段晨曦, 魯瑞潔, 丁之勇, 劉 暢

(1.地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部, 北京 100875;2.防沙治沙教育部工程研究中心, 北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部, 北京 100875)

地名是人們賦予某一特定空間位置上自然或人文地理實(shí)體的專有名稱[1]。地名作為一種地理稱謂，顯示著特定時(shí)期地域的自然環(huán)境特征，也是區(qū)域文化在地表的凝結(jié)和保留[2]。傳統(tǒng)的地名的研究方法以定性研究為主，通過描述或記述的方法，研究地名的起源、演變、語源、類型劃分、地名群以及地名反映的社會(huì)文化現(xiàn)象等問題。1990年以來，地名研究的計(jì)量化成為地名學(xué)發(fā)展的重要趨勢，推動(dòng)了地名研究的革新。目前國外利用GIS 技術(shù)對(duì)民族地名、殖民地名、生態(tài)地名等進(jìn)行了相關(guān)研究[3-5]。

國內(nèi)學(xué)者文朋陵和許建國1998年運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法分析江蘇村鎮(zhèn)命名類型區(qū)域的劃分，率先運(yùn)用聚類分析和羅倫茲曲線方法，克服傳統(tǒng)定性分類的主觀性和隨意性，定量分析和定性分析同時(shí)應(yīng)用使地名學(xué)的研究更趨科學(xué)性和完備性[6]。孫冬虎論述了南海諸島外來地名的命名背景、歷史影響，并提出了南海地名問題的缺陷及若干改進(jìn)建議[7]。闞耀平分析了新疆天山北麓人口遷移地區(qū)的原籍地名、姓氏地名、地理特征地名等的地名景觀特征，發(fā)現(xiàn)漢語地名與蒙古語、哈薩克語地名在命名方式和空間分布上的差異，對(duì)探究移民文化具有重要意義[8]。王彬等利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)和GIS技術(shù)對(duì)分析了廣東省地名的主要空間分布差異及地名變化的敏感區(qū)域，為地名景觀的定量分析提供了新方法[9]。王榮等將鹽池縣聚落地名按自然要素劃分為地貌、水文、植物等類別，分析了自然要素地名的空間分布特征，揭示了地名與地理環(huán)境的關(guān)系[10]。陳晨等基于GIS核密度估計(jì)法分析北京地名文化景觀空間分布特征，突破了以行政分區(qū)表達(dá)空間變化的通?？蚣躘11]?？傊?，目前對(duì)地名的研究主要集中在地名文化景觀領(lǐng)域，對(duì)地名與自然環(huán)境關(guān)系的研究相對(duì)較少，主要集中在地名的分類、分布及成因分析方面[10,12-14]，通常以行政分區(qū)的框架表達(dá)地名的空間分布，而運(yùn)用GIS技術(shù)探討自然要素類地名分布與歷史時(shí)期區(qū)域自然環(huán)境變化的研究相對(duì)較少。

毛烏素沙地(北緯37°30′—39°22.5′，東經(jīng)107°20′—110°30′[15])與黃土高原(北緯33°43′—41°16′，東經(jīng)100°54′—114°33′)接壤的沙漠—黃土過渡帶兼具生態(tài)環(huán)境脆弱性和氣候變化敏感性[16]，在自然帶上為溫帶荒漠與干草原過渡地段[17-18]。毛烏素沙地東南部的年降水量可達(dá)400～440 mm[19]，地表水和地下水都較豐富，適合植被生長，因而也適宜人類生活。早在新石器時(shí)代之前毛烏素沙地就有人類活動(dòng)出現(xiàn)，歷史上毛烏素沙地一直存在人類居住，在沙漠邊緣和腹地分布著大量不同時(shí)期的人類活動(dòng)遺址點(diǎn)[20-21]。野外考察中發(fā)現(xiàn)，赫連勃勃選址定都時(shí)水草豐茂的大夏國國都——統(tǒng)萬城[22]，現(xiàn)在其四周盡為固定、半固定沙丘所環(huán)繞，表現(xiàn)了該區(qū)域歷史時(shí)期以來的環(huán)境變化。毛烏素沙地的地名具有指示歷史時(shí)期環(huán)境及環(huán)境變化的功能，對(duì)于毛烏素沙地的地名與環(huán)境變化的研究側(cè)重于歷史文獻(xiàn)分析法，如有“沙”字含義的地名及其環(huán)境意義[23]。隨著GIS技術(shù)的興起，對(duì)含有自然地理信息的地名的時(shí)空分布進(jìn)行研究，可能是探討自然環(huán)境和環(huán)境變化的新角度。

