滕明塔，李旭东，应 奎，方冰轲
(贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025)
人口是区域社会经济发展的重要资源，人口数量及其空间分布在一定程度上可反映地区自然条件和经济发展水平[1]；
同时，人口空间分布也在一定程度上影响区域经济发展、资源配置及政策制定。由于受到多种因素扰动，人口迁移自主性特点凸显，因而其时空分布形态往往不一。当前普遍认为经济是影响人口分布的主要因素，但自然因素的作用也不容忽视，人口的时空分布往往是经济因素或自然因素甚至是两者综合作用的结果。多样化的自然环境是影响人口分布区域差异性的基本要素条件[2]，因而从自然环境视角分析人口分布空间特征对实现人口与资源、环境、经济的协调发展具有重要意义[3]。
地形对陆地生态系统结构及格局、人类生产及社会活动等具有重要影响[4]，胡焕庸在分析中国人口空间分布时提出“瑷珲—腾冲”线，并将地形纳入影响因素中，得出地形对中国人口分布具有影响，地形是导致中国人口自东南向西北递减的重要原因[5-6]。自此之后，国内众多学者对地形与人口分布的关系进行了诸多有益探索，并取得较为丰硕的成果。在行政尺度上，以国家、省、县一级研究稍多[7-8]；
在地形上，以高原、山地[9-11]较多；
同时针对城市的研究日益增多[12-13]。在地形与人口分布研究上，从海拔、坡度、起伏度等方面展开颇多[14-16]：如，陈浩等分析海拔高程与川西高原上少数民族地区人口分布之间的关联性[17]；
张静静等研究豫西地形起伏对人口分布的影响[18]；
章金城、周文佐分析地形起伏度与四川省人口分布的相关性[19]等。在研究方法上，样带梯度分析法[9]、人口集中度[17]、空间自相关[9，11，20]、Lorenz曲线[9，21]、基尼系数[21]、地统计学[25]等方法是探究区域人口分布垂直规律、均衡性或聚集性常用的分析方法；
相关分析[22-23]、偏最小二乘回归[24]、地理探测器[21]等是探究人口分布影响因子的重要方法。以上学者在研究尺度和方法上不断探索与优化，为本文研究开展提供了十分有益的借鉴与参考。
贵州乌江流域是典型的喀斯特地区，生态环境尤其脆弱[26]；
安芬[27]等学者研究发现，乌江流域的生态脆弱程度以一般脆弱和中度脆弱为主，脆弱等级从上游至下游逐渐降低。程东亚、李旭东[23]对乌江流域人口分布与地形的关系展开了相关研究，证实海拔、坡度、起伏度等地形因子对该区域人口分布具有重要影响，并得到随着海拔、坡度、起伏度的升高人口数量和密度总体变小的结论，但该学者的研究范围相对较大，未能对乌江流域进行详细分析。贵州乌江上游是重要的生态脆弱区和保护区，对其进行人口分布研究能很好地揭示该地人口格局状况，为乌江上游生态治理、人口政策制定、经济发展等提供依据。本文以贵州乌江上游作为研究区，以海拔高程作为突破口，深入剖析海拔高程对贵州乌江上游人口空间分布的影响。
1.1 研究区概况
乌江(贵州段)发源于贵州乌蒙山区东部，贵州乌江上游位于贵州西部，主要位于毕节市内，该段河流自西北流向东南，涉及赫章、纳雍、七星关等十三个市县，流域面积1.81万平方公里。气候属亚热带季风湿润气候，年降水1100～1400 mm，年均温13～18 ℃。贵州乌江上游地处中国西南喀斯特地区核心部分，属典型的山地流域[28]；
地形以岩溶峡谷、岩溶高原为主[29]。流域内海拔较高，地形破碎，河谷深切，土层贫瘠，生态环境十分脆弱[30-31]。而与之相对的是，该区地处乌蒙山区东缘，人口较为稠密[23]，经济及农业发展较为落后，在不利的地形条件及社会条件下导致该地人地矛盾十分突出，生态环境保护与经济、农业发展面临失调。
图1 贵州乌江上游区位概况Fig.1 Overview of the upper reach of Wujiang River
1.2 数据与方法
1.2.1 数据来源与检验
贵州乌江上游地区基础DEM数据来源于地理空间数据云(http：//www.gscloud.cn)，后经拼接裁剪后得到，分辨率为30 m。贵州乌江流域矢量边界和河流根据原始DEM数据在ArcGIS10.5利用空间分析工具中水文分析指令提取得到。贵州省县域矢量数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https：//www.resdc.cn/)。人口栅格数据来源于欧盟全球人居数据(https：//ghslsys.jrc.ec.europa.eu/)，时间尺度为2010年，分辨率为1 km。
相对用行政区域人口统计数据，人口栅格数据能够在跟小微尺度上更好表现出人口空间分异格局。但栅格数据会出现误差与偏差，需要对其进行精度验证。本文选择纳雍、织金两县作为人口栅格数据验证地区。其中欧盟人口栅格数据比纳雍实际少4339人，误差率为0.65%；
