基于GIS的山東省人口分布時空格局及影響因素分析
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摘 要：以山東省2001—2016年縣域尺度下的人口統計數據為研究對象，在GIS的基礎上，結合人口分布的結構指數以及空間自相關分析，探討了山東省自2001年以來人口空間分布的時空格局分異規律。結果表明：（1）山東省在縣域尺度下人口空間分布格局總體呈現多個同心環、西南高東北低的規律，人口兩極分化明顯。（2）以2001—2016年間每5年作為1個周期，人口分布的不均衡指數和集中指數當逐年遞增的趨勢，人口分布趨向于集中;2016年以前人口重心在東西方向上，每年緩慢地向東偏移1′左右，但在2016年，人口重心在東西方向上偏移了7′，南北方向上人口重心偏移則不明顯。（3）利用GeoDa軟件對縣級人口密度進行處理，得出全局莫蘭指數在逐年減小。表明山東省人口空間不是隨機分布的狀態，在一定程度上呈現出空間自相關性;根據局部莫蘭指數進行局部空間自相關分析，將人口分布集聚的空間關聯類型分為高-高、低-低、高-低、低-高4種類型。（4）區域自然環境與經濟發展水平是影響人口分布時空格局的主要驅動因素。
關鍵詞：人口分布;人口密度;空間自相關;GIS
中圖分類號 C922;K901.3 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2019）09-0158-5
Abstract：Taking the population statistics under the county scale of Shandong province for 2001—2016 years as the research object， combining the structure index of population distribution and spatial autocorrelation analysis on the basis of GIS， this paper probes into the law of spatial and temporal pattern differentiation of population spatial distribution in Shandong Province since 2001， The results show that：（1） The spatial distribution pattern of population in Shandong province under the county scale shows a number of concentric rings，the law of Southwest high northeast and low，and the population polarization is obvious. （2） An unbalanced index and a concentrated index of population distribution as a cycle for a period of 2001—2016 years，which is increasing from year to year，tends to be concentrated; Before 2016，the population center of gravity shifted slowly eastward to east and West 1′， but in 2016， the population center of gravity shifted upward in the east and West 7′， The shift of population center of gravity in the north-south direction is not obvious. （3） Using Geoda software to deal with county-level population density， it is concluded that the global Moran Index is decreasing by year， which shows that the population space in Shandong