[摘要]本文利用探索性空间数据方法对2005-2015年内蒙古人口分布格局进行空间关联分析。通过对全局空间自相关Moran’s I指数值分析，得到内蒙古人口分布不是随机，而是在空间上呈现出正向的关联模式特征，即人口水平相接近的盟市在地理空间上表现出集聚趋势；通过Moran散点图分析，得知内蒙古人口呈现两种不同的空间聚集模式：一类是以内蒙古中部与部分东部盟市组成的高-高(HH)聚集区，另一类是以内蒙古的西部盟市组成的低-低(LL)聚集区。并发现随着时间的增长，这种空间的格局呈现一种稳定性与过渡性。
[关键词]探索性空间数据分析；内蒙古；人口分布格局
一、引言
对于人口分布的研究，国内多数学者主要集中在两个方面：一是探索我国人口分布变化[1]，二是探寻人口分布的影响因素[2]。对于人口的研究都是基于CDA分析，即都是在假设变量值独立的情况下进行分析，缺乏对人口的空间关系研究。考虑到地区人口可能存在空间自相关的情况，即某个地区的人口水平低，邻近的区域人口水平也会相应得低一些，造成这种结果的原因并不是因为两个地区的医疗条件或者其他条件都比较优越，而是因为两个区域在空间上更为接近所导致的。其次，在实际生活中各个地区之间存在着贸易与技术的交流，存在空间溢出效益的现象。基于此，对内蒙古的人口分布格局进行研究[3]。
二、研究方法
探索性空间数据分析(ESDA)方法是指对初始数据不采取任何假设，而是根据一般的统计学方法利用数据可视化的效果对空间数据进行相关分析与研究。它大体上包含空间权重矩阵的建立、全局空间自相关检验、局部空间自相关的检测这三个部分。
(一)空间权重矩阵W
空间权重矩阵是进行数据空间分析最基础也是最重要的部分，它是对研究对象之间的空间地理位置与其他区域之间空间依赖性的表达。W的表达形式如下：
(1)
其中根据相邻地区之间的关系，wij表示第i个地区与第j个地区的空间权重关系。若wij=0则表示i地区与j地区不相邻或i=j；若wij=1，则表示i地区与j地区相邻。
2.3.2 稳定性实验 取编号为S9的和血胶囊供试品溶液1份，精密吸取10μL，注入液相色谱仪，分别于 0、2、4、6、12、18、24 h 进行测定， 结果 5-羟甲基糠醛峰面积的RSD为0.82%（n=6），苍术素峰面积的RSD为1.00%（n=6），表明供试品溶液在24 h内保持稳定。
(二)全局空间自相关
观察图1中的三幅图，可以看到大多数的盟市分布在第一、三象限，即表明各盟市人口在空间上呈现显著地正向空间相关关系。各盟市人口在空间上表现出正相关集聚：第一象限分布的盟市人口数表现为高高集聚(HH集聚)，即本地区与相邻盟市的人口数都处于较高水平，主要分布在内蒙古自治区的中部；第三象限的盟市人数表现为低低集聚(LL集聚)，其本区与相邻盟市的人口水平都较低，主要分布在内蒙古自治区的西部。相反地，各盟市的人口表现为两个空间负相关聚集区域较少，主要位于第二象限(LH)与第四象限(HL)。位于第二象限的盟市多与人口数较高的盟市相邻，人口水平较低，分布主要集中在内蒙古自治区的东部；位于第四象限的盟市则是被人口数较低的盟市包围，其自身地区的人口水平相对于周边盟市较高，如呼伦贝尔市被兴安盟包围。下表为内蒙古自治区各盟市人口水平的分布与变化。
I
(2)
赵集驾驶卡车，驶入木材场。一座座小山似原木，将被运往井下，支撑巷道，支撑掌子面，支撑起密如蛛网的地下世界。赵集和装卸工们搭跳板，卸木材。何良诸在木堆间转悠，一些孩子和老人，骑在一棵棵原木上，用刮刀铲下桦树皮，打成捆，拿回家引火，拿到集上卖。何良诸说不出的亲切，小时候，他没少剥树皮呀。何良诸对一个男孩说：“来，我帮你剥。”
表1全局空间自相关参数表
参数代表含义n研究盟市的总数xi (xj )区域i(j)的人口数wij空间权重矩阵
(三)局部空间自相关
局部空间自相关通常选用局部莫兰指数值和Moran散点图作为检验整个地区中某个地区与周围其他地区的变量值的相关关系及相关程度。具体计算公式如下：(具体参数指标同全局Moran’s I)
(3)
1.局部Moran’s Ii值
全局Moran’s I值仅说明了研究地区的整体空间的集聚特征，而不能说明局部地区空间上的差异。所以，利用Moran散点图对局部地区的空间关系进行相关分析。根据上述全局Moran’s I值分析，可知各盟市的人口转折点为2010年，因此在进行空间分析时选取2005年、2010年、2015年这三年的人口数据，来揭示在此阶段内蒙古自治区各盟市的人口空间演变特征。各盟市人口的Moran散点图如图1所示。
2.Moran散点图
在2式中，具体参数值的表示如表1所示。
对于各项绩效考核指标可以采取评分制度，根据工作人员各项指标的表现进行打分，满分为100分。如果没有完成考核或者出现违反有关规章的行为直接扣分。
