人口分布的南北差异。
因此，我利用江苏省统计年鉴2005年至2010年人口密度数据，对江苏省人口地域分布进行了研究。
因人口密度指标提供的是一个平均值，对江苏省而言，以13个地级市人口密度为研究对象，所以该指标的使用具有一定的地理意义。
同时，这个研究可以看出江苏省人口空间格局的演化及特征，并依此研究成果可进一步分析城市化进程、预测就业需求和消费需求等，进而指导相关部门进行人口空间规划。
2 江苏省人口地域分布现状图1 2010年江苏省人口密度分布图从图1可以看出，2010年江苏省人口地域分布不均匀，按照地区分布来看，人口主要分布在苏南和苏中地区，苏北地区人口密度相对于苏南和苏中地区来说总体比较低。
苏南地区，人口主要集中于苏锡常地区，并以无锡市为圆心，形成一个都市圈。
另外，南京市人口密度也比较高。
苏中地区人口密度最高的是南通市，其次是泰州市，扬州市人口密度最低。
苏北地区密度最大的是徐州市，这与正在建设中的徐州都市圈有一定的关系。
徐州城区空间形态变化的研究
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徐 州城 区空 间形 态 变化 的研 究
化分为 ３ 阶段 ： 城 区扩展 阶段 （ ９３年 ） 三 环路 建 成 个 老 ～１９ 、 到新 城 区规 划 阶段 （９ ３～２０ １９ ０ ３年 ） 新徐 州 建 设 阶 段 （０３ 、 ２ ０ 年 ～） 。徐州 城 区格 局不 断发 生 着重 大 变化 ， 如何 对城 区建 设进 行定量评 价 ， 为徐州城 区的规划 建设 提供科学 依 据是 当 前亟待 解决 的问题 。王新 生 等 对城 市 形状 的定 量评 价 进 行 了深入 研究 ， 为 Ｂ ｙｅＣａ 认 ｏｃ ｌ ｋ形 状 指数 、 ｒ 紧凑 度 指 数是 反 映 城 市空间形态 的重要 指标 ， 能够揭示 城市 空间形 态 的变化 机 理 ， 以为城市规划决策 提供依据＿ Ｊ 可 １ 。笔 者 使 用 Ｂ ｙｅ ｏｃ— Ｃａｋ ｌ 形状指数 、 ｒ 紧凑 度 指 数对 徐 州 城 区 的形 态 变化 进 行 了 研 究 ， 探 讨 了徐州 城 区形 态变 化与 经济 发展 的耦合关 系 ， 并 以期 为新徐州 的建设提 供参考 。
ＹＡ Ｚ ｉ ａｇｅ ｌ （ ｏｅｅｏ ｎ ｉｎ ｅ ｔ ｃｅｃ ｎ ｐｔ ｌｔｏｍ ｔｓ ｈｎ ｎｖｒｉ ｆ ｎｎ ｄＴｃｎ ｌ ｙ， ｕｈｕ ｉ ｇｕ２ １１ ） Ｎ ｈ－ ｎ ｔａ ｇ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｖｒ ｍ ｎ ｉ ｅａｄＳａｉ ｆｒ ａｉ ，Ｃ ｉ Ｕ ｉｅ ｔ ｏ ｉｇａ ｅｈｏｏ Ｘ ｚｏ ，Ｊ ｎｓ ２ １６ ｌ Ｅ ｏ Ｓ ｎ ａＩ ｅ ａ ｓｙ Ｍｉ ｎ ｇ ａ
1964年以来山东省人口分布时空动态
1964年以来山东省人口分布时空动态闫庆武【摘要】采用人口分布的不平衡指数、集中指数、再分布指数、人口分布重心和空间自相关分析方法,基于第二-六次人口普查数据,研究了20世纪60年代以来的山东省人口分布演化的特征和规律.研究结果表明,山东省人口分布总体上呈现西高东低、南高北低的格局,人口密度密集的区域在空间上表现为“X”型;人口再分布先后经历了先弱后强的趋势,1990年后人口分布活跃性增加;人口分布重心在东北-西南方向往返移动;人口分布总体上表现为空间自相关,空间自相关性在降低.【期刊名称】《国土与自然资源研究》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P7-11)【关键词】人口分布;时空动态;山东省;人口普查【作者】闫庆武【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】P208人口的地域分布是人口发展过程在地理空间中的表现形式，研究人口分布的地域差异及其发展过程，揭示其中的规律性，对于制订区域人口政策、实现人口、资源、环境的协调持续发展，具有重要的指导作用[1]。
