【地形起伏空间分布特征对人口经济的影响分析案例7000字】

地形起伏空间分布特征对人口经济的影响分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u6131地形起伏空间分布特征对人口经济的影响分析案例 1170551.1地形起伏空间分布特征 180021.1.1地形起伏度空间分布特征分析 1162811.1.2坡度空间分布特征分析 659551.1.3高程空间分布特征分析 850941.1.4各类地形因子间的相关性分析 9189551.2人口空间分布特征分析 10160361.3经济空间分布特征分析 1126051.4地形起伏特征对人口空间分布格局影响分析 1282591.1.1地形起伏特征和人口相关性分析 12219861.1.2地形起伏特征和人口回归分析 13265151.1.3地形起伏特征和人口的双变量局部空间自相关分析 1431421.5地形起伏特征对经济空间分布格局影响分析 16318811.5.1地形起伏特征和经济相关性分析 1634881.5.2地形起伏特征和经济回归分析 16322321.5.3地形起伏特征和经济的双变量局部空间自相关分析 171.1地形起伏空间分布特征1.1.1地形起伏度空间分布特征分析1.1.1.1提取地形起伏度一般来说，简单的将地形起伏度定义为某一区域界限内海拔高度的最大高差值。但随着区域范围的扩大，区域的地形起伏度也会随之发生相应的变化，因此要寻找一个使地形起伏度趋于稳定的最佳统计面积，再以豫西地区的县域为单元，计算最佳的统计面积内各单元的平均高差，得到豫西地区每个县域的地形起伏度，即要先找到最佳统计单元。（1）邻域分析法计算高差选取的统计单元的范围对将要提取的地形起伏度有重要影响，整个研究区范围的起伏度提取结果也会受到影响，即区域内高程极值界限往往会因为分析窗口半径的扩大产生相应的变动，而待计算栅格的起伏一般也会因分析窗口半径的扩大而增加，这一规律直接作用于整个研究区范围内地形起伏度的最终提取，所以选取一个适合的分析窗口半径，使得提取的起伏度结果可以确切反映出地面地表的地形起伏特征，是计算地形起伏度和确定其结果信息有效程度最为重要的步骤。因此提取地形起伏度最核心步骤为计算出最佳统计单元窗口的面积，由该窗口内的最大、最小高程的差值和邻域分析工具决定最佳统计单元。本文选取矩形窗口作为分析窗口进行研究，利用ArcGIS邻域分析中的焦点统计工具，计算以n×n像元为窗口的模板算子，设置好起始窗口为2×2，并设置移动步距为1，即窗口大小按2×2、3×3、4×4，…，31×31依次移动。要得到不同窗口下最大、最小高程值，选取Range统计方法统计二者差值：HRF其中，Hmax和Hmin分别为分析窗口的最大、最小高程值，通过公式（3-1）利用栅格计算器得到对应区域分析窗口下地形起伏度的值HRF表4-1研究区网格大小与平均高差关系网格大小面积/k平均高差/km网格大小面积/k平均高差/km2×20.00360.0082917×170.26010.099163×30.00810.0164218×180.29160.103494×40.01440.0242919×190.32490.107695×50.02250.0318220×200.36000.111786×60.03240.0390021×210.39690.115767×70.04410.0458122×220.43560.119648×80.05760.0522823×230.47610.12343续表4－19×90.07290.0584224×240.51840.1271310×100.09000.0642825×250.56250.1307511×110.10890.0698726×260.60840.1343012×120.12960.0752327×270.65610.1377713×130.15210.0803728×280.70560.1411714×140.17640.0853129×290.75690.1445015×150.20250.0900830×300.81000.1477816×160.23040.0946931×310.86490.15100（2）平均变点法求最优统计单元在SPSS中对单元网格的面积及平均高差的数据拟合计算，检验两个变量的相关程度，得到对数和幂指数两条拟合曲线（图4-1），其中对数曲线的拟合公式为y=142.525lnx+28.487，其R2=0.958；幂指数曲线的拟合公式为y=181.976x^0.479，R2=0.977；利用拟合度R2来判断，为R2越大，曲线的拟合效果越好，且要通过统计学检验，因此幂指数曲线拟合效果最佳。