胡煥庸線存在性的大數據分析
——中國人口分布特征的生態學及新經濟地理學認識

王 錚,夏海斌,田 園,王 魁,花 卉,耿文均,田 麗,鄭保利,趙金彩

1 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室, 上海 200241 2 中國科學院科技戰略咨詢研究院, 北京 100190 3 河南大學黃河文明與可持續發展研究中心, 開封 475001

早在1935年,地理學家胡煥庸先生發現了黑河—騰沖一線,刻畫了中國人口分布差異的空間格局[1],后來被人們稱為胡煥庸線。王錚、張丕遠、劉燕華[2]提出胡煥庸線對應于中國的生態環境脆弱帶,將胡煥庸線與生態條件的變化明確地聯系了起來。吳靜、王錚等[3]研究發現,在氣候變化引起生態條件和社會經濟發展等多要素的共同作用下,從漢晉時期,全國人口與經濟重心持續向東南遷移,逐漸形成了東南地狹人稠、西北地廣人稀的人口分布格局,最終在1230—60年代形成了胡煥庸線。胡煥庸線代表著中國人地生態系統的基本特征,因此有必要結合生態學和地理學觀點認識胡煥庸線。

目前國際上也有一些學者對人口空間分布的生態背景做了研究。例如Lovemore和Richard[4]研究了經濟發展政策和土地利用模式等對津巴布韋人口分布的影響。在國內,封志明等[5]研究了中國人口的空間分布與地形起伏度的關系,研究結果表明：他們定義的地形起伏度與人口密度有較好的對數擬合關系,擬合度高達0.91。方瑜,歐陽志云等[6]從生態學觀點將在這些研究的基礎上,更詳細地認識各種地理與生態要素人口分布的影響。更進一步,劉清春,王錚[7],夏海斌,王錚[8]借助Krugman的新經濟地理學的地理本性(nature)的觀點,闡述了中國人口分布與地理要素或本性(nature)有關。

立足于上述認識,本研究將以縣級行政區為基本研究單元,基于目前最新的2010年第6次全國人口普查數據,在全國省級尺度對人口分布及空間背后的空間經濟格局進行了分析。研究將參考夏海斌、王錚等[8]提出的三次地理本性所包含的指標。基于數據的可獲得性,選取了8個綜合反映生態環境和社會經濟發展狀況的指標作為地理要素,探討人口與胡煥庸線的生態學、地理學成因,以圖從根本上說明胡煥庸線的存在性。

1 數據及其分析方法

1.1 數據來源

人口數據主要來自于全國第六次人口普查數據,行政區劃數據是基于1∶400萬矢量圖,數據以縣級行政單位為界線,利用ArcGIS10.2對人口統計數據和行政區劃數據進行空間關聯和數據修訂,基礎數據首先以中國地理信息數據庫1∶25萬DEM數據庫為基礎,氣候數據資料來源于中國氣象局網站,其中人生氣候指數中的相關數據來源于中國824個氣象站1961—2012年間50年的觀測數據；霜期數據是利用1951—2012年中國824個氣象站觀測數據計算得到；降水數據來自氣象站點觀測的1981—2010年降水資料；地表巖性數據(喀斯特數據)來源于《中國巖溶環境地質圖》；土壤類型數據來源于中國科學院寒區旱區研究所的相關網站,其數據粗度是1km×1km；交通數據來源于國家2010年交通數字地圖與12306網站。人均GDP數據和人均財政收入數據資料來源于《中國城市統計年鑒》和《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》以及各省的統計年鑒,其中某些經濟數據有一定保密性,統計合成后可以公開。特別是地形地貌數據來自于NASA遙感觀察數據,計算出全國1km×1km的DEM數據,用于計算全國各縣旗區的平均海拔、平均坡度和地表崎嶇度。由此可見,這個數據體系由于其數據量和和數據源的多樣性,構成了一個大數據集合,構成使用大數據挖掘方法分析的科學基礎。由于缺少我國臺灣地區的數據，所以在圖中采用虛線表示我國臺灣地區的疆域。

1.2 胡煥庸線的計算

圖1 在大圓曲線上的胡煥庸線(色帶是其毗鄰地區)Fig.1 HU Line on the big round curve

根據胡煥庸線的表述,胡煥庸線是從愛輝(今黑龍江黑河)到云南騰沖的一條直線,在圖1中繪制了地圖上連接著這兩個地方的大圓曲線的線段,顯示了其經過的縣(旗、區),及其毗鄰縣的情況,胡煥庸線經過的地區在全國艱苦邊遠地區辨識中全部屬于艱苦地區[9],包含全國66個縣(旗、區)。除黑河、騰沖外,比較著名的還有黑龍江嫩江、內蒙古準格爾、陜西榆林、志丹、甘肅隴南、天水、四川康定、北川、云南香格里拉、貢山等。