比织金少870人，误差率为0.11%；
而与同期中国科学院资源环境科学与数据中心的人口栅格数据相比，两县分别比2010年普查人口少4867人、1761人，误差率分别为0.73%、0.22%，可见欧盟人口栅格数据精度较高。因此本文选择欧盟全球人居数据作为基础研究数据。
表1 欧盟全球人居数据检验Tab.1 EU global human settlement data inspection
1.2.2 研究方法
1)渔网创建
基于GIS渔网(Fishnet)的空间统计分析，利用ArcGIS 10.5 Fishnet分析工具，创建贵州乌江上游流域5 km×5 km渔网，提取该地人口数据，为提高精度，剔除不完整格网，共创格网634个。本文采用墨卡托(Mercator)投影创建公里渔网。
2)空间自相关
空间自相关是衡量区域空间关联性与空间变异性的方法[32]，利用全局空间自相关(Morans’I指数)分析人口格网空间分布状态。局部空间自相关通常用于分析某一空间单元与相邻单元的相似性与差异性[32]，利用局部空间自相关分析人口空间分布的相似性与差异性，计算公式如下[29]：
(1)
3)Lorenz曲线
Lorenz曲线最早用于研究收入分配均衡问题，在地理学中引入此种方法用于分析区域资源、人口分布的均衡性。Lorenz曲线对表征区域资源、人口分布状况具有重要指示作用，曲线越弯曲表示分布越不均匀。本文采用Lorenz曲线分析人口空间分布的均衡性，绘制方法如下[21]：依照人口密度从小到达排序，分别计算人口和面积累计百分比，以人口累计百分比作为x轴，以面积累计百分比为y轴。
4)相关分析
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间相互关系的统计方法[33]。本文以Pearson相关系数来分析海拔高程与面积、人口数量、人口密度之间的相关性，相关系数计算公式如下：
(2)
2.1 贵州乌江上游海拔与人口分布特征
2.1.1 海拔分布特征
贵州乌江上游海拔较高，平均海拔为1675 m，海拔1000 m以上土地面积累积占比达到99.83%，为典型中山地貌。为更好分析海拔对人口分布的影响，本文将海拔1000～2000 m称为中低山，海拔2000 m以上称为中高山。由于海拔低于1000 m土地面积极少(占比不及0.2%)，因此将其归入中低山类型。参考以往研究[23]，本文以200 m为间隔分析各个海拔人口分布情况。
由表2可知，贵州乌江上游以中低山地貌为主(占比85.44%)，中高山分布较少(占比14.56%)。从海拔分级来看，各级海拔土地面积相差较大，面积分布峰值区域在1400～1600 m，低值为海拔1000 m以下及海拔2600 m以上地区。海拔1200～2200 m区域内所占有面积较多，面积之和达到16705.51 km2，占整个地区面积的92%以上；
海拔低于1200 m和高于2200 m的地区面积之和仅为1405.34 km2，其占比不超过整个地区的8%。根据各级海拔面积变化，当海拔低于1600 m时，随着海拔的升高各级海拔的面积也随之上升；
当海拔高于1600 m时，则随海拔的升高面积随之下降；
在该研究区内，各级海拔土地面积随着海拔上升呈先增后减的变化特征。由此可见，贵州乌江上游土地主要集中于海拔1200～2000 m的中低山范围。
表2 贵州乌江上游各海拔区域面积统计Tab.2 Area statistics of each altitude level along the upper reach of Wujiang River
乌江上游地区海拔变化较大，极差超过1800 m，呈西高东低，海拔高程总体自西向东递减(图2)。中高山主要分布在西北部地区(赫章、钟山之间)，除中部地区零星分布中高山以外，中、东部大多为中低山分布。中部为河谷山脉交错区，东部除少数地区海拔超过1600 m以外，大多数为河谷地貌，其海拔相对较低，大都低于1600 m。总体而言，乌江上游地区海拔高程自西向东逐渐递减。
图2 贵州乌江上游海拔分布图Fig.2 Altitude distribution map along the upper reach of Wujiang River
2.1.2 人口分布特征
人口密度是表现人口空间分异的主要指标，是分析人口在区域范围内差异性及聚集性的重要参数[34]。合理的人口密度分级能直观地反映人口分布特征和空间差异[36]，更多的分级可以获取更多信息，便于观察真实的人口分布规律[34]。由于乌江上游地区人口较多，参考已有学者的研究[9，35-36]，经过对比分析，本文采用十级划分(图3(a))。
