行政村地名分布與自然地理要素關系的初探
——以毛烏素沙地與黃土高原交界地區為例

段晨曦, 魯瑞潔, 丁之勇, 劉 暢

(1.地表過程與資源生態國家重點實驗室, 北京師范大學 地理科學學部, 北京 100875;2.防沙治沙教育部工程研究中心, 北京師范大學 地理科學學部, 北京 100875)

地名是人們賦予某一特定空間位置上自然或人文地理實體的專有名稱[1]。地名作為一種地理稱謂，顯示著特定時期地域的自然環境特征，也是區域文化在地表的凝結和保留[2]。傳統的地名的研究方法以定性研究為主，通過描述或記述的方法，研究地名的起源、演變、語源、類型劃分、地名群以及地名反映的社會文化現象等問題。1990年以來，地名研究的計量化成為地名學發展的重要趨勢，推動了地名研究的革新。目前國外利用GIS 技術對民族地名、殖民地名、生態地名等進行了相關研究[3-5]。

國內學者文朋陵和許建國1998年運用數理統計方法分析江蘇村鎮命名類型區域的劃分，率先運用聚類分析和羅倫茲曲線方法，克服傳統定性分類的主觀性和隨意性，定量分析和定性分析同時應用使地名學的研究更趨科學性和完備性[6]。孫冬虎論述了南海諸島外來地名的命名背景、歷史影響，并提出了南海地名問題的缺陷及若干改進建議[7]。闞耀平分析了新疆天山北麓人口遷移地區的原籍地名、姓氏地名、地理特征地名等的地名景觀特征，發現漢語地名與蒙古語、哈薩克語地名在命名方式和空間分布上的差異，對探究移民文化具有重要意義[8]。王彬等利用經驗正交函數(EOF)和GIS技術對分析了廣東省地名的主要空間分布差異及地名變化的敏感區域，為地名景觀的定量分析提供了新方法[9]。王榮等將鹽池縣聚落地名按自然要素劃分為地貌、水文、植物等類別，分析了自然要素地名的空間分布特征，揭示了地名與地理環境的關系[10]。陳晨等基于GIS核密度估計法分析北京地名文化景觀空間分布特征，突破了以行政分區表達空間變化的通常框架[11]。總之，目前對地名的研究主要集中在地名文化景觀領域，對地名與自然環境關系的研究相對較少，主要集中在地名的分類、分布及成因分析方面[10,12-14]，通常以行政分區的框架表達地名的空間分布，而運用GIS技術探討自然要素類地名分布與歷史時期區域自然環境變化的研究相對較少。

毛烏素沙地(北緯37°30′—39°22.5′，東經107°20′—110°30′[15])與黃土高原(北緯33°43′—41°16′，東經100°54′—114°33′)接壤的沙漠—黃土過渡帶兼具生態環境脆弱性和氣候變化敏感性[16]，在自然帶上為溫帶荒漠與干草原過渡地段[17-18]。毛烏素沙地東南部的年降水量可達400～440 mm[19]，地表水和地下水都較豐富，適合植被生長，因而也適宜人類生活。早在新石器時代之前毛烏素沙地就有人類活動出現，歷史上毛烏素沙地一直存在人類居住，在沙漠邊緣和腹地分布著大量不同時期的人類活動遺址點[20-21]。野外考察中發現，赫連勃勃選址定都時水草豐茂的大夏國國都——統萬城[22]，現在其四周盡為固定、半固定沙丘所環繞，表現了該區域歷史時期以來的環境變化。毛烏素沙地的地名具有指示歷史時期環境及環境變化的功能，對于毛烏素沙地的地名與環境變化的研究側重于歷史文獻分析法，如有“沙”字含義的地名及其環境意義[23]。隨著GIS技術的興起，對含有自然地理信息的地名的時空分布進行研究，可能是探討自然環境和環境變化的新角度。

本文以毛烏素沙地與黃土高原交界的榆林地區5個區縣的1 704個行政村名作為離散點，在ArcGIS中進行核密度分析(Kernel Density)和多距離空間分析函數(Multi-Distance Spatial Cluster Analysis)分析，旨在運用GIS技術更加直觀準確地表達聚落的空間分布，突出聚落分布的規律；并且結合蘊含的自然地理要素信息地名的分類統計，對特定自然要素地名進行緩沖區分析(Buffer)，探討毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村地名分布特征與自然環境變化的關系。

