Analysis of Terrain Suitability of Living Environment in Lincang City Based on Terrain Fluctuation
With the continuous development of society and economy, people are paying more and more attention to the living environment. The living environment is the foundation of human survival and development, and fundamentally restricts the concentration level and distribution pattern of regional population. This article selects terrain undulation to analyze the terrain suitability of the living environment in Lincang City. Using ArcGIS 10.2 software and the mean change point analysis method, the optimal analysis window size was determined to be 0.2025 km 2. Based on this, terrain undulation was calculated, and regional differences in terrain undulation were analyzed for each township. Using SPSS software, correlation and regression analysis were conducted on the average population density and terrain undulation of each township. The R 2value in the correlation analysis was −0.505, and a significant negative correlation was found between the two. The regression analysis followed the inverse curve model, with an R 2value of 0.859. According to the terrain undulation, the suitability of living environment terrain is divided into 5 levels. The terrain undulation value of the height suitable area is less than 1.5, accounting for 41.19%; The terrain undulation value in the moderately suitable area is between 1.5 and 2.0, accounting for 36.34%; The terrain undulation value in the low degree suitable area is between 2.0 and 2.5, accounting for 19.28%; The terrain undulation value of the critical suitable area is between 2.5 and 3.0, accounting for 3.03%; The terrain undulation value in the unsuitable area is ≥ 3.0, accounting for 0.16%. Analysis shows that the population of Lincang City is mainly distributed in relatively flat dam areas. This study can provide reference for the rational population layout and socio-economic development of Lincang City.
Living Environment
