中国县域可达性区域划分及其与人口分布的关系，本文主要内容关键词为：可达性论文,中国论文,县域论文,人口论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修订日期：2009-12-11
通过最小的活动量，获得最大的接触机会，是人类活动的基本规律，而可达性是刻画这一基本规律的关键概念[1]。对可达性概念和方法的分析，是理解社会、经济和政治观点的基础[2]。Hansen在1959年提出了可达性的概念，并定义为交通网络中各节点相互作用机会的大小[3]。后来，Goodall认为可达性是一个空间位置对于其他的空间位置而言其能够被到达的难易程度，而非物理距离[4]；Deichmann认为是与特定的经济、社会机会要素及其所在位置相接触或互动的能力[5]。虽然难以形成统一定义，但是学者普遍认为交通系统将可达性的基本含义与个体在空间中移动的能力联系起来[6]。必须承认，作为空间经济结构再组织的“发生器”[7]，空间可达性从人类本性层面诠释了人地关系[8]，时间地理学、交通地理学、区域经济学、城市经济学的很多概念均建立在可达性概念基础之上，可达性概念和理论的发展，更是不断丰富和发展着包括区位论在内的传统地理学理论[9]。国外可达性测度(measure)可以总结为4个组件(component)：土地利用、交通、时间、个体，主要用于交通设施测度、空间区位测度、个人可达范围测度和利用率空间测度[10]；研究内容涵盖区域间交通联系程度[11]、交通网络节点间的相互作用机会[3]、达到某空间位置的难易程度[4]、与特定的经济、社会机会要素及其所在位置相接触或互动的能力[5]等，应用领域为研究区域交通体系变化[12]、公共交通系统设计[13]、城市公共设施布局等[14]。中国学者对可达性研究始于20世纪90年代，研究内容包括：交通网络与区域空间可达性的关系，包括铁路[15]、公路[16]、航空[17]等各种交通方式，城市设施网络节点的选址，包括医疗卫生设施[18]、互联网结点[19]等，公共绿地景观的有效性评价[20]；可达性评价方法的总结[21]；个人出行[22]与创新系统的可达性分析[23]等。可达性研究范围大到区域，如长江三角洲[24]；小到市区，如深圳市宝安区[20]。在可达性计算方法上，目前学者主要采用矢量数据结构下的交通网络最短路径算法，通过计算直线距离、缓冲区或引入引力模型，将交通线路图进行拓扑变换来计算区域空间可达性[25]，这些方法存在一定的缺陷：首先，交通网络为线状结构，不能覆盖整个区域，因此难以对居住区等面状空间对象进行可达性分析；第二，对区域可达时间进行模糊评定，不能精确反映不同等级交通线的实际时间成本；第三，反映的距离多为宏观尺度的直线距离，对区域自然本底对交通方式的限制考虑较少，与微区位实际交通线长度相差较大。基于栅格数据的成本加权距离计算方法可以很好地解决可达性测度中的以上问题，但目前国内外还很少有人采用。此外，交通与人口的关系一直是交通地理学和人口地理学研究的重要内容，但已有研究对二者的关系只是简单定性描述，尚无定量研究；研究区域也未见中国范围可达性区域划分。
基于此，文章从区域可达性研究方法、县域单元全国尺度的研究区域、可达性区划及其与人口分布的关系3个方面，来探讨在中国快速城市化的区域背景和基数庞大、城乡人口流动频繁的人口背景下的区域可达性与人口分布的相关关系，这既是对西方经典地理学、人口学理论在中国的一种实践性检验，也是对中国交通导向下区域人口集聚现象特征的一种揭示。
1 研究区域及数据来源
本文以2005年中国县(县级市、州、旗、特区和林区)域与合并后的地级以上城市市区为研究单元，共2348个，其中县级单元2032个，地级市及以上的直辖市、省会、特区城市市区316个(因数据原因不含台湾)，空间行政边界矢量数据来自1：400万中国基础地理信息数据；人口数据来源于《中国县(市)社会经济统计年鉴》(2006年)和《中国城市统计年鉴》(2006年)，通过市区合并等统计整理而得；水系数据和道路数据(包括铁路、高速公路、国道、省道及一般公路)，分别来源于交通部《1∶400万公路交通版》地图和《1∶400万基本要素版》地图的矢量化。
图1 技术路线
Fig.1 The technical route of this paper
2 研究技术路线及方法
2.1 技术路线
