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基于GIS的山地人居聚落与水系格局的关系研究以重庆市巫山县为例
基于GIS的山地人居聚落与水系格局的关系研究——以重庆市巫山县为例
地理与旅游学院地理信息系统专业2008级潘里瑶20080514252
指导教师汪洋
摘要:
水系格局是影响人居聚落分布的重要因素之一。
在GIS技术和统计分析软件SPSS的支持下,采用重庆市巫山县的水系分布图和巫山县的居民点分布图为基础数据,利用空间分析、相关分析和回归分析等方法,定量研究了巫山县山地人居聚落与水系格局的关系。
结果表明水系格局对巫山县的人居聚落空间分布的形成有显著的关系:
①水系距离在0米到2000米的范围内分布的居民点最多,占整巫山县居民点分布的83.744%;②水系距离在2000米到6500米的大范围内,居民点分布仅有16.256%,而且随着距离的增加,居民点分布减少量也渐趋平稳;③水系距离在0米到2000米的范围内,居民点分布十分集中,但因其总区域面积也很大,相对的其居民点分布密度仅有3.751%。
总体看来,水系格局对人居聚落的分布有着较大的影响。
关键词:
山地;人居聚落;水系格局;地理信息系统;巫山县
Abstract:
DrainagepatternisoneoftheprimaryfactorsthataffectsHumansettlements.SupportedbyGISandSPSS,usingthewatersystemmapofWushanCountyofChongqingandtheSettlementsinthedistributionmapastheunderlyingdata,thehumansettlementsatWushanCountyanditscorrelationwithdrainagepatternwerequantitativestudiedwithspatialanalysis,correlationanalysisandregressionanalysismethods.TheresultsshowedthatthedrainagepatternhadsignificanteffectsonthehumansettlementsatWushanCounty:
①thedistancetoriverattherangefrom0miterto2000miters,mostofresidentialpointswereconcentratedonit,theproportionoftheresidentialpointsoccupiedbyhumansettlemantscouldbehighreaching83.744%;②thedistancetoriverattherangefrom2000mitersto6500miters,theproportionoftheresidentialpointsoccupiedbyhumansettlemantshadonly16.256%,andwithincreaseofthedistancetoriver,thedistributionpatternofhumansettlementswerereducedbydegrees;③thedistancetoriverattherangefrom0miterto2000miters,thedistributionpatternofhumansettlementswereratherconcentrated,however,italsohadagreatlytotalregionarea,therelativedistributiondensityofhunmansettlementshadonly3.751%.Fromregions,thedrainagepatternhadgreatinfluenceonthedistributionpatternofhumansettlement.
Keywords:
Mountain;Humansettlement;drainagepattern;GIS;WushanCounty
1引言
山地人居聚落与水系格局的关系研究即是对人居聚落在水系格局影响下的空间分布的研究。