三、人口分布格局的空间分析
(一)数据选取及指标的选择
此外，还有中国医学科学院药用植物园、北京市中医学校中医药标本馆、北京同仁堂股份有限公司亦庄生产基地、天津达仁堂京万红药业乐家老铺药酒工坊等地方，供中药学专业本科生进一步了解中医药文化。
(二)全局空间自相关分析
通过对内蒙古自治区地图进行处理，提取各盟市的地理位置信息，作为创建空间权重矩阵的基础。在创建空间权重矩阵过程中，必须确保各人口数所对应的盟市顺序与空间权重矩阵中的各盟市的顺序一致[5]。之后运用RStudio软件对内蒙古自治区各盟市2005-2015年人口进行空间分析，得出其人口数的全局空间自相关指数值，结果如下表2所示。
本文选取内蒙古自治区人口统计年鉴2005-2015年各盟市总人口数、男女人口数、出生人口数以及死亡人口数。
表2 2005-2015年内蒙古自治区各盟市人口全局Moran’s I及P值表
年份Moran’s I值P值年份Moran’s I值P值20050.153440690.0100720110.124404320.0133320060.151828950.0102420120.125778980.0132220070.150374820.0104220130.12555730.0133120080.149255150.0105820140.125069360.013420090.148585280.0107120150.125167790.0134320100.12694330.01298
根据上述的计算结果可以看到，内蒙古自治区各盟市在2005-2015年的Moran’s I值都为正值，且都通过了5%水平的显著性检验。这说明内蒙古自治区各盟市的人口数不是随机分布的，而是在空间上呈现出显著地空间聚集趋势。即人口数较低的盟市，周围接壤的盟市人口数也比较低，或者是人口较多的盟市，周围相邻盟市的人口数也较多。
莫兰指数散点图代表变量X与其相邻地区滞后变量值之间的相关关系，它反映的是变量X局部区域范围内的空间分布特征。横轴代表对应区域变量X的标准值，纵轴代表对应区域相邻的空间滞后的取值[4]，即指相邻区域变量X的标准化均值。在本文中，横轴表示12个盟市人口数的标准化值，纵轴表示每个盟市相邻区域人口数的标准化均值。一般来说，Moran散点图轴的中心为平均值，分为四个象限，每个象限代表了某区域与邻近地区的空间关联模式。其第一象限(HH)代表该区域本身与其相邻区域的变量值都较高，两者在空间上表现出的关系较为相似；第二象限(LH)代表地区本身变量值与周边地区的变量值相比较低，两者的空间关系差较明显；第三象限(LL)代表该地区本身与其相邻地区的变量值都处于较低水平，两者在空间上表现出的关系较为相近；第四象限(HL)表示区域本身变量值与周边区域的变量值相比较高，两者在空间上表现出相异关系。
(三)局部空间自相关分析
局部Moran’s Ii值(Local Moran’s Ii值)的范围不局限在-1到1之间，局部Moran’s Ii值大于0时，表明地区i与周围相邻地区的变量值呈现高高(HH)包围集聚状态或低低(LL)包围状态；当局部Moran’s Ii值小于0时，表明区域i的变量值与周围相邻地区的变量值相比较高，呈现高低(HL)聚集状态，或者区域i的变量值与周围相邻地区的变量值相比较低，呈现低高(LH)聚集状态。
全局空间自相关一般选用Moran’sI值作为检测整体区域中相邻地区之间的变量值在空间上的相关性、独立性的指标。全局莫兰指数值的区间为-1到1之间，全局莫兰指数值大于0时，代表变量值在空间上表现为正相关关系，即表明变量值高的地区相邻区域的变量值也较高，或者是变量值低的地区与低的变量值区域相邻，空间分布呈现高高包围或低低包围的格局；全局莫兰指数值小于0时，代表变量值在空间上表现为负相关关系，即变量值较低的地区与变量值高的区域相邻，或者是变量值较高的地区与变量值较低的区域相邻，空间分布呈现高低包围或低高包围的分散格局；全局莫兰指数值等于0时表示变量值在空间独立，即说明变量值在空间上的分布是离散的。具体计算公式如下：
两种大米淀粉湿热处理前后的 RDS、SDS、RS含量如表4所示。从结果中可以看到，经湿热处理后二者的RS和SDS含量均增加，RDS含量均降低，且YF变化的程度更为显著。研究表明，淀粉糊的消化性能主要与淀粉链结构有关，且发现直链含量越高，淀粉消化率越低[5,6]。如前所述，湿热处理增加了二者的直链淀粉含量，这可能有消化速率降低有关。另一方面，淀粉的的糊化程度也会影响淀粉的消化性能，完整颗粒存在的越多，淀粉消化性能越低[15]。湿热处理促进了淀粉分子的重排，加强了淀粉颗粒的稳定性，可能有更多完整颗粒存在，且YF被加强的效果更为明显，故YF的RS和SDS含量增加的程度更大。