文章按照研究进程的逻辑关系分为4个步骤：数据准备、可达性成本计算、区域划分、区域可达性与人口布局相关分析，在ArcGIS和SPSS软件技术的支撑下，综合采用成本加权距离法、二元定距相关分析法、系统自然聚类分析法，最终得出县域可达性与人口分布的相关关系(图1)。
2.2 研究方法
(1)区域可达性计算。本文将县域可达性定义为在特定时间(t)段内，从该县(j)政府出发向其周边出行，所取得出行距离(L[，jt])的平均值。运用GIS空间分析功能，对空间全覆盖的栅格数据，进行高精度空间分析，更科学更准确地反映区域的空间可达性。文章在栅格数据上运用最短路径法计算每个网格到某个目的网格(或网格集)的最短加权距离，称为“成本加权距离算法”。该方法目的在于将栅格数据抽象成图的结构加以计算。
原理为：首先取得成本栅格图(Cost Raster)，将研究区使用一定精度的正交格网分割为栅格图像，每个栅格的属性值表示其“成本”(Cost)，本文表示通过它所需要的时间消耗程度。如图2a，每个非边缘网格的周围有且仅有8个其他网格，以每个网格中心为“节点”(Node)，抽象为8条“边”(Side)。对边“长度”取值定义为：如果边连接2个直接水平或垂直相邻的网格，则其长度为2个网格值的平均值；若边连接的网格斜相邻，则其长度为2个网格平均值的
倍。由此，将每个源设定为单一节点，其所属栅格的成本值定为0，每个源周围的n个栅格与该源形成n条边(图2b)，即构建了适合最短路径计算方法的完整的“图”结构。如将图2a右下角网格作为一个“源”，则成本加权最短路径计算结果如图2c。结果共有2个：一是每个节点到该源累积的总“成本”值(Accumulated Cost)；二是每个节点到最短路径上前一个节点的路径方向(Direction)。
(2)可达性区域划分。以中国最发达的长三角地区“十一五”规划中“3小时都市圈”目标为依据，将3小时假设为中国县域的最大影响范围。以30min为时间段，按时间成本对每个县(市、区)的可达性栅格图进行重分类，并对所得到6个时间圈可达性值进行累积，得出中国每个县(市、区)3h可达值，以此作为县域可达性的标准。聚类分析之后，分别得出县域可达性高、中、低值区面积占中国和各省总面积的百分比，进行区域划分[26]，将分析结果与中国省域图进行叠合，并得出各分区的特征。
(3)区域可达性与人口布局相关分析。运用SPSS15.0二元定距相关分析方法，在中国和分区范围内，将ArcGIS计算得出的某县域可达性值分别与该县域范围人口密度进行相关分析，分别得出中国和各区可达性与人口布局的关系特征。
3 数据处理
3.1 构建数据库
以ArcGIS Desktop 9.2为操作平台，首先对图形数据进行投影变换，以统一空间参照系统ALBERS等积圆锥投影(Krasovsky_1940_Albers)，对数据信息分层矢量化，存储于地理数据库(geodatabase)。
3.2 空间地物分等级赋值，建立成本栅格图
图2 成本加权距离计算流程示意图
Fig.2 Calculation flow of cost weighted distance
不同地表类型具有不同的通勤方式和出行速度，本文将地表类型分为陆地、道路和水域，分别设定时间成本值。为了尽可能提高计算精度，选定栅格大小为1km×1km，设定时间成本数值的参考为平均出行1km大约所需要的分钟数，公式为：
cost=
×60 (1)
式中：cost为时间成本，V为各类空间对象的设定速度。具体速度设定(表1)：①陆地：指道路之外连续的陆地部分。假设陆地为均质，即在其上可以任意方向出行，出行方式受到限制，以步行为主，设定速度为5km/h；②道路：道路分为铁路、高速公路、国道、省道及一般公路。根据2005年中国不同等级的铁路里程和速度标准，以及《中华人民共和国公路工程技术标准(JTGB01-2003)》，本文采用：铁路90km/h(据2005年铁路等级构成核算)，高速公路120km/h，国道80km/h，省道及一般公路60km/h；③水域：考虑水域依然有一定的通行能力，但有些地方要绕行一定距离才能到达对岸，需要付出比陆地更大成本，所以取其平均速度为1km/h。
根据成本值，从基础数据库中提取空间要素，分别建立矢量要素层，包括表1中道路、陆地、水域等7个图层，赋予成本属性后，将矢量数据转换为栅格数据，栅格数据的取值即为成本值；对各层时间成本值栅格数据进行空间叠加得到空间地物的时间成本栅格(设为Cost图层)(图3)。
