基于ESDA的江西省人口空间分布差异研究

薛羚茜，叶长盛

(东华理工大学 地球科学学院，江西 南昌 330013)

基于ESDA的江西省人口空间分布差异研究

薛羚茜，叶长盛

(东华理工大学 地球科学学院，江西 南昌 330013)

人口分布是指人口在一定时间内的空间存在形式、分布状况，包括各类地区总人口的分布，以及某些特定人口的分布等。文章运用空间自相关分析理论，结合GIS 技术，探讨了1978—2010年江西省县域人口空间分布的变化规律及特征。结果表明：在研究时间内全省人口总数持续增长，但增长速度减慢。极差由22.52扩大至38.61，标准差由184.12扩大至38.61，变异系数和锡尔系数的变化趋势一致，从1978年的0.82和0.19分别增长至2010年的1.17和0.28。这说明江西省人口密度在研究的时期内离散程度、相对差距、绝对差异都增大。全省人口分布呈现北高南低的特征，浙赣线以北地区高人口密度区形成由点状分布逐渐演化成片状分布的结构特征且空间差异度程度在减小，浙赣线以南地区形成以赣州市为高人口密度中心整体人口密度较低的现状。1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的县域个数分别占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，从而表明30年以来江西省人口空间分布的聚集分布有下降的趋势。

人口分布；江西省；自相关分析理论；空间

人口信息是重要的国情信息，其中人口空间分布差异的研究对开展各项合理功能区划、行政管理、制定社会和经济发展等计划都具有重要意义。人口分布是指人口过程在地理空间的表现形式及其发展演变情况，一般指人口的数量分布及人口地理密度，反映一定地理区域人口的疏密程度和分布形式[1]。随着江西省第六次人口普查工作的完成，1990年至2000年人口年均增长率为9.11‰，2000年至2010年人口年均增长率为7.43‰,表明全省人口过于快速发展的势头有所控制，缓解了人口增长对环境、资源的压力，为江西省经济、文化的发展提供了有利的条件。掌握江西省人口信息，可对江西省长远经济发展、国土整治、环境规划、城乡建设规划提供重要依据。

关于人口分布的研究，较早的研究方法主要是通过普查、统计、逐级汇总得到的人口数据，是典型的统计型属性数据。用这种数据进行人口、资源环境与社会经济发展的宏观分析是比较方便的，但往往难以进行与地理单元有关的分析[2-6]。随着科学技术的不断进步，特别是近10余年来地球信息科学的突飞猛进，地理学家开始利用新的地学研究手段，定量、定位地研究人口的空间分布问题[7]。张锦宗 、李静、袁长丰 、江东等利用空间统计分析的强有力的统计数据分析功能以及GIS技术的空间拓扑关系分析、可视化功能，从地理空间分析的角度出发，分析了人口空间分布与自然、经济及社会因素之间的关系[7-10]。刘望保、孙德福、汤韵等利用 EDSA—GIS空间自相关分析技术，分析人口空间分布及其演化[11-13]。刘德钦、冉建、韩嘉福等利用构建数学模型等方法并结合地图可视化技术对人口分布进行分析[14-16]。

由于地理环境、交通环境、经济发展速度等存在差异导致江西省各县域人口空间分布存在很大的差异，并且这些差异随着时间的推移在空间上发生了改变。叶文振[17]、叶造[18]通过对人口统计数据统计、汇总来阐述江西省人口区域分布的基本态势以及分布的类型和特点。刘木生等[19]在RS、GIS技术的支持下，将人口数据进行定量和定位,对江西省人口密度的空间化进行探讨。这些研究大部分只能反映出一定行政单元内的人口状况，不能很好地表明江西省各县域之间人口分布在时间和空间上的差异。本文从时间和空间上分别对江西省91个县域单位人口近30年的变化做出数据的整理和分析。并运用ESDA和GIS 空间分析技术，探讨江西省1978至2010年人口空间分布差异，为江西省人口和经济的可持续发展提供参考。

