, 周忠发, 熊康宁Spatial pattern of the caves in Guizhou Province andtheir the influencing factors
ZHANGShaoyun, ZHOUZhongfa, XIONGKangning通讯作者:
收稿日期:2016-08-1
修回日期:2016-11-9
网络出版日期:2016-11-25
版权声明:2016《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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Abstract
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1 引言
洞穴的空间分布并不是随机的,而是具有内在的地理空间格局及分布特征,这些特征与周围的自然环境密切相关,并在长期的自然演化下形成[1]。对洞穴空间格局的研究,能够了解洞穴发育并不是单因素的结果,而是受区域自然地理条件、岩溶类型、地质历史以及岩溶的持续发展和间断之间相互配合的过程中所形成的[2-3]。洞穴的研究往往侧重于对单个洞穴的形成及演化研究[4-5],并通过定性或半定量的方法[6-8],以洞穴现有的形态及监测数据反演古洞穴环境演变,透视环境变化的过程与规律。随着GIS的兴起,部分****运用空间分析方法对洞穴内部时空分布进行研究,在洞穴环境方面的研究取得了新的研究成果[9]。但对大区域洞穴的空间格局及其影响因素的研究至今较少,仅Williams从地貌视角下研究了喀斯特洞穴分布及发育的多边形理论[10]。
贵州地处云贵高原,位于103°36′E~109°35′E、24°37′N~29°13′N,东西长约595 km,南北相距约509 km。研究区地层从元古代的板溪群到第四纪均有发育,以浅海相碳酸盐岩沉积为主,地下形态以地下河、溶洞和溶隙为主,洞穴发育较为完善。该区洞穴发育数目数以万计,位于喀斯特山区中低部地区。贵州省主要是含碳酸盐的岩石为主,其岩系主要分布于寒武系、泥盆系、石炭系、二叠系、三叠系为主,分布如下：早古生代仅分布于贵州北部及东部边缘,相变线呈北西—南东—南西方向展布;上古生代全省区均分布,相变线呈北西—南东方向分布;中生代二叠纪分布亦广布,相变线呈北东—南西方向分布。这些相变线方向将对洞穴的发育演变奠定了物质基础。根据各时代的沉积相带分布,拗陷的幅变和形态,表层褶皱断裂形态格局以及岩聚的活动特征,结合深部地球物理资料,推断贵州境内基底具有北东、北西、东西、南北及东南几组断裂网络,从这一基底走向来看,对洞穴的形成走向又是一个重要的证据[11-13]。本文运用最邻近指数法、空间叠加分析法与耦合分析法研究洞穴分布特征及影响因素,以揭示洞穴空间分布规律及洞穴的发育。
2 数据来源及方法
2.1 数据来源
以贵州喀斯特洞穴空间分布为基础,依据1:50000地形图及1:200000水文地质图和其他实测资料,结合GIS、RS技术进行处理和矢量化,得出洞穴位置、地层、岩性以及海拔等信息,同时利用水文地质图提取全省水系分布及断层、褶皱区,共采集及实地考察研究洞穴4960个[14]（图1）。研究区部分洞穴为实测洞穴。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1贵州范围与洞穴位置分布图
-->Fig. 1Map of Guizhou Province and the location of the caves
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2.2 研究方法
2.2.1 最邻近分析 最邻近分析属于点模式的一种分析方法,在1954年由生态学家Clark等[15]提出,应用于种群分布格局分析。后来逐渐发展为测度点状空间分布格局的方法中较为成熟的一种方法,已应用于史前地质灾害空间点[16]、流行病[17]、居民点分布[18]、聚落分布[19]、城市空间分布[20]、旅游景区[21]、产业分布[22]等一系列点状空间分布的研究中。Pinder和Ebdon改进了最邻近分析模式[23-24],促使其可以对任意空间点分布进行评估。改进的最邻近分析模式克服了地形带来的限制,对研究区添加了正方框。在研究区域形状越接近正方形时,最邻近比率精确度越高[25]。本文将以洞口经纬度为洞穴坐标点,对其进行点格局分析,能更科学的探求全省洞穴空间分布。从宏观上来看,贵州省洞穴资源在空间上可以看作点状。点状要素有均匀、随机和凝聚3种空间分布类型,最邻近点指数是判别点状要素空间分布类型的最常用方法。研究区采用最邻近点指数R对全省洞穴的空间分布特征进行分析,其计算公式为[26-27]：
式中：
2.2.2 泰森多边形 泰森多边形法 （Thiessen Polygons）是对离散的采样点进行区域化的主要方法[28-31]。由于最邻近指数在测定点状目标空间分布类型时的界定标准尚有分歧[32-33],本文采用测算泰森多边形面积变异系数的方法对最邻近指数结果进行进一步检验（图2）。变异系数定义为Voronoi多边形面积的标准差与平均值的比值,它可衡量现象在空间上的相对变化程度,计算公式为：
式中：S为Voronoi多边形面积的标准差值;M为Voronoi多边形面积的平均值。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2贵州洞穴泰森多边形空间分布图
-->Fig. 2The Thiessen polygons spatial distributionof the caves in Guizhou Province
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3 结果与分析
3.1 洞穴空间格局分析
根据最邻近分析模式,通过ArcGIS软件直接测量。以贵州省洞穴空间分布为研究对象,通过计算得到在ArcGIS软件中对基于贵州全省洞穴分布点为发生元生成的泰森多边形图（图2）的面积进行统计,计算得到M ≈ 81000 m2,S ≈ 5870000 m2,故变异系数CV ≈ 72.469%。根据Duyckaerts的研究,当点集为随机分布时,变异系数为57%（包括33%~64%之间的值）当点状目标为集群分布时,变异系数为92%（包括大于64%的值）;当点状目标为均匀分布时,变异系数为29%（包括小于33%的值）[35-36]。故验证了以上的结果,即贵州省洞穴分布呈集群分布态势。
为进一步分析,制作点密度图（图3）,使其可以明显看出全省洞穴在空间分布上呈片状分布的特征,形成明显的“片状”格局。由此可见,全省范围内洞穴的分布并非随机的,而是在自然环境影响下呈现出一定的分布规律。为便于分析空间格局形成的原因,根据洞穴所在的地理位置、岩性、地层、水文、构造等因子划分,进一步将4960个洞穴分布点归为遵义—铜仁强影响区、毕节强影响区、黔西南—六盘水强影响区、贵阳—安顺—黔南强影响区、黔东南弱影响区5个区（图3,图4）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3贵州洞穴密度分布图
-->Fig. 3The density of the caves in Guizhou Province
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4贵州洞穴集聚区划分图
-->Fig. 4The zoning of the cave agglomeration area in Guizhou Province
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3.1.1 遵义—铜仁强影响区 该区分布有1257个洞穴,占全省洞穴总量的25.34%,区域面积占全省面积的27.69%。该区域分布有19处断层区,5处褶皱区,均为北东向,地层以条带状为主。其洞穴分布东西跨度较大,主要分布在遵义市及其西北部,铜仁西北部,均有断层、褶皱及其水系经过。该区水系属于外流河水系,绝大部分洞穴分布临河距离较近。地层、北东向构造及水系对该区洞穴分布有较强的影响。
3.1.2 毕节强影响区 该区分布有962个洞穴,占全省洞穴总量的19.39%,面积占全省面积的15.24%。该区域分布有15处断层区,5处褶皱区,为北东、北西、东西、东南向,洞穴主要集中分布于北东、东西走向,其中洞穴主要分布在二叠系地层。其洞穴东西分布跨度较大,主要分布在中部及东部、东南部地区。该区平均海拔在1600 m,落差较大。水系均属外流河,是乌江、北盘江、赤水河发源地,绝大部分洞穴分布临河距离较远。北东向构造、地层对该区洞穴分布有较强的影响。
3.1.3 黔西南—六盘水强影响区 该区分布有692个洞穴,占全省洞穴总量的13.95%,面积占全省面积的15.16%。该区域分布有11处断层区,7处褶皱区,该区主要为北东向。其洞穴分布南北分布跨度较大,主要集中分布在中北部白云岩、石灰岩地区,中南及东南部碎屑岩地区很少分布。该区水系为长江上游和珠江上游水系,属外流区,洞穴分布临河距离较近。北东向构造、岩性对该区洞穴分布有较强的影响。
