基于地理探测器方法的湖北省...口分布与自然环境的耦合关系_王江徽.pdf

湖北农业科学2023 年收稿日期：2022-11-26基金项目：国家自然科学基金项目（51808413）；湖北省社科基金一般项目（2018193）；湖北省大学生创新创业训练计划项目（S202010490027）；2021年湖北省住建厅建设科技计划项目作者简介：王江徽（1999-），女，湖北武汉人，在读本科生，专业方向为人居环境、环境污染，（电话）13872518057（电子信箱）。第 62 卷第 3 期2023 年 3 月湖北农业科学Hubei Agricultural SciencesVol.62 No.3Mar.，2023王江徽，周鹏，秦朝，等.基于地理探测器方法的湖北省人口分布与自然环境的耦合关系 J.湖北农业科学，2023，62（3）：194-201人口研究是中国历史中永恒的热点议题，人口科技格局及其与不同影响因素之间的关系研究更是其中的热点之一。改革开放以来，湖北省城镇化建设越发迅速，西部地区人口东迁现象越发明显，从而导致湖北省人口空间格局发生巨大而深刻的变化，同时腾讯位置大数据（LBS）为人口研究提供新的数据基础和微观视角，因此，湖北省人口分布规律挖掘再次成为研究热点。然而，影响人口空间分异的不基于地理探测器方法的湖北省人口分布与自然环境的耦合关系王江徽，周鹏，秦朝，刘雅婷，王润泽（武汉工程大学土木工程与建筑学院，武汉430074）摘要：以LBS网络人口位置数据为基础，结合不同自然环境因子，利用GIS与地理探测器软件进行不同自然环境对人口空间格局的影响作用分析。结果表明，湖北省人口空间格局呈明显的东密西疏、南聚北分特征；对人口空间格局分布的影响力强度由大到小的自然环境因素为年平均气温、平均高程、相对高差、地表粗糙度、河网密度、年平均降水量、相对湿度、干燥度、净初级生产力；不同自然环境影响因子之间，除年平均降水量与相对湿度不具有显著性差异外，其他因子之间皆具有显著性差异；任意两类自然环境因素叠加对人口空间格局的影响方式为双因子增强或非线性增强。关键词：自然环境；LBS；人口分布；人地关系；地理探测器中图分类号：C922文献标识码：A文章编号：0439-8114（2023）03-0194-08DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2023.03.030开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Coupling relationship between population distribution and natural environment in HubeiProvince based on the geo-detector methodWANG Jiang-hui，ZHOU Peng，QIN Zhao，LIU Ya-ting，WANG Run-ze（School of Civil Engineering and Architecture，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430074，China）Abstract：Based on the population location data of the LBS network，combined with different natural environment factors，the influence of different natural environments on the spatial pattern of the population was analyzed using GIS and geodetector software.The results showed that：The population spatial pattern of Hubei Province was characterized by dense in the east and sparse in the west，and concentrated in the south and dispersed in the north；The intensity of the influence of natural environmental factors on the spatial distribution of the population from large to small was annual average temperature，average elevation，relative height difference，surface roughness，river network density，annual average precipitation，relative humidity，dryness，and net primary productivity；Between different natural environmental factors，except for annual average precipitation and relative humidity，there were no significant differences between and other factors.The superposition of any two types of natural environmental factors affected the spatialpattern of population in two-factor enhancement or non-linear enhancement.Key words：natural environment；LBS；population distribution；human-land relationship；geographic detector第 3 期仅包括城镇化，还有自然环境因素。