1 研究区域概况

江西位于中国的东南部，在长江中下游的南岸，东邻浙江、福建，南连广东，西接湖南，北毗湖北、安徽。江西处于北回归线附近，为亚热带湿润气候，气候温暖，年平均气温18.7℃，年平均日照时数为1846.7 h。全省雨量充沛，年均降水量为1 391.2 mm，无霜期长，十分有利于农作物生长。江西常态地貌类型以山地、丘陵为主，山地占全省总面积的36%，丘陵占42%，岗地平原、水面占22%。全省总面积16.69万km2，居华东地区六省一市之首。南北长约620 km，东西宽约490 km。2010年人均GDP达到15 921元，GDP年均增长11%；城市化率提高到45%以上。2010年外商直接投资实际使用金额达到51.01亿美元，1991-2010年年均增长32.1%。2010年海关进出口总额达到134.16亿美元，1991-2010年年均增长18.5%。设南昌、九江、赣州、宜春、上饶、吉安、抚州、景德镇、萍乡、新余、鹰潭11个设区市，共91个县(市、区)，省会南昌市。

2 数据来源及处理

2.1 数据来源

本文数据来源于《江西统计年鉴(1978—2011 年)》。以2009 年行政区划为基准，对行政区划调整及名称变更的单元进行修正，将市辖区进行归并，如南昌市东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区统一归并为南昌市区。经处理，空间尺度划分为91 个县(市、区)。运用ArcGIS9.2 和GeoDa 空间统计分析软件，对江西省1978—2010年县域人口密度分布的变化进行分析[20]。

2.2 研究方法

2.2.1 变异系数、锡尔系数

变异系数和锡尔系数可以分析人口空间分布的相对差异和绝对差异。其计算公式为：

V=S/y0

式中:yi为第i评价单元的人口密度；N为评价单元个数；y0为全省人口密度。S值越大，表示相对差距越大，V值越大，表明绝对差距越大，C值越大，表示评价单元之间差距越大。

2.2.2 克里格插值法

克里格插值是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行最优、线形、无偏估计的一种方法，通过对已知样本点赋权重来求得未知样点的值。计算公式如下：

式中，Z(X0)为未知样点的值，Z(xi)为未知样点周围的已知样本点的值，λi为第i个已知样本点对未知样点的权重，n为已知样本点的个数。

3.2.3 空间自相关分析

自相关系数是用来度量物理或生态学变量在空间上的分布特征及其对领域的影响程度。

全局空间自相关是对属性值在整个区域的空间特征的描述，常用Moran’s I 来分析区域总体的空间关联和空间差异程度。计算公式如下[7]：

式中：N为空间分析的单位数；Wij为空间权重矩阵。

Moran’s I 散点图定性区分出每个县域的人口密度与其周边地区人口密度的相互关系，分为4个象限，分别对应于县域单元与其邻县的4 种类型的局部空间联系形式：第1 象限表示高高集聚(HH 型)；第2 象限表示低高集聚(LH 型)；第3 象限表示低低集聚(LL 型)；第4 象限高低集聚(HL型)[21]。

3 结果与分析

3.1 江西省人口空间分布特征

(1)人口数量持续增加，增长速度减慢。1978年以来，如图1所示江西省总人口数由3 182.82万人增长到2010年4 462.25万人。全省总人口年平均增长率1978—1990年为14.14‰，1990—2000年为9.11‰，2000—2010年为7.43‰。江西省人口年平均增长率有下降的趋势，说明总人口数量是持续增长，但增长速度减慢。

图1 江西省1978-2010年总人口、人口密度变化图

(2) 人口空间分布差异明显。江西省近30年人口空间分布表现出差异增大的态势，极差由1978年的22.52扩大到2010年的38.61，说明各县域人口密度离散程度变大。标准差由1978年的184.12扩大至2010年38.61，表示江西省个县域人口密度的相对差距变大。变异系数和锡尔系数的变化趋势一致，从1978年的0.82和0.19分别增长至2010年的1.17和0.28。这说明江西省人口密度在研究的时期内的绝对差异增大。详见表1。