从区位来看，中部(纳雍、织金以北地区)、南部(普定一带)、北部(七星关、大方一带)等地人口相对集中，多呈带状或块状分布；
人口密度大都在350人/km2以上。西部地区、纳雍南部及织金一带人口密度则相对较低，人口较为分散，人口集中地区多呈点状或斑状分布；
除少数区域人口密度超过450人/km2以外，其余各地人口密度大都在250人/km2以下，甚至密度不足50人/km2。从地形来看，人口集中分布于海拔相对较低的河谷地带，西部以及中偏南部等海拔较高的地区人口分布较少。利用GeoDa软件对贵州乌江上游人口渔网进行分析，其莫兰指数为0.293，Z值为11.334，P值为0.002，说明人口分布在空间上具有聚集性。通过局部空间自相关(图3(b))来看，高-高聚集主要集中在城市附近；
低-低则主要分布在纳雍、赫章以南以及东部。总体来看，贵州乌江上游地区人口空间分布差异较为显著，其人口分布相对分散但却分布不均，呈“大分散、小集中”的分布状态。
图3 贵州乌江上游人口空间分布图Fig.3 Spatial distribution of the population along the upper reach of Wujiang River
从人口密度分级来看(表3)，乌江上游人口密度低于50人/km2的所占面积最大，面积达到3231 km2，占比近19%，而人口却仅为4.19万人。人口密度在350人/km2以下的地区面积累积达到13163 km2，面积占比近77%，但其人口累积仅为192.90万人，其人口占比却不足该区域总人口的40%。人口密度在450人/km2以上的地区面积虽然只有2190 km2，但是人口却达到了241.30万人，人口占比超过该区人口总量的47%，表明乌江上游人口分布不均衡。
表3 贵州乌江上游地区人口密度统计表Tab.3 Statistics of population density along the upper reach of Wujiang River
将各人口密度绘制Lorenz曲线图(图4)，Lorenz曲线与绝对平均线差距明显，弯曲较大，表明乌江上游地区面积与人口数量不相匹配，人口分布不均衡，高人口密度区成为该地人口主要承载区。
图4 贵州乌江上游人口分布Lorenz曲线Fig.4 Lorenz curve of population distribution along the upper reach of Wujiang River
2.2 人口分布垂直带性特征
2.2.1 人口数量与人口密度垂直分布带性特征
贵州乌江上游人口数量随海拔升高呈先升高后波动下降趋势。根据(图5(a))拟合结果显示，虽二次项线性拟合优度不足0.6，但也能够反映人口数量随海拔的变化趋势。当海拔低于1600 m时，人口数量随海拔的升高而逐渐增加。在海拔1400～1600 mm时人口数量达到最高值，人口数量为146.67万人，其人口占比接近该区域总人口的30%。海拔高于1600 m时，虽然在海拔1800～2000 m时人口总量略有上升但总体呈现下降的趋势。海拔低于1000 m及海拔高于2600 m的人口极少，其人口数量不足1万人，人口占比不足该区域的0.02%；
而海拔在1200～2000 m的人口数量为444.91万人，人口占总人口的90.36%，表明在乌江上游地区人口主要分布在海拔1200～2000 m的中低山，而在中高山人口数量较少。
图5 乌江上游人口数量、密度变化特征Fig.5 Change characteristics of population size and density along the upper reach of Wujiang River
乌江上游地区人口密度并非随着海拔上升而降低，表现出随海拔升高呈先升高后波动下降的特征(图5(b))。海拔1200～1400 m的人口密度达到最高值，人口密度超过350人/km2；
海拔1400～1600 m地区人口密度也较高，超过310人/km2；
海拔1800～2000 m是人口密度相对较高的区域，人口密度接近290人/km2。人口稀少地区集中于海拔2000 m以上的中高山及海拔低于1000 m的中低山，人口密度均不足200人/km2。当海拔达到2000 m以上时，人口密度随着海拔的逐渐升高而逐渐下降，其中当海拔达到2600 m以上时人口密度达到最低值，其人口密度不足50人/km2。根据二次项线性拟合结果显示，拟合优度达到了0.79，拟合效果相对较好，能反映乌江上游地区人口密度随海拔高程的变化特征。
2.2.2 海拔高程与人口的关系
