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1、郑洛地区史前聚落分布特征的空间自相关分析 毕硕本 万蕾 沈香 陈昌春 贡毓成 南京信息工程大学地理与遥感学院 摘 要： 针对郑洛地区史前聚落遗址点的空间分布特征的问题, 该文提出了一种空间自相关分析方法, 以不同的格网尺度研究郑洛地区 4 个文化时期的遗址点的空间分布特征。研究发现:5 000 m12 000 m 的格网尺度最能表现出裴李岗文化时期、仰韶文化前期、仰韶文化后期和龙山文化时期这 4 个文化时期全局自相关的差异。从局部自相关所表现出的变化情况来看, 6 000 m10 000 m 这一范围的格网尺度是最能保留住郑洛地区这 4 个文化时期遗址点的空间分布特征。将空间自相关分析应用于史
2、前聚落考古研究中, 可以探讨史前聚落考古中遗址点的空间分布模式及其变化。这不仅为史前聚落考古提供了一种新的思维方式, 也扩展了史前聚落考古理论方面的研究。关键词： 郑洛地区; 空间自相关; 格网尺度; 水文分析; 作者简介：毕硕本 (1965) , 男, 山东潍坊人, 教授, 博士, 主要研究方向为空间数据挖掘和三维可视化。E-mail:收稿日期：2017-01-17基金：国家自然科学基金项目 (41071253、41271410) The spatial autocorrelation analysis for spatial distribution of prehistoric sett
3、lements in Zhengzhou-Luoyang areaBI Shuoben WAN Lei SHEN Xiang CHEN Changchun GONG Yucheng School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science and Technology; Abstract： According to the problems of study the spatial distribution characteristics of the prehistoric settle
4、ment sites, the spatial distribution characteristics of the sites in the four periods of the cultural relics in the Zhengzhou-Luoyang area were studied by the method of spatial autocorrelation. It can be concluded that the differences of spatial distribution during Peiligang cultural period, early Y
5、angshao cultural period, later Yangshao cultural period and Longshan cultural period when the size of grid is from 5 000 m12 000 m. From the point of view of the spatial distribution characteristics of sites reflected by local autocorrelation index, spatial distribution characteristics of settlement
6、s during four cultural periods in Zhengzhou-Luoyang area can be retained perfectly when the size of grid is from 6 000 m10 000 m. The spatial autocorrelation analysis can be used to archaeological sites study, investigate the spatial distribution patterns in prehistoric settlements. This not only pr
7、ovides a new way of thinking for the prehistoric settlement archaeology, but also expands the research of prehistoric settlement archaeology theory.Keyword： ZhengzhouLuoyang area; spatial autocorrelation; grid scale; hydrological analysis; Received： 2017-01-170 引言空间自相关分析方法是文献1于 1970 年首次提出的, 是基于 Tobl
8、er 提出的地理学第一定律, 即事物彼此关联, 而且是较近的事物比较远事物的关联更强2。空间自相关分析方法在国内外的很多领域都有涉及。文献3在对土地利用分析过程中, 引入了空间自相关分析模型, 这是首次在土地利用中进行空间自相关分析。文献4利用空间自相关分析对日本东京的城市土地利用状况进行了多尺度的分析。文献5利用了空间自相关和空间滞后模型, 对别拉洪河流域湿地鸟类丰富度的空间自相关性及其驱动因子进行了相关的研究。将空间自相关分析应用于聚落研究中, 并对不同的聚落空间分布特征进行分析, 可以探讨聚落的空间分布模式及其变化。主要的研究有文献6基于空间自相关理论, 观测峰丛洼地乡村聚落空间分布的相
