基于空间自相关的大连市人口分布时空变化分析
2014-08-08田佳良
摘要：以大连市的人口密度数据作为研究对象，利用ArcGIS10.0平台以及GeoDA空间数据分析软件对大连市各区县的人口分布及其空间自相关性进行研究后，结果表明：大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势且明显呈环状分布；存在空间集聚现象，且正相关性明显，市区以中山区为中心，形成空间人口密度高的集聚区域；市区中心区及其相邻区域出现的人口密度相对分散的趋势，城市化范围进一步扩大。
关键词：人口分布；空间自相关性；大连市
中图分类号：F290文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）18-0226-03
人口分布是指一定时间内人口在地理空间中的分布、集散及组合情况，是重要的人口现象和社会经济现象[1]。传统的人口分布研究方法大多数假设的观测值独立性较强，缺乏对于地理空间相关问题的诠释，未能全面而有效地解释区域人口分布的空间形态以及空间依赖度和空间相关性[2]。为了更为科学地揭示城市人口空间结构和空间格局，本文以人口密度作为研究指标来对大连市的人口分布进行空间自相关分析，探讨大连市的人口空间分布。
一、研究区域概况
大连市位于辽东半岛最南端，西北濒临渤海，东南面向黄海，南与山东半岛隔海相望，北依东北平原广大腹地，与日本、韩国、朝鲜和俄罗斯远东地区相邻，是东北、华北、华东以及世界各地的海上门户，是重要的港口、贸易、工业、旅游城市。位置在东经120°58′~123°31′、北纬38°43′~40°10′之间。全市总面积12 574平方公里，其中老市区面积2415平方公里，2010年总人口584万。现辖3个县级市（瓦房店、普兰店、庄河）、1个县（长海县）和6个区（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、金州）。另外，还有4个国家级对外开放先导区，即开发区、保税区、高新技术产业园区和金石滩国家旅游度假区。
二、数据来源和研究方法
（一）数据来源
本文采用的人口统计口径是常住人口，数据全部来自于大连市统计年鉴，2010年第六次人口普查数据，历年相关政策法规以及调查分析报告等。为便于纵向对比研究，统一采用2010年大连市行政区划，并对其他年份行政区划进行了相应调整。
（二）研究方法
空间自相关分析法研究的是空间实体与其相邻的空间实体之间是否相关以及相关的程度，是目前发现空间分布特征、进行空间分析最常用的方法，为解释事物或现象的空间依赖关系提供了有效途径[3]。
1.空间权重的建立
空间权重的确定一般采用邻接标准或距离标准，通常定义一个二元对称空间权重矩阵W，来表达n个位置的空间区域的邻近关系。本文采用Queens邻接标准原则（要求有一点连接即可），建立空间权重矩阵。当区域i和区域j 在空间上相邻，Wij表示区域i与j的临近关系，它可以根据邻接标准或距离标准来度量，空间权重矩阵元素Wij=1，其他情况为0[4]。
2.全局空间自相关
本文采用全局Morans I指数来计量测度整个研究区的全局自相关性，度量大连市人口分布在整个区域空间的分布态势。其计算公式如下：
I=（1）
在上式（1）中，n表示大连市的区县个数，[x]表示大连市各区县人口密度的算术平均值，xi和xj表示大连市i区县和j区县第t年的人口密度，Wij表示空间权重矩阵元素。Morans I指数的值一般在[-1，1]之间，当I小于0表示负相关，等于0表示不相关，大于0表示正相关，其绝对值越大说明其空间自相关程度越大。
3.各指数的自动化计算
本文所采取的数据为大连市地理空间分布Shapefile格式数据（ArcGIS中的数据格式）。对于全局自相关系数和局部自相关系数的计算及散点图的生成均基于ArcGIS平台上，借助于GeoDA软件利用Shapefile数据中各区县人口密度信息作为分析变量计算以上各指数[5]。
三、大连人口分布的空间相关性分析
（一）大连市人口密度空间变化特征
图1为大连市2002年和2010年人口密度分布图，从图中可以看出大连市的人口分布并不均衡，两极分化严重，呈现出圈层结构特征[6]，两期数据显示，大连市西南部的各区人口密度很高，尤其是市内中山、西岗和沙河口地区，相邻的金州和旅顺口人口密度也较高，而北三市庄河、普兰店和瓦房店地区人口密度相对较低[7]。大连市西南部老市区经济活动频繁是促使该地区人口分布较为密集的主要原因。
（二）大连人口分布的全局空间自相关分析
依照公式1计算全局Moran指数I，运用GeoDa空间统计分析软件测算2002—2010年大连市各县区人口密度的全局空间自相关指数，处理得到下列结果：
表12002年、2006年、2010年大连市人口密度的全局Morans I估计值