许多学者在人口地域分布的方面开展了相关的研究，研究的方法主要可以归结为四个方面：通过计算人口地理学中人口地域分布度量的一些指标如人口密度[2-4]、人口重心[3-6]、不均衡指数[2,3,7,8]、集中指数[3,8,9]等，或者采用偏移-分享分析方法[2,3]来分析人口分布的特点及形成机制；运用地统计学的方法或核函数模型建立较优的人口密度表面模型，并在此基础上进行了人口密度空间分布相关与变异分析 [8,10,11]；采用空间统计学的方法中的Moran's I、Geary C、G统计和LISA分析研究人口地域分布的空间相关性、空间集聚性[12-15]；采用人口数据空间化的方法拟合人口分布，研究人口地域分布的细部特征[5,16,17]。
山东省是中国的人口大省，新中国成立以来中国分别在1953年、1964年、1982年、1990年、2000年和2010年举行过6次全国人口普查[18]，山东省的总人口在其中的5次普查均居全国第2位（1990年四普居第3位）。
苏北新农村社区公共空间活力评价因子分析
社会 搭建人才服务平台情况 0.264 0.062 0.170 共治 新观念技术引进情况 0.285 0.265 0.273
0.704 0.654
注：提取方法为主成分分析；旋转方法为凯撒正态化最大方差法；次 迭代后已收敛。
8 XIANGCUN KEJI 2021 年 12 月（中）
3.2 因子对新农村社区公共空间建设实效的影响 3.2.1 生态保育因子的影响。生态保育因子是苏北 新农村社区公共空间活力质量中最重要的影响因素，其 表达是通过苏北新农村的生态效益性及村落的原始生态 保育质量共同表现得以实现。在生态保育因子中，“自 然资源保护程度”值最高，为 0.714，在以往新农村发展 过程中，生态环境在人类经济活动中不断恶化的主要原 因是人们普遍对于自然资源和生态环境本身的价值缺乏 科学明确的认识。在新农村发展过程中需要明确认识自 然资源价值的重要性［2］。“ 植物覆盖率 ”“ 自然景观独 特性”值较高，反映了村落生态视野与朝向自然植物、独 特的自然景观保护度高，有利于村落整体环境质量提升。 “道路绿化程度”“ 公共绿地面积”反映了村落生态的整 体保护完整度，是乡土景观可持续发展的基础和前提。 3.2.2 人居环境因子的影响。人居环境的表达是通 过村落功能的延续来实现的，而“污水处理程度”的价值 在精神文化要素中是最高的，为 0.642，其次是“乡村垃圾 处理”和“危房拆除”。干净整洁的生活环境是保障村落 物质生活和精神文化发展的基础。徐州市作为原来的重 工业城市，人居环境一直是当地乡村振兴的短板。对村 民生活环境进行保护是村落公共空间活力的基本保障， 这也是吸引城市居民到乡村旅游的一个重要因素。 3.2.3 产业经济因子的影响。产业经济因子的表达 通过特色产业、三产融合发展情况共同表现得以实现。 在产业经济因子中，“特色产业建设情况”值最高，为 0.476，“三产融合发展情况”值为 0.452。“十三五”期 间，徐州市农业和农村建设得到了重大发展，形成了鲜明 的特色，形成了“483”现代农村工业体系。产业经济的发 展能够显著提升农村居民的幸福感、获得感、安全感。“招 商引资”值为 0.368，招商引资能够有力地支持农村特色 产业的开展，促进了村落的经济发展。 3.2.4 民俗文化因子的影响。民俗文化因子的表达 通过当地文化展示、历史文化村落保护、地域乡风文明 建设、民间艺术发展情况共同表现得以实现。在民俗文 化因子中，“当地文化展示”值最高，为 0.495，其次是“历 史文化村落保护”为 0.545，“地域乡风文明建设”值为 0.328。立足徐州市乡村文明实际，吸取城市文明及外来 文化优秀成果，在保护传承的基础上，创造性转化，创新 性发展，不断赋予时代内涵，丰富表现形式［3］。徐州市汉 时为皇室重要的封地，拥有许多汉墓和颇具汉风的文化 遗存。在传统和文化方面，其已经适应了周边许多地区