胡煥庸當年發現胡煥庸線的一個基礎是人口密度。人口密度反映的不僅是人口分布數量,也是一個區域生態綜合區域經濟發展水平的測度與生態環境的質量的綜合特征；一個可以供應密集人口的區域其經濟發展水平是好的,生態條件也不可能惡劣；一般來說,人口稀少的地方,其經濟水平也必然低。人口密度的存在特點代表了經濟發展水平,代表了環境的生態質量水平。通常一個區域的平均人口密度的計算公式如下：

P=N/M

(1)

式中：P為人口密度(人/ km2)；N為區域人口數量(人),M為區域的面積(km2),圖1是2010年中國人口密度的分布情況,圖中白色實線是胡煥庸線。

1.3 生態與地理因子的選擇和計算方法

根據數據挖掘原理,好的大數據分析,不僅需要數據量大,而且需要數據特征的物理、生態、經濟或社會變量意義明確。本文根據依據Krugman[10]的新經濟地理學原理,以區域的地理本性來透視區域人口分布密度與分布特征。對于地理本性,選取了8個綜合地理-生態環境和社會經濟發展狀況的指標表征生態與地理特征。在這些指標中,先天海拔和緯度綜合反映一個地區所處的地理位置的地帶性生態環境條件；環境脆弱性則直接刻畫地區的生態環境的艱苦性以及自然災害對人類生活的影響；人生氣候指數反映地區的環境適合人類生存發展的程度；適宜水資源偏離度綜合反映地區水資源狀況對居民生產、生活的影響；農業生產潛力反映當地的農業生態條件對人類生活的支撐力；這些是克魯格曼的理論所強調的區域第一次地理本性的特征。第一次地理本性除礦產條件外可以稱為區域的生態本性。由人類適應行為產生的區域第二本性,是人類適應環境及其對環境改造的結果,包括交通便捷性指數、區位指數和人均GDP,它們分別表達當地的通達水平、區位狀況和經濟發展水平、產業發展水平。對這些因素的選取和計算方法如下[8]：

1.3.1合成海拔

合成海拔指標結合了海拔和緯度二個方面的生態因素,高緯度地區與高海拔地區具有一定的自然地理或生態環境相似性(包括熱量、土壤、植被等)。在本文的研究中,以全國1∶25萬DEM數據庫為基礎,通過ARCGIS10.2進行地理計算,得出全國各縣市的平均海拔高度。考慮到隨著地區緯度的升高,其接受太陽輻射量隨之降低,與海拔高度類似。通過地區獲得的有效太陽輻射量,可以計算其緯度位置對應的海拔高度,進一步考慮城市是人口主要居住地,在計算一個城市(或縣域)合成海拔時,縣城海拔高度的計算權重較大。合成海拔的公式如下：

合成海拔=0.3平均海拔+0.7縣城海拔+2/3緯度熱量帶折算海拔 (2.2)

1.3.2環境脆弱性

環境脆弱性表征一個地區各種自然環境生態特征,本文運用由地表崎嶇度、無霜期、旱澇指數和喀斯特特征復合而成的生態環境脆弱性,它表征一個區域地表的生態環境艱苦性一面。各特征計算方法如下：

地表崎嶇度指標,本文的地表崎嶇度pSA是運用夏海斌,王錚等[8]的計算方法獲取的。為了能夠更加真實的展示現狀,對坡度較大的地區提高其地表崎嶇度指標,采用Burrough[11]提出的坡度算法用公式(2.3),得到的地表崎嶇度：

(2.3)

式中,pSA是地表崎嶇度,S表示平均坡度,adj表示調整得到的地表崎嶇度。

霜期指標：霜期是自然地理環境不良的特征,是利用氣象站觀測數據,本文得到每個站點多年的有霜期,取其平均值得到每個地方的霜期的平均天數。由于某些站點的缺失,本文采用空間插值算法得到全國空間分布,最后對全國各縣進行區域統計匯總,得到各縣多年有霜期平均值,最后對其標準化,即為有霜期指標。