3.1.4 贵阳—安顺—黔南强影响区 该区分布有1817个洞穴,占全省洞穴总量的36.63 %,面积占全省面积的24.67 %。该区域分布有35处断层区,3处褶皱区,以北东、南北走向为主。同时该区以二叠系、三叠系、石炭系低层为主,为碳酸盐岩白云岩、石灰岩集中分布区。其中洞穴分布南北跨度较大,主要集中分布在安顺西北部及其黔南南部。该区河流密度较大,洞穴分布临河距离较近。其中北东、南北向构造,地层及岩性对该区洞穴分布有较强的影响。
3.1.5 黔东南弱影响区 该区分布有232个洞穴,占全省洞穴总量的4.68 %,面积占全省面积的17.22 %。该区域分布有22处断层区,无褶皱分布。其中洞穴分布较少,主要分布在该区北部-东北部区域。该区河网密度较大,且断层分布也较多,但洞穴分布数量较少,主要是由于该区域属非喀斯特区域,以碎屑岩分布为主。其中地层、岩性对该区洞穴分布有较强的影响。
4 洞穴空间分布与影响因素
4.1 内部影响因素分析
4.1.1 岩性 岩性是洞穴发育的基础,可溶性岩石是岩溶发育的物质条件,即地下洞穴发育的物质条件[14]。洞穴的发育并不是单因素的结果,而是受区域自然地理条件、岩溶类型、地质历史以及岩溶发展的持续发展和间断之间相互配合的过程中所形成的,并且洞穴的发育必须有可溶性岩石的存在,它的形成、发育与分布受碳酸盐岩的分布、纯度、厚度限制。贵州碳酸盐岩岩石多以质纯、层厚、钙镁含量很高的石灰岩和白云岩为主,其总厚度达6200~8500 m,喀斯特发育强烈[37],计算得出碳酸盐岩的出露面积占全省的61.50%。利用1:20万贵州岩性分布图,使用ArcGIS分别对碎屑岩、石灰岩、白云岩洞穴进行提取分析,得到洞穴与岩性分布图（图5）。结果表明,碎屑岩地区洞穴点分布有771个,占全省洞穴15.54%,出露面积占全省的38.39%,主要分布于黔东南区域;白云岩地区洞穴点有3054个,占全省洞穴61.57%,出露面积占全省的41.23%,主要集中分布于贵阳—安顺—黔南区域;石灰岩地区洞穴点有1133个,占全省洞穴28.84%,出露面积占全省的20.27%,主要分布于毕节—安顺—黔南区域。洞穴的发育以碳酸盐岩分布区为主,碎屑岩为不溶性岩石,受构造的影响,黔东南弱影响区碎屑岩地区洞穴分布较少。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5贵州洞穴与岩性分布图
-->Fig. 5The distribution of the cave and lithology in Guizhou Province
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4.1.2 地层 地层分布是洞穴布局的有力保证。依据图6贵州省洞穴与地层分布图可知,贵州地层分布齐全,由震旦系至第四系地层均有分布。按洞穴在不同地层分布情况,震旦系地层洞穴分布有14个,占全省洞穴数的0.28%,主要分布于黔东南、铜仁区域;寒武系地层洞穴分布有576个,占全省洞穴数的11.61%,主要分布于遵义、铜仁区域;奥陶系地层洞穴分布有322个,占全省洞穴数的6.49%,主要分布在遵义区域,且呈条带状分布;志留系地层洞穴分布有146个,占全省洞穴数的2.94%,其地层同样呈条带状分布于遵义区域;泥盆系地层洞穴分布有158个,占全省洞穴数的3.18%,主要分布于黔南区域;石炭系地层洞穴分布有621个,占全省洞穴数的12.52%,主要分布于毕节、黔南区域;二叠系地层洞穴分布有1602个,占全省洞穴数的32.29%,其地层全省均有分布;三叠系地层洞穴分布有1330个,占全省洞穴数的26.81%,主要分布于贵州中西部、南北部区域,东部无分布;侏罗系地层洞穴分布有163个,占全省洞穴数的3.28%,其地层呈条带状分布于遵义区域;白垩系地层洞穴分布有18个,占全省洞穴数的0.36%,主要分布于遵义西北部区域;第三系地层无洞穴分布,其地层主要分布于毕节区域;第四系地层洞穴分布有10个,占全省洞穴数的0.20%,其地层在全省零星分布且面积较小。据此可知,洞穴在不同地层下由大到小分布为,二叠系>三叠系>石炭系>寒武系>奥陶系>侏罗系>泥盆系>志留系>白垩系>震旦系>第四系>第三系。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6贵州洞穴与地层分布图
-->Fig. 6The distribution of the caves and strata in Guizhou Province
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贵州碳酸岩层存在于震旦系到三叠系地层中,厚度达到600 m以上,处于一个新的水平,凡层厚,质纯的块状灰岩,喀斯特发育强烈,岩溶地貌典型。以S-Sn白云岩为主,地貌以喀斯特丘陵、洼地为主,主要分布于黔北,峰林不显著;D-C碳酸岩发育强烈,地下河系发育,规模较大,峰林类型地貌为主;P-T地层,质地纯、岩溶地貌形状多样[11-13]。其他地层岩溶发育不强烈。所以黔东南地区洞穴发育较少,而贵阳—安顺—黔南地区洞穴发育最密集。
4.1.3 构造 褶皱与断层构造是地壳运动的表现形式,对洞穴形成与发育起着主导作用[38-39]。本文以1:20万贵州省水文地质图为基础,使用ArcGIS分别对褶皱与断层0~500 m、500~2000 m、2~3 km缓冲区,并将全省洞穴分布点与褶皱、断层的缓冲区进行叠加分析,得到洞穴分布与褶皱、断层叠加分析图（图7）。结果表明,距离褶皱、断层0~500 m之内的洞穴点分布有66个、187个,占洞穴总数的1.33%、3.77%;距离褶皱、断层500~2000 m的洞穴点有56个、485个,占洞穴总数的1.13%、9.78%;距离褶皱、断层2~3 km的洞穴点有44个、358个,占洞穴总数的0.89%、7.22%。毕节—黔西南—安顺交界处洞穴受褶皱、断层影响较显著。受褶皱、断层影响的洞穴发育可分为：与褶皱构造的轴部方向一致、背斜区、向斜区、构造断裂带和构造隙区、压挤性断裂区、张扭性断裂区、扭性断裂区、节理（裂隙）区、构造的迭加复合区、断裂复合区、断裂区、褶皱复合区均易于洞穴的发育[37, 40-41]。说明构造在一定程度上对洞穴的布局起着凝聚作用。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7贵州洞穴分布与褶皱、断层缓冲区叠加分析图
-->Fig. 7Overlay analysis of the cave distribution,folds and faults in Guizhou Province
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综合地层、岩性与构造等因素分析,贵州洞穴在震旦系到三叠系地层碳酸岩层内均有分布,并集中于地质较为复杂的地段。洞穴的分布与岩性密切相关,同时受构造控制十分明显。厚层灰岩岩溶最强,白云岩仅为中等发育程度,碎屑岩层发育极为微弱。厚层碳酸盐岩含不溶物较少,溶解度大。凡岩石中含有50%以上的方解石或文石为石灰岩类;含有50%以上白云石为白云岩类。在碳酸盐岩、碎屑岩混层岩组中含有大量燧石结核,碎屑岩层起隔水作用,使岩溶作用受阻,故黔东南洞穴发育较少。构造是岩溶发育的主导因素,不同的构造部位及构造面的不同力学性质,均严格控制着洞穴的发育。受构造抬升,地下暗河下切,地下水下渗,使原有洞穴洞口出露地表。研究区洞穴从震旦系到三叠系分布占洞穴总量的96.14%,震旦系至三叠系地层为碳酸盐岩的存在提供了广阔的空间,为洞穴的发育提供了保证。碳酸盐岩主要集中分布在贵州中部、南部区域,其余区域相对较弱,特别是贵州东南部区域,绝大部分为不溶性岩（碎屑岩）。这是造成贵州其他区域洞穴密度明显高于贵州东南部的重要因素之一。
4.2 外部影响因素分析
4.2.1 气候 降水作为洞穴发育的一个气候环境条件。喀斯特洞穴是含碳酸的水溶蚀、侵蚀所形成的,水量、水的理化性质、水的运动方式和强度对洞穴发育有直接的影响[41-42]。贵州位于副热带东亚大陆的季风区内,气候类型属中国亚热带高原季风湿润气候为主,以高原气候、温热气候并存,常年雨量充沛,平均年降水量在1100~1300 mm之间,年平均气温在14~16 ℃之间,7月平均气温达到22~25 ℃。区内热量丰富,降水充沛,这为促进喀斯特作用的水条件提供充足的来源,大部分降水都下渗到地下,为地下洞穴的形成创造了良好的条件和动力,但这也是导致贵州省降水丰富而地表径流不发达的主要因素。地下水径流和排泄较好,以管道流为主,所以溶蚀、侵蚀作用能持续进行,这就导致贵州洞穴普遍发育,对洞穴的空间分布产生一定影响。4.2.2 水文 水文是洞穴形成的外部主要影响因素之一。研究区地表与地下河交替分布,其地表河谷两岸附近是洞穴分布的密集区域,由于河谷在每个小流域内均属该区最低区域,均为该区地下、地表河流的排泄基准面[43],大部分地表河与地下河交替出现,被称为“伏流”,这就促使洞穴普遍出露于排泄基准面区域。利用1:20万贵州水系分布图,使用ArcGIS分别对河流0~500 m、500~2000 m、2000~3000 m进行缓冲,并将全省洞穴分布点与河流缓冲区叠加分析,得到洞穴分布与河流缓冲区图（图8a）。结果表明,距离河岸0~500 m之内的洞穴点分布有723个,占14.58%;距离河岸500~2000 m的洞穴点有1468个,占29.60%;距离河岸2~3 km的洞穴点有889个,占17.92%。同时计算得出距河流3 km以内的洞穴占全省洞穴总数的62.10%,说明洞穴的分布濒水性较强。距河流3 km以外的洞穴,主要是受构造运动与地下河分布的影响。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8贵州洞穴分布与地表、地下河缓冲区叠加分析图