地形起伏度(Relief Degree of Land Surface, RDLS),又称地表起伏度、地势起伏度
近年来,随着3S技术的不断进步,对区域人口、资源、环境与发展间相互关系的探究也逐渐深入,众多学者将地形起伏度作为区域资源环境评价的重要指标
本文根据研究区域地形的具体特征,将地形起伏度定义为一种综合性指标,即基于平均海拔、相对高程以及平地面积(即坡度小于5˚的区域)等多个独立地形要素的函数关系得出
临沧市位于云南省西南边境,地理坐标介于东经98˚40′~100˚32′、北纬23˚04′~25˚02′之间,西与保山市相连,东与普洱市相接,北邻大理州,有镇康县、耿马县和沧源县3个县在西南与缅甸接壤(
1) DEM数据:“地理空间数据云”平台获取的“ASTER GDEM 30M分辨率的数字高程数据产品”,共8幅为30 m分辨率数据。
2) 2020年中国行政区划图(乡镇级):“百度地区乡镇街道行政区划”。
3) 人口数据:临沧市人民政府公布的第七次全国人口普查主要数据。
1) 在ArcGIS中使用选择要素按钮(Select Element)结合属性表在中国乡镇级的行政区划图中选取出临沧市所包含的乡镇,进行投影转换。
2) 将地理空间数据云中下载的8幅DEM数据,利用系统工具箱(Arc Toolbox)下的数据管理工具(Data Management Tools)中的栅格数据集(Raster Dataset)的镶嵌(Mosaic)功能对其进行拼接,得到整块的DEM数据。
3) 根据临沧市的行政区划图,利用空间分析工具(Spatial Analyst Tools)下的提取分析(Extraction)中的按掩膜提取(Extract by Mask)功能裁剪出临沧市的DEM图。
窗口分析(Window Analysis)是将数学运算方法应用于栅格数据中的一种空间分析。在分析开始之前,选取合适的窗口形状、设定合理的分析半径,以及确定适用的分析方法显得尤为关键
在参考国内外对地形起伏度研究的基础上,决定采用均值变点分析法
步骤一,首先计算各个分析窗口下的单位地势度(T)。
(1)
其中:Ti为不同分析窗口下的单位地势度;ti为平均高程差;si为分析窗口面积。
步骤二,求出步骤一中得到的T的对数(lnT),并将其生成一组非线性序列Xt( )。
步骤三,把步骤二中得到的Xt从中间分为两部分,分别表示为 和 。随后,计算这两部分序列以及总样本的算术平均值,分别用 、 和 代表。
(2)
(3)
其中:N为样本总数;S为总样本的离差平方;Si为两段样本的离差平方和差值。
步骤四,依据公式(2)和公式(3)分别计算出S和Si,随后进行差值运算,即S减去Si。当差值达到其最大值时,所对应的分析窗口面积即为临沧市地形起伏度研究的最佳分析窗口。
为实现本研究的目标和满足其具体内容,参考了封志明等学者
(4)
其中:RDLS为地形起伏度;ALT为以某一栅格为中心的一定区域内的平均海拔高度,m;[Max(H) − Min(H)]为以某一栅格为中心的一定区域内最高海拔与最低海拔的差值,m;P(A)为区域内的平地面积,km2;A为某一栅格为中心的一定区域内的总面积。
1) 确定最佳的分析窗口大小,随后计算该窗口内所覆盖的地理区域的总面积A,并获取该区域内最高海拔与最低海拔之间的差值[Max(H) − Min(H)]。
2) 以裁剪后的临沧市DEM数据为基础,使用ArcGIS中邻域分析模块(Neighborhood)下的焦点统计(Focal Statistics)功能,来计算最佳分析窗口下的平均海拔高度ALT。
3) 利用ArcGIS软件中的坡度(Slope)功能,计算出临沧市的坡度。再利用重分类(Reclassify)工具对坡度进行划分,将坡度小于5˚的区域标记为类别1,其它区域标记为类别0,实现坡度重分类的二值化。然后,运用焦点统计功能,计算出最佳分析窗口下的平地面积P(A),并据此进一步计算出平地在总面积A中的占比P(A)/A。
4) 将计算所得到的数据借助栅格计算器(Raster Calculator)代入到公式(4)中,从而得出临沧市的地形起伏度RDLS。
相关分析(Correlation Analysis)是探究两个或多个变量之间是否存在某种关系以及这种关系的密切程度的统计学方法。该方法的目的是检验随机变量间的共同变化趋势,通常通过计算相关系数来衡量这种相关性的强弱。双变量分析(Bivariate Analysis)正是基于这一原理,通过计算两个变量之间的相关系数来评估它们是否存在显著的相关性。
在对临沧市开展的研究中,根据Pearson相关分析方法,在SPSS软件中打开双变量相关对话框,得出临沧市各乡镇地形起伏度与平均人口密度之间的相关系数分析结果。