本文以毛烏素沙地與黃土高原交界的榆林地區(qū)5個(gè)區(qū)縣的1 704個(gè)行政村名作為離散點(diǎn)，在ArcGIS中進(jìn)行核密度分析(Kernel Density)和多距離空間分析函數(shù)(Multi-Distance Spatial Cluster Analysis)分析，旨在運(yùn)用GIS技術(shù)更加直觀準(zhǔn)確地表達(dá)聚落的空間分布，突出聚落分布的規(guī)律；并且結(jié)合蘊(yùn)含的自然地理要素信息地名的分類統(tǒng)計(jì)，對(duì)特定自然要素地名進(jìn)行緩沖區(qū)分析(Buffer)，探討毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村地名分布特征與自然環(huán)境變化的關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

本文的研究區(qū)包括陜西省榆林地區(qū)的神木市、榆陽區(qū)、橫山區(qū)、靖邊縣和定邊縣，位于毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)，從西北到東南由相互交錯(cuò)分布的固定、半固定沙丘逐漸成為地形切割破碎的梁峁丘陵外貌(圖1)。該區(qū)屬于溫帶干旱—半干旱大陸性氣候，年均氣溫為7.9～8.6℃，極端最高溫是36.1℃，極端最低溫為-26.8℃，年均>10℃積溫約為3 146.6℃；年均降雨量320.8～432.4 mm，且70%以上的降水集中在7—9月份；光照相對(duì)充足，年日照時(shí)數(shù)達(dá)2 531.4 h，年太陽總輻射平均值為5.826×109J/m2[24]。從植被地帶來看，西北部為典型(干)草原，至東南向森林草原過渡，區(qū)內(nèi)多分布灌叢植被。流經(jīng)研究區(qū)的主要河流有窟野河、禿尾河、無定河及其支流榆溪河、海流兔河、蘆河等(為清晰且突出研究區(qū)內(nèi)的水系，只顯示區(qū)內(nèi)的水系數(shù)據(jù))，歷史時(shí)期以來區(qū)內(nèi)自然環(huán)境惡劣，地表水資源為人類的生存生活提供了重要支持。

圖1 研究區(qū)分布

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究以毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)的神木市、榆陽區(qū)、橫山區(qū)、靖邊縣和定邊縣5個(gè)市(區(qū))縣的行政村地名為研究對(duì)象，通過查閱陜西省地方志辦公室(http:∥www.sxsdq.cn/)的榆林地區(qū)志，獲得行政村地名1 704個(gè)。以行政村地名為離散點(diǎn)，通過python編碼從高德地圖中獲取各行政村地名的地理坐標(biāo)，其中少數(shù)識(shí)別不出的手動(dòng)補(bǔ)足。將獲得的行政村點(diǎn)與榆林地區(qū)志、谷歌地圖等行政村數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)偏差較大的行政村進(jìn)行實(shí)地走訪、修正，其他行政村進(jìn)行隨機(jī)檢查。行政村結(jié)合導(dǎo)入ArcMap軟件中，生成毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)5個(gè)市(區(qū))縣的行政村地名空間分布圖。水系數(shù)據(jù)是依據(jù)數(shù)字高程模型(DEM數(shù)據(jù))，結(jié)合陜西省地圖(比例尺1∶910 000)[25]的水系分布，在ArcGIS中進(jìn)行矢量化整理。

2.2 研究方法

本文以毛烏素沙地與黃土高原交界的榆林地區(qū)的5個(gè)市(區(qū))縣的1 704個(gè)行政村地名為離散點(diǎn)，運(yùn)用ArcGIS的核密度分析與K函數(shù)分析，探討研究區(qū)行政村地名的空間分布特征。

2.2.1 核密度估計(jì)法 核密度估計(jì)是分析點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間分布特征的常用方法。相比于離散點(diǎn)直接用圖表表示，核密度估計(jì)法可以更加直觀定量的表達(dá)出點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間趨勢。核密度估計(jì)可以得到研究對(duì)象的一個(gè)連續(xù)密度變化圖示，以“波峰”和“波谷”的方式強(qiáng)化的空間分布模式顯示[26]。因此，可以客觀準(zhǔn)確地表達(dá)地名點(diǎn)的空間分布。

核密度方程的幾何意義為：密度分布在每個(gè)xi點(diǎn)中心處最高，向外不斷降低，當(dāng)距離中心達(dá)到一定閾值范圍(窗口的邊緣)處密度為0，見圖2[26]。網(wǎng)格中心x處的核密度為窗口范圍內(nèi)的密度之和：