人居聚落空间是对人居聚落体系的地域空间属性的特征表达,它主要包括人居聚落的规模(包括人口、用地)和空间分布的特征[1-2]。
有关人居聚落空间的研究涉及地理学、民族学、考古学、社会学、建筑学等多个领域[3]。
人居聚落是一种历史现象,是人类社会发展到一定阶段的产物[4],是人们按照生活与生产的需要而形成的聚居的场所。
伴随着人类生产力的发展及与之相适应的生产关系的变化,其具体形态不断地发生着改变。
人居聚落是有功能空间、社会空间和意识空间组成,不仅是满足生活、生产活动的功能空间,是反应某种生产关系和社会关系的社会空间,还是反应聚落群体共同信仰和行为规范的意识空间。
聚落空间分布的特点、规模大小、动态迁移等除受到众多环境因子的制约外,还受制于社会经济发展状况、历史渊源、文化习俗等影响[5]。
人居聚落空间研究以人文地理学和城市规划学为主。
现有研究主要集中在如下方面:
①人居聚落空间形态特征、分布规律[5-8];②人居聚落空间演化(扩
张)影响因素及其演化趋势[9-12]。
本文主要着重于研究水系格局影响下的人居聚落空间。
此外,伴随着新农村建设工作的开展,人居聚落空间迫切需要从分散向集聚发展转型。
人居聚落空间的研究是人居聚落空间整合规划实践的一个重要前期研究,为新农村的建设工作提供参考依据。
目前,研究山地人居聚落的方法较多,基于GIS空间数据分析运用已十分广泛[13-14],国外学者对GIS空间分析与应用已有较高层次的研究[15-18],并已经逐渐进入应用层次。
而且国内学者基于GIS平台的空间分析、地理建模等新方法与新技术广泛应用于聚落区位研究,聚居区位与周边环境因子相互关系的定量化研究成果大量涌现[19-22]。
如国巧真等人(2009)利用Landsat/TM影像判读与GIS技术,分别探讨了平原、山地和水乡等不同类型的村镇空间分布特征,并结合交通条件、地形、河流分布、社会经济条件和现状发展基础,建立村镇选址模型[20]。
刘仙桃等(2009)采用GIS查询统计与Voronoi图CV值相结合的分析方法,研究了地形、公路及河流等环境因素对北京市昌平区农村居民点区位的影响[21]。
田光进(2002)等利用遥感与GIS分析了中国农村居民点规模分布特征及农村居民点用地的时空特征[22]。
综上所述,国内对农村人居聚居的区位及其影响因素研究,十分注重研究视角的多元化以及研究方法的定量化,尤其加强了对经济、社会、文化等非自然影响因素的研究。
然而,虽然他们从多个角度对人居聚落空间格局机器变化规律进行了探讨,但其针对水系格局分布区内人居聚落空间布局的特征未有详细的研究。
本文在GIS技术的支持下,结合SPSS统计分析软件对居民点在距最近水系不同距离段内的空间分布状况做了定量分析,揭示该区水系格局对居民点分布的影响,从而找出居民点空间布局的一般规律,为该区人居聚落的体系规划提供可靠地科学依据。
2研究区概况
2.1研究区区位与自然条件
巫山县位于重庆市东北部,地处长江三峡腹心地带,国家东西部结合点,地跨长江巫峡两岸。
地理坐标介于东经109°33'~110°11',北纬30°45'~31°28'之间。
东邻湖北省巴东县,南接湖北省建始县,西邻重庆市奉节县,北靠巫溪县及湖北省神农架林区,是重庆市东部的重要门户。
县域南北长78.4km,东西长60.5km,县界总长356.7km,幅员面积2956.78km2。
巫山县处川东平行岭谷地区,地势北高南低,三个中山区和三个低山区由南到北相间分布,少数的丘陵、平坝散布其间。
境内河流众多,且均属长江系。
长江为主要干流,长江干流自大溪乡入境,流经9个镇,自西向东横贯县境中部60公里,于培石乡出境入湖北省巴东县。
较大的直流有官渡河、抱龙河、大溪河、小溪河、大宁河等9条,还有54条溪河纵横交错。
水量丰富,呈树枝状分布。
巫山县属亚热带湿润季风气候,四季分明,立体气候特征显著。
气候自东北向西南,略呈递减变化。
该区土壤类型多样,水平地带植被类型为亚热带常绿阔叶林,土壤植被均呈现垂直分异特征。
土壤包括水稻土、潮土、紫色土、黄壤、石灰岩土、黄棕壤和山地棕壤7个土类,11个亚类,其中农耕地有8个亚类,包括18个土属,53个土种。
2.2研究区经济社会发展状况
“十一五”期间,巫山总人口数量呈增大趋势,自然增长率先增大后减小,其中人口主要以汉族为主,此外有20个少数民族。
在此期间,巫山县经济社会发展取得巨大成就,综合经济实力明显增强。