-->Fig. 8Overlay analysis of the cave distribution and surface rivers and underground rivers
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地下暗河是指具有河流主要特征的岩溶地下水通道,它的发育受地层岩性、地质构造、地形地貌及地表水网等多因素制约,并且通常是多因素综合作用的结果。由地下河主流和支流组成的地下水通道系统,称为地下河系。地下暗河是岩溶地下水径流与排泄的主要形式。距地下暗河0~500 m之内无洞穴点分布[43]（图8b）;距离河岸500~2000 m的洞穴点有219个,占洞穴总量的4.41%;距离河岸2~3 km的洞穴点有206个,占洞穴总量的4.15%。据此可知,地下洞穴（暗河）的发育与地表出露洞穴空间分布存在较弱影响,但地下暗河对洞穴的形成与发育却是主要动力来源,也是地表出露洞穴的来源。研究区不论地表与地下水资源均较丰富,对洞穴发育提供主要动力作用。
4.2.3 海拔 海拔是造成洞穴纵向布局的影响因素之一。由于全省数据量太大,难于生成DEM数据进行可视化叠加分析,对海拔高程采用SPSS19进行统计分析,以得出结果（图9）。从图中可看出全省洞穴分布大致有3个分布洞穴较多的海拔高度范围：① 在海拔1100~1500 m范围洞穴分布最多,占洞穴总数的36.96%;② 在海拔900~1100 m范围分布着大量的洞穴,占洞穴总数的20.56%;③ 在海拔700~900 m范围也分布着较多的洞穴,占洞穴总数的12.56%。洞穴分布数量在高程上呈现“两头小,中间大”的特点。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图9贵州洞穴海拔分布图
-->Fig. 9The distribution of cave elevation in Guizhou Province
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总体上来看,洞穴的垂直分布是呈正态分布,这与贵州地形结构、岩性、构造等因素分不开,特别是受喀斯特地区锥状地貌的影响[38, 44]。喀斯特的广泛发育造成洞穴在不同海拔高度多有分布,只是不同海拔分布的洞穴数量不同。洞穴集中分布在海拔700~1500 m范围内,洞穴数量占总数的70.08%。主要受岩性及锥状喀斯特地貌影响,山体中部较为宽敞,同时绝大部分属碳酸盐岩分布区,且岩层较厚,适宜洞穴的发育。分布在1500 m以上的洞穴,受岩性及其锥状喀斯特地貌的影响,洞穴发育数量锐减。在700 m以下洞穴,由于大部分处于洼地或峡谷区域,洞穴数量也相对较少。这对洞穴的纵向分布产生了一定影响。
综合气候、水文、海拔等外部因素分析,贵州热量丰富,降水充沛,这为进行喀斯特作用的水条件提供充足的来源,大部分降水都下渗到地下,为地下洞穴的形成创造了良好的条件和动力,这也是贵州省降水丰富而地表径流不发达的主要因素。据此贵州洞穴应全省分布,但黔东南部洞穴仅发育有232个洞穴,占全省洞穴总量的4.68%,面积占全省面积的17.22%。说明研究区洞穴发育受气候、水文、海拔等外部影响因素小,其主要受内部因素影响。综合上文所述,岩性是洞穴发育必不可少的条件,气候、水文、海拔等外部因素均间接对其产生影响。以黔东南为例,该地区分布以碎屑岩为主,这是造成黔东南地区洞穴密度明显低于其他地区的主要因素之一。洞穴主要分布在碳酸盐岩地区,且距河流、构造分布区域较近地段。洞穴海拔以及水文因素影响洞穴的分布,绝大部分洞穴分布在700~1500 m且洞口朝向河流分布区,说明其为某个地质时期流域最低排泄基准面。
4.3 内外部因素对次空间格局影响
贵州位于亚热带季风气候区,雨热同期,降水丰富,大部分降水都下渗到地下,为地下洞穴的形成创造了良好的条件和动力。洞穴发育与地质构造、岩性岩相、水系演化、新构造运动和地貌发育均有密切的关系,同时也受到地层岩性、地质构造等多种因素制约。岩性是洞穴与地下暗河发育的物质基础,可溶性岩石是岩溶发育的物质条件,即地下暗河发育的物质条件。可溶性岩石的分布、纯度、厚度对地下暗河的形成、发育与分布具有一定限制。贵州碳酸岩层存在于从震旦系到三叠系地层中,厚度达到一个新的水平600 m以上,凡层厚,质纯的块状灰岩,喀斯特发育强烈,岩溶地貌典型。构造是岩溶发育的主导因素,不同的构造部位以及各种构造面的不同力学性质,都严格控制着岩溶的发育。紧密的褶皱造成碳酸盐岩层呈条带状展布,因而岩溶发育也呈条带状,其长轴方向和岩溶管道走向,都与岩层走向一致。压性、压扭性断裂,一般结构面破裂宽度小,胶结良好,不利于岩溶发育,往往在其旁侧特别是在上盘影响带,宽度较大,并有大量裂隙分布,岩溶相当发育。张性、张扭性断裂利于地下水活动,岩溶也较发育。在新第三纪至第四纪早期以自东向西大面积大幅度的间歇隆升为主,其中上新世末期和早更新世末期等为强烈隆升阶段。第四纪以来,特别是中更新世以来,新构造运动活动频繁,产生了不等量的断陷和上升运动,改变了原始地形,洞穴不同海拔高度的垂直分布上造成巨大影响。新构造运动对岩溶管道的发育有着极为明显的影响。当地壳相对稳定时,管道以水平或近于水平发育,管道规模较大;在地壳上升阶段,管道则以倾斜状或垂直状发育,形成地下竖井;当地壳又处于稳定时,管道则又以水平状发育。这就造成洞穴的横向与纵向分布。
综上所述,洞穴空间分布影响区划分主要依据点密度函数以及岩性、地层、水文、构造、气候、海拔等因子划分,同时结合贵州全省行政区划分布情况进行探讨。由遵义—铜仁强影响区可知,该区地层主要以寒武系、三叠系地层为主,则该区洞穴主要发育于白云岩、石灰岩内。并结合该区构造、水文特征可知,该区洞穴分布以片状为主,追溯地层、构造集中分布;由毕节强影响区可知,该区地层主要以二叠系、三叠系、石炭系为主,而贵州碳酸岩层存在于从震旦系到三叠系地层中,则该区洞穴主要发育于石灰岩、白云岩内。并结合该区构造、水文特征可知,该区洞穴分布主要追溯二叠系石灰岩分布;黔西南—六盘水强影响区,该区地层主要以寒武系、二叠系为主,则洞穴也主要发育于白云岩、石灰岩内。并结合该区构造、水文特征可知,该区构造呈西南—东北走向,洞穴分布主要追溯构造集中分布;贵阳—安顺—黔南强影响区,该区地层主要以二叠系、三叠系、石炭系为主,洞穴主要发育于白云岩与石灰岩内。并结合该区构造、水文特征可知,该区洞穴主要追溯地层、构造集中分布;黔东南弱影响区,该区地层主要以二叠系为主,但洞穴主要分布于石炭系、志留系地层内。主要是该区二叠系地层岩性以碎屑岩为主,石炭系、志留系地层岩性以碳酸盐为主。并结合该区构造、水文特征可知,该区洞穴主要追溯地层岩性分布。
5 结论
（1）研究表明,贵州洞穴分布呈西密东疏的分布特征,形成明显的“片状”格局。全省范围内洞穴的分布并非随机的,而是在自然环境影响下呈现出一定的分布规律。根据对洞穴所在的地理位置、岩性、地层、水文、构造等因子进行分析,将全省4960个洞穴划分为5个影响区,分别是：遵义—铜仁强影响区、毕节强影响区、黔西南—六盘水强影响区、贵阳—安顺—黔南强影响区和黔东南弱影响区。（2）从洞穴的内外部影响因素可以看出,贵州洞穴更多分布在碳酸盐岩地层、褶皱及裂隙、水系分布区,该区受地层、岩性、构造、水文等控制,表现出明显的“自然资源指向性”。以贵阳—安顺—黔南强影响区为例,区域内分布有35处断层区,3处褶皱区,以二叠系、三叠系、石炭系地层为主,为碳酸盐岩白云岩、石灰岩集中分布区,且区内河流密度较大,该区的洞穴总数占全省洞穴总量的36.63%,区域面积占全省面积的24.67%。
（3）运用最邻近分析法和泰森多边形法,对贵州省4960个洞穴进行点格局分析,得出最近邻指数为0.53,表明贵州省洞穴分布空间上表现为凝聚的态势,凝聚分布特征显著性较强;运用泰森多边形检验其变异系数达72.469%,表明贵州省洞穴分布呈集群分布态势,符合凝聚分布模式。这为今后寻找新的洞穴提供了依据。
The authors have declared that no competing interests exist.