旱澇指數：本文采用標準化降水指數(Standardized Precipitation Index,SPI)表征區域旱澇特征,通常這是一種只需利用連續時間段(30年以上)的降水量數據就可以很好的表達的指數,可以反映不同地域和不同時間尺度的干旱降水情況,能夠較好的反映干濕等級標準,可進行多時空尺度的對比分析。本文采用張岳軍和郝智文等[12]的計算公式計算SPI。從農業生態角度,考慮到冬季降水量對農作物生長的影響不大,因此在分季節計算SPI指數時,并未計算冬季的SPI。將春、夏和秋三個季節的SPI指數,按1∶1∶1的權重合成,可得到全國各縣的復合SPI指數,其只大于0表示干旱,小于0表示雨水充足。然后對復合的SPI指數取絕對值,值越大表明災害程度越大,最后對其標準化,得到旱澇指數。其值越大,越易發生旱澇災害,值越小則表明水分條件越適宜。

巖溶指標：本文基于矢量化《中國巖溶環境地質圖》,并根據巖溶類別進行分級,然后基于巖溶對當地的危害程度賦值。

最后對計算得到的地表崎嶇度、有霜期、旱澇指數以3∶1∶1的權重復合,然后利用巖溶指標進行校正,即為最終的環境脆弱性指標,這個指標顯然是一個環境的生態指標。

1.3.3人生氣候指數

人生氣候指數是衡量地區人們生產、生活環境的舒適度的一個重要指標,它往往是人們日常評價區域生態條件的一個標準。王錚等[13]論證,知識型產業和高技術人員追求舒適的生活環境,氣候舒適有利于創造性勞動。舒適度可以體現在多個方面,氣溫、風速、濕度等都是重要的指標。本文采用劉清春,王錚等[14]的氣候舒適指數偏離度來表示氣候舒適程度,即人生氣候指數。該指數越大表示偏離舒適氣候的程度越大,越不適宜人類生活,反之,越小越舒適,越適宜人類的生產和生活。

1.3.4農業生產潛力

農業生產潛力是一個個有經濟意義的生態指標,用它可推算出一個地區的期望農業產量,實際上是對陸地生態系統初級生態潛力的一種估計,是區域對人口活動的基本支撐力的測度。本文采用鐘章奇和王錚等[15]的模型,具體計算方法參照鐘章奇的研究。

1.3.5適宜水資源偏離度

我國水資源分布不均,南北差異較大。過度缺乏和充沛都會對生產和生活產生一定的影響。適宜水資源偏離度是反映一個地區水資源狀況的綜合指標,主要通過一個地區的濕潤程度和由降水量引起的地表徑流這兩個方面來反映。本文采用夏海斌,王錚等[8]的方法計算水資源適宜度。該指數越小水資源狀況越適宜,指數越大表示水資源過度缺乏或者過度充沛,它們都不利于人們的生產和生活。

1.3.6交通便捷性

交通便捷性指標不是自然生態系統特征,它的合成是以各種交通工具的質與量的乘積也即是以各種交通工具的速度與載客量的乘積作為各自的權重。交通便捷性的計算公式主要采用夏海斌,戴霄燁等[16]的交通便利性的計算方法。

1.3.7區位指數

區位指數是一個地區其與中心城市、省會城市以至首都的聯系。因此,計算各縣市的區位指數以衡量每個縣(市)在全國空間分布的相對位置。研究采用夏海斌等[17]威爾遜空間相互作用模型計算每個縣(市)的區位指數,它表征城市或區域的貿易條件和經濟輻射力,為計算這個數據,需要先行獲得城市GDP數值、財政收入,城市間球面空間距離和道路交通距離等背景數據。

總之,這里選取合成海拔、環境脆弱性、人生氣候指數、農業生產潛力、適宜水資源偏離度、交通便捷性、區位指數和GDP等區域指標,具有明確的地理學和生態學意義,這種具體指標的學科意義,認為是最終理解大數據分析意義必要的基礎。而GDP等社會經濟指標,有助于理解眾多數據因子與人口密度關系。例如為了由數據挖掘信息,可以與人口密度影響因素為自變量,以人口密度為因變量,利用逐步回歸分析方法,得到分省區的擬合方程,進而對各省的人口空間分布的地理或生態因素進行分析。

圖2 2010年中國縣級人口密度分布圖(缺港澳臺數據),白線為胡煥庸線Fig.2 The population density at county level in China in 2010,The white line is HU Line