province is not a randomly distributed state， which shows spatial autocorrelation to a certain extent， and the spatial correlation types of population distribution agglomeration are divided into high-high and higher， according to the local Moran index. Low-low， high-low， low-high 4 types. （4） The regional natural environment and economic development level are the main driving factors affecting the spatial and temporal pattern of population distribution.
Key words：Population distribution;Population density;Spatial autocorrelation;GIS
人口分布是指在一定時間內，存在于某個地區的一種人口動態變化的形式。從某種程度上來說，它反映的是一個地區自然條件和經濟發展水平的差異[1]。研究人口分布時空格局的演變，對于探索該區域人口空間布局的規律，實現經濟的可持續發展，促進區域人口、經濟和資源的協調發展有著重要的指導意義[2]。 目前，國內對于人口分布研究的主流是以“3S”技術為依托，結合人口密度模型對各省市或區縣行政區分析，其研究機制正日趨完善。鐘少穎等運用Clark模型和GIS插值分析的方法，模擬北京市2000—2010年人口密度分布函數，分析得出北京人口呈現由中心向周邊擴散的趨勢[3];馬淇蔚等在GIS和RS的基礎上，對2000—2010年間杭州市多源人口數據采用圈層分析、空間統計的方法，指出主要呈現核心集聚、邊緣離散的雙重特征[4];鄧楚雄等采用反距離權重插值法、探索性空間數據分析（ESDA）等方法探究了湖南省1982—2010年人口分布呈現東高西低的特點，并指出自然資源與經濟發展水平是決定人口分布格局的主要因素[5]。隨著各種分析方法的更新，國內學者對于各地區人口分布的研究正趨于成熟。
當前，對于山東省人口分布格局的研究，其研究時間與分析尺度不統一。鑒于此，為了更合理、高效地反映人口分布的尺度依賴性[6]這一特點，本研究在GIS和空間統計學方法的基礎上，以山東省各縣級行政區為研究單位，在時間和空間2個尺度下，以2001—2016年間每5年的人口數據為單位進行了綜合分析，從而探究其潛在的人口演變特征和主要影響因素。
1 數據來源與研究方法
1.1 數據來源 本文主要以山東省17地市區和138個縣為研究對象，所需的人口數據來自《山東省統計年鑒》（中國統計出版社，2001—2016）。由于山東省行政區劃在2001—2016年期間經過縣區合并等相應的調整，因此選取了以2014年為準的山東省縣級行政區底圖，此底圖來源于基礎地理信息共享庫。
1.2 研究方法
1.2.1 人口分布的結構指數 人口分布的結構指數常被用來衡量某一地理空間人口分布的集中程度，主要包括集中指數和不均衡指數[7]。其計算公式為：
式中：n具體指市級尺度上研究區的個數，[xi]為第i個地級市總人口數占全省總人口數的比重;[yi]為第i個地級市土地面積占全省總面積的比重;C、U的數值與該地區人口的空間結構分布成反比，值越小則越均衡;反之，則越不均衡。
本文中人口重心是在每個縣（市區）的人口數量基礎上以此作為權重來獲得空間質心，然后通過分析人口重心與幾何中心的實際偏移量來反映該區域人口分布的均衡狀況。其人口重心模型[8]即：
式中，[yi]為第i個縣（市區）的地理坐標，[pi]為第i個縣（市區）的總人口數，[x]和[y]即該地區的人口重心坐標。
1.2.2 空間自相關分析 空間自相關常用來檢驗某一現象與其相鄰空間單元的現象關聯性是否顯著。近年來，以人口學為代表的研究領域主要通過空間統計分析方法來解釋不同人口分布的空間模式以及非常態現象[9-11]。根據上述理論研究重點的不同，空間自相關又分為檢驗整個區域范圍內空間形態的全局自相關和相鄰區域單元空間形態的局部自相關[12]。