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| [1] | . 论述了吉林省喀斯特洞穴的分布、形成条件、景观特征及其主要形成原因。经野外实地考察发现吉林省共有喀斯特洞穴５０余个，它们分布在通化市、白山市及其附近地区，这里碳酸盐岩厚度较大，纯度较高，为洞穴的形成奠定了物质基础。以第三纪为主要发育阶段的古喀斯特洞穴在数量上占明显优势。洞穴属于水平溶洞类型，多数规模较小，但在适宜岩溶发育的地区，也可形成几百米长的大型溶洞。洞内有化学沉积物、崩塌堆积物等，地下河不发育。 . 论述了吉林省喀斯特洞穴的分布、形成条件、景观特征及其主要形成原因。经野外实地考察发现吉林省共有喀斯特洞穴５０余个，它们分布在通化市、白山市及其附近地区，这里碳酸盐岩厚度较大，纯度较高，为洞穴的形成奠定了物质基础。以第三纪为主要发育阶段的古喀斯特洞穴在数量上占明显优势。洞穴属于水平溶洞类型，多数规模较小，但在适宜岩溶发育的地区，也可形成几百米长的大型溶洞。洞内有化学沉积物、崩塌堆积物等，地下河不发育。 |
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| [3] | . 本文论述了地洼区喀斯特洞穴的发育,成矿和演化规律。比较了地槽、地台和地洼三个大地构造单元区喀斯特洞穴之差异,揭示洞穴发育与大地构造之间的内在联系。根据地洼区洞穴发展,划分了五个成洞期。并对地洼区洞穴溶蚀堆积特征及矿床特征和分类做了讨论。又从地洼区地壳运动特点、古地貌演化、岩性条件以及古水文、古气候变迁,论述了地洼区洞穴时空发展不平衡的发育规律。最后指出了地洼区洞穴研究在科学和生产上的实际意义。 . 本文论述了地洼区喀斯特洞穴的发育,成矿和演化规律。比较了地槽、地台和地洼三个大地构造单元区喀斯特洞穴之差异,揭示洞穴发育与大地构造之间的内在联系。根据地洼区洞穴发展,划分了五个成洞期。并对地洼区洞穴溶蚀堆积特征及矿床特征和分类做了讨论。又从地洼区地壳运动特点、古地貌演化、岩性条件以及古水文、古气候变迁,论述了地洼区洞穴时空发展不平衡的发育规律。最后指出了地洼区洞穴研究在科学和生产上的实际意义。 |
| [4] | . 河北崆山白云洞发育在以中寒武统张夏组厚层鲕粒灰岩为主的碳酸盐岩地层中。通过对洞穴结构、形态以及沉积物特征的观测分析，结合区域地质演化、古气候演变研究，认为：（1）白云洞由3层洞穴构成，上层为大型厅堂状，中层和下层为狭窄廊道状。洞穴展布受控于NNW、NE和近EW向断裂。（2）洞穴发育形态、规模不仅与岩性和构造有关，还取决于洞穴形成时期的构造稳定性及与之耦合的气候条件，其成层分布是间歇性构造抬升的结果。（3）溶洞沉积物形态多样，其中毛细水沉积的网状卷曲石、协同沉积的玉簪对净瓶等极为罕见。（4）溶洞发育过程中历经多次坍塌，损毁严重。现今的白云洞岩石破碎，结构稳定性差，易遭破坏。研究白云洞地貌和沉积特征及影响因素，对预测其未来变化、保护洞穴旅游资源有重要意义。 . 河北崆山白云洞发育在以中寒武统张夏组厚层鲕粒灰岩为主的碳酸盐岩地层中。通过对洞穴结构、形态以及沉积物特征的观测分析，结合区域地质演化、古气候演变研究，认为：（1）白云洞由3层洞穴构成，上层为大型厅堂状，中层和下层为狭窄廊道状。洞穴展布受控于NNW、NE和近EW向断裂。（2）洞穴发育形态、规模不仅与岩性和构造有关，还取决于洞穴形成时期的构造稳定性及与之耦合的气候条件，其成层分布是间歇性构造抬升的结果。（3）溶洞沉积物形态多样，其中毛细水沉积的网状卷曲石、协同沉积的玉簪对净瓶等极为罕见。（4）溶洞发育过程中历经多次坍塌，损毁严重。现今的白云洞岩石破碎，结构稳定性差，易遭破坏。研究白云洞地貌和沉积特征及影响因素，对预测其未来变化、保护洞穴旅游资源有重要意义。 |
| [5] | . 织金洞由于洞穴内碳酸钙沉积形态多样，洞外喀斯特景观组合完好，成为我国著名的旅游洞。本文通过分析该地区新构造抬升及河流下切引起的水动力效应，探讨喀斯发育与洞穴形成演化的成生联系。由于新构造运动强烈的间歇性抬升，区域侵蚀基面下降，喀斯特回春峰，丛洼池、峡谷向深发育，谷坡洞穴层层分布。在岩层平缓、节理发育的条件下，地下河下切与崩塌作用相结合是地下喀斯特向地表喀斯特转化的重要方式，即对洞穴通道的扩大和峡谷 . 织金洞由于洞穴内碳酸钙沉积形态多样，洞外喀斯特景观组合完好，成为我国著名的旅游洞。本文通过分析该地区新构造抬升及河流下切引起的水动力效应，探讨喀斯发育与洞穴形成演化的成生联系。由于新构造运动强烈的间歇性抬升，区域侵蚀基面下降，喀斯特回春峰，丛洼池、峡谷向深发育，谷坡洞穴层层分布。在岩层平缓、节理发育的条件下，地下河下切与崩塌作用相结合是地下喀斯特向地表喀斯特转化的重要方式，即对洞穴通道的扩大和峡谷 |
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| [7] | . 洞穴大气CO2浓度不仅是影响洞穴沉积物沉积(或者溶蚀)的重要 因素之一,而且在旅游洞穴,它关系到沉积物景观的稳定性以及旅游环境的舒适性.本文通过对石花洞洞穴大气温度、湿度及CO2浓度近4个水文年的观测,结果 表明:(1)洞穴温度在15℃上下波动,夏季约高1℃,主要与洞内外温差的季节性交化和旅游活动有关;(2)洞穴CO,浓度随着大气温度上升而缓慢升高, 至每年的7月上甸雨季来临时,气温、降水及土壤中CO,大幅提高,降水溶解大量的土壤CO2并渗入洞穴中,导致洞穴CO2浓度迅速上升,8月观测到的最高 浓度可达到4 334ppm,在雨季结束后,随着大气温度降低,CO2浓度缓慢下降,2月份平均值达到最低,为360～458 ppm.另外,在5月份和10月份的旅游黄金周,旅游人数的增加,洞穴CO2浓度异常增高.在进行洞穴管理与规划时,应综合考虑自然和人为因素对洞穴的影 响. . 洞穴大气CO2浓度不仅是影响洞穴沉积物沉积(或者溶蚀)的重要 因素之一,而且在旅游洞穴,它关系到沉积物景观的稳定性以及旅游环境的舒适性.本文通过对石花洞洞穴大气温度、湿度及CO2浓度近4个水文年的观测,结果 表明:(1)洞穴温度在15℃上下波动,夏季约高1℃,主要与洞内外温差的季节性交化和旅游活动有关;(2)洞穴CO,浓度随着大气温度上升而缓慢升高, 至每年的7月上甸雨季来临时,气温、降水及土壤中CO,大幅提高,降水溶解大量的土壤CO2并渗入洞穴中,导致洞穴CO2浓度迅速上升,8月观测到的最高 浓度可达到4 334ppm,在雨季结束后,随着大气温度降低,CO2浓度缓慢下降,2月份平均值达到最低,为360～458 ppm.另外,在5月份和10月份的旅游黄金周,旅游人数的增加,洞穴CO2浓度异常增高.在进行洞穴管理与规划时,应综合考虑自然和人为因素对洞穴的影 响. |
| [8] | . 对桂林市西郊的芦笛岩和大岩洞穴环境长期观测的结果表明,作为游览洞穴的芦笛岩与洞外空气交 换频繁,洞穴CO2的含量较低,温、湿度变化频繁而且幅度大.游览活动导致洞内CO2含量显著增加,但是回落十分迅速,不会引起洞内温度、CO2的累积效 应.作为非游览洞穴的大岩与外界交换弱且缓慢,保持着相对恒定的原始环境,有较好的洞穴气候分带,空气温度、湿度比较稳定,CO2的含量呈规律性季节变 化;最近20多年来,洞内气温、湿度有明显的降低. . 对桂林市西郊的芦笛岩和大岩洞穴环境长期观测的结果表明,作为游览洞穴的芦笛岩与洞外空气交 换频繁,洞穴CO2的含量较低,温、湿度变化频繁而且幅度大.游览活动导致洞内CO2含量显著增加,但是回落十分迅速,不会引起洞内温度、CO2的累积效 应.作为非游览洞穴的大岩与外界交换弱且缓慢,保持着相对恒定的原始环境,有较好的洞穴气候分带,空气温度、湿度比较稳定,CO2的含量呈规律性季节变 化;最近20多年来,洞内气温、湿度有明显的降低. |
| [9] | . ABSTRACT Carbon dioxide concentrations in Ballynamintra Cave, S. Ireland, generally increase with distance from the entrance, but this trend is non-linear because physical constrictions and slope changes compartmentalize the cave into zones with distinct PCO2 signatures. In this cave, CO2 originates from the soil and enters the cave by degassing from dripwater and by seeping through fractures, and is then transported throughout the cave by advection. Elevated concentrations in roof fissures, joints, and adjacent to walls suggest that these locations shelter CO2 gas from advection and permit local accumulation. CO2 enrichment was noted over a sediment accumulation, suggesting that microbial oxidation of organic compounds in the sediment provided an additional CO2 source distinct from the soil zone above the cave. Advection driven by external barometric pressure variations caused ventilation, which is the principal CO2 sink. The data presented here underscore the need for high resolution data to adequately characterize cave air PCO2 variability. |