在完成“十一五”规划目标的同时。
相比第一、第二产业增加值,第三产业增加值最大。
第二产业增长最快,第一产业增长率最小。
在2010年巫山县完成“十一五”规划的工业目标任务。
巫山职教工业园、北碚巫山工业园建设取得显著成效,工业发展平台进一步夯实。
非公有制经济得到有效发展,工业对全县经济的支撑作用明显增强。
初步建立以煤炭、电力、建材、制造、农副产品加工为主导的工业框架。
3数据来源与处理流程
3.1数据内容及来源
本文主要研究重庆市巫山县的山地人居聚落空间分布与其境内水系格局的空间关系。
其基础数据为重庆市巫山县居民点分布图、巫山水系图和巫山县界图等,其中巫山居民点分布图数据来源于重庆市第二次土地利用调查,其他所给数据均来自重庆师范大学GIS重点研究室。
由所给基础数据提供,共获得巫山居民点4226个,其中建制镇140个,村庄4086个,境内大小溪河201条。
3.2数据研究方法
本文主要运用GIS的空间分析技术和数据处理功能,先在Arcgis中衍生出巫山水系的欧式距离栅格数据,再经过数据处理转换成矢量数据,然后运用GIS的数据叠加分析技术,建立巫山水系距离与居民点分布的联系,并获得其相关数据。
最后结合SPSS统计分析软件,对居民点的分布和水系距离进行定量分析,通过量化研究巫山居民点分布与水系格局的相关性,得出巫山人居聚落与水系格局的空间关系。
3.3数据处理流程
(1)根据基础数据巫山水系图,对其进行地理坐标转换,使其地理坐标与巫山县界、巫山居民点相一致,确保其在以后数据处理过程中的准确性。
(2)对转换过地理坐标的巫山水系图生成水系的欧氏距离图,并运用GIS中的提取分析,对超过巫山县界的距离进行摒除,得到与巫山县界相同范围的水系距离图。
(3)对上一步得到的水系距离图进行等级划分,并进行水系等级的重分类工作。
本文采用500米为等级划分间隔,从0米开始到最大距离7128.99米,共分15个等级。
重分类后共为15类,其分类编号从1到15。
然后,再将重分类后的水系距离图进行矢量转换,将原本是栅格数据的水系距离转换成矢量数据,为接下来的数据叠加做好准备工作。
(4)在GIS的分析工具下将转换好的水系距离的矢量数据与基础数据巫山居民点分布图进行数据的叠加分析,并运用GIS的强大空间统计功能,自动计算出叠加后的各个居民点面积。
由于GIS在叠加分析后会产生一些数据偏差(原先不是居民点的数据会被认作是居民点,研究区外围的一些碎屑点也被作为数据收入),所以要在叠加后摒除这些偏差数据,只保留在各个分类段内且为真正居民点的数据。
(5)对排除偏差数据后的叠加图进行空间统计分析。
本文采用统计各个分类段内其巫山居民点的面积总和来作为分析巫山县人居聚落与水系格局相关性的定量数据。
在GIS中,运用其统计分析下的汇总统计数据,以重分类后的分类字段为统计基础,对巫山居民点面积进行求和统计,得到统计数据表。
(6)本文采用回归分析法进行数据的定量研究。
首先在进行回归分析前,把统计得出的各等级内居民点面积和作为因变量,而水系分类等级值则作为自变量,在SPSS中绘制散点图;其次对两变量做相关分析,根据得出的相关系数,判断两变量间的相关程度;最后对两变量进行回归分析,选用多种曲线拟合,并对比其曲线拟合度最终选定回归模型(图3-1)。
图3-1研究思路与数据处理流程图
4结果与分析
人居聚落的空间聚集特征是区域自然环境与社会经济发展的综合反映,巫山县的人居聚落的生存与发展以其周围的自然环境为基础。
本文主要研究的是自然环境中的水系格局对人居聚落的影响。
文中研究的聚落空间是指聚落的整体空间组织形式,即构成聚落的各实体要素在空间上的排布方式所呈现出的总体特征,包括二维的聚落平面布局形式,也包括三维的聚落立体布局形式。
水系先于人居聚落而存在,且其变化远比人居聚落缓慢得多,因此,人居聚落的时空结构要受水系时空结构的制约(慢变量控制快变量),其自组织(建设用地方向、规模和性质)发展过程在某种程度上必以水系为发展的模范。
以巫山县为例,对巫山县的人居聚落的空间分布与巫山水系间的关系进行分析,有助于我们深入了解人居聚落空间分布于环境的关系,进而为协调区域发展与生态环境建设提供科学的决策支持。
本文通过GIS的空间分析,并结合SPSS回归分析发现:
4.1水系分布格局下的居民点分布特征