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克里金法也称空间局部估计或空间局部插值， 是地统计学的两大主要内容之一［４］。其实质是如果区 域化变量 在 满 足 二 阶 平 稳 （Ｓｅｃｏｎｄ－ ｏｒｄｅｒ ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ） 或本征假设 （ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ） 前提下， 利用区 域化变量的原始数据和变异函数的结构特点， 对未 采样点进行线性无偏最优估计。克里金法已成为目 前最优秀的空间局部插值一类方法， 可以分为克里 金 法 （ 单 变 量 ） 与 协 同 克 里 金 法 （ Ｃｏ－ Ｋｒｉｇｉｎｇ） （ 多个变量） 两种类型。
第 １９ 卷
人口密度的区域化， 它以空间坐标为自变量， 也是 区 域 化 变 量 （ Ｒｅｇｉｏｎａｌｉｚｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅ） 一 种 类 型 ， 因 此人口密度的空间分布研究可以借用地统计学的方 法。
１ 研究方法
１．１ 研究区域及数据来源 研究区域为江苏省徐州市， 位于黄淮海平原的
南部， 处于长江流域与黄河流域过渡地带，地处北纬 ３３°４３′～３４°５８′， 东经 １１６°２２′～１１８°４０′， 土地总面积 １１ ２５８ ｋｍ２。 行 政 区 划 由 五 区 （ 鼓 楼 区 、 云 龙 区 、 贾汪区、泉山区、九里区） 、六县 （ 丰县、沛县、 铜山县、睢宁县四县， 邳州市、新沂市二市） 和 １１４ 个 乡 镇 构 成 。 利 用 徐 州 市 １ ∶１０ 万 地 图 数 据 （ ２００５ 年镇级行政单元图层， 图形数据） 和 《徐州 市的统计年鉴》 （ ２００５） 的分镇数据中的人口与土 地面积数据 （ 属性数据） ， 运用 ＡｒｃＧＩＳ 建立徐州市 图形属性一体化数据库， 并计算各行政单元的人口 密度 （ 人 ／ｋｍ２） 。 １．２ 地统计学方法
Ｖｏｒｏｎｏｉ 图 也 常 被 用 来 开 展 空 间 数 据 的 探 索 性
数 据 分 析 工 作 。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 是 不 规 则 的 最 基 本 的 和 最 重 要 的 几 何 构 造［２０］， 是 一 种 重 要 的 空 间 内 插 方法［２１］。每个 Ｖｏｒｏｎｏｉ 多边形仅包含一个基点， 并且 满足多边形内的任一点到其基点的距离小于其他多 边 形 到 该 点 的 距 离 。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 生 成 以 后 ， 相 邻的点就被主义为具有相同连接边的样点。Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 属 性 值 的 计 算 方 法 有 局 部 平 滑 （ Ｌｏｃａｌ Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ） 、局部变异 （ Ｌｏｃａｌ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ） 、局部特异 值 （ Ｌｏｃａｌ Ｏｕｔｌｉｅｒｓ） 和 局 部 影 响 （ Ｌｏｃａｌ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ） 等 ４ 种类型［２２］。 １．２．２ 变异函数的最优拟合
