中国县域可达性区域划分及其与人口分布的关系

      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)。