2 人口分布的空間特征

2.1 人口分布的空間格局

從圖2可以看出,中國人口主要聚集在中國的大城市,包括東部、中部和東南部的地級市,以及西部的某些省會城市,四川盆地、黃淮海平原、長江中下游平原和東南沿海地區等發展較好的地方。這些區域的附近人口分布也較多。人口相對稀疏的地區大多分布在胡煥庸線附近及其以西,東北和云貴高原的一些自然條件惡劣的地區。實際上當年胡煥庸線的分析就是胡煥庸學生利用當年的數據采集條件,完成的一項大數據分析的結果。只要有數據統計存在,大數據分析就會出現。

從統計結果看(表1),中國人口密度≤25人/ km2的地區的人口約占全國的1.81%,土地面積卻占全國的51.59%,仍然占據了中國一半以上的國土面積；人口密度200人/ km2的地區的人口占全國的78%, 面積卻只占19.8%。更精確地說,大數據的統計可以發現人口密度為1—25人/km2低密度區域占了中國的33.85%的區域,其次是人口密度為100—200人的中密度區,占全國約 12%的面積。密度達到500人/km2以上的高密度區,占中國總面積的6.7%。人口是聚集的,按經濟早期發展的觀點[18],人口聚集是區域經濟發展的最初條件。從可持續發展看,區域的生態適應,是調控人口過于聚集的因子。

表1 人口密度各值域范圍總人口和面積統計

圖3 2009年中國的第一地理本性特征分布圖 Fig.3 The distribution of the first geographical nature of China in 2009

進一步的采用了地理學傳統的地圖對比分析方法,計算給出了中國合成海拔(地帶性因子)和水資源適宜度、農業生產潛力等合成的中國第一地理本性圖(這里沒有使用費生態的礦產條件),它基本上表征的是區域的生態條件(圖3),對比圖2,圖3,可以發現具有生態學意義的合成海拔、水資源適宜度和農業生產潛力確定的中國第一地理本性,決定了中國的人口密度分布。由于氣候變化導致地表水資源、農業生產潛力和地帶性熱量分布都發生變化,因此氣候變化驅動著中國的人口分布,這一點得到了吳靜,王錚[3]的證實。在中國的早期發展歷史中這一點得到了證實。距今500年前黃河文明出現在一個疏林地帶,而當時的溫暖濕潤氣候在安陽、洛陽這些帶“陽”字的地方由于太陽輻射的生態優勢產生了農業剩余,導致了城市發育。相反的在農業生態條件過于優越的中國南方,由于“江南濕熱,丈夫早夭”,在當年的技術水平下,人口適應自然生態的努力不足,人口得不到發展。

花卉[19]計算得到了第六次人口普查中國人口累計百分比和面積累積百分比的Lorenz曲線,Lorenz曲線它的彎曲程度很大,明顯偏離對角線,人口占比占全國的40%時,面積占比卻不到6%,與表1所得結論相一致,中國人口的空間分布表現出空間的不均衡性,從第一地理本性表征的生態條件看,這種不平衡是其先天性自然地理基礎的。

2.2 人口分布的聚集程度和空間自相關

中國人口分布數據還能通過數據方法挖掘。眾所周知,空間全局Moran′s I指數反映的是人口分布的總體特征。經過花卉[19]的計算發現中國的全局Moran′s I為0.200495。Z檢驗值為正,且P為0.05,即在99.5%的置信度下,中國的人口密度存在自相關。借助區域的地理本性認識,容易理解,由于第一地理本性的逐漸過渡性,這種人口密度自相關是必然的,連續過渡的第一地理本性,導致人口分布的傾向合適區域聚集,從而表現了人口分布自相關。

