保山市隆阳区居民点空间分布特征分析

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4. 讨论
居民点分布的样方分析反映了隆阳区居 民点整体上聚集分布的特点。K 函数分析显 示:在 0-98km 尺度范围内,居民点空间分布 的集聚程度有先增后降趋势,但均属于集聚 分布。这种集聚趋势主要发生在局部空间尺 度内,随着空间尺度的扩大,居民点聚集趋势 减弱。居民点在局部尺度聚集分布的趋势与 当地形、地貌有密切联系,居民点聚集的地区 主要为山间盆地和河谷两侧低地等连片的平
扩大,居民点聚集趋势减弱。
[关键词] 保山;空间统计;居民点分布
[中图分类号] X32
[文献标识码] A
doi:10.3969/j. issn. 1674-9340. 2010.05.003
[文章编号] 1674-9340(2010)05-016-03
由于区域自然环境、生活习惯、民族文 化、社会经济及历史发展等差异,使得聚落的 空间分布存在着巨大的差异。聚落作为人类 适 应 、利 用 自 然 的 产 物 ,是 人 类 文 明 的 结 晶 , 也是区域人地关系的核心。其外部形态、组合 类型、规模及空间分布无不深深打上了当地 地理环境的烙印,同时,聚落又是重要的文化 景观,在很大程度上反映了区域的经济发展 水平和风土民情等。当然,聚落也对地理环境 和人类的经济活动产生作用,聚落对经济的 发展和分布更有着巨大的影响。
A N2
i
I(r di)j j wi
(2)
式中:A 为研究区总面积;N 为分布区内
所有点数;Ir 为指示函数 (用于判断两点间距
是否位于分析半径 r 内);dij 为点 i 与点 j 的间
距,i≠j;wi 为以点 i 为中心,半径为 r 并落在
研究区之内的缓冲区面积与整个缓冲区面积
的比值。
3. 结果
方差
K-Sd 显著 K-S 统计
样本数
t 统计量
/ 均值
统计量 水平 量临界值
748 7.03361 65.68050 0.39802 0.05 0.08816
另 据 式 (1),式 (2)进 一 步 计 算 了 该 地 区 居 民点空间分布的 L 函数值,结果如图 2。软件 统计的本区域居民点 748 个,相距最远的两 个 居 民 点 直 线 距 离 为 97.76km, 分 析 面 积 7072.6km(2 分析窗口的矩形区域)。从图中可 以看出:在 0- 98km 尺度范围内,L 函数值 >0, 反映出本地区居民点空间分布整体上呈集聚 分布的趋势特征,这与样方分析结果相同。但
化方面的研究。
保山市隆阳区居民点空间分布特征分析
GIS 软件,对该地形图进行了坐标校正,在此 基础上对隆阳区行政界线内的居民点进行了 人工数字化(图 1)。
下居民点分布特征有很大优势,可以避免由
于分析边界尺度选择不当对区域点分布模式
判断造成的影响。
目前常用的为 K 函数的改进式 L 函数,
其表达式为:
利用 Arc GIS 地统计模块对隆阳区 80 年 代居民点进行了样方分析。结果表明(表 1):方 差均值比为 7.03361,大于泊松分布理论值 1, 而且 t 检验值远大于标准临界值 1.96。观测点 的 K- S 检验 D 统计量也大于其临界值;说明 该地区居民点呈现集聚分布的特点。
表 1 隆阳区居民点分布样方分析
整土地。部分居民点处于山地之上,分布相对 比较分散,密度也比较低。
参考文献: [1] 朱瑜馨,申忠伟,张锦宗. 基于 GIS 的聊城市居民 点空间分布研究 [J]. 宁夏大学学报 (自然科学版), 2009,30(1). [2] 张小军,李雪妍,尹为红. 基于 GIS 的西部生态脆 弱区居民点空间信息分析研究 [J]. 干旱区资源与环 境,2006,20(2). [3] 孙华生,黄敬峰,金艳,等. 基于 GIS 技术的县域 居民点空间分布特征分析及其优化布局 [J]. 浙江大 学学报(农业与生命科学版),2007,33(3). [4] 陈振杰,李满春,刘永学. 基于 GIS 的桐庐县农村 居民点空间格局研究[J]. 长江流域资源与环境,2008, 17(2). [5] 冯文兰,周万村,李爱农,等. 基于 GIS 的岷江上 游乡村聚落空间聚集特征分析—— —以茂县为例 [J]. 长江流域资源与环境,2008,17(1). [6] 梁会民,赵军. 地理信息系统在居民点空间分布 研究中的应用[J]. 西北师范大学学报(自然科学版), 2001,37(2). [7] 王春菊,汤小华,吴德文. 福建省居民点分布与环 境关系的定量研究[J]. 海南师范学院学报(自然科学 版),2005,18(1). [8] 牛翠娟,娄安如,孙儒泳等. 基础生态学[M]. 北 京: 高等教育出版社, 2002. [9] David W.s.wong,J L. ArcView GIS 与 ArcGIS地理信 息统计分析[M]. 北京:中国财政经济出版社,2005.
