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 G
17、etis 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 系数也可用进行标准化, 如式 (5) 所示。3 结果分析3.1 格网尺度效应对空间自相关分析的影响以 1 000 m 为间隔, 对郑洛地区边界图层进行格网的划分, 得到 1 000 m1 000 m、2 000m2 000 m、3 000 m3 000 m、50 000 m50 000 m 大小系列的格网图层。再通过网格单元面积权重内插法13-15, 将郑洛地区遗址点分布密度图转化为一系列大小不同的格网图层
18、。对转化后的一系列的格网图层进行空间自相关分析时, 建立空间邻接权重矩阵16-18, 从而得到全局Morans I 指数、正态分布检验 Z 值等相关数据。通过分析全局自相关和局部自相关随着格网尺度的变化情况, 选取合适的格网尺度, 使之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 个文化时期空间自相关的差异性。3.1.1 格网尺度效应对全局自相关的影响对各个格网尺度的遗址点分布密度进全局自相关, 得到标准化统计量检验 Z 值。并做检验 Z 值的折线图, 添加趋势线, 得到趋势线公式以及相关指数 R 值 (图3) 。横坐标表示格网的大小, 纵坐标是 Z 值。图 3 4
19、 个文化时期不同格网尺度下全局 Morans I 指数检验 Z 值的变化图Fig.3 Z Value of Global Morans I In Different Grid Scales During Four Cultural Periods 下载原图图 3 4 个文化时期不同格网尺度下全局 Morans I 指数检验 Z 值的变化图Fig.3 Z Value of Global Morans I In Different Grid Scales During Four Cultural Periods 下载原图如图 3 所示, 4 个文化时期中, 格网长度的大小与全局 Morans I
20、指数检验 Z值表现出了显著的幂函数关系。结果表明, 4 个文化时期的相关指数 R2 都在0.9 以上, 说明趋势线与现有数据的拟合程度很高。4 个文化时期的标准化检验Z 值为正值且显著, 表示郑洛地区遗址点的空间分布存在着正的空间自相关。从趋势线的系数来看, 4 个文化时期 Z 值的大小有所不同。裴李岗文化时期是最大的, 所以这一时期的聚集程度是最高的;其次是仰韶文化前期和仰韶文化后期;最后是龙山文化时期。将 4 个文化时期的全局 Morans I 指数经过三点移动平均后得到了图 4 反映全局 Morans I 指数随着格网长度变化的情况。图中横坐标表示格网的大小, 纵坐标为检验 Z 值。图
21、4 四个文化时期不同格网尺度下全局 Morans I 指数三点移动平均后的变化趋势图 Fig.4 The change trend of the moving average of three global Morans I indices in different grid scales during four cultural periods 下载原图图 4 可看出, 4 个文化时期的全局 Morans I 指数随着格网尺度的变化趋势近似一致, 且均为正值。说明, 这 4 个文化时期的遗址点密度分布存在着显著的、正的空间自相关。如图 4 示, 1 0005 000 m 内全局 Morans
22、 I 指数随着格网长度增加而降低, 且这一范围内检验 Z 值极速下降, 格网尺度属于最小, 空间异质性较高。5 00012 000 m 内全局 Morans I 指数随着格网长度的增加而呈下降趋势, 但下降的趋势较为平稳, 检验 Z 值的变化也趋于平稳, 且 4 个文化时期的全局 Morans I 指数具有明显的差异。其中裴李岗文化时期的全局Morans I 指数在 4 个文化时期内是最大的, 其次是仰韶文化前期, 再次是仰韶文化后期, 而龙山文化时期的全局 Morans I 指数是最小的。1 200030 000 m 内全局 Morans I 指数仍是随着格网长度的增加而减小, 但值都在 0