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| [16] | . 以宁强县地质灾害点空间分布点为数据源,通过引入生态学中最近邻 分析法和Ripley K函数法两种点格局分析方法,首次定量的刻画了地质灾害空间分布格局,揭示了其点空间分布模式.研究结果表明:1)地质灾害空间分布宏观结构的形成遵从某 些普遍的规律,一些看起来似乎是毫无关联的”独立事件”,实际上都在”暗中”遵从某种既定的规律;2)最近邻分析法计算得出,宁强县灾害点的Z score值为-12.44(P ＜0.05).这说明地质灾害点具有明显的聚集分布特征;3)Ripley提出的点格局分析法克服了传统方法只能分析单一尺度空间分布格局的缺点,最大限 度地利用了空间点的信息,可以描述不同尺度的空间格局信息.经过计算得出,以1km为起点,lkm为步长的0-20km空间尺度上,地质灾害点的空间分布 都呈聚集分布状态;4)两种点格局方法分析发现,地质灾害在空间上表现为聚集分布状态.从小区域上讲,这种聚集效应在空间上的表现为地质灾害的多发地段或 区域以及大大小小的滑坡群,是地质灾害群发性的反映.从大的区域上讲,正是有了地质灾害的聚集效应,才会有事故多发地段,进而导致不同的地质灾害的易发 性、危险性分区. . 以宁强县地质灾害点空间分布点为数据源,通过引入生态学中最近邻 分析法和Ripley K函数法两种点格局分析方法,首次定量的刻画了地质灾害空间分布格局,揭示了其点空间分布模式.研究结果表明:1)地质灾害空间分布宏观结构的形成遵从某 些普遍的规律,一些看起来似乎是毫无关联的”独立事件”,实际上都在”暗中”遵从某种既定的规律;2)最近邻分析法计算得出,宁强县灾害点的Z score值为-12.44(P ＜0.05).这说明地质灾害点具有明显的聚集分布特征;3)Ripley提出的点格局分析法克服了传统方法只能分析单一尺度空间分布格局的缺点,最大限 度地利用了空间点的信息,可以描述不同尺度的空间格局信息.经过计算得出,以1km为起点,lkm为步长的0-20km空间尺度上,地质灾害点的空间分布 都呈聚集分布状态;4)两种点格局方法分析发现,地质灾害在空间上表现为聚集分布状态.从小区域上讲,这种聚集效应在空间上的表现为地质灾害的多发地段或 区域以及大大小小的滑坡群,是地质灾害群发性的反映.从大的区域上讲,正是有了地质灾害的聚集效应,才会有事故多发地段,进而导致不同的地质灾害的易发 性、危险性分区. |
| [17] | . <FONT face=Verdana>目的探讨Ripley′s L(d) 指数与最近邻空间系统聚类分析在流行病学标点地图分析中的应用。方法采用实验流行病学的方法,以ArcGIS90为数据管理与分析平台,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析结合,综合反应疾病空间异质性及其动态特征。结果实验疫区内,宿主鼠类第一聚集区平均半径为429?m;最强聚集区平均半径为1443?m;最大聚集区平均半径为8626?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为3～8个,二阶波动范围为0～1个;小家鼠第一聚集区平均半径为486?m;最强聚集区平均半径为2114?m;最大聚集区平均半径为9257?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为1～12个,二阶波动范围为0～2个;褐家鼠第一聚集区平均半径为500?m;最强聚集区平均半径为3271?m;最大聚集区平均半径为9386?m。结论在空间流行病学领域,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析相结合,能够为阐明宿主鼠类的空间分布特征,控制HFRS传染源提供统计学依据。<BR></FONT> . <FONT face=Verdana>目的探讨Ripley′s L(d) 指数与最近邻空间系统聚类分析在流行病学标点地图分析中的应用。方法采用实验流行病学的方法,以ArcGIS90为数据管理与分析平台,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析结合,综合反应疾病空间异质性及其动态特征。结果实验疫区内,宿主鼠类第一聚集区平均半径为429?m;最强聚集区平均半径为1443?m;最大聚集区平均半径为8626?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为3～8个,二阶波动范围为0～1个;小家鼠第一聚集区平均半径为486?m;最强聚集区平均半径为2114?m;最大聚集区平均半径为9257?m。各村聚集“热点”数差别较大,其一阶波动范围为1～12个,二阶波动范围为0～2个;褐家鼠第一聚集区平均半径为500?m;最强聚集区平均半径为3271?m;最大聚集区平均半径为9386?m。结论在空间流行病学领域,将Ripley′s L(d)指数分析与最近邻空间系统聚类分析相结合,能够为阐明宿主鼠类的空间分布特征,控制HFRS传染源提供统计学依据。<BR></FONT> |
| [18] | . 本文采用最近邻点指数计算方法,运用G IS空间分析技术,通过对石羊河流域居民地分布类型的研究,划分了适合于干旱区内陆河流域的居民地空间分布的5种类型,并对该流域居民地分布类型的空间格局进行分析,揭示其一般规律。 . 本文采用最近邻点指数计算方法,运用G IS空间分析技术,通过对石羊河流域居民地分布类型的研究,划分了适合于干旱区内陆河流域的居民地空间分布的5种类型,并对该流域居民地分布类型的空间格局进行分析,揭示其一般规律。 |
| [19] | [D]. . |
| [20] | . 基于北京都市区的POI（Points of Interest）数据,应用点模式分析法识别城市主次中心,通过对比去除就业中心前后的集聚度,探讨就业中心对不同产业的集聚作用。研究发现,在北京市多中心的空间结构下,所有产业均表现为集聚分布,其中生产性服务业在主中心内呈现明显集聚特征;生产性服务业和生活性服务业的内部产业间倾向于邻近分布,主中心内产业邻近度更高;从主次中心来看,主中心对金融及商务服务行业具有较强吸引力,而郊区次中心产业分布相对分散,需进一步强化集聚能力。 . 基于北京都市区的POI（Points of Interest）数据,应用点模式分析法识别城市主次中心,通过对比去除就业中心前后的集聚度,探讨就业中心对不同产业的集聚作用。研究发现,在北京市多中心的空间结构下,所有产业均表现为集聚分布,其中生产性服务业在主中心内呈现明显集聚特征;生产性服务业和生活性服务业的内部产业间倾向于邻近分布,主中心内产业邻近度更高;从主次中心来看,主中心对金融及商务服务行业具有较强吸引力,而郊区次中心产业分布相对分散,需进一步强化集聚能力。 |
| [21] | . 运用最近邻分析方法研究鄂尔多斯市旅游资源和景区(点)的空间分布状态,发现区域旅游空间布局呈现聚集性特征.以东胜区——成吉思汗陵和树林召镇——响沙湾为核心的空间点集聚性更强的A、B两个簇区为典型研究对象,分析旅游边际效用和旅游活动空间行为模式,提出A、B簇区空间拓展,逐渐形成旅游轴束板块,并以单一目的地旅游模式、线型旅游模式、基营型旅游模式、区域游模式和链型旅游模式等进行旅游活动组织.研究表明,A、B两个簇区必须联动开发,才会更好的带动鄂尔多斯区域旅游整体发展. . 运用最近邻分析方法研究鄂尔多斯市旅游资源和景区(点)的空间分布状态,发现区域旅游空间布局呈现聚集性特征.以东胜区——成吉思汗陵和树林召镇——响沙湾为核心的空间点集聚性更强的A、B两个簇区为典型研究对象,分析旅游边际效用和旅游活动空间行为模式,提出A、B簇区空间拓展,逐渐形成旅游轴束板块,并以单一目的地旅游模式、线型旅游模式、基营型旅游模式、区域游模式和链型旅游模式等进行旅游活动组织.研究表明,A、B两个簇区必须联动开发,才会更好的带动鄂尔多斯区域旅游整体发展. |
| [22] | . 旅游产业的综合发展是景区旅游活力的源泉,而集群理论是提升区域产业优势的＂金钥匙＂。在玄 武湖景区旅游相关行业和企业调研的基础上,通过区位商、最近邻点指数、赫芬达尔—希曼指数、变异系数的测算,从空间和产业关联的角度分析景区旅游集群。研 究表明,玄武湖景区区位商为0.46、旅游相关企业最近邻点指数R为0.52,主要行业HHi指数趋于0,旅游产业集群已具雏形,但仍存在专业化程度不 高、行业及企业间联动不足、经济效益低等问题。 . 旅游产业的综合发展是景区旅游活力的源泉,而集群理论是提升区域产业优势的＂金钥匙＂。在玄 武湖景区旅游相关行业和企业调研的基础上,通过区位商、最近邻点指数、赫芬达尔—希曼指数、变异系数的测算,从空间和产业关联的角度分析景区旅游集群。研 究表明,玄武湖景区区位商为0.46、旅游相关企业最近邻点指数R为0.52,主要行业HHi指数趋于0,旅游产业集群已具雏形,但仍存在专业化程度不 高、行业及企业间联动不足、经济效益低等问题。 |
