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      基于K-S 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法的從化流溪河流域先秦時(shí)期遺址預(yù)測(cè)模型

      2021-01-13 07:14:16曹耀文
      黃河·黃土·黃種人(華夏文明) 2020年12期
      關(guān)鍵詞:流溪河坡向概率分布

      曹耀文

      一、前言

      遺址預(yù)測(cè)研究, 是基于對(duì)特定區(qū)域內(nèi)已知遺址進(jìn)行的環(huán)境因素分析,如高程、坡度、水系的距離、土壤類(lèi)型等,找出遺址分布的統(tǒng)計(jì)性規(guī)律和特征。然后,在這個(gè)區(qū)域的其他地方用多變量判別函數(shù)對(duì)遺址存在的可能性進(jìn)行評(píng)價(jià),給出潛在遺址的概率分布[1]。 該研究方法,始于20世紀(jì)80 年代的北美地區(qū),是GIS 在考古學(xué)中開(kāi)展得比較廣泛和重要的研究方向[2]。 20 世紀(jì)90年代開(kāi)始,GIS 方法在國(guó)內(nèi)考古研究中不斷得到運(yùn)用和推廣, 近年有部分學(xué)者嘗試運(yùn)用GIS方法開(kāi)展遺址預(yù)測(cè)研究, 運(yùn)用的方法有邏輯斯蒂回歸分析方法[3]、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[4]、柯?tīng)柲Z夫-斯米爾諾夫(Kolmogorov-Smirnov,簡(jiǎn)稱(chēng)K-S)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法[5]等。 上述研究,以特定區(qū)域內(nèi)已掌握的遺址點(diǎn)為基礎(chǔ), 運(yùn)用GIS 的空間分析和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析方法, 計(jì)算其與自然地理環(huán)境要素之間的定量關(guān)系, 進(jìn)而構(gòu)建可能的遺址分布概率模型。定量分析的運(yùn)用,使得人地關(guān)系的研究更加準(zhǔn)確和科學(xué)化。

      本文嘗試運(yùn)用GIS 的空間分析功能, 借助K-S 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法構(gòu)建從化流溪河流域先秦時(shí)期遺址預(yù)測(cè)模型, 開(kāi)展從化流溪河流域先秦時(shí)期遺址分布的人地關(guān)系研究, 同時(shí)希望通過(guò)模型的建立為嶺南珠三角地區(qū)田野考古調(diào)查工作提供預(yù)測(cè)指導(dǎo)。

      二、基礎(chǔ)資料及數(shù)據(jù)處理

      1.基礎(chǔ)資料

      流溪河,屬珠江水系北江支流,發(fā)源于廣州市東北部的從化區(qū)呂田鎮(zhèn)桂峰山一帶, 流經(jīng)從化全境。 地勢(shì)東北高西南低。 東北部以山地、丘陵為主,中南部以丘陵、谷地為主,中下游沿岸兩側(cè)有小面積沖積平原。 本文研究的遺址點(diǎn)資料,來(lái)源于2014 年6 月至2015 年3 月的調(diào)查:流溪河流域及從化東北部的連麻河流域和西部的潖江(二)河流域,共計(jì)發(fā)現(xiàn)各時(shí)期遺址361個(gè),其中先秦時(shí)期遺址共計(jì)318 個(gè)[6]。

      2.數(shù)據(jù)處理

      首先,對(duì)先秦時(shí)期遺址的時(shí)代、文化內(nèi)涵等信息進(jìn)行量化處理。之后,將1:66000 從化行政區(qū)劃圖①分析所用底圖——1:66000 從化行政區(qū)劃圖來(lái)源于從化市地方志編纂委員會(huì)編寫(xiě)的《從化市志(1997—2004)》。、90 米DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)②數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn)。導(dǎo)入地理信息系統(tǒng),配準(zhǔn)后制作從化河流水系、村鎮(zhèn)位置、行政邊界、路網(wǎng)等矢量圖層。 然后,根據(jù)行政區(qū)劃邊界圖, 對(duì)DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)進(jìn)行截取, 利用DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)獲得高程、坡度、坡向數(shù)據(jù),利用矢量化河流水系獲得河流緩沖區(qū)數(shù)據(jù),并根據(jù)研究需要對(duì)上述四要素進(jìn)行區(qū)間劃分。 最后再將遺址點(diǎn)分布圖與海拔高程、坡度、坡向和距河流距離等圖層進(jìn)行疊加提取,獲取不同地理參數(shù)在不同區(qū)間的遺址分布數(shù)量。 (圖1~圖4)