注：三次Morans I计算结果均通过Z检验（p≤0.05）。
从表1 中可以看出，在2002—2010年期间，大连市各区县级行政区人口密度的全局Moran 指数估计值均为正值，Moran 指数均在0.5以上。这表明，大连市人口分布存在着显著地正的空间自相关性，即在各区县人口密度的空间分布并不是随机性的，而是表现出相似值之间的空间集聚，其空间联系的特征是：人口密度较高的区县，其周边区域的人口密度也较高；人口密度较低的区县，其周边区域的人口密度也较低。从时间过程来看，全局Moran 指数逐渐降低，表明从2002年到2006年、2010年大连市人口的全局自相关性是逐渐降低的[8~9]。
四、结论
（一）大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势
老市区三区人口密度较高，历年数据均高于全市平均水平；郊区人口密度与全市平均水平相比较低。造成这种人口分布的不均衡主要是由于大连市各区县之间的经济、文化发展的不平衡。大连市2002—2010年人口分布空间主要表现为以老市区中心区中山区、沙河口区和西岗区为中心的环状分布模式，存在着明显的空间集聚现象，即市区高密度集聚、郊区低密度集聚。
（二）大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性
全局空间关联分析表明，大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性。局部空间关联分析表明，大连市人口分布呈现出很强的中心化趋势，不断集聚于老市区中心区中山区，而远郊区人口密度较低且呈现出不断扩散的趋势。
参考文献：
[1]张善余.中国人口地理[M].北京：科学出版社，2003：271-278.
[2]北京市第五次人口普查办公室.世纪之交的中国人口[M].北京：中国统计出版社，2004：2.
[3]徐丽华，岳文泽.上海市人口分布格局动态变化的空间统计研究[J].长江流域资源与环境，2009，(3)：222-228.
[4]聂芹.山东省人口分布及空间相关性研究[J].测绘科学，2011，(3)：216-217.
[5]朱传耿，顾朝林，马荣华，等.中国流动人口的影响要素与空间分布[J].地理学报，2001，(5)：549-560.
[6]封磊，洪伟，吴承祯，等.福州市人口分布的空间自相关分析[J].江西农业大学学报，2008，(3)：569-574.
[7]吴玉鸣，徐建华.中国区域经济增长集聚的空间统计分析[J].地理学报，2004，(6)：654-659.
[8]唐晓旭，张怀情，刘锐.基于GeoDA的辽宁省GDP空间关联度分析研究[J].林业科学研究，2008，(增刊)：61-64.
[9]吕安民，李成名，林宗坚，等.中国省级人口增长率及其空间关联分析[J].地理学报，2002，(2)：143-150.
[责任编辑 王玉妹]
收稿日期：2014-04-23
作者简介：田佳良（1994-），女，辽宁葫芦岛人，本科，从事人文地理研究。
endprint
摘要：以大连市的人口密度数据作为研究对象，利用ArcGIS10.0平台以及GeoDA空间数据分析软件对大连市各区县的人口分布及其空间自相关性进行研究后，结果表明：大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势且明显呈环状分布；存在空间集聚现象，且正相关性明显，市区以中山区为中心，形成空间人口密度高的集聚区域；市区中心区及其相邻区域出现的人口密度相对分散的趋势，城市化范围进一步扩大。
关键词：人口分布；空间自相关性；大连市
中图分类号：F290文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）18-0226-03
人口分布是指一定时间内人口在地理空间中的分布、集散及组合情况，是重要的人口现象和社会经济现象[1]。传统的人口分布研究方法大多数假设的观测值独立性较强，缺乏对于地理空间相关问题的诠释，未能全面而有效地解释区域人口分布的空间形态以及空间依赖度和空间相关性[2]。为了更为科学地揭示城市人口空间结构和空间格局，本文以人口密度作为研究指标来对大连市的人口分布进行空间自相关分析，探讨大连市的人口空间分布。
一、研究区域概况
大连市位于辽东半岛最南端，西北濒临渤海，东南面向黄海，南与山东半岛隔海相望，北依东北平原广大腹地，与日本、韩国、朝鲜和俄罗斯远东地区相邻，是东北、华北、华东以及世界各地的海上门户，是重要的港口、贸易、工业、旅游城市。位置在东经120°58′~123°31′、北纬38°43′~40°10′之间。全市总面积12 574平方公里，其中老市区面积2415平方公里，2010年总人口584万。现辖3个县级市（瓦房店、普兰店、庄河）、1个县（长海县）和6个区（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、金州）。另外，还有4个国家级对外开放先导区，即开发区、保税区、高新技术产业园区和金石滩国家旅游度假区。