２０
图 ４ 徐州市对数人口密度的 Ｖｏｒｏｎｏｉ 分析 Ｆｉｇ．４ Ｖｏｒｏｎｏｉ ｐｏｌｙｇｏｎｓ ｆｏｒ ｌｏｇ－ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｘｕｚｈｏｕ １０
１００
８０
６０
４０
２０
０
（ ２．８２７） ， 偏度系数为 １．９７， 略大于对称值 ０， 峰值 系数为 ５．５８， 略大于正态分布值 ３， 可以近似看作 正态分布。
半 方 差 云 图 （图 ３） 的 横 坐 标 为 两 个 行 政 单 元 几何中心之间的空间距离， 纵坐标为反映了对数人 口密度的变异函数值 （ 用式 ２－ １ 计算） ， 它反映了 对数人口密度空间关系。从图 ３ 可以看出， 空间上 愈接近的点对具有更相似的值； 距离愈远的点对具 有更多的不相似性。
２ 研究结果与讨论
２．１ 探索性数据分析 运用上述建立的徐州市人口分布数据库， 对徐
州市 １１８ 个行政单元的人口密度数据作探索性数据 分 析 。 徐 州 市 ２００５ 年 平 均 人 口 密 度 为 ７９９．３３ 人 ／ ｋｍ２， 通过运用 ＥＤＡ 技术分析， 可知徐州市人口密 度的空间分布极度不均衡， 其频率分布是偏态的。 均 值 （ ７９９．３３ 人 ／ｋｍ２） 大 于 中 值 （ ｍｅｄｉａｎ） （ ６７１．８１ 人 ／ｋｍ２） ， 偏 度 系 数 为 （ Ｓｋｅｗｎｅｓｓ） ５．１０， 远大于对称值 ０， 为正偏分布； 峰值系数 （Ｋｕｒｔｏｓｉｓ） 为 ３２．５６， 远大于正态分布值 ３， 为高狭峰分布 （ 图 １） 。如果对人口密度进行对数变换的新变量基本符 合 正 态 分 布 （ 图 ２） ， 均 值 为 ２．８６４ 略 大 于 中 值
４２５３４５３２１１６６２７７２７２７２７２７２５５５５５５５５５５５５００００００００００００．．．．．．．．．．．．００００００００００００ ７２５５００．．００
图 １ 徐州市人口密度分布直方图 Ｆｉｇ．１ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｆｏｒ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｏｆ Ｘｕｚｈｏｕ
３０
地统计学运用变异函数 （ ｖａｒｉｏｇｒａｍ） 和克里金 法进行空间模式分析［５］， 常用来分析各种自然现象的 空间变异规律和空间格局， 并已被证明是研究空间 变异和空间格局的有效方法。进行地统计研究可以 分 ３ 步进行： （ １） 获得数据空间分布的初步信息， 即 探 索 性 数 据 分 析 （ Ｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｅ－ ＤＡ） ， 从 而 决 定 是 否 进 行 数 据 正 态 变 换 ； （ ２） 进 行变异函数的最优拟合及其参数计算， 研究区域化 变量的空间分异特征； （ ３） 依据拟合得到的变异 函数作克里金插值， 得到区域化变量空间分布直观 表达图。 １．２．１ 探索性数据分析
第 １９ 卷第 ４ 期 ２００７ 年 ７ 月
云南地理环境研究
ＹＵＮＮＡＮ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
Ｖｏｌ．１９ Ｎｏ．４ Ｊｕｌ．， ２００７
基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
闫庆武 １， ２， 马晓冬 ２， 卞正富 １
（ １．中国矿业大学 环境与测绘学院， 江苏 徐州 ２２１００８； ２．徐州师范大学 城市与环境学院， 江苏 徐州 ２２１１１６）