3.3 计算成本加权距离栅格图
以交通部《1∶400万公路交通版》地图和《1∶400万基本要素版》地图为底图，选取中国2348个研究单元(县、市、市区)的具体位置点，建立Point对象图层；在ArcMap中运行Cost Weighted命令，于Cost图层上计算出每个点的成本加权距离；依据“3小时都市圈”目标，按照30min时间成本对每个点的栅格成本加权距离图划出6个圈层，计算出各圈层可达面积Sjt，再将面积转化为距离，即得到该县的可达性值，公式为：
(2)
式中：L为表征县域可达性的出行距离，S为可达面积，j为特定县，t为特定时间段。
4 中国县域可达性的空间格局分析
4.1 中国县域各圈层可达性特征分析
图3 2005年中国县域可达性时间成本栅格图
Fig.3 County accessibility time cost raster of China,2005
表1 主要的空间对象时间成本值设定
Tab.1 Main space factor cost of China
空间对象 陆地水域 铁路
高速
国道省道火车轮渡
速度(km/h) 5
1
90120 80 6035
时间成本(Min) 12 60 0.67
0.50.75 1
1.71
以每个县(市、区)0.5h、1h、1.5h、2h、2.5h、3h等6个时间段内该县(市、区)出行距离(L[，jt])，分别表示县(市、区)时间圈内的交通可达性值，从而分别得到从每个县(市、区)府驻地出发，以30min为时间段，从内到外6个时间圈的可达性值。同时，为了进一步探讨每个时间圈内的可达性特征，将每个时间圈的可达性值从小到大平均分成30等份，得出6个时间圈可达性值等分状态下县域数量频率分布图。采用Natural Breaks(Jenks)法将每个时间圈的县域可达性值分为3级，该方法基于数据内部的内在联系自然分组，目的是最大化组间差距并最优化组内相似值，分组点选在数据变量值出现相对最大变化处。其中，红色县域为高可达性区域，黄色县域为中可达性区域，绿色县域为低可达性区域，具体特征概括为图4和表2。
图4 中国县域不同时间圈可达性程度及县数量频率分布
Fig.4 Frequency distribution of hour circle of county accessibility and county quantity of different accessibility scopes in China
从空间布局来看，随时间圈从内及外，可达性高值区自西到东由分散变为集中，中值区自西到东及东北地区由分散变为集中，低值区则由东部地区向西部地区集中，“黑河—腾冲”界线明显，表明中国县域交通可达性存在着较大的区域差异，并且外部交通的区域差异要大于内部交通的区域差异，自然地貌是县域可达性的重要影响因素；从县域数量分布来看，随着可达性的增大，县域数量出现先增大后减少的倒“U”型特征，表明大部分中国县域交通可达性为低中级水平；从可达性数值分布来看，内部时间圈以低可达性为主，外部以中可达性为主，表明中国县域外部交通环境要优于内部交通环境。
图5 2005年中国县域可达性空间布局图
Fig.6 Spatial pattern of China's county accessibility,2005
4.2 中国县域可达性空间特征分析
县域的可达距离大小表征着该县域可达性程度的高低。根据3小时都市圈理论，将以上6个时间圈的可达性值进行累积，得出中国县域3h累积可达距离，作为县域可达性的标准，同样采用Natural Breaks(Jenks)方法将县域可达性值分为高、中、低3级，其中高可达性区是指可达距离为127～175 km的县域，中可达性区是指95～127 km的县域，低可达性区是指95 km以下的县域(图5)。结合不同时间圈内县域可达性特征，将其总体特征总结如下：
(1)县域可达性值以低值为主。对县域可达性距离进行等距离分级为10个等级。则最大可达值为175.46 km，平均值112.45 km，标准偏差为77.58 km；观察其累积数值，第4级的累积县数为55％，第5级为70％，第6～10级只点全部县数的30％。可见，低可达性值县占中国县域的主体。