23、.6以上。在这个范围内, 4 个文化时期的全局 Morans I 指数的大小大致相同。30 00050 000 m 内 4 个文化时期的全局 Morans I 指数虽然整体上呈下降趋势, 但出现了明显的上下波动。其中龙山文化时期的全局 Morans I 指数是最大的, 而裴李岗文化时期最小, 仰韶文化时期居中且仰韶文化后期的全局Morans I 指数大致大于仰韶文化前期。与 2 00012 000 m 相比, 这一范围内 4 个文化时期的全局 Morans I 指数偏小, 且大小顺序正好相反。这一范围的格网长度要比区县单元的平均长度要大且检验 Z 值的水平较低, 弱化了空间的精度。因此, 为了
24、表现出 4 个文化时期全局自相关的差异, 选取 5 00012 000 m 这一尺度的格网较为合适。3.1.2 格网尺度效应对局部自相关的影响为研究格网尺度对局部自相关的影响, 本研究采用 G 系数来对 4 个文化时期遗址点的空间分布特征进行了分析。由于 4 个文化时期都是通过 G 系数对遗址点的空间特征进行分析, 且采用的格网尺度间隔都是一致的。为避免进行重复的叙述, 只选取了龙山文化时期的遗址点进行格网尺度对局部自相关影响的研究。分别选取了 3 000 m3 000 m、6 000 m6000 m、35 000 m35 000 m这 8 种不同尺度的格网对局部自相关的影响进行研究。图 5
25、龙山文化时期随着格网长度变化的局部自相关 Fig.5 The Local Moran with The Change of The Grid Scale During Longshan Cultural Period 下载原图图 5 龙山文化时期随着格网长度变化的局部自相关 Fig.5 The Local Moran with The Change of The Grid Scale During Longshan Cultural Period 下载原图从图 5 可以看出, 当格网长度为 3 0006 000 m 时, 在孟州县、新安县、孟津县和偃师市等地周围区, 遗址点分布密度高的地区与分
26、布密度高的地区相聚集, 表现出了显著的高值聚集的空间分布特征。另外, 在荥阳市、中原区和马村区等部分地区也表现出了小范围的高值聚集的空间分布特征。巩义市和荥阳县的部分地区则表现出了较显著的高值聚集, 而这些区域都分布在显著的高值聚集区的周边。在研究区的西北地区、东南地区以及东部地区的某些区县则表现出了显著的低值聚集。当格网尺度为 10 000 m 时, 显著的高值聚集区域减少至 2个, 一个显著的高值聚集区域在孟州县、新安县、孟津县等周围, 而另一个聚集区域则在马村区。而显著的低值聚集区虽然仍在, 但是范围在逐渐变小。当格网尺度为 15 00020 000 m 时, 由于格网长度的增大, 显著
27、的高值聚集区域已减少至 1 个。而研究区的东部地区显著的低值聚集已经转变为了较显著的低值聚集。当格网尺度增大至 25 00035 000 m 时, 研究区的空间分布特征由原来的 5 种减少至 4 种, 原本显著的低值聚集区逐渐转变成较显著的低值聚集区, 最后表现出了空间聚集不显著的特征。而在研究区中部的某些地区则由原来的空间特征不显著转变成显著的或者较显著的高值聚集。通过对以上不同格网的局部自相关的变化分析, 可得知, 随着格网长度的增大, 遗址点的空间分布特征的表现能力降低。当格网长度为 3 000 m10 000 m 时, 郑洛地区遗址点分布密度的局部自相关特征最为细致和明显。总的来说,
28、从全局 Morans I 指数方面分析, 5 00012 000 m 的格网尺度最能表现出这 4 个文化时期全局自相关的差异性。从局部自相关性来看, 6 00010 000 m 这一范围的格网尺度是最能保留住郑洛地区 4 个文化时期遗址点的空间分布特征。综合这两方面的分析, 选取 10 000 m 的格网尺度来具体分析4 个文化时期空间自相关随着时间的变化情况。3.2 基于流域盆地四个文化时期遗址点的空间分布特征史前聚落遗址点的分布在很大程度上受到地理环境的影响, 本研究采用了文献19提出的水文分析方法对史前聚落遗址点的空间分布特征进行了分析。图 6 郑洛地区通过水文分析得到的流域盆地图 Fi