Moran's I（莫蘭指數）主要用來檢驗整個研究區內相鄰區域之間是否存在正相關性或負相關性，或者它們是否相互獨立且隨機分布。莫蘭指數I值的范圍是[-1，1]，當值I越接近1則相鄰空間單元相似性越大;當I值越接近-1時則相鄰空間單元相異性越大。如果Moran's I指數的值I接近0，則表示相鄰的空間單元主要是以隨機狀態分布，或者相鄰空間單元之間不存在空間自相關性[13]，其計算公式：
該研究區的空間權重。表達式為：
在莫蘭指數（Moran's I）基礎上，局部莫蘭指數（LISA）衡量的是相鄰空間單元之間屬性的相似性及其顯著性水平，LISA集聚圖主要是以4種空間關系來呈現：高-高、低-低、低-高、高-低[14]。LISA指數常被用來度量區域i和它鄰域之間的關聯程度，定義為：
式中：[S2x]=[jxi-x2/nn]是屬性x的方差。當[Ii]>0時，表明局部某縣（市區）與其相鄰縣（市區）的人口集聚存在著正相關性。[Ii]<0時，表明局部某縣（市區）與其相鄰縣（市區）的人口集聚存在著負相關性。由此可以得出空間正相關性水平較高的“高-高”分布、空間正相關性水平較低的“低-低”分布、空間負相關性的“高-低”和“低-高”分布4種空間集聚形態;其他局部相關性分布特征則不明顯[15]。
2 山東省人口空間分布空間格局
2.1 人口密度 根據山東省2017年人口普查數據可知，山東省人口的自然增長率以每年5‰左右的趨勢在不斷增長，但是在2016年，山東省的人口自然增長率達到了10.84‰;人口密度由2015年的624人/km2增長到630人/km2。由圖1所示，在137個縣級市中，人口密度差異巨大：以2016年為例，人口密度最低的東營市河口區為107人/km2，而人口密度最高的青島市市南區達到了19762人/km2，后者是前者的185倍，且遠大于全省的平均水平?？傮w上來說，山東省人口分布整體上是以“西南-東北”分布為主，局部地區分散著多個人口密集圈為輔的特點存在：即人口密度較高的地區主要集中在山東西南部，魯中地區的濟南和淄博地區以及青島市區、濰坊市轄區為中心的多個人口密集圈;密度較低的人口區域主要分布在黃河三角洲北部以及膠東半島地區的部分縣級市。因此，在縣級范圍內山東省人口分布差異性明顯不同。
2.2 人口分布的空間演變特征
2.2.1 人口分布指數和不均衡指數 為了考察人口分布在一個地域的均衡程度，需要用不均衡指數和集中指數來體現。根據公式（1）和（2）對17地市的人口與面積計算得到山東省2001—2016年的不均衡指數與集中指數（表1）。由表1可知，總體上，在2001—2011年間，集中指數與不均衡指數是呈上升的趨勢，而2016年相對于2011年人口分布的集中趨勢明顯。分析其中原因，主要是山東省近幾年城市化進程的不斷加快，促進更多各縣級市人口向大城市集中，使得比重不斷增加?？傮w而言，山東省人口分布結構較均衡，呈趨向于集中的態勢。 2.2.2 人口重心遷移特征 通過人口重心的遷移方向可以比較直觀地體現了人口再分布的動態分布特征。根據人口重心模型，可以計算得出山東省自2000年以來人口重心位置的變化。山東省的幾何中心位于淄博市博山區東南方向，坐標為118°4′6″E，36°21′51″N。山東省人口重心位于濰坊市臨朐縣中部偏南境內，總體上接近幾何中心。由表2可知，經度上山東省人口重心為逐漸往東部移動的趨勢，變化并不大，基本上在1′左右。而2016年，人口重心在經度上往西移動了7′，超過了2001—2011年移動的距離。2016年移動的幅度如此之大，說明2016年山東省人口分布的特點呈現加快向西偏移趨勢。導致這一現象出現最主要的原因是當年“全面二胎”人口政策的調整實施，使得魯西南人口重心的比重大幅增加;緯度方面變化幅度較小，說明在南北方向上人口比重變化不大，人口重心仍然是集中在魯西南方向[16]。
2.3 人口的空間集聚分析
2.3.1 全局空間自相關分析 全局Moran's I指數反映了山東省各縣市人口分布的總體自相關特征，根據全局自相關公式（5），在GeoDa的支持下，計算山東省縣級尺度下的全局Moran's I指數。由表3可知，山東省各縣（市區）的人口分布整體上呈現出空間正相關。自2001年以來，山東省人口分布的空間正相關性的趨勢在不斷地降低，整體上趨向于不斷擴散的態勢，人口分布正趨于多元化。
2.3.2 局部空間自相關分析 為了更深層次地探究山東省縣域尺度上人口分布的空間相關性，有必要以人口密度為研究對象，通過一階廣義鄰接矩陣[17]（Queen Contiguity）的方法生成空間權重矩陣，在此基礎上，進行全省范圍內的局部空間自相關分析。通過公式（4）算出局部自相關指數，結合GeoDa軟件對2001年、2006年、2011年和2016年的人口密度通過局部空間自相關分析得出圖3，即在縣域尺度上的空間分布格局具有一定的特點，主要表現在高-高集聚、低-高聚集和低-低集聚狀態。