1 研究區概況

本文的研究區包括陜西省榆林地區的神木市、榆陽區、橫山區、靖邊縣和定邊縣，位于毛烏素沙地與黃土高原交界地區，從西北到東南由相互交錯分布的固定、半固定沙丘逐漸成為地形切割破碎的梁峁丘陵外貌(圖1)。該區屬于溫帶干旱—半干旱大陸性氣候，年均氣溫為7.9～8.6℃，極端最高溫是36.1℃，極端最低溫為-26.8℃，年均>10℃積溫約為3 146.6℃；年均降雨量320.8～432.4 mm，且70%以上的降水集中在7—9月份；光照相對充足，年日照時數達2 531.4 h，年太陽總輻射平均值為5.826×109J/m2[24]。從植被地帶來看，西北部為典型(干)草原，至東南向森林草原過渡，區內多分布灌叢植被。流經研究區的主要河流有窟野河、禿尾河、無定河及其支流榆溪河、海流兔河、蘆河等(為清晰且突出研究區內的水系，只顯示區內的水系數據)，歷史時期以來區內自然環境惡劣，地表水資源為人類的生存生活提供了重要支持。

圖1 研究區分布

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究以毛烏素沙地與黃土高原交界地區的神木市、榆陽區、橫山區、靖邊縣和定邊縣5個市(區)縣的行政村地名為研究對象，通過查閱陜西省地方志辦公室(http:∥www.sxsdq.cn/)的榆林地區志，獲得行政村地名1 704個。以行政村地名為離散點，通過python編碼從高德地圖中獲取各行政村地名的地理坐標，其中少數識別不出的手動補足。將獲得的行政村點與榆林地區志、谷歌地圖等行政村數據進行對比，對偏差較大的行政村進行實地走訪、修正，其他行政村進行隨機檢查。行政村結合導入ArcMap軟件中，生成毛烏素沙地與黃土高原交界地區5個市(區)縣的行政村地名空間分布圖。水系數據是依據數字高程模型(DEM數據)，結合陜西省地圖(比例尺1∶910 000)[25]的水系分布，在ArcGIS中進行矢量化整理。

2.2 研究方法

本文以毛烏素沙地與黃土高原交界的榆林地區的5個市(區)縣的1 704個行政村地名為離散點，運用ArcGIS的核密度分析與K函數分析，探討研究區行政村地名的空間分布特征。

2.2.1 核密度估計法 核密度估計是分析點數據的空間分布特征的常用方法。相比于離散點直接用圖表表示，核密度估計法可以更加直觀定量的表達出點數據的空間趨勢。核密度估計可以得到研究對象的一個連續密度變化圖示，以“波峰”和“波谷”的方式強化的空間分布模式顯示[26]。因此，可以客觀準確地表達地名點的空間分布。

核密度方程的幾何意義為：密度分布在每個xi點中心處最高，向外不斷降低，當距離中心達到一定閾值范圍(窗口的邊緣)處密度為0，見圖2[26]。網格中心x處的核密度為窗口范圍內的密度之和：

(1)

式中：K為核密度方程；h為閾值；n為閾值范圍內的點數；d為數據的維數。當d=2時，一個常用的核密度方程可以定義為：

(2)

其中(x-xi)2+(y-yi)2為點(xi,vi)和(x,y)之間的離差。

圖2 核密度估計[26]

2.2.2 多距離空間分析函數分析 Ripley′sK函數是空間點模式分析的常用方法之一[27,28]，其優點在于不僅能夠對點數據的相對聚集和離散程度進行多尺度研究，還能同時利用蒙特卡洛模擬法對數據進行顯著性驗證[29]。具體公式如下：

(3)

(4)

式中：A代表研究區域的總面積；n代表隨機點個數；d表示空間尺度；dij是隨機點i與j的距離值；δij(d)=1(dij≤d)，δij(d)=0(dij≥d)。Besag等[30]提出用L(d)代替K(d)，同時實現了期望值線性化和保持方差穩定。

采用ArcGIS中的多距離空間分析函數(Multi-Distance Spatial Cluster Analysis)分析行政村地名的分布模式，生成L(d)值、d值、置信區間上限值和置信區間下限值。如果聚類模式具有統計顯著性，則L(d)觀測值高于置信區間上限值。若L(d)觀測值低于置信區間下限值，說明該距離的空間離散具有統計顯著性。如果L(d)觀測值小于隨機分布下的預期值,則可認為研究對象與該距離的隨機分布相比，具有離散分布趨勢。相反，L(d)觀測值大于預期值，表明了集聚模式[31]。