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| [25] | . <p>运用最近邻分析法研究内蒙古自治区呼伦贝尔-阿尔山旅游区旅游资源的空间分布状态,并以海拉尔市和阿尔山市为中心的空间点分布集聚性更为明显的A、B两个团簇为典型研究对象,分析A、B簇区的旅游资源特征与旅游活动类型逻辑关系、旅游地边际效用和旅游活动空间行为模式,并根据建筑学剖视图原理,运用“使用者温度计量”模式分析旅游地资源特征与目标细分市场游客偏好之间的紧密程度,通过有效组织强关联度的旅游活动实现A簇区和B簇区旅游资源开发。研究表明,最近邻分析模式、旅游地边际效用分析以及“使用者温度计量”模式为区域旅游活动空间组织提供了参考依据。</p> . <p>运用最近邻分析法研究内蒙古自治区呼伦贝尔-阿尔山旅游区旅游资源的空间分布状态,并以海拉尔市和阿尔山市为中心的空间点分布集聚性更为明显的A、B两个团簇为典型研究对象,分析A、B簇区的旅游资源特征与旅游活动类型逻辑关系、旅游地边际效用和旅游活动空间行为模式,并根据建筑学剖视图原理,运用“使用者温度计量”模式分析旅游地资源特征与目标细分市场游客偏好之间的紧密程度,通过有效组织强关联度的旅游活动实现A簇区和B簇区旅游资源开发。研究表明,最近邻分析模式、旅游地边际效用分析以及“使用者温度计量”模式为区域旅游活动空间组织提供了参考依据。</p> |
| [26] | . <p>运用最近邻指数法、空间分析法和耦合分析方法,研究了毛乌素沙地31座汉代古城遗址的分布特征,探讨了古城遗址空间格局与地理环境要素之间的关系。通过对31处古城址进行点格局分析,得出古城遗址间平均最近邻直线距离为25.5 km,属于凝聚分布模式。汉代古城遗址主要集中在4个集聚区,即秦长城—秦直道强影响区（A）、秦长城—秦直道弱影响区（B）、西南集聚区（C）及西北集聚区（D）。其中,秦长城—秦直道强影响区（A）是最主要的遗址分布区,占古城址总量的48.4%。毛乌素沙地汉代古城遗址呈西疏东密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候背景下,地貌和水资源等自然因素主要制约城址的选择,而政治、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和空间结构起主导作用。</p> . <p>运用最近邻指数法、空间分析法和耦合分析方法,研究了毛乌素沙地31座汉代古城遗址的分布特征,探讨了古城遗址空间格局与地理环境要素之间的关系。通过对31处古城址进行点格局分析,得出古城遗址间平均最近邻直线距离为25.5 km,属于凝聚分布模式。汉代古城遗址主要集中在4个集聚区,即秦长城—秦直道强影响区（A）、秦长城—秦直道弱影响区（B）、西南集聚区（C）及西北集聚区（D）。其中,秦长城—秦直道强影响区（A）是最主要的遗址分布区,占古城址总量的48.4%。毛乌素沙地汉代古城遗址呈西疏东密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候背景下,地貌和水资源等自然因素主要制约城址的选择,而政治、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和空间结构起主导作用。</p> |
| [27] | 大量的地理空间数据正在产生，空间数据分析成为分析挖掘这些数据、信息、知识的有效手段。本书包括空间数据可视化与探索分析、空间统计学、空间智能计算、空间运筹和时空分析，以及空间分析软件包等内容。本书涉及的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件操作截屏，读者可以迅速地重复这一过程；输入自己的数据迅速得到分析结果。 大量的地理空间数据正在产生，空间数据分析成为分析挖掘这些数据、信息、知识的有效手段。本书包括空间数据可视化与探索分析、空间统计学、空间智能计算、空间运筹和时空分析，以及空间分析软件包等内容。本书涉及的各种方法和模型均附有真实案例和数据，以及软件操作截屏，读者可以迅速地重复这一过程；输入自己的数据迅速得到分析结果。 |
| [28] | . 在地形复杂的澜沧江及周边流域,利用相关系数法、散点斜率法,以研究区内35 个国家基准与基本站观测数据为“真值”对1998-2009 年之间月尺度的TRMM 3B43 降水数据精度进行检验,采用泰森多边形法、K-Means 聚类法分析了高程与坡度对检验结果的影响,借助主成分法比较了高程与坡度对TRMM 3B43 的影响程度。研究表明：在整体上,月尺度的TRMM 3B43 数据具有较高精度；就个体而言,研究区上游与下游地区具有较高的精度,而在波密,以及中游的贡山、德钦、德钦及香格里拉等地区精度较低；高程对TRMM 3B43 数据精度的影响小于坡度,在空间上呈现出较复杂的变化趋势,自托托河—勐腊随着海拔的降低,数据精度出现高值—低值—高值的变化规律；坡度对TRMM 3B43 数据精度有较大影响,坡度越大,数据精度越低。 . 在地形复杂的澜沧江及周边流域,利用相关系数法、散点斜率法,以研究区内35 个国家基准与基本站观测数据为“真值”对1998-2009 年之间月尺度的TRMM 3B43 降水数据精度进行检验,采用泰森多边形法、K-Means 聚类法分析了高程与坡度对检验结果的影响,借助主成分法比较了高程与坡度对TRMM 3B43 的影响程度。研究表明：在整体上,月尺度的TRMM 3B43 数据具有较高精度；就个体而言,研究区上游与下游地区具有较高的精度,而在波密,以及中游的贡山、德钦、德钦及香格里拉等地区精度较低；高程对TRMM 3B43 数据精度的影响小于坡度,在空间上呈现出较复杂的变化趋势,自托托河—勐腊随着海拔的降低,数据精度出现高值—低值—高值的变化规律；坡度对TRMM 3B43 数据精度有较大影响,坡度越大,数据精度越低。 |
| [29] | . 以黑龙江省为例, 比较了在大尺度范围内、利用传统的站点平均法以及基于格点水稻密度分布的泰森多边形面积权重法所得的两种省级水稻气象数据差异, 并分析了1960-2009 年内, 不同时间尺度上温度和降水的变化趋势特点。针对当地水稻低温冷害频发及其危害严重的实际情况, 对比研究了气象行业标准(QX/T 101-2009) 和国家标准中有关低温冷害的指标定义, 以及国际上较通用的有效负积温算法(GDD<sub>n-</sub>) 这三种指标在反映黑龙江省水稻冷害事件上的能力, 结果表明:气象行业标准可以较好地反映延期型冷害对水稻的影响, 而GDD指标在反映障碍型冷害上均优于气象行业及国家标准。利用时间序列模型对包含延迟型和障碍型两种冷害影响的黑龙江省水稻产量进行拟合, 回归方程的解释能力可达92% (p < 0.05)。本研究定量得出了人为因素和气象因素对黑龙江省水稻生产的影响分别占87.2%和12.8%的结论, 并检测出近年来水稻抽穗开花期障碍型冷害的波动增加趋势, 为明确今后低温冷害的防御重点提供科学参考。 . 以黑龙江省为例, 比较了在大尺度范围内、利用传统的站点平均法以及基于格点水稻密度分布的泰森多边形面积权重法所得的两种省级水稻气象数据差异, 并分析了1960-2009 年内, 不同时间尺度上温度和降水的变化趋势特点。针对当地水稻低温冷害频发及其危害严重的实际情况, 对比研究了气象行业标准(QX/T 101-2009) 和国家标准中有关低温冷害的指标定义, 以及国际上较通用的有效负积温算法(GDD<sub>n-</sub>) 这三种指标在反映黑龙江省水稻冷害事件上的能力, 结果表明:气象行业标准可以较好地反映延期型冷害对水稻的影响, 而GDD指标在反映障碍型冷害上均优于气象行业及国家标准。利用时间序列模型对包含延迟型和障碍型两种冷害影响的黑龙江省水稻产量进行拟合, 回归方程的解释能力可达92% (p < 0.05)。本研究定量得出了人为因素和气象因素对黑龙江省水稻生产的影响分别占87.2%和12.8%的结论, 并检测出近年来水稻抽穗开花期障碍型冷害的波动增加趋势, 为明确今后低温冷害的防御重点提供科学参考。 |
