摘 要 ： 依 据 2000 年 全 国 第 五 次 人 口 普 查 数 据 ， 利 用 ArcGIS 的 空 间 分 析 功 能 ， 将 人 口 密 度 图 分层显示， 并形成中国人口分布图系。 在此基础上， 建立人口重心曲线， 根据人口重心曲线 上点的邻近性实施人口密度再分级， 由此获得了更具空间集聚特征的人口密度图。 基于人口 密度分级的多圈层迭加分析表明 ： 随着人口密度增大 ， 人口分布重心逐渐由西 北 向 东 南 移 动 ， 由稀疏趋于稠密， 中国人口分布多圈层集聚特征明显。 人口重心曲线表明， 人口分布总体上 是从高密度向低密度分布过渡的， 其中在低密度中也有高密度地区分布， 高密度地区也有相 对稀疏的地区。 基于人口重心曲线的中国人口密度再分级表明， 中国人口密度可以适度划分 为 9 级， 据此可以将中国人口地理分布划分为集聚核心区、 高度集聚区、 中度集聚区、 低度 集聚区、 一般过渡区、 相对稀疏区、 绝对稀疏区、 极端稀疏区、 基本无人区等 9 大类型区。 统计表明 ， 中国 3/4 以上的人口集中分布在不到 1/5 的国土面积上 ， 半数以上的国 土 面 积 上 居 住着不到 2% 的人口 ， 研究结果较好地揭示了中国人口分布的空间规律性 。 关键词 ： 人口 ； 人口密度 ； 人口重心 ； 人口重心曲线 ； GIS ； 中国
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基于人口分布图系的中国人口多圈层迭加分析
纵观中国人口分布图系中的 16 幅地图 ， 可以发现 ， 随着人口密度增大 ， 人口分布逐
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葛美玲等 ： 中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析
渐由西北向东南移动 ， 由稀疏趋于稠密 。 在 表 1 人口密度分级的分县单元个数及平均面积统计 Tab. 1 Statistics of numbers and average areas of ArcGIS 中 ， 我们将 16 个图层按人口密度由 counties by population density classes 高到低进行迭加分析 ， 可以观察不同密度级 别人口分区单元的集聚变化 。 为了表现这一 ( /km ) (km ) 变化过程 ， 我们选取了其中 6 个集聚特征明 1 >3000 47 46 1 356 显的组合直观表达 ， 结果如图 4 所示 。 组合 2 1001-3000 137 132 5 666 98 2 941 100 方式为 ： 1 、 2 、 3 级的图层组成核心区 ， 4 、 3 801-1000 4 601-800 203 200 3 1157 5 级的图层组成集聚圈层 1 ， 其 余 如 图 下 所 5 501-600 137 137 0 1315 标示 。 由图 4 可以看到 ， 从核心区到圈层 5 6 401-500 181 178 3 1539 的 迭 加 ， 中 国 人 口 分 布 多 圈 层 集 聚 特 征 明 7 301-400 203 198 5 1792 263 248 15 2098 显 ， 人口具有向平原 、 三角洲 、 盆地等地势 8 201-300 203 12 2363 9 151-200 215 平坦地区集聚 ， 及向河 、 向海集聚的向水性 10 101-150 277 244 33 2602 特点 。 在东南半壁 ， 由于人口分布的分县单 11 51-100 265 224 41 3329 元较小 ， 人口集聚现象尤为显著 。 核心区和 12 26-50 108 60 48 5709 72 16 56 9222 圈层 1 构成我国主要的人口密集地 ( 人口密 13 11-25 6-10 61 4 57 11459 14 2 度 >500 人 /km ) ， 大多位于辽中南地区 、 华 15 2-5 89 0 89 17468 北平原 、 长江三角洲 、 珠江三角洲 、 四川盆 16 0-1 36 0 36 54947 地和浙闽沿海地区 。 在西北半壁 ， 人口则以 2394 1988 406 3920 河谷平原和盆地绿洲为核心相对聚集 ( 人口 16 !"# $%&’() 密度为 50~150 人 /km2) ， 逐渐过渡到无人地 1.00 区。 0.75 不同层级人口密度分级单元的简单迭 0.50 加 得 到 了 意 想 不 到 的 效 果 ， Batty 有 城 市 生 [11] 0.25 长模型一说 ， 模拟城市在空间上的生长过 程 ， 还有细胞自动机理论 [12]、 分形理论都与 0.00 3000 800 500 300 150 50 10 2 空间上的细小单元密不可分 。 这种方法似乎 与这些经典的理论遥相呼应 ， 进一步印证了 空间分析在区域分析中的重要性 。
第 64 卷 第 2 期 2009 年 2 月
地 理 学 报
ACTA GEOGRAPHICA SINICA
Vol.64, No.2 Feb., 2009
中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析
葛美玲 1, 2, 封志明 1
(1. 中国科学院地理科学与资源研究所 ， 北京 100101 ； 2. 中国科学院研究生院 ， 北京 100049)
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引言