图1 2005、2010、2015年各盟市人口空间分布Moran散点图
表3 2005-2015年内蒙古自治区各盟市人口的分布变化表
时间高-高(HH)低-低(LL)低-高(LH)高-低(HL)2005呼和浩特市、乌兰察布市通辽市、包头市、赤峰市鄂尔多斯市、乌海市巴彦淖尔市、阿拉善盟锡林郭勒盟兴安盟呼伦贝尔市2010呼和浩特市、乌兰察布市通辽市、包头市、赤峰市鄂尔多斯市、乌海市巴彦淖尔市、阿拉善盟锡林郭勒盟兴安盟呼伦贝尔市2015呼和浩特市、乌兰察布市通辽市、包头市、赤峰市鄂尔多斯市、乌海市巴彦淖尔市、阿拉善盟锡林郭勒盟兴安盟呼伦贝尔市
结合图1的三幅散点图及表3中2005-2015年内蒙古自治区各盟市人口的分布可以看出：2005-2015年内蒙古自治区各盟市人口的聚集类型比较稳定，空间的关联模式以高高集聚(HH)和低低集聚(LL)为主。对于这两个类型聚集的盟市基本上维持稳定状态，2005年的高高聚集类型中的盟市中主要分布在内蒙古自治区的中部与部分东部，随着时间的推移，截止到2015年该种类型的盟市依旧分布在内蒙古自治区的中部与部分东部。只是在位置上有所变化，原因是处在第一象限的部分盟市在逐渐向第二象限发展。同样，处于低低包围类型的盟市数量较多，主要集中在内蒙古自治区的西部。另外还注意到乌兰察布市在2005-2010年期间，一直位于第一象限，但在2015年却位于一、二象限的交界处，表明在不断地向第二象限靠近，也说明了与乌兰察布市接壤的盟市人口数在逐步增加，而本地区的人口却在减少，同时也表明了乌兰察布市地区的人口正向周围其他盟市转移。对于处在第二象限的盟市，空间关联模式以低高(LH)类型为主，也就是本地区的人口数较低，周围接壤盟市的人口数较高。从2005-2015年的变化上来看，位于第二象限的数量呈现稳定的趋势，若该部分有增加的盟市，则主要是由第一象限的盟市过渡到第二象限，当然也有部分盟市从第二象限过渡到第三象限。位于第四象限的高低类型(HL)主要位于内蒙古自治区东北部的呼伦贝尔市。另外，还注意到鄂尔多斯市正逐步从第三象限过渡到第四象限，即与其接壤的盟市人口数较低，而自身地区的人口数较多。和前面所述的类似，处于第四象限的盟市由第三象限过渡，并且数量在逐步增加。从整体上看，内蒙古自治区各盟市的人口数在逐步地从第一象限向第四象限发展，由高高集聚模式向高低集聚模式过渡。
这枚钥匙很快出现了，这就是一位名为板垣喜久子的女士。津村洋介法官拨通了这位自称认识赵碧琰的女士的电话。板垣喜久子向他提供了另一条线索：赵碧琰是个左撇子。
四、结论
(一)内蒙古自治区人口分布格局呈现空间聚集趋势
从全局自相关角度来看，内蒙古自治区各盟市在2005-2015年人口的Moran’s I值都为正值，即表明内蒙古自治区各盟市的人口数不是随机分布的，而是在空间上呈现出显著地空间聚集趋势。也就是说人口数较低的盟市，周围接壤的盟市人口数也比较低，或者是人口较多的盟市，周围相邻盟市的人口数也较大。另外，从全局Moran’s I值的变化趋势来看，内蒙古自治区各盟市人口的全局空间自相关呈现减弱趋势。但这种减弱趋势并没有一直持续，在2010年开始有所回转。因此，从总体上来说，虽然空间聚集程度在减弱，但是内蒙古自治区各盟市的人口数在空间分布上仍为正的空间自相关。
(二)内蒙古自治区人口分布格局呈现HH与LL集聚
从局部自相关角度来看，内蒙古自治区各盟市在2005、2010与2015年人口的Moran散点图分布结果可以看到各盟市主要分布在第一、三象限，即表明各盟市人口在空间上表现出正相关聚集趋势。位于第一象限的盟市人口表现为高高集聚(HH集聚)，即表明本地区与相邻盟市人口都处于较高水平，主要分布在内蒙古自治区的中部与东部，包含位于中部的呼和浩特市、包头市、乌兰察布市，以及东部的赤峰市与通辽市。位于第三象限的盟市人口表现为低低集聚(LL集聚)，本地区与相邻盟市的人口水平都较低，主要分布在内蒙古自治区西部的阿拉善盟、乌海市、鄂尔多斯市与巴彦淖尔市。相反地，各盟市的人口表现为两个空间负相关聚集区域却是很少，主要是位于第二象限(LH)与第四象限(HL)。位于第二象限的盟市多是与人口数较高的盟市相邻，本区的人口水平较低，分布主要集中在内蒙古自治区东部的兴安盟；位于第四象限的盟市则是被人口数较低的盟市包围，其自身地区的人口水平相对于周边盟市较高，主要分布在东部的呼伦贝尔市。
(三)内蒙古自治区人口分布格局呈现稳定性与过渡性