(1)

式中：K為核密度方程；h為閾值；n為閾值范圍內(nèi)的點(diǎn)數(shù)；d為數(shù)據(jù)的維數(shù)。當(dāng)d=2時(shí)，一個(gè)常用的核密度方程可以定義為：

(2)

其中(x-xi)2+(y-yi)2為點(diǎn)(xi,vi)和(x,y)之間的離差。

圖2 核密度估計(jì)[26]

2.2.2 多距離空間分析函數(shù)分析 Ripley′sK函數(shù)是空間點(diǎn)模式分析的常用方法之一[27,28]，其優(yōu)點(diǎn)在于不僅能夠?qū)c(diǎn)數(shù)據(jù)的相對(duì)聚集和離散程度進(jìn)行多尺度研究，還能同時(shí)利用蒙特卡洛模擬法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性驗(yàn)證[29]。具體公式如下：

(3)

(4)

式中：A代表研究區(qū)域的總面積；n代表隨機(jī)點(diǎn)個(gè)數(shù)；d表示空間尺度；dij是隨機(jī)點(diǎn)i與j的距離值；δij(d)=1(dij≤d)，δij(d)=0(dij≥d)。Besag等[30]提出用L(d)代替K(d)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了期望值線性化和保持方差穩(wěn)定。

采用ArcGIS中的多距離空間分析函數(shù)(Multi-Distance Spatial Cluster Analysis)分析行政村地名的分布模式，生成L(d)值、d值、置信區(qū)間上限值和置信區(qū)間下限值。如果聚類模式具有統(tǒng)計(jì)顯著性，則L(d)觀測值高于置信區(qū)間上限值。若L(d)觀測值低于置信區(qū)間下限值，說明該距離的空間離散具有統(tǒng)計(jì)顯著性。如果L(d)觀測值小于隨機(jī)分布下的預(yù)期值,則可認(rèn)為研究對(duì)象與該距離的隨機(jī)分布相比，具有離散分布趨勢。相反，L(d)觀測值大于預(yù)期值，表明了集聚模式[31]。

3 結(jié)果與分析

3.1 地名點(diǎn)空間分布特征

對(duì)于毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)的行政村點(diǎn)距離分析，采用L(d)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，在10個(gè)距離段上來計(jì)算，設(shè)置置信區(qū)間為99%，得到結(jié)果如圖3，由圖可知，當(dāng)空間尺度為10～80 km時(shí)，L(d)觀測值大于預(yù)期值且超出置信區(qū)間上限，說明在此距離段內(nèi)行政村呈顯著性的聚集分布。且當(dāng)空間距離為50 km時(shí)，L(d)觀測值與預(yù)期值差值最大，地名點(diǎn)聚集程度最高，說明當(dāng)距離為50 km時(shí)，宜居的自然要素組合度最高。10～50 km的空間距離下，行政村呈集聚分布，空間尺度越大，行政村集聚程度越高；50～80 km的空間距離下，行政村呈集聚分布，空間尺度越大，行政村集聚程度降低；僅當(dāng)空間距離為90 km和100 km時(shí)，L(d)觀測值小于預(yù)期值，表示空間距離大于80 km后，聚落分布趨于穩(wěn)定，呈現(xiàn)分散狀態(tài)?？傮w上毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村分布呈現(xiàn)顯著的集聚分布，且當(dāng)空間距離為50 km時(shí)，地名點(diǎn)聚集程度最高。

圖3 毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村K函數(shù)

毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村的核密度分析圖(圖4)直觀地顯示了研究區(qū)聚落的分布特征。以14.418 km作為帶寬(參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值)，既能直觀地顯示出聚落的密度中心，也能較為明顯的體現(xiàn)聚落核密度的等級(jí)差異。由圖4可知，研究區(qū)行政村地名密度分布具有區(qū)域不均衡性，但存在一條“東北—西南”走向的密集帶，核密度為其他地區(qū)的2～10倍。研究區(qū)東南部即無定河下游地區(qū)聚落分布最為密集，其中榆陽區(qū)的東南部和橫山區(qū)的東北部聚落密度最高，核密度為其他地區(qū)的6～10倍。