巫山居民点几乎都集聚在距水系最近距离为0到6500米范围内的山地上,因此在大于6500米水系距离的范围上,没有分布居民点,且居民点的数量分布大体上随着距离的增加而减少,成逐级递减趋势。
其中①水系距离在0米到2000米的范围内分布的居民点最多,占整巫山县居民点分布的83.744%;②在水系距离2000米到6500米的大范围内,居民点分布仅有16.256%,而且随着距离的增加,居民点分布减少量也渐趋平稳,直到在水系距离为6000米到6500米的范围内,只剩下一个居民点(表4-1);③对比各分类等级内的居民点面积和与土地面积其表现趋势相似(图4-1、图4-2),仅在距离水系0米到2000米的范围内,其土地面积有2403.855㎞²,占巫山县土地面积的81.482%。
④虽然在水系距离0米到2000米的范围内居民点分布十分集中,但因其总区域面积也很大,相对的其居民点分布密度仅有3.751%。
由此可得出,水系的分布格局决定着人居聚落的分布状况。
水是人类生产生活的必要资源,因此人居聚落多分布于稳定的水源补给处。
现今人居聚落大多数已经在水源丰富及保证程度高的河流中上游和泉水溢出带附近,以便集约利用有限的水资源和减少水资源长距离输送损失。
因此,在距离水系较远的地区,不易出现人居聚落的分布。
表4-1各分类等级居民点面积统计表
水系分类等级
水系距离(m)
各等级内居民点个数
各等级内居民点面积和
(㎞2)
各等级内土地面积(㎞2)
各等级内居民点面积和所占土地面积的比例(%)
各等级内居民点面积和所占巫山居民点总面积的比例(%)
1
0—500
12249
34.3433
829.4600
4.140
33.294
2
500—1000
12032
26.5889
683.6275
3.889
25.776
3
1000—1500
9256
19.1170
540.6350
3.536
18.533
4
1500—2000
5796
10.1293
350.1325
2.893
9.820
5
2000—2500
3122
5.6566
217.0950
2.606
5.484
6
2500—3000
1776
3.1520
116.7275
2.700
3.056
7
3000—3500
1210
1.9155
76.4575
2.505
1.857
8
3500—4000
747
1.1063
55.7675
1.984
1.072
9
4000—4500
464
0.6452
36.5875
1.763
0.625
10
4500—5000
218
0.3875
20.8300
1.860
0.376
11
5000—5500
75
0.0871
11.3475
0.768
0.084
12
5500—6000
22
0.0225
7.4050
0.304
0.022
13
6000—6500
1
0.0007
4.0950
0.017
0.001
图4-1各等级内居民点面积和
图4-2各等级内土地面积
4.2水系分布格局下的居民点分布与水系距离的相关性
由表4-2得到,研究区内居民点面积总和与水系距离等级值两个变量间存在相关趋势,但并非线性。
且其相关性表现为负相关,相关系数(Pearson)为-0.850,在双侧检验0.01水平上显著相关。
表4-2变量间的相关系数表
水系分类等级
各等级内居民点面积和/㎡
水系分类等级
Pearson相关性
1
-.850**
显著性(双侧)
0
N
13
13
各等级内居民点面积和/㎡
Pearson相关性
-.850**
1
显著性(双侧)
0
N
13
13
4.3水系分布格局下的居民点与水系距离的回归模型
由表4-3可得到:
在两个变量呈相关但非线性相关关系时,在进行回归分析中因不能确定其回归模型,而选用曲线估计方法。
但为能确保其精确性,在选用曲线估计方法时应选择各种模型进行回归分析,最后比较各模型的拟合度来选定最终的回归模型。
可决系数(R方)为自变量解释因变量变化百分比。
因此R方越接近1,说明回归分析越成功。
对比表中的线性、对数、倒数、二次、三次、复合、幂、指数等多种回归模型的可决系数,可见三次回归模型的R方0.994为最大值,说明此模型的自变量大约可以解释99.4%的因变量的变化。
由此选用三次回归模型来研究说明人居聚落与水系格局的关系。
表4-3模型汇总和参数估计值
方程
模型汇总
R方
F
df1
df2
Sig.