圖4 2010年人口密度LISA圖[19]Fig.4 The LISA maps for population density in China in 2010

LISA圖(圖4)是衡量空間單元與周圍單元屬性的相似和相異程度及其顯著性的指標,它反映了四種不同的空間自相關的關系類別：分別為高-高(H-H)、低-低(L-L)、低-高(L-G)、高-低(G-L)。高-高表示研究區及其周圍地區的人口密度較高,低-低表示研究區及其周圍地區的人口密度較低；高-低表示研究區的人口密度較高而周圍人口密度較低,低-高表示研究區人口密度較低而周圍人口密度較高。花卉[19]通過計算中國縣級人口密度的局部Moran′s I值,在通過Z值檢驗并且P=0.05的基礎上繪制了2010年中國縣級人口密度的LISA圖,如圖4。在圖4中,高-高聚集主要集中在長三角、珠三角、河南、四川、安徽、河北等地；低-低聚集主要分布在西北、西南、東北等地區,注意到這些地區地理本性的生態因素漸變性,這種空間自相關地理起因是具有生態學起因的。進一步的,LISA值大的區域大部分位于胡煥庸線以西,LISA小的部分位于胡煥庸線東側,這表明了胡煥庸線意味著地理本性中的生態因素突變性。張丕遠,王錚,劉嘯雷等[20]指出大約發生在1230—1260年代的氣候變化,是全球中世紀溫暖期的結束,中國歷史時期最大的氣候突變,它以降水減少和干旱沙漠化為特征,人口發生大規模遷移,蒙古地區,牧草自燃,中國中國氣溫下降約1°C。遷移人口分布表現的的這種空間自相關性,說明了中國區域人口是因經濟原因聚集形式存在,人口稀疏的貧困區則因生態原因連片出現,在圖4中,可以分析胡煥庸線西部人口是低低聚集的,這是中國存在貧困區連片區域地理本性基礎[21]。

3 人口分布的地理-生態因素分析

3.1 地理本性的作用

根據上述的現象學特征,進一步通過數據分析,分別探討區域地理本性的指標和人口密度的空間分布之間的關系。圖5是在縣級行政區基礎上得到的8個地理本性要素在中國大陸的分布特征(由于缺乏詳細的數據資料,圖中對我國臺灣地區的圖斑做了非彩色處理)。

將這8個特征表征的地理本性的與胡煥庸線展布形式這些特征做直觀分析,我們發現,胡煥庸線與農業生產潛力的分布特征最為一致,其次相對海拔和水資源適宜度也是影響影響胡煥庸線的根本性原因。一些人想象的胡煥庸線是中國絕對海拔變化產生的地貌學三個臺階的產物,是錯誤的。作為自然因素的地形起伏度、環境脆弱性、緯度地帶性都影響著胡煥庸線的基本分布。除了海拔因素,這些因素在氣候變化下會發生變化,事實吳靜,王錚[21]就發現,胡煥庸線很可能出現于13世紀中葉的氣候突變.當時,中世紀溫暖期結束,中國境內氣候大部分地區變干[23],中國境內人類為了適應自己生態環境的自然變化而呈現出胡煥庸線特征。因此可以說,胡煥庸線是氣候變化的產物。當然這個問題值得進一步探討,在當前氣候變化的條件下,這或許是我們討論胡煥庸線的穩定性起點[24]。

3.2 影響因子的統計分析

為了進一步胡煥庸線的成因,將各個區域的人口分布密度與地理要素做了統計分析,以省區為單元的計算結果見表2。表2數據顯示,中國大陸各省的人口密度與這8個指標的某些特征存在明顯相關關系。這里選入的GDP是人均GDP,它代表了區域發展能力。

從各區域人口密度與8個因子的相關性特征看,華東地區的上海、安徽和浙江等東部地區的人口密度與合成海拔和環境脆弱性成較強的負相關關系,華南地區的4個省份的人口密度都與合成海拔和環境脆弱性具有較強的負相關關系,在中國北方的華北地區的河北和山西的人口密度與合成海拔和環境脆弱性都存在較強的負相關關系,東北地區的黑龍江、吉林和遼寧的人口密度都與合成海拔具有較強的負相關關系。所有這些說明中國大部分地區人口分布受自然地理的作用大。第一次本性的先天決定作用仍然是重要的,因為相對海拔(含地帶性因素)和環境脆弱性,決定的發展的先天差異。進一步研究發現,華中地區的湖北、湖南和河南等中部地區的人口密度與合成海拔和環境脆弱性有較強的負相關關系,江西的人口密度也與合成海拔具有負相關關系。說明中國人口分布在中國中部地區仍然受到生態意義第一次本性的控制。但是發展內生的第二本性沒有從根本上決定區域的人口分布。

浙江、上海、安徽和江蘇人口密度與交通便捷性成較強的正相關關系在這些地區,第二本性的交通便利性根本地強化了區域人口聚集水平和經濟密度。華南多區域或地區與3個社會經濟指標都有較強的正相關關系；這是華南地區長期以來貿易發達、開放活躍的結果。東北地區各省區與3個社會經濟指標具有正相關關系,說明人類為適應自然而發展的第二地理本性是,在發展意義上是積極的,對東部地區的發展有一定決定作用。