回归分析(Regression Analysis)是通过分析自变量和因变量之间的函数式,建立两种或多种变量间定量关系的统计分析方法。该方法不仅能更准确地把握变量间的关联关系,还可以为预测未来的发展趋势提供坚实的数据基础。
运用SPSS软件对地形起伏度与平均人口密度进行回归分析,由此来表明临沧市各乡镇地形起伏度与平均人口密度之间存在的关系,预测临沧市人口未来的发展趋势。
本研究利用ArcGIS的空间分析模块,基于30米分辨率的DEM数据,选择矩形作为窗口的形状,并运用均值变点分析法进行分析。
1) 窗口面积与平均高程差的关系
首先设置了移动步距为1的n × n (
)矩形分析窗口,得到不同窗口面积下的相关数据(
窗口大小 | 面积(m2) | 平均高程差(m) | 窗口大小 | 面积(m2) | 平均高程差(m) |
2 × 2 | 3600 | 14.48 | 20 × 20 | 360,000 | 221.04 |
3 × 3 | 8100 | 28.78 | 21 × 21 | 396,900 | 230.11 |
4 × 4 | 14,400 | 42.78 | 22 × 22 | 435,600 | 239.01 |
5 × 5 | 22,500 | 56.42 | 23 × 23 | 476,100 | 247.75 |
6 × 6 | 32,400 | 69.67 | 24 × 24 | 518,400 | 256.34 |
7 × 7 | 44,100 | 82.51 | 25 × 25 | 562,500 | 264.78 |
8 × 8 | 57,600 | 94.95 | 26 × 26 | 608,400 | 273.08 |
9 × 9 | 72,900 | 107.02 | 27 × 27 | 656,100 | 281.24 |
10 × 10 | 90,000 | 118.74 | 28 × 28 | 705,600 | 289.28 |
11 × 11 | 108,900 | 130.13 | 29 × 29 | 756,900 | 297.19 |
12 × 12 | 129,600 | 141.22 | 30 × 30 | 810,000 | 304.98 |
13 × 13 | 152,100 | 152.02 | 31 × 31 | 864,900 | 312.65 |
14 × 14 | 176,400 | 162.56 | 32 × 32 | 921,600 | 320.22 |
15 × 15 | 202,500 | 172.85 | 33 × 33 | 980,100 | 327.67 |
16 × 16 | 230,400 | 182.90 | 34 × 34 | 1,040,400 | 335.03 |
17 × 17 | 260,100 | 192.74 | 35 × 35 | 1,102,500 | 342.28 |
18 × 18 | 291,600 | 202.37 | 36 × 36 | 1,166,400 | 349.44 |
19 × 19 | 324,900 | 211.80 | 37 × 37 | 1,232,100 | 356.50 |
接着针对不同窗口大小下的平均高程差与窗口面积进行对数关系的拟合(
由
2) 均值变点分析法处理
将窗口大小与分析中得到的S和Si的差值数据进行拟合(
从曲线中可以观察到,随着分析窗口的逐渐增大,S和Si之间的差值先增加,然后逐渐减小。当窗口大小达到15时,S和Si之间的差值达到最大值(为14.52),此时对应的窗口大小为15 × 15个网格,可以得出临沧市地形起伏度的最佳分析窗口大小为0.2025 km2。
根据确定的地形起伏度最佳分析窗口以及研究方法中所论述的地形适宜性分析原理,结合相关研究数据,利用公式(4)计算出临沧市的地形起伏度,并生成临沧市地形起伏度图谱信息图(
根据临沧市的具体情况,对地形起伏度进行重分类,然后利用ArcGIS空间分析工具(Spatial Analyst Tools)下区域分析(Zonal)模块中的分区统计(Zonal Statistics)功能,以重分类后的地形起伏度图层为基础,对平均海拔和平地图层进行分析统计,获取不同地形起伏度分级下的平均海拔和平地占比的统计结果(
由
地形起伏度 | 平均海拔/m | 平地比例P(A)/A | 地形起伏度 | 平均海拔/m | 平地比例P(A)/A |
≤1 | 802.33 | 0.000988 | 2~2.5 | 2202.60 | 0.000306 |