二、数据来源和研究方法
（一）数据来源
本文采用的人口统计口径是常住人口，数据全部来自于大连市统计年鉴，2010年第六次人口普查数据，历年相关政策法规以及调查分析报告等。为便于纵向对比研究，统一采用2010年大连市行政区划，并对其他年份行政区划进行了相应调整。
（二）研究方法
空间自相关分析法研究的是空间实体与其相邻的空间实体之间是否相关以及相关的程度，是目前发现空间分布特征、进行空间分析最常用的方法，为解释事物或现象的空间依赖关系提供了有效途径[3]。
1.空间权重的建立
空间权重的确定一般采用邻接标准或距离标准，通常定义一个二元对称空间权重矩阵W，来表达n个位置的空间区域的邻近关系。本文采用Queens邻接标准原则（要求有一点连接即可），建立空间权重矩阵。当区域i和区域j 在空间上相邻，Wij表示区域i与j的临近关系，它可以根据邻接标准或距离标准来度量，空间权重矩阵元素Wij=1，其他情况为0[4]。
2.全局空间自相关
本文采用全局Morans I指数来计量测度整个研究区的全局自相关性，度量大连市人口分布在整个区域空间的分布态势。其计算公式如下：
I=（1）
在上式（1）中，n表示大连市的区县个数，[x]表示大连市各区县人口密度的算术平均值，xi和xj表示大连市i区县和j区县第t年的人口密度，Wij表示空间权重矩阵元素。Morans I指数的值一般在[-1，1]之间，当I小于0表示负相关，等于0表示不相关，大于0表示正相关，其绝对值越大说明其空间自相关程度越大。
3.各指数的自动化计算
本文所采取的数据为大连市地理空间分布Shapefile格式数据（ArcGIS中的数据格式）。对于全局自相关系数和局部自相关系数的计算及散点图的生成均基于ArcGIS平台上，借助于GeoDA软件利用Shapefile数据中各区县人口密度信息作为分析变量计算以上各指数[5]。
三、大连人口分布的空间相关性分析
（一）大连市人口密度空间变化特征
图1为大连市2002年和2010年人口密度分布图，从图中可以看出大连市的人口分布并不均衡，两极分化严重，呈现出圈层结构特征[6]，两期数据显示，大连市西南部的各区人口密度很高，尤其是市内中山、西岗和沙河口地区，相邻的金州和旅顺口人口密度也较高，而北三市庄河、普兰店和瓦房店地区人口密度相对较低[7]。大连市西南部老市区经济活动频繁是促使该地区人口分布较为密集的主要原因。
（二）大连人口分布的全局空间自相关分析
依照公式1计算全局Moran指数I，运用GeoDa空间统计分析软件测算2002—2010年大连市各县区人口密度的全局空间自相关指数，处理得到下列结果：
表12002年、2006年、2010年大连市人口密度的全局Morans I估计值
注：三次Morans I计算结果均通过Z检验（p≤0.05）。
从表1 中可以看出，在2002—2010年期间，大连市各区县级行政区人口密度的全局Moran 指数估计值均为正值，Moran 指数均在0.5以上。这表明，大连市人口分布存在着显著地正的空间自相关性，即在各区县人口密度的空间分布并不是随机性的，而是表现出相似值之间的空间集聚，其空间联系的特征是：人口密度较高的区县，其周边区域的人口密度也较高；人口密度较低的区县，其周边区域的人口密度也较低。从时间过程来看，全局Moran 指数逐渐降低，表明从2002年到2006年、2010年大连市人口的全局自相关性是逐渐降低的[8~9]。
四、结论
（一）大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势
老市区三区人口密度较高，历年数据均高于全市平均水平；郊区人口密度与全市平均水平相比较低。造成这种人口分布的不均衡主要是由于大连市各区县之间的经济、文化发展的不平衡。大连市2002—2010年人口分布空间主要表现为以老市区中心区中山区、沙河口区和西岗区为中心的环状分布模式，存在着明显的空间集聚现象，即市区高密度集聚、郊区低密度集聚。
（二）大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性
全局空间关联分析表明，大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性。局部空间关联分析表明，大连市人口分布呈现出很强的中心化趋势，不断集聚于老市区中心区中山区，而远郊区人口密度较低且呈现出不断扩散的趋势。
参考文献：
[1]张善余.中国人口地理[M].北京：科学出版社，2003：271-278.