      三、遺址預(yù)測(cè)模型建立

      1.研究方法及參數(shù)選擇

      2.權(quán)重設(shè)置及模型建立

      運(yùn)用GIS 構(gòu)建遺址概率分布圖時(shí), 需對(duì)各環(huán)境參數(shù)及各參數(shù)內(nèi)部各區(qū)間進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。K-S 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析中,Dmax-Dc 的差值大小,決定著該環(huán)境要素對(duì)遺址分布的影響性大小,差值越大,顯著性越強(qiáng)。 據(jù)此,根據(jù)海拔高程、坡度、 坡向和距河流距離4 個(gè)環(huán)境參數(shù)的Dmax-Dc 差值大小,將差值最大的參數(shù)外部權(quán)重值設(shè)為5①, 然后按照各參數(shù)Dmax-Dc 差值的大小等比例設(shè)置其外部權(quán)重。

      內(nèi)部權(quán)重, 由各環(huán)境參數(shù)內(nèi)部區(qū)間遺址點(diǎn)數(shù)量多少確定。 運(yùn)用GIS 重分類(lèi)功能對(duì)各環(huán)境要素進(jìn)行區(qū)間劃分,根據(jù)遺址點(diǎn)與高程、坡度、坡向和距河流距離圖層疊加分析, 計(jì)算各區(qū)間的遺址點(diǎn)數(shù)量。 將環(huán)境參數(shù)內(nèi)部權(quán)重最大值設(shè)定為5①參照同類(lèi)研究設(shè)置。 見(jiàn)牛少靜、彭淑貞、張偉等所撰寫(xiě)的《山東沂沭河流域龍山文化考古遺址分布與環(huán)境的關(guān)系》,從高到低依次等比例設(shè)置內(nèi)部權(quán)重。

      圖1 先秦遺址海拔高程分布圖

      圖2 先秦遺址河流緩沖區(qū)分布圖

      圖3 先秦遺址坡度分布圖

      圖4 先秦遺址坡向分布圖

      圖5 遺址點(diǎn)數(shù)量及面積累積頻率曲線

      經(jīng)過(guò)計(jì)算,Dc 值為0.0763。 Dmax-Dc 值,海拔高程>坡度>距河流距離>坡向,其中前三者Dmax-Dc 值均大于臨界值Dc,說(shuō)明三要素是影響遺址分布的顯著性因素,外部權(quán)重依次設(shè)定為5、4、3。 而坡向Dmax-Dc 值小于0.05,未通過(guò)檢驗(yàn),說(shuō)明顯著性影響較差,外部權(quán)重設(shè)置為0。 各環(huán)境要素內(nèi)部權(quán)重依次設(shè)定為5~0。 總權(quán)重由外部權(quán)重和內(nèi)部權(quán)重的乘積得來(lái)。 (見(jiàn)表1)

      表1 各環(huán)境參數(shù)權(quán)重設(shè)置

      在確定內(nèi)部權(quán)重、 外部權(quán)重以及總權(quán)重之后,利用ArcGIS10.0 軟件的柵格計(jì)算器功能進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算, 最終獲得從化流溪河流域先秦遺址分布概率圖。 (圖6)

      將遺址點(diǎn)與遺址分布概率圖疊加分析,發(fā)現(xiàn)超過(guò)45%的遺址分布于高概率區(qū),43%的遺址位于中概率區(qū)。綜合來(lái)看,絕大多數(shù)遺址均位于中高概率分布區(qū)。

      3.模型檢驗(yàn)

      為驗(yàn)證遺址預(yù)測(cè)模型精度, 本文采取Kvamme 增益統(tǒng)計(jì)方法[7]。 表述方式為Gain=1-Pa/Px。其中,Gain 為增益值,Pa 表示概率區(qū)占研究區(qū)面積的比例,Px 表示概率區(qū)內(nèi)遺址點(diǎn)數(shù)量占研究區(qū)總遺址點(diǎn)數(shù)的比例。 當(dāng)增益值接近1 時(shí),表示模型預(yù)測(cè)能力強(qiáng);當(dāng)增益值接近0 時(shí), 表明模型預(yù)測(cè)能力較弱; 如為負(fù)值,則表示具有反向的預(yù)測(cè)能力,即為預(yù)測(cè)遺址不存在的概率。