研究區(qū)內(nèi)聚落分布對(duì)水源的依賴關(guān)系突出。行政村的核密度分布圖(圖4)呈現(xiàn)出聚落密集區(qū)主要集中在河網(wǎng)密布的區(qū)域。研究區(qū)東南部行政村的核密度最大，該區(qū)域位于無定河河網(wǎng)最為密集的下游地區(qū)，有黃河的一級(jí)支流無定河，二級(jí)支流榆溪河、峁溝、小川溝、鹽子溝、馬湖嶼溝等，豐富的水源為人類的生活、生產(chǎn)提供了便利條件。西北部地區(qū)河流密度較小，臨水條件差，行政村核密度分布較低。榆林地區(qū)東南部人口密集、西北部人口稀疏的人口分布特點(diǎn)也說明了人類選擇居住點(diǎn)時(shí)對(duì)水源的依賴。對(duì)毛烏素沙地古城與地表水環(huán)境的研究也表明在干旱、半干旱地區(qū)，近水是聚落尤其是絕大多數(shù)城鎮(zhèn)選址的基本條件[32]。研究區(qū)行政村總體上呈現(xiàn)聚集分布，可能是由于該區(qū)自然環(huán)境整體比較惡劣、生態(tài)環(huán)境較為敏感，滿足人類在聚落選址時(shí)的水文、地貌和地面坡度等條件的區(qū)域有限，因此人們聚集居住在水系較為密集的研究區(qū)東南部這一相對(duì)環(huán)境宜居區(qū)域。

圖4 毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村的核密度

3.2 地名點(diǎn)分類統(tǒng)計(jì)

毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)自然要素類地名的空間分布主要受自然環(huán)境的影響，其中以水文類的要素最為常見。本研究中1 704個(gè)行政村地名中有1 542個(gè)與自然要素有關(guān)，主要可分為地貌、水文、方位、植被4類，其中以水文類命名的聚落居多(表1)。

研究區(qū)內(nèi)以水文類命名的聚落最多，其行政村地名出現(xiàn)711次，占所有行政村地名比例的41.73%。行政村地名中的水文要素有23個(gè)，主要用字為“溝”、“灣”、“畔”、“灘”、“河”、“渠”、“水”、“海”、“澗”、“井”等，其中含“溝”字的行政村地名有203個(gè)，占水文類地名的28.55%，含“灣”字的有125個(gè)，占水文類地名的17.58%，含“畔”字的有76個(gè)，占水文類地名的10.69%，含“灘”字的有54個(gè)，占水文類地名的7.59%。

行政村地名與地貌有關(guān)的數(shù)量為589個(gè)，占所有地名比例的34.57%。地名中的地貌要素有19個(gè)，主要用字為“峁”、“梁”、“石”、“山”、“坬”、“窯”、“岔”、“坪”、“崖”、“塬”、“崄”等。其中“峁”字出現(xiàn)87次，占地貌類地名的14.77%，“梁”字出現(xiàn)85次，占地貌類地名的14.43%，“石”字出現(xiàn)66次，占地貌類地名的11.21%，“山”字出現(xiàn)59次，占地貌類地名的10.01%，“坬”字出現(xiàn)51次，占地貌類地名的8.66%。

與方位相關(guān)的有114個(gè)行政村地名，所占比例為6.69%，主要用字及其出現(xiàn)次數(shù)分別為西(33)、東(29)、南(17)、上(13)、北(12)、下(6) 、左(4) 。地名中包含的植被要素有柳(27)、蘆(12)、麻(9) 、棗(6) 、木(5) 、瓜(4) 、桃(4) 、黃蒿(3) 、槐(1) 、席麻(1) ，共計(jì)72次，占比4.23%。此外，與顏色相關(guān)的地名共39個(gè)，主要包括紅(16)、黑(9) 、青(7) 、烏(6) 、炭(1) 。

表1 地名分類表

3.3 水文類地名的分布及其指示的環(huán)境變化

以10 km為緩沖區(qū)半徑，對(duì)現(xiàn)代河網(wǎng)以及河道的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析，見圖5B所示，發(fā)現(xiàn)大約80%的聚落點(diǎn)位于緩沖區(qū)內(nèi)部，水文類地名分布緊鄰流經(jīng)研究區(qū)內(nèi)的河流兩側(cè)，河網(wǎng)越密時(shí)規(guī)律越明顯，說明水文類村名集聚地區(qū)大多沿著現(xiàn)代河流分布，表明該區(qū)歷史時(shí)期以來總體水系格局沒有發(fā)生劇烈變化。定邊縣的北部也是水文類行政村地名分布的密集區(qū)，行政村地名中含有溝、灣、海、渠、塘、泉、井等水文類要素多達(dá)60處，但該區(qū)卻遠(yuǎn)離現(xiàn)代河流湖泊，可能表明這些地方自人類聚居以來自然環(huán)境發(fā)生過變化，而地名指示了人類聚居時(shí)的自然環(huán)境。