[2]北京市第五次人口普查办公室.世纪之交的中国人口[M].北京：中国统计出版社，2004：2.
[3]徐丽华，岳文泽.上海市人口分布格局动态变化的空间统计研究[J].长江流域资源与环境，2009，(3)：222-228.
[4]聂芹.山东省人口分布及空间相关性研究[J].测绘科学，2011，(3)：216-217.
[5]朱传耿，顾朝林，马荣华，等.中国流动人口的影响要素与空间分布[J].地理学报，2001，(5)：549-560.
[6]封磊，洪伟，吴承祯，等.福州市人口分布的空间自相关分析[J].江西农业大学学报，2008，(3)：569-574.
[7]吴玉鸣，徐建华.中国区域经济增长集聚的空间统计分析[J].地理学报，2004，(6)：654-659.
[8]唐晓旭，张怀情，刘锐.基于GeoDA的辽宁省GDP空间关联度分析研究[J].林业科学研究，2008，(增刊)：61-64.
[9]吕安民，李成名，林宗坚，等.中国省级人口增长率及其空间关联分析[J].地理学报，2002，(2)：143-150.
[责任编辑 王玉妹]
收稿日期：2014-04-23
作者简介：田佳良（1994-），女，辽宁葫芦岛人，本科，从事人文地理研究。
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摘要：以大连市的人口密度数据作为研究对象，利用ArcGIS10.0平台以及GeoDA空间数据分析软件对大连市各区县的人口分布及其空间自相关性进行研究后，结果表明：大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势且明显呈环状分布；存在空间集聚现象，且正相关性明显，市区以中山区为中心，形成空间人口密度高的集聚区域；市区中心区及其相邻区域出现的人口密度相对分散的趋势，城市化范围进一步扩大。
关键词：人口分布；空间自相关性；大连市
中图分类号：F290文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）18-0226-03
人口分布是指一定时间内人口在地理空间中的分布、集散及组合情况，是重要的人口现象和社会经济现象[1]。传统的人口分布研究方法大多数假设的观测值独立性较强，缺乏对于地理空间相关问题的诠释，未能全面而有效地解释区域人口分布的空间形态以及空间依赖度和空间相关性[2]。为了更为科学地揭示城市人口空间结构和空间格局，本文以人口密度作为研究指标来对大连市的人口分布进行空间自相关分析，探讨大连市的人口空间分布。
一、研究区域概况
大连市位于辽东半岛最南端，西北濒临渤海，东南面向黄海，南与山东半岛隔海相望，北依东北平原广大腹地，与日本、韩国、朝鲜和俄罗斯远东地区相邻，是东北、华北、华东以及世界各地的海上门户，是重要的港口、贸易、工业、旅游城市。位置在东经120°58′~123°31′、北纬38°43′~40°10′之间。全市总面积12 574平方公里，其中老市区面积2415平方公里，2010年总人口584万。现辖3个县级市（瓦房店、普兰店、庄河）、1个县（长海县）和6个区（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、金州）。另外，还有4个国家级对外开放先导区，即开发区、保税区、高新技术产业园区和金石滩国家旅游度假区。
二、数据来源和研究方法
（一）数据来源
本文采用的人口统计口径是常住人口，数据全部来自于大连市统计年鉴，2010年第六次人口普查数据，历年相关政策法规以及调查分析报告等。为便于纵向对比研究，统一采用2010年大连市行政区划，并对其他年份行政区划进行了相应调整。
（二）研究方法
空间自相关分析法研究的是空间实体与其相邻的空间实体之间是否相关以及相关的程度，是目前发现空间分布特征、进行空间分析最常用的方法，为解释事物或现象的空间依赖关系提供了有效途径[3]。
1.空间权重的建立
空间权重的确定一般采用邻接标准或距离标准，通常定义一个二元对称空间权重矩阵W，来表达n个位置的空间区域的邻近关系。本文采用Queens邻接标准原则（要求有一点连接即可），建立空间权重矩阵。当区域i和区域j 在空间上相邻，Wij表示区域i与j的临近关系，它可以根据邻接标准或距离标准来度量，空间权重矩阵元素Wij=1，其他情况为0[4]。
2.全局空间自相关
本文采用全局Morans I指数来计量测度整个研究区的全局自相关性，度量大连市人口分布在整个区域空间的分布态势。其计算公式如下：
I=（1）