| [30] | . <p>基于城市邮编区划空间数据库,从创新产出的视角建构城市创新评价指标体系,对1991-2014年上海市和北京市的创新空间结构的空间演化模式进行了探讨。研究发现：① 邮政区划为研究城市创新空间结构的生长提供了全新的视角,基于随机边缘点连线以及泰森多边形法构建的城市邮编空间数据库评价城市创新空间结构的结果较为理想,因此具有推广价值;② 25年间,上海市和北京市的创新空间结构生长体现出了诸多的共性特征：随着参与创新的城市空间单元逐年增加,区域创新产出虽总体差距在缩小,但空间集聚趋势在加剧;③ 25年间,上海市和北京市的创新空间结构生长也体现出了共性上的差异性,其中上海市创新空间结构在创新资源郊区化转移的趋势下,呈现出由单核驱动向多核共振演进,以交通干道为空间扩散廊道的辐射效应凸显,相应的,其创新产出空间关联效应也显现出了市中心空心化现象;而北京市创新空间结构始终为市中心单核主导型,并在创新资源不断向中心集聚趋势下,其创新产出空间关联效应呈现出“农村包围城市”的演化特征;④ 上海市和北京市创新空间结构与其所在的区域创新空间结构（长三角城市群和京津冀城市群）具有内在的一致性,表明城内尺度科技创新活动空间分布的均衡与非均衡规律与其所处的区域创新格局密切相关。</p> . <p>基于城市邮编区划空间数据库,从创新产出的视角建构城市创新评价指标体系,对1991-2014年上海市和北京市的创新空间结构的空间演化模式进行了探讨。研究发现：① 邮政区划为研究城市创新空间结构的生长提供了全新的视角,基于随机边缘点连线以及泰森多边形法构建的城市邮编空间数据库评价城市创新空间结构的结果较为理想,因此具有推广价值;② 25年间,上海市和北京市的创新空间结构生长体现出了诸多的共性特征：随着参与创新的城市空间单元逐年增加,区域创新产出虽总体差距在缩小,但空间集聚趋势在加剧;③ 25年间,上海市和北京市的创新空间结构生长也体现出了共性上的差异性,其中上海市创新空间结构在创新资源郊区化转移的趋势下,呈现出由单核驱动向多核共振演进,以交通干道为空间扩散廊道的辐射效应凸显,相应的,其创新产出空间关联效应也显现出了市中心空心化现象;而北京市创新空间结构始终为市中心单核主导型,并在创新资源不断向中心集聚趋势下,其创新产出空间关联效应呈现出“农村包围城市”的演化特征;④ 上海市和北京市创新空间结构与其所在的区域创新空间结构（长三角城市群和京津冀城市群）具有内在的一致性,表明城内尺度科技创新活动空间分布的均衡与非均衡规律与其所处的区域创新格局密切相关。</p> |
| [31] | . 以黑河流域河西走廊中段地区为例,利用该研究区年、月降水与地形间较强的相关性特点,在PRISM方法的基础上对该地区日降水量进行了空间插值计算。文章提出了以月降水量的PRISM空间插值结果为该月逐日降水空间分布的参考本底,利用泰森多边形方法确定空间日降水的概率,从而实现黑河流域河西走廊中段地区日降水的空间制图方法,并对该方法得到的日降水时空数据集进行了误差分析和评估。分析结果表明,这一方法简单可靠,满足分布式水文模型或相关陆表过程分布式模拟对分布式日降水数据时空精度的要求。 . 以黑河流域河西走廊中段地区为例,利用该研究区年、月降水与地形间较强的相关性特点,在PRISM方法的基础上对该地区日降水量进行了空间插值计算。文章提出了以月降水量的PRISM空间插值结果为该月逐日降水空间分布的参考本底,利用泰森多边形方法确定空间日降水的概率,从而实现黑河流域河西走廊中段地区日降水的空间制图方法,并对该方法得到的日降水时空数据集进行了误差分析和评估。分析结果表明,这一方法简单可靠,满足分布式水文模型或相关陆表过程分布式模拟对分布式日降水数据时空精度的要求。 |
| [32] | . 森林景观是区域整体景观的重要组成部分,研究其空间分布格局对于优化区域景观整体结构和发挥生态经济效益具有重要意义。基于庐山2010年植被斑块数据,将森林景观划分为常绿阔叶林、落叶阔叶林、松类、杉类和竹类等5类景观,从森林景观的不同发育阶段和林分类型角度出发,运用点格局分析法分析5类森林景观空间分布格局特征。最邻近距离分析表明:5类森林景观空间分布类型均服从集聚分布但聚集强弱有变化;不同发育阶段的森林景观空间分布类型以集聚分布为主,随机分布为辅,尤其幼龄林比较显著,中龄林和老龄林次之;5类森林景观的天然林均服从集聚分布,人工林大多趋于随机分布,只有松类和杉类呈显著集聚分布。Ripley's <i>K</i>函数揭示了不同发育阶段和林分类型的森林景观的多尺度集聚特征,即在小尺度范围内服从随机分布,随着空间距离的增大,以空间特征尺度为分界线,空间聚集强度先逐渐增强,随后不断减弱。总体来看,庐山森林景观的发育阶段主要处于幼年时期,原始植被遭到人类大肆破坏,幼龄林大片分布,属于典型的恢复性植被,未来要重点保护好天然林,减少人为干扰,实现森林景观适度集聚。研究庐山森林景观的空间分布和多尺度特征可以为生态环境保护和实现森林可持续经营提供理论指导。 . 森林景观是区域整体景观的重要组成部分,研究其空间分布格局对于优化区域景观整体结构和发挥生态经济效益具有重要意义。基于庐山2010年植被斑块数据,将森林景观划分为常绿阔叶林、落叶阔叶林、松类、杉类和竹类等5类景观,从森林景观的不同发育阶段和林分类型角度出发,运用点格局分析法分析5类森林景观空间分布格局特征。最邻近距离分析表明:5类森林景观空间分布类型均服从集聚分布但聚集强弱有变化;不同发育阶段的森林景观空间分布类型以集聚分布为主,随机分布为辅,尤其幼龄林比较显著,中龄林和老龄林次之;5类森林景观的天然林均服从集聚分布,人工林大多趋于随机分布,只有松类和杉类呈显著集聚分布。Ripley's <i>K</i>函数揭示了不同发育阶段和林分类型的森林景观的多尺度集聚特征,即在小尺度范围内服从随机分布,随着空间距离的增大,以空间特征尺度为分界线,空间聚集强度先逐渐增强,随后不断减弱。总体来看,庐山森林景观的发育阶段主要处于幼年时期,原始植被遭到人类大肆破坏,幼龄林大片分布,属于典型的恢复性植被,未来要重点保护好天然林,减少人为干扰,实现森林景观适度集聚。研究庐山森林景观的空间分布和多尺度特征可以为生态环境保护和实现森林可持续经营提供理论指导。 |
| [33] | . 点集的Voronoi图是对点集的一种空间分割方式,不同分布的点集可以形成Voronoi多边形面积的不同变化,可以通过计算点状目标的Voronoi多边形面积的变异系数(CV值)方法,来分析点状目标的空间分布特征.基于国家资源环境数据库,进行了安徽省农村居民点的空间分布特征分析.结果表明安徽省农村居民点总体上属于集群分布,而各县市的分布规律是,中北部平原、低丘陵地区农村居民点呈随机分布,南部、西部山区呈集群分布.最近邻点指数和CV值的相关系数表明,两者之间存在显著的负相关关系.这表明,计算点状目标的Voronoi多边形面积的变异系数方法,也是测度点状目标空间分布的一种简便有效的方法. . 点集的Voronoi图是对点集的一种空间分割方式,不同分布的点集可以形成Voronoi多边形面积的不同变化,可以通过计算点状目标的Voronoi多边形面积的变异系数(CV值)方法,来分析点状目标的空间分布特征.基于国家资源环境数据库,进行了安徽省农村居民点的空间分布特征分析.结果表明安徽省农村居民点总体上属于集群分布,而各县市的分布规律是,中北部平原、低丘陵地区农村居民点呈随机分布,南部、西部山区呈集群分布.最近邻点指数和CV值的相关系数表明,两者之间存在显著的负相关关系.这表明,计算点状目标的Voronoi多边形面积的变异系数方法,也是测度点状目标空间分布的一种简便有效的方法. |
| [34] | . 本文以4A级景区(点)为例，基于GIS技术，通过地理集中指数、分布椭圆、最近邻指数等方法分析海峡西岸经济区旅游景区的空间结构特征。结果表明：厦门是旅游景区资源最丰富的城市；旅游景区总体上在市际尺度呈集中分布趋势,在空间上呈聚集分布；自然景点、红色景点和客家景点是主要景点类型和特色景点类型，其分布范围与区域自然地貌特征、历史文化渊源相符；自然景点、红色景点、客家景点在市际尺度上都呈集中分布趋势，在空间上自然景点、红色景点呈均匀分布，客家景点呈聚集分布。本文认为自然地貌特征与历史文化渊源、城市经济发展水平、政府参与是影响海峡西岸旅游景区空间结构的主要因素，并基于此提出一些优化旅游景区空间结构的措施。 . 本文以4A级景区(点)为例，基于GIS技术，通过地理集中指数、分布椭圆、最近邻指数等方法分析海峡西岸经济区旅游景区的空间结构特征。结果表明：厦门是旅游景区资源最丰富的城市；旅游景区总体上在市际尺度呈集中分布趋势,在空间上呈聚集分布；自然景点、红色景点和客家景点是主要景点类型和特色景点类型，其分布范围与区域自然地貌特征、历史文化渊源相符；自然景点、红色景点、客家景点在市际尺度上都呈集中分布趋势，在空间上自然景点、红色景点呈均匀分布，客家景点呈聚集分布。本文认为自然地貌特征与历史文化渊源、城市经济发展水平、政府参与是影响海峡西岸旅游景区空间结构的主要因素，并基于此提出一些优化旅游景区空间结构的措施。 |
| [35] | . 虽然人们长期地使用洞穴这一术语,洞穴学也已发展成一门学科,但时至今日,对洞穴仍然没有一个获得一致公认的较为确切的定义。现在为大多数人所接受的定义是:洞穴为人所能进入的天然的地下空间。但也有不少人认为,对于水和小型洞穴动物说来(常为若干毫米),岩石中更小的空间和裂隙都是它们存在和活动的场所,因而将小裂隙、甚至人工开凿的地下通道和掘穴动物所造成的地下孔洞也归入洞穴范畴。 . 虽然人们长期地使用洞穴这一术语,洞穴学也已发展成一门学科,但时至今日,对洞穴仍然没有一个获得一致公认的较为确切的定义。现在为大多数人所接受的定义是:洞穴为人所能进入的天然的地下空间。但也有不少人认为,对于水和小型洞穴动物说来(常为若干毫米),岩石中更小的空间和裂隙都是它们存在和活动的场所,因而将小裂隙、甚至人工开凿的地下通道和掘穴动物所造成的地下孔洞也归入洞穴范畴。 |