值得注意的是,西南地區較為發達的重慶和四川的人口密度主要與合成海拔和環境脆弱性呈較強的負相關關系,與東部地區一致,但是與農業生產潛力和區位指數具有正相關關系,說明西南地區的發展受到環境的制約本質上與它受到區位的限制和山地環境中農業生產潛力的限制作用具有相似性。其中相對落后的處于山地環境的西藏、云南和貴州的人口密度與區位指數和GDP具有正相關關系,人口密度主要受區位和經濟的影響較大,應該說是山地環境的海拔、地表崎嶇度,嚴重地影響了發展水平,只有靠第二本性的改變來發展。類似的西北地區的陜西和青海的人口密度主要與合成海拔具有較強的負相關關系,與區位指數具有較強的正相關關系。甘肅的人口密度與除了農業生產潛力以外的第一次本性指標都具有一般的負相關關系,整個西北地區的人口密度還與第二本性的3個社會經濟指標和農業生產潛力具有正相關關系,說明農業生產潛力在我國西部的重要性。新疆的人口密度與合成海拔、水資源適應度具有突出的負相關關系,與農業生產潛力、交通便捷性和GDP具有正相關關系；寧夏的人口密度與適宜水資源偏離度具有較強的負相關關系,與區位指數和GDP具有正相關關系,說明西北地區人口密度主要受水資源和區位因數的影響。

圖5 中國大陸縣級單位的合成海拔、環境脆弱性、農業生產潛力、人生氣候指數、適宜水資源偏離度、交通便捷性、區位指數和GDP分布圖Fig.5 The synthesis of altitude, environmental vulnerability, productive potentiality of agriculture, human climate index, appropriate deviation degree of water resources, traffic convenience, locational index and GDP distribute at county level in China

省份Provinces合成海拔Synthesis altitude環境脆弱性Environmental vulnerability人生氣候指數Human climate index水資源適宜度Water resource suitability農業生產潛力Agricultural potential production交通便捷性指數Traffic convenience區位指數Location國內生產總值GDP重慶-0.881??-0.853??0.546?-0.503?0.877??0.1120.526?0.097浙江-0.821??-0.771??-0.460??0.1120.346??0.404??0.475??0.306?云南-0.223?-0.264??-0.296??0.330?0.0620.478??0.479??0.466??新疆-0.446??-0.374??-0.056-0.312??0.404??0.301??0.1940.337??西藏0.1080.421??-0.48??-0.31??0.1480.281?0.562??0.491??天津0.1700.1800.048-0.006-0.0630.6660.3690.667四川-0.942??-0.660??0.172?-0.579??0.737??0.379??0.785??0.342??上海-1.00??-1.00??-1.00??-1.00??1.00??1.00??1.00??1.00??陜西-0.785??-0.306??-0.051-0.1500.484??0.380??0.687??0.273??山西-0.522??-0.406??-0.282??-0.204?0.428??0.573??0.368??0.483??山東-0.232?-0.004-0.0340.0880.0850.520??0.0940.449??青海-0.775??0.255-0.461??-0.2370.580??0.472??0.868??0.449??寧夏-0.2360.3950.390-0.586?0.1840.0030.626??0.597??內蒙古-0.366??-0.055-0.396??-0.317??0.310??0.437??0.543??0.404??遼寧-0.503??-0.339??-0.0870.189-0.1080.641??0.596??0.475??江西-0.529??-0.1150.0550.0690.1420.557??0.700??0.648??吉林-0.552??-0.366?-0.1160.1950.298?0.554??0.575??0.459??湖南-0.617??-0.462??0.171-0.397??0.1320.731??0.691??0.622??湖北-0.746??-0.621??0.267?-0.314??0.599??0.417??0.610??0.256??黑龍江-0.619??-0.249?-0.365??0.0600.491??0.479??0.413??0.370??河南-0.419??-0.352??0.346??0.285??-0.250??0.509??0.571??0.475??河北-0.765??-0.700??-0.057-0.0490.520??0.495??0.649??0.369??海南-0.732??-0.612??-0.503??-0.2420.2000.809??0.550?0.691??貴州0.497??-0.002-0.472??0.421??-0.423??0.456??0.744??0.661??廣西-0.545??-0.619??-0.049-0.140.1810.622??0.632??0.569??廣東-0.718??-0.562??-0.344??-0.2000.397??0.487??0.517??0.458??甘肅-0.496??-0.372??-0.402??-0.491??0.303??0.290??0.333??0.249?福建-0.743??-0.579??-0.553??0.1120.367??0.571??0.606??0.674??安徽-0.603??-0.578??0.1490.499??0.0370.456??0.326??0.677??北京-0.675-0.886-0.8360.496-0.6950.9830.9740.986江蘇-0.082-0.249?-0.205-0.255?0.2290.364??0.607??0.610??