自然环境是人类生存与发展的基础，决定人口分布的基础格局。由于湖北省气候环境与地理环境的空间多样性，科学刻画人口空间分异特征，揭示自然环境对人口布局的影响作用，有助于深入了解湖北省人口分布规律与人地关系、协调区域发展与生态环境保护之间的矛盾。传统人口空间格局研究主要基于统计数据的定量研究，而统计数据具有周期长、效率低、速度慢、种类受限等局限性，而大数据时代背景下的位置数据则具有明显的系统性、时效性、精细化和动态监测等优势。人口研究数据主要利用人口普查与统计年鉴等国家调查数据，受到时间尺度的制约，并研究时使用的数据大多为过去1年甚至多年前的人口统计数据，因此对于研究数据的时效性持有一定的怀疑态度。同时，人口普查数据与统计年鉴数据皆为静态人口数据，缺乏人的动态性，结合数据统计方式等问题，使用数据的精度相对较低。国内人口空间分布研究由来已久，以1935年胡焕庸先生划定的中国人口密度分布的“黑河-腾冲”线最为闻名。人口空间分布格局的研究方法主要包括洛伦兹区线法1、半变异函数法2、样带分析法、空间统计分析法3、人口密度等值线4等。随着大数据时代的快速发展，网络互联网的迅速普及，人口定位技术逐渐成熟。基于遥感 RS、全球定位系统GPS、位置服务 LBS、位置分享服务 LSS等技术进行地理位置、出行路径、活动轨迹与社交网络等信息的提取，从而得到大量的人口日常活动信息数据。网络定位信息数据主要分为 3类：网络数据挖掘获得带有位置信息的社交数据、通过GPS或移动通信设备得到的空间位置数据及政府等公共平台得到的数据。这些数据具有来源多样性、实时性、客观性、大量性等优势，弥补了常规人口调查数据的缺陷，从而为人口空间特征相关研究提供充足的、高精度的实时数据。并已有大量学者基于网络人口大数据进行了相关研究，如刘望保等5运用百度迁徙数据进行中国城市间人口流动的强度研究，解析不同地区城市之间的等级强度；杨冕等6基于百度地图迁徙大数据进行中国城市人口流动强度分析，发现疫情期间人口流动强度减弱效益十分明显。人口空间分布的自然影响因素研究，主要考虑地形影响因子。如钟静等7研究地形起伏度与区域人口增减以及集疏格局演化的关系；敬博等8从地形要素定量揭示其与人口、经济空间的相互关系和影响程度。目前，对人口空间特征的自然影响因素中气候因子的影响作用研究较为少见，而气候、地形、地貌等因素是影响区域人口空间异质性的显著性因素。传统研究方法主要运用 Voronoi图9、景观指数法10与 Ripley s K函数11等方法，具有一定的主观性与不确定性。地理探测器模型是一种解释某地理属性与其解释因子关系的新型空间分析模型，是结合 GIS技术有效识别结果变量与因子变量之间相关性的新方式12。该方式优势在于其普适性，能有效克服传统方式过多的假设条件与数据类别的局限性，可以快速、客观、有效地探测要素之间的相关关系，并已广泛运用于地理学13、考古学14、经济学15等学科。目前，国内人口空间数据主要为普查数据，缺乏时效性。自然环境影响因素主要为地形因子，缺乏气候因子的相关研究16，17。然而，自然环境中的气候因子与地形因子对人口空间异质性具有显著性影响，且实时人口大数据是空间差异探析及其形成机制研究，进一步挖掘微观人口的空间异质性，有利于实现人口变化的时空动态监测，对未来预测人口空间分布与科学编制规划具有重大意义18-20。本研究基于湖北省LBS定位数据进行现状人口空间格局分析，以不同自然环境因子作为影响因子，利用地理探测器进行人口空间格局与自然环境因子之间的空间相关性分析，解析不同影响因子对人口空间分布的影响力及不同因子之间的相互影响作用，从而科学认识不同自然环境因子对人口空间分布的影响机制，为未来城镇规划发展提供科学依据。1研究区概况与研究方法1.1湖北省概况湖北省，简称“鄂”，中华人民共和国省级行政区，省会武汉市。地处中国中部地区，总面积 18.59万km2，占中国总面积的1.94%。其中，山地占56%，丘陵占24%，平原湖区占20%，属长江水系。湖北省地处亚热带，全省除高山地区属高山气候外，大部分地区属亚热带季风性湿润气候。截至2019年末，湖北省共辖13个地级行政区，常住人口5 927万人，实现地区生产总值（GDP）45 828.31 亿元。湖北省拥有长江三峡、武当山、神农架、黄鹤楼、葛洲坝等1 500处省级旅游景点。1.2研究方法1.2.1数据源利用腾讯位置定位大数据，腾讯数据网站发布的高时空分辨率的定位请求数据是根据手机用户使用腾讯地图位置服务时公开的位置信息，在 1 km1 km 的网格单元逐小时聚合而得到的定位请求总量，不含用户隐私信息。湖北省年平均王江徽等：基于地理探测器方法的湖北省人口分布与自然环境的耦合关系195湖北农业科学2023 年气温栅格数据、湿润指数栅格数据、植被栅格数据等均来源于中国科学院资源环境科学数据中心。1.2.2核密度分析法核密度估计法（Kernel density estimation，KDE）是一种广泛应用在分析空间点模式中的非参数估计方法。该方法能够利用研究区中点的空间变化来研究点的分布特征，因而能够直观地反映地理要素分布的空间聚集区域。核密度分析法以指定点或线要素的位置为中心，以指定阈值范围搜索（半径为h的圆或曲面），中心位置处的密度最大，密度随距离衰减，直至衰减为0。整个阈值距离内密度的积分之和便是中央点的属性值或中心线属性值与尺寸的乘积。点属性值为1，线则为其本身的尺寸。采用同样方法计算区域内所有要素，叠加同一位置的密度值，获得要素在研究范围内的分布密度，计算公式如下：fn()x=1ndi=1nK()x-xi（1）式中，fn()x为点或线的核密度，x 为点或线的值；xi为 阈 值 范 围 内 任 一 要 素（点 或 线 的 值；K()x-xi为核密度方程；n为阈值范围内要素数量；h为阈值（h0）；d为数据维数；()x-xi为估计要素到阈值范围内任意要素的距离。1.2.3地理探测器分析法地理探测器是用以检验地理现象与其潜在驱动因素之间关系