| [36] | . The conditions of regularity and isotropy, required by standard morphometric procedures, are generally not fulfilled in the central nervous system (CNS) where cells are distributed in a highly complex manner. The evaluation of the mean numerical density of neuronal or glial cells does not take into account the topographical heterogeneity and thereby misses the information that it contains. A local measurement of the density can be obtained by evaluating the ‘numerical density of one cell’, i.e. the ratio 1/(the volume that the cell occupies). This volume is the region of space that is closer to that cell than to any other. It has the shape of a polyhedron, called Voronoi (or Dirichlet) polyhedron. In 2-D, the Voronoi polyhedron is a polygon, the sides of which are located at mid-distance from the neighbouring cells. The Voronoi polygons are contiguous and their set fills the space without interstice or overlap, i.e. they perform a ‘tessellation’ that may yield a density map when the same colours are used to fill polygons of similar sizes. The use of Voronoi polygons allows computing the confidence interval of a mean numerical density that makes statistical comparisons possible. The tessellation also provides information concerning spatial distribution; the areas of the Voronoi polygons do not vary much when the cells are regularly distributed. On the contrary, small and large polygons are found when cellular clusters are present. The coefficient of variation of the polygon areas is an objective measurement of their variability and helps to define ‘regular’, ‘clustered’ and ‘random’ distributions. When cells are clustered, small polygons are contiguous and may be objectively identified by simple algorithms. Voronoi tessellations are easily performed in 2-D. On an average the area of a polygon times the thickness of the section equals the volume of the corresponding polyhedron. 3-D tessellations that are theoretically possible and for which algorithms have been published remain to be adapted to histological works. |
| [37] | . 贵州发育有多期重要构造界面,武陵运动是南华狭窄洋盆萎缩、消亡,扬子古陆与华夏古陆的汇聚碰撞形成华南陆块洋陆转换历程的具体体现,形成江南复合造山带之武陵期造山亚带;广西运动是南华裂谷海槽萎缩、消亡,扬子古陆与华夏古陆的再次汇聚碰撞形成华南陆块洋陆转换历程的具体体现,形成江南复合造山带之加里东期造山亚带;燕山运动使贵州同时受东、西方向的共同影响,而把贵州置于其造山带前陆带位置,东侧板内造山中心位置可能位于北海—萍乡—绍兴一带,是华南陆块板陆内造山作用的具体体现,形成江南造山带之燕山期板内造山亚带,而西侧可能造山中心位置可能位于哀劳山(或越北);喜马拉雅—新构造运动使贵州地貌上经历了早期东高西低、中期相对稳定而夷平、现今西高东低的演化历程。 . 贵州发育有多期重要构造界面,武陵运动是南华狭窄洋盆萎缩、消亡,扬子古陆与华夏古陆的汇聚碰撞形成华南陆块洋陆转换历程的具体体现,形成江南复合造山带之武陵期造山亚带;广西运动是南华裂谷海槽萎缩、消亡,扬子古陆与华夏古陆的再次汇聚碰撞形成华南陆块洋陆转换历程的具体体现,形成江南复合造山带之加里东期造山亚带;燕山运动使贵州同时受东、西方向的共同影响,而把贵州置于其造山带前陆带位置,东侧板内造山中心位置可能位于北海—萍乡—绍兴一带,是华南陆块板陆内造山作用的具体体现,形成江南造山带之燕山期板内造山亚带,而西侧可能造山中心位置可能位于哀劳山(或越北);喜马拉雅—新构造运动使贵州地貌上经历了早期东高西低、中期相对稳定而夷平、现今西高东低的演化历程。 |
| [38] | . 贵州属我国喀斯特最发育的高原区。在复杂的构造背景和有利的热带一亚热带气候条件下，发育了一套典型的喀斯特地貌，其中由峰丛洼地、峰林洼地和峰林溶原三大成因系列构成的锥状喀斯特最显著、最壮观。与其它地区相比，贵州的锥状喀斯特在第三纪末期以来受到新构造运动的强烈控制。在地貌结构和发育演化上表现出五大特征。 . 贵州属我国喀斯特最发育的高原区。在复杂的构造背景和有利的热带一亚热带气候条件下，发育了一套典型的喀斯特地貌，其中由峰丛洼地、峰林洼地和峰林溶原三大成因系列构成的锥状喀斯特最显著、最壮观。与其它地区相比，贵州的锥状喀斯特在第三纪末期以来受到新构造运动的强烈控制。在地貌结构和发育演化上表现出五大特征。 |
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| [40] | . 荔波位于云贵高原岩溶向广西岩溶丘陆和孤峰岩溶平原过渡的岩溶斜坡地带。区内岩溶洞穴极其发育，岩溶洞穴（在时空分布上受区域碳酸盐岩地层分布的控制，表现出对地层岩笥的选择笥和洞穴发育的忝层性特点，岩溶洞穴的发育规模、方向明显受断裂、裂隙构造的控制，表现出极强的方向性。本文主要 的形成条件、洞穴空间展布的控制特征以及洞穴沉积物的特征等。论述了区内岩溶洞穴的发育特征。 . 荔波位于云贵高原岩溶向广西岩溶丘陆和孤峰岩溶平原过渡的岩溶斜坡地带。区内岩溶洞穴极其发育，岩溶洞穴（在时空分布上受区域碳酸盐岩地层分布的控制，表现出对地层岩笥的选择笥和洞穴发育的忝层性特点，岩溶洞穴的发育规模、方向明显受断裂、裂隙构造的控制，表现出极强的方向性。本文主要 的形成条件、洞穴空间展布的控制特征以及洞穴沉积物的特征等。论述了区内岩溶洞穴的发育特征。 |
| [41] | . 本文从影响喀斯特洞穴发育区域分异的因素,探讨我国喀斯特洞穴发育的一些区域分异特征。 . 本文从影响喀斯特洞穴发育区域分异的因素,探讨我国喀斯特洞穴发育的一些区域分异特征。 |
| [42] | . 探讨喀斯特洞穴发育深度，必须考虑其形成的环境条件。喀斯特洞穴的形成环境可归结为两大系统：１）常温常压开放系统，主要表现为在强烈的地下水动力作用下的溶蚀作用；２）高温高压封闭系统，主要表现为在微弱的地下水动力作用下的化学溶蚀作用。热水溶蚀及混合溶蚀作用是发育深部洞穴的主要动力 . 探讨喀斯特洞穴发育深度，必须考虑其形成的环境条件。喀斯特洞穴的形成环境可归结为两大系统：１）常温常压开放系统，主要表现为在强烈的地下水动力作用下的溶蚀作用；２）高温高压封闭系统，主要表现为在微弱的地下水动力作用下的化学溶蚀作用。热水溶蚀及混合溶蚀作用是发育深部洞穴的主要动力 |
| [43] | . 贵州是我国碳酸盐岩溶会水层分布最广泛的省份之一(占全省总面积 的53%)，岩溶发育，岩溶地下水丰富。岩溶大泉(流量大于10L／s)和地下河(长度大于2km)是岩溶水出露最常见的形式。不仅数多(大泉5214 个，地下河1130条)量大，而且种类繁多。是贵州水资源的重要组成部分。本文系统地论述了贵州岩溶大泉和地下河的特征、分类及其水资源合理开发和可持续 利用。 . 贵州是我国碳酸盐岩溶会水层分布最广泛的省份之一(占全省总面积 的53%)，岩溶发育，岩溶地下水丰富。岩溶大泉(流量大于10L／s)和地下河(长度大于2km)是岩溶水出露最常见的形式。不仅数多(大泉5214 个，地下河1130条)量大，而且种类繁多。是贵州水资源的重要组成部分。本文系统地论述了贵州岩溶大泉和地下河的特征、分类及其水资源合理开发和可持续 利用。 |
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