表1 1978—2010年江西省县域人口分布差异

江西省人口密度空间分布在时间上存在很大的差异，1978年江西省的南昌市区人口密度最大1 509人/km2，资溪县最小为67人/km2。2010年江西省的南昌市区人口密度最大为3 436人/km2，铜鼓县最小为89人/km2。由全省人口密度县域分布变化(表2、图2)可知人口密度为50～150人/km2的低密度县域数量由38个大幅减少到18个，而全省人口密度为301～500人/km2的中等密度县域数量有很明显的增长，由10个增长到27个，全省人口密度为1 000～3 500人/km2的高密度县域数量由1个增长到5个。

(3)空间分布北高南低。从空间上来看，江西省人口密度已表现出一定的变化规律。浙赣线以北地区人口密度较高，且空间差异度程度在减小，浙赣线以南地区形成以赣州市为高人口密度中心整体人口密度较低的现状。浙赣线以北地区高人口密度区形成由点状分布逐渐演化成片状分布的结构特征，点状地区有南昌市、九江市、鹰潭市，这三个人口密度最高的“点”，以铁路干线、国道为枢纽，使得整个南昌地区、九江地区、上饶地区、景德镇地区、萍乡地区、鹰潭地区相连接，形成这浙赣线以北地区人口密度高值片区，人口密度由1978年的151～300人/km2为主转变成2010年的301～500人/km2为主。浙赣线以南大部分区域人口密度较低，只有赣州市为高人口密度地区，以赣州市为中心的周边县域南康市、赣县、于都县、兴国县、万安县、上犹县、崇义县、大余县、信丰县、安远县的人口密度也有增长的趋势，由151～300人/km2增长为301～500人/km2。这种人口密度北高南低的分布格局现状主要是因为北部地区交通便利、经济发展水平高，继而人口密度高，南部多为山区，运输水平差，经济发展相对落后，导致人口密度低。详见图3。

3.2 人口分布总体空间差异

利用GeoDa 9.5可以计算出江西省人口分布的全局Moran’s I 估计值(表3)，结果表明，整个研究期内全局Moran’s I 估计值全部为正，1978年到2010年显著水平小于0.05。说明江西省人口密度1978至2010年表现出人口密度水平相似之间的聚集。人口密度较高的或是较低的地区趋于相邻，即人口密度较高的地区，其周围地区人口密度也较高(H-H型)，人口密度较低的地区，其周围地区人口密度也较低(L-L型)。人口分布整体分布情况Moran’s I值从1978年的0.168 9，减小到2010年的0.055 1，整个研究期内全局Moran’s I 估计值全部为正，且总体趋势在不断减少。这表明，存在空间自相关性，随着时间的推移，江西各县域的人口分布在空间上呈扩散状态。

表2 1978-2010年江西省县域人口分布状况

图2 1978- 2010 年江西省人口密度县域分布图

图3 江西省人口分布克里格插值法分布图

表3 江西省人口分布Global Moran’s I 估计值

3.3 人口分布局部空间差异

根据江西省县域人口分布数据通过Moran 散点图(图4)，可以统计出江西省人口分布4种类型空间联系的单元数及显著单元数(表4)。得到江西省1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的县域个数分别占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，位于L-H象限的县域个数分别占9.89%、8.79%、15.38%、16.48%，位于H-L象限的县域个数分别占9.89%、13.19%、15.38%、15.38%。由此可以得出位于H-H、L-L象限的县域个数明显多于位于L-H、H-L象限的县域个数即表明江西省某些县域与其相邻县域的人口分布存在强烈的正相关性，并且在研究时间范围内，H-H、L-L象限的县域个数所占比例有持续下降的趋势，即人口空间分布的聚集分布有下降的趋势。