1~1.5 | 1268.90 | 0.000520 | 2.5~3 | 2643.00 | 0.000314 |
1.5~2 | 1742.47 | 0.000296 | ≥3 | 3093.18 | 0.000138 |
进一步计算了各阶段的面积占比,根据该数据绘制了临沧市不同地形起伏度面积分布比例及累积频率图,直观地揭示临沧市地形起伏的分布情况(
由
以乡镇为基本单元,依据2020年第七次人口普查的数据,对临沧市各乡镇的总人口数与相应的土地总面积进行了比值运算,得出了各乡镇的平均人口密度
地形起伏度 | 平均人口密度 | ||
地形起伏度 | 皮尔逊相关性 | 1 | −0.505** |
显著性(双尾) | 0.000 | ||
个案数 | 79 | 79 | |
平均人口密度 | 皮尔逊相关性 | −0.505** | 1 |
显著性(双尾) | 0.000 | ||
个案数 | 79 | 79 |
*在0.01级别(双尾),相关性显著。
通过相关性分析,得出相关系数为−0.505,p < 0.001,明确二者之间存在显著负相关关系。说明随着地形起伏度的上升,人口密度呈现下降趋势。
为了揭示两者之间的联系,绘制了临沧市各乡镇地形起伏度与平均人口密度相对应的散点图
将临沧市的地形起伏度划分为5个级别,同时在人口密度图层的属性中,运用符号系统窗口下数量中的点密度来表示人口数,将该图层叠加到临沧市人居环境地形适宜性分级图上,得到临沧市结合了人口密度的人居环境地形适宜性分级图(
1) 高度适宜区:地形起伏度值 < 1.5的区域。区域面积10936.30 km2,约占临沧市总面积的41.19%,这些区域地势较为平缓,水系分布较密集,属于临沧市地形最适宜的区域。主要分布在澜沧江流域和怒江流域等地方。
2) 中度适宜区:地形起伏度值在1.5~2.0之间的区域。区域面积9648.10 km2,约占临沧市总面积的36.34%,此类区域多处于与地形高度适宜区域相邻的位置,但相较于那些高度适宜的区域,它们的地形起伏变化更为显著。主要分布于临沧市的各大山系山脚地带。
3) 低度适宜区:地形起伏度值在2.0~2.5之间的区域。区域面积5118.82 km2,约占临沧市总面积的19.28%,这些地区地形起伏度略高,对人们日常的生产和生活都会产生一定的影响,但从整体上来讲,
还是属于比较适宜的区域。这些区域呈零星分布状态。
4) 临界适宜区:地形起伏度值在2.5~3.0之间区域。区域面积804.07 km2,约占临沧市总面积的3.03%,由于地形起伏度较大,工农业活动的进行与房屋的合理布局受到了较大的阻碍,运输和通信网络的发展也面临许多挑战,且存在地质灾害风险。但随着科学技术的不断发展,通过建设盘山公路、开发梯田等方式,这些问题逐渐得到了解决和改善。主要分布于中低山区域。
5) 不适宜区:地形起伏度值 ≥ 3.0的地区。区域面积42.64 km2,仅占临沧市总面积的0.16%,这些地区地形起伏度大,部分地区还伴有季节性积雪,极大地限制了工农业、住房、交通和通信网络的建设,并不适宜人类居住。主要分布在中高山区域,如黄竹林大雪山、永德大雪山、邦东大雪山、大青山等。
作为自然环境要素的地形起伏度,可以客观地表征一个地区的地形条件,对区域人口的分布状况具有一定的影响。文章基于地形起伏度对临沧市人居环境进行地形适宜性分析,得出以下结论:
1) 临沧市地形起伏度的最佳分析窗口大小为0.2025 km2,该窗口尺寸为15 × 15个像元的矩形邻域。另外,均值变点分析法结果说明了分析窗口具有唯一性,保证了地形起伏度分析结果的精确性和可信度。
2) 临沧市地形起伏度值位于0.455~3.56874之间,均值约为1.62,大部分地区的起伏度处于中间值,且各山地间镶嵌着众多地势相对平坦而大小不一的盆地。
3) 以乡镇为基本单元对地形起伏度与平均人口密度进行了相关分析和回归分析。得出二者的相关系数为−0.505,P < 0.001,呈负相关关系;逆曲线模型在描绘二者关系时,展现了更高的拟合度,其拟合方程为y = 99.8/x + 45.81,F = 468.475,P < 0.001,拟合优度R2= 0.859,可见地形起伏度会对临沧市的人口分布产生一定的影响。
4) 临沧市整体地形起伏度较大,人口主要分布于镶嵌在各山地间地势相对平坦的盆地中,而在地形起伏度较大的地区平均人口密度较小,甚至有一些地区是没有人口分布的,在可居住的区域中随着地形起伏度的升高,人口密度呈下降趋势。
云南省地方高校联合专项–青年项目(202001AP070044);楚雄师范学院2022年大学生创新创业训练计划项目(74);楚雄师范学院大学生科研课题项目(XSKY22016)。
*第一作者。
#通讯作者。