3 結果與分析

3.1 地名點空間分布特征

對于毛烏素沙地與黃土高原交界地區的行政村點距離分析，采用L(d)函數進行計算，在10個距離段上來計算，設置置信區間為99%，得到結果如圖3，由圖可知，當空間尺度為10～80 km時，L(d)觀測值大于預期值且超出置信區間上限，說明在此距離段內行政村呈顯著性的聚集分布。且當空間距離為50 km時，L(d)觀測值與預期值差值最大，地名點聚集程度最高，說明當距離為50 km時，宜居的自然要素組合度最高。10～50 km的空間距離下，行政村呈集聚分布，空間尺度越大，行政村集聚程度越高；50～80 km的空間距離下，行政村呈集聚分布，空間尺度越大，行政村集聚程度降低；僅當空間距離為90 km和100 km時，L(d)觀測值小于預期值，表示空間距離大于80 km后，聚落分布趨于穩定，呈現分散狀態。總體上毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村分布呈現顯著的集聚分布，且當空間距離為50 km時，地名點聚集程度最高。

圖3 毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村K函數

毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村的核密度分析圖(圖4)直觀地顯示了研究區聚落的分布特征。以14.418 km作為帶寬(參數設置為默認值)，既能直觀地顯示出聚落的密度中心，也能較為明顯的體現聚落核密度的等級差異。由圖4可知，研究區行政村地名密度分布具有區域不均衡性，但存在一條“東北—西南”走向的密集帶，核密度為其他地區的2～10倍。研究區東南部即無定河下游地區聚落分布最為密集，其中榆陽區的東南部和橫山區的東北部聚落密度最高，核密度為其他地區的6～10倍。

研究區內聚落分布對水源的依賴關系突出。行政村的核密度分布圖(圖4)呈現出聚落密集區主要集中在河網密布的區域。研究區東南部行政村的核密度最大，該區域位于無定河河網最為密集的下游地區，有黃河的一級支流無定河，二級支流榆溪河、峁溝、小川溝、鹽子溝、馬湖嶼溝等，豐富的水源為人類的生活、生產提供了便利條件。西北部地區河流密度較小，臨水條件差，行政村核密度分布較低。榆林地區東南部人口密集、西北部人口稀疏的人口分布特點也說明了人類選擇居住點時對水源的依賴。對毛烏素沙地古城與地表水環境的研究也表明在干旱、半干旱地區，近水是聚落尤其是絕大多數城鎮選址的基本條件[32]。研究區行政村總體上呈現聚集分布，可能是由于該區自然環境整體比較惡劣、生態環境較為敏感，滿足人類在聚落選址時的水文、地貌和地面坡度等條件的區域有限，因此人們聚集居住在水系較為密集的研究區東南部這一相對環境宜居區域。

圖4 毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村的核密度

3.2 地名點分類統計

毛烏素沙地與黃土高原交界地區自然要素類地名的空間分布主要受自然環境的影響，其中以水文類的要素最為常見。本研究中1 704個行政村地名中有1 542個與自然要素有關，主要可分為地貌、水文、方位、植被4類，其中以水文類命名的聚落居多(表1)。

研究區內以水文類命名的聚落最多，其行政村地名出現711次，占所有行政村地名比例的41.73%。行政村地名中的水文要素有23個，主要用字為“溝”、“灣”、“畔”、“灘”、“河”、“渠”、“水”、“海”、“澗”、“井”等，其中含“溝”字的行政村地名有203個，占水文類地名的28.55%，含“灣”字的有125個，占水文類地名的17.58%，含“畔”字的有76個，占水文類地名的10.69%，含“灘”字的有54個，占水文類地名的7.59%。

行政村地名與地貌有關的數量為589個，占所有地名比例的34.57%。地名中的地貌要素有19個，主要用字為“峁”、“梁”、“石”、“山”、“坬”、“窯”、“岔”、“坪”、“崖”、“塬”、“崄”等。其中“峁”字出現87次，占地貌類地名的14.77%，“梁”字出現85次，占地貌類地名的14.43%，“石”字出現66次，占地貌類地名的11.21%，“山”字出現59次，占地貌類地名的10.01%，“坬”字出現51次，占地貌類地名的8.66%。