而地形起伏度平均值的拟合曲线往往会出现一个由陡突然变缓的拐点，该拐点亦被称为变点，此点对应表面积就是相应的最佳统计单元。幂指数平均高差幂指数平均高差平均高差m窗口面积km平均高差m窗口面积km对数平均高差图4-1豫西地区平均高差变化拟合曲线通过计算可知，在第14个点时S−Si对应点数对应点数S-Si图4-2S与Si差值的变化曲线（3）计算地形起伏度本文在最佳统计单元的基础上，采用封志明等对地形起伏度的定义并结合本文的研究内容，将地形起伏度定义为：RDLS=(3-2)式中：RDLS为县域地形起伏度；ALT代表县域内的平均海拔（m），RALT代表县域内海拔的平均高差（m）；P(A)①平均海拔ALT：利用ArcGIS的“以表格显示分区统计”工具，计算并分析各县域DEM的平均值，获取每个县域的平均海拔ALT。②平均高差RALT：运用ArcGIS焦点统计工具，将每个栅格作为中心，在15×15范围内提取各个县域的最大高差值，从而得出每个栅格的高差值，并利用“以表格显示分区统计”工具的获取县域的平均高差RALT。③县域非平地面积1−P(A)A：参考《中国地貌全图研制》及对平地定义的相关研究，将平地划为最大高差不大于30m的区域；通过栅格计算器的计算，得到高差栅格图层，其中小于等于30m的范围即为平地，完成平地和非平地面积分布范围的筛选，然后重新分类该栅格数据，将非平地重分类为空值，统计窗口内的平地像元总数，再与窗口内像元总数进行比值计算，就能够获取平地比例P(A)A④县域地形起伏度RDLS：上面的所有步骤按照公式计算，从而完成各县域地形起伏度的提取，统计得到所有县域的地形起伏度（表4-2）。表4-2县域地形起伏度豫西县域地形起伏度豫西县域地形起伏度老城区0.214777新华区0.127371西工区0.186554卫东区0.175649瀍河回族区0.150279石龙区0.237875涧西区0.21927湛河区0.093069吉利区0.1494宝丰县0.186634洛龙区0.215547叶县0.117961孟津县0.282196鲁山县0.439751新安县0.511095郏县0.17152栾川县1.41025舞钢市0.202866嵩县1.00551汝州市0.374748汝阳县0.772634湖滨区0.579354宜阳县0.509678陕州区0.912175洛宁县1.04427渑池县0.729201伊川县0.371906卢氏县1.32716偃师市0.286877义马市0.5475231.1.1.2地形起伏度分布特征利用ArcGIS空间模块对地形起伏度进行空间化。在ArcGIS中，通过GIS空间模块将豫西地区31个县区的地形起伏度的数据进行空间表达（将地形起伏度数据值与豫西地区矢量行政区划连接，用自然间断分级法将数据分级后分层设色显示），即可查看其分布特征（图4-3）。图4-3豫西地区地形起伏度分级图由豫西地区的地形起伏度形成的空间表达（图4-3）可知：豫西地形起伏度在整体上呈现自西向东、自南向北逐渐递减的趋势。其中，起伏度较大的区域主要为分布在西南部的卢氏县和栾川县，起伏度在1.06～1.41之间，其面积是整个豫西面积的19%；起伏度较小的区域主要为分布在东南部的郏县、新华区、卫东区、湛河区、叶县以及分布在东北方向的瀍河回族区和吉利区这7个县区，地形起伏度处于0.09～0.17之间，其面积仅是整个豫西面积的7.6%。老城区、西工区等9个县区地形起伏度在0.17～0.29之间，其面积仅占整个豫西面积的9.8%，而地形起伏度在0.58～1.06之间的县区有6个，其面积却是整个豫西地区面积的38%，处在0.29～0.58之间的7个县区占比21.4%1.1.2坡度空间分布特征分析利用ArcGIS的SpatialAnalyst模块对DEM数据进行坡度提取，从而获取整个豫西地区的平均坡度值（图4-4）。图4-4豫西地区坡度利用ArcGIS空间模块对平均坡度数据进行空间化：在ArcGIS中，通过GIS空间模块将豫西地区31个县区的平均坡度数据进行空间表达（将坡度数据值与豫西地区矢量行政区划连接，用自然间断分级法将数据分级后分层设色显示），即可查看其分布特征（图4-5）。图4-5豫西地区平均坡度分级图将豫西地区31个县域的平均坡度进行空间表达后（图4-5）可以发现：豫西地区平均坡度整体仍然呈现自西向东、自南向北的递减规律。其中，西南部的灵宝市、卢氏县、栾川县、嵩县的平均坡度最大，超过了13°，这4个县区面积是整个豫西地区面积的37.9%；处在8.29°～13.23°之间的6个县区次之，占整个豫西的31%；东南部的郏县、新华区、卫东区、湛河区、叶县以及分布在东北方向的瀍河回族区和吉利区平均坡度最小，处在2.47°～3.81°之间，这9个县区面积仅占豫西面积的9.8%，平均坡度处在3.81°～5.42°之间的4个县区地面积仅占豫西地区面积的6.4%，处在5.42°～8.29°之间的8个县域占比为11.8%。