表4 江西省人口分布4种类型空间联系的单元数及显著单元数(P=0.05)

注：括号内为P=0.05显著水平下的显著单元个数。

图4 江西省人口分布Moran 散点图(1978—2010)

将Moran 散点图与LISA 显著性水平相结合，得出在P=0.05显著性水平下绘制的1978年、1990年、2000年、2010年Moran’s I 图(图5)，可以进一步分析各县域人口分布的空间自相关程度。图5反映出1978—2010年江西省人口分布地域格局分布及其演变过程：①浙赣线以北地区只有新建县由显著的高高(H-H)类型区，局部高值聚集类型，变成低高(L-H)类型区。新建县与省会南昌市接壤其人口基数一直较大，其附近的县域交通条件较好，近三十年的经济发展也较好，因此新建县对相邻的县域人口的聚集力表现出下降。②浙赣线以南地区低低(L-L)类型，由1978年的9个县减少到2010年的4个县，说明成片人口密度较低的现象有所减弱。分布在这一区域的县有宁都县、兴国县、于都县、定南县、安远县、永丰县寻乌县、黎川县，该片区域多为山区，交通欠发达，经济发展也较为落后。

图5 江西省人口分布LISA 聚集图

4 结论与讨论

本文通过探索性空间数据分析方法(ESDA)和GIS技术，较好地分析了各县域区域之间的人口空间关系问题，反映出江西省从1978年到2010年人口区域差异变化的空间特征，主要结论如下。

(1) 江西省人口密度1978年至2010年其极差和标准差都是增长趋势，说明江西省县域人口分布的离散程度变大。变异系数和锡尔系数的变化趋势为增长，这说明江西省人口密度在研究的时期内的绝对差异增大。

(2) 江西省浙赣线以北地区表现为较高人口密度区域由点状分布逐渐演化成片状分布，并且各片状之间有融合的趋势，空间差异程度存在下降的趋势。浙赣线以南地区形成以赣州市为中心的人口密度较高的聚集区。

(3) 1978、1990、2000、2010年位于H-H和L-L象限的县域个数分别占80.21%、78.02%、69.23%、68.13%，从而表明30年以来江西省人口空间分布的聚集分布有下降的趋势。

(4) 浙赣线以北地区的新建县对相邻县域人口聚集力下降，即由显著的高高(H-H)类型区，变成低高(L-H)类型区；浙赣线以南地区低低(L-L)类型县域个数减少，说明成片人口数较低的现象有所减弱。

(5)江西省人口密度在时间上过于快速发展的势头有所控制，缓解了人口增长对环境、资源的压力，为江西省经济、文化的发展提供了有利的条件。浙赣线以北地区的人口基数较大，可大力发展劳动力密集型产业，但不应该只局限于南昌市、新建县、九江市，上饶地区、景德镇地区、萍乡地区、鹰潭地区也具备发展潜力，需加大发展力度。对于人口数较少的浙赣线以南地区可提高交通水平，并结合当地特有的山区资源来发展当地经济，从而达到全省长远高效均衡发展的目的。

[1]刘铮.人口理论教程[ M].北京:中国人民大学出版社,1985(3): 225-226.

[2]成升魁,沈镭.青藏高原人口、资源、环境与发展互动关系探讨[J].自然资源学报，2000, 15(4): 297-304.

[3]廖顺宝,孙九林.基于GIS 的青藏高原人口统计数据空间化[J].地理学报，2003,58(1): 25-33.

[4]葛美玲,封志明.中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析[J].地理学报，2009,64(2): 202-210.

[5]宋洁华,李建松.基于GIS 的海南省人口空间分布模式统计分析[J].测绘科学， 2008, 33(6): 144-145.

[6]樊杰,王海.西藏人口发展的空间解析与可持续城镇化探讨[J].地理科学，2005, 25(4): 385-392.