由圖3可知，通過對山東省人口密度數據進行局部空間自相關分析，山東省人口空間集聚性總體上不明顯，主要以高-高集聚和低-低集聚的形式存在，而且高-高集聚和低-低集聚有較強的穩定性，尤其是低-低集聚大都集中在魯北的東營、濱州以及德州的部分縣市區和膠東半島的煙臺大部分縣市區，威海的環翠區和乳山市，青島、日照、臨沂的個別縣級市區，且基本維持不變。而其他聚集區則數量較少，其中高-高集聚區主要集中在青島市轄區、李滄區和濟南市中區、歷下區。魯西南地區雖然人口比重較大，但是人口密度比較平均，人口集聚分析不顯著;對于表現出負相關性特征的低-高集聚還是高-低集聚的縣市數量比較少，其中低-高集聚的區域集中在青島城陽區和嶗山區，而高-低集聚區則表現出較大的隨機性。
3 山東省人口分布時空格局的主要影響因素
總體來看，除了2016年山東省人口政策的調整對人口重心遷移影響較為明顯之外，自2001開始，在縣域尺度上，山東省各地市人口的數量呈不斷增加的趨勢，但是不同地域人口的增長幅度差異較大。并且隨著地域的變化，人口集中性也在變化，特別是在經濟發達的地區，人口分布集中。從自然地理環境方面來說，濟南、菏澤、濟寧等地因地勢平坦，年均溫較其他地區高，每年降水量比周圍地區較豐富，有利于當地農作物的生長，所以良好的自然因素是這一區域人口密集的主要原因[18]。相比之下，濟南市下屬各縣、區的部分區域由于泰山山脈等地理因素的分布使得這一地區人口密度低，再加上濟南市及其周邊城市化水平的速度加快，人口多集中在濟南市及其周邊地區[19];同樣對于臨沂市的周邊縣市，由于沂蒙山山脈地形的影響，交通、經濟不發達，人口分布比較分散[20]。而處于低低集聚區的東營、濱州黃河三角洲地區，雖然地處平原，但因大部分土地位于黃河入?？谑艿捷^強的海岸侵蝕，加上黃河周圍濕地分布廣泛等自然條件不適合當地居民居住，而且黃河三角洲地區鹽堿地分布廣泛，不利于農業生產，綜合以上因素使得周圍人口分布較稀疏。地形以丘陵為主的膠東半島低-低、低-高集聚區，地形復雜，所以人口多集中于地勢比較和緩的沿海地區如青島、煙臺、威海等地，而且山東半島城市群地理位置優越，水上交通便利，歷史上發展的時機較早，經濟發展和城市化水平要高于半島的內陸地區，使得周圍人口向沿海地區流動，從而與周圍縣市區的人口差異比較明顯。
4 結論
本文在山東省各縣（市、區）的人口密度的基礎上，通過計算人口分布的結構指數，分析人口遷移重心;采用空間自相關分析方法，對近20年來山東省人口的總體分布特征以及演化趨勢進行了量化數據分析，得到以下結論：
?。?）山東省人口總量在縣域尺度上整體分布差異較為明顯;不同縣（市、區）之間人口密度的差別較大，人口空間分布格局呈現西南高東北低的整體態勢，局部出現多個人口密集圈的特點。
?。?）2001—2016年間，山東省在縣域尺度上人口分布的不均衡指數和集中指數均不斷增大，其主要原因是城市化水平在不斷加快。2016年前，人口重心向東緩慢的移動，2016年加速向西偏移，主要是受到山東省“全面二胎”人口政策的影響，加速了人口重心遷移的速度。
（3）利用GeoDa對山東省縣域人口密度進行全局自相關分析和局部自相關分析得出，隨著時間的推移，全局Moran's I指數不斷減小，且都為正值，說明全省內部各縣（市區）互為空間正相關關系，整體分布向多元化方向發展。結合局部自相關LISA圖，綜合考慮影響人口分布的自然因素、歷史因素以及經濟因素等，從而在一定程度上解釋了人口分布差異化較大的原因。
為了更深層次地探索山東省人口的空間分布特征，今后還需要結合社會發展環境、經濟發展水平以及城鎮化水平等相關量化數據進行相關性的統計分析。若要精確的分析山東省人口分布格局，還必須綜合自然環境、社會經濟、人文風情、歷史條件等多方面的因素，才能更全面地揭示人口分布格局的演變特征。 參考文獻
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（責編：張宏民）作者簡介：張鵬飛（1989—），男，山東萊蕪人，在讀碩士，研究方向：GIS分析與應用。 *通訊作者 收稿日期：2019-03-20
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