29、g.6 Drainage Basins Obtained By Hydrology Analysis in Zhengzhou-Luoyang District 下载原图由于格网尺度越小, 空间分布特征显示也越明显。为了比较 4 个文化时期的空间分布特征, 本研究选取了 6 000 m6 000 m 的格网尺度, 分析这 4 个文化时期的遗址点空间分布特征 (图 7) 。图 7 4 个文化时期的空间分布特征 Fig.7 Spatial Characteristics During Four Cultural Periods 下载原图图 7 4 个文化时期的空间分布特征 Fig.7 Spatia
30、l Characteristics During Four Cultural Periods 下载原图图 7 4 个文化时期的空间分布特征 Fig.7 Spatial Characteristics During Four Cultural Periods 下载原图从图 7 可看出, 在裴李岗文化时期, 郑洛地区有两个显著的高值聚集区域, 一个分布在双洎河流域、颍河流域、汝河流域的部分地区以及伊洛河流域的东北部地区。另一个则分布在贾鲁河流域的北部。这些流域都分布在嵩山周边地区。因为在裴李岗文化时期, 生产力水平低, 以刀耕火种为主要的生产方式, 以采集经济为主要的生活来源, 这就要求人们生活需
31、要靠近山区。嵩山地区动植物资源丰富, 为人们的生存提供了便利。到了仰韶文化前期, 显著的高值聚集区主要分布在伊洛河流域的北部和东北部、黄河流域的南部、贾鲁河流域的西部以及汝河流域的西北地区。仰韶文化前期, 郑洛地区农业技术水平有了显著的提高, 对水资源的依赖性大大增加, 这就要求人们将居住地迁移到离水资源不远的地区。而伊洛河流域是黄河三门峡以下的最大支流, 也是洛阳市境内的主要河流。伊洛河流域西高东低, 河流流向大多是自西向东, 水资源丰富, 水系发达, 平原面积占地广, 适合遗址点的发展和扩大。随着农业技术的进一步发展, 导致仰韶文化后期的遗址点的数量和规模比仰韶文化后期都有了明显的发展。从
32、图 7 (c) 中可看出, 仰韶文化后期显著的高值聚集区范围要比仰韶文化前期大, 且黄河流域内显著的高值聚集区的面积有了很明显的增加。除了伊洛河流域和黄河流域, 卫河流域的部分地区也表现出了显著的高值聚集。图 7 (c) 中显著的高值聚集区则分布在卫河水系的东部平原地区, 水资源丰富, 利于史前聚落的发展和扩大。龙山文化时期, 显著的高值聚集区仍是分布在伊洛河流域、黄河流域和卫河流域。但与仰韶文化后期相比, 龙山文化时期中伊洛河流域的部分地区由显著的高值聚集转为了较显著的高值聚集。这是由于水井的出现, 人们可以到距河较远的区域定居, 使得龙山文化时期的聚落分布转为较显著的高值聚集。因此, 龙山
33、文化时期的显著高值聚集区主要分布在伊洛河流域和黄河流域。4 结束语本研究将郑洛地区 4 个文化时期的遗址点分布密度通过单元面积权重内插法转为不同格网尺度的图层, 再对其进行全局自相关和局部自相关分析, 主要研究了郑洛地区裴李岗文化时期、仰韶文化前期、仰韶文化后期和龙山文化时期的聚落遗址点的空间自相关分布特征, 并得出了以下的结论:1) 从全局自相关检验 Z 值和 Morans I 指数的变化趋势可看出, 4 个文化时期内遗址点的空间分布呈正的空间自相关, 且格网尺度在 5 00012 000 m 时, 最能反映出 4 个文化时期内遗址点空间分布的差异。利用 G 系数对龙山文化时期遗址点进行了局
34、部自相关分析, 从而得出, 6 00010 000 m 的格网尺度最能保留遗址点的空间分布特征。因此, 可以选择合适的格网尺度进行空间分析, 既保证了分析的精度, 又保证了分析的效率。(2) 采取 10 000 m 的格网尺度, 将 4 个文化时期不同空间聚集方式的格网数进行了统计, 可以看出, 从裴李岗文化时期到龙山文化时期, 空间聚集方式在不断的增加, 但空间聚集程度在不断的降低。为了能够更加突出 4 个文化时期遗址点空间分布特征的差异性, 在水文分析的基础上得到了流域盆地图, 并以此为底图进行了研究分析。参考文献1GOULD P.Is statistixlnferens the geographical name for a wild goose?J.Economic Geography, 1970, 46 (1) :439-448.