(2)圈层状分布特征。在空间构成上，中国县域可达性在东北地区、东部沿海地区、西南部及华南地区出现了若干个高值中心，并且自中心城市向外围区域可达性值逐渐降低，呈现出明显的圈层状分布特征。其中东北地区中心城市有哈尔滨和沈阳；东部地区高值中心最为密集，已呈片状，主要包括京津唐地区、中原地区、山东半岛地区、长三角地区的交通枢纽城市；另外，华南地区的广州市，西南地区有拉萨、重庆、成都等均为可达性高值中心城市。
(3)“反自然梯度”布局特征。在空间布局上，中国县域可达性出现了与中国三大自然梯度相反的分布特征，东部平原区可达性最高，为可达性高值区；西部和北部高原区可达性最低，为可达性低值区，中部丘陵山地区可达性界于两者之间，为可达性中值区，具有明显的“反自然梯度”的阶梯状特征。另外，在三大阶梯之间，著名的“黑河—腾冲”人口分界线同样也是中国县域可达性分界线。
5 中国县域可达性区域划分及特征
为了在宏观上揭示中国县域可达性的分布规律，服务于国家的交通建设与县域经济发展，有必要进行中国县域可达性区域划分。对图6中可达性高值区、中值区、低值区面积进行统计得出，三者占中国总面积比重分别是11.12％、33.45％、55.44％，以此为标准，与各省(市、自治区)相应比重对比，进行全国县域可达性划分。
高可达性值大于平均值的省(市、自治区)有18个：京、沪、津、皖、豫、鲁、苏、冀、辽、宁、晋、鄂、渝、吉、浙、贵、川、粤；中可达性值大于平均值的有17个：粤、赣、湘、陕、闽、贵、桂、甘、晋、浙、吉、鄂、冀、宁、辽、黑、苏；低可达值大于平均值的有7个：琼、藏、内蒙古、新、云、川、黑。
考虑到空间邻接性及县域可达性实际，作如下说明和调整：①高可达性大于平均值的省份中，京、沪、津、皖、豫、鲁、苏、冀、辽的高可达性值占绝对优势，故将其划分为可达性高值区；②中可达性值大于平均值的省份中，吉、陕、甘、晋、粤、赣、湘、闽、贵、桂、浙、鄂等省中可达性值占绝对优势，属于中可达性区域，根据可达性比重及相邻区位，又将它们分为3个亚区：东南诸省亚区、陕甘宁晋亚区和吉林亚区；③低可达性值大于平均值的8个省份，其低可达性值均占绝对优势，属于低可达区；④宁夏虽然高可达性区占主导地位，考虑到面积较小，且与甘、陕具有一体化趋势，故将其与甘、陕、晋划为一区；⑤重庆市虽然高可达性值超过了全国平均值，但其低可达性值仍占主导地位，考虑到其与四川的历史渊源，故将其与川、云划为一个区；⑥香港、澳门虽然为可达性高值区，但其面积较小，不宜单独划区；海南虽然为低可达值区，考虑其特殊的海岛区位，与港澳一起划入东南中可达性区。依此，将中国分为3大区：可达性高值区、可达性中值区、可达性低值区。可达性高值区位于我国东部沿海地区；可达性中值区位于高值区的外围，又可分为东南诸省亚区、陕甘宁晋亚区和吉林亚区；可达性低值区则分为云川渝亚区、蒙黑亚区、新疆亚区和青藏亚区(图6)，它们的基本特征具有明显的异质性。
图6 中国县域可达性区域划分
Fig.6 The county accessibility divisions in China
6 中国县域可达性与人口密度相关性分析
将《中国县(市)社会经济统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》(2006)的人口数据进行整合处理，得出2005年中国人口密度分布图(图7)。在中国县域可达性实证研究基础上，为了进一步明确人口密度与区域可达性的相关关系，运用SPSS软件的二元定距相关分析方法将各县(市、区)可达性数据与人口密度数据进行定量计算。
6.1 可达性与人口分布相关性整体特征
中国县域可达性与人口密度相关性拟合曲线(图8)显示，二者整体上具有明显的相关性，两条曲线拟合系数达到了0.988。分小时圈县域可达性与人口相关系数以及累积相关系数(表3)显示，在1.5～2小时圈和2～2.5小时范围内分别达到最大值0.482和0.483，之后降低。可见，2.5小时圈是目前中国可达性与人口集聚产生作用的最远距离。
6.2 可达性与人口分布相关性区域差异