與方位相關的有114個行政村地名，所占比例為6.69%，主要用字及其出現次數分別為西(33)、東(29)、南(17)、上(13)、北(12)、下(6) 、左(4) 。地名中包含的植被要素有柳(27)、蘆(12)、麻(9) 、棗(6) 、木(5) 、瓜(4) 、桃(4) 、黃蒿(3) 、槐(1) 、席麻(1) ，共計72次，占比4.23%。此外，與顏色相關的地名共39個，主要包括紅(16)、黑(9) 、青(7) 、烏(6) 、炭(1) 。

表1 地名分類表

3.3 水文類地名的分布及其指示的環境變化

以10 km為緩沖區半徑，對現代河網以及河道的矢量數據進行緩沖區分析，見圖5B所示，發現大約80%的聚落點位于緩沖區內部，水文類地名分布緊鄰流經研究區內的河流兩側，河網越密時規律越明顯，說明水文類村名集聚地區大多沿著現代河流分布，表明該區歷史時期以來總體水系格局沒有發生劇烈變化。定邊縣的北部也是水文類行政村地名分布的密集區，行政村地名中含有溝、灣、海、渠、塘、泉、井等水文類要素多達60處，但該區卻遠離現代河流湖泊，可能表明這些地方自人類聚居以來自然環境發生過變化，而地名指示了人類聚居時的自然環境。

圖5 毛烏素沙地與黃土高原交界地區水文類行政村的核密度分析(A)水文類行政村與河流緩沖區的關系(B)

為證實對上述定邊縣北部地區差異現象的猜想，我們分別從歷史時期的風沙剖面和古文獻兩方面進行了資料收集：統計毛烏素沙地2 500 cal.aB.P.以來前人已發表的風成沙剖面[33-39]，共收集了22個光釋光年代數據，對所有剖面進行核實后繪制了2 500 cal.aB.P.以來風成沙的頻數分布圖(圖6)，發現2 500 cal.aB.P.以來風成沙地層出現的頻數逐漸增大，說明2 500 cal.aB.P.以來氣候呈干旱趨勢發展，風沙活動加強，可能導致了一部分河流的流量減少甚至消亡。對毛烏素沙地古城研究的結果顯示，秦漢以后毛烏素沙地出現湖沼萎縮消亡、外流河流量減少、泉眼消失等現象，地表水環境整體上呈現惡化趨勢[32]，毛烏素沙地歷史時期的地名研究也顯示湖沼與井泉總體上是逐步干涸消亡的[23]。陜西定邊地區高分辨率的花粉記錄顯示2 400 cal.aB.P.以來定邊地區的花粉濃度經歷多次波動、整體呈降低趨勢，說明該地區2 400 cal.aB.P.以來經歷了多次氣候波動，但總體上呈現氣候干旱化趨勢[40]，并且在毛烏素沙地存在2 400 aB.P.左右、1 265—1 560 aB.P.兩個明顯的風沙期[41,42]。同樣位于中國北方沙區的渾善達克沙地自3.2 ka B.P.后氣候存在多次波動旋，整體上也呈干旱化趨勢[43]。從毛烏素沙地的地層沉積剖面記錄、古城水環境研究以及孢粉記錄來看，近2 000 a以來毛烏素沙地氣候轉向干旱化，風沙活動加強、地表水環境惡化，部分人類聚居時近水的聚落，現在已遠離河流湖泊。

圖6 研究區2 500 cal.aB.P.以來風成沙的頻數

4 結 論

毛烏素沙地與黃土高原交界地區地名的空間分布具有不均衡性和集聚性：(1) 毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村地名的分布呈東南多、西北少的規律，以研究區東南部(即榆陽區的東南部和橫山區的東北部)聚落密度最高。(2) 毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村分布總體呈現顯著的集聚分布，主要聚集在有限的環境宜居區域，當空間距離為50 km時，地名點聚集程度最高。

毛烏素沙地與黃土高原交界地區行政村的命名主要受到自然環境的影響，與自然要素有關的地名占85.97%。水源為影響研究區聚落分布的重要條件，自然地理要素中以水文類要素命名的地名最多，占41.73%，聚落分布對水源的依賴關系突出。

水文類地名的分布變化可以揭示研究區歷史時期以來的環境變化情況。毛烏素沙地近2 000 a來氣候總體呈干冷趨勢發展，風沙活動加強。大約80%的水文類聚落點大多沿著現代河流分布，表明毛烏素沙地歷史時期以來總體水系格局沒有發生劇烈變化，部分水文類村名集聚地區(定邊縣北部)遠離現代河流湖泊，這可能是氣候變化導致的地表水環境惡化引起的水文類地名集聚區與現代水系分布不一致。