1.1.3高程空间分布特征分析整个豫西地区的平均高程数据信息可直接从DEM数据中获取（图4-6）。图4-6豫西地区高程利用ArcGIS空间模块对平均高程数据进行空间化。高程对区域社会经济发展和人口集聚具有十分重要的指导作用。在ArcGIS中，通过GIS空间模块将豫西地区31个县域的平均高程数据进行空间表达（将高程数据值与豫西地区矢量行政区划连接，用自然间断分级法将数据分级后分层设色显示），即可查看其分布特征（图4-7）。图4-7豫西地区平均高程分级图从豫西地区的高程空间表达（图4-7）可以了解：除了瀍河回族区，豫西地区平均高程呈现自西向东、自南向北的递减规律。其中，西南方向的灵宝市、卢氏县和栾川县的平均高程最高，介于773.72～1102.19m之间，其面积占整个豫西面积的28。8%；介于429.22～773.272m的7个县区面积占比最大，为30%；而东南部的郏县、新华区、卫东区、湛河区、叶县以及东北部的瀍河回族区平均高程最低，介于91.32～167.42m之间，其占比为9.6%；平均坡度面积占比最小为7.9%的8个县区介于167.42～247.74m之间；平均坡度介于247.74～429.22m之间的5个县区占豫西地区总面积的23.7%。1.1.4各类地形因子间的相关性分析通过SPSS软件对豫西地区表征地形起伏特征的各类地形因子进行相关性分析，由于通过单样本K-S检验法发现各验证指标P≤0.05，即各项数据没有显示为正态分布，因此采用Spearman相关系数法进行相关性检验，并利用矩阵表（表4-3）显示相关系数。观察各类地形因子间的相关系数可以发现，地形起伏度和平均坡度的具有很强的正相关性，二者相关系数为0.996；地形起伏度和平均高程的相关性次之，为0.994；平均高程和平均坡度的相关程度最差，为0.948。因此可以说明，豫西地区各类地形因子间都具有很强的正相关性。表4-3地形因子相关系数矩阵表指标地形起伏度平均坡度平均高程地形起伏度10.9660.994平均坡度0.96610.948平均高程0.9940.94811.2人口空间分布特征分析表4-4为豫西地区所有县域的人口密度数据。通过ArcGIS空间模块对豫西地区31个县区的人口密度值进行空间表达，即可探究人口经济的内部空间特征与规律（图4-8）。表4-4豫西地区县域人口密度县域人口密度（万人/km2）县域人口密度（万人/km2）老城区0.34新华区0.46西工区0.65卫东区0.26瀍河回族区0.45石龙区0.19涧西区0.56湛河区0.24吉利区0.09宝丰县0.07洛龙区0.20叶县0.06孟津县0.06鲁山县0.03新安县0.04郏县0.08栾川县0.01舞钢市0.05嵩县0.02汝州市0.06汝阳县0.03湖滨区0.24宜阳县0.04陕州区0.02洛宁县0.02渑池县0.03伊川县0.07卢氏县0.01偃师市0.09义马市0.14图4-8人口密度分布图由图4-8可以发现，除了小面积的几个县域外，人口密度整体呈现非常明显的自西向东逐步增长的趋势。1.3经济空间分布特征分析表4-5为豫西地区各个县域的经济密度。通过ArcGIS空间模块对豫西地区31个县区的人口密度值进行空间表达，即可探究人口经济的内部空间特征与规律（图4-9）。表4-5豫西地区县域经济密度县域经济密度（万元/km2）县域经济密度（万元/km2）老城区150070.18新华区31265.07西工区619267.86卫东区14651.27瀍河回族区245619.05石龙区12776.03涧西区555622.22湛河区10867.74吉利区138187.50宝丰县4351.91洛龙区48717.54叶县1547.67孟津县3885.24鲁山县706.02新安县4085.22郏县2408.52栾川县751.05舞钢市2012.18续表4－2嵩县571.54汝州市2737.62汝阳县1171.53湖滨区17388.06宜阳县1712.92陕州区1341.76洛宁县822.63渑池县1893.32伊川县3531.29卢氏县223.88偃师市7602.33义马市12229.73图4-9经济密度分布图由图4-9可以发现，除了小面积几个县域外，经济密度整体分布呈西南向东北逐步增长的趋势。从地形起伏特征、人口和经济的分布特征可以看出，三者在空间分布上呈明显现出较为一致的规律性。1.4地形起伏特征对人口空间分布格局影响分析1.1.1地形起伏特征和人口相关性分析通过SPSS软件对豫西地区人口密度进行相关性分析，但由于通过单样本K－S检验法发现各检验指标P≤0.5，即各项指标数据均不服从正态分布，因而选用Spearman相关系数法进行相关性的检验，并利用矩阵表显示相关系数（表4-6）。