1. 研究区概况
保山市隆阳区位于云南省西部,横断山 南段。地理坐标范围 98°43′~99°26′E,24°46′ ~25°38′N。地处怒江山脉尾部、高黎贡山山 脉之中,嵌于澜沧江、怒江之间。全境东西宽 78km,南北长 96km。境内山脉起伏盘错,最高 海 拔 3655.9m, 最 低 海 拔 648m, 城 区 海 拔 1653.5m。全区总面积 5011km2,其中山区占 64.8%。气候属西南季风区亚热带高原气候, 加之低纬度高海拔和高程起伏较大的复杂地 形,使隆阳区形成了复杂的立体气候,热、温、 寒 3 种气候类型俱全。全区辖 2 个街道,16 个 乡镇,总人口 86 万,有汉族、彝族、白族、傣 族、回族、傈僳族、阿昌族、怒族等 10 多种少 数民族。
Study on the Spatial Distribution of Human Settlement in Longyang Region
CHEN Wenhua1,HE Dong-mei2
(1.Biology and chemistry department, 2.Mathematics department,Baoshan college,Baoshan Yunnan 678000 China)
本文采用规则正方形网格来进行采样, 这样可以对研究区进行系统划分,以避免对 任一一点抽样过密或不足的情况。 2.2.2 K 函数分析
K 函数分析法由 Ripley 于 1976 年提出, 用来对同一区域不同空间尺度的点分布模式 进行分析[9]P232- 236。对于研究大区域内不同尺度
ΣΣ K(r)=
Abstract: In this paper, the database of human settlement is employed to study the spatial distribution characteristics of settlements in Baoshan Longyang region with the method of spatial statistic. The following conclusions can be drawn, By using quadrat analysis and K function, the clumped pattern of spatial distribution of settlements in Longyang is found. The Ripley's K function indicates that as the investigation scale increasing the degree of settlement agglomeration would be first increased then decreased. Key words: Baoshan city;spatial statistic;distribution of settlements - 18 -
- 17 -
保 山 学 院 学 报 2010 第 5 期
从局部尺度来看居民点空间分布模式仍有一 定变化,该地区居民点 L 函数值在大约 25km (L 函数在 25km 处取得最大值 6.21)与 50km 的步长上出现 2 处峰值,之后随步长的增加 L 函数值下降。这两处波峰相对应的空间步长 反映了居民点集聚模式最可能发生的尺度, 在更大的尺度上集聚现象已经不太明显。
保山学院学报
保山市隆阳区居民点空间分布特征分析
陈文华 1 何冬梅 2
(1. 保山学院 生物与化学系;2. 保山学院 数学系,云南 保山 678000)
[摘 要] 利用 Arc GIS 空间统计工具分析了保山市隆阳区居民点空间分布特征。通过样方分析和 K 函
数分析,得出以下结论:隆阳区居民点分布在局部空间尺度内呈现出一定的聚集趋势,随着空间尺度的
在区域研究中,不考虑聚落的面积大小 和形态,可以将其作为一种空间点(居民点) 来描述,按照空间点状现象的分布理论对其 进行研究。近年来,中国各地从不同角度对居 民点空间分布进行了研究[1]P91- 93,[2]P37- 43,[3]P348- 354,[4] P180- 184,也对一些研究居民点 空间分布的 理论 和方法进行了归纳和总结[5]P57- 61,[6]P76- 79,[7]P89- 92。本 文以位于怒山中部末梢,农业经济为主的保 山市隆阳区为例,对该地区居民点分布特征 进行了分析。
姨 L(r)=
K(r) π
-
r
(1)
Biblioteka Baidu
式中,r 为空间分析半径,K(r)为 K 函数。L
(r)>0 时,表明所研究的点模式在 r 上呈聚集
趋势;L(r)<0 时,表明所研究的点模式在 r 上
呈分散趋势;L(r)=0,即 K(r)= πr2 时,表明所
研究的点模式在 r 上为完全随机分布模式。本
文中空间分析半径的步长值取为 5km。
K 函数表达式如下:
2.2 居民点空间分布模式 2.2.1 样方分析
样方分析法通过考察点密度的空间变化 来研究点的分布特征,然后将该分布密度与 理论的随机分布模式中的点分布密度进行比 较,从而判断观测点与随机点分布的差异。在 样 方 分 析 中 ,样 方 可 以 是 正 方 形 、圆 形 、六 边 形等,只要适合所研究的空间现象都可以。在 样方类型和样方数选择好了以后,可以按照 系统布设或随机布设的方法布置样方,通过 计 算 含 有 不 同 数 量 点 的 样 方 的 频 数 分 布 ,利 用方差均值比 [8]P69 或 K- S 统计检验法检测观 测频数分布与随机分布模式下的期望频数分 布之间有无统计上的显著差异。
2. 资料和方法
2.1 数据 基础数据为苏联制 1:50 万军用地形图,
成图时间为 20 世纪 80 年代,其中的居民点 数 据 为 1:20 万 地 形 图 修 编 而 来 。 利 用 Arc
收入日期: 2010- 08- 27 作者简介: 陈文华(1982- ),男,云南腾冲人,保山学院生物与化学系,讲师,硕士,研究方向为 3S 技术应用及区域生态系统变
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