从2005-2015内蒙古自治区各盟市人口的分布变化表可以看出：在此期间，内蒙古自治区各盟市人口的聚集类型比较稳定，空间的关联模式以高高集聚(HH)和低低集聚(LL)为主。同时，对于这两种模式分布的地区基本上维持稳定状态。另外，观察各盟市人口的Moran散点图，可以看到部分盟市人口分布状况在发生转移：位于第一象限的呼伦贝尔市人口(图1中第9个点)正逐渐向第四象限过渡；处于第一与第四象限相交的点，即呼伦贝尔市已完全过渡到第四象限；位于第一象限的乌兰察布市正逐渐向第二象限移动；处于第三象限的鄂尔多斯市正逐步向第四象限过渡。
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ResearchonthePopulationDistributionPatternofInnerMongoliaBasedonExploratorySpatialDataAnalysisTools
SHI Jin1,SONG Yi-huan2
(1.Inner Mongolia University of Finance and Economics，Hohhot 010070，China;2.University of California,Berkeley,San Francisco,CA94709,USA)
Abstract:This paper uses exploratory spatial data analysis (ESDA) tools to investigate the spatial correlation of population distribution in Inner Mongolia from 2005 to 2015.Through the analysis of Moran's I Index of global spatial autocorrelation,it is found that the population distribution in Inner Mongolia is not random,but shows the positive correlation pattern in space.That is to say,the leagues with close population levels tend to be geospatially convergent in population.According to the analysis of the Moran scatter plot,it is found that the pattern of population aggregation in Inner Mongolia shows roughly two different spatial types:the first is the HH agglomeration area formed by several eastern leagues and central part of Inner Mongolia,and the other is the LL agglomeration area formed by western leagues in Inner Mongolia.Apart from this,it proves that with the passage of time,such spatial pattern inclines to be stable and transitional.
Keywords:exploratory spatial data analysis (ESDA) tools;Inner Mongolia;population distribution pattern
[中图分类号]F224.7
[文献标识码]A
[文章编号]2095-5871(2019)01-0083-04
[收稿日期]2018-07-14
[基金项目]国家社会科学基金项目(18BTJ046)；大数据协同创新中心课题(DSJY18007)；内蒙古数据科学与大数据学会课题(BDZ18004)
[作者简介]师津(1997-)，女，内蒙古丰镇人，内蒙古财经大学硕士研究生，从事大数据技术研究.
[责任编辑：高平亮]
标签：象限论文; 人口论文; 空间论文; 内蒙古自治区论文; 地区论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《内蒙古财经大学学报》2019年第1期论文; 国家社会科学基金项目(18BTJ046) 大数据协同创新中心课题(DSJY18007) 内蒙古数据科学与大数据学会课题(BDZ18004)论文; 内蒙古财经大学研究生院论文; 美国加州大学伯克利分校论文;