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基于GIS技术统计分析广州市增城区地名景观独特的自然和人文地理特征

2018-6-12 09:26| 发布者: lujunfei| 查看: 60| 评论: 0|原作者: 张文娟

摘要: 依据增城区第二次地名普查成果, 利用GIS技术对数据属性要素分类统计, 输出直方图和其他专题地图。研究发现, 地名在空间分布上具有不均衡性, 地名密度和人口密度分布的具有正相关性。地名显著反映出自然地理地貌特征, ...
依据增城区第二次地名普查成果, 利用GIS技术对数据属性要素分类统计, 输出直方图和其他专题地图。研究发现, 地名在空间分布上具有不均衡性, 地名密度和人口密度分布的具有正相关性。地名显著反映出自然地理地貌特征, 山水类地名分布与地形地貌的呈现一致性。最后, 应用GIS中核密度分析和多空间距离聚类分析方法获知, 增城地名具有鲜明姓氏特征的移民景观、粤方言与客家方言并存的方言景观、体现当地风俗的动物图腾文化景观以及荔枝文化景观。

0 .引言

地名是具有指位性和社会性的个体地域实体的指称, 通常由通名和专名两部分组成。通名指识别个体地名所属类型的标志。专名用来区别同类地方的不同个体, 包括该地在命名时代的某些自然地理和人文地理的特征。通过对地名的研究, 可以透视区域的地理、历史、人文等自然与社会文化现象。目前, 国内不少学者应用GIS技术进行地名的定量数理分析, 精确描绘地名的分布规律。例如王彬、司徒尚际等人充分研究了广东省地名文化及地名景观[1-2];陈晨等运用GIS核密度估计法详细地分析了北京市地名景观分布特征及成因[3];

李建华等人对宁夏省中卫县做了地名景观方面的研究[4]。王法辉等通过构建地名数据库, 借助空间可视化与空间分析、构建回归模型等技术, 揭示了广西壮语地名的空间分布及演变[5]。另外, 还有不少学者研究探讨了其他地区各类特有的地名景观[6-9]。本文立足于广州市增城区, 探讨其在广府文化和客家文化融合下, 兼有独特岭南文化和荔枝文化背景下的地名景观。通过定量的方法和GIS技术, 对地名的自然景观及文化景观进行梳理, 为进一步深入开展地名研究提供参考借鉴。

1 研究区域概况

增城区隶属于广州市市辖区, 辖区面积1 616.84 km2, 总人口103.68×104人。增城位于珠江三角洲东北部、广州东部, 背靠大广州, 南与东莞隔江相望, 东临惠州, 北接从化、龙门。区辖4个街道 (荔城、永宁、增江朱村) 、7个镇 (正果石滩新塘中新派潭小楼仙村) 。全区地形北高南低, 山地以低山为主, 是九连山脉的延长部分, 山脉呈东北与南西走向, 平等排列的中山与低山, 其间形成了东江与增江。北部山地面积约占全市面积的8.3%;丘陵主要分布在中部, 约占全区面积的35.1%;低丘和台地集中在中南部, 约占全区面积的23.2%;南部是三角洲平原, 加上河谷平原, 约占全区面积的33.4%。

2 资料来源及研究方法

2.1 资料来源

本研究中地名数据源自增城区第二次地名普查的成果, 地名普查涵盖地名为截止到2014年12月31日前的增城区现有地名, 地名普查成果已经过广东省、广州市两级验收。本研究选取地名普查成果中的居民点类地名、自然实体类地名、文化地名等聚落地名作为研究对象, 目的是充分凸显地名景观。聚落地名命名时所反映的区域特征得到较好的保留, 在区域历史地理的研究中具有重要意义, 为研究当地的自然地理环境变化、人口迁移和历史时期区域经济特点等提供了辅助手段。

2.2 研究方法

本研究主要借助Arc GIS中核密度分析和多空间距离聚类分析方法。统计地名用字分类、频数, 应用Arc GIS中SPATIAL扩展模块的核密度分析方法, 生成核密度分布图, 进而研究各类地名的空间分布规律, 最终以定量、可视化的方式来表现全域地名景观的空间分布关系。核密度分析用于计算表示每个输出栅格像元周围的点要素的密度。每个点上方均覆盖着一个平滑曲面, 在点所在位置处表面值最高, 随着与点的距离的增大表面值逐渐减小, 在与点的距离等于搜索半径的位置处表面值为零。

每个输出栅格像元的密度均为叠加在栅格像元中心的所有核表面的值之和。核密度分析充分地体现了地理学的距离衰减规律, 距离较近的对象, 权重较大。多距离空间聚类分析是一种分析事件点数据的空间模式的方法[10]。该方法对一定距离范围内的空间相关性 (要素聚类或要素扩散) 进行汇总, 计算与每个要素关联的相邻要素的平均数量;相邻要素是指小于计算距离的要素。随着计算距离的增大, 各要素所具有的相邻要素数通常会越多。如果某个特定计算距离的平均相邻要素数高于/大于整个研究区域内要素的平均密度, 该距离的分布方式将被视为聚类分布;反之为离散分布。在实际应用中, 通常选用K函数的变种函数L (d) 函数来计算, 公式如下。


式中:A表示区域, N表示点数, d表示距离, k (i, j) 表示权重。如果特定距离的K观测值 (即L (d) ) 大于K预期值, 则与该距离 (分析尺度) 的随机分布相比, 该分布的聚类程度更高。如果K观测值 (即L (d) ) 小于K预期值, 则与该距离的随机分布相比, 该分布的离散程度更高。如果K观测值大于Hi Conf Env值, 则该距离的空间聚类具有统计显著性;如果K观测值小于Lw Conf Env值, 则该距离的空间离散具有统计显著性。

3 地名统计

在本研究数据中, 增城区共有11个乡镇, 共录入地名6 817个, 全区平均地名密度为4.2个/km2。将全区以镇 (街) 为基础, 划分为11个区域单元, 以便于统计分析。

3.1 地名用字字频统计

在这些地名中, 常见的地名通名用字主要有屋 (394) 、山 (344) 、岭 (330) 、冚 (270) 、村 (183) 、顶 (117) 、塘 (102) 、坑 (100) 、吓 (99) 、头 (98) 、场 (94) 、田 (91) 、园 (90) 、围 (83) 、坳 (74) 、岗 (67) 、尾 (67) 、排 (50) 、窝 (44) 、口 (43) 、仔 (42) 、埔 (39) 、寮 (38) 、洞 (37) 、地 (35) 、石 (33) 、洲 (32) 、迳 (26) 、背 (25) 、坊 (24) 、湖 (24) 、氹 (23) 等32个字, 数量超过3 000个, 占总数的46%以上。
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