**表示在0.01的水平上相關,*表示在0.05的水平上相關;#本研究尚未對中國港澳臺數據進行統計

事實上,各省份的人口密度與第二本性的三個社會經濟指標都有較強的正相關關系,說明人口聚集的基礎是三個社會經濟指標反映的第二地理特征。第一次本性決定了區域發展的生態條件,其中海拔、水資源和農業潛力具有突出的意義。第二本性的因素推動著人口與經濟發展,其中交通和區位因素在某些地區具有突出意義。

值得注意的是,北京、上海和天津與8個因子都不具有顯著的相關關系,這可能由于其他因素的影響,例如國家政策、地緣政治地位和海運條件等,當然也可以說人口聚集到一定規模后,人口密度與兩個本性的聯系不再顯著,是否存在完全無生態學意義的第三本性的作用,如信息化水平,這還需進一步對其進行研究。

從整體上看,通過計算表2中顯著性水平為0.01的各省人口密度與合成海拔、環境脆弱性、人生氣候指數、適宜水資源偏離度、農業生產潛力、交通便捷性、GDP和區位指數的相關系數的平均值,分別為-0.53、-0.50、-0.40、-0.23、0.42、0.51、0.51、0.60。可以認為區位指數、合成海拔、交通便捷性、GDP和環境脆弱性與人口密度具有較強的關系,對人口空間分布具有較強的影響。整體上看,正相關關系最大的是區位指數,負相關關系最大的是合成海拔,其次是水資源偏離度。合成海拔代表的自然地理條件是難以改造的,但是水資源偏離度,特別是區位指數是具有明顯可調節性的。這是中國未來國土建設必須注意的地理學特征。

圖6 Fig.6 The distribute map of ecological livability index at prefecture level in China

基于以上表征區域生態與地理特征的8個指標,計算得到地級市尺度的生態環境特征,它代表環境的宜居-艱苦性。宜居和艱苦性是在人口學爭執不休的概念,這里作為我們用它反映相應區域人口生態意義及區域適應人類生存的可能性。計算并采用自然斷點法將艱苦性指數分為8大類,它反映如圖6所示。從I類到VIII類,顏色越來越深,表示從生態條件看該區域越來越不適宜居住。從圖6中可以看出,胡煥庸線以西的區域多為VII類和VIII類,胡煥庸線經過的區域以V/VI類為主,由此可見胡煥庸線分割了中國人口生態宜居區和環境艱苦區,胡煥庸線以西的云南、貴州全省和東北與內蒙古東部地區幾乎都落在生態環境較為艱苦的V區,或者更高,是生態環境的過渡地帶[20]。值得引起重視的是,沿胡煥庸線,基本上是人口生態環境艱苦的地區。

為了大量數據計算,將省區內各地級市人口分布密度與各地級市的按面積加權的各地理要素值,利用各以逐步回歸分析法,分析影響人口分布省區的顯著相關的因子。在用SPSS進行逐步回歸分析時,各因子進入回歸方程的顯著性P值設為0.05,剔除的顯著性P值設為0.1。

通過這部回歸在地級市為數據基礎的分析分析,影響各個區域人口分布的因素,重慶、浙江、云南、四川、陜西、山西、吉林、湖北、河南、河北、海南、廣東和福建等14個省份的貢獻率第一、第二的影響因子都包含合成海拔,這14個省區再加上典型山地省區西藏、青海、貴州,占了中國省區數的一半多,表明在其他條件相同的情況下,海拔、地形起伏度和緯度等地帶性因子,顯著影響了我國的人口密度分布乃至于經濟發展,這就揭示了我國作為山地國家的存在基本地理特征。上海、遼寧、湖南、江西、江蘇、浙江和廣西等省份的海拔不是主要的影響因素,這些省區的交通便捷性對人口密度差異貢獻率最大,其省份內部交通便利程度決定了各個省內部的人口分布狀況。值得注意的是青海、江西和貴州等3個省份的區位指數貢獻率是最大的,說明這些相對落后的地區的人口分布受經濟區位的影響較大,需要發展城市經濟。各縣市與中心城市或者省會城市的聯系以及它們在全國空間分布位置影響了這些省份人口的空間密度。加強這些區域的各縣市與周邊發展較好的城市的經濟交流而不僅僅是大陸交通聯系,是促進它們城市經濟的發展是關鍵。數據還揭示,廣東、福建、河南、湖北的水資源豐富度的影響都是負向因子,反映這些地區,水資源過于豐富意味著洪澇發生,影響了人口分布。但是水資源供應不足,是影響區域農業生產潛力的重要因素。典型的是甘肅,甘肅省貢獻率第一的因子是適宜水資源偏離度,表明甘肅省內部水資源分布差異較大,各地區的水資源分布的差異影響了甘肅各地區的人口密度,甘肅省屬于我國水資源較少的省份,又屬于農業經濟區,因此其人口問題,較我國水資源不足的新疆和寧夏相比就更加突出。這就是說在胡煥庸線以西的北部,更應該對水資源設施進行優化配置,并進行合理引水,這或許是水利學家們提出“紅旗河”的意義所在之處。