线性
0.723
28.64
1
11
0
对数
0.937
162.705
1
11
0
倒数
0.894
92.477
1
11
0
二次
0.972
172.136
2
10
0
三次
0.994
510.653
3
9
0
复合
0.886
85.58
1
11
0
幂
0.673
22.63
1
11
0.001
S
0.383
6.818
1
11
0.024
增长
0.886
85.58
1
11
0
指数
0.886
85.58
1
11
0
Logistic
0.886
85.58
1
11
0
已知三次曲线模型(立方函数)的回归方程表达式为:
Y=b0+b1t+b2t2+b3t3
(1)
式
(1)中:
Y为因变量,t为自变量。
根据表4-4所给的数据,本文所研究的回归方程结果为:
Y=47.996-13.785×X+1.315×X2-0.041×X3
(2)
式
(2)中:
Y为各等级内居民点面积总和,X为水系分类等级。
表4-4三次函数模型的系数表
方程
参数估计值
常数
b1
b2
b3
三次
47.996
-13.785
1.315
-0.041
5结束语
山地人居聚落空间是人类自然长期共生的结果,体现出先民对山水的理解和生存哲学,其山水构架、村落布局、建筑形制有渗透着传统宗族观念与耕读文化。
对山地人居聚落空间形态与水系格局关系的解析是理解聚落规划布局与设计思想的途径,将为城镇建设与历史遗产保护提供借鉴。
另一方面,关于山地人居聚落空间发生、发展、成熟、变异等系统演化路径及山地人居聚落空间运动的内部机制的研究,仍是吾辈学人探求的方向。
通过对巫山县的居民点空间分布与水系格局的距离分析,发现巫山县居民点空间分布的集聚程度较高,且人居聚落沿水系分布有着相似性,距离目标越远,数目越来越少,均呈现递减的关系。
巫山居民点几乎都集聚在距水系最近距离为0到6500米范围内的山地上,因此在大于6500米水系距离的范围上,没有分布居民点,且居民点的数量分布大体上随着距离的增加而减少,成逐级递减趋势。
其中①水系距离在0米到2000米的范围内分布的居民点最多,占整巫山县居民点分布的83.744%。
②在水系距离2000米到6500米的大范围内,居民点分布仅有16.256%,而且随着距离的增加,居民点分布减少量也渐趋平稳,直到在水系距离为6000米到6500米的范围内,只剩下一个居民点。
③对比各分类等级内的居民点面积和与土地面积其表现趋势相似,仅在距离水系0米到2000米的范围内,其土地面积有2403.855㎞²,占巫山县土地面积的81.482%。
④虽然在水系距离0米到2000米的范围内居民点分布十分集中,但因其总区域面积也很大,相对的其居民点分布密度仅有3.751%。
研究表明GIS能对空间数据进行深层次的挖掘和利用,快速计算和统计,定性和定量相结合,使得研究结果更加科学、准确。
并通过图表和图形表达运算结果,具有直观、形象的特点,对人居聚落的空间分布及现状分析有很强的现实意义,是一种辅助决策手段。
然而研究方法上利用GIS等地理信息技术进行分析,将地理学的空间分析方法和经济学、社会学等定量分析方法相结合的人居聚落空间还有待进一步完善。
在今后的研究过程中,应进一步结合详细的调查数据、遥感数据,充分利用GIS空间分析和空间决策功能,并加强欠发达地区人居聚落空间特征的研究,加强城市边缘区人居聚落空间特征的研究,更要加强学科之间的融合。
在研究过程中获得人居聚落空间分布规律的基础上,可进一步进行聚落的适宜性分析,从而为人居聚落的优化布局提供可靠依据。
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2
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