在上式（1）中，n表示大连市的区县个数，[x]表示大连市各区县人口密度的算术平均值，xi和xj表示大连市i区县和j区县第t年的人口密度，Wij表示空间权重矩阵元素。Morans I指数的值一般在[-1，1]之间，当I小于0表示负相关，等于0表示不相关，大于0表示正相关，其绝对值越大说明其空间自相关程度越大。
3.各指数的自动化计算
本文所采取的数据为大连市地理空间分布Shapefile格式数据（ArcGIS中的数据格式）。对于全局自相关系数和局部自相关系数的计算及散点图的生成均基于ArcGIS平台上，借助于GeoDA软件利用Shapefile数据中各区县人口密度信息作为分析变量计算以上各指数[5]。
三、大连人口分布的空间相关性分析
（一）大连市人口密度空间变化特征
图1为大连市2002年和2010年人口密度分布图，从图中可以看出大连市的人口分布并不均衡，两极分化严重，呈现出圈层结构特征[6]，两期数据显示，大连市西南部的各区人口密度很高，尤其是市内中山、西岗和沙河口地区，相邻的金州和旅顺口人口密度也较高，而北三市庄河、普兰店和瓦房店地区人口密度相对较低[7]。大连市西南部老市区经济活动频繁是促使该地区人口分布较为密集的主要原因。
（二）大连人口分布的全局空间自相关分析
依照公式1计算全局Moran指数I，运用GeoDa空间统计分析软件测算2002—2010年大连市各县区人口密度的全局空间自相关指数，处理得到下列结果：
表12002年、2006年、2010年大连市人口密度的全局Morans I估计值
注：三次Morans I计算结果均通过Z检验（p≤0.05）。
从表1 中可以看出，在2002—2010年期间，大连市各区县级行政区人口密度的全局Moran 指数估计值均为正值，Moran 指数均在0.5以上。这表明，大连市人口分布存在着显著地正的空间自相关性，即在各区县人口密度的空间分布并不是随机性的，而是表现出相似值之间的空间集聚，其空间联系的特征是：人口密度较高的区县，其周边区域的人口密度也较高；人口密度较低的区县，其周边区域的人口密度也较低。从时间过程来看，全局Moran 指数逐渐降低，表明从2002年到2006年、2010年大连市人口的全局自相关性是逐渐降低的[8~9]。
四、结论
（一）大连市人口分布总体呈现出不均衡的态势
老市区三区人口密度较高，历年数据均高于全市平均水平；郊区人口密度与全市平均水平相比较低。造成这种人口分布的不均衡主要是由于大连市各区县之间的经济、文化发展的不平衡。大连市2002—2010年人口分布空间主要表现为以老市区中心区中山区、沙河口区和西岗区为中心的环状分布模式，存在着明显的空间集聚现象，即市区高密度集聚、郊区低密度集聚。
（二）大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性
全局空间关联分析表明，大连市人口分布存在显著的正的空间自相关性。局部空间关联分析表明，大连市人口分布呈现出很强的中心化趋势，不断集聚于老市区中心区中山区，而远郊区人口密度较低且呈现出不断扩散的趋势。
参考文献：
[1]张善余.中国人口地理[M].北京：科学出版社，2003：271-278.
[2]北京市第五次人口普查办公室.世纪之交的中国人口[M].北京：中国统计出版社，2004：2.
[3]徐丽华，岳文泽.上海市人口分布格局动态变化的空间统计研究[J].长江流域资源与环境，2009，(3)：222-228.
[4]聂芹.山东省人口分布及空间相关性研究[J].测绘科学，2011，(3)：216-217.
[5]朱传耿，顾朝林，马荣华，等.中国流动人口的影响要素与空间分布[J].地理学报，2001，(5)：549-560.
[6]封磊，洪伟，吴承祯，等.福州市人口分布的空间自相关分析[J].江西农业大学学报，2008，(3)：569-574.
[7]吴玉鸣，徐建华.中国区域经济增长集聚的空间统计分析[J].地理学报，2004，(6)：654-659.
[8]唐晓旭，张怀情，刘锐.基于GeoDA的辽宁省GDP空间关联度分析研究[J].林业科学研究，2008，(增刊)：61-64.
[9]吕安民，李成名，林宗坚，等.中国省级人口增长率及其空间关联分析[J].地理学报，2002，(2)：143-150.
[责任编辑 王玉妹]
收稿日期：2014-04-23
作者简介：田佳良（1994-），女，辽宁葫芦岛人，本科，从事人文地理研究。
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