基于宏生态学理论的中国古代人口分布格局及驱动机制研究
发布时间:2017-09-03 08:21
本文关键词:基于宏生态学理论的中国古代人口分布格局及驱动机制研究
更多相关文章: 人类宏生态学 农业社会 气候 地形 生态位 扩散 资源 空间自相关 物种分布模型
【摘要】:研究人类活动与环境在时空尺度上的格局关系是人类宏生态学重要目标之一。本文利用历史资料和地理信息系统技术重建了中国古代农业社会人口密度的空间分布格局,并利用物种分布模型研究了人口密度格局的驱动机制,以期为深入理解宏观尺度上人类对环境的适应机制及对全球环境变化的响应提供参考。本研究的对象为中国历朝(西汉至清朝)有官方记录的行政市级别的人口数据,时间跨度约1800年,区域主要覆盖华北、华东、华南、西南,经度跨度30°、纬度跨度20°,高程差达4.5 km,呈现出气候、地形以及多种资源的明显梯度。古代行政地图和人口记录的数据来源为中国历史研究资料。研究区被划分为100×100 km2的栅格,每个栅格内包含人口密度数据、气候数据、地形数据、扩散距离数据、农业资源数据。分别运用普通最小二乘法(OLS)和空间自回归(SAR)模型对人口密度数据与四种分类的人口密度格局驱动因子进行了拟合。SAR模型的非空间部分的伪决定系数(pseudo-R2)用于计算自变量对人口大尺度格局的解释能力。结果表明,在中国古代农业社会的稳定时期,人口主要聚集于平原地区,呈现东多西少、南北双峰的格局;而在社会动荡时期,南方平原地区甚至多山地区的人口密度出现上升态势,呈现南多北少的格局。农业社会的人口密度宏观格局受多种气候因子支配。多数情况下,人口密度与年降水量、最干季降水量之间存在正态分布格局,即沿着降水量梯度人口密度形成一个单峰曲线;12世纪以前,人口密度与年均气温存在正态分布格局。气候、地形、扩散距离、农业资源均可对人口密度宏观格局产生影响,在稳定时期各自非空间部分的解释率的平均值依次为1.8%,4.9%,29.2%和4.7%;在动荡期,各自解释率的平均值依次为10.8%,4.3%,22.4%和15.6%。本研究的结论为自然资源和社会资源同时影响着中国古代农业社会的人口密度的宏观格局。其中,社会资源是该格局最主要的驱动因子:首都是社会资源最丰富的地区,越易于与首都进行社会资源流通的区域,人口越聚集。地形对人口密度宏观格局保持较稳定的影响,地势较平坦地区拥有较高的农业人口密度。此外,本研究验证了气候因子的生态位模型可用于解释农业社会人口密度分布的宏观格局。自给自足的农业社会人口依赖农作物的产量,进而人口分布受限于农作物的生态位。稳定期的农业社会对降雨梯度有显著的正态响应,从事农耕活动的人口倾向密集分布于降雨量较为适中的区域,可能较旱或较涝的气候条件对农业生产活动存在负面影响。而当农业社会出现动荡、农业活动受到阻碍时,农作物产量减少,人类对气候条件和农业资源的依赖度有明显提高,更倾向分布于自然资源益于农业生产的地区;社会资源对人口聚集的作用在此时期略有下降,但仍为人口密度宏观格局的主要驱动因子。农业社会动荡期人口南多北少格局反映了该时期的人口倾向分布于水热条件较丰富的区域,从侧面反映了此时期由于食物紧缺,人类对生物多样性的需求有所提高,类似于狩猎与采集文明。
【关键词】:人类宏生态学 农业社会 气候 地形 生态位 扩散 资源 空间自相关 物种分布模型
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:C924.25
【目录】:
- 摘要5-7
- abstract7-11
- 第一章 宏生态学与物种分布模型11-20
- 1.1 宏生态学视角的物种分布与多度11-14
- 1.1.1 物种分布-多度格局11-12
- 1.1.2 物种分布-多度格局的驱动机制12-13
- 1.1.3 空间自相关13-14
- 1.2 物种分布模型及其理论基础14-17
- 1.2.1 物种分布模型的进展14-16
- 1.2.2 生态位理论中物种对环境的响应16-17
- 1.3 人类宏生态学及人口分布格局17-20
- 1.3.1 人类宏生态学概念17-18
- 1.3.2 工业化前的人类分布特征18-20
- 第二章 研究地概况与研究方法20-26
- 2.1 研究地概况20
- 2.2 数据来源与处理20-22
- 2.2.1 人口密度数据20
- 2.2.2 模型所用自变量20-22
- 2.3 统计分析方法22-26
- 2.3.1 共线性处理22-23
- 2.3.2 气候模型的检验23
- 2.3.3 空间自回归模型23-26
- 第三章 人口密度宏观格局与统计模型选择26-36
- 3.1 人口密度宏观格局26-30
- 3.2 模型残差空间自相关对比30-36
- 第四章 人口密度宏观格局的影响因子36-51
- 4.1 气候生态位模型的验证36-41
- 4.2 气候模型的选择41-42
- 4.3 五类模型的解释率42-51
- 第五章 总结与展望51-54
- 5.1 结论51-52
- 5.2 创新点52
- 5.3 展望52-54
- 参考文献54-65
- 硕士期间论文发表情况65-66
- 致谢66-67
【参考文献】
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,本文编号:783890
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