值得注意的是,影響西藏人口密度前二位的因子而不是海拔,這是很正常的,因為西藏、青海、貴州地區能夠影響人口分布的海拔內部差異已經變小,在人口總體分布格局形成的條件下,西藏、青海內部的氣溫,濕度和水資源條件等自然環境條件差異影響了青藏高原地區各縣市的人口密度。青海、云南、貴州由于城市的地貌的封閉性使得區位影響特別突出。可持續發展的關鍵應該促進人口在人生氣候指數較好的地區的聚集。

作為中部地區代表的安徽省貢獻率第一位的因子是合成海拔,GDP排在第二位。可見安徽地區在已經突破了海拔影響的限制基礎上,需要突破的是人均GDP。這種情況在逐步的河南省、湖南省等同樣存在,這說明通過聚集來提高人均GDP是逐步地區發展的關鍵。

在以每個縣委數據采樣單元基礎上分析發現,北京、上海和天津跟每一個影響因子的關系都不顯著(重慶的顯著影響因子是合成海拔及人生氣候),究其原因,主要是北京、上海和天津屬于平原地區直轄市,它們已經是中國人口最密集的地區,人口密度的影響因子更為多樣化,比如信息化程度可能已經影響了這個分布,其中天津武清的興起就是一例。

4 結論

本文借助大數據分析的思路和數據挖掘方法,以中國人口分布密度為典型對象,借助Krugman的新經濟地理學的地理本性觀點,對中國區域地理特征和胡煥庸線的存在性做了再分析,發現了下列規律：

(1)中國人口的空間分布非常不均衡；中國人口密度存在一定的自相關性,高-高聚集主要集中在長三角,珠三角,河南,四川、安徽、河北等地,低-低聚集主要分布在西北、西南、東北等地區,大部分位于胡煥庸線以西,少部分位于胡煥庸線東側。沿胡煥庸線是一個生態環境過渡帶

(2)胡煥庸線形成的地理學基礎最直接的是農業生產潛力,即陸地生態系統原始生產力,驅動農業生產潛力的主要是氣候變化,換言之,胡煥庸線可以認為氣候變化的產物。突破胡煥庸線的關鍵在于適合由于氣候變化帶來的農業生產潛力(即陸地生態系統原始生產力)變化,關于這個變化,王錚等[24]給出了一個初步研究,在氣候變化新的動態下,這個問題需要更多研究。

(3)在第一本性指標中,合成海拔對各省人口密度的影響貢獻率排在第一位的省份最多,有13個,考慮到西藏、青海、云貴高原,總體海拔高,我國的山地國家特征突出。其次,可以認為區位指數、交通便捷性、GDP和環境脆弱性與人口密度具有較強的相關關系,對人口空間分布具有較強的影響。其中,合成海拔和環境脆弱性具有較強的負相關關系,而交通便捷性、區位指數和GDP與人口密度具有較強的正相關關系。

(4)逐步回歸分析的結果顯示,在四川、青海、陜西、陜西、寧夏、遼寧、江西、江西、云南、貴州、內蒙古、廣西、甘肅、安徽等省區,第二本性因素的區位和交通便利性是影響人口發展前兩位因素,因此需要城市化來推動聚集和交通發展。而新疆、山東、寧夏、內蒙古、黑龍江、江蘇、北京、天津和重慶的人口分布比較獨特,這些指標不能很好的刻畫這些省份的人口的分布規律,所以針對這幾個省份還需引入新的因子來刻畫人口分布的影響因素。

(5)胡煥庸線沿線是中國的生態環境過渡帶。

致謝：感謝劉清春、戴曉曄、吳靜、汪晶等研究生以及國家公務員局、新疆自治區人事廳、寧夏自治區人事廳、云南省人事廳等相關單位人員的支持。