等值图 (Choropleth Map) 的可读性一直困扰着制图者 ， 怎样才能让等值图传递其数 据应有的信息 ， 又怎样才能让读图者觉得简单易读 ( 没有破碎 )[1]? 一种数据对应多幅等值 图 ， 还是应该有最满意的一幅 ? 当笔者在制作中国人口密度图时 ， 这些疑问随之而来 。 由 此带来了等值图的适度分级问题 。 等值图分级是指某一数值在地图上以面域方式显示的 等级结构 。 只要选择合适的类别间隔 (Class Interval) 就可以清楚地表 达 这 个 变 量 的 空 间 分布规律 ， 并能显示它的地域集聚特征 。 到目前为止 ， 国外对这一问题的研究已有 50 多 年的历史 ， 可以查到 70 多 篇 论 文 [2]。 在 国 内 ， 它 属 于 专 题 制 图 中 的 统 计 数 据 分 级 问 题 。 有多种复杂方法 ， 如最优分割 、 逐步聚类 、 模糊聚类 、 模式识别 [3]及遗传算法等 ， 轻易不 能看懂 ， 且很少考虑事物空间分布的地理相关性 [4]。 我们在应用 ArcGIS 进行人口密度分级时 ， 发现将人口密度分割成比一般情况下多的 级别 ， 如 16 级 ， 甚至 32 级 ， 可以获得更多的信息 [5]， 更易观察到真实的人口分布规律 。 进一步将这些不同等级的人口密度分割成为单独的图层 ， 重新组合 ， 可以发现人口分布 的空间集聚过程 。 并且 ， 人口密度分级又可以按一定规则重新合并成较少的类别 ， 且更 具地理意义 。 这一规则就是 Tobler 的地理学第一定律 ： Every thing is related to every thing else, but near things are more related than distant Things [6, 7]。 即 ， 相邻事物之间的联系更多 。 Tobler 的地理学第一定律是空间自相关统计的核心理论 [7]， 考虑地理事物的空间相关性正是考虑
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地 理 学 报
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图 2 2000 年中国人口空间分布图系 ( 从左至右 ， 从上到下 ， 16 级到 1 级 ; 图中省略了南海诸岛 ， 数字表示人口密度 ( 人 /km2) ， 因图较小 没有标明 。 图中直线为胡焕庸线 )
Fig. 2 Map system of spatial distribution of Chinese population in 2000 (from left to right and from up to down, class 16 to class 1)
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基于人口密度分级的中国人口分布图系
如图 1 所示 ， 中国人口分布空间集聚的特点非常明显 。 那么怎样才能将这些密集与 稀疏的地区分开呢 ? 利用 ArcGIS 强大的空间选择功能可以做到这一点 ： 我们将人口密度 级别不同的地区全部分割开来 ， 成为单独的图层 ( 图 2) 。 图 2 中的每一张地图都代表了该 级别下的人口空间分布格局 ， 将它们组合起来观察 ， 更易获得人口分布在空间上的变化 信息 ， 我们把图 2 称为中国人口空间分布图系 。 图 2a 显示了人口密度在 0~1 人 /km2 的分 区单元分布 ， 图 2b 为人口密度在 2~5 人 /km2 的分区单元的分布 。 它们几乎全部位于西北 半壁 ， 人口主要分布在河谷 、 绿洲地区 ， 大片荒漠沦为无人区 。 图 2c 、 图 2d 和图 2e 上 的人口分布逐渐稠密起来 ， 其分区单元的分布也都以西北为主 ， 人口相对集中 。 图 2e 的 分 区 单 元 ( 人 口 密 度 在 26~50 人 /km2) 分 布 在 胡 焕 庸 线 附 近 。 图 2f 到 图 2p 的 分 区 单 元 ( 人口密度 >100 人 /km2) 开始以东南半壁为主要的分布地区 。 图 2o 的分区单元 ( 人口密度 在 1000~3000 人 /km2) 分 散 分 布 ， 是 中 国 主 要 大 城 市 的 市 辖 区 ， 一 般 都 是 人 口 集 聚 的 核 心 。 图 2p 零星分布着几个人口密度在 3000 人 /km2 以上的分区单元 ， 代表了全国的特大 城市 ， 它们是全国人口集聚的中心 ， 主要分布在长三角 、 珠三角和京津冀地区 。 对人口密度分级的各个图层做统计分析 ， 分别计算它们所包含的分区单元个数 ， 以
及在东南和西北所占的个数如表 1 ， 并据此绘制成各自的比重曲线如图 3 。 人口密度级别
12 位于两条曲线的交汇处 (26~50 人 /km2) ， 说明这一级别的分区单元在东南和西北的个 数接近相等 。 图 3 是对各图层分区单元空间分布的统计分析 ， 说明了不同级别的分区单
元在东南和西北分布的绝对差异性 ， 也正好反映了我国人口分布东南稠密 、 西北稀疏的 空间特点 。 图 2 中国人口分布图系则是对中国人口分布差异的地理表达 ， 与图 3 相比更 加直观 ， 所包含的空间信息也是图 3 无法比拟的 。 观察中国人口空间分布图系可以发现一个现象 ， 分区单元所占空间会随着人口密度 的减小而增大 ， 表 1 统计了各级别分县单元的平均面积 ， 更进一步证实了这一事实 。了由国家统计 局提供的中国第五次分县人口 普 查 数 据 外 [8]， 还 有 中 国 科 学 院资源环境科学数据中心提供 的 2000 年 全 国 分 县 行 政 区 划 地图 [9]。 在 ArcGIS 中 ， 人口数 据和行政区划关联， 并用 ArcMap 自 动 生 成 的 面 积 ， 计 算获得全国分县人口密度 图 [10]， 分级数为 16 ， 结果见图 1 ( 图中不包括台湾 ， 但包括香 港 和 澳 门 )。 对 于 同 样 是 县 级 单元的市辖区 ， 行政区划地图 图 1 2000 年中国分县人口密度图 (16 级 ) 上为一个单元 ， 我们以它为标 Fig. 1 Population density map of China in 2000 at the county level (16 classes) 准， 合并市辖区的人口数据。 其中 ， 北京 、 上海 、 天津 、 重庆 、 广州 、 武汉等 6 个特大城市市辖区没有全部合并 ， 只 将它们的内城区合并成一个单元 ， 外部的市辖区都是过去的郊县 ， 面积较大 ， 不予合并 。 由此构成 2394 个分区 ( 县 ) 单元 ， 这样做只是为了确保研究结果相对精确 。