      圖6 從化流溪河流域先秦遺址分布概率圖

      表2 遺址預(yù)測(cè)模型Kvamme 增益值統(tǒng)計(jì)表

      運(yùn)用GIS 重分類(lèi)概率圖與遺址點(diǎn)疊加分析,計(jì)算出不同概率區(qū)的Kvamme 增益值。(表2)

      從表2 可知, 高概率區(qū)面積占研究區(qū)域總面積的比例僅為13.64%,可是在調(diào)查中,卻發(fā)現(xiàn)了45.28%的遺址,Kvamme 增益值高達(dá)0.7,在較小的面積里面發(fā)現(xiàn)了較多的遺址。這說(shuō)明,該遺址預(yù)測(cè)模型可有效識(shí)別遺址高概率區(qū)。

      四、分析討論

      1.從遺址分布概率圖看,高概率分布區(qū)集中分布于從化流溪河中游干流及兩側(cè)大型一二級(jí)支流兩岸。此外,流溪河下游部分一二級(jí)支流兩岸, 流溪河上游呂田盆地、 安山盆地, 潖江(二)河兩側(cè)支流兩岸,也零星分布著高概率區(qū)。中概率分布區(qū), 集中于從化南部的流溪河下游平原區(qū)及潖江河遠(yuǎn)離河道的區(qū)域,此外,從化東北部山地丘陵地帶的流溪河支流兩岸, 也是中概率分布區(qū)。低概率分布區(qū),位于從化東北部遠(yuǎn)離河道的山地丘陵地帶, 中下游高山區(qū)也是低概率分布區(qū)。遺址概率的分布,與從化地形地貌及河流水文密切相關(guān)。

      從已調(diào)查發(fā)現(xiàn)的遺址點(diǎn)分布情況來(lái)看,從化中北部高概率分布區(qū)的遺址點(diǎn)分布均較密集, 說(shuō)明本次從化流溪河流域田野考古調(diào)查工作覆蓋面相對(duì)較高。 反觀從化流溪河下游南部及西部地區(qū), 遺址預(yù)測(cè)模型顯示的高概率區(qū)卻鮮有遺址發(fā)現(xiàn), 這與中北部遺址分布點(diǎn)與遺址預(yù)測(cè)高概率區(qū)高度重疊的現(xiàn)象存在較大差距。分析其原因:一是該遺址預(yù)測(cè)模型可靠性不高,對(duì)從化中北部地區(qū)的預(yù)測(cè)性較高, 而不適用于南部及西部地區(qū),可能存在未考慮的因素;二是流溪河下游南部及西部地區(qū)田野調(diào)查工作不充分, 模型預(yù)測(cè)的遺址分布高概率區(qū)存在遺漏調(diào)查的情況, 這些高概率區(qū)是未來(lái)考古工作的重點(diǎn)區(qū)域。

      2.通過(guò)運(yùn)用GIS 的空間分析和K-S 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)分析方法, 計(jì)算出海拔高程等自然因素影響遺址分布的顯著性定量關(guān)系,結(jié)果表明:從化流溪河流域先秦遺址分布,受自然因素影響顯著。其中,海拔高程、坡度、距河流距離是影響遺址分布的顯著性因素, 而坡向則對(duì)遺址分布影響甚微。 確定環(huán)境因素及權(quán)重比例后建立的遺址預(yù)測(cè)模型, 經(jīng)Kvamme 增益檢驗(yàn)具有較高的有效性。 通過(guò)遺址預(yù)測(cè)模型劃定遺址分布高概率區(qū),可有效指導(dǎo)田野實(shí)踐,可有效節(jié)省人力、物力、財(cái)力,減少考古工作的盲目性,起到事半功倍的效果。

      3.GIS 及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法的運(yùn)用,使得考古學(xué)研究由定性分析向定量研究轉(zhuǎn)變。 數(shù)據(jù)分析的量化和科學(xué)性, 為聚落考古研究提供了新的方法和視角。 但也必須理性認(rèn)識(shí)定量統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在考古學(xué)研究中存在的不足。 如本研究使用DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)的精度為90米×90 米,分辨率較低。 雖然本文納入一部分自然環(huán)境因素分析研究,但需要注意的是,遺址分布不僅受海拔高程、坡度、距河流距離等自然環(huán)境因素影響,還會(huì)受降水、光照、植被、土壤、地質(zhì)等地理要素影響。 此外,社會(huì)、人文因素也是分析研究的重要參考。下一步,將在提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)精確性的基礎(chǔ)上, 納入更多的自然地理和社會(huì)人文方面的因素,提高遺址預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,為考古調(diào)查工作提供更為科學(xué)的參考。

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