[7]江东,杨小唤,王乃斌,等.基于RS、GIS的人口空间分布研究[J].地球科学进展,2002,17(5):734-738.

[8]张锦宗,朱瑜馨,周 杰.基于BP网络与空间统计分析的山东人口空间分布模式预测研究[J].测绘科学，2009,34(6):164-164.

[9]李静,罗灵军,钱文进,等.基于GIS 的重庆市人口空间分布研究[J].地理空间信息，2013,11 (2):42-47.

[10]袁长丰,刘德钦,崔先国,等.基于人口GIS的北京市人口密度空间分布分析[J].测绘学报，2004,29(4):63-69.

[11]刘望保,闫小培,陈忠暖.基于EDSA- GIS的广州市人口空间分布演化研究[J].经济地理，2010,30(1):34-39

[12]孙德福,李明玉, 李嬿.基于ESDA-GIS的延吉市人口空间分布研究[J].延边大学学报，2010,32(2):129-134.

[13]汤韵,梁若冰.浅析台湾城市人口空间分布模式及其变动趋势[J].学术交流，2010,194 (5):117-122.

[14]刘德钦,刘宇,薛新玉.中国人口分布及空间相关分析[J].测绘科学，2004(4):34-39.

[15]冉建,杨 昆.基于 GIS 和 Repast 集成的昆明市主城区人口空间分布仿真建模研究[J].云南地理环境研究，2012,24(5):19-23.

[16]韩嘉福,张忠,齐清文.中国人口空间分布不均匀性分析及其可视化[J].地球信息科学，2007,9(6):14-19.

[17]叶文振.江西人口的地形区域分布:1953-1993[J].南方人口，1999(1):47-52.

[18]叶滢,杨梅玲,章定富.江西省人口城市化发展水平的空间差异研究[J].经济地理，2003,23(6):777-781.

[19]刘木生,林联盛,张其海,等.基于RS和GIS的江西省人口统计数据空间化[J].江西科学，2008,26(6):928-921.

[20]叶长盛,朱传民.江西省县域粮食生产地域格局变化研究[J].农业现代化研究，2011,32(3):315-319.

[21]叶长盛,黄建军.江西省县域农村居民纯收入空间差异研究[J].水土保持研究，2011,18(3):153-157.

Analysis on Spatial Distribution of Population in Jiangxi Province Based on ESDA

XUE Ling-xi，YE Chang-sheng

(CollegeofGeosciences,EastChinaInstituteofTechnology,Nanchang330013,China)

Population distribution refers to the form of space existing and the distributing condition in a certain time, which includes different area distribution of the total population and some specific population distribution. By means of spatial autocorrelation analysis theory and combined with GIS technology, this article discusses the changing rules and characters of the population’s spatial distribution in the counties of Jiangxi province between 1978 and 2010. The results show: the total of population keeps increasing in the research period, yet the increasing speed slows up; the dispersion degree, the relative gap and the absolute difference of the population density enlarge; the population distribution of the whole province has the characteristics of higher in the north and lower in the south. Besides, the number of the counties located in H-H and L-L quadrant in 1978, 1990, 2000 and 2010 accounts for 80.21%, 78.02%, 69.23% and 68.13% respectively, which shows the gathering of the population’s spatial distribution has a tendency to decline since the last 30 years in Jiangxi province.

population distribution; Jiangxi province; autocorrelation analysis; spatial

2014-01-14

江西省教育厅科技项目(GJJ10173)。

薛羚茜(1990—)，女，江西抚州人，硕士研究生，主要从事区域和城市规划研究。

薛羚茜，叶长盛.基于ESDA的江西省人口空间分布差异研究[J].东华理工大学学报：社会科学版，2014，33(2)：110-117.

Xue Ling-xi，Ye Chang-sheng.Analysis on spatial distribution of population in Jiangxi Province based on ESDA[J].Journal of East China Institute of Technology(Social Science)，2014，33(2)：110-117.

F127

A

1674-3512(2014)02-0110-08