9、关性, 分析聚落的空间格局和演变特征, 并对乡村聚落采取适宜的管理方案。文献7通过景观指数分析、空间自相关性分析、空间分析等方法, 对山地丘陵地区乡村聚落的空间分布进行了研究。文献8利用区域重心分析的方法, 以聚集维数和聚集维数图来分析各聚落在区域重心上的集聚程度, 再使用 Morans I 和 Local Morans I 系数及相应散点图具体分析区域聚落整体和局部的分布状况。本研究将空间自相关分析应用于史前聚落考古研究, 并对不同文化时期的遗址点空间分布特征进行分析, 探讨史前聚落考古中遗址点的空间分布模式及其变化不仅为史前聚落考古提供了一种新的思维方式, 也扩展了史前聚落考古理论。1 研
10、究区背景与数据源1.1 研究区背景郑洛地区地处中原腹地, 是名副其实的中华民族和中华文明的主要发祥地之一, 是我国考古工作开展最早的地区, 历年发现的新石器时代遗址甚多, 因此, 选择郑洛地区 (见图 1) 作为研究史前聚落遗址空间分布的研究区域是非常有意义的。主要文化分期主要分四个阶段。图 1 郑洛地区行政区划图 Fig.1 Administrative Map of Zhengzhou-Luoyang Area 下载原图1) 裴李岗文化时期。裴李岗文化 (9 0007 000 B.C.) 是中国黄河中游地区的新石器文化, 是目前中原地区发现最早的新石器时代文化, 由于最早在河南新郑的裴李岗
11、村发掘而认定得名。2) 仰韶文化前期。仰韶文化前期 (7 000-5 500 B.C.) 是新石器时代最重要的考古文化, 首先在河南省绳池县仰韶村遗址发现。仰韶文化主要分布在黄河中下游及其边缘地区。仰韶文化前期处于全新世大暖期的鼎盛时期, 气候温暖湿润。与裴李岗文化时期相比, 仰韶文化前期的农业发展水平有了突飞猛进的进步, 主要表现在种类多样的农业生产工具。3) 仰韶文化后期。仰韶文化后期 (5 500-4 500 B.C.) 的聚落规模和生产水平较于仰韶文化前期又有了很大的进步。此时正值中国史前社会由新石器时代逐渐过渡到铜石并用时代, 社会动荡不安。仰韶文化后期, 常见的一个聚落居住一个氏族
12、的居住模式开始动摇, 家族的重要性逐渐高于氏族。4) 龙山文化时期。龙山文化时期 (2 500-2 000 B.C.) 与仰韶文化时期相比, 聚落分布的地貌类型和总体布局、聚落内部遗址和单个聚落形态等方面都发生了显著的变化。龙山文化时期的聚落总数在仰韶文化时期的基础上有了大幅度的增加, 其中水井的出现是龙山文化时期一大显著的特征, 这使得人们受到水源的限制有所减小, 可以到距河较远的地方进行居住并进行农业的生产。1.2 数据源数据主要包括郑洛地区遗址点的信息数据和基础地理数据。遗址点数据主要来源于赵春青博士所著的郑洛地区新石器时代聚落的演变一书以及中国文物地图集河南分册中对遗址点的描述, 包括
13、遗址点的名称、位置、文化时期、面积、资料出处等。遗址点数据是目前能够搜集到的且来自于权威资料的最完善的数据, 能够代表 4 个文化时期遗址点的分布情况, 有较高的可靠性。遗址点数据通过 Arc GIS 软件进行了数字化和配准, 设置为高斯克吕格投影坐标系, 郑洛地区 4 个文化时期的遗址点的分布图, 如图 2 所示, 裴李岗文化时期的遗址点个数为 68 个, 仰韶文化前期有 237 个, 仰韶文化后期有 356 个, 龙山文化时期有 516 个。图 2 4 个文化时期遗址点的分布 Fig.2 Distribution of Sites during Four Cultural Periods
14、下载原图图 2 4 个文化时期遗址点的分布 Fig.2 Distribution of Sites during Four Cultural Periods 下载原图图 2 4 个文化时期遗址点的分布 Fig.2 Distribution of Sites during Four Cultural Periods 下载原图2 研究方法2.1 空间自相关分析空间自相关分析是一种空间统计方法, 可以揭示空间变量的区域结构形态, 也是检验某一要素属性值是否与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标。研究步骤9如下。1) 确定空间权重矩阵。空间权重矩阵表达了不同空间对象之间的空间布局。通常定义一个二元对
15、称空间权重矩阵 W, 来表达几个位置的空间区域的邻近关系10。其形式如式 (1) 所示。式中:n 表示空间单元个数;w ij表示区域 i 和 j 的邻近关系。2) 求全局空间自相关指标。全局 Morans I 指数反映的是空间邻接或空间邻近区域单元属性值的相似程度, 公式如式 (2) 所示。指数 I 的取值一般在1, 1之间, 小于 0 表示负相关, 等于 0 表示不相关, 大于 0 表示正相关。越接近1, 则代表单元间的差异越大或分布越离散;越接近 1, 则代表单元间的关系越密切, 性质越相似 (高值聚集或低值聚集) 。对于全局 Morans I 指数, 可以用标准化统计量 Z 来检验 n
16、个区域是否存在着自相关关系, Z 的计算公式为式 (3) 。E (I) 和 VAR (I) 分别是其理论期望和理论方差。当 Z 值为正且显著时, 表示存在正的空间自相关;当 Z 值为负且显著时, 表明存在负的空间自相关;当 Z 为0 时, 观测值呈独立随机分布。且对不同时间的同类要素的分布模式, Z 值越大, 聚集程度越大;Z 值越小, 离散程度越大。3) 求局部空间自相关指标。最常用的局部指标是 Morans I 指数和 G 系数。通过大量的实验模拟计算发现:局部 G 系数要优于局部 Morans I 指数11。因此, 本文采用了 G 系数进行局部自相关分析。局部 G 系数由 Ord 和 Getis 提出的, 能探测出高值聚集和低值聚集, 计算公式为式 (4) 12。式中: 单元之间的距离权;正的 表示单元 i 的邻区的观测值高, 反之, 则表示 i 的邻区观测值低。局部 G 系数也可用进