在中国县域可达性分区基础上，对每个分区的县域可达性和人口密度分别进行相关性分析，得出分小时圈中国各分区县域可达性与人口密度相关系数(表4)。结果显示，不同分区的相关系数存在较大差异。按3h累积相关系统统计，从大到小依次为云川渝亚区(0.70)、青藏亚区(0.50)、陕甘宁晋亚区(0.40)、新疆亚区(0.32)、吉林亚区(0.31)、可达性高值区(0.27)、蒙黑亚区(0.19)、东南诸省亚区(0.13)，其中青藏和云川渝亚区的相关系数大于全国平均值(0.48)；按时间圈相关性统计，可分3种情况：一是从内圈到外圈“低—高—低”布局，如可达性高值区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区、云川渝亚区、新疆亚区，最大作用圈分别为2h、1.5h、1h、1.5h、1h，该类型表明县域内部交通和外部交通较为均质，人口集聚与可达性的相互作用较为明显；二是“高—低—高”布局，如东南诸省亚区、青藏亚区，内部交通弱于外部交通，人口集聚受外部交通的制约性较大；三是“高—低”布局，如蒙黑亚区，表明内部交通和外部交通均较弱，可达性对人口集聚作用不明显(表4)。
总结来看，其特征表现在3个方面：第一，中国县域可达性越高的区域，可达性与人口分布的作用圈就越大。可达性高值区最大作用圈是2h，陕甘宁晋亚区、云川渝亚区为1.5h，吉林亚区、新疆亚区为1h，表明可达性与人口分布关系密切。第二，中国县域可达性越高的区域，可达性值与人口密度相关性越小，反之越大，表明愈是交通条件较为落后的地区，交通线作为区域联系的主要通道，对人口集聚关系就愈密切；反之，交通条件发达区域，可达性在人口集聚中的作用就会受到种种因素的取代而削弱，即交通条件对落后地区人口集聚所起到的作用远远大于发达地区。第三，就区域发展对策来看，可达性高值区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区、云川渝亚区、新疆亚区应该均衡发展交通体系；东南亚区、青藏亚区应着重发展县域内部交通；蒙黑亚区则应全面实施区域交通体系建设。
7 结论与讨论
图7 中国人口密度空间分布图
Fig.7 The spatial distribution of urban population density in China
图8 中国县域可达性与人口密度相关性拟合曲线
Fig.8 The crrelation fitting curve of county accessibility with population distribution in China
通过分析得到：第一，成本加权距离算法可以实现空间可达性概念从定性描述转向定量计算的精确转换。第二，文章主要针对中国陆路交通线路，得出中国县域可达性具有以低值为主，具有圈层状和“反自然梯度”的布局结构，“黑河—腾冲”线为明显可达性分界线。第三，将中国大陆按可达性分为3大区：可达性高值区、可达性中值区、可达性低值区。可达性中值区又可分为东南诸省亚区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区；可达性低值区则分为云川渝亚区、蒙黑亚区、新疆亚区、青藏亚区。第四，通过对中国县域可达性与人口密度的相关性分析，得出了国家区域范围内二者具有明显的相关性，2.5小时圈是目前中国可达性与人口分布产生作用的最远距离；中国县域可达性越高的区域，可达性对人口集聚产生作用圈就越大，而可达性值与人口密度的相关性越小，说明交通条件对落后地区人口集聚所起到的作用远远大于发达地区，并指出东部高值区、陕甘宁晋亚区、吉林亚区、云川渝亚区、新疆亚区应该均衡发展交通体系；东南亚区、青藏亚区应着重发展县域内部交通；蒙黑亚区则应加大力度，全面实施区域交通体系建设。
需要讨论的内容：第一，文章是对陆路交通可达性的理论性探讨，假设前提是全国同一级别的陆路交通线具有同样的质量和标准，具有同样的速度，但这在中国东部发达地区和西部地区尚存在较大的差异；第二，受数据可得性制约，文章没有考虑区域性的恶劣气候和地形的粗糙度(如东北和西藏地区冬季长时间的冰冻和横断山脉区域的高山起伏)对县域可达性的影响，同样存在一定的区域性误差；第三，统计年鉴的人口数据可能存在一定的误差；第四，由于数据处理量巨大，工作条件只允许对2005年的数据进行分析，单时段的数据分析缺少了连续性，这是今后努力的方向。
感谢：感谢中国科学院地理科学与资源研究所陆大道院士、南京大学林炳耀教授和翟国方教授、美国马里兰大学沈青教授、鲁东大学孙峰华教授和李世泰教授的指导及建议，感谢童江华博士、李勇硕士、吴扬硕士对本文进行部分数据整理工作。
标签：时间计算论文;