海拔1600 m是各海拔人口数量及其面积变化的重要转折点，在此处作为分割点分别对1600 m以下及1600 m以上的区域进行海拔与人口数量、人口密度、各分级海拔面积之间的分析具有重要的作用。具体方法如下：以1600 m作为间断点，以各分级上限作为参考点(如海拔低于1000 m取值1000 m，1200～1400 m取值1400 m，海拔高于2600 m取值2800 m)。由于海拔分级样本数量极少，其样本数仅为10组，加之样本分为两部分进行分析；
在海拔高于1600 m时，仅海拔与人口数量的显著性低于0.05，其余的显著性均大于0.05，其显著性大都不明显，虽然其对相关分析有影响但此处仅用相关分析来分析变化趋势。
根据表4分析结果，当海拔低于1600 m时，海拔高程与人口数量、面积、人口密度的相关系数均大于0且绝对值大于0.8，表明为正相关并且具有较强的线性关系；
海拔低于1600 m时，随着海拔的逐渐上升，人口数量、面积、人口密度也随之上升。当海拔高于1600 m时，海拔高程与人口数量、面积、人口密度的相关系数均小于0且绝对值大于0.8，表明其为负相关且具有较强的线性关系；
海拔高于1600 m时，人口数量、面积、人口密度随着海拔的上升而递减。无论是海拔低于1600 m或高于1600 m，人口数量、面积、人口密度与其相关系数绝对值均大于0.8，表明海拔对人口数量、人口密度及各海拔区域面积具有重要的影响，人口分布表现出明显的垂直性特征。
表4 海拔与人口数量、面积、人口密度相关性分析Tab.4 Correlation analysis between altitude and population size， population density and area of land
3.1 结论
基于DEM数据和2010年人口栅格数据，利用渔网分析、空间自相关、Lorenz曲线、相关分析等研究乌江上游地区人口分布与海拔高程的关系，主要结论如下：
(1)乌江上游人口分布相对分散，呈现“大分散，小集中”的分布特点；
从空间分布来看，北部、中部以及南部区域人口较为集中，人口密度较高，城市是人口聚集的主要区域。
(2)从海拔分级来看，区域人口分布不均衡。人口集中在海拔1200～2000 m的区域内，人数占比达到90%以上，其中海拔1200～1400 m是该地人口最为集中的区域，人口密度达到350人/km2以上；
海拔高于2600 m的人口数量和人口密度均达到该区域最低值，人口密度不足50人/km2；
人口主要集中在1200～2000 m的中低山区域。
(3)海拔与人口数量、面积、人口密度均具有很强的相关性；
随着海拔的逐渐升高，各分级海拔人口数量、面积、人口密度均呈先增后减的倒“U”型变化特征。
3.2 讨论
乌江上游地区人口水平分布与垂直分布不均，人口数量与人口密度具有很强的垂直性特征，表明海拔对人口空间分布具有重要的作用。
各级海拔面积与海拔高程具有很强的相关性，土地面积随海拔上升呈先增后减的变化特征，土地集中分布在海拔1200～2000 m的地区，海拔低地与海拔高地面积极少。原因在于：乌江流域地处第三阶梯向第一阶梯的过渡地带，中部地形较为平缓；
加之喀斯特地貌显著，海拔低处呈现峡高、谷深、坡陡，导致海拔低地面积极少，而高原面上地平坡缓，导致土地面积集中于中海拔地区[32]。土地面积对区域人口有重大影响，面积越大，自然资源越丰富，能够承载的人口数量越多，对人口集聚有促进作用。
海拔对人的影响主要是通过以下两方面产生。一是通过人居环境的适宜性影响人口分布。海拔高程直接导致气压、气温、太阳辐射强度的变化[37]；
海拔升高气温降低、气压下降、紫外辐射增强。较低的气温不利于人们生活；
气压下降则会导致空气中的氧气含量下降，对人的生理机能会产生重要的影响；
较强的紫外辐射则会增加人患病的机率，不适宜的气候条件对人的生长与发育具有限制作用。二是通过对农业生产间接对人产生影响。农作物生长是在光照、热量、土壤、水分等自然条件综合作用而成。海拔对光、热组合产生重要的影响；
光照对农作物品质具有重要作用，热量则直接影响产量；
海拔的上升，会导致气温下降，光照增强，两者虽然都对农业生产具有影响，但乌江流域的农业生产以亚热带作物为主，温度则是影响该区域的农业生产的主要因素。同时，海拔高程也会导致水土组合发生变化，根据乌江流域土壤侵蚀的高程研究[38]，乌江流域土壤侵蚀以水力侵蚀为主，海拔低地与海拔高地强度与极强度侵蚀作用显著，水土流失对乌江流域农业生产具有巨大的限制作用。
当前在海拔与人口分布研究中以行政单元稍多，以行政区来划分使得研究单元稍大，同时也加入人为因素影响，对海拔与人口分布研究产生了一定的干扰。人口栅格数据在更小尺度上能够反映人口信息；
同时也减少了行政区划的干扰，这是本文研究的优势之一。但栅格数据与实际人口存在偏差；
同时在数据更新上慢于人口统计数据，这是栅格数据的劣势，也是本文不足之处。在后续研究中，采用较新人口栅格数据以及与人口统计数据相结合是后续研究的重点。