文献标识码： Ａ
文章编号： １００１－ ７８５２ （ ２００７） ０４－ ００１３－ ０６
０ 引言
随着计算机技术与统计方法的迅速发展， 空间 数据分析 （ Ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ） 已得到多个学科的 越来越多的关注。空间数据分析是数据分析的一个 分支， 它研究地理参照物体的重要信息， 主要包括 这类信息的收集技术与精确分析模型［１］。空间数据分 析涉及空间数据的各个方面， 其内容至少包括空间 数据处理、空间数据分析 （ 指空间数据的描述性 （ ＣＳＤＡ） 和 探 索 性 的 分 析 （ ＥＳＤＡ） ） 、 空 间 统 计 分 析、空间模型四个领域［２］。它正逐步成为社会科学研 究的关键性因素［３］， 在社会科学领域有着十分广泛的 应用。地统计 （ Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ） 分析作为空间统计分 析 的 一 个 主 要 内 容 ， 首 先 是 由 Ｇ．Ｍａｔｈｅｒｏｎ 于 １９６２ 提出的， 是以区域化变量理论为基础， 以变异函数 为主要工具， 研究那些在空间分布上既有随机性又 有结构性， 或空间相关和依赖性的科学［４］。最近 ２０
多年的发展表明， 地统计学不仅在地质学中广泛应 用， 而且还被广泛应用在土壤、水文地质、图像分 析、遥感、犯罪分析、土地、环境、生态、气象等 各个领域［５－１４］。目前， 地统计学与 ＧＩＳ 相结合被广泛 用于建立各种环境过程模型， 如气候变化、空气污 染 、 土 地 污 染 、 动 植 物 与 人 类 的 空 间 分 布 等 ［１５］。 在 许 多 的 ＧＩＳ 应 用 中 ， 许 多 研 究 通 过 各 种 插 值 （ ｉｎ－ ｔｅｒｐｏｌａｔｅ） 方法来实现数据的直观表达 。 ［５～８，１５～１６］
人口密度是人口学、社会学、地理学等学科研 究核心内容之一， 是表现人口分布的主要形式和衡 量人口分布差异的主要指标， 指特定地域范围内 （ 全球、大洲、国家以至各级更小的行政区、经济 区等） 单位面积上的常住人口数［１７］。在研究工作中， 我们倾向于把人口密度看作一个连续的变量， 可以 用位置的函数来表达［１］。由此可见， 人口密度数值的 大小与研究区域的位置密切相关， 是空间数据 （ Ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ） 的一种类型； 人口密度的空间分布即
克里金法对于正态分布的拟合效果最好， 但是 如果区域化变量 Ｚ （ ｘ） 是对数正态分布的， 那么 Ｙ （ ｘ） ＝ｌｇＺ （ ｘ） 就是一个正态分布， 并且 Ｚ 的估计值 可以通过 Ｙ 的克里金估计值来计算， 这种方法被称
闫庆武等： 基于地统计的徐州市人口密度空间分布研究
１５
为对数正态克里金法。
（ １）
ｉ＝１
式 中 Ｎ （ｈ） 是 以 ｈ 为 间 距 的 所 有 观 测 点 的 成 对 数 目 ， Ｚ （ｘｉ） 和 Ｚ （ ｘｉ＋ｈ） 为 区 域 化 变 量 分 别 在 ｘｉ 和 ｘｉ＋ｈ 的取值。根据变异函数在原点处的性状可以将 变异函数分为抛物线型、线性型、间断型、随机型 和过渡型 （ 有拱型） ５ 种类型。
摘要： 依据徐州市 ２００４ 年乡镇统计数据， 以 ＡｒｃＧＩＳ 为技术平台， 采用地统计学的方法， 对其人口密 度 的 空 间 分
布进行了研究。首先借助直 方 图 、 半 方 差 云 图 和 Ｖｏｒｏｎｏｉ 多 边 形 等 方 法 对 人 口 密 度 数 据 作 探 索 性 数 据 分 析 ， 获 取
选 取 徐 州 市 各 行 政 的 中 心 为 基 点 生 成 Ｖｏｒｏｎｏｉ 图， 采用局部平滑法计算每个多边形的属性值 （ 图
γ １０
７．１５
５．７２
４．２９ ２．８６