圖5 毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)水文類行政村的核密度分析(A)水文類行政村與河流緩沖區(qū)的關(guān)系(B)

為證實(shí)對(duì)上述定邊縣北部地區(qū)差異現(xiàn)象的猜想，我們分別從歷史時(shí)期的風(fēng)沙剖面和古文獻(xiàn)兩方面進(jìn)行了資料收集：統(tǒng)計(jì)毛烏素沙地2 500 cal.aB.P.以來前人已發(fā)表的風(fēng)成沙剖面[33-39]，共收集了22個(gè)光釋光年代數(shù)據(jù)，對(duì)所有剖面進(jìn)行核實(shí)后繪制了2 500 cal.aB.P.以來風(fēng)成沙的頻數(shù)分布圖(圖6)，發(fā)現(xiàn)2 500 cal.aB.P.以來風(fēng)成沙地層出現(xiàn)的頻數(shù)逐漸增大，說明2 500 cal.aB.P.以來氣候呈干旱趨勢發(fā)展，風(fēng)沙活動(dòng)加強(qiáng)，可能導(dǎo)致了一部分河流的流量減少甚至消亡。對(duì)毛烏素沙地古城研究的結(jié)果顯示，秦漢以后毛烏素沙地出現(xiàn)湖沼萎縮消亡、外流河流量減少、泉眼消失等現(xiàn)象，地表水環(huán)境整體上呈現(xiàn)惡化趨勢[32]，毛烏素沙地歷史時(shí)期的地名研究也顯示湖沼與井泉總體上是逐步干涸消亡的[23]。陜西定邊地區(qū)高分辨率的花粉記錄顯示2 400 cal.aB.P.以來定邊地區(qū)的花粉濃度經(jīng)歷多次波動(dòng)、整體呈降低趨勢，說明該地區(qū)2 400 cal.aB.P.以來經(jīng)歷了多次氣候波動(dòng)，但總體上呈現(xiàn)氣候干旱化趨勢[40]，并且在毛烏素沙地存在2 400 aB.P.左右、1 265—1 560 aB.P.兩個(gè)明顯的風(fēng)沙期[41,42]。同樣位于中國北方沙區(qū)的渾善達(dá)克沙地自3.2 ka B.P.后氣候存在多次波動(dòng)旋，整體上也呈干旱化趨勢[43]。從毛烏素沙地的地層沉積剖面記錄、古城水環(huán)境研究以及孢粉記錄來看，近2 000 a以來毛烏素沙地氣候轉(zhuǎn)向干旱化，風(fēng)沙活動(dòng)加強(qiáng)、地表水環(huán)境惡化，部分人類聚居時(shí)近水的聚落，現(xiàn)在已遠(yuǎn)離河流湖泊。

圖6 研究區(qū)2 500 cal.aB.P.以來風(fēng)成沙的頻數(shù)

4 結(jié) 論

毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)地名的空間分布具有不均衡性和集聚性：(1) 毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村地名的分布呈東南多、西北少的規(guī)律，以研究區(qū)東南部(即榆陽區(qū)的東南部和橫山區(qū)的東北部)聚落密度最高。(2) 毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村分布總體呈現(xiàn)顯著的集聚分布，主要聚集在有限的環(huán)境宜居區(qū)域，當(dāng)空間距離為50 km時(shí)，地名點(diǎn)聚集程度最高。

毛烏素沙地與黃土高原交界地區(qū)行政村的命名主要受到自然環(huán)境的影響，與自然要素有關(guān)的地名占85.97%。水源為影響研究區(qū)聚落分布的重要條件，自然地理要素中以水文類要素命名的地名最多，占41.73%，聚落分布對(duì)水源的依賴關(guān)系突出。

水文類地名的分布變化可以揭示研究區(qū)歷史時(shí)期以來的環(huán)境變化情況。毛烏素沙地近2 000 a來氣候總體呈干冷趨勢發(fā)展，風(fēng)沙活動(dòng)加強(qiáng)。大約80%的水文類聚落點(diǎn)大多沿著現(xiàn)代河流分布，表明毛烏素沙地歷史時(shí)期以來總體水系格局沒有發(fā)生劇烈變化，部分水文類村名集聚地區(qū)(定邊縣北部)遠(yuǎn)離現(xiàn)代河流湖泊，這可能是氣候變化導(dǎo)致的地表水環(huán)境惡化引起的水文類地名集聚區(qū)與現(xiàn)代水系分布不一致。