表4-6人口密度与地形因子相关系数分布表指标地形起伏度平均坡度平均高程人口密度-0.752-0.813-0.738观察各地形因子和人口数据能够看出，豫西地区的人口密度和各地形因子呈负相关的关系，与平均坡度的相关性最高，为-0.813，其次为地形起伏度，为-0.752，与平均高程的拟合度仅为-0.738。因此可以说明平均坡度与人口数据的相关性最大，其次才是地形起伏度，与高程值的相关程度最弱。1.1.2地形起伏特征和人口回归分析要确定地形起伏特征对人口的影响，利用SPSS软件，运用回归分析法将每个地形因子设为自变量，人口密度数据设为因变量，用回归方程表示自变量对因变量的影响，探究地形起伏特征对人口的影响程度尝试多种曲线拟合，确定地形因子与人口密度、经济密度的最佳拟合曲线为幂指数拟合曲线，其回归方程分别如下：地势高低与人口密度幂指数拟合曲线公式：y=0.23x−1.165平均坡度与人口密度的幂指数拟合曲线：y=1.770x−1.675平均高程与人口密度的幂指数拟合曲线：y=1.770x−1.675以上拟合通过了统计检验，可见地形因子（地形起伏度、平均坡度和平均高程）是人口与经济的重要影响因子，通过图4-10可以看出，其规律可以总结为，人口密度和经济密度随着地形因子的增加不断减少，随着地形因子的减少而不断增加。人口密度平均坡度人口密度平均坡度人口密度地形起伏度人口密度人口密度平均高程图4-10地形因子与人口拟合曲线1.1.3地形起伏特征和人口的双变量局部空间自相关分析进一步用双变量局部空间自相关性来分析豫西地区地形起伏与人口的空间变化之间的聚集情况，获取豫西地形起伏特征与人口LISA集聚图，利用LISA图说明地形起伏特征与人口之间的空间分布特征，可以明确知道空间聚集和异常发生的具体位置（图4-11、图4-12、图4-13）。地形因子与人口密度存在2种显著的空间聚集关系：（1）高-低型。表示相较于周边地区域，该地区地形起伏特征（地形起伏度、平均坡度、平均高程）较大，人口密度较小。主要分布在灵宝市、洛宁县、卢氏县、栾川县和嵩县这5个县域。（2）低-高型。表示相较于周边地区域，该地区地形起伏特征（地形起伏度、平均坡度、平均高程）较小，人口密度较大。主要分布在西工区、瀍河回族区、洛龙区和孟津县这4个县域。通过以上区域聚集情况以及对这9个县域的区域面积和常住人口数进行对比可以看出，高-低型聚集的5个县域总的区域面积范围是低-高型聚集区域的14倍，但是常住人口数却仅是区域面积范围较小的低-高型聚集的4个县域的2倍，说明地形起伏特征较大的区域，人口密度小、人口分布少。图4-11地形起伏度与人口密度聚集关系图图4-12平均坡度与人口密度聚集关系图图4-13平均高程与人口密度聚集关系图1.5地形起伏特征对经济空间分布格局影响分析1.5.1地形起伏特征和经济相关性分析通过SPSS软件对豫西地区经济密度进行相关性分析，但由于通过单样本K－S检验法发现各检验指标P≤0.5，即各项指标数据均不服从正态分布，因而选用Spearman相关系数法进行相关性的检验，并利用矩阵表显示相关系数（表4-7）。观察各地形因子和经济数据能够看出，豫西地区的经济密度和各地形因子呈负相关的关系，与平均坡度的相关性最高，分别为-0.738，其次为地形起伏度-0.642，与平均高程的拟合度仅为-0.632，同时，平均坡度与经济数据的相关性最大，其次才是地形起伏度，与高程值的相关程度最弱。表4-7经济密度与地形因子相关系数分布表指标地形起伏度平均坡度平均高程经济密度-0.642-0.738-0.6321.5.2地形起伏特征和经济回归分析为确定地形起伏特征对经济的影响，利用SPSS软件，运用回归分析法将各地形因子设为自变量，经济密度数据设为因变量，用回归方程表示自变量对因变量的影响，探究地形起伏特征对经济的影响。尝试多种曲线拟合，确定地形因子与经济密度的最佳拟合曲线为幂指数拟合曲线，其回归方程分别如下：地形起伏度与经济密度的幂指数拟合曲线公式：y=1130.087x−1.674平均坡度与人口密度的幂指数拟合曲线：y=748644.089x−2.542平均高程与人口密度的幂指数拟合曲线：y=1.53×107x−1.762以上拟合通过了统计检验，可见地形因子（地形起伏度、平均坡度和平均高程）是经济的重要影响因子，通过图4-14可以看出，其规律可以总结为经济密度随着地形因子的增加不断减少，随着地形因子的减少而不断增加。平均坡度经济密度平均坡度经济密度平均高程经济密度经济密度经济密度地形起伏度图4-14地形